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.

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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

MM-Stereo_test3	2.10 115	0.94 223	2.59 43	1.66 223	3.95 425	2.42 116	0.78 250	6.58 178	7.29 276	1.94 94	4.90 151	1.23 97	0.65 90	3.77 96	1.38 149	0.00 1	0.83 350	0.00 1	0.00 1	0.38 377	0.77 278

MM-Stereo_test1	1.90 89	0.63 125	2.65 49	1.43 196	0.56 176	2.37 112	0.54 180	5.36 103	5.81 209	4.00 142	1.78 59	0.42 59	0.83 108	7.32 233	1.28 138	0.00 1	1.03 397	0.00 1	0.00 1	0.35 368	1.64 365

HART	2.08 105	1.10 255	3.44 122	0.47 71	1.15 276	1.70 53	0.04 16	6.40 171	3.69 90	1.50 84	7.78 246	2.42 138	0.16 8	6.76 197	1.15 117	0.00 1	1.46 450	0.00 1	0.00 1	0.31 358	2.12 428

HI	3.39 253	1.19 274	4.03 181	1.46 199	0.19 61	2.26 100	0.04 16	6.21 162	3.86 104	8.51 328	12.61 356	11.86 390	6.44 364	4.55 124	4.27 313	0.00 1	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.15 89

CoSv	3.39 253	1.19 274	4.03 181	1.46 199	0.19 61	2.26 100	0.04 16	6.21 162	3.86 104	8.51 328	12.61 356	11.86 390	6.44 364	4.55 124	4.27 313	0.00 1	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.15 89

ISRNet	4.11 314	0.88 204	6.63 334	3.46 418	2.64 379	2.11 92	0.26 114	7.72 234	6.60 241	11.29 408	17.98 414	8.21 328	2.60 215	6.81 201	4.72 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.25 154

FoundationStereo	0.48 1	0.38 14	1.70 5	0.82 126	1.00 251	0.42 2	0.06 27	0.63 1	1.44 7	0.38 10	0.04 1	0.11 3	0.37 46	0.93 4	0.39 2	0.03 286	0.86 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 53

StereoAnything_RVC	1.96 95	8.91 467	4.47 213	0.54 79	0.91 238	1.09 8	0.05 20	3.94 37	1.37 6	0.25 1	0.29 13	0.15 5	0.68 92	6.92 208	0.47 6	0.02 247	0.84 354	0.00 1	0.00 1	6.61 470	1.61 361

HUF	1.64 73	1.03 245	4.14 188	1.19 166	1.34 308	3.02 196	0.40 141	4.88 73	3.60 82	0.79 59	2.87 94	0.83 85	0.31 30	2.88 78	0.81 59	0.06 336	2.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 249	2.41 443

GIP-stereo	1.03 12	0.79 166	2.35 30	1.91 263	1.40 312	1.47 31	0.05 20	5.06 79	1.85 15	0.30 5	0.43 17	0.57 75	0.37 46	1.14 7	0.75 49	0.07 344	0.50 320	0.00 1	0.00 1	0.06 98	1.57 359

fffft	1.13 24	0.71 155	2.25 27	0.09 3	0.07 12	2.10 88	0.63 208	4.19 43	2.10 18	0.42 18	0.75 23	0.24 28	0.20 9	6.89 203	1.08 107	0.00 1	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.53 228
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.78 3	0.56 102	1.98 14	0.21 20	0.12 31	1.93 74	0.44 151	0.99 2	0.93 2	0.70 44	0.51 18	0.15 5	0.09 3	6.39 178	0.40 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 76

SMoEStereo_RVC	1.13 24	0.92 212	1.82 8	0.80 123	0.09 18	2.07 87	0.16 82	3.61 20	2.17 20	0.38 10	1.37 44	0.19 10	0.29 25	7.04 214	1.02 100	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.19 275	0.51 224

tt45	1.25 32	0.90 208	1.98 14	0.59 82	0.25 93	3.47 233	0.14 74	4.07 39	1.97 17	0.45 21	2.17 70	0.29 37	0.27 20	7.02 213	0.95 85	0.00 1	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.22 301	0.24 151

999	1.42 47	0.85 186	2.23 26	1.37 185	0.35 116	3.01 195	0.64 211	3.91 34	2.83 33	0.38 10	3.35 105	0.19 10	0.25 14	7.37 235	1.12 112	0.01 154	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.22 301	0.21 129

mms	1.31 38	0.88 204	2.06 19	0.25 30	0.79 218	1.50 33	0.08 38	3.29 14	2.51 25	0.53 30	3.09 98	0.34 50	0.26 16	7.11 219	0.59 22	0.00 1	0.43 310	0.00 1	0.00 1	0.21 294	2.32 438

ours_stereo	1.28 35	0.91 209	2.36 32	0.34 49	0.67 192	1.16 9	0.09 41	3.71 25	2.44 23	0.51 26	3.17 100	0.36 53	0.26 16	6.62 187	0.55 16	0.00 1	0.11 245	0.00 1	0.00 1	0.23 313	2.08 426

fffy	1.43 49	0.95 225	2.85 64	1.42 195	0.61 183	2.25 99	0.19 93	4.74 65	1.32 5	0.26 2	2.77 89	0.21 14	0.39 53	6.97 211	0.73 47	0.00 1	0.79 346	0.00 1	0.00 1	0.19 275	2.03 423

tg	2.18 125	1.13 264	2.74 57	0.84 129	0.13 36	4.33 297	0.05 20	6.21 162	4.90 168	4.06 143	5.30 170	2.55 141	0.92 111	7.28 229	0.99 91	0.00 1	0.60 325	0.00 1	0.00 1	0.37 374	1.12 320

DDVS	3.79 290	0.66 134	5.66 291	2.27 324	1.28 296	6.48 347	0.47 156	9.33 277	4.35 134	7.29 280	7.71 242	12.49 395	2.21 198	9.01 343	5.16 341	0.08 351	0.20 275	0.01 326	0.00 1	0.14 229	1.03 311

rvit_0105_6	1.44 51	1.26 289	5.78 297	0.66 100	0.08 14	1.58 40	0.32 127	4.57 60	6.53 239	0.40 14	0.38 16	1.11 93	0.29 25	4.76 128	0.92 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.20 124

rvit_0105_5	1.70 76	1.36 306	6.71 340	0.52 77	0.04 4	1.58 40	0.58 193	5.39 106	6.62 244	0.91 65	1.72 53	1.77 118	0.77 102	4.44 117	1.28 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.23 142

rvit_0105_4	1.58 70	1.41 314	6.67 337	0.65 96	0.05 5	1.60 43	0.41 144	4.70 63	6.48 236	0.46 24	0.87 27	1.40 101	0.53 79	5.08 137	1.12 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 109

rvit_0105_3	1.94 93	1.44 323	7.39 360	0.88 135	0.02 3	1.61 44	1.64 334	5.88 134	6.73 250	2.37 98	1.78 59	2.01 128	1.16 135	4.46 118	1.26 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.14 76

rvit_stereo_0083	1.16 27	0.47 54	3.68 148	0.54 79	0.10 21	1.25 16	0.24 108	3.17 13	5.31 182	0.52 29	0.80 25	0.82 84	1.16 135	4.52 121	0.51 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.13 72

rvit_stereo_0081_aga	0.95 8	1.03 245	4.52 220	0.16 9	0.25 93	1.70 53	0.21 100	4.27 47	3.17 50	0.38 10	0.23 9	0.27 33	0.31 30	1.56 26	0.64 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 218	0.15 89

WCG-NET	1.42 47	0.84 183	1.90 13	0.61 89	0.10 21	2.10 88	1.05 300	3.33 15	7.10 267	2.86 107	3.53 116	0.75 81	0.93 113	1.28 13	0.72 45	0.00 1	0.97 380	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.22 135

rvit_stereo_0081	1.03 12	0.55 91	2.58 40	0.64 92	0.13 36	1.35 22	0.12 55	3.74 26	5.28 179	0.55 33	0.32 14	0.55 72	0.12 4	4.08 105	0.53 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 27

DCVSM-stereo	3.32 243	0.51 75	3.40 118	1.79 245	0.79 218	2.94 188	0.48 166	7.31 214	5.69 204	11.47 411	5.61 178	10.63 369	5.93 352	5.74 157	3.63 285	0.03 286	0.09 235	0.03 377	0.00 1	0.12 196	0.11 62

ACV-stereo	4.65 351	1.22 284	10.49 416	2.22 308	1.05 257	12.62 429	1.24 313	6.70 187	7.36 279	3.22 119	5.18 159	16.59 423	10.02 420	8.18 289	6.19 356	0.06 336	0.14 259	0.01 326	0.00 1	0.12 196	0.40 194

rvit_stereo_0082	1.03 12	0.55 91	2.58 40	0.64 92	0.13 36	1.35 22	0.12 55	3.74 26	5.28 179	0.55 33	0.32 14	0.55 72	0.12 4	4.08 105	0.53 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 27

IGEV-Stereo++	1.03 12	0.32 8	2.03 18	0.25 30	1.94 349	1.94 75	0.01 2	3.57 18	2.52 26	0.70 44	1.80 62	0.10 2	1.14 128	1.34 17	0.55 16	0.01 154	0.75 343	0.00 1	0.00 1	0.04 69	1.57 359

rvit_stereo_0075_2	2.15 120	0.39 20	6.61 333	0.67 102	1.95 350	1.74 62	0.10 46	7.81 235	6.03 215	2.97 111	4.01 127	3.07 158	0.57 83	5.49 150	1.13 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.34 179

RAStereo	0.81 4	0.70 151	3.97 175	0.21 20	0.54 171	1.16 9	0.02 9	3.78 28	1.22 4	0.62 40	1.57 47	0.16 7	0.23 13	0.89 3	1.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.02 5

rvit_stereo_0080	1.09 18	1.08 252	4.16 190	0.12 5	0.12 31	1.32 19	0.36 133	4.52 58	3.94 109	0.70 44	1.29 41	0.41 55	0.75 98	1.98 43	0.76 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.18 109

rvit_stereo_ft	1.23 30	1.42 317	5.16 256	0.94 143	0.36 122	1.22 14	0.24 108	4.57 60	4.49 143	0.51 26	1.04 31	0.73 80	1.10 123	1.50 22	1.01 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.22 135

RAFT-Stereo-weight	1.91 90	0.41 28	2.09 20	1.17 163	0.63 187	3.20 209	0.74 242	5.78 129	6.80 254	5.25 176	3.47 108	2.80 148	0.36 44	3.16 85	1.09 111	0.02 247	0.53 321	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 262

test_sample7	3.75 285	0.67 139	4.34 206	2.21 307	0.35 116	4.47 302	2.08 349	11.31 328	8.40 313	8.64 331	8.05 255	6.80 299	5.05 327	7.22 224	2.53 245	0.07 344	1.04 398	0.00 1	0.00 1	0.06 98	1.66 370

CAS++	1.27 33	0.68 141	2.40 33	0.25 30	0.30 103	1.80 65	0.61 202	8.46 246	3.61 84	1.80 90	2.42 80	0.18 9	0.21 12	2.12 52	0.49 8	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.06 36
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	1.09 18	0.47 54	2.19 25	0.12 5	0.21 78	1.70 53	0.02 9	4.28 49	6.97 263	0.78 57	1.77 58	0.48 64	0.67 91	1.50 22	0.58 19	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 12

MGS-Stereo	1.22 29	0.44 39	2.92 67	0.83 127	0.07 12	1.82 68	0.65 215	2.44 6	3.95 111	1.11 74	6.19 195	0.49 65	0.37 46	1.73 32	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 397	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 45	0.74 161	2.72 56	0.73 110	1.26 294	2.42 116	0.02 9	3.78 28	8.16 307	1.81 93	2.94 95	0.28 35	0.32 37	1.51 24	0.76 50	0.04 311	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.19 118

CoDeX	3.61 274	0.86 194	5.27 261	1.16 161	1.62 321	6.24 342	2.07 348	13.78 403	6.86 257	7.42 286	9.00 274	4.06 206	3.72 268	6.58 184	3.02 269	0.03 286	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.15 245	0.35 184

whm_eth	1.09 18	1.08 252	4.16 190	0.12 5	0.12 31	1.32 19	0.36 133	4.52 58	3.94 109	0.70 44	1.29 41	0.41 55	0.75 98	1.98 43	0.76 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.18 109

GMStereo_Zeroshot	2.92 211	2.33 400	6.12 310	1.66 223	0.36 122	3.61 245	0.09 41	5.95 146	6.20 223	7.15 269	7.11 228	8.37 334	0.91 110	6.17 171	1.97 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 301	0.14 76

plain	1.53 64	0.86 194	6.50 329	0.42 59	0.05 5	1.56 39	0.09 41	5.18 89	4.02 116	0.54 32	1.76 57	0.59 76	0.75 98	6.48 182	1.23 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 387	0.07 41

MaDis-Stereo	0.96 10	1.11 258	4.01 180	0.36 51	1.86 343	1.20 11	0.06 27	3.99 38	1.73 11	0.45 21	0.56 20	0.43 60	0.51 74	1.28 13	1.46 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.08 44

StereoVision	2.42 161	1.18 271	5.14 255	1.15 159	2.64 379	1.89 70	0.28 116	6.61 180	4.72 156	2.14 96	10.52 315	3.84 194	0.52 76	5.33 144	2.29 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.04 21

MIF-Stereo (partial)	1.44 51	0.59 113	3.98 176	0.08 2	1.09 267	1.24 15	0.13 64	5.12 84	4.07 118	0.47 25	2.56 83	0.31 40	0.74 97	6.31 176	2.02 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.04 21

UniTT-Stereo	0.94 7	0.53 82	2.82 60	0.94 143	1.29 301	0.56 4	0.12 55	1.49 3	3.16 49	1.77 89	2.22 73	0.20 13	0.32 37	1.76 38	1.33 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.02 5

CASnet	1.09 18	0.47 54	2.09 20	0.79 120	0.08 14	2.10 88	0.14 74	3.83 32	4.26 127	3.84 136	1.56 46	0.32 44	0.30 27	1.13 6	0.77 54	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	3.14 230	0.51 75	4.47 213	0.44 65	0.26 98	2.87 183	0.15 77	9.66 282	9.78 346	7.28 279	11.50 333	6.84 304	2.40 207	4.47 119	1.83 194	0.01 154	0.02 154	0.02 359	0.00 1	0.06 98	0.29 166

CFNet_ucs	3.23 236	0.56 102	4.59 229	0.59 82	0.37 126	3.29 217	0.19 93	10.47 304	9.02 331	7.78 297	12.57 355	5.59 267	1.74 183	5.39 146	1.86 196	0.00 1	0.04 196	0.01 326	0.00 1	0.10 166	0.33 177

GCAP-Stereo	1.35 42	1.11 258	2.82 60	0.66 100	1.08 266	1.68 50	0.01 2	5.17 87	3.68 89	2.10 95	1.63 49	1.42 102	0.75 98	1.77 39	1.59 164	0.00 1	1.08 404	0.00 1	0.00 1	0.17 258	0.26 156

Any-RAFT	2.33 146	0.36 11	2.35 30	1.58 212	0.84 227	4.93 315	0.55 184	9.10 264	5.93 213	4.30 150	4.90 151	5.79 278	2.22 199	2.75 74	0.51 11	0.02 247	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 109

LL-Strereo	5.14 368	2.29 397	8.95 395	1.26 172	5.05 450	3.66 252	1.40 322	10.33 298	8.98 328	8.71 335	8.24 263	10.70 372	11.10 427	12.66 422	5.36 343	0.05 326	1.35 446	0.00 1	0.00 1	0.38 377	2.23 436

LoS_RVC	1.47 58	1.75 356	2.66 50	0.52 77	3.89 421	1.67 48	0.04 16	2.66 8	2.61 27	0.55 33	2.63 85	0.31 40	1.68 175	1.99 45	0.81 59	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.03 45	5.54 466

CAS	2.42 161	0.37 13	2.30 29	11.49 475	3.97 426	1.65 47	0.02 9	4.08 40	2.84 34	0.51 26	1.65 51	0.25 30	0.28 22	1.73 32	0.92 78	10.05 482	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 471

CBFPSM	5.12 367	1.48 327	16.22 447	1.81 248	1.14 275	11.16 414	2.90 366	7.99 240	6.75 252	6.55 233	5.00 154	15.05 412	8.78 410	7.52 253	8.90 391	0.04 311	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.67 265

iinet-f	6.21 380	2.11 382	28.74 482	2.13 293	1.38 310	11.62 418	1.49 327	7.64 230	7.19 271	7.77 296	14.38 375	10.49 364	7.79 395	7.76 267	12.90 437	0.03 286	0.03 179	0.05 394	0.00 1	0.67 412	0.12 66

LoS	1.03 12	0.43 30	2.53 37	0.64 92	0.14 40	2.42 116	0.26 114	5.64 120	2.93 36	1.08 72	0.24 10	0.49 65	0.45 70	2.31 63	0.83 64	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.03 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.72 80	0.40 26	1.82 8	0.65 96	7.83 467	2.62 138	0.13 64	5.35 101	2.68 28	0.36 7	1.30 43	0.33 46	0.32 37	1.92 41	0.72 45	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.56 406	7.35 474

EGLCR-Stereo	1.45 53	0.26 2	2.91 66	1.94 268	0.90 235	3.13 204	0.69 226	5.81 131	3.21 52	1.14 76	0.20 8	1.52 111	0.37 46	4.29 114	0.69 39	0.01 154	0.79 346	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 327

GASNet	5.62 374	5.76 453	12.05 421	5.03 453	2.08 357	3.77 264	1.53 329	12.92 374	11.62 382	9.64 369	7.40 236	8.58 341	7.54 391	14.76 439	8.25 380	0.02 247	0.15 261	0.00 1	0.00 1	0.81 426	0.52 227

gwcnet-sp	3.58 269	2.01 378	8.82 391	2.01 284	0.69 196	7.38 367	1.10 303	9.23 270	6.66 247	9.32 357	5.91 186	4.21 214	3.31 243	6.91 205	3.69 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.18 109

scenet	3.58 269	2.01 378	8.82 391	2.01 284	0.69 196	7.38 367	1.10 303	9.23 270	6.66 247	9.32 357	5.91 186	4.21 214	3.31 243	6.91 205	3.69 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.18 109

CASS	2.62 183	0.57 108	4.28 200	0.90 138	0.38 127	3.45 230	0.22 102	9.91 287	4.46 140	7.33 284	7.92 252	3.53 184	3.59 259	4.16 109	1.49 155	0.03 286	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.06 36
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.50 61	0.28 5	1.99 16	0.33 44	0.48 147	1.58 40	0.11 51	5.71 124	2.81 32	4.85 160	1.75 55	4.58 230	0.46 72	3.66 94	1.30 140	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.09 48

ssnet_v2	4.73 357	1.43 319	6.74 341	1.80 247	0.75 212	8.89 386	4.60 405	12.66 365	10.65 362	9.53 364	6.23 197	9.78 354	4.26 295	6.89 203	9.65 403	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.36 371	0.31 172

RCA-Stereo	2.19 128	0.46 48	3.22 94	0.47 71	0.33 112	2.27 103	0.47 156	5.60 116	15.20 413	2.86 107	5.61 178	0.78 82	3.15 232	1.71 30	0.48 7	0.00 1	0.90 366	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.26 156

ssnet	3.58 269	2.01 378	8.82 391	2.01 284	0.69 196	7.38 367	1.10 303	9.23 270	6.66 247	9.32 357	5.91 186	4.21 214	3.31 243	6.91 205	3.69 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 318	0.18 109

CroCo-Stereo Lap2	1.37 43	1.19 274	4.17 193	1.01 149	4.58 442	0.46 3	0.09 41	4.27 47	2.94 37	1.25 78	2.40 79	1.55 112	0.20 9	1.72 31	1.30 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 245	0.13 72

TestStereo1	3.12 228	1.34 302	4.67 234	3.47 419	0.71 202	2.50 125	1.45 323	7.27 212	8.71 320	4.91 162	9.28 282	2.34 135	3.61 260	9.44 356	1.62 168	0.00 1	0.33 296	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.40 194

DCANet-4	2.26 138	0.43 30	6.69 339	0.40 57	0.20 69	1.70 53	0.13 64	5.73 125	9.44 342	6.01 202	5.29 165	1.12 94	2.77 223	2.49 70	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 244

fff	2.54 173	0.93 214	5.51 277	0.32 38	0.14 40	1.70 53	0.11 51	6.19 158	12.69 394	6.03 204	5.29 165	1.43 103	5.28 337	2.37 66	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 244

ADStereo(finetuned)	2.50 169	0.95 225	6.60 332	0.39 55	0.20 69	1.72 60	0.24 108	6.06 151	9.31 338	6.30 214	5.42 172	1.44 106	6.22 360	2.25 59	2.14 221	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.65 254

DisPM	2.59 179	0.47 54	4.32 204	1.89 260	0.20 69	3.42 225	0.63 208	5.56 114	5.60 196	8.66 334	7.05 224	2.82 149	1.03 120	9.05 345	1.07 106	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 21

Wz-Net-SNSev	9.92 440	8.01 464	26.42 476	2.26 320	1.85 341	8.36 379	14.30 476	18.01 442	21.68 449	10.78 394	23.95 438	16.84 425	8.60 407	15.59 444	19.76 458	0.01 154	0.03 179	0.01 326	0.00 1	0.52 403	1.34 342

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 390	2.21 387	12.10 422	2.75 372	3.28 398	10.03 399	3.05 372	12.31 353	11.52 381	10.10 378	21.36 428	11.51 384	7.30 386	11.56 407	10.61 415	0.09 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.51 224

BUS	2.72 194	0.43 30	3.76 150	0.70 104	0.50 153	7.31 365	0.48 166	9.93 288	5.65 198	6.50 226	6.23 197	5.21 255	1.18 137	4.27 111	1.89 202	0.01 154	0.03 179	0.03 377	0.00 1	0.06 98	0.14 76

Wz-Net-LNSev	7.12 402	2.75 415	18.64 455	1.70 233	4.16 430	12.79 430	6.72 433	13.74 399	13.57 403	11.14 405	17.31 407	11.90 392	8.50 405	8.96 341	9.94 405	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.18 268	0.34 179

IER	3.42 259	0.91 209	6.38 326	0.73 110	1.60 320	7.07 360	0.55 184	7.07 205	5.45 191	8.17 317	8.89 269	6.13 284	6.13 357	5.36 145	3.77 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.05 27

RAFT_CTSACE	3.62 275	1.65 342	5.41 271	1.36 182	3.08 391	3.95 276	1.03 295	4.62 62	4.65 152	5.33 178	17.73 412	7.63 318	2.71 218	10.98 394	1.15 117	0.00 1	0.48 317	0.00 1	0.00 1	0.31 358	0.25 154

CRFU-Net	4.81 360	0.78 164	5.69 293	3.10 401	1.39 311	13.18 433	3.23 380	12.26 351	4.33 129	10.91 399	9.98 303	10.94 380	7.93 398	7.47 248	3.94 304	0.16 381	0.16 263	0.16 425	0.00 1	0.26 327	0.29 166

NINENet	3.38 252	0.81 173	4.16 190	1.88 259	1.40 312	7.31 365	0.48 166	12.95 377	6.64 246	7.29 280	9.24 279	5.21 255	1.18 137	6.72 193	1.89 202	0.17 385	0.08 228	0.07 403	0.00 1	0.09 145	0.03 12

BSDual-CNN	2.91 209	0.43 30	3.76 150	0.70 104	0.50 153	6.97 355	1.58 331	9.93 288	5.65 198	6.50 226	6.23 197	6.17 286	2.50 210	4.27 111	2.67 253	0.01 154	0.03 179	0.03 377	0.00 1	0.06 98	0.14 76

hknet	3.56 268	0.66 134	5.82 298	0.70 104	1.19 282	6.97 355	1.58 331	9.93 288	7.76 291	6.50 226	6.23 197	9.53 349	2.81 225	7.84 269	3.39 282	0.01 154	0.03 179	0.03 377	0.00 1	0.06 98	0.14 76

SA-5K	3.12 228	1.34 302	4.67 234	3.47 419	0.71 202	2.50 125	1.45 323	7.27 212	8.71 320	4.91 162	9.28 282	2.34 135	3.61 260	9.44 356	1.62 168	0.00 1	0.33 296	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.40 194

psmg	3.34 245	0.43 30	3.76 150	0.73 110	0.50 153	8.47 382	2.74 362	10.88 318	5.65 198	8.91 342	8.78 267	6.17 286	2.50 210	4.27 111	2.67 253	0.01 154	0.04 196	0.06 398	0.00 1	0.12 196	0.10 53

CSP-Net	4.40 335	1.70 347	4.90 244	1.82 251	1.04 256	12.96 431	2.25 352	13.75 400	6.34 228	9.64 369	8.99 272	8.31 331	3.24 237	8.45 315	4.32 316	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 313	0.06 36

GLC_STEREO	0.87 5	0.39 20	1.55 4	0.72 107	0.01 1	1.98 78	0.55 184	3.52 16	3.54 78	0.96 68	1.63 49	0.19 10	0.41 56	1.29 15	0.58 19	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.08 44

DAS	4.18 321	0.53 82	6.20 315	2.20 304	3.69 414	2.78 164	3.12 375	8.69 251	10.29 352	9.39 362	12.80 359	4.58 230	7.20 382	9.08 346	2.70 256	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.34 179

SepStereo	4.22 324	0.53 82	6.20 315	2.20 304	3.69 414	2.78 164	3.12 375	8.69 251	10.29 352	9.39 362	12.80 359	4.58 230	7.20 382	9.74 370	2.70 256	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.34 179

IPLG	2.63 184	1.09 254	5.67 292	0.73 110	0.31 105	3.00 194	0.25 112	6.84 192	6.02 214	7.93 300	6.31 203	1.91 124	1.72 180	7.47 248	2.53 245	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.29 348	0.58 236

IPLGR	2.46 164	0.68 141	7.02 348	0.22 23	0.16 51	2.01 80	0.22 102	7.01 197	6.62 244	7.10 265	5.92 189	2.91 150	2.27 201	5.12 139	1.52 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.41 203

AASNet	4.20 323	1.63 340	5.82 298	3.79 429	3.93 423	6.55 348	1.22 311	19.12 451	6.82 255	7.86 299	8.35 264	4.36 223	2.55 213	3.87 100	7.47 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 400	0.22 135

GMOStereo	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 142

error version	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 142

test-v	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 142

AACVNet	3.71 283	1.63 340	4.89 243	3.80 430	0.62 185	3.25 213	0.30 124	9.47 279	3.81 98	6.34 219	10.74 321	10.52 365	4.92 320	9.31 353	3.88 299	0.03 286	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.34 366	0.28 163

GwcNet-ADL	2.85 202	0.61 117	4.38 208	0.92 141	0.33 112	2.05 83	0.67 220	8.85 256	9.65 344	6.36 220	6.71 213	4.11 208	1.71 178	5.97 163	4.22 311	0.08 351	0.06 211	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.16 98

PSMNet-ADL	3.17 234	0.56 102	3.00 83	1.55 210	0.40 135	5.97 338	0.28 116	9.06 261	5.75 206	3.56 126	6.80 217	8.33 332	4.51 300	7.65 262	5.51 345	0.03 286	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.28 163

GANet-ADL	2.40 159	0.65 130	3.92 170	2.22 308	0.11 23	2.23 98	0.47 156	9.29 275	7.27 274	4.77 159	5.95 190	3.96 199	1.26 146	3.08 84	2.27 234	0.04 311	0.08 228	0.02 359	0.00 1	0.15 245	0.21 129

ADLNet2	4.72 355	1.44 323	6.68 338	3.03 392	3.90 422	6.80 352	2.91 367	11.67 338	9.63 343	7.99 305	9.89 299	9.75 353	5.32 341	7.70 263	7.13 367	0.01 154	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.26 327	0.22 135

CrosDoStereo	4.05 310	0.71 155	3.52 126	0.51 75	0.20 69	3.25 213	11.21 463	6.34 166	4.96 170	9.04 347	16.44 394	4.92 244	7.28 384	8.29 298	3.84 297	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.18 268	0.19 118

PFNet+	2.52 170	0.47 54	4.97 248	0.95 145	0.18 58	3.12 203	0.73 238	4.98 77	6.97 263	7.95 301	6.38 207	2.51 139	1.18 137	8.05 284	1.82 193	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 27

HHNet	2.71 191	0.69 144	3.31 103	0.25 30	0.39 130	2.80 167	0.90 280	6.33 165	5.68 203	7.51 289	13.70 367	0.94 88	3.14 231	5.42 148	2.54 250	0.14 375	0.02 154	0.06 398	0.00 1	0.24 318	0.07 41

Patchmatch Stereo++	2.09 111	0.55 91	3.57 136	0.20 11	0.20 69	3.68 257	0.64 211	5.90 140	3.52 72	5.91 194	4.41 136	3.42 172	1.51 164	7.07 215	0.95 85	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.10 53
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
AAGNet	3.50 263	0.49 68	3.38 110	1.91 263	0.41 139	3.66 252	1.02 294	5.14 85	5.16 177	9.65 372	7.75 244	4.91 243	6.23 361	7.45 246	12.73 435	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.06 36

STrans-v2	3.55 267	0.94 223	5.06 252	0.32 38	0.60 182	2.97 192	1.15 307	11.08 322	7.97 301	6.01 202	10.93 325	6.65 297	6.86 374	8.37 308	1.66 180	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.39 193

TransformOpticalFlow	3.50 263	0.83 180	4.85 241	1.09 155	0.31 105	3.52 239	0.14 74	10.32 297	8.02 302	5.78 188	13.25 364	6.63 296	4.91 319	8.36 307	1.63 171	0.00 1	0.01 121	0.01 326	0.00 1	0.06 98	0.24 151

OMP-Stereo	3.15 231	1.19 274	3.49 124	4.34 445	0.51 160	2.20 97	1.21 309	6.67 182	6.52 238	7.99 305	6.24 201	8.38 336	2.44 209	9.65 363	1.92 204	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.15 89

IIG-Stereo	3.28 239	0.98 234	3.57 136	4.14 437	0.22 85	2.56 131	0.71 233	7.04 202	6.10 217	8.49 327	9.38 288	7.82 323	2.73 219	9.69 369	1.99 211	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.14 76

NF-Stereo	2.38 151	0.48 60	3.88 165	2.17 300	0.11 23	3.43 227	0.42 146	7.08 208	3.75 94	6.91 252	5.29 165	2.65 145	1.33 149	8.40 309	1.67 183	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.02 5

OCTAStereo	2.38 151	0.48 60	3.90 167	2.16 295	0.11 23	3.42 225	0.42 146	7.06 203	3.74 92	6.91 252	5.26 161	2.63 144	1.32 147	8.41 311	1.70 186	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 151	0.48 60	4.28 200	1.94 268	0.19 61	2.73 155	0.38 137	6.67 182	3.50 65	6.33 216	6.33 204	2.93 151	0.97 115	8.90 334	1.88 198	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.03 12

KMStereo	2.38 151	0.48 60	4.28 200	1.94 268	0.19 61	2.73 155	0.38 137	6.67 182	3.50 65	6.33 216	6.33 204	2.93 151	0.97 115	8.90 334	1.88 198	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.03 12

NRIStereo	2.27 141	0.52 80	3.35 109	1.26 172	0.17 54	3.04 197	0.84 266	5.96 147	3.74 92	6.27 213	3.44 106	4.13 209	1.80 185	8.31 303	2.11 219	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.20 124

PSM-adaLoss	2.02 99	0.55 91	3.57 136	0.20 11	0.21 78	3.69 260	0.69 226	5.89 135	3.52 72	5.91 194	4.43 138	3.42 172	1.50 160	5.63 154	0.94 84	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.10 53

PSM-AAD	3.43 261	0.31 7	2.16 23	0.80 123	0.57 177	2.53 129	5.97 419	5.53 109	3.98 114	11.00 401	11.90 343	2.93 151	9.36 418	8.03 281	1.00 94	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.06 98	2.39 440

FTStereo	4.61 349	0.54 86	2.86 65	0.98 148	0.40 135	2.57 132	8.51 451	5.70 123	3.76 97	10.85 397	29.92 460	5.53 265	7.43 389	7.73 265	1.63 171	0.17 385	0.00 1	0.05 394	0.00 1	0.04 69	3.62 458

ROB_FTStereo_v2	2.04 101	0.56 102	3.56 135	0.20 11	0.21 78	3.66 252	0.72 236	5.89 135	3.51 70	5.91 194	4.46 141	3.42 172	1.50 160	6.08 169	0.93 80	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.09 48

ROB_FTStereo	2.03 100	0.57 108	3.57 136	0.20 11	0.21 78	3.66 252	0.73 238	5.89 135	3.51 70	5.92 199	4.35 135	3.37 168	1.50 160	6.02 164	0.90 74	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.09 48

HUI-Stereo	1.94 93	0.56 102	3.55 133	0.20 11	0.20 69	3.67 256	0.63 208	5.89 135	3.53 76	5.92 199	4.44 139	3.41 171	1.51 164	4.21 110	0.89 72	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.11 62

DeepStereo_LL	4.05 310	0.71 155	3.52 126	0.51 75	0.20 69	3.25 213	11.21 463	6.34 166	4.96 170	9.04 347	16.44 394	4.92 244	7.28 384	8.29 298	3.84 297	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.18 268	0.19 118

DEmStereo	3.86 294	0.54 86	4.04 183	0.26 34	0.17 54	5.17 318	2.45 356	4.70 63	4.34 133	8.37 322	19.94 423	5.06 252	10.13 422	7.86 271	3.93 303	0.01 154	0.01 121	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.10 53

SST-Stereo	2.86 203	0.45 44	3.64 145	1.46 199	0.36 122	3.94 274	0.80 253	6.07 153	4.46 140	10.96 400	6.21 196	4.94 246	4.14 289	8.85 332	0.93 80	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 12

THIR-Stereo	3.94 300	1.12 262	3.06 85	0.23 25	0.13 36	4.17 287	6.40 428	5.83 133	4.54 145	10.46 386	16.98 400	6.49 294	7.44 390	8.00 277	3.58 284	0.01 154	0.07 224	0.07 403	0.00 1	0.14 229	0.06 36

RAFT_R40	2.83 200	0.46 48	3.85 157	1.38 187	0.32 111	3.78 265	0.97 288	6.16 157	4.82 165	9.74 374	6.35 206	4.96 247	3.94 282	8.78 329	1.05 102	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 12

RE-Stereo	2.38 151	0.48 60	3.91 168	2.17 300	0.11 23	3.43 227	0.42 146	7.07 205	3.75 94	6.91 252	5.26 161	2.62 142	1.33 149	8.41 311	1.72 188	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.01 1

Pruner-Stereo	2.66 185	0.61 117	3.54 131	1.93 266	0.25 93	3.47 233	0.74 242	6.60 179	5.66 202	8.98 344	6.12 193	4.39 225	1.11 124	7.27 228	2.34 241	0.03 286	0.00 1	0.02 359	0.00 1	0.03 45	0.04 21

TVStereo	2.38 151	0.48 60	3.91 168	2.17 300	0.11 23	3.43 227	0.42 146	7.07 205	3.75 94	6.91 252	5.26 161	2.62 142	1.33 149	8.41 311	1.72 188	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.01 1

DeepStereo_RVC	2.15 120	0.55 91	3.26 98	0.21 20	0.19 61	3.47 233	0.68 223	5.76 127	3.60 82	6.36 220	4.19 131	3.42 172	4.44 298	5.04 135	1.59 164	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.18 109

iGMRVC	2.09 111	0.56 102	3.59 141	0.20 11	0.21 78	3.68 257	0.71 233	5.89 135	3.53 76	5.92 199	4.46 141	3.44 178	1.51 164	6.93 209	0.98 89	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.09 48

IRAFT_RVC	2.98 219	0.66 134	4.23 199	2.20 304	0.40 135	2.91 187	5.04 412	7.03 201	4.21 124	6.59 236	5.52 176	5.02 251	4.77 315	8.41 311	2.30 240	0.01 154	0.17 267	0.01 326	0.00 1	0.03 45	0.05 27

RAFT-345	3.36 250	0.55 91	3.43 120	1.23 169	0.21 78	2.62 138	0.46 154	3.91 34	6.34 228	7.46 288	24.49 443	4.19 213	1.74 183	8.27 296	2.25 231	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.02 5

iRAFT	2.09 111	0.55 91	3.57 136	0.20 11	0.20 69	3.68 257	0.64 211	5.90 140	3.52 72	5.91 194	4.41 136	3.42 172	1.51 164	7.07 215	0.95 85	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.10 53

CRE-IMP	2.08 105	0.51 75	3.43 120	0.35 50	0.19 61	3.85 270	0.83 265	5.77 128	3.43 64	5.81 190	4.24 132	3.45 180	0.83 108	6.56 183	1.99 211	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 179	0.20 124

CroCo-Stereo	1.14 26	1.22 284	3.99 178	0.61 89	0.53 167	0.38 1	0.06 27	5.35 101	4.15 120	0.59 38	1.92 65	1.00 90	0.27 20	1.37 18	1.33 145	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.05 27
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
test-2	2.08 105	0.85 186	2.95 73	0.23 25	0.73 207	1.50 33	0.86 274	5.08 80	4.78 159	8.42 323	6.99 220	3.36 164	1.14 128	1.73 32	1.21 128	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.00 1	0.28 340	0.23 142

RAFT-IKP	2.04 101	0.57 108	3.54 131	0.20 11	0.20 69	3.45 230	0.62 206	5.90 140	3.52 72	5.91 194	4.44 139	3.46 181	1.50 160	6.20 172	1.00 94	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.08 44

Prome-Stereo	3.73 284	0.39 20	2.62 46	1.05 153	0.52 164	2.06 85	4.58 404	4.88 73	3.95 111	9.34 360	20.39 425	4.03 203	7.02 379	7.86 271	1.31 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 117	4.52 464

LMCR-Stereo	3.92 298	1.96 374	4.92 245	2.85 383	0.23 88	7.88 372	1.47 325	12.52 362	5.39 187	8.71 335	10.65 319	1.90 123	5.04 326	8.53 318	4.89 332	1.05 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.05 27

iRaftStereo_RVC	1.88 84	1.22 284	2.63 47	0.95 145	0.06 9	2.96 190	0.05 20	6.08 154	3.99 115	3.92 140	4.88 149	2.53 140	0.62 88	3.62 92	1.19 126	0.00 1	1.19 430	0.00 1	0.00 1	0.37 374	1.29 338

Anonymous3	1.96 95	0.61 117	7.58 366	0.42 59	0.51 160	4.28 292	0.52 176	5.56 114	2.76 30	2.35 97	3.47 108	1.50 109	1.13 126	5.92 162	1.54 158	0.23 398	0.23 281	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.47 217

s12784h	2.10 115	0.38 14	3.31 103	0.17 10	0.09 18	4.89 314	0.13 64	7.34 216	8.06 304	3.87 138	4.47 143	0.60 77	1.19 142	6.78 200	0.63 29	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 21

TestStereo	1.89 85	1.59 337	4.22 198	0.37 52	0.28 100	1.33 21	0.01 2	5.63 119	4.13 119	3.59 127	5.11 157	2.06 131	0.70 94	7.62 261	0.93 80	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.19 118

raft+_RVC	2.18 125	1.49 328	3.14 89	2.77 374	2.01 352	1.40 26	0.10 46	7.02 200	5.35 183	2.99 113	5.54 177	1.19 95	1.34 152	4.98 132	1.49 155	0.00 1	1.45 448	0.00 1	0.00 1	0.14 229	1.11 317

TANstereo	1.32 39	0.79 166	2.93 68	0.37 52	0.11 23	1.81 67	0.01 2	3.56 17	4.36 135	4.53 156	4.96 153	0.41 55	0.68 92	1.22 9	0.59 22	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 12

XX-TBD	1.55 68	1.11 258	2.94 70	2.45 350	0.06 9	2.31 107	0.01 2	3.58 19	7.80 295	3.11 117	5.10 156	0.27 33	0.26 16	1.42 20	0.60 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 21

CFNet_pseudo	2.96 217	0.55 91	4.51 217	0.43 62	0.24 89	2.83 168	0.12 55	8.59 249	8.13 305	7.20 274	10.41 310	6.47 293	2.04 191	5.27 142	2.00 213	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.06 98	0.23 142

RALCasStereoNet	2.39 158	1.73 354	3.59 141	2.38 342	2.69 381	2.84 170	0.18 90	5.29 92	4.94 169	2.45 100	5.62 180	2.22 133	0.79 107	7.48 251	1.63 171	0.00 1	1.75 458	0.00 1	0.00 1	0.14 229	2.03 423

sCroCo_RVC	1.34 40	0.85 186	6.15 313	1.21 168	1.28 296	0.90 7	0.18 90	4.50 57	2.86 35	0.37 8	3.18 102	0.52 69	1.52 168	1.83 40	0.93 80	0.13 372	0.25 287	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.16 98

HCRNet	2.74 197	0.83 180	4.19 195	0.45 66	3.31 400	2.18 96	0.22 102	7.59 224	5.76 207	6.08 207	4.89 150	5.21 255	2.74 220	8.04 283	3.10 274	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.09 48

DCANet	2.35 148	0.96 228	5.51 277	0.39 55	0.19 61	1.72 60	0.25 112	6.06 151	9.33 339	6.31 215	5.42 172	1.44 106	4.14 289	2.22 56	2.28 236	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.66 262

csc	2.54 173	0.93 214	5.51 277	0.32 38	0.14 40	1.70 53	0.11 51	6.19 158	12.69 394	6.03 204	5.29 165	1.43 103	5.28 337	2.37 66	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 244

cscssc	2.54 173	0.93 214	5.51 277	0.32 38	0.14 40	1.70 53	0.11 51	6.19 158	12.69 394	6.03 204	5.29 165	1.43 103	5.28 337	2.37 66	2.21 225	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.00 1	0.02 16	0.61 244

111	3.05 222	1.41 314	5.51 277	0.32 38	0.14 40	2.83 168	0.68 223	6.76 189	14.21 407	3.59 127	9.11 275	5.50 263	3.30 241	4.05 101	2.43 242	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 218	1.02 308

ARAFT	3.32 243	1.74 355	7.92 374	0.64 92	0.15 46	4.45 300	2.89 365	8.20 242	6.30 226	9.23 356	7.12 229	5.58 266	1.24 145	8.60 320	1.69 185	0.01 154	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.35 368	0.35 184

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 165	1.23 287	3.48 123	1.61 214	1.09 267	1.63 45	0.15 77	5.80 130	6.43 233	7.32 283	9.91 300	3.05 155	1.71 178	2.33 64	1.75 190	0.01 154	0.71 341	0.00 1	0.00 1	0.28 340	1.19 325

AFF-stereo	2.87 205	1.31 296	3.26 98	1.87 256	0.38 127	1.68 50	0.09 41	6.38 169	7.07 265	6.52 230	11.90 343	6.08 283	2.32 205	5.05 136	1.65 177	0.02 247	0.66 330	0.00 1	0.00 1	0.29 348	0.94 297

Syn2CoEx	6.70 392	3.69 435	12.14 423	2.78 375	1.68 328	8.36 379	3.21 379	18.59 446	12.66 392	8.86 340	20.79 427	10.52 365	10.54 424	9.68 364	8.70 387	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 416	1.00 303

MMNet	4.44 339	1.37 311	6.26 320	1.73 239	1.64 322	10.51 407	0.61 202	9.27 273	9.66 345	9.55 366	9.22 277	7.40 314	6.52 367	7.90 274	6.98 363	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.10 53

delet	4.59 348	1.12 262	5.93 302	1.37 185	3.73 417	10.48 405	3.90 390	10.51 306	9.17 336	8.87 341	9.74 297	8.37 334	3.74 269	8.12 287	6.36 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.12 66

psm_up	4.33 330	1.34 302	4.43 210	2.27 324	2.62 378	5.29 319	3.30 385	11.49 333	6.89 258	8.05 311	8.06 258	10.09 360	11.10 427	7.12 221	3.76 292	0.24 400	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.20 284	0.37 188

UNet	4.19 322	0.87 202	7.18 355	2.00 283	3.22 396	9.55 392	0.31 125	10.11 293	6.22 224	7.98 303	6.82 218	10.42 363	5.77 349	7.28 229	5.83 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.12 66

UPFNet	4.17 320	0.83 180	5.51 277	2.49 353	3.36 404	7.13 362	2.60 357	10.52 308	7.16 269	8.76 338	7.83 247	7.85 324	3.41 252	8.60 320	7.04 366	0.01 154	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.12 196	0.17 106

FCDSN-DC	10.72 447	1.16 268	5.01 250	2.16 295	1.31 305	17.46 450	4.80 408	17.79 441	19.87 439	25.02 467	32.85 467	33.57 476	23.52 474	16.80 451	12.13 428	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.76 277
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CREStereo	1.09 18	0.51 75	2.16 23	0.11 4	0.24 89	1.67 48	0.03 14	4.24 44	6.91 260	0.80 61	1.73 54	0.44 61	0.64 89	1.58 28	0.61 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	2.35 148	0.59 113	3.28 100	2.32 334	0.27 99	2.78 164	0.13 64	7.68 232	6.09 216	5.38 180	2.12 68	4.84 241	3.33 248	4.98 132	2.66 252	0.02 247	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.40 194

ac_64	3.98 305	0.86 194	5.10 253	3.17 403	3.43 407	5.80 334	0.70 231	10.87 315	4.96 170	8.94 343	6.46 208	10.70 372	5.52 346	7.44 239	5.10 340	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.31 172

ACVNet	2.86 203	0.96 228	3.87 160	0.86 131	0.61 183	2.63 140	0.54 180	8.93 258	6.12 218	5.09 169	9.32 285	5.70 274	3.84 272	2.68 72	5.56 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 327	0.23 142

acv_ft	3.90 296	0.96 228	5.85 300	2.56 364	4.70 445	7.27 364	0.84 266	9.17 269	6.12 218	10.00 377	9.32 285	5.70 274	4.07 286	2.68 72	8.24 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 368	0.23 142

HGLStereo	4.58 346	1.04 248	6.02 306	3.30 412	5.14 452	6.36 344	0.71 233	11.04 320	7.60 288	8.04 309	12.85 362	6.90 305	8.51 406	7.85 270	5.93 349	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.15 89

cf-r	3.76 286	1.43 319	5.34 266	2.66 367	2.79 383	2.85 181	0.62 206	9.08 263	6.91 260	7.06 261	11.90 343	9.64 350	3.83 271	6.23 174	4.53 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 275	0.17 106

hitnet-ft	3.95 302	1.16 268	3.92 170	0.89 136	0.73 207	4.88 313	0.54 180	9.78 284	7.91 298	7.42 286	10.24 306	12.50 396	4.84 317	8.15 288	5.56 346	0.03 286	0.00 1	0.06 398	0.00 1	0.24 318	0.12 66

GANet-RSSM	3.67 276	1.16 268	4.56 227	3.24 408	2.03 354	2.63 140	0.50 173	11.53 336	6.83 256	6.25 211	10.58 317	7.35 312	6.65 370	6.77 199	2.94 267	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.26 327	0.12 66

GwcNet-RSSM	4.13 319	1.71 349	6.25 319	2.50 354	1.93 348	2.39 114	1.49 327	9.59 281	8.71 320	6.66 241	15.04 382	8.47 339	3.84 272	6.87 202	6.74 360	0.00 1	0.00 1	0.04 387	0.00 1	0.29 348	0.15 89

PMTNet	1.48 59	0.43 30	2.77 59	0.31 37	0.17 54	2.94 188	0.33 130	3.66 22	5.27 178	1.11 74	1.28 40	0.28 35	0.92 111	4.32 115	0.90 74	4.89 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.05 27

DMCA	3.08 225	1.10 255	6.20 315	1.82 251	0.90 235	3.80 268	0.55 184	9.76 283	5.42 188	6.56 235	6.47 209	7.06 310	2.09 193	4.05 101	5.46 344	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.11 179	0.16 98

DIP-Stereo	2.12 117	0.98 234	3.94 172	0.20 11	0.11 23	4.73 310	0.13 64	9.27 273	4.40 137	6.46 225	5.03 155	0.45 63	0.72 96	3.79 97	1.94 206	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.24 151
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	3.69 279	2.12 383	8.11 376	1.82 251	0.16 51	5.30 320	1.04 298	10.87 315	6.14 221	7.09 264	8.42 265	4.99 249	4.42 297	5.89 161	6.23 357	0.04 311	0.05 205	0.00 1	0.00 1	0.32 363	0.84 285

AF-Net	8.37 423	2.16 385	9.01 396	3.65 425	4.58 442	9.40 390	2.63 358	17.71 440	21.32 448	10.38 385	24.51 444	20.43 450	16.67 453	12.54 420	10.76 419	0.70 433	0.00 1	0.12 417	0.00 1	0.47 394	0.42 208

R-Stereo Train	2.60 181	0.46 48	2.94 70	1.10 157	0.18 58	3.61 245	0.60 198	6.88 193	3.50 65	9.13 351	17.23 405	1.77 118	0.77 102	2.03 48	1.65 177	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 129

RAFT-Stereo	2.60 181	0.46 48	2.94 70	1.10 157	0.18 58	3.61 245	0.60 198	6.88 193	3.50 65	9.13 351	17.23 405	1.77 118	0.77 102	2.03 48	1.65 177	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	5.00 365	1.19 274	5.69 293	3.68 426	4.80 446	5.04 317	1.29 318	10.26 296	8.99 329	5.89 193	11.65 338	10.55 368	9.76 419	9.96 381	10.32 412	0.20 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.73 273

MSMDNet	3.15 231	0.51 75	4.48 215	0.46 69	0.25 93	2.88 184	0.16 82	9.79 285	9.82 347	7.24 276	11.36 331	6.82 303	2.41 208	4.47 119	1.86 196	0.01 154	0.02 154	0.02 359	0.00 1	0.06 98	0.30 170

HSM-Net_RVC	4.40 335	0.44 39	3.22 94	0.72 107	0.68 193	7.06 359	1.82 341	12.57 363	8.48 316	9.04 347	12.20 349	14.98 410	5.14 333	7.32 233	4.19 309	0.02 247	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 76
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	4.03 307	1.97 375	6.30 322	2.70 371	1.64 322	5.41 322	0.22 102	12.14 349	10.28 351	5.24 175	11.15 327	6.43 291	3.70 266	8.97 342	4.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.13 72

ccs_rob	2.95 215	0.55 91	4.53 221	0.42 59	0.25 93	2.84 170	0.12 55	8.58 248	8.13 305	7.18 271	10.36 309	6.44 292	2.05 192	5.28 143	1.97 208	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.00 1	0.06 98	0.23 142

UCFNet_RVC	3.37 251	1.25 288	3.30 101	2.55 363	1.80 335	3.92 273	1.28 317	12.49 361	7.16 269	5.12 172	7.88 249	8.14 326	4.59 308	5.67 156	2.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.07 41

AANet_RVC	5.41 372	2.61 411	8.17 377	2.25 317	1.30 303	2.27 103	1.64 334	10.82 314	18.54 435	8.01 307	18.09 415	8.39 337	3.31 243	11.37 404	8.98 394	1.15 442	0.38 305	0.02 359	0.00 1	0.17 258	0.70 269

HITNet	3.11 226	1.38 312	5.35 268	2.23 311	0.12 31	5.59 326	0.58 193	9.95 291	5.72 205	6.62 238	7.91 251	3.90 197	3.24 237	4.39 116	4.58 326	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.57 234
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
AdaStereo	3.34 245	0.74 161	4.00 179	3.10 401	0.51 160	4.22 289	1.25 314	12.84 370	8.39 312	6.33 216	9.55 290	5.77 277	1.54 169	5.53 151	2.74 262	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.15 89
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.
PS-NSSS	4.22 324	2.53 407	5.89 301	1.01 149	2.93 386	4.05 285	1.93 344	11.44 332	8.94 327	7.14 268	14.70 381	4.96 247	2.60 215	9.09 347	3.92 301	0.40 416	0.04 196	0.83 452	0.00 1	1.09 430	1.02 308

iResNetv2_ROB	4.72 355	2.26 390	8.87 394	3.20 406	1.25 292	4.32 295	1.73 338	14.22 408	10.62 361	10.53 388	12.13 348	7.77 320	5.54 347	8.29 298	2.76 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.55 231

MLCV	3.76 286	1.52 331	6.93 346	1.66 223	0.31 105	4.31 294	0.32 127	7.92 237	7.68 290	9.55 366	12.12 346	5.17 253	2.74 220	10.00 382	4.49 322	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.27 159

HSM	4.25 328	1.10 255	4.14 188	1.78 244	2.14 358	6.67 351	1.08 302	12.92 374	6.90 259	7.06 261	8.17 261	14.17 405	6.03 356	9.16 348	3.11 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 145	0.41 203

iResNet	4.04 308	1.46 326	8.72 388	3.25 409	0.36 122	4.54 305	0.47 156	9.06 261	10.40 356	7.98 303	12.82 361	4.06 206	3.22 236	8.82 330	4.95 335	0.03 286	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.55 231

DISCO	6.58 391	0.98 234	6.44 327	3.75 428	1.18 280	11.19 415	3.29 384	12.92 374	16.72 424	7.27 278	11.74 340	17.34 429	6.60 368	19.59 465	11.59 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 391	0.50 220

MDST_ROB	9.13 433	1.31 296	10.16 414	4.36 446	2.48 374	28.66 476	7.64 445	19.96 458	14.97 412	27.53 471	24.02 440	9.47 348	5.27 336	16.31 448	8.61 385	0.63 429	0.19 270	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.90 290

CBMV_ROB	4.66 352	0.85 186	3.94 172	1.64 217	0.75 212	8.38 381	1.90 343	11.19 324	10.36 354	9.20 355	15.21 383	7.28 311	6.99 378	9.48 358	5.24 342	0.04 311	0.05 205	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.64 253

DLCB_ROB	4.87 363	1.45 325	4.75 239	2.52 358	1.13 274	6.25 343	3.01 371	10.44 303	8.34 310	11.05 403	13.43 365	14.04 403	3.90 279	9.74 370	6.80 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.37 188

iResNet_ROB	4.67 353	1.77 359	5.93 302	2.47 352	0.95 245	3.78 265	0.36 133	15.65 423	17.36 428	8.75 337	11.23 329	7.05 309	4.60 309	8.94 339	4.23 312	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 249	0.15 89

NOSS_ROB	3.67 276	0.86 194	3.81 156	2.53 359	1.11 270	6.10 340	0.72 236	11.08 322	12.36 388	5.45 182	8.91 270	5.65 268	2.09 193	8.30 301	3.16 277	0.20 393	0.07 224	0.00 1	0.00 1	0.11 179	0.80 281

DN-CSS_ROB	3.00 221	2.14 384	7.33 357	2.67 369	0.78 217	3.13 204	0.07 32	6.68 186	4.22 125	5.51 185	12.12 346	2.33 134	1.21 143	8.69 326	2.51 244	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.15 89

MSMD_ROB	9.73 438	1.43 319	5.42 272	1.81 248	0.42 141	16.83 446	4.30 400	14.29 409	15.34 414	23.06 459	40.17 481	25.63 464	22.62 469	13.37 427	8.85 390	0.48 427	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.13 218	0.47 217

PWC_ROB	8.89 429	4.49 445	15.62 445	2.92 385	4.49 438	7.89 373	1.23 312	17.29 439	20.00 440	16.54 445	28.06 454	14.37 406	11.98 436	14.93 440	15.43 453	0.47 425	0.00 1	0.05 394	0.00 1	0.67 412	1.31 339

PWCDC_ROB	8.50 425	4.40 443	9.57 409	6.16 462	4.54 441	10.46 404	1.03 295	15.30 419	28.16 464	10.88 398	30.88 464	6.96 308	11.31 430	14.57 436	10.40 413	3.10 464	0.02 154	0.00 1	0.00 1	1.55 443	0.63 251

SGM-Forest	5.40 370	0.84 183	4.19 195	1.43 196	0.68 193	10.12 401	6.41 429	12.13 347	11.86 385	11.50 412	14.43 376	11.62 385	5.20 334	9.93 380	6.16 354	0.16 381	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.08 130	1.24 330
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	8.17 419	1.70 347	11.49 419	3.18 404	3.07 390	9.66 394	6.06 424	13.60 396	17.71 432	15.23 439	24.02 440	27.61 468	8.81 411	10.36 388	9.51 401	0.08 351	0.08 228	0.00 1	0.00 1	0.31 358	0.87 288

CBMV	5.97 376	1.52 331	4.51 217	1.99 280	0.53 167	10.02 398	6.94 438	13.27 388	13.80 406	13.08 426	15.93 390	11.36 383	8.11 400	9.82 373	7.27 368	0.08 351	0.15 261	0.00 1	0.00 1	0.30 351	0.74 276
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	11.94 456	1.88 363	5.24 259	2.11 292	1.44 316	20.09 459	4.95 411	21.74 473	16.75 425	33.10 479	35.07 475	39.28 486	22.72 470	19.45 463	13.59 443	0.19 390	0.06 211	0.02 359	0.00 1	0.46 392	0.65 254
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
FC-DCNN v2	11.44 453	0.98 234	5.39 270	2.28 327	1.65 325	18.84 456	5.41 418	19.66 455	20.80 445	29.20 474	35.39 476	34.37 480	23.46 473	17.13 456	13.18 440	0.17 385	0.01 121	0.02 359	0.01 214	0.08 130	0.69 266

WCG-NET（raft）	1.70 76	0.97 232	2.01 17	0.40 57	0.17 54	2.10 88	0.97 288	3.05 11	6.47 235	2.89 109	3.17 100	4.31 221	1.03 120	3.85 99	0.60 24	0.00 1	1.32 439	0.00 1	0.01 214	0.18 268	0.41 203

MIM_Stereo	2.83 200	1.20 282	5.27 261	1.41 193	1.16 278	3.07 198	0.33 130	6.67 182	3.95 111	5.17 174	10.11 304	4.25 219	1.73 182	8.32 304	1.64 175	0.00 1	0.36 302	0.00 1	0.01 214	0.22 301	1.69 378

4D-IteraStereo	1.99 98	1.32 299	3.77 153	0.13 8	2.84 384	3.51 236	1.03 295	4.26 46	5.38 186	5.50 184	1.03 30	3.86 195	0.38 52	2.44 69	1.88 198	0.00 1	0.43 310	0.00 1	0.01 214	0.11 179	1.84 404

HBP-ISP	4.37 333	1.56 334	4.59 229	2.23 311	1.29 301	7.87 371	3.96 392	11.80 340	10.91 369	8.06 313	14.45 377	3.38 169	4.87 318	9.27 352	2.53 245	0.14 375	0.06 211	0.00 1	0.01 214	0.08 130	0.30 170

Wz-Net-MNSev	8.12 418	3.18 423	18.07 454	2.63 366	3.36 404	17.82 452	9.40 456	12.89 373	15.44 417	13.95 434	18.21 417	14.38 407	7.75 394	12.50 417	11.45 423	0.46 422	0.03 179	0.00 1	0.01 214	0.26 327	0.58 236

MIPNet	2.27 141	1.14 265	5.55 284	0.49 74	0.22 85	2.03 82	0.19 93	7.60 226	6.17 222	5.83 191	4.16 129	2.05 130	3.44 253	3.65 93	2.23 230	0.00 1	0.01 121	0.01 326	0.01 214	0.24 318	0.48 219

SACVNet	4.55 343	1.88 363	5.55 284	3.38 415	1.68 328	3.11 201	2.76 364	12.44 359	6.43 233	11.07 404	11.31 330	10.53 367	5.13 332	9.88 377	4.56 324	0.08 351	0.02 154	0.00 1	0.01 214	0.38 377	0.80 281

KYRaft	3.68 278	0.43 30	2.53 37	0.89 136	0.49 150	2.28 105	3.89 389	5.30 93	3.82 100	8.99 346	19.28 420	6.54 295	4.96 322	7.92 275	0.96 88	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.01 214	0.06 98	5.17 465

ICVP	2.53 171	0.47 54	3.64 145	1.20 167	0.69 196	2.71 152	0.84 266	10.63 310	4.66 153	4.31 151	8.99 272	2.75 147	1.93 186	2.91 79	4.07 308	0.06 336	0.24 284	0.01 326	0.01 214	0.13 218	0.26 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	2.09 111	1.42 317	3.34 107	2.87 384	2.72 382	2.46 122	0.17 86	6.20 161	6.48 236	3.40 122	2.25 75	1.91 124	1.32 147	3.59 91	1.75 190	0.01 154	1.52 455	0.00 1	0.01 214	0.06 98	0.28 163

ADLNet	4.56 345	1.19 274	5.52 283	3.81 431	3.59 411	6.98 357	2.40 355	12.01 345	7.96 300	10.52 387	9.67 296	8.26 330	4.98 323	6.59 185	6.93 362	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.01 214	0.22 301	0.55 231

GES	2.69 188	0.72 158	5.34 266	1.82 251	0.05 5	4.51 303	1.04 298	10.39 301	4.18 122	5.53 186	6.72 214	1.92 127	3.30 241	5.16 140	2.67 253	0.06 336	0.01 121	0.06 398	0.01 214	0.20 284	0.14 76

RAFT + AFF	4.63 350	2.28 394	7.43 363	1.51 205	2.38 368	5.81 335	6.49 430	10.74 313	8.53 317	7.75 295	8.95 271	7.47 315	6.68 373	9.17 350	5.06 337	0.08 351	0.47 316	0.00 1	0.01 214	0.66 411	1.03 311

PSMNet-RSSM	3.69 279	1.36 306	4.54 222	2.44 349	1.90 345	2.35 110	0.69 226	11.77 339	6.38 231	6.60 237	11.85 342	7.70 319	5.61 348	6.66 191	3.67 286	0.00 1	0.00 1	0.02 359	0.01 214	0.17 258	0.10 53

CFNet-ft	3.70 281	1.59 337	3.87 160	1.68 228	2.42 370	3.20 209	0.66 216	8.93 258	7.76 291	5.09 169	9.95 301	10.77 375	5.43 344	7.41 236	4.71 328	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 214	0.30 351	0.11 62

STTStereo	3.90 296	1.43 319	8.20 378	3.03 392	2.28 366	3.64 251	0.64 211	10.11 293	7.09 266	10.20 379	7.08 225	8.73 343	3.57 258	7.44 239	4.00 306	0.00 1	0.02 154	0.01 326	0.01 214	0.04 69	0.40 194

CFNet_RVC	3.70 281	1.59 337	3.87 160	1.68 228	2.42 370	3.20 209	0.66 216	8.92 257	7.76 291	5.09 169	9.95 301	10.77 375	5.43 344	7.41 236	4.71 328	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 214	0.30 351	0.11 62

DeepPruner_ROB	3.82 292	1.87 362	5.65 290	1.31 179	1.64 322	3.62 249	0.81 257	14.47 411	5.03 175	8.03 308	10.78 322	6.95 307	2.26 200	8.92 336	4.32 316	0.07 344	0.03 179	0.00 1	0.01 214	0.37 374	0.29 166

rvit_105_1	2.69 188	1.34 302	6.85 344	1.89 260	0.09 18	1.94 75	3.50 387	6.38 169	9.00 330	4.98 165	2.19 71	3.57 186	1.56 170	7.31 232	3.03 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233	0.06 98	0.16 98

test_5	3.16 233	1.18 271	4.96 247	2.33 336	3.10 393	4.51 303	1.27 315	7.47 223	7.61 289	3.00 114	7.38 235	5.37 261	4.06 284	8.28 297	1.54 158	0.00 1	0.34 298	0.00 1	0.02 233	0.21 294	0.62 249

RAFT	2.94 213	1.29 293	4.06 185	1.36 182	0.50 153	2.39 114	0.91 283	6.11 155	3.25 54	6.64 239	7.30 233	9.96 356	4.20 291	6.03 165	2.21 225	0.00 1	1.02 395	0.00 1	0.02 233	0.54 405	1.01 304

GEStereo_RVC	3.95 302	1.21 283	6.13 311	2.30 330	1.22 287	4.29 293	2.96 369	12.39 356	8.24 308	7.25 277	6.79 216	7.58 317	4.22 293	9.16 348	4.56 324	0.04 311	0.01 121	0.02 359	0.02 233	0.19 275	0.42 208

raftrobust	2.16 122	1.31 296	2.76 58	2.38 342	3.33 401	2.72 154	0.51 174	5.34 96	4.64 151	6.13 209	3.98 126	1.63 113	2.51 212	3.02 83	1.64 175	0.00 1	0.76 345	0.00 1	0.02 233	0.14 229	0.27 159

pcwnet_v2	4.36 331	0.46 48	9.07 399	1.43 196	1.10 269	3.41 224	0.40 141	13.44 393	14.60 409	10.29 383	14.22 374	5.82 280	2.97 228	6.75 195	2.29 238	0.01 154	0.05 205	0.04 387	0.02 233	0.17 258	0.61 244

DMCA-RVC	3.59 272	1.98 376	8.68 386	2.30 330	1.48 317	3.54 241	0.55 184	8.40 244	5.43 190	9.37 361	5.90 185	8.34 333	3.21 235	7.19 222	4.46 321	0.06 336	0.11 245	0.08 409	0.02 233	0.21 294	0.40 194

Nwc_Net	7.54 412	1.91 369	8.71 387	4.16 438	3.42 406	10.77 410	2.00 346	20.33 464	12.19 387	9.10 350	24.04 442	17.67 432	13.58 442	12.14 415	9.12 396	0.94 439	0.00 1	0.00 1	0.02 233	0.22 301	0.41 203

DANet	6.46 387	1.58 336	9.58 410	4.10 436	3.99 428	9.13 389	1.34 320	10.37 300	7.76 291	13.76 432	15.66 386	16.14 419	7.03 380	13.07 425	13.62 444	0.19 390	0.12 249	0.02 359	0.02 233	0.15 245	1.61 361
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	11.29 452	1.01 243	5.50 276	2.25 317	1.65 325	18.23 454	5.36 416	18.99 449	20.65 444	28.95 473	34.83 474	33.83 478	23.18 472	17.04 455	13.37 441	0.17 385	0.01 121	0.02 359	0.02 233	0.10 166	0.70 269

ETE_ROB	6.28 383	2.60 410	9.22 402	1.71 234	0.84 227	6.44 345	6.78 435	13.16 386	8.80 323	13.01 424	15.93 390	21.01 454	6.18 359	10.97 393	8.11 378	0.04 311	0.01 121	0.00 1	0.02 233	0.16 249	0.70 269

LALA_ROB	7.02 400	2.54 408	8.51 381	1.53 208	0.96 247	9.96 397	8.71 452	16.70 433	12.68 393	12.99 423	13.90 372	24.47 459	5.40 343	11.61 409	9.50 400	0.04 311	0.05 205	0.00 1	0.02 233	0.17 258	0.65 254

ACVNet-DCA	2.41 160	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	9.15 266	4.33 129	1.42 80	3.48 110	0.33 46	3.65 263	8.26 292	0.70 40	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.03 245	0.09 145	1.65 366

1test111	2.31 145	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	9.15 266	4.33 129	1.42 80	3.48 110	0.33 46	3.65 263	4.95 130	2.06 216	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.03 245	0.09 145	1.65 366

cc1	2.56 176	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	5.34 96	10.76 364	1.42 80	3.48 110	0.33 46	3.65 263	8.26 292	0.70 40	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.03 245	0.12 196	1.89 413

tt1	2.53 171	0.91 209	3.53 129	2.92 385	0.53 167	5.60 327	0.61 202	5.55 111	10.56 358	1.54 85	3.54 117	0.34 50	3.00 229	8.20 290	0.68 34	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.03 245	0.11 179	1.88 410

HH	2.88 206	0.82 177	4.07 186	1.71 234	0.54 171	4.71 308	0.69 226	8.72 253	3.57 80	1.80 90	6.49 210	7.81 321	3.92 280	8.93 337	0.99 91	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.03 245	0.05 87	1.69 378

HanStereo	2.88 206	0.82 177	4.07 186	1.71 234	0.54 171	4.71 308	0.69 226	8.72 253	3.57 80	1.80 90	6.49 210	7.81 321	3.92 280	8.93 337	0.99 91	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.03 245	0.05 87	1.69 378

WZ-Net	13.61 461	5.57 451	42.84 493	3.89 432	3.19 395	19.90 458	15.44 478	15.67 424	32.04 470	16.13 443	28.69 455	22.17 457	15.84 451	21.40 471	26.87 478	0.75 434	0.01 121	0.01 326	0.03 245	0.51 402	1.20 326

ASMatch	3.41 257	0.62 123	3.59 141	1.99 280	0.48 147	1.91 73	0.66 216	7.01 197	4.43 139	6.25 211	22.02 433	4.56 229	4.72 314	7.78 268	1.85 195	0.01 154	0.01 121	0.00 1	0.03 245	0.02 16	0.21 129

RAFT-RH_RVC	4.04 308	0.69 144	3.59 141	1.91 263	0.43 142	3.11 201	0.13 64	3.80 31	6.60 241	11.26 407	31.68 466	5.20 254	1.66 174	8.30 301	2.27 234	0.09 362	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.03 45	0.02 5

APVNet	6.28 383	2.46 405	10.09 412	3.51 421	3.97 426	12.15 425	1.75 339	20.08 463	6.73 250	6.92 258	13.45 366	10.75 374	6.29 362	11.86 411	14.34 447	0.05 326	0.02 154	0.11 412	0.03 245	0.63 408	0.34 179

DSFCA	4.48 340	1.03 245	6.84 343	1.61 214	1.68 328	7.26 363	4.46 403	11.27 327	7.51 283	11.01 402	6.89 219	8.49 340	4.54 306	10.41 389	6.18 355	0.03 286	0.06 211	0.02 359	0.03 245	0.13 218	0.14 76

FADNet-RVC	4.36 331	2.62 413	14.51 440	2.01 284	0.44 144	4.27 291	1.27 315	12.61 364	7.89 296	3.76 133	4.05 128	10.63 369	4.34 296	9.87 375	7.66 373	0.03 286	0.09 235	0.00 1	0.03 245	0.65 410	0.50 220

edge stereo	7.12 402	1.19 274	7.83 369	2.32 334	2.46 372	6.90 353	3.26 383	15.58 422	12.52 390	15.68 442	18.34 418	21.83 455	13.05 437	11.53 406	8.68 386	0.04 311	0.06 211	0.11 412	0.03 245	0.30 351	0.63 251

PA-Net	5.40 370	2.35 401	9.55 408	2.75 372	2.21 360	8.74 383	3.92 391	13.05 379	13.35 402	7.30 282	7.98 253	8.08 325	6.39 363	11.17 399	9.30 398	0.02 247	0.03 179	0.00 1	0.03 245	0.16 249	1.55 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 314	1.53 333	6.87 345	3.04 394	3.33 401	4.34 298	0.59 197	11.36 331	7.92 299	8.98 344	7.98 253	9.72 352	3.82 270	7.92 275	4.43 319	0.15 377	0.02 154	0.03 377	0.03 245	0.07 117	0.14 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	6.02 379	2.40 403	8.22 379	3.43 416	4.43 435	10.57 408	4.21 396	19.44 453	11.24 378	12.86 421	8.06 258	11.64 386	4.79 316	8.65 325	9.32 399	0.01 154	0.10 241	0.00 1	0.03 245	0.34 366	0.69 266

NCCL2	6.27 382	2.46 405	7.00 347	2.36 340	1.11 270	9.48 391	11.14 462	13.01 378	10.40 356	9.94 376	9.49 289	22.11 456	7.42 388	9.90 379	8.56 384	0.01 154	0.00 1	0.02 359	0.03 245	0.20 284	0.73 273

XPNet_ROB	6.46 387	1.88 363	7.41 362	2.81 377	0.95 245	6.45 346	6.82 436	13.58 395	8.80 323	15.50 440	15.86 388	19.59 445	7.12 381	11.41 405	9.86 404	0.02 247	0.04 196	0.00 1	0.03 245	0.20 284	0.79 280

AIO_rvc	1.48 59	1.01 243	3.51 125	0.95 145	1.16 278	3.32 221	0.96 287	4.83 68	3.38 62	0.79 59	1.75 55	1.31 100	0.31 30	2.66 71	0.62 28	0.02 247	1.09 405	0.00 1	0.04 263	0.12 196	1.82 397

SDNR	7.97 415	2.75 415	16.90 451	2.28 327	0.94 242	45.23 495	0.43 150	9.30 276	10.84 366	10.71 392	25.30 448	5.51 264	4.47 299	11.98 412	7.58 372	0.15 377	0.14 259	0.00 1	0.04 263	2.27 453	2.65 447

GMM-Stereo	3.42 259	0.39 20	3.24 96	0.87 133	0.50 153	2.26 100	4.73 407	5.64 120	3.81 98	7.08 263	16.57 398	6.13 284	3.62 262	7.74 266	1.40 151	0.05 326	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.12 196	4.24 463

DRN-Test	6.23 381	1.51 329	7.53 364	3.07 400	3.69 414	12.17 426	3.23 380	20.80 467	11.11 375	12.64 420	13.02 363	10.91 379	5.26 335	8.49 317	10.12 408	0.05 326	0.05 205	0.04 387	0.04 263	0.28 340	0.65 254

FACV-RUCA	2.38 151	0.44 39	4.18 194	1.33 180	2.87 385	2.45 120	1.21 309	8.68 250	6.12 218	4.07 144	7.28 232	1.25 99	2.00 189	3.37 88	1.62 168	0.01 154	0.03 179	0.10 411	0.05 267	0.36 371	0.29 166

IGEV++	1.58 70	0.81 173	2.66 50	1.35 181	0.99 249	2.47 124	0.98 291	7.35 217	3.70 91	0.82 62	2.24 74	0.44 61	1.18 137	2.08 51	1.15 117	0.03 286	1.18 429	0.00 1	0.05 267	0.17 258	2.00 422

ProNet	1.58 70	0.86 194	3.17 90	0.75 118	0.72 205	2.84 170	0.66 216	5.91 144	3.28 57	0.37 8	1.47 45	0.40 54	0.37 46	7.19 222	0.70 40	0.02 247	0.98 386	0.00 1	0.05 267	0.20 284	1.77 394

FADNet	4.55 343	2.35 401	13.60 431	1.87 256	0.80 221	4.74 311	0.75 245	14.47 411	12.41 389	4.07 144	5.45 174	9.64 350	5.03 324	8.86 333	4.82 331	0.20 393	0.04 196	0.07 403	0.05 267	1.27 437	0.40 194

RYNet	6.82 393	1.51 329	7.35 359	1.79 245	4.52 439	16.68 445	4.41 402	14.19 407	17.43 429	11.64 414	7.86 248	15.03 411	8.81 411	10.10 383	14.16 446	0.04 311	0.13 255	0.15 422	0.05 267	0.08 130	0.53 228

TDLM	4.58 346	1.79 361	5.03 251	2.45 350	1.32 306	4.04 283	7.15 441	11.60 337	11.46 380	6.91 252	12.69 358	5.94 281	5.03 324	9.74 370	3.80 296	0.67 431	0.00 1	0.01 326	0.05 267	0.23 313	1.78 395

StereoDRNet-Refined	4.84 362	0.96 228	5.13 254	2.22 308	0.46 145	9.10 388	0.16 82	10.72 312	9.40 341	13.41 428	12.50 353	10.02 357	4.58 307	8.60 320	8.71 388	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.05 267	0.24 318	0.53 228
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SANet	11.48 454	3.34 426	13.93 434	2.40 347	1.01 253	16.49 444	12.16 471	20.05 462	37.28 480	19.62 452	28.04 453	25.61 463	20.10 460	14.43 435	12.39 431	0.10 366	0.06 211	0.03 377	0.06 274	0.76 422	1.73 387

MM-Stereo_test2	1.30 36	0.52 80	2.67 52	1.71 234	0.29 101	1.79 64	0.51 174	5.28 91	3.84 103	0.95 66	0.93 28	0.51 68	0.36 44	2.29 61	1.12 112	0.00 1	0.95 374	0.00 1	0.07 275	0.32 363	1.97 418

fast-acv-ft	6.00 377	1.95 373	7.88 370	2.35 338	1.85 341	13.61 436	1.76 340	8.44 245	10.12 349	11.22 406	20.57 426	14.41 408	7.55 392	8.11 286	8.83 389	0.10 366	0.09 235	0.16 425	0.07 275	0.68 414	0.35 184

SFCPSM	3.39 253	0.61 117	5.42 272	0.43 62	0.93 241	8.26 375	2.08 349	15.01 417	5.89 211	7.17 270	7.60 239	3.39 170	2.55 213	5.39 146	2.53 245	0.01 154	0.03 179	0.01 326	0.07 275	0.19 275	0.31 172

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 333	25.82 485	26.88 477	0.56 81	0.08 14	1.46 29	0.53 179	2.17 5	2.15 19	0.67 42	0.73 22	0.23 22	0.20 9	1.58 28	0.80 55	11.76 488	0.38 305	0.00 1	0.08 278	1.75 447	9.67 483

test_for_model	7.41 407	28.34 490	2.84 63	22.38 488	16.53 489	3.40 223	0.91 283	6.72 188	4.54 145	8.04 309	2.84 91	1.04 91	0.43 66	0.86 2	0.60 24	9.67 480	3.31 482	0.00 1	0.08 278	26.60 495	9.03 477

LL-Strereo2	2.22 132	1.39 313	3.39 112	1.26 172	1.01 253	3.73 262	1.47 325	6.47 175	4.61 150	4.66 158	2.64 86	4.17 212	0.37 46	6.03 165	1.61 166	0.09 362	0.24 284	0.00 1	0.08 278	0.08 130	1.16 323

IPLGR_C	2.69 188	1.75 356	6.20 315	0.79 120	2.06 356	2.64 145	0.86 274	6.36 168	5.64 197	8.13 315	9.26 280	1.69 114	1.15 134	3.79 97	2.80 265	0.02 247	0.20 275	0.02 359	0.08 278	0.26 327	0.18 109

ACRE	2.67 186	1.66 344	6.50 329	0.72 107	2.03 354	2.65 147	0.84 266	5.97 148	5.52 193	7.85 298	9.23 278	1.72 115	1.09 122	4.09 107	2.73 260	0.02 247	0.19 270	0.02 359	0.08 278	0.26 327	0.21 129

test-1	2.14 119	0.54 86	6.32 324	1.07 154	1.22 287	2.13 95	0.54 180	6.40 171	4.80 164	3.55 125	5.23 160	4.02 202	0.71 95	1.95 42	2.15 222	0.08 351	0.98 386	0.00 1	0.08 278	0.02 16	1.07 313

GwcNet	6.95 396	2.89 421	13.32 429	2.82 379	5.53 454	11.76 419	2.14 351	14.95 416	17.69 431	10.83 395	18.14 416	10.83 377	6.66 371	9.83 374	10.19 409	0.03 286	0.06 211	0.03 377	0.08 278	0.64 409	0.66 262

stereogan	8.18 420	1.32 299	9.05 398	3.59 423	4.00 429	20.16 460	3.13 377	17.25 438	20.16 442	10.68 391	19.19 419	20.56 453	10.70 426	14.74 438	7.00 364	0.34 412	0.04 196	0.21 436	0.08 278	0.70 418	0.65 254

AIO-test2	2.98 219	1.88 363	4.72 237	1.67 227	3.34 403	2.64 145	0.06 27	6.96 196	15.70 420	2.65 102	7.31 234	0.93 87	0.57 83	5.81 160	1.20 127	3.30 465	0.09 235	0.00 1	0.09 286	0.22 301	0.43 215

test_sample6	3.60 273	0.66 134	5.27 261	2.23 311	0.48 147	3.25 213	0.21 100	11.94 343	7.53 285	7.18 271	11.56 335	3.99 201	3.86 274	8.03 281	3.88 299	0.03 286	0.83 350	0.00 1	0.09 286	0.07 117	0.86 287

EKT-Stereo	2.16 122	0.61 117	3.78 154	2.31 332	4.40 433	1.47 31	0.24 108	5.54 110	4.22 125	3.16 118	3.58 119	3.53 184	2.20 197	5.66 155	1.40 151	0.04 311	0.36 302	0.00 1	0.09 286	0.06 98	0.58 236

CIPLG	2.72 194	1.69 345	6.02 306	0.80 123	2.14 358	2.66 148	0.84 266	5.90 140	5.59 195	8.12 314	9.58 291	1.74 116	1.14 128	4.53 122	2.82 266	0.02 247	0.19 270	0.02 359	0.09 286	0.26 327	0.22 135

RTS	19.64 482	10.42 473	87.01 508	5.88 457	6.82 459	41.73 492	16.69 483	16.80 435	41.90 487	23.44 461	32.96 469	13.79 400	21.49 465	38.85 492	30.84 485	0.46 422	0.70 338	0.00 1	0.09 286	1.13 432	1.70 381

RTSA	19.64 482	10.42 473	87.01 508	5.88 457	6.82 459	41.73 492	16.69 483	16.80 435	41.90 487	23.44 461	32.96 469	13.79 400	21.49 465	38.85 492	30.84 485	0.46 422	0.70 338	0.00 1	0.09 286	1.13 432	1.70 381

ITSA-stereo	4.02 306	0.73 160	4.51 217	2.16 295	0.31 105	3.58 243	0.70 231	13.77 402	15.84 421	7.13 267	6.59 212	4.25 219	3.48 255	9.04 344	6.12 353	0.09 362	0.08 228	0.11 412	0.10 292	0.19 275	1.54 355

test_sample5	3.34 245	0.65 130	5.17 257	2.10 289	0.49 150	3.31 219	0.17 86	11.91 341	7.47 280	6.91 252	9.15 276	3.61 187	3.37 250	7.53 254	3.06 272	0.02 247	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.90 290

test_sample4	3.29 240	0.64 128	5.38 269	2.08 288	0.53 167	3.91 271	0.15 77	12.13 347	7.50 282	7.04 260	7.50 237	3.64 189	3.19 233	6.95 210	3.14 276	0.02 247	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.92 295

test_sample3	3.27 238	0.62 123	5.29 265	2.24 315	0.58 180	4.62 306	0.16 82	12.15 350	7.51 283	6.44 223	7.25 231	3.72 191	3.03 230	6.73 194	3.17 279	0.01 154	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.88 289

DualNet	3.48 262	0.65 130	5.17 257	2.10 289	0.49 150	3.31 219	0.17 86	11.91 341	7.47 280	7.18 271	11.56 335	3.61 187	3.37 250	7.53 254	3.06 272	0.02 247	0.85 356	0.00 1	0.10 292	0.07 117	0.90 290

RALAANet	2.68 187	1.71 349	4.73 238	2.79 376	0.80 221	3.30 218	0.15 77	7.92 237	5.92 212	5.79 189	6.06 191	3.51 183	1.13 126	6.76 197	2.28 236	0.00 1	0.28 290	0.00 1	0.10 292	0.27 337	0.13 72

FAT-Stereo	6.98 399	0.79 166	7.57 365	2.54 362	1.80 335	6.16 341	4.33 401	19.16 452	18.82 436	10.75 393	17.08 402	18.23 436	13.56 441	9.25 351	8.44 381	0.03 286	0.16 263	0.01 326	0.10 292	0.14 229	0.65 254

test_sample1	2.88 206	0.63 125	4.46 211	2.38 342	0.68 193	2.61 137	0.05 20	10.51 306	5.36 185	4.50 155	4.81 148	3.76 192	5.94 353	6.10 170	2.96 268	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.11 299	0.07 117	1.67 373

DispNO	3.51 265	1.33 301	8.51 381	2.26 320	1.36 309	3.46 232	0.81 257	8.74 255	6.58 240	6.78 249	7.63 241	6.22 289	4.20 291	7.47 248	4.44 320	0.00 1	0.03 179	0.03 377	0.11 299	0.13 218	0.14 76

test_4	2.58 178	0.70 151	3.30 101	0.43 62	0.30 103	3.97 277	1.11 306	3.91 34	3.83 101	4.15 147	17.20 404	3.44 178	0.52 76	6.60 186	1.58 161	0.00 1	0.13 255	0.00 1	0.11 299	0.20 284	0.20 124

PFNet	3.06 223	0.59 113	6.13 311	2.26 320	0.84 227	3.08 199	0.73 238	7.38 219	5.35 183	10.20 379	6.06 191	4.72 235	2.10 196	8.47 316	2.25 231	0.19 390	0.06 211	0.00 1	0.11 299	0.20 284	0.42 208

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 386	6.12 455	6.53 331	4.29 443	3.61 412	15.41 441	4.13 394	12.36 354	7.32 278	7.60 290	8.51 266	8.97 346	2.64 217	10.17 385	3.72 290	8.16 476	2.40 466	2.00 463	0.11 299	8.55 475	5.84 469

PSMNet_ROB	5.41 372	2.45 404	7.39 360	2.36 340	1.90 345	10.11 400	6.54 431	16.32 431	7.59 287	6.84 251	10.83 323	12.06 393	4.13 288	8.73 327	10.24 410	0.02 247	0.01 121	0.01 326	0.11 299	0.26 327	0.40 194

test_sample2	2.79 199	0.59 113	4.40 209	2.38 342	0.43 142	2.58 135	0.15 77	10.14 295	5.78 208	4.23 149	5.86 182	4.31 221	4.02 283	6.34 177	2.00 213	0.00 1	0.96 377	0.00 1	0.12 305	0.07 117	1.37 346

qqq1	3.78 288	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	1.24 134	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.12 305	0.13 218	1.24 330

fff1	3.78 288	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	1.24 134	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.12 305	0.13 218	1.24 330

iRaft-Stereo_5w	3.20 235	1.27 291	5.27 261	0.27 36	0.99 249	2.71 152	0.58 193	5.75 126	5.85 210	3.03 116	7.88 249	10.08 358	4.08 287	8.40 309	6.09 351	0.00 1	0.25 287	0.00 1	0.12 305	0.31 358	0.95 299

FADNet-RVC-Resample	4.11 314	2.25 388	13.88 433	1.64 217	0.66 191	5.91 337	2.34 354	10.87 315	9.09 332	6.53 231	4.34 133	5.69 273	4.71 313	8.01 280	4.64 327	0.18 389	0.22 278	0.17 430	0.12 305	0.46 392	0.59 239

CVANet_RVC	4.68 354	1.93 370	5.57 286	2.61 365	1.86 343	4.12 286	4.94 410	12.11 346	9.29 337	8.05 311	11.08 326	10.28 361	6.48 366	9.52 360	3.19 280	0.45 420	0.01 121	0.00 1	0.12 305	0.23 313	1.75 391

AIO_test	1.34 40	0.72 158	3.32 105	0.86 131	1.19 282	2.90 186	0.80 253	4.46 56	3.34 60	0.77 51	0.86 26	1.48 108	0.30 27	2.95 80	0.49 8	0.00 1	1.00 393	0.00 1	0.13 311	0.04 69	1.24 330

STTRV1_RVC	7.16 404	1.18 271	13.30 427	3.33 413	6.91 461	11.99 423	4.01 393	15.74 425	12.11 386	9.56 368	14.59 380	11.64 386	8.75 409	12.86 423	8.54 383	3.70 466	2.86 476	0.41 447	0.13 311	1.38 440	0.12 66

PDISCO_ROB	10.27 444	2.79 419	13.30 427	10.58 474	9.96 475	22.78 463	5.99 420	20.01 459	28.57 465	11.88 416	14.49 378	20.54 451	4.92 320	17.01 454	10.29 411	5.79 470	0.42 309	0.14 421	0.13 311	2.53 456	3.25 451

Selective-IGEV	1.56 69	0.34 10	2.13 22	0.77 119	0.76 215	2.36 111	0.52 176	6.80 190	3.08 48	0.53 30	3.34 104	0.26 31	0.31 30	7.24 226	0.73 47	0.01 154	0.80 349	0.00 1	0.14 314	0.08 130	1.01 304

DRaft	3.83 293	0.65 130	3.39 112	0.22 23	0.16 51	4.67 307	1.30 319	5.82 132	4.86 167	10.26 382	21.65 429	3.24 162	8.62 408	7.53 254	3.76 292	0.05 326	0.10 241	0.00 1	0.14 314	0.12 196	0.16 98

GMStereo	2.07 104	1.56 334	5.64 288	0.74 116	0.05 5	3.63 250	0.01 2	5.17 87	11.27 379	4.22 148	2.44 81	0.53 71	0.49 73	4.06 103	1.01 98	0.22 397	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.18 268	0.05 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymousdsp2	2.20 130	0.57 108	4.59 229	1.69 230	0.82 225	3.58 243	0.48 166	8.57 247	3.63 86	3.37 120	3.03 97	3.32 163	1.00 117	5.57 152	0.80 55	0.01 154	0.94 373	0.02 359	0.15 317	0.06 98	1.89 413

GANetREF_RVC	6.97 398	3.59 432	9.14 401	4.00 433	0.40 135	13.17 432	11.27 466	15.95 427	17.51 430	10.62 390	10.66 320	12.15 394	7.97 399	13.18 426	5.04 336	0.45 420	0.00 1	0.01 326	0.15 317	3.47 461	0.60 241
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
SMFormer	3.94 300	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	4.89 332	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.16 319	0.11 179	0.92 295

tta	3.96 304	0.69 144	4.55 223	1.97 275	0.15 46	2.84 170	0.29 118	13.06 380	11.10 371	7.69 291	10.45 311	4.77 236	4.52 301	9.68 364	4.89 332	0.08 351	0.97 380	0.00 1	0.16 319	0.13 218	1.24 330

ff7	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.86 67	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 319	0.12 196	1.82 397

IGEVStereo-DCA	1.54 65	1.71 349	2.99 78	0.73 110	0.24 89	2.69 149	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.73 49	0.16 4	0.23 22	0.32 37	7.57 257	2.72 258	0.00 1	0.49 318	0.00 1	0.16 319	0.17 258	1.82 397

ffff	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.86 67	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 319	0.12 196	1.82 397

11t	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.87 71	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 319	0.12 196	1.82 397

Wz-Net-TNSev	12.01 457	11.86 476	38.26 490	2.81 377	1.82 338	18.12 453	11.31 467	16.67 432	21.73 450	15.06 437	17.17 403	19.72 446	20.69 463	20.68 467	21.41 461	0.04 311	0.06 211	0.00 1	0.16 319	0.74 420	1.93 416

ccc-4	1.46 54	0.79 166	2.99 78	0.33 44	0.35 116	2.75 158	0.81 257	4.31 50	2.97 40	0.77 51	1.20 32	0.21 14	0.42 58	7.44 239	0.86 67	0.00 1	0.93 368	0.00 1	0.16 319	0.12 196	1.82 397

RP	7.41 407	1.90 368	7.33 357	4.26 441	5.25 453	6.64 350	3.46 386	12.44 359	16.23 423	10.36 384	23.00 437	18.72 438	16.59 452	11.10 396	8.47 382	1.10 441	0.02 154	0.12 417	0.16 319	0.43 387	0.65 254

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 18	2.27 393	1.82 8	1.16 161	0.34 115	0.56 4	0.05 20	2.94 9	1.46 8	0.40 14	0.94 29	0.22 20	2.27 201	6.26 175	0.63 29	0.00 1	0.08 228	0.00 1	0.17 328	0.04 69	0.16 98

Occ-G	1.39 45	0.66 134	3.05 84	0.60 86	0.75 212	1.46 29	0.67 220	3.66 22	3.50 65	1.76 88	0.65 21	5.00 250	0.55 80	1.15 8	1.56 160	0.00 1	0.74 342	0.00 1	0.17 328	0.19 275	1.61 361

RSM++	1.24 31	0.45 44	1.84 12	1.61 214	0.51 160	2.73 155	0.29 118	2.99 10	3.22 53	0.69 43	2.06 67	0.52 69	0.28 22	5.62 153	0.86 67	0.01 154	0.03 179	0.00 1	0.17 328	0.16 249	0.85 286

H2IRNET	2.29 143	0.86 194	3.38 110	1.51 205	0.11 23	1.97 77	0.13 64	5.15 86	7.19 271	1.26 79	7.77 245	5.80 279	3.31 243	5.09 138	1.66 180	0.01 154	0.00 1	0.04 387	0.17 328	0.27 337	0.10 53

anonymousdsp	1.51 62	0.81 173	2.70 55	0.60 86	0.69 196	2.76 162	0.79 251	4.86 69	3.00 46	0.82 62	1.25 36	0.31 40	0.42 58	7.44 239	0.81 59	0.00 1	0.83 350	0.00 1	0.17 328	0.12 196	1.85 406

IGEV-Stereo	1.51 62	0.81 173	2.69 54	0.60 86	0.69 196	2.77 163	0.79 251	4.88 73	2.99 45	0.82 62	1.25 36	0.31 40	0.42 58	7.43 238	0.85 65	0.00 1	0.83 350	0.00 1	0.17 328	0.12 196	1.85 406
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV_Zeroshot_test	2.57 177	0.63 125	5.70 295	1.93 266	0.87 232	2.63 140	0.85 271	8.94 260	4.55 147	5.30 177	5.48 175	5.23 258	1.38 153	3.76 95	1.32 144	0.00 1	0.69 336	0.00 1	0.18 334	0.19 275	1.72 385

Sa-1000	3.81 291	1.26 289	4.64 232	2.29 329	0.55 175	3.51 236	1.58 331	8.37 243	9.13 334	7.97 302	17.42 408	3.98 200	2.76 222	9.61 362	1.68 184	0.00 1	0.69 336	0.00 1	0.18 334	0.23 313	0.27 159

ADCP+	8.60 427	2.78 418	17.44 452	1.69 230	4.27 432	16.95 448	5.29 414	13.38 391	12.52 390	13.57 430	17.57 411	10.86 378	11.28 429	18.43 460	23.91 473	0.03 286	0.05 205	0.01 326	0.18 334	0.47 394	1.31 339

ffm	3.41 257	0.98 234	7.03 349	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	5.55 111	10.56 358	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	8.20 290	0.68 34	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.19 337	0.11 179	1.88 410

ff1	4.11 314	0.98 234	7.03 349	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	5.55 111	10.56 358	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	11.33 401	11.69 425	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.19 337	0.11 179	1.88 410

mmx	4.50 341	0.98 234	7.03 349	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	12.84 370	11.23 376	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	11.33 401	11.69 425	0.05 326	1.12 409	0.00 1	0.19 337	0.10 166	1.53 353

ttt	4.41 338	0.70 151	3.95 174	2.53 359	2.01 352	4.34 298	0.41 144	13.09 384	11.69 383	7.20 274	12.20 349	4.15 211	3.35 249	9.54 361	10.11 407	0.07 344	1.11 408	0.00 1	0.19 337	0.10 166	1.47 349

xxx	4.50 341	0.98 234	7.04 352	1.64 217	1.07 260	2.84 170	0.47 156	12.84 370	11.23 376	6.68 242	9.59 292	5.66 269	3.87 275	11.33 401	11.69 425	0.05 326	1.12 409	0.00 1	0.19 337	0.10 166	1.53 353

SA	3.34 245	1.29 293	4.84 240	1.99 280	0.57 177	3.15 207	1.39 321	7.66 231	9.94 348	4.86 161	10.87 324	2.97 154	4.61 310	9.88 377	1.38 149	0.00 1	0.60 325	0.00 1	0.19 337	0.25 326	0.37 188

cross-raft	2.25 137	0.48 60	2.96 77	1.87 256	0.94 242	3.72 261	0.47 156	7.61 227	4.15 120	5.37 179	5.68 181	6.17 286	1.40 154	2.15 54	1.06 104	0.01 154	0.22 278	0.00 1	0.19 337	0.03 45	0.41 203

ADCS	13.76 462	6.46 456	30.74 483	3.62 424	2.93 386	14.28 438	11.22 465	20.02 460	34.42 475	23.20 460	25.42 449	19.51 444	19.62 458	24.54 477	33.88 491	0.27 408	0.23 281	0.37 445	0.19 337	1.47 441	2.84 448

CSAN	8.41 424	2.86 420	9.35 405	2.43 348	0.82 225	13.59 435	11.68 468	15.80 426	21.98 452	14.71 436	16.46 396	18.00 434	14.42 449	13.68 428	10.10 406	0.10 366	0.13 255	0.15 422	0.19 337	0.43 387	1.28 337

dual_stereo	0.95 8	0.39 20	1.83 11	0.37 52	1.11 270	0.84 6	0.03 14	4.34 55	1.83 14	0.30 5	0.08 2	0.21 14	0.12 4	3.16 85	0.98 89	0.00 1	1.34 445	0.00 1	0.20 346	0.00 1	1.83 403

rrr	1.64 73	1.71 349	6.31 323	0.73 110	0.24 89	2.69 149	0.92 285	4.25 45	1.75 12	0.73 49	0.16 4	0.23 22	0.32 37	7.57 257	2.72 258	0.00 1	0.49 318	0.00 1	0.20 346	0.17 258	1.68 376

sAnonymous2	1.54 65	2.26 390	9.53 406	0.65 96	0.50 153	1.20 11	0.23 106	4.86 69	3.65 87	0.42 18	1.27 38	0.23 22	1.40 154	1.23 10	0.68 34	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.20 346	2.00 451	0.42 208

CroCo_RVC	1.54 65	2.26 390	9.53 406	0.65 96	0.50 153	1.20 11	0.23 106	4.86 69	3.65 87	0.42 18	1.27 38	0.23 22	1.40 154	1.23 10	0.68 34	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.20 346	2.00 451	0.42 208

NaN_ROB	6.51 389	2.25 388	8.77 389	1.69 230	1.79 334	9.71 395	10.94 460	16.20 429	16.13 422	13.04 425	8.86 268	11.77 388	5.94 353	12.88 424	8.01 376	0.05 326	0.13 255	0.07 403	0.20 346	0.32 363	1.50 352

WCMA_ROB	10.20 443	1.99 377	9.33 404	3.01 390	2.46 372	15.78 442	7.67 447	12.75 368	15.41 416	25.08 469	33.42 471	27.06 467	19.86 459	13.87 432	12.47 432	1.28 445	0.38 305	0.18 431	0.20 346	0.28 340	1.54 355

SCV_C0	1.89 85	0.92 212	4.30 203	0.85 130	1.06 259	2.33 108	0.10 46	7.61 227	4.42 138	1.05 71	2.20 72	0.26 31	0.43 66	7.70 263	1.08 107	0.02 247	1.05 400	0.00 1	0.21 352	0.17 258	1.97 418

AIO-test1	2.49 166	1.41 314	3.78 154	0.87 133	5.11 451	2.46 122	0.93 286	6.49 176	14.84 410	0.95 66	2.85 92	0.92 86	0.31 30	6.05 168	1.88 198	0.15 377	0.07 224	0.00 1	0.21 352	0.21 294	0.31 172

MyStereo06	2.71 191	1.05 250	5.43 274	1.39 188	1.20 284	2.57 132	0.10 46	10.39 301	4.79 163	5.54 187	6.16 194	6.39 290	2.33 206	3.40 89	1.35 148	0.01 154	1.24 434	0.00 1	0.21 352	0.13 218	0.50 220

MyStereo05	3.24 237	1.05 250	5.93 302	1.39 188	1.20 284	2.57 132	0.10 46	9.11 265	13.17 400	6.45 224	3.86 124	3.20 161	3.26 239	8.35 306	3.02 269	0.01 154	1.24 434	0.00 1	0.21 352	0.13 218	0.50 220

MC-Stereo	1.87 83	0.49 68	3.52 126	2.82 379	1.07 260	1.90 72	0.12 55	4.89 76	3.27 55	3.66 130	3.58 119	0.56 74	1.45 157	5.79 158	0.81 59	0.00 1	1.19 430	0.00 1	0.21 352	0.11 179	1.95 417

raft_robust	2.91 209	1.71 349	3.42 119	1.36 182	0.57 177	1.53 38	0.12 55	7.06 203	9.09 332	6.96 259	7.21 230	4.43 226	2.09 193	9.40 355	1.61 166	0.03 286	0.93 368	0.00 1	0.21 352	0.17 258	0.38 191

LE_ROB	17.31 474	2.62 413	14.26 438	4.20 439	1.80 335	17.40 449	9.70 457	15.38 421	55.92 499	63.97 509	40.81 483	35.50 482	39.26 492	15.64 445	28.51 483	0.06 336	0.11 245	0.13 419	0.21 352	0.14 229	0.51 224

GREAT-IGEV	1.17 28	0.57 108	3.06 85	1.95 272	1.41 314	1.42 28	0.08 38	2.51 7	3.07 47	0.58 37	0.79 24	0.11 3	0.35 43	2.17 55	1.00 94	0.07 344	1.45 448	0.00 1	0.22 359	0.14 229	2.42 444

11t1	2.13 118	0.67 139	3.98 176	2.69 370	0.85 230	2.59 136	0.07 32	7.40 220	3.89 107	3.75 132	3.57 118	1.24 98	1.96 187	4.68 127	1.97 208	0.10 366	1.13 412	0.00 1	0.22 359	0.09 145	1.66 370

x	2.30 144	0.82 177	3.85 157	2.23 311	0.72 205	2.12 93	0.81 257	9.48 280	4.82 165	3.83 135	2.76 88	3.49 182	2.30 204	3.48 90	2.25 231	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.22 359	0.09 145	1.66 370

dd	2.36 150	1.93 370	6.03 308	0.83 127	0.12 31	1.80 65	0.17 86	5.30 93	11.82 384	2.98 112	3.64 121	1.50 109	1.21 143	5.25 141	3.92 301	0.13 372	0.01 121	0.04 387	0.22 359	0.10 166	0.14 76

MoCha-V2	1.83 82	0.87 202	3.33 106	1.41 193	1.27 295	2.50 125	0.20 96	5.60 116	3.90 108	0.98 69	3.30 103	0.35 52	1.58 172	7.09 217	0.80 55	0.00 1	1.52 455	0.00 1	0.23 363	0.06 98	1.70 381

ToySt	3.39 253	0.89 207	9.29 403	1.47 202	0.94 242	4.20 288	1.98 345	7.33 215	5.42 188	3.01 115	6.75 215	8.67 342	5.10 331	5.43 149	3.72 290	0.07 344	0.89 364	0.00 1	0.23 363	0.28 340	2.13 429

castereo	1.02 11	0.69 144	1.26 1	0.46 69	0.19 61	1.89 70	0.76 247	5.61 118	2.37 22	0.78 57	2.65 87	0.32 44	0.40 54	1.25 12	1.00 94	0.01 154	0.32 294	0.00 1	0.24 365	0.03 45	0.22 135

222	5.93 375	0.88 204	4.58 228	1.76 243	0.98 248	6.02 339	0.08 38	14.45 410	8.89 325	9.53 364	11.77 341	3.88 196	4.23 294	8.26 292	39.96 497	0.03 286	1.12 409	0.00 1	0.24 365	0.11 179	1.73 387

psmorigin	7.74 413	2.19 386	18.99 457	2.51 355	0.89 233	7.08 361	2.74 362	11.25 325	7.90 297	20.49 457	22.36 435	20.16 447	11.95 434	13.84 431	10.61 415	0.04 311	0.18 268	0.06 398	0.24 365	0.27 337	1.07 313

aanetorigin	9.02 430	3.75 436	28.68 481	2.16 295	3.86 420	5.84 336	5.40 417	5.93 145	10.39 355	28.12 472	31.02 465	15.98 417	13.74 443	9.38 354	12.55 433	0.25 403	0.22 278	0.22 437	0.24 365	1.24 435	1.47 349

IGEV-RUCA	0.88 6	0.27 3	1.43 3	0.59 82	0.33 112	2.12 93	0.49 171	3.65 21	1.79 13	1.04 70	0.16 4	0.24 28	0.55 80	2.95 80	0.57 18	0.12 371	0.21 277	0.20 434	0.25 369	0.22 301	0.33 177

model_zeroshot	1.98 97	0.70 151	4.98 249	2.25 317	1.07 260	3.20 209	0.13 64	7.01 197	3.34 60	3.46 123	3.77 122	2.69 146	0.42 58	2.86 77	1.18 125	0.06 336	0.85 356	0.00 1	0.25 369	0.02 16	1.40 347

Pointernet	1.04 17	0.44 39	2.58 40	0.32 38	0.52 164	1.78 63	0.07 32	5.69 122	2.76 30	0.27 3	2.28 76	0.80 83	0.44 68	1.37 18	0.49 8	0.00 1	0.36 302	0.00 1	0.25 369	0.02 16	0.32 176

RSM	1.43 49	0.40 26	1.79 7	0.74 116	0.54 171	2.45 120	0.49 171	4.13 42	3.29 58	0.65 41	2.53 82	2.15 132	0.30 27	6.97 211	0.85 65	0.01 154	0.12 249	0.00 1	0.25 369	0.11 179	0.72 272

MyStereo07	1.64 73	1.15 266	2.61 44	1.28 175	1.49 318	2.63 140	0.45 152	6.45 174	2.94 37	1.10 73	1.61 48	0.29 37	0.60 87	7.45 246	0.80 55	0.01 154	1.27 437	0.00 1	0.25 369	0.11 179	0.42 208

MyStereo04	3.29 240	1.15 266	6.64 335	1.28 175	1.49 318	2.63 140	0.45 152	10.57 309	13.30 401	4.41 153	3.90 125	3.06 157	3.56 257	7.87 273	3.35 281	0.01 154	1.27 437	0.00 1	0.25 369	0.11 179	0.42 208

xx1	2.73 196	0.93 214	3.39 112	3.05 395	0.39 130	5.69 330	0.55 184	5.34 96	10.76 364	1.42 80	3.48 110	4.63 233	2.83 226	8.26 292	0.70 40	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.25 369	0.09 145	1.65 366

MSKI-zero shot	2.23 135	0.49 68	2.49 34	1.60 213	0.81 223	2.69 149	0.29 118	6.82 191	2.50 24	4.37 152	7.61 240	3.65 190	0.26 16	8.62 323	0.63 29	0.01 154	1.09 405	0.00 1	0.25 369	0.03 45	0.46 216

qqq	2.44 163	0.85 186	4.33 205	1.73 239	0.71 202	1.98 78	0.38 137	9.15 266	4.33 129	3.37 120	4.34 133	4.63 233	2.83 226	4.95 130	2.06 216	0.00 1	1.13 412	0.00 1	0.25 369	0.09 145	1.65 366

test_xeample	4.78 359	0.93 214	4.68 236	1.48 203	1.28 296	3.94 274	0.13 64	13.35 390	8.62 318	8.21 318	11.63 337	3.43 177	3.54 256	7.59 259	23.47 468	0.02 247	1.16 425	0.00 1	0.25 369	0.11 179	1.74 390

ccnet	7.45 411	1.89 367	7.71 367	3.18 404	2.35 367	12.19 427	6.14 425	18.95 448	9.36 340	13.33 427	20.38 424	16.00 418	9.10 417	10.10 383	15.40 452	0.44 418	0.34 298	0.25 440	0.25 369	0.48 397	1.18 324

Gwc-CoAtRS	2.16 122	0.42 29	3.13 88	1.28 175	0.31 105	3.52 239	0.39 140	6.56 177	6.31 227	5.38 180	5.11 157	5.47 262	1.70 177	2.00 46	1.08 107	0.01 154	0.19 270	0.00 1	0.25 369	0.02 16	0.16 98

G-Net	8.60 427	1.93 370	12.59 424	6.04 460	3.66 413	25.93 469	4.26 397	10.35 299	8.05 303	19.71 453	24.73 445	14.15 404	15.49 450	11.30 400	10.69 418	0.50 428	0.46 314	0.19 433	0.25 369	0.80 424	0.91 293

Reg-Stereo(zero)	1.92 91	0.28 5	3.18 93	0.63 91	1.41 314	2.02 81	0.48 166	3.85 33	6.29 225	4.49 154	3.12 99	4.55 228	1.62 173	2.77 75	2.16 223	0.00 1	0.61 327	0.00 1	0.26 382	0.02 16	0.62 249

gcap-zeroshot	2.22 132	0.68 141	5.64 288	0.79 120	1.15 276	3.33 222	0.73 238	7.14 209	4.59 149	3.86 137	1.79 61	8.42 338	0.56 82	3.00 82	0.89 72	0.02 247	0.66 330	0.00 1	0.26 382	0.01 6	0.83 284

xxxx	5.16 369	0.86 194	4.86 242	1.96 274	1.22 287	7.56 370	0.07 32	14.67 413	9.15 335	6.55 233	9.87 298	9.30 347	3.47 254	8.07 285	22.20 463	0.05 326	1.16 425	0.00 1	0.26 382	0.10 166	1.76 393

SuperB	8.29 422	3.96 439	24.92 472	2.96 388	1.33 307	9.83 396	4.15 395	10.92 319	29.79 467	11.86 415	12.51 354	6.07 282	6.97 377	11.13 398	14.73 448	0.15 377	0.11 245	0.35 443	0.26 382	12.64 480	1.11 317

SGM_RVC	10.77 448	1.11 258	4.66 233	2.66 367	0.41 139	21.03 461	6.87 437	20.02 460	15.54 419	25.86 470	24.97 447	33.59 477	20.51 462	20.89 468	14.78 449	0.31 411	0.26 289	0.22 437	0.26 382	0.43 387	1.01 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
riskmin	2.49 166	0.22 1	3.34 107	2.33 336	1.78 333	2.89 185	0.46 154	7.35 217	6.95 262	2.75 105	1.67 52	6.75 298	5.08 330	3.24 87	1.93 205	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.27 387	0.02 16	1.73 387

AE-Stereo	1.89 85	0.38 14	3.86 159	1.94 268	0.38 127	2.51 128	0.58 193	7.19 210	7.28 275	1.60 87	3.51 115	1.07 92	0.77 102	2.12 52	1.24 134	0.03 286	1.02 395	0.00 1	0.28 388	0.11 179	1.84 404

test-3	2.19 128	0.38 14	3.88 165	1.55 210	0.91 238	1.39 25	0.80 253	5.36 103	5.51 192	7.36 285	1.90 64	4.05 204	0.42 58	6.67 192	1.17 121	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.28 388	0.20 284	1.08 315

test_1	2.18 125	0.38 14	3.87 160	1.54 209	0.91 238	1.38 24	0.80 253	5.36 103	5.53 194	7.12 266	1.86 63	4.05 204	0.41 56	6.65 190	1.17 121	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.28 388	0.20 284	1.08 315

test_3	2.22 132	0.39 20	4.20 197	1.51 205	0.90 235	1.29 18	0.74 242	5.34 96	6.37 230	6.64 239	1.96 66	4.24 218	0.45 70	6.63 188	1.17 121	0.00 1	1.00 393	0.00 1	0.28 388	0.19 275	1.01 304

MFMNet_re	14.09 463	9.67 469	20.31 461	10.40 472	7.62 464	21.38 462	17.49 490	21.36 471	31.95 469	23.70 464	29.22 456	18.87 440	27.41 480	14.27 434	11.16 420	2.85 462	1.51 454	0.41 447	0.28 388	4.88 463	7.10 473

DLNR_Zeroshot_test	24.96 487	51.28 506	90.69 511	97.84 520	97.22 519	1.40 26	0.12 55	23.19 475	3.55 79	1.21 77	2.95 96	0.72 79	0.31 30	7.09 217	2.61 251	38.70 504	1.32 439	0.00 1	0.29 393	77.04 516	1.68 376

TRStereo	2.71 191	3.79 437	5.46 275	2.19 303	2.22 362	2.98 193	1.07 301	9.83 286	4.39 136	3.46 123	3.48 110	3.92 198	0.77 102	6.43 180	1.70 186	0.03 286	0.63 328	0.00 1	0.29 393	0.11 179	1.49 351

castereo++	1.38 44	0.97 232	2.82 60	0.59 82	0.52 164	4.45 300	0.97 288	5.22 90	1.87 16	0.41 16	2.28 76	1.87 122	0.15 7	4.14 108	0.42 4	0.00 1	0.41 308	0.00 1	0.30 395	0.05 87	0.22 135

mmm	3.07 224	0.76 163	4.50 216	2.27 324	1.24 291	3.75 263	0.12 55	10.03 292	5.12 176	6.43 222	11.19 328	3.10 159	3.20 234	4.54 123	1.78 192	0.02 247	1.19 430	0.00 1	0.30 395	0.09 145	1.79 396

coex-ft	20.15 484	20.03 483	87.93 510	1.81 248	1.77 332	18.77 455	13.73 473	13.28 389	41.87 486	60.24 505	39.04 480	28.27 469	30.39 482	12.57 421	28.66 484	0.20 393	0.23 281	0.04 387	0.30 395	1.52 442	2.34 439

DCRE	2.21 131	0.95 225	3.17 90	2.10 289	1.30 303	1.86 69	0.05 20	5.33 95	4.69 155	3.59 127	9.37 287	3.81 193	1.18 137	2.34 65	1.22 132	0.01 154	0.97 380	0.00 1	0.30 395	0.04 69	1.97 418

XX-Stereo	2.95 215	0.48 60	7.08 353	2.84 382	2.51 376	1.63 45	0.20 96	6.15 156	3.38 62	2.38 99	16.00 392	6.90 305	0.25 14	6.40 179	1.14 116	0.00 1	0.66 330	0.00 1	0.31 399	0.16 249	0.57 234

CFNet-RSSM	2.26 138	0.43 30	3.24 96	1.28 175	0.31 105	3.19 208	0.40 141	7.62 229	7.29 276	5.88 192	4.68 145	5.32 259	1.68 175	2.26 60	1.04 101	0.01 154	0.09 235	0.00 1	0.31 399	0.03 45	0.16 98

Selective-RAFT	1.92 91	0.54 86	3.87 160	1.15 159	0.21 78	3.83 269	0.06 27	5.00 78	4.68 154	1.59 86	2.14 69	3.05 155	2.77 223	6.63 188	1.34 147	0.00 1	0.95 374	0.00 1	0.32 401	0.05 87	0.19 118

SHD	10.45 446	3.67 434	14.03 435	4.81 451	4.52 439	11.93 422	1.66 337	21.36 471	38.40 483	18.84 450	21.72 431	17.63 430	13.07 438	15.65 446	17.71 455	0.36 414	1.09 405	0.01 326	0.32 401	0.50 401	1.67 373

XQC	9.46 435	4.84 448	18.88 456	4.07 434	3.09 392	15.97 443	6.65 432	16.26 430	26.63 461	12.63 419	12.35 352	15.75 415	10.62 425	16.48 449	21.19 459	0.44 418	0.96 377	0.05 394	0.32 401	1.10 431	0.99 301

IGEV-Stereo+	1.89 85	0.55 91	2.49 34	0.48 73	3.25 397	2.06 85	0.07 32	1.92 4	1.52 9	0.77 51	0.08 2	0.22 20	0.44 68	7.11 219	0.68 34	0.04 311	0.66 330	0.00 1	0.33 404	5.08 464	10.13 485

1111x	4.96 364	1.04 248	7.09 354	1.75 241	1.05 257	5.03 316	0.32 127	13.52 394	10.70 363	6.68 242	10.35 308	8.81 345	6.01 355	10.65 391	12.78 436	0.07 344	1.24 434	0.00 1	0.33 404	0.11 179	1.75 391

RAFT-Test	2.49 166	0.45 44	4.35 207	1.89 260	1.28 296	4.83 312	0.68 223	7.19 210	4.51 144	5.00 168	7.09 226	6.81 302	1.12 125	2.22 56	1.16 120	0.01 154	0.63 328	0.00 1	0.33 404	0.05 87	0.20 124

GANet	6.86 395	1.78 360	5.98 305	3.05 395	1.12 273	10.12 401	9.38 455	13.41 392	8.67 319	11.46 410	29.87 459	13.94 402	8.25 402	12.06 413	6.33 358	0.40 416	0.06 211	0.16 425	0.33 404	0.18 268	0.59 239

UGAM	4.25 328	0.86 194	5.73 296	0.45 66	0.22 85	3.61 245	1.18 308	5.51 107	15.39 415	4.99 167	12.34 351	15.09 413	3.71 267	10.58 390	3.76 292	0.00 1	0.46 314	0.00 1	0.34 408	0.36 371	0.36 187

ADCRef	7.76 414	2.31 398	19.09 458	2.82 379	3.29 399	11.88 421	3.06 373	11.52 335	10.89 368	13.69 431	25.85 450	8.20 327	8.89 413	8.95 340	22.66 464	0.16 381	0.08 228	0.16 425	0.34 408	0.47 394	0.91 293

testlalala_base	3.54 266	0.53 82	3.53 129	2.31 332	2.22 362	4.04 283	0.61 202	6.91 195	2.73 29	2.69 103	4.17 130	1.78 121	0.51 74	2.02 47	1.08 107	13.13 490	3.23 481	0.00 1	0.35 410	16.60 485	2.27 437

RTSC	9.87 439	4.34 442	16.44 448	4.60 450	2.38 368	12.54 428	0.75 245	18.19 443	37.31 481	16.16 444	15.86 388	13.32 398	7.56 393	20.93 469	23.50 469	0.34 412	1.07 403	0.02 359	0.35 410	0.71 419	0.99 301

MonSter	0.72 2	0.27 3	2.25 27	0.07 1	0.85 230	1.27 17	0.01 2	3.79 30	0.91 1	0.41 16	0.18 7	0.08 1	0.04 1	1.33 16	0.58 19	0.00 1	0.96 377	0.00 1	0.36 412	0.00 1	0.94 297

test_xeample3	1.71 79	1.75 356	6.64 335	0.90 138	0.29 101	2.55 130	0.90 280	4.08 40	2.36 21	0.56 36	0.24 10	0.23 22	0.31 30	7.51 252	2.73 260	0.00 1	0.70 338	0.00 1	0.36 412	0.18 268	1.92 415

NVstereo2D	4.82 361	1.29 293	7.98 375	3.68 426	3.48 408	8.02 374	3.10 374	11.25 325	15.50 418	5.14 173	7.71 242	8.21 328	4.68 311	10.19 386	4.30 315	0.02 247	0.19 270	0.13 419	0.36 412	0.07 117	1.12 320

testlalala	1.80 81	0.49 68	2.67 52	1.24 171	0.46 145	3.91 271	0.87 279	6.62 181	2.96 39	6.78 249	3.83 123	1.74 116	0.40 54	1.57 27	0.76 50	0.01 154	1.16 425	0.00 1	0.38 415	0.01 6	0.17 106

RAFT+CT+SA	2.59 179	1.19 274	3.55 133	1.09 155	2.21 360	3.14 206	0.90 280	7.59 224	5.65 198	2.76 106	8.21 262	2.04 129	1.57 171	8.84 331	1.31 142	0.02 247	0.34 298	0.00 1	0.38 415	0.22 301	0.73 273

FINET	6.96 397	2.98 422	13.77 432	3.20 406	4.81 447	9.65 393	9.90 458	13.68 398	23.91 456	8.28 320	13.70 367	5.36 260	5.83 350	10.79 392	8.05 377	0.90 437	1.43 447	0.11 412	0.38 415	0.48 397	1.98 421

GCST	9.50 436	17.91 481	6.18 314	53.02 505	11.57 479	10.95 412	0.20 96	7.71 233	7.12 268	9.83 375	4.71 147	4.87 242	1.49 159	9.87 375	2.06 216	8.70 477	0.07 224	22.79 486	0.40 418	6.66 471	3.86 461

MyStereo8	3.30 242	1.69 345	6.28 321	2.51 355	3.79 419	4.22 289	0.07 32	7.43 222	6.39 232	6.51 229	10.13 305	4.23 217	1.45 157	2.79 76	5.08 338	0.06 336	1.49 453	0.00 1	0.40 418	0.26 327	1.33 341

SAMSARA	15.67 466	3.89 438	14.48 439	13.77 480	7.92 468	38.69 489	73.90 512	21.22 469	24.66 457	17.04 447	13.86 370	30.01 471	13.07 438	18.07 459	17.48 454	0.23 398	1.46 450	0.07 403	0.40 418	0.99 429	2.15 430

RGC	7.40 406	2.77 417	7.71 367	4.43 448	4.87 448	8.88 385	2.96 369	16.05 428	12.76 397	11.96 418	19.57 421	18.32 437	11.57 433	13.89 433	9.58 402	0.83 436	0.02 154	0.24 439	0.41 421	0.40 381	0.77 278

AEACV	1.27 33	0.38 14	2.61 44	1.75 241	1.21 286	2.44 119	0.85 271	4.79 67	1.67 10	0.71 48	0.26 12	0.29 37	2.00 189	2.30 62	0.66 33	0.01 154	0.95 374	0.00 1	0.42 422	0.12 196	2.07 425

S-Stereo	6.85 394	0.93 214	10.76 417	3.34 414	3.51 409	6.55 348	6.01 422	13.75 400	23.86 455	9.65 372	15.54 385	11.81 389	8.24 401	8.59 319	11.23 421	0.13 372	0.16 263	0.00 1	0.42 422	0.14 229	2.39 440

testlalala2	2.34 147	0.64 128	2.49 34	9.58 468	6.50 458	3.57 242	0.18 90	5.34 96	3.20 51	3.87 138	4.57 144	3.12 160	0.52 76	1.49 21	0.44 5	0.00 1	0.31 293	0.00 1	0.43 424	0.12 196	0.40 194

DeepPrunerF	7.18 405	3.58 431	25.29 474	4.27 442	7.20 463	3.78 265	4.64 406	14.03 405	20.86 446	8.85 339	10.57 316	7.35 312	7.88 397	12.16 416	10.66 417	0.25 403	0.16 263	0.29 441	0.43 424	0.77 423	0.65 254

LSM	14.85 465	7.41 461	36.29 488	7.76 467	43.77 507	11.24 416	12.14 470	16.73 434	23.72 454	23.73 465	32.92 468	18.89 441	13.31 440	16.60 450	12.37 430	0.26 406	0.86 361	0.11 412	0.43 424	1.24 435	17.26 500

FADNet_RVC	4.24 326	2.32 399	14.23 437	1.18 165	0.79 218	5.64 328	0.60 198	11.50 334	7.19 271	3.68 131	8.08 260	4.14 210	4.06 284	10.29 387	7.47 370	0.36 414	0.44 313	0.18 431	0.47 427	0.93 428	1.23 329

SCV	2.06 103	0.84 183	3.74 149	3.56 422	1.22 287	2.30 106	0.76 247	7.87 236	3.29 58	0.59 38	2.83 90	0.67 78	0.58 85	8.00 277	0.91 77	0.00 1	0.89 364	0.00 1	0.48 428	0.41 382	2.18 432

AnyNet_C01	16.99 470	12.34 478	60.47 501	4.88 452	3.11 394	31.77 479	16.79 485	18.60 447	17.96 433	18.62 449	38.50 479	24.03 458	19.00 456	30.59 483	35.18 493	0.29 410	0.56 322	0.45 449	0.48 428	2.70 458	3.40 453

dad	5.10 366	2.61 411	6.76 342	1.23 169	0.14 40	2.85 181	0.36 133	7.98 239	14.88 411	10.84 396	17.06 401	15.59 414	3.29 240	7.24 226	4.39 318	1.20 443	0.10 241	4.02 471	0.49 430	0.20 284	0.69 266

NCC-stereo	7.43 409	2.28 394	8.58 384	3.28 410	4.48 436	8.34 376	4.27 398	20.45 465	13.66 404	9.17 353	17.52 409	16.49 421	14.31 447	13.71 429	8.95 392	1.73 451	0.12 249	0.01 326	0.50 431	0.21 294	0.60 241

Abc-Net	7.43 409	2.28 394	8.58 384	3.28 410	4.48 436	8.34 376	4.27 398	20.45 465	13.66 404	9.17 353	17.52 409	16.49 421	14.31 447	13.71 429	8.95 392	1.73 451	0.12 249	0.01 326	0.50 431	0.21 294	0.60 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	11.82 455	7.08 458	25.83 475	4.55 449	5.88 457	16.92 447	16.97 487	14.14 406	18.11 434	16.87 446	21.66 430	14.78 409	13.87 445	23.54 476	31.83 488	0.24 400	0.28 290	0.35 443	0.53 433	1.35 439	1.71 384

GCAP-BAT	2.26 138	0.61 117	3.67 147	1.48 203	0.81 223	4.32 295	0.77 249	4.87 72	4.04 117	3.97 141	5.41 171	4.38 224	0.59 86	6.20 172	1.17 121	0.02 247	1.14 419	0.00 1	0.55 434	0.07 117	1.22 328

anonymousa	4.24 326	0.78 164	4.05 184	2.16 295	4.87 448	8.76 384	0.35 132	7.41 221	4.47 142	8.21 318	19.70 422	11.03 382	5.87 351	2.04 50	2.20 224	0.00 1	1.16 425	0.00 1	0.55 434	0.04 69	1.11 317

PVD	16.41 468	3.98 440	16.04 446	5.38 454	4.59 444	19.44 457	7.28 443	28.88 483	49.27 493	31.53 477	43.72 487	30.36 473	32.17 487	26.70 480	23.19 467	0.25 403	1.48 452	0.04 387	0.59 436	0.52 403	2.87 449

GrayStereo	3.86 294	0.33 9	2.63 47	1.66 223	0.62 185	3.09 200	7.92 448	6.43 173	3.88 106	10.61 389	16.51 397	5.75 276	8.40 403	6.75 195	1.58 161	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.62 437	0.04 69	0.38 191

EDNetEfficientorigin	18.25 478	14.44 479	99.41 520	1.72 238	1.00 251	12.07 424	6.97 439	13.67 397	35.06 477	38.59 488	37.10 478	27.03 466	27.46 481	15.38 442	26.92 479	0.05 326	0.08 228	0.15 422	0.62 437	3.33 460	3.92 462

DPSNet	10.88 450	2.57 409	20.40 462	2.24 315	1.90 345	24.92 467	17.00 488	21.35 470	28.61 466	12.87 422	13.74 369	17.01 428	20.14 461	15.36 441	14.01 445	0.81 435	0.98 386	0.20 434	0.65 439	1.30 438	1.54 355

AIO-Stereo	1.30 36	0.45 44	1.73 6	0.67 102	0.77 216	2.33 108	0.60 198	5.99 149	3.27 55	0.45 21	3.46 107	0.41 55	0.28 22	1.53 25	0.71 44	0.04 311	0.79 346	0.00 1	0.67 440	0.10 166	1.67 373

ADCL	10.77 448	3.23 424	21.50 464	2.26 320	1.96 351	23.65 464	9.07 453	14.69 415	24.88 458	15.21 438	27.20 451	12.68 397	14.02 446	16.94 453	24.43 475	0.26 406	0.18 268	0.74 450	0.67 440	0.80 424	1.02 308

PSMNet-RUCA	6.00 377	5.79 454	14.15 436	10.30 471	7.63 465	6.94 354	1.89 342	12.74 367	10.95 370	4.10 146	11.72 339	4.77 236	1.72 180	8.74 328	5.09 339	1.88 457	0.12 249	4.77 472	0.71 442	5.10 465	0.82 283

iRaft-Stereo_20w	3.11 226	0.49 68	6.09 309	1.01 149	1.25 292	3.99 278	1.00 293	14.00 404	4.73 157	6.70 247	6.27 202	2.34 135	2.28 203	7.29 231	1.58 161	0.01 154	0.75 343	0.00 1	0.73 443	0.10 166	1.63 364

LCNet	2.94 213	0.55 91	2.57 39	1.03 152	0.59 181	2.05 83	1.55 330	5.51 107	4.19 123	6.08 207	10.58 317	4.54 227	6.63 369	7.59 259	0.90 74	0.01 154	0.00 1	0.01 326	0.76 444	0.31 358	3.43 454

PAM_32	4.12 318	0.46 48	5.63 287	1.95 272	1.02 255	10.74 409	0.85 271	11.04 320	5.02 174	6.19 210	5.28 164	17.64 431	7.30 386	5.03 134	1.45 153	0.00 1	0.68 334	0.00 1	0.77 445	0.14 229	1.14 322

PAM	4.07 312	0.44 39	6.47 328	1.97 275	1.18 280	10.83 411	1.64 334	10.66 311	4.55 147	6.54 232	4.69 146	16.99 427	6.88 375	4.07 104	1.63 171	0.00 1	0.68 334	0.00 1	0.77 445	0.10 166	1.24 330

UGAM-zero	3.92 298	0.49 68	5.26 260	1.17 163	0.89 233	4.00 279	0.47 156	12.42 358	3.62 85	5.46 183	5.86 182	15.76 416	8.92 415	8.63 324	2.44 243	0.00 1	0.84 354	0.00 1	0.89 447	0.03 45	1.27 336

FBW_ROB	9.17 434	2.08 381	10.31 415	2.51 355	1.66 327	13.22 434	6.04 423	23.09 474	20.11 441	19.55 451	15.80 387	18.97 442	11.96 435	19.34 462	11.38 422	0.66 430	0.30 292	2.15 464	0.90 448	1.15 434	2.16 431

UDGNet	2.92 211	7.79 462	4.92 245	3.01 390	0.08 14	2.96 190	0.20 96	4.77 66	8.93 326	2.91 110	2.85 92	0.95 89	1.00 117	6.46 181	1.66 180	1.46 448	0.00 1	5.33 475	0.92 449	1.95 450	0.19 118

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 249	1.28 292	8.51 381	1.86 255	1.83 339	3.51 236	0.31 125	10.50 305	4.32 128	2.74 104	5.87 184	10.30 362	4.53 305	4.66 126	3.16 277	0.02 247	0.87 363	0.00 1	0.97 450	0.38 377	1.43 348

SGM-ForestM	18.61 479	3.38 427	10.14 413	3.44 417	2.24 364	34.17 484	15.39 477	29.44 485	33.93 472	38.55 487	41.08 484	53.64 495	36.76 489	34.82 487	27.16 480	1.25 444	1.81 461	0.74 450	1.01 451	0.61 407	2.61 446

MADNet+	27.96 489	35.32 497	91.41 512	21.04 487	8.86 471	49.25 501	47.41 508	36.98 489	37.84 482	21.00 458	30.83 463	25.41 462	34.95 488	46.51 501	51.54 506	3.04 463	3.33 483	1.48 459	1.05 452	5.85 468	6.05 470

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 313	1.65 342	13.34 430	2.14 294	1.84 340	4.03 281	0.98 291	13.13 385	4.97 173	4.53 156	11.37 332	9.85 355	1.97 188	4.88 129	2.74 262	0.03 286	0.90 366	0.00 1	1.11 453	0.84 427	1.72 385

EDNetEfficient	14.14 464	6.71 457	56.12 499	2.99 389	3.58 410	5.38 321	8.49 450	9.35 278	33.24 471	40.73 489	30.21 461	18.04 435	22.92 471	12.13 414	26.26 477	0.16 381	0.24 284	0.07 403	1.15 454	2.58 457	2.39 440

BEATNet-Init1	24.70 486	11.33 475	44.28 494	5.48 455	3.94 424	47.60 499	22.33 494	34.94 486	40.01 485	48.11 498	49.98 494	59.86 499	43.17 495	39.48 494	31.77 487	1.37 447	1.76 460	1.17 456	1.17 455	2.44 455	3.85 460

CC-Net-ROB	8.09 417	10.11 472	9.03 397	4.07 434	3.74 418	15.24 440	4.84 409	18.44 445	10.87 367	6.73 248	14.03 373	7.54 316	4.68 311	11.61 409	3.98 305	6.59 472	2.54 470	16.51 482	1.19 456	7.88 474	2.20 433

PASM	9.11 431	5.68 452	25.06 473	4.33 444	4.18 431	7.01 358	8.48 449	12.37 355	20.95 447	13.49 429	15.37 384	18.80 439	11.52 432	14.70 437	12.70 434	0.93 438	1.19 430	0.32 442	1.21 457	1.66 444	2.22 435

ELAS_RVC	17.82 475	3.60 433	11.92 420	6.63 463	5.73 455	30.34 478	19.64 491	26.92 479	35.06 477	40.79 490	41.32 485	37.31 484	31.61 483	30.54 482	22.93 465	1.97 459	2.40 466	1.28 458	1.27 458	1.71 445	3.51 457
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCMid	10.97 451	4.49 445	23.66 468	2.53 359	2.52 377	11.46 417	6.31 427	15.31 420	12.85 398	23.57 463	22.99 436	17.92 433	21.04 464	19.57 464	28.05 482	0.47 425	0.43 310	1.10 455	1.32 459	1.73 446	2.10 427

EAI-Stereo	2.75 198	0.54 86	3.17 90	0.91 140	1.28 296	4.02 280	5.30 415	12.39 356	4.76 158	2.51 101	7.10 227	1.22 96	0.94 114	6.03 165	1.96 207	0.01 154	0.56 322	0.00 1	1.38 460	0.04 69	0.95 299

MFN_U_SF_RVC	13.54 460	4.69 447	28.43 480	4.24 440	2.50 375	24.26 465	5.99 420	28.23 481	20.18 443	24.06 466	29.38 457	30.35 472	16.92 454	20.98 470	21.39 460	1.35 446	1.13 412	1.02 453	1.41 461	1.88 449	2.50 445

ADCPNet	10.18 442	3.40 428	33.24 485	2.38 342	1.74 331	17.75 451	7.65 446	13.20 387	13.03 399	14.09 435	21.72 431	19.36 443	11.40 431	15.43 443	23.00 466	0.28 409	1.15 424	0.39 446	1.48 462	0.68 414	2.21 434

ELAS	17.99 476	3.49 429	11.19 418	6.14 461	5.79 456	34.89 485	17.28 489	28.75 482	30.47 468	40.80 491	45.79 489	39.04 485	32.05 486	27.63 481	24.30 474	1.88 457	2.41 468	1.09 454	1.48 462	1.83 448	3.48 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 471	7.98 463	24.37 471	6.82 464	2.93 386	39.68 491	16.11 480	25.46 478	34.93 476	34.13 481	34.20 472	29.20 470	24.94 476	23.01 474	19.39 457	2.79 461	2.87 477	1.18 457	1.53 464	6.78 472	3.31 452

SPS-STEREO	15.83 467	7.38 460	14.92 442	11.63 476	11.77 481	25.30 468	7.12 440	25.20 477	17.06 427	32.24 478	30.34 462	31.63 474	22.59 468	25.67 478	21.97 462	7.71 475	4.50 491	3.35 469	1.56 465	6.97 473	7.72 475
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	8.22 421	4.42 444	7.19 356	12.11 477	9.77 474	11.80 420	3.23 380	12.00 344	6.60 241	8.59 330	11.52 334	10.97 381	5.31 340	11.10 396	4.20 310	9.56 479	2.29 465	10.51 478	1.61 466	13.06 482	8.49 476

DGSMNet	7.10 401	3.49 429	15.11 443	4.36 446	4.41 434	8.94 387	6.25 426	15.10 418	14.28 408	8.15 316	14.51 379	10.08 358	5.38 342	11.04 395	7.95 375	1.49 449	2.00 462	1.79 461	1.68 467	2.43 454	3.48 455

otaku	12.35 458	8.64 465	9.11 400	13.56 479	10.98 477	26.23 470	7.22 442	19.45 454	19.26 437	11.92 417	17.90 413	20.21 448	8.91 414	16.06 447	6.09 351	9.77 481	2.50 469	13.23 479	1.90 468	14.61 483	9.41 481

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 445	5.37 450	16.61 450	2.95 387	3.02 389	24.75 466	15.44 478	14.68 414	19.73 438	19.77 454	23.97 439	16.98 426	8.40 403	17.58 457	9.23 397	1.59 450	1.75 458	0.16 425	2.63 469	0.75 421	1.85 406

Ntro	12.91 459	9.95 470	10.01 411	14.12 481	12.55 482	26.31 471	6.76 434	19.04 450	22.03 453	10.23 381	16.26 393	20.22 449	10.06 421	16.81 452	7.93 374	10.16 483	2.55 471	15.19 481	2.86 470	15.27 484	9.93 484

DualNet (step1)	4.40 335	1.36 306	7.91 371	1.40 190	0.63 187	5.54 323	2.72 359	11.31 328	8.40 313	8.64 331	8.05 255	6.80 299	5.05 327	7.22 224	2.53 245	1.74 453	1.04 398	3.05 466	2.96 471	0.22 301	1.35 343

test_sample9	6.40 385	1.36 306	7.91 371	1.40 190	0.63 187	5.54 323	2.72 359	11.31 328	8.40 313	8.64 331	8.05 255	6.80 299	5.05 327	12.52 418	13.17 438	1.74 453	25.14 506	3.05 466	2.96 471	0.22 301	1.35 343

test_sample8	8.50 425	1.36 306	7.91 371	1.40 190	0.63 187	5.54 323	2.72 359	12.78 369	6.78 253	17.61 448	9.29 284	24.63 460	19.17 457	12.52 418	13.17 438	1.74 453	25.14 506	3.05 466	2.96 471	0.22 301	1.35 343

CREStereo++_RVC	1.70 76	0.50 74	3.07 87	0.45 66	0.01 1	1.69 52	0.02 9	3.09 12	8.24 308	3.82 134	7.53 238	0.49 65	0.32 37	1.05 5	0.52 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 474	0.01 6	0.08 44
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
anonymity	8.04 416	4.13 441	12.86 425	7.43 465	13.11 483	8.34 376	2.02 347	18.21 444	7.55 286	13.88 433	9.27 281	10.63 369	7.79 395	11.57 408	6.06 350	6.25 471	5.59 495	3.71 470	3.28 475	3.27 459	5.78 468

JetBlue	29.99 492	17.24 480	55.64 498	16.24 482	21.08 495	62.07 510	33.14 501	40.60 491	35.73 479	34.59 484	40.67 482	57.18 498	43.54 496	51.46 506	52.18 507	2.72 460	4.58 493	2.86 465	3.53 476	10.57 476	14.11 495

ACVNet_2	27.45 488	30.56 494	27.90 478	20.72 486	15.55 488	37.22 487	14.00 475	49.32 501	65.88 508	43.17 492	56.99 502	51.90 491	26.98 478	21.46 472	15.38 451	10.77 484	2.85 475	23.12 487	3.62 477	20.08 489	11.47 489

UDG	9.12 432	10.06 471	6.35 325	10.06 469	9.64 473	10.48 405	2.33 353	12.73 366	10.19 350	8.33 321	10.27 307	16.70 424	10.47 423	8.33 305	9.07 395	4.28 467	2.59 472	18.90 484	3.83 478	11.35 477	6.50 472

SGM+DAISY	17.25 473	9.46 468	22.74 466	10.11 470	11.40 478	28.98 477	13.74 474	21.15 468	16.85 426	31.39 476	34.79 473	34.05 479	24.24 475	26.23 479	19.31 456	8.79 478	7.56 499	4.88 473	3.93 479	6.07 469	9.33 479

DDUNet	10.03 441	12.17 477	8.24 380	13.02 478	11.73 480	10.32 403	3.76 388	12.27 352	8.35 311	9.64 369	13.89 371	16.48 420	6.67 372	9.50 359	7.00 364	6.80 473	3.45 485	21.10 485	4.33 480	12.78 481	9.12 478

Consistency-Raft	9.58 437	5.11 449	13.00 426	5.61 456	8.92 472	4.03 281	5.07 413	19.73 457	24.90 459	11.32 409	29.86 458	13.36 399	6.16 358	8.00 277	13.47 442	0.67 431	0.34 298	1.81 462	4.36 481	12.23 478	3.62 458

AnonymousM	2.96 217	7.19 459	1.41 2	0.92 141	0.06 9	2.37 112	0.52 176	6.05 150	3.83 101	4.97 164	2.37 78	1.91 124	1.00 117	2.23 58	1.06 104	0.01 154	0.57 324	17.64 483	4.90 482	0.02 16	0.27 159

ACVNet-4b	16.48 469	23.07 484	14.73 441	16.69 483	15.18 486	31.83 480	7.30 444	19.71 456	27.82 463	11.54 413	22.10 434	31.68 475	8.96 416	18.88 461	7.28 369	11.04 485	2.65 473	24.93 489	5.02 483	18.57 487	10.67 487

RainbowNet	18.69 480	27.15 489	22.03 465	18.76 485	15.00 485	27.97 475	10.17 459	27.99 480	34.19 474	15.53 441	27.53 452	25.33 461	13.80 444	19.86 466	10.59 414	14.50 493	3.57 486	23.85 488	5.03 484	18.49 486	12.41 491

ACVNet_1	19.51 481	26.19 487	15.50 444	17.71 484	15.28 487	26.46 472	9.36 454	29.16 484	34.18 473	25.06 468	24.89 446	37.18 483	21.93 467	17.80 458	15.03 450	11.08 486	2.83 474	25.29 490	5.06 485	19.11 488	11.14 488

U	2.23 135	0.36 11	2.93 68	0.26 34	8.08 469	11.12 413	0.00 1	3.68 24	1.12 3	0.29 4	0.52 19	0.16 7	0.08 2	0.83 1	0.30 1	0.00 1	0.00 1	9.75 477	5.13 486	0.02 16	0.02 5

PWCK	31.62 495	45.59 503	49.67 496	30.49 490	7.80 466	42.91 494	29.73 500	45.45 494	44.44 489	47.41 496	36.92 477	47.86 490	26.79 477	41.90 497	33.36 490	22.77 498	4.56 492	29.89 492	5.13 486	29.43 499	10.36 486

Dean	35.52 497	40.12 501	27.99 479	30.63 491	17.33 490	45.80 498	11.68 468	57.61 509	76.54 512	63.70 508	60.65 505	66.93 507	49.40 501	38.12 490	40.28 498	12.18 489	3.73 488	28.86 491	5.94 488	20.69 490	12.16 490

DispFullNet	18.06 477	27.03 488	34.90 486	22.68 489	20.79 492	15.03 439	3.18 378	16.95 437	26.06 460	20.48 456	16.91 399	20.55 452	18.37 455	23.48 475	12.16 429	5.31 469	2.91 478	31.24 493	8.09 489	22.63 491	12.44 492

MANE	20.98 485	3.23 424	8.81 390	5.96 459	6.96 462	33.07 482	13.20 472	35.43 487	38.86 484	44.72 495	52.41 498	53.20 494	41.84 494	34.74 486	27.45 481	1.87 456	2.27 464	1.54 460	10.18 490	0.69 416	3.11 450

NVStereoNet_ROB	17.22 472	8.76 466	16.47 449	7.52 466	8.42 470	13.75 437	11.07 461	24.24 476	26.67 462	31.00 475	46.49 490	34.88 481	27.06 479	22.72 473	23.61 470	6.83 474	4.32 490	6.32 476	10.37 491	4.39 462	9.57 482
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	28.06 490	29.98 491	19.46 459	32.15 492	20.98 493	27.68 473	16.66 481	47.31 495	44.85 490	34.14 482	50.94 495	41.49 487	31.67 484	37.53 488	23.88 471	14.17 491	2.96 479	34.45 495	11.15 492	26.12 493	13.75 493

IMH-64	28.06 490	29.98 491	19.46 459	32.15 492	20.98 493	27.68 473	16.66 481	47.31 495	44.85 490	34.14 482	50.94 495	41.49 487	31.67 484	37.53 488	23.88 471	14.17 491	2.96 479	34.45 495	11.15 492	26.12 493	13.75 493

IMH	30.65 494	30.30 493	21.09 463	34.89 496	21.75 497	33.16 483	16.91 486	49.53 502	52.50 494	38.41 486	55.10 501	45.13 489	40.36 493	41.57 496	25.66 476	14.74 494	3.36 484	35.43 497	11.69 494	27.31 498	14.16 496

TorneroNet-64	33.32 496	33.28 495	33.07 484	35.14 497	21.25 496	48.02 500	21.13 492	43.47 493	58.77 500	33.36 480	46.64 491	62.00 501	38.19 490	44.82 500	35.07 492	15.02 495	3.59 487	35.81 498	12.20 495	29.45 500	16.17 497

WAO-7	30.22 493	25.83 486	23.33 467	33.10 494	14.36 484	36.98 486	22.41 495	52.85 504	64.46 506	43.76 493	59.24 504	52.31 492	45.69 498	32.82 484	32.60 489	11.16 487	5.49 494	13.76 480	12.60 496	12.36 479	9.38 480

LVE	35.84 499	41.54 502	36.25 487	33.36 495	18.92 491	53.05 506	27.99 499	53.17 507	64.93 507	47.63 497	61.58 506	54.25 496	38.72 491	38.72 491	35.50 494	16.36 497	6.23 496	31.51 494	14.04 497	25.01 492	18.07 501

TorneroNet	36.02 500	35.25 496	36.33 489	38.44 499	22.19 498	50.72 504	24.42 498	48.39 498	54.53 497	38.03 485	53.44 499	62.83 504	44.79 497	47.68 503	42.11 501	15.69 496	3.97 489	37.25 499	15.05 498	30.83 502	18.40 502

Anonymous_2	4.74 358	0.98 234	4.46 211	2.35 338	2.27 365	5.66 329	0.67 220	8.08 241	5.28 179	4.98 165	2.60 84	8.74 344	6.92 376	5.79 158	3.46 283	0.24 400	1.70 457	5.16 474	18.18 499	5.41 466	1.85 406

WAO-8	38.93 501	36.84 498	23.97 469	43.96 500	24.48 500	45.73 496	22.62 496	53.10 505	75.66 510	53.86 502	66.14 509	62.39 502	55.11 505	43.01 498	40.67 499	22.98 499	7.22 497	37.53 500	19.49 500	27.04 497	16.83 498

Venus	38.93 501	36.84 498	23.97 469	43.96 500	24.48 500	45.73 496	22.62 496	53.10 505	75.66 510	53.86 502	66.17 510	62.39 502	55.11 505	43.01 498	40.67 499	22.98 499	7.22 497	37.53 500	19.49 500	27.02 496	16.83 498

WAO-6	35.59 498	37.89 500	17.67 453	37.86 498	24.46 499	37.85 488	21.49 493	49.01 500	67.96 509	44.22 494	48.08 492	53.02 493	53.39 503	33.67 485	36.83 495	26.05 501	7.83 500	43.19 503	21.76 502	30.18 501	19.37 503

UNDER WATER	45.99 503	49.80 505	68.56 503	49.99 504	32.13 503	55.35 508	39.50 503	41.12 492	52.90 495	50.69 499	45.18 488	67.79 509	58.75 508	51.93 508	50.97 505	30.59 502	14.03 501	51.66 505	37.15 503	40.27 504	31.35 504

FADE		18.79 482		10.51 473	10.00 476			36.24 488	53.07 496	20.35 455		26.62 465		40.25 495		31.16 503	14.37 502	38.03 502	37.28 504	5.44 467	5.60 467

notaker	48.05 505	55.94 507	50.90 497	56.89 508	40.29 504	38.96 490	33.86 502	47.82 497	55.70 498	57.55 504	57.48 503	60.22 500	59.71 509	54.64 509	43.27 502	41.13 506	19.86 504	57.61 508	37.79 505	50.95 506	40.33 506

UNDER WATER-64	46.01 504	48.25 504	68.05 502	44.59 502	28.11 502	57.02 509	43.78 506	40.20 490	48.80 492	52.08 501	42.95 486	67.22 508	57.71 507	48.98 505	49.57 504	40.01 505	17.98 503	52.15 506	39.41 506	38.99 503	34.41 505

ktn	49.32 506	58.11 508	40.16 491	59.92 509	43.22 506	49.79 503	42.99 505	48.56 499	60.67 502	51.59 500	54.51 500	55.34 497	52.65 502	47.92 504	37.91 496	57.88 509	24.79 505	63.00 511	43.57 507	52.51 507	41.31 507

JetRed	61.44 510	61.87 510	83.02 507	46.49 503	56.73 511	83.63 511	65.09 510	59.75 511	64.22 505	69.50 512	69.26 511	66.24 506	47.62 499	61.80 510	74.60 511	45.99 507	66.40 513	46.67 504	45.27 508	63.49 510	51.22 510

HanzoNet	57.16 509	60.12 509	60.00 500	55.77 507	42.11 505	51.98 505	41.93 504	52.07 503	61.47 503	65.98 511	65.90 508	72.11 511	70.14 510	71.11 512	61.13 509	64.31 512	34.72 509	62.27 510	50.86 509	52.83 508	46.33 508

DPSimNet_ROB	54.45 507	65.73 512	47.00 495	54.49 506	46.37 508	55.34 507	56.47 509	56.18 508	59.04 501	64.57 510	51.76 497	64.01 505	54.49 504	47.54 502	67.21 510	63.21 511	27.86 508	58.04 509	51.28 510	46.61 505	51.87 511

KSHMR	56.07 508	64.25 511	40.47 492	74.89 512	49.63 509	49.42 502	45.46 507	57.71 510	63.52 504	61.65 507	61.67 507	71.88 510	47.67 500	51.47 507	44.57 503	54.67 508	62.25 510	66.31 512	54.18 511	53.03 509	46.75 509

ASD4	76.04 512	81.96 515	69.18 505	68.53 510	80.95 515	96.29 514	99.16 519	77.84 513	93.51 517	77.76 513	85.79 512	78.58 512	76.90 512	78.02 513	82.88 512	58.77 510	62.96 511	55.01 507	62.53 512	68.78 511	65.30 513

MADNet++	82.81 513	81.73 514	74.64 506	87.71 517	82.67 516	93.35 512	70.27 511	86.39 517	82.88 513	93.51 518	86.62 513	86.40 514	81.37 513	88.21 514	88.63 513	86.59 516	84.23 517	72.14 513	68.69 513	78.88 517	81.36 518

tt	83.10 514	0.43 30	99.97 522	79.27 516	93.14 517	100.00 523	100.00 523	100.00 526	99.89 521	60.55 506	48.44 493	99.98 525	99.96 522	99.98 525	100.00 526	91.80 517	99.82 521	73.67 517	73.25 514	86.43 518	55.39 512

xxxxx1	85.58 515	90.37 516	96.61 515	76.69 513	80.77 512	97.50 517	96.92 516	85.57 514	88.66 514	88.63 515	91.64 515	94.27 515	93.09 514	90.03 515	91.91 514	70.77 513	70.62 514	73.61 514	81.26 515	72.90 513	79.86 515

tt_ll	85.58 515	90.37 516	96.61 515	76.69 513	80.77 512	97.50 517	96.92 516	85.57 514	88.66 514	88.63 515	91.64 515	94.27 515	93.09 514	90.03 515	91.91 514	70.77 513	70.62 514	73.61 514	81.26 515	72.90 513	79.86 515

ff	85.58 515	90.37 516	96.61 515	76.69 513	80.77 512	97.50 517	96.92 516	85.57 514	88.66 514	88.63 515	91.64 515	94.27 515	93.09 514	90.03 515	91.91 514	70.77 513	70.62 514	73.61 514	81.26 515	72.90 513	79.86 515

LRCNet_RVC	66.47 511	66.44 513	69.02 504	71.60 511	54.27 510	32.21 481	2.93 368	63.19 512	21.83 451	82.02 514	90.16 514	83.59 513	72.13 511	69.45 511	53.25 508	95.47 518	64.21 512	95.15 518	95.27 518	72.59 512	74.60 514

PML	97.69 518	100.00 525	96.50 514	97.85 521	97.35 520	99.77 522	99.36 520	96.92 518	96.34 518	100.00 525	96.52 518	97.41 519	99.61 519	100.00 526	95.46 517	99.99 524	97.44 518	100.00 522	96.08 519	99.13 520	88.02 519

Anonymous_1	99.01 521	99.91 521	99.85 521	97.31 519	99.09 521	100.00 523	100.00 523	99.59 523	99.96 522	99.29 523	99.86 521	99.55 522	99.99 523	99.30 520	99.76 520	95.67 519	99.58 520	97.24 519	98.56 520	97.36 519	98.34 520

test_example2	99.38 523	99.98 524	99.99 523	100.00 527	99.98 522	99.73 521	99.99 522	96.99 519	100.00 524	100.00 525	100.00 523	96.49 518	96.74 517	99.97 522	99.96 521	100.00 526	99.97 522	98.68 520	99.11 521	100.00 525	100.00 528

ccccc	99.31 522	96.47 519	100.00 526	100.00 527	100.00 524	97.29 516	99.42 521	99.52 522	97.83 520	99.28 522	97.64 519	99.32 521	99.84 520	99.92 521	99.98 522	100.00 526	100.00 524	99.95 521	99.77 522	100.00 525	100.00 528

HaxPig	98.85 520	99.94 522	95.36 513	99.99 524	99.98 522	94.12 513	94.52 513	99.12 521	99.96 522	99.96 524	99.99 522	99.98 525	99.89 521	98.16 519	96.14 518	99.98 523	99.99 523	100.00 522	99.99 523	99.99 524	99.95 524

MEDIAN_ROB	98.44 519	99.70 520	99.34 519	97.13 518	97.06 518	96.94 515	95.91 515	97.71 520	97.33 519	98.78 521	98.91 520	99.19 520	98.13 518	96.94 518	96.99 519	99.97 522	99.18 519	100.00 522	99.99 523	99.70 521	99.83 521

Selective-RAFT-Error	100.00 529	100.00 525	100.00 526	100.00 527	100.00 524	100.00 523	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 526	100.00 526	100.00 526	100.00 524	100.00 522	100.00 525	100.00 525	100.00 528

CasAABBNet	100.00 529	100.00 525	100.00 526	100.00 527	100.00 524	100.00 523	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 526	100.00 526	100.00 526	100.00 524	100.00 522	100.00 525	100.00 525	100.00 528

LSM0	100.00 529	100.00 525	100.00 526	100.00 527	100.00 524	100.00 523	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 526	100.00 526	100.00 526	100.00 524	100.00 522	100.00 525	100.00 525	99.99 525

DPSMNet_ROB	99.90 525	100.00 525	99.99 523	99.99 524	100.00 524	100.00 523	100.00 523	99.98 524	100.00 524	98.37 519	100.00 523	99.81 523	100.00 524	99.97 522	99.99 523	100.00 526	100.00 524	100.00 522	100.00 525	100.00 525	99.99 525

DGTPSM_ROB	99.90 525	100.00 525	99.99 523	99.99 524	100.00 524	100.00 523	100.00 523	99.98 524	100.00 524	98.37 519	100.00 523	99.81 523	100.00 524	99.97 522	99.99 523	99.99 524	100.00 524	100.00 522	100.00 525	100.00 525	99.99 525

DPSM_ROB	99.94 527	100.00 525	100.00 526	99.74 522	100.00 524	100.00 523	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 526	100.00 526	99.08 520	100.00 524	100.00 522	100.00 525	99.98 522	99.94 522

DPSM	99.94 527	100.00 525	100.00 526	99.74 522	100.00 524	100.00 523	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 526	100.00 526	99.08 520	100.00 524	100.00 522	100.00 525	99.98 522	99.94 522

AVERAGE_ROB	99.63 524	99.96 523	98.88 518	100.00 527	100.00 524	98.16 520	95.64 514	100.00 526	100.00 524	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 526	99.99 523	100.00 526	100.00 524	100.00 522	100.00 525	100.00 525	100.00 528

Low-res two-view benchmark