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

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 10	0.87 2	0.23 5	0.11 1	0.40 42	0.16 14	0.33 4	0.40 14	0.20 5	0.19 6	0.18 8	0.17 12	0.38 50	0.17 1	0.11 161	0.06 1	0.08 7	0.07 20	0.10 18	0.09 2

LGtest1	0.26 2	0.43 101	0.82 1	0.23 5	0.21 116	0.31 14	0.11 2	0.36 7	0.43 26	0.24 27	0.18 2	0.16 4	0.14 2	0.30 8	0.28 73	0.10 77	0.16 228	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.42 236

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 181	1.22 12	0.24 8	0.14 12	0.49 88	0.18 26	0.31 2	0.31 1	0.20 5	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 77	0.19 2	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 53

S2M2	0.27 4	0.32 21	1.41 23	0.24 8	0.17 47	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 62	0.17 2	0.25 24	0.22 23	0.17 12	0.27 3	0.29 84	0.16 333	0.12 167	0.11 155	0.12 183	0.15 85	0.12 16

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 62	0.88 3	0.28 59	0.18 62	0.28 7	0.22 80	0.40 11	0.58 122	0.25 33	0.30 52	0.27 70	0.27 124	0.38 50	0.25 37	0.14 286	0.12 167	0.13 269	0.10 98	0.13 53	0.14 32

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

trnet	0.31 8	0.31 10	1.65 41	0.20 2	0.12 4	0.55 152	0.15 7	0.50 52	0.51 68	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.24 26	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 16

GLC_STEREO	0.31 8	0.30 8	1.80 51	0.29 77	0.12 4	0.41 44	0.20 43	0.39 9	0.42 21	0.26 42	0.31 62	0.25 49	0.19 36	0.36 44	0.26 51	0.09 26	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.15 40

CREStereo	0.31 8	0.35 47	1.66 42	0.19 1	0.13 8	0.55 152	0.17 19	0.50 52	0.50 62	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.23 23	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 16
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 11	0.40 84	1.21 11	0.35 202	0.16 28	0.29 9	0.16 14	0.59 103	0.56 108	0.20 5	0.20 9	0.17 6	0.26 110	0.40 61	0.38 163	0.09 26	0.08 43	0.08 7	0.25 362	0.12 38	0.43 244

CASnet	0.32 11	0.40 84	1.80 51	0.28 59	0.11 1	0.47 77	0.19 31	0.45 26	0.47 45	0.39 80	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.31 12	0.21 5	0.11 161	0.06 1	0.15 331	0.12 183	0.16 105	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 13	0.81 266	2.22 147	0.27 43	0.18 62	0.25 5	0.20 43	0.45 26	0.38 9	0.21 9	0.26 30	0.20 13	0.16 8	0.26 2	0.26 51	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.13 53	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 13	0.77 250	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

whm_eth	0.33 13	0.77 250	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

CES	0.33 13	0.32 21	1.46 28	0.25 15	0.50 342	0.40 42	0.20 43	0.48 37	0.48 49	0.22 15	0.29 45	0.26 59	0.19 36	0.35 41	0.22 8	0.09 26	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 105	0.54 301

castereo	0.34 17	0.48 123	1.00 5	0.25 15	0.29 218	0.41 44	0.27 198	0.76 176	0.49 53	0.23 20	0.30 52	0.24 41	0.31 171	0.29 6	0.29 84	0.09 26	0.20 268	0.09 37	0.31 400	0.12 38	0.44 259

rvit_stereo_0081_aga	0.34 17	0.67 199	1.79 49	0.27 43	0.20 104	0.34 24	0.21 65	0.43 21	0.48 49	0.26 42	0.28 40	0.27 70	0.21 53	0.33 26	0.25 37	0.14 286	0.11 149	0.11 155	0.10 98	0.14 74	0.18 69

CAS++	0.34 17	0.39 78	1.90 72	0.25 15	0.18 62	0.32 16	0.20 43	0.78 190	0.44 34	0.31 59	0.31 62	0.21 21	0.16 8	0.34 31	0.20 4	0.15 316	0.13 183	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 17	0.38 72	1.96 86	0.27 43	0.35 275	0.43 52	0.22 80	0.43 21	0.34 3	0.24 27	0.34 81	0.23 31	0.28 138	0.34 31	0.22 8	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 190

LoS	0.34 17	0.35 47	1.88 69	0.25 15	0.13 8	0.53 129	0.20 43	0.50 52	0.53 89	0.26 42	0.28 40	0.37 123	0.24 81	0.40 61	0.25 37	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.06 8	0.15 85	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	0.35 22	0.80 262	1.46 28	0.26 31	0.17 47	0.55 152	0.22 80	0.44 24	0.39 11	0.24 27	0.26 30	0.25 49	0.18 28	0.64 174	0.36 150	0.09 26	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.29 147

999	0.35 22	0.74 241	1.38 21	0.27 43	0.18 62	0.50 98	0.23 114	0.40 11	0.41 16	0.21 9	0.33 75	0.23 31	0.18 28	0.74 208	0.37 155	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.26 296	0.26 128

MGS-Stereo	0.35 22	0.48 123	1.99 91	0.26 31	0.14 12	0.41 44	0.22 80	0.41 14	0.48 49	0.24 27	0.51 186	0.25 49	0.18 28	0.33 26	0.22 8	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.47 445	0.10 6

MaDis-Stereo	0.35 22	0.89 293	2.15 130	0.25 15	0.29 218	0.29 9	0.17 19	0.47 35	0.41 16	0.21 9	0.22 12	0.28 77	0.21 53	0.32 22	0.31 107	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.11 28	0.12 16

CroCo-Stereo	0.35 22	0.71 223	1.67 44	0.32 135	0.17 47	0.19 1	0.21 65	0.79 199	0.54 93	0.22 15	0.25 24	0.55 244	0.22 61	0.28 4	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.07 20	0.12 38	0.10 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 22	0.38 72	1.75 46	0.21 3	0.14 12	0.57 181	0.24 139	0.48 37	0.44 34	0.28 50	0.32 72	0.26 59	0.24 81	0.41 70	0.24 26	0.42 456	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 152	0.15 40

LG-Stereo	0.36 28	0.61 181	1.37 20	0.26 31	0.37 289	0.43 52	0.20 43	0.55 81	0.44 34	0.25 33	0.30 52	0.50 213	0.17 12	0.30 8	0.37 155	0.10 77	0.18 248	0.11 155	0.10 98	0.24 255	0.43 244

fffft	0.36 28	0.70 219	1.51 33	0.25 15	0.15 19	0.42 49	0.24 139	0.46 32	0.42 21	0.22 15	0.19 6	0.20 13	0.16 8	0.47 89	0.69 297	0.07 2	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.30 340	0.45 264
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 28	0.83 269	1.48 31	0.26 31	0.15 19	0.46 66	0.22 80	0.40 11	0.43 26	0.23 20	0.24 16	0.21 21	0.18 28	0.47 89	0.59 260	0.07 2	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.42 236

rvit_0105_6	0.36 28	0.55 159	1.48 31	0.31 114	0.18 62	0.35 29	0.26 181	0.56 85	0.66 187	0.26 42	0.29 45	0.33 107	0.26 110	0.41 70	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.13 205	0.15 85	0.25 120

UniTT-Stereo	0.36 28	0.66 198	2.43 201	0.28 59	0.24 165	0.30 11	0.18 26	0.35 5	0.36 6	0.26 42	0.37 96	0.18 8	0.18 28	0.33 26	0.30 91	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.25 277	0.09 2

ours_stereo	0.37 33	0.67 199	1.63 39	0.30 98	0.50 342	0.35 29	0.22 80	0.41 14	0.38 9	0.21 9	0.32 72	0.23 31	0.17 12	0.47 89	0.22 8	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.77 368

Pointernet	0.37 33	0.31 10	1.91 75	0.25 15	0.37 289	0.47 77	0.15 7	0.67 138	0.52 78	0.23 20	0.30 52	0.28 77	0.20 46	0.32 22	0.23 23	0.10 77	0.24 289	0.07 1	0.13 205	0.10 18	0.51 288

knoymous	0.37 33	0.34 39	1.83 56	0.25 15	0.18 62	0.45 59	0.24 139	0.60 110	0.40 14	0.42 91	0.39 108	0.54 235	0.25 99	0.41 70	0.29 84	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.07 20	0.13 53	0.20 84

sCroCo_RVC	0.37 33	0.39 78	2.38 178	0.35 202	0.27 201	0.31 14	0.22 80	0.49 40	0.48 49	0.23 20	0.34 81	0.25 49	0.24 81	0.35 41	0.25 37	0.15 316	0.17 241	0.12 208	0.11 146	0.15 85	0.15 40

rvit_stereo_ft	0.38 37	1.01 322	1.86 67	0.33 157	0.21 116	0.28 7	0.27 198	0.59 103	0.55 102	0.24 27	0.28 40	0.28 77	0.27 124	0.35 41	0.28 73	0.14 286	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.14 74	0.31 166

CroCo-Stereo Lap2	0.38 37	0.91 301	2.02 97	0.33 157	0.38 298	0.23 3	0.21 65	0.63 126	0.51 68	0.23 20	0.28 40	0.29 84	0.23 76	0.34 31	0.28 73	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.22 232	0.15 40

CREStereo++_RVC	0.38 37	0.37 62	2.47 240	0.25 15	0.16 28	0.54 139	0.15 7	0.42 18	0.57 115	0.37 71	0.52 195	0.24 41	0.19 36	0.31 12	0.27 60	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 393	0.09 9	0.22 98
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
castereo++	0.39 40	0.83 269	1.38 21	0.29 77	0.18 62	0.53 129	0.20 43	0.57 91	0.58 122	0.20 5	0.27 36	0.32 99	0.17 12	0.34 31	0.22 8	0.09 26	0.54 359	0.09 37	0.29 384	0.15 85	0.52 294

mms	0.39 40	0.63 190	1.31 17	0.34 180	0.65 395	0.32 16	0.22 80	0.39 9	0.39 11	0.27 49	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.57 146	0.22 8	0.08 4	0.21 277	0.10 90	0.08 41	0.24 255	1.16 427

fffy	0.39 40	0.67 199	1.57 34	0.45 317	0.52 348	0.37 35	0.22 80	0.45 26	0.35 4	0.21 9	0.30 52	0.26 59	0.20 46	0.45 83	0.24 26	0.08 4	0.29 311	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.77 368

CAS	0.39 40	0.31 10	1.79 49	0.81 428	0.34 267	0.51 104	0.23 114	0.49 40	0.42 21	0.23 20	0.31 62	0.20 13	0.17 12	0.30 8	0.25 37	0.77 481	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 231

TANstereo	0.39 40	0.70 219	2.48 246	0.23 5	0.12 4	0.54 139	0.16 14	0.41 14	0.47 45	0.45 110	0.51 186	0.26 59	0.22 61	0.34 31	0.21 5	0.10 77	0.10 122	0.08 7	0.07 20	0.09 9	0.18 69

rvit_0105_4	0.40 45	0.64 193	1.98 89	0.31 114	0.18 62	0.37 35	0.29 239	0.64 129	0.67 200	0.28 50	0.32 72	0.36 118	0.28 138	0.45 83	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.14 227	0.15 85	0.25 120

XX-TBD	0.40 45	1.04 331	2.49 252	0.35 202	0.13 8	0.51 104	0.17 19	0.44 24	0.52 78	0.38 75	0.51 186	0.23 31	0.19 36	0.31 12	0.25 37	0.10 77	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 69

WCG-NET	0.41 47	0.80 262	1.77 47	0.25 15	0.13 8	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.59 132	0.38 75	0.41 119	0.26 59	0.24 81	0.37 47	0.24 26	0.08 4	0.81 398	0.08 7	0.07 20	0.26 296	0.31 166

MIF-Stereo (partial)	0.41 47	0.71 223	2.67 327	0.27 43	0.24 165	0.32 16	0.17 19	0.56 85	0.46 39	0.26 42	0.37 96	0.25 49	0.26 110	0.46 85	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.21 215	0.15 40

s12784h	0.41 47	0.34 39	2.17 133	0.24 8	0.11 1	0.64 292	0.24 139	0.85 255	0.70 250	0.45 110	0.54 221	0.28 77	0.27 124	0.51 121	0.27 60	0.11 161	0.06 1	0.09 37	0.06 8	0.16 105	0.14 32

Gwc-CoAtRS	0.41 47	0.37 62	2.06 106	0.28 59	0.41 311	0.48 83	0.19 31	0.64 129	0.49 53	0.45 110	0.39 108	0.57 255	0.26 110	0.37 47	0.28 73	0.09 26	0.19 254	0.09 37	0.31 400	0.11 28	0.25 120

Any-RAFT	0.42 51	0.33 32	1.89 71	0.28 59	0.21 116	0.69 337	0.21 65	0.83 234	0.60 138	0.45 110	0.43 125	0.62 276	0.30 166	0.48 102	0.24 26	0.11 161	0.40 334	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 53

R-Stereo Train	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69

RAFT-Stereo	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 54	0.73 231	2.10 119	0.31 114	0.18 62	0.41 44	0.31 266	0.69 146	0.67 200	0.32 62	0.34 81	0.38 129	0.30 166	0.42 77	0.30 91	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.15 85	0.30 157

plain	0.43 54	0.73 231	2.80 371	0.28 59	0.19 93	0.33 22	0.21 65	0.63 126	0.50 62	0.24 27	0.38 102	0.24 41	0.25 99	0.48 102	0.32 117	0.12 204	0.08 43	0.13 269	0.09 63	0.43 430	0.13 20

CASS	0.43 54	0.34 39	2.01 94	0.33 157	0.17 47	0.54 139	0.24 139	0.71 162	0.52 78	0.62 299	0.55 231	0.40 142	0.41 245	0.43 79	0.33 130	0.17 353	0.10 122	0.14 305	0.11 146	0.18 152	0.23 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 54	0.32 21	2.31 166	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.55 211	0.48 157	0.28 77	0.37 202	0.40 61	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 244

Patchmatch Stereo++	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 329	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 329	0.18 62	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.49 115	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo_v2	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.49 340	0.17 47	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.48 102	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 329	0.18 62	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

HUI-Stereo	0.43 54	0.36 51	2.45 227	0.48 329	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.47 89	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iGMRVC	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 329	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.57 146	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iRAFT	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 329	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

RAFT-IKP	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 329	0.16 28	0.60 224	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

DIP-Stereo	0.43 54	0.50 134	2.21 145	0.27 43	0.18 62	0.63 281	0.17 19	0.94 324	0.58 122	0.49 143	0.48 157	0.30 86	0.30 166	0.40 61	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.15 85	0.33 175
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 67	0.97 315	1.78 48	0.24 8	0.17 47	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.52 78	0.38 75	0.35 88	0.46 190	0.25 99	0.41 70	0.26 51	0.08 4	1.08 423	0.08 7	0.08 41	0.27 310	0.40 223

GMStereo_Zeroshot	0.44 67	0.44 109	1.84 59	0.44 310	0.20 104	0.52 121	0.19 31	0.60 110	0.54 93	0.58 246	0.59 267	0.63 280	0.29 156	0.59 153	0.34 139	0.16 333	0.09 94	0.16 350	0.09 63	0.26 296	0.26 128

GMStereo	0.44 67	1.32 398	2.65 315	0.28 59	0.16 28	0.42 49	0.22 80	0.48 37	0.63 163	0.41 85	0.36 90	0.26 59	0.25 99	0.41 70	0.30 91	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.12 183	0.17 128	0.13 20
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 67	0.36 51	2.38 178	0.28 59	0.43 325	0.53 129	0.20 43	0.86 266	0.52 78	0.44 106	0.36 90	0.53 228	0.26 110	0.40 61	0.27 60	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.38 439	0.10 18	0.22 98

tg	0.45 71	0.83 269	1.85 63	0.29 77	0.16 28	0.57 181	0.18 26	0.60 110	0.56 108	0.37 71	0.44 137	0.38 129	0.24 81	0.48 102	0.28 73	0.09 26	0.30 312	0.11 155	0.11 146	0.44 434	0.77 368

rvit_stereo_0075_2	0.45 71	0.45 115	2.60 294	0.34 180	0.32 251	0.41 44	0.21 65	0.60 110	0.54 93	0.39 80	0.51 186	0.40 142	0.29 156	0.46 85	0.31 107	0.21 400	0.15 214	0.22 411	0.15 247	0.18 152	0.33 175

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 71	1.36 413	1.30 15	0.24 8	0.12 4	0.33 22	0.20 43	0.41 14	0.37 7	0.32 62	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.29 6	0.62 273	0.55 468	1.42 462	0.11 155	0.13 205	0.25 277	0.56 309

RCA-Stereo	0.45 71	0.38 72	1.80 51	0.27 43	0.25 173	0.58 192	0.23 114	0.84 242	0.66 187	0.42 91	0.44 137	0.28 77	0.35 193	0.31 12	0.21 5	0.09 26	1.01 415	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.53 298

BUS	0.45 71	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.91 424	0.23 114	1.05 413	0.67 200	0.64 319	0.53 202	0.65 291	0.32 178	0.48 102	0.34 139	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

AnonymousM	0.45 71	0.49 127	1.83 56	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.22 80	0.64 129	0.66 187	0.47 124	0.33 75	0.30 86	0.25 99	0.49 115	0.29 84	0.12 204	0.27 308	0.71 481	0.37 435	0.12 38	0.41 231

sAnonymous2	0.45 71	0.88 288	2.97 400	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 400	0.43 244

CroCo_RVC	0.45 71	0.88 288	2.97 400	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 400	0.43 244

rvit_0105_3	0.46 79	0.86 282	2.24 151	0.33 157	0.19 93	0.44 57	0.35 309	0.74 169	0.70 250	0.38 75	0.38 102	0.41 148	0.33 183	0.46 85	0.32 117	0.19 380	0.17 241	0.17 365	0.18 295	0.15 85	0.22 98

RAFT-Stereo-weight	0.46 79	0.37 62	1.60 38	0.29 77	0.51 345	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.67 200	0.48 127	0.38 102	0.36 118	0.17 12	0.39 54	0.27 60	0.09 26	1.28 445	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.41 231

Selective-RAFT	0.46 79	0.48 123	1.88 69	0.32 135	0.16 28	0.61 244	0.19 31	0.66 135	0.62 152	0.28 50	0.30 52	0.41 148	0.33 183	0.51 121	0.32 117	0.11 161	1.09 425	0.09 37	0.35 426	0.19 183	0.37 199

ProNet	0.46 79	0.60 175	1.85 63	0.35 202	0.67 397	0.49 88	0.25 164	0.53 62	0.57 115	0.21 9	0.24 16	0.22 23	0.20 46	0.52 125	0.22 8	0.09 26	0.47 345	0.10 90	0.09 63	0.23 248	1.33 447

CRE-IMP	0.46 79	0.31 10	2.40 187	0.53 355	0.17 47	0.79 388	0.68 438	0.54 72	0.66 187	0.47 124	0.43 125	0.44 169	0.26 110	0.43 79	0.33 130	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.23 107

HI	0.47 84	0.82 267	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

CoSv	0.47 84	0.82 267	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

MonSter	0.47 84	0.29 3	1.07 7	0.22 4	0.18 62	0.51 104	0.14 5	0.49 40	0.35 4	0.26 42	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 244	0.47 205	0.06 1	2.11 494	0.07 1	0.81 495	0.07 1	1.01 415

RSM	0.47 84	0.51 141	1.36 18	1.37 471	1.04 451	0.37 35	0.21 65	0.52 57	0.55 102	0.23 20	0.28 40	0.28 77	0.17 12	0.40 61	0.22 8	0.09 26	0.24 289	0.09 37	0.35 426	0.24 255	0.80 379

test_4	0.47 84	0.80 262	2.15 130	0.36 219	0.29 218	0.59 210	0.28 211	0.50 52	0.42 21	0.43 99	0.76 386	0.39 133	0.22 61	0.73 205	0.49 219	0.08 4	0.18 248	0.11 155	0.15 247	0.29 331	0.27 135

DeepStereo_RVC	0.47 84	0.37 62	2.19 138	0.55 364	0.18 62	0.60 224	0.58 410	0.52 57	0.62 152	0.49 143	0.45 140	0.39 133	0.85 427	0.47 89	0.34 139	0.12 204	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.19 76

cross-raft	0.47 84	0.34 39	2.17 133	0.70 413	0.84 424	0.50 98	0.35 309	0.74 169	0.43 26	0.44 106	0.45 140	0.63 280	0.25 99	0.37 47	0.27 60	0.08 4	0.14 198	0.10 90	0.23 350	0.11 28	0.27 135

iRaftStereo_RVC	0.47 84	0.84 273	1.91 75	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.20 43	0.58 94	0.50 62	0.37 71	0.43 125	0.42 153	0.23 76	0.38 50	0.28 73	0.09 26	0.70 387	0.12 208	0.11 146	0.43 430	0.77 368

Anonymous3	0.47 84	0.49 127	2.61 299	0.33 157	0.25 173	0.72 351	0.32 277	0.80 206	0.60 138	0.36 68	0.41 119	0.33 107	0.29 156	0.46 85	0.30 91	0.19 380	0.18 248	0.13 269	0.13 205	0.18 152	0.22 98

CFNet_pseudo	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.15 331	0.10 98	0.18 152	0.33 175

ccs_rob	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.16 350	0.10 98	0.18 152	0.33 175

IGEV-Stereo+	0.48 95	0.32 21	1.43 24	0.26 31	0.46 336	0.30 11	0.13 3	0.32 3	0.57 115	0.80 397	0.24 16	0.19 11	0.19 36	0.57 146	0.46 200	0.10 77	1.36 455	0.08 7	0.22 345	0.46 441	1.04 419

RSM++	0.48 95	0.52 145	1.27 13	1.62 486	1.27 475	0.39 41	0.20 43	0.49 40	0.56 108	0.22 15	0.25 24	0.24 41	0.17 12	0.39 54	0.23 23	0.09 26	0.11 149	0.09 37	0.35 426	0.29 331	0.80 379

testlalala2	0.48 95	0.34 39	2.53 264	0.65 398	0.56 361	0.57 181	0.20 43	0.84 242	0.63 163	0.42 91	0.54 221	0.45 181	0.21 53	0.30 8	0.26 51	0.10 77	0.13 183	0.09 37	0.29 384	0.12 38	0.31 166

H2IRNET	0.48 95	1.04 331	2.57 284	0.31 114	0.19 93	0.54 139	0.19 31	0.55 81	0.53 89	0.28 50	0.56 244	0.47 199	0.35 193	0.47 89	0.40 169	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.14 227	0.37 393	0.26 128

PCWNet_CMD	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.43 244

DisPM	0.48 95	0.41 90	2.54 269	0.61 386	0.18 62	0.59 210	0.62 424	0.54 72	0.67 200	0.61 286	0.53 202	0.38 129	0.26 110	0.76 212	0.31 107	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.15 40

BSDual-CNN	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.67 200	0.64 319	0.53 202	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 356	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

psmg	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.28 59	0.22 128	0.75 364	0.35 309	0.94 324	0.67 200	0.61 286	0.59 267	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 356	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.15 40

dd	0.48 95	1.32 398	2.41 192	0.31 114	0.17 47	0.58 192	0.26 181	0.50 52	0.71 264	0.42 91	0.41 119	0.34 112	0.28 138	0.47 89	0.41 174	0.18 364	0.10 122	0.13 269	0.12 183	0.22 232	0.16 53

GANet-ADL	0.48 95	0.56 162	2.51 258	0.34 180	0.20 104	0.58 192	0.25 164	0.80 206	0.57 115	0.43 99	0.61 284	0.56 251	0.31 171	0.44 82	0.44 191	0.14 286	0.11 149	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.38 208

ICVP	0.48 95	0.33 32	2.37 175	0.34 180	0.22 128	0.60 224	0.55 401	0.79 199	0.53 89	0.45 110	0.60 276	0.49 209	0.36 196	0.55 139	0.46 200	0.16 333	0.16 228	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.32 171
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 95	0.39 78	2.30 163	0.28 59	0.27 201	0.70 340	0.32 277	1.00 375	0.69 239	0.50 162	0.52 195	0.43 154	0.36 196	0.53 132	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.18 152	0.23 107

FENet	0.48 95	0.58 166	2.46 235	0.33 157	0.18 62	0.58 192	0.22 80	0.83 234	0.64 173	0.49 143	0.42 122	0.55 244	0.38 212	0.52 125	0.51 226	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.11 146	0.17 128	0.31 166

MSMDNet	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.13 269	0.10 98	0.18 152	0.43 244

AdaStereo	0.48 95	0.44 109	2.18 136	0.36 219	0.20 104	0.59 210	0.29 239	0.97 349	0.74 298	0.52 184	0.55 231	0.61 271	0.33 183	0.52 125	0.44 191	0.18 364	0.08 43	0.17 365	0.11 146	0.18 152	0.24 116
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 110	0.73 231	2.12 122	0.27 43	0.25 173	0.65 308	0.27 198	0.76 176	0.59 132	0.56 223	0.59 267	0.60 269	0.53 338	0.64 174	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.18 152	0.15 40

TestStereo	0.49 110	0.88 288	2.38 178	0.30 98	0.16 28	0.43 52	0.25 164	0.55 81	0.46 39	0.38 75	0.46 144	0.34 112	0.28 138	1.96 419	0.28 73	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.15 85	0.13 20

GES	0.49 110	0.54 151	2.37 175	0.31 114	0.19 93	0.61 244	0.30 255	0.93 319	0.52 78	0.49 143	0.53 202	0.40 142	0.43 269	0.59 153	0.67 292	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.20 203	0.30 157

DCANet	0.49 110	0.91 301	2.63 305	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.41 245	0.39 54	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.14 74	0.45 264

CFNet_ucs	0.50 114	0.55 159	2.28 158	0.27 43	0.22 128	0.58 192	0.23 114	0.90 301	0.69 239	0.54 199	0.64 312	0.68 317	0.44 278	0.55 139	0.34 139	0.14 286	0.12 167	0.16 350	0.11 146	0.19 183	0.38 208

fff	0.50 114	0.90 298	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 382	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 244

ADStereo(finetuned)	0.50 114	0.91 301	2.43 201	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.75 412	0.40 61	0.40 169	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.13 53	0.45 264

UDGNet	0.50 114	1.36 413	2.44 209	0.37 231	0.19 93	0.58 192	0.23 114	0.49 40	0.69 239	0.42 91	0.39 108	0.34 112	0.29 156	0.55 139	0.32 117	0.25 427	0.10 122	0.37 457	0.19 313	0.30 340	0.17 60

PFNet+	0.50 114	0.43 101	2.54 269	0.49 340	0.18 62	0.58 192	0.76 448	0.54 72	0.72 273	0.56 223	0.48 157	0.39 133	0.26 110	0.94 251	0.33 130	0.14 286	0.09 94	0.14 305	0.13 205	0.12 38	0.16 53

NRIStereo	0.50 114	0.34 39	2.44 209	0.52 351	0.16 28	0.94 430	0.73 446	0.52 57	0.65 180	0.48 127	0.40 117	0.59 262	0.29 156	0.78 221	0.33 130	0.11 161	0.13 183	0.11 155	0.09 63	0.22 232	0.25 120

HCRNet	0.50 114	0.75 246	2.08 109	0.39 265	0.29 218	0.58 192	0.22 80	0.79 199	0.67 200	0.49 143	0.49 171	0.48 207	0.37 202	1.13 276	0.40 169	0.15 316	0.10 122	0.15 331	0.13 205	0.21 215	0.19 76

csc	0.50 114	0.90 298	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 382	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 244

cscssc	0.50 114	0.90 298	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 382	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 244

DMCA	0.50 114	0.83 269	1.95 82	0.32 135	0.24 165	0.59 210	0.26 181	0.81 214	0.68 227	0.59 265	0.49 171	0.56 251	0.36 196	0.65 178	0.65 286	0.14 286	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.29 147

ISRNet	0.51 124	0.58 166	1.96 86	0.38 250	0.31 239	0.49 88	0.21 65	0.80 206	0.71 264	0.64 319	0.71 366	0.66 300	0.40 234	0.59 153	0.45 195	0.23 414	0.16 228	0.21 406	0.20 323	0.21 215	0.37 199

UPFNet	0.51 124	0.67 199	2.04 101	0.34 180	0.33 257	0.65 308	0.37 320	0.88 283	0.65 180	0.60 276	0.53 202	0.61 271	0.41 245	0.77 214	0.55 243	0.13 250	0.13 183	0.13 269	0.13 205	0.20 203	0.16 53

rvit_105_1	0.52 126	0.93 310	2.30 163	0.36 219	0.24 165	0.51 104	0.45 367	0.81 214	0.79 345	0.46 121	0.44 137	0.45 181	0.38 212	0.63 168	0.39 167	0.20 391	0.18 248	0.18 384	0.22 345	0.18 152	0.21 91

DCVSM-stereo	0.52 126	0.37 62	2.45 227	0.30 98	0.22 128	0.54 139	0.52 391	0.60 110	0.52 78	0.69 355	0.47 150	0.79 363	0.49 319	0.56 142	0.90 350	0.13 250	0.14 198	0.15 331	0.13 205	0.20 203	0.21 91

ITSA-stereo	0.52 126	0.42 93	1.46 28	0.34 180	0.18 62	0.60 224	0.29 239	0.99 365	0.82 367	0.51 174	0.48 157	0.53 228	0.59 362	1.25 298	0.73 312	0.15 316	0.12 167	0.17 365	0.16 268	0.19 183	0.32 171

gcap-zeroshot	0.52 126	0.86 282	2.38 178	0.32 135	0.60 376	0.70 340	0.20 43	0.78 190	0.58 122	0.44 106	0.36 90	0.81 374	0.24 81	0.53 132	0.30 91	0.10 77	0.35 321	0.09 37	0.31 400	0.09 9	0.40 223

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 126	0.51 141	1.12 8	0.26 31	0.22 128	0.46 66	0.20 43	1.10 437	1.33 475	3.13 515	0.33 75	0.22 23	0.20 46	0.34 31	0.26 51	0.11 161	0.09 94	0.11 155	0.09 63	0.17 128	0.21 91

StereoVision	0.52 126	1.12 348	2.70 348	0.34 180	0.32 251	0.47 77	0.26 181	0.73 167	0.61 143	0.33 64	0.89 416	0.45 181	0.26 110	0.52 125	0.39 167	0.14 286	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.22 232	0.14 32

gwcnet-sp	0.52 126	0.71 223	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

scenet	0.52 126	0.71 223	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

ssnet	0.52 126	0.71 223	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

PSM-softLoss	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 364	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 323	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

KMStereo	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 364	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 323	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

KYRaft	0.52 126	0.35 47	2.40 187	0.34 180	0.21 116	0.75 364	0.43 354	0.62 119	0.63 163	0.64 319	0.92 423	0.53 228	0.72 401	0.60 159	0.26 51	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.14 227	0.13 53	0.54 301

raftrobust	0.52 126	1.14 352	2.15 130	0.33 157	0.99 442	0.53 129	0.21 65	0.59 103	0.50 62	0.53 193	0.36 90	0.31 93	0.33 183	0.47 89	0.42 179	0.10 77	0.55 362	0.09 37	0.08 41	0.22 232	0.46 268

RALAANet	0.52 126	1.37 418	2.63 305	0.33 157	0.23 153	0.48 83	0.19 31	0.69 146	0.55 102	0.49 143	0.46 144	0.39 133	0.31 171	0.53 132	0.53 235	0.10 77	0.33 319	0.11 155	0.17 284	0.29 331	0.13 20

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 140	0.39 78	1.30 15	0.45 317	0.21 116	0.74 361	0.17 19	0.71 162	0.44 34	1.17 450	0.38 102	0.89 405	0.23 76	0.86 237	0.94 354	0.11 161	0.49 349	0.09 37	0.40 443	0.13 53	0.50 283

testlalala	0.53 140	0.36 51	2.40 187	0.29 77	0.35 275	0.60 224	0.22 80	1.02 392	0.63 163	0.56 223	0.40 117	0.32 99	0.21 53	0.33 26	0.27 60	0.10 77	1.73 476	0.09 37	0.24 353	0.08 4	0.43 244

hknet	0.53 140	0.39 78	2.04 101	0.31 114	0.24 165	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.71 264	0.64 319	0.53 202	0.79 363	0.40 234	0.84 234	0.78 327	0.12 204	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

NF-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.55 277	0.55 364	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.44 327	0.78 327	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

OCTAStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 373	0.16 28	0.61 244	0.42 347	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.79 330	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

RE-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 373	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 323	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

TVStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 373	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 323	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

GMM-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.89 390	0.53 355	0.24 165	0.77 378	0.46 373	0.62 119	0.65 180	0.58 246	0.73 373	0.47 199	0.43 269	0.68 188	0.29 84	0.10 77	0.06 1	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.44 259

Prome-Stereo	0.53 140	0.36 51	2.39 185	0.60 380	0.23 153	0.63 281	0.41 341	0.66 135	0.67 200	0.59 265	1.02 440	0.43 154	0.71 400	0.61 162	0.34 139	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.44 259

CoDeX	0.54 149	0.52 145	2.25 154	0.30 98	0.26 188	0.61 244	0.32 277	1.03 399	0.73 278	0.49 143	0.56 244	0.52 225	0.40 234	1.59 353	0.38 163	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.10 98	0.15 85	0.22 98

NINENet	0.54 149	0.40 84	2.19 138	0.55 364	0.26 188	0.91 424	0.23 114	1.05 413	0.77 327	0.54 199	0.57 255	0.65 291	0.32 178	1.22 289	0.34 139	0.16 333	0.13 183	0.16 350	0.11 146	0.16 105	0.14 32

GwcNet-ADL	0.54 149	0.78 256	2.85 384	0.31 114	0.20 104	0.58 192	0.29 239	0.93 319	0.67 200	0.48 127	0.47 150	0.56 251	0.33 183	0.48 102	0.80 332	0.13 250	0.12 167	0.09 37	0.09 63	0.14 74	0.40 223

ACVNet	0.54 149	0.87 284	2.45 227	0.28 59	0.22 128	0.59 210	0.36 317	0.69 146	0.73 278	0.49 143	0.59 267	0.69 328	0.42 257	0.47 89	0.70 299	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.36 386	0.39 216

MIM_Stereo	0.55 153	0.92 306	2.65 315	0.32 135	1.09 459	0.51 104	0.19 31	0.67 138	0.52 78	0.48 127	0.54 221	0.43 154	0.27 124	0.57 146	0.30 91	0.08 4	0.17 241	0.11 155	0.10 98	0.28 323	0.80 379

CSP-Net	0.55 153	0.61 181	1.81 55	0.30 98	0.23 153	0.77 378	0.35 309	0.90 301	0.62 152	0.62 299	0.60 276	0.65 291	0.42 257	1.76 377	0.47 205	0.17 353	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.21 215	0.16 53

RAFT_R40	0.55 153	0.31 10	2.44 209	0.57 377	0.42 323	0.62 266	0.52 391	0.58 94	0.66 187	0.56 223	0.54 221	0.54 235	0.50 323	1.56 341	0.53 235	0.11 161	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

Pruner-Stereo	0.55 153	0.38 72	2.49 252	1.78 495	0.19 93	0.63 281	0.45 367	0.59 103	0.67 200	0.61 286	0.48 157	0.41 148	0.25 99	0.49 115	0.99 364	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.14 32

MMNet	0.55 153	0.92 306	2.03 98	0.34 180	0.27 201	0.79 388	0.28 211	0.86 266	0.79 345	0.62 299	0.58 262	0.59 262	0.56 347	0.80 228	0.61 270	0.11 161	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.21 215	0.22 98

UCFNet_RVC	0.55 153	1.16 361	2.48 246	0.31 114	0.27 201	0.65 308	0.28 211	0.76 176	0.58 122	0.51 174	0.53 202	0.67 303	0.42 257	0.91 248	0.45 195	0.16 333	0.11 149	0.17 365	0.17 284	0.20 203	0.23 107

HITNet	0.55 153	1.28 393	2.73 356	0.35 202	0.14 12	0.56 159	0.23 114	0.89 292	0.62 152	0.52 184	0.51 186	0.49 209	0.38 212	0.52 125	0.60 264	0.09 26	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.61 324
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 153	0.61 181	2.07 107	0.34 180	0.21 116	0.68 334	0.26 181	0.87 275	0.73 278	0.70 359	0.69 340	0.74 347	0.45 286	1.10 269	0.62 273	0.12 204	0.09 94	0.14 305	0.14 227	0.27 310	0.24 116
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 161	0.68 208	2.42 196	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.58 94	0.72 273	1.17 450	0.26 30	0.20 13	0.27 124	1.28 304	0.28 73	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 275

RAFT-Test	0.56 161	0.41 90	2.01 94	0.90 434	1.07 456	0.65 308	0.37 320	0.83 234	0.65 180	0.49 143	0.49 171	0.93 414	0.24 81	0.52 125	0.30 91	0.10 77	0.38 328	0.09 37	0.38 439	0.11 28	0.19 76

PSMNet-ADL	0.56 161	0.47 120	2.03 98	0.35 202	0.22 128	0.67 328	0.27 198	0.77 183	0.58 122	0.43 99	0.53 202	0.70 334	0.45 286	1.89 409	0.64 281	0.16 333	0.13 183	0.11 155	0.13 205	0.15 85	0.51 288

SST-Stereo	0.56 161	0.30 8	2.44 209	0.71 415	0.55 359	0.62 266	0.65 429	0.57 91	0.67 200	0.59 265	0.53 202	0.51 218	0.59 362	1.57 346	0.31 107	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.11 13

RAFT-345	0.56 161	0.37 62	2.68 334	0.40 278	0.34 267	0.58 192	0.41 341	0.49 40	0.70 250	0.51 174	0.99 436	0.43 154	0.28 138	1.56 341	0.81 336	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.11 28	0.09 2

UNet	0.56 161	0.58 166	2.81 376	0.32 135	0.33 257	0.74 361	0.27 198	0.86 266	0.67 200	0.55 211	0.55 231	0.72 338	0.55 345	0.79 224	0.58 255	0.12 204	0.09 94	0.13 269	0.11 146	0.20 203	0.19 76

DN-CSS_ROB	0.56 161	1.64 460	2.75 361	0.42 292	0.22 128	0.57 181	0.19 31	0.79 199	0.66 187	0.46 121	0.62 291	0.41 148	0.32 178	0.73 205	0.49 219	0.12 204	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 400	0.17 60

MyStereo05	0.57 168	0.72 228	2.72 351	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.87 275	0.82 367	0.54 199	0.37 96	0.53 228	0.42 257	0.63 168	0.73 312	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 309

MyStereo04	0.57 168	0.68 208	2.66 319	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.88 283	0.80 353	0.48 127	0.37 96	0.54 235	0.42 257	0.61 162	0.71 305	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 275

Selective-IGEV	0.57 168	0.42 93	1.87 68	1.67 490	1.33 476	0.36 33	0.20 43	0.61 115	0.71 264	0.22 15	0.31 62	0.22 23	0.19 36	0.52 125	0.36 150	0.09 26	0.97 410	0.09 37	0.15 247	0.20 203	0.85 391

SepStereo	0.57 168	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 411	0.69 340	0.57 255	0.51 327	1.55 339	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 199

111	0.57 168	1.41 424	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.59 210	0.26 181	0.90 301	0.83 374	0.50 162	0.54 221	0.57 255	0.38 212	0.54 138	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.24 255	0.81 384

AFF-stereo	0.57 168	1.51 441	2.59 288	0.33 157	0.23 153	0.51 104	0.21 65	0.69 146	0.68 227	0.49 143	0.63 299	0.49 209	0.34 191	0.50 120	0.37 155	0.08 4	0.54 359	0.10 90	0.10 98	0.40 415	0.60 323

acv_ft	0.57 168	0.87 284	2.45 227	0.33 157	0.41 311	0.63 281	0.29 239	0.86 266	0.73 278	0.64 319	0.59 267	0.69 328	0.45 286	0.47 89	0.68 295	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.43 430	0.39 216

BEATNet_4x	0.57 168	1.16 361	2.56 280	0.35 202	0.16 28	0.56 159	0.25 164	0.91 308	0.64 173	0.55 211	0.53 202	0.59 262	0.43 269	0.67 184	0.76 321	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.23 248	0.58 316

G2L-Stereo_aug	0.58 176	0.62 187	2.80 371	0.29 77	0.24 165	0.62 266	0.28 211	0.79 199	0.76 313	0.65 335	0.65 319	0.73 344	0.51 327	1.36 313	0.58 255	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.22 232	0.18 69

AIO-test1	0.58 176	1.37 418	2.77 366	0.66 403	1.08 457	0.50 98	0.23 114	0.86 266	0.69 239	0.31 59	0.42 122	0.29 84	0.22 61	0.77 214	0.34 139	0.13 250	0.15 214	0.12 208	0.16 268	0.31 349	0.30 157

IGEV-Stereo++	0.58 176	0.29 3	1.66 42	0.37 231	0.53 355	0.47 77	0.13 3	0.54 72	0.37 7	1.02 434	0.25 24	0.17 6	0.22 61	1.04 263	0.27 60	0.08 4	1.98 488	0.08 7	0.06 8	0.17 128	1.92 477

MC-Stereo	0.58 176	0.37 62	2.00 92	0.88 431	0.64 392	0.54 139	0.19 31	0.46 32	0.39 11	0.58 246	0.39 108	0.27 70	0.27 124	0.71 199	0.32 117	0.09 26	1.20 431	0.09 37	0.16 268	0.22 232	1.92 477

RAFT_CTSACE	0.58 176	1.16 361	2.76 364	0.36 219	0.29 218	0.54 139	0.29 239	0.69 146	0.51 68	0.51 174	0.75 383	0.67 303	0.37 202	0.63 168	0.47 205	0.08 4	0.49 349	0.11 155	0.10 98	0.41 422	0.32 171

CRFU-Net	0.58 176	0.42 93	1.90 72	0.49 340	0.27 201	0.83 402	0.35 309	0.94 324	0.54 93	0.65 335	0.60 276	0.78 361	1.34 461	1.00 256	0.51 226	0.17 353	0.14 198	0.17 365	0.10 98	0.19 183	0.20 84

dad	0.58 176	1.35 408	2.39 185	0.31 114	0.20 104	0.62 266	0.26 181	0.56 85	0.79 345	0.66 343	0.64 312	0.64 288	0.36 196	0.87 238	0.48 210	0.28 438	0.15 214	0.40 460	0.18 295	0.24 255	0.22 98

IPLGR	0.58 176	0.64 193	3.12 418	0.37 231	0.18 62	0.62 266	0.54 397	1.06 426	0.69 239	0.73 371	0.46 144	0.50 213	0.44 278	1.12 275	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.21 215	0.20 84

GMOStereo	0.58 176	0.89 293	2.46 235	0.29 77	0.99 442	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 469	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 236

error version	0.58 176	0.89 293	2.46 235	0.29 77	0.99 442	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 469	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 236

test-v	0.58 176	0.89 293	2.46 235	0.29 77	0.99 442	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 469	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 236

test-3	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 351	0.59 371	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.52 184	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 356	0.08 4	1.27 443	0.10 90	0.35 426	0.29 331	0.62 326

test_1	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 351	0.59 371	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.51 174	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 356	0.08 4	1.27 443	0.10 90	0.35 426	0.29 331	0.63 330

LCNet	0.58 176	0.43 101	2.42 196	0.91 438	0.22 128	0.95 432	0.29 239	0.62 119	0.64 173	0.52 184	0.55 231	0.41 148	0.75 412	0.84 234	0.27 60	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.18 295	0.97 485	0.40 223

test-2	0.58 176	0.89 293	2.46 235	0.29 77	0.99 442	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 469	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 236

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 176	1.48 438	2.53 264	0.29 77	0.78 417	0.52 121	0.20 43	0.68 143	0.66 187	0.51 174	0.61 284	0.40 142	0.32 178	0.40 61	0.43 186	0.08 4	0.63 375	0.09 37	0.09 63	0.37 393	0.58 316

STTStereo	0.58 176	0.95 312	2.95 398	0.37 231	0.31 239	0.62 266	0.32 277	0.81 214	0.63 163	0.61 286	0.55 231	0.67 303	0.43 269	0.87 238	0.48 210	0.16 333	0.16 228	0.17 365	0.20 323	0.17 128	0.25 120

DeepPruner_ROB	0.58 176	1.06 334	2.68 334	0.30 98	0.26 188	0.63 281	0.31 266	0.83 234	0.51 68	0.62 299	0.56 244	0.65 291	0.39 227	1.06 264	0.56 246	0.19 380	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.24 255	0.33 175

MM-Stereo_test3	0.59 194	0.85 277	2.28 158	0.53 355	0.31 239	0.45 59	0.30 255	0.78 190	0.76 313	0.33 64	0.43 125	0.32 99	0.23 76	0.61 162	0.54 240	0.10 77	1.65 473	0.10 90	0.08 41	0.42 425	0.68 345

test_sample2	0.59 194	0.42 93	1.84 59	0.33 157	0.18 62	0.52 121	0.28 211	0.86 266	0.70 250	0.47 124	0.53 202	0.46 190	0.41 245	1.51 335	0.66 289	0.12 204	0.93 408	0.11 155	0.24 353	0.16 105	1.01 415

GCAP-Stereo	0.59 194	1.35 408	2.44 209	0.49 340	1.02 449	0.52 121	0.14 5	0.53 62	0.54 93	0.44 106	0.50 183	0.30 86	0.22 61	0.68 188	0.41 174	0.09 26	1.30 450	0.09 37	0.07 20	0.23 248	0.54 301

TestStereo1	0.59 194	1.21 374	2.63 305	0.40 278	0.60 376	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 294

SA-5K	0.59 194	1.21 374	2.63 305	0.40 278	0.60 376	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 294

test_3	0.59 194	0.44 109	2.44 209	0.53 355	0.59 371	0.48 83	0.30 255	0.79 199	0.52 78	0.51 174	0.30 52	0.45 181	0.22 61	0.59 153	0.97 356	0.08 4	1.25 438	0.11 155	0.35 426	0.30 340	0.62 326

IRAFT_RVC	0.59 194	0.74 241	2.42 196	0.47 328	0.21 116	0.59 210	0.42 347	0.68 143	0.73 278	0.54 199	0.50 183	0.49 209	0.51 327	1.57 346	1.00 367	0.11 161	0.25 298	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32

MLCV	0.59 194	1.41 424	2.41 192	0.31 114	0.15 19	0.60 224	0.23 114	0.77 183	0.63 163	0.67 345	0.66 327	0.55 244	0.37 202	1.16 280	1.09 379	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.29 147

iResNet	0.59 194	1.09 339	2.54 269	0.44 310	0.18 62	0.65 308	0.29 239	0.89 292	0.75 304	0.59 265	0.64 312	0.43 154	0.39 227	0.73 205	1.24 401	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.21 215	0.40 223

AIO-test2	0.60 203	1.55 444	2.73 356	0.63 391	0.42 323	0.50 98	0.23 114	0.84 242	0.73 278	0.34 67	0.53 202	0.37 123	0.22 61	0.70 192	0.32 117	0.75 479	0.16 228	0.13 269	0.17 284	0.21 215	0.47 270

11t1	0.60 203	0.49 127	2.19 138	0.35 202	0.58 370	0.48 83	0.21 65	0.72 164	0.73 278	0.49 143	0.47 150	0.35 116	0.34 191	0.61 162	0.71 305	0.12 204	1.26 442	0.10 90	0.29 384	0.16 105	1.22 437

RAFT+CT+SA	0.60 203	1.25 387	2.49 252	0.38 250	0.75 409	0.55 152	0.34 299	0.83 234	0.68 227	0.39 80	0.55 231	0.44 169	0.29 156	0.75 210	0.28 73	0.09 26	0.24 289	0.11 155	0.51 469	0.30 340	0.74 364

rafts_anoy	0.60 203	1.33 402	2.59 288	0.53 355	1.09 459	0.49 88	0.25 164	0.67 138	0.53 89	0.41 85	0.38 102	0.33 107	0.30 166	0.68 188	0.41 174	0.10 77	1.13 428	0.13 269	0.15 247	0.20 203	0.29 147

delet	0.60 203	0.84 273	2.45 227	0.33 157	0.35 275	0.73 355	0.46 373	0.89 292	0.80 353	0.58 246	0.62 291	0.67 303	0.51 327	1.14 278	0.64 281	0.12 204	0.12 167	0.13 269	0.14 227	0.22 232	0.29 147

CFNet-ft	0.60 203	1.16 361	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 363	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 436	0.14 227	0.21 215	0.29 147

CFNet_RVC	0.60 203	1.16 361	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 363	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 436	0.14 227	0.21 215	0.29 147

iResNet_ROB	0.60 203	1.59 451	2.04 101	0.32 135	0.21 116	0.60 224	0.22 80	0.99 365	0.85 389	0.61 286	0.63 299	0.58 259	0.42 257	1.08 267	0.98 362	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.06 8	0.23 248	0.33 175

DFGA-Net	0.61 211	1.55 444	2.59 288	0.32 135	0.26 188	0.54 139	0.22 80	0.67 138	0.63 163	0.50 162	0.52 195	0.35 116	0.28 138	1.84 396	0.99 364	0.10 77	0.08 43	0.12 208	0.12 183	0.38 400	0.18 69

FoundationStereo	0.61 211	0.37 62	0.91 4	1.96 505	2.40 509	0.20 2	0.16 14	0.26 1	0.86 396	0.16 1	0.12 1	0.19 11	0.17 12	0.58 152	0.32 117	0.10 77	2.98 515	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 84

FACV-RUCA	0.61 211	0.44 109	2.11 121	0.43 304	1.73 496	0.49 88	0.28 211	0.74 169	0.68 227	0.41 85	0.53 202	0.34 112	0.64 379	0.41 70	0.33 130	0.13 250	0.11 149	0.62 476	0.12 183	0.72 471	1.02 417

GIP-stereo	0.61 211	0.68 208	1.05 6	0.95 443	1.46 485	0.42 49	0.17 19	0.69 146	0.49 53	0.19 4	0.24 16	0.23 31	0.18 28	0.95 254	0.59 260	0.10 77	1.33 453	0.08 7	0.06 8	0.18 152	2.21 494

test_sample3	0.61 211	0.48 123	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.58 192	0.25 164	0.97 349	0.76 313	0.54 199	0.52 195	0.46 190	0.37 202	1.78 383	0.57 249	0.13 250	0.79 393	0.12 208	0.21 334	0.17 128	0.73 361

test_sample1	0.61 211	0.45 115	1.84 59	0.33 157	0.29 218	0.49 88	0.24 139	0.83 234	0.73 278	0.51 174	0.53 202	0.52 225	0.45 286	1.40 317	0.72 309	0.11 161	0.96 409	0.10 90	0.24 353	0.15 85	1.25 440

testlalala_base	0.61 211	0.35 47	2.44 209	0.35 202	0.33 257	0.55 152	0.21 65	0.88 283	0.41 16	0.41 85	0.39 108	0.31 93	0.24 81	0.33 26	0.36 150	0.98 491	1.61 468	0.09 37	0.22 345	1.11 486	0.68 345

test_5	0.61 211	1.25 387	2.76 364	0.39 265	0.64 392	0.58 192	0.35 309	0.85 255	0.66 187	0.49 143	0.56 244	0.55 244	0.40 234	0.79 224	0.32 117	0.10 77	0.19 254	0.12 208	0.12 183	0.33 361	0.85 391

Sa-1000	0.61 211	1.07 335	2.71 349	0.32 135	0.61 385	0.61 244	0.31 266	1.00 375	0.76 313	0.53 193	0.83 401	0.43 154	0.33 183	0.69 191	0.30 91	0.10 77	0.52 355	0.13 269	0.28 380	0.29 331	0.29 147

SA	0.61 211	1.14 352	2.79 370	0.32 135	0.63 388	0.57 181	0.30 255	0.97 349	0.78 332	0.43 99	0.63 299	0.39 133	0.46 296	0.70 192	0.31 107	0.10 77	0.44 340	0.13 269	0.32 408	0.31 349	0.51 288

DAS	0.61 211	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 411	0.69 340	0.57 255	0.51 327	2.38 454	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 199

AACVNet	0.61 211	1.13 351	2.47 240	0.37 231	0.21 116	0.57 181	0.25 164	0.75 173	0.55 102	0.56 223	0.60 276	0.66 300	0.44 278	2.11 435	0.49 219	0.14 286	0.11 149	0.14 305	0.11 146	0.35 380	0.23 107

ASMatch	0.61 211	0.47 120	2.72 351	0.91 438	0.36 283	0.56 159	0.24 139	0.54 72	0.67 200	0.48 127	1.20 453	0.47 199	0.65 382	1.33 310	0.93 352	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.10 18	0.17 60

test-1	0.61 211	0.54 151	2.09 113	0.31 114	1.37 478	0.51 104	0.28 211	0.83 234	0.50 62	0.42 91	0.55 231	0.54 235	0.24 81	0.38 50	1.25 402	0.10 77	1.08 423	0.10 90	0.17 284	0.11 28	0.77 368

LMCR-Stereo	0.61 211	1.00 319	2.60 294	0.42 292	0.22 128	0.74 361	0.31 266	1.06 426	0.70 250	0.62 299	0.64 312	0.40 142	0.52 335	0.84 234	1.27 404	0.20 391	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.26 296	0.16 53

GEStereo_RVC	0.61 211	1.19 370	2.61 299	0.48 329	0.25 173	0.63 281	0.37 320	1.05 413	0.79 345	0.55 211	0.55 231	0.59 262	0.44 278	1.10 269	0.48 210	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.27 310	0.43 244

HGLStereo	0.61 211	1.20 372	2.59 288	0.36 219	0.40 306	0.65 308	0.30 255	0.87 275	0.67 200	0.60 276	0.70 353	0.69 328	0.56 347	1.07 266	0.59 260	0.14 286	0.13 183	0.13 269	0.12 183	0.23 248	0.23 107

PSMNet-RSSM	0.61 211	1.19 370	2.43 201	0.33 157	0.25 173	0.59 210	0.28 211	0.88 283	0.65 180	0.54 199	0.62 291	0.69 328	0.46 296	1.67 364	0.50 223	0.15 316	0.10 122	0.14 305	0.16 268	0.20 203	0.28 141

DISCO	0.61 211	0.63 190	1.98 89	0.46 322	0.34 267	0.84 407	0.35 309	0.88 283	0.81 361	0.61 286	0.64 312	1.06 445	0.53 338	1.11 273	0.83 341	0.13 250	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.26 296	0.37 199

DLCB_ROB	0.61 211	0.96 313	2.00 92	0.37 231	0.25 173	0.65 308	0.37 320	0.86 266	0.76 313	0.73 371	0.70 353	0.84 387	0.47 307	1.57 346	0.72 309	0.13 250	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.18 152	0.33 175

G2L-Stereo	0.62 231	1.27 390	2.67 327	0.31 114	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.60 138	0.56 223	0.53 202	0.71 336	0.37 202	1.74 373	0.57 249	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.11 146	0.29 331	0.34 183

test_sample4	0.62 231	0.49 127	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.57 181	0.25 164	0.98 356	0.76 313	0.56 223	0.55 231	0.45 181	0.38 212	1.78 383	0.56 246	0.13 250	0.80 395	0.13 269	0.21 334	0.17 128	0.76 365

qqq1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 389	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 415	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 319

fff1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 389	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 415	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 319

LL-Strereo2	0.62 231	1.36 413	2.47 240	1.37 471	0.96 438	0.54 139	0.28 211	0.61 115	0.49 53	0.42 91	0.34 81	0.44 169	0.21 53	0.57 146	0.53 235	0.11 161	0.26 301	0.16 350	0.14 227	0.18 152	0.98 413

4D-IteraStereo	0.62 231	1.29 395	3.04 411	0.27 43	0.30 231	0.46 66	0.26 181	0.54 72	0.51 68	0.41 85	0.31 62	0.39 133	0.19 36	0.53 132	0.65 286	0.09 26	0.47 345	0.12 208	0.11 146	0.21 215	2.14 487

CBFPSM	0.62 231	1.34 405	2.12 122	0.30 98	0.23 153	0.71 345	0.38 329	0.77 183	0.68 227	0.51 174	0.49 171	1.03 437	0.82 421	0.63 168	1.35 409	0.11 161	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.19 183	0.37 199

iinet-f	0.62 231	1.18 367	2.55 277	0.33 157	0.25 173	0.82 401	0.34 299	0.87 275	0.69 239	0.56 223	0.64 312	0.73 344	0.67 390	0.80 228	0.81 336	0.14 286	0.13 183	0.11 155	0.10 98	0.44 434	0.26 128

PFNet	0.62 231	0.42 93	2.69 341	0.43 304	0.55 359	0.62 266	0.27 198	0.64 129	0.72 273	0.61 286	0.56 244	0.45 181	0.33 183	1.86 402	1.12 384	0.28 438	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.26 296	0.27 135

RAFT	0.62 231	1.35 408	2.26 155	0.62 388	0.53 355	0.47 77	0.35 309	0.70 156	0.58 122	0.50 162	0.50 183	0.79 363	0.40 234	0.49 115	0.36 150	0.11 161	0.79 393	0.14 305	0.13 205	0.52 454	0.72 357

raft+_RVC	0.62 231	1.18 367	2.43 201	0.36 219	2.08 503	0.52 121	0.25 164	0.66 135	0.54 93	0.36 68	0.46 144	0.32 99	0.28 138	0.49 115	0.43 186	0.10 77	0.91 406	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.70 354

cf-r	0.62 231	1.27 390	2.99 405	0.34 180	0.28 213	0.60 224	0.28 211	0.82 223	0.70 250	0.55 211	0.61 284	0.77 357	0.41 245	1.32 308	0.52 228	0.13 250	0.09 94	0.11 155	0.12 183	0.22 232	0.27 135

DSFCA	0.62 231	0.77 250	1.95 82	0.29 77	0.29 218	0.79 388	0.86 456	0.81 214	0.73 278	0.73 371	0.66 327	0.67 303	0.57 352	1.17 283	1.03 370	0.16 333	0.15 214	0.13 269	0.14 227	0.19 183	0.28 141

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 231	1.15 358	3.11 417	0.39 265	0.37 289	0.60 224	0.28 211	0.87 275	0.64 173	0.63 308	0.56 244	0.71 336	0.45 286	1.08 267	0.52 228	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.15 247	0.18 152	0.25 120
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 245	0.64 193	2.51 258	0.54 362	0.37 289	0.44 57	0.28 211	0.68 143	0.59 132	0.43 99	0.33 75	0.26 59	0.25 99	0.89 246	0.52 228	0.10 77	1.84 479	0.10 90	0.09 63	0.41 422	1.40 456

test_sample5	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.55 211	0.63 299	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 400	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 365

tta	0.63 245	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 389	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 345	0.13 250	1.01 415	0.11 155	0.26 369	0.19 183	0.59 319

DualNet	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.56 223	0.66 327	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 400	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 365

CIPLG	0.63 245	1.59 451	3.16 421	0.79 425	0.31 239	0.62 266	0.57 408	0.82 223	0.68 227	0.58 246	0.63 299	0.43 154	0.31 171	0.48 102	0.42 179	0.12 204	0.20 268	0.13 269	0.13 205	0.36 386	0.21 91

ACRE	0.63 245	1.55 444	3.41 448	0.76 418	0.28 213	0.60 224	0.56 405	0.82 223	0.68 227	0.57 240	0.62 291	0.43 154	0.30 166	0.47 89	0.42 179	0.12 204	0.19 254	0.13 269	0.14 227	0.36 386	0.20 84

HHNet	0.63 245	0.67 199	3.10 416	0.37 231	0.25 173	0.64 292	0.60 417	0.70 156	0.67 200	0.55 211	1.12 450	0.32 99	0.60 370	0.43 79	1.75 433	0.16 333	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.18 152	0.22 98

ac_64	0.63 245	0.77 250	2.71 349	0.37 231	0.34 267	0.64 292	0.30 255	0.86 266	0.67 200	0.58 246	0.53 202	0.88 402	0.48 314	1.84 396	0.71 305	0.15 316	0.12 167	0.12 208	0.12 183	0.21 215	0.25 120

GANet-RSSM	0.63 245	1.14 352	2.67 327	0.38 250	0.26 188	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.56 108	0.50 162	0.57 255	0.67 303	0.50 323	1.91 415	0.50 223	0.14 286	0.10 122	0.24 425	0.12 183	0.36 386	0.28 141

NVstereo2D	0.63 245	0.57 164	2.29 161	0.37 231	0.35 275	0.69 337	0.49 384	0.96 341	0.88 406	0.49 143	0.54 221	0.72 338	0.46 296	1.98 421	0.50 223	0.19 380	0.20 268	0.18 384	0.16 268	0.28 323	0.34 183

PSMNet-RUCA	0.64 255	1.12 348	2.61 299	0.59 379	0.56 361	0.64 292	0.37 320	0.89 292	0.72 273	0.53 193	0.68 335	0.53 228	0.43 269	0.61 162	0.46 200	0.35 451	0.19 254	0.44 467	0.29 384	0.49 448	0.35 190

AIO-Stereo	0.64 255	0.60 175	1.63 39	1.31 465	1.45 482	0.38 39	0.20 43	0.55 81	0.83 374	0.31 59	0.31 62	0.23 31	0.15 6	0.39 54	0.63 279	0.10 77	1.25 438	0.09 37	0.41 448	0.21 215	1.73 473

test_sample6	0.64 255	0.51 141	2.17 133	0.35 202	0.18 62	0.56 159	0.27 198	1.00 375	0.80 353	0.56 223	0.66 327	0.47 199	0.39 227	1.95 417	0.60 264	0.14 286	0.80 395	0.13 269	0.21 334	0.18 152	0.78 374

SMFormer	0.64 255	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 389	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 345	0.13 250	1.01 415	0.11 155	0.26 369	0.17 128	0.84 387

ssnet_v2	0.64 255	0.99 318	2.67 327	0.33 157	0.22 128	0.72 351	0.45 367	1.00 375	0.80 353	0.66 343	0.54 221	0.81 374	0.48 314	0.91 248	1.08 378	0.16 333	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.33 361	0.31 166

IPLGR_C	0.64 255	1.66 463	3.36 436	0.80 426	0.31 239	0.60 224	0.60 417	0.82 223	0.69 239	0.58 246	0.62 291	0.44 169	0.31 171	0.47 89	0.43 186	0.12 204	0.22 280	0.13 269	0.15 247	0.35 380	0.21 91

OMP-Stereo	0.64 255	0.87 284	2.38 178	0.56 373	0.37 289	0.60 224	0.26 181	0.75 173	0.71 264	0.65 335	0.60 276	0.68 317	0.32 178	2.07 428	1.18 391	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.28 141

GwcNet-RSSM	0.64 255	1.38 422	2.69 341	0.33 157	0.26 188	0.60 224	0.32 277	0.84 242	0.73 278	0.56 223	0.65 319	0.72 338	0.42 257	1.78 383	0.60 264	0.14 286	0.10 122	0.12 208	0.13 205	0.26 296	0.26 128

MM-Stereo_test2	0.65 263	0.43 101	2.54 269	0.62 388	0.18 62	0.50 98	0.25 164	0.49 40	0.47 45	0.36 68	0.26 30	0.24 41	0.23 76	0.40 61	0.38 163	0.08 4	2.33 505	0.09 37	0.10 98	0.38 400	2.66 505

test_sample7	0.65 263	0.41 90	2.08 109	0.36 219	0.20 104	0.52 121	0.32 277	0.99 365	0.86 396	0.64 319	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.18 364	1.21 434	0.16 350	0.15 247	0.19 183	1.22 437

ff7	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 376	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 429	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 490	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 495

ffff	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 376	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 429	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 490	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 495

11t	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 376	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 429	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 490	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 495

qqq	0.65 263	0.63 190	2.10 119	0.30 98	0.64 392	0.46 66	0.27 198	0.81 214	0.83 374	0.48 127	0.56 244	0.46 190	0.37 202	1.03 261	0.75 318	0.11 161	1.41 461	0.12 208	0.41 448	0.16 105	1.18 428

ccc-4	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 376	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 429	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 490	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 495

x	0.65 263	0.62 187	2.12 122	0.36 219	0.61 385	0.48 83	0.24 139	0.80 206	0.89 411	0.50 162	0.56 244	0.44 169	0.36 196	0.62 167	0.80 332	0.11 161	1.44 463	0.11 155	0.39 442	0.16 105	1.34 449

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 263	1.15 358	2.40 187	0.33 157	0.30 231	0.83 402	0.40 339	0.94 324	0.82 367	0.67 345	0.76 386	0.68 317	0.58 359	1.13 276	1.25 402	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.28 141

iRaft-Stereo_5w	0.65 263	1.35 408	2.21 145	0.30 98	0.63 388	0.49 88	0.28 211	0.78 190	0.64 173	0.41 85	0.61 284	0.62 276	0.46 296	1.79 387	0.48 210	0.10 77	0.25 298	0.11 155	0.12 183	0.40 415	0.94 403

TransformOpticalFlow	0.65 263	0.61 181	2.67 327	0.45 317	0.26 188	0.62 266	0.28 211	0.88 283	0.76 313	0.76 384	0.74 376	0.90 408	0.84 424	1.82 393	0.80 332	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.12 38	0.19 76

IIG-Stereo	0.65 263	0.87 284	2.32 168	0.55 364	0.23 153	0.62 266	0.21 65	0.78 190	0.71 264	0.64 319	0.69 340	0.69 328	0.38 212	2.07 428	1.37 413	0.11 161	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.27 135

DRaft	0.65 263	0.47 120	2.38 178	0.25 15	0.17 47	0.64 292	0.65 429	0.56 85	0.57 115	0.67 345	0.98 433	0.38 129	0.99 445	1.42 322	2.06 447	0.11 161	0.14 198	0.10 90	0.14 227	0.18 152	0.21 91

RAFT-RH_RVC	0.65 263	0.73 231	2.78 368	0.39 265	0.29 218	0.60 224	0.18 26	0.45 26	0.63 163	0.75 380	1.89 478	0.47 199	0.29 156	1.59 353	1.21 395	0.15 316	0.07 9	0.13 269	0.13 205	0.11 28	0.10 6

pcwnet_v2	0.65 263	0.54 151	4.29 494	0.33 157	0.27 201	0.60 224	0.25 164	1.02 392	0.92 418	0.61 286	0.69 340	0.62 276	0.54 340	0.67 184	0.38 163	0.18 364	0.15 214	0.15 331	0.14 227	0.21 215	0.49 281

RALCasStereoNet	0.65 263	1.34 405	2.56 280	0.43 304	0.96 438	0.50 98	0.26 181	0.62 119	0.56 108	0.43 99	0.49 171	0.36 118	0.28 138	0.72 204	0.53 235	0.10 77	1.18 429	0.09 37	0.08 41	0.27 310	1.27 442

ARAFT	0.65 263	1.69 465	3.34 435	0.29 77	0.16 28	0.65 308	0.36 317	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.49 171	0.56 251	0.31 171	1.23 292	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 400	0.50 283

psm_up	0.65 263	1.02 324	2.53 264	0.36 219	0.31 239	0.64 292	0.38 329	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.57 255	0.68 317	0.57 352	1.90 414	0.52 228	0.17 353	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.27 310	0.22 98

CFNet	0.65 263	1.45 433	2.27 156	0.34 180	0.25 173	0.64 292	0.23 114	0.93 319	0.79 345	0.48 127	0.59 267	0.58 259	0.40 234	2.28 445	0.63 279	0.13 250	0.09 94	0.15 331	0.14 227	0.34 368	0.26 128

YMNet	0.66 282	0.98 316	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 409	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 380	0.81 397	0.83 384	0.46 296	0.87 238	1.07 375	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 425	0.39 216

YMNet_1	0.66 282	0.98 316	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 409	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 380	0.81 397	0.83 384	0.46 296	0.87 238	1.07 375	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 425	0.39 216

Reg-Stereo(zero)	0.66 282	0.26 1	2.13 128	0.25 15	1.15 467	0.99 435	0.97 466	0.57 91	0.81 361	0.52 184	0.46 144	0.54 235	0.59 362	0.47 89	1.14 386	0.08 4	0.88 404	0.08 7	0.36 433	0.12 38	0.80 379

mmm	0.66 282	0.53 149	1.83 56	0.38 250	0.86 425	0.49 88	0.27 198	0.82 223	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.47 199	0.38 212	0.81 231	0.73 312	0.12 204	1.37 456	0.14 305	0.45 453	0.18 152	1.35 451

Wz-Net-LNSev	0.66 282	1.30 396	2.81 376	0.35 202	0.37 289	0.80 391	0.48 379	0.91 308	0.87 402	0.63 308	0.70 353	0.80 370	0.59 362	0.67 184	0.68 295	0.15 316	0.14 198	0.12 208	0.12 183	0.24 255	0.38 208

AASNet	0.66 282	1.49 440	2.97 400	0.37 231	0.33 257	0.65 308	0.30 255	1.00 375	0.78 332	0.56 223	0.60 276	0.55 244	0.39 227	0.88 244	0.96 355	0.15 316	0.12 167	0.13 269	0.11 146	0.45 437	0.35 190

coex_refinement	0.67 288	1.33 402	2.48 246	0.38 250	0.26 188	0.64 292	0.34 299	0.88 283	0.68 227	0.61 286	0.63 299	0.80 370	0.48 314	1.84 396	1.09 379	0.13 250	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.18 152	0.38 208

DDVS	0.67 288	0.46 117	1.74 45	2.40 509	0.35 275	0.86 409	0.98 467	0.72 164	0.52 78	0.53 193	0.57 255	0.89 405	0.37 202	1.22 289	0.57 249	0.15 316	0.14 198	0.14 305	0.12 183	0.19 183	0.42 236

ACVNet-DCA	0.67 288	0.73 231	2.43 201	0.67 406	0.52 348	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 386	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 496	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 428

fast-acv-ft	0.67 288	1.24 384	3.26 428	0.39 265	0.30 231	0.80 391	0.48 379	0.74 169	0.76 313	0.60 276	0.78 394	0.76 355	0.60 370	0.70 192	0.78 327	0.16 333	0.15 214	0.18 384	0.17 284	0.38 400	0.24 116

ToySt	0.67 288	0.88 288	2.61 299	0.39 265	0.73 406	0.61 244	0.38 329	0.78 190	0.73 278	0.43 99	0.70 353	0.72 338	0.45 286	0.66 181	0.62 273	0.14 286	0.63 375	0.13 269	0.33 419	0.24 255	1.18 428

PSM-AAD	0.67 288	0.29 3	2.41 192	0.37 231	0.23 153	0.86 409	1.15 482	0.62 119	0.66 187	0.64 319	0.71 366	0.67 303	2.90 502	0.65 178	0.32 117	0.10 77	0.08 43	0.17 365	0.15 247	0.14 74	0.34 183

HSM	0.67 288	0.92 306	2.29 161	0.30 98	0.29 218	0.65 308	0.29 239	0.98 356	0.67 200	0.59 265	0.58 262	1.39 472	0.65 382	2.56 465	0.45 195	0.11 161	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.24 116

Occ-G	0.68 295	0.54 151	2.08 109	0.99 451	0.74 407	0.38 39	0.25 164	0.46 32	0.78 332	0.40 83	0.36 90	0.46 190	0.22 61	0.90 247	0.70 299	0.09 26	1.53 466	0.09 37	0.16 268	0.31 349	2.06 483

raft_robust	0.68 295	1.24 384	2.42 196	0.30 98	0.57 366	0.53 129	0.25 164	0.95 338	0.79 345	0.49 143	0.46 144	1.12 455	0.74 408	1.50 334	0.61 270	0.09 26	0.62 374	0.10 90	0.30 393	0.26 296	0.30 157

SACVNet	0.68 295	1.08 338	2.58 286	0.38 250	0.28 213	0.65 308	0.37 320	0.91 308	0.65 180	0.67 345	0.62 291	0.69 328	0.47 307	2.07 428	0.65 286	0.18 364	0.14 198	0.16 350	0.15 247	0.39 409	0.41 231

ADLNet	0.68 295	1.02 324	2.68 334	0.35 202	0.34 267	0.67 328	0.34 299	0.95 338	0.79 345	0.70 359	0.62 291	0.80 370	0.46 296	1.77 380	0.69 297	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.14 227	0.31 349	0.54 301

XPNet_ROB	0.68 295	1.11 346	2.28 158	0.38 250	0.27 201	0.67 328	0.47 377	0.94 324	0.75 304	0.80 397	0.71 366	0.81 374	0.54 340	1.72 370	0.84 342	0.22 406	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.25 277	0.45 264

ETE_ROB	0.68 295	1.09 339	2.32 168	0.38 250	0.26 188	0.69 337	0.51 387	1.49 481	0.75 304	0.81 401	0.71 366	0.85 392	0.51 327	1.39 315	0.70 299	0.17 353	0.14 198	0.19 391	0.16 268	0.24 255	0.35 190

LALA_ROB	0.68 295	1.14 352	2.50 257	0.37 231	0.29 218	0.78 384	0.55 401	0.99 365	0.84 386	0.82 405	0.68 335	0.93 414	0.50 323	1.01 258	0.89 348	0.21 400	0.15 214	0.21 406	0.18 295	0.26 296	0.30 157

SCV	0.69 302	0.68 208	1.95 82	0.90 434	1.04 451	0.49 88	0.24 139	0.98 356	0.73 278	0.54 199	0.31 62	0.24 41	0.20 46	1.32 308	0.26 51	0.11 161	1.59 467	0.09 37	0.32 408	0.34 368	1.58 465

UGAM	0.69 302	0.84 273	2.66 319	0.40 278	0.20 104	0.53 129	0.34 299	0.63 126	0.74 298	0.45 110	0.74 376	0.95 422	0.36 196	2.57 466	0.42 179	0.11 161	0.45 341	0.17 365	0.19 313	0.43 430	0.57 314

STrans-v2	0.69 302	0.62 187	2.66 319	0.28 59	0.23 153	0.57 181	0.32 277	1.01 384	0.77 327	0.92 420	0.84 403	0.88 402	0.92 439	1.81 390	1.19 393	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.12 38	0.30 157

DEmStereo	0.69 302	0.40 84	2.42 196	0.42 292	0.18 62	0.66 321	0.88 459	0.54 72	0.64 173	0.60 276	1.00 437	0.45 181	1.24 459	1.53 337	2.21 458	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.10 98	0.11 28	0.14 32

FADNet-RVC	0.69 302	1.65 461	2.74 359	0.35 202	0.26 188	0.60 224	0.29 239	0.91 308	0.67 200	0.46 121	0.51 186	0.62 276	0.46 296	1.75 375	0.81 336	0.17 353	0.20 268	0.17 365	0.18 295	0.60 461	0.39 216

RASNet	0.69 302	1.05 333	2.59 288	0.37 231	0.47 338	0.66 321	0.33 291	0.82 223	0.76 313	0.51 174	0.65 319	0.93 414	0.62 374	2.20 442	0.80 332	0.14 286	0.09 94	0.09 37	0.11 146	0.18 152	0.37 199

PS-NSSS	0.69 302	1.37 418	2.44 209	0.31 114	0.32 251	0.64 292	0.34 299	1.04 405	0.74 298	0.56 223	0.75 383	0.51 218	0.42 257	2.41 458	0.54 240	0.24 421	0.17 241	0.27 433	0.18 295	0.30 340	0.23 107

MyStereo06	0.70 309	0.72 228	3.51 456	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.90 301	0.67 200	1.48 483	0.53 202	0.84 387	0.57 352	0.60 159	1.11 382	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 309

MSKI-zero shot	0.70 309	0.44 109	2.62 304	1.47 478	0.75 409	0.56 159	0.20 43	0.80 206	0.45 38	0.60 276	0.52 195	0.44 169	0.17 12	0.70 192	0.26 51	0.09 26	2.87 513	0.09 37	0.32 408	0.14 74	0.50 283

DMCA-RVC	0.70 309	1.30 396	3.59 463	0.37 231	0.89 429	0.57 181	0.31 266	0.73 167	0.59 132	0.69 355	0.54 221	0.59 262	0.57 352	1.25 298	0.66 289	0.16 333	0.38 328	0.20 400	0.15 247	0.22 232	0.23 107

HSM-Net_RVC	0.70 309	0.40 84	2.45 227	0.27 43	0.19 93	0.68 334	0.30 255	1.29 467	0.73 278	0.73 371	0.70 353	0.77 357	0.45 286	3.73 508	0.46 200	0.13 250	0.09 94	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.32 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 313	0.85 277	3.01 407	0.33 157	0.25 173	1.01 438	0.59 413	0.62 119	0.54 93	0.42 91	0.45 140	1.54 479	1.44 469	1.40 317	0.73 312	0.14 286	0.13 183	0.12 208	0.11 146	0.20 203	0.35 190

AE-Stereo	0.71 313	0.32 21	2.44 209	0.44 310	0.50 342	0.58 192	0.23 114	1.08 432	0.67 200	0.67 345	0.51 186	0.47 199	0.24 81	0.63 168	0.32 117	0.09 26	2.15 500	0.11 155	0.45 453	0.22 232	2.01 480

xx1	0.71 313	0.73 231	2.43 201	0.67 406	0.52 348	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 451	0.77 386	0.39 108	0.46 190	0.37 202	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 496	0.12 208	0.41 448	0.16 105	1.18 428

GrayStereo	0.71 313	0.27 2	2.40 187	0.89 432	0.23 153	0.62 266	1.40 498	0.67 138	0.70 250	0.72 370	0.77 390	0.55 244	3.03 503	0.60 159	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.21 334	0.12 38	0.37 199

FADNet	0.71 313	1.60 455	2.53 264	0.33 157	0.30 231	0.67 328	0.29 239	0.92 315	0.75 304	0.45 110	0.49 171	0.66 300	0.57 352	1.85 400	0.85 343	0.46 463	0.20 268	0.17 365	0.20 323	0.60 461	0.37 199

iResNetv2_ROB	0.71 313	1.90 478	3.48 454	0.43 304	0.22 128	0.60 224	0.29 239	0.96 341	0.78 332	0.60 276	0.65 319	0.60 269	0.46 296	0.80 228	1.21 395	0.12 204	0.08 43	0.10 90	0.07 20	0.44 434	0.33 175

DRN-Test	0.71 313	0.79 260	2.83 380	0.40 278	0.44 326	0.80 391	0.41 341	1.07 429	0.83 374	0.82 405	0.64 312	0.68 317	0.57 352	1.78 383	0.79 330	0.16 333	0.13 183	0.17 365	0.16 268	0.24 255	0.51 288

StereoDRNet	0.71 313	1.24 384	2.56 280	0.42 292	0.45 329	0.73 355	0.46 373	0.98 356	0.81 361	0.77 386	0.56 244	0.74 347	0.48 314	1.69 368	0.91 351	0.15 316	0.14 198	0.15 331	0.15 247	0.26 296	0.51 288

NCCL2	0.71 313	1.32 398	2.30 163	0.44 310	0.31 239	0.71 345	0.67 436	0.89 292	0.69 239	0.70 359	0.61 284	0.85 392	0.54 340	1.58 352	0.70 299	0.20 391	0.17 241	0.66 478	0.25 362	0.26 296	0.38 208

TCMNet	0.72 322	1.15 358	2.78 368	0.51 349	0.52 348	0.73 355	0.39 335	0.94 324	0.78 332	0.60 276	0.68 335	0.63 280	0.46 296	1.71 369	0.72 309	0.18 364	0.19 254	0.23 419	0.18 295	0.40 415	0.56 309

1test111	0.72 322	0.73 231	2.43 201	0.67 406	0.52 348	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 386	0.39 108	0.25 49	0.38 212	1.03 261	0.75 318	0.10 77	2.13 496	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 428

FAT-Stereo	0.72 322	0.60 175	2.86 386	0.37 231	0.29 218	0.64 292	0.55 401	1.01 384	0.91 416	0.76 384	0.94 425	0.93 414	0.79 418	1.82 393	0.60 264	0.19 380	0.19 254	0.17 365	0.16 268	0.23 248	0.47 270

SCV_C0	0.73 325	0.68 208	2.05 104	1.50 482	0.92 433	0.45 59	0.20 43	0.96 341	0.71 264	0.65 335	0.33 75	0.31 93	0.20 46	1.25 298	0.52 228	0.09 26	1.68 474	0.08 7	0.30 393	0.27 310	1.52 463

MyStereo8	0.73 325	1.16 361	2.89 390	0.53 355	0.34 267	0.71 345	0.20 43	1.87 494	0.59 132	0.53 193	0.66 327	0.50 213	0.33 183	1.27 303	0.62 273	0.10 77	1.19 430	0.10 90	0.21 334	0.21 215	0.61 324

ADLNet2	0.73 325	1.22 379	3.28 430	0.34 180	0.36 283	0.65 308	0.37 320	0.94 324	0.87 402	0.57 240	0.65 319	0.92 409	0.48 314	2.05 426	0.60 264	0.13 250	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.37 393	0.38 208

hitnet-ft	0.73 325	1.09 339	2.59 288	0.28 59	0.22 128	0.71 345	0.36 317	0.89 292	0.67 200	0.58 246	0.83 401	1.03 437	0.94 442	2.31 447	0.70 299	0.23 414	0.14 198	0.41 462	0.13 205	0.24 255	0.28 141

MoCha-V2	0.74 329	0.78 256	2.18 136	1.01 452	1.55 488	0.36 33	0.19 31	0.61 115	0.49 53	0.33 64	0.34 81	0.30 86	0.27 124	1.56 341	0.47 205	0.09 26	1.94 485	0.08 7	0.37 435	0.18 152	1.62 469

IGEV++	0.74 329	0.70 219	2.05 104	1.11 458	1.09 459	0.32 16	0.21 65	0.75 173	0.43 26	0.30 57	0.30 52	0.22 23	0.27 124	0.98 255	0.31 107	0.10 77	2.50 509	0.08 7	0.15 247	0.27 310	2.70 506

cc1	0.74 329	0.73 231	2.43 201	0.67 406	0.52 348	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 451	0.77 386	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 496	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.20 493

IGEVStereo-DCA	0.74 329	0.74 241	2.09 113	0.76 418	0.77 414	0.45 59	0.23 114	0.49 40	0.62 152	0.71 368	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 423	0.10 77	1.50 464	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 495

tt1	0.74 329	0.73 231	2.34 171	0.67 406	0.63 388	0.75 364	0.24 139	0.85 255	0.96 432	0.81 401	0.38 102	0.26 59	0.35 193	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 501	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.19 490

anonymousa	0.74 329	0.60 175	2.58 286	0.96 444	1.33 476	0.61 244	0.26 181	0.69 146	0.56 108	0.55 211	0.84 403	0.82 379	0.46 296	0.56 142	0.61 270	0.10 77	1.11 427	0.12 208	0.98 504	0.14 74	0.97 411

Wz-Net-MNSev	0.74 329	1.42 428	2.75 361	0.38 250	0.33 257	0.90 423	0.61 422	0.98 356	0.94 425	0.77 386	0.75 383	0.75 351	0.66 388	1.39 315	0.76 321	0.17 353	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.28 323	0.48 275

IPLG	0.74 329	1.09 339	2.87 387	0.36 219	0.21 116	1.63 478	0.60 417	1.39 476	0.63 163	1.39 475	0.51 186	0.40 142	0.86 429	1.40 317	0.37 155	0.09 26	0.07 9	0.14 305	0.12 183	0.34 368	0.23 107

FADNet-RVC-Resample	0.74 329	1.54 443	3.81 474	0.38 250	0.29 218	0.62 266	0.38 329	0.91 308	0.67 200	0.52 184	0.51 186	0.63 280	0.44 278	1.56 341	0.59 260	0.24 421	0.32 315	0.22 411	0.19 313	0.30 340	0.71 356

RP	0.74 329	1.01 322	2.48 246	0.44 310	0.45 329	0.66 321	0.45 367	0.95 338	0.87 402	0.70 359	0.95 428	0.99 429	0.82 421	1.55 339	0.82 339	0.26 431	0.19 254	0.23 419	0.20 323	0.34 368	0.38 208

stereogan	0.74 329	0.68 208	2.82 378	0.40 278	0.40 306	1.05 443	0.42 347	0.99 365	0.96 432	0.78 394	0.86 411	1.15 459	0.73 404	1.57 346	0.56 246	0.20 391	0.19 254	0.20 400	0.16 268	0.37 393	0.34 183

HART	0.75 340	0.75 246	2.22 147	0.94 440	1.59 492	0.30 11	0.19 31	0.72 164	0.85 389	0.30 57	0.52 195	0.39 133	0.16 8	0.81 231	0.43 186	0.08 4	2.61 512	0.10 90	0.07 20	0.36 386	1.61 468

model_zeroshot	0.75 340	0.94 311	2.48 246	1.88 500	0.68 400	0.72 351	0.22 80	1.01 384	0.51 68	1.10 441	0.35 88	0.63 280	0.20 46	0.78 221	0.32 117	0.12 204	1.97 487	0.10 90	0.23 350	0.12 38	0.56 309

Nwc_Net	0.75 340	1.10 344	2.96 399	0.42 292	0.39 300	0.77 378	0.39 335	1.06 426	0.73 278	0.65 335	1.00 437	0.99 429	0.74 408	1.43 323	0.99 364	0.24 421	0.15 214	0.23 419	0.26 369	0.27 310	0.30 157

NOSS_ROB	0.75 340	1.03 328	2.27 156	0.68 411	0.26 188	0.68 334	0.30 255	0.99 365	0.82 367	0.59 265	0.58 262	0.77 357	0.39 227	2.75 484	0.48 210	0.25 427	0.24 289	0.28 436	0.26 369	0.29 331	1.07 422

PSMNet_ROB	0.75 340	1.42 428	2.93 395	0.39 265	0.32 251	0.73 355	0.56 405	0.90 301	0.74 298	0.56 223	0.60 276	0.75 351	0.47 307	2.00 422	1.31 405	0.18 364	0.13 183	0.19 391	0.20 323	0.26 296	0.40 223

DualNet (step1)	0.76 345	0.69 216	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 396	0.33 291	0.99 365	0.86 396	0.64 319	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.65 472	1.21 434	0.86 485	0.56 476	0.25 277	0.72 357

DispNO	0.76 345	1.36 413	3.15 420	0.32 135	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.88 283	0.72 273	0.55 211	0.79 396	0.83 384	0.47 307	2.46 460	1.23 399	0.12 204	0.10 122	0.18 384	0.31 400	0.20 203	0.25 120

DCRE	0.76 345	0.80 262	2.31 166	1.05 453	1.18 468	0.63 281	0.26 181	1.03 399	0.59 132	0.52 184	2.12 483	0.44 169	0.27 124	0.41 70	0.53 235	0.09 26	1.02 420	0.10 90	0.32 408	0.16 105	1.47 461

APVNet	0.76 345	1.11 346	3.23 424	0.39 265	0.36 283	0.85 408	0.44 362	0.96 341	0.73 278	0.58 246	0.69 340	0.76 355	0.56 347	2.29 446	0.82 339	0.17 353	0.18 248	0.24 425	0.19 313	0.35 380	0.27 135

GwcNet	0.76 345	1.09 339	3.68 467	0.38 250	0.45 329	0.81 396	0.45 367	0.91 308	0.89 411	0.63 308	0.77 390	0.82 379	0.51 327	1.64 360	0.85 343	0.17 353	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.33 361	0.34 183

AF-Net	0.76 345	1.14 352	2.74 359	0.42 292	0.41 311	0.70 340	0.41 341	1.07 429	0.94 425	0.73 371	1.05 446	1.04 441	0.86 429	1.23 292	1.00 367	0.23 414	0.15 214	0.25 430	0.18 295	0.32 357	0.35 190

ccnet	0.77 351	0.61 181	2.01 94	0.40 278	0.46 336	1.05 443	0.59 413	1.02 392	0.74 298	0.90 417	0.97 430	0.82 379	0.89 434	1.68 367	1.16 390	0.32 446	0.26 301	0.32 449	0.28 380	0.35 380	0.47 270

RYNet	0.77 351	0.91 301	2.36 173	0.37 231	0.41 311	0.88 418	0.44 362	0.99 365	0.88 406	0.65 335	0.54 221	0.92 409	0.61 372	2.70 479	1.23 399	0.15 316	0.14 198	0.17 365	0.14 227	0.27 310	0.55 308

GCAP-BAT	0.78 353	0.38 72	2.37 175	0.98 446	0.60 376	0.77 378	0.22 80	1.13 448	0.51 68	0.80 397	0.90 420	0.81 374	0.25 99	0.77 214	0.88 347	0.10 77	1.94 485	0.09 37	0.50 465	0.17 128	1.35 451

ffm	0.78 353	0.67 199	3.39 441	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 432	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 501	0.15 331	0.33 419	0.25 277	2.19 490

Syn2CoEx	0.78 353	1.43 431	3.54 460	0.44 310	0.31 239	0.64 292	0.43 354	1.04 405	0.83 374	0.64 319	0.77 390	0.74 347	0.74 408	1.91 415	0.64 281	0.20 391	0.17 241	0.19 391	0.15 247	0.30 340	0.59 319

RGC	0.78 353	1.10 344	2.55 277	0.45 317	0.45 329	0.73 355	0.40 339	1.00 375	0.75 304	0.75 380	1.04 444	1.02 436	0.73 404	1.74 373	1.15 388	0.24 421	0.19 254	0.28 436	0.26 369	0.31 349	0.38 208

HH	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 475	0.80 419	0.91 424	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 319	0.55 231	0.87 398	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 431	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 488

HanStereo	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 475	0.80 419	0.91 424	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 319	0.55 231	0.87 398	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 431	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 488

FTStereo	0.79 357	0.32 21	2.83 380	0.70 413	0.21 116	0.73 355	1.75 503	0.61 115	0.60 138	1.07 439	1.62 473	1.28 464	2.11 494	0.75 210	0.30 91	0.19 380	0.08 43	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.39 216

RAFT + AFF	0.79 357	1.73 467	2.99 405	0.34 180	0.35 275	0.67 328	0.51 387	1.05 413	0.79 345	0.54 199	0.58 262	0.59 262	0.81 419	1.80 388	1.21 395	0.13 250	0.27 308	0.15 331	0.14 227	0.45 437	0.69 351

AANet_RVC	0.79 357	1.46 435	2.72 351	0.34 180	0.25 173	0.59 210	0.32 277	0.88 283	0.83 374	0.62 299	0.95 428	0.80 370	0.43 269	2.46 460	1.72 430	0.38 453	0.26 301	0.10 90	0.09 63	0.25 277	0.43 244

aanetorigin	0.81 362	1.03 328	2.64 314	0.44 310	0.44 326	0.59 210	1.00 472	0.59 103	0.70 250	1.54 485	1.22 455	0.82 379	1.08 452	1.06 264	1.07 375	0.18 364	0.15 214	0.17 365	0.21 334	0.53 455	0.65 336

STTRV1_RVC	0.81 362	0.59 173	2.88 389	0.43 304	0.49 341	0.80 391	0.44 362	1.18 459	0.84 386	0.63 308	0.89 416	0.72 338	0.63 378	2.67 475	0.67 292	0.51 465	0.65 377	0.27 433	0.24 353	0.35 380	0.29 147

GANetREF_RVC	0.81 362	1.44 432	3.04 411	0.49 340	0.27 201	0.83 402	0.63 425	1.03 399	0.92 418	0.63 308	0.61 284	0.72 338	0.59 362	2.40 456	0.58 255	0.33 448	0.25 298	0.37 457	0.25 362	0.41 422	0.36 198
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 362	1.41 424	2.60 294	0.41 288	0.40 306	0.63 281	0.31 266	1.04 405	0.99 442	0.92 420	1.29 458	0.78 361	0.68 392	1.65 363	1.50 420	0.19 380	0.12 167	0.18 384	0.13 205	0.51 451	0.54 301

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 366	0.78 256	3.67 466	0.35 202	0.81 421	1.25 460	0.88 459	1.13 448	0.58 122	0.84 409	0.52 195	1.24 462	0.64 379	0.77 214	0.70 299	0.10 77	0.53 357	0.11 155	0.45 453	0.29 331	0.81 384

test_for_model	0.82 366	1.62 456	2.47 240	1.36 470	1.04 451	0.53 129	0.22 80	0.82 223	0.63 163	0.60 276	0.29 45	0.25 49	0.21 53	0.28 4	0.25 37	0.80 482	1.87 480	0.08 7	0.08 41	1.81 507	1.18 428

HBP-ISP	0.82 366	1.57 447	3.28 430	0.50 346	0.27 201	0.86 409	0.54 397	1.09 434	0.78 332	0.81 401	0.70 353	0.68 317	1.00 446	2.02 423	0.47 205	0.24 421	0.24 289	0.29 444	0.25 362	0.28 323	0.52 294

S-Stereo	0.82 366	0.73 231	3.79 472	0.40 278	0.37 289	0.70 340	0.69 440	1.00 375	1.03 447	0.63 308	0.92 423	0.82 379	0.59 362	2.35 450	0.71 305	0.18 364	0.22 280	0.17 365	0.18 295	0.30 340	0.67 340

CVANet_RVC	0.82 366	1.18 367	3.98 479	0.40 278	0.28 213	0.63 281	0.43 354	0.90 301	0.78 332	1.14 446	0.69 340	0.68 317	0.52 335	2.62 471	0.48 210	0.20 391	0.13 183	0.22 411	0.37 435	0.37 393	0.48 275

PASM	0.82 366	1.00 319	2.68 334	0.52 351	0.48 339	0.65 308	0.59 413	0.83 234	0.89 411	0.82 405	0.73 373	0.89 405	0.68 392	2.39 455	0.73 312	0.35 451	0.37 324	0.36 455	0.41 448	0.45 437	0.51 288

TDLM	0.83 372	1.28 393	2.38 178	0.46 322	0.26 188	0.66 321	0.55 401	0.87 275	0.80 353	2.54 506	0.62 291	0.61 271	0.51 327	2.68 478	0.67 292	0.20 391	0.11 149	0.35 454	0.15 247	0.33 361	0.48 275

PWCDC_ROB	0.83 372	1.57 447	2.63 305	0.48 329	0.37 289	0.78 384	0.29 239	1.04 405	1.36 477	0.63 308	2.05 482	0.64 288	0.70 399	1.10 269	1.20 394	0.33 448	0.14 198	0.15 331	0.12 183	0.63 465	0.46 268

GCST	0.84 374	1.48 438	3.02 409	1.12 461	1.09 459	0.62 266	0.19 31	0.79 199	0.56 108	0.60 276	0.65 319	0.50 213	0.31 171	1.24 294	0.74 317	0.76 480	0.46 342	0.84 484	0.64 485	0.71 470	0.57 314

rrr	0.84 374	0.74 241	3.40 446	0.76 418	0.77 414	0.45 59	0.28 211	1.23 464	0.84 386	0.71 368	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 423	0.10 77	1.50 464	0.10 90	0.29 384	0.24 255	1.75 474

GASNet	0.84 374	1.98 481	4.07 483	0.48 329	0.33 257	0.58 192	0.34 299	0.97 349	0.81 361	0.60 276	0.59 267	0.74 347	0.55 345	2.08 431	1.18 391	0.22 406	0.15 214	0.19 391	0.17 284	0.55 457	0.29 147

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 374	1.41 424	2.80 371	0.94 440	0.35 275	0.89 420	0.41 341	0.89 292	0.66 187	0.57 240	0.63 299	0.75 351	0.38 212	2.37 451	0.55 243	1.16 498	0.31 314	0.36 455	0.21 334	0.59 460	0.63 330

edge stereo	0.84 374	0.74 241	3.42 451	0.38 250	1.21 470	0.63 281	0.41 341	0.98 356	0.83 374	0.81 401	0.88 414	1.14 457	0.73 404	2.16 439	0.89 348	0.22 406	0.20 268	0.26 432	0.18 295	0.38 400	0.43 244

SHD	0.84 374	1.14 352	2.54 269	0.80 426	0.52 348	0.76 368	0.34 299	1.16 454	1.29 472	1.11 443	0.85 406	0.98 426	0.74 408	1.25 298	1.48 419	0.22 406	0.37 324	0.20 400	0.27 378	0.36 386	0.41 231

XQC	0.84 374	1.32 398	2.61 299	0.78 424	0.44 326	0.89 420	0.53 394	1.16 454	1.07 454	0.85 411	0.69 340	0.92 409	0.73 404	1.40 317	1.44 417	0.24 421	0.35 321	0.23 419	0.26 369	0.45 437	0.39 216

RTSC	0.84 374	1.40 423	2.67 327	0.50 346	0.40 306	0.83 402	0.33 291	1.11 441	1.14 462	0.93 423	0.82 399	0.84 387	0.58 359	1.34 311	1.82 438	0.18 364	0.49 349	0.14 305	0.30 393	0.46 441	0.42 236

PDISCO_ROB	0.84 374	1.46 435	2.84 382	0.65 398	0.59 371	1.17 456	0.48 379	1.19 460	1.08 456	0.67 345	0.72 371	1.00 432	0.61 372	1.24 294	1.05 372	0.38 453	0.18 248	0.28 436	0.24 353	0.58 459	0.44 259

LL-Strereo	0.85 383	1.73 467	3.06 415	0.37 231	0.61 385	0.54 139	0.33 291	1.01 384	0.76 313	0.69 355	0.58 262	0.85 392	0.78 416	2.65 474	0.54 240	0.14 286	0.58 368	0.14 305	0.12 183	0.42 425	1.05 420

Wz-Net-SNSev	0.85 383	1.83 474	3.36 436	0.42 292	0.31 239	0.71 345	0.66 431	1.04 405	0.94 425	0.68 351	0.85 406	0.96 423	0.62 374	1.75 375	1.14 386	0.16 333	0.15 214	0.16 350	0.17 284	0.39 409	0.63 330

DANet	0.85 383	0.68 208	2.41 192	1.18 464	0.48 339	0.77 378	1.23 490	0.93 319	1.53 484	0.90 417	0.72 371	0.97 425	0.57 352	1.86 402	1.05 372	0.18 364	0.16 228	0.19 391	0.16 268	0.26 296	0.67 340
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 386	0.59 173	2.65 315	1.33 467	1.25 472	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.13 445	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 506	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.12 513

anonymity	0.86 386	0.68 208	1.44 27	0.64 395	0.83 422	0.67 328	0.52 391	0.98 356	0.73 278	0.96 425	0.70 353	0.81 374	0.86 429	1.10 269	1.34 407	0.64 471	0.72 390	0.58 473	1.44 513	0.60 461	0.91 399

IGEV-Stereo	0.86 386	0.60 175	2.65 315	1.35 469	1.25 472	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.14 446	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 506	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.13 514
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 386	1.57 447	2.80 371	0.68 411	0.59 371	0.78 384	0.38 329	0.97 349	0.74 298	0.63 308	0.70 353	1.01 433	0.68 392	1.02 259	1.22 398	0.45 461	0.34 320	0.89 489	0.51 469	0.73 472	0.58 316

test_xeample3	0.86 386	0.75 246	3.36 436	0.65 398	0.76 412	0.49 88	0.33 291	1.21 463	0.80 353	0.61 286	0.23 15	0.30 86	0.29 156	1.17 283	1.57 425	0.10 77	1.79 477	0.10 90	0.40 443	0.25 277	2.09 484

CBMV	0.86 386	1.00 319	2.82 378	0.35 202	0.21 116	0.78 384	0.78 451	1.05 413	0.87 402	0.90 417	0.74 376	0.87 398	1.89 489	1.67 364	1.38 415	0.19 380	0.20 268	0.21 406	0.19 313	0.28 323	0.84 387
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 392	1.51 441	2.90 392	0.31 114	0.24 165	0.71 345	0.25 164	1.00 375	0.65 180	0.45 110	0.57 255	0.61 271	0.44 278	1.53 337	0.75 318	0.94 487	0.97 410	0.28 436	1.00 505	0.89 482	1.36 454

anonymousdsp2	0.88 393	0.31 10	1.96 86	1.06 454	1.56 489	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.98 439	1.20 457	0.37 96	0.65 291	0.26 110	1.19 287	0.46 200	0.10 77	2.40 508	0.10 90	0.13 205	0.19 183	2.96 510

MIPNet	0.88 393	1.07 335	2.85 384	0.61 386	0.18 62	1.46 468	1.37 494	1.65 487	0.78 332	1.93 491	0.85 406	0.75 351	1.66 479	0.87 238	0.34 139	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.32 408	0.27 310	0.26 128

THIR-Stereo	0.88 393	0.85 277	2.33 170	0.26 31	0.16 28	0.59 210	2.69 509	0.62 119	0.54 93	0.62 299	1.61 472	0.96 423	1.77 485	1.67 364	2.20 457	0.10 77	0.08 43	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.21 91

NCC-stereo	0.88 393	1.22 379	2.97 400	0.60 380	0.45 329	1.88 489	0.48 379	1.04 405	0.75 304	0.70 359	0.85 406	0.93 414	0.84 424	1.81 390	1.51 421	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 400	0.27 310	0.35 190

Abc-Net	0.88 393	1.22 379	2.97 400	0.60 380	0.45 329	1.88 489	0.48 379	1.04 405	0.75 304	0.70 359	0.85 406	0.93 414	0.84 424	1.81 390	1.51 421	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 400	0.27 310	0.35 190
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 393	1.45 433	2.68 334	0.38 250	0.35 275	0.95 432	0.51 387	0.92 315	0.81 361	0.89 415	0.84 403	0.61 271	1.35 462	1.26 302	3.38 490	0.14 286	0.12 167	0.17 365	0.19 313	0.28 323	0.34 183

CBMV_ROB	0.88 393	0.75 246	2.73 356	0.36 219	0.22 128	0.76 368	0.47 377	1.05 413	0.81 361	1.06 438	1.04 444	0.88 402	1.36 464	2.17 441	2.03 444	0.23 414	0.24 289	0.27 433	0.25 362	0.27 310	0.73 361

ttt	0.89 400	0.51 141	2.51 258	0.36 219	0.31 239	0.61 244	0.28 211	1.07 429	0.92 418	0.56 223	0.77 390	0.55 244	0.37 202	2.27 444	3.51 493	0.16 333	1.21 434	0.13 269	0.31 400	0.18 152	1.26 441

AEACV	0.89 400	0.29 3	1.84 59	2.50 510	1.68 494	0.53 129	0.21 65	1.01 384	0.42 21	0.68 351	0.31 62	0.22 23	0.39 227	1.63 357	0.25 37	0.09 26	2.60 510	0.09 37	0.54 473	0.23 248	2.27 500

TRStereo	0.89 400	1.02 324	2.91 393	4.59 521	0.31 239	0.93 428	0.23 114	1.93 498	0.66 187	0.37 71	0.54 221	0.48 207	0.40 234	0.67 184	0.29 84	0.13 250	0.37 324	0.11 155	0.48 461	0.13 53	1.21 435

EGLCR-Stereo	0.90 403	0.31 10	1.90 72	1.60 485	0.95 437	1.14 453	0.42 347	0.85 255	0.43 26	1.74 489	0.21 10	0.27 70	0.17 12	1.56 341	0.30 91	0.10 77	2.60 510	0.10 90	0.09 63	0.10 18	3.10 512

DDUNet	0.90 403	1.63 459	2.77 366	0.77 421	0.69 402	0.83 402	0.44 362	0.90 301	0.70 250	0.68 351	0.76 386	0.92 409	0.54 340	1.14 278	1.35 409	0.61 470	0.37 324	0.96 491	0.52 471	0.77 478	0.67 340

PAM	0.91 405	0.43 101	2.67 327	0.77 421	0.89 429	1.81 486	1.22 489	1.13 448	0.78 332	1.16 449	0.91 422	1.39 472	0.68 392	0.76 212	1.06 374	0.10 77	0.98 412	0.10 90	0.50 465	0.14 74	0.66 337

IGEV_Zeroshot_test	0.91 405	0.39 78	3.80 473	0.42 292	1.95 501	0.56 159	0.64 426	0.84 242	0.55 102	1.45 480	0.53 202	0.79 363	0.42 257	0.57 146	1.13 385	0.10 77	0.49 349	0.10 90	0.34 424	0.19 183	2.97 511

GREAT-IGEV	0.92 407	0.56 162	2.08 109	0.98 446	2.29 508	0.47 77	0.18 26	0.35 5	0.78 332	0.74 377	0.33 75	0.15 1	0.18 28	1.00 256	0.55 243	0.09 26	3.79 517	0.07 1	0.26 369	0.22 232	3.26 515

SQANet	0.92 407	1.96 479	3.23 424	0.77 421	0.83 422	0.76 368	0.38 329	0.87 275	0.68 227	0.64 319	0.69 340	0.73 344	0.52 335	1.35 312	1.36 411	0.80 482	0.30 312	0.60 475	0.29 384	0.93 483	0.70 354

AAGNet	0.92 407	0.40 84	2.53 264	0.60 380	1.01 447	0.62 266	0.45 367	0.52 57	0.68 227	0.58 246	0.53 202	0.50 213	0.72 401	1.22 289	7.32 519	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

Consistency-Raft	0.92 407	1.21 374	3.50 455	0.98 446	0.63 388	0.77 378	0.54 397	1.02 392	1.01 444	0.62 299	1.03 442	0.65 291	1.04 449	0.81 231	1.36 411	0.45 461	0.47 345	0.51 471	0.59 482	0.65 467	0.47 270

DeepPrunerF	0.92 407	1.33 402	3.41 448	0.46 322	0.51 345	0.64 292	0.49 384	1.16 454	2.62 505	0.65 335	0.61 284	0.65 291	0.62 374	2.23 443	1.31 405	0.23 414	0.19 254	0.30 445	0.28 380	0.39 409	0.34 183

GANet	0.92 407	1.20 372	2.68 334	0.45 317	0.27 201	0.76 368	0.66 431	0.94 324	0.77 327	0.79 395	1.17 451	0.84 387	0.91 436	2.72 480	1.76 434	0.18 364	0.42 336	0.44 467	0.20 323	0.33 361	0.94 403

PA-Net	0.93 413	1.36 413	4.14 485	0.64 395	0.41 311	0.70 340	0.53 394	0.91 308	0.88 406	0.53 193	0.60 276	0.70 334	0.54 340	2.40 456	2.57 472	0.17 353	0.28 310	0.19 391	0.28 380	0.25 277	0.48 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 414	0.31 10	1.80 51	0.90 434	2.52 510	0.54 139	0.15 7	0.69 146	1.02 445	0.25 33	0.18 2	0.18 8	0.14 2	0.63 168	0.35 147	0.09 26	3.76 516	0.07 1	0.47 458	0.07 1	4.59 522

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 414	0.84 273	3.40 446	1.46 477	0.78 417	1.37 464	0.70 442	1.11 441	0.68 227	0.80 397	1.29 458	1.09 451	0.59 362	1.16 280	1.01 369	0.14 286	0.53 357	0.11 155	0.46 457	0.31 349	0.86 394

FBW_ROB	0.94 414	1.23 383	2.35 172	0.46 322	0.32 251	0.87 416	0.46 373	1.15 451	0.97 438	0.83 408	0.78 394	1.01 433	0.64 379	3.65 507	1.65 427	0.27 435	0.24 289	0.40 460	0.26 369	0.32 357	0.88 396

AIO_rvc	0.95 417	1.02 324	2.57 284	2.80 517	1.91 500	0.37 35	0.24 139	0.52 57	0.60 138	0.98 426	0.29 45	0.25 49	0.18 28	2.16 439	0.29 84	0.11 161	1.39 460	0.08 7	0.11 146	0.26 296	2.87 508

PAM_32	0.95 417	0.43 101	2.68 334	0.64 395	1.10 463	1.78 485	1.16 484	1.12 444	0.96 432	1.07 439	0.90 420	1.38 471	0.76 415	0.78 221	1.11 382	0.10 77	1.29 447	0.10 90	0.50 465	0.16 105	0.98 413

CC-Net-ROB	0.95 417	1.57 447	2.93 395	0.90 434	0.39 300	0.87 416	0.44 362	1.12 444	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.64 288	0.50 323	2.73 482	0.93 352	0.97 490	0.40 334	0.87 488	0.29 384	0.61 464	0.66 337

riskmin	0.96 420	0.32 21	2.07 107	1.72 493	1.61 493	1.62 477	0.57 408	1.45 479	0.55 102	0.73 371	0.89 416	0.92 409	0.45 286	1.16 280	0.60 264	0.11 161	1.30 450	0.12 208	1.38 512	0.14 74	1.51 462

CrosDoStereo	0.96 420	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 513	0.77 183	0.66 187	0.70 359	1.39 465	0.53 228	1.47 472	1.77 380	3.02 485	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 157

DeepStereo_LL	0.96 420	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 513	0.77 183	0.66 187	0.70 359	1.39 465	0.53 228	1.47 472	1.77 380	3.02 485	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 157

UGAM-zero	0.97 423	0.44 109	2.48 246	0.33 157	0.86 425	1.26 461	0.76 448	1.05 413	0.52 78	0.93 423	0.45 140	1.32 468	0.81 419	2.08 431	0.49 219	0.10 77	0.52 355	0.09 37	0.47 458	0.11 28	4.43 520

xxxx	0.97 423	0.64 193	2.14 129	0.30 98	0.67 397	0.64 292	0.24 139	1.09 434	0.91 416	0.57 240	0.65 319	0.58 259	0.39 227	1.57 346	5.49 513	0.13 250	1.38 457	0.11 155	0.32 408	0.17 128	1.41 457

XX-Stereo	0.98 425	0.57 164	4.45 498	1.64 488	5.33 519	0.55 152	0.16 14	0.96 341	0.43 26	0.45 110	0.65 319	0.85 392	0.19 36	0.79 224	0.26 51	0.11 161	0.80 395	0.10 90	0.32 408	0.17 128	0.78 374

test_xeample	0.98 425	0.65 197	2.12 122	0.29 77	0.67 397	0.60 224	0.28 211	1.08 432	0.85 389	0.62 299	0.70 353	0.44 169	0.41 245	1.95 417	5.45 512	0.12 204	1.33 453	0.11 155	0.31 400	0.18 152	1.42 458

mmx	0.99 427	0.67 199	3.39 441	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 418	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 484	3.86 499	0.13 250	1.25 438	0.15 331	0.33 419	0.19 183	1.28 444

xxx	0.99 427	0.67 199	3.39 441	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 418	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 484	3.86 499	0.13 250	1.25 438	0.15 331	0.33 419	0.19 183	1.28 444

MFMNet_re	1.01 429	1.73 467	3.04 411	0.85 430	0.76 412	0.93 428	0.81 454	1.02 392	1.10 457	1.05 436	1.06 447	0.84 387	0.96 443	0.93 250	0.97 356	0.68 477	0.61 371	0.63 477	0.60 484	0.77 478	0.80 379

Wz-Net-TNSev	1.02 430	2.26 502	3.69 468	0.38 250	0.31 239	1.00 437	0.71 443	1.12 444	1.02 445	0.74 377	0.73 373	1.09 451	0.91 436	2.46 460	2.15 454	0.21 400	0.20 268	0.16 350	0.20 323	0.48 446	0.62 326

222	1.02 430	0.60 175	1.95 82	0.29 77	0.51 345	0.62 266	0.24 139	1.09 434	0.86 396	0.64 319	0.67 332	0.47 199	0.42 257	1.86 402	6.73 517	0.13 250	1.21 434	0.11 155	0.32 408	0.17 128	1.44 459

G-Net	1.02 430	0.70 219	3.23 424	0.60 380	0.66 396	2.00 495	0.71 443	0.78 190	0.70 250	1.14 446	2.53 494	1.29 466	1.01 447	1.47 330	1.74 432	0.25 427	0.24 289	0.24 425	0.26 369	0.37 393	0.40 223

DPSNet	1.02 430	0.72 228	2.84 382	0.60 380	0.39 300	1.08 448	0.75 447	1.41 477	1.14 462	0.74 377	0.69 340	1.05 444	1.67 480	2.09 434	2.22 459	0.27 435	0.61 371	0.20 400	0.50 465	0.48 446	1.03 418

ADCP+	1.03 434	1.68 464	3.83 475	0.35 202	0.39 300	1.05 443	0.79 453	0.94 324	0.86 396	0.69 355	0.68 335	0.85 392	1.53 478	1.02 259	4.56 507	0.13 250	0.12 167	0.16 350	0.15 247	0.28 323	0.44 259

WZ-Net	1.04 435	1.83 474	4.20 488	0.42 292	0.36 283	0.88 418	0.71 443	1.05 413	1.11 459	0.84 409	0.94 425	1.06 445	1.17 457	2.37 451	2.24 460	0.20 391	0.14 198	0.15 331	0.16 268	0.36 386	0.53 298

PVD	1.05 436	1.21 374	2.36 173	0.84 429	0.91 432	1.04 441	0.64 426	1.32 471	1.68 489	1.43 479	1.41 467	1.14 457	1.15 456	1.49 333	1.77 435	0.27 435	0.65 377	0.28 436	0.35 426	0.40 415	0.73 361

1111x	1.06 437	0.79 260	3.29 432	0.33 157	0.60 376	0.64 292	0.33 291	1.10 437	0.92 418	0.59 265	0.69 340	0.59 262	0.47 307	2.64 473	4.61 508	0.12 204	1.38 457	0.11 155	0.49 463	0.18 152	1.30 446

ADCMid	1.06 437	1.82 473	3.53 459	0.39 265	0.36 283	0.99 435	0.58 410	1.01 384	0.94 425	1.23 463	1.02 440	1.01 433	1.01 447	1.11 273	4.04 502	0.22 406	0.19 254	0.42 464	0.32 408	0.42 425	0.53 298

test_sample9	1.07 439	0.69 216	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 396	0.33 291	0.99 365	0.86 396	0.64 319	0.63 299	0.67 303	0.49 319	2.02 423	2.70 475	0.65 472	4.33 521	0.86 485	0.56 476	0.25 277	0.72 357

ff1	1.07 439	0.67 199	3.39 441	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 432	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 484	3.86 499	0.10 77	2.16 501	0.15 331	0.33 419	0.25 277	2.19 490

ADCL	1.07 439	1.22 379	2.80 371	0.40 278	0.33 257	1.50 470	1.87 506	0.97 349	1.04 450	1.26 466	1.28 457	0.99 429	1.41 468	1.36 313	3.51 493	0.17 353	0.14 198	0.22 411	0.21 334	0.32 357	0.43 244

ADCPNet	1.07 439	1.37 418	4.54 500	0.38 250	0.68 400	1.36 462	0.64 426	0.93 319	0.83 374	0.79 395	0.82 399	1.08 448	1.18 458	1.30 307	2.68 474	0.21 400	0.69 384	0.21 406	0.95 502	0.30 340	0.54 301

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 443	2.01 485	2.56 280	0.49 340	0.40 306	1.49 469	0.96 465	1.02 392	0.95 430	0.85 411	0.94 425	1.06 445	0.59 362	2.92 492	1.15 388	0.43 459	0.74 391	0.32 449	0.55 474	0.74 473	1.35 451

AnyNet_C32	1.08 443	1.76 471	3.01 407	0.50 346	0.54 357	1.17 456	1.16 484	0.97 349	0.95 430	1.11 443	0.98 433	0.87 398	0.93 441	1.57 346	4.11 504	0.22 406	0.20 268	0.25 430	0.25 362	0.40 415	0.68 345

AIO_test	1.11 445	0.77 250	2.51 258	3.32 519	2.81 512	0.35 29	0.25 164	1.29 467	0.68 227	1.28 468	0.27 36	0.32 99	0.17 12	2.86 490	0.27 60	0.12 204	1.72 475	0.08 7	0.21 334	0.15 85	2.81 507

Ntro	1.11 445	2.10 491	3.52 458	0.97 445	0.87 428	1.06 446	0.54 397	1.02 392	0.93 424	0.63 308	0.76 386	0.93 414	0.67 390	1.76 377	1.71 428	1.03 493	0.46 342	0.76 483	0.41 448	1.29 494	0.86 394

SAMSARA	1.11 445	1.35 408	2.60 294	1.34 468	0.77 414	1.67 480	1.41 500	1.47 480	0.99 442	1.54 485	0.89 416	1.44 475	0.90 435	1.88 408	1.71 428	0.25 427	0.55 362	0.22 411	0.34 424	0.39 409	0.50 283

ADCS	1.14 448	2.02 486	3.36 436	0.43 304	0.37 289	0.96 434	0.81 454	1.12 444	1.17 466	1.25 465	0.98 433	1.08 448	0.92 439	1.41 321	4.97 510	0.23 414	0.21 277	0.22 411	0.23 350	0.40 415	0.67 340

otaku	1.15 449	2.10 491	3.51 456	0.98 446	0.74 407	1.02 440	0.59 413	1.03 399	0.89 411	0.70 359	1.60 471	0.98 426	0.65 382	1.63 357	1.80 437	0.99 492	0.46 342	0.73 482	0.40 443	1.30 496	0.88 396

EAI-Stereo	1.16 450	0.29 3	1.94 81	0.55 364	0.97 441	1.96 491	7.94 523	1.34 472	1.03 447	1.01 433	1.48 468	0.51 218	0.66 388	0.65 178	1.42 416	0.09 26	0.23 287	0.09 37	0.53 472	0.13 53	0.49 281

SuperB	1.19 451	1.62 456	5.29 507	0.37 231	0.26 188	0.81 396	0.87 457	0.94 324	1.19 467	0.68 351	0.68 335	0.63 280	1.37 465	1.73 371	3.30 487	0.16 333	0.12 167	0.17 365	0.16 268	2.74 517	0.63 330

AnyNet_C01	1.20 452	1.89 477	4.25 490	0.55 364	0.54 357	1.57 473	1.39 497	1.10 437	1.13 461	1.19 452	1.34 464	1.15 459	1.11 454	1.73 371	2.89 482	0.26 431	0.24 289	0.28 436	0.24 353	0.50 449	0.68 345

StereoAnything_RVC	1.22 453	1.71 466	3.17 422	2.52 511	2.63 511	0.26 6	0.15 7	0.47 35	0.54 93	0.49 143	0.71 366	0.52 225	0.19 36	1.60 356	0.57 249	0.11 161	4.13 520	0.08 7	0.05 1	0.76 476	3.79 518

SPS-STEREO	1.22 453	1.65 461	3.41 448	0.66 403	0.69 402	1.01 438	0.68 438	1.10 437	0.96 432	1.40 477	1.25 456	1.46 476	1.08 452	2.05 426	2.24 460	0.66 475	0.61 371	0.58 473	0.57 480	0.66 468	1.65 471
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 455	0.69 216	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 396	0.33 291	1.01 384	0.75 304	1.23 463	0.63 299	2.53 493	1.31 460	2.02 423	2.70 475	0.65 472	4.33 521	0.86 485	0.56 476	0.25 277	0.72 357

NaN_ROB	1.25 456	1.46 435	3.84 476	0.54 362	0.56 361	1.12 451	0.99 468	1.05 413	1.03 447	1.10 441	0.87 412	0.77 357	1.07 451	5.85 517	2.98 483	0.16 333	0.23 287	0.16 350	0.24 353	0.28 323	0.66 337

RainbowNet	1.27 457	2.22 498	3.58 462	1.14 462	0.92 433	1.08 448	0.76 448	1.19 460	1.15 464	0.77 386	0.97 430	1.08 448	0.83 423	1.64 360	1.72 430	1.20 500	1.30 450	1.01 494	0.58 481	1.23 491	0.97 411

MDST_ROB	1.28 458	0.53 149	3.84 476	0.55 364	0.45 329	4.06 513	0.60 417	1.36 473	0.89 411	2.18 497	1.17 451	0.98 426	0.72 401	4.28 511	2.12 451	0.20 391	0.16 228	0.19 391	0.17 284	0.20 203	0.84 387

EDNetEfficient	1.29 459	0.78 256	4.27 491	0.65 398	1.03 450	0.94 430	1.38 496	0.87 275	1.75 492	2.33 503	1.32 462	1.04 441	2.21 496	1.59 353	4.07 503	0.16 333	0.19 254	0.15 331	0.27 378	0.38 400	0.40 223

RTS	1.29 459	1.59 451	6.48 515	0.63 391	0.57 366	1.59 475	0.90 462	1.15 451	1.44 479	1.20 457	1.31 460	1.10 453	0.87 432	2.67 475	2.27 462	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 441	0.68 345

RTSA	1.29 459	1.59 451	6.48 515	0.63 391	0.57 366	1.59 475	0.90 462	1.15 451	1.44 479	1.20 457	1.31 460	1.10 453	0.87 432	2.67 475	2.27 462	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 441	0.68 345

WCMA_ROB	1.29 459	1.21 374	3.13 419	0.65 398	0.36 283	1.20 459	0.78 451	1.00 375	0.98 439	1.78 490	2.62 497	3.08 500	2.01 492	1.86 402	2.35 464	0.38 453	0.38 328	0.32 449	0.32 408	0.31 349	1.06 421

MeshStereo	1.29 459	1.34 405	3.04 411	0.35 202	0.28 213	1.10 450	0.69 440	1.42 478	1.07 454	2.71 510	2.43 492	2.95 495	1.50 475	2.92 492	2.03 444	0.23 414	0.22 280	0.22 411	0.19 313	0.50 449	0.69 351
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 464	0.96 313	4.06 482	2.73 515	2.17 506	0.35 29	0.24 139	1.87 494	0.75 304	1.28 468	0.29 45	1.35 469	0.19 36	1.97 420	0.43 186	0.15 316	3.91 518	0.08 7	0.06 8	0.31 349	3.41 516

SANet	1.35 465	1.80 472	4.39 496	0.41 288	0.29 218	1.72 482	0.89 461	1.17 457	2.47 502	1.22 461	1.82 476	1.72 482	1.70 482	2.57 466	3.30 487	0.18 364	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.34 368	0.62 326

Anonymous_2	1.36 466	0.49 127	2.03 98	1.71 492	1.58 490	2.49 505	0.58 410	1.59 486	2.31 500	0.77 386	0.88 414	1.03 437	0.58 359	1.20 288	0.66 289	0.32 446	1.38 457	1.42 507	3.87 522	0.78 480	1.56 464

CSAN	1.38 467	1.74 470	4.12 484	0.53 355	0.38 298	1.06 446	1.15 482	1.29 467	1.12 460	1.19 452	1.90 479	1.04 441	1.44 469	5.92 518	2.82 481	0.26 431	0.22 280	0.24 425	0.25 362	0.35 380	0.54 301

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 468	2.04 488	3.02 409	0.58 378	0.41 311	2.15 500	1.00 472	1.31 470	1.29 472	1.05 436	1.10 449	1.29 466	0.91 436	3.07 495	1.34 407	1.65 510	0.84 402	0.68 480	0.88 499	1.55 503	1.91 476

psmorigin	1.41 469	0.91 301	13.83 526	0.37 231	0.30 231	0.63 281	0.37 320	0.80 206	0.64 173	0.98 426	0.87 412	1.16 461	0.78 416	3.95 509	1.09 379	0.19 380	0.22 280	0.17 365	0.19 313	0.25 277	0.47 270

MSMD_ROB	1.41 469	1.03 328	2.75 361	0.41 288	0.32 251	2.00 495	0.61 422	0.96 341	1.43 478	2.97 513	2.63 498	4.76 512	2.04 493	2.44 459	1.78 436	0.30 443	0.26 301	0.32 449	0.32 408	0.32 357	0.63 330

MADNet+	1.44 471	2.19 495	6.00 512	0.89 432	0.70 404	1.58 474	1.11 477	1.56 485	1.30 474	0.89 415	1.03 442	1.25 463	1.12 455	3.29 499	2.80 479	0.48 464	0.57 366	0.39 459	0.36 433	0.63 465	0.69 351

pmcnn	1.44 471	1.25 387	3.57 461	0.74 416	1.42 480	0.72 351	0.56 405	1.04 405	1.06 453	1.03 435	2.89 504	6.01 517	0.75 412	2.54 464	3.60 495	0.14 286	0.11 149	0.08 7	0.06 8	0.34 368	0.81 384

FCDSN-DC	1.45 473	1.12 348	3.30 433	0.48 329	0.41 311	1.13 452	0.60 417	1.17 457	1.28 471	2.25 500	2.85 502	3.65 503	3.34 508	2.58 468	2.44 466	0.31 445	0.26 301	0.31 446	0.30 393	0.37 393	0.78 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 473	1.62 456	3.59 463	1.09 455	0.70 404	0.86 409	0.67 436	1.19 460	1.51 483	1.20 457	4.05 513	1.61 480	1.94 490	2.97 494	2.07 448	0.67 476	0.69 384	0.55 472	0.70 487	0.57 458	0.67 340
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 475	2.27 503	4.92 503	1.11 458	0.89 429	1.19 458	0.66 431	1.28 466	1.19 467	0.98 426	0.97 430	3.06 499	1.48 474	2.37 451	1.82 438	1.08 495	0.49 349	1.03 495	0.48 461	1.20 490	0.95 406

IMH-64-1	1.50 476	1.98 481	2.69 341	1.39 473	1.12 464	1.39 466	1.19 487	1.80 491	1.47 481	1.19 452	2.20 487	1.53 477	1.51 476	2.12 436	1.98 441	1.34 503	0.68 381	1.28 501	0.70 487	1.37 498	1.12 424

IMH-64	1.50 476	1.98 481	2.69 341	1.39 473	1.12 464	1.39 466	1.19 487	1.80 491	1.47 481	1.19 452	2.20 487	1.53 477	1.51 476	2.12 436	1.98 441	1.34 503	0.68 381	1.28 501	0.70 487	1.37 498	1.12 424

iRaft-Stereo_20w	1.50 476	0.42 93	4.81 501	2.24 507	2.09 504	1.36 462	1.27 491	1.38 475	0.94 425	2.07 492	0.42 122	0.85 392	0.69 397	0.87 238	1.37 413	0.10 77	4.04 519	0.09 37	0.40 443	0.17 128	4.53 521

ELAS_RVC	1.51 479	0.88 288	3.36 436	0.63 391	0.56 361	1.53 471	2.73 510	1.53 482	1.76 493	2.26 501	2.21 489	2.10 487	3.07 504	2.08 431	2.52 468	0.42 456	0.42 336	0.42 464	0.37 435	0.51 451	0.84 387
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 480	0.92 306	2.91 393	0.62 388	0.57 366	3.13 508	2.21 508	1.67 488	1.58 487	2.42 504	2.43 492	1.87 484	2.49 499	1.85 400	2.70 475	0.42 456	0.43 339	0.41 462	0.40 443	0.51 451	0.85 391
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 481	2.20 497	4.42 497	1.10 457	0.93 436	1.37 464	0.87 457	1.53 482	1.71 491	1.22 461	1.72 474	2.12 488	1.06 450	2.58 468	1.93 440	0.94 487	0.54 359	1.00 493	0.56 476	2.11 512	0.96 408

EKT-Stereo	1.56 482	0.55 159	2.60 294	2.54 512	19.66 531	0.55 152	0.22 80	0.76 176	0.51 68	0.40 83	0.36 90	0.43 154	0.27 124	0.74 208	0.42 179	0.13 250	0.17 241	0.11 155	0.16 268	0.20 203	0.50 283

MFN_U_SF_RVC	1.57 483	2.56 515	3.30 433	0.66 403	0.41 311	1.15 454	0.51 387	1.27 465	1.35 476	1.61 487	1.20 453	1.43 474	0.97 444	1.80 388	2.10 449	1.88 513	1.79 477	1.97 516	2.14 517	1.61 504	1.76 475

WAO-7	1.58 484	2.04 488	3.25 427	0.94 440	0.75 409	1.75 483	1.13 479	1.87 494	1.97 498	1.46 482	2.53 494	1.98 486	1.75 483	3.13 496	2.48 467	0.69 478	0.67 380	0.94 490	0.74 492	0.80 481	0.77 368

FC-DCNN	1.60 485	0.85 277	3.44 452	0.46 322	0.39 300	1.96 491	0.66 431	1.72 490	1.70 490	2.75 511	2.91 505	4.20 506	3.15 505	2.72 480	2.66 473	0.30 443	0.26 301	0.31 446	0.30 393	0.33 361	0.91 399

PWCK	1.62 486	2.32 507	4.27 491	1.11 458	0.56 361	1.81 486	1.84 504	1.55 484	1.54 485	1.45 480	1.81 475	1.82 483	1.38 466	3.34 500	2.14 453	1.09 496	0.57 366	0.98 492	0.59 482	1.50 502	0.79 377

FC-DCNN v2	1.65 487	0.85 277	3.39 441	0.46 322	0.39 300	2.02 497	0.66 431	1.94 499	1.84 496	2.81 512	2.99 506	4.39 510	3.25 506	2.81 488	2.75 478	0.29 442	0.26 301	0.31 446	0.30 393	0.33 361	0.91 399

WAO-6	1.69 488	1.87 476	3.21 423	1.15 463	1.01 447	2.29 501	1.06 476	1.85 493	2.84 509	1.30 472	2.59 496	2.19 489	1.67 480	2.62 471	2.52 468	0.96 489	0.68 381	1.19 498	0.84 496	1.13 487	0.95 406

DispFullNet	1.69 488	2.25 500	5.23 505	1.53 483	8.78 520	0.89 420	0.37 320	1.03 399	0.98 439	1.37 473	1.00 437	1.13 456	1.97 491	1.51 335	0.98 362	0.55 468	0.32 315	1.19 498	0.64 485	1.16 489	0.88 396

SGM-Forest	1.84 490	7.91 525	10.36 520	0.42 292	0.33 257	1.04 441	1.29 492	1.01 384	0.88 406	1.19 452	2.30 490	1.03 437	1.79 486	2.60 470	2.81 480	0.22 406	0.21 277	0.21 406	0.19 313	0.25 277	0.79 377
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 491	2.09 490	4.16 486	0.74 416	1.23 471	4.52 517	3.86 515	1.68 489	1.26 469	1.28 468	1.54 470	2.36 491	1.86 488	3.35 501	3.37 489	0.54 466	0.49 349	0.48 469	0.49 463	1.39 500	1.21 435

Dean	1.92 492	2.31 506	5.03 504	1.31 465	1.08 457	1.55 472	0.99 468	1.98 501	2.33 501	1.51 484	4.15 514	4.23 509	1.39 467	2.31 447	2.10 449	1.18 499	0.69 384	1.18 497	0.75 493	1.30 496	1.07 422

FINET	1.92 492	1.96 479	4.49 499	1.62 486	1.39 479	3.51 511	4.39 516	2.89 509	2.58 504	1.39 475	1.98 480	1.35 469	2.12 495	1.64 360	2.12 451	0.84 485	1.03 421	0.18 384	0.29 384	0.54 456	2.12 486

ACVNet-4b	2.00 494	2.19 495	4.85 502	1.09 455	0.86 425	1.15 454	0.53 394	1.11 441	1.15 464	0.65 335	1.09 448	1.97 485	0.69 397	2.31 447	9.78 523	5.73 522	0.42 336	1.03 495	0.55 474	1.89 508	0.92 402

SDNR	2.06 495	2.93 518	2.94 397	1.55 484	5.13 518	1.98 494	0.24 139	1.95 500	2.62 505	0.92 420	2.71 500	5.76 516	0.68 392	3.61 506	3.84 498	0.33 448	0.38 328	0.22 411	0.17 284	1.13 487	2.04 482

LVE	2.10 496	2.61 516	4.30 495	1.79 496	1.81 498	1.68 481	1.04 475	2.35 504	2.78 508	1.27 467	2.87 503	4.21 508	1.46 471	2.83 489	2.02 443	2.87 517	0.92 407	1.19 498	1.47 514	1.29 494	1.18 428

SGM_RVC	2.11 497	1.07 335	2.87 387	0.98 446	0.92 433	2.72 507	1.88 507	1.91 497	12.27 522	2.09 493	1.99 481	2.47 492	2.24 497	2.87 491	2.03 444	0.54 466	0.47 345	0.42 464	0.47 458	0.74 473	1.22 437
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 498	2.46 511	3.60 465	1.70 491	1.13 466	1.65 479	0.93 464	2.13 502	1.93 497	1.37 473	2.64 499	2.19 489	1.82 487	5.77 516	2.18 456	5.70 521	1.05 422	1.31 503	0.72 491	1.39 500	1.13 426

IGEV-RUCA	2.30 499	0.38 72	1.36 18	0.41 288	1.90 499	2.03 498	1.86 505	1.37 474	1.78 494	3.73 517	3.72 511	5.06 513	8.09 520	2.15 438	1.63 426	0.26 431	0.77 392	2.71 519	1.91 515	2.43 515	2.42 502

UNDER WATER-64	2.59 500	2.28 504	5.63 509	1.85 499	1.45 482	3.28 509	1.60 502	2.62 505	5.57 515	2.09 493	2.12 483	4.10 505	4.21 512	2.74 483	3.64 496	1.49 507	0.86 403	1.58 511	1.09 508	1.91 509	1.62 469

SGM+DAISY	2.67 501	2.14 493	4.28 493	1.92 502	2.11 505	4.36 516	5.22 519	3.17 510	3.00 510	3.24 516	3.81 512	3.03 497	3.61 509	2.53 463	3.79 497	1.15 497	1.29 447	0.66 478	0.71 490	0.95 484	2.44 503

TorneroNet-64	2.74 502	2.23 499	4.18 487	1.48 479	1.20 469	3.88 512	1.01 474	3.48 517	6.61 519	2.62 508	4.55 516	4.20 506	3.84 511	3.39 503	3.40 491	1.23 501	0.66 379	1.39 506	0.80 494	3.42 519	1.27 442

notaker	2.77 503	2.35 508	4.02 481	2.61 514	1.44 481	1.77 484	1.14 480	2.77 508	1.81 495	2.30 502	11.41 523	3.95 504	4.70 513	3.24 498	3.01 484	1.58 509	0.88 404	1.71 514	1.08 507	2.10 511	1.44 459

UNDER WATER	2.84 504	2.25 500	5.25 506	1.84 498	1.45 482	2.36 503	1.44 501	3.23 512	6.51 518	2.61 507	2.73 501	5.69 515	5.64 516	3.14 497	4.18 505	1.48 506	0.81 398	1.60 512	1.07 506	1.91 509	1.67 472

WAO-8	2.91 505	2.55 513	3.77 470	1.93 503	1.04 451	4.08 514	0.99 468	3.25 513	6.09 516	2.20 498	3.34 509	3.33 501	2.64 500	11.73 525	2.52 468	2.12 514	1.92 482	1.55 509	0.93 500	1.27 492	0.96 408

Venus	2.91 505	2.55 513	3.77 470	1.93 503	1.04 451	4.08 514	0.99 468	3.25 513	6.09 516	2.20 498	3.34 509	3.33 501	2.64 500	11.73 525	2.52 468	2.12 514	1.92 482	1.55 509	0.93 500	1.27 492	0.96 408

DGSMNet	2.93 507	0.77 250	3.44 452	3.58 520	4.25 517	2.53 506	6.86 522	1.03 399	0.88 406	0.58 246	1.85 477	0.79 363	0.62 374	1.63 357	1.46 418	4.62 520	4.98 523	5.15 524	4.71 523	4.52 523	4.37 519

MADNet++	2.94 508	2.17 494	3.27 429	2.55 513	2.28 507	3.29 510	3.37 511	2.76 507	2.67 507	3.10 514	3.20 508	2.78 494	3.25 506	4.11 510	4.68 509	2.72 516	2.27 504	3.03 521	2.43 519	2.34 514	2.59 504

JetRed	3.37 509	4.96 521	10.08 519	1.48 479	1.73 496	7.63 521	5.47 520	3.47 515	2.20 499	2.42 504	2.40 491	2.98 496	2.35 498	3.52 505	6.60 516	1.33 502	1.90 481	1.38 505	1.23 510	2.30 513	2.02 481

LSM	3.40 510	1.42 428	5.81 511	9.98 526	30.74 538	0.86 409	1.14 480	0.99 365	1.26 469	1.40 477	2.18 486	0.93 414	0.85 427	1.76 377	1.03 370	0.22 406	0.35 321	0.24 425	0.29 384	0.40 415	6.21 525

U	3.41 511	0.37 62	1.27 13	0.27 43	13.75 528	19.65 533	0.15 7	0.43 21	0.33 2	0.18 3	0.19 6	0.27 70	0.15 6	0.23 1	0.19 2	0.10 77	0.06 1	17.75 532	12.73 528	0.11 28	0.10 6

MANE	3.51 512	2.03 487	3.88 478	1.89 501	2.01 502	5.98 518	4.72 517	5.87 522	7.13 520	3.80 518	5.10 518	6.11 518	5.34 515	4.39 512	5.05 511	1.07 494	1.28 445	0.50 470	0.85 497	0.76 476	2.36 501

SGM-ForestM	3.67 513	2.70 517	5.34 508	1.65 489	1.72 495	6.02 519	5.08 518	4.10 518	3.47 511	4.59 519	4.21 515	9.81 523	5.79 517	6.44 519	6.97 518	0.88 486	1.09 425	0.33 453	0.45 453	0.68 469	2.10 485

KSHMR	4.19 514	2.37 509	6.24 513	1.73 494	1.48 486	1.97 493	1.29 492	3.18 511	17.06 532	2.15 496	15.74 526	9.09 522	1.75 483	8.33 523	2.37 465	1.55 508	1.29 447	1.70 513	1.23 510	1.75 505	1.60 467

ktn	4.44 515	2.47 512	3.70 469	1.82 497	1.49 487	2.11 499	1.40 498	2.30 503	12.56 523	11.36 525	16.25 527	11.30 526	3.77 510	4.41 513	3.47 492	1.86 512	0.99 414	1.74 515	1.21 509	3.28 518	1.39 455

LE_ROB	4.55 516	2.43 510	9.94 518	2.79 516	4.03 516	2.40 504	3.54 512	2.72 506	11.04 521	11.64 526	4.69 517	5.25 514	10.74 523	4.52 514	9.73 522	0.82 484	0.70 387	1.34 504	0.97 503	0.74 473	0.94 403

tt	4.94 517	0.32 21	4.22 489	2.29 508	1.58 490	10.19 524	16.94 528	9.44 527	5.03 514	1.69 488	1.33 463	4.68 511	5.02 514	3.38 502	5.91 514	6.15 523	9.47 530	2.80 520	3.16 521	3.54 520	1.58 465

TCMNet-wrong-test	5.56 518	6.73 524	6.40 514	13.05 530	11.91 524	7.29 520	5.47 520	7.17 525	1.58 487	2.68 509	3.15 507	8.30 521	5.87 518	4.80 515	6.10 515	3.08 518	0.98 412	2.37 518	1.99 516	6.69 525	5.63 524

TorneroNet	5.60 519	2.30 505	3.98 479	1.49 481	1.26 474	14.47 526	1.11 477	4.85 519	20.66 537	10.12 522	16.30 528	11.78 527	7.35 519	3.41 504	4.38 506	1.36 505	0.70 387	1.46 508	0.87 498	2.73 516	1.33 447

coex-ft	6.14 520	1.98 481	60.80 541	0.34 180	0.30 231	0.80 391	1.17 486	0.76 176	4.34 513	19.82 533	2.15 485	1.61 480	8.77 522	1.82 393	10.36 524	0.44 460	2.05 489	0.18 384	0.19 313	0.39 409	4.61 523

HanzoNet	7.85 521	3.30 520	5.75 510	7.47 524	3.97 515	2.34 502	1.37 494	3.47 515	4.02 512	13.30 527	10.49 519	10.86 524	16.67 529	8.50 524	10.51 525	10.80 529	9.84 531	5.83 525	13.69 529	7.24 526	7.51 526

EDNetEfficientorigin	8.19 522	1.27 390	145.54 543	0.51 349	0.96 438	0.75 364	0.49 384	0.86 266	1.57 486	2.12 495	1.49 469	1.28 464	1.35 462	1.84 396	2.15 454	0.14 286	0.13 183	0.17 365	0.18 295	0.39 409	0.64 335

DGTPSM_ROB	8.97 523	5.94 522	13.01 524	5.95 523	11.34 522	8.54 522	24.06 529	6.47 523	13.52 524	5.19 520	11.52 524	6.18 519	11.04 524	7.02 520	13.92 526	4.47 519	7.66 524	3.90 522	7.43 526	4.34 522	7.98 527

DPSMNet_ROB	9.58 524	5.96 523	13.98 527	8.88 525	11.87 523	8.54 522	24.08 530	6.48 524	13.67 527	5.35 521	11.53 525	6.31 520	11.04 524	7.69 521	14.09 527	7.61 528	8.23 526	5.03 523	7.75 527	5.24 524	8.36 528

BEATNet-Init1	12.32 525	12.82 529	28.66 538	3.22 518	3.71 514	21.59 536	11.42 524	14.54 532	13.73 528	20.24 534	20.16 533	26.14 539	19.85 532	19.08 536	15.33 531	1.81 511	1.93 484	2.05 517	2.48 520	4.25 521	3.41 516

DPSM_ROB	12.32 525	11.13 527	12.31 522	12.90 528	12.80 526	19.81 534	28.13 535	14.50 530	14.31 529	10.62 523	11.34 521	12.03 528	11.89 527	13.08 530	15.22 529	7.09 525	8.31 527	6.47 527	7.32 524	8.69 527	8.43 529

DPSM	12.32 525	11.13 527	12.31 522	12.90 528	12.80 526	19.81 534	28.13 535	14.50 530	14.31 529	10.62 523	11.34 521	12.03 528	11.89 527	13.08 530	15.22 529	7.09 525	8.31 527	6.47 527	7.32 524	8.69 527	8.43 529

DLNR_Zeroshot_test	13.74 528	20.06 532	23.92 533	121.50 544	35.20 539	0.46 66	0.15 7	7.96 526	0.47 45	0.29 56	0.37 96	0.26 59	0.17 12	0.79 224	0.36 150	7.16 527	2.95 514	0.09 37	0.38 439	50.40 542	1.95 479

LRCNet_RVC	13.78 529	19.34 531	13.01 524	19.47 532	12.67 525	1.85 488	0.42 347	12.28 528	1.10 457	15.76 529	18.69 532	12.52 530	8.65 521	12.22 528	9.64 521	22.29 533	8.38 529	25.92 535	24.06 536	19.72 534	17.59 534

HaxPig	19.88 530	22.39 537	22.30 531	17.98 531	17.98 530	12.06 525	12.06 525	16.25 533	15.97 531	21.05 535	21.41 535	18.85 534	18.35 530	20.07 537	19.64 533	23.57 537	23.19 537	24.07 534	23.71 535	22.95 535	23.72 538

Anonymous_1	22.76 531	11.11 526	11.93 521	12.73 527	26.05 537	19.39 531	27.77 534	14.18 529	13.64 526	14.92 528	10.66 520	11.26 525	11.24 526	12.48 529	14.45 528	37.82 542	7.87 525	34.92 539	63.61 539	87.51 543	11.75 531

PML	22.99 532	17.34 530	8.24 517	5.48 522	9.84 521	50.35 542	102.65 542	5.84 521	13.52 524	37.08 543	104.84 542	30.61 542	23.20 537	12.09 527	7.96 520	6.27 524	2.12 495	6.31 526	2.42 518	10.67 529	2.95 509

MEDIAN_ROB	23.95 533	26.96 542	26.29 537	22.14 533	22.09 532	16.18 527	14.23 526	20.47 534	20.09 533	25.43 539	25.22 540	22.96 535	22.54 536	24.33 538	23.18 538	28.15 539	27.16 541	28.60 537	27.73 537	27.59 536	27.58 539

DPSimNet_ROB	24.35 534	23.81 540	31.38 540	25.93 535	22.83 533	31.30 537	34.38 538	20.78 535	28.92 542	27.39 540	22.99 539	28.29 541	35.76 542	15.47 532	17.82 532	24.28 538	17.90 535	22.23 533	14.12 530	19.38 533	22.12 537

CasAABBNet	24.76 535	22.38 536	24.44 534	26.05 536	25.75 535	39.79 538	56.76 541	29.10 540	28.88 541	21.22 536	22.69 537	24.21 536	23.99 539	26.23 539	30.62 541	14.22 530	16.71 533	13.03 529	14.75 532	17.49 530	16.97 532

Selective-RAFT-Error	24.83 536	22.44 538	24.80 535	26.10 537	25.82 536	39.85 539	56.72 540	29.21 542	29.03 543	21.29 538	22.80 538	24.25 537	24.07 540	26.28 540	30.60 540	14.24 531	16.85 534	13.04 530	14.75 532	17.53 531	17.02 533

LSM0	26.57 537	22.53 539	25.76 536	30.62 539	52.30 543	39.86 540	56.49 539	29.18 541	28.76 540	21.26 537	22.46 536	24.42 538	23.97 538	26.42 541	30.66 542	14.29 532	16.56 532	13.06 531	14.65 531	17.62 532	20.52 535

AVERAGE_ROB	26.91 538	30.28 543	29.18 539	25.78 534	25.30 534	19.49 532	15.38 527	23.70 539	23.02 539	28.38 541	27.78 541	26.23 540	25.76 541	26.95 542	25.55 539	31.27 541	30.02 542	31.76 538	30.80 538	30.88 541	30.77 540

ASD4	27.03 539	24.46 541	23.91 532	27.24 538	17.87 529	47.08 541	31.36 537	41.80 543	21.82 538	31.12 542	20.82 534	33.80 543	18.50 531	27.25 543	21.57 537	29.52 540	20.55 536	27.54 536	23.38 534	30.03 537	20.96 536

xxxxx1	29.05 540	20.74 533	14.05 528	50.10 540	40.25 540	19.01 528	26.60 531	21.83 536	20.22 534	16.52 530	17.56 529	18.33 531	21.41 533	16.11 533	20.77 534	23.48 534	26.77 538	66.36 541	78.56 541	30.19 538	32.23 541

tt_ll	29.05 540	20.74 533	14.05 528	50.10 540	40.25 540	19.01 528	26.60 531	21.83 536	20.22 534	16.52 530	17.56 529	18.33 531	21.41 533	16.11 533	20.77 534	23.48 534	26.77 538	66.36 541	78.56 541	30.19 538	32.23 541

ff	29.05 540	20.74 533	14.05 528	50.10 540	40.25 540	19.01 528	26.60 531	21.83 536	20.22 534	16.52 530	17.56 529	18.33 531	21.41 533	16.11 533	20.77 534	23.48 534	26.77 538	66.36 541	78.56 541	30.19 538	32.23 541

test_example2	115.17 543	122.38 544	93.45 542	115.38 543	123.53 544	101.24 543	113.11 543	54.67 544	99.94 544	135.50 544	136.43 543	85.67 544	85.40 543	110.44 544	104.91 543	152.17 544	205.21 544	99.17 544	114.27 544	138.55 544	112.04 544

ccccc	290.26 544	297.53 545	346.58 544	372.50 545	377.87 545	200.30 544	209.85 544	217.33 545	172.40 545	202.36 545	216.49 544	213.34 545	255.16 544	312.79 545	342.72 544	409.97 545	354.33 545	255.69 545	227.31 545	431.13 545	389.58 545

FADE		3.24 519		2.10 506	2.93 513			4.99 520	2.50 503	1.28 468		3.05 498		8.01 522		96.22 543	36.26 543	65.47 540	65.78 540	1.78 506	1.34 449

Low-res two-view benchmark