Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.48 1	0.38 18	1.70 8	0.82 143	1.00 266	0.42 2	0.06 36	0.63 1	1.44 15	0.38 15	0.04 3	0.11 13	0.37 60	0.93 7	0.39 4	0.03 302	0.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 55

DEFOM-Stereo	0.78 7	0.56 115	1.98 22	0.21 26	0.12 34	1.93 87	0.44 170	0.99 2	0.93 5	0.70 56	0.51 27	0.15 16	0.09 8	6.39 191	0.40 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.14 80

S2M2	0.53 2	0.50 86	1.58 7	0.53 95	0.18 62	1.13 10	0.01 3	1.47 3	2.18 34	0.18 1	0.87 38	0.13 15	0.20 20	0.87 4	0.51 16	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.20 302	0.01 1

UniTT-Stereo	0.94 18	0.53 95	2.82 73	0.94 160	1.29 318	0.56 4	0.12 64	1.49 4	3.16 66	1.77 105	2.22 87	0.20 25	0.32 51	1.76 43	1.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.02 6

IGEV-Stereo+	1.89 100	0.55 104	2.49 46	0.48 88	3.25 418	2.06 99	0.07 41	1.92 5	1.52 17	0.77 63	0.08 5	0.22 32	0.44 83	7.11 236	0.68 47	0.04 329	0.66 351	0.00 1	0.33 428	5.08 488	10.13 509

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 352	25.82 509	26.88 500	0.56 98	0.08 17	1.46 40	0.53 198	2.17 6	2.15 32	0.67 54	0.73 32	0.23 34	0.20 20	1.58 33	0.80 68	11.76 512	0.38 318	0.00 1	0.08 298	1.75 471	9.67 507

SGD-Stereo	0.76 6	0.36 14	1.37 2	0.43 76	0.14 43	1.25 21	0.29 134	2.25 7	0.84 1	0.61 50	0.51 27	0.09 6	0.11 12	6.65 204	0.19 1	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.07 42

MGS-Stereo	1.22 43	0.44 49	2.92 81	0.83 144	0.07 14	1.82 79	0.65 235	2.44 8	3.95 128	1.11 90	6.19 210	0.49 78	0.37 60	1.73 37	0.81 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.01 1

LGtest1	0.53 2	0.42 36	1.55 5	0.14 12	0.30 108	1.00 8	0.01 3	2.47 9	1.19 10	0.65 52	0.12 11	0.08 4	0.10 9	1.30 20	0.47 10	0.01 159	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.20 134

GREAT-IGEV	1.17 41	0.57 121	3.06 99	1.95 291	1.41 331	1.42 37	0.08 47	2.51 10	3.07 63	0.58 45	0.79 35	0.11 13	0.35 57	2.17 60	1.00 108	0.07 362	1.45 472	0.00 1	0.22 382	0.14 246	2.42 468

LG-Stereo_L1	0.82 10	0.46 58	1.74 10	0.28 44	0.34 123	1.36 31	0.19 105	2.56 11	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 2	0.06 2	6.62 200	0.54 22	0.01 159	0.63 347	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 140

LoS_RVC	1.47 73	1.75 376	2.66 62	0.52 93	3.89 442	1.67 59	0.04 24	2.66 12	2.61 42	0.55 40	2.63 99	0.31 52	1.68 191	1.99 50	0.81 72	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.03 52	5.54 490

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 31	2.27 413	1.82 13	1.16 178	0.34 123	0.56 4	0.05 28	2.94 13	1.46 16	0.40 19	0.94 41	0.22 32	2.27 217	6.26 187	0.63 42	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.17 351	0.04 80	0.16 102

RSM++	1.24 45	0.45 54	1.84 19	1.61 231	0.51 174	2.73 169	0.29 134	2.99 14	3.22 70	0.69 55	2.06 81	0.52 83	0.28 36	5.62 164	0.86 80	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.17 351	0.16 266	0.85 308

WCG-NET（raft）	1.70 91	0.97 250	2.01 27	0.40 71	0.17 58	2.10 102	0.97 311	3.05 15	6.47 253	2.89 125	3.17 115	4.31 238	1.03 135	3.85 107	0.60 36	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.01 233	0.18 285	0.41 218

CREStereo++_RVC	1.70 91	0.50 86	3.07 101	0.45 81	0.01 1	1.69 63	0.02 14	3.09 16	8.24 329	3.82 150	7.53 255	0.49 78	0.32 51	1.05 8	0.52 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 498	0.01 6	0.08 46
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
rvit_stereo_0083	1.16 40	0.47 65	3.68 163	0.54 96	0.10 24	1.25 21	0.24 123	3.17 17	5.31 199	0.52 36	0.80 36	0.82 99	1.16 151	4.52 131	0.51 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.13 75

mms	1.31 52	0.88 219	2.06 29	0.25 37	0.79 233	1.50 44	0.08 47	3.29 18	2.51 39	0.53 37	3.09 113	0.34 62	0.26 30	7.11 236	0.59 34	0.00 1	0.43 323	0.00 1	0.00 1	0.21 313	2.32 462

WCG-NET	1.42 62	0.84 198	1.90 20	0.61 106	0.10 24	2.10 102	1.05 323	3.33 19	7.10 286	2.86 123	3.53 131	0.75 96	0.93 128	1.28 17	0.72 58	0.00 1	0.97 404	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.22 147

GLC_STEREO	0.87 15	0.39 24	1.55 5	0.72 124	0.01 1	1.98 91	0.55 203	3.52 20	3.54 95	0.96 82	1.63 61	0.19 22	0.41 71	1.29 19	0.58 30	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.08 46

TANstereo	1.32 53	0.79 181	2.93 82	0.37 64	0.11 26	1.81 78	0.01 3	3.56 21	4.36 152	4.53 172	4.96 168	0.41 67	0.68 107	1.22 12	0.59 34	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13

IGEV-Stereo++	1.03 25	0.32 9	2.03 28	0.25 37	1.94 369	1.94 88	0.01 3	3.57 22	2.52 40	0.70 56	1.80 74	0.10 12	1.14 144	1.34 22	0.55 23	0.01 159	0.75 365	0.00 1	0.00 1	0.04 80	1.57 383

XX-TBD	1.55 83	1.11 276	2.94 84	2.45 370	0.06 11	2.31 121	0.01 3	3.58 23	7.80 316	3.11 133	5.10 171	0.27 45	0.26 30	1.42 25	0.60 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22

SMoEStereo_RVC	1.13 37	0.92 228	1.82 13	0.80 140	0.09 21	2.07 101	0.16 91	3.61 24	2.17 33	0.38 15	1.37 56	0.19 22	0.29 39	7.04 230	1.02 114	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.51 241

IGEV-RUCA	0.88 16	0.27 3	1.43 4	0.59 99	0.33 118	2.12 107	0.49 190	3.65 25	1.79 24	1.04 85	0.16 13	0.24 40	0.55 95	2.95 86	0.57 28	0.12 390	0.21 287	0.20 456	0.25 392	0.22 320	0.33 191

Occ-G	1.39 60	0.66 148	3.05 98	0.60 103	0.75 227	1.46 40	0.67 241	3.66 26	3.50 82	1.76 104	0.65 31	5.00 267	0.55 95	1.15 11	1.56 174	0.00 1	0.74 364	0.00 1	0.17 351	0.19 292	1.61 385

PMTNet	1.48 74	0.43 40	2.77 72	0.31 47	0.17 58	2.94 203	0.33 147	3.66 26	5.27 195	1.11 90	1.28 52	0.28 47	0.92 126	4.32 124	0.90 88	4.89 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.05 28

U	2.23 151	0.36 14	2.93 82	0.26 41	8.08 493	11.12 436	0.00 1	3.68 28	1.12 9	0.29 6	0.52 29	0.16 19	0.08 5	0.83 2	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 501	5.13 510	0.02 20	0.02 6

ours_stereo	1.28 49	0.91 224	2.36 44	0.34 59	0.67 207	1.16 11	0.09 50	3.71 29	2.44 37	0.51 33	3.17 115	0.36 65	0.26 30	6.62 200	0.55 23	0.00 1	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.23 332	2.08 450

rvit_stereo_0081	1.03 25	0.55 104	2.58 52	0.64 109	0.13 39	1.35 29	0.12 64	3.74 30	5.28 196	0.55 40	0.32 23	0.55 86	0.12 14	4.08 113	0.53 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

rvit_stereo_0082	1.03 25	0.55 104	2.58 52	0.64 109	0.13 39	1.35 29	0.12 64	3.74 30	5.28 196	0.55 40	0.32 23	0.55 86	0.12 14	4.08 113	0.53 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

RAStereo	0.81 9	0.70 166	3.97 190	0.21 26	0.54 185	1.16 11	0.02 14	3.78 32	1.22 11	0.62 51	1.57 59	0.16 19	0.23 26	0.89 5	1.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.02 6

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 60	0.74 176	2.72 69	0.73 127	1.26 311	2.42 130	0.02 14	3.78 32	8.16 328	1.81 109	2.94 109	0.28 47	0.32 51	1.51 29	0.76 63	0.04 329	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.19 128

MonSter	0.72 5	0.27 3	2.25 39	0.07 1	0.85 245	1.27 23	0.01 3	3.79 34	0.91 2	0.41 21	0.18 16	0.08 4	0.04 1	1.33 21	0.58 30	0.00 1	0.96 401	0.00 1	0.36 436	0.00 1	0.94 319

RAFT-RH_RVC	4.04 326	0.69 159	3.59 156	1.91 282	0.43 155	3.11 216	0.13 73	3.80 35	6.60 260	11.26 429	31.68 490	5.20 271	1.66 190	8.30 319	2.27 249	0.09 380	0.00 1	0.00 1	0.03 265	0.03 52	0.02 6

LG-Stereo_L2	0.78 7	0.47 65	1.99 24	0.29 45	0.36 131	1.28 24	0.18 100	3.82 36	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 2	0.07 3	4.41 126	0.55 23	0.01 159	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.25 166

CASnet	1.09 31	0.47 65	2.09 31	0.79 137	0.08 17	2.10 102	0.14 83	3.83 37	4.26 144	3.84 152	1.56 58	0.32 56	0.30 41	1.13 9	0.77 67	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Reg-Stereo(zero)	1.92 106	0.28 5	3.18 107	0.63 108	1.41 331	2.02 94	0.48 185	3.85 38	6.29 243	4.49 170	3.12 114	4.55 245	1.62 189	2.77 81	2.16 238	0.00 1	0.61 345	0.00 1	0.26 405	0.02 20	0.62 266

999	1.42 62	0.85 201	2.23 38	1.37 202	0.35 125	3.01 210	0.64 231	3.91 39	2.83 48	0.38 15	3.35 120	0.19 22	0.25 28	7.37 252	1.12 126	0.01 159	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.21 140

test_4	2.58 194	0.70 166	3.30 116	0.43 76	0.30 108	3.97 294	1.11 329	3.91 39	3.83 118	4.15 163	17.20 427	3.44 195	0.52 91	6.60 199	1.58 175	0.00 1	0.13 264	0.00 1	0.11 322	0.20 302	0.20 134

RAFT-345	3.36 267	0.55 104	3.43 135	1.23 186	0.21 83	2.62 152	0.46 173	3.91 39	6.34 246	7.46 306	24.49 467	4.19 230	1.74 199	8.27 314	2.25 246	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 6

StereoAnything_RVC	1.96 110	8.91 491	4.47 229	0.54 96	0.91 253	1.09 9	0.05 28	3.94 42	1.37 14	0.25 3	0.29 22	0.15 16	0.68 107	6.92 223	0.47 10	0.02 261	0.84 378	0.00 1	0.00 1	6.61 494	1.61 385

MaDis-Stereo	0.96 21	1.11 276	4.01 195	0.36 63	1.86 363	1.20 14	0.06 36	3.99 43	1.73 20	0.45 27	0.56 30	0.43 72	0.51 89	1.28 17	1.46 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.08 46

MLG-Stereo_test2	0.82 10	0.40 30	1.99 24	0.39 68	1.07 275	1.43 39	0.02 14	4.01 44	1.75 22	0.37 12	0.07 4	0.15 16	0.10 9	2.62 76	0.57 28	0.32 434	0.65 350	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.42 223

tt45	1.25 46	0.90 223	1.98 22	0.59 99	0.25 98	3.47 250	0.14 83	4.07 45	1.97 28	0.45 27	2.17 84	0.29 49	0.27 34	7.02 229	0.95 99	0.00 1	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.24 163

CAS	2.42 177	0.37 17	2.30 41	11.49 499	3.97 447	1.65 58	0.02 14	4.08 46	2.84 49	0.51 33	1.65 63	0.25 42	0.28 36	1.73 37	0.92 92	10.05 506	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 495

test_xeample3	1.71 94	1.75 376	6.64 354	0.90 155	0.29 106	2.55 144	0.90 303	4.08 46	2.36 35	0.56 44	0.24 19	0.23 34	0.31 44	7.51 269	2.73 275	0.00 1	0.70 359	0.00 1	0.36 436	0.18 285	1.92 439

xyz-stereo-finetune	1.38 58	0.91 224	2.91 79	0.10 4	0.05 5	3.13 219	0.66 236	4.12 48	3.01 62	1.06 87	1.91 77	0.69 93	0.37 60	6.31 188	2.14 235	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.13 75

MLG-Stereo_test3	0.63 4	0.42 36	2.06 29	0.38 67	0.40 146	1.36 31	0.01 3	4.13 49	0.95 6	0.48 32	0.13 12	0.06 1	0.07 3	0.89 5	0.37 3	0.02 261	0.61 345	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 117

RSM	1.43 64	0.40 30	1.79 11	0.74 133	0.54 185	2.45 134	0.49 190	4.13 49	3.29 75	0.65 52	2.53 96	2.15 148	0.30 41	6.97 227	0.85 78	0.01 159	0.12 258	0.00 1	0.25 392	0.11 195	0.72 292

fffft	1.13 37	0.71 170	2.25 39	0.09 3	0.07 14	2.10 102	0.63 228	4.19 51	2.10 30	0.42 24	0.75 33	0.24 40	0.20 20	6.89 218	1.08 121	0.00 1	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.53 245
1: 1. 1
LG-Stereo	1.00 22	0.58 126	4.72 253	0.19 16	0.37 136	1.18 13	0.18 100	4.21 52	3.11 65	0.83 78	1.95 79	0.45 75	0.16 18	0.53 1	0.62 40	0.33 435	0.22 288	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.31 185

MLG-Stereo_test1	0.85 14	0.34 11	1.80 12	0.10 4	1.66 346	1.22 17	0.01 3	4.24 53	1.68 19	0.19 2	0.08 5	0.09 6	0.11 12	4.16 117	0.46 9	0.01 159	0.70 359	0.00 1	0.01 233	0.01 6	0.17 112

CREStereo	1.09 31	0.51 88	2.16 35	0.11 6	0.24 94	1.67 59	0.03 22	4.24 53	6.91 279	0.80 73	1.73 66	0.44 73	0.64 104	1.58 33	0.61 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 6
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
rrr	1.64 88	1.71 369	6.31 342	0.73 127	0.24 94	2.69 163	0.92 308	4.25 55	1.75 22	0.73 61	0.16 13	0.23 34	0.32 51	7.57 274	2.72 273	0.00 1	0.49 332	0.00 1	0.20 369	0.17 275	1.68 400

4D-IteraStereo	1.99 114	1.32 317	3.77 168	0.13 10	2.84 405	3.51 253	1.03 318	4.26 56	5.38 203	5.50 200	1.03 42	3.86 212	0.38 67	2.44 74	1.88 212	0.00 1	0.43 323	0.00 1	0.01 233	0.11 195	1.84 428

rvit_stereo_0081_aga	0.95 19	1.03 263	4.52 236	0.16 13	0.25 98	1.70 64	0.21 115	4.27 57	3.17 67	0.38 15	0.23 18	0.27 45	0.31 44	1.56 31	0.64 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 235	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 57	1.19 292	4.17 208	1.01 166	4.58 465	0.46 3	0.09 50	4.27 57	2.94 52	1.25 94	2.40 93	1.55 128	0.20 20	1.72 36	1.30 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.13 75

trnet	1.09 31	0.47 65	2.19 37	0.12 7	0.21 83	1.70 64	0.02 14	4.28 59	6.97 282	0.78 69	1.77 70	0.48 77	0.67 106	1.50 27	0.58 30	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 13

ff7	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

IGEVStereo-DCA	1.54 80	1.71 369	2.99 92	0.73 127	0.24 94	2.69 163	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.73 61	0.16 13	0.23 34	0.32 51	7.57 274	2.72 273	0.00 1	0.49 332	0.00 1	0.16 342	0.17 275	1.82 421

ffff	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

11t	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.87 85	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

ccc-4	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

dual_stereo	0.95 19	0.39 24	1.83 16	0.37 64	1.11 286	0.84 6	0.03 22	4.34 65	1.83 25	0.30 7	0.08 5	0.21 26	0.12 14	3.16 91	0.98 103	0.00 1	1.34 469	0.00 1	0.20 369	0.00 1	1.83 427

LG-G_1	0.83 12	0.41 33	1.83 16	0.35 60	0.33 118	1.82 79	0.02 14	4.37 66	1.10 7	0.60 48	0.08 5	0.09 6	0.08 5	3.50 97	0.55 23	0.03 302	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.77 298

LG-G	0.83 12	0.41 33	1.83 16	0.35 60	0.33 118	1.82 79	0.02 14	4.37 66	1.10 7	0.60 48	0.08 5	0.09 6	0.08 5	3.50 97	0.55 23	0.03 302	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.77 298

xyz-stereo-finetune2	1.98 112	0.96 245	2.70 67	0.13 10	0.05 5	6.33 363	0.17 95	4.38 68	2.56 41	0.98 83	6.40 223	0.50 81	3.37 267	7.09 233	3.77 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.11 64

AIO_test	1.34 54	0.72 173	3.32 120	0.86 148	1.19 298	2.90 201	0.80 274	4.46 69	3.34 77	0.77 63	0.86 37	1.48 124	0.30 41	2.95 86	0.49 13	0.00 1	1.00 417	0.00 1	0.13 334	0.04 80	1.24 354

sCroCo_RVC	1.34 54	0.85 201	6.15 332	1.21 185	1.28 313	0.90 7	0.18 100	4.50 70	2.86 50	0.37 12	3.18 117	0.52 83	1.52 184	1.83 45	0.93 94	0.13 393	0.25 298	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.16 102

rvit_stereo_0080	1.09 31	1.08 270	4.16 205	0.12 7	0.12 34	1.32 26	0.36 150	4.52 71	3.94 126	0.70 56	1.29 53	0.41 67	0.75 113	1.98 48	0.76 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.18 117

whm_eth	1.09 31	1.08 270	4.16 205	0.12 7	0.12 34	1.32 26	0.36 150	4.52 71	3.94 126	0.70 56	1.29 53	0.41 67	0.75 113	1.98 48	0.76 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.18 117

MLG-Stereo	0.91 17	0.34 11	1.91 21	0.16 13	0.41 151	1.23 19	0.00 1	4.57 73	1.74 21	0.41 21	0.08 5	0.09 6	0.10 9	5.68 168	0.45 8	0.02 261	0.77 369	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.16 102

rvit_0105_6	1.44 66	1.26 307	5.78 314	0.66 117	0.08 17	1.58 51	0.32 144	4.57 73	6.53 258	0.40 19	0.38 25	1.11 109	0.29 39	4.76 138	0.92 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.20 134

rvit_stereo_ft	1.23 44	1.42 335	5.16 273	0.94 160	0.36 131	1.22 17	0.24 123	4.57 73	4.49 160	0.51 33	1.04 43	0.73 95	1.10 138	1.50 27	1.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.22 147

RAFT_CTSACE	3.62 292	1.65 362	5.41 288	1.36 199	3.08 412	3.95 293	1.03 318	4.62 76	4.65 169	5.33 194	17.73 435	7.63 336	2.71 235	10.98 417	1.15 131	0.00 1	0.48 331	0.00 1	0.00 1	0.31 378	0.25 166

rvit_0105_4	1.58 85	1.41 332	6.67 356	0.65 113	0.05 5	1.60 54	0.41 162	4.70 77	6.48 254	0.46 30	0.87 38	1.40 117	0.53 94	5.08 148	1.12 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 117

DEmStereo	3.86 312	0.54 99	4.04 198	0.26 41	0.17 58	5.17 337	2.45 380	4.70 77	4.34 150	8.37 341	19.94 446	5.06 269	10.13 446	7.86 288	3.93 319	0.01 159	0.01 125	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.10 55

fffy	1.43 64	0.95 242	2.85 77	1.42 212	0.61 197	2.25 113	0.19 105	4.74 79	1.32 12	0.26 4	2.77 103	0.21 26	0.39 68	6.97 227	0.73 60	0.00 1	0.79 370	0.00 1	0.00 1	0.19 292	2.03 447

UDGNet	2.92 227	7.79 486	4.92 262	3.01 410	0.08 17	2.96 205	0.20 110	4.77 80	8.93 349	2.91 126	2.85 106	0.95 105	1.00 132	6.46 194	1.66 194	1.46 472	0.00 1	5.33 499	0.92 473	1.95 474	0.19 128

AEACV	1.27 47	0.38 18	2.61 56	1.75 259	1.21 303	2.44 133	0.85 292	4.79 81	1.67 18	0.71 60	0.26 21	0.29 49	2.00 205	2.30 67	0.66 46	0.01 159	0.95 398	0.00 1	0.42 446	0.12 213	2.07 449

AIO_rvc	1.48 74	1.01 261	3.51 140	0.95 162	1.16 294	3.32 238	0.96 310	4.83 82	3.38 79	0.79 71	1.75 67	1.31 116	0.31 44	2.66 77	0.62 40	0.02 261	1.09 429	0.00 1	0.04 283	0.12 213	1.82 421

anonymousdsp	1.51 77	0.81 188	2.70 67	0.60 103	0.69 211	2.76 176	0.79 272	4.86 83	3.00 61	0.82 74	1.25 48	0.31 52	0.42 73	7.44 256	0.81 72	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.17 351	0.12 213	1.85 430

sAnonymous2	1.54 80	2.26 410	9.53 426	0.65 113	0.50 167	1.20 14	0.23 121	4.86 83	3.65 104	0.42 24	1.27 50	0.23 34	1.40 170	1.23 13	0.68 47	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.20 369	2.00 475	0.42 223

CroCo_RVC	1.54 80	2.26 410	9.53 426	0.65 113	0.50 167	1.20 14	0.23 121	4.86 83	3.65 104	0.42 24	1.27 50	0.23 34	1.40 170	1.23 13	0.68 47	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.20 369	2.00 475	0.42 223

GCAP-BAT	2.26 154	0.61 131	3.67 162	1.48 220	0.81 238	4.32 313	0.77 270	4.87 86	4.04 134	3.97 157	5.41 186	4.38 241	0.59 101	6.20 184	1.17 135	0.02 261	1.14 443	0.00 1	0.55 458	0.07 130	1.22 352

HUF	1.64 88	1.03 263	4.14 203	1.19 183	1.34 325	3.02 211	0.40 159	4.88 87	3.60 99	0.79 71	2.87 108	0.83 100	0.31 44	2.88 84	0.81 72	0.06 354	2.03 487	0.00 1	0.00 1	0.16 266	2.41 467

IGEV-Stereo	1.51 77	0.81 188	2.69 66	0.60 103	0.69 211	2.77 177	0.79 272	4.88 87	2.99 60	0.82 74	1.25 48	0.31 52	0.42 73	7.43 255	0.85 78	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.17 351	0.12 213	1.85 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Prome-Stereo	3.73 301	0.39 24	2.62 58	1.05 170	0.52 178	2.06 99	4.58 428	4.88 87	3.95 128	9.34 380	20.39 448	4.03 220	7.02 402	7.86 288	1.31 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 130	4.52 488

MC-Stereo	1.87 98	0.49 80	3.52 141	2.82 399	1.07 275	1.90 85	0.12 64	4.89 90	3.27 72	3.66 146	3.58 134	0.56 88	1.45 173	5.79 170	0.81 72	0.00 1	1.19 454	0.00 1	0.21 375	0.11 195	1.95 441

PFNet+	2.52 186	0.47 65	4.97 265	0.95 162	0.18 62	3.12 218	0.73 259	4.98 91	6.97 282	7.95 320	6.38 222	2.51 156	1.18 153	8.05 302	1.82 207	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

Selective-RAFT	1.92 106	0.54 99	3.87 175	1.15 176	0.21 83	3.83 286	0.06 36	5.00 92	4.68 171	1.59 102	2.14 83	3.05 172	2.77 240	6.63 202	1.34 161	0.00 1	0.95 398	0.00 1	0.32 425	0.05 99	0.19 128

GIP-stereo	1.03 25	0.79 181	2.35 42	1.91 282	1.40 329	1.47 42	0.05 28	5.06 93	1.85 26	0.30 7	0.43 26	0.57 89	0.37 60	1.14 10	0.75 62	0.07 362	0.50 334	0.00 1	0.00 1	0.06 111	1.57 383

GMOStereo	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

error version	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

test-v	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

test-2	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

MIF-Stereo (partial)	1.44 66	0.59 127	3.98 191	0.08 2	1.09 283	1.24 20	0.13 73	5.12 98	4.07 135	0.47 31	2.56 97	0.31 52	0.74 112	6.31 188	2.02 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.04 22

xyz-stereo	7.36 429	0.68 155	38.77 514	0.30 46	0.07 14	31.97 504	0.19 105	5.13 99	2.13 31	10.90 420	24.34 466	6.05 299	8.02 423	12.01 436	6.06 367	0.01 159	0.02 161	0.35 466	0.00 1	0.09 158	0.16 102

AAGNet	3.50 280	0.49 80	3.38 125	1.91 282	0.41 151	3.66 269	1.02 317	5.14 100	5.16 194	9.65 392	7.75 261	4.91 260	6.23 384	7.45 263	12.73 459	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.06 37

H2IRNET	2.29 159	0.86 209	3.38 125	1.51 222	0.11 26	1.97 90	0.13 73	5.15 101	7.19 292	1.26 95	7.77 262	5.80 296	3.31 260	5.09 149	1.66 194	0.01 159	0.00 1	0.04 407	0.17 351	0.27 357	0.10 55

GCAP-Stereo	1.35 56	1.11 276	2.82 73	0.66 117	1.08 282	1.68 61	0.01 3	5.17 102	3.68 106	2.10 111	1.63 61	1.42 118	0.75 113	1.77 44	1.59 178	0.00 1	1.08 428	0.00 1	0.00 1	0.17 275	0.26 169

GMStereo	2.07 120	1.56 353	5.64 305	0.74 133	0.05 5	3.63 267	0.01 3	5.17 102	11.27 402	4.22 164	2.44 95	0.53 85	0.49 88	4.06 111	1.01 112	0.22 419	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.18 285	0.05 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
plain	1.53 79	0.86 209	6.50 348	0.42 73	0.05 5	1.56 50	0.09 50	5.18 104	4.02 133	0.54 39	1.76 69	0.59 90	0.75 113	6.48 195	1.23 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.07 42

castereo++	1.38 58	0.97 250	2.82 73	0.59 99	0.52 178	4.45 318	0.97 311	5.22 105	1.87 27	0.41 21	2.28 90	1.87 138	0.15 17	4.14 116	0.42 6	0.00 1	0.41 321	0.00 1	0.30 419	0.05 99	0.22 147

MM-Stereo_test2	1.30 50	0.52 93	2.67 64	1.71 251	0.29 106	1.79 75	0.51 193	5.28 106	3.84 120	0.95 80	0.93 40	0.51 82	0.36 58	2.29 66	1.12 126	0.00 1	0.95 398	0.00 1	0.07 295	0.32 383	1.97 442

RALCasStereoNet	2.39 174	1.73 374	3.59 156	2.38 362	2.69 402	2.84 184	0.18 100	5.29 107	4.94 186	2.45 116	5.62 195	2.22 150	0.79 122	7.48 268	1.63 185	0.00 1	1.75 482	0.00 1	0.00 1	0.14 246	2.03 447

111111	1.21 42	0.28 5	2.10 33	0.22 29	1.45 334	1.42 37	0.05 28	5.30 108	2.01 29	0.55 40	3.02 111	0.09 6	0.20 20	4.87 139	0.58 30	0.00 1	0.75 365	0.00 1	0.00 1	0.10 181	1.09 340

dd	2.36 166	1.93 390	6.03 327	0.83 144	0.12 34	1.80 76	0.17 95	5.30 108	11.82 407	2.98 128	3.64 136	1.50 125	1.21 159	5.25 152	3.92 317	0.13 393	0.01 125	0.04 407	0.22 382	0.10 181	0.14 80

KYRaft	3.68 295	0.43 40	2.53 49	0.89 153	0.49 164	2.28 119	3.89 413	5.30 108	3.82 117	8.99 366	19.28 443	6.54 313	4.96 344	7.92 292	0.96 102	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.01 233	0.06 111	5.17 489

DCRE	2.21 147	0.95 242	3.17 104	2.10 308	1.30 320	1.86 82	0.05 28	5.33 111	4.69 172	3.59 143	9.37 305	3.81 210	1.18 153	2.34 70	1.22 146	0.01 159	0.97 404	0.00 1	0.30 419	0.04 80	1.97 442

testlalala2	2.34 163	0.64 142	2.49 46	9.58 492	6.50 481	3.57 259	0.18 100	5.34 112	3.20 68	3.87 154	4.57 159	3.12 177	0.52 91	1.49 26	0.44 7	0.00 1	0.31 304	0.00 1	0.43 448	0.12 213	0.40 208

xx1	2.73 212	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	5.34 112	10.76 387	1.42 96	3.48 125	4.63 250	2.83 243	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.25 392	0.09 158	1.65 390

cc1	2.56 192	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	5.34 112	10.76 387	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.12 213	1.89 437

test_3	2.22 148	0.39 24	4.20 212	1.51 222	0.90 250	1.29 25	0.74 263	5.34 112	6.37 248	6.64 256	1.96 80	4.24 235	0.45 85	6.63 202	1.17 135	0.00 1	1.00 417	0.00 1	0.28 412	0.19 292	1.01 326

raftrobust	2.16 138	1.31 314	2.76 71	2.38 362	3.33 422	2.72 168	0.51 193	5.34 112	4.64 168	6.13 226	3.98 141	1.63 129	2.51 229	3.02 89	1.64 189	0.00 1	0.76 368	0.00 1	0.02 253	0.14 246	0.27 172

CES	1.72 95	0.40 30	1.82 13	0.65 113	7.83 491	2.62 152	0.13 73	5.35 117	2.68 43	0.36 11	1.30 55	0.33 58	0.32 51	1.92 46	0.72 58	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.56 427	7.35 498

CroCo-Stereo	1.14 39	1.22 302	3.99 193	0.61 106	0.53 181	0.38 1	0.06 36	5.35 117	4.15 137	0.59 46	1.92 78	1.00 106	0.27 34	1.37 23	1.33 159	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.05 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test1	1.90 104	0.63 139	2.65 61	1.43 213	0.56 190	2.37 126	0.54 199	5.36 119	5.81 226	4.00 158	1.78 71	0.42 71	0.83 123	7.32 250	1.28 152	0.00 1	1.03 421	0.00 1	0.00 1	0.35 388	1.64 389

test-3	2.19 144	0.38 18	3.88 180	1.55 227	0.91 253	1.39 34	0.80 274	5.36 119	5.51 209	7.36 303	1.90 76	4.05 221	0.42 73	6.67 207	1.17 135	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.28 412	0.20 302	1.08 338

test_1	2.18 141	0.38 18	3.87 175	1.54 226	0.91 253	1.38 33	0.80 274	5.36 119	5.53 211	7.12 283	1.86 75	4.05 221	0.41 71	6.65 204	1.17 135	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.28 412	0.20 302	1.08 338

rvit_0105_5	1.70 91	1.36 324	6.71 359	0.52 93	0.04 4	1.58 51	0.58 212	5.39 122	6.62 263	0.91 79	1.72 65	1.77 134	0.77 117	4.44 127	1.28 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.23 154

UGAM	4.25 346	0.86 209	5.73 313	0.45 81	0.22 90	3.61 262	1.18 331	5.51 123	15.39 439	4.99 183	12.34 370	15.09 437	3.71 286	10.58 413	3.76 307	0.00 1	0.46 328	0.00 1	0.34 432	0.36 391	0.36 201

LCNet	2.94 229	0.55 104	2.57 51	1.03 169	0.59 195	2.05 97	1.55 354	5.51 123	4.19 140	6.08 224	10.58 335	4.54 244	6.63 392	7.59 276	0.90 88	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.76 468	0.31 378	3.43 478

PSM-AAD	3.43 278	0.31 8	2.16 35	0.80 140	0.57 191	2.53 143	5.97 443	5.53 125	3.98 131	11.00 423	11.90 362	2.93 168	9.36 442	8.03 299	1.00 108	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.06 111	2.39 464

EKT-Stereo	2.16 138	0.61 131	3.78 169	2.31 352	4.40 454	1.47 42	0.24 123	5.54 126	4.22 142	3.16 134	3.58 134	3.53 201	2.20 213	5.66 166	1.40 165	0.04 329	0.36 315	0.00 1	0.09 308	0.06 111	0.58 253

ffm	3.41 274	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	5.55 127	10.56 381	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	8.20 308	0.68 47	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.19 360	0.11 195	1.88 434

ff1	4.11 332	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	5.55 127	10.56 381	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 449	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.19 360	0.11 195	1.88 434

tt1	2.53 187	0.91 224	3.53 144	2.92 405	0.53 181	5.60 346	0.61 222	5.55 127	10.56 381	1.54 101	3.54 132	0.34 62	3.00 246	8.20 308	0.68 47	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.03 265	0.11 195	1.88 434

DisPM	2.59 195	0.47 65	4.32 219	1.89 279	0.20 74	3.42 242	0.63 228	5.56 130	5.60 213	8.66 354	7.05 241	2.82 166	1.03 135	9.05 365	1.07 120	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.04 22

Anonymous3	1.96 110	0.61 131	7.58 385	0.42 73	0.51 174	4.28 310	0.52 195	5.56 130	2.76 45	2.35 113	3.47 123	1.50 125	1.13 142	5.92 174	1.54 172	0.23 420	0.23 292	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.47 233

MoCha-V2	1.83 97	0.87 217	3.33 121	1.41 210	1.27 312	2.50 139	0.20 110	5.60 132	3.90 125	0.98 83	3.30 118	0.35 64	1.58 188	7.09 233	0.80 68	0.00 1	1.52 479	0.00 1	0.23 386	0.06 111	1.70 405

RCA-Stereo	2.19 144	0.46 58	3.22 108	0.47 86	0.33 118	2.27 117	0.47 175	5.60 132	15.20 437	2.86 123	5.61 193	0.78 97	3.15 249	1.71 35	0.48 12	0.00 1	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.26 169

castereo	1.02 23	0.69 159	1.26 1	0.46 84	0.19 66	1.89 83	0.76 268	5.61 134	2.37 36	0.78 69	2.65 101	0.32 56	0.40 69	1.25 16	1.00 108	0.01 159	0.32 305	0.00 1	0.24 388	0.03 52	0.22 147

TestStereo	1.89 100	1.59 357	4.22 213	0.37 64	0.28 105	1.33 28	0.01 3	5.63 135	4.13 136	3.59 143	5.11 172	2.06 147	0.70 109	7.62 278	0.93 94	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.19 128

LoS	1.03 25	0.43 40	2.53 49	0.64 109	0.14 43	2.42 130	0.26 129	5.64 136	2.93 51	1.08 88	0.24 19	0.49 78	0.45 85	2.31 68	0.83 77	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.03 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMM-Stereo	3.42 276	0.39 24	3.24 111	0.87 150	0.50 167	2.26 114	4.73 431	5.64 136	3.81 115	7.08 280	16.57 419	6.13 302	3.62 281	7.74 283	1.40 165	0.05 344	0.00 1	0.00 1	0.04 283	0.12 213	4.24 487

Pointernet	1.04 30	0.44 49	2.58 52	0.32 48	0.52 178	1.78 74	0.07 41	5.69 138	2.76 45	0.27 5	2.28 90	0.80 98	0.44 83	1.37 23	0.49 13	0.00 1	0.36 315	0.00 1	0.25 392	0.02 20	0.32 190

FTStereo	4.61 369	0.54 99	2.86 78	0.98 165	0.40 146	2.57 146	8.51 475	5.70 139	3.76 114	10.85 418	29.92 484	5.53 282	7.43 412	7.73 282	1.63 185	0.17 407	0.00 1	0.05 414	0.00 1	0.04 80	3.62 482

knoymous	1.50 76	0.28 5	1.99 24	0.33 54	0.48 161	1.58 51	0.11 60	5.71 140	2.81 47	4.85 176	1.75 67	4.58 247	0.46 87	3.66 102	1.30 154	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.09 50

DCANet-4	2.26 154	0.43 40	6.69 358	0.40 71	0.20 74	1.70 64	0.13 73	5.73 141	9.44 365	6.01 219	5.29 180	1.12 110	2.77 240	2.49 75	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

iRaft-Stereo_5w	3.20 252	1.27 309	5.27 278	0.27 43	0.99 264	2.71 166	0.58 212	5.75 142	5.85 227	3.03 132	7.88 266	10.08 379	4.08 306	8.40 327	6.09 369	0.00 1	0.25 298	0.00 1	0.12 328	0.31 378	0.95 321

DeepStereo_RVC	2.15 136	0.55 104	3.26 113	0.21 26	0.19 66	3.47 250	0.68 244	5.76 143	3.60 99	6.36 237	4.19 146	3.42 189	4.44 319	5.04 146	1.59 178	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.18 117

CRE-IMP	2.08 121	0.51 88	3.43 135	0.35 60	0.19 66	3.85 287	0.83 286	5.77 144	3.43 81	5.81 207	4.24 147	3.45 197	0.83 123	6.56 196	1.99 225	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.20 134

RAFT-Stereo-weight	1.91 105	0.41 33	2.09 31	1.17 180	0.63 201	3.20 225	0.74 263	5.78 145	6.80 273	5.25 192	3.47 123	2.80 165	0.36 58	3.16 91	1.09 125	0.02 261	0.53 335	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 281

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 23	0.42 36	3.22 108	0.48 88	0.63 201	2.02 94	0.27 131	5.79 146	1.32 12	0.82 74	0.75 33	0.87 101	0.23 26	1.24 15	0.86 80	0.15 398	0.58 339	0.00 1	0.26 405	0.03 52	0.49 236

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 181	1.23 305	3.48 138	1.61 231	1.09 283	1.63 56	0.15 86	5.80 147	6.43 251	7.32 301	9.91 318	3.05 172	1.71 194	2.33 69	1.75 204	0.01 159	0.71 363	0.00 1	0.00 1	0.28 360	1.19 349

EGLCR-Stereo	1.45 68	0.26 2	2.91 79	1.94 287	0.90 250	3.13 219	0.69 247	5.81 148	3.21 69	1.14 92	0.20 17	1.52 127	0.37 60	4.29 123	0.69 52	0.01 159	0.79 370	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 351

DRaft	3.83 311	0.65 144	3.39 127	0.22 29	0.16 55	4.67 325	1.30 342	5.82 149	4.86 184	10.26 402	21.65 452	3.24 179	8.62 432	7.53 271	3.76 307	0.05 344	0.10 250	0.00 1	0.14 337	0.12 213	0.16 102

THIR-Stereo	3.94 318	1.12 280	3.06 99	0.23 32	0.13 39	4.17 304	6.40 452	5.83 150	4.54 162	10.46 407	16.98 423	6.49 312	7.44 413	8.00 295	3.58 299	0.01 159	0.07 233	0.07 423	0.00 1	0.14 246	0.06 37

rvit_0105_3	1.94 108	1.44 341	7.39 379	0.88 152	0.02 3	1.61 55	1.64 358	5.88 151	6.73 269	2.37 114	1.78 71	2.01 144	1.16 151	4.46 128	1.26 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.14 80

PSM-adaLoss	2.02 115	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.21 83	3.69 277	0.69 247	5.89 152	3.52 89	5.91 211	4.43 153	3.42 189	1.50 176	5.63 165	0.94 98	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55

ROB_FTStereo_v2	2.04 117	0.56 115	3.56 150	0.20 17	0.21 83	3.66 269	0.72 257	5.89 152	3.51 87	5.91 211	4.46 156	3.42 189	1.50 176	6.08 181	0.93 94	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

ROB_FTStereo	2.03 116	0.57 121	3.57 151	0.20 17	0.21 83	3.66 269	0.73 259	5.89 152	3.51 87	5.92 216	4.35 150	3.37 185	1.50 176	6.02 176	0.90 88	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

HUI-Stereo	1.94 108	0.56 115	3.55 148	0.20 17	0.20 74	3.67 273	0.63 228	5.89 152	3.53 93	5.92 216	4.44 154	3.41 188	1.51 180	4.21 119	0.89 86	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.11 64

iGMRVC	2.09 127	0.56 115	3.59 156	0.20 17	0.21 83	3.68 274	0.71 254	5.89 152	3.53 93	5.92 216	4.46 156	3.44 195	1.51 180	6.93 224	0.98 103	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

CIPLG	2.72 210	1.69 365	6.02 325	0.80 140	2.14 379	2.66 162	0.84 287	5.90 157	5.59 212	8.12 333	9.58 309	1.74 132	1.14 144	4.53 132	2.82 281	0.02 261	0.19 279	0.02 379	0.09 308	0.26 346	0.22 147

Patchmatch Stereo++	2.09 127	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.20 74	3.68 274	0.64 231	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.41 151	3.42 189	1.51 180	7.07 231	0.95 99	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55
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
iRAFT	2.09 127	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.20 74	3.68 274	0.64 231	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.41 151	3.42 189	1.51 180	7.07 231	0.95 99	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55

RAFT-IKP	2.04 117	0.57 121	3.54 146	0.20 17	0.20 74	3.45 247	0.62 226	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.44 154	3.46 198	1.50 176	6.20 184	1.00 108	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.08 46

ProNet	1.58 85	0.86 209	3.17 104	0.75 135	0.72 220	2.84 184	0.66 236	5.91 161	3.28 74	0.37 12	1.47 57	0.40 66	0.37 60	7.19 239	0.70 53	0.02 261	0.98 410	0.00 1	0.05 287	0.20 302	1.77 418

aanetorigin	9.02 454	3.75 460	28.68 504	2.16 314	3.86 441	5.84 355	5.40 441	5.93 162	10.39 378	28.12 496	31.02 489	15.98 441	13.74 467	9.38 377	12.55 457	0.25 425	0.22 288	0.22 459	0.24 388	1.24 459	1.47 373

GMStereo_Zeroshot	2.92 227	2.33 422	6.12 329	1.66 240	0.36 131	3.61 262	0.09 50	5.95 163	6.20 240	7.15 286	7.11 245	8.37 352	0.91 125	6.17 183	1.97 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.14 80

NRIStereo	2.27 157	0.52 93	3.35 124	1.26 189	0.17 58	3.04 212	0.84 287	5.96 164	3.74 109	6.27 230	3.44 121	4.13 226	1.80 201	8.31 321	2.11 233	0.00 1	0.10 250	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.20 134

ACRE	2.67 202	1.66 364	6.50 348	0.72 124	2.03 374	2.65 161	0.84 287	5.97 165	5.52 210	7.85 317	9.23 296	1.72 131	1.09 137	4.09 115	2.73 275	0.02 261	0.19 279	0.02 379	0.08 298	0.26 346	0.21 140

AIO-Stereo	1.30 50	0.45 54	1.73 9	0.67 119	0.77 231	2.33 122	0.60 218	5.99 166	3.27 72	0.45 27	3.46 122	0.41 67	0.28 36	1.53 30	0.71 57	0.04 329	0.79 370	0.00 1	0.67 464	0.10 181	1.67 397

AnonymousM	2.96 233	7.19 483	1.41 3	0.92 158	0.06 11	2.37 126	0.52 195	6.05 167	3.83 118	4.97 180	2.37 92	1.91 140	1.00 132	2.23 63	1.06 118	0.01 159	0.57 338	17.64 507	4.90 506	0.02 20	0.27 172

ADStereo(finetuned)	2.50 185	0.95 242	6.60 351	0.39 68	0.20 74	1.72 71	0.24 123	6.06 168	9.31 361	6.30 231	5.42 187	1.44 122	6.22 383	2.25 64	2.14 235	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.65 273

DCANet	2.35 164	0.96 245	5.51 294	0.39 68	0.19 66	1.72 71	0.25 127	6.06 168	9.33 362	6.31 232	5.42 187	1.44 122	4.14 308	2.22 61	2.28 251	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.66 281

SST-Stereo	2.86 219	0.45 54	3.64 160	1.46 216	0.36 131	3.94 291	0.80 274	6.07 170	4.46 157	10.96 422	6.21 211	4.94 263	4.14 308	8.85 352	0.93 94	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13

iRaftStereo_RVC	1.88 99	1.22 302	2.63 59	0.95 162	0.06 11	2.96 205	0.05 28	6.08 171	3.99 132	3.92 156	4.88 164	2.53 157	0.62 103	3.62 100	1.19 140	0.00 1	1.19 454	0.00 1	0.00 1	0.37 394	1.29 362

RAFT	2.94 229	1.29 311	4.06 200	1.36 199	0.50 167	2.39 128	0.91 306	6.11 172	3.25 71	6.64 256	7.30 250	9.96 377	4.20 310	6.03 177	2.21 240	0.00 1	1.02 419	0.00 1	0.02 253	0.54 426	1.01 326

XX-Stereo	2.95 231	0.48 72	7.08 372	2.84 402	2.51 397	1.63 56	0.20 110	6.15 173	3.38 79	2.38 115	16.00 413	6.90 323	0.25 28	6.40 192	1.14 130	0.00 1	0.66 351	0.00 1	0.31 423	0.16 266	0.57 251

RAFT_R40	2.83 216	0.46 58	3.85 172	1.38 204	0.32 117	3.78 282	0.97 311	6.16 174	4.82 182	9.74 394	6.35 221	4.96 264	3.94 301	8.78 349	1.05 116	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13

fff	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 417	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

csc	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 417	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

cscssc	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 417	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

rafts_anoy	2.09 127	1.42 335	3.34 122	2.87 404	2.72 403	2.46 136	0.17 95	6.20 178	6.48 254	3.40 138	2.25 89	1.91 140	1.32 163	3.59 99	1.75 204	0.01 159	1.52 479	0.00 1	0.01 233	0.06 111	0.28 176

HI	3.39 270	1.19 292	4.03 196	1.46 216	0.19 66	2.26 114	0.04 24	6.21 179	3.86 121	8.51 348	12.61 375	11.86 414	6.44 387	4.55 134	4.27 329	0.00 1	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.15 93

CoSv	3.39 270	1.19 292	4.03 196	1.46 216	0.19 66	2.26 114	0.04 24	6.21 179	3.86 121	8.51 348	12.61 375	11.86 414	6.44 387	4.55 134	4.27 329	0.00 1	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.15 93

tg	2.18 141	1.13 282	2.74 70	0.84 146	0.13 39	4.33 315	0.05 28	6.21 179	4.90 185	4.06 159	5.30 185	2.55 158	0.92 126	7.28 246	0.99 105	0.00 1	0.60 343	0.00 1	0.00 1	0.37 394	1.12 344

HHNet	2.71 207	0.69 159	3.31 118	0.25 37	0.39 141	2.80 181	0.90 303	6.33 182	5.68 220	7.51 307	13.70 388	0.94 104	3.14 248	5.42 159	2.54 265	0.14 396	0.02 161	0.06 418	0.00 1	0.24 337	0.07 42

CrosDoStereo	4.05 328	0.71 170	3.52 141	0.51 91	0.20 74	3.25 229	11.21 487	6.34 183	4.96 187	9.04 367	16.44 415	4.92 261	7.28 407	8.29 316	3.84 313	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.18 285	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 328	0.71 170	3.52 141	0.51 91	0.20 74	3.25 229	11.21 487	6.34 183	4.96 187	9.04 367	16.44 415	4.92 261	7.28 407	8.29 316	3.84 313	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.18 285	0.19 128

IPLGR_C	2.69 204	1.75 376	6.20 334	0.79 137	2.06 377	2.64 159	0.86 295	6.36 185	5.64 214	8.13 334	9.26 298	1.69 130	1.15 150	3.79 105	2.80 280	0.02 261	0.20 285	0.02 379	0.08 298	0.26 346	0.18 117

rvit_105_1	2.69 204	1.34 320	6.85 363	1.89 279	0.09 21	1.94 88	3.50 411	6.38 186	9.00 353	4.98 181	2.19 85	3.57 203	1.56 186	7.31 249	3.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.06 111	0.16 102

AFF-stereo	2.87 221	1.31 314	3.26 113	1.87 275	0.38 138	1.68 61	0.09 50	6.38 186	7.07 284	6.52 247	11.90 362	6.08 301	2.32 221	5.05 147	1.65 191	0.02 261	0.66 351	0.00 1	0.00 1	0.29 368	0.94 319

HART	2.08 121	1.10 273	3.44 137	0.47 86	1.15 292	1.70 64	0.04 24	6.40 188	3.69 107	1.50 100	7.78 263	2.42 155	0.16 18	6.76 212	1.15 131	0.00 1	1.46 474	0.00 1	0.00 1	0.31 378	2.12 452

test-1	2.14 135	0.54 99	6.32 343	1.07 171	1.22 304	2.13 109	0.54 199	6.40 188	4.80 181	3.55 141	5.23 175	4.02 219	0.71 110	1.95 47	2.15 237	0.08 369	0.98 410	0.00 1	0.08 298	0.02 20	1.07 335

GrayStereo	3.86 312	0.33 10	2.63 59	1.66 240	0.62 199	3.09 215	7.92 472	6.43 190	3.88 123	10.61 410	16.51 418	5.75 293	8.40 427	6.75 210	1.58 175	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.62 461	0.04 80	0.38 205

MyStereo07	1.64 88	1.15 284	2.61 56	1.28 192	1.49 337	2.63 154	0.45 171	6.45 191	2.94 52	1.10 89	1.61 60	0.29 49	0.60 102	7.45 263	0.80 68	0.01 159	1.27 461	0.00 1	0.25 392	0.11 195	0.42 223

LL-Strereo2	2.22 148	1.39 331	3.39 127	1.26 189	1.01 268	3.73 279	1.47 349	6.47 192	4.61 167	4.66 174	2.64 100	4.17 229	0.37 60	6.03 177	1.61 180	0.09 380	0.24 295	0.00 1	0.08 298	0.08 143	1.16 347

AIO-test1	2.49 182	1.41 332	3.78 169	0.87 150	5.11 474	2.46 136	0.93 309	6.49 193	14.84 434	0.95 80	2.85 106	0.92 102	0.31 44	6.05 180	1.88 212	0.15 398	0.07 233	0.00 1	0.21 375	0.21 313	0.31 185

Gwc-CoAtRS	2.16 138	0.42 36	3.13 102	1.28 192	0.31 111	3.52 256	0.39 158	6.56 194	6.31 245	5.38 196	5.11 172	5.47 279	1.70 193	2.00 51	1.08 121	0.01 159	0.19 279	0.00 1	0.25 392	0.02 20	0.16 102

MM-Stereo_test3	2.10 131	0.94 240	2.59 55	1.66 240	3.95 446	2.42 130	0.78 271	6.58 195	7.29 297	1.94 110	4.90 166	1.23 113	0.65 105	3.77 104	1.38 163	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.00 1	0.38 397	0.77 298

Pruner-Stereo	2.66 201	0.61 131	3.54 146	1.93 285	0.25 98	3.47 250	0.74 263	6.60 196	5.66 219	8.98 364	6.12 208	4.39 242	1.11 139	7.27 245	2.34 256	0.03 302	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 52	0.04 22

StereoVision	2.42 177	1.18 289	5.14 272	1.15 176	2.64 400	1.89 83	0.28 132	6.61 197	4.72 173	2.14 112	10.52 333	3.84 211	0.52 91	5.33 155	2.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.04 22

testlalala	1.80 96	0.49 80	2.67 64	1.24 188	0.46 158	3.91 288	0.87 300	6.62 198	2.96 54	6.78 266	3.83 138	1.74 132	0.40 69	1.57 32	0.76 63	0.01 159	1.16 449	0.00 1	0.38 439	0.01 6	0.17 112

MIM_Stereo	2.83 216	1.20 300	5.27 278	1.41 210	1.16 294	3.07 213	0.33 147	6.67 199	3.95 128	5.17 190	10.11 322	4.25 236	1.73 198	8.32 322	1.64 189	0.00 1	0.36 315	0.00 1	0.01 233	0.22 320	1.69 402

OMP-Stereo	3.15 248	1.19 292	3.49 139	4.34 468	0.51 174	2.20 111	1.21 332	6.67 199	6.52 257	7.99 324	6.24 216	8.38 355	2.44 226	9.65 386	1.92 218	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.15 93

PSM-softLoss	2.38 167	0.48 72	4.28 215	1.94 287	0.19 66	2.73 169	0.38 155	6.67 199	3.50 82	6.33 233	6.33 219	2.93 168	0.97 130	8.90 354	1.88 212	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.03 13

KMStereo	2.38 167	0.48 72	4.28 215	1.94 287	0.19 66	2.73 169	0.38 155	6.67 199	3.50 82	6.33 233	6.33 219	2.93 168	0.97 130	8.90 354	1.88 212	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.03 13

DN-CSS_ROB	3.00 237	2.14 404	7.33 376	2.67 389	0.78 232	3.13 219	0.07 41	6.68 203	4.22 142	5.51 201	12.12 365	2.33 151	1.21 159	8.69 346	2.51 259	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.15 93

ACV-stereo	4.65 371	1.22 302	10.49 438	2.22 327	1.05 272	12.62 452	1.24 336	6.70 204	7.36 300	3.22 135	5.18 174	16.59 447	10.02 444	8.18 307	6.19 374	0.06 354	0.14 268	0.01 346	0.00 1	0.12 213	0.40 208

test_for_model	7.41 431	28.34 514	2.84 76	22.38 512	16.53 513	3.40 240	0.91 306	6.72 205	4.54 162	8.04 328	2.84 105	1.04 107	0.43 81	0.86 3	0.60 36	9.67 504	3.31 506	0.00 1	0.08 298	26.60 519	9.03 501

111	3.05 238	1.41 332	5.51 294	0.32 48	0.14 43	2.83 182	0.68 244	6.76 206	14.21 431	3.59 143	9.11 293	5.50 280	3.30 258	4.05 109	2.43 257	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 235	1.02 330

Selective-IGEV	1.56 84	0.34 11	2.13 34	0.77 136	0.76 230	2.36 125	0.52 195	6.80 207	3.08 64	0.53 37	3.34 119	0.26 43	0.31 44	7.24 243	0.73 60	0.01 159	0.80 373	0.00 1	0.14 337	0.08 143	1.01 326

MSKI-zero shot	2.23 151	0.49 80	2.49 46	1.60 230	0.81 238	2.69 163	0.29 134	6.82 208	2.50 38	4.37 168	7.61 257	3.65 207	0.26 30	8.62 343	0.63 42	0.01 159	1.09 429	0.00 1	0.25 392	0.03 52	0.46 232

IPLG	2.63 200	1.09 272	5.67 309	0.73 127	0.31 111	3.00 209	0.25 127	6.84 209	6.02 231	7.93 319	6.31 218	1.91 140	1.72 196	7.47 265	2.53 260	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.29 368	0.58 253

R-Stereo Train	2.60 197	0.46 58	2.94 84	1.10 174	0.18 62	3.61 262	0.60 218	6.88 210	3.50 82	9.13 371	17.23 428	1.77 134	0.77 117	2.03 53	1.65 191	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 197	0.46 58	2.94 84	1.10 174	0.18 62	3.61 262	0.60 218	6.88 210	3.50 82	9.13 371	17.23 428	1.77 134	0.77 117	2.03 53	1.65 191	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
testlalala_base	3.54 283	0.53 95	3.53 144	2.31 352	2.22 383	4.04 300	0.61 222	6.91 212	2.73 44	2.69 119	4.17 145	1.78 137	0.51 89	2.02 52	1.08 121	13.13 514	3.23 505	0.00 1	0.35 434	16.60 509	2.27 461

AIO-test2	2.98 235	1.88 383	4.72 253	1.67 244	3.34 424	2.64 159	0.06 36	6.96 213	15.70 444	2.65 118	7.31 251	0.93 103	0.57 98	5.81 172	1.20 141	3.30 489	0.09 244	0.00 1	0.09 308	0.22 320	0.43 231

model_zeroshot	1.98 112	0.70 166	4.98 266	2.25 336	1.07 275	3.20 225	0.13 73	7.01 214	3.34 77	3.46 139	3.77 137	2.69 163	0.42 73	2.86 83	1.18 139	0.06 354	0.85 380	0.00 1	0.25 392	0.02 20	1.40 371

IPLGR	2.46 180	0.68 155	7.02 367	0.22 29	0.16 55	2.01 93	0.22 117	7.01 214	6.62 263	7.10 282	5.92 204	2.91 167	2.27 217	5.12 150	1.52 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.41 218

ASMatch	3.41 274	0.62 137	3.59 156	1.99 299	0.48 161	1.91 86	0.66 236	7.01 214	4.43 156	6.25 228	22.02 456	4.56 246	4.72 336	7.78 285	1.85 209	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.03 265	0.02 20	0.21 140

raft+_RVC	2.18 141	1.49 347	3.14 103	2.77 394	2.01 372	1.40 35	0.10 55	7.02 217	5.35 200	2.99 129	5.54 192	1.19 111	1.34 168	4.98 143	1.49 169	0.00 1	1.45 472	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.11 341

IRAFT_RVC	2.98 235	0.66 148	4.23 214	2.20 323	0.40 146	2.91 202	5.04 436	7.03 218	4.21 141	6.59 253	5.52 191	5.02 268	4.77 337	8.41 329	2.30 255	0.01 159	0.17 276	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.05 28

IIG-Stereo	3.28 256	0.98 252	3.57 151	4.14 460	0.22 90	2.56 145	0.71 254	7.04 219	6.10 234	8.49 347	9.38 306	7.82 341	2.73 236	9.69 392	1.99 225	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.14 80

raft_robust	2.91 225	1.71 369	3.42 134	1.36 199	0.57 191	1.53 49	0.12 64	7.06 220	9.09 355	6.96 276	7.21 247	4.43 243	2.09 209	9.40 378	1.61 180	0.03 302	0.93 392	0.00 1	0.21 375	0.17 275	0.38 205

OCTAStereo	2.38 167	0.48 72	3.90 182	2.16 314	0.11 26	3.42 242	0.42 165	7.06 220	3.74 109	6.91 269	5.26 176	2.63 161	1.32 163	8.41 329	1.70 200	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.01 1

IER	3.42 276	0.91 224	6.38 345	0.73 127	1.60 339	7.07 380	0.55 203	7.07 222	5.45 208	8.17 336	8.89 287	6.13 302	6.13 380	5.36 156	3.77 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.05 28

RE-Stereo	2.38 167	0.48 72	3.91 183	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.07 222	3.75 111	6.91 269	5.26 176	2.62 159	1.33 165	8.41 329	1.72 202	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.01 1

TVStereo	2.38 167	0.48 72	3.91 183	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.07 222	3.75 111	6.91 269	5.26 176	2.62 159	1.33 165	8.41 329	1.72 202	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.01 1

NF-Stereo	2.38 167	0.48 72	3.88 180	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.08 225	3.75 111	6.91 269	5.29 180	2.65 162	1.33 165	8.40 327	1.67 197	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.02 6

gcap-zeroshot	2.22 148	0.68 155	5.64 305	0.79 137	1.15 292	3.33 239	0.73 259	7.14 226	4.59 166	3.86 153	1.79 73	8.42 357	0.56 97	3.00 88	0.89 86	0.02 261	0.66 351	0.00 1	0.26 405	0.01 6	0.83 306

AE-Stereo	1.89 100	0.38 18	3.86 174	1.94 287	0.38 138	2.51 142	0.58 212	7.19 227	7.28 296	1.60 103	3.51 130	1.07 108	0.77 117	2.12 57	1.24 148	0.03 302	1.02 419	0.00 1	0.28 412	0.11 195	1.84 428

RAFT-Test	2.49 182	0.45 54	4.35 222	1.89 279	1.28 313	4.83 331	0.68 244	7.19 227	4.51 161	5.00 184	7.09 243	6.81 320	1.12 140	2.22 61	1.16 134	0.01 159	0.63 347	0.00 1	0.33 428	0.05 99	0.20 134

TestStereo1	3.12 245	1.34 320	4.67 250	3.47 440	0.71 217	2.50 139	1.45 347	7.27 229	8.71 343	4.91 178	9.28 300	2.34 152	3.61 279	9.44 379	1.62 182	0.00 1	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.40 208

SA-5K	3.12 245	1.34 320	4.67 250	3.47 440	0.71 217	2.50 139	1.45 347	7.27 229	8.71 343	4.91 178	9.28 300	2.34 152	3.61 279	9.44 379	1.62 182	0.00 1	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.40 208

DCVSM-stereo	3.32 260	0.51 88	3.40 133	1.79 263	0.79 233	2.94 203	0.48 185	7.31 231	5.69 221	11.47 433	5.61 193	10.63 390	5.93 375	5.74 169	3.63 300	0.03 302	0.09 244	0.03 397	0.00 1	0.12 213	0.11 64

ToySt	3.39 270	0.89 222	9.29 423	1.47 219	0.94 257	4.20 305	1.98 369	7.33 232	5.42 205	3.01 131	6.75 232	8.67 362	5.10 353	5.43 160	3.72 305	0.07 362	0.89 388	0.00 1	0.23 386	0.28 360	2.13 453

s12784h	2.10 131	0.38 18	3.31 118	0.17 15	0.09 21	4.89 333	0.13 73	7.34 233	8.06 325	3.87 154	4.47 158	0.60 91	1.19 158	6.78 215	0.63 42	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.04 22

IGEV++	1.58 85	0.81 188	2.66 62	1.35 198	0.99 264	2.47 138	0.98 314	7.35 234	3.70 108	0.82 74	2.24 88	0.44 73	1.18 153	2.08 56	1.15 131	0.03 302	1.18 453	0.00 1	0.05 287	0.17 275	2.00 446

riskmin	2.49 182	0.22 1	3.34 122	2.33 356	1.78 353	2.89 200	0.46 173	7.35 234	6.95 281	2.75 121	1.67 64	6.75 316	5.08 352	3.24 93	1.93 219	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.27 411	0.02 20	1.73 411

PFNet	3.06 239	0.59 127	6.13 330	2.26 339	0.84 242	3.08 214	0.73 259	7.38 236	5.35 200	10.20 399	6.06 206	4.72 252	2.10 212	8.47 334	2.25 246	0.19 412	0.06 220	0.00 1	0.11 322	0.20 302	0.42 223

11t1	2.13 134	0.67 153	3.98 191	2.69 390	0.85 245	2.59 150	0.07 41	7.40 237	3.89 124	3.75 148	3.57 133	1.24 114	1.96 203	4.68 137	1.97 222	0.10 384	1.13 436	0.00 1	0.22 382	0.09 158	1.66 394

anonymousa	4.24 344	0.78 179	4.05 199	2.16 314	4.87 471	8.76 404	0.35 149	7.41 238	4.47 159	8.21 337	19.70 445	11.03 403	5.87 374	2.04 55	2.20 239	0.00 1	1.16 449	0.00 1	0.55 458	0.04 80	1.11 341

MyStereo8	3.30 259	1.69 365	6.28 340	2.51 375	3.79 440	4.22 306	0.07 41	7.43 239	6.39 250	6.51 246	10.13 323	4.23 234	1.45 173	2.79 82	5.08 354	0.06 354	1.49 477	0.00 1	0.40 442	0.26 346	1.33 365

test_5	3.16 250	1.18 289	4.96 264	2.33 356	3.10 414	4.51 321	1.27 338	7.47 240	7.61 310	3.00 130	7.38 252	5.37 278	4.06 303	8.28 315	1.54 172	0.00 1	0.34 309	0.00 1	0.02 253	0.21 313	0.62 266

DFGA-Net	3.09 242	2.73 438	9.21 421	1.79 263	0.47 160	3.30 234	0.20 110	7.49 241	6.20 240	5.54 203	6.42 224	2.17 149	1.12 140	7.96 294	6.56 378	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.17 112

RAFT+CT+SA	2.59 195	1.19 292	3.55 148	1.09 172	2.21 381	3.14 222	0.90 303	7.59 242	5.65 215	2.76 122	8.21 280	2.04 145	1.57 187	8.84 351	1.31 156	0.02 261	0.34 309	0.00 1	0.38 439	0.22 320	0.73 293

HCRNet	2.74 213	0.83 195	4.19 210	0.45 81	3.31 421	2.18 110	0.22 117	7.59 242	5.76 224	6.08 224	4.89 165	5.21 272	2.74 237	8.04 301	3.10 289	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.09 50

MIPNet	2.27 157	1.14 283	5.55 301	0.49 90	0.22 90	2.03 96	0.19 105	7.60 244	6.17 239	5.83 208	4.16 144	2.05 146	3.44 272	3.65 101	2.23 245	0.00 1	0.01 125	0.01 346	0.01 233	0.24 337	0.48 235

SCV_C0	1.89 100	0.92 228	4.30 218	0.85 147	1.06 274	2.33 122	0.10 55	7.61 245	4.42 155	1.05 86	2.20 86	0.26 43	0.43 81	7.70 280	1.08 121	0.02 261	1.05 424	0.00 1	0.21 375	0.17 275	1.97 442

cross-raft	2.25 153	0.48 72	2.96 91	1.87 275	0.94 257	3.72 278	0.47 175	7.61 245	4.15 137	5.37 195	5.68 196	6.17 304	1.40 170	2.15 59	1.06 118	0.01 159	0.22 288	0.00 1	0.19 360	0.03 52	0.41 218

CFNet-RSSM	2.26 154	0.43 40	3.24 111	1.28 192	0.31 111	3.19 224	0.40 159	7.62 247	7.29 297	5.88 209	4.68 160	5.32 276	1.68 191	2.26 65	1.04 115	0.01 159	0.09 244	0.00 1	0.31 423	0.03 52	0.16 102

iinet-f	6.21 403	2.11 402	28.74 505	2.13 312	1.38 327	11.62 441	1.49 351	7.64 248	7.19 292	7.77 314	14.38 396	10.49 385	7.79 418	7.76 284	12.90 461	0.03 302	0.03 188	0.05 414	0.00 1	0.67 433	0.12 69

SA	3.34 262	1.29 311	4.84 257	1.99 299	0.57 191	3.15 223	1.39 345	7.66 249	9.94 371	4.86 177	10.87 342	2.97 171	4.61 331	9.88 400	1.38 163	0.00 1	0.60 343	0.00 1	0.19 360	0.25 345	0.37 202

FENet	2.35 164	0.59 127	3.28 115	2.32 354	0.27 104	2.78 178	0.13 73	7.68 250	6.09 233	5.38 196	2.12 82	4.84 258	3.33 265	4.98 143	2.66 267	0.02 261	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.40 208

GCST	9.50 460	17.91 505	6.18 333	53.02 529	11.57 503	10.95 435	0.20 110	7.71 251	7.12 287	9.83 395	4.71 162	4.87 259	1.49 175	9.87 398	2.06 230	8.70 501	0.07 233	22.79 510	0.40 442	6.66 495	3.86 485

ISRNet	4.11 332	0.88 219	6.63 353	3.46 439	2.64 400	2.11 106	0.26 129	7.72 252	6.60 260	11.29 430	17.98 437	8.21 346	2.60 232	6.81 216	4.72 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.25 166

rvit_stereo_0075_2	2.15 136	0.39 24	6.61 352	0.67 119	1.95 370	1.74 73	0.10 55	7.81 253	6.03 232	2.97 127	4.01 142	3.07 175	0.57 98	5.49 161	1.13 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.34 193

SCV	2.06 119	0.84 198	3.74 164	3.56 443	1.22 304	2.30 120	0.76 268	7.87 254	3.29 75	0.59 46	2.83 104	0.67 92	0.58 100	8.00 295	0.91 91	0.00 1	0.89 388	0.00 1	0.48 452	0.41 402	2.18 456

RALAANet	2.68 203	1.71 369	4.73 255	2.79 396	0.80 236	3.30 234	0.15 86	7.92 255	5.92 229	5.79 206	6.06 206	3.51 200	1.13 142	6.76 212	2.28 251	0.00 1	0.28 301	0.00 1	0.10 315	0.27 357	0.13 75

MLCV	3.76 304	1.52 350	6.93 365	1.66 240	0.31 111	4.31 312	0.32 144	7.92 255	7.68 311	9.55 386	12.12 365	5.17 270	2.74 237	10.00 405	4.49 338	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.27 172

dad	5.10 386	2.61 434	6.76 361	1.23 186	0.14 43	2.85 195	0.36 150	7.98 257	14.88 435	10.84 417	17.06 424	15.59 438	3.29 257	7.24 243	4.39 334	1.20 467	0.10 250	4.02 495	0.49 454	0.20 302	0.69 285

CBFPSM	5.12 387	1.48 346	16.22 470	1.81 267	1.14 291	11.16 437	2.90 390	7.99 258	6.75 271	6.55 250	5.00 169	15.05 436	8.78 434	7.52 270	8.90 412	0.04 329	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.67 284

Anonymous_2	4.74 378	0.98 252	4.46 226	2.35 358	2.27 386	5.66 348	0.67 241	8.08 259	5.28 196	4.98 181	2.60 98	8.74 364	6.92 399	5.79 170	3.46 298	0.24 422	1.70 481	5.16 498	18.18 523	5.41 490	1.85 430

ARAFT	3.32 260	1.74 375	7.92 393	0.64 109	0.15 50	4.45 318	2.89 389	8.20 260	6.30 244	9.23 376	7.12 246	5.58 283	1.24 161	8.60 340	1.69 199	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.35 388	0.35 198

Sa-1000	3.81 309	1.26 307	4.64 248	2.29 349	0.55 189	3.51 253	1.58 355	8.37 261	9.13 357	7.97 321	17.42 431	3.98 217	2.76 239	9.61 385	1.68 198	0.00 1	0.69 357	0.00 1	0.18 357	0.23 332	0.27 172

DMCA-RVC	3.59 289	1.98 396	8.68 405	2.30 350	1.48 336	3.54 258	0.55 203	8.40 262	5.43 207	9.37 381	5.90 200	8.34 351	3.21 252	7.19 239	4.46 337	0.06 354	0.11 254	0.08 429	0.02 253	0.21 313	0.40 208

fast-acv-ft	6.00 400	1.95 393	7.88 389	2.35 358	1.85 361	13.61 459	1.76 364	8.44 263	10.12 372	11.22 428	20.57 449	14.41 432	7.55 415	8.11 304	8.83 410	0.10 384	0.09 244	0.16 447	0.07 295	0.68 435	0.35 198

CAS++	1.27 47	0.68 155	2.40 45	0.25 37	0.30 108	1.80 76	0.61 222	8.46 264	3.61 101	1.80 106	2.42 94	0.18 21	0.21 25	2.12 57	0.49 13	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousdsp2	2.20 146	0.57 121	4.59 245	1.69 247	0.82 240	3.58 260	0.48 185	8.57 265	3.63 103	3.37 136	3.03 112	3.32 180	1.00 132	5.57 163	0.80 68	0.01 159	0.94 397	0.02 379	0.15 340	0.06 111	1.89 437

ccs_rob	2.95 231	0.55 104	4.53 237	0.42 73	0.25 98	2.84 184	0.12 64	8.58 266	8.13 326	7.18 288	10.36 327	6.44 310	2.05 208	5.28 154	1.97 222	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.23 154

CFNet_pseudo	2.96 233	0.55 104	4.51 233	0.43 76	0.24 94	2.83 182	0.12 64	8.59 267	8.13 326	7.20 291	10.41 328	6.47 311	2.04 207	5.27 153	2.00 227	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.23 154

G2L-Stereo_aug	4.56 364	0.93 230	5.89 319	2.26 339	1.19 298	4.79 330	0.41 162	8.66 268	13.86 430	10.26 402	11.34 349	11.08 404	5.67 371	9.22 372	5.33 359	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.18 117

FACV-RUCA	2.38 167	0.44 49	4.18 209	1.33 197	2.87 406	2.45 134	1.21 332	8.68 269	6.12 235	4.07 160	7.28 249	1.25 115	2.00 205	3.37 94	1.62 182	0.01 159	0.03 188	0.10 431	0.05 287	0.36 391	0.29 179

DAS	4.18 339	0.53 95	6.20 334	2.20 323	3.69 435	2.78 178	3.12 399	8.69 270	10.29 375	9.39 382	12.80 379	4.58 247	7.20 405	9.08 366	2.70 271	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.34 193

SepStereo	4.22 342	0.53 95	6.20 334	2.20 323	3.69 435	2.78 178	3.12 399	8.69 270	10.29 375	9.39 382	12.80 379	4.58 247	7.20 405	9.74 393	2.70 271	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.34 193

HH	2.88 222	0.82 192	4.07 201	1.71 251	0.54 185	4.71 326	0.69 247	8.72 272	3.57 97	1.80 106	6.49 227	7.81 339	3.92 299	8.93 357	0.99 105	0.00 1	1.06 425	0.00 1	0.03 265	0.05 99	1.69 402

HanStereo	2.88 222	0.82 192	4.07 201	1.71 251	0.54 185	4.71 326	0.69 247	8.72 272	3.57 97	1.80 106	6.49 227	7.81 339	3.92 299	8.93 357	0.99 105	0.00 1	1.06 425	0.00 1	0.03 265	0.05 99	1.69 402

DispNO	3.51 282	1.33 319	8.51 400	2.26 339	1.36 326	3.46 249	0.81 278	8.74 274	6.58 259	6.78 266	7.63 258	6.22 307	4.20 310	7.47 265	4.44 336	0.00 1	0.03 188	0.03 397	0.11 322	0.13 235	0.14 80

GwcNet-ADL	2.85 218	0.61 131	4.38 223	0.92 158	0.33 118	2.05 97	0.67 241	8.85 275	9.65 367	6.36 237	6.71 230	4.11 225	1.71 194	5.97 175	4.22 327	0.08 369	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.16 102

CFNet_RVC	3.70 298	1.59 357	3.87 175	1.68 245	2.42 391	3.20 225	0.66 236	8.92 276	7.76 312	5.09 185	9.95 319	10.77 396	5.43 366	7.41 253	4.71 344	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 233	0.30 371	0.11 64

ACVNet	2.86 219	0.96 245	3.87 175	0.86 148	0.61 197	2.63 154	0.54 199	8.93 277	6.12 235	5.09 185	9.32 303	5.70 291	3.84 291	2.68 78	5.56 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.23 154

CFNet-ft	3.70 298	1.59 357	3.87 175	1.68 245	2.42 391	3.20 225	0.66 236	8.93 277	7.76 312	5.09 185	9.95 319	10.77 396	5.43 366	7.41 253	4.71 344	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 233	0.30 371	0.11 64

IGEV_Zeroshot_test	2.57 193	0.63 139	5.70 312	1.93 285	0.87 247	2.63 154	0.85 292	8.94 279	4.55 164	5.30 193	5.48 190	5.23 275	1.38 169	3.76 103	1.32 158	0.00 1	0.69 357	0.00 1	0.18 357	0.19 292	1.72 409

PSMNet-ADL	3.17 251	0.56 115	3.00 97	1.55 227	0.40 146	5.97 357	0.28 132	9.06 280	5.75 223	3.56 142	6.80 234	8.33 350	4.51 321	7.65 279	5.51 362	0.03 302	0.09 244	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.28 176

iResNet	4.04 326	1.46 345	8.72 407	3.25 430	0.36 131	4.54 323	0.47 175	9.06 280	10.40 379	7.98 322	12.82 381	4.06 223	3.22 253	8.82 350	4.95 351	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.55 248

cf-r	3.76 304	1.43 337	5.34 283	2.66 387	2.79 404	2.85 195	0.62 226	9.08 282	6.91 279	7.06 278	11.90 362	9.64 370	3.83 290	6.23 186	4.53 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.17 112

Any-RAFT	2.33 162	0.36 14	2.35 42	1.58 229	0.84 242	4.93 334	0.55 203	9.10 283	5.93 230	4.30 166	4.90 166	5.79 295	2.22 215	2.75 80	0.51 16	0.02 261	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 117

MyStereo05	3.24 254	1.05 268	5.93 321	1.39 205	1.20 301	2.57 146	0.10 55	9.11 284	13.17 423	6.45 241	3.86 139	3.20 178	3.26 256	8.35 324	3.02 284	0.01 159	1.24 458	0.00 1	0.21 375	0.13 235	0.50 237

ACVNet-DCA	2.41 176	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	9.15 285	4.33 146	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.09 158	1.65 390

1test111	2.31 161	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	9.15 285	4.33 146	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	4.95 141	2.06 230	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.09 158	1.65 390

qqq	2.44 179	0.85 201	4.33 220	1.73 257	0.71 217	1.98 91	0.38 155	9.15 285	4.33 146	3.37 136	4.34 148	4.63 250	2.83 243	4.95 141	2.06 230	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.25 392	0.09 158	1.65 390

acv_ft	3.90 314	0.96 245	5.85 318	2.56 384	4.70 468	7.27 384	0.84 287	9.17 288	6.12 235	10.00 397	9.32 303	5.70 291	4.07 305	2.68 78	8.24 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 388	0.23 154

gwcnet-sp	3.58 286	2.01 398	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 117

scenet	3.58 286	2.01 398	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 117

ssnet	3.58 286	2.01 398	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 117

MMNet	4.44 358	1.37 329	6.26 339	1.73 257	1.64 341	10.51 430	0.61 222	9.27 292	9.66 368	9.55 386	9.22 295	7.40 332	6.52 390	7.90 291	6.98 382	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.10 55

DIP-Stereo	2.12 133	0.98 252	3.94 187	0.20 17	0.11 26	4.73 328	0.13 73	9.27 292	4.40 154	6.46 242	5.03 170	0.45 75	0.72 111	3.79 105	1.94 220	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GANet-ADL	2.40 175	0.65 144	3.92 185	2.22 327	0.11 26	2.23 112	0.47 175	9.29 294	7.27 295	4.77 175	5.95 205	3.96 216	1.26 162	3.08 90	2.27 249	0.04 329	0.08 237	0.02 379	0.00 1	0.15 262	0.21 140

SDNR	7.97 439	2.75 439	16.90 474	2.28 347	0.94 257	45.23 519	0.43 169	9.30 295	10.84 389	10.71 413	25.30 472	5.51 281	4.47 320	11.98 435	7.58 392	0.15 398	0.14 268	0.00 1	0.04 283	2.27 477	2.65 471

DDVS	3.79 308	0.66 148	5.66 308	2.27 344	1.28 313	6.48 367	0.47 175	9.33 296	4.35 151	7.29 298	7.71 259	12.49 419	2.21 214	9.01 363	5.16 357	0.08 369	0.20 285	0.01 346	0.00 1	0.14 246	1.03 333

EDNetEfficient	14.14 488	6.71 481	56.12 523	2.99 409	3.58 431	5.38 340	8.49 474	9.35 297	33.24 495	40.73 513	30.21 485	18.04 459	22.92 495	12.13 438	26.26 501	0.16 403	0.24 295	0.07 423	1.15 478	2.58 481	2.39 464

AACVNet	3.71 300	1.63 360	4.89 260	3.80 451	0.62 199	3.25 229	0.30 141	9.47 298	3.81 115	6.34 236	10.74 339	10.52 386	4.92 342	9.31 376	3.88 315	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.34 386	0.28 176

x	2.30 160	0.82 192	3.85 172	2.23 330	0.72 220	2.12 107	0.81 278	9.48 299	4.82 182	3.83 151	2.76 102	3.49 199	2.30 220	3.48 96	2.25 246	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.22 382	0.09 158	1.66 394

GwcNet-RSSM	4.13 337	1.71 369	6.25 338	2.50 374	1.93 368	2.39 128	1.49 351	9.59 300	8.71 343	6.66 258	15.04 403	8.47 358	3.84 291	6.87 217	6.74 379	0.00 1	0.00 1	0.04 407	0.00 1	0.29 368	0.15 93

PCWNet_CMD	3.14 247	0.51 88	4.47 229	0.44 80	0.26 103	2.87 197	0.15 86	9.66 301	9.78 369	7.28 297	11.50 352	6.84 322	2.40 224	4.47 129	1.83 208	0.01 159	0.02 161	0.02 379	0.00 1	0.06 111	0.29 179

DMCA	3.08 241	1.10 273	6.20 334	1.82 270	0.90 250	3.80 285	0.55 203	9.76 302	5.42 205	6.56 252	6.47 226	7.06 328	2.09 209	4.05 109	5.46 361	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.16 102

hitnet-ft	3.95 320	1.16 286	3.92 185	0.89 153	0.73 222	4.88 332	0.54 199	9.78 303	7.91 319	7.42 304	10.24 324	12.50 420	4.84 339	8.15 306	5.56 363	0.03 302	0.00 1	0.06 418	0.00 1	0.24 337	0.12 69

G2L-Stereo	3.74 302	1.56 353	5.82 315	1.71 251	2.04 376	2.87 197	0.58 212	9.79 304	6.49 256	7.82 316	7.97 270	8.57 360	2.36 223	9.19 371	7.45 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.40 208

MSMDNet	3.15 248	0.51 88	4.48 231	0.46 84	0.25 98	2.88 199	0.16 91	9.79 304	9.82 370	7.24 293	11.36 350	6.82 321	2.41 225	4.47 129	1.86 210	0.01 159	0.02 161	0.02 379	0.00 1	0.06 111	0.30 183

TRStereo	2.71 207	3.79 461	5.46 292	2.19 322	2.22 383	2.98 208	1.07 324	9.83 306	4.39 153	3.46 139	3.48 125	3.92 215	0.77 117	6.43 193	1.70 200	0.03 302	0.63 347	0.00 1	0.29 417	0.11 195	1.49 375

CASS	2.62 199	0.57 121	4.28 215	0.90 155	0.38 138	3.45 247	0.22 117	9.91 307	4.46 157	7.33 302	7.92 269	3.53 201	3.59 278	4.16 117	1.49 169	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	2.72 210	0.43 40	3.76 165	0.70 121	0.50 167	7.31 385	0.48 185	9.93 308	5.65 215	6.50 243	6.23 212	5.21 272	1.18 153	4.27 120	1.89 216	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 225	0.43 40	3.76 165	0.70 121	0.50 167	6.97 375	1.58 355	9.93 308	5.65 215	6.50 243	6.23 212	6.17 304	2.50 227	4.27 120	2.67 268	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 80

hknet	3.56 285	0.66 148	5.82 315	0.70 121	1.19 298	6.97 375	1.58 355	9.93 308	7.76 312	6.50 243	6.23 212	9.53 369	2.81 242	7.84 286	3.39 297	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 80

HITNet	3.11 243	1.38 330	5.35 285	2.23 330	0.12 34	5.59 345	0.58 212	9.95 311	5.72 222	6.62 255	7.91 268	3.90 214	3.24 254	4.39 125	4.58 342	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.57 251
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
mmm	3.07 240	0.76 178	4.50 232	2.27 344	1.24 308	3.75 280	0.12 64	10.03 312	5.12 193	6.43 239	11.19 346	3.10 176	3.20 251	4.54 133	1.78 206	0.02 261	1.19 454	0.00 1	0.30 419	0.09 158	1.79 420

UNet	4.19 340	0.87 217	7.18 374	2.00 302	3.22 417	9.55 413	0.31 142	10.11 313	6.22 242	7.98 322	6.82 235	10.42 384	5.77 372	7.28 246	5.83 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.12 69

STTStereo	3.90 314	1.43 337	8.20 397	3.03 412	2.28 387	3.64 268	0.64 231	10.11 313	7.09 285	10.20 399	7.08 242	8.73 363	3.57 277	7.44 256	4.00 322	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.01 233	0.04 80	0.40 208

test_sample2	2.79 215	0.59 127	4.40 224	2.38 362	0.43 155	2.58 149	0.15 86	10.14 315	5.78 225	4.23 165	5.86 197	4.31 238	4.02 302	6.34 190	2.00 227	0.00 1	0.96 401	0.00 1	0.12 328	0.07 130	1.37 370

RASNet	5.00 385	1.19 292	5.69 310	3.68 447	4.80 469	5.04 336	1.29 341	10.26 316	8.99 352	5.89 210	11.65 357	10.55 389	9.76 443	9.96 404	10.32 435	0.20 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.73 293

TransformOpticalFlow	3.50 280	0.83 195	4.85 258	1.09 172	0.31 111	3.52 256	0.14 83	10.32 317	8.02 323	5.78 205	13.25 384	6.63 314	4.91 341	8.36 325	1.63 185	0.00 1	0.01 125	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.24 163

LL-Strereo	5.14 388	2.29 417	8.95 414	1.26 189	5.05 473	3.66 269	1.40 346	10.33 318	8.98 351	8.71 355	8.24 281	10.70 393	11.10 451	12.66 446	5.36 360	0.05 344	1.35 470	0.00 1	0.00 1	0.38 397	2.23 460

G-Net	8.60 451	1.93 390	12.59 447	6.04 484	3.66 434	25.93 492	4.26 421	10.35 319	8.05 324	19.71 477	24.73 469	14.15 428	15.49 474	11.30 423	10.69 441	0.50 452	0.46 328	0.19 455	0.25 392	0.80 447	0.91 315

DANet	6.46 410	1.58 356	9.58 430	4.10 459	3.99 449	9.13 410	1.34 344	10.37 320	7.76 312	13.76 454	15.66 407	16.14 443	7.03 403	13.07 449	13.62 468	0.19 412	0.12 258	0.02 379	0.02 253	0.15 262	1.61 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MyStereo06	2.71 207	1.05 268	5.43 291	1.39 205	1.20 301	2.57 146	0.10 55	10.39 321	4.79 180	5.54 203	6.16 209	6.39 308	2.33 222	3.40 95	1.35 162	0.01 159	1.24 458	0.00 1	0.21 375	0.13 235	0.50 237

GES	2.69 204	0.72 173	5.34 283	1.82 270	0.05 5	4.51 321	1.04 321	10.39 321	4.18 139	5.53 202	6.72 231	1.92 143	3.30 258	5.16 151	2.67 268	0.06 354	0.01 125	0.06 418	0.01 233	0.20 302	0.14 80

DLCB_ROB	4.87 383	1.45 344	4.75 256	2.52 378	1.13 290	6.25 362	3.01 395	10.44 323	8.34 332	11.05 425	13.43 386	14.04 427	3.90 298	9.74 393	6.80 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.37 202

CFNet_ucs	3.23 253	0.56 115	4.59 245	0.59 99	0.37 136	3.29 233	0.19 105	10.47 324	9.02 354	7.78 315	12.57 374	5.59 284	1.74 199	5.39 157	1.86 210	0.00 1	0.04 205	0.01 346	0.00 1	0.10 181	0.33 191

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 266	1.28 310	8.51 400	1.86 274	1.83 359	3.51 253	0.31 142	10.50 325	4.32 145	2.74 120	5.87 199	10.30 383	4.53 326	4.66 136	3.16 292	0.02 261	0.87 387	0.00 1	0.97 474	0.38 397	1.43 372

test_sample1	2.88 222	0.63 139	4.46 226	2.38 362	0.68 208	2.61 151	0.05 28	10.51 326	5.36 202	4.50 171	4.81 163	3.76 209	5.94 376	6.10 182	2.96 283	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.11 322	0.07 130	1.67 397

delet	4.59 368	1.12 280	5.93 321	1.37 202	3.73 438	10.48 428	3.90 414	10.51 326	9.17 359	8.87 361	9.74 315	8.37 352	3.74 288	8.12 305	6.36 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 313	0.12 69

UPFNet	4.17 338	0.83 195	5.51 294	2.49 373	3.36 425	7.13 382	2.60 381	10.52 328	7.16 288	8.76 358	7.83 264	7.85 342	3.41 271	8.60 340	7.04 385	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.17 112

MyStereo04	3.29 257	1.15 284	6.64 354	1.28 192	1.49 337	2.63 154	0.45 171	10.57 329	13.30 424	4.41 169	3.90 140	3.06 174	3.56 276	7.87 290	3.35 296	0.01 159	1.27 461	0.00 1	0.25 392	0.11 195	0.42 223

ICVP	2.53 187	0.47 65	3.64 160	1.20 184	0.69 211	2.71 166	0.84 287	10.63 330	4.66 170	4.31 167	8.99 290	2.75 164	1.93 202	2.91 85	4.07 324	0.06 354	0.24 295	0.01 346	0.01 233	0.13 235	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PAM	4.07 330	0.44 49	6.47 347	1.97 294	1.18 296	10.83 434	1.64 358	10.66 331	4.55 164	6.54 249	4.69 161	16.99 451	6.88 398	4.07 112	1.63 185	0.00 1	0.68 355	0.00 1	0.77 469	0.10 181	1.24 354

StereoDRNet-Refined	4.84 382	0.96 245	5.13 271	2.22 327	0.46 158	9.10 409	0.16 91	10.72 332	9.40 364	13.41 450	12.50 372	10.02 378	4.58 328	8.60 340	8.71 409	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.05 287	0.24 337	0.53 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	4.63 370	2.28 414	7.43 382	1.51 222	2.38 389	5.81 354	6.49 454	10.74 333	8.53 339	7.75 313	8.95 289	7.47 333	6.68 396	9.17 370	5.06 353	0.08 369	0.47 330	0.00 1	0.01 233	0.66 432	1.03 333

YMNet	5.84 396	2.29 417	10.08 432	3.80 451	4.45 457	10.40 425	0.88 301	10.81 334	7.17 290	14.28 458	16.67 420	11.58 407	4.41 316	8.51 336	9.37 421	0.12 390	0.35 313	0.11 432	0.08 298	0.79 445	0.62 266

YMNet_1	5.84 396	2.29 417	10.08 432	3.80 451	4.45 457	10.40 425	0.88 301	10.81 334	7.17 290	14.28 458	16.67 420	11.58 407	4.41 316	8.51 336	9.37 421	0.12 390	0.35 313	0.11 432	0.08 298	0.79 445	0.62 266

AANet_RVC	5.41 392	2.61 434	8.17 396	2.25 336	1.30 320	2.27 117	1.64 358	10.82 336	18.54 459	8.01 326	18.09 438	8.39 356	3.31 260	11.37 427	8.98 415	1.15 466	0.38 318	0.02 379	0.00 1	0.17 275	0.70 288

ac_64	3.98 323	0.86 209	5.10 270	3.17 424	3.43 428	5.80 353	0.70 252	10.87 337	4.96 187	8.94 363	6.46 225	10.70 393	5.52 368	7.44 256	5.10 356	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 185

FADNet-RVC-Resample	4.11 332	2.25 408	13.88 456	1.64 234	0.66 206	5.91 356	2.34 378	10.87 337	9.09 355	6.53 248	4.34 148	5.69 290	4.71 335	8.01 298	4.64 343	0.18 411	0.22 288	0.17 452	0.12 328	0.46 413	0.59 256

BEATNet_4x	3.69 296	2.12 403	8.11 395	1.82 270	0.16 55	5.30 339	1.04 321	10.87 337	6.14 238	7.09 281	8.42 283	4.99 266	4.42 318	5.89 173	6.23 375	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.32 383	0.84 307

psmg	3.34 262	0.43 40	3.76 165	0.73 127	0.50 167	8.47 402	2.74 386	10.88 340	5.65 215	8.91 362	8.78 285	6.17 304	2.50 227	4.27 120	2.67 268	0.01 159	0.04 205	0.06 418	0.00 1	0.12 213	0.10 55

SuperB	8.29 446	3.96 463	24.92 495	2.96 408	1.33 324	9.83 417	4.15 419	10.92 341	29.79 491	11.86 437	12.51 373	6.07 300	6.97 400	11.13 421	14.73 472	0.15 398	0.11 254	0.35 466	0.26 405	12.64 504	1.11 341

PAM_32	4.12 336	0.46 58	5.63 304	1.95 291	1.02 270	10.74 432	0.85 292	11.04 342	5.02 191	6.19 227	5.28 179	17.64 455	7.30 409	5.03 145	1.45 167	0.00 1	0.68 355	0.00 1	0.77 469	0.14 246	1.14 346

HGLStereo	4.58 366	1.04 266	6.02 325	3.30 433	5.14 475	6.36 364	0.71 254	11.04 342	7.60 309	8.04 328	12.85 382	6.90 323	8.51 430	7.85 287	5.93 366	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.15 93

STrans-v2	3.55 284	0.94 240	5.06 269	0.32 48	0.60 196	2.97 207	1.15 330	11.08 344	7.97 322	6.01 219	10.93 343	6.65 315	6.86 397	8.37 326	1.66 194	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.39 207

NOSS_ROB	3.67 293	0.86 209	3.81 171	2.53 379	1.11 286	6.10 359	0.72 257	11.08 344	12.36 411	5.45 198	8.91 288	5.65 285	2.09 209	8.30 319	3.16 292	0.20 415	0.07 233	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.80 303

CBMV_ROB	4.66 372	0.85 201	3.94 187	1.64 234	0.75 227	8.38 401	1.90 367	11.19 346	10.36 377	9.20 375	15.21 404	7.28 329	6.99 401	9.48 381	5.24 358	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.64 272

psmorigin	7.74 437	2.19 406	18.99 480	2.51 375	0.89 248	7.08 381	2.74 386	11.25 347	7.90 318	20.49 481	22.36 458	20.16 471	11.95 458	13.84 455	10.61 438	0.04 329	0.18 277	0.06 418	0.24 388	0.27 357	1.07 335

NVstereo2D	4.82 381	1.29 311	7.98 394	3.68 447	3.48 429	8.02 394	3.10 398	11.25 347	15.50 442	5.14 189	7.71 259	8.21 346	4.68 333	10.19 409	4.30 331	0.02 261	0.19 279	0.13 441	0.36 436	0.07 130	1.12 344

DSFCA	4.48 359	1.03 263	6.84 362	1.61 231	1.68 348	7.26 383	4.46 427	11.27 349	7.51 304	11.01 424	6.89 236	8.49 359	4.54 327	10.41 412	6.18 373	0.03 302	0.06 220	0.02 379	0.03 265	0.13 235	0.14 80

DualNet (step1)	4.40 354	1.36 324	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	7.22 241	2.53 260	1.74 477	1.04 422	3.05 490	2.96 495	0.22 320	1.35 367

test_sample9	6.40 408	1.36 324	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	12.52 442	13.17 462	1.74 477	25.14 531	3.05 490	2.96 495	0.22 320	1.35 367

test_sample7	3.75 303	0.67 153	4.34 221	2.21 326	0.35 125	4.47 320	2.08 373	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	7.22 241	2.53 260	0.07 362	1.04 422	0.00 1	0.00 1	0.06 111	1.66 394

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 332	1.53 352	6.87 364	3.04 414	3.33 422	4.34 316	0.59 217	11.36 353	7.92 320	8.98 364	7.98 271	9.72 372	3.82 289	7.92 292	4.43 335	0.15 398	0.02 161	0.03 397	0.03 265	0.07 130	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	4.22 342	2.53 429	5.89 319	1.01 166	2.93 407	4.05 302	1.93 368	11.44 354	8.94 350	7.14 285	14.70 402	4.96 264	2.60 232	9.09 367	3.92 317	0.40 440	0.04 205	0.83 476	0.00 1	1.09 454	1.02 330

psm_up	4.33 348	1.34 320	4.43 225	2.27 344	2.62 399	5.29 338	3.30 409	11.49 355	6.89 277	8.05 330	8.06 276	10.09 381	11.10 451	7.12 238	3.76 307	0.24 422	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.20 302	0.37 202

FADNet_RVC	4.24 344	2.32 421	14.23 460	1.18 182	0.79 233	5.64 347	0.60 218	11.50 356	7.19 292	3.68 147	8.08 278	4.14 227	4.06 303	10.29 410	7.47 390	0.36 438	0.44 326	0.18 453	0.47 451	0.93 452	1.23 353

ADCRef	7.76 438	2.31 420	19.09 481	2.82 399	3.29 420	11.88 444	3.06 397	11.52 357	10.89 391	13.69 453	25.85 474	8.20 345	8.89 437	8.95 360	22.66 488	0.16 403	0.08 237	0.16 447	0.34 432	0.47 415	0.91 315

GANet-RSSM	3.67 293	1.16 286	4.56 243	3.24 429	2.03 374	2.63 154	0.50 192	11.53 358	6.83 275	6.25 228	10.58 335	7.35 330	6.65 393	6.77 214	2.94 282	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1	0.26 346	0.12 69

TCMNet	5.54 394	2.53 429	10.92 440	4.50 472	6.58 482	8.90 407	1.31 343	11.59 359	8.68 342	7.24 293	12.74 378	8.37 352	4.65 332	9.30 375	10.83 443	0.11 388	0.19 279	0.31 464	0.09 308	0.84 450	1.07 335

TDLM	4.58 366	1.79 381	5.03 268	2.45 370	1.32 323	4.04 300	7.15 465	11.60 360	11.46 403	6.91 269	12.69 377	5.94 298	5.03 346	9.74 393	3.80 312	0.67 455	0.00 1	0.01 346	0.05 287	0.23 332	1.78 419

ADLNet2	4.72 375	1.44 341	6.68 357	3.03 412	3.90 443	6.80 372	2.91 391	11.67 361	9.63 366	7.99 324	9.89 317	9.75 373	5.32 363	7.70 280	7.13 386	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.22 147

PSMNet-RSSM	3.69 296	1.36 324	4.54 238	2.44 369	1.90 365	2.35 124	0.69 247	11.77 362	6.38 249	6.60 254	11.85 361	7.70 337	5.61 370	6.66 206	3.67 301	0.00 1	0.00 1	0.02 379	0.01 233	0.17 275	0.10 55

HBP-ISP	4.37 352	1.56 353	4.59 245	2.23 330	1.29 318	7.87 391	3.96 416	11.80 363	10.91 392	8.06 332	14.45 398	3.38 186	4.87 340	9.27 374	2.53 260	0.14 396	0.06 220	0.00 1	0.01 233	0.08 143	0.30 183

test_sample5	3.34 262	0.65 144	5.17 274	2.10 308	0.49 164	3.31 236	0.17 95	11.91 364	7.47 301	6.91 269	9.15 294	3.61 204	3.37 267	7.53 271	3.06 287	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.90 312

DualNet	3.48 279	0.65 144	5.17 274	2.10 308	0.49 164	3.31 236	0.17 95	11.91 364	7.47 301	7.18 288	11.56 354	3.61 204	3.37 267	7.53 271	3.06 287	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.90 312

coex_refinement	4.34 349	1.44 341	4.46 226	3.08 421	1.46 335	4.22 306	0.36 150	11.92 366	8.33 331	8.48 346	13.41 385	9.90 376	3.40 270	6.95 225	8.54 403	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.71 291

test_sample6	3.60 290	0.66 148	5.27 278	2.23 330	0.48 161	3.25 229	0.21 115	11.94 367	7.53 306	7.18 288	11.56 354	3.99 218	3.86 293	8.03 299	3.88 315	0.03 302	0.83 374	0.00 1	0.09 308	0.07 130	0.86 309

SQANet	8.22 445	4.42 468	7.19 375	12.11 501	9.77 498	11.80 443	3.23 404	12.00 368	6.60 260	8.59 350	11.52 353	10.97 402	5.31 362	11.10 419	4.20 326	9.56 503	2.29 489	10.51 502	1.61 490	13.06 506	8.49 500

ADLNet	4.56 364	1.19 292	5.52 300	3.81 454	3.59 432	6.98 377	2.40 379	12.01 369	7.96 321	10.52 408	9.67 314	8.26 348	4.98 345	6.59 198	6.93 381	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.01 233	0.22 320	0.55 248

CVANet_RVC	4.68 374	1.93 390	5.57 303	2.61 385	1.86 363	4.12 303	4.94 434	12.11 370	9.29 360	8.05 330	11.08 344	10.28 382	6.48 389	9.52 383	3.19 295	0.45 444	0.01 125	0.00 1	0.12 328	0.23 332	1.75 415

test_sample4	3.29 257	0.64 142	5.38 286	2.08 307	0.53 181	3.91 288	0.15 86	12.13 371	7.50 303	7.04 277	7.50 254	3.64 206	3.19 250	6.95 225	3.14 291	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.92 317

SGM-Forest	5.40 390	0.84 198	4.19 210	1.43 213	0.68 208	10.12 422	6.41 453	12.13 371	11.86 408	11.50 434	14.43 397	11.62 409	5.20 356	9.93 403	6.16 372	0.16 403	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.08 143	1.24 354
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet	4.03 325	1.97 395	6.30 341	2.70 391	1.64 341	5.41 341	0.22 117	12.14 373	10.28 374	5.24 191	11.15 345	6.43 309	3.70 285	8.97 362	4.01 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.13 75

test_sample3	3.27 255	0.62 137	5.29 282	2.24 334	0.58 194	4.62 324	0.16 91	12.15 374	7.51 304	6.44 240	7.25 248	3.72 208	3.03 247	6.73 209	3.17 294	0.01 159	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.88 311

CRFU-Net	4.81 380	0.78 179	5.69 310	3.10 422	1.39 328	13.18 456	3.23 404	12.26 375	4.33 146	10.91 421	9.98 321	10.94 401	7.93 421	7.47 265	3.94 320	0.16 403	0.16 272	0.16 447	0.00 1	0.26 346	0.29 179

DDUNet	10.03 465	12.17 501	8.24 399	13.02 502	11.73 504	10.32 424	3.76 412	12.27 376	8.35 333	9.64 389	13.89 392	16.48 444	6.67 395	9.50 382	7.00 383	6.80 497	3.45 509	21.10 509	4.33 504	12.78 505	9.12 502

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 413	2.21 407	12.10 445	2.75 392	3.28 419	10.03 420	3.05 396	12.31 377	11.52 404	10.10 398	21.36 451	11.51 406	7.30 409	11.56 430	10.61 438	0.09 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.51 241

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 409	6.12 479	6.53 350	4.29 466	3.61 433	15.41 464	4.13 418	12.36 378	7.32 299	7.60 308	8.51 284	8.97 366	2.64 234	10.17 408	3.72 305	8.16 500	2.40 490	2.00 487	0.11 322	8.55 499	5.84 493

PASM	9.11 455	5.68 476	25.06 496	4.33 467	4.18 452	7.01 378	8.48 473	12.37 379	20.95 471	13.49 451	15.37 405	18.80 463	11.52 456	14.70 461	12.70 458	0.93 462	1.19 454	0.32 465	1.21 481	1.66 468	2.22 459

GEStereo_RVC	3.95 320	1.21 301	6.13 330	2.30 350	1.22 304	4.29 311	2.96 393	12.39 380	8.24 329	7.25 295	6.79 233	7.58 335	4.22 312	9.16 368	4.56 340	0.04 329	0.01 125	0.02 379	0.02 253	0.19 292	0.42 223

EAI-Stereo	2.75 214	0.54 99	3.17 104	0.91 157	1.28 313	4.02 297	5.30 439	12.39 380	4.76 175	2.51 117	7.10 244	1.22 112	0.94 129	6.03 177	1.96 221	0.01 159	0.56 336	0.00 1	1.38 484	0.04 80	0.95 321

UGAM-zero	3.92 316	0.49 80	5.26 277	1.17 180	0.89 248	4.00 296	0.47 175	12.42 382	3.62 102	5.46 199	5.86 197	15.76 440	8.92 439	8.63 344	2.44 258	0.00 1	0.84 378	0.00 1	0.89 471	0.03 52	1.27 360

SACVNet	4.55 362	1.88 383	5.55 301	3.38 436	1.68 348	3.11 216	2.76 388	12.44 383	6.43 251	11.07 426	11.31 348	10.53 388	5.13 354	9.88 400	4.56 340	0.08 369	0.02 161	0.00 1	0.01 233	0.38 397	0.80 303

RP	7.41 431	1.90 388	7.33 376	4.26 464	5.25 476	6.64 370	3.46 410	12.44 383	16.23 447	10.36 405	23.00 460	18.72 462	16.59 476	11.10 419	8.47 402	1.10 465	0.02 161	0.12 439	0.16 342	0.43 407	0.65 273

UCFNet_RVC	3.37 268	1.25 306	3.30 116	2.55 383	1.80 355	3.92 290	1.28 340	12.49 385	7.16 288	5.12 188	7.88 266	8.14 344	4.59 329	5.67 167	2.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.07 42

LMCR-Stereo	3.92 316	1.96 394	4.92 262	2.85 403	0.23 93	7.88 392	1.47 349	12.52 386	5.39 204	8.71 355	10.65 337	1.90 139	5.04 348	8.53 338	4.89 348	1.05 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.05 28

HSM-Net_RVC	4.40 354	0.44 49	3.22 108	0.72 124	0.68 208	7.06 379	1.82 365	12.57 387	8.48 338	9.04 367	12.20 368	14.98 434	5.14 355	7.32 250	4.19 325	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FADNet-RVC	4.36 350	2.62 436	14.51 463	2.01 303	0.44 157	4.27 309	1.27 338	12.61 388	7.89 317	3.76 149	4.05 143	10.63 390	4.34 315	9.87 398	7.66 393	0.03 302	0.09 244	0.00 1	0.03 265	0.65 431	0.50 237

ssnet_v2	4.73 377	1.43 337	6.74 360	1.80 266	0.75 227	8.89 406	4.60 429	12.66 389	10.65 385	9.53 384	6.23 212	9.78 374	4.26 314	6.89 218	9.65 426	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.36 391	0.31 185

UDG	9.12 456	10.06 495	6.35 344	10.06 493	9.64 497	10.48 428	2.33 377	12.73 390	10.19 373	8.33 340	10.27 325	16.70 448	10.47 447	8.33 323	9.07 416	4.28 491	2.59 496	18.90 508	3.83 502	11.35 501	6.50 496

PSMNet-RUCA	6.00 400	5.79 478	14.15 459	10.30 495	7.63 489	6.94 374	1.89 366	12.74 391	10.95 393	4.10 162	11.72 358	4.77 253	1.72 196	8.74 348	5.09 355	1.88 481	0.12 258	4.77 496	0.71 466	5.10 489	0.82 305

WCMA_ROB	10.20 467	1.99 397	9.33 424	3.01 410	2.46 393	15.78 465	7.67 471	12.75 392	15.41 440	25.08 493	33.42 495	27.06 491	19.86 483	13.87 456	12.47 456	1.28 469	0.38 318	0.18 453	0.20 369	0.28 360	1.54 379

test_sample8	8.50 449	1.36 324	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	12.78 393	6.78 272	17.61 472	9.29 302	24.63 484	19.17 481	12.52 442	13.17 462	1.74 477	25.14 531	3.05 490	2.96 495	0.22 320	1.35 367

mmx	4.50 360	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	12.84 394	11.23 399	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 449	0.05 344	1.12 433	0.00 1	0.19 360	0.10 181	1.53 377

xxx	4.50 360	0.98 252	7.04 371	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	12.84 394	11.23 399	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 449	0.05 344	1.12 433	0.00 1	0.19 360	0.10 181	1.53 377

AdaStereo	3.34 262	0.74 176	4.00 194	3.10 422	0.51 174	4.22 306	1.25 337	12.84 394	8.39 334	6.33 233	9.55 308	5.77 294	1.54 185	5.53 162	2.74 277	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.15 93
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.
Wz-Net-MNSev	8.12 442	3.18 447	18.07 477	2.63 386	3.36 425	17.82 475	9.40 480	12.89 397	15.44 441	13.95 456	18.21 440	14.38 431	7.75 417	12.50 441	11.45 447	0.46 446	0.03 188	0.00 1	0.01 233	0.26 346	0.58 253

GASNet	5.62 395	5.76 477	12.05 444	5.03 477	2.08 378	3.77 281	1.53 353	12.92 398	11.62 405	9.64 389	7.40 253	8.58 361	7.54 414	14.76 463	8.25 400	0.02 261	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.81 449	0.52 244

HSM	4.25 346	1.10 273	4.14 203	1.78 262	2.14 379	6.67 371	1.08 325	12.92 398	6.90 278	7.06 278	8.17 279	14.17 429	6.03 379	9.16 368	3.11 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.41 218

DISCO	6.58 414	0.98 252	6.44 346	3.75 449	1.18 296	11.19 438	3.29 408	12.92 398	16.72 448	7.27 296	11.74 359	17.34 453	6.60 391	19.59 489	11.59 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 412	0.50 237

NINENet	3.38 269	0.81 188	4.16 205	1.88 278	1.40 329	7.31 385	0.48 185	12.95 401	6.64 265	7.29 298	9.24 297	5.21 272	1.18 153	6.72 208	1.89 216	0.17 407	0.08 237	0.07 423	0.00 1	0.09 158	0.03 13

NCCL2	6.27 405	2.46 427	7.00 366	2.36 360	1.11 286	9.48 412	11.14 486	13.01 402	10.40 379	9.94 396	9.49 307	22.11 480	7.42 411	9.90 402	8.56 405	0.01 159	0.00 1	0.02 379	0.03 265	0.20 302	0.73 293

PA-Net	5.40 390	2.35 423	9.55 428	2.75 392	2.21 381	8.74 403	3.92 415	13.05 403	13.35 425	7.30 300	7.98 271	8.08 343	6.39 386	11.17 422	9.30 419	0.02 261	0.03 188	0.00 1	0.03 265	0.16 266	1.55 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	3.94 318	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	4.89 348	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.16 342	0.11 195	0.92 317

tta	3.96 322	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	4.89 348	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.16 342	0.13 235	1.24 354

qqq1	3.78 306	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	1.24 148	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.12 328	0.13 235	1.24 354

fff1	3.78 306	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	1.24 148	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.12 328	0.13 235	1.24 354

ttt	4.41 357	0.70 166	3.95 189	2.53 379	2.01 372	4.34 316	0.41 162	13.09 408	11.69 406	7.20 291	12.20 368	4.15 228	3.35 266	9.54 384	10.11 430	0.07 362	1.11 432	0.00 1	0.19 360	0.10 181	1.47 373

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 331	1.65 362	13.34 453	2.14 313	1.84 360	4.03 298	0.98 314	13.13 409	4.97 190	4.53 172	11.37 351	9.85 375	1.97 204	4.88 140	2.74 277	0.03 302	0.90 390	0.00 1	1.11 477	0.84 450	1.72 409

ETE_ROB	6.28 406	2.60 433	9.22 422	1.71 251	0.84 242	6.44 365	6.78 459	13.16 410	8.80 346	13.01 446	15.93 411	21.01 478	6.18 382	10.97 416	8.11 398	0.04 329	0.01 125	0.00 1	0.02 253	0.16 266	0.70 288

ADCPNet	10.18 466	3.40 452	33.24 508	2.38 362	1.74 351	17.75 474	7.65 470	13.20 411	13.03 422	14.09 457	21.72 454	19.36 467	11.40 455	15.43 467	23.00 490	0.28 431	1.15 448	0.39 470	1.48 486	0.68 435	2.21 458

CBMV	5.97 399	1.52 350	4.51 233	1.99 299	0.53 181	10.02 419	6.94 462	13.27 412	13.80 429	13.08 448	15.93 411	11.36 405	8.11 424	9.82 396	7.27 387	0.08 369	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.74 296
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
coex-ft	20.15 508	20.03 507	87.93 536	1.81 267	1.77 352	18.77 478	13.73 497	13.28 413	41.87 511	60.24 530	39.04 504	28.27 493	30.39 506	12.57 445	28.66 508	0.20 415	0.23 292	0.04 407	0.30 419	1.52 466	2.34 463

test_xeample	4.78 379	0.93 230	4.68 252	1.48 220	1.28 313	3.94 291	0.13 73	13.35 414	8.62 340	8.21 337	11.63 356	3.43 194	3.54 275	7.59 276	23.47 492	0.02 261	1.16 449	0.00 1	0.25 392	0.11 195	1.74 414

ADCP+	8.60 451	2.78 442	17.44 475	1.69 247	4.27 453	16.95 471	5.29 438	13.38 415	12.52 413	13.57 452	17.57 434	10.86 399	11.28 453	18.43 484	23.91 497	0.03 302	0.05 214	0.01 346	0.18 357	0.47 415	1.31 363

GANet	6.86 418	1.78 380	5.98 324	3.05 415	1.12 289	10.12 422	9.38 479	13.41 416	8.67 341	11.46 432	29.87 483	13.94 426	8.25 426	12.06 437	6.33 376	0.40 440	0.06 220	0.16 447	0.33 428	0.18 285	0.59 256

pcwnet_v2	4.36 350	0.46 58	9.07 418	1.43 213	1.10 285	3.41 241	0.40 159	13.44 417	14.60 433	10.29 404	14.22 395	5.82 297	2.97 245	6.75 210	2.29 253	0.01 159	0.05 214	0.04 407	0.02 253	0.17 275	0.61 261

1111x	4.96 384	1.04 266	7.09 373	1.75 259	1.05 272	5.03 335	0.32 144	13.52 418	10.70 386	6.68 259	10.35 326	8.81 365	6.01 378	10.65 414	12.78 460	0.07 362	1.24 458	0.00 1	0.33 428	0.11 195	1.75 415

XPNet_ROB	6.46 410	1.88 383	7.41 381	2.81 397	0.95 260	6.45 366	6.82 460	13.58 419	8.80 346	15.50 464	15.86 409	19.59 469	7.12 404	11.41 428	9.86 427	0.02 261	0.04 205	0.00 1	0.03 265	0.20 302	0.79 302

pmcnn	8.17 443	1.70 367	11.49 442	3.18 425	3.07 411	9.66 415	6.06 448	13.60 420	17.71 456	15.23 463	24.02 463	27.61 492	8.81 435	10.36 411	9.51 424	0.08 369	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.31 378	0.87 310

EDNetEfficientorigin	18.25 502	14.44 503	99.41 546	1.72 256	1.00 266	12.07 447	6.97 463	13.67 421	35.06 501	38.59 512	37.10 502	27.03 490	27.46 505	15.38 466	26.92 503	0.05 344	0.08 237	0.15 444	0.62 461	3.33 484	3.92 486

FINET	6.96 420	2.98 446	13.77 455	3.20 427	4.81 470	9.65 414	9.90 482	13.68 422	23.91 480	8.28 339	13.70 388	5.36 277	5.83 373	10.79 415	8.05 397	0.90 461	1.43 471	0.11 432	0.38 439	0.48 418	1.98 445

Wz-Net-LNSev	7.12 425	2.75 439	18.64 478	1.70 250	4.16 451	12.79 453	6.72 457	13.74 423	13.57 426	11.14 427	17.31 430	11.90 416	8.50 429	8.96 361	9.94 428	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.18 285	0.34 193

CSP-Net	4.40 354	1.70 367	4.90 261	1.82 270	1.04 271	12.96 454	2.25 376	13.75 424	6.34 246	9.64 389	8.99 290	8.31 349	3.24 254	8.45 333	4.32 332	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 332	0.06 37

S-Stereo	6.85 417	0.93 230	10.76 439	3.34 435	3.51 430	6.55 368	6.01 446	13.75 424	23.86 479	9.65 392	15.54 406	11.81 413	8.24 425	8.59 339	11.23 445	0.13 393	0.16 272	0.00 1	0.42 446	0.14 246	2.39 464

ITSA-stereo	4.02 324	0.73 175	4.51 233	2.16 314	0.31 111	3.58 260	0.70 252	13.77 426	15.84 445	7.13 284	6.59 229	4.25 236	3.48 274	9.04 364	6.12 371	0.09 380	0.08 237	0.11 432	0.10 315	0.19 292	1.54 379

CoDeX	3.61 291	0.86 209	5.27 278	1.16 178	1.62 340	6.24 361	2.07 372	13.78 427	6.86 276	7.42 304	9.00 292	4.06 223	3.72 287	6.58 197	3.02 284	0.03 302	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.35 198

iRaft-Stereo_20w	3.11 243	0.49 80	6.09 328	1.01 166	1.25 309	3.99 295	1.00 316	14.00 428	4.73 174	6.70 264	6.27 217	2.34 152	2.28 219	7.29 248	1.58 175	0.01 159	0.75 365	0.00 1	0.73 467	0.10 181	1.63 388

DeepPrunerF	7.18 428	3.58 455	25.29 497	4.27 465	7.20 487	3.78 282	4.64 430	14.03 429	20.86 470	8.85 359	10.57 334	7.35 330	7.88 420	12.16 440	10.66 440	0.25 425	0.16 272	0.29 463	0.43 448	0.77 444	0.65 273

AnyNet_C32	11.82 479	7.08 482	25.83 498	4.55 473	5.88 480	16.92 470	16.97 511	14.14 430	18.11 458	16.87 470	21.66 453	14.78 433	13.87 469	23.54 500	31.83 512	0.24 422	0.28 301	0.35 466	0.53 457	1.35 463	1.71 408

RYNet	6.82 416	1.51 348	7.35 378	1.79 263	4.52 462	16.68 468	4.41 426	14.19 431	17.43 453	11.64 436	7.86 265	15.03 435	8.81 435	10.10 406	14.16 470	0.04 329	0.13 264	0.15 444	0.05 287	0.08 143	0.53 245

iResNetv2_ROB	4.72 375	2.26 410	8.87 413	3.20 427	1.25 309	4.32 313	1.73 362	14.22 432	10.62 384	10.53 409	12.13 367	7.77 338	5.54 369	8.29 316	2.76 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.55 248

MSMD_ROB	9.73 462	1.43 337	5.42 289	1.81 267	0.42 154	16.83 469	4.30 424	14.29 433	15.34 438	23.06 483	40.17 505	25.63 488	22.62 493	13.37 451	8.85 411	0.48 451	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.13 235	0.47 233

222	5.93 398	0.88 219	4.58 244	1.76 261	0.98 263	6.02 358	0.08 47	14.45 434	8.89 348	9.53 384	11.77 360	3.88 213	4.23 313	8.26 310	39.96 521	0.03 302	1.12 433	0.00 1	0.24 388	0.11 195	1.73 411

FADNet	4.55 362	2.35 423	13.60 454	1.87 275	0.80 236	4.74 329	0.75 266	14.47 435	12.41 412	4.07 160	5.45 189	9.64 370	5.03 346	8.86 353	4.82 347	0.20 415	0.04 205	0.07 423	0.05 287	1.27 461	0.40 208

DeepPruner_ROB	3.82 310	1.87 382	5.65 307	1.31 196	1.64 341	3.62 266	0.81 278	14.47 435	5.03 192	8.03 327	10.78 340	6.95 325	2.26 216	8.92 356	4.32 332	0.07 362	0.03 188	0.00 1	0.01 233	0.37 394	0.29 179

xxxx	5.16 389	0.86 209	4.86 259	1.96 293	1.22 304	7.56 390	0.07 41	14.67 437	9.15 358	6.55 250	9.87 316	9.30 367	3.47 273	8.07 303	22.20 487	0.05 344	1.16 449	0.00 1	0.26 405	0.10 181	1.76 417

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 469	5.37 474	16.61 473	2.95 407	3.02 410	24.75 489	15.44 502	14.68 438	19.73 462	19.77 478	23.97 462	16.98 450	8.40 427	17.58 481	9.23 418	1.59 474	1.75 482	0.16 447	2.63 493	0.75 442	1.85 430

ADCL	10.77 472	3.23 448	21.50 487	2.26 339	1.96 371	23.65 487	9.07 477	14.69 439	24.88 482	15.21 462	27.20 475	12.68 421	14.02 470	16.94 477	24.43 499	0.26 428	0.18 277	0.74 474	0.67 464	0.80 447	1.02 330

GwcNet	6.95 419	2.89 445	13.32 452	2.82 399	5.53 477	11.76 442	2.14 375	14.95 440	17.69 455	10.83 416	18.14 439	10.83 398	6.66 394	9.83 397	10.19 432	0.03 302	0.06 220	0.03 397	0.08 298	0.64 430	0.66 281

SFCPSM	3.39 270	0.61 131	5.42 289	0.43 76	0.93 256	8.26 395	2.08 373	15.01 441	5.89 228	7.17 287	7.60 256	3.39 187	2.55 230	5.39 157	2.53 260	0.01 159	0.03 188	0.01 346	0.07 295	0.19 292	0.31 185

DGSMNet	7.10 424	3.49 453	15.11 466	4.36 469	4.41 455	8.94 408	6.25 450	15.10 442	14.28 432	8.15 335	14.51 400	10.08 379	5.38 364	11.04 418	7.95 395	1.49 473	2.00 486	1.79 485	1.68 491	2.43 478	3.48 479

PWCDC_ROB	8.50 449	4.40 467	9.57 429	6.16 486	4.54 464	10.46 427	1.03 318	15.30 443	28.16 488	10.88 419	30.88 488	6.96 326	11.31 454	14.57 460	10.40 436	3.10 488	0.02 161	0.00 1	0.00 1	1.55 467	0.63 270

ADCMid	10.97 475	4.49 469	23.66 491	2.53 379	2.52 398	11.46 440	6.31 451	15.31 444	12.85 421	23.57 487	22.99 459	17.92 457	21.04 488	19.57 488	28.05 506	0.47 449	0.43 323	1.10 479	1.32 483	1.73 470	2.10 451

LE_ROB	17.31 498	2.62 436	14.26 461	4.20 462	1.80 355	17.40 472	9.70 481	15.38 445	55.92 524	63.97 534	40.81 507	35.50 506	39.26 516	15.64 469	28.51 507	0.06 354	0.11 254	0.13 441	0.21 375	0.14 246	0.51 241

edge stereo	7.12 425	1.19 292	7.83 388	2.32 354	2.46 393	6.90 373	3.26 407	15.58 446	12.52 413	15.68 466	18.34 441	21.83 479	13.05 461	11.53 429	8.68 407	0.04 329	0.06 220	0.11 432	0.03 265	0.30 371	0.63 270

iResNet_ROB	4.67 373	1.77 379	5.93 321	2.47 372	0.95 260	3.78 282	0.36 150	15.65 447	17.36 452	8.75 357	11.23 347	7.05 327	4.60 330	8.94 359	4.23 328	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.15 93

WZ-Net	13.61 485	5.57 475	42.84 517	3.89 455	3.19 416	19.90 481	15.44 502	15.67 448	32.04 494	16.13 467	28.69 479	22.17 481	15.84 475	21.40 495	26.87 502	0.75 458	0.01 125	0.01 346	0.03 265	0.51 423	1.20 350

STTRV1_RVC	7.16 427	1.18 289	13.30 450	3.33 434	6.91 485	11.99 446	4.01 417	15.74 449	12.11 409	9.56 388	14.59 401	11.64 410	8.75 433	12.86 447	8.54 403	3.70 490	2.86 500	0.41 471	0.13 334	1.38 464	0.12 69

CSAN	8.41 448	2.86 444	9.35 425	2.43 368	0.82 240	13.59 458	11.68 492	15.80 450	21.98 476	14.71 460	16.46 417	18.00 458	14.42 473	13.68 452	10.10 429	0.10 384	0.13 264	0.15 444	0.19 360	0.43 407	1.28 361

GANetREF_RVC	6.97 421	3.59 456	9.14 420	4.00 456	0.40 146	13.17 455	11.27 490	15.95 451	17.51 454	10.62 411	10.66 338	12.15 418	7.97 422	13.18 450	5.04 352	0.45 444	0.00 1	0.01 346	0.15 340	3.47 485	0.60 258
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
RGC	7.40 430	2.77 441	7.71 386	4.43 471	4.87 471	8.88 405	2.96 393	16.05 452	12.76 420	11.96 440	19.57 444	18.32 461	11.57 457	13.89 457	9.58 425	0.83 460	0.02 161	0.24 461	0.41 445	0.40 401	0.77 298

NaN_ROB	6.51 412	2.25 408	8.77 408	1.69 247	1.79 354	9.71 416	10.94 484	16.20 453	16.13 446	13.04 447	8.86 286	11.77 412	5.94 376	12.88 448	8.01 396	0.05 344	0.13 264	0.07 423	0.20 369	0.32 383	1.50 376

XQC	9.46 459	4.84 472	18.88 479	4.07 457	3.09 413	15.97 466	6.65 456	16.26 454	26.63 485	12.63 441	12.35 371	15.75 439	10.62 449	16.48 473	21.19 483	0.44 442	0.96 401	0.05 414	0.32 425	1.10 455	0.99 323

PSMNet_ROB	5.41 392	2.45 426	7.39 379	2.36 360	1.90 365	10.11 421	6.54 455	16.32 455	7.59 308	6.84 268	10.83 341	12.06 417	4.13 307	8.73 347	10.24 433	0.02 261	0.01 125	0.01 346	0.11 322	0.26 346	0.40 208

Wz-Net-TNSev	12.01 481	11.86 500	38.26 513	2.81 397	1.82 358	18.12 476	11.31 491	16.67 456	21.73 474	15.06 461	17.17 426	19.72 470	20.69 487	20.68 491	21.41 485	0.04 329	0.06 220	0.00 1	0.16 342	0.74 441	1.93 440

LALA_ROB	7.02 423	2.54 431	8.51 400	1.53 225	0.96 262	9.96 418	8.71 476	16.70 457	12.68 416	12.99 445	13.90 393	24.47 483	5.40 365	11.61 432	9.50 423	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.02 253	0.17 275	0.65 273

LSM	14.85 489	7.41 485	36.29 511	7.76 491	43.77 531	11.24 439	12.14 494	16.73 458	23.72 478	23.73 489	32.92 492	18.89 465	13.31 464	16.60 474	12.37 454	0.26 428	0.86 385	0.11 432	0.43 448	1.24 459	17.26 524

RTS	19.64 506	10.42 497	87.01 534	5.88 481	6.82 483	41.73 516	16.69 507	16.80 459	41.90 512	23.44 485	32.96 493	13.79 424	21.49 489	38.85 516	30.84 509	0.46 446	0.70 359	0.00 1	0.09 308	1.13 456	1.70 405

RTSA	19.64 506	10.42 497	87.01 534	5.88 481	6.82 483	41.73 516	16.69 507	16.80 459	41.90 512	23.44 485	32.96 493	13.79 424	21.49 489	38.85 516	30.84 509	0.46 446	0.70 359	0.00 1	0.09 308	1.13 456	1.70 405

DispFullNet	18.06 501	27.03 512	34.90 509	22.68 513	20.79 516	15.03 462	3.18 402	16.95 461	26.06 484	20.48 480	16.91 422	20.55 476	18.37 479	23.48 499	12.16 453	5.31 493	2.91 502	31.24 517	8.09 513	22.63 515	12.44 516

stereogan	8.18 444	1.32 317	9.05 417	3.59 444	4.00 450	20.16 483	3.13 401	17.25 462	20.16 466	10.68 412	19.19 442	20.56 477	10.70 450	14.74 462	7.00 383	0.34 436	0.04 205	0.21 458	0.08 298	0.70 439	0.65 273

PWC_ROB	8.89 453	4.49 469	15.62 468	2.92 405	4.49 461	7.89 393	1.23 335	17.29 463	20.00 464	16.54 469	28.06 478	14.37 430	11.98 460	14.93 464	15.43 477	0.47 449	0.00 1	0.05 414	0.00 1	0.67 433	1.31 363

AF-Net	8.37 447	2.16 405	9.01 415	3.65 446	4.58 465	9.40 411	2.63 382	17.71 464	21.32 472	10.38 406	24.51 468	20.43 474	16.67 477	12.54 444	10.76 442	0.70 457	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.47 415	0.42 223

FCDSN-DC	10.72 471	1.16 286	5.01 267	2.16 314	1.31 322	17.46 473	4.80 432	17.79 465	19.87 463	25.02 491	32.85 491	33.57 500	23.52 498	16.80 475	12.13 452	0.11 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.76 297
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Wz-Net-SNSev	9.92 464	8.01 488	26.42 499	2.26 339	1.85 361	8.36 399	14.30 500	18.01 466	21.68 473	10.78 415	23.95 461	16.84 449	8.60 431	15.59 468	19.76 482	0.01 159	0.03 188	0.01 346	0.00 1	0.52 424	1.34 366

RTSC	9.87 463	4.34 466	16.44 471	4.60 474	2.38 389	12.54 451	0.75 266	18.19 467	37.31 506	16.16 468	15.86 409	13.32 422	7.56 416	20.93 493	23.50 493	0.34 436	1.07 427	0.02 379	0.35 434	0.71 440	0.99 323

anonymity	8.04 440	4.13 465	12.86 448	7.43 489	13.11 507	8.34 396	2.02 371	18.21 468	7.55 307	13.88 455	9.27 299	10.63 390	7.79 418	11.57 431	6.06 367	6.25 495	5.59 519	3.71 494	3.28 499	3.27 483	5.78 492

CC-Net-ROB	8.09 441	10.11 496	9.03 416	4.07 457	3.74 439	15.24 463	4.84 433	18.44 469	10.87 390	6.73 265	14.03 394	7.54 334	4.68 333	11.61 432	3.98 321	6.59 496	2.54 494	16.51 506	1.19 480	7.88 498	2.20 457

Syn2CoEx	6.70 415	3.69 459	12.14 446	2.78 395	1.68 348	8.36 399	3.21 403	18.59 470	12.66 415	8.86 360	20.79 450	10.52 386	10.54 448	9.68 387	8.70 408	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 437	1.00 325

AnyNet_C01	16.99 494	12.34 502	60.47 525	4.88 476	3.11 415	31.77 502	16.79 509	18.60 471	17.96 457	18.62 473	38.50 503	24.03 482	19.00 480	30.59 507	35.18 517	0.29 432	0.56 336	0.45 473	0.48 452	2.70 482	3.40 477

ccnet	7.45 435	1.89 387	7.71 386	3.18 425	2.35 388	12.19 450	6.14 449	18.95 472	9.36 363	13.33 449	20.38 447	16.00 442	9.10 441	10.10 406	15.40 476	0.44 442	0.34 309	0.25 462	0.25 392	0.48 418	1.18 348

FC-DCNN	11.29 476	1.01 261	5.50 293	2.25 336	1.65 344	18.23 477	5.36 440	18.99 473	20.65 468	28.95 497	34.83 498	33.83 502	23.18 496	17.04 479	13.37 465	0.17 407	0.01 125	0.02 379	0.02 253	0.10 181	0.70 288

Ntro	12.91 483	9.95 494	10.01 431	14.12 505	12.55 506	26.31 494	6.76 458	19.04 474	22.03 477	10.23 401	16.26 414	20.22 473	10.06 445	16.81 476	7.93 394	10.16 507	2.55 495	15.19 505	2.86 494	15.27 508	9.93 508

AASNet	4.20 341	1.63 360	5.82 315	3.79 450	3.93 444	6.55 368	1.22 334	19.12 475	6.82 274	7.86 318	8.35 282	4.36 240	2.55 230	3.87 108	7.47 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 421	0.22 147

FAT-Stereo	6.98 422	0.79 181	7.57 384	2.54 382	1.80 355	6.16 360	4.33 425	19.16 476	18.82 460	10.75 414	17.08 425	18.23 460	13.56 465	9.25 373	8.44 401	0.03 302	0.16 272	0.01 346	0.10 315	0.14 246	0.65 273

StereoDRNet	6.02 402	2.40 425	8.22 398	3.43 437	4.43 456	10.57 431	4.21 420	19.44 477	11.24 401	12.86 443	8.06 276	11.64 410	4.79 338	8.65 345	9.32 420	0.01 159	0.10 250	0.00 1	0.03 265	0.34 386	0.69 285

otaku	12.35 482	8.64 489	9.11 419	13.56 503	10.98 501	26.23 493	7.22 466	19.45 478	19.26 461	11.92 439	17.90 436	20.21 472	8.91 438	16.06 471	6.09 369	9.77 505	2.50 493	13.23 503	1.90 492	14.61 507	9.41 505

FC-DCNN v2	11.44 477	0.98 252	5.39 287	2.28 347	1.65 344	18.84 479	5.41 442	19.66 479	20.80 469	29.20 498	35.39 500	34.37 504	23.46 497	17.13 480	13.18 464	0.17 407	0.01 125	0.02 379	0.01 233	0.08 143	0.69 285

ACVNet-4b	16.48 493	23.07 508	14.73 464	16.69 507	15.18 510	31.83 503	7.30 468	19.71 480	27.82 487	11.54 435	22.10 457	31.68 499	8.96 440	18.88 485	7.28 388	11.04 509	2.65 497	24.93 513	5.02 507	18.57 511	10.67 511

Consistency-Raft	9.58 461	5.11 473	13.00 449	5.61 480	8.92 496	4.03 298	5.07 437	19.73 481	24.90 483	11.32 431	29.86 482	13.36 423	6.16 381	8.00 295	13.47 466	0.67 455	0.34 309	1.81 486	4.36 505	12.23 502	3.62 482

MDST_ROB	9.13 457	1.31 314	10.16 436	4.36 469	2.48 395	28.66 499	7.64 469	19.96 482	14.97 436	27.53 495	24.02 463	9.47 368	5.27 358	16.31 472	8.61 406	0.63 453	0.19 279	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.90 312

PDISCO_ROB	10.27 468	2.79 443	13.30 450	10.58 498	9.96 499	22.78 486	5.99 444	20.01 483	28.57 489	11.88 438	14.49 399	20.54 475	4.92 342	17.01 478	10.29 434	5.79 494	0.42 322	0.14 443	0.13 334	2.53 480	3.25 475

ADCS	13.76 486	6.46 480	30.74 506	3.62 445	2.93 407	14.28 461	11.22 489	20.02 484	34.42 499	23.20 484	25.42 473	19.51 468	19.62 482	24.54 501	33.88 515	0.27 430	0.23 292	0.37 469	0.19 360	1.47 465	2.84 472

SGM_RVC	10.77 472	1.11 276	4.66 249	2.66 387	0.41 151	21.03 484	6.87 461	20.02 484	15.54 443	25.86 494	24.97 471	33.59 501	20.51 486	20.89 492	14.78 473	0.31 433	0.26 300	0.22 459	0.26 405	0.43 407	1.01 326
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	11.48 478	3.34 450	13.93 457	2.40 367	1.01 268	16.49 467	12.16 495	20.05 486	37.28 505	19.62 476	28.04 477	25.61 487	20.10 484	14.43 459	12.39 455	0.10 384	0.06 220	0.03 397	0.06 294	0.76 443	1.73 411

APVNet	6.28 406	2.46 427	10.09 434	3.51 442	3.97 447	12.15 448	1.75 363	20.08 487	6.73 269	6.92 275	13.45 387	10.75 395	6.29 385	11.86 434	14.34 471	0.05 344	0.02 161	0.11 432	0.03 265	0.63 429	0.34 193

Nwc_Net	7.54 436	1.91 389	8.71 406	4.16 461	3.42 427	10.77 433	2.00 370	20.33 488	12.19 410	9.10 370	24.04 465	17.67 456	13.58 466	12.14 439	9.12 417	0.94 463	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.22 320	0.41 218

NCC-stereo	7.43 433	2.28 414	8.58 403	3.28 431	4.48 459	8.34 396	4.27 422	20.45 489	13.66 427	9.17 373	17.52 432	16.49 445	14.31 471	13.71 453	8.95 413	1.73 475	0.12 258	0.01 346	0.50 455	0.21 313	0.60 258

Abc-Net	7.43 433	2.28 414	8.58 403	3.28 431	4.48 459	8.34 396	4.27 422	20.45 489	13.66 427	9.17 373	17.52 432	16.49 445	14.31 471	13.71 453	8.95 413	1.73 475	0.12 258	0.01 346	0.50 455	0.21 313	0.60 258
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	6.23 404	1.51 348	7.53 383	3.07 420	3.69 435	12.17 449	3.23 404	20.80 491	11.11 398	12.64 442	13.02 383	10.91 400	5.26 357	8.49 335	10.12 431	0.05 344	0.05 214	0.04 407	0.04 283	0.28 360	0.65 273

SGM+DAISY	17.25 497	9.46 492	22.74 489	10.11 494	11.40 502	28.98 500	13.74 498	21.15 492	16.85 450	31.39 500	34.79 497	34.05 503	24.24 499	26.23 503	19.31 480	8.79 502	7.56 523	4.88 497	3.93 503	6.07 493	9.33 503

SAMSARA	15.67 490	3.89 462	14.48 462	13.77 504	7.92 492	38.69 513	73.90 536	21.22 493	24.66 481	17.04 471	13.86 391	30.01 495	13.07 462	18.07 483	17.48 478	0.23 420	1.46 474	0.07 423	0.40 442	0.99 453	2.15 454

DPSNet	10.88 474	2.57 432	20.40 485	2.24 334	1.90 365	24.92 490	17.00 512	21.35 494	28.61 490	12.87 444	13.74 390	17.01 452	20.14 485	15.36 465	14.01 469	0.81 459	0.98 410	0.20 456	0.65 463	1.30 462	1.54 379

SHD	10.45 470	3.67 458	14.03 458	4.81 475	4.52 462	11.93 445	1.66 361	21.36 495	38.40 508	18.84 474	21.72 454	17.63 454	13.07 462	15.65 470	17.71 479	0.36 438	1.09 429	0.01 346	0.32 425	0.50 422	1.67 397

MFMNet_re	14.09 487	9.67 493	20.31 484	10.40 496	7.62 488	21.38 485	17.49 514	21.36 495	31.95 493	23.70 488	29.22 480	18.87 464	27.41 504	14.27 458	11.16 444	2.85 486	1.51 478	0.41 471	0.28 412	4.88 487	7.10 497

MeshStereo	11.94 480	1.88 383	5.24 276	2.11 311	1.44 333	20.09 482	4.95 435	21.74 497	16.75 449	33.10 503	35.07 499	39.28 510	22.72 494	19.45 487	13.59 467	0.19 412	0.06 220	0.02 379	0.00 1	0.46 413	0.65 273
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
FBW_ROB	9.17 458	2.08 401	10.31 437	2.51 375	1.66 346	13.22 457	6.04 447	23.09 498	20.11 465	19.55 475	15.80 408	18.97 466	11.96 459	19.34 486	11.38 446	0.66 454	0.30 303	2.15 488	0.90 472	1.15 458	2.16 455

DLNR_Zeroshot_test	24.96 511	51.28 530	90.69 537	97.84 546	97.22 545	1.40 35	0.12 64	23.19 499	3.55 96	1.21 93	2.95 110	0.72 94	0.31 44	7.09 233	2.61 266	38.70 528	1.32 463	0.00 1	0.29 417	77.04 541	1.68 400

NVStereoNet_ROB	17.22 496	8.76 490	16.47 472	7.52 490	8.42 494	13.75 460	11.07 485	24.24 500	26.67 486	31.00 499	46.49 514	34.88 505	27.06 503	22.72 497	23.61 494	6.83 498	4.32 514	6.32 500	10.37 515	4.39 486	9.57 506
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	15.83 491	7.38 484	14.92 465	11.63 500	11.77 505	25.30 491	7.12 464	25.20 501	17.06 451	32.24 502	30.34 486	31.63 498	22.59 492	25.67 502	21.97 486	7.71 499	4.50 515	3.35 493	1.56 489	6.97 497	7.72 499
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 495	7.98 487	24.37 494	6.82 488	2.93 407	39.68 515	16.11 504	25.46 502	34.93 500	34.13 505	34.20 496	29.20 494	24.94 500	23.01 498	19.39 481	2.79 485	2.87 501	1.18 481	1.53 488	6.78 496	3.31 476

ELAS_RVC	17.82 499	3.60 457	11.92 443	6.63 487	5.73 478	30.34 501	19.64 515	26.92 503	35.06 501	40.79 514	41.32 509	37.31 508	31.61 507	30.54 506	22.93 489	1.97 483	2.40 490	1.28 482	1.27 482	1.71 469	3.51 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	18.69 504	27.15 513	22.03 488	18.76 509	15.00 509	27.97 498	10.17 483	27.99 504	34.19 498	15.53 465	27.53 476	25.33 485	13.80 468	19.86 490	10.59 437	14.50 517	3.57 510	23.85 512	5.03 508	18.49 510	12.41 515

MFN_U_SF_RVC	13.54 484	4.69 471	28.43 503	4.24 463	2.50 396	24.26 488	5.99 444	28.23 505	20.18 467	24.06 490	29.38 481	30.35 496	16.92 478	20.98 494	21.39 484	1.35 470	1.13 436	1.02 477	1.41 485	1.88 473	2.50 469

ELAS	17.99 500	3.49 453	11.19 441	6.14 485	5.79 479	34.89 509	17.28 513	28.75 506	30.47 492	40.80 515	45.79 513	39.04 509	32.05 510	27.63 505	24.30 498	1.88 481	2.41 492	1.09 478	1.48 486	1.83 472	3.48 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	16.41 492	3.98 464	16.04 469	5.38 478	4.59 467	19.44 480	7.28 467	28.88 507	49.27 518	31.53 501	43.72 511	30.36 497	32.17 511	26.70 504	23.19 491	0.25 425	1.48 476	0.04 407	0.59 460	0.52 424	2.87 473

ACVNet_1	19.51 505	26.19 511	15.50 467	17.71 508	15.28 511	26.46 495	9.36 478	29.16 508	34.18 497	25.06 492	24.89 470	37.18 507	21.93 491	17.80 482	15.03 474	11.08 510	2.83 498	25.29 514	5.06 509	19.11 512	11.14 512

SGM-ForestM	18.61 503	3.38 451	10.14 435	3.44 438	2.24 385	34.17 508	15.39 501	29.44 509	33.93 496	38.55 511	41.08 508	53.64 519	36.76 513	34.82 511	27.16 504	1.25 468	1.81 485	0.74 474	1.01 475	0.61 428	2.61 470

BEATNet-Init1	24.70 510	11.33 499	44.28 518	5.48 479	3.94 445	47.60 523	22.33 518	34.94 510	40.01 510	48.11 522	49.98 518	59.86 523	43.17 520	39.48 518	31.77 511	1.37 471	1.76 484	1.17 480	1.17 479	2.44 479	3.85 484

MANE	20.98 509	3.23 448	8.81 409	5.96 483	6.96 486	33.07 506	13.20 496	35.43 511	38.86 509	44.72 519	52.41 522	53.20 518	41.84 519	34.74 510	27.45 505	1.87 480	2.27 488	1.54 484	10.18 514	0.69 437	3.11 474

FADE		18.79 506		10.51 497	10.00 500			36.24 512	53.07 521	20.35 479		26.62 489		40.25 519		31.16 527	14.37 527	38.03 526	37.28 528	5.44 491	5.60 491

MADNet+	27.96 513	35.32 521	91.41 538	21.04 511	8.86 495	49.25 525	47.41 532	36.98 513	37.84 507	21.00 482	30.83 487	25.41 486	34.95 512	46.51 525	51.54 530	3.04 487	3.33 507	1.48 483	1.05 476	5.85 492	6.05 494

UNDER WATER-64	46.01 528	48.25 528	68.05 527	44.59 526	28.11 526	57.02 533	43.78 530	40.20 514	48.80 517	52.08 526	42.95 510	67.22 533	57.71 532	48.98 529	49.57 528	40.01 529	17.98 528	52.15 530	39.41 530	38.99 527	34.41 529

JetBlue	29.99 516	17.24 504	55.64 522	16.24 506	21.08 519	62.07 534	33.14 525	40.60 515	35.73 504	34.59 508	40.67 506	57.18 522	43.54 521	51.46 530	52.18 531	2.72 484	4.58 517	2.86 489	3.53 500	10.57 500	14.11 519

UNDER WATER	45.99 527	49.80 529	68.56 528	49.99 528	32.13 527	55.35 532	39.50 527	41.12 516	52.90 520	50.69 523	45.18 512	67.79 534	58.75 533	51.93 532	50.97 529	30.59 526	14.03 526	51.66 529	37.15 527	40.27 528	31.35 528

TorneroNet-64	33.32 520	33.28 519	33.07 507	35.14 521	21.25 520	48.02 524	21.13 516	43.47 517	58.77 525	33.36 504	46.64 515	62.00 526	38.19 514	44.82 524	35.07 516	15.02 519	3.59 511	35.81 522	12.20 519	29.45 524	16.17 521

PWCK	31.62 519	45.59 527	49.67 520	30.49 514	7.80 490	42.91 518	29.73 524	45.45 518	44.44 514	47.41 520	36.92 501	47.86 514	26.79 501	41.90 521	33.36 514	22.77 522	4.56 516	29.89 516	5.13 510	29.43 523	10.36 510

IMH-64-1	28.06 514	29.98 515	19.46 482	32.15 516	20.98 517	27.68 496	16.66 505	47.31 519	44.85 515	34.14 506	50.94 519	41.49 511	31.67 508	37.53 512	23.88 495	14.17 515	2.96 503	34.45 519	11.15 516	26.12 517	13.75 517

IMH-64	28.06 514	29.98 515	19.46 482	32.15 516	20.98 517	27.68 496	16.66 505	47.31 519	44.85 515	34.14 506	50.94 519	41.49 511	31.67 508	37.53 512	23.88 495	14.17 515	2.96 503	34.45 519	11.15 516	26.12 517	13.75 517

notaker	48.05 529	55.94 531	50.90 521	56.89 532	40.29 528	38.96 514	33.86 526	47.82 521	55.70 523	57.55 529	57.48 527	60.22 524	59.71 534	54.64 533	43.27 526	41.13 530	19.86 529	57.61 532	37.79 529	50.95 530	40.33 530

TorneroNet	36.02 524	35.25 520	36.33 512	38.44 523	22.19 522	50.72 528	24.42 522	48.39 522	54.53 522	38.03 509	53.44 523	62.83 529	44.79 522	47.68 527	42.11 525	15.69 520	3.97 513	37.25 523	15.05 522	30.83 526	18.40 526

ktn	49.32 530	58.11 532	40.16 515	59.92 533	43.22 530	49.79 527	42.99 529	48.56 523	60.67 527	51.59 524	54.51 524	55.34 521	52.65 527	47.92 528	37.91 520	57.88 534	24.79 530	63.00 535	43.57 531	52.51 531	41.31 531

WAO-6	35.59 522	37.89 524	17.67 476	37.86 522	24.46 523	37.85 512	21.49 517	49.01 524	67.96 534	44.22 518	48.08 516	53.02 517	53.39 528	33.67 509	36.83 519	26.05 525	7.83 524	43.19 527	21.76 526	30.18 525	19.37 527

ACVNet_2	27.45 512	30.56 518	27.90 501	20.72 510	15.55 512	37.22 511	14.00 499	49.32 525	65.88 533	43.17 516	56.99 526	51.90 515	26.98 502	21.46 496	15.38 475	10.77 508	2.85 499	23.12 511	3.62 501	20.08 513	11.47 513

IMH	30.65 518	30.30 517	21.09 486	34.89 520	21.75 521	33.16 507	16.91 510	49.53 526	52.50 519	38.41 510	55.10 525	45.13 513	40.36 518	41.57 520	25.66 500	14.74 518	3.36 508	35.43 521	11.69 518	27.31 522	14.16 520

HanzoNet	57.16 533	60.12 533	60.00 524	55.77 531	42.11 529	51.98 529	41.93 528	52.07 527	61.47 528	65.98 536	65.90 533	72.11 536	70.14 535	71.11 536	61.13 533	64.31 537	34.72 534	62.27 534	50.86 533	52.83 532	46.33 532

TCMNet-wrong-test	67.37 536	85.99 541	81.87 532	95.65 543	94.75 543	89.54 536	85.95 537	52.26 528	35.23 503	51.69 525	62.14 532	60.40 525	40.29 517	77.33 537	64.52 534	48.91 532	9.04 525	69.84 538	68.02 537	91.10 544	82.88 544

WAO-7	30.22 517	25.83 510	23.33 490	33.10 518	14.36 508	36.98 510	22.41 519	52.85 529	64.46 531	43.76 517	59.24 528	52.31 516	45.69 523	32.82 508	32.60 513	11.16 511	5.49 518	13.76 504	12.60 520	12.36 503	9.38 504

WAO-8	38.93 525	36.84 522	23.97 492	43.96 524	24.48 524	45.73 520	22.62 520	53.10 530	75.66 535	53.86 527	66.14 534	62.39 527	55.11 530	43.01 522	40.67 523	22.98 523	7.22 521	37.53 524	19.49 524	27.04 521	16.83 522

Venus	38.93 525	36.84 522	23.97 492	43.96 524	24.48 524	45.73 520	22.62 520	53.10 530	75.66 535	53.86 527	66.17 535	62.39 527	55.11 530	43.01 522	40.67 523	22.98 523	7.22 521	37.53 524	19.49 524	27.02 520	16.83 522

LVE	35.84 523	41.54 526	36.25 510	33.36 519	18.92 515	53.05 530	27.99 523	53.17 532	64.93 532	47.63 521	61.58 530	54.25 520	38.72 515	38.72 515	35.50 518	16.36 521	6.23 520	31.51 518	14.04 521	25.01 516	18.07 525

DPSimNet_ROB	54.45 531	65.73 536	47.00 519	54.49 530	46.37 532	55.34 531	56.47 533	56.18 533	59.04 526	64.57 535	51.76 521	64.01 530	54.49 529	47.54 526	67.21 535	63.21 536	27.86 533	58.04 533	51.28 534	46.61 529	51.87 535

Dean	35.52 521	40.12 525	27.99 502	30.63 515	17.33 514	45.80 522	11.68 492	57.61 534	76.54 537	63.70 533	60.65 529	66.93 532	49.40 526	38.12 514	40.28 522	12.18 513	3.73 512	28.86 515	5.94 512	20.69 514	12.16 514

KSHMR	56.07 532	64.25 535	40.47 516	74.89 536	49.63 533	49.42 526	45.46 531	57.71 535	63.52 529	61.65 532	61.67 531	71.88 535	47.67 525	51.47 531	44.57 527	54.67 533	62.25 535	66.31 536	54.18 535	53.03 533	46.75 533

JetRed	61.44 534	61.87 534	83.02 533	46.49 527	56.73 535	83.63 535	65.09 534	59.75 536	64.22 530	69.50 537	69.26 536	66.24 531	47.62 524	61.80 534	74.60 536	45.99 531	66.40 538	46.67 528	45.27 532	63.49 534	51.22 534

LRCNet_RVC	66.47 535	66.44 537	69.02 529	71.60 535	54.27 534	32.21 505	2.93 392	63.19 537	21.83 475	82.02 539	90.16 539	83.59 538	72.13 536	69.45 535	53.25 532	95.47 544	64.21 537	95.15 544	95.27 544	72.59 536	74.60 538

ASD4	76.04 537	81.96 540	69.18 530	68.53 534	80.95 539	96.29 539	99.16 544	77.84 538	93.51 542	77.76 538	85.79 537	78.58 537	76.90 537	78.02 538	82.88 537	58.77 535	62.96 536	55.01 531	62.53 536	68.78 535	65.30 537

xxxxx1	85.58 540	90.37 542	96.61 541	76.69 537	80.77 536	97.50 542	96.92 541	85.57 539	88.66 539	88.63 540	91.64 540	94.27 541	93.09 539	90.03 541	91.91 539	70.77 538	70.62 539	73.61 540	81.26 541	72.90 537	79.86 539

tt_ll	85.58 540	90.37 542	96.61 541	76.69 537	80.77 536	97.50 542	96.92 541	85.57 539	88.66 539	88.63 540	91.64 540	94.27 541	93.09 539	90.03 541	91.91 539	70.77 538	70.62 539	73.61 540	81.26 541	72.90 537	79.86 539

ff	85.58 540	90.37 542	96.61 541	76.69 537	80.77 536	97.50 542	96.92 541	85.57 539	88.66 539	88.63 540	91.64 540	94.27 541	93.09 539	90.03 541	91.91 539	70.77 538	70.62 539	73.61 540	81.26 541	72.90 537	79.86 539

MADNet++	82.81 538	81.73 539	74.64 531	87.71 542	82.67 540	93.35 537	70.27 535	86.39 542	82.88 538	93.51 543	86.62 538	86.40 539	81.37 538	88.21 540	88.63 538	86.59 542	84.23 542	72.14 539	68.69 538	78.88 542	81.36 542

PML	97.69 544	100.00 551	96.50 540	97.85 547	97.35 546	99.77 547	99.36 545	96.92 543	96.34 543	100.00 551	96.52 543	97.41 545	99.61 545	100.00 552	95.46 542	99.99 550	97.44 544	100.00 548	96.08 545	99.13 546	88.02 545

test_example2	99.38 549	99.98 550	99.99 549	100.00 553	99.98 548	99.73 546	99.99 548	96.99 544	100.00 550	100.00 551	100.00 549	96.49 544	96.74 542	99.97 548	99.96 547	100.00 552	99.97 548	98.68 546	99.11 547	100.00 551	100.00 554

MEDIAN_ROB	98.44 545	99.70 546	99.34 545	97.13 544	97.06 544	96.94 540	95.91 540	97.71 545	97.33 544	98.78 547	98.91 545	99.19 546	98.13 543	96.94 544	96.99 544	99.97 548	99.18 545	100.00 548	99.99 549	99.70 547	99.83 547

HaxPig	98.85 546	99.94 548	95.36 539	99.99 550	99.98 548	94.12 538	94.52 538	99.12 546	99.96 548	99.96 550	99.99 548	99.98 551	99.89 547	98.16 545	96.14 543	99.98 549	99.99 549	100.00 548	99.99 549	99.99 550	99.95 550

USTest	87.45 543	75.67 538	64.78 526	81.43 541	83.22 541	99.90 548	99.97 547	99.47 547	99.59 546	98.27 544	99.02 546	90.91 540	98.36 544	83.71 539	98.28 545	79.81 541	95.66 543	69.62 537	73.61 540	75.15 540	82.65 543

ccccc	99.31 548	96.47 545	100.00 552	100.00 553	100.00 550	97.29 541	99.42 546	99.52 548	97.83 545	99.28 548	97.64 544	99.32 547	99.84 546	99.92 547	99.98 548	100.00 552	100.00 550	99.95 547	99.77 548	100.00 551	100.00 554

Anonymous_1	99.01 547	99.91 547	99.85 547	97.31 545	99.09 547	100.00 549	100.00 549	99.59 549	99.96 548	99.29 549	99.86 547	99.55 548	99.99 549	99.30 546	99.76 546	95.67 545	99.58 546	97.24 545	98.56 546	97.36 545	98.34 546

DPSMNet_ROB	99.90 551	100.00 551	99.99 549	99.99 550	100.00 550	100.00 549	100.00 549	99.98 550	100.00 550	98.37 545	100.00 549	99.81 549	100.00 550	99.97 548	99.99 549	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	99.99 551

DGTPSM_ROB	99.90 551	100.00 551	99.99 549	99.99 550	100.00 550	100.00 549	100.00 549	99.98 550	100.00 550	98.37 545	100.00 549	99.81 549	100.00 550	99.97 548	99.99 549	99.99 550	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	99.99 551

Selective-RAFT-Error	100.00 555	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 550	100.00 549	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	100.00 554

tt	83.10 539	0.43 40	99.97 548	79.27 540	93.14 542	100.00 549	100.00 549	100.00 552	99.89 547	60.55 531	48.44 517	99.98 551	99.96 548	99.98 551	100.00 552	91.80 543	99.82 547	73.67 543	73.25 539	86.43 543	55.39 536

CasAABBNet	100.00 555	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 550	100.00 549	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	100.00 554

LSM0	100.00 555	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 550	100.00 549	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	99.99 551

DPSM_ROB	99.94 553	100.00 551	100.00 552	99.74 548	100.00 550	100.00 549	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	99.08 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.98 548	99.94 548

DPSM	99.94 553	100.00 551	100.00 552	99.74 548	100.00 550	100.00 549	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	99.08 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.98 548	99.94 548

AVERAGE_ROB	99.63 550	99.96 549	98.88 544	100.00 553	100.00 550	98.16 545	95.64 539	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 552	99.99 549	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	100.00 554

Low-res two-view benchmark