Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.26 1	0.61 177	1.22 10	0.24 6	0.14 11	0.49 84	0.18 22	0.31 2	0.31 1	0.20 4	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 73	0.19 1	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 51

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 5	0.35 45	1.66 37	0.19 1	0.13 7	0.55 147	0.17 16	0.50 49	0.50 58	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.23 22	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 8	0.40 81	1.21 9	0.35 195	0.16 27	0.29 8	0.16 12	0.59 99	0.56 103	0.20 4	0.20 7	0.17 5	0.26 105	0.40 57	0.38 159	0.09 26	0.08 42	0.08 7	0.25 351	0.12 36	0.43 235

CASnet	0.32 8	0.40 81	1.80 46	0.28 55	0.11 1	0.47 73	0.19 27	0.45 23	0.47 41	0.39 76	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.31 9	0.21 4	0.11 158	0.06 1	0.15 322	0.12 177	0.16 101	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 10	0.81 260	2.22 140	0.27 39	0.18 60	0.25 4	0.20 39	0.45 23	0.38 9	0.21 7	0.26 27	0.20 11	0.16 7	0.26 2	0.26 50	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.13 51	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 10	0.77 244	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

whm_eth	0.33 10	0.77 244	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

CES	0.33 10	0.32 20	1.46 23	0.25 12	0.50 331	0.40 40	0.20 39	0.48 34	0.48 45	0.22 13	0.29 42	0.26 56	0.19 32	0.35 38	0.22 7	0.09 26	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.16 101	0.54 290

castereo	0.34 14	0.48 119	1.00 3	0.25 12	0.29 210	0.41 41	0.27 192	0.76 170	0.49 49	0.23 18	0.30 49	0.24 38	0.31 165	0.29 5	0.29 82	0.09 26	0.20 259	0.09 35	0.31 389	0.12 36	0.44 249

rvit_stereo_0081_aga	0.34 14	0.67 193	1.79 44	0.27 39	0.20 102	0.34 22	0.21 60	0.43 18	0.48 45	0.26 38	0.28 37	0.27 67	0.21 49	0.33 23	0.25 36	0.14 278	0.11 145	0.11 150	0.10 95	0.14 71	0.18 67

CAS++	0.34 14	0.39 76	1.90 67	0.25 12	0.18 60	0.32 14	0.20 39	0.78 184	0.44 32	0.31 55	0.31 58	0.21 19	0.16 7	0.34 28	0.20 3	0.15 308	0.13 177	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 14	0.38 70	1.96 81	0.27 39	0.35 267	0.43 49	0.22 75	0.43 18	0.34 3	0.24 25	0.34 77	0.23 28	0.28 133	0.34 28	0.22 7	0.08 4	0.07 8	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 185

LoS	0.34 14	0.35 45	1.88 64	0.25 12	0.13 7	0.53 125	0.20 39	0.50 49	0.53 84	0.26 38	0.28 37	0.37 119	0.24 76	0.40 57	0.25 36	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.06 8	0.15 82	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	0.35 19	0.80 256	1.46 23	0.26 28	0.17 46	0.55 147	0.22 75	0.44 21	0.39 11	0.24 25	0.26 27	0.25 46	0.18 24	0.64 170	0.36 147	0.09 26	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.29 143

999	0.35 19	0.74 235	1.38 17	0.27 39	0.18 60	0.50 94	0.23 108	0.40 8	0.41 15	0.21 7	0.33 71	0.23 28	0.18 24	0.74 204	0.37 152	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.26 289	0.26 124

MGS-Stereo	0.35 19	0.48 119	1.99 86	0.26 28	0.14 11	0.41 41	0.22 75	0.41 11	0.48 45	0.24 25	0.51 181	0.25 46	0.18 24	0.33 23	0.22 7	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.47 433	0.10 5

MaDis-Stereo	0.35 19	0.89 287	2.15 123	0.25 12	0.29 210	0.29 8	0.17 16	0.47 32	0.41 15	0.21 7	0.22 10	0.28 74	0.21 49	0.32 19	0.31 104	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.11 26	0.12 15

CroCo-Stereo	0.35 19	0.71 217	1.67 39	0.32 129	0.17 46	0.19 1	0.21 60	0.79 193	0.54 88	0.22 13	0.25 22	0.55 239	0.22 57	0.28 3	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.07 19	0.12 36	0.10 5
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 19	0.38 70	1.75 41	0.21 3	0.14 11	0.57 176	0.24 133	0.48 34	0.44 32	0.28 46	0.32 68	0.26 56	0.24 76	0.41 66	0.24 25	0.42 444	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.18 148	0.15 38

fffft	0.36 25	0.70 213	1.51 28	0.25 12	0.15 18	0.42 46	0.24 133	0.46 29	0.42 20	0.22 13	0.19 5	0.20 11	0.16 7	0.47 85	0.69 291	0.07 2	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.30 332	0.45 254
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 25	0.83 263	1.48 26	0.26 28	0.15 18	0.46 62	0.22 75	0.40 8	0.43 25	0.23 18	0.24 14	0.21 19	0.18 24	0.47 85	0.59 254	0.07 2	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.42 228

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

UniTT-Stereo	0.36 25	0.66 192	2.43 194	0.28 55	0.24 161	0.30 10	0.18 22	0.35 4	0.36 6	0.26 38	0.37 92	0.18 7	0.18 24	0.33 23	0.30 88	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.25 270	0.09 2

ours_stereo	0.37 29	0.67 193	1.63 34	0.30 93	0.50 331	0.35 27	0.22 75	0.41 11	0.38 9	0.21 7	0.32 68	0.23 28	0.17 11	0.47 85	0.22 7	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.77 356

Pointernet	0.37 29	0.31 10	1.91 70	0.25 12	0.37 281	0.47 73	0.15 5	0.67 134	0.52 73	0.23 18	0.30 49	0.28 74	0.20 42	0.32 19	0.23 22	0.10 77	0.24 278	0.07 1	0.13 197	0.10 18	0.51 277

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

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

rvit_stereo_ft	0.38 33	1.01 314	1.86 62	0.33 150	0.21 114	0.28 6	0.27 192	0.59 99	0.55 97	0.24 25	0.28 37	0.28 74	0.27 119	0.35 38	0.28 72	0.14 278	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.14 71	0.31 162

CroCo-Stereo Lap2	0.38 33	0.91 295	2.02 92	0.33 150	0.38 289	0.23 3	0.21 60	0.63 122	0.51 63	0.23 18	0.28 37	0.29 81	0.23 72	0.34 28	0.28 72	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.22 227	0.15 38

CREStereo++_RVC	0.38 33	0.37 60	2.47 233	0.25 12	0.16 27	0.54 135	0.15 5	0.42 15	0.57 110	0.37 67	0.52 190	0.24 38	0.19 32	0.31 9	0.27 59	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 382	0.09 9	0.22 94
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
castereo++	0.39 36	0.83 263	1.38 17	0.29 73	0.18 60	0.53 125	0.20 39	0.57 87	0.58 117	0.20 4	0.27 33	0.32 96	0.17 11	0.34 28	0.22 7	0.09 26	0.54 347	0.09 35	0.29 373	0.15 82	0.52 283

mms	0.39 36	0.63 184	1.31 14	0.34 173	0.65 383	0.32 14	0.22 75	0.39 6	0.39 11	0.27 45	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.57 142	0.22 7	0.08 4	0.21 268	0.10 86	0.08 38	0.24 249	1.16 415

fffy	0.39 36	0.67 193	1.57 29	0.45 307	0.52 337	0.37 33	0.22 75	0.45 23	0.35 4	0.21 7	0.30 49	0.26 56	0.20 42	0.45 79	0.24 25	0.08 4	0.29 300	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.77 356

CAS	0.39 36	0.31 10	1.79 44	0.81 416	0.34 259	0.51 100	0.23 108	0.49 37	0.42 20	0.23 18	0.31 58	0.20 11	0.17 11	0.30 7	0.25 36	0.77 469	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 223

TANstereo	0.39 36	0.70 213	2.48 239	0.23 5	0.12 3	0.54 135	0.16 12	0.41 11	0.47 41	0.45 106	0.51 181	0.26 56	0.22 57	0.34 28	0.21 4	0.10 77	0.10 119	0.08 7	0.07 19	0.09 9	0.18 67

rvit_0105_4	0.40 41	0.64 187	1.98 84	0.31 109	0.18 60	0.37 33	0.29 232	0.64 125	0.67 193	0.28 46	0.32 68	0.36 114	0.28 133	0.45 79	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.14 219	0.15 82	0.25 116

XX-TBD	0.40 41	1.04 323	2.49 244	0.35 195	0.13 7	0.51 100	0.17 16	0.44 21	0.52 73	0.38 71	0.51 181	0.23 28	0.19 32	0.31 9	0.25 36	0.10 77	0.07 8	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 67

WCG-NET	0.41 43	0.80 256	1.77 42	0.25 12	0.13 7	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.59 127	0.38 71	0.41 114	0.26 56	0.24 76	0.37 44	0.24 25	0.08 4	0.81 386	0.08 7	0.07 19	0.26 289	0.31 162

MIF-Stereo (partial)	0.41 43	0.71 217	2.67 318	0.27 39	0.24 161	0.32 14	0.17 16	0.56 81	0.46 35	0.26 38	0.37 92	0.25 46	0.26 105	0.46 81	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.21 210	0.15 38

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

Gwc-CoAtRS	0.41 43	0.37 60	2.06 101	0.28 55	0.41 302	0.48 79	0.19 27	0.64 125	0.49 49	0.45 106	0.39 103	0.57 250	0.26 105	0.37 44	0.28 72	0.09 26	0.19 246	0.09 35	0.31 389	0.11 26	0.25 116

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

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

RAFT-Stereo	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 50	0.73 225	2.10 114	0.31 109	0.18 60	0.41 41	0.31 258	0.69 141	0.67 193	0.32 58	0.34 77	0.38 125	0.30 160	0.42 73	0.30 88	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.15 82	0.30 153

plain	0.43 50	0.73 225	2.80 360	0.28 55	0.19 91	0.33 20	0.21 60	0.63 122	0.50 58	0.24 25	0.38 98	0.24 38	0.25 94	0.48 98	0.32 114	0.12 198	0.08 42	0.13 261	0.09 60	0.43 418	0.13 18

CASS	0.43 50	0.34 37	2.01 89	0.33 150	0.17 46	0.54 135	0.24 133	0.71 157	0.52 73	0.62 291	0.55 224	0.40 138	0.41 238	0.43 75	0.33 127	0.17 344	0.10 119	0.14 296	0.11 141	0.18 148	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 50	0.32 20	2.31 159	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.55 206	0.48 152	0.28 74	0.37 196	0.40 57	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

Patchmatch Stereo++	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.49 111	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.49 329	0.17 46	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.48 98	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 50	0.36 49	2.45 220	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.47 85	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iGMRVC	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.57 142	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iRAFT	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.16 27	0.60 218	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

DIP-Stereo	0.43 50	0.50 130	2.21 138	0.27 39	0.18 60	0.63 274	0.17 16	0.94 313	0.58 117	0.49 139	0.48 152	0.30 83	0.30 160	0.40 57	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.15 82	0.33 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 63	0.97 309	1.78 43	0.24 6	0.17 46	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.52 73	0.38 71	0.35 84	0.46 186	0.25 94	0.41 66	0.26 50	0.08 4	1.08 410	0.08 7	0.08 38	0.27 303	0.40 215

GMStereo_Zeroshot	0.44 63	0.44 105	1.84 54	0.44 300	0.20 102	0.52 117	0.19 27	0.60 106	0.54 88	0.58 240	0.59 260	0.63 275	0.29 150	0.59 149	0.34 136	0.16 325	0.09 91	0.16 341	0.09 60	0.26 289	0.26 124

GMStereo	0.44 63	1.32 388	2.65 306	0.28 55	0.16 27	0.42 46	0.22 75	0.48 34	0.63 157	0.41 81	0.36 86	0.26 56	0.25 94	0.41 66	0.30 88	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.12 177	0.17 124	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 63	0.36 49	2.38 171	0.28 55	0.43 314	0.53 125	0.20 39	0.86 258	0.52 73	0.44 102	0.36 86	0.53 223	0.26 105	0.40 57	0.27 59	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.38 428	0.10 18	0.22 94

tg	0.45 67	0.83 263	1.85 58	0.29 73	0.16 27	0.57 176	0.18 22	0.60 106	0.56 103	0.37 67	0.44 132	0.38 125	0.24 76	0.48 98	0.28 72	0.09 26	0.30 301	0.11 150	0.11 141	0.44 422	0.77 356

rvit_stereo_0075_2	0.45 67	0.45 111	2.60 285	0.34 173	0.32 243	0.41 41	0.21 60	0.60 106	0.54 88	0.39 76	0.51 181	0.40 138	0.29 150	0.46 81	0.31 104	0.21 388	0.15 208	0.22 400	0.15 239	0.18 148	0.33 171

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 67	1.36 402	1.30 13	0.24 6	0.12 3	0.33 20	0.20 39	0.41 11	0.37 7	0.32 58	0.21 8	0.16 4	0.14 2	0.29 5	0.62 267	0.55 456	1.42 449	0.11 150	0.13 197	0.25 270	0.56 298

RCA-Stereo	0.45 67	0.38 70	1.80 46	0.27 39	0.25 168	0.58 187	0.23 108	0.84 234	0.66 180	0.42 87	0.44 132	0.28 74	0.35 187	0.31 9	0.21 4	0.09 26	1.01 402	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.53 287

BUS	0.45 67	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.91 412	0.23 108	1.05 401	0.67 193	0.64 311	0.53 196	0.65 285	0.32 172	0.48 98	0.34 136	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

AnonymousM	0.45 67	0.49 123	1.83 51	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.22 75	0.64 125	0.66 180	0.47 120	0.33 71	0.30 83	0.25 94	0.49 111	0.29 82	0.12 198	0.27 297	0.71 469	0.37 424	0.12 36	0.41 223

sAnonymous2	0.45 67	0.88 282	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 392	0.43 235

CroCo_RVC	0.45 67	0.88 282	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 392	0.43 235

rvit_0105_3	0.46 75	0.86 276	2.24 144	0.33 150	0.19 91	0.44 53	0.35 300	0.74 163	0.70 242	0.38 71	0.38 98	0.41 144	0.33 177	0.46 81	0.32 114	0.19 370	0.17 234	0.17 356	0.18 285	0.15 82	0.22 94

RAFT-Stereo-weight	0.46 75	0.37 60	1.60 33	0.29 73	0.51 334	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.67 193	0.48 123	0.38 98	0.36 114	0.17 11	0.39 50	0.27 59	0.09 26	1.28 432	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.41 223

Selective-RAFT	0.46 75	0.48 119	1.88 64	0.32 129	0.16 27	0.61 238	0.19 27	0.66 131	0.62 146	0.28 46	0.30 49	0.41 144	0.33 177	0.51 117	0.32 114	0.11 158	1.09 412	0.09 35	0.35 415	0.19 178	0.37 194

ProNet	0.46 75	0.60 171	1.85 58	0.35 195	0.67 385	0.49 84	0.25 158	0.53 59	0.57 110	0.21 7	0.24 14	0.22 21	0.20 42	0.52 121	0.22 7	0.09 26	0.47 334	0.10 86	0.09 60	0.23 242	1.33 435

CRE-IMP	0.46 75	0.31 10	2.40 180	0.53 343	0.17 46	0.79 378	0.68 426	0.54 69	0.66 180	0.47 120	0.43 120	0.44 165	0.26 105	0.43 75	0.33 127	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.23 103

HI	0.47 80	0.82 261	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

CoSv	0.47 80	0.82 261	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

MonSter	0.47 80	0.29 3	1.07 5	0.22 4	0.18 60	0.51 100	0.14 3	0.49 37	0.35 4	0.26 38	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 237	0.47 201	0.06 1	2.11 481	0.07 1	0.81 483	0.07 1	1.01 403

RSM	0.47 80	0.51 137	1.36 15	1.37 459	1.04 439	0.37 33	0.21 60	0.52 54	0.55 97	0.23 18	0.28 37	0.28 74	0.17 11	0.40 57	0.22 7	0.09 26	0.24 278	0.09 35	0.35 415	0.24 249	0.80 367

test_4	0.47 80	0.80 256	2.15 123	0.36 212	0.29 210	0.59 205	0.28 205	0.50 49	0.42 20	0.43 95	0.76 376	0.39 129	0.22 57	0.73 201	0.49 215	0.08 4	0.18 241	0.11 150	0.15 239	0.29 324	0.27 131

DeepStereo_RVC	0.47 80	0.37 60	2.19 131	0.55 352	0.18 60	0.60 218	0.58 398	0.52 54	0.62 146	0.49 139	0.45 135	0.39 129	0.85 415	0.47 85	0.34 136	0.12 198	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.19 72

cross-raft	0.47 80	0.34 37	2.17 126	0.70 401	0.84 412	0.50 94	0.35 300	0.74 163	0.43 25	0.44 102	0.45 135	0.63 275	0.25 94	0.37 44	0.27 59	0.08 4	0.14 192	0.10 86	0.23 339	0.11 26	0.27 131

iRaftStereo_RVC	0.47 80	0.84 267	1.91 70	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.20 39	0.58 90	0.50 58	0.37 67	0.43 120	0.42 149	0.23 72	0.38 47	0.28 72	0.09 26	0.70 375	0.12 201	0.11 141	0.43 418	0.77 356

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

CFNet_pseudo	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.15 322	0.10 95	0.18 148	0.33 171

ccs_rob	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.16 341	0.10 95	0.18 148	0.33 171

IGEV-Stereo+	0.48 91	0.32 20	1.43 19	0.26 28	0.46 325	0.30 10	0.13 1	0.32 3	0.57 110	0.80 386	0.24 14	0.19 9	0.19 32	0.57 142	0.46 196	0.10 77	1.36 442	0.08 7	0.22 334	0.46 429	1.04 407

RSM++	0.48 91	0.52 141	1.27 11	1.62 474	1.27 463	0.39 39	0.20 39	0.49 37	0.56 103	0.22 13	0.25 22	0.24 38	0.17 11	0.39 50	0.23 22	0.09 26	0.11 145	0.09 35	0.35 415	0.29 324	0.80 367

testlalala2	0.48 91	0.34 37	2.53 256	0.65 386	0.56 349	0.57 176	0.20 39	0.84 234	0.63 157	0.42 87	0.54 214	0.45 177	0.21 49	0.30 7	0.26 50	0.10 77	0.13 177	0.09 35	0.29 373	0.12 36	0.31 162

H2IRNET	0.48 91	1.04 323	2.57 276	0.31 109	0.19 91	0.54 135	0.19 27	0.55 78	0.53 84	0.28 46	0.56 237	0.47 195	0.35 187	0.47 85	0.40 165	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.14 219	0.37 385	0.26 124

PCWNet_CMD	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.43 235

DisPM	0.48 91	0.41 87	2.54 261	0.61 374	0.18 60	0.59 205	0.62 412	0.54 69	0.67 193	0.61 279	0.53 196	0.38 125	0.26 105	0.76 208	0.31 104	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.67 193	0.64 311	0.53 196	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 348	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

psmg	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.28 55	0.22 124	0.75 354	0.35 300	0.94 313	0.67 193	0.61 279	0.59 260	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 348	0.13 244	0.11 145	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.15 38

dd	0.48 91	1.32 388	2.41 185	0.31 109	0.17 46	0.58 187	0.26 175	0.50 49	0.71 256	0.42 87	0.41 114	0.34 109	0.28 133	0.47 85	0.41 170	0.18 355	0.10 119	0.13 261	0.12 177	0.22 227	0.16 51

GANet-ADL	0.48 91	0.56 158	2.51 250	0.34 173	0.20 102	0.58 187	0.25 158	0.80 199	0.57 110	0.43 95	0.61 277	0.56 246	0.31 165	0.44 78	0.44 187	0.14 278	0.11 145	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.38 203

ICVP	0.48 91	0.33 30	2.37 168	0.34 173	0.22 124	0.60 218	0.55 389	0.79 193	0.53 84	0.45 106	0.60 269	0.49 205	0.36 190	0.55 135	0.46 196	0.16 325	0.16 222	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.32 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 91	0.39 76	2.30 156	0.28 55	0.27 194	0.70 332	0.32 269	1.00 363	0.69 231	0.50 158	0.52 190	0.43 150	0.36 190	0.53 128	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.18 148	0.23 103

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

MSMDNet	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.13 261	0.10 95	0.18 148	0.43 235

AdaStereo	0.48 91	0.44 105	2.18 129	0.36 212	0.20 102	0.59 205	0.29 232	0.97 337	0.74 290	0.52 179	0.55 224	0.61 266	0.33 177	0.52 121	0.44 187	0.18 355	0.08 42	0.17 356	0.11 141	0.18 148	0.24 112
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 106	0.73 225	2.12 117	0.27 39	0.25 168	0.65 300	0.27 192	0.76 170	0.59 127	0.56 218	0.59 260	0.60 264	0.53 326	0.64 170	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.18 148	0.15 38

TestStereo	0.49 106	0.88 282	2.38 171	0.30 93	0.16 27	0.43 49	0.25 158	0.55 78	0.46 35	0.38 71	0.46 139	0.34 109	0.28 133	1.96 407	0.28 72	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.15 82	0.13 18

GES	0.49 106	0.54 147	2.37 168	0.31 109	0.19 91	0.61 238	0.30 247	0.93 308	0.52 73	0.49 139	0.53 196	0.40 138	0.43 262	0.59 149	0.67 286	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.20 198	0.30 153

DCANet	0.49 106	0.91 295	2.63 296	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.41 238	0.39 50	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.14 71	0.45 254

CFNet_ucs	0.50 110	0.55 155	2.28 151	0.27 39	0.22 124	0.58 187	0.23 108	0.90 292	0.69 231	0.54 194	0.64 304	0.68 311	0.44 271	0.55 135	0.34 136	0.14 278	0.12 162	0.16 341	0.11 141	0.19 178	0.38 203

fff	0.50 110	0.90 292	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 370	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

ADStereo(finetuned)	0.50 110	0.91 295	2.43 194	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.75 400	0.40 57	0.40 165	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.13 51	0.45 254

UDGNet	0.50 110	1.36 402	2.44 202	0.37 224	0.19 91	0.58 187	0.23 108	0.49 37	0.69 231	0.42 87	0.39 103	0.34 109	0.29 150	0.55 135	0.32 114	0.25 415	0.10 119	0.37 445	0.19 302	0.30 332	0.17 58

PFNet+	0.50 110	0.43 98	2.54 261	0.49 329	0.18 60	0.58 187	0.76 436	0.54 69	0.72 265	0.56 218	0.48 152	0.39 129	0.26 105	0.94 244	0.33 127	0.14 278	0.09 91	0.14 296	0.13 197	0.12 36	0.16 51

NRIStereo	0.50 110	0.34 37	2.44 202	0.52 339	0.16 27	0.94 418	0.73 434	0.52 54	0.65 173	0.48 123	0.40 112	0.59 257	0.29 150	0.78 217	0.33 127	0.11 158	0.13 177	0.11 150	0.09 60	0.22 227	0.25 116

HCRNet	0.50 110	0.75 240	2.08 104	0.39 257	0.29 210	0.58 187	0.22 75	0.79 193	0.67 193	0.49 139	0.49 166	0.48 203	0.37 196	1.13 269	0.40 165	0.15 308	0.10 119	0.15 322	0.13 197	0.21 210	0.19 72

csc	0.50 110	0.90 292	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 370	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

cscssc	0.50 110	0.90 292	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 370	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

DMCA	0.50 110	0.83 263	1.95 77	0.32 129	0.24 161	0.59 205	0.26 175	0.81 207	0.68 220	0.59 259	0.49 166	0.56 246	0.36 190	0.65 174	0.65 280	0.14 278	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.29 143

ISRNet	0.51 120	0.58 162	1.96 81	0.38 243	0.31 231	0.49 84	0.21 60	0.80 199	0.71 256	0.64 311	0.71 356	0.66 294	0.40 227	0.59 149	0.45 191	0.23 402	0.16 222	0.21 395	0.20 312	0.21 210	0.37 194

UPFNet	0.51 120	0.67 193	2.04 96	0.34 173	0.33 249	0.65 300	0.37 311	0.88 275	0.65 173	0.60 270	0.53 196	0.61 266	0.41 238	0.77 210	0.55 239	0.13 244	0.13 177	0.13 261	0.13 197	0.20 198	0.16 51

rvit_105_1	0.52 122	0.93 304	2.30 156	0.36 212	0.24 161	0.51 100	0.45 355	0.81 207	0.79 333	0.46 117	0.44 132	0.45 177	0.38 205	0.63 164	0.39 163	0.20 379	0.18 241	0.18 375	0.22 334	0.18 148	0.21 87

DCVSM-stereo	0.52 122	0.37 60	2.45 220	0.30 93	0.22 124	0.54 135	0.52 379	0.60 106	0.52 73	0.69 346	0.47 145	0.79 355	0.49 308	0.56 138	0.90 343	0.13 244	0.14 192	0.15 322	0.13 197	0.20 198	0.21 87

ITSA-stereo	0.52 122	0.42 90	1.46 23	0.34 173	0.18 60	0.60 218	0.29 232	0.99 353	0.82 355	0.51 169	0.48 152	0.53 223	0.59 350	1.25 291	0.73 305	0.15 308	0.12 162	0.17 356	0.16 260	0.19 178	0.32 167

gcap-zeroshot	0.52 122	0.86 276	2.38 171	0.32 129	0.60 364	0.70 332	0.20 39	0.78 184	0.58 117	0.44 102	0.36 86	0.81 365	0.24 76	0.53 128	0.30 88	0.10 77	0.35 310	0.09 35	0.31 389	0.09 9	0.40 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 122	0.51 137	1.12 6	0.26 28	0.22 124	0.46 62	0.20 39	1.10 425	1.33 463	3.13 501	0.33 71	0.22 21	0.20 42	0.34 28	0.26 50	0.11 158	0.09 91	0.11 150	0.09 60	0.17 124	0.21 87

StereoVision	0.52 122	1.12 340	2.70 338	0.34 173	0.32 243	0.47 73	0.26 175	0.73 161	0.61 137	0.33 60	0.89 404	0.45 177	0.26 105	0.52 121	0.39 163	0.14 278	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.22 227	0.14 30

gwcnet-sp	0.52 122	0.71 217	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

scenet	0.52 122	0.71 217	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

ssnet	0.52 122	0.71 217	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

PSM-softLoss	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 352	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 316	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KMStereo	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 352	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 316	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KYRaft	0.52 122	0.35 45	2.40 180	0.34 173	0.21 114	0.75 354	0.43 344	0.62 115	0.63 157	0.64 311	0.92 411	0.53 223	0.72 389	0.60 155	0.26 50	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.14 219	0.13 51	0.54 290

raftrobust	0.52 122	1.14 344	2.15 123	0.33 150	0.99 430	0.53 125	0.21 60	0.59 99	0.50 58	0.53 188	0.36 86	0.31 90	0.33 177	0.47 85	0.42 175	0.10 77	0.55 350	0.09 35	0.08 38	0.22 227	0.46 258

RALAANet	0.52 122	1.37 407	2.63 296	0.33 150	0.23 149	0.48 79	0.19 27	0.69 141	0.55 97	0.49 139	0.46 139	0.39 129	0.31 165	0.53 128	0.53 231	0.10 77	0.33 308	0.11 150	0.17 276	0.29 324	0.13 18

testlalala	0.53 136	0.36 49	2.40 180	0.29 73	0.35 267	0.60 218	0.22 75	1.02 380	0.63 157	0.56 218	0.40 112	0.32 96	0.21 49	0.33 23	0.27 59	0.10 77	1.73 463	0.09 35	0.24 342	0.08 4	0.43 235

hknet	0.53 136	0.39 76	2.04 96	0.31 109	0.24 161	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.71 256	0.64 311	0.53 196	0.79 355	0.40 227	0.84 230	0.78 320	0.12 198	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

NF-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.55 269	0.55 352	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.44 319	0.78 320	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

OCTAStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 361	0.16 27	0.61 238	0.42 337	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.79 323	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

RE-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 361	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 316	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

TVStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 361	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 316	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

GMM-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.89 377	0.53 343	0.24 161	0.77 368	0.46 361	0.62 115	0.65 173	0.58 240	0.73 363	0.47 195	0.43 262	0.68 184	0.29 82	0.10 77	0.06 1	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.44 249

Prome-Stereo	0.53 136	0.36 49	2.39 178	0.60 368	0.23 149	0.63 274	0.41 331	0.66 131	0.67 193	0.59 259	1.02 428	0.43 150	0.71 388	0.61 158	0.34 136	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.44 249

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

NINENet	0.54 144	0.40 81	2.19 131	0.55 352	0.26 183	0.91 412	0.23 108	1.05 401	0.77 316	0.54 194	0.57 248	0.65 285	0.32 172	1.22 282	0.34 136	0.16 325	0.13 177	0.16 341	0.11 141	0.16 101	0.14 30

GwcNet-ADL	0.54 144	0.78 250	2.85 372	0.31 109	0.20 102	0.58 187	0.29 232	0.93 308	0.67 193	0.48 123	0.47 145	0.56 246	0.33 177	0.48 98	0.80 325	0.13 244	0.12 162	0.09 35	0.09 60	0.14 71	0.40 215

ACVNet	0.54 144	0.87 278	2.45 220	0.28 55	0.22 124	0.59 205	0.36 308	0.69 141	0.73 270	0.49 139	0.59 260	0.69 322	0.42 250	0.47 85	0.70 293	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.36 378	0.39 210

MIM_Stereo	0.55 148	0.92 300	2.65 306	0.32 129	1.09 447	0.51 100	0.19 27	0.67 134	0.52 73	0.48 123	0.54 214	0.43 150	0.27 119	0.57 142	0.30 88	0.08 4	0.17 234	0.11 150	0.10 95	0.28 316	0.80 367

CSP-Net	0.55 148	0.61 177	1.81 50	0.30 93	0.23 149	0.77 368	0.35 300	0.90 292	0.62 146	0.62 291	0.60 269	0.65 285	0.42 250	1.76 367	0.47 201	0.17 344	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.21 210	0.16 51

RAFT_R40	0.55 148	0.31 10	2.44 202	0.57 365	0.42 312	0.62 260	0.52 379	0.58 90	0.66 180	0.56 218	0.54 214	0.54 230	0.50 312	1.56 333	0.53 231	0.11 158	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Pruner-Stereo	0.55 148	0.38 70	2.49 244	1.78 483	0.19 91	0.63 274	0.45 355	0.59 99	0.67 193	0.61 279	0.48 152	0.41 144	0.25 94	0.49 111	0.99 356	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.14 30

MMNet	0.55 148	0.92 300	2.03 93	0.34 173	0.27 194	0.79 378	0.28 205	0.86 258	0.79 333	0.62 291	0.58 255	0.59 257	0.56 335	0.80 224	0.61 264	0.11 158	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.21 210	0.22 94

UCFNet_RVC	0.55 148	1.16 352	2.48 239	0.31 109	0.27 194	0.65 300	0.28 205	0.76 170	0.58 117	0.51 169	0.53 196	0.67 297	0.42 250	0.91 241	0.45 191	0.16 325	0.11 145	0.17 356	0.17 276	0.20 198	0.23 103

HITNet	0.55 148	1.28 383	2.73 346	0.35 195	0.14 11	0.56 154	0.23 108	0.89 283	0.62 146	0.52 179	0.51 181	0.49 205	0.38 205	0.52 121	0.60 258	0.09 26	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.61 312
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 148	0.61 177	2.07 102	0.34 173	0.21 114	0.68 326	0.26 175	0.87 267	0.73 270	0.70 350	0.69 330	0.74 339	0.45 279	1.10 262	0.62 267	0.12 198	0.09 91	0.14 296	0.14 219	0.27 303	0.24 112
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 156	0.68 202	2.42 189	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.58 90	0.72 265	1.17 439	0.26 27	0.20 11	0.27 119	1.28 297	0.28 72	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 265

RAFT-Test	0.56 156	0.41 87	2.01 89	0.90 422	1.07 444	0.65 300	0.37 311	0.83 226	0.65 173	0.49 139	0.49 166	0.93 402	0.24 76	0.52 121	0.30 88	0.10 77	0.38 317	0.09 35	0.38 428	0.11 26	0.19 72

PSMNet-ADL	0.56 156	0.47 116	2.03 93	0.35 195	0.22 124	0.67 320	0.27 192	0.77 177	0.58 117	0.43 95	0.53 196	0.70 328	0.45 279	1.89 397	0.64 275	0.16 325	0.13 177	0.11 150	0.13 197	0.15 82	0.51 277

SST-Stereo	0.56 156	0.30 8	2.44 202	0.71 403	0.55 347	0.62 260	0.65 417	0.57 87	0.67 193	0.59 259	0.53 196	0.51 213	0.59 350	1.57 338	0.31 104	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.11 12

RAFT-345	0.56 156	0.37 60	2.68 324	0.40 270	0.34 259	0.58 187	0.41 331	0.49 37	0.70 242	0.51 169	0.99 424	0.43 150	0.28 133	1.56 333	0.81 329	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.11 26	0.09 2

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

DN-CSS_ROB	0.56 156	1.64 448	2.75 351	0.42 284	0.22 124	0.57 176	0.19 27	0.79 193	0.66 180	0.46 117	0.62 284	0.41 144	0.32 172	0.73 201	0.49 215	0.12 198	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 392	0.17 58

MyStereo05	0.57 163	0.72 222	2.72 341	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.87 267	0.82 355	0.54 194	0.37 92	0.53 223	0.42 250	0.63 164	0.73 305	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 298

MyStereo04	0.57 163	0.68 202	2.66 310	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.88 275	0.80 341	0.48 123	0.37 92	0.54 230	0.42 250	0.61 158	0.71 299	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 265

Selective-IGEV	0.57 163	0.42 90	1.87 63	1.67 478	1.33 464	0.36 31	0.20 39	0.61 111	0.71 256	0.22 13	0.31 58	0.22 21	0.19 32	0.52 121	0.36 147	0.09 26	0.97 398	0.09 35	0.15 239	0.20 198	0.85 379

SepStereo	0.57 163	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 400	0.69 330	0.57 250	0.51 316	1.55 331	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 194

111	0.57 163	1.41 413	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.59 205	0.26 175	0.90 292	0.83 362	0.50 158	0.54 214	0.57 250	0.38 205	0.54 134	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.24 249	0.81 372

AFF-stereo	0.57 163	1.51 430	2.59 280	0.33 150	0.23 149	0.51 100	0.21 60	0.69 141	0.68 220	0.49 139	0.63 292	0.49 205	0.34 185	0.50 116	0.37 152	0.08 4	0.54 347	0.10 86	0.10 95	0.40 406	0.60 311

acv_ft	0.57 163	0.87 278	2.45 220	0.33 150	0.41 302	0.63 274	0.29 232	0.86 258	0.73 270	0.64 311	0.59 260	0.69 322	0.45 279	0.47 85	0.68 289	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.43 418	0.39 210

BEATNet_4x	0.57 163	1.16 352	2.56 272	0.35 195	0.16 27	0.56 154	0.25 158	0.91 299	0.64 166	0.55 206	0.53 196	0.59 257	0.43 262	0.67 180	0.76 314	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.23 242	0.58 304

AIO-test1	0.58 171	1.37 407	2.77 356	0.66 391	1.08 445	0.50 94	0.23 108	0.86 258	0.69 231	0.31 55	0.42 117	0.29 81	0.22 57	0.77 210	0.34 136	0.13 244	0.15 208	0.12 201	0.16 260	0.31 341	0.30 153

IGEV-Stereo++	0.58 171	0.29 3	1.66 37	0.37 224	0.53 343	0.47 73	0.13 1	0.54 69	0.37 7	1.02 423	0.25 22	0.17 5	0.22 57	1.04 256	0.27 59	0.08 4	1.98 475	0.08 7	0.06 8	0.17 124	1.92 464

MC-Stereo	0.58 171	0.37 60	2.00 87	0.88 419	0.64 380	0.54 135	0.19 27	0.46 29	0.39 11	0.58 240	0.39 103	0.27 67	0.27 119	0.71 195	0.32 114	0.09 26	1.20 418	0.09 35	0.16 260	0.22 227	1.92 464

RAFT_CTSACE	0.58 171	1.16 352	2.76 354	0.36 212	0.29 210	0.54 135	0.29 232	0.69 141	0.51 63	0.51 169	0.75 373	0.67 297	0.37 196	0.63 164	0.47 201	0.08 4	0.49 338	0.11 150	0.10 95	0.41 412	0.32 167

CRFU-Net	0.58 171	0.42 90	1.90 67	0.49 329	0.27 194	0.83 392	0.35 300	0.94 313	0.54 88	0.65 327	0.60 269	0.78 353	1.34 449	1.00 249	0.51 222	0.17 344	0.14 192	0.17 356	0.10 95	0.19 178	0.20 80

dad	0.58 171	1.35 397	2.39 178	0.31 109	0.20 102	0.62 260	0.26 175	0.56 81	0.79 333	0.66 334	0.64 304	0.64 282	0.36 190	0.87 233	0.48 206	0.28 426	0.15 208	0.40 448	0.18 285	0.24 249	0.22 94

IPLGR	0.58 171	0.64 187	3.12 405	0.37 224	0.18 60	0.62 260	0.54 385	1.06 414	0.69 231	0.73 362	0.46 139	0.50 209	0.44 271	1.12 268	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.21 210	0.20 80

GMOStereo	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

error version	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

test-v	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

test-3	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 339	0.59 359	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.52 179	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 348	0.08 4	1.27 430	0.10 86	0.35 415	0.29 324	0.62 314

test_1	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 339	0.59 359	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.51 169	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 348	0.08 4	1.27 430	0.10 86	0.35 415	0.29 324	0.63 318

LCNet	0.58 171	0.43 98	2.42 189	0.91 426	0.22 124	0.95 420	0.29 232	0.62 115	0.64 166	0.52 179	0.55 224	0.41 144	0.75 400	0.84 230	0.27 59	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.18 285	0.97 473	0.40 215

test-2	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 171	1.48 427	2.53 256	0.29 73	0.78 405	0.52 117	0.20 39	0.68 138	0.66 180	0.51 169	0.61 277	0.40 138	0.32 172	0.40 57	0.43 182	0.08 4	0.63 363	0.09 35	0.09 60	0.37 385	0.58 304

STTStereo	0.58 171	0.95 306	2.95 385	0.37 224	0.31 231	0.62 260	0.32 269	0.81 207	0.63 157	0.61 279	0.55 224	0.67 297	0.43 262	0.87 233	0.48 206	0.16 325	0.16 222	0.17 356	0.20 312	0.17 124	0.25 116

DeepPruner_ROB	0.58 171	1.06 326	2.68 324	0.30 93	0.26 183	0.63 274	0.31 258	0.83 226	0.51 63	0.62 291	0.56 237	0.65 285	0.39 220	1.06 257	0.56 242	0.19 370	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.24 249	0.33 171

MM-Stereo_test3	0.59 188	0.85 271	2.28 151	0.53 343	0.31 231	0.45 55	0.30 247	0.78 184	0.76 305	0.33 60	0.43 120	0.32 96	0.23 72	0.61 158	0.54 236	0.10 77	1.65 460	0.10 86	0.08 38	0.42 415	0.68 333

test_sample2	0.59 188	0.42 90	1.84 54	0.33 150	0.18 60	0.52 117	0.28 205	0.86 258	0.70 242	0.47 120	0.53 196	0.46 186	0.41 238	1.51 327	0.66 283	0.12 198	0.93 396	0.11 150	0.24 342	0.16 101	1.01 403

GCAP-Stereo	0.59 188	1.35 397	2.44 202	0.49 329	1.02 437	0.52 117	0.14 3	0.53 59	0.54 88	0.44 102	0.50 178	0.30 83	0.22 57	0.68 184	0.41 170	0.09 26	1.30 437	0.09 35	0.07 19	0.23 242	0.54 290

TestStereo1	0.59 188	1.21 365	2.63 296	0.40 270	0.60 364	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 283

SA-5K	0.59 188	1.21 365	2.63 296	0.40 270	0.60 364	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 283

test_3	0.59 188	0.44 105	2.44 202	0.53 343	0.59 359	0.48 79	0.30 247	0.79 193	0.52 73	0.51 169	0.30 49	0.45 177	0.22 57	0.59 149	0.97 348	0.08 4	1.25 425	0.11 150	0.35 415	0.30 332	0.62 314

IRAFT_RVC	0.59 188	0.74 235	2.42 189	0.47 317	0.21 114	0.59 205	0.42 337	0.68 138	0.73 270	0.54 194	0.50 178	0.49 205	0.51 316	1.57 338	1.00 358	0.11 158	0.25 287	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30

MLCV	0.59 188	1.41 413	2.41 185	0.31 109	0.15 18	0.60 218	0.23 108	0.77 177	0.63 157	0.67 336	0.66 318	0.55 239	0.37 196	1.16 273	1.09 368	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.29 143

iResNet	0.59 188	1.09 331	2.54 261	0.44 300	0.18 60	0.65 300	0.29 232	0.89 283	0.75 296	0.59 259	0.64 304	0.43 150	0.39 220	0.73 201	1.24 389	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.21 210	0.40 215

AIO-test2	0.60 197	1.55 433	2.73 346	0.63 379	0.42 312	0.50 94	0.23 108	0.84 234	0.73 270	0.34 63	0.53 196	0.37 119	0.22 57	0.70 188	0.32 114	0.75 467	0.16 222	0.13 261	0.17 276	0.21 210	0.47 260

11t1	0.60 197	0.49 123	2.19 131	0.35 195	0.58 358	0.48 79	0.21 60	0.72 158	0.73 270	0.49 139	0.47 145	0.35 113	0.34 185	0.61 158	0.71 299	0.12 198	1.26 429	0.10 86	0.29 373	0.16 101	1.22 425

RAFT+CT+SA	0.60 197	1.25 378	2.49 244	0.38 243	0.75 397	0.55 147	0.34 291	0.83 226	0.68 220	0.39 76	0.55 224	0.44 165	0.29 150	0.75 206	0.28 72	0.09 26	0.24 278	0.11 150	0.51 457	0.30 332	0.74 352

rafts_anoy	0.60 197	1.33 392	2.59 280	0.53 343	1.09 447	0.49 84	0.25 158	0.67 134	0.53 84	0.41 81	0.38 98	0.33 104	0.30 160	0.68 184	0.41 170	0.10 77	1.13 415	0.13 261	0.15 239	0.20 198	0.29 143

delet	0.60 197	0.84 267	2.45 220	0.33 150	0.35 267	0.73 347	0.46 361	0.89 283	0.80 341	0.58 240	0.62 284	0.67 297	0.51 316	1.14 271	0.64 275	0.12 198	0.12 162	0.13 261	0.14 219	0.22 227	0.29 143

CFNet-ft	0.60 197	1.16 352	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 355	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 424	0.14 219	0.21 210	0.29 143

CFNet_RVC	0.60 197	1.16 352	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 355	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 424	0.14 219	0.21 210	0.29 143

iResNet_ROB	0.60 197	1.59 439	2.04 96	0.32 129	0.21 114	0.60 218	0.22 75	0.99 353	0.85 377	0.61 279	0.63 292	0.58 254	0.42 250	1.08 260	0.98 354	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.06 8	0.23 242	0.33 171

FoundationStereo	0.61 205	0.37 60	0.91 2	1.96 493	2.40 497	0.20 2	0.16 12	0.26 1	0.86 384	0.16 1	0.12 1	0.19 9	0.17 11	0.58 148	0.32 114	0.10 77	2.98 502	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 80

FACV-RUCA	0.61 205	0.44 105	2.11 116	0.43 294	1.73 484	0.49 84	0.28 205	0.74 163	0.68 220	0.41 81	0.53 196	0.34 109	0.64 367	0.41 66	0.33 127	0.13 244	0.11 145	0.62 464	0.12 177	0.72 459	1.02 405

GIP-stereo	0.61 205	0.68 202	1.05 4	0.95 431	1.46 473	0.42 46	0.17 16	0.69 141	0.49 49	0.19 3	0.24 14	0.23 28	0.18 24	0.95 247	0.59 254	0.10 77	1.33 440	0.08 7	0.06 8	0.18 148	2.21 481

test_sample3	0.61 205	0.48 119	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.58 187	0.25 158	0.97 337	0.76 305	0.54 194	0.52 190	0.46 186	0.37 196	1.78 373	0.57 245	0.13 244	0.79 381	0.12 201	0.21 323	0.17 124	0.73 349

test_sample1	0.61 205	0.45 111	1.84 54	0.33 150	0.29 210	0.49 84	0.24 133	0.83 226	0.73 270	0.51 169	0.53 196	0.52 220	0.45 279	1.40 309	0.72 303	0.11 158	0.96 397	0.10 86	0.24 342	0.15 82	1.25 428

testlalala_base	0.61 205	0.35 45	2.44 202	0.35 195	0.33 249	0.55 147	0.21 60	0.88 275	0.41 15	0.41 81	0.39 103	0.31 90	0.24 76	0.33 23	0.36 147	0.98 479	1.61 455	0.09 35	0.22 334	1.11 474	0.68 333

test_5	0.61 205	1.25 378	2.76 354	0.39 257	0.64 380	0.58 187	0.35 300	0.85 247	0.66 180	0.49 139	0.56 237	0.55 239	0.40 227	0.79 220	0.32 114	0.10 77	0.19 246	0.12 201	0.12 177	0.33 353	0.85 379

Sa-1000	0.61 205	1.07 327	2.71 339	0.32 129	0.61 373	0.61 238	0.31 258	1.00 363	0.76 305	0.53 188	0.83 389	0.43 150	0.33 177	0.69 187	0.30 88	0.10 77	0.52 343	0.13 261	0.28 369	0.29 324	0.29 143

SA	0.61 205	1.14 344	2.79 359	0.32 129	0.63 376	0.57 176	0.30 247	0.97 337	0.78 321	0.43 95	0.63 292	0.39 129	0.46 289	0.70 188	0.31 104	0.10 77	0.44 329	0.13 261	0.32 397	0.31 341	0.51 277

DAS	0.61 205	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 400	0.69 330	0.57 250	0.51 316	2.38 442	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 194

AACVNet	0.61 205	1.13 343	2.47 233	0.37 224	0.21 114	0.57 176	0.25 158	0.75 167	0.55 97	0.56 218	0.60 269	0.66 294	0.44 271	2.11 423	0.49 215	0.14 278	0.11 145	0.14 296	0.11 141	0.35 372	0.23 103

ASMatch	0.61 205	0.47 116	2.72 341	0.91 426	0.36 275	0.56 154	0.24 133	0.54 69	0.67 193	0.48 123	1.20 441	0.47 195	0.65 370	1.33 303	0.93 345	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.10 18	0.17 58

test-1	0.61 205	0.54 147	2.09 108	0.31 109	1.37 466	0.51 100	0.28 205	0.83 226	0.50 58	0.42 87	0.55 224	0.54 230	0.24 76	0.38 47	1.25 390	0.10 77	1.08 410	0.10 86	0.17 276	0.11 26	0.77 356

LMCR-Stereo	0.61 205	1.00 311	2.60 285	0.42 284	0.22 124	0.74 352	0.31 258	1.06 414	0.70 242	0.62 291	0.64 304	0.40 138	0.52 323	0.84 230	1.27 392	0.20 379	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.26 289	0.16 51

GEStereo_RVC	0.61 205	1.19 361	2.61 290	0.48 318	0.25 168	0.63 274	0.37 311	1.05 401	0.79 333	0.55 206	0.55 224	0.59 257	0.44 271	1.10 262	0.48 206	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.27 303	0.43 235

HGLStereo	0.61 205	1.20 363	2.59 280	0.36 212	0.40 297	0.65 300	0.30 247	0.87 267	0.67 193	0.60 270	0.70 343	0.69 322	0.56 335	1.07 259	0.59 254	0.14 278	0.13 177	0.13 261	0.12 177	0.23 242	0.23 103

PSMNet-RSSM	0.61 205	1.19 361	2.43 194	0.33 150	0.25 168	0.59 205	0.28 205	0.88 275	0.65 173	0.54 194	0.62 284	0.69 322	0.46 289	1.67 356	0.50 219	0.15 308	0.10 119	0.14 296	0.16 260	0.20 198	0.28 137

DISCO	0.61 205	0.63 184	1.98 84	0.46 311	0.34 259	0.84 397	0.35 300	0.88 275	0.81 349	0.61 279	0.64 304	1.06 433	0.53 326	1.11 266	0.83 334	0.13 244	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.26 289	0.37 194

DLCB_ROB	0.61 205	0.96 307	2.00 87	0.37 224	0.25 168	0.65 300	0.37 311	0.86 258	0.76 305	0.73 362	0.70 343	0.84 376	0.47 297	1.57 338	0.72 303	0.13 244	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.18 148	0.33 171

test_sample4	0.62 224	0.49 123	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.57 176	0.25 158	0.98 344	0.76 305	0.56 218	0.55 224	0.45 177	0.38 205	1.78 373	0.56 242	0.13 244	0.80 383	0.13 261	0.21 323	0.17 124	0.76 353

qqq1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 402	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 307

fff1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 402	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 307

LL-Strereo2	0.62 224	1.36 402	2.47 233	1.37 459	0.96 426	0.54 135	0.28 205	0.61 111	0.49 49	0.42 87	0.34 77	0.44 165	0.21 49	0.57 142	0.53 231	0.11 158	0.26 290	0.16 341	0.14 219	0.18 148	0.98 401

4D-IteraStereo	0.62 224	1.29 385	3.04 398	0.27 39	0.30 223	0.46 62	0.26 175	0.54 69	0.51 63	0.41 81	0.31 58	0.39 129	0.19 32	0.53 128	0.65 280	0.09 26	0.47 334	0.12 201	0.11 141	0.21 210	2.14 474

CBFPSM	0.62 224	1.34 394	2.12 117	0.30 93	0.23 149	0.71 337	0.38 320	0.77 177	0.68 220	0.51 169	0.49 166	1.03 425	0.82 409	0.63 164	1.35 397	0.11 158	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.19 178	0.37 194

iinet-f	0.62 224	1.18 358	2.55 269	0.33 150	0.25 168	0.82 391	0.34 291	0.87 267	0.69 231	0.56 218	0.64 304	0.73 337	0.67 378	0.80 224	0.81 329	0.14 278	0.13 177	0.11 150	0.10 95	0.44 422	0.26 124

PFNet	0.62 224	0.42 90	2.69 331	0.43 294	0.55 347	0.62 260	0.27 192	0.64 125	0.72 265	0.61 279	0.56 237	0.45 177	0.33 177	1.86 390	1.12 372	0.28 426	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.26 289	0.27 131

RAFT	0.62 224	1.35 397	2.26 148	0.62 376	0.53 343	0.47 73	0.35 300	0.70 151	0.58 117	0.50 158	0.50 178	0.79 355	0.40 227	0.49 111	0.36 147	0.11 158	0.79 381	0.14 296	0.13 197	0.52 442	0.72 345

raft+_RVC	0.62 224	1.18 358	2.43 194	0.36 212	2.08 491	0.52 117	0.25 158	0.66 131	0.54 88	0.36 64	0.46 139	0.32 96	0.28 133	0.49 111	0.43 182	0.10 77	0.91 394	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.70 342

cf-r	0.62 224	1.27 381	2.99 392	0.34 173	0.28 205	0.60 218	0.28 205	0.82 215	0.70 242	0.55 206	0.61 277	0.77 349	0.41 238	1.32 301	0.52 224	0.13 244	0.09 91	0.11 150	0.12 177	0.22 227	0.27 131

DSFCA	0.62 224	0.77 244	1.95 77	0.29 73	0.29 210	0.79 378	0.86 444	0.81 207	0.73 270	0.73 362	0.66 318	0.67 297	0.57 340	1.17 276	1.03 361	0.16 325	0.15 208	0.13 261	0.14 219	0.19 178	0.28 137

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 224	1.15 350	3.11 404	0.39 257	0.37 281	0.60 218	0.28 205	0.87 267	0.64 166	0.63 300	0.56 237	0.71 330	0.45 279	1.08 260	0.52 224	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.15 239	0.18 148	0.25 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 237	0.64 187	2.51 250	0.54 350	0.37 281	0.44 53	0.28 205	0.68 138	0.59 127	0.43 95	0.33 71	0.26 56	0.25 94	0.89 239	0.52 224	0.10 77	1.84 466	0.10 86	0.09 60	0.41 412	1.40 443

test_sample5	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.55 206	0.63 292	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 388	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 353

tta	0.63 237	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 338	0.13 244	1.01 402	0.11 150	0.26 358	0.19 178	0.59 307

DualNet	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.56 218	0.66 318	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 388	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 353

CIPLG	0.63 237	1.59 439	3.16 408	0.79 413	0.31 231	0.62 260	0.57 396	0.82 215	0.68 220	0.58 240	0.63 292	0.43 150	0.31 165	0.48 98	0.42 175	0.12 198	0.20 259	0.13 261	0.13 197	0.36 378	0.21 87

ACRE	0.63 237	1.55 433	3.41 435	0.76 406	0.28 205	0.60 218	0.56 393	0.82 215	0.68 220	0.57 234	0.62 284	0.43 150	0.30 160	0.47 85	0.42 175	0.12 198	0.19 246	0.13 261	0.14 219	0.36 378	0.20 80

HHNet	0.63 237	0.67 193	3.10 403	0.37 224	0.25 168	0.64 285	0.60 405	0.70 151	0.67 193	0.55 206	1.12 438	0.32 96	0.60 358	0.43 75	1.75 421	0.16 325	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.18 148	0.22 94

ac_64	0.63 237	0.77 244	2.71 339	0.37 224	0.34 259	0.64 285	0.30 247	0.86 258	0.67 193	0.58 240	0.53 196	0.88 391	0.48 304	1.84 386	0.71 299	0.15 308	0.12 162	0.12 201	0.12 177	0.21 210	0.25 116

GANet-RSSM	0.63 237	1.14 344	2.67 318	0.38 243	0.26 183	0.59 205	0.29 232	0.81 207	0.56 103	0.50 158	0.57 248	0.67 297	0.50 312	1.91 403	0.50 219	0.14 278	0.10 119	0.24 413	0.12 177	0.36 378	0.28 137

NVstereo2D	0.63 237	0.57 160	2.29 154	0.37 224	0.35 267	0.69 329	0.49 372	0.96 329	0.88 394	0.49 139	0.54 214	0.72 331	0.46 289	1.98 409	0.50 219	0.19 370	0.20 259	0.18 375	0.16 260	0.28 316	0.34 179

PSMNet-RUCA	0.64 247	1.12 340	2.61 290	0.59 367	0.56 349	0.64 285	0.37 311	0.89 283	0.72 265	0.53 188	0.68 326	0.53 223	0.43 262	0.61 158	0.46 196	0.35 439	0.19 246	0.44 455	0.29 373	0.49 436	0.35 185

AIO-Stereo	0.64 247	0.60 171	1.63 34	1.31 453	1.45 470	0.38 37	0.20 39	0.55 78	0.83 362	0.31 55	0.31 58	0.23 28	0.15 5	0.39 50	0.63 273	0.10 77	1.25 425	0.09 35	0.41 436	0.21 210	1.73 460

test_sample6	0.64 247	0.51 137	2.17 126	0.35 195	0.18 60	0.56 154	0.27 192	1.00 363	0.80 341	0.56 218	0.66 318	0.47 195	0.39 220	1.95 405	0.60 258	0.14 278	0.80 383	0.13 261	0.21 323	0.18 148	0.78 362

SMFormer	0.64 247	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 338	0.13 244	1.01 402	0.11 150	0.26 358	0.17 124	0.84 375

ssnet_v2	0.64 247	0.99 310	2.67 318	0.33 150	0.22 124	0.72 343	0.45 355	1.00 363	0.80 341	0.66 334	0.54 214	0.81 365	0.48 304	0.91 241	1.08 367	0.16 325	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.33 353	0.31 162

IPLGR_C	0.64 247	1.66 451	3.36 423	0.80 414	0.31 231	0.60 218	0.60 405	0.82 215	0.69 231	0.58 240	0.62 284	0.44 165	0.31 165	0.47 85	0.43 182	0.12 198	0.22 271	0.13 261	0.15 239	0.35 372	0.21 87

OMP-Stereo	0.64 247	0.87 278	2.38 171	0.56 361	0.37 281	0.60 218	0.26 175	0.75 167	0.71 256	0.65 327	0.60 269	0.68 311	0.32 172	2.07 416	1.18 379	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.28 137

GwcNet-RSSM	0.64 247	1.38 411	2.69 331	0.33 150	0.26 183	0.60 218	0.32 269	0.84 234	0.73 270	0.56 218	0.65 311	0.72 331	0.42 250	1.78 373	0.60 258	0.14 278	0.10 119	0.12 201	0.13 197	0.26 289	0.26 124

MM-Stereo_test2	0.65 255	0.43 98	2.54 261	0.62 376	0.18 60	0.50 94	0.25 158	0.49 37	0.47 41	0.36 64	0.26 27	0.24 38	0.23 72	0.40 57	0.38 159	0.08 4	2.33 492	0.09 35	0.10 95	0.38 392	2.66 492

test_sample7	0.65 255	0.41 87	2.08 104	0.36 212	0.20 102	0.52 117	0.32 269	0.99 353	0.86 384	0.64 311	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.18 355	1.21 421	0.16 341	0.15 239	0.19 178	1.22 425

ff7	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 482

ffff	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 482

11t	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 482

qqq	0.65 255	0.63 184	2.10 114	0.30 93	0.64 380	0.46 62	0.27 192	0.81 207	0.83 362	0.48 123	0.56 237	0.46 186	0.37 196	1.03 254	0.75 311	0.11 158	1.41 448	0.12 201	0.41 436	0.16 101	1.18 416

ccc-4	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 482

x	0.65 255	0.62 182	2.12 117	0.36 212	0.61 373	0.48 79	0.24 133	0.80 199	0.89 399	0.50 158	0.56 237	0.44 165	0.36 190	0.62 163	0.80 325	0.11 158	1.44 450	0.11 150	0.39 431	0.16 101	1.34 437

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 255	1.15 350	2.40 180	0.33 150	0.30 223	0.83 392	0.40 329	0.94 313	0.82 355	0.67 336	0.76 376	0.68 311	0.58 347	1.13 269	1.25 390	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.28 137

iRaft-Stereo_5w	0.65 255	1.35 397	2.21 138	0.30 93	0.63 376	0.49 84	0.28 205	0.78 184	0.64 166	0.41 81	0.61 277	0.62 271	0.46 289	1.79 377	0.48 206	0.10 77	0.25 287	0.11 150	0.12 177	0.40 406	0.94 391

TransformOpticalFlow	0.65 255	0.61 177	2.67 318	0.45 307	0.26 183	0.62 260	0.28 205	0.88 275	0.76 305	0.76 373	0.74 366	0.90 396	0.84 412	1.82 383	0.80 325	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.12 36	0.19 72

IIG-Stereo	0.65 255	0.87 278	2.32 161	0.55 352	0.23 149	0.62 260	0.21 60	0.78 184	0.71 256	0.64 311	0.69 330	0.69 322	0.38 205	2.07 416	1.37 401	0.11 158	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.27 131

DRaft	0.65 255	0.47 116	2.38 171	0.25 12	0.17 46	0.64 285	0.65 417	0.56 81	0.57 110	0.67 336	0.98 421	0.38 125	0.99 433	1.42 314	2.06 435	0.11 158	0.14 192	0.10 86	0.14 219	0.18 148	0.21 87

RAFT-RH_RVC	0.65 255	0.73 225	2.78 358	0.39 257	0.29 210	0.60 218	0.18 22	0.45 23	0.63 157	0.75 371	1.89 466	0.47 195	0.29 150	1.59 345	1.21 383	0.15 308	0.07 8	0.13 261	0.13 197	0.11 26	0.10 5

pcwnet_v2	0.65 255	0.54 147	4.29 481	0.33 150	0.27 194	0.60 218	0.25 158	1.02 380	0.92 406	0.61 279	0.69 330	0.62 271	0.54 328	0.67 180	0.38 159	0.18 355	0.15 208	0.15 322	0.14 219	0.21 210	0.49 271

RALCasStereoNet	0.65 255	1.34 394	2.56 272	0.43 294	0.96 426	0.50 94	0.26 175	0.62 115	0.56 103	0.43 95	0.49 166	0.36 114	0.28 133	0.72 200	0.53 231	0.10 77	1.18 416	0.09 35	0.08 38	0.27 303	1.27 430

ARAFT	0.65 255	1.69 453	3.34 422	0.29 73	0.16 27	0.65 300	0.36 308	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.49 166	0.56 246	0.31 165	1.23 285	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 392	0.50 273

psm_up	0.65 255	1.02 316	2.53 256	0.36 212	0.31 231	0.64 285	0.38 320	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.57 248	0.68 311	0.57 340	1.90 402	0.52 224	0.17 344	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.27 303	0.22 94

CFNet	0.65 255	1.45 422	2.27 149	0.34 173	0.25 168	0.64 285	0.23 108	0.93 308	0.79 333	0.48 123	0.59 260	0.58 254	0.40 227	2.28 433	0.63 273	0.13 244	0.09 91	0.15 322	0.14 219	0.34 360	0.26 124

Reg-Stereo(zero)	0.66 274	0.26 1	2.13 121	0.25 12	1.15 455	0.99 423	0.97 454	0.57 87	0.81 349	0.52 179	0.46 139	0.54 230	0.59 350	0.47 85	1.14 374	0.08 4	0.88 392	0.08 7	0.36 422	0.12 36	0.80 367

mmm	0.66 274	0.53 145	1.83 51	0.38 243	0.86 413	0.49 84	0.27 192	0.82 215	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.47 195	0.38 205	0.81 227	0.73 305	0.12 198	1.37 443	0.14 296	0.45 441	0.18 148	1.35 438

Wz-Net-LNSev	0.66 274	1.30 386	2.81 364	0.35 195	0.37 281	0.80 381	0.48 367	0.91 299	0.87 390	0.63 300	0.70 343	0.80 362	0.59 350	0.67 180	0.68 289	0.15 308	0.14 192	0.12 201	0.12 177	0.24 249	0.38 203

AASNet	0.66 274	1.49 429	2.97 387	0.37 224	0.33 249	0.65 300	0.30 247	1.00 363	0.78 321	0.56 218	0.60 269	0.55 239	0.39 220	0.88 237	0.96 347	0.15 308	0.12 162	0.13 261	0.11 141	0.45 425	0.35 185

DDVS	0.67 278	0.46 113	1.74 40	2.40 497	0.35 267	0.86 399	0.98 455	0.72 158	0.52 73	0.53 188	0.57 248	0.89 394	0.37 196	1.22 282	0.57 245	0.15 308	0.14 192	0.14 296	0.12 177	0.19 178	0.42 228

ACVNet-DCA	0.67 278	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 375	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 483	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 416

fast-acv-ft	0.67 278	1.24 375	3.26 415	0.39 257	0.30 223	0.80 381	0.48 367	0.74 163	0.76 305	0.60 270	0.78 384	0.76 347	0.60 358	0.70 188	0.78 320	0.16 325	0.15 208	0.18 375	0.17 276	0.38 392	0.24 112

ToySt	0.67 278	0.88 282	2.61 290	0.39 257	0.73 394	0.61 238	0.38 320	0.78 184	0.73 270	0.43 95	0.70 343	0.72 331	0.45 279	0.66 177	0.62 267	0.14 278	0.63 363	0.13 261	0.33 408	0.24 249	1.18 416

PSM-AAD	0.67 278	0.29 3	2.41 185	0.37 224	0.23 149	0.86 399	1.15 470	0.62 115	0.66 180	0.64 311	0.71 356	0.67 297	2.90 490	0.65 174	0.32 114	0.10 77	0.08 42	0.17 356	0.15 239	0.14 71	0.34 179

HSM	0.67 278	0.92 300	2.29 154	0.30 93	0.29 210	0.65 300	0.29 232	0.98 344	0.67 193	0.59 259	0.58 255	1.39 460	0.65 370	2.56 453	0.45 191	0.11 158	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.24 112

Occ-G	0.68 284	0.54 147	2.08 104	0.99 439	0.74 395	0.38 37	0.25 158	0.46 29	0.78 321	0.40 79	0.36 86	0.46 186	0.22 57	0.90 240	0.70 293	0.09 26	1.53 453	0.09 35	0.16 260	0.31 341	2.06 470

raft_robust	0.68 284	1.24 375	2.42 189	0.30 93	0.57 354	0.53 125	0.25 158	0.95 326	0.79 333	0.49 139	0.46 139	1.12 443	0.74 396	1.50 326	0.61 264	0.09 26	0.62 362	0.10 86	0.30 382	0.26 289	0.30 153

SACVNet	0.68 284	1.08 330	2.58 278	0.38 243	0.28 205	0.65 300	0.37 311	0.91 299	0.65 173	0.67 336	0.62 284	0.69 322	0.47 297	2.07 416	0.65 280	0.18 355	0.14 192	0.16 341	0.15 239	0.39 400	0.41 223

ADLNet	0.68 284	1.02 316	2.68 324	0.35 195	0.34 259	0.67 320	0.34 291	0.95 326	0.79 333	0.70 350	0.62 284	0.80 362	0.46 289	1.77 370	0.69 291	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.14 219	0.31 341	0.54 290

XPNet_ROB	0.68 284	1.11 338	2.28 151	0.38 243	0.27 194	0.67 320	0.47 365	0.94 313	0.75 296	0.80 386	0.71 356	0.81 365	0.54 328	1.72 361	0.84 335	0.22 394	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.25 270	0.45 254

ETE_ROB	0.68 284	1.09 331	2.32 161	0.38 243	0.26 183	0.69 329	0.51 375	1.49 469	0.75 296	0.81 390	0.71 356	0.85 381	0.51 316	1.39 307	0.70 293	0.17 344	0.14 192	0.19 382	0.16 260	0.24 249	0.35 185

LALA_ROB	0.68 284	1.14 344	2.50 249	0.37 224	0.29 210	0.78 374	0.55 389	0.99 353	0.84 374	0.82 394	0.68 326	0.93 402	0.50 312	1.01 251	0.89 341	0.21 388	0.15 208	0.21 395	0.18 285	0.26 289	0.30 153

SCV	0.69 291	0.68 202	1.95 77	0.90 422	1.04 439	0.49 84	0.24 133	0.98 344	0.73 270	0.54 194	0.31 58	0.24 38	0.20 42	1.32 301	0.26 50	0.11 158	1.59 454	0.09 35	0.32 397	0.34 360	1.58 452

UGAM	0.69 291	0.84 267	2.66 310	0.40 270	0.20 102	0.53 125	0.34 291	0.63 122	0.74 290	0.45 106	0.74 366	0.95 410	0.36 190	2.57 454	0.42 175	0.11 158	0.45 330	0.17 356	0.19 302	0.43 418	0.57 302

STrans-v2	0.69 291	0.62 182	2.66 310	0.28 55	0.23 149	0.57 176	0.32 269	1.01 372	0.77 316	0.92 409	0.84 391	0.88 391	0.92 427	1.81 380	1.19 381	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.12 36	0.30 153

DEmStereo	0.69 291	0.40 81	2.42 189	0.42 284	0.18 60	0.66 313	0.88 447	0.54 69	0.64 166	0.60 270	1.00 425	0.45 177	1.24 447	1.53 329	2.21 446	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.10 95	0.11 26	0.14 30

FADNet-RVC	0.69 291	1.65 449	2.74 349	0.35 195	0.26 183	0.60 218	0.29 232	0.91 299	0.67 193	0.46 117	0.51 181	0.62 271	0.46 289	1.75 365	0.81 329	0.17 344	0.20 259	0.17 356	0.18 285	0.60 449	0.39 210

RASNet	0.69 291	1.05 325	2.59 280	0.37 224	0.47 327	0.66 313	0.33 283	0.82 215	0.76 305	0.51 169	0.65 311	0.93 402	0.62 362	2.20 430	0.80 325	0.14 278	0.09 91	0.09 35	0.11 141	0.18 148	0.37 194

PS-NSSS	0.69 291	1.37 407	2.44 202	0.31 109	0.32 243	0.64 285	0.34 291	1.04 393	0.74 290	0.56 218	0.75 373	0.51 213	0.42 250	2.41 446	0.54 236	0.24 409	0.17 234	0.27 421	0.18 285	0.30 332	0.23 103

MyStereo06	0.70 298	0.72 222	3.51 443	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.90 292	0.67 193	1.48 470	0.53 196	0.84 376	0.57 340	0.60 155	1.11 370	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 298

MSKI-zero shot	0.70 298	0.44 105	2.62 295	1.47 466	0.75 397	0.56 154	0.20 39	0.80 199	0.45 34	0.60 270	0.52 190	0.44 165	0.17 11	0.70 188	0.26 50	0.09 26	2.87 500	0.09 35	0.32 397	0.14 71	0.50 273

DMCA-RVC	0.70 298	1.30 386	3.59 450	0.37 224	0.89 417	0.57 176	0.31 258	0.73 161	0.59 127	0.69 346	0.54 214	0.59 257	0.57 340	1.25 291	0.66 283	0.16 325	0.38 317	0.20 391	0.15 239	0.22 227	0.23 103

HSM-Net_RVC	0.70 298	0.40 81	2.45 220	0.27 39	0.19 91	0.68 326	0.30 247	1.29 455	0.73 270	0.73 362	0.70 343	0.77 349	0.45 279	3.73 496	0.46 196	0.13 244	0.09 91	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.32 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 302	0.85 271	3.01 394	0.33 150	0.25 168	1.01 426	0.59 401	0.62 115	0.54 88	0.42 87	0.45 135	1.54 467	1.44 457	1.40 309	0.73 305	0.14 278	0.13 177	0.12 201	0.11 141	0.20 198	0.35 185

AE-Stereo	0.71 302	0.32 20	2.44 202	0.44 300	0.50 331	0.58 187	0.23 108	1.08 420	0.67 193	0.67 336	0.51 181	0.47 195	0.24 76	0.63 164	0.32 114	0.09 26	2.15 487	0.11 150	0.45 441	0.22 227	2.01 467

xx1	0.71 302	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 439	0.77 375	0.39 103	0.46 186	0.37 196	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 483	0.12 201	0.41 436	0.16 101	1.18 416

GrayStereo	0.71 302	0.27 2	2.40 180	0.89 420	0.23 149	0.62 260	1.40 486	0.67 134	0.70 242	0.72 361	0.77 380	0.55 239	3.03 491	0.60 155	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.21 323	0.12 36	0.37 194

FADNet	0.71 302	1.60 443	2.53 256	0.33 150	0.30 223	0.67 320	0.29 232	0.92 306	0.75 296	0.45 106	0.49 166	0.66 294	0.57 340	1.85 388	0.85 336	0.46 451	0.20 259	0.17 356	0.20 312	0.60 449	0.37 194

iResNetv2_ROB	0.71 302	1.90 466	3.48 441	0.43 294	0.22 124	0.60 218	0.29 232	0.96 329	0.78 321	0.60 270	0.65 311	0.60 264	0.46 289	0.80 224	1.21 383	0.12 198	0.08 42	0.10 86	0.07 19	0.44 422	0.33 171

DRN-Test	0.71 302	0.79 254	2.83 368	0.40 270	0.44 315	0.80 381	0.41 331	1.07 417	0.83 362	0.82 394	0.64 304	0.68 311	0.57 340	1.78 373	0.79 323	0.16 325	0.13 177	0.17 356	0.16 260	0.24 249	0.51 277

StereoDRNet	0.71 302	1.24 375	2.56 272	0.42 284	0.45 318	0.73 347	0.46 361	0.98 344	0.81 349	0.77 375	0.56 237	0.74 339	0.48 304	1.69 360	0.91 344	0.15 308	0.14 192	0.15 322	0.15 239	0.26 289	0.51 277

NCCL2	0.71 302	1.32 388	2.30 156	0.44 300	0.31 231	0.71 337	0.67 424	0.89 283	0.69 231	0.70 350	0.61 277	0.85 381	0.54 328	1.58 344	0.70 293	0.20 379	0.17 234	0.66 466	0.25 351	0.26 289	0.38 203

1test111	0.72 311	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 375	0.39 103	0.25 46	0.38 205	1.03 254	0.75 311	0.10 77	2.13 483	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 416

FAT-Stereo	0.72 311	0.60 171	2.86 374	0.37 224	0.29 210	0.64 285	0.55 389	1.01 372	0.91 404	0.76 373	0.94 413	0.93 402	0.79 406	1.82 383	0.60 258	0.19 370	0.19 246	0.17 356	0.16 260	0.23 242	0.47 260

SCV_C0	0.73 313	0.68 202	2.05 99	1.50 470	0.92 421	0.45 55	0.20 39	0.96 329	0.71 256	0.65 327	0.33 71	0.31 90	0.20 42	1.25 291	0.52 224	0.09 26	1.68 461	0.08 7	0.30 382	0.27 303	1.52 450

MyStereo8	0.73 313	1.16 352	2.89 377	0.53 343	0.34 259	0.71 337	0.20 39	1.87 482	0.59 127	0.53 188	0.66 318	0.50 209	0.33 177	1.27 296	0.62 267	0.10 77	1.19 417	0.10 86	0.21 323	0.21 210	0.61 312

ADLNet2	0.73 313	1.22 370	3.28 417	0.34 173	0.36 275	0.65 300	0.37 311	0.94 313	0.87 390	0.57 234	0.65 311	0.92 397	0.48 304	2.05 414	0.60 258	0.13 244	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.37 385	0.38 203

hitnet-ft	0.73 313	1.09 331	2.59 280	0.28 55	0.22 124	0.71 337	0.36 308	0.89 283	0.67 193	0.58 240	0.83 389	1.03 425	0.94 430	2.31 435	0.70 293	0.23 402	0.14 192	0.41 450	0.13 197	0.24 249	0.28 137

MoCha-V2	0.74 317	0.78 250	2.18 129	1.01 440	1.55 476	0.36 31	0.19 27	0.61 111	0.49 49	0.33 60	0.34 77	0.30 83	0.27 119	1.56 333	0.47 201	0.09 26	1.94 472	0.08 7	0.37 424	0.18 148	1.62 456

IGEV++	0.74 317	0.70 213	2.05 99	1.11 446	1.09 447	0.32 14	0.21 60	0.75 167	0.43 25	0.30 53	0.30 49	0.22 21	0.27 119	0.98 248	0.31 104	0.10 77	2.50 496	0.08 7	0.15 239	0.27 303	2.70 493

cc1	0.74 317	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 439	0.77 375	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 483	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.20 480

IGEVStereo-DCA	0.74 317	0.74 235	2.09 108	0.76 406	0.77 402	0.45 55	0.23 108	0.49 37	0.62 146	0.71 359	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 411	0.10 77	1.50 451	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 482

tt1	0.74 317	0.73 225	2.34 164	0.67 394	0.63 376	0.75 354	0.24 133	0.85 247	0.96 420	0.81 390	0.38 98	0.26 56	0.35 187	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 488	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.19 477

anonymousa	0.74 317	0.60 171	2.58 278	0.96 432	1.33 464	0.61 238	0.26 175	0.69 141	0.56 103	0.55 206	0.84 391	0.82 370	0.46 289	0.56 138	0.61 264	0.10 77	1.11 414	0.12 201	0.98 492	0.14 71	0.97 399

Wz-Net-MNSev	0.74 317	1.42 417	2.75 351	0.38 243	0.33 249	0.90 411	0.61 410	0.98 344	0.94 413	0.77 375	0.75 373	0.75 343	0.66 376	1.39 307	0.76 314	0.17 344	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.28 316	0.48 265

IPLG	0.74 317	1.09 331	2.87 375	0.36 212	0.21 114	1.63 466	0.60 405	1.39 464	0.63 157	1.39 462	0.51 181	0.40 138	0.86 417	1.40 309	0.37 152	0.09 26	0.07 8	0.14 296	0.12 177	0.34 360	0.23 103

FADNet-RVC-Resample	0.74 317	1.54 432	3.81 461	0.38 243	0.29 210	0.62 260	0.38 320	0.91 299	0.67 193	0.52 179	0.51 181	0.63 275	0.44 271	1.56 333	0.59 254	0.24 409	0.32 304	0.22 400	0.19 302	0.30 332	0.71 344

RP	0.74 317	1.01 314	2.48 239	0.44 300	0.45 318	0.66 313	0.45 355	0.95 326	0.87 390	0.70 350	0.95 416	0.99 417	0.82 409	1.55 331	0.82 332	0.26 419	0.19 246	0.23 408	0.20 312	0.34 360	0.38 203

stereogan	0.74 317	0.68 202	2.82 366	0.40 270	0.40 297	1.05 431	0.42 337	0.99 353	0.96 420	0.78 383	0.86 399	1.15 447	0.73 392	1.57 338	0.56 242	0.20 379	0.19 246	0.20 391	0.16 260	0.37 385	0.34 179

HART	0.75 328	0.75 240	2.22 140	0.94 428	1.59 480	0.30 10	0.19 27	0.72 158	0.85 377	0.30 53	0.52 190	0.39 129	0.16 7	0.81 227	0.43 182	0.08 4	2.61 499	0.10 86	0.07 19	0.36 378	1.61 455

model_zeroshot	0.75 328	0.94 305	2.48 239	1.88 488	0.68 388	0.72 343	0.22 75	1.01 372	0.51 63	1.10 430	0.35 84	0.63 275	0.20 42	0.78 217	0.32 114	0.12 198	1.97 474	0.10 86	0.23 339	0.12 36	0.56 298

Nwc_Net	0.75 328	1.10 336	2.96 386	0.42 284	0.39 291	0.77 368	0.39 326	1.06 414	0.73 270	0.65 327	1.00 425	0.99 417	0.74 396	1.43 315	0.99 356	0.24 409	0.15 208	0.23 408	0.26 358	0.27 303	0.30 153

NOSS_ROB	0.75 328	1.03 320	2.27 149	0.68 399	0.26 183	0.68 326	0.30 247	0.99 353	0.82 355	0.59 259	0.58 255	0.77 349	0.39 220	2.75 472	0.48 206	0.25 415	0.24 278	0.28 424	0.26 358	0.29 324	1.07 410

PSMNet_ROB	0.75 328	1.42 417	2.93 382	0.39 257	0.32 243	0.73 347	0.56 393	0.90 292	0.74 290	0.56 218	0.60 269	0.75 343	0.47 297	2.00 410	1.31 393	0.18 355	0.13 177	0.19 382	0.20 312	0.26 289	0.40 215

DualNet (step1)	0.76 333	0.69 210	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 386	0.33 283	0.99 353	0.86 384	0.64 311	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.65 460	1.21 421	0.86 473	0.56 464	0.25 270	0.72 345

DispNO	0.76 333	1.36 402	3.15 407	0.32 129	0.27 194	0.59 205	0.29 232	0.88 275	0.72 265	0.55 206	0.79 386	0.83 375	0.47 297	2.46 448	1.23 387	0.12 198	0.10 119	0.18 375	0.31 389	0.20 198	0.25 116

DCRE	0.76 333	0.80 256	2.31 159	1.05 441	1.18 456	0.63 274	0.26 175	1.03 387	0.59 127	0.52 179	2.12 471	0.44 165	0.27 119	0.41 66	0.53 231	0.09 26	1.02 407	0.10 86	0.32 397	0.16 101	1.47 448

APVNet	0.76 333	1.11 338	3.23 411	0.39 257	0.36 275	0.85 398	0.44 350	0.96 329	0.73 270	0.58 240	0.69 330	0.76 347	0.56 335	2.29 434	0.82 332	0.17 344	0.18 241	0.24 413	0.19 302	0.35 372	0.27 131

GwcNet	0.76 333	1.09 331	3.68 454	0.38 243	0.45 318	0.81 386	0.45 355	0.91 299	0.89 399	0.63 300	0.77 380	0.82 370	0.51 316	1.64 352	0.85 336	0.17 344	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.33 353	0.34 179

AF-Net	0.76 333	1.14 344	2.74 349	0.42 284	0.41 302	0.70 332	0.41 331	1.07 417	0.94 413	0.73 362	1.05 434	1.04 429	0.86 417	1.23 285	1.00 358	0.23 402	0.15 208	0.25 418	0.18 285	0.32 349	0.35 185

ccnet	0.77 339	0.61 177	2.01 89	0.40 270	0.46 325	1.05 431	0.59 401	1.02 380	0.74 290	0.90 406	0.97 418	0.82 370	0.89 422	1.68 359	1.16 378	0.32 434	0.26 290	0.32 437	0.28 369	0.35 372	0.47 260

RYNet	0.77 339	0.91 295	2.36 166	0.37 224	0.41 302	0.88 406	0.44 350	0.99 353	0.88 394	0.65 327	0.54 214	0.92 397	0.61 360	2.70 467	1.23 387	0.15 308	0.14 192	0.17 356	0.14 219	0.27 303	0.55 297

GCAP-BAT	0.78 341	0.38 70	2.37 168	0.98 434	0.60 364	0.77 368	0.22 75	1.13 436	0.51 63	0.80 386	0.90 408	0.81 365	0.25 94	0.77 210	0.88 340	0.10 77	1.94 472	0.09 35	0.50 453	0.17 124	1.35 438

ffm	0.78 341	0.67 193	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 420	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 488	0.15 322	0.33 408	0.25 270	2.19 477

Syn2CoEx	0.78 341	1.43 420	3.54 447	0.44 300	0.31 231	0.64 285	0.43 344	1.04 393	0.83 362	0.64 311	0.77 380	0.74 339	0.74 396	1.91 403	0.64 275	0.20 379	0.17 234	0.19 382	0.15 239	0.30 332	0.59 307

RGC	0.78 341	1.10 336	2.55 269	0.45 307	0.45 318	0.73 347	0.40 329	1.00 363	0.75 296	0.75 371	1.04 432	1.02 424	0.73 392	1.74 364	1.15 376	0.24 409	0.19 246	0.28 424	0.26 358	0.31 341	0.38 203

HH	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 463	0.80 407	0.91 412	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 311	0.55 224	0.87 387	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 418	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 475

HanStereo	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 463	0.80 407	0.91 412	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 311	0.55 224	0.87 387	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 418	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 475

FTStereo	0.79 345	0.32 20	2.83 368	0.70 401	0.21 114	0.73 347	1.75 491	0.61 111	0.60 133	1.07 428	1.62 461	1.28 452	2.11 482	0.75 206	0.30 88	0.19 370	0.08 42	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.39 210

RAFT + AFF	0.79 345	1.73 455	2.99 392	0.34 173	0.35 267	0.67 320	0.51 375	1.05 401	0.79 333	0.54 194	0.58 255	0.59 257	0.81 407	1.80 378	1.21 383	0.13 244	0.27 297	0.15 322	0.14 219	0.45 425	0.69 339

AANet_RVC	0.79 345	1.46 424	2.72 341	0.34 173	0.25 168	0.59 205	0.32 269	0.88 275	0.83 362	0.62 291	0.95 416	0.80 362	0.43 262	2.46 448	1.72 418	0.38 441	0.26 290	0.10 86	0.09 60	0.25 270	0.43 235

aanetorigin	0.81 350	1.03 320	2.64 305	0.44 300	0.44 315	0.59 205	1.00 460	0.59 99	0.70 242	1.54 472	1.22 443	0.82 370	1.08 440	1.06 257	1.07 366	0.18 355	0.15 208	0.17 356	0.21 323	0.53 443	0.65 324

GANetREF_RVC	0.81 350	1.44 421	3.04 398	0.49 329	0.27 194	0.83 392	0.63 413	1.03 387	0.92 406	0.63 300	0.61 277	0.72 331	0.59 350	2.40 444	0.58 250	0.33 436	0.25 287	0.37 445	0.25 351	0.41 412	0.36 193
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 350	1.41 413	2.60 285	0.41 280	0.40 297	0.63 274	0.31 258	1.04 393	0.99 430	0.92 409	1.29 446	0.78 353	0.68 380	1.65 355	1.50 408	0.19 370	0.12 162	0.18 375	0.13 197	0.51 439	0.54 290

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 353	0.78 250	3.67 453	0.35 195	0.81 409	1.25 448	0.88 447	1.13 436	0.58 117	0.84 398	0.52 190	1.24 450	0.64 367	0.77 210	0.70 293	0.10 77	0.53 345	0.11 150	0.45 441	0.29 324	0.81 372

test_for_model	0.82 353	1.62 444	2.47 233	1.36 458	1.04 439	0.53 125	0.22 75	0.82 215	0.63 157	0.60 270	0.29 42	0.25 46	0.21 49	0.28 3	0.25 36	0.80 470	1.87 467	0.08 7	0.08 38	1.81 495	1.18 416

HBP-ISP	0.82 353	1.57 435	3.28 417	0.50 335	0.27 194	0.86 399	0.54 385	1.09 422	0.78 321	0.81 390	0.70 343	0.68 311	1.00 434	2.02 411	0.47 201	0.24 409	0.24 278	0.29 432	0.25 351	0.28 316	0.52 283

S-Stereo	0.82 353	0.73 225	3.79 459	0.40 270	0.37 281	0.70 332	0.69 428	1.00 363	1.03 435	0.63 300	0.92 411	0.82 370	0.59 350	2.35 438	0.71 299	0.18 355	0.22 271	0.17 356	0.18 285	0.30 332	0.67 328

CVANet_RVC	0.82 353	1.18 358	3.98 466	0.40 270	0.28 205	0.63 274	0.43 344	0.90 292	0.78 321	1.14 435	0.69 330	0.68 311	0.52 323	2.62 459	0.48 206	0.20 379	0.13 177	0.22 400	0.37 424	0.37 385	0.48 265

PASM	0.82 353	1.00 311	2.68 324	0.52 339	0.48 328	0.65 300	0.59 401	0.83 226	0.89 399	0.82 394	0.73 363	0.89 394	0.68 380	2.39 443	0.73 305	0.35 439	0.37 313	0.36 443	0.41 436	0.45 425	0.51 277

TDLM	0.83 359	1.28 383	2.38 171	0.46 311	0.26 183	0.66 313	0.55 389	0.87 267	0.80 341	2.54 493	0.62 284	0.61 266	0.51 316	2.68 466	0.67 286	0.20 379	0.11 145	0.35 442	0.15 239	0.33 353	0.48 265

PWCDC_ROB	0.83 359	1.57 435	2.63 296	0.48 318	0.37 281	0.78 374	0.29 232	1.04 393	1.36 465	0.63 300	2.05 470	0.64 282	0.70 387	1.10 262	1.20 382	0.33 436	0.14 192	0.15 322	0.12 177	0.63 453	0.46 258

GCST	0.84 361	1.48 427	3.02 396	1.12 449	1.09 447	0.62 260	0.19 27	0.79 193	0.56 103	0.60 270	0.65 311	0.50 209	0.31 165	1.24 287	0.74 310	0.76 468	0.46 331	0.84 472	0.64 473	0.71 458	0.57 302

rrr	0.84 361	0.74 235	3.40 433	0.76 406	0.77 402	0.45 55	0.28 205	1.23 452	0.84 374	0.71 359	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 411	0.10 77	1.50 451	0.10 86	0.29 373	0.24 249	1.75 461

GASNet	0.84 361	1.98 469	4.07 470	0.48 318	0.33 249	0.58 187	0.34 291	0.97 337	0.81 349	0.60 270	0.59 260	0.74 339	0.55 333	2.08 419	1.18 379	0.22 394	0.15 208	0.19 382	0.17 276	0.55 445	0.29 143

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 361	1.41 413	2.80 360	0.94 428	0.35 267	0.89 408	0.41 331	0.89 283	0.66 180	0.57 234	0.63 292	0.75 343	0.38 205	2.37 439	0.55 239	1.16 486	0.31 303	0.36 443	0.21 323	0.59 448	0.63 318

edge stereo	0.84 361	0.74 235	3.42 438	0.38 243	1.21 458	0.63 274	0.41 331	0.98 344	0.83 362	0.81 390	0.88 402	1.14 445	0.73 392	2.16 427	0.89 341	0.22 394	0.20 259	0.26 420	0.18 285	0.38 392	0.43 235

SHD	0.84 361	1.14 344	2.54 261	0.80 414	0.52 337	0.76 358	0.34 291	1.16 442	1.29 460	1.11 432	0.85 394	0.98 414	0.74 396	1.25 291	1.48 407	0.22 394	0.37 313	0.20 391	0.27 367	0.36 378	0.41 223

XQC	0.84 361	1.32 388	2.61 290	0.78 412	0.44 315	0.89 408	0.53 382	1.16 442	1.07 442	0.85 400	0.69 330	0.92 397	0.73 392	1.40 309	1.44 405	0.24 409	0.35 310	0.23 408	0.26 358	0.45 425	0.39 210

RTSC	0.84 361	1.40 412	2.67 318	0.50 335	0.40 297	0.83 392	0.33 283	1.11 429	1.14 450	0.93 412	0.82 387	0.84 376	0.58 347	1.34 304	1.82 426	0.18 355	0.49 338	0.14 296	0.30 382	0.46 429	0.42 228

PDISCO_ROB	0.84 361	1.46 424	2.84 370	0.65 386	0.59 359	1.17 444	0.48 367	1.19 448	1.08 444	0.67 336	0.72 361	1.00 420	0.61 360	1.24 287	1.05 363	0.38 441	0.18 241	0.28 424	0.24 342	0.58 447	0.44 249

LL-Strereo	0.85 370	1.73 455	3.06 402	0.37 224	0.61 373	0.54 135	0.33 283	1.01 372	0.76 305	0.69 346	0.58 255	0.85 381	0.78 404	2.65 462	0.54 236	0.14 278	0.58 356	0.14 296	0.12 177	0.42 415	1.05 408

Wz-Net-SNSev	0.85 370	1.83 462	3.36 423	0.42 284	0.31 231	0.71 337	0.66 419	1.04 393	0.94 413	0.68 342	0.85 394	0.96 411	0.62 362	1.75 365	1.14 374	0.16 325	0.15 208	0.16 341	0.17 276	0.39 400	0.63 318

DANet	0.85 370	0.68 202	2.41 185	1.18 452	0.48 328	0.77 368	1.23 478	0.93 308	1.53 472	0.90 406	0.72 361	0.97 413	0.57 340	1.86 390	1.05 363	0.18 355	0.16 222	0.19 382	0.16 260	0.26 289	0.67 328
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 373	0.59 169	2.65 306	1.33 455	1.25 460	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.13 434	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 493	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.12 500

anonymity	0.86 373	0.68 202	1.44 22	0.64 383	0.83 410	0.67 320	0.52 379	0.98 344	0.73 270	0.96 414	0.70 343	0.81 365	0.86 417	1.10 262	1.34 395	0.64 459	0.72 378	0.58 461	1.44 501	0.60 449	0.91 387

IGEV-Stereo	0.86 373	0.60 171	2.65 306	1.35 457	1.25 460	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.14 435	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 493	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.13 501
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 373	1.57 435	2.80 360	0.68 399	0.59 359	0.78 374	0.38 320	0.97 337	0.74 290	0.63 300	0.70 343	1.01 421	0.68 380	1.02 252	1.22 386	0.45 449	0.34 309	0.89 477	0.51 457	0.73 460	0.58 304

test_xeample3	0.86 373	0.75 240	3.36 423	0.65 386	0.76 400	0.49 84	0.33 283	1.21 451	0.80 341	0.61 279	0.23 13	0.30 83	0.29 150	1.17 276	1.57 413	0.10 77	1.79 464	0.10 86	0.40 432	0.25 270	2.09 471

CBMV	0.86 373	1.00 311	2.82 366	0.35 195	0.21 114	0.78 374	0.78 439	1.05 401	0.87 390	0.90 406	0.74 366	0.87 387	1.89 477	1.67 356	1.38 403	0.19 370	0.20 259	0.21 395	0.19 302	0.28 316	0.84 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 379	1.51 430	2.90 379	0.31 109	0.24 161	0.71 337	0.25 158	1.00 363	0.65 173	0.45 106	0.57 248	0.61 266	0.44 271	1.53 329	0.75 311	0.94 475	0.97 398	0.28 424	1.00 493	0.89 470	1.36 441

anonymousdsp2	0.88 380	0.31 10	1.96 81	1.06 442	1.56 477	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.98 427	1.20 445	0.37 92	0.65 285	0.26 105	1.19 280	0.46 196	0.10 77	2.40 495	0.10 86	0.13 197	0.19 178	2.96 497

MIPNet	0.88 380	1.07 327	2.85 372	0.61 374	0.18 60	1.46 456	1.37 482	1.65 475	0.78 321	1.93 478	0.85 394	0.75 343	1.66 467	0.87 233	0.34 136	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.32 397	0.27 303	0.26 124

THIR-Stereo	0.88 380	0.85 271	2.33 163	0.26 28	0.16 27	0.59 205	2.69 497	0.62 115	0.54 88	0.62 291	1.61 460	0.96 411	1.77 473	1.67 356	2.20 445	0.10 77	0.08 42	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.21 87

NCC-stereo	0.88 380	1.22 370	2.97 387	0.60 368	0.45 318	1.88 477	0.48 367	1.04 393	0.75 296	0.70 350	0.85 394	0.93 402	0.84 412	1.81 380	1.51 409	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 389	0.27 303	0.35 185

Abc-Net	0.88 380	1.22 370	2.97 387	0.60 368	0.45 318	1.88 477	0.48 367	1.04 393	0.75 296	0.70 350	0.85 394	0.93 402	0.84 412	1.81 380	1.51 409	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 389	0.27 303	0.35 185
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 380	1.45 422	2.68 324	0.38 243	0.35 267	0.95 420	0.51 375	0.92 306	0.81 349	0.89 404	0.84 391	0.61 266	1.35 450	1.26 295	3.38 478	0.14 278	0.12 162	0.17 356	0.19 302	0.28 316	0.34 179

CBMV_ROB	0.88 380	0.75 240	2.73 346	0.36 212	0.22 124	0.76 358	0.47 365	1.05 401	0.81 349	1.06 427	1.04 432	0.88 391	1.36 452	2.17 429	2.03 432	0.23 402	0.24 278	0.27 421	0.25 351	0.27 303	0.73 349

ttt	0.89 387	0.51 137	2.51 250	0.36 212	0.31 231	0.61 238	0.28 205	1.07 417	0.92 406	0.56 218	0.77 380	0.55 239	0.37 196	2.27 432	3.51 481	0.16 325	1.21 421	0.13 261	0.31 389	0.18 148	1.26 429

AEACV	0.89 387	0.29 3	1.84 54	2.50 498	1.68 482	0.53 125	0.21 60	1.01 372	0.42 20	0.68 342	0.31 58	0.22 21	0.39 220	1.63 349	0.25 36	0.09 26	2.60 497	0.09 35	0.54 461	0.23 242	2.27 487

TRStereo	0.89 387	1.02 316	2.91 380	4.59 509	0.31 231	0.93 416	0.23 108	1.93 486	0.66 180	0.37 67	0.54 214	0.48 203	0.40 227	0.67 180	0.29 82	0.13 244	0.37 313	0.11 150	0.48 449	0.13 51	1.21 423

EGLCR-Stereo	0.90 390	0.31 10	1.90 67	1.60 473	0.95 425	1.14 441	0.42 337	0.85 247	0.43 25	1.74 476	0.21 8	0.27 67	0.17 11	1.56 333	0.30 88	0.10 77	2.60 497	0.10 86	0.09 60	0.10 18	3.10 499

DDUNet	0.90 390	1.63 447	2.77 356	0.77 409	0.69 390	0.83 392	0.44 350	0.90 292	0.70 242	0.68 342	0.76 376	0.92 397	0.54 328	1.14 271	1.35 397	0.61 458	0.37 313	0.96 479	0.52 459	0.77 466	0.67 328

PAM	0.91 392	0.43 98	2.67 318	0.77 409	0.89 417	1.81 474	1.22 477	1.13 436	0.78 321	1.16 438	0.91 410	1.39 460	0.68 380	0.76 208	1.06 365	0.10 77	0.98 400	0.10 86	0.50 453	0.14 71	0.66 325

IGEV_Zeroshot_test	0.91 392	0.39 76	3.80 460	0.42 284	1.95 489	0.56 154	0.64 414	0.84 234	0.55 97	1.45 467	0.53 196	0.79 355	0.42 250	0.57 142	1.13 373	0.10 77	0.49 338	0.10 86	0.34 413	0.19 178	2.97 498

GREAT-IGEV	0.92 394	0.56 158	2.08 104	0.98 434	2.29 496	0.47 73	0.18 22	0.35 4	0.78 321	0.74 368	0.33 71	0.15 1	0.18 24	1.00 249	0.55 239	0.09 26	3.79 504	0.07 1	0.26 358	0.22 227	3.26 502

SQANet	0.92 394	1.96 467	3.23 411	0.77 409	0.83 410	0.76 358	0.38 320	0.87 267	0.68 220	0.64 311	0.69 330	0.73 337	0.52 323	1.35 305	1.36 399	0.80 470	0.30 301	0.60 463	0.29 373	0.93 471	0.70 342

AAGNet	0.92 394	0.40 81	2.53 256	0.60 368	1.01 435	0.62 260	0.45 355	0.52 54	0.68 220	0.58 240	0.53 196	0.50 209	0.72 389	1.22 282	7.32 506	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Consistency-Raft	0.92 394	1.21 365	3.50 442	0.98 434	0.63 376	0.77 368	0.54 385	1.02 380	1.01 432	0.62 291	1.03 430	0.65 285	1.04 437	0.81 227	1.36 399	0.45 449	0.47 334	0.51 459	0.59 470	0.65 455	0.47 260

DeepPrunerF	0.92 394	1.33 392	3.41 435	0.46 311	0.51 334	0.64 285	0.49 372	1.16 442	2.62 491	0.65 327	0.61 277	0.65 285	0.62 362	2.23 431	1.31 393	0.23 402	0.19 246	0.30 433	0.28 369	0.39 400	0.34 179

GANet	0.92 394	1.20 363	2.68 324	0.45 307	0.27 194	0.76 358	0.66 419	0.94 313	0.77 316	0.79 384	1.17 439	0.84 376	0.91 424	2.72 468	1.76 422	0.18 355	0.42 325	0.44 455	0.20 312	0.33 353	0.94 391

PA-Net	0.93 400	1.36 402	4.14 472	0.64 383	0.41 302	0.70 332	0.53 382	0.91 299	0.88 394	0.53 188	0.60 269	0.70 328	0.54 328	2.40 444	2.57 460	0.17 344	0.28 299	0.19 382	0.28 369	0.25 270	0.48 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 401	0.31 10	1.80 46	0.90 422	2.52 498	0.54 135	0.15 5	0.69 141	1.02 433	0.25 30	0.18 2	0.18 7	0.14 2	0.63 164	0.35 144	0.09 26	3.76 503	0.07 1	0.47 446	0.07 1	4.59 509

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 401	0.84 267	3.40 433	1.46 465	0.78 405	1.37 452	0.70 430	1.11 429	0.68 220	0.80 386	1.29 446	1.09 439	0.59 350	1.16 273	1.01 360	0.14 278	0.53 345	0.11 150	0.46 445	0.31 341	0.86 382

FBW_ROB	0.94 401	1.23 374	2.35 165	0.46 311	0.32 243	0.87 404	0.46 361	1.15 439	0.97 426	0.83 397	0.78 384	1.01 421	0.64 367	3.65 495	1.65 415	0.27 423	0.24 278	0.40 448	0.26 358	0.32 349	0.88 384

AIO_rvc	0.95 404	1.02 316	2.57 276	2.80 505	1.91 488	0.37 33	0.24 133	0.52 54	0.60 133	0.98 415	0.29 42	0.25 46	0.18 24	2.16 427	0.29 82	0.11 158	1.39 447	0.08 7	0.11 141	0.26 289	2.87 495

PAM_32	0.95 404	0.43 98	2.68 324	0.64 383	1.10 451	1.78 473	1.16 472	1.12 432	0.96 420	1.07 428	0.90 408	1.38 459	0.76 403	0.78 217	1.11 370	0.10 77	1.29 434	0.10 86	0.50 453	0.16 101	0.98 401

CC-Net-ROB	0.95 404	1.57 435	2.93 382	0.90 422	0.39 291	0.87 404	0.44 350	1.12 432	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.64 282	0.50 312	2.73 470	0.93 345	0.97 478	0.40 323	0.87 476	0.29 373	0.61 452	0.66 325

riskmin	0.96 407	0.32 20	2.07 102	1.72 481	1.61 481	1.62 465	0.57 396	1.45 467	0.55 97	0.73 362	0.89 404	0.92 397	0.45 279	1.16 273	0.60 258	0.11 158	1.30 437	0.12 201	1.38 500	0.14 71	1.51 449

CrosDoStereo	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 501	0.77 177	0.66 180	0.70 350	1.39 453	0.53 223	1.47 460	1.77 370	3.02 473	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 153

DeepStereo_LL	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 501	0.77 177	0.66 180	0.70 350	1.39 453	0.53 223	1.47 460	1.77 370	3.02 473	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 153

UGAM-zero	0.97 410	0.44 105	2.48 239	0.33 150	0.86 413	1.26 449	0.76 436	1.05 401	0.52 73	0.93 412	0.45 135	1.32 456	0.81 407	2.08 419	0.49 215	0.10 77	0.52 343	0.09 35	0.47 446	0.11 26	4.43 507

xxxx	0.97 410	0.64 187	2.14 122	0.30 93	0.67 385	0.64 285	0.24 133	1.09 422	0.91 404	0.57 234	0.65 311	0.58 254	0.39 220	1.57 338	5.49 501	0.13 244	1.38 444	0.11 150	0.32 397	0.17 124	1.41 444

XX-Stereo	0.98 412	0.57 160	4.45 485	1.64 476	5.33 507	0.55 147	0.16 12	0.96 329	0.43 25	0.45 106	0.65 311	0.85 381	0.19 32	0.79 220	0.26 50	0.11 158	0.80 383	0.10 86	0.32 397	0.17 124	0.78 362

test_xeample	0.98 412	0.65 191	2.12 117	0.29 73	0.67 385	0.60 218	0.28 205	1.08 420	0.85 377	0.62 291	0.70 343	0.44 165	0.41 238	1.95 405	5.45 500	0.12 198	1.33 440	0.11 150	0.31 389	0.18 148	1.42 445

mmx	0.99 414	0.67 193	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 406	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 472	3.86 487	0.13 244	1.25 425	0.15 322	0.33 408	0.19 178	1.28 432

xxx	0.99 414	0.67 193	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 406	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 472	3.86 487	0.13 244	1.25 425	0.15 322	0.33 408	0.19 178	1.28 432

MFMNet_re	1.01 416	1.73 455	3.04 398	0.85 418	0.76 400	0.93 416	0.81 442	1.02 380	1.10 445	1.05 425	1.06 435	0.84 376	0.96 431	0.93 243	0.97 348	0.68 465	0.61 359	0.63 465	0.60 472	0.77 466	0.80 367

Wz-Net-TNSev	1.02 417	2.26 490	3.69 455	0.38 243	0.31 231	1.00 425	0.71 431	1.12 432	1.02 433	0.74 368	0.73 363	1.09 439	0.91 424	2.46 448	2.15 442	0.21 388	0.20 259	0.16 341	0.20 312	0.48 434	0.62 314

222	1.02 417	0.60 171	1.95 77	0.29 73	0.51 334	0.62 260	0.24 133	1.09 422	0.86 384	0.64 311	0.67 323	0.47 195	0.42 250	1.86 390	6.73 504	0.13 244	1.21 421	0.11 150	0.32 397	0.17 124	1.44 446

G-Net	1.02 417	0.70 213	3.23 411	0.60 368	0.66 384	2.00 483	0.71 431	0.78 184	0.70 242	1.14 435	2.53 482	1.29 454	1.01 435	1.47 322	1.74 420	0.25 415	0.24 278	0.24 413	0.26 358	0.37 385	0.40 215

DPSNet	1.02 417	0.72 222	2.84 370	0.60 368	0.39 291	1.08 436	0.75 435	1.41 465	1.14 450	0.74 368	0.69 330	1.05 432	1.67 468	2.09 422	2.22 447	0.27 423	0.61 359	0.20 391	0.50 453	0.48 434	1.03 406

ADCP+	1.03 421	1.68 452	3.83 462	0.35 195	0.39 291	1.05 431	0.79 441	0.94 313	0.86 384	0.69 346	0.68 326	0.85 381	1.53 466	1.02 252	4.56 495	0.13 244	0.12 162	0.16 341	0.15 239	0.28 316	0.44 249

WZ-Net	1.04 422	1.83 462	4.20 475	0.42 284	0.36 275	0.88 406	0.71 431	1.05 401	1.11 447	0.84 398	0.94 413	1.06 433	1.17 445	2.37 439	2.24 448	0.20 379	0.14 192	0.15 322	0.16 260	0.36 378	0.53 287

PVD	1.05 423	1.21 365	2.36 166	0.84 417	0.91 420	1.04 429	0.64 414	1.32 459	1.68 476	1.43 466	1.41 455	1.14 445	1.15 444	1.49 325	1.77 423	0.27 423	0.65 365	0.28 424	0.35 415	0.40 406	0.73 349

1111x	1.06 424	0.79 254	3.29 419	0.33 150	0.60 364	0.64 285	0.33 283	1.10 425	0.92 406	0.59 259	0.69 330	0.59 257	0.47 297	2.64 461	4.61 496	0.12 198	1.38 444	0.11 150	0.49 451	0.18 148	1.30 434

ADCMid	1.06 424	1.82 461	3.53 446	0.39 257	0.36 275	0.99 423	0.58 398	1.01 372	0.94 413	1.23 451	1.02 428	1.01 421	1.01 435	1.11 266	4.04 490	0.22 394	0.19 246	0.42 452	0.32 397	0.42 415	0.53 287

test_sample9	1.07 426	0.69 210	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 386	0.33 283	0.99 353	0.86 384	0.64 311	0.63 292	0.67 297	0.49 308	2.02 411	2.70 463	0.65 460	4.33 508	0.86 473	0.56 464	0.25 270	0.72 345

ff1	1.07 426	0.67 193	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 420	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 472	3.86 487	0.10 77	2.16 488	0.15 322	0.33 408	0.25 270	2.19 477

ADCL	1.07 426	1.22 370	2.80 360	0.40 270	0.33 249	1.50 458	1.87 494	0.97 337	1.04 438	1.26 454	1.28 445	0.99 417	1.41 456	1.36 306	3.51 481	0.17 344	0.14 192	0.22 400	0.21 323	0.32 349	0.43 235

ADCPNet	1.07 426	1.37 407	4.54 487	0.38 243	0.68 388	1.36 450	0.64 414	0.93 308	0.83 362	0.79 384	0.82 387	1.08 436	1.18 446	1.30 300	2.68 462	0.21 388	0.69 372	0.21 395	0.95 490	0.30 332	0.54 290

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 430	2.01 473	2.56 272	0.49 329	0.40 297	1.49 457	0.96 453	1.02 380	0.95 418	0.85 400	0.94 413	1.06 433	0.59 350	2.92 480	1.15 376	0.43 447	0.74 379	0.32 437	0.55 462	0.74 461	1.35 438

AnyNet_C32	1.08 430	1.76 459	3.01 394	0.50 335	0.54 345	1.17 444	1.16 472	0.97 337	0.95 418	1.11 432	0.98 421	0.87 387	0.93 429	1.57 338	4.11 492	0.22 394	0.20 259	0.25 418	0.25 351	0.40 406	0.68 333

AIO_test	1.11 432	0.77 244	2.51 250	3.32 507	2.81 500	0.35 27	0.25 158	1.29 455	0.68 220	1.28 456	0.27 33	0.32 96	0.17 11	2.86 478	0.27 59	0.12 198	1.72 462	0.08 7	0.21 323	0.15 82	2.81 494

Ntro	1.11 432	2.10 479	3.52 445	0.97 433	0.87 416	1.06 434	0.54 385	1.02 380	0.93 412	0.63 300	0.76 376	0.93 402	0.67 378	1.76 367	1.71 416	1.03 481	0.46 331	0.76 471	0.41 436	1.29 482	0.86 382

SAMSARA	1.11 432	1.35 397	2.60 285	1.34 456	0.77 402	1.67 468	1.41 488	1.47 468	0.99 430	1.54 472	0.89 404	1.44 463	0.90 423	1.88 396	1.71 416	0.25 415	0.55 350	0.22 400	0.34 413	0.39 400	0.50 273

ADCS	1.14 435	2.02 474	3.36 423	0.43 294	0.37 281	0.96 422	0.81 442	1.12 432	1.17 454	1.25 453	0.98 421	1.08 436	0.92 427	1.41 313	4.97 498	0.23 402	0.21 268	0.22 400	0.23 339	0.40 406	0.67 328

otaku	1.15 436	2.10 479	3.51 443	0.98 434	0.74 395	1.02 428	0.59 401	1.03 387	0.89 399	0.70 350	1.60 459	0.98 414	0.65 370	1.63 349	1.80 425	0.99 480	0.46 331	0.73 470	0.40 432	1.30 484	0.88 384

EAI-Stereo	1.16 437	0.29 3	1.94 76	0.55 352	0.97 429	1.96 479	7.94 510	1.34 460	1.03 435	1.01 422	1.48 456	0.51 213	0.66 376	0.65 174	1.42 404	0.09 26	0.23 276	0.09 35	0.53 460	0.13 51	0.49 271

SuperB	1.19 438	1.62 444	5.29 494	0.37 224	0.26 183	0.81 386	0.87 445	0.94 313	1.19 455	0.68 342	0.68 326	0.63 275	1.37 453	1.73 362	3.30 475	0.16 325	0.12 162	0.17 356	0.16 260	2.74 505	0.63 318

AnyNet_C01	1.20 439	1.89 465	4.25 477	0.55 352	0.54 345	1.57 461	1.39 485	1.10 425	1.13 449	1.19 440	1.34 452	1.15 447	1.11 442	1.73 362	2.89 470	0.26 419	0.24 278	0.28 424	0.24 342	0.50 437	0.68 333

StereoAnything_RVC	1.22 440	1.71 454	3.17 409	2.52 499	2.63 499	0.26 5	0.15 5	0.47 32	0.54 88	0.49 139	0.71 356	0.52 220	0.19 32	1.60 348	0.57 245	0.11 158	4.13 507	0.08 7	0.05 1	0.76 464	3.79 505

SPS-STEREO	1.22 440	1.65 449	3.41 435	0.66 391	0.69 390	1.01 426	0.68 426	1.10 425	0.96 420	1.40 464	1.25 444	1.46 464	1.08 440	2.05 414	2.24 448	0.66 463	0.61 359	0.58 461	0.57 468	0.66 456	1.65 458
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 442	0.69 210	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 386	0.33 283	1.01 372	0.75 296	1.23 451	0.63 292	2.53 481	1.31 448	2.02 411	2.70 463	0.65 460	4.33 508	0.86 473	0.56 464	0.25 270	0.72 345

NaN_ROB	1.25 443	1.46 424	3.84 463	0.54 350	0.56 349	1.12 439	0.99 456	1.05 401	1.03 435	1.10 430	0.87 400	0.77 349	1.07 439	5.85 504	2.98 471	0.16 325	0.23 276	0.16 341	0.24 342	0.28 316	0.66 325

RainbowNet	1.27 444	2.22 486	3.58 449	1.14 450	0.92 421	1.08 436	0.76 436	1.19 448	1.15 452	0.77 375	0.97 418	1.08 436	0.83 411	1.64 352	1.72 418	1.20 488	1.30 437	1.01 482	0.58 469	1.23 479	0.97 399

MDST_ROB	1.28 445	0.53 145	3.84 463	0.55 352	0.45 318	4.06 501	0.60 405	1.36 461	0.89 399	2.18 484	1.17 439	0.98 414	0.72 389	4.28 499	2.12 439	0.20 379	0.16 222	0.19 382	0.17 276	0.20 198	0.84 375

EDNetEfficient	1.29 446	0.78 250	4.27 478	0.65 386	1.03 438	0.94 418	1.38 484	0.87 267	1.75 479	2.33 490	1.32 450	1.04 429	2.21 484	1.59 345	4.07 491	0.16 325	0.19 246	0.15 322	0.27 367	0.38 392	0.40 215

RTS	1.29 446	1.59 439	6.48 501	0.63 379	0.57 354	1.59 463	0.90 450	1.15 439	1.44 467	1.20 445	1.31 448	1.10 441	0.87 420	2.67 463	2.27 450	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 429	0.68 333

RTSA	1.29 446	1.59 439	6.48 501	0.63 379	0.57 354	1.59 463	0.90 450	1.15 439	1.44 467	1.20 445	1.31 448	1.10 441	0.87 420	2.67 463	2.27 450	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 429	0.68 333

WCMA_ROB	1.29 446	1.21 365	3.13 406	0.65 386	0.36 275	1.20 447	0.78 439	1.00 363	0.98 427	1.78 477	2.62 485	3.08 487	2.01 480	1.86 390	2.35 452	0.38 441	0.38 317	0.32 437	0.32 397	0.31 341	1.06 409

MeshStereo	1.29 446	1.34 394	3.04 398	0.35 195	0.28 205	1.10 438	0.69 428	1.42 466	1.07 442	2.71 496	2.43 480	2.95 483	1.50 463	2.92 480	2.03 432	0.23 402	0.22 271	0.22 400	0.19 302	0.50 437	0.69 339
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 451	0.96 307	4.06 469	2.73 503	2.17 494	0.35 27	0.24 133	1.87 482	0.75 296	1.28 456	0.29 42	1.35 457	0.19 32	1.97 408	0.43 182	0.15 308	3.91 505	0.08 7	0.06 8	0.31 341	3.41 503

SANet	1.35 452	1.80 460	4.39 483	0.41 280	0.29 210	1.72 470	0.89 449	1.17 445	2.47 489	1.22 449	1.82 464	1.72 470	1.70 470	2.57 454	3.30 475	0.18 355	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.34 360	0.62 314

Anonymous_2	1.36 453	0.49 123	2.03 93	1.71 480	1.58 478	2.49 493	0.58 398	1.59 474	2.31 487	0.77 375	0.88 402	1.03 425	0.58 347	1.20 281	0.66 283	0.32 434	1.38 444	1.42 495	3.87 509	0.78 468	1.56 451

CSAN	1.38 454	1.74 458	4.12 471	0.53 343	0.38 289	1.06 434	1.15 470	1.29 455	1.12 448	1.19 440	1.90 467	1.04 429	1.44 457	5.92 505	2.82 469	0.26 419	0.22 271	0.24 413	0.25 351	0.35 372	0.54 290

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 455	2.04 476	3.02 396	0.58 366	0.41 302	2.15 488	1.00 460	1.31 458	1.29 460	1.05 425	1.10 437	1.29 454	0.91 424	3.07 483	1.34 395	1.65 498	0.84 390	0.68 468	0.88 487	1.55 491	1.91 463

psmorigin	1.41 456	0.91 295	13.83 512	0.37 224	0.30 223	0.63 274	0.37 311	0.80 199	0.64 166	0.98 415	0.87 400	1.16 449	0.78 404	3.95 497	1.09 368	0.19 370	0.22 271	0.17 356	0.19 302	0.25 270	0.47 260

MSMD_ROB	1.41 456	1.03 320	2.75 351	0.41 280	0.32 243	2.00 483	0.61 410	0.96 329	1.43 466	2.97 499	2.63 486	4.76 499	2.04 481	2.44 447	1.78 424	0.30 431	0.26 290	0.32 437	0.32 397	0.32 349	0.63 318

MADNet+	1.44 458	2.19 483	6.00 499	0.89 420	0.70 392	1.58 462	1.11 465	1.56 473	1.30 462	0.89 404	1.03 430	1.25 451	1.12 443	3.29 487	2.80 467	0.48 452	0.57 354	0.39 447	0.36 422	0.63 453	0.69 339

pmcnn	1.44 458	1.25 378	3.57 448	0.74 404	1.42 468	0.72 343	0.56 393	1.04 393	1.06 441	1.03 424	2.89 492	6.01 504	0.75 400	2.54 452	3.60 483	0.14 278	0.11 145	0.08 7	0.06 8	0.34 360	0.81 372

FCDSN-DC	1.45 460	1.12 340	3.30 420	0.48 318	0.41 302	1.13 440	0.60 405	1.17 445	1.28 459	2.25 487	2.85 490	3.65 490	3.34 496	2.58 456	2.44 454	0.31 433	0.26 290	0.31 434	0.30 382	0.37 385	0.78 362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 460	1.62 444	3.59 450	1.09 443	0.70 392	0.86 399	0.67 424	1.19 448	1.51 471	1.20 445	4.05 500	1.61 468	1.94 478	2.97 482	2.07 436	0.67 464	0.69 372	0.55 460	0.70 475	0.57 446	0.67 328
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 462	2.27 491	4.92 490	1.11 446	0.89 417	1.19 446	0.66 419	1.28 454	1.19 455	0.98 415	0.97 418	3.06 486	1.48 462	2.37 439	1.82 426	1.08 483	0.49 338	1.03 483	0.48 449	1.20 478	0.95 394

IMH-64-1	1.50 463	1.98 469	2.69 331	1.39 461	1.12 452	1.39 454	1.19 475	1.80 479	1.47 469	1.19 440	2.20 475	1.53 465	1.51 464	2.12 424	1.98 429	1.34 491	0.68 369	1.28 489	0.70 475	1.37 486	1.12 412

IMH-64	1.50 463	1.98 469	2.69 331	1.39 461	1.12 452	1.39 454	1.19 475	1.80 479	1.47 469	1.19 440	2.20 475	1.53 465	1.51 464	2.12 424	1.98 429	1.34 491	0.68 369	1.28 489	0.70 475	1.37 486	1.12 412

iRaft-Stereo_20w	1.50 463	0.42 90	4.81 488	2.24 495	2.09 492	1.36 450	1.27 479	1.38 463	0.94 413	2.07 479	0.42 117	0.85 381	0.69 385	0.87 233	1.37 401	0.10 77	4.04 506	0.09 35	0.40 432	0.17 124	4.53 508

ELAS_RVC	1.51 466	0.88 282	3.36 423	0.63 379	0.56 349	1.53 459	2.73 498	1.53 470	1.76 480	2.26 488	2.21 477	2.10 475	3.07 492	2.08 419	2.52 456	0.42 444	0.42 325	0.42 452	0.37 424	0.51 439	0.84 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 467	0.92 300	2.91 380	0.62 376	0.57 354	3.13 496	2.21 496	1.67 476	1.58 475	2.42 491	2.43 480	1.87 472	2.49 487	1.85 388	2.70 463	0.42 444	0.43 328	0.41 450	0.40 432	0.51 439	0.85 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 468	2.20 485	4.42 484	1.10 445	0.93 424	1.37 452	0.87 445	1.53 470	1.71 478	1.22 449	1.72 462	2.12 476	1.06 438	2.58 456	1.93 428	0.94 475	0.54 347	1.00 481	0.56 464	2.11 500	0.96 396

EKT-Stereo	1.56 469	0.55 155	2.60 285	2.54 500	19.66 518	0.55 147	0.22 75	0.76 170	0.51 63	0.40 79	0.36 86	0.43 150	0.27 119	0.74 204	0.42 175	0.13 244	0.17 234	0.11 150	0.16 260	0.20 198	0.50 273

MFN_U_SF_RVC	1.57 470	2.56 503	3.30 420	0.66 391	0.41 302	1.15 442	0.51 375	1.27 453	1.35 464	1.61 474	1.20 441	1.43 462	0.97 432	1.80 378	2.10 437	1.88 501	1.79 464	1.97 504	2.14 504	1.61 492	1.76 462

WAO-7	1.58 471	2.04 476	3.25 414	0.94 428	0.75 397	1.75 471	1.13 467	1.87 482	1.97 485	1.46 469	2.53 482	1.98 474	1.75 471	3.13 484	2.48 455	0.69 466	0.67 368	0.94 478	0.74 480	0.80 469	0.77 356

FC-DCNN	1.60 472	0.85 271	3.44 439	0.46 311	0.39 291	1.96 479	0.66 419	1.72 478	1.70 477	2.75 497	2.91 493	4.20 493	3.15 493	2.72 468	2.66 461	0.30 431	0.26 290	0.31 434	0.30 382	0.33 353	0.91 387

PWCK	1.62 473	2.32 495	4.27 478	1.11 446	0.56 349	1.81 474	1.84 492	1.55 472	1.54 473	1.45 467	1.81 463	1.82 471	1.38 454	3.34 488	2.14 441	1.09 484	0.57 354	0.98 480	0.59 470	1.50 490	0.79 365

FC-DCNN v2	1.65 474	0.85 271	3.39 428	0.46 311	0.39 291	2.02 485	0.66 419	1.94 487	1.84 483	2.81 498	2.99 494	4.39 497	3.25 494	2.81 476	2.75 466	0.29 430	0.26 290	0.31 434	0.30 382	0.33 353	0.91 387

WAO-6	1.69 475	1.87 464	3.21 410	1.15 451	1.01 435	2.29 489	1.06 464	1.85 481	2.84 495	1.30 459	2.59 484	2.19 477	1.67 468	2.62 459	2.52 456	0.96 477	0.68 369	1.19 486	0.84 484	1.13 475	0.95 394

DispFullNet	1.69 475	2.25 488	5.23 492	1.53 471	8.78 508	0.89 408	0.37 311	1.03 387	0.98 427	1.37 460	1.00 425	1.13 444	1.97 479	1.51 327	0.98 354	0.55 456	0.32 304	1.19 486	0.64 473	1.16 477	0.88 384

SGM-Forest	1.84 477	7.91 512	10.36 506	0.42 284	0.33 249	1.04 429	1.29 480	1.01 372	0.88 394	1.19 440	2.30 478	1.03 425	1.79 474	2.60 458	2.81 468	0.22 394	0.21 268	0.21 395	0.19 302	0.25 270	0.79 365
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 478	2.09 478	4.16 473	0.74 404	1.23 459	4.52 505	3.86 503	1.68 477	1.26 457	1.28 456	1.54 458	2.36 479	1.86 476	3.35 489	3.37 477	0.54 454	0.49 338	0.48 457	0.49 451	1.39 488	1.21 423

Dean	1.92 479	2.31 494	5.03 491	1.31 453	1.08 445	1.55 460	0.99 456	1.98 489	2.33 488	1.51 471	4.15 501	4.23 496	1.39 455	2.31 435	2.10 437	1.18 487	0.69 372	1.18 485	0.75 481	1.30 484	1.07 410

FINET	1.92 479	1.96 467	4.49 486	1.62 474	1.39 467	3.51 499	4.39 504	2.89 497	2.58 490	1.39 462	1.98 468	1.35 457	2.12 483	1.64 352	2.12 439	0.84 473	1.03 408	0.18 375	0.29 373	0.54 444	2.12 473

ACVNet-4b	2.00 481	2.19 483	4.85 489	1.09 443	0.86 413	1.15 442	0.53 382	1.11 429	1.15 452	0.65 327	1.09 436	1.97 473	0.69 385	2.31 435	9.78 510	5.73 509	0.42 325	1.03 483	0.55 462	1.89 496	0.92 390

SDNR	2.06 482	2.93 506	2.94 384	1.55 472	5.13 506	1.98 482	0.24 133	1.95 488	2.62 491	0.92 409	2.71 488	5.76 503	0.68 380	3.61 494	3.84 486	0.33 436	0.38 317	0.22 400	0.17 276	1.13 475	2.04 469

LVE	2.10 483	2.61 504	4.30 482	1.79 484	1.81 486	1.68 469	1.04 463	2.35 492	2.78 494	1.27 455	2.87 491	4.21 495	1.46 459	2.83 477	2.02 431	2.87 505	0.92 395	1.19 486	1.47 502	1.29 482	1.18 416

SGM_RVC	2.11 484	1.07 327	2.87 375	0.98 434	0.92 421	2.72 495	1.88 495	1.91 485	12.27 508	2.09 480	1.99 469	2.47 480	2.24 485	2.87 479	2.03 432	0.54 454	0.47 334	0.42 452	0.47 446	0.74 461	1.22 425
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 485	2.46 499	3.60 452	1.70 479	1.13 454	1.65 467	0.93 452	2.13 490	1.93 484	1.37 460	2.64 487	2.19 477	1.82 475	5.77 503	2.18 444	5.70 508	1.05 409	1.31 491	0.72 479	1.39 488	1.13 414

IGEV-RUCA	2.30 486	0.38 70	1.36 15	0.41 280	1.90 487	2.03 486	1.86 493	1.37 462	1.78 481	3.73 503	3.72 498	5.06 500	8.09 507	2.15 426	1.63 414	0.26 419	0.77 380	2.71 506	1.91 503	2.43 503	2.42 489

UNDER WATER-64	2.59 487	2.28 492	5.63 496	1.85 487	1.45 470	3.28 497	1.60 490	2.62 493	5.57 501	2.09 480	2.12 471	4.10 492	4.21 500	2.74 471	3.64 484	1.49 495	0.86 391	1.58 499	1.09 496	1.91 497	1.62 456

SGM+DAISY	2.67 488	2.14 481	4.28 480	1.92 490	2.11 493	4.36 504	5.22 507	3.17 498	3.00 496	3.24 502	3.81 499	3.03 485	3.61 497	2.53 451	3.79 485	1.15 485	1.29 434	0.66 466	0.71 478	0.95 472	2.44 490

TorneroNet-64	2.74 489	2.23 487	4.18 474	1.48 467	1.20 457	3.88 500	1.01 462	3.48 505	6.61 505	2.62 495	4.55 503	4.20 493	3.84 499	3.39 491	3.40 479	1.23 489	0.66 367	1.39 494	0.80 482	3.42 507	1.27 430

notaker	2.77 490	2.35 496	4.02 468	2.61 502	1.44 469	1.77 472	1.14 468	2.77 496	1.81 482	2.30 489	11.41 510	3.95 491	4.70 501	3.24 486	3.01 472	1.58 497	0.88 392	1.71 502	1.08 495	2.10 499	1.44 446

UNDER WATER	2.84 491	2.25 488	5.25 493	1.84 486	1.45 470	2.36 491	1.44 489	3.23 500	6.51 504	2.61 494	2.73 489	5.69 502	5.64 504	3.14 485	4.18 493	1.48 494	0.81 386	1.60 500	1.07 494	1.91 497	1.67 459

WAO-8	2.91 492	2.55 501	3.77 457	1.93 491	1.04 439	4.08 502	0.99 456	3.25 501	6.09 502	2.20 485	3.34 496	3.33 488	2.64 488	11.73 511	2.52 456	2.12 502	1.92 469	1.55 497	0.93 488	1.27 480	0.96 396

Venus	2.91 492	2.55 501	3.77 457	1.93 491	1.04 439	4.08 502	0.99 456	3.25 501	6.09 502	2.20 485	3.34 496	3.33 488	2.64 488	11.73 511	2.52 456	2.12 502	1.92 469	1.55 497	0.93 488	1.27 480	0.96 396

DGSMNet	2.93 494	0.77 244	3.44 439	3.58 508	4.25 505	2.53 494	6.86 509	1.03 387	0.88 394	0.58 240	1.85 465	0.79 355	0.62 362	1.63 349	1.46 406	4.62 507	4.98 510	5.15 511	4.71 510	4.52 511	4.37 506

MADNet++	2.94 495	2.17 482	3.27 416	2.55 501	2.28 495	3.29 498	3.37 499	2.76 495	2.67 493	3.10 500	3.20 495	2.78 482	3.25 494	4.11 498	4.68 497	2.72 504	2.27 491	3.03 508	2.43 506	2.34 502	2.59 491

JetRed	3.37 496	4.96 509	10.08 505	1.48 467	1.73 484	7.63 508	5.47 508	3.47 503	2.20 486	2.42 491	2.40 479	2.98 484	2.35 486	3.52 493	6.60 503	1.33 490	1.90 468	1.38 493	1.23 498	2.30 501	2.02 468

LSM	3.40 497	1.42 417	5.81 498	9.98 514	30.74 525	0.86 399	1.14 468	0.99 353	1.26 457	1.40 464	2.18 474	0.93 402	0.85 415	1.76 367	1.03 361	0.22 394	0.35 310	0.24 413	0.29 373	0.40 406	6.21 511

U	3.41 498	0.37 60	1.27 11	0.27 39	13.75 515	19.65 520	0.15 5	0.43 18	0.33 2	0.18 2	0.19 5	0.27 67	0.15 5	0.23 1	0.19 1	0.10 77	0.06 1	17.75 519	12.73 515	0.11 26	0.10 5

MANE	3.51 499	2.03 475	3.88 465	1.89 489	2.01 490	5.98 506	4.72 505	5.87 509	7.13 506	3.80 504	5.10 505	6.11 505	5.34 503	4.39 500	5.05 499	1.07 482	1.28 432	0.50 458	0.85 485	0.76 464	2.36 488

SGM-ForestM	3.67 500	2.70 505	5.34 495	1.65 477	1.72 483	6.02 507	5.08 506	4.10 506	3.47 497	4.59 505	4.21 502	9.81 509	5.79 505	6.44 506	6.97 505	0.88 474	1.09 412	0.33 441	0.45 441	0.68 457	2.10 472

KSHMR	4.19 501	2.37 497	6.24 500	1.73 482	1.48 474	1.97 481	1.29 480	3.18 499	17.06 518	2.15 483	15.74 513	9.09 508	1.75 471	8.33 509	2.37 453	1.55 496	1.29 434	1.70 501	1.23 498	1.75 493	1.60 454

ktn	4.44 502	2.47 500	3.70 456	1.82 485	1.49 475	2.11 487	1.40 486	2.30 491	12.56 509	11.36 511	16.25 514	11.30 512	3.77 498	4.41 501	3.47 480	1.86 500	0.99 401	1.74 503	1.21 497	3.28 506	1.39 442

LE_ROB	4.55 503	2.43 498	9.94 504	2.79 504	4.03 504	2.40 492	3.54 500	2.72 494	11.04 507	11.64 512	4.69 504	5.25 501	10.74 510	4.52 502	9.73 509	0.82 472	0.70 375	1.34 492	0.97 491	0.74 461	0.94 391

tt	4.94 504	0.32 20	4.22 476	2.29 496	1.58 478	10.19 511	16.94 515	9.44 513	5.03 500	1.69 475	1.33 451	4.68 498	5.02 502	3.38 490	5.91 502	6.15 510	9.47 517	2.80 507	3.16 508	3.54 508	1.58 452

TorneroNet	5.60 505	2.30 493	3.98 466	1.49 469	1.26 462	14.47 513	1.11 465	4.85 507	20.66 523	10.12 508	16.30 515	11.78 513	7.35 506	3.41 492	4.38 494	1.36 493	0.70 375	1.46 496	0.87 486	2.73 504	1.33 435

coex-ft	6.14 506	1.98 469	60.80 527	0.34 173	0.30 223	0.80 381	1.17 474	0.76 170	4.34 499	19.82 519	2.15 473	1.61 468	8.77 509	1.82 383	10.36 511	0.44 448	2.05 476	0.18 375	0.19 302	0.39 400	4.61 510

HanzoNet	7.85 507	3.30 508	5.75 497	7.47 512	3.97 503	2.34 490	1.37 482	3.47 503	4.02 498	13.30 513	10.49 506	10.86 510	16.67 516	8.50 510	10.51 512	10.80 516	9.84 518	5.83 512	13.69 516	7.24 513	7.51 512

EDNetEfficientorigin	8.19 508	1.27 381	145.54 529	0.51 338	0.96 426	0.75 354	0.49 372	0.86 258	1.57 474	2.12 482	1.49 457	1.28 452	1.35 450	1.84 386	2.15 442	0.14 278	0.13 177	0.17 356	0.18 285	0.39 400	0.64 323

DGTPSM_ROB	8.97 509	5.94 510	13.01 510	5.95 511	11.34 510	8.54 509	24.06 516	6.47 510	13.52 510	5.19 506	11.52 511	6.18 506	11.04 511	7.02 507	13.92 513	4.47 506	7.66 511	3.90 509	7.43 513	4.34 510	7.98 513

DPSMNet_ROB	9.58 510	5.96 511	13.98 513	8.88 513	11.87 511	8.54 509	24.08 517	6.48 511	13.67 513	5.35 507	11.53 512	6.31 507	11.04 511	7.69 508	14.09 514	7.61 515	8.23 513	5.03 510	7.75 514	5.24 512	8.36 514

BEATNet-Init1	12.32 511	12.82 516	28.66 524	3.22 506	3.71 502	21.59 523	11.42 511	14.54 518	13.73 514	20.24 520	20.16 520	26.14 525	19.85 519	19.08 522	15.33 518	1.81 499	1.93 471	2.05 505	2.48 507	4.25 509	3.41 503

DPSM_ROB	12.32 511	11.13 514	12.31 508	12.90 516	12.80 513	19.81 521	28.13 522	14.50 516	14.31 515	10.62 509	11.34 508	12.03 514	11.89 514	13.08 516	15.22 516	7.09 512	8.31 514	6.47 514	7.32 511	8.69 514	8.43 515

DPSM	12.32 511	11.13 514	12.31 508	12.90 516	12.80 513	19.81 521	28.13 522	14.50 516	14.31 515	10.62 509	11.34 508	12.03 514	11.89 514	13.08 516	15.22 516	7.09 512	8.31 514	6.47 514	7.32 511	8.69 514	8.43 515

DLNR_Zeroshot_test	13.74 514	20.06 519	23.92 519	121.50 531	35.20 526	0.46 62	0.15 5	7.96 512	0.47 41	0.29 52	0.37 92	0.26 56	0.17 11	0.79 220	0.36 147	7.16 514	2.95 501	0.09 35	0.38 428	50.40 529	1.95 466

LRCNet_RVC	13.78 515	19.34 518	13.01 510	19.47 519	12.67 512	1.85 476	0.42 337	12.28 514	1.10 445	15.76 515	18.69 519	12.52 516	8.65 508	12.22 514	9.64 508	22.29 520	8.38 516	25.92 522	24.06 523	19.72 521	17.59 520

HaxPig	19.88 516	22.39 524	22.30 517	17.98 518	17.98 517	12.06 512	12.06 512	16.25 519	15.97 517	21.05 521	21.41 522	18.85 520	18.35 517	20.07 523	19.64 520	23.57 524	23.19 524	24.07 521	23.71 522	22.95 522	23.72 524

Anonymous_1	22.76 517	11.11 513	11.93 507	12.73 515	26.05 524	19.39 518	27.77 521	14.18 515	13.64 512	14.92 514	10.66 507	11.26 511	11.24 513	12.48 515	14.45 515	37.82 529	7.87 512	34.92 526	63.61 526	87.51 530	11.75 517

PML	22.99 518	17.34 517	8.24 503	5.48 510	9.84 509	50.35 529	102.65 529	5.84 508	13.52 510	37.08 529	104.84 529	30.61 528	23.20 524	12.09 513	7.96 507	6.27 511	2.12 482	6.31 513	2.42 505	10.67 516	2.95 496

MEDIAN_ROB	23.95 519	26.96 529	26.29 523	22.14 520	22.09 519	16.18 514	14.23 513	20.47 520	20.09 519	25.43 525	25.22 527	22.96 521	22.54 523	24.33 524	23.18 525	28.15 526	27.16 528	28.60 524	27.73 524	27.59 523	27.58 525

DPSimNet_ROB	24.35 520	23.81 527	31.38 526	25.93 522	22.83 520	31.30 524	34.38 525	20.78 521	28.92 528	27.39 526	22.99 526	28.29 527	35.76 529	15.47 518	17.82 519	24.28 525	17.90 522	22.23 520	14.12 517	19.38 520	22.12 523

CasAABBNet	24.76 521	22.38 523	24.44 520	26.05 523	25.75 522	39.79 525	56.76 528	29.10 526	28.88 527	21.22 522	22.69 524	24.21 522	23.99 526	26.23 525	30.62 528	14.22 517	16.71 520	13.03 516	14.75 519	17.49 517	16.97 518

Selective-RAFT-Error	24.83 522	22.44 525	24.80 521	26.10 524	25.82 523	39.85 526	56.72 527	29.21 528	29.03 529	21.29 524	22.80 525	24.25 523	24.07 527	26.28 526	30.60 527	14.24 518	16.85 521	13.04 517	14.75 519	17.53 518	17.02 519

LSM0	26.57 523	22.53 526	25.76 522	30.62 526	52.30 530	39.86 527	56.49 526	29.18 527	28.76 526	21.26 523	22.46 523	24.42 524	23.97 525	26.42 527	30.66 529	14.29 519	16.56 519	13.06 518	14.65 518	17.62 519	20.52 521

AVERAGE_ROB	26.91 524	30.28 530	29.18 525	25.78 521	25.30 521	19.49 519	15.38 514	23.70 525	23.02 525	28.38 527	27.78 528	26.23 526	25.76 528	26.95 528	25.55 526	31.27 528	30.02 529	31.76 525	30.80 525	30.88 528	30.77 526

ASD4	27.03 525	24.46 528	23.91 518	27.24 525	17.87 516	47.08 528	31.36 524	41.80 529	21.82 524	31.12 528	20.82 521	33.80 529	18.50 518	27.25 529	21.57 524	29.52 527	20.55 523	27.54 523	23.38 521	30.03 524	20.96 522

xxxxx1	29.05 526	20.74 520	14.05 514	50.10 527	40.25 527	19.01 515	26.60 518	21.83 522	20.22 520	16.52 516	17.56 516	18.33 517	21.41 520	16.11 519	20.77 521	23.48 521	26.77 525	66.36 528	78.56 527	30.19 525	32.23 527

tt_ll	29.05 526	20.74 520	14.05 514	50.10 527	40.25 527	19.01 515	26.60 518	21.83 522	20.22 520	16.52 516	17.56 516	18.33 517	21.41 520	16.11 519	20.77 521	23.48 521	26.77 525	66.36 528	78.56 527	30.19 525	32.23 527

ff	29.05 526	20.74 520	14.05 514	50.10 527	40.25 527	19.01 515	26.60 518	21.83 522	20.22 520	16.52 516	17.56 516	18.33 517	21.41 520	16.11 519	20.77 521	23.48 521	26.77 525	66.36 528	78.56 527	30.19 525	32.23 527

test_example2	115.17 529	122.38 531	93.45 528	115.38 530	123.53 531	101.24 530	113.11 530	54.67 530	99.94 530	135.50 530	136.43 530	85.67 530	85.40 530	110.44 530	104.91 530	152.17 530	205.21 530	99.17 531	114.27 530	138.55 531	112.04 530

ccccc	290.26 530	297.53 532	346.58 530	372.50 532	377.87 532	200.30 531	209.85 531	217.33 531	172.40 531	202.36 531	216.49 531	213.34 531	255.16 531	312.79 531	342.72 531	409.97 531	354.33 531	255.69 532	227.31 531	431.13 532	389.58 531

STTRV1_RVC		0.59 169		0.43 294	0.49 330	0.80 381	0.44 350	1.18 447	0.84 374	0.63 300	0.89 404	0.72 331	0.63 366	2.67 463	0.67 286	0.51 453	0.65 365	0.27 421	0.24 342	0.35 372	0.29 143

FADE		3.24 507		2.10 494	2.93 501													65.47 527		1.78 494

Low-res two-view benchmark