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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 103	0.81 10	0.21 5	0.22 188	0.21 2	0.16 12	0.25 1	0.38 30	0.15 2	0.11 2	0.18 8	0.17 12	0.23 2	0.16 2	0.09 39	0.13 269	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

DEFOM-Stereo	0.22 3	0.22 25	0.91 14	0.23 8	0.13 11	0.49 96	0.18 23	0.30 2	0.28 1	0.19 11	0.17 5	0.14 2	0.14 2	0.41 95	0.16 2	0.08 9	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 28

IGEV-Stereo+	0.29 25	0.29 93	0.86 12	0.25 32	0.34 335	0.30 12	0.14 2	0.32 3	0.53 162	0.18 8	0.12 3	0.18 8	0.19 34	0.49 159	0.17 6	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.20 355	0.46 436	0.59 458

GREAT-IGEV	0.37 86	0.28 85	1.48 93	0.25 32	0.38 372	0.46 76	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.15 2	0.29 50	0.15 4	0.17 12	0.36 69	0.23 67	0.07 2	0.76 487	0.07 1	0.26 390	0.21 241	1.03 488

UniTT-Stereo	0.30 35	0.36 149	1.68 127	0.27 74	0.24 220	0.29 10	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.26 62	0.37 99	0.18 8	0.18 26	0.31 35	0.27 115	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.25 297	0.08 17

SMoEStereo_RVC	0.29 25	0.26 58	1.03 22	0.25 32	0.14 20	0.46 76	0.22 83	0.36 6	0.38 30	0.23 35	0.23 16	0.21 20	0.18 26	0.45 124	0.60 322	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.20 228	0.20 273

mms	0.27 10	0.26 58	0.91 14	0.25 32	0.18 112	0.32 19	0.23 110	0.37 7	0.31 3	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.17 12	0.46 133	0.21 47	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.47 443

GLC_STEREO	0.28 16	0.27 64	1.36 66	0.28 99	0.12 3	0.41 49	0.20 46	0.37 7	0.38 30	0.26 62	0.30 59	0.25 51	0.19 34	0.33 50	0.24 88	0.09 39	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.09 28

999	0.29 25	0.25 45	1.05 23	0.26 59	0.18 112	0.49 96	0.23 110	0.38 9	0.37 26	0.20 15	0.32 74	0.23 29	0.18 26	0.73 245	0.36 206	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.24 286	0.10 48

ours_stereo	0.27 10	0.25 45	1.21 43	0.25 32	0.17 81	0.35 31	0.23 110	0.38 9	0.35 16	0.20 15	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

rvit_stereo_0083	0.25 6	0.19 5	0.58 1	0.28 99	0.18 112	0.28 7	0.22 83	0.38 9	0.54 174	0.23 35	0.30 59	0.27 72	0.26 110	0.37 76	0.24 88	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.12 45	0.10 48

MGS-Stereo	0.32 48	0.34 134	1.70 133	0.25 32	0.14 20	0.40 47	0.22 83	0.38 9	0.43 69	0.24 39	0.51 199	0.25 51	0.18 26	0.31 35	0.20 34	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.08 43	0.47 437	0.08 17

WCG-NET	0.30 35	0.42 184	1.26 50	0.24 16	0.12 3	0.43 55	0.24 142	0.40 13	0.56 190	0.35 95	0.37 99	0.26 63	0.24 81	0.29 22	0.19 12	0.08 9	0.12 251	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.10 48

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 86	1.34 466	1.24 47	0.23 8	0.12 3	0.33 22	0.20 46	0.40 13	0.33 10	0.25 54	0.21 11	0.16 5	0.14 2	0.27 8	0.63 329	0.55 461	0.06 2	0.11 151	0.13 228	0.25 297	0.49 447

WCG-NET（raft）	0.32 48	0.53 238	1.21 43	0.23 8	0.12 3	0.44 58	0.24 142	0.40 13	0.50 128	0.35 95	0.35 91	0.47 208	0.25 96	0.35 62	0.20 34	0.08 9	0.29 426	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.11 66

CREStereo++_RVC	0.33 55	0.29 93	1.74 147	0.24 16	0.16 55	0.54 144	0.15 4	0.40 13	0.55 180	0.37 103	0.51 199	0.24 41	0.19 34	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.08 8	0.30 410	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 55	0.49 224	1.75 153	0.23 8	0.12 3	0.54 144	0.16 12	0.40 13	0.45 88	0.45 154	0.51 199	0.26 63	0.22 60	0.29 22	0.20 34	0.10 122	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 66

tt45	0.29 25	0.24 40	1.06 24	0.25 32	0.17 81	0.55 156	0.22 83	0.41 18	0.35 16	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.18 26	0.64 212	0.34 196	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.11 66

rvit_stereo_0081_aga	0.27 10	0.29 93	1.08 25	0.26 59	0.20 154	0.33 22	0.21 64	0.41 18	0.42 60	0.26 62	0.28 44	0.27 72	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.14 300	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.10 48

U	3.37 501	0.17 1	0.91 14	0.26 59	13.79 515	19.19 518	0.15 4	0.41 18	0.31 3	0.17 6	0.18 7	0.27 72	0.15 6	0.21 1	0.16 2	0.09 39	0.06 2	17.88 519	12.81 516	0.10 20	0.08 17

fffft	0.29 25	0.21 14	1.10 29	0.24 16	0.15 35	0.42 53	0.24 142	0.42 21	0.38 30	0.21 20	0.18 7	0.20 12	0.16 7	0.44 113	0.70 347	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.28 331	0.20 273
1: 1. 1
fffy	0.28 16	0.24 40	1.19 37	0.27 74	0.15 35	0.37 38	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.20 15	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.44 113	0.20 34	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

rvit_stereo_0081	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

rvit_stereo_0082	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

RAStereo	0.28 16	0.48 221	1.52 102	0.26 59	0.18 112	0.25 4	0.19 29	0.42 21	0.35 16	0.20 15	0.25 30	0.20 12	0.16 7	0.24 3	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.12 45	0.08 17

LoS_RVC	0.29 25	0.33 123	1.19 37	0.25 32	0.34 335	0.43 55	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.22 27	0.33 81	0.23 29	0.24 81	0.31 35	0.21 47	0.07 2	0.07 18	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 384

StereoAnything_RVC	0.35 74	1.25 454	1.82 205	0.20 3	0.12 3	0.26 5	0.15 4	0.43 27	0.37 26	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 34	0.46 133	0.14 1	0.11 180	0.09 143	0.08 8	0.05 1	0.76 467	0.18 242

Occ-G	0.30 35	0.30 103	1.33 61	0.23 8	0.15 35	0.36 37	0.25 161	0.43 27	0.31 3	0.26 62	0.35 91	0.46 200	0.22 60	0.30 28	0.25 100	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.16 298	0.31 353	0.08 17

AEACV	0.33 55	0.24 40	1.44 83	0.28 99	0.35 347	0.47 81	0.21 64	0.43 27	0.28 1	0.26 62	0.25 30	0.22 22	0.38 215	0.30 28	0.18 7	0.09 39	0.35 440	0.09 44	0.36 439	0.23 271	0.25 338

XX-TBD	0.34 63	0.77 336	1.75 153	0.34 250	0.13 11	0.51 113	0.17 16	0.43 27	0.50 128	0.37 103	0.49 187	0.23 29	0.18 26	0.28 13	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

CASnet	0.28 16	0.31 114	1.20 41	0.28 99	0.11 1	0.47 81	0.19 29	0.44 31	0.44 73	0.38 111	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.29 22	0.19 12	0.10 122	0.06 2	0.15 323	0.12 198	0.16 145	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 48	0.31 114	1.46 86	0.31 171	0.15 35	0.53 137	0.19 29	0.44 31	0.35 16	0.36 99	0.38 108	0.27 72	0.27 127	0.42 103	0.19 12	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.16 298	0.20 228	0.13 133

RAFT-RH_RVC	0.61 324	0.50 230	2.33 346	0.36 284	0.29 278	0.60 232	0.18 23	0.44 31	0.58 204	0.76 401	1.91 468	0.47 208	0.29 154	1.60 354	1.23 416	0.14 300	0.07 18	0.13 261	0.13 228	0.10 20	0.09 28

RSM++	0.27 10	0.26 58	0.87 13	0.28 99	0.13 11	0.39 45	0.20 46	0.45 34	0.45 88	0.20 15	0.24 24	0.24 41	0.17 12	0.36 69	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.35 432	0.26 316	0.18 242

MaDis-Stereo	0.29 25	0.54 243	1.44 83	0.24 16	0.29 278	0.29 10	0.16 12	0.45 34	0.37 26	0.19 11	0.21 11	0.28 81	0.22 60	0.30 28	0.29 138	0.10 122	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.11 34	0.11 66

HUF	0.59 310	0.65 295	2.46 372	0.45 379	0.77 464	0.34 26	0.24 142	0.46 36	0.39 40	0.31 82	0.28 44	0.25 51	0.19 34	0.67 226	0.18 7	0.12 231	2.03 504	0.08 8	0.06 9	0.31 353	1.59 501

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 81	0.33 22	0.15 4	0.46 36	0.32 6	0.16 5	0.17 5	0.14 2	0.11 1	0.27 8	0.23 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 20	0.07 1	0.09 28

ff7	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

IGEVStereo-DCA	0.33 55	0.34 134	1.38 70	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.18 326	0.16 145	0.22 293

ffff	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

11t	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

CAS	0.35 74	0.25 45	1.30 56	0.79 458	0.34 335	0.51 113	0.23 110	0.46 36	0.39 40	0.22 27	0.31 69	0.20 12	0.17 12	0.28 13	0.23 67	0.73 471	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 417

CES	0.30 35	0.27 64	1.09 27	0.23 8	0.50 420	0.40 47	0.20 46	0.46 36	0.44 73	0.22 27	0.28 44	0.26 63	0.19 34	0.33 50	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.49 447

ccc-4	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

PMTNet	0.31 43	0.35 141	1.30 56	0.20 3	0.14 20	0.57 189	0.25 161	0.46 36	0.42 60	0.27 67	0.32 74	0.27 72	0.24 81	0.39 87	0.23 67	0.43 449	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.18 192	0.07 5

MM-Stereo_test2	0.38 94	0.28 85	2.46 372	0.43 358	0.15 35	0.50 104	0.25 161	0.47 46	0.38 30	0.33 92	0.26 36	0.23 29	0.22 60	0.34 57	0.29 138	0.08 9	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.36 390	0.22 293

AIO_test	0.39 109	0.37 151	1.19 37	0.73 452	0.67 453	0.35 31	0.25 161	0.47 46	0.34 12	0.34 94	0.22 15	0.33 108	0.17 12	1.31 313	0.19 12	0.11 180	0.15 311	0.08 8	0.21 361	0.15 110	0.23 317

test_4	0.40 115	0.37 151	2.01 280	0.29 129	0.21 165	0.50 104	0.28 223	0.47 46	0.39 40	0.42 133	0.76 383	0.38 130	0.22 60	0.52 172	0.33 189	0.08 9	0.07 18	0.11 151	0.15 279	0.28 331	0.07 5

RAFT-345	0.53 269	0.30 103	2.34 348	0.38 320	0.34 335	0.58 206	0.42 345	0.47 46	0.61 231	0.51 213	1.00 427	0.43 167	0.28 141	1.57 347	0.82 372	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.10 20	0.08 17

GMStereo	0.38 94	0.99 414	1.91 247	0.27 74	0.16 55	0.39 45	0.23 110	0.47 46	0.62 249	0.38 111	0.34 87	0.25 51	0.25 96	0.39 87	0.29 138	0.14 300	0.08 77	0.10 89	0.12 198	0.15 110	0.11 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-BAT	0.43 147	0.31 114	1.82 205	0.25 32	0.26 249	0.65 314	0.23 110	0.48 51	0.37 26	0.67 371	0.82 393	0.44 178	0.24 81	0.48 149	0.87 377	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.22 369	0.08 4	0.09 28

trnet	0.28 16	0.26 58	1.32 59	0.19 1	0.12 3	0.54 144	0.15 4	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.30 28	0.21 47	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

LoS	0.31 43	0.30 103	1.52 102	0.23 8	0.13 11	0.54 144	0.20 46	0.48 51	0.49 118	0.25 54	0.28 44	0.37 123	0.24 81	0.38 82	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 35	0.54 243	1.29 53	0.25 32	0.15 35	0.47 81	0.25 161	0.48 51	0.39 40	0.21 20	0.23 16	0.22 22	0.20 42	0.44 113	0.19 12	0.08 9	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.12 99

sCroCo_RVC	0.33 55	0.32 118	1.89 237	0.34 250	0.27 262	0.30 12	0.22 83	0.48 51	0.44 73	0.22 27	0.33 81	0.25 51	0.25 96	0.32 42	0.24 88	0.14 300	0.16 328	0.12 203	0.12 198	0.15 110	0.13 133

CREStereo	0.28 16	0.30 103	1.33 61	0.19 1	0.13 11	0.55 156	0.17 16	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.11 180	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
RSM	0.28 16	0.26 58	0.97 19	0.25 32	0.24 220	0.37 38	0.21 64	0.49 57	0.44 73	0.21 20	0.27 40	0.28 81	0.17 12	0.38 82	0.20 34	0.07 2	0.07 18	0.09 44	0.34 429	0.21 241	0.16 205

GCAP-Stereo	0.34 63	0.89 378	1.76 158	0.26 59	0.12 3	0.52 130	0.14 2	0.49 57	0.38 30	0.29 75	0.30 59	0.29 88	0.22 60	0.30 28	0.20 34	0.09 39	0.17 346	0.09 44	0.07 20	0.21 241	0.11 66

anonymousdsp	0.34 63	0.53 238	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.55 186	0.19 12	0.09 39	0.11 226	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 367

IGEV-Stereo	0.34 63	0.54 243	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.54 182	0.19 12	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 367
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 157	1.02 423	1.74 147	0.35 266	0.19 140	0.58 206	0.23 110	0.49 57	0.66 296	0.41 128	0.38 108	0.34 114	0.29 154	0.53 178	0.30 156	0.24 414	0.10 180	0.37 448	0.19 345	0.27 325	0.15 181

dd	0.42 141	0.96 399	1.77 167	0.31 171	0.17 81	0.57 189	0.26 182	0.49 57	0.68 307	0.41 128	0.40 121	0.34 114	0.27 127	0.45 124	0.40 238	0.17 351	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.21 241	0.12 99

Reg-Stereo(zero)	0.46 185	0.17 1	2.10 301	0.24 16	0.34 335	0.51 113	0.42 345	0.50 63	0.54 174	0.37 103	0.46 153	0.54 241	0.60 356	0.43 106	1.10 402	0.08 9	0.09 143	0.08 8	0.22 369	0.12 45	0.22 293

AIO_rvc	0.41 122	0.64 288	1.29 53	0.58 432	0.39 375	0.37 38	0.24 142	0.50 63	0.43 69	0.28 72	0.23 16	0.25 51	0.16 7	0.99 277	0.19 12	0.10 122	0.16 328	0.08 8	0.11 161	0.25 297	0.85 474

AAGNet	0.88 424	0.33 123	1.79 192	0.54 418	0.98 474	0.62 273	0.46 371	0.50 63	0.60 216	0.58 300	0.53 221	0.50 224	0.73 399	1.23 307	7.48 506	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.14 93	0.09 28

DeepStereo_RVC	0.44 157	0.28 85	1.92 250	0.49 399	0.17 81	0.60 232	0.59 413	0.50 63	0.52 143	0.49 193	0.45 146	0.39 136	0.86 422	0.45 124	0.33 189	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

rvit_0105_6	0.31 43	0.29 93	1.00 21	0.31 171	0.18 112	0.35 31	0.25 161	0.51 67	0.61 231	0.25 54	0.28 44	0.32 102	0.25 96	0.39 87	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.14 93	0.13 133

Patchmatch Stereo++	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99
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
NRIStereo	0.46 185	0.25 45	1.77 167	0.47 389	0.16 55	0.95 428	0.74 443	0.51 67	0.56 190	0.48 182	0.39 116	0.59 272	0.29 154	0.77 256	0.32 179	0.11 180	0.13 269	0.11 151	0.09 68	0.21 241	0.24 329

PSM-adaLoss	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.17 81	0.60 232	0.29 246	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo_v2	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.17 81	0.61 253	0.26 182	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.49 159	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

HUI-Stereo	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 365	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.45 124	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

DEmStereo	0.68 360	0.31 114	2.25 333	0.42 353	0.17 81	0.66 320	0.89 456	0.51 67	0.59 211	0.60 321	1.01 428	0.45 187	1.26 453	1.54 343	2.26 463	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.10 102	0.10 20	0.11 66

iGMRVC	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.17 81	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.55 186	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iRAFT	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

RAFT-IKP	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 365	0.16 55	0.60 232	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.50 165	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

IGEV-Stereo++	0.23 4	0.23 32	0.64 4	0.24 16	0.22 188	0.47 81	0.13 1	0.52 78	0.33 10	0.18 8	0.24 24	0.17 6	0.22 60	0.32 42	0.19 12	0.08 9	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.09 28

AIO-Stereo	0.30 35	0.27 64	1.25 48	0.27 74	0.24 220	0.37 38	0.20 46	0.52 78	0.36 22	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.14 2	0.31 35	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.38 442	0.19 213	0.31 384

H2IRNET	0.40 115	0.61 267	1.90 241	0.29 129	0.17 81	0.54 144	0.18 23	0.52 78	0.50 128	0.27 67	0.56 253	0.47 208	0.35 189	0.46 133	0.33 189	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.32 360	0.12 99

4D-IteraStereo	0.44 157	0.96 399	2.63 402	0.27 74	0.30 289	0.45 60	0.25 161	0.52 78	0.50 128	0.40 119	0.31 69	0.40 144	0.19 34	0.35 62	0.32 179	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.11 161	0.19 213	0.30 376

dad	0.51 252	1.01 420	1.74 147	0.29 129	0.19 140	0.60 232	0.26 182	0.52 78	0.75 374	0.63 348	0.63 309	0.63 287	0.33 179	0.85 267	0.47 274	0.27 428	0.15 311	0.40 451	0.18 326	0.22 258	0.14 148

PFNet+	0.45 175	0.37 151	1.86 224	0.46 384	0.18 112	0.58 206	0.77 447	0.52 78	0.64 269	0.56 271	0.48 170	0.39 136	0.26 110	0.93 271	0.32 179	0.13 261	0.09 143	0.14 296	0.13 228	0.12 45	0.15 181

ASMatch	0.60 316	0.43 189	2.58 396	0.91 467	0.36 355	0.56 171	0.25 161	0.52 78	0.61 231	0.47 164	1.21 443	0.47 208	0.66 382	1.34 316	0.94 380	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.10 20	0.16 205

CRE-IMP	0.41 122	0.22 25	1.76 158	0.48 397	0.17 81	0.79 393	0.69 435	0.52 78	0.52 143	0.47 164	0.42 129	0.45 187	0.26 110	0.41 95	0.31 168	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.23 317

MyStereo07	0.34 63	0.40 171	1.46 86	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.25 30	0.20 12	0.26 110	0.57 190	0.19 12	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

MIF-Stereo (partial)	0.34 63	0.41 177	1.93 253	0.26 59	0.24 220	0.32 19	0.17 16	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.37 99	0.25 51	0.26 110	0.44 113	0.31 168	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.19 213	0.14 148

DisPM	0.43 147	0.33 123	1.78 172	0.57 430	0.18 112	0.59 222	0.63 425	0.53 86	0.61 231	0.60 321	0.53 221	0.38 130	0.26 110	0.75 249	0.29 138	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.14 148

GMOStereo	0.41 122	0.62 273	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

error version	0.41 122	0.62 273	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

test-v	0.41 122	0.62 273	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

DRaft	0.62 329	0.38 157	1.76 158	0.24 16	0.16 55	0.64 301	0.66 427	0.53 86	0.53 162	0.67 371	0.99 425	0.38 130	1.00 438	1.44 324	2.10 457	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.14 256	0.18 192	0.21 282

test-2	0.41 122	0.62 273	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

sAnonymous2	0.38 94	0.62 273	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 404	0.35 402

CroCo_RVC	0.38 94	0.62 273	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 404	0.35 402

rvit_stereo_0080	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

whm_eth	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

iRaftStereo_RVC	0.37 86	0.53 238	1.41 76	0.28 99	0.15 35	0.52 130	0.20 46	0.54 96	0.46 95	0.37 103	0.43 131	0.41 150	0.23 73	0.36 69	0.26 107	0.09 39	0.15 311	0.12 203	0.11 161	0.41 420	0.37 417

TestStereo	0.45 175	0.54 243	2.11 302	0.29 129	0.16 55	0.43 55	0.24 142	0.54 96	0.45 88	0.37 103	0.46 153	0.34 114	0.27 127	1.98 414	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.14 93	0.08 17

HI	0.41 122	0.63 284	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

CoSv	0.41 122	0.63 284	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

castereo++	0.28 16	0.43 189	0.93 17	0.28 99	0.17 81	0.53 137	0.21 64	0.55 100	0.45 88	0.17 6	0.26 36	0.32 102	0.17 12	0.33 50	0.16 2	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.29 401	0.13 73	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 43	0.61 267	1.18 35	0.32 199	0.21 165	0.28 7	0.27 207	0.55 100	0.48 112	0.23 35	0.27 40	0.28 81	0.26 110	0.32 42	0.25 100	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.11 161	0.13 73	0.14 148

testlalala	0.36 80	0.30 103	1.77 167	0.28 99	0.33 327	0.60 232	0.22 83	0.55 100	0.51 136	0.55 261	0.35 91	0.31 94	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.10 122	0.13 269	0.09 44	0.24 375	0.08 4	0.07 5

SST-Stereo	0.52 263	0.20 9	1.76 158	0.62 442	0.53 427	0.62 273	0.66 427	0.55 100	0.61 231	0.58 300	0.53 221	0.52 233	0.60 356	1.59 353	0.29 138	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.10 48

Selective-IGEV	0.29 25	0.23 32	1.28 52	0.27 74	0.30 289	0.35 31	0.20 46	0.56 106	0.38 30	0.21 20	0.30 59	0.22 22	0.18 26	0.37 76	0.18 7	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 279	0.16 145	0.29 367

RAFT_R40	0.50 235	0.21 14	1.76 158	0.50 401	0.40 384	0.61 253	0.53 393	0.56 106	0.60 216	0.56 271	0.54 233	0.55 245	0.51 322	1.57 347	0.53 298	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.09 28

raftrobust	0.38 94	0.68 305	1.54 104	0.32 199	0.46 413	0.52 130	0.21 64	0.56 106	0.42 60	0.52 221	0.35 91	0.31 94	0.33 179	0.37 76	0.30 156	0.10 122	0.11 226	0.08 8	0.07 20	0.21 241	0.19 258

tg	0.37 86	0.55 252	1.35 65	0.28 99	0.16 55	0.57 189	0.18 23	0.57 109	0.49 118	0.37 103	0.44 142	0.38 130	0.24 81	0.46 133	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.43 426	0.36 410

MoCha-V2	0.36 80	0.32 118	1.41 76	0.36 284	0.31 306	0.35 31	0.19 29	0.57 109	0.39 40	0.30 78	0.32 74	0.28 81	0.27 127	0.47 144	0.24 88	0.08 9	0.56 468	0.08 8	0.38 442	0.18 192	0.12 99

knoymous	0.34 63	0.25 45	1.75 153	0.24 16	0.18 112	0.45 60	0.24 142	0.57 109	0.38 30	0.41 128	0.39 116	0.55 245	0.25 96	0.38 82	0.23 67	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.07 20	0.13 73	0.12 99

FTStereo	0.76 397	0.18 3	2.35 351	0.71 451	0.21 165	0.73 364	1.79 494	0.57 109	0.53 162	1.07 444	1.63 462	1.29 457	2.13 484	0.75 249	0.29 138	0.19 376	0.08 77	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.40 430

Pruner-Stereo	0.51 252	0.27 64	1.78 172	1.79 495	0.19 140	0.62 273	0.45 368	0.57 109	0.60 216	0.61 328	0.48 170	0.41 150	0.24 81	0.46 133	1.00 390	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.12 45	0.13 133

aanetorigin	0.77 401	0.80 348	2.59 398	0.43 358	0.44 399	0.58 206	1.01 467	0.57 109	0.68 307	1.53 476	1.23 444	0.81 378	1.08 446	1.07 286	1.07 400	0.18 362	0.15 311	0.17 358	0.21 361	0.54 450	0.30 376

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 16	0.28 85	1.09 27	0.33 220	0.15 35	0.30 12	0.16 12	0.58 115	0.42 60	0.19 11	0.19 10	0.17 6	0.26 110	0.38 82	0.37 212	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.25 383	0.10 20	0.06 1

DCVSM-stereo	0.49 224	0.29 93	2.49 379	0.29 129	0.22 188	0.53 137	0.52 389	0.58 115	0.49 118	0.69 380	0.46 153	0.79 372	0.48 311	0.53 178	0.42 246	0.13 261	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.20 228	0.20 273

rvit_stereo_0075_2	0.40 115	0.40 171	1.88 230	0.33 220	0.32 314	0.41 49	0.22 83	0.58 115	0.53 162	0.38 111	0.51 199	0.40 144	0.27 127	0.44 113	0.29 138	0.20 384	0.15 311	0.22 401	0.15 279	0.18 192	0.23 317

plain	0.37 86	0.47 218	2.15 313	0.27 74	0.19 140	0.33 22	0.20 46	0.58 115	0.46 95	0.23 35	0.37 99	0.23 29	0.25 96	0.45 124	0.28 124	0.11 180	0.08 77	0.13 261	0.09 68	0.42 424	0.12 99

LL-Strereo2	0.41 122	0.90 381	1.83 211	0.44 365	0.24 220	0.54 144	0.27 207	0.58 115	0.45 88	0.41 128	0.33 81	0.44 178	0.21 51	0.44 113	0.34 196	0.09 39	0.08 77	0.16 341	0.14 256	0.17 166	0.17 222

CroCo-Stereo Lap2	0.33 55	0.61 267	1.47 90	0.32 199	0.38 372	0.23 3	0.22 83	0.58 115	0.46 95	0.22 27	0.27 40	0.29 88	0.23 73	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.14 148

KYRaft	0.48 206	0.29 93	1.75 153	0.33 220	0.21 165	0.75 373	0.44 361	0.58 115	0.57 194	0.64 358	0.93 416	0.53 235	0.72 396	0.60 204	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.12 45	0.54 451

RALCasStereoNet	0.45 175	0.88 375	1.85 216	0.30 145	0.26 249	0.49 96	0.26 182	0.58 115	0.51 136	0.36 99	0.48 170	0.36 121	0.28 141	0.55 186	0.34 196	0.10 122	0.53 466	0.09 44	0.08 43	0.25 297	0.34 400

rvit_0105_4	0.35 74	0.35 141	1.45 85	0.31 171	0.18 112	0.37 38	0.28 223	0.59 123	0.62 249	0.27 67	0.31 69	0.35 118	0.27 127	0.43 106	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.12 99

UGAM	0.58 303	0.47 218	2.21 323	0.30 145	0.19 140	0.53 137	0.34 302	0.59 123	0.63 261	0.44 144	0.73 375	0.78 367	0.37 208	2.58 464	0.39 230	0.10 122	0.08 77	0.17 358	0.14 256	0.42 424	0.17 222

ACV-stereo	0.66 349	0.76 327	2.86 432	0.32 199	0.25 235	1.01 436	0.60 415	0.59 123	0.52 143	0.41 128	0.45 146	1.55 469	0.94 433	1.40 321	0.69 345	0.14 300	0.13 269	0.12 203	0.11 161	0.20 228	0.19 258

GMStereo_Zeroshot	0.41 122	0.36 149	1.54 104	0.41 345	0.19 140	0.52 130	0.19 29	0.59 123	0.52 143	0.57 282	0.59 270	0.63 287	0.29 154	0.58 193	0.33 189	0.15 317	0.09 143	0.16 341	0.09 68	0.24 286	0.12 99

DCRE	0.50 235	0.63 284	2.13 307	0.30 145	0.23 207	0.45 60	0.24 142	0.59 123	0.53 162	0.50 200	2.10 472	0.42 163	0.26 110	0.35 62	0.23 67	0.09 39	0.14 286	0.10 89	0.32 422	0.16 145	0.15 181

LCNet	0.54 274	0.37 151	1.78 172	0.92 468	0.22 188	0.96 429	0.30 254	0.59 123	0.58 204	0.51 213	0.55 242	0.41 150	0.76 406	0.84 265	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.18 326	0.98 474	0.39 426

PSM-AAD	0.63 333	0.22 25	1.77 167	0.37 305	0.23 207	0.86 414	1.17 477	0.59 123	0.60 216	0.64 358	0.71 368	0.68 321	2.93 492	0.65 222	0.31 168	0.09 39	0.07 18	0.17 358	0.15 279	0.13 73	0.33 396

THIR-Stereo	0.86 421	0.62 273	2.13 307	0.25 32	0.16 55	0.58 206	2.74 503	0.59 123	0.51 136	0.62 339	1.62 461	0.97 421	1.80 480	1.69 366	2.25 462	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.11 66

GMM-Stereo	0.50 235	0.23 32	2.41 361	0.54 418	0.24 220	0.77 384	0.46 371	0.59 123	0.57 194	0.58 300	0.73 375	0.47 208	0.43 273	0.68 229	0.27 115	0.10 122	0.06 2	0.13 261	0.13 228	0.14 93	0.44 439

Gwc-CoAtRS	0.38 94	0.33 123	1.92 250	0.27 74	0.41 391	0.48 89	0.19 29	0.59 123	0.46 95	0.43 138	0.39 116	0.57 263	0.26 110	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.09 44	0.31 416	0.11 34	0.09 28

Selective-RAFT	0.35 74	0.26 58	1.48 93	0.31 171	0.15 35	0.61 253	0.19 29	0.60 133	0.54 174	0.28 72	0.29 50	0.40 144	0.33 179	0.50 165	0.27 115	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.35 432	0.19 213	0.08 17

AnonymousM	0.37 86	0.44 200	1.50 99	0.25 32	0.15 35	0.52 130	0.23 110	0.60 133	0.42 60	0.42 133	0.32 74	0.30 92	0.25 96	0.34 57	0.23 67	0.11 180	0.09 143	0.71 469	0.36 439	0.12 45	0.07 5

RAFT_CTSACE	0.46 185	0.76 327	2.07 291	0.35 266	0.30 289	0.54 144	0.30 254	0.61 135	0.48 112	0.49 193	0.76 383	0.55 245	0.36 195	0.58 193	0.22 59	0.08 9	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.41 420	0.08 17

PSM-softLoss	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 405	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 363	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

KMStereo	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 405	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 363	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

PFNet	0.60 316	0.33 123	2.47 376	0.41 345	0.55 432	0.62 273	0.27 207	0.61 135	0.63 261	0.61 328	0.56 253	0.45 187	0.32 176	1.88 404	1.14 407	0.28 432	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.26 316	0.20 273

dual_stereo	0.23 4	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 35	0.27 6	0.15 4	0.62 139	0.40 47	0.15 2	0.13 4	0.18 8	0.14 2	0.37 76	0.19 12	0.09 39	0.31 432	0.07 1	0.10 102	0.07 1	0.07 5

Pointernet	0.29 25	0.25 45	1.49 96	0.24 16	0.20 154	0.47 81	0.15 4	0.62 139	0.47 110	0.22 27	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.28 13	0.20 34	0.10 122	0.07 18	0.07 1	0.12 198	0.10 20	0.07 5

GrayStereo	0.66 349	0.19 5	1.76 158	0.90 466	0.23 207	0.62 273	1.42 491	0.62 139	0.60 216	0.72 391	0.78 387	0.56 257	3.07 495	0.60 204	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.21 361	0.11 34	0.18 242

Prome-Stereo	0.49 224	0.30 103	1.76 158	0.60 440	0.23 207	0.63 290	0.42 345	0.62 139	0.60 216	0.59 313	1.03 432	0.43 167	0.72 396	0.60 204	0.33 189	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.43 437

rafts_anoy	0.43 147	0.89 378	1.96 272	0.32 199	0.30 289	0.48 89	0.24 142	0.62 139	0.49 118	0.37 103	0.38 108	0.33 108	0.30 162	0.51 168	0.34 196	0.10 122	0.39 452	0.13 261	0.15 279	0.17 166	0.15 181

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 141	0.86 368	1.78 172	0.28 99	0.17 81	0.52 130	0.20 46	0.62 139	0.61 231	0.50 200	0.61 292	0.39 136	0.32 176	0.35 62	0.30 156	0.07 2	0.10 180	0.09 44	0.09 68	0.35 385	0.10 48

MM-Stereo_test1	0.41 122	0.39 166	2.29 340	0.38 320	0.26 249	0.44 58	0.28 223	0.63 145	0.51 136	0.40 119	0.32 74	0.26 63	0.26 110	0.46 133	0.22 59	0.09 39	0.21 387	0.10 89	0.09 68	0.39 412	0.15 181

model_zeroshot	0.44 157	0.68 305	1.97 276	0.28 99	0.18 112	0.69 344	0.21 64	0.63 145	0.40 47	1.00 439	0.34 87	0.42 163	0.20 42	0.69 235	0.24 88	0.10 122	0.22 393	0.10 89	0.22 369	0.12 45	0.10 48

GIP-stereo	0.26 9	0.22 25	0.78 9	0.29 129	0.20 154	0.42 53	0.17 16	0.64 147	0.39 40	0.18 8	0.24 24	0.23 29	0.18 26	0.25 4	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.08 17

rvit_0105_5	0.36 80	0.39 166	1.48 93	0.30 145	0.18 112	0.41 49	0.30 254	0.64 147	0.62 249	0.30 78	0.33 81	0.37 123	0.29 154	0.41 95	0.28 124	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.15 279	0.15 110	0.14 148

MIM_Stereo	0.41 122	0.60 263	1.88 230	0.31 171	0.21 165	0.50 104	0.19 29	0.64 147	0.44 73	0.43 138	0.53 221	0.43 167	0.27 127	0.51 168	0.28 124	0.08 9	0.14 286	0.11 151	0.10 102	0.26 316	0.26 348

HHNet	0.60 316	0.65 295	2.60 401	0.36 284	0.25 235	0.64 301	0.61 419	0.64 147	0.62 249	0.55 261	1.13 441	0.32 102	0.60 356	0.42 103	1.79 444	0.15 317	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.18 192	0.15 181

raft+_RVC	0.44 157	0.67 303	1.85 216	0.34 250	0.71 458	0.51 113	0.25 161	0.64 147	0.51 136	0.35 95	0.45 146	0.32 102	0.28 141	0.43 106	0.32 179	0.09 39	0.19 367	0.10 89	0.09 68	0.20 228	0.40 430

AFF-stereo	0.44 157	0.96 399	1.78 172	0.31 171	0.15 35	0.50 104	0.21 64	0.64 147	0.63 261	0.47 164	0.64 324	0.49 221	0.34 187	0.46 133	0.31 168	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.10 102	0.37 398	0.10 48

IRAFT_RVC	0.54 274	0.53 238	1.78 172	0.46 384	0.21 165	0.58 206	0.43 352	0.65 153	0.66 296	0.54 244	0.50 195	0.49 221	0.51 322	1.58 351	1.01 394	0.11 180	0.25 415	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.13 133

RAFT	0.45 175	0.92 383	1.59 111	0.34 250	0.19 140	0.46 76	0.35 309	0.65 153	0.49 118	0.49 193	0.49 187	0.70 338	0.40 236	0.47 144	0.32 179	0.11 180	0.16 328	0.14 296	0.13 228	0.51 445	0.13 133

anonymousa	0.48 206	0.46 210	2.44 369	0.29 129	0.34 335	0.61 253	0.25 161	0.66 155	0.54 174	0.53 231	0.77 386	0.73 347	0.46 298	0.33 50	0.31 168	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.29 401	0.10 20	0.19 258

riskmin	0.37 86	0.22 25	1.74 147	0.32 199	0.20 154	0.48 89	0.20 46	0.66 155	0.46 95	0.36 99	0.34 87	0.69 328	0.45 285	0.39 87	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.08 43	0.13 73	0.16 205

NF-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 409	0.16 55	0.61 253	0.44 361	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.45 328	0.79 369	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.16 205

OCTAStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 409	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.80 370	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

RE-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 409	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 365	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

TVStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 409	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 365	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

ACVNet	0.45 175	0.44 200	1.79 192	0.28 99	0.21 165	0.59 222	0.36 316	0.66 155	0.68 307	0.45 154	0.59 270	0.69 328	0.40 236	0.44 113	0.55 303	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.34 375	0.10 48

CFNet-ft	0.51 252	0.76 327	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 353	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 427	0.13 228	0.18 192	0.14 148

CFNet_RVC	0.51 252	0.76 327	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 353	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 427	0.13 228	0.18 192	0.14 148

HART	0.38 94	0.53 238	1.66 124	0.26 59	0.15 35	0.30 12	0.19 29	0.67 164	0.46 95	0.29 75	0.52 211	0.38 130	0.16 7	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.68 480	0.09 44	0.07 20	0.34 375	0.21 282

11t1	0.33 55	0.19 5	1.41 76	0.33 220	0.16 55	0.48 89	0.21 64	0.67 164	0.48 112	0.40 119	0.34 87	0.32 102	0.33 179	0.42 103	0.27 115	0.11 180	0.12 251	0.10 89	0.08 43	0.13 73	0.14 148

ToySt	0.44 157	0.61 267	1.89 237	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.35 309	0.67 164	0.53 162	0.39 117	0.50 195	0.59 272	0.43 273	0.51 168	0.49 284	0.10 122	0.12 251	0.13 261	0.16 298	0.24 286	0.19 258

RALAANet	0.43 147	0.98 410	1.90 241	0.32 199	0.23 207	0.48 89	0.19 29	0.67 164	0.53 162	0.48 182	0.45 146	0.39 136	0.30 162	0.48 149	0.37 212	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.14 256	0.27 325	0.10 48

SCV_C0	0.33 55	0.43 189	1.42 80	0.25 32	0.16 55	0.35 31	0.20 46	0.68 168	0.44 73	0.24 39	0.27 40	0.29 88	0.20 42	0.58 193	0.18 7	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.30 410	0.26 316	0.17 222

StereoVision	0.45 175	0.72 318	1.94 260	0.33 220	0.32 314	0.47 81	0.26 182	0.68 168	0.57 194	0.32 90	0.89 408	0.45 187	0.27 127	0.49 159	0.36 206	0.13 261	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.13 133

EGLCR-Stereo	0.29 25	0.27 64	0.97 19	0.30 145	0.19 140	0.56 171	0.17 16	0.68 168	0.36 22	0.30 78	0.18 7	0.27 72	0.17 12	0.38 82	0.19 12	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.10 20	0.35 402

FACV-RUCA	0.58 303	0.40 171	1.78 172	0.43 358	1.67 498	0.48 89	0.28 223	0.69 171	0.62 249	0.40 119	0.53 221	0.33 108	0.63 373	0.40 92	0.31 168	0.13 261	0.11 226	0.62 464	0.12 198	0.70 462	0.98 482

DDVS	0.62 329	0.40 171	1.40 75	2.21 502	0.35 347	0.87 418	1.00 465	0.69 171	0.50 128	0.53 231	0.56 253	0.90 404	0.37 208	1.22 305	0.47 274	0.15 317	0.14 286	0.14 296	0.12 198	0.19 213	0.22 293

rvit_0105_3	0.39 109	0.47 218	1.46 86	0.33 220	0.19 140	0.45 60	0.35 309	0.69 171	0.65 282	0.37 103	0.37 99	0.40 144	0.31 170	0.44 113	0.30 156	0.18 362	0.17 346	0.17 358	0.18 326	0.15 110	0.15 181

EKT-Stereo	1.47 473	0.49 224	1.93 253	2.57 505	19.31 519	0.55 156	0.22 83	0.69 171	0.42 60	0.38 111	0.36 96	0.43 167	0.27 127	0.69 235	0.26 107	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.16 298	0.20 228	0.15 181

fast-acv-ft	0.63 333	0.88 375	3.10 456	0.38 320	0.30 289	0.79 393	0.48 382	0.69 171	0.72 343	0.58 300	0.78 387	0.76 362	0.60 356	0.67 226	0.73 357	0.15 317	0.15 311	0.18 378	0.17 315	0.37 398	0.16 205

Anonymous_2	0.74 392	0.32 118	1.65 120	0.33 220	0.30 289	0.67 326	0.32 290	0.69 171	0.46 95	0.48 182	0.41 125	0.84 387	0.58 350	0.51 168	0.40 238	0.32 439	0.38 446	1.43 495	3.69 509	0.80 470	0.27 355

DMCA-RVC	0.62 329	0.96 399	2.63 402	0.36 284	0.90 470	0.56 171	0.31 267	0.69 171	0.57 194	0.68 378	0.52 211	0.59 272	0.56 341	1.23 307	0.53 298	0.16 337	0.38 446	0.20 392	0.15 279	0.20 228	0.15 181

IGEV++	0.34 63	0.43 189	1.32 59	0.31 171	0.14 20	0.32 19	0.21 64	0.70 178	0.34 12	0.22 27	0.28 44	0.22 22	0.27 127	0.35 62	0.27 115	0.09 39	0.39 452	0.08 8	0.15 279	0.25 297	0.45 440

CASS	0.39 109	0.30 103	1.61 117	0.32 199	0.17 81	0.53 137	0.24 142	0.70 178	0.49 118	0.59 313	0.54 233	0.40 144	0.40 236	0.41 95	0.30 156	0.17 351	0.10 180	0.14 296	0.11 161	0.18 192	0.17 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 310	0.65 295	1.74 147	0.56 427	0.37 366	0.60 232	0.26 182	0.70 178	0.65 282	0.66 367	0.60 285	0.69 328	0.32 176	2.09 426	1.20 412	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.10 48

IER	0.43 147	0.38 157	1.69 129	0.26 59	0.25 235	0.66 320	0.26 182	0.71 181	0.55 180	0.54 244	0.59 270	0.60 278	0.53 329	0.52 172	0.39 230	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.14 93	0.11 66

test-3	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.51 213	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 384	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 432	0.29 335	0.28 361

test_1	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.50 200	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 384	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 432	0.29 335	0.29 367

AACVNet	0.54 274	0.78 344	1.73 143	0.36 284	0.21 165	0.57 189	0.25 161	0.71 181	0.51 136	0.55 261	0.59 270	0.64 295	0.41 247	2.13 429	0.41 244	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.11 161	0.33 368	0.15 181

cross-raft	0.40 115	0.27 64	2.22 327	0.30 145	0.17 81	0.49 96	0.35 309	0.71 181	0.39 40	0.43 138	0.45 146	0.64 295	0.25 96	0.32 42	0.25 100	0.08 9	0.08 77	0.09 44	0.23 373	0.11 34	0.14 148

MM-Stereo_test3	0.40 115	0.58 259	1.75 153	0.36 284	0.30 289	0.45 60	0.30 254	0.72 186	0.59 211	0.31 82	0.43 131	0.32 102	0.23 73	0.35 62	0.29 138	0.10 122	0.20 378	0.10 89	0.08 43	0.40 417	0.11 66

SCV	0.35 74	0.59 261	1.37 69	0.34 250	0.22 188	0.28 7	0.23 110	0.72 186	0.35 16	0.19 11	0.30 59	0.24 41	0.20 42	0.64 212	0.19 12	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.29 401	0.34 375	0.29 367

castereo	0.30 35	0.44 200	0.81 10	0.24 16	0.29 278	0.41 49	0.27 207	0.72 186	0.45 88	0.22 27	0.30 59	0.24 41	0.31 170	0.25 4	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.31 416	0.12 45	0.09 28

IGEV_Zeroshot_test	0.53 269	0.33 123	2.91 442	0.32 199	0.18 112	0.54 144	0.21 64	0.72 186	0.42 60	0.81 414	0.51 199	0.71 341	0.41 247	0.48 149	1.13 406	0.09 39	0.15 311	0.10 89	0.35 432	0.19 213	0.09 28

RAFT-Test	0.44 157	0.38 157	2.01 280	0.27 74	0.44 399	0.64 301	0.37 324	0.72 186	0.57 194	0.45 154	0.48 170	0.65 298	0.24 81	0.35 62	0.29 138	0.09 39	0.11 226	0.09 44	0.38 442	0.10 20	0.11 66

HH	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 401	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 348	0.48 170	0.87 396	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

HanStereo	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 401	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 348	0.48 170	0.87 396	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

CBFPSM	0.56 292	0.91 382	1.82 205	0.28 99	0.23 207	0.71 353	0.37 324	0.72 186	0.64 269	0.50 200	0.49 187	1.03 432	0.83 415	0.62 207	1.35 422	0.10 122	0.12 251	0.10 89	0.10 102	0.18 192	0.19 258

CrosDoStereo	0.94 431	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 507	0.72 186	0.60 216	0.70 384	1.40 454	0.53 235	1.49 469	1.78 378	3.09 477	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

DeepStereo_LL	0.94 431	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 507	0.72 186	0.60 216	0.70 384	1.40 454	0.53 235	1.49 469	1.78 378	3.09 477	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

MLCV	0.48 206	0.89 378	1.85 216	0.29 129	0.14 20	0.59 222	0.23 110	0.72 186	0.59 211	0.66 367	0.66 335	0.55 245	0.36 195	1.03 283	0.49 284	0.09 39	0.06 2	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.11 66

iRaft-Stereo_5w	0.54 274	1.01 420	2.08 296	0.27 74	0.21 165	0.49 96	0.28 223	0.73 197	0.58 204	0.40 119	0.61 292	0.62 284	0.46 298	1.78 378	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.10 102	0.39 412	0.12 99

test_3	0.44 157	0.20 9	1.70 133	0.36 284	0.32 314	0.47 81	0.30 254	0.73 197	0.49 118	0.50 200	0.30 59	0.45 187	0.22 60	0.59 199	0.98 384	0.08 9	0.10 180	0.11 151	0.35 432	0.29 335	0.28 361

IIG-Stereo	0.59 310	0.65 295	1.74 147	0.54 418	0.23 207	0.61 253	0.21 64	0.73 197	0.65 282	0.64 358	0.69 354	0.69 328	0.38 215	2.09 426	1.39 425	0.11 180	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.09 28

CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 208	1.08 25	0.31 171	0.17 81	0.19 1	0.21 64	0.73 197	0.50 128	0.21 20	0.24 24	0.55 245	0.22 60	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.12 45	0.09 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 175	0.87 371	2.27 336	0.33 220	0.33 327	0.50 104	0.22 83	0.74 201	0.66 296	0.29 75	0.41 125	0.29 88	0.22 60	0.73 245	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.12 203	0.14 256	0.30 345	0.22 293

gcap-zeroshot	0.41 122	0.62 273	1.78 172	0.31 171	0.32 314	0.69 344	0.21 64	0.74 201	0.52 143	0.43 138	0.35 91	0.62 284	0.24 81	0.41 95	0.24 88	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.31 416	0.08 4	0.09 28

xx1	0.46 185	0.64 288	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 442	0.31 82	0.38 108	0.46 200	0.36 195	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

cc1	0.47 200	0.64 288	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 442	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.40 430

ffm	0.47 200	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 421	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 410

ff1	0.73 389	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 421	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 487	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 410

tt1	0.44 157	0.64 288	1.83 211	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	0.88 421	0.31 82	0.37 99	0.25 51	0.35 189	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.36 410

coex-ft	5.95 507	1.67 480	60.57 528	0.34 250	0.30 289	0.77 384	0.69 435	0.74 201	4.41 499	19.22 519	2.15 474	1.62 470	7.97 507	1.81 389	8.96 508	0.44 450	2.08 505	0.18 378	0.19 345	0.38 404	4.62 510

PSMNet-ADL	0.51 252	0.38 157	1.65 120	0.35 266	0.21 165	0.67 326	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.42 133	0.52 211	0.70 338	0.45 285	1.91 407	0.57 313	0.15 317	0.13 269	0.11 151	0.13 228	0.15 110	0.20 273

Anonymous3	0.42 141	0.35 141	2.09 297	0.33 220	0.24 220	0.72 359	0.31 267	0.74 201	0.55 180	0.35 95	0.40 121	0.33 108	0.29 154	0.44 113	0.28 124	0.18 362	0.18 356	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.17 222

UCFNet_RVC	0.48 206	0.82 357	1.85 216	0.30 145	0.27 262	0.64 301	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.48 182	0.53 221	0.63 287	0.41 247	0.88 270	0.38 219	0.15 317	0.10 180	0.17 358	0.17 315	0.18 192	0.15 181

ISRNet	0.47 200	0.44 200	1.55 106	0.37 305	0.31 306	0.49 96	0.19 29	0.75 212	0.66 296	0.63 348	0.71 368	0.67 314	0.39 229	0.58 193	0.44 260	0.23 406	0.16 328	0.21 398	0.20 355	0.21 241	0.25 338

rvit_105_1	0.44 157	0.54 243	1.46 86	0.36 284	0.24 220	0.51 113	0.45 368	0.75 212	0.74 361	0.45 154	0.44 142	0.44 178	0.36 195	0.62 207	0.38 219	0.20 384	0.18 356	0.18 378	0.22 369	0.18 192	0.18 242

GCST	0.72 380	1.10 431	2.15 313	1.11 480	0.59 441	0.62 273	0.19 29	0.75 212	0.53 162	0.56 271	0.63 309	0.47 208	0.31 170	1.11 292	0.33 189	0.75 473	0.45 456	0.84 472	0.64 479	0.69 461	0.54 451

test_for_model	0.64 337	1.60 475	1.82 205	1.23 484	1.02 479	0.53 137	0.23 110	0.75 212	0.50 128	0.57 282	0.29 50	0.25 51	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.76 474	0.31 432	0.08 8	0.07 20	1.68 495	0.50 450

PCWNet_CMD	0.46 185	0.45 208	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.57 346	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.18 192	0.14 148

TestStereo1	0.49 224	0.81 353	1.85 216	0.39 329	0.57 437	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

x	0.35 74	0.20 9	1.36 66	0.33 220	0.17 81	0.47 81	0.24 142	0.75 212	0.54 174	0.40 119	0.40 121	0.42 163	0.34 187	0.45 124	0.32 179	0.11 180	0.14 286	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

SA-5K	0.49 224	0.81 353	1.85 216	0.39 329	0.57 437	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

GANet-ADL	0.44 157	0.41 177	2.31 342	0.33 220	0.20 154	0.57 189	0.25 161	0.75 212	0.54 174	0.42 133	0.59 270	0.56 257	0.30 162	0.40 92	0.38 219	0.14 300	0.11 226	0.09 44	0.08 43	0.22 258	0.17 222

ICVP	0.46 185	0.29 93	2.41 361	0.33 220	0.22 188	0.59 222	0.55 400	0.75 212	0.50 128	0.44 144	0.60 285	0.49 221	0.35 189	0.53 178	0.37 212	0.16 337	0.16 328	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.15 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 185	0.49 224	1.65 120	0.38 320	0.29 278	0.58 206	0.22 83	0.75 212	0.62 249	0.47 164	0.49 187	0.48 219	0.36 195	1.12 295	0.37 212	0.15 317	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.17 166	0.17 222

MSMDNet	0.46 185	0.44 200	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.56 341	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.13 261	0.10 102	0.18 192	0.15 181

DN-CSS_ROB	0.48 206	1.23 451	1.99 277	0.39 329	0.22 188	0.56 171	0.19 29	0.75 212	0.61 231	0.45 154	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.70 240	0.32 179	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.36 390	0.12 99

ACVNet-DCA	0.42 141	0.64 288	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

1test111	0.44 157	0.64 288	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.96 274	0.30 156	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

qqq	0.38 94	0.21 14	1.34 64	0.28 99	0.15 35	0.45 60	0.26 182	0.76 225	0.52 143	0.39 117	0.41 125	0.46 200	0.36 195	0.96 274	0.30 156	0.11 180	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

CIPLG	0.56 292	1.19 447	2.46 372	0.80 459	0.31 306	0.61 253	0.57 409	0.76 225	0.57 194	0.56 271	0.63 309	0.41 150	0.30 162	0.45 124	0.40 238	0.11 180	0.20 378	0.13 261	0.13 228	0.35 385	0.19 258

IPLGR_C	0.58 303	1.25 454	2.72 415	0.80 459	0.31 306	0.60 232	0.61 419	0.76 225	0.58 204	0.56 271	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.43 106	0.40 238	0.11 180	0.22 393	0.13 261	0.15 279	0.35 385	0.19 258

ACRE	0.56 292	1.14 437	2.77 425	0.76 455	0.28 272	0.60 232	0.56 405	0.76 225	0.58 204	0.55 261	0.62 297	0.41 150	0.29 154	0.44 113	0.39 230	0.11 180	0.19 367	0.13 261	0.14 256	0.36 390	0.18 242

CFNet-RSSM	0.41 122	0.32 118	2.20 322	0.27 74	0.44 399	0.52 130	0.19 29	0.76 225	0.48 112	0.43 138	0.36 96	0.54 241	0.26 110	0.33 50	0.25 100	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.38 442	0.10 20	0.09 28

DSFCA	0.54 274	0.35 141	1.41 76	0.28 99	0.28 272	0.79 393	0.88 455	0.76 225	0.70 325	0.72 391	0.66 335	0.67 314	0.57 346	1.17 301	0.63 329	0.16 337	0.14 286	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.13 133

G-Net	0.99 436	0.64 288	2.76 423	0.57 430	0.67 453	2.03 487	0.72 442	0.76 225	0.67 305	1.14 450	2.56 484	1.30 460	1.02 440	1.48 337	1.74 442	0.25 419	0.24 402	0.24 414	0.26 390	0.37 398	0.31 384

PASM	0.72 380	0.68 305	1.91 247	0.47 389	0.44 399	0.60 232	0.51 386	0.76 225	0.80 400	0.77 405	0.67 338	0.87 396	0.61 365	2.40 449	0.67 340	0.32 439	0.35 440	0.36 444	0.41 450	0.45 435	0.39 426

MSKI-zero shot	0.46 185	0.38 157	2.47 376	0.27 74	0.43 398	0.56 171	0.20 46	0.77 235	0.43 69	0.60 321	0.51 199	0.44 178	0.17 12	0.68 229	0.21 47	0.09 39	0.29 426	0.09 44	0.32 422	0.14 93	0.10 48

DCANet-4	0.40 115	0.27 64	2.21 323	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.47 158	0.28 81	0.37 208	0.37 76	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

fff	0.43 147	0.77 336	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 377	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

ADStereo(finetuned)	0.45 175	0.77 336	2.12 305	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.76 406	0.37 76	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

RAFT+CT+SA	0.50 235	0.86 368	1.82 205	0.37 305	0.75 460	0.54 144	0.34 302	0.77 235	0.63 261	0.38 111	0.55 242	0.34 114	0.29 154	0.68 229	0.27 115	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.51 462	0.29 335	0.41 435

CFNet_pseudo	0.45 175	0.46 210	2.23 331	0.25 32	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.10 180	0.15 323	0.10 102	0.17 166	0.14 148

DCANet	0.42 141	0.77 336	1.95 263	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.41 247	0.36 69	0.39 230	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

csc	0.43 147	0.77 336	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 377	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

cscssc	0.43 147	0.77 336	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 377	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

psmorigin	1.36 466	0.60 263	13.80 514	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.33 298	0.77 235	0.61 231	0.96 437	0.88 406	1.17 453	0.73 399	4.00 497	0.86 376	0.19 376	0.22 393	0.17 358	0.18 326	0.24 286	0.29 367

FENet	0.44 157	0.30 103	2.42 363	0.32 199	0.17 81	0.58 206	0.22 83	0.77 235	0.59 211	0.47 164	0.42 129	0.55 245	0.38 215	0.49 159	0.47 274	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.16 205

DMCA	0.41 122	0.52 233	1.26 50	0.31 171	0.24 220	0.59 222	0.26 182	0.77 235	0.63 261	0.58 300	0.48 170	0.57 263	0.35 189	0.40 92	0.50 289	0.14 300	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.15 110	0.15 181

STTStereo	0.51 252	0.69 309	2.14 312	0.36 284	0.30 289	0.61 253	0.32 290	0.77 235	0.60 216	0.60 321	0.54 233	0.67 314	0.43 273	0.86 268	0.42 246	0.16 337	0.15 311	0.17 358	0.20 355	0.16 145	0.15 181

ccs_rob	0.45 175	0.46 210	2.22 327	0.26 59	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.09 143	0.16 341	0.10 102	0.17 166	0.14 148

RAFT-Stereo-weight	0.34 63	0.29 93	1.43 81	0.28 99	0.28 272	0.55 156	0.22 83	0.78 249	0.48 112	0.46 162	0.38 108	0.36 121	0.17 12	0.33 50	0.23 67	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.09 28

test_sample1	0.40 115	0.18 3	1.19 37	0.31 171	0.18 112	0.48 89	0.23 110	0.78 249	0.49 118	0.44 144	0.44 142	0.45 187	0.41 247	1.39 319	0.33 189	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.13 133

CAS++	0.31 43	0.33 123	1.43 81	0.25 32	0.17 81	0.31 16	0.20 46	0.78 249	0.41 52	0.30 78	0.30 59	0.21 20	0.16 7	0.33 50	0.18 7	0.15 317	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 157	0.28 85	2.59 398	0.64 444	0.56 434	0.57 189	0.20 46	0.78 249	0.52 143	0.40 119	0.39 116	0.45 187	0.21 51	0.27 8	0.22 59	0.09 39	0.10 180	0.08 8	0.29 401	0.12 45	0.10 48

mmm	0.38 94	0.21 14	1.18 35	0.35 266	0.17 81	0.49 96	0.26 182	0.78 249	0.52 143	0.50 200	0.57 261	0.41 150	0.37 208	0.71 242	0.31 168	0.11 180	0.13 269	0.14 296	0.13 228	0.15 110	0.14 148

Any-RAFT	0.38 94	0.25 45	1.89 237	0.27 74	0.17 81	0.68 338	0.21 64	0.78 249	0.53 162	0.43 138	0.43 131	0.54 241	0.30 162	0.41 95	0.20 34	0.10 122	0.12 251	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 28

gwcnet-sp	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

scenet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

RCA-Stereo	0.34 63	0.32 118	1.30 56	0.26 59	0.14 20	0.58 206	0.23 110	0.78 249	0.62 249	0.40 119	0.44 142	0.28 81	0.35 189	0.29 22	0.20 34	0.09 39	0.10 180	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.08 17

ssnet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

test_5	0.51 252	0.87 371	1.99 277	0.37 305	0.65 452	0.58 206	0.35 309	0.78 249	0.62 249	0.48 182	0.55 242	0.45 187	0.40 236	0.72 244	0.30 156	0.09 39	0.07 18	0.12 203	0.12 198	0.33 368	0.38 420

cf-r	0.53 269	0.81 353	2.15 313	0.33 220	0.28 272	0.60 232	0.28 223	0.78 249	0.64 269	0.51 213	0.60 285	0.75 358	0.40 236	1.32 314	0.43 255	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.12 198	0.15 110	0.14 148

GANet-RSSM	0.55 286	0.73 321	1.90 241	0.36 284	0.26 249	0.59 222	0.27 207	0.78 249	0.52 143	0.47 164	0.57 261	0.63 287	0.45 285	1.92 411	0.43 255	0.14 300	0.10 180	0.25 419	0.11 161	0.34 375	0.14 148

R-Stereo Train	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99

RAFT-Stereo	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 324	0.68 305	2.03 287	0.35 266	0.46 413	0.65 314	0.28 223	0.78 249	0.70 325	0.48 182	0.64 324	0.93 411	0.61 365	2.21 434	0.73 357	0.12 231	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.14 93	0.11 66

AIO-test2	0.49 224	1.15 441	1.96 272	0.42 353	0.37 366	0.50 104	0.23 110	0.79 265	0.70 325	0.33 92	0.53 221	0.27 72	0.22 60	0.67 226	0.29 138	0.73 471	0.08 77	0.13 261	0.17 315	0.17 166	0.18 242

anonymousdsp2	0.34 63	0.24 40	1.16 34	0.28 99	0.15 35	0.57 189	0.23 110	0.79 265	0.47 110	0.38 111	0.37 99	0.40 144	0.25 96	0.47 144	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.13 228	0.19 213	0.27 355

s12784h	0.36 80	0.28 85	1.58 110	0.23 8	0.11 1	0.62 273	0.24 142	0.79 265	0.64 269	0.44 144	0.52 211	0.28 81	0.26 110	0.50 165	0.24 88	0.11 180	0.06 2	0.09 44	0.06 9	0.16 145	0.06 1

test-1	0.44 157	0.48 221	1.69 129	0.30 145	0.27 262	0.50 104	0.28 223	0.80 268	0.43 69	0.40 119	0.54 233	0.41 150	0.24 81	0.31 35	1.16 410	0.09 39	0.20 378	0.10 89	0.17 315	0.11 34	0.26 348

GwcNet-RSSM	0.57 298	0.94 391	2.13 307	0.32 199	0.25 235	0.60 232	0.30 254	0.80 268	0.66 296	0.52 221	0.64 324	0.71 341	0.40 236	1.79 382	0.50 289	0.13 261	0.09 143	0.12 203	0.12 198	0.21 241	0.15 181

DeepPruner_ROB	0.50 235	0.70 312	1.94 260	0.29 129	0.26 249	0.63 290	0.31 267	0.80 268	0.48 112	0.61 328	0.55 242	0.66 305	0.38 215	0.98 276	0.40 238	0.19 376	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.23 271	0.17 222

DLCB_ROB	0.54 274	0.55 252	1.49 96	0.36 284	0.25 235	0.65 314	0.36 316	0.80 268	0.70 325	0.72 391	0.69 354	0.83 384	0.46 298	1.53 342	0.60 322	0.13 261	0.12 251	0.14 296	0.14 256	0.14 93	0.13 133

test_sample2	0.41 122	0.19 5	1.23 45	0.31 171	0.17 81	0.51 113	0.27 207	0.81 272	0.55 180	0.44 144	0.45 146	0.46 200	0.38 215	1.51 339	0.30 156	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.14 148

MyStereo06	0.54 274	0.41 177	2.68 409	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.81 272	0.44 73	0.84 421	0.52 211	0.78 367	0.58 350	0.48 149	1.10 402	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

iinet-f	0.57 298	0.93 389	2.27 336	0.31 171	0.25 235	0.83 406	0.33 298	0.81 272	0.65 282	0.54 244	0.63 309	0.73 347	0.67 384	0.73 245	0.67 340	0.13 261	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.43 426	0.16 205

MMNet	0.50 235	0.48 221	1.93 253	0.33 220	0.27 262	0.79 393	0.28 223	0.81 272	0.74 361	0.60 321	0.56 253	0.59 272	0.55 337	0.79 261	0.59 320	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.14 148

acv_ft	0.48 206	0.44 200	1.76 158	0.32 199	0.41 391	0.63 290	0.28 223	0.81 272	0.68 307	0.61 328	0.59 270	0.69 328	0.45 285	0.44 113	0.63 329	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.41 420	0.10 48

AANet_RVC	0.68 360	1.00 416	2.09 297	0.33 220	0.25 235	0.58 206	0.32 290	0.81 272	0.80 400	0.61 328	0.94 417	0.80 375	0.41 247	2.46 455	1.02 396	0.36 446	0.14 286	0.10 89	0.09 68	0.23 271	0.22 293

StereoDRNet-Refined	0.50 235	0.41 177	1.50 99	0.33 220	0.21 165	0.68 338	0.26 182	0.81 272	0.68 307	0.67 371	0.68 346	0.73 347	0.42 263	1.10 289	0.59 320	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.14 256	0.25 297	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 224	0.41 177	2.72 415	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.82 279	0.77 387	0.52 221	0.37 99	0.51 227	0.42 263	0.52 172	0.38 219	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

UNet	0.54 274	0.44 200	2.83 431	0.31 171	0.33 327	0.74 367	0.27 207	0.82 279	0.61 231	0.53 231	0.54 233	0.72 343	0.54 332	0.78 260	0.56 310	0.11 180	0.09 143	0.13 261	0.11 161	0.14 93	0.12 99

ac_64	0.55 286	0.46 210	1.92 250	0.36 284	0.34 335	0.63 290	0.31 267	0.82 279	0.61 231	0.55 261	0.51 199	0.89 402	0.48 311	1.83 390	0.55 303	0.14 300	0.11 226	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.12 99

TDLM	0.67 353	0.92 383	1.76 158	0.37 305	0.24 220	0.66 320	0.56 405	0.82 279	0.74 361	1.16 451	0.62 297	0.61 280	0.48 311	2.70 473	0.50 289	0.20 384	0.11 226	0.35 442	0.14 256	0.32 360	0.16 205

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 286	0.92 383	2.36 354	0.38 320	0.37 366	0.60 232	0.28 223	0.82 279	0.62 249	0.62 339	0.55 242	0.72 343	0.45 285	1.00 279	0.43 255	0.15 317	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.15 110	0.16 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 252	0.76 327	2.59 398	0.41 345	0.17 81	0.64 301	0.27 207	0.82 279	0.70 325	0.57 282	0.64 324	0.43 167	0.36 195	0.70 240	0.52 294	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.21 241	0.13 133

DispNO	0.67 353	0.98 410	2.58 396	0.31 171	0.27 262	0.59 222	0.29 246	0.83 285	0.68 307	0.53 231	0.79 390	0.83 384	0.47 303	2.46 455	0.68 343	0.12 231	0.10 180	0.19 384	0.31 416	0.16 145	0.17 222

MyStereo04	0.48 206	0.40 171	2.65 406	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.83 285	0.75 374	0.47 164	0.36 96	0.53 235	0.42 263	0.53 178	0.39 230	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

SQANet	0.80 409	1.58 474	2.53 386	0.76 455	0.83 465	0.76 376	0.36 316	0.83 285	0.64 269	0.63 348	0.69 354	0.73 347	0.51 322	1.21 303	0.53 298	0.77 475	0.29 426	0.59 463	0.29 401	0.86 472	0.61 459

DAS	0.56 292	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 419	0.68 346	0.56 257	0.48 311	2.40 449	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

SepStereo	0.52 263	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 419	0.68 346	0.56 257	0.48 311	1.56 345	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

TransformOpticalFlow	0.64 337	0.56 255	2.66 407	0.44 365	0.26 249	0.62 273	0.28 223	0.83 285	0.71 335	0.76 401	0.74 378	0.91 406	0.85 419	1.83 390	0.81 371	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.11 34	0.12 99

111	0.48 206	1.09 430	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.59 222	0.26 182	0.83 285	0.78 392	0.48 182	0.52 211	0.56 257	0.38 215	0.49 159	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.23 271	0.35 402

UPFNet	0.46 185	0.28 85	1.73 143	0.33 220	0.32 314	0.65 314	0.38 330	0.83 285	0.59 211	0.57 282	0.52 211	0.61 280	0.40 236	0.75 249	0.52 294	0.13 261	0.12 251	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.11 66

HGLStereo	0.54 274	0.69 309	2.00 279	0.35 266	0.40 384	0.66 320	0.30 254	0.83 285	0.62 249	0.57 282	0.69 354	0.69 328	0.54 332	1.07 286	0.55 303	0.13 261	0.13 269	0.13 261	0.11 161	0.19 213	0.17 222

HITNet	0.46 185	0.92 383	2.09 297	0.33 220	0.14 20	0.55 156	0.22 83	0.83 285	0.56 190	0.51 213	0.49 187	0.48 219	0.37 208	0.48 149	0.54 302	0.09 39	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.09 28
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
PSMNet-RUCA	0.58 303	0.82 357	1.89 237	0.59 436	0.56 434	0.64 301	0.36 316	0.84 295	0.69 316	0.51 213	0.68 346	0.53 235	0.43 273	0.56 189	0.43 255	0.34 443	0.18 356	0.44 455	0.29 401	0.48 438	0.30 376

PAM_32	0.70 368	0.35 141	2.73 420	0.54 418	0.61 448	1.07 445	0.43 352	0.84 295	0.49 118	0.90 429	0.91 410	1.23 454	0.77 409	0.65 222	1.10 402	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.49 459	0.15 110	0.38 420

PSMNet-RSSM	0.53 269	0.82 357	1.78 172	0.31 171	0.25 235	0.58 206	0.28 223	0.84 295	0.60 216	0.50 200	0.61 292	0.67 314	0.43 273	1.68 364	0.42 246	0.15 317	0.10 180	0.14 296	0.16 298	0.15 110	0.13 133

CVANet_RVC	0.65 345	0.80 348	2.13 307	0.36 284	0.26 249	0.62 273	0.42 345	0.84 295	0.72 343	0.69 380	0.68 346	0.68 321	0.52 327	2.64 467	0.42 246	0.19 376	0.12 251	0.22 401	0.17 315	0.37 398	0.15 181

DISCO	0.57 298	0.34 134	1.87 229	0.45 379	0.34 335	0.84 408	0.35 309	0.84 295	0.78 392	0.59 313	0.63 309	1.06 439	0.53 329	1.10 289	0.82 372	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.22 258	0.18 242

NCCL2	0.65 345	0.94 391	1.96 272	0.43 358	0.30 289	0.71 353	0.68 433	0.84 295	0.65 282	0.70 384	0.60 285	0.86 394	0.54 332	1.56 345	0.57 313	0.20 384	0.16 328	0.67 467	0.25 383	0.22 258	0.24 329

PAM	0.70 368	0.35 141	2.72 415	0.56 427	0.62 450	1.08 447	0.53 393	0.85 301	0.44 73	0.93 433	0.92 412	1.24 455	0.68 387	0.64 212	1.01 394	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.48 457	0.14 93	0.38 420

CFNet_ucs	0.48 206	0.50 230	2.32 343	0.26 59	0.22 188	0.57 189	0.22 83	0.85 301	0.65 282	0.53 231	0.64 324	0.68 321	0.44 281	0.54 182	0.31 168	0.13 261	0.12 251	0.16 341	0.11 161	0.19 213	0.17 222

testlalala_base	0.46 185	0.30 103	1.82 205	0.34 250	0.27 262	0.55 156	0.21 64	0.85 301	0.32 6	0.32 90	0.39 116	0.31 94	0.23 73	0.30 28	0.28 124	0.95 480	0.30 430	0.09 44	0.21 361	1.03 475	0.18 242

DDUNet	0.77 401	1.12 433	1.88 230	0.76 455	0.69 456	0.84 408	0.43 352	0.85 301	0.65 282	0.67 371	0.75 381	0.91 406	0.52 327	1.03 283	0.57 313	0.54 459	0.37 444	0.95 479	0.52 464	0.71 463	0.57 455

delet	0.52 263	0.54 243	1.62 118	0.31 171	0.35 347	0.74 367	0.46 371	0.85 301	0.74 361	0.55 261	0.60 285	0.67 314	0.50 320	1.12 295	0.57 313	0.11 180	0.11 226	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.12 99

EDNetEfficientorigin	8.18 509	0.98 410	145.96 530	0.51 405	0.89 469	0.72 359	0.48 382	0.85 301	1.56 477	2.12 483	1.49 457	1.29 457	1.31 457	1.83 390	2.13 458	0.13 261	0.12 251	0.17 358	0.18 326	0.39 412	0.45 440

EDNetEfficient	1.27 460	0.70 312	4.05 490	0.64 444	0.98 474	0.94 427	1.40 488	0.85 301	1.75 482	2.34 492	1.33 452	1.05 437	2.21 486	1.58 351	4.15 493	0.15 317	0.19 367	0.14 296	0.27 395	0.38 404	0.32 389

hitnet-ft	0.67 353	0.80 348	1.90 241	0.28 99	0.22 188	0.69 344	0.36 316	0.85 301	0.65 282	0.56 271	0.84 397	1.03 432	0.95 436	2.32 440	0.55 303	0.23 406	0.14 286	0.41 452	0.13 228	0.24 286	0.17 222

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 401	1.04 425	2.06 289	0.94 470	0.35 347	0.89 421	0.40 336	0.85 301	0.63 261	0.55 261	0.63 309	0.75 358	0.38 215	2.38 445	0.48 279	1.10 486	0.31 432	0.36 444	0.21 361	0.53 449	0.55 454

BEATNet_4x	0.47 200	0.73 321	1.91 247	0.33 220	0.15 35	0.56 171	0.25 161	0.85 301	0.58 204	0.54 244	0.51 199	0.57 263	0.42 263	0.57 190	0.61 325	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.20 228	0.16 205

AE-Stereo	0.42 141	0.29 93	1.65 120	0.43 358	0.47 415	0.56 171	0.23 110	0.86 311	0.46 95	0.31 82	0.41 125	0.43 167	0.24 81	0.34 57	0.24 88	0.09 39	0.48 464	0.11 151	0.45 455	0.22 258	0.19 258

Wz-Net-LNSev	0.59 310	0.96 399	2.47 376	0.34 250	0.37 366	0.79 393	0.44 361	0.86 311	0.77 387	0.61 328	0.67 338	0.79 372	0.56 341	0.64 212	0.62 327	0.15 317	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.19 258

CSP-Net	0.50 235	0.39 166	1.25 48	0.29 129	0.23 207	0.77 384	0.35 309	0.86 311	0.57 194	0.59 313	0.59 270	0.65 298	0.40 236	1.77 377	0.44 260	0.16 337	0.11 226	0.10 89	0.10 102	0.20 228	0.14 148

SACVNet	0.60 316	0.74 324	1.90 241	0.37 305	0.28 272	0.64 301	0.37 324	0.86 311	0.61 231	0.65 365	0.62 297	0.69 328	0.44 281	2.08 424	0.42 246	0.18 362	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.38 404	0.24 329

GwcNet	0.69 364	0.71 314	3.12 459	0.36 284	0.45 407	0.81 401	0.44 361	0.86 311	0.84 412	0.60 321	0.74 378	0.82 382	0.49 317	1.65 360	0.66 337	0.16 337	0.15 311	0.15 323	0.15 279	0.31 353	0.24 329

FADNet-RVC-Resample	0.67 353	1.16 446	3.16 462	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.38 330	0.86 311	0.63 261	0.51 213	0.50 195	0.57 263	0.45 285	1.57 347	0.49 284	0.24 414	0.32 438	0.23 408	0.19 345	0.27 325	0.62 460

FADNet-RVC	0.61 324	1.26 456	2.12 305	0.33 220	0.26 249	0.59 222	0.29 246	0.86 311	0.62 249	0.45 154	0.50 195	0.62 284	0.46 298	1.73 371	0.55 303	0.17 351	0.20 378	0.17 358	0.18 326	0.59 453	0.28 361

PA-Net	0.84 419	1.00 416	3.49 478	0.63 443	0.40 384	0.70 351	0.52 389	0.86 311	0.84 412	0.52 221	0.59 270	0.70 338	0.54 332	2.35 441	2.23 461	0.17 351	0.27 423	0.19 384	0.28 398	0.22 258	0.36 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 349	1.01 420	2.33 346	0.38 320	0.31 306	0.72 359	0.55 400	0.86 311	0.69 316	0.54 244	0.60 285	0.75 358	0.47 303	2.00 418	0.82 372	0.17 351	0.13 269	0.19 384	0.19 345	0.24 286	0.27 355

MyStereo8	0.54 274	0.80 348	2.76 423	0.32 199	0.33 327	0.71 353	0.20 46	0.87 320	0.57 194	0.51 213	0.59 270	0.50 224	0.33 179	0.68 229	0.55 303	0.10 122	0.29 426	0.10 89	0.13 228	0.21 241	0.34 400

GwcNet-ADL	0.50 235	0.74 324	2.90 441	0.31 171	0.20 154	0.58 206	0.29 246	0.87 320	0.64 269	0.47 164	0.47 158	0.56 257	0.33 179	0.46 133	0.46 265	0.13 261	0.12 251	0.09 44	0.09 68	0.14 93	0.21 282

ADCRef	0.80 409	0.96 399	2.29 340	0.37 305	0.35 347	0.96 429	0.51 386	0.87 320	0.75 374	0.88 425	0.83 394	0.61 280	1.36 462	1.02 281	3.27 482	0.13 261	0.11 226	0.17 358	0.19 345	0.25 297	0.21 282

ADCPNet	0.99 436	0.99 414	3.93 488	0.37 305	0.68 455	1.36 459	0.62 423	0.87 320	0.76 383	0.78 407	0.81 391	1.08 441	1.18 451	1.14 298	2.49 468	0.21 390	0.69 482	0.21 398	0.95 492	0.29 335	0.37 417

GANet	0.75 394	0.84 363	2.01 280	0.40 338	0.25 235	0.74 367	0.66 427	0.87 320	0.73 357	0.71 388	1.07 437	0.84 387	0.59 353	2.71 475	1.15 409	0.17 351	0.16 328	0.44 455	0.16 298	0.31 353	0.20 273

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 298	0.87 371	2.11 302	0.32 199	0.30 289	0.84 408	0.40 336	0.88 325	0.72 343	0.65 365	0.73 375	0.66 305	0.57 346	0.93 271	0.71 350	0.13 261	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.14 148

raft_robust	0.55 286	0.84 363	1.73 143	0.28 99	0.54 429	0.53 137	0.25 161	0.88 325	0.75 374	0.48 182	0.46 153	0.76 362	0.75 405	1.46 329	0.27 115	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.30 410	0.26 316	0.16 205

GES	0.44 157	0.28 85	1.88 230	0.30 145	0.18 112	0.61 253	0.30 254	0.88 325	0.46 95	0.47 164	0.52 211	0.39 136	0.42 263	0.58 193	0.67 340	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.15 110	0.17 222

FADNet	0.64 337	1.22 450	2.06 289	0.32 199	0.30 289	0.66 320	0.29 246	0.88 325	0.72 343	0.44 144	0.48 170	0.66 305	0.57 346	1.84 395	0.45 264	0.46 454	0.20 378	0.17 358	0.19 345	0.59 453	0.24 329

SuperB	1.15 450	1.14 437	5.43 501	0.36 284	0.26 249	0.81 401	0.89 456	0.88 325	1.17 458	0.67 371	0.68 346	0.63 287	1.39 465	1.74 373	3.37 485	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	2.80 505	0.25 338

CFNet	0.58 303	0.96 399	1.78 172	0.33 220	0.25 235	0.63 290	0.22 83	0.88 325	0.75 374	0.46 162	0.59 270	0.58 270	0.40 236	2.29 438	0.48 279	0.12 231	0.09 143	0.15 323	0.14 256	0.30 345	0.15 181

ADLNet2	0.68 360	0.84 363	3.19 466	0.33 220	0.36 355	0.64 301	0.37 324	0.89 331	0.79 397	0.54 244	0.65 333	0.93 411	0.48 311	2.07 423	0.56 310	0.13 261	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.33 368	0.18 242

XX-Stereo	0.55 286	0.54 243	3.50 479	0.48 397	0.39 375	0.54 144	0.17 16	0.89 331	0.40 47	0.44 144	0.65 333	0.85 390	0.19 34	0.77 256	0.21 47	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.32 422	0.17 166	0.14 148

RP	0.67 353	0.82 357	1.94 260	0.43 358	0.44 399	0.65 314	0.45 368	0.89 331	0.82 406	0.66 367	0.92 412	0.99 425	0.76 406	1.55 344	0.66 337	0.25 419	0.18 356	0.23 408	0.20 355	0.31 353	0.22 293

ADCP+	0.94 431	1.12 433	3.14 460	0.34 250	0.39 375	1.06 440	0.79 448	0.89 331	0.80 400	0.66 367	0.67 338	0.85 390	1.55 472	0.93 271	4.55 497	0.13 261	0.11 226	0.16 341	0.15 279	0.26 316	0.25 338

DANet	0.80 409	0.65 295	2.21 323	1.19 483	0.48 417	0.74 367	1.25 480	0.89 331	1.53 475	0.89 427	0.71 368	0.96 418	0.56 341	1.83 390	0.96 382	0.18 362	0.16 328	0.19 384	0.16 298	0.26 316	0.29 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 324	0.72 318	1.66 124	0.37 305	0.27 262	0.67 326	0.47 379	0.89 331	0.71 335	0.78 407	0.70 364	0.81 378	0.53 329	1.70 367	0.76 361	0.21 390	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.20 228	0.21 282

SMFormer	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.15 110	0.16 205

tta	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.11 66

qqq1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

fff1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

CRFU-Net	0.56 292	0.38 157	1.86 224	0.46 384	0.26 249	0.82 404	0.36 316	0.90 337	0.49 118	0.62 339	0.59 270	0.78 367	1.35 461	1.00 279	0.48 279	0.15 317	0.14 286	0.17 358	0.10 102	0.19 213	0.14 148

psmg	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.27 74	0.21 165	0.75 373	0.36 316	0.90 337	0.61 231	0.59 313	0.59 270	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.13 73	0.11 66

UDG	0.77 401	1.23 451	2.15 313	0.67 449	0.59 441	0.78 389	0.38 330	0.90 337	0.70 325	0.61 328	0.69 354	1.01 428	0.67 384	1.02 281	0.73 357	0.45 452	0.34 439	0.87 473	0.51 462	0.67 460	0.46 442

ADLNet	0.60 316	0.71 314	1.95 263	0.35 266	0.34 335	0.67 326	0.34 302	0.90 337	0.74 361	0.68 378	0.62 297	0.80 375	0.45 285	1.78 378	0.64 333	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.29 335	0.21 282

ARAFT	0.60 316	1.23 451	3.10 456	0.28 99	0.16 55	0.64 301	0.36 316	0.90 337	0.67 305	0.61 328	0.49 187	0.55 245	0.31 170	1.24 310	0.32 179	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.37 398	0.21 282

psm_up	0.57 298	0.61 267	1.83 211	0.35 266	0.30 289	0.64 301	0.37 324	0.90 337	0.68 307	0.59 313	0.55 242	0.68 321	0.54 332	1.91 407	0.46 265	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.23 271	0.13 133

UGAM-zero	0.63 333	0.39 166	2.49 379	0.30 145	0.49 418	0.67 326	0.19 29	0.91 347	0.45 88	0.77 405	0.45 146	1.16 452	0.82 414	2.05 421	0.29 138	0.09 39	0.15 311	0.09 44	0.44 454	0.11 34	0.22 293

GASNet	0.73 389	1.47 471	3.04 451	0.47 389	0.33 327	0.57 189	0.34 302	0.91 347	0.75 374	0.58 300	0.58 267	0.74 353	0.55 337	2.03 419	0.65 336	0.21 390	0.15 311	0.19 384	0.17 315	0.51 445	0.28 361

SA	0.50 235	0.75 326	1.95 263	0.31 171	0.61 448	0.57 189	0.31 267	0.91 347	0.73 357	0.42 133	0.62 297	0.38 130	0.47 303	0.68 229	0.29 138	0.09 39	0.09 143	0.13 261	0.32 422	0.30 345	0.10 48

APVNet	0.70 368	0.67 303	2.71 413	0.38 320	0.36 355	0.85 412	0.43 352	0.91 347	0.68 307	0.55 261	0.69 354	0.75 358	0.55 337	2.31 439	0.78 365	0.17 351	0.17 346	0.24 414	0.19 345	0.33 368	0.23 317

AnyNet_C32	1.00 439	1.33 465	2.53 386	0.49 399	0.54 429	1.15 453	1.14 475	0.91 347	0.89 425	1.11 447	0.95 419	0.87 396	0.93 430	1.50 338	4.07 492	0.21 390	0.20 378	0.25 419	0.24 375	0.38 404	0.33 396

NVstereo2D	0.58 303	0.40 171	2.03 287	0.35 266	0.35 347	0.69 344	0.39 334	0.91 347	0.80 400	0.47 164	0.53 221	0.67 314	0.46 298	1.99 417	0.48 279	0.19 376	0.11 226	0.17 358	0.13 228	0.25 297	0.25 338

LSM	3.31 500	1.11 432	5.29 500	9.40 514	30.65 525	0.84 408	1.12 474	0.91 347	1.22 461	1.36 467	2.19 475	0.93 411	0.83 415	1.66 361	0.90 378	0.21 390	0.31 432	0.24 414	0.28 398	0.39 412	6.33 511

iResNetv2_ROB	0.59 310	1.43 469	2.96 444	0.40 338	0.22 188	0.58 206	0.28 223	0.91 347	0.73 357	0.57 282	0.63 309	0.60 278	0.41 247	0.74 248	0.35 204	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.07 20	0.43 426	0.17 222

MSMD_ROB	1.34 464	0.96 399	2.38 356	0.39 329	0.32 314	1.96 483	0.62 423	0.91 347	1.43 471	2.94 500	2.60 485	4.77 501	1.95 482	2.43 453	1.33 421	0.29 433	0.26 417	0.32 439	0.32 422	0.30 345	0.30 376

test_sample5	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.53 231	0.59 270	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

test_sample3	0.50 235	0.41 177	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.57 189	0.25 161	0.92 356	0.64 269	0.52 221	0.49 187	0.47 208	0.35 189	1.79 382	0.37 212	0.13 261	0.10 180	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.16 205

DualNet	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.54 244	0.62 297	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

Wz-Net-MNSev	0.65 345	0.97 407	2.19 321	0.36 284	0.33 327	0.90 422	0.60 415	0.92 356	0.81 405	0.75 398	0.72 373	0.73 347	0.65 377	1.39 319	0.71 350	0.16 337	0.13 269	0.14 296	0.14 256	0.24 286	0.18 242

FINET	0.65 345	0.95 397	3.06 453	0.35 266	0.40 384	0.58 206	0.48 382	0.92 356	1.10 453	0.57 282	0.68 346	0.47 208	0.44 281	1.15 300	0.60 322	0.23 406	0.21 387	0.17 358	0.15 279	0.26 316	0.25 338

DIP-Stereo	0.37 86	0.34 134	1.50 99	0.27 74	0.18 112	0.63 290	0.17 16	0.92 356	0.53 162	0.49 193	0.48 170	0.30 92	0.30 162	0.39 87	0.30 156	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.12 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 436	0.79 346	2.43 367	0.39 329	0.32 314	1.50 465	1.90 495	0.92 356	0.97 436	1.26 464	1.27 446	1.00 427	1.42 467	1.14 298	3.31 483	0.17 351	0.14 286	0.22 401	0.21 361	0.30 345	0.22 293

AdaStereo	0.44 157	0.38 157	1.79 192	0.34 250	0.20 154	0.57 189	0.28 223	0.92 356	0.69 316	0.52 221	0.55 242	0.61 280	0.33 179	0.48 149	0.39 230	0.17 351	0.08 77	0.17 358	0.11 161	0.18 192	0.12 99
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.
DualNet (step1)	0.59 310	0.62 273	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.61 463	0.14 286	0.87 473	0.56 468	0.25 297	0.23 317

test_sample9	0.94 431	0.62 273	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.91 407	2.55 469	0.61 463	4.16 508	0.87 473	0.56 468	0.25 297	0.23 317

test_sample7	0.47 200	0.33 123	1.49 96	0.34 250	0.20 154	0.51 113	0.30 254	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.17 351	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.18 242

test_sample4	0.50 235	0.42 184	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.56 171	0.26 182	0.93 364	0.65 282	0.54 244	0.54 233	0.45 187	0.36 195	1.79 382	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

LL-Strereo	0.72 380	1.29 458	2.49 379	0.36 284	0.45 407	0.55 156	0.32 290	0.93 364	0.71 335	0.67 371	0.58 267	0.85 390	0.79 410	2.67 471	0.46 265	0.10 122	0.18 356	0.14 296	0.12 198	0.40 417	0.42 436

edge stereo	0.81 415	0.73 321	3.30 472	0.37 305	1.21 487	0.62 273	0.39 334	0.93 364	0.79 397	0.80 409	0.88 406	1.14 449	0.71 393	2.18 432	0.71 350	0.21 390	0.20 378	0.26 422	0.18 326	0.38 404	0.26 348

NOSS_ROB	0.64 337	0.65 295	1.62 118	0.46 384	0.25 235	0.67 326	0.30 254	0.93 364	0.77 387	0.59 313	0.57 261	0.77 364	0.38 215	2.78 477	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.28 427	0.26 390	0.27 325	0.39 426

WCMA_ROB	1.12 446	0.83 361	2.66 407	0.58 432	0.34 335	1.17 455	0.71 439	0.93 364	0.94 432	1.74 479	2.63 487	3.09 488	1.71 478	1.70 367	1.84 446	0.26 423	0.21 387	0.20 392	0.21 361	0.28 331	0.43 437

ITSA-stereo	0.48 206	0.33 123	1.20 41	0.33 220	0.18 112	0.60 232	0.29 246	0.94 372	0.80 400	0.50 200	0.49 187	0.53 235	0.59 353	1.25 311	0.64 333	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.23 317

test_sample6	0.52 263	0.44 200	1.81 199	0.33 220	0.18 112	0.55 156	0.27 207	0.94 372	0.66 296	0.54 244	0.62 297	0.47 208	0.36 195	1.97 413	0.38 219	0.14 300	0.10 180	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.16 205

ssnet_v2	0.55 286	0.60 263	1.86 224	0.32 199	0.22 188	0.72 359	0.44 361	0.94 372	0.74 361	0.63 348	0.54 233	0.81 378	0.47 303	0.77 256	0.70 347	0.16 337	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.30 345	0.30 376

Sa-1000	0.51 252	0.72 318	1.90 241	0.31 171	0.60 446	0.60 232	0.31 267	0.94 372	0.71 335	0.52 221	0.83 394	0.42 163	0.33 179	0.68 229	0.28 124	0.10 122	0.09 143	0.13 261	0.29 401	0.29 335	0.10 48

S-Stereo	0.80 409	0.69 309	3.89 485	0.39 329	0.37 366	0.69 344	0.70 438	0.94 372	0.98 439	0.62 339	0.91 410	0.83 384	0.60 356	2.37 442	0.66 337	0.18 362	0.21 387	0.17 358	0.18 326	0.30 345	0.35 402

RGC	0.71 377	0.97 407	2.18 320	0.44 365	0.44 399	0.73 364	0.40 336	0.94 372	0.71 335	0.71 388	1.04 435	1.01 428	0.71 393	1.74 373	0.70 347	0.23 406	0.18 356	0.28 427	0.26 390	0.29 335	0.27 355

stereogan	0.69 364	0.51 232	2.44 369	0.39 329	0.39 375	1.01 436	0.41 342	0.94 372	0.92 431	0.73 395	0.85 401	1.15 450	0.69 389	1.57 347	0.53 298	0.19 376	0.18 356	0.20 392	0.16 298	0.36 390	0.24 329

ADCMid	0.96 435	1.32 463	2.74 421	0.38 320	0.35 347	0.99 432	0.58 411	0.94 372	0.86 415	1.23 460	1.01 428	1.01 428	1.00 438	1.05 285	3.97 490	0.21 390	0.19 367	0.42 453	0.32 422	0.40 417	0.29 367

RYNet	0.70 368	0.56 255	2.25 333	0.35 266	0.41 391	0.86 414	0.43 352	0.94 372	0.82 406	0.62 339	0.53 221	0.91 406	0.60 356	2.70 473	1.00 390	0.14 300	0.11 226	0.16 341	0.14 256	0.25 297	0.27 355

HSM	0.62 329	0.76 327	1.72 140	0.30 145	0.29 278	0.64 301	0.28 223	0.94 372	0.62 249	0.58 300	0.57 261	1.40 463	0.64 375	2.59 465	0.42 246	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.14 93	0.11 66

StereoDRNet	0.64 337	0.88 375	2.35 351	0.41 345	0.45 407	0.73 364	0.47 379	0.94 372	0.74 361	0.75 398	0.54 233	0.74 353	0.47 303	1.70 367	0.72 354	0.15 317	0.14 286	0.15 323	0.14 256	0.20 228	0.19 258

LALA_ROB	0.60 316	0.76 327	1.69 129	0.36 284	0.29 278	0.79 393	0.55 400	0.94 372	0.77 387	0.81 414	0.67 338	0.94 415	0.49 317	0.99 277	0.73 357	0.21 390	0.15 311	0.20 392	0.18 326	0.23 271	0.21 282

SGM-Forest	1.04 443	0.42 184	3.59 481	0.41 345	0.32 314	1.05 439	1.32 483	0.94 372	0.83 410	1.16 451	2.23 478	1.03 432	1.39 465	2.49 458	2.35 465	0.21 390	0.21 387	0.20 392	0.19 345	0.23 271	0.32 389
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 446	0.62 273	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.95 385	0.61 231	1.18 458	0.56 253	2.53 482	1.31 457	1.91 407	2.55 469	0.61 463	4.16 508	0.87 473	0.56 468	0.25 297	0.23 317

anonymity	0.80 409	0.66 302	1.29 53	0.59 436	0.75 460	0.67 326	0.52 389	0.95 385	0.71 335	0.94 434	0.70 364	0.67 314	0.87 423	0.71 242	1.35 422	0.64 466	0.62 472	0.58 461	1.44 501	0.60 456	0.65 463

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 441	1.67 480	2.32 343	0.47 389	0.39 375	1.47 462	0.95 459	0.95 385	0.91 428	0.84 421	0.94 417	1.05 437	0.60 356	2.95 482	0.72 354	0.41 448	0.72 486	0.32 439	0.55 465	0.74 464	1.22 493

FADNet_RVC	0.81 415	1.14 437	2.42 363	0.30 145	0.24 220	0.71 353	0.24 142	0.95 385	0.61 231	0.44 144	0.56 253	0.59 272	0.42 263	1.52 341	0.68 343	0.94 479	0.96 494	0.28 427	1.00 494	0.90 473	1.36 496

iResNet_ROB	0.50 235	1.15 441	1.73 143	0.31 171	0.21 165	0.58 206	0.22 83	0.95 385	0.82 406	0.58 300	0.62 297	0.57 263	0.39 229	0.84 265	0.40 238	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.06 9	0.21 241	0.13 133

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 368	0.65 295	3.45 477	0.50 401	0.60 446	0.75 373	0.23 110	0.96 390	0.60 216	0.76 401	1.30 449	0.81 378	0.60 356	0.57 190	0.82 372	0.10 122	0.16 328	0.11 151	0.43 453	0.31 353	0.22 293

AASNet	0.56 292	1.03 424	2.34 348	0.37 305	0.33 327	0.65 314	0.29 246	0.96 390	0.73 357	0.54 244	0.60 285	0.55 245	0.38 215	0.59 199	0.58 318	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.43 426	0.24 329

STrans-v2	0.67 353	0.56 255	2.64 404	0.27 74	0.23 207	0.57 189	0.33 298	0.96 390	0.69 316	0.92 431	0.85 401	0.89 402	0.93 430	1.83 390	1.21 414	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.12 99

SFCPSM	0.46 185	0.24 40	2.35 351	0.27 74	0.27 262	0.70 351	0.32 290	0.96 390	0.63 261	0.49 193	0.52 211	0.43 167	0.36 195	0.52 172	0.43 255	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.16 145	0.12 99

RTSC	0.72 380	1.00 416	2.22 327	0.40 338	0.29 278	0.82 404	0.31 267	0.96 390	1.10 453	0.92 431	0.81 391	0.78 367	0.58 350	1.23 307	1.55 434	0.18 362	0.17 346	0.14 296	0.17 315	0.43 426	0.30 376

CBMV_ROB	0.76 397	0.42 184	2.68 409	0.33 220	0.22 188	0.74 367	0.47 379	0.96 390	0.76 383	1.04 443	0.96 420	0.88 400	0.93 430	2.06 422	1.19 411	0.22 403	0.24 402	0.27 423	0.25 383	0.25 297	0.28 361

DispFullNet	1.67 480	2.10 500	5.22 498	1.53 491	8.90 508	0.86 414	0.31 267	0.96 390	0.96 435	1.37 470	1.01 428	1.13 448	1.98 483	1.51 339	0.91 379	0.54 459	0.31 432	1.18 485	0.63 478	1.13 478	0.80 472

pmcnn	1.32 462	1.05 426	2.77 425	0.74 454	1.43 490	0.72 359	0.56 405	0.96 390	0.91 428	0.99 438	2.92 493	6.01 506	0.70 391	2.38 445	3.32 484	0.13 261	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.34 375	0.22 293

pcwnet_v2	0.64 337	0.49 224	4.41 494	0.32 199	0.27 262	0.60 232	0.25 161	0.97 398	0.88 421	0.59 313	0.70 364	0.63 287	0.55 337	0.66 225	0.37 212	0.17 351	0.15 311	0.15 323	0.14 256	0.21 241	0.23 317

DGSMNet	2.89 496	0.63 284	3.18 465	3.43 509	4.17 507	2.57 497	6.98 510	0.97 398	0.83 410	0.56 271	1.86 467	0.79 372	0.62 370	1.64 359	1.39 425	4.61 507	5.01 510	5.17 511	4.71 510	4.44 511	4.19 509

FAT-Stereo	0.70 368	0.54 243	2.88 434	0.36 284	0.29 278	0.62 273	0.54 397	0.97 398	0.87 418	0.76 401	0.92 412	0.94 415	0.80 411	1.84 395	0.57 313	0.18 362	0.19 367	0.17 358	0.16 298	0.22 258	0.25 338

GANetREF_RVC	0.75 394	1.15 441	2.46 372	0.47 389	0.26 249	0.83 406	0.61 419	0.97 398	0.89 425	0.62 339	0.61 292	0.72 343	0.59 353	2.42 451	0.55 303	0.32 439	0.25 415	0.36 444	0.24 375	0.39 412	0.31 384
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 324	0.61 267	3.35 476	0.33 220	0.58 439	0.66 320	0.20 46	0.98 402	0.55 180	0.73 395	0.52 211	0.99 425	0.65 377	0.58 193	0.29 138	0.10 122	0.16 328	0.10 89	0.41 450	0.29 335	0.20 273

Ntro	1.00 439	1.68 482	2.80 429	0.95 471	0.85 466	1.06 440	0.53 393	0.98 402	0.90 427	0.62 339	0.76 383	0.93 411	0.66 382	1.66 361	0.98 384	0.99 483	0.45 456	0.75 471	0.40 447	1.19 480	0.75 468

Wz-Net-SNSev	0.76 397	1.32 463	3.11 458	0.40 338	0.31 306	0.71 353	0.60 415	0.98 402	0.87 418	0.67 371	0.83 394	0.96 418	0.60 356	1.67 363	0.97 383	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.17 315	0.36 390	0.24 329

NINENet	0.50 235	0.33 123	1.69 129	0.55 425	0.25 235	0.91 424	0.23 110	0.98 402	0.71 335	0.53 231	0.55 242	0.66 305	0.30 162	1.22 305	0.32 179	0.15 317	0.13 269	0.16 341	0.11 161	0.16 145	0.13 133

Consistency-Raft	0.88 424	0.93 389	3.23 470	0.99 474	0.64 451	0.77 384	0.55 400	0.98 402	0.97 436	0.61 328	1.03 432	0.65 298	1.05 443	0.79 261	1.38 424	0.44 450	0.46 458	0.51 459	0.58 473	0.65 458	0.47 443

ccnet	0.71 377	0.41 177	1.59 111	0.40 338	0.45 407	1.06 440	0.55 400	0.98 402	0.71 335	0.88 425	0.97 422	0.82 382	0.88 426	1.68 364	0.94 380	0.32 439	0.26 417	0.32 439	0.27 395	0.34 375	0.30 376

PS-NSSS	0.63 333	1.00 416	1.81 199	0.30 145	0.31 306	0.63 290	0.34 302	0.98 402	0.69 316	0.54 244	0.74 378	0.51 227	0.41 247	2.43 453	0.48 279	0.24 414	0.17 346	0.27 423	0.18 326	0.27 325	0.21 282

MFMNet_re	0.92 429	1.28 457	2.53 386	0.82 463	0.76 463	0.90 422	0.75 444	0.98 402	1.04 445	1.03 441	1.05 436	0.84 387	0.94 433	0.83 263	0.72 354	0.68 468	0.60 470	0.63 465	0.60 475	0.77 468	0.74 466

NaN_ROB	1.14 448	0.94 391	2.96 444	0.53 415	0.56 434	1.13 451	0.99 462	0.98 402	1.00 440	1.09 446	0.87 404	0.77 364	1.06 445	5.90 504	2.72 471	0.16 337	0.23 399	0.16 341	0.24 375	0.22 258	0.36 410

PWC_ROB	0.70 368	0.94 391	1.88 230	0.39 329	0.39 375	0.62 273	0.30 254	0.98 402	0.94 432	0.91 430	1.29 448	0.77 364	0.62 370	1.62 358	1.03 398	0.18 362	0.11 226	0.18 378	0.13 228	0.51 445	0.22 293

PWCDC_ROB	0.72 380	1.06 427	2.09 297	0.47 389	0.36 355	0.78 389	0.26 182	0.98 402	1.34 467	0.61 328	2.07 470	0.64 295	0.61 365	0.83 263	0.71 350	0.31 438	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.60 456	0.21 282

CBMV	0.71 377	0.76 327	2.64 404	0.33 220	0.20 154	0.78 389	0.79 448	0.98 402	0.78 392	0.85 424	0.71 368	0.86 394	1.10 448	1.46 329	0.62 327	0.18 362	0.20 378	0.21 398	0.19 345	0.25 297	0.33 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.52 263	0.43 189	2.25 333	0.29 129	0.26 249	0.61 253	0.32 290	0.99 414	0.68 307	0.48 182	0.55 242	0.52 233	0.40 236	1.60 354	0.35 204	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.12 99

mmx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 487	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

xxx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 487	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

otaku	1.03 442	1.68 482	2.72 415	0.95 471	0.73 459	1.03 438	0.59 413	0.99 414	0.86 415	0.69 380	1.61 460	0.98 422	0.64 375	1.46 329	1.14 407	0.95 480	0.46 458	0.72 470	0.40 447	1.24 484	0.78 471

RAFT + AFF	0.64 337	1.20 448	1.95 263	0.34 250	0.33 327	0.67 326	0.52 389	0.99 414	0.74 361	0.53 231	0.58 267	0.57 263	0.80 411	1.76 375	0.51 292	0.12 231	0.27 423	0.15 323	0.14 256	0.43 426	0.29 367

Syn2CoEx	0.70 368	1.07 429	2.74 421	0.43 358	0.30 289	0.64 301	0.42 345	0.99 414	0.78 392	0.62 339	0.78 387	0.74 353	0.72 396	1.92 411	0.61 325	0.20 384	0.17 346	0.19 384	0.15 279	0.29 335	0.22 293

NCC-stereo	0.79 407	0.94 391	2.42 363	0.59 436	0.45 407	1.90 480	0.46 371	0.99 414	0.72 343	0.64 358	0.84 397	0.91 406	0.73 399	1.80 386	1.00 390	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 416	0.24 286	0.22 293

Abc-Net	0.79 407	0.94 391	2.42 363	0.59 436	0.45 407	1.90 480	0.46 371	0.99 414	0.72 343	0.64 358	0.84 397	0.91 406	0.73 399	1.80 386	1.00 390	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 416	0.24 286	0.22 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ttt	0.66 349	0.22 25	1.68 127	0.34 250	0.24 220	0.60 232	0.26 182	1.00 422	0.77 387	0.55 261	0.67 338	0.54 241	0.36 195	2.14 430	3.03 476	0.16 337	0.13 269	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.17 222

BUS	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.91 424	0.23 110	1.00 422	0.61 231	0.63 348	0.53 221	0.66 305	0.30 162	0.43 106	0.32 179	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

BSDual-CNN	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.61 231	0.63 348	0.53 221	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

hknet	0.47 200	0.29 93	1.70 133	0.30 145	0.24 220	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.64 269	0.63 348	0.53 221	0.80 375	0.38 215	0.77 256	0.37 212	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

WZ-Net	0.92 429	1.31 460	3.76 482	0.41 345	0.36 355	0.86 414	0.71 439	1.00 422	1.06 449	0.82 418	0.92 412	1.06 439	1.05 443	2.16 431	1.61 436	0.19 376	0.13 269	0.15 323	0.16 298	0.32 360	0.28 361

GEStereo_RVC	0.54 274	0.87 371	1.95 263	0.47 389	0.25 235	0.62 273	0.37 324	1.00 422	0.74 361	0.53 231	0.54 233	0.59 272	0.44 281	1.10 289	0.46 265	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.26 316	0.19 258

XQC	0.73 389	0.98 410	2.39 358	0.46 384	0.35 347	0.81 401	0.46 371	1.00 422	1.00 440	0.80 409	0.69 354	0.88 400	0.74 404	1.32 314	1.20 412	0.24 414	0.16 328	0.23 408	0.20 355	0.41 420	0.33 396

NVStereoNet_ROB	1.16 452	0.95 397	2.54 392	0.58 432	0.55 432	0.78 389	0.63 425	1.00 422	1.08 451	1.03 441	4.07 501	1.48 466	1.22 452	2.88 481	1.27 418	0.50 456	0.46 458	0.54 460	0.62 476	0.50 443	0.63 462
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 380	0.21 14	1.36 66	0.27 74	0.17 81	0.59 222	0.28 223	1.01 430	0.70 325	0.55 261	0.67 338	0.44 178	0.39 229	1.88 404	5.17 500	0.12 231	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.15 181

Nwc_Net	0.68 360	0.83 361	2.53 386	0.41 345	0.39 375	0.77 384	0.38 330	1.01 430	0.70 325	0.60 321	0.99 425	0.98 422	0.68 387	1.41 322	0.63 329	0.23 406	0.15 311	0.23 408	0.25 383	0.23 271	0.18 242

SAMSARA	0.91 427	0.97 407	2.22 327	0.80 459	0.58 439	1.32 457	1.31 482	1.01 430	0.94 432	1.36 467	0.87 404	1.38 462	0.90 428	1.72 370	1.02 396	0.24 414	0.30 430	0.22 401	0.25 383	0.36 390	0.35 402

IPLGR	0.54 274	0.56 255	2.68 409	0.36 284	0.18 112	0.62 273	0.54 397	1.02 433	0.64 269	0.73 395	0.46 153	0.47 208	0.45 285	1.12 295	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.19 213	0.12 99

LMCR-Stereo	0.52 263	0.71 314	2.39 358	0.40 338	0.21 165	0.74 367	0.31 267	1.02 433	0.64 269	0.61 328	0.63 309	0.39 136	0.51 322	0.62 207	0.42 246	0.19 376	0.09 143	0.12 203	0.09 68	0.23 271	0.12 99

222	0.78 405	0.23 32	1.23 45	0.28 99	0.18 112	0.62 273	0.24 142	1.02 433	0.70 325	0.58 300	0.66 335	0.46 200	0.42 263	1.80 386	6.53 505	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.17 222

xxxx	0.70 368	0.21 14	1.33 61	0.28 99	0.18 112	0.63 290	0.24 142	1.02 433	0.69 316	0.50 200	0.62 297	0.58 270	0.38 215	1.47 336	5.21 501	0.13 261	0.12 251	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.15 181

AF-Net	0.69 364	0.92 383	2.21 323	0.41 345	0.40 384	0.68 338	0.40 336	1.02 433	0.86 415	0.69 380	1.03 432	1.04 435	0.84 418	1.19 302	0.78 365	0.22 403	0.14 286	0.25 419	0.17 315	0.30 345	0.18 242

SHD	0.72 380	0.77 336	2.36 354	0.45 379	0.40 384	0.71 353	0.32 290	1.02 433	1.25 463	1.07 444	0.84 397	0.90 404	0.73 399	1.09 288	0.98 384	0.21 390	0.18 356	0.20 392	0.21 361	0.32 360	0.31 384

DRN-Test	0.64 337	0.43 189	2.44 369	0.39 329	0.44 399	0.80 400	0.41 342	1.02 433	0.78 392	0.80 409	0.63 309	0.69 328	0.56 341	1.79 382	0.69 345	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.17 222

1111x	0.74 392	0.21 14	1.93 253	0.31 171	0.17 81	0.63 290	0.32 290	1.03 440	0.74 361	0.52 221	0.62 297	0.57 263	0.47 303	2.38 445	4.25 495	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.12 198	0.12 45	0.14 148

HBP-ISP	0.76 397	1.30 459	3.19 466	0.35 266	0.26 249	0.85 412	0.54 397	1.03 440	0.72 343	0.80 409	0.69 354	0.68 321	0.83 415	2.04 420	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.29 434	0.25 383	0.28 331	0.24 329

RTS	1.21 455	1.31 460	6.39 503	0.52 409	0.51 425	1.61 469	0.79 448	1.03 440	1.37 469	1.13 448	1.30 449	1.10 445	0.85 419	2.65 468	2.08 454	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 426	0.32 389

RTSA	1.21 455	1.31 460	6.39 503	0.52 409	0.51 425	1.61 469	0.79 448	1.03 440	1.37 469	1.13 448	1.30 449	1.10 445	0.85 419	2.65 468	2.08 454	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 426	0.32 389

AnyNet_C01	1.14 448	1.49 472	4.23 493	0.54 418	0.53 427	1.51 466	1.37 485	1.04 444	1.07 450	1.17 456	1.33 452	1.15 450	1.08 446	1.61 357	2.74 472	0.25 419	0.22 393	0.28 427	0.24 375	0.48 438	0.40 430

SPS-STEREO	1.07 445	1.13 436	2.88 434	0.65 447	0.69 456	0.99 432	0.68 433	1.05 445	0.87 418	1.36 467	1.23 444	1.46 465	0.94 433	1.87 397	1.72 441	0.66 467	0.61 471	0.58 461	0.57 471	0.65 458	0.77 470
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.93 485	1.85 491	4.10 491	1.07 476	0.86 467	1.15 453	0.53 393	1.06 446	1.12 455	0.64 358	1.09 438	1.99 475	0.70 391	2.20 433	9.86 511	5.62 509	0.41 455	1.03 483	0.55 465	1.86 498	0.85 474

Wz-Net-TNSev	0.91 427	1.73 486	3.08 454	0.36 284	0.31 306	1.00 435	0.71 439	1.06 446	0.97 436	0.71 388	0.72 373	1.09 443	0.87 423	2.42 451	1.59 435	0.20 384	0.20 378	0.16 341	0.20 355	0.44 434	0.35 402

test_xeample3	0.46 185	0.34 134	2.99 449	0.37 305	0.16 55	0.49 96	0.33 298	1.06 446	0.44 73	0.25 54	0.23 16	0.24 41	0.25 96	0.49 159	0.56 310	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.40 447	0.17 166	0.26 348

ADCS	1.05 444	1.36 468	2.98 448	0.42 353	0.36 355	0.96 429	0.81 452	1.06 446	1.12 455	1.25 461	0.97 422	1.08 441	0.90 428	1.25 311	4.86 499	0.21 390	0.21 387	0.22 401	0.23 373	0.36 390	0.38 420

CC-Net-ROB	0.85 420	1.15 441	2.13 307	0.88 465	0.38 372	0.88 420	0.44 361	1.06 446	0.79 397	0.58 300	0.69 354	0.65 298	0.50 320	2.74 476	0.51 292	0.93 478	0.39 452	0.87 473	0.29 401	0.54 450	0.54 451

rrr	0.46 185	0.34 134	3.08 454	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.28 223	1.09 451	0.51 136	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.29 401	0.16 145	0.25 338

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 235	0.33 123	0.93 17	0.26 59	0.22 188	0.46 76	0.20 46	1.10 452	1.34 467	3.16 502	0.32 74	0.22 22	0.20 42	0.30 28	0.22 59	0.10 122	0.09 143	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

FCDSN-DC	1.29 461	0.54 243	2.50 383	0.47 389	0.41 391	1.12 449	0.60 415	1.10 452	1.27 465	2.23 489	2.87 490	3.67 492	3.12 497	2.39 448	1.69 439	0.30 436	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.35 385	0.38 420
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 417	0.77 336	1.77 167	0.44 365	0.30 289	0.87 418	0.46 371	1.10 452	0.91 428	0.81 414	0.75 381	1.01 428	0.61 365	3.66 495	1.23 416	0.26 423	0.23 399	0.36 444	0.25 383	0.27 325	0.62 460

SANet	1.20 454	1.21 449	3.33 475	0.38 320	0.27 262	1.73 477	0.85 453	1.10 452	2.49 493	1.16 451	1.83 466	1.72 471	1.50 471	2.37 442	2.84 474	0.18 362	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.32 360	0.32 389

EAI-Stereo	0.78 405	0.25 45	1.67 126	0.54 418	0.59 441	1.95 482	2.05 497	1.11 456	0.64 269	0.95 436	1.49 457	0.50 224	0.67 384	0.59 199	1.44 429	0.09 39	0.19 367	0.09 44	0.49 459	0.13 73	0.22 293

iRaft-Stereo_20w	0.58 303	0.39 166	1.96 272	0.45 379	0.32 314	0.92 426	0.57 409	1.14 457	0.56 190	0.81 414	0.40 121	0.55 245	0.69 389	0.65 222	1.04 399	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.36 439	0.17 166	0.25 338

DeepPrunerF	0.86 421	0.86 368	2.91 442	0.45 379	0.50 420	0.64 301	0.48 382	1.14 457	2.64 494	0.63 348	0.61 292	0.65 298	0.62 370	2.21 434	1.31 419	0.23 406	0.19 367	0.30 435	0.28 398	0.36 390	0.25 338

PDISCO_ROB	0.75 394	1.06 427	2.11 302	0.64 444	0.59 441	1.13 451	0.43 352	1.14 457	1.05 446	0.64 358	0.71 368	0.96 418	0.61 365	1.21 303	0.76 361	0.37 447	0.18 356	0.27 423	0.24 375	0.56 452	0.32 389

PVD	0.90 426	0.85 367	2.15 313	0.53 415	0.50 420	0.99 432	0.56 405	1.15 460	1.64 478	1.41 472	1.41 456	1.11 447	1.13 450	1.35 317	1.31 419	0.26 423	0.28 425	0.28 427	0.26 390	0.37 398	0.49 447

STTRV1_RVC	0.80 409	0.55 252	2.89 437	0.42 353	0.49 418	0.79 393	0.44 361	1.15 460	0.82 406	0.62 339	0.89 408	0.72 343	0.63 373	2.69 472	0.64 333	0.48 455	0.64 473	0.27 423	0.24 375	0.35 385	0.27 355

RainbowNet	1.15 450	1.78 487	2.72 415	1.12 481	0.91 471	1.06 440	0.76 446	1.16 462	1.13 457	0.75 398	0.97 422	1.09 443	0.80 411	1.60 354	1.21 414	1.17 488	1.26 497	1.01 482	0.57 471	1.13 478	0.88 479

CSAN	1.25 459	1.12 433	3.04 451	0.51 405	0.37 366	1.06 440	1.15 476	1.22 463	1.08 451	1.17 456	1.91 468	1.04 435	1.31 457	5.96 505	2.43 467	0.26 423	0.22 393	0.24 414	0.24 375	0.31 353	0.30 376

MFN_U_SF_RVC	1.55 478	2.39 507	3.16 462	0.65 447	0.41 391	1.12 449	0.46 371	1.23 464	1.33 466	1.61 477	1.20 442	1.43 464	0.98 437	1.76 375	1.97 448	1.90 501	1.80 499	1.98 504	2.15 504	1.63 492	1.77 503

ACVNet_1	1.33 463	1.91 495	4.03 489	1.09 478	0.88 468	1.19 456	0.66 427	1.24 465	1.17 458	0.94 434	0.96 420	3.09 488	1.04 442	2.37 442	1.11 405	1.04 484	0.48 464	1.03 483	0.48 457	1.12 477	0.83 473

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 464	1.70 484	2.50 383	0.56 427	0.40 384	2.15 491	0.99 462	1.24 465	1.26 464	1.02 440	1.10 439	1.29 457	0.88 426	3.10 486	1.08 401	1.66 498	0.83 490	0.68 468	0.88 489	1.57 491	1.80 504

HSM-Net_RVC	0.67 353	0.34 134	2.23 331	0.26 59	0.19 140	0.67 326	0.29 246	1.26 467	0.69 316	0.72 391	0.70 364	0.78 367	0.42 263	3.77 496	0.41 244	0.13 261	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.11 66
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 421	0.60 263	2.34 348	0.58 432	0.36 355	1.07 445	0.75 444	1.30 468	1.05 446	0.70 384	0.68 346	0.94 415	1.29 454	2.08 424	1.82 445	0.26 423	0.23 399	0.16 341	0.17 315	0.48 438	0.40 430

MDST_ROB	1.17 453	0.42 184	3.87 484	0.54 418	0.44 399	4.11 504	0.58 411	1.31 469	0.84 412	2.12 483	1.12 440	0.98 422	0.71 393	4.24 500	0.99 389	0.16 337	0.14 286	0.19 384	0.17 315	0.18 192	0.35 402

MeshStereo	1.21 455	1.15 441	3.01 450	0.34 250	0.28 272	1.10 448	0.69 435	1.35 470	1.01 442	2.71 496	2.41 481	2.96 485	1.45 468	2.80 479	1.40 427	0.22 403	0.22 393	0.22 401	0.19 345	0.50 443	0.26 348
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
IGEV-RUCA	2.28 488	0.30 103	1.15 33	0.40 338	1.86 501	2.06 489	1.90 495	1.36 471	1.80 485	3.70 504	3.76 499	5.02 502	8.19 508	2.12 428	1.63 437	0.25 419	0.76 487	2.72 506	1.91 503	2.39 503	2.36 506

IPLG	0.69 364	0.84 363	2.43 367	0.35 266	0.21 165	1.65 473	0.61 419	1.36 471	0.58 204	1.39 471	0.51 199	0.37 123	0.87 423	1.41 322	0.36 206	0.09 39	0.07 18	0.14 296	0.12 198	0.32 360	0.11 66

SGM+DAISY	1.83 483	1.43 469	3.81 483	0.87 464	1.01 477	2.38 495	2.53 502	1.36 471	1.75 482	2.92 499	3.22 496	2.65 483	2.93 492	2.22 437	3.10 479	0.72 470	0.69 482	0.63 465	0.62 476	0.77 468	0.98 482

MADNet+	1.36 466	1.93 497	5.95 502	0.81 462	0.59 441	1.57 468	1.09 471	1.39 474	1.22 461	0.84 421	1.01 428	1.25 456	1.12 449	3.19 487	2.36 466	0.45 452	0.47 461	0.38 450	0.34 429	0.59 453	0.57 455

ETE_ROB	0.60 316	0.71 314	1.55 106	0.37 305	0.25 235	0.69 344	0.51 386	1.47 475	0.70 325	0.80 409	0.69 354	0.85 390	0.49 317	1.36 318	0.58 318	0.16 337	0.13 269	0.19 384	0.16 298	0.21 241	0.23 317

ELAS_RVC	1.37 468	0.78 344	3.21 468	0.55 425	0.50 420	1.49 464	2.48 501	1.48 476	1.71 481	2.13 486	2.09 471	2.07 476	2.56 490	1.90 406	2.02 451	0.35 444	0.36 442	0.37 448	0.34 429	0.49 441	0.47 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 472	1.81 488	3.23 470	1.08 477	0.92 472	1.32 457	0.85 453	1.49 477	1.69 479	1.19 459	1.73 464	2.13 477	1.03 441	2.50 459	1.40 427	0.91 477	0.53 466	1.00 481	0.55 465	2.11 500	0.85 474

PWCK	1.49 475	1.90 494	3.22 469	1.09 478	0.54 429	1.71 475	1.73 493	1.49 477	1.53 475	1.44 474	1.80 465	1.82 472	1.30 456	3.34 490	1.76 443	1.07 485	0.56 468	0.97 480	0.58 473	1.38 490	0.65 463

SGM_RVC	1.89 484	0.92 383	2.50 383	0.96 473	0.93 473	1.63 471	1.37 485	1.52 479	12.43 508	1.85 480	1.69 463	2.40 481	1.74 479	2.81 480	1.71 440	0.53 457	0.47 461	0.42 453	0.47 456	0.74 464	0.74 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.78 481	1.63 476	3.92 486	0.73 452	1.21 487	4.38 505	3.35 504	1.59 480	1.20 460	1.26 464	1.52 459	2.37 480	1.88 481	3.23 488	3.00 475	0.53 457	0.47 461	0.48 458	0.49 459	1.29 486	0.97 481

MIPNet	0.83 417	0.81 353	2.40 360	0.61 441	0.18 112	1.48 463	1.39 487	1.60 481	0.74 361	1.94 481	0.85 401	0.73 347	1.68 476	0.87 269	0.31 168	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.32 422	0.25 297	0.12 99

ELAS	1.39 469	0.79 346	2.86 432	0.53 415	0.50 420	2.81 498	2.20 498	1.61 482	1.50 474	2.28 491	2.35 479	1.82 472	2.13 484	1.73 371	2.22 460	0.35 444	0.37 444	0.35 442	0.35 432	0.49 441	0.47 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 475	0.59 261	2.88 434	0.44 365	0.39 375	1.97 485	0.66 427	1.67 483	1.70 480	2.72 497	2.89 491	4.22 495	2.97 494	2.55 463	2.19 459	0.29 433	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.32 360	0.39 426

IMH-64-1	1.39 469	1.64 478	1.86 224	1.36 486	1.11 483	1.39 460	1.19 478	1.76 484	1.45 472	1.16 451	2.21 476	1.53 467	1.38 463	1.98 414	1.52 432	1.29 490	0.67 476	1.27 489	0.69 480	1.29 486	0.98 482

IMH-64	1.39 469	1.64 478	1.86 224	1.36 486	1.11 483	1.39 460	1.19 478	1.76 484	1.45 472	1.16 451	2.21 476	1.53 467	1.38 463	1.98 414	1.52 432	1.29 490	0.67 476	1.27 489	0.69 480	1.29 486	0.98 482

TRStereo	0.53 269	0.76 327	2.38 356	0.42 353	0.29 278	0.69 344	0.23 110	1.81 486	0.55 180	0.36 99	0.32 74	0.47 208	0.40 236	0.46 133	0.25 100	0.12 231	0.11 226	0.11 151	0.41 450	0.13 73	0.32 389

WAO-6	1.58 479	1.54 473	2.32 343	1.14 482	1.00 476	2.30 493	1.03 468	1.82 487	2.85 496	1.25 461	2.61 486	2.20 478	1.56 473	2.47 457	1.99 450	0.95 480	0.67 476	1.19 488	0.83 487	1.08 476	0.88 479

WAO-7	1.48 474	1.63 476	2.49 379	0.93 469	0.75 460	1.72 476	1.10 472	1.84 488	1.96 488	1.43 473	2.54 483	1.97 474	1.61 475	3.06 484	2.08 454	0.69 469	0.66 475	0.94 478	0.74 483	0.80 470	0.69 465

FC-DCNN v2	1.54 477	0.58 259	2.80 429	0.44 365	0.39 375	2.05 488	0.66 427	1.90 489	1.84 486	2.79 498	2.97 494	4.41 499	3.07 495	2.65 468	2.30 464	0.29 433	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.32 360	0.38 420

SDNR	1.22 458	0.80 348	2.71 413	0.33 220	1.48 495	1.98 486	0.23 110	1.93 490	2.44 491	0.89 427	2.52 482	1.36 461	0.51 322	3.65 494	1.93 447	0.30 436	0.31 432	0.22 401	0.16 298	0.33 368	0.36 410

Dean	1.79 482	1.83 489	3.92 486	1.29 485	1.07 482	1.55 467	1.00 465	1.95 491	2.33 490	1.47 475	4.19 502	4.26 498	1.33 460	2.21 434	1.48 431	1.14 487	0.68 480	1.18 485	0.74 483	1.24 484	0.98 482

IMH	2.02 487	2.15 505	2.69 412	1.68 492	1.12 485	1.66 474	0.92 458	2.10 492	1.92 487	1.32 466	2.66 488	2.21 479	1.69 477	5.78 503	1.68 438	5.54 508	0.96 494	1.31 491	0.71 482	1.32 489	0.99 487

ktn	4.35 503	2.10 500	2.89 437	1.80 496	1.49 496	2.13 490	1.41 490	2.26 493	12.72 509	11.41 511	16.43 516	11.15 512	3.75 498	4.36 501	3.18 481	1.82 500	0.98 496	1.73 503	1.21 499	2.97 506	1.27 494

LVE	1.96 486	2.17 506	3.14 460	1.68 492	1.80 500	1.63 471	1.03 468	2.34 494	2.81 495	1.25 461	2.89 491	4.24 497	1.29 454	2.79 478	1.44 429	2.85 505	0.91 493	1.18 485	1.46 502	1.23 483	1.10 490

UNDER WATER-64	2.47 489	1.89 493	4.86 496	1.82 498	1.44 492	3.18 500	1.57 492	2.62 495	5.64 501	2.05 482	2.13 473	4.13 494	3.76 499	2.62 466	3.42 486	1.47 495	0.85 491	1.57 499	1.07 496	1.82 497	1.49 498

MADNet++	2.79 493	2.11 502	2.97 447	2.49 504	2.28 502	2.95 499	2.31 499	2.67 496	2.47 492	3.03 501	3.13 495	2.70 484	2.92 491	4.10 498	4.48 496	2.68 504	2.24 507	3.04 508	2.44 506	2.37 502	2.34 505

LE_ROB	4.43 504	1.35 467	9.38 506	2.79 507	3.93 505	2.43 496	3.46 506	2.68 497	11.19 507	11.66 512	4.73 504	5.26 503	10.46 510	4.50 502	9.49 509	0.82 476	0.69 482	1.34 492	0.98 493	0.75 466	0.76 469

notaker	2.66 491	2.07 499	3.31 474	2.61 506	1.43 490	1.76 478	1.11 473	2.76 498	1.79 484	2.26 490	11.53 512	3.96 493	4.29 501	3.09 485	2.76 473	1.55 497	0.88 492	1.70 502	1.07 496	2.00 499	1.35 495

JetRed	3.29 499	4.93 510	10.17 507	1.45 488	1.72 499	7.44 508	5.05 509	3.06 499	2.12 489	2.41 493	2.39 480	2.99 486	2.37 487	3.51 493	6.44 503	1.32 493	1.90 503	1.37 493	1.23 500	2.21 501	1.76 502

KSHMR	4.10 502	1.97 498	5.27 499	1.71 494	1.47 494	1.96 483	1.28 481	3.19 500	17.33 519	2.12 483	15.91 515	9.18 509	1.57 474	8.42 509	1.98 449	1.52 496	1.26 497	1.67 501	1.19 498	1.67 494	1.40 497

UNDER WATER	2.74 492	1.85 491	4.54 495	1.81 497	1.44 492	2.34 494	1.40 488	3.24 501	6.60 504	2.60 495	2.76 489	5.75 504	5.24 504	3.02 483	4.01 491	1.45 494	0.81 489	1.59 500	1.06 495	1.80 496	1.51 499

WAO-8	2.80 494	2.14 503	2.89 437	1.91 499	1.04 480	3.98 502	0.96 460	3.26 502	6.17 502	2.15 487	3.37 497	3.31 490	2.41 488	11.84 511	2.03 452	2.05 502	1.86 501	1.54 497	0.92 490	1.22 481	0.87 477

Venus	2.80 494	2.14 503	2.89 437	1.91 499	1.04 480	3.98 502	0.96 460	3.26 502	6.17 502	2.15 487	3.37 497	3.31 490	2.41 488	11.84 511	2.03 452	2.05 502	1.86 501	1.54 497	0.92 490	1.22 481	0.87 477

SGM-ForestM	2.98 498	1.70 484	3.52 480	0.67 449	0.47 415	5.18 507	3.36 505	3.30 504	2.86 497	4.44 505	3.79 500	9.80 510	5.50 505	6.29 506	6.52 504	0.27 428	0.36 442	0.24 414	0.27 395	0.38 404	0.58 457

HanzoNet	7.64 508	2.86 508	5.05 497	7.01 512	3.97 506	2.18 492	1.34 484	3.37 505	4.05 498	13.17 513	10.58 506	10.73 511	16.52 517	8.45 510	10.51 512	10.48 516	9.72 518	5.59 512	13.46 517	6.84 513	6.83 512

TorneroNet-64	2.65 490	1.83 489	3.30 472	1.46 489	1.20 486	3.89 501	0.99 462	3.51 506	6.71 505	2.56 494	4.60 503	4.22 495	3.85 500	3.33 489	3.14 480	1.19 489	0.65 474	1.39 494	0.79 486	3.31 507	1.15 491

TorneroNet	5.50 506	1.92 496	3.16 462	1.47 490	1.25 489	14.07 513	1.06 470	4.90 507	20.99 525	10.17 508	16.48 517	11.88 514	6.93 506	3.34 490	4.20 494	1.30 492	0.69 482	1.45 496	0.86 488	2.61 504	1.20 492

MANE	2.90 497	1.14 437	2.96 444	1.03 475	1.01 477	5.01 506	2.45 500	5.36 508	6.88 506	3.58 503	4.76 505	5.99 505	4.99 502	4.23 499	4.61 498	0.56 462	0.67 476	0.44 455	0.78 485	0.51 445	1.03 488

PML	23.15 521	16.83 517	7.78 505	5.49 510	9.93 509	51.13 529	104.50 529	5.76 509	13.62 512	37.30 529	105.93 529	30.86 530	23.50 524	12.07 513	7.87 507	6.30 511	2.12 506	6.32 513	2.43 505	10.44 516	2.90 507

DGTPSM_ROB	8.89 510	5.62 511	12.25 509	5.92 511	11.32 510	8.54 509	24.18 517	6.40 510	13.49 510	5.15 506	11.46 510	6.19 507	10.92 511	7.00 507	13.72 513	4.47 506	7.65 511	3.92 509	7.45 513	4.38 510	7.87 513

DPSMNet_ROB	9.48 511	5.64 512	13.01 513	8.82 513	11.82 511	8.54 509	24.20 518	6.41 511	13.65 513	5.32 507	11.47 511	6.33 508	10.92 511	7.69 508	13.89 514	7.25 515	8.19 513	5.06 510	7.78 514	5.31 512	8.26 514

DLNR_Zeroshot_test	13.43 515	19.94 520	23.55 520	121.61 531	35.03 526	0.46 76	0.15 4	8.02 512	0.35 16	0.28 72	0.37 99	0.26 63	0.17 12	0.76 252	0.29 138	6.42 512	0.26 417	0.09 44	0.38 442	50.13 529	0.18 242

tt	4.93 505	0.27 64	4.20 492	2.29 503	1.58 497	10.20 511	16.97 515	9.42 513	5.02 500	1.67 478	1.28 447	4.68 500	5.03 503	3.37 492	5.92 502	6.16 510	9.47 517	2.82 507	3.18 508	3.60 508	1.53 500

LRCNet_RVC	13.74 516	19.30 518	12.75 512	19.46 520	12.69 512	1.86 479	0.41 342	12.33 514	1.05 446	15.77 515	18.83 521	12.62 517	8.70 509	12.21 514	9.62 510	22.22 522	8.37 516	25.85 522	24.01 523	19.32 521	17.44 521

DPSimNet_ROB	17.97 517	20.20 524	24.98 522	17.62 518	15.92 516	21.53 523	21.00 516	13.70 515	15.61 517	23.89 525	14.69 514	22.87 523	24.58 528	12.70 516	14.56 515	18.48 520	12.91 519	20.21 520	12.05 515	17.76 517	14.17 518

Anonymous_1	22.91 520	11.20 514	12.13 508	12.75 515	26.28 524	19.43 519	27.92 522	14.08 516	13.61 511	14.96 514	10.58 506	11.26 513	11.19 513	12.55 515	14.57 516	38.28 529	7.88 512	34.96 526	63.99 526	89.57 530	10.94 517

BEATNet-Init1	12.10 512	11.19 513	27.29 526	2.99 508	3.51 504	21.84 524	11.10 511	14.34 517	13.83 514	20.34 520	20.33 522	26.35 529	20.03 519	19.06 522	14.80 517	1.74 499	1.81 500	2.05 505	2.49 507	3.69 509	3.12 508

DPSM_ROB	12.34 513	11.21 515	12.51 510	12.91 516	12.80 513	19.84 521	28.28 523	14.38 518	14.28 515	10.58 509	11.26 508	12.03 515	11.85 514	13.15 517	15.34 518	7.11 513	8.31 514	6.50 514	7.35 511	8.84 514	8.31 515

DPSM	12.34 513	11.21 515	12.51 510	12.91 516	12.80 513	19.84 521	28.28 523	14.38 518	14.28 515	10.58 509	11.26 508	12.03 515	11.85 514	13.15 517	15.34 518	7.11 513	8.31 514	6.50 514	7.35 511	8.84 514	8.31 515

HaxPig	19.86 518	22.40 525	22.34 519	17.95 519	17.95 518	11.77 512	11.89 512	16.02 520	15.89 518	21.10 521	21.41 523	18.74 521	18.39 518	20.08 523	19.69 521	23.63 526	23.22 524	24.06 521	23.69 522	23.00 522	23.95 524

MEDIAN_ROB	23.96 522	27.05 529	26.39 525	22.16 521	22.13 520	16.12 514	13.97 513	20.24 521	20.05 521	25.50 527	25.31 527	22.96 524	22.63 523	24.39 525	23.24 525	28.20 527	27.23 528	28.62 524	27.75 524	27.50 524	27.76 525

xxxxx1	28.96 527	20.11 521	14.07 515	49.74 527	39.15 527	18.98 515	26.64 519	21.94 522	20.21 522	16.45 516	17.48 518	18.36 518	21.56 520	16.21 519	20.88 522	23.07 523	26.55 525	66.40 528	78.70 528	30.27 525	32.51 527

tt_ll	28.96 527	20.11 521	14.07 515	49.74 527	39.15 527	18.98 515	26.64 519	21.94 522	20.21 522	16.45 516	17.48 518	18.36 518	21.56 520	16.21 519	20.88 522	23.07 523	26.55 525	66.40 528	78.70 528	30.27 525	32.51 527

ff	28.96 527	20.11 521	14.07 515	49.74 527	39.15 527	18.98 515	26.64 519	21.94 522	20.21 522	16.45 516	17.48 518	18.36 518	21.56 520	16.21 519	20.88 522	23.07 523	26.55 525	66.40 528	78.70 528	30.27 525	32.51 527

AVERAGE_ROB	26.93 526	30.34 530	29.27 527	25.82 523	25.34 521	19.48 520	15.17 514	23.55 525	23.00 526	28.45 528	27.87 528	26.25 528	25.86 529	26.96 529	25.55 526	31.30 528	30.07 529	31.76 525	30.81 525	30.79 528	30.93 526

CasAABBNet	24.81 523	22.53 526	24.83 521	26.08 524	25.74 522	39.86 526	57.06 528	28.87 526	28.83 528	21.16 523	22.54 525	24.22 525	23.89 526	26.38 526	30.87 528	14.25 517	16.71 521	13.09 516	14.81 519	17.78 518	16.71 519

Selective-RAFT-Error	24.87 524	22.59 527	25.14 523	26.13 525	25.82 523	39.93 527	57.03 527	28.97 527	28.95 529	21.21 524	22.65 526	24.25 526	23.98 527	26.43 527	30.83 527	14.27 518	16.71 521	13.10 517	14.82 520	17.82 519	16.76 520

LSM0	26.58 525	22.63 528	25.88 524	30.13 526	52.21 530	39.94 528	56.74 526	28.97 527	28.72 527	21.14 522	22.26 524	24.43 527	23.88 525	26.54 528	30.87 528	14.32 519	16.55 520	13.12 518	14.71 518	17.92 520	20.60 523

ASD4	21.52 519	19.65 519	22.13 518	22.45 522	16.42 517	23.29 525	30.71 525	33.06 529	17.47 520	24.18 526	14.11 513	21.71 522	15.88 516	21.06 524	18.11 520	19.78 521	17.78 523	26.52 523	20.33 521	27.03 523	18.73 522

test_example2	115.39 530	123.23 531	94.57 529	115.52 530	123.55 531	101.63 530	114.33 530	53.41 530	99.48 530	134.90 530	135.05 530	85.83 531	85.11 530	111.32 530	106.15 530	152.55 531	205.26 531	99.78 531	114.96 531	140.96 531	110.20 530

ccccc	291.34 531	297.21 532	347.09 531	374.70 532	380.44 532	203.92 531	213.88 531	216.32 531	172.72 531	203.37 531	218.57 531	215.01 532	258.31 531	312.78 531	341.56 531	412.57 532	356.13 532	256.09 532	227.69 532	428.88 532	389.64 531

FADE		3.00 509		2.11 501	2.94 503							3.05 487				94.83 530	35.90 530	65.83 527	66.18 527	1.66 493

Low-res two-view benchmark