Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MonSter	0.20 3	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 7	0.22 22	0.39 12	0.33 30	0.20 3	0.25 16	0.17 2	0.15 2	0.38 27	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 5	0.16 2	0.20 4	0.29 3	0.20 3	0.23 7	0.20 5	0.22 6	0.14 1	0.52 110	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

LoS_RVC	0.27 33	0.16 21	0.27 16	0.32 15	0.30 299	0.44 189	0.34 176	0.41 21	0.33 30	0.31 36	0.51 92	0.29 18	0.32 116	0.36 19	0.28 99	0.11 2	0.10 23	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 278

GREAT-IGEV	0.22 6	0.15 10	0.31 28	0.29 4	0.22 70	0.21 6	0.26 62	0.33 6	0.31 20	0.20 3	0.30 26	0.22 6	0.22 23	0.47 79	0.22 6	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.10 8

Reg-Stereo(zero)	0.30 63	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.18 12	0.32 100	0.20 4	0.63 120	0.68 183	0.50 110	0.52 100	0.51 141	0.30 104	0.45 62	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.11 29

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 16	0.31 341	0.24 4	0.51 384	0.19 19	0.29 65	0.22 22	0.40 17	0.37 64	0.26 17	0.24 13	0.24 9	0.31 111	0.44 59	0.22 6	0.14 64	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 80	0.10 8

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 5	0.23 10	0.20 4	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 2	0.20 5	0.19 9	0.26 1	0.21 4	0.13 31	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

StereoAnything_RVC	0.21 4	0.68 451	0.39 117	0.28 2	0.15 1	0.23 10	0.18 2	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.22 23	0.30 6	0.18 1	0.16 165	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 163	0.09 1

DEFOM-Stereo	0.22 6	0.15 10	0.26 12	0.33 20	0.20 38	0.61 278	0.21 15	0.30 5	0.31 20	0.23 7	0.19 4	0.18 3	0.18 5	0.41 41	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 29

IGEV-Stereo++	0.21 4	0.15 10	0.27 16	0.37 84	0.19 19	0.22 7	0.18 2	0.42 24	0.35 45	0.22 6	0.28 23	0.24 9	0.18 5	0.27 3	0.22 6	0.12 6	0.09 4	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.10 8

Pointernet	0.27 33	0.14 2	0.33 42	0.35 52	0.23 108	0.35 124	0.21 15	0.72 197	0.38 69	0.39 71	0.36 48	0.34 43	0.25 44	0.36 19	0.25 37	0.15 119	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

IGEV-Stereo+	0.23 8	0.14 2	0.26 12	0.32 15	0.19 19	0.12 1	0.17 1	0.29 3	0.29 14	0.21 5	0.15 1	0.22 6	0.22 23	0.40 35	0.22 6	0.14 64	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.15 125	0.86 479

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.15 10	0.36 73	0.32 15	0.19 19	0.35 124	0.27 76	0.51 57	0.78 239	0.45 93	0.55 111	0.48 130	0.27 64	0.54 125	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.11 41	0.12 17	0.11 29

trnet	0.27 33	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 137	0.23 35	0.52 66	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.34 43	0.26 56	0.39 31	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

MoCha-V2	0.25 16	0.15 10	0.29 22	0.40 173	0.18 12	0.27 40	0.26 62	0.49 47	0.27 9	0.36 52	0.27 19	0.33 39	0.35 136	0.49 93	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.11 29

CAS	0.34 89	0.13 1	0.25 9	1.28 482	0.30 299	0.46 202	0.38 255	0.48 44	0.47 111	0.34 46	0.52 100	0.24 9	0.19 9	0.29 4	0.27 82	0.69 472	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 166

CES	0.28 40	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 462	0.37 137	0.27 76	0.48 44	0.46 106	0.34 46	0.48 77	0.27 15	0.22 23	0.39 31	0.23 20	0.13 31	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.13 44	0.17 229

TANstereo	0.30 63	0.15 10	0.31 28	0.30 7	0.17 8	0.55 237	0.23 35	0.44 34	0.55 135	0.59 136	0.68 149	0.37 63	0.26 56	0.35 18	0.27 82	0.15 119	0.16 300	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.14 143

XX-TBD	0.32 74	0.53 432	0.26 12	0.51 384	0.20 38	0.37 137	0.24 46	0.40 17	0.73 207	0.54 125	0.69 150	0.31 25	0.25 44	0.32 10	0.27 82	0.16 165	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.11 29

CREStereo	0.28 40	0.15 10	0.24 4	0.27 1	0.17 8	0.37 137	0.25 53	0.51 57	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.32 27	0.26 56	0.38 27	0.25 37	0.16 165	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29
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
PMTNet	0.32 74	0.16 21	0.24 4	0.29 4	0.18 12	0.45 197	0.22 22	0.56 78	0.63 160	0.46 98	0.54 106	0.39 74	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.75 474	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29

pmcnn	1.23 457	0.29 328	0.96 418	0.40 173	0.23 108	0.95 391	0.69 422	1.16 378	1.28 435	1.67 461	2.33 463	11.15 513	0.86 398	0.93 380	0.88 397	0.15 119	0.12 150	0.12 4	0.10 25	0.15 125	0.15 166

SCV_C0	0.26 24	0.18 61	0.34 57	0.35 52	0.24 136	0.23 10	0.28 89	0.51 57	0.36 51	0.31 36	0.36 48	0.37 63	0.20 13	0.57 151	0.22 6	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70

AIO_rvc	0.23 8	0.16 21	0.32 35	0.34 26	0.19 19	0.26 28	0.33 165	0.40 17	0.22 4	0.26 17	0.24 13	0.34 43	0.15 2	0.51 104	0.24 24	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.10 8

HUF	0.24 11	0.16 21	0.33 42	0.32 15	0.18 12	0.25 25	0.40 287	0.42 24	0.34 32	0.25 14	0.23 7	0.32 27	0.28 77	0.34 14	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 8

AIO_test	0.23 8	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.30 74	0.39 277	0.38 10	0.25 8	0.25 14	0.28 23	0.32 27	0.22 23	0.38 27	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.09 1

IGEV-RUCA	0.25 16	0.16 21	0.34 57	0.39 140	0.27 236	0.33 106	0.20 4	0.38 10	0.36 51	0.26 17	0.31 33	0.25 13	0.21 18	0.48 89	0.24 24	0.20 283	0.11 96	0.13 23	0.10 25	0.17 197	0.15 166

castereo	0.28 40	0.16 21	0.32 35	0.35 52	0.21 52	0.40 160	0.42 311	0.50 55	0.66 175	0.26 17	0.41 56	0.37 63	0.36 150	0.33 12	0.24 24	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.11 3	0.10 8

GIP-stereo	0.24 11	0.18 61	0.30 25	0.37 84	0.24 136	0.26 28	0.20 4	0.46 39	0.36 51	0.24 11	0.39 53	0.35 52	0.20 13	0.31 7	0.21 4	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.11 29

WCG-NET	0.28 40	0.15 10	0.33 42	0.33 20	0.19 19	0.33 106	0.27 76	0.39 12	0.80 249	0.46 98	0.49 80	0.39 74	0.25 44	0.40 35	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.11 41	0.12 17	0.10 8

test_for_model	0.82 407	3.60 511	0.39 117	2.35 499	2.07 499	0.39 156	0.28 89	0.42 24	0.45 102	0.71 218	0.31 33	0.30 19	0.27 64	0.34 14	0.25 37	0.34 425	0.11 96	0.13 23	0.09 9	3.49 510	0.18 246

IGEV++	0.24 11	0.17 42	0.31 28	0.38 112	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.50 55	0.23 5	0.28 27	0.35 46	0.30 19	0.22 23	0.31 7	0.28 99	0.14 64	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.13 100

UniTT-Stereo	0.27 33	0.17 42	0.37 88	0.40 173	0.27 236	0.30 74	0.28 89	0.39 12	0.31 20	0.29 32	0.46 69	0.27 15	0.25 44	0.47 79	0.34 163	0.17 201	0.13 209	0.13 23	0.12 65	0.14 80	0.12 70

Any-RAFT	0.35 104	0.16 21	0.30 25	0.34 26	0.21 52	0.52 222	0.22 22	0.88 268	0.73 207	0.53 121	0.73 160	0.64 213	0.28 77	0.46 72	0.24 24	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.12 70

LoS	0.29 50	0.15 10	0.30 25	0.29 4	0.18 12	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.72 200	0.34 46	0.52 100	0.41 90	0.28 77	0.47 79	0.28 99	0.15 119	0.11 96	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 24	0.22 187	0.36 73	0.48 339	0.22 70	0.20 3	0.29 99	0.51 57	0.44 95	0.28 27	0.23 7	0.42 99	0.26 56	0.29 4	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70
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
CREStereo++_RVC	0.32 74	0.15 10	0.23 1	0.31 10	0.24 136	0.27 40	0.22 22	0.46 39	0.88 298	0.46 98	0.80 202	0.30 19	0.26 56	0.36 19	0.33 148	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.51 469	0.13 44	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MLCV	0.47 250	0.24 243	0.61 319	0.37 84	0.17 8	0.61 278	0.33 165	0.80 238	0.87 294	0.94 361	1.13 358	0.72 260	0.43 188	0.89 362	0.51 302	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.14 80	0.12 70

iResNet_ROB	0.52 309	0.21 152	0.53 288	0.37 84	0.21 52	0.61 278	0.29 99	1.51 461	1.32 439	0.90 341	1.02 315	0.80 302	0.62 295	0.76 307	0.43 244	0.16 165	0.12 150	0.13 23	0.09 9	0.15 125	0.18 246

SCV	0.26 24	0.19 88	0.33 42	0.35 52	0.21 52	0.27 40	0.34 176	0.56 78	0.28 12	0.24 11	0.28 23	0.37 63	0.23 32	0.49 93	0.22 6	0.18 230	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.15 125	0.11 29

castereo++	0.26 24	0.16 21	0.26 12	0.33 20	0.19 19	0.75 342	0.20 4	0.37 7	0.47 111	0.23 7	0.23 7	0.35 52	0.28 77	0.39 31	0.19 3	0.14 64	0.09 4	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.10 8

999	0.27 33	0.16 21	0.35 66	0.36 68	0.24 136	0.31 89	0.27 76	0.49 47	0.38 69	0.26 17	0.30 26	0.39 74	0.23 32	0.63 219	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.14 143

Occ-G	0.26 24	0.14 2	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.41 21	0.31 20	0.29 32	0.43 61	0.49 135	0.25 44	0.47 79	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.12 70

AIO-Stereo	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.37 84	0.18 12	0.28 54	0.30 114	0.48 44	0.27 9	0.29 32	0.30 26	0.32 27	0.17 4	0.52 110	0.23 20	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.10 8

RSM++	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.36 68	0.20 38	0.28 54	0.30 114	0.51 57	0.32 26	0.25 14	0.22 6	0.37 63	0.21 18	0.50 98	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.10 8

RSM	0.25 16	0.18 61	0.33 42	0.36 68	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.51 57	0.27 9	0.26 17	0.23 7	0.39 74	0.21 18	0.56 140	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.14 80	0.10 8

RAFT-Stereo-weight	0.32 74	0.18 61	0.33 42	0.39 140	0.22 70	0.26 28	0.29 99	0.67 153	0.80 249	0.53 121	0.51 92	0.58 172	0.20 13	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.11 29

testlalala2	0.36 122	0.18 61	0.45 190	0.89 467	0.53 439	0.44 189	0.26 62	0.61 107	0.49 114	0.68 196	0.56 114	0.44 112	0.24 39	0.34 14	0.31 126	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.10 25	0.13 44	0.13 100

qqq1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

fff1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

MSKI-zero shot	0.32 74	0.17 42	0.34 57	0.39 140	0.21 52	0.32 100	0.22 22	0.61 107	0.43 91	0.52 118	0.64 133	0.61 198	0.20 13	0.74 299	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.12 17	0.12 70

testlalala	0.28 40	0.19 88	0.43 166	0.34 26	0.23 108	0.45 197	0.30 114	0.43 32	0.29 14	0.68 196	0.49 80	0.35 52	0.25 44	0.32 10	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.11 29

testlalala_base	0.46 235	0.25 266	0.41 135	0.46 324	0.33 346	0.58 257	0.25 53	0.57 82	0.34 32	0.51 113	0.56 114	0.46 122	0.30 104	0.43 50	0.31 126	1.47 494	0.11 96	0.14 40	0.09 9	1.59 484	0.13 100

GCAP-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.38 112	0.19 19	0.38 150	0.23 35	0.57 82	0.41 82	0.45 93	0.49 80	0.39 74	0.27 64	0.33 12	0.23 20	0.14 64	0.12 150	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.11 29

RAFT-Test	0.34 89	0.18 61	0.37 88	0.38 112	0.23 108	0.50 214	0.23 35	0.69 171	0.40 78	0.60 140	0.85 234	0.61 198	0.28 77	0.46 72	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

anonymousdsp2	0.35 104	0.20 119	0.43 166	0.37 84	0.24 136	0.48 207	0.31 136	0.86 256	0.65 172	0.55 127	0.50 84	0.50 137	0.34 133	0.56 140	0.31 126	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.16 163	0.14 143

Selective-IGEV	0.24 11	0.18 61	0.35 66	0.35 52	0.19 19	0.27 40	0.25 53	0.55 76	0.23 5	0.27 25	0.25 16	0.34 43	0.19 9	0.58 171	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.10 8

Selective-RAFT	0.35 104	0.23 207	0.51 275	0.44 281	0.21 52	0.64 302	0.27 76	0.59 91	0.63 160	0.40 76	0.38 52	0.55 156	0.40 174	0.57 151	0.35 180	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.13 100

MC-Stereo	0.28 40	0.17 42	0.32 35	0.38 112	0.20 38	0.26 28	0.26 62	0.49 47	0.37 64	0.37 57	0.61 127	0.41 90	0.31 111	0.55 130	0.25 37	0.13 31	0.09 4	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.11 29

RCA-Stereo	0.35 104	0.17 42	0.34 57	0.38 112	0.22 70	0.31 89	0.34 176	0.68 163	1.24 425	0.45 93	0.65 136	0.47 125	0.43 188	0.38 27	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.11 29

DCANet-4	0.36 122	0.20 119	0.48 239	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.66 143	0.92 323	0.69 205	0.78 190	0.40 84	0.47 210	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

fff	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

ADStereo(finetuned)	0.37 138	0.16 21	0.49 250	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.69 337	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

iRaft-Stereo_20w	0.39 169	0.19 88	0.57 307	0.37 84	0.27 236	0.31 89	0.24 46	1.44 452	0.29 14	0.69 205	0.53 104	0.60 193	0.42 182	0.83 337	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.15 125	0.13 100

s12784h	0.36 122	0.15 10	0.24 4	0.34 26	0.15 1	0.77 348	0.29 99	0.80 238	0.83 267	0.56 130	0.57 117	0.43 107	0.40 174	0.57 151	0.33 148	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.09 9	0.14 80	0.09 1

raftrobust	0.34 89	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.27 236	0.30 74	0.25 53	0.71 193	0.63 160	0.58 134	0.55 111	0.45 114	0.46 206	0.51 104	0.29 113	0.16 165	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.13 100

DCANet	0.36 122	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.57 263	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

csc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

cscssc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

111	0.40 181	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.52 222	0.28 89	0.74 210	1.16 410	0.50 110	0.91 263	0.63 206	0.48 215	0.61 200	0.35 180	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.13 100

EAI-Stereo	0.34 89	0.19 88	0.44 178	0.39 140	0.21 52	0.31 89	0.30 114	1.15 372	0.30 17	0.49 107	0.75 171	0.36 61	0.28 77	0.62 208	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.13 44	0.12 70

CFNet-RSSM	0.34 89	0.17 42	0.45 190	0.39 140	0.22 70	0.35 124	0.23 35	0.73 208	0.84 272	0.65 176	0.54 106	0.57 164	0.28 77	0.46 72	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.11 29

Gwc-CoAtRS	0.34 89	0.17 42	0.44 178	0.39 140	0.23 108	0.34 116	0.22 22	0.70 185	0.75 217	0.60 140	0.59 122	0.58 172	0.29 91	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.12 70

R-Stereo Train	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100

RAFT-Stereo	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 315	0.22 187	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.68 318	0.38 255	0.97 301	0.88 298	0.73 237	1.04 325	1.03 369	0.92 411	0.90 364	0.86 390	0.16 165	0.14 240	0.14 40	0.17 227	0.15 125	0.13 100

iResNet	0.49 278	0.29 328	0.79 400	0.42 244	0.21 52	0.61 278	0.40 287	0.82 243	0.99 355	0.87 320	1.12 352	0.69 243	0.53 239	0.78 318	0.51 302	0.15 119	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.17 197	0.15 166

MM-Stereo_test2	0.30 63	0.18 61	0.39 117	0.40 173	0.24 136	0.42 181	0.42 311	0.63 120	0.41 82	0.37 57	0.35 46	0.32 27	0.26 56	0.53 119	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.15 125	0.10 8

HART	0.29 50	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.21 52	0.32 100	0.26 62	0.62 113	0.31 20	0.33 44	0.65 136	0.41 90	0.22 23	0.55 130	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.11 41	0.15 125	0.11 29

UGAM-zero	0.46 235	0.19 88	0.62 322	0.37 84	0.23 108	0.34 116	0.21 15	1.15 372	0.39 77	0.66 188	0.61 127	1.70 454	0.91 407	0.75 303	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.13 100

model_zeroshot	0.33 84	0.18 61	0.48 239	0.39 140	0.28 259	0.45 197	0.25 53	0.63 120	0.45 102	0.61 147	0.50 84	0.51 141	0.25 44	0.45 62	0.26 65	0.16 165	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.13 100

GCAP-BAT	0.30 63	0.21 152	0.42 156	0.33 20	0.27 236	0.26 28	0.27 76	0.45 37	0.30 17	0.60 140	0.64 133	0.45 114	0.23 32	0.56 140	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.10 25	0.12 17	0.11 29

gcap-zeroshot	0.34 89	0.18 61	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.49 211	0.27 76	0.52 66	0.34 32	0.64 167	0.50 84	0.83 307	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.13 31	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.12 70

MGS-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.36 68	0.23 108	0.37 137	0.30 114	0.39 12	0.44 95	0.31 36	0.51 92	0.40 84	0.24 39	0.43 50	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.14 80	0.13 100

IGEV_Zeroshot_test	0.34 89	0.18 61	0.67 352	0.39 140	0.28 259	0.30 74	0.25 53	0.74 210	0.31 20	0.62 149	0.57 117	0.54 153	0.25 44	0.53 119	0.27 82	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

DLNR_Zeroshot_test	20.09 517	36.28 524	38.04 521	169.85 530	61.80 526	0.23 10	0.20 4	13.88 517	0.37 64	0.44 91	0.66 143	0.43 107	0.21 18	0.62 208	0.28 99	5.46 514	0.10 23	0.15 78	0.11 41	72.60 529	0.11 29

AEACV	0.27 33	0.17 42	0.31 28	0.34 26	0.45 418	0.26 28	0.28 89	0.37 7	0.32 26	0.30 35	0.46 69	0.31 25	0.37 154	0.36 19	0.24 24	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.11 29

HH	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

HanStereo	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

CBFPSM	0.59 360	0.22 187	1.31 455	0.38 112	0.27 236	1.12 423	0.65 409	0.79 235	0.82 262	0.80 267	0.81 209	1.35 428	0.87 401	0.67 257	0.76 371	0.16 165	0.15 269	0.15 78	0.16 179	0.17 197	0.22 334

DCRE	0.37 138	0.18 61	0.46 207	0.45 303	0.32 336	0.42 181	0.37 234	0.63 120	0.51 120	0.47 103	0.94 271	0.56 159	0.36 150	0.52 110	0.32 136	0.14 64	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.13 100

CIPLG	0.41 192	0.21 152	0.63 331	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.33 165	0.65 134	0.60 147	0.82 287	0.96 283	0.46 122	0.32 116	0.55 130	0.44 260	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

IPLGR_C	0.40 181	0.21 152	0.64 336	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.34 176	0.66 143	0.62 149	0.82 287	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.46 278	0.17 201	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

ACRE	0.40 181	0.21 152	0.65 342	0.45 303	0.33 346	0.51 218	0.33 165	0.66 143	0.63 160	0.80 267	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.45 268	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

GwcNet-ADL	0.44 216	0.22 187	0.48 239	0.45 303	0.30 299	0.40 160	0.37 234	0.92 281	0.97 346	0.71 218	0.78 190	0.61 198	0.42 182	0.62 208	0.50 292	0.19 260	0.14 240	0.15 78	0.14 123	0.18 219	0.18 246

GANet-ADL	0.42 199	0.25 266	0.45 190	0.43 263	0.29 285	0.54 232	0.35 199	0.89 270	0.86 285	0.63 157	0.72 156	0.68 239	0.42 182	0.52 110	0.41 235	0.21 298	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.19 278

cross-raft	0.34 89	0.20 119	0.37 88	0.44 281	0.23 108	0.32 100	0.35 199	0.74 210	0.40 78	0.60 140	0.77 179	0.57 164	0.27 64	0.43 50	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.15 125	0.11 29

RALCasStereoNet	0.36 122	0.21 152	0.37 88	0.42 244	0.26 208	0.35 124	0.38 255	0.63 120	0.64 167	0.50 110	0.72 156	0.51 141	0.29 91	0.59 186	0.36 196	0.16 165	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.17 197	0.16 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 122	0.17 42	0.41 135	0.35 52	0.19 19	0.33 106	0.29 99	0.65 134	0.73 207	0.68 196	1.01 307	0.56 159	0.40 174	0.42 46	0.30 119	0.11 2	0.09 4	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.10 8

AANet_RVC	0.57 346	0.32 345	0.54 292	0.45 303	0.27 236	0.57 255	0.48 346	1.00 310	1.28 435	0.86 313	1.33 403	0.87 324	0.58 272	1.07 407	0.75 370	0.18 230	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.18 246

HITNet	0.41 192	0.26 285	0.45 190	0.33 20	0.17 8	0.63 295	0.30 114	0.93 283	0.64 167	0.71 218	0.82 213	0.64 213	0.52 236	0.59 186	0.43 244	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.19 253	0.12 70
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
iResNetv2_ROB	0.52 309	0.27 302	0.69 362	0.38 112	0.25 168	0.62 286	0.35 199	1.17 383	1.01 365	0.99 381	1.06 335	0.88 329	0.67 327	0.66 246	0.39 225	0.19 260	0.13 209	0.15 78	0.11 41	0.18 219	0.16 211

fffft	0.25 16	0.17 42	0.37 88	0.36 68	0.22 70	0.28 54	0.36 220	0.42 24	0.24 7	0.36 52	0.23 7	0.27 15	0.22 23	0.52 110	0.27 82	0.12 6	0.09 4	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.12 70
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 24	0.19 88	0.35 66	0.35 52	0.22 70	0.36 133	0.32 155	0.39 12	0.34 32	0.37 57	0.30 26	0.33 39	0.24 39	0.53 119	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.11 29

tt45	0.27 33	0.17 42	0.34 57	0.35 52	0.23 108	0.38 150	0.28 89	0.46 39	0.28 12	0.40 76	0.27 19	0.38 71	0.25 44	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.12 17	0.14 143

mms	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.33 165	0.40 17	0.32 26	0.28 27	0.34 42	0.34 43	0.20 13	0.45 62	0.26 65	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.11 29

ours_stereo	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.38 112	0.23 108	0.30 74	0.33 165	0.42 24	0.38 69	0.26 17	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.10 8

fffy	0.28 40	0.21 152	0.34 57	0.37 84	0.23 108	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.41 82	0.32 42	0.37 51	0.39 74	0.27 64	0.50 98	0.27 82	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

PAM_32	0.46 235	0.19 88	0.67 352	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.27 76	0.95 294	0.34 32	0.68 196	0.44 62	1.91 462	0.65 318	0.62 208	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.15 148	0.14 80	0.13 100

PAM	0.46 235	0.19 88	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.75 342	0.33 165	0.85 252	0.34 32	0.70 211	0.46 69	1.83 457	0.63 301	0.61 200	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.14 80	0.13 100

RAStereo	0.24 11	0.17 42	0.29 22	0.40 173	0.21 52	0.23 10	0.26 62	0.42 24	0.45 102	0.23 7	0.34 42	0.30 19	0.19 9	0.34 14	0.25 37	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

MyStereo8	0.40 181	0.20 119	0.54 292	0.41 204	0.29 285	0.53 228	0.29 99	0.65 134	0.49 114	0.71 218	0.98 297	0.58 172	0.43 188	0.50 98	0.51 302	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.19 253	0.19 278

11t1	0.36 122	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.22 70	0.62 286	0.29 99	0.69 171	0.43 91	0.60 140	0.53 104	0.53 149	0.48 215	0.56 140	0.40 232	0.18 230	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.17 197	0.17 229

IGEVStereo-DCA	0.29 50	0.22 187	0.38 99	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.12 65	0.13 44	0.15 166

rrr	0.29 50	0.22 187	0.41 135	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.32 155	0.52 66	0.42 89	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.14 143

MaDis-Stereo	0.26 24	0.18 61	0.36 73	0.36 68	0.26 208	0.27 40	0.27 76	0.43 32	0.35 45	0.27 25	0.26 18	0.41 90	0.28 77	0.40 35	0.28 99	0.16 165	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.12 70

EGLCR-Stereo	0.25 16	0.16 21	0.33 42	0.34 26	0.20 38	0.35 124	0.20 4	0.52 66	0.36 51	0.28 27	0.27 19	0.41 90	0.18 5	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.13 44	0.11 29

ProNet	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.35 52	0.24 136	0.32 100	0.43 315	0.57 82	0.37 64	0.33 44	0.30 26	0.32 27	0.28 77	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.13 100

CroCo-Stereo Lap2	0.28 40	0.24 243	0.39 117	0.50 368	0.29 285	0.20 3	0.31 136	0.49 47	0.38 69	0.24 11	0.27 19	0.46 122	0.31 111	0.39 31	0.30 119	0.14 64	0.15 269	0.16 103	0.13 95	0.16 163	0.15 166

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 368	0.28 316	0.99 421	0.40 173	0.30 299	1.03 407	0.56 390	1.10 348	0.99 355	0.97 373	1.22 383	1.06 377	0.69 337	1.07 407	0.95 416	0.19 260	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.22 311	0.21 318

raft_robust	0.41 192	0.23 207	0.36 73	0.42 244	0.21 52	0.40 160	0.33 165	0.79 235	0.98 350	0.79 265	0.87 244	0.39 74	0.33 126	0.84 342	0.29 113	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.17 227	0.15 125	0.12 70

IPLG	0.39 169	0.20 119	0.59 312	0.40 173	0.24 136	0.54 232	0.27 76	0.75 216	0.63 160	0.84 306	0.81 209	0.32 27	0.32 116	0.60 192	0.45 268	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.12 70

MIPNet	0.37 138	0.21 152	0.59 312	0.39 140	0.25 168	0.50 214	0.28 89	0.77 226	0.70 189	0.65 176	0.60 124	0.40 84	0.49 218	0.44 59	0.37 211	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.13 100

IPLGR	0.39 169	0.21 152	0.63 331	0.39 140	0.22 70	0.49 211	0.29 99	0.76 223	0.74 214	0.78 261	0.77 179	0.44 112	0.42 182	0.47 79	0.38 219	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.13 100

DEmStereo	0.48 261	0.17 42	0.50 263	0.38 112	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.63 120	0.74 214	0.89 334	1.66 441	0.58 172	1.06 432	0.60 192	0.42 239	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

DRaft	0.49 278	0.17 42	0.47 219	0.37 84	0.25 168	0.58 257	0.40 287	0.65 134	0.85 280	1.02 393	1.75 448	0.50 137	0.82 389	0.63 219	0.40 232	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

test-1	0.36 122	0.19 88	0.71 371	0.46 324	0.26 208	0.44 189	0.36 220	0.60 101	0.59 145	0.48 106	0.67 147	0.53 149	0.36 150	0.40 35	0.29 113	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.16 211

Prome-Stereo	0.46 235	0.19 88	0.35 66	0.44 281	0.26 208	0.40 160	0.45 327	0.68 163	0.44 95	0.96 369	1.84 451	0.59 187	0.67 327	0.61 200	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.16 163	0.29 380

test_xeample3	0.29 50	0.21 152	0.41 135	0.35 52	0.26 208	0.35 124	0.32 155	0.56 78	0.36 51	0.43 88	0.32 35	0.34 43	0.28 77	0.54 125	0.23 20	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.13 100

AFF-stereo	0.38 153	0.19 88	0.39 117	0.37 84	0.21 52	0.27 40	0.31 136	0.65 134	0.66 175	0.64 167	1.13 358	0.76 285	0.39 169	0.55 130	0.33 148	0.11 2	0.09 4	0.16 103	0.16 179	0.13 44	0.11 29

GMStereo	0.39 169	0.37 375	0.54 292	0.40 173	0.26 208	0.42 181	0.36 220	0.59 91	1.04 378	0.55 127	0.51 92	0.37 63	0.35 136	0.54 125	0.41 235	0.19 260	0.13 209	0.16 103	0.17 227	0.24 341	0.18 246
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.46 235	0.23 207	0.36 73	0.39 140	0.28 259	0.58 257	0.40 287	0.87 263	0.80 249	0.64 167	0.96 283	0.79 294	0.60 283	0.63 219	0.67 352	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.18 219	0.15 166

acv_ft	0.51 300	0.23 207	0.56 303	0.44 281	0.28 259	0.86 380	0.39 277	0.91 279	0.80 249	0.97 373	0.96 283	0.79 294	0.59 279	0.63 219	0.87 394	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166

BEATNet_4x	0.46 235	0.32 345	0.56 303	0.37 84	0.19 19	0.63 295	0.35 199	1.01 317	0.72 200	0.77 257	0.83 219	0.70 247	0.59 279	0.68 267	0.53 312	0.16 165	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.24 341	0.16 211

HSM-Net_RVC	0.53 315	0.22 187	0.35 66	0.37 84	0.21 52	0.85 377	0.37 234	1.23 406	0.93 329	0.90 341	1.15 368	1.26 407	0.63 301	0.72 287	0.48 289	0.17 201	0.13 209	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.42 503	0.24 243	2.75 487	0.42 244	0.23 108	1.57 460	0.90 454	1.71 475	17.88 519	16.56 521	4.88 503	5.17 500	18.85 520	1.63 461	14.62 511	0.17 201	0.14 240	0.16 103	0.16 179	0.19 253	0.17 229

MM-Stereo_test3	0.34 89	0.19 88	0.31 28	0.41 204	0.25 168	0.35 124	0.44 324	0.72 197	0.92 323	0.46 98	0.52 100	0.41 90	0.29 91	0.44 59	0.28 99	0.16 165	0.15 269	0.17 137	0.13 95	0.14 80	0.13 100

MM-Stereo_test1	0.33 84	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.23 108	0.36 133	0.45 327	0.58 88	0.54 130	0.60 140	0.50 84	0.38 71	0.37 154	0.60 192	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.12 70

HI	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 388	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

CoSv	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 388	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 261	0.21 152	1.26 451	0.39 140	0.51 434	0.28 54	0.30 114	1.25 417	0.44 95	0.68 196	1.11 348	0.86 318	0.33 126	0.67 257	0.27 82	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.20 306	0.22 311	0.24 346

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 199	0.20 119	0.74 384	0.38 112	0.43 407	0.39 156	0.26 62	0.94 287	0.49 114	0.53 121	0.77 179	0.93 344	0.45 202	0.63 219	0.24 24	0.16 165	0.10 23	0.17 137	0.18 254	0.20 269	0.20 300

rvit_stereo_0080	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 339	3.08 510	2.43 485	0.31 10	0.18 12	0.29 65	0.20 4	0.37 7	0.32 26	0.28 27	0.24 13	0.18 3	0.18 5	0.31 7	0.22 6	1.09 486	0.08 1	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.97 488

test_sample1	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.34 26	0.23 108	0.58 257	0.35 199	0.99 306	0.49 114	0.62 149	0.75 171	0.69 243	0.61 289	0.58 171	0.44 260	0.18 230	0.14 240	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.17 229

CoDeX	0.47 250	0.20 119	0.49 250	0.42 244	0.25 168	0.75 342	0.36 220	1.27 421	0.80 249	0.82 287	0.96 283	0.62 204	0.57 263	0.60 192	0.36 196	0.17 201	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.16 163	0.14 143

ff7	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

ffff	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

11t	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

whm_eth	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

MIM_Stereo	0.38 153	0.17 42	0.53 288	0.37 84	0.24 136	0.27 40	0.24 46	0.70 185	0.54 130	0.72 230	1.00 304	0.63 206	0.29 91	0.64 231	0.38 219	0.13 31	0.14 240	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.11 29

anonymousdsp	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

iinet-f	0.67 374	0.26 285	2.15 482	0.39 140	0.31 320	1.19 433	0.56 390	0.84 249	0.84 272	0.80 267	1.17 375	1.05 375	0.84 395	0.71 282	1.21 444	0.20 283	0.18 335	0.17 137	0.15 148	0.20 269	0.20 300

ccc-4	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

x	0.39 169	0.24 243	0.41 135	0.34 26	0.23 108	0.52 222	0.32 155	0.86 256	0.52 123	0.57 132	0.70 153	0.59 187	0.50 229	0.49 93	0.46 278	0.17 201	0.15 269	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.16 211

IER	0.46 235	0.23 207	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.69 320	0.35 199	0.80 238	0.66 175	0.83 299	0.94 271	0.75 279	0.77 374	0.60 192	0.42 239	0.17 201	0.14 240	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

test_4	0.36 122	0.18 61	0.31 28	0.44 281	0.25 168	0.20 3	0.34 176	0.56 78	0.41 82	0.59 136	1.45 426	0.43 107	0.25 44	0.63 219	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.11 29

IGEV-Stereo	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 226	0.21 152	0.48 239	0.42 244	0.28 259	0.31 89	0.54 381	0.63 120	0.62 149	0.62 149	0.89 256	1.01 362	0.69 337	0.75 303	0.66 349	0.13 31	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.15 166

CSP-Net	0.56 339	0.27 302	0.49 250	0.41 204	0.28 259	1.22 436	0.50 355	1.23 406	0.72 200	0.95 368	0.95 279	0.89 333	0.62 295	0.83 337	0.62 338	0.26 367	0.17 319	0.17 137	0.17 227	0.18 219	0.17 229

test-3	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.22 22	0.63 120	0.78 239	0.71 218	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

test_1	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.23 35	0.63 120	0.78 239	0.68 196	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

ADLNet2	0.55 328	0.25 266	0.65 342	0.47 333	0.30 299	0.83 373	0.50 355	1.05 332	0.95 342	0.80 267	0.98 297	0.99 356	0.69 337	0.77 314	0.73 366	0.20 283	0.16 300	0.17 137	0.18 254	0.21 290	0.21 318

CrosDoStereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 471	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 409	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

STrans-v2	0.46 235	0.20 119	0.48 239	0.40 173	0.24 136	0.55 237	0.50 355	1.07 339	0.73 207	0.65 176	1.05 329	0.72 260	0.69 337	0.72 287	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.14 123	0.13 44	0.12 70

TransformOpticalFlow	0.44 216	0.20 119	0.47 219	0.41 204	0.23 108	0.37 137	0.47 338	0.94 287	0.76 225	0.65 176	1.14 363	0.73 271	0.56 262	0.76 307	0.32 136	0.15 119	0.10 23	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.13 100

ASMatch	0.48 261	0.19 88	0.45 190	0.39 140	0.28 259	0.37 137	0.26 62	0.74 210	0.68 183	0.76 251	2.34 464	0.61 198	0.52 236	0.62 208	0.37 211	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.21 318

DeepStereo_LL	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 471	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 409	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

THIR-Stereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.23 108	0.75 342	0.67 412	0.66 143	0.87 294	1.02 393	1.40 415	0.72 260	0.76 368	0.62 208	0.42 239	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.15 166

GrayStereo	0.49 278	0.19 88	0.42 156	0.46 324	0.28 259	0.53 228	0.67 412	0.69 171	0.63 160	1.02 393	1.47 429	0.78 292	0.76 368	0.56 140	0.33 148	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.17 227	0.15 125	0.29 380

raft+_RVC	0.38 153	0.19 88	0.35 66	0.37 84	0.25 168	0.45 197	0.37 234	0.78 232	0.89 311	0.51 113	0.78 190	0.50 137	0.29 91	0.53 119	0.40 232	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.12 70

RALAANet	0.38 153	0.23 207	0.48 239	0.42 244	0.29 285	0.35 124	0.25 53	0.86 256	0.64 167	0.67 190	0.65 136	0.60 193	0.29 91	0.60 192	0.34 163	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.21 290	0.13 100

XX-Stereo	0.37 138	0.17 42	0.45 190	0.55 412	0.36 365	0.38 150	0.20 4	0.60 101	0.30 17	0.46 98	1.30 399	0.73 271	0.26 56	0.56 140	0.26 65	0.16 165	0.11 96	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.10 8

GES	0.44 216	0.23 207	0.57 307	0.40 173	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.96 298	0.68 183	0.74 242	0.83 219	0.47 125	0.48 215	0.67 257	0.43 244	0.22 322	0.16 300	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.23 340

222	1.18 454	0.22 187	0.44 178	0.37 84	0.22 70	0.79 355	0.37 234	1.31 429	0.89 311	0.92 354	1.08 341	0.72 260	0.71 354	0.66 246	13.89 510	0.20 283	0.15 269	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.19 278

cf-r	0.47 250	0.23 207	0.41 135	0.39 140	0.23 108	0.59 270	0.37 234	0.88 268	0.85 280	0.72 230	1.05 329	0.94 346	0.62 295	0.56 140	0.54 316	0.21 298	0.14 240	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.15 166

DIP-Stereo	0.39 169	0.21 152	0.50 263	0.41 204	0.28 259	0.62 286	0.27 76	0.77 226	0.40 78	0.64 167	0.86 237	0.52 145	0.33 126	0.66 246	0.42 239	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.15 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.04 439	0.37 375	4.81 498	0.43 263	0.31 320	0.99 400	0.46 331	1.02 320	2.09 475	1.09 416	1.09 345	0.75 279	0.81 385	1.06 404	1.76 463	0.19 260	0.15 269	0.17 137	0.15 148	2.82 505	0.26 358

HSM	0.51 300	0.24 243	0.41 135	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.40 287	1.22 402	0.75 217	0.81 278	0.91 263	1.21 403	0.69 337	0.87 353	0.46 278	0.17 201	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.17 197	0.17 229

tg	0.33 84	0.18 61	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.38 150	0.26 62	0.70 185	0.56 141	0.47 103	0.65 136	0.42 99	0.24 39	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.14 80	0.11 29

ACV-stereo	0.62 366	0.34 358	1.00 422	0.43 263	0.31 320	1.20 434	0.40 287	0.75 216	0.83 267	0.64 167	0.77 179	2.10 466	1.03 429	0.81 326	0.64 344	0.21 298	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.21 290	0.21 318

test_sample2	0.42 199	0.22 187	0.43 166	0.33 20	0.21 52	0.58 257	0.39 277	0.95 294	0.67 178	0.63 157	0.77 179	0.69 243	0.57 263	0.61 200	0.38 219	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.16 179	0.19 253	0.18 246

H2IRNET	0.37 138	0.20 119	0.33 42	0.38 112	0.25 168	0.27 40	0.23 35	0.59 91	0.72 200	0.39 71	0.90 260	0.74 277	0.55 255	0.52 110	0.43 244	0.15 119	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.13 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 89	0.27 302	0.45 190	0.36 68	0.25 168	0.48 207	0.30 114	0.58 88	0.90 313	0.42 85	0.36 48	0.30 19	0.29 91	0.49 93	0.30 119	0.16 165	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.18 219	0.15 166

SMFormer	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.18 246

tta	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.14 143

MyStereo07	0.32 74	0.22 187	0.34 57	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	0.72 197	0.37 64	0.37 57	0.34 42	0.32 27	0.31 111	0.59 186	0.27 82	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

MyStereo06	0.38 153	0.21 152	0.61 319	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.95 294	0.35 45	0.62 149	0.54 106	0.76 285	0.27 64	0.50 98	0.29 113	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo05	0.44 216	0.21 152	0.45 190	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.93 283	1.09 400	0.76 251	0.61 127	0.51 141	0.57 263	0.73 292	0.42 239	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo04	0.44 216	0.22 187	0.44 178	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	1.00 310	1.08 398	0.62 149	0.58 121	0.55 156	0.57 263	0.71 282	0.44 260	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

AE-Stereo	0.34 89	0.21 152	0.42 156	0.48 339	0.31 320	0.48 207	0.35 199	0.61 107	0.62 149	0.32 42	0.55 111	0.52 145	0.27 64	0.47 79	0.29 113	0.13 31	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.12 70

1111x	0.55 328	0.22 187	0.46 207	0.38 112	0.20 38	0.66 312	0.43 315	1.23 406	0.99 355	0.71 218	0.99 302	0.95 348	0.69 337	0.90 364	1.08 433	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.18 246

EKT-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.39 117	0.43 263	0.29 285	0.38 150	0.31 136	0.69 171	0.64 167	0.45 93	0.63 130	0.49 135	0.27 64	0.56 140	0.33 148	0.18 230	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.16 163	0.16 211

gwcnet-sp	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

scenet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

ssnet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

TestStereo1	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

RAFT_CTSACE	0.45 226	0.20 119	0.44 178	0.45 303	0.27 236	0.34 116	0.39 277	0.60 101	0.73 207	0.76 251	1.44 423	0.83 307	0.38 158	1.08 409	0.26 65	0.12 6	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

CRFU-Net	0.57 346	0.27 302	0.57 307	0.46 324	0.30 299	1.20 434	0.52 373	1.10 348	0.56 141	1.00 386	0.98 297	1.06 377	0.79 381	0.81 326	0.71 363	0.21 298	0.19 349	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.19 278

RAFT+CT+SA	0.39 169	0.23 207	0.36 73	0.51 384	0.27 236	0.29 65	0.46 331	0.75 216	0.80 249	0.51 113	0.89 256	0.41 90	0.40 174	0.78 318	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.15 125	0.14 143

test_5	0.43 209	0.24 243	0.43 166	0.52 396	0.28 259	0.28 54	0.42 311	0.72 197	0.82 262	0.62 149	0.91 263	0.72 260	0.55 255	0.79 322	0.35 180	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.16 211

SA-5K	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

DAS	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.82 329	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

SepStereo	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.93 380	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

test_3	0.36 122	0.19 88	0.44 178	0.44 281	0.23 108	0.48 207	0.36 220	0.66 143	0.82 262	0.64 167	0.45 64	0.68 239	0.25 44	0.41 41	0.31 126	0.12 6	0.10 23	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

PSMNet-ADL	0.48 261	0.27 302	0.40 127	0.48 339	0.30 299	0.68 318	0.37 234	0.90 275	0.80 249	0.61 147	0.80 202	0.92 342	0.62 295	0.72 287	0.63 341	0.23 336	0.18 335	0.18 180	0.20 306	0.22 311	0.20 300

NRIStereo	0.36 122	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.23 108	0.34 116	0.26 62	0.65 134	0.55 135	0.64 167	0.63 130	0.56 159	0.37 154	0.65 238	0.37 211	0.15 119	0.11 96	0.18 180	0.15 148	0.17 197	0.14 143

KYRaft	0.48 261	0.20 119	0.38 99	0.44 281	0.23 108	0.44 189	0.37 234	0.66 143	0.41 82	0.94 361	1.73 445	0.79 294	0.41 180	0.63 219	0.31 126	0.16 165	0.11 96	0.18 180	0.22 345	0.16 163	0.78 474

DeepStereo_RVC	0.36 122	0.21 152	0.47 219	0.40 173	0.24 136	0.26 28	0.22 22	0.60 101	0.38 69	0.69 205	0.67 147	0.57 164	0.51 234	0.56 140	0.39 225	0.16 165	0.12 150	0.18 180	0.15 148	0.19 253	0.18 246

RAFT-345	0.40 181	0.18 61	0.40 127	0.38 112	0.22 70	0.33 106	0.26 62	0.61 107	0.51 120	0.74 242	1.79 449	0.45 114	0.33 126	0.66 246	0.36 196	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.14 123	0.13 44	0.13 100

iRaftStereo_RVC	0.32 74	0.19 88	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.31 89	0.29 99	0.68 163	0.51 120	0.49 107	0.66 143	0.37 63	0.23 32	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.15 125	0.12 70

sAnonymous2	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 444

CroCo_RVC	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 444

xxxx	1.01 434	0.22 187	0.43 166	0.36 68	0.21 52	0.82 371	0.36 220	1.32 430	0.88 298	0.71 218	0.94 271	0.97 352	0.63 301	0.64 231	10.58 506	0.20 283	0.16 300	0.18 180	0.17 227	0.19 253	0.19 278

test_xeample	1.01 434	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.21 52	0.71 330	0.39 277	1.23 406	0.86 285	0.81 278	1.04 325	0.69 243	0.61 289	0.69 272	10.93 507	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.17 227	0.18 219	0.17 229

SFCPSM	0.47 250	0.21 152	0.55 297	0.40 173	0.27 236	0.87 381	0.37 234	1.33 432	0.77 232	0.80 267	0.84 224	0.54 153	0.49 218	0.57 151	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.15 166

MMNet	0.55 328	0.25 266	0.61 319	0.43 263	0.34 355	1.07 414	0.39 277	0.87 263	0.91 318	0.91 346	0.93 270	0.86 318	0.76 368	0.81 326	0.76 371	0.15 119	0.14 240	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.16 211

GANet-RSSM	0.47 250	0.21 152	0.37 88	0.38 112	0.25 168	0.58 257	0.36 220	1.07 339	0.78 239	0.68 196	1.01 307	0.86 318	0.67 327	0.62 208	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.17 229

DISCO	0.70 381	0.26 285	0.68 356	0.44 281	0.31 320	1.14 425	0.51 370	1.23 406	1.23 423	0.81 278	1.05 329	1.50 442	0.85 396	1.82 470	1.03 427	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.24 341	0.23 340

AIO-test1	0.38 153	0.18 61	0.38 99	0.50 368	0.24 136	0.46 202	0.30 114	0.70 185	1.19 416	0.40 76	0.71 155	0.45 114	0.29 91	0.53 119	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.13 44	0.17 229

rvit_stereo_0081_aga	0.31 68	0.28 316	0.44 178	0.42 244	0.29 285	0.34 116	0.31 136	0.44 34	0.40 78	0.39 71	0.44 62	0.40 84	0.32 116	0.42 46	0.29 113	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.16 179	0.20 269	0.15 166

rvit_stereo_0081	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

rvit_stereo_0082	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

rvit_stereo_ft	0.33 84	0.25 266	0.47 219	0.52 396	0.32 336	0.33 106	0.47 338	0.49 47	0.50 118	0.34 46	0.41 56	0.41 90	0.32 116	0.48 89	0.34 163	0.22 322	0.14 240	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.14 143

ACVNet-DCA	0.35 104	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

1test111	0.36 122	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.55 130	0.45 268	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

cc1	0.37 138	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.15 166

tt1	0.36 122	0.24 243	0.32 35	0.41 204	0.22 70	0.54 232	0.38 255	0.68 163	1.04 378	0.41 80	0.46 69	0.35 52	0.45 202	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.16 211

MIF-Stereo (partial)	0.31 68	0.18 61	0.37 88	0.41 204	0.31 320	0.28 54	0.23 35	0.47 42	0.42 89	0.31 36	0.63 130	0.36 61	0.35 136	0.57 151	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.14 143

4D-IteraStereo	0.33 84	0.18 61	0.40 127	0.40 173	0.24 136	0.32 100	0.27 76	0.58 88	0.72 200	0.65 176	0.54 106	0.42 99	0.23 32	0.45 62	0.28 99	0.14 64	0.09 4	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.11 29

anonymousa	0.49 278	0.20 119	0.42 156	0.38 112	0.23 108	0.91 383	0.35 199	0.75 216	0.62 149	0.85 307	1.54 434	1.06 377	0.66 324	0.51 104	0.43 244	0.16 165	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.16 163	0.14 143

riskmin	0.38 153	0.20 119	0.39 117	0.32 15	0.23 108	0.53 228	0.30 114	0.63 120	0.80 249	0.49 107	0.56 114	0.73 271	0.58 272	0.55 130	0.36 196	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.13 95	0.19 253	0.20 300

DisPM	0.39 169	0.19 88	0.44 178	0.41 204	0.27 236	0.24 16	0.31 136	0.65 134	0.57 143	0.87 320	0.87 244	0.60 193	0.32 116	0.76 307	0.32 136	0.18 230	0.12 150	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.20 300

GLC_STEREO	0.29 50	0.19 88	0.27 16	0.44 281	0.19 19	0.31 89	0.26 62	0.47 42	0.43 91	0.37 57	0.47 75	0.41 90	0.23 32	0.50 98	0.34 163	0.14 64	0.18 335	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.13 100

TRStereo	0.37 138	0.27 302	0.59 312	0.47 333	0.41 396	0.29 65	0.30 114	0.84 249	0.59 145	0.52 118	0.41 56	0.52 145	0.26 56	0.73 292	0.27 82	0.17 201	0.12 150	0.19 220	0.19 282	0.13 44	0.11 29

LCNet	0.41 192	0.20 119	0.32 35	0.44 281	0.24 136	0.47 205	0.29 99	0.67 153	0.53 126	0.72 230	1.03 319	0.66 231	0.60 283	0.58 171	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.36 416

HHNet	0.41 192	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.37 371	0.33 106	0.34 176	0.69 171	0.75 217	0.86 313	1.30 399	0.52 145	0.32 116	0.52 110	0.35 180	0.15 119	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.15 125	0.24 346

AAGNet	1.43 468	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.25 168	0.29 65	0.31 136	0.65 134	0.68 183	0.97 373	0.86 237	0.67 238	0.62 295	0.64 231	20.63 515	0.16 165	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.19 253	0.12 70

IIG-Stereo	0.43 209	0.21 152	0.44 178	0.50 368	0.25 168	0.44 189	0.21 15	0.71 193	0.76 225	0.83 299	0.95 279	0.83 307	0.43 188	0.90 364	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.19 220	0.14 123	0.15 125	0.11 29

FTStereo	0.56 339	0.20 119	0.37 88	0.41 204	0.25 168	0.40 160	0.79 441	0.66 143	0.43 91	1.09 416	3.27 484	0.70 247	0.73 361	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.30 387

CRE-IMP	0.36 122	0.23 207	0.49 250	0.42 244	0.24 136	0.41 174	0.21 15	0.57 82	0.41 82	0.65 176	0.72 156	0.53 149	0.37 154	0.61 200	0.38 219	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.21 290	0.18 246

LMCR-Stereo	0.53 315	0.30 336	0.53 288	0.58 422	0.30 299	0.83 373	0.36 220	1.19 388	0.76 225	0.88 330	1.04 325	0.56 159	0.62 295	0.82 329	0.67 352	0.19 260	0.15 269	0.19 220	0.14 123	0.23 328	0.17 229

ICVP	0.46 235	0.25 266	0.38 99	0.48 339	0.28 259	0.58 257	0.43 315	1.00 310	0.70 189	0.67 190	0.95 279	0.75 279	0.55 255	0.53 119	0.54 316	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.17 227	0.19 253	0.20 300
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.55 328	0.29 328	0.63 331	0.49 354	0.31 320	0.70 325	0.54 381	1.22 402	0.92 323	0.82 287	0.85 234	0.85 313	0.63 301	0.90 364	0.65 346	0.24 347	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.21 290	0.22 334

sCroCo_RVC	0.35 104	0.28 316	0.69 362	0.51 384	0.39 384	0.41 174	0.31 136	0.49 47	0.45 102	0.31 36	0.48 77	0.38 71	0.32 116	0.46 72	0.32 136	0.21 298	0.22 374	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.20 300

FENet	0.42 199	0.22 187	0.38 99	0.39 140	0.24 136	0.55 237	0.32 155	0.79 235	0.70 189	0.71 218	0.72 156	0.63 206	0.57 263	0.62 208	0.44 260	0.19 260	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.19 278

HGLStereo	0.56 339	0.28 316	0.57 307	0.50 368	0.37 371	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.78 239	0.86 313	1.14 363	0.89 333	0.82 389	0.76 307	0.73 366	0.21 298	0.20 358	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.21 318

GwcNet-RSSM	0.49 278	0.24 243	0.42 156	0.40 173	0.23 108	0.55 237	0.38 255	0.93 283	0.93 329	0.71 218	1.16 373	0.86 318	0.60 283	0.62 208	0.66 349	0.21 298	0.14 240	0.19 220	0.20 306	0.16 163	0.15 166

rvit_stereo_0083	0.34 89	0.24 243	0.50 263	0.44 281	0.27 236	0.34 116	0.35 199	0.45 37	0.62 149	0.37 57	0.47 75	0.42 99	0.35 136	0.40 35	0.36 196	0.22 322	0.20 358	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.14 143

test_sample3	0.46 235	0.25 266	0.50 263	0.35 52	0.23 108	0.69 320	0.37 234	1.15 372	0.81 257	0.75 244	0.79 199	0.66 231	0.49 218	0.63 219	0.46 278	0.21 298	0.15 269	0.20 249	0.19 282	0.21 290	0.19 278

DispNO	0.47 250	0.23 207	0.71 371	0.39 140	0.31 320	0.60 276	0.38 255	0.89 270	0.77 232	0.75 244	0.84 224	0.72 260	0.54 250	0.73 292	0.46 278	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.17 229

xx1	0.39 169	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.65 226	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

plain	0.31 68	0.20 119	0.50 263	0.39 140	0.29 285	0.27 40	0.30 114	0.44 34	0.35 45	0.31 36	0.66 143	0.30 19	0.31 111	0.65 238	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.17 197	0.12 70

knoymous	0.36 122	0.20 119	0.31 28	0.31 10	0.22 70	0.36 133	0.29 99	0.61 107	0.64 167	0.67 190	0.70 153	0.60 193	0.40 174	0.58 171	0.34 163	0.17 201	0.11 96	0.20 249	0.11 41	0.17 197	0.18 246

qqq	0.40 181	0.26 285	0.44 178	0.36 68	0.22 70	0.46 202	0.36 220	0.85 252	0.54 130	0.56 130	0.69 150	0.65 226	0.53 239	0.55 130	0.45 268	0.17 201	0.16 300	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

psmg	0.49 278	0.25 266	0.43 166	0.41 204	0.28 259	0.85 377	0.43 315	0.99 306	0.76 225	0.91 346	0.94 271	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.15 269	0.20 249	0.20 306	0.18 219	0.18 246

AASNet	0.53 315	0.25 266	0.52 280	0.49 354	0.32 336	0.74 339	0.40 287	1.50 458	0.86 285	0.86 313	0.92 267	0.64 213	0.59 279	0.59 186	0.79 376	0.23 336	0.19 349	0.20 249	0.16 179	0.21 290	0.19 278

GMOStereo	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

error version	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test-v	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

Patchmatch Stereo++	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166
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
OMP-Stereo	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.52 396	0.24 136	0.36 133	0.25 53	0.71 193	0.78 239	0.77 257	0.64 133	0.89 333	0.39 169	0.91 371	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.20 249	0.15 148	0.15 125	0.12 70

NF-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.57 164	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

OCTAStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

PSM-softLoss	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

KMStereo	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

PSM-adaLoss	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.56 140	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo_v2	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.57 151	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.25 25	0.21 15	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.57 151	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

HUI-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.60 101	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.50 98	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

SST-Stereo	0.40 181	0.19 88	0.45 190	0.42 244	0.25 168	0.25 25	0.21 15	0.66 143	0.47 111	1.08 414	0.79 199	0.72 260	0.43 188	0.77 314	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.19 253	0.15 166

RAFT_R40	0.40 181	0.19 88	0.44 178	0.43 263	0.25 168	0.23 10	0.26 62	0.67 153	0.67 178	0.98 378	0.78 190	0.72 260	0.43 188	0.76 307	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.18 219	0.14 143

PFNet	0.42 199	0.18 61	0.58 311	0.43 263	0.24 136	0.43 184	0.32 155	0.74 210	0.78 239	1.00 386	0.74 169	0.68 239	0.39 169	0.72 287	0.37 211	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.15 148	0.16 163	0.13 100

RE-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

Pruner-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.40 173	0.25 168	0.22 7	0.24 46	0.67 153	0.55 135	0.89 334	0.76 175	0.68 239	0.29 91	0.62 208	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.17 227	0.17 197	0.18 246

TVStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

iGMRVC	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.30 114	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

RAFT-RH_RVC	0.56 339	0.17 42	0.41 135	0.37 84	0.23 108	0.57 255	0.24 46	0.60 101	0.70 189	1.19 428	3.94 495	0.56 159	0.38 158	0.65 238	0.36 196	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.14 123	0.12 17	0.13 100

iRAFT	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

test-2	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

GMM-Stereo	0.44 216	0.19 88	0.36 73	0.42 244	0.25 168	0.51 218	0.47 338	0.71 193	0.53 126	0.76 251	1.37 409	0.76 285	0.38 158	0.60 192	0.33 148	0.15 119	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.16 163	0.27 367

RAFT-IKP	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.28 89	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

TestStereo	0.38 153	0.31 341	0.40 127	0.45 303	0.20 38	0.40 160	0.37 234	0.66 143	0.65 172	0.53 121	0.78 190	0.47 125	0.40 174	0.55 130	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.22 311	0.13 100

delet	0.55 328	0.24 243	0.55 297	0.44 281	0.33 346	1.07 414	0.50 355	1.00 310	0.86 285	0.85 307	0.96 283	0.90 337	0.63 301	0.83 337	0.74 369	0.18 230	0.18 335	0.20 249	0.21 327	0.16 163	0.15 166

UNet	0.54 326	0.26 285	0.66 348	0.44 281	0.40 389	0.99 400	0.41 302	0.98 304	0.75 217	0.83 299	0.89 256	1.04 371	0.72 358	0.73 292	0.62 338	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.17 229

UPFNet	0.53 315	0.24 243	0.51 275	0.45 303	0.38 380	0.84 376	0.49 352	0.99 306	0.75 217	0.87 320	0.88 252	0.86 318	0.64 312	0.80 323	0.71 363	0.20 283	0.20 358	0.20 249	0.20 306	0.19 253	0.15 166

aanetorigin	0.83 414	0.56 435	1.87 477	0.49 354	0.38 380	0.56 250	0.66 410	0.70 185	1.00 361	2.42 483	2.02 458	1.31 414	1.18 444	0.93 380	1.13 440	0.20 283	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.27 365	0.30 387

ac_64	0.52 309	0.22 187	0.50 263	0.45 303	0.28 259	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.61 148	0.91 346	0.83 219	1.07 382	0.68 333	0.74 299	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.15 166

MSMDNet	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.96 298	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.23 328	0.19 278

AIO-test2	0.39 169	0.21 152	0.41 135	0.47 333	0.25 168	0.45 197	0.35 199	0.77 226	1.27 434	0.36 52	0.87 244	0.37 63	0.30 104	0.47 79	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.21 290	0.23 358	0.15 125	0.13 100

test_sample4	0.47 250	0.26 285	0.50 263	0.35 52	0.22 70	0.69 320	0.38 255	1.15 372	0.81 257	0.78 261	0.82 213	0.62 204	0.53 239	0.63 219	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.21 290	0.19 282	0.21 290	0.19 278

PCWNet_CMD	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.95 294	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.21 290	0.16 179	0.24 341	0.19 278

ToySt	0.49 278	0.27 302	0.75 388	0.40 173	0.27 236	0.64 302	0.49 352	0.84 249	0.77 232	0.60 140	0.83 219	0.88 329	0.66 324	0.70 277	0.56 323	0.16 165	0.17 319	0.21 290	0.20 306	0.21 290	0.19 278

Wz-Net-LNSev	0.71 385	0.51 422	1.36 463	0.50 368	0.41 396	1.15 427	0.69 422	1.21 394	1.07 395	1.02 393	1.12 352	1.08 384	0.87 401	0.89 362	0.89 407	0.24 347	0.22 374	0.21 290	0.19 282	0.26 355	0.26 358

Sa-1000	0.48 261	0.24 243	0.41 135	0.45 303	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.81 241	0.93 329	0.82 287	1.50 430	0.53 149	0.45 202	0.92 374	0.30 119	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

SA	0.44 216	0.25 266	0.46 207	0.46 324	0.24 136	0.43 184	0.36 220	0.75 216	0.96 343	0.59 136	1.03 319	0.48 130	0.52 236	0.94 387	0.32 136	0.16 165	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

dd	0.43 209	0.38 385	0.55 297	0.44 281	0.25 168	0.47 205	0.38 255	0.70 185	1.05 382	0.59 136	0.65 136	0.42 99	0.39 169	0.66 246	0.50 292	0.24 347	0.15 269	0.21 290	0.15 148	0.22 311	0.18 246

IRAFT_RVC	0.42 199	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.24 136	0.27 40	0.54 381	0.74 210	0.77 232	0.76 251	0.80 202	0.73 271	0.51 234	0.70 277	0.36 196	0.17 201	0.10 23	0.21 290	0.16 179	0.16 163	0.14 143

rafts_anoy	0.37 138	0.21 152	0.36 73	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.33 165	0.67 153	0.90 313	0.58 134	0.66 143	0.45 114	0.33 126	0.47 79	0.39 225	0.16 165	0.11 96	0.21 290	0.23 358	0.17 197	0.14 143

EDNetEfficient	1.46 469	0.80 459	6.12 500	0.47 333	0.39 384	0.69 320	0.83 444	0.90 275	2.77 487	3.50 500	1.96 456	1.66 452	2.03 483	1.26 432	4.18 493	0.21 298	0.18 335	0.21 290	0.20 306	0.41 429	0.39 429

DSFCA	0.55 328	0.25 266	0.62 322	0.40 173	0.36 365	0.74 339	0.52 373	1.04 327	0.82 262	1.06 407	0.84 224	0.89 333	0.63 301	0.99 390	0.58 326	0.25 357	0.21 368	0.21 290	0.21 327	0.21 290	0.19 278

DMCA	0.45 226	0.26 285	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.51 218	0.34 176	0.93 283	0.68 183	0.75 244	0.83 219	0.79 294	0.53 239	0.51 104	0.54 316	0.21 298	0.16 300	0.21 290	0.16 179	0.19 253	0.21 318

DN-CSS_ROB	0.43 209	0.26 285	0.62 322	0.40 173	0.29 285	0.44 189	0.27 76	0.77 226	0.75 217	0.72 230	1.09 345	0.48 130	0.43 188	0.69 272	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.18 219	0.16 211

DDVS	0.52 309	0.30 336	0.56 303	0.41 204	0.31 320	0.71 330	0.34 176	0.91 279	0.67 178	0.85 307	0.89 256	1.12 394	0.46 206	0.86 351	0.60 334	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.25 349	0.26 358

test_sample6	0.49 278	0.26 285	0.50 263	0.37 84	0.22 70	0.63 295	0.40 287	1.12 358	0.83 267	0.80 267	1.03 319	0.66 231	0.55 255	0.67 257	0.46 278	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.23 328	0.21 318

test_sample5	0.47 250	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.77 257	0.94 271	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

CAS++	0.32 74	0.24 243	0.36 73	0.37 84	0.26 208	0.28 54	0.23 35	0.87 263	0.50 118	0.47 103	0.45 64	0.26 14	0.21 18	0.49 93	0.24 24	0.23 336	0.19 349	0.22 304	0.17 227	0.21 290	0.16 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.48 261	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.80 267	1.03 319	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

ttt	0.51 300	0.25 266	0.43 166	0.38 112	0.24 136	0.65 309	0.38 255	1.18 386	1.05 382	0.72 230	1.08 341	0.63 206	0.49 218	0.84 342	0.59 331	0.24 347	0.21 368	0.22 304	0.20 306	0.24 341	0.24 346

CASnet	0.30 63	0.20 119	0.33 42	0.41 204	0.16 5	0.26 28	0.24 46	0.52 66	0.53 126	0.52 118	0.54 106	0.39 74	0.24 39	0.40 35	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.22 304	0.18 254	0.18 219	0.11 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 346	0.27 302	0.68 356	0.48 339	0.34 355	0.39 156	0.48 346	0.94 287	0.97 346	0.83 299	0.78 190	1.10 390	1.18 444	1.33 440	0.49 291	0.17 201	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.16 163	0.17 229

CASS	0.45 226	0.27 302	0.42 156	0.48 339	0.22 70	0.61 278	0.34 176	0.97 301	0.62 149	0.71 218	0.85 234	0.61 198	0.55 255	0.57 151	0.41 235	0.29 390	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.22 311	0.28 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 226	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.70 325	0.34 176	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.65 226	0.49 218	0.64 231	0.51 302	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

BSDual-CNN	0.46 235	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

hknet	0.49 278	0.25 266	0.51 275	0.45 303	0.29 285	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.83 267	0.75 244	0.80 202	0.97 352	0.61 289	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

RAFT	0.45 226	0.22 187	0.45 190	0.47 333	0.26 208	0.54 232	0.47 338	0.66 143	0.58 144	0.80 267	0.82 213	0.94 346	0.57 263	0.75 303	0.34 163	0.17 201	0.15 269	0.22 304	0.20 306	0.16 163	0.12 70

Anonymous3	0.46 235	0.34 358	0.86 410	0.50 368	0.37 371	0.81 363	0.50 355	0.72 197	0.65 172	0.51 113	0.65 136	0.45 114	0.45 202	0.64 231	0.38 219	0.24 347	0.24 392	0.22 304	0.21 327	0.23 328	0.23 340

ADLNet	0.55 328	0.27 302	0.51 275	0.44 281	0.35 361	0.78 352	0.46 331	1.08 343	0.86 285	0.99 381	0.98 297	0.92 342	0.63 301	0.69 272	0.81 381	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 315	0.32 345	0.64 336	0.44 281	0.30 299	0.66 312	0.44 324	1.04 327	0.88 298	0.91 346	0.91 263	0.99 356	0.60 283	0.68 267	0.60 334	0.21 298	0.17 319	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 315	0.34 358	0.59 312	0.41 204	0.30 299	0.50 214	0.43 315	1.19 388	0.70 189	0.85 307	1.05 329	0.86 318	0.55 255	0.84 342	0.51 302	0.29 390	0.23 384	0.22 304	0.22 345	0.26 355	0.25 353

StereoDRNet-Refined	0.58 353	0.32 345	0.54 292	0.46 324	0.30 299	0.96 394	0.40 287	1.00 310	0.94 336	1.12 421	1.08 341	0.96 350	0.67 327	0.90 364	0.89 407	0.17 201	0.13 209	0.22 304	0.21 327	0.20 269	0.19 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 353	0.28 316	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.77 348	0.50 355	0.99 306	0.92 323	1.04 402	1.14 363	1.21 403	0.69 337	0.88 356	0.69 356	0.20 283	0.20 358	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.18 246

ITSA-stereo	0.53 315	0.28 316	0.52 280	0.40 173	0.23 108	0.56 250	0.34 176	1.24 413	1.24 425	0.80 267	0.81 209	0.72 260	0.58 272	0.82 329	0.65 346	0.21 298	0.17 319	0.23 323	0.21 327	0.22 311	0.26 358

mmm	0.44 216	0.27 302	0.46 207	0.38 112	0.24 136	0.61 278	0.35 199	0.94 287	0.53 126	0.72 230	1.05 329	0.63 206	0.50 229	0.57 151	0.45 268	0.18 230	0.15 269	0.23 323	0.20 306	0.20 269	0.18 246

LL-Strereo2	0.35 104	0.24 243	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.35 124	0.24 46	0.67 153	0.44 95	0.54 125	0.51 92	0.66 231	0.25 44	0.66 246	0.30 119	0.14 64	0.12 150	0.23 323	0.20 306	0.18 219	0.13 100

fast-acv-ft	0.64 369	0.30 336	0.73 379	0.45 303	0.34 355	1.17 430	0.49 352	0.86 256	0.98 350	1.02 393	1.36 406	1.29 411	0.85 396	0.76 307	0.81 381	0.21 298	0.23 384	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.20 300

ssnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.56 303	0.43 263	0.29 285	0.95 391	0.59 396	1.13 360	0.99 355	0.93 358	0.80 202	0.99 356	0.64 312	0.82 329	0.94 413	0.25 357	0.22 374	0.23 323	0.24 373	0.20 269	0.19 278

WZ-Net	1.19 455	0.59 439	4.07 495	0.62 437	0.51 434	1.34 444	1.31 483	1.32 430	1.74 468	1.53 451	1.65 439	1.74 455	1.28 453	2.25 484	2.01 470	0.27 375	0.21 368	0.23 323	0.25 382	0.40 423	0.39 429

PFNet+	0.40 181	0.19 88	0.49 250	0.39 140	0.25 168	0.28 54	0.23 35	0.64 133	0.70 189	0.85 307	0.79 199	0.64 213	0.35 136	0.72 287	0.34 163	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.20 306	0.16 163	0.20 300

ARAFT	0.47 250	0.24 243	0.79 400	0.42 244	0.25 168	0.55 237	0.55 385	0.75 216	0.81 257	0.89 334	0.75 171	0.73 271	0.47 210	0.88 356	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.23 323	0.22 345	0.14 80	0.13 100

RAFT + AFF	0.53 315	0.29 328	0.75 388	0.51 384	0.32 336	0.63 295	0.60 398	1.00 310	0.91 318	0.78 261	0.87 244	0.83 307	0.58 272	0.80 323	0.47 285	0.17 201	0.20 358	0.23 323	0.22 345	0.18 219	0.18 246

PSMNet-RSSM	0.48 261	0.22 187	0.38 99	0.42 244	0.25 168	0.50 214	0.37 234	1.10 348	0.77 232	0.70 211	1.06 335	0.84 311	0.64 312	0.62 208	0.47 285	0.23 336	0.15 269	0.23 323	0.25 382	0.20 269	0.19 278

RTSC	0.87 418	0.48 412	1.23 448	0.52 396	0.37 371	1.13 424	0.50 355	1.34 434	1.79 469	1.51 449	1.24 388	1.12 394	0.81 385	1.62 459	2.16 473	0.25 357	0.19 349	0.23 323	0.24 373	0.30 381	0.31 394

ADCRef	0.80 403	0.43 401	1.32 457	0.50 368	0.45 418	1.07 414	0.51 370	1.07 339	0.98 350	1.17 426	1.42 418	0.87 324	0.91 407	0.85 349	3.19 484	0.18 230	0.16 300	0.23 323	0.23 358	0.22 311	0.21 318

ADCP+	1.06 443	0.35 364	1.51 470	0.49 354	0.51 434	1.45 453	0.55 385	1.25 417	1.03 373	1.16 425	1.15 368	1.10 390	1.07 434	1.56 455	6.75 503	0.19 260	0.16 300	0.23 323	0.21 327	0.28 368	0.21 318

CFNet	0.51 300	0.29 328	0.46 207	0.41 204	0.27 236	0.70 325	0.32 155	1.13 360	1.00 361	0.72 230	1.07 338	0.85 313	0.60 283	0.76 307	0.52 309	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.16 211

NaN_ROB	0.69 379	0.44 405	0.69 362	0.51 384	0.33 346	0.97 395	1.06 465	1.22 402	1.19 416	1.24 436	0.96 283	1.08 384	0.78 379	1.20 423	0.67 352	0.24 347	0.30 427	0.23 323	0.24 373	0.23 328	0.25 353

rvit_0105_6	0.38 153	0.28 316	0.64 336	0.50 368	0.30 299	0.39 156	0.38 255	0.51 57	0.67 178	0.40 76	0.45 64	0.50 137	0.41 180	0.54 125	0.36 196	0.27 375	0.26 407	0.24 338	0.21 327	0.22 311	0.16 211

DCVSM-stereo	0.49 278	0.27 302	0.53 288	0.39 140	0.29 285	0.51 218	0.26 62	0.75 216	0.75 217	1.11 420	0.75 171	1.05 375	0.72 358	0.60 192	0.47 285	0.20 283	0.19 349	0.24 338	0.20 306	0.25 349	0.30 387

Wz-Net-MNSev	0.76 394	0.40 393	1.34 458	0.50 368	0.40 389	1.44 452	0.83 444	1.15 372	1.16 410	1.25 437	1.20 382	1.13 398	0.81 385	1.16 418	1.00 426	0.22 322	0.19 349	0.24 338	0.23 358	0.28 368	0.26 358

AACVNet	0.50 293	0.23 207	0.49 250	0.46 324	0.29 285	0.52 222	0.38 255	0.90 275	0.55 135	0.81 278	1.03 319	1.00 359	0.70 350	0.83 337	0.54 316	0.21 298	0.18 335	0.24 338	0.18 254	0.23 328	0.20 300

CFNet_pseudo	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.30 114	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.03 319	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

pcwnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.84 404	0.45 303	0.35 361	0.61 278	0.35 199	1.27 421	1.21 420	0.99 381	1.27 393	0.72 260	0.58 272	0.67 257	0.48 289	0.27 375	0.21 368	0.24 338	0.23 358	0.29 372	0.29 380

HCRNet	0.44 216	0.34 358	0.41 135	0.53 402	0.26 208	0.53 228	0.29 99	0.83 246	0.63 160	0.71 218	0.81 209	0.77 291	0.50 229	0.66 246	0.36 196	0.24 347	0.16 300	0.24 338	0.20 306	0.21 290	0.18 246

EDNetEfficientorigin	9.93 510	1.15 478	175.16 529	0.48 339	0.36 365	1.04 411	0.68 417	1.24 413	2.69 486	3.17 497	2.50 469	2.30 470	2.07 484	1.76 467	2.21 474	0.20 283	0.18 335	0.24 338	0.19 282	0.51 449	0.50 461

GwcNet	0.69 379	0.36 369	1.10 431	0.51 384	0.42 402	1.08 418	0.50 355	1.21 394	1.16 410	1.00 386	1.37 409	1.06 377	0.79 381	0.92 374	0.94 413	0.25 357	0.24 392	0.24 338	0.22 345	0.23 328	0.26 358

CFNet-ft	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

CFNet_RVC	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

ccs_rob	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.31 136	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.02 315	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

PWCDC_ROB	0.89 422	0.49 415	0.80 402	0.74 461	0.40 389	1.03 407	0.39 277	1.33 432	2.35 482	1.02 393	3.77 490	0.81 305	0.92 411	1.20 423	0.90 409	0.34 425	0.22 374	0.24 338	0.20 306	0.34 403	0.29 380

rvit_0105_5	0.42 199	0.31 341	0.73 379	0.50 368	0.29 285	0.44 189	0.42 311	0.61 107	0.74 214	0.51 113	0.51 92	0.60 193	0.47 210	0.57 151	0.38 219	0.27 375	0.25 400	0.25 351	0.23 358	0.22 311	0.18 246

rvit_0105_4	0.41 192	0.29 328	0.71 371	0.50 368	0.29 285	0.41 174	0.41 302	0.55 76	0.73 207	0.45 93	0.48 77	0.55 156	0.44 197	0.57 151	0.36 196	0.28 383	0.26 407	0.25 351	0.22 345	0.23 328	0.18 246

UGAM	0.52 309	0.22 187	0.46 207	0.45 303	0.25 168	0.41 174	0.52 373	0.62 113	1.16 410	0.76 251	1.13 358	1.32 419	0.57 263	1.00 393	0.53 312	0.17 201	0.14 240	0.25 351	0.21 327	0.15 125	0.13 100

ffm	0.44 216	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

ff1	0.49 278	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

mmx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

xxx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 397	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

StereoVision	0.42 199	0.28 316	0.45 190	0.49 354	0.28 259	0.38 150	0.38 255	0.72 197	0.62 149	0.44 91	1.14 363	0.54 153	0.39 169	0.56 140	0.34 163	0.21 298	0.24 392	0.25 351	0.24 373	0.26 355	0.16 211

Wz-Net-SNSev	0.91 426	0.73 453	2.13 481	0.56 415	0.45 418	0.95 391	1.13 470	1.34 434	1.24 425	1.02 393	1.30 399	1.46 436	0.86 398	1.81 469	1.50 457	0.25 357	0.23 384	0.25 351	0.26 393	0.32 392	0.29 380

NINENet	0.50 293	0.29 328	0.51 275	0.45 303	0.32 336	0.70 325	0.34 176	1.10 348	0.88 298	0.80 267	0.94 271	0.65 226	0.49 218	0.73 292	0.51 302	0.22 322	0.20 358	0.25 351	0.18 254	0.22 311	0.21 318

SACVNet	0.58 353	0.34 358	0.55 297	0.55 412	0.36 365	0.63 295	0.48 346	1.13 360	0.77 232	1.02 393	1.06 335	1.02 367	0.74 363	0.90 364	0.51 302	0.27 375	0.21 368	0.25 351	0.24 373	0.29 372	0.36 416

PSM-AAD	0.48 261	0.20 119	0.37 88	0.43 263	0.23 108	0.56 250	0.50 355	0.65 134	0.70 189	1.07 410	1.12 352	0.58 172	0.92 411	0.61 200	0.32 136	0.15 119	0.11 96	0.25 351	0.26 393	0.18 219	0.43 443

ADCL	1.04 439	0.38 385	1.35 459	0.50 368	0.39 384	1.61 462	0.89 452	1.29 424	1.39 445	1.29 439	1.50 430	1.24 406	1.24 449	1.37 448	4.87 496	0.21 298	0.19 349	0.25 351	0.25 382	0.29 372	0.27 367

TDLM	0.57 346	0.33 353	0.49 250	0.51 384	0.30 299	0.66 312	0.73 434	1.03 324	1.01 365	0.82 287	1.10 347	0.84 311	0.70 350	0.86 351	0.58 326	0.28 383	0.17 319	0.25 351	0.22 345	0.26 355	0.19 278

DPSNet	0.99 433	0.42 399	1.88 478	0.53 402	0.41 396	1.59 461	1.26 479	2.21 484	1.43 448	1.10 418	1.11 348	1.46 436	1.95 481	1.34 442	1.26 447	0.34 425	0.25 400	0.25 351	0.21 327	0.46 441	0.37 421

StereoDRNet	0.64 369	0.33 353	0.68 356	0.51 384	0.43 407	1.03 407	0.53 377	1.47 454	0.99 355	1.10 418	0.87 244	1.07 382	0.71 354	0.82 329	0.88 397	0.23 336	0.19 349	0.25 351	0.23 358	0.27 365	0.19 278

GMStereo_Zeroshot	0.49 278	0.44 405	0.74 384	0.49 354	0.27 236	0.56 250	0.29 99	0.73 208	0.76 225	0.86 313	0.94 271	0.91 339	0.36 150	0.74 299	0.43 244	0.26 367	0.14 240	0.26 367	0.15 148	0.36 411	0.18 246

CFNet_ucs	0.50 293	0.24 243	0.55 297	0.38 112	0.31 320	0.58 257	0.33 165	0.98 304	0.93 329	0.88 330	1.19 381	0.80 302	0.49 218	0.63 219	0.43 244	0.21 298	0.15 269	0.26 367	0.18 254	0.26 355	0.22 334

Wz-Net-TNSev	1.14 449	1.06 477	4.32 497	0.49 354	0.42 402	1.51 456	1.11 469	1.48 455	1.40 447	1.22 433	1.26 392	1.58 450	1.43 460	1.76 467	1.70 460	0.32 411	0.31 436	0.26 367	0.30 411	0.41 429	0.41 436

FINET	0.67 374	0.42 399	1.00 422	0.46 324	0.43 407	0.83 373	0.89 452	1.08 343	1.50 454	0.87 320	1.14 363	0.71 251	0.68 333	0.92 374	0.70 359	0.36 434	0.30 427	0.26 367	0.24 373	0.35 407	0.33 402

psm_up	0.55 328	0.26 285	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.65 309	0.56 390	1.04 327	0.82 262	0.82 287	0.88 252	1.01 362	0.94 417	0.74 299	0.61 336	0.21 298	0.25 400	0.26 367	0.23 358	0.21 290	0.20 300

FADNet-RVC-Resample	0.56 339	0.33 353	1.16 437	0.49 354	0.34 355	0.71 330	0.43 315	1.01 317	0.93 329	0.82 287	0.87 244	0.74 277	0.67 327	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.18 335	0.26 367	0.27 399	0.26 355	0.27 367

FADNet_RVC	0.55 328	0.37 375	1.17 442	0.44 281	0.31 320	0.56 250	0.34 176	1.06 335	0.88 298	0.67 190	0.90 260	0.61 198	0.65 318	0.93 380	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.26 367	0.23 358	0.31 387	0.28 374

STTStereo	0.55 328	0.37 375	0.76 393	0.44 281	0.31 320	0.60 276	0.44 324	0.96 298	0.86 285	0.99 381	0.90 260	0.96 350	0.58 272	0.71 282	0.61 336	0.25 357	0.23 384	0.26 367	0.32 424	0.24 341	0.23 340

RYNet	0.72 389	0.35 364	0.64 336	0.53 402	0.67 458	1.31 443	0.67 412	1.20 392	1.18 414	1.05 404	0.87 244	1.27 408	0.93 416	0.93 380	1.27 449	0.22 322	0.16 300	0.26 367	0.23 358	0.40 423	0.39 429

DRN-Test	0.66 373	0.32 345	0.66 348	0.50 368	0.39 384	1.15 427	0.61 403	1.49 457	1.01 365	1.12 421	1.08 341	1.06 377	0.69 337	0.77 314	0.94 413	0.23 336	0.17 319	0.26 367	0.25 382	0.25 349	0.21 318

SANet	1.07 445	0.41 397	1.06 427	0.48 339	0.30 299	1.41 449	0.94 456	1.42 449	3.36 494	1.58 452	2.43 467	2.33 472	1.70 472	1.34 442	1.07 432	0.28 383	0.24 392	0.26 367	0.23 358	0.34 403	0.30 387

XPNet_ROB	0.70 381	0.35 364	0.68 356	0.52 396	0.40 389	0.79 355	0.85 450	1.16 378	0.94 336	1.33 442	1.15 368	1.38 430	0.83 393	1.03 401	0.90 409	0.32 411	0.25 400	0.26 367	0.24 373	0.31 387	0.28 374

test_sample7	0.52 309	0.29 328	0.50 263	0.36 68	0.27 236	0.62 286	0.41 302	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.26 367	0.20 358	0.27 379	0.26 393	0.27 365	0.24 346

coex-ft	6.43 508	1.51 489	87.33 528	0.49 354	0.38 380	1.34 444	1.21 475	1.16 378	8.09 505	12.12 513	2.79 477	2.77 479	3.31 498	1.16 418	3.15 483	0.24 347	0.23 384	0.27 379	0.24 373	0.45 438	0.37 421

psmorigin	0.82 407	0.51 422	2.09 480	0.49 354	0.41 396	0.85 377	0.50 355	1.04 327	0.88 298	1.45 446	1.43 421	1.50 442	1.06 432	1.22 428	0.97 419	0.31 400	0.32 439	0.27 379	0.27 399	0.33 397	0.42 437

FADNet	0.61 365	0.51 422	1.10 431	0.45 303	0.44 414	0.65 309	0.41 302	1.19 388	1.05 382	0.70 211	0.84 224	0.98 355	0.66 324	0.82 329	0.50 292	0.29 390	0.30 427	0.27 379	0.30 411	0.46 441	0.35 414

GANet	0.70 381	0.37 375	0.55 297	0.51 384	0.34 355	0.94 388	0.96 458	1.08 343	0.94 336	1.04 402	1.98 457	1.13 398	0.88 404	1.12 415	0.66 349	0.25 357	0.26 407	0.27 379	0.22 345	0.31 387	0.22 334

CVANet_RVC	0.57 346	0.33 353	0.44 178	0.47 333	0.32 336	0.67 316	0.61 403	1.05 332	0.93 329	0.85 307	1.04 325	1.01 362	0.73 361	0.83 337	0.52 309	0.29 390	0.19 349	0.27 379	0.25 382	0.31 387	0.21 318

UCFNet_RVC	0.49 278	0.26 285	0.35 66	0.39 140	0.26 208	0.64 302	0.36 220	1.15 372	0.84 272	0.67 190	0.88 252	0.88 329	0.59 279	0.58 171	0.45 268	0.24 347	0.17 319	0.27 379	0.27 399	0.25 349	0.23 340

SGM_RVC	0.97 431	0.28 316	0.41 135	0.39 140	0.22 70	1.55 458	0.73 434	1.51 461	1.25 430	2.25 480	1.92 454	2.58 476	1.56 465	2.02 478	1.19 443	0.27 375	0.27 414	0.27 379	0.25 382	0.25 349	0.25 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Syn2CoEx	0.71 385	0.51 422	0.95 416	0.64 439	0.45 418	0.91 383	0.53 377	1.48 455	1.13 406	0.93 358	1.35 405	1.02 367	0.99 425	0.92 374	0.80 378	0.30 397	0.27 414	0.28 387	0.24 373	0.23 328	0.24 346

hitnet-ft	0.55 328	0.27 302	0.39 117	0.41 204	0.28 259	0.78 352	0.40 287	0.92 281	0.90 313	0.82 287	1.01 307	1.13 398	0.70 350	0.78 318	0.67 352	0.28 383	0.20 358	0.28 387	0.22 345	0.29 372	0.26 358

FAT-Stereo	0.73 391	0.33 353	0.75 388	0.49 354	0.37 371	0.71 330	0.59 396	1.36 440	1.30 437	1.03 401	1.40 415	1.59 451	1.15 440	0.87 353	0.86 390	0.28 383	0.28 418	0.28 387	0.23 358	0.28 368	0.38 427

FADNet-RVC	0.60 363	0.53 432	1.14 436	0.46 324	0.39 384	0.61 278	0.39 277	1.12 358	0.87 294	0.70 211	0.84 224	1.04 371	0.55 255	0.94 387	0.69 356	0.26 367	0.25 400	0.28 387	0.28 404	0.31 387	0.31 394

S-Stereo	0.74 392	0.35 364	0.96 418	0.56 415	0.45 418	0.82 371	0.60 398	1.24 413	1.60 464	0.96 369	1.41 417	1.12 394	0.94 417	0.80 323	1.04 430	0.26 367	0.31 436	0.28 387	0.25 382	0.32 392	0.47 454

AdaStereo	0.50 293	0.32 345	0.47 219	0.48 339	0.25 168	0.67 316	0.32 155	1.17 383	0.88 298	0.75 244	0.99 302	0.75 279	0.49 218	0.67 257	0.46 278	0.27 375	0.12 150	0.28 387	0.18 254	0.23 328	0.18 246
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.
NVstereo2D	0.60 363	0.30 336	0.75 388	0.48 339	0.43 407	0.89 382	0.48 346	1.05 332	1.15 409	0.66 188	0.86 237	0.88 329	0.70 350	0.99 390	0.65 346	0.32 411	0.15 269	0.28 387	0.20 306	0.40 423	0.36 416

PWC_ROB	0.87 418	0.52 429	1.28 452	0.50 368	0.32 336	0.91 383	0.37 234	1.36 440	1.46 452	1.61 455	2.59 473	1.16 402	1.01 428	1.34 442	1.40 456	0.25 357	0.18 335	0.28 387	0.20 306	0.29 372	0.28 374

rvit_0105_3	0.47 250	0.34 358	0.77 398	0.54 408	0.31 320	0.49 211	0.47 338	0.63 120	0.79 247	0.65 176	0.59 122	0.64 213	0.50 229	0.65 238	0.39 225	0.29 390	0.27 414	0.29 395	0.28 404	0.21 290	0.20 300

GASNet	0.67 374	0.72 452	0.96 418	0.70 457	0.48 427	0.62 286	0.47 338	1.08 343	1.03 373	0.94 361	0.82 213	0.93 344	0.83 393	1.33 440	0.80 378	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.28 404	0.44 434	0.24 346

stereogan	0.80 403	0.31 341	0.71 371	0.59 426	0.50 431	1.72 469	0.48 346	1.35 437	1.37 442	1.00 386	1.46 428	1.56 448	0.95 420	1.29 436	0.84 385	0.28 383	0.29 423	0.29 395	0.25 382	0.38 420	0.38 427

RTS	1.98 483	0.96 471	11.36 506	0.65 444	0.57 450	2.77 486	1.40 487	1.39 444	2.26 477	1.89 468	2.56 470	1.32 419	1.25 450	5.20 503	4.05 491	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

RTSA	1.98 483	0.96 471	11.36 506	0.65 444	0.57 450	2.77 486	1.40 487	1.39 444	2.26 477	1.89 468	2.56 470	1.32 419	1.25 450	5.20 503	4.05 491	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

ADCMid	1.14 449	0.52 429	2.23 483	0.53 402	0.43 407	1.07 414	0.75 436	1.23 406	1.05 382	2.15 477	1.44 423	1.50 442	1.43 460	1.56 455	5.01 497	0.26 367	0.24 392	0.29 395	0.31 418	0.37 416	0.33 402

AnyNet_C32	1.16 453	0.62 446	2.40 484	0.57 421	0.55 444	1.41 449	1.34 484	1.18 386	1.24 425	1.49 447	1.42 418	1.39 431	1.20 448	1.55 453	4.82 495	0.29 390	0.28 418	0.29 395	0.34 429	0.38 420	0.42 437

ADCPNet	1.03 438	0.48 412	2.70 486	0.54 408	0.42 402	1.40 447	0.75 436	1.13 360	1.07 395	1.22 433	1.42 418	1.68 453	1.09 435	1.36 447	3.45 488	0.30 397	0.28 418	0.29 395	0.32 424	0.37 416	0.35 414

PA-Net	0.67 374	0.43 401	0.83 403	0.50 368	0.53 439	0.94 388	0.68 417	1.10 348	1.14 408	0.80 267	0.88 252	0.87 324	0.77 374	1.02 399	0.88 397	0.24 347	0.41 461	0.29 395	0.44 454	0.26 355	0.34 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
rvit_105_1	0.54 326	0.40 393	0.76 393	0.58 422	0.37 371	0.59 270	0.68 417	0.70 185	0.94 336	0.82 287	0.69 150	0.73 271	0.58 272	0.78 318	0.54 316	0.32 411	0.29 423	0.31 404	0.34 429	0.23 328	0.20 300

DMCA-RVC	0.51 300	0.30 336	0.59 312	0.50 368	0.32 336	0.54 232	0.38 255	0.86 256	0.68 183	0.94 361	0.86 237	0.91 339	0.68 333	0.70 277	0.59 331	0.23 336	0.18 335	0.31 404	0.23 358	0.26 355	0.19 278

DANet	0.71 385	0.45 409	0.91 414	0.59 426	0.40 389	0.81 363	0.40 287	0.97 301	0.84 272	1.20 431	1.22 383	1.33 422	0.88 404	1.16 418	1.24 445	0.27 375	0.23 384	0.31 404	0.25 382	0.35 407	0.32 398
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.70 381	0.49 415	0.73 379	0.56 415	0.36 365	0.79 355	0.87 451	1.14 369	0.93 329	1.19 428	1.18 377	1.39 431	0.82 389	0.99 390	0.80 378	0.26 367	0.21 368	0.31 404	0.26 393	0.33 397	0.34 409

PSMNet_ROB	0.64 369	0.37 375	0.65 342	0.56 415	0.42 402	0.97 395	0.83 444	1.21 394	0.92 323	0.79 265	1.02 315	1.08 384	0.63 301	0.82 329	0.91 411	0.29 390	0.20 358	0.31 404	0.31 418	0.26 355	0.23 340

APVNet	0.71 385	0.37 375	0.89 413	0.56 415	0.45 418	1.18 432	0.68 417	1.41 448	0.85 280	0.81 278	1.15 368	1.04 371	0.81 385	1.10 412	1.17 441	0.26 367	0.28 418	0.32 409	0.31 418	0.29 372	0.30 387

SHD	0.93 429	0.50 419	1.18 443	0.59 426	0.46 425	0.97 395	0.48 346	1.70 474	2.15 476	1.58 452	1.37 409	1.42 434	1.19 446	1.31 438	1.60 458	0.31 400	0.26 407	0.32 409	0.33 427	0.40 423	0.42 437

AnyNet_C01	1.56 472	1.05 476	7.45 502	0.64 439	0.54 442	1.99 474	1.38 486	1.43 451	1.36 440	1.63 458	1.92 454	1.84 458	1.33 455	2.40 486	4.03 490	0.33 419	0.32 439	0.32 409	0.34 429	0.44 434	0.45 448

SGM-ForestM	4.04 501	0.32 345	0.46 207	0.43 263	0.27 236	7.50 508	1.45 491	3.84 501	4.24 500	8.19 512	6.76 508	19.00 519	9.08 508	10.74 513	6.62 502	0.31 400	0.33 445	0.32 409	0.32 424	0.29 372	0.29 380

MDST_ROB	0.91 426	0.27 302	0.85 405	0.63 438	0.41 396	2.53 480	0.71 432	1.60 468	1.13 406	2.83 490	1.73 445	0.97 352	0.69 337	1.61 458	0.73 366	0.25 357	0.22 374	0.32 409	0.28 404	0.25 349	0.24 346

ADCS	1.51 471	0.61 443	3.42 490	0.59 426	0.51 434	1.27 441	1.08 468	1.59 467	1.81 470	1.91 471	1.66 441	1.51 445	1.42 459	1.94 476	8.60 505	0.33 419	0.32 439	0.33 414	0.36 433	0.44 434	0.42 437

SGM-Forest	0.62 366	0.32 345	0.39 117	0.43 263	0.30 299	1.02 404	0.55 385	1.09 347	1.05 382	1.06 407	1.18 377	1.10 390	0.67 327	0.88 356	0.62 338	0.31 400	0.33 445	0.33 414	0.30 411	0.30 381	0.28 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	1.14 449	0.36 369	0.76 393	0.49 354	0.44 414	1.23 438	0.67 412	1.11 353	1.23 423	2.84 491	3.95 496	3.28 486	1.83 477	1.25 431	0.99 423	0.44 449	0.34 447	0.34 416	0.37 434	0.41 429	0.40 432

CBMV	0.64 369	0.35 364	0.41 135	0.42 244	0.25 168	1.01 402	0.77 438	1.13 360	1.09 400	1.17 426	1.22 383	1.04 371	0.75 365	0.88 356	0.63 341	0.28 383	0.30 427	0.34 416	0.30 411	0.26 355	0.26 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.43 209	0.28 316	0.47 219	0.45 303	0.33 346	0.58 257	0.34 176	0.82 243	0.73 207	0.57 132	0.84 224	0.47 125	0.50 229	0.54 125	0.39 225	0.22 322	0.15 269	0.35 418	0.16 179	0.28 368	0.21 318

rvit_stereo_0075_2	0.47 250	0.37 375	0.70 366	0.53 402	0.46 425	0.43 184	0.36 220	0.81 241	0.67 178	0.55 127	0.74 169	0.59 187	0.43 188	0.63 219	0.43 244	0.32 411	0.23 384	0.35 418	0.25 382	0.30 381	0.25 353

G-Net	0.95 430	0.46 411	1.04 425	0.64 439	0.48 427	2.12 476	0.64 408	1.01 317	0.87 294	1.75 463	2.82 480	1.30 413	1.64 471	1.06 404	0.96 418	0.36 434	0.29 423	0.35 418	0.25 382	0.45 438	0.42 437

SAMSARA	1.07 445	0.65 448	1.19 444	1.06 476	0.90 467	1.76 470	1.76 498	1.46 453	1.44 450	1.51 449	1.16 373	2.00 465	1.14 439	1.48 451	1.31 451	0.39 440	0.44 469	0.35 418	0.38 437	0.49 446	0.49 460

LALA_ROB	0.74 392	0.43 401	0.69 362	0.54 408	0.40 389	1.01 402	0.95 457	1.21 394	1.07 395	1.22 433	1.12 352	1.56 448	0.79 381	1.04 403	0.86 390	0.33 419	0.22 374	0.35 418	0.30 411	0.35 407	0.31 394

ISRNet	0.56 339	0.24 243	0.66 348	0.56 415	0.36 365	0.44 189	0.25 53	0.82 243	0.84 272	1.07 410	1.25 390	0.91 339	0.60 283	0.66 246	0.58 326	0.35 430	0.26 407	0.36 423	0.33 427	0.30 381	0.42 437

SDNR	0.86 417	0.37 375	1.47 468	0.40 173	0.38 380	3.38 496	0.33 165	0.90 275	0.98 350	0.99 381	2.09 461	0.59 187	0.71 354	1.29 436	0.70 359	0.51 460	0.56 476	0.36 423	0.26 393	0.43 433	0.46 449

RP	0.76 394	0.36 369	0.63 331	0.66 447	0.58 452	0.80 358	0.55 385	1.14 369	1.22 422	0.97 373	1.65 439	1.43 435	1.32 454	1.01 394	0.84 385	0.33 419	0.30 427	0.36 423	0.30 411	0.34 403	0.34 409

Nwc_Net	0.78 399	0.38 385	0.73 379	0.60 431	0.55 444	1.05 412	0.55 385	1.67 473	1.05 382	0.88 330	1.86 453	1.40 433	1.09 435	1.10 412	0.87 394	0.30 397	0.25 400	0.36 423	0.38 437	0.29 372	0.29 380

CSAN	0.83 414	0.49 415	0.77 398	0.60 431	0.41 396	1.14 425	1.06 465	1.19 388	1.46 452	1.32 440	1.43 421	1.37 429	1.19 446	1.27 435	0.86 390	0.39 440	0.31 436	0.36 423	0.37 434	0.35 407	0.34 409

dad	0.58 353	0.50 419	0.64 336	0.43 263	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.78 232	1.25 430	1.01 391	1.17 375	1.15 401	0.53 239	0.68 267	0.50 292	0.35 430	0.23 384	0.37 428	0.21 327	0.29 372	0.20 300

NCC-stereo	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 422	1.54 465	1.11 402	0.90 341	1.36 406	1.33 422	1.16 441	1.19 421	0.88 397	0.31 400	0.30 427	0.37 428	0.48 462	0.33 397	0.33 402

Abc-Net	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 422	1.54 465	1.11 402	0.90 341	1.36 406	1.33 422	1.16 441	1.19 421	0.88 397	0.31 400	0.30 427	0.37 428	0.48 462	0.33 397	0.33 402
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.89 422	0.65 448	1.31 455	0.67 450	0.52 438	1.22 436	0.68 417	1.26 419	1.52 455	1.14 424	1.11 348	1.28 410	1.04 431	1.40 450	1.77 464	0.38 438	0.24 392	0.37 428	0.31 418	0.53 454	0.47 454

MeshStereo	1.34 462	0.43 401	0.54 292	0.44 281	0.34 355	1.66 465	0.60 398	1.94 478	1.37 442	4.47 504	3.25 482	4.71 495	1.94 480	1.92 474	1.17 441	0.35 430	0.35 449	0.37 428	0.31 418	0.32 392	0.32 398
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
AF-Net	0.81 406	0.39 389	0.68 356	0.64 439	0.54 442	0.91 383	0.51 370	1.61 469	1.31 438	0.96 369	2.02 458	1.46 436	1.26 452	1.11 414	0.99 423	0.32 411	0.24 392	0.39 433	0.27 399	0.30 381	0.25 353

LSM	4.74 505	0.77 457	10.16 504	0.70 457	56.56 525	1.02 404	1.00 463	1.24 413	1.62 465	2.04 473	2.34 464	1.33 422	1.17 443	1.38 449	1.09 434	0.33 419	0.49 473	0.39 433	0.46 455	0.51 449	10.09 515

NCCL2	0.72 389	0.41 397	0.65 342	0.64 439	0.44 414	0.98 399	1.20 473	1.11 353	1.00 361	0.98 378	0.96 283	1.49 441	0.87 401	0.90 364	0.79 376	0.31 400	0.26 407	0.39 433	0.39 441	0.32 392	0.32 398

DualNet (step1)	0.57 346	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.41 445	0.20 358	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

test_sample9	1.05 442	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	1.20 423	1.36 452	0.41 445	8.41 513	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

test_sample8	1.25 459	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.13 360	0.75 217	1.50 448	0.95 279	3.29 487	1.59 467	1.20 423	1.36 452	0.41 445	8.41 513	0.40 436	0.41 449	0.36 411	0.33 402

PS-NSSS	0.58 353	0.44 405	0.62 322	0.42 244	0.33 346	0.66 312	0.58 394	1.02 320	0.86 285	0.77 257	1.28 395	0.72 260	0.64 312	0.82 329	0.59 331	0.31 400	0.26 407	0.40 436	0.27 399	0.33 397	0.26 358

DGSMNet	0.76 394	0.55 434	1.29 454	0.58 422	0.62 455	0.94 388	0.70 427	1.26 419	1.11 402	0.83 299	1.24 388	1.00 359	0.71 354	1.03 401	0.81 381	0.34 425	0.29 423	0.41 440	0.40 444	0.57 460	0.55 466

edge stereo	0.76 394	0.38 385	0.74 384	0.52 396	0.43 407	0.80 358	0.53 377	1.28 423	1.06 389	1.28 438	1.38 414	1.81 456	1.11 437	1.08 409	0.85 389	0.33 419	0.32 439	0.41 440	0.28 404	0.32 392	0.36 416

DeepPrunerF	0.89 422	0.52 429	3.43 491	0.68 454	0.81 464	0.72 337	0.72 433	1.22 402	1.99 474	0.93 358	1.01 307	0.87 324	0.86 398	1.08 409	0.95 416	0.34 425	0.28 418	0.43 442	0.39 441	0.30 381	0.32 398

STTRV1_RVC	0.82 407	0.59 439	1.16 437	0.67 450	0.81 464	1.11 420	0.63 405	1.30 427	1.11 402	0.98 378	1.33 403	1.08 384	0.95 420	1.26 432	0.87 394	0.55 467	0.25 400	0.43 442	0.39 441	0.58 463	0.40 432

CBMV_ROB	0.59 360	0.37 375	0.38 99	0.39 140	0.28 259	0.74 339	0.28 89	1.00 310	0.98 350	0.94 361	1.25 390	0.81 305	0.78 379	0.87 353	0.50 292	0.36 434	0.37 452	0.43 442	0.40 444	0.33 397	0.30 387

NOSS_ROB	0.57 346	0.39 389	0.39 117	0.44 281	0.30 299	0.73 338	0.54 381	1.03 324	1.08 398	0.67 190	0.87 244	0.76 285	0.57 263	0.77 314	0.47 285	0.38 438	0.38 454	0.44 445	0.42 453	0.37 416	0.34 409

MFN_U_SF_RVC	1.09 447	0.59 439	1.97 479	0.67 450	0.44 414	1.93 473	0.60 398	1.85 477	1.36 440	1.61 455	1.54 434	1.95 464	1.37 456	1.64 462	1.73 461	0.40 444	0.37 452	0.45 446	0.48 462	0.44 434	0.44 444

FBW_ROB	0.88 420	0.50 419	0.85 405	0.55 412	0.40 389	1.17 430	0.78 440	1.50 458	1.37 442	1.33 442	1.27 393	1.48 440	1.00 427	2.57 490	0.98 422	0.25 357	0.32 439	0.45 446	0.30 411	0.34 403	0.28 374

PDISCO_ROB	0.91 426	0.48 412	1.06 427	0.99 470	0.97 473	1.67 467	0.63 405	1.64 471	1.59 461	1.06 407	1.18 377	1.31 414	0.79 381	1.55 453	0.97 419	0.49 457	0.22 374	0.45 446	0.40 444	0.45 438	0.37 421

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 437	0.57 437	1.51 470	0.67 450	0.50 431	2.57 481	1.66 494	1.20 392	1.43 448	1.38 444	1.57 436	1.33 422	0.92 411	1.64 462	0.88 397	0.37 437	0.39 458	0.46 449	0.60 474	0.41 429	0.40 432

FC-DCNN v2	1.65 477	0.51 422	0.65 342	0.61 433	0.49 429	1.61 462	0.70 427	1.75 476	1.56 460	4.74 507	4.91 504	6.46 506	3.31 498	1.91 473	1.11 435	0.46 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 444	0.46 449

HBP-ISP	0.59 360	0.45 409	0.43 166	0.45 303	0.33 346	0.70 325	0.28 89	1.11 353	1.00 361	0.83 299	1.18 377	0.65 226	0.68 333	0.88 356	0.52 309	0.35 430	0.38 454	0.47 450	0.41 449	0.38 420	0.31 394

BEATNet-Init1	15.13 514	0.82 463	50.86 527	0.72 460	0.53 439	38.10 525	7.03 511	11.83 516	14.25 513	29.78 526	30.17 525	48.21 529	22.64 522	26.78 524	18.11 513	0.42 448	0.38 454	0.47 450	0.46 455	0.51 449	0.48 457

FC-DCNN	1.59 473	0.51 422	0.66 348	0.61 433	0.49 429	1.56 459	0.70 427	1.66 472	1.53 456	4.64 505	4.62 502	5.85 502	3.34 500	1.84 471	1.11 435	0.46 451	0.42 463	0.47 450	0.46 455	0.48 444	0.46 449

FCDSN-DC	1.39 467	0.56 435	0.65 342	0.74 461	0.59 453	1.38 446	0.63 405	1.35 437	1.39 445	3.26 498	4.50 501	4.61 493	2.63 491	1.58 457	1.03 427	0.46 451	0.42 463	0.48 454	0.47 460	0.50 448	0.50 461
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.79 402	0.59 439	0.71 371	0.65 444	0.65 457	0.92 387	0.58 394	1.29 424	1.05 382	1.07 410	1.45 426	1.47 439	1.03 429	1.21 427	0.88 397	0.32 411	0.30 427	0.48 454	0.40 444	0.37 416	0.37 421

MANE	4.13 502	0.51 422	0.64 336	0.66 447	0.56 447	6.89 507	0.99 461	7.55 510	12.04 508	6.68 510	8.57 511	10.69 512	9.45 509	7.59 510	6.39 501	0.49 457	0.43 467	0.48 454	0.98 490	0.49 446	0.48 457

PVD	1.28 461	0.67 450	1.28 452	0.74 461	0.62 455	1.50 455	0.84 447	1.99 480	2.96 488	2.18 478	2.36 466	1.85 460	1.95 481	1.92 474	1.94 468	0.39 440	0.36 451	0.49 457	0.37 434	0.51 449	0.64 468

MSMD_ROB	1.21 456	0.49 415	0.62 322	0.59 426	0.50 431	1.62 464	0.67 412	1.23 406	1.24 425	2.45 484	3.77 490	3.09 483	2.98 496	1.32 439	0.81 381	0.45 450	0.41 461	0.49 457	0.51 469	0.47 443	0.44 444

ccnet	0.82 407	0.57 437	0.75 388	0.54 408	0.59 453	1.09 419	0.66 410	1.38 443	0.94 336	1.12 421	1.44 423	1.29 411	0.92 411	0.95 389	1.24 445	0.49 457	0.42 463	0.50 459	0.47 460	0.51 449	0.46 449

ELAS_RVC	1.60 474	0.61 443	1.01 424	0.70 457	0.56 447	2.00 475	1.89 501	1.96 479	2.65 485	3.33 499	3.26 483	3.03 480	3.41 501	2.49 488	2.09 472	0.52 461	0.45 470	0.50 459	0.48 462	0.54 456	0.52 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 476	0.61 443	0.95 416	0.68 454	0.55 444	3.01 494	1.55 492	2.39 486	2.33 481	3.64 501	3.89 494	2.75 478	2.90 495	2.15 482	2.27 479	0.52 461	0.45 470	0.50 459	0.48 462	0.54 456	0.52 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 407	0.44 405	0.63 331	0.40 173	0.43 407	0.80 358	0.52 373	0.72 197	0.77 232	0.71 218	0.60 124	0.87 324	0.76 368	0.75 303	0.58 326	0.52 461	0.54 475	0.54 462	4.82 513	0.56 458	0.40 432

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 462	0.87 465	1.76 475	0.86 465	0.56 447	4.29 501	1.79 499	1.50 458	1.98 473	1.61 455	1.85 452	1.84 458	1.41 458	1.89 472	1.36 452	0.48 455	0.40 460	0.56 463	0.57 472	0.69 468	0.48 457

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 374	0.81 460	0.73 379	0.53 402	0.37 371	1.40 447	0.53 377	1.04 327	0.79 247	0.88 330	0.94 271	0.95 348	0.53 239	0.93 380	0.58 326	0.39 440	0.30 427	0.57 464	0.31 418	0.53 454	0.30 387

GANetREF_RVC	0.80 403	0.75 455	0.86 410	0.66 447	0.42 402	1.15 427	0.98 459	1.14 369	1.19 416	1.01 391	1.02 315	1.10 390	0.90 406	1.15 417	0.76 371	0.48 455	0.39 458	0.57 464	0.38 437	0.63 466	0.46 449
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
MADNet+	2.23 489	2.43 504	10.85 505	1.22 480	0.91 469	2.76 485	1.40 487	2.12 483	1.67 467	1.32 440	1.74 447	1.86 461	1.74 473	6.25 506	4.41 494	0.65 470	0.64 479	0.58 466	0.54 471	0.80 470	0.76 473

PASM	0.90 425	0.64 447	1.69 472	0.69 456	0.69 461	0.78 352	0.84 447	1.03 324	1.26 433	1.19 428	1.15 368	1.31 414	0.98 424	1.24 430	1.03 427	0.52 461	0.56 476	0.59 467	0.66 476	0.56 458	0.54 465

UDGNet	0.48 261	0.77 457	0.50 263	0.48 339	0.31 320	0.41 174	0.34 176	0.70 185	0.92 323	0.65 176	0.60 124	0.58 172	0.43 188	0.63 219	0.41 235	0.32 411	0.15 269	0.66 468	0.19 282	0.36 411	0.21 318

JetBlue	2.78 492	1.26 481	7.04 501	1.16 478	1.48 486	8.00 509	6.02 510	2.60 487	1.92 472	2.12 476	2.64 474	3.34 488	3.05 497	6.49 507	3.39 486	0.78 476	0.76 489	0.75 469	0.76 481	0.97 477	1.18 497

PSMNet-RUCA	0.76 394	0.75 455	1.08 430	1.01 473	0.90 467	0.69 320	0.50 355	1.11 353	1.03 373	0.78 261	1.11 348	0.80 302	0.72 358	0.88 356	0.63 341	0.53 465	0.27 414	0.76 470	0.46 455	0.66 467	0.47 454

NVStereoNet_ROB	1.24 458	0.90 467	1.13 435	0.86 465	0.88 466	1.11 420	0.99 461	1.42 449	1.53 456	1.59 454	2.48 468	2.24 469	1.53 462	1.96 477	1.30 450	0.76 475	0.70 481	0.78 471	1.00 491	0.71 469	0.88 480
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	1.01 434	0.81 460	1.24 449	0.84 464	0.97 473	0.81 363	0.84 447	1.30 427	1.59 461	1.05 404	1.68 444	1.12 394	0.91 407	0.92 374	1.11 435	0.65 470	0.74 484	0.79 472	0.90 486	1.06 479	0.79 476

MFMNet_re	1.14 449	0.97 474	1.19 444	0.99 470	0.95 471	1.25 440	1.22 476	1.39 444	1.55 458	1.69 462	1.67 443	1.21 403	1.53 462	1.12 415	0.99 423	0.87 479	0.75 488	0.79 472	0.75 480	0.90 471	0.94 482

U	0.45 226	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.71 463	3.55 497	0.20 4	0.41 21	0.38 69	0.26 17	0.23 7	0.24 9	0.22 23	0.26 1	0.22 6	0.15 119	0.09 4	0.88 474	0.13 95	0.13 44	0.11 29

anonymity	0.97 431	0.89 466	1.05 426	0.92 468	1.03 479	0.97 395	0.81 443	1.29 424	0.91 318	1.07 410	0.98 297	1.00 359	0.95 420	1.02 399	0.92 412	0.96 480	0.95 499	0.90 475	0.91 489	0.92 473	0.94 482

SPS-STEREO	1.25 459	0.93 468	1.06 427	1.04 475	1.03 479	1.41 449	0.91 455	1.51 461	1.19 416	2.09 475	1.83 450	1.94 463	1.39 457	1.62 459	1.39 455	0.97 482	0.94 498	0.90 475	0.89 485	0.96 476	0.96 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 464	0.94 470	1.25 450	0.96 469	1.00 477	1.52 457	1.02 464	1.34 434	1.21 420	2.64 486	2.65 475	2.44 473	1.56 465	1.64 462	1.26 447	0.97 482	0.95 499	0.90 475	0.90 486	0.94 474	0.96 485

SQANet	0.82 407	0.74 454	0.67 352	1.13 477	0.98 475	1.11 420	0.47 338	1.07 339	0.83 267	0.91 346	1.05 329	1.03 369	0.74 363	1.01 394	0.64 344	0.61 469	0.24 392	1.03 478	0.35 432	1.18 481	0.58 467

WAO-7	1.90 481	1.20 479	1.35 459	1.27 481	1.06 482	2.84 488	1.56 493	3.23 494	3.06 492	2.23 479	3.33 487	3.17 484	2.28 486	3.12 491	2.21 474	1.02 484	0.91 494	1.06 479	1.03 494	1.04 478	0.97 488

GCST	0.83 414	1.22 480	0.74 384	1.58 485	1.01 478	1.06 413	0.23 35	0.78 232	0.78 239	0.97 373	0.65 136	0.78 292	0.35 136	0.92 374	0.34 163	0.96 480	0.65 480	1.20 480	0.81 483	0.91 472	0.70 471

otaku	1.04 439	0.93 468	0.88 412	1.33 483	1.05 481	1.66 465	0.70 427	1.40 447	1.18 414	1.08 414	1.32 402	1.33 422	0.91 407	1.23 429	0.76 371	0.72 473	0.46 472	1.24 481	0.50 467	1.40 482	0.75 472

Ntro	1.09 447	0.97 474	0.91 414	1.44 484	1.19 483	1.69 468	0.80 442	1.35 437	1.25 430	1.00 386	1.29 398	1.31 414	0.97 423	1.26 432	0.84 385	0.84 477	0.43 467	1.36 482	0.50 467	1.56 483	0.78 474

AnonymousM	0.41 192	0.81 460	0.29 22	0.34 26	0.22 70	0.28 54	0.38 255	0.53 75	0.41 82	0.70 211	0.49 80	0.47 125	0.27 64	0.41 41	0.31 126	0.15 119	0.12 150	1.51 483	0.26 393	0.12 17	0.10 8

PWCK	1.92 482	1.66 495	3.12 489	1.65 486	0.91 469	2.84 488	2.26 504	2.10 482	2.41 483	2.36 482	2.31 462	2.22 468	1.82 475	3.43 494	2.03 471	1.61 497	0.71 483	1.51 483	0.82 484	1.69 485	0.91 481

CC-Net-ROB	0.82 407	0.96 471	0.85 405	0.58 422	0.45 418	1.27 441	0.70 427	1.17 383	1.02 368	0.83 299	1.23 387	0.90 337	0.77 374	1.06 404	0.69 356	0.46 451	0.34 447	1.71 485	0.38 437	0.59 464	0.36 416

UDG	0.88 420	0.82 463	0.67 352	1.00 472	0.96 472	1.02 404	0.57 393	1.13 360	0.99 355	0.90 341	0.97 296	1.31 414	0.99 425	0.85 349	0.84 385	0.54 466	0.32 439	1.77 486	0.40 444	0.94 474	0.66 470

RainbowNet	1.35 464	1.49 487	1.19 444	1.88 491	1.45 485	1.48 454	1.07 467	1.61 469	1.55 458	1.20 431	1.59 437	1.54 446	1.13 438	1.34 442	0.97 419	1.36 493	0.70 481	1.82 487	0.79 482	1.71 486	1.07 491

ACVNet_2	1.65 477	1.27 482	1.41 466	1.75 488	1.62 488	2.22 477	1.20 473	2.30 485	2.62 484	1.78 465	2.56 470	3.03 480	1.61 468	1.54 452	1.12 439	1.06 485	0.58 478	1.82 487	0.70 479	1.82 488	0.96 485

WAO-8	2.92 493	1.55 490	1.35 459	1.79 489	1.63 490	5.23 503	1.22 476	4.58 505	12.56 510	2.84 491	4.07 498	4.83 496	2.72 493	3.49 495	2.25 477	1.27 487	0.91 494	1.99 489	1.15 499	1.86 489	1.15 493

Venus	2.92 493	1.55 490	1.35 459	1.79 489	1.63 490	5.23 503	1.22 476	4.58 505	12.56 510	2.84 491	4.06 497	4.83 496	2.72 493	3.49 495	2.25 477	1.27 487	0.91 494	1.99 489	1.15 499	1.86 489	1.15 493

Dean	1.98 483	1.36 485	1.36 463	2.12 495	1.81 495	2.74 483	1.36 485	3.37 498	3.80 498	2.08 474	3.32 486	3.21 485	1.82 475	1.71 466	1.67 459	1.27 487	0.77 490	1.99 489	0.90 486	1.86 489	1.03 490

DDUNet	1.06 443	2.56 507	0.68 356	1.21 479	1.26 484	1.03 407	0.69 422	1.11 353	0.94 336	0.96 369	1.22 383	1.27 408	0.82 389	0.93 380	0.72 365	0.84 477	0.38 454	1.99 489	0.60 474	1.10 480	0.85 478

ACVNet-4b	1.35 464	1.31 483	1.10 431	1.90 492	1.59 487	1.92 472	0.77 438	1.52 464	1.62 465	1.05 404	1.60 438	2.11 467	0.94 417	1.64 462	0.77 375	1.30 490	0.35 449	2.03 493	0.67 477	1.88 492	0.84 477

WAO-6	2.04 486	1.50 488	1.16 437	1.70 487	1.67 492	2.69 482	1.44 490	3.06 491	3.63 497	1.98 472	3.27 484	3.54 491	2.07 484	2.36 485	2.22 476	1.31 492	0.91 494	2.04 494	1.22 501	1.73 487	1.27 499

LVE	2.12 488	1.44 486	1.36 463	1.99 494	1.78 493	2.75 484	1.79 499	2.82 488	3.95 499	1.90 470	4.33 500	3.52 490	1.81 474	2.24 483	1.74 462	1.74 499	0.87 493	2.06 495	1.13 497	1.91 493	1.35 500

ACVNet_1	1.46 469	1.33 484	1.12 434	1.91 493	1.62 488	1.83 471	0.98 459	2.00 481	1.85 471	1.39 445	1.53 433	2.32 471	1.53 462	1.34 442	1.11 435	1.30 490	0.50 474	2.06 495	0.58 473	1.93 494	0.95 484

JetRed	5.27 506	5.84 512	12.81 509	2.36 500	2.83 509	12.23 513	10.50 512	4.46 504	3.60 495	3.86 502	3.83 492	4.85 498	4.18 504	6.78 508	11.96 508	2.17 505	2.96 510	2.18 497	1.97 506	3.38 509	2.68 510

DispFullNet	1.60 474	2.63 508	2.75 487	2.56 503	1.79 494	1.24 439	0.47 338	1.37 442	1.45 451	1.87 467	1.50 430	1.55 447	2.46 487	2.04 479	1.04 430	0.59 468	0.18 335	2.32 498	0.68 478	2.29 498	1.14 492

IMH-64-1	1.86 479	1.62 492	1.16 437	2.20 496	1.89 496	2.33 478	1.30 480	2.89 489	2.29 479	1.66 459	2.80 478	2.49 474	1.61 468	2.10 480	1.78 465	1.60 495	0.74 484	2.43 499	1.02 492	2.12 495	1.17 495

IMH-64	1.86 479	1.62 492	1.16 437	2.20 496	1.89 496	2.33 478	1.30 480	2.89 489	2.29 479	1.66 459	2.80 478	2.49 474	1.61 468	2.10 480	1.78 465	1.60 495	0.74 484	2.43 499	1.02 492	2.12 495	1.17 495

IMH	2.04 486	1.62 492	1.20 447	2.20 496	1.89 496	2.91 493	1.30 480	3.11 492	3.03 490	1.81 466	3.35 488	3.03 480	1.90 478	2.48 487	1.80 467	1.66 498	0.77 490	2.45 501	1.04 495	2.15 497	1.19 498

DPSimNet_ROB	3.58 499	2.45 505	8.57 503	2.53 501	2.37 503	2.88 491	3.77 509	3.14 493	3.23 493	4.71 506	3.86 493	4.68 494	4.87 506	4.07 501	5.62 498	2.33 507	2.33 508	2.47 502	2.52 508	2.51 502	2.64 509

TorneroNet-64	3.44 496	1.86 496	1.42 467	2.58 504	2.28 502	6.87 506	1.68 495	4.70 507	12.03 507	2.31 481	5.59 507	8.25 508	2.55 490	3.97 500	2.73 481	1.81 500	0.74 484	2.57 503	1.07 496	2.35 499	1.44 501

UNDER WATER-64	3.53 498	2.01 499	3.94 494	3.22 510	2.49 506	5.41 505	2.60 507	3.43 499	12.41 509	3.03 496	2.68 476	6.07 504	4.04 503	3.79 499	3.33 485	2.02 502	1.24 503	2.63 504	1.46 503	2.78 504	2.08 507

TorneroNet	4.53 504	1.89 497	1.48 469	2.55 502	2.27 501	13.78 514	1.69 496	4.84 509	23.73 524	2.89 494	7.70 510	7.06 507	2.69 492	4.26 502	3.42 487	1.84 501	0.77 490	2.68 505	1.13 497	2.42 500	1.47 502

UNDER WATER	3.46 497	2.07 501	3.64 493	3.09 508	2.48 505	3.75 499	2.42 506	3.31 497	13.77 512	2.90 495	2.95 481	5.84 501	3.69 502	3.69 497	3.48 489	2.07 503	1.11 501	2.70 506	1.40 502	2.84 506	1.98 505

ktn	2.98 495	2.25 502	1.73 474	2.84 506	2.53 507	3.76 500	2.15 503	3.70 500	5.47 502	2.75 488	5.17 506	5.94 503	2.48 488	3.23 492	2.46 480	2.34 508	1.44 505	2.78 507	2.03 507	2.45 501	2.01 506

KSHMR	2.57 490	1.93 498	1.69 472	2.63 505	2.42 504	2.86 490	2.07 502	3.27 496	6.50 503	2.49 485	3.36 489	3.41 489	1.92 479	2.49 488	1.94 468	2.13 504	1.40 504	2.79 508	1.50 504	2.73 503	1.77 503

notaker	2.76 491	2.29 503	1.80 476	2.96 507	2.58 508	2.90 492	1.75 497	3.24 495	3.05 491	2.78 489	4.24 499	6.15 505	2.51 489	3.34 493	2.75 482	2.31 506	1.18 502	3.00 509	1.65 505	2.84 506	1.97 504

HanzoNet	6.76 509	2.45 505	4.22 496	3.19 509	2.94 510	3.62 498	2.28 505	4.79 508	7.20 504	14.00 517	13.19 515	17.49 517	22.30 521	13.25 515	6.19 500	4.20 511	1.93 507	3.10 510	2.56 509	3.35 508	2.88 511

MADNet++	4.03 500	2.70 509	3.44 492	3.72 512	3.44 511	4.44 502	3.52 508	3.95 503	3.61 496	4.46 503	4.98 505	4.10 492	4.58 505	7.00 509	5.89 499	3.74 509	3.67 511	3.27 511	2.71 510	3.70 511	3.66 512

tt	6.20 507	0.20 119	5.89 499	3.55 511	2.07 499	11.26 512	19.21 513	11.74 515	5.46 501	2.69 487	2.04 460	4.87 499	6.25 507	3.70 498	7.09 504	8.32 515	11.17 520	4.93 512	5.41 514	5.74 513	2.37 508

DGTPSM_ROB	12.07 512	8.00 513	20.99 511	8.93 515	16.78 514	10.67 510	30.87 518	9.01 512	15.16 514	6.50 508	15.41 519	9.04 510	14.85 512	9.25 511	21.67 516	4.57 512	8.57 515	5.08 513	9.28 515	5.90 514	10.95 516

DPSMNet_ROB	12.08 513	8.00 513	21.00 512	8.97 516	16.79 515	10.67 510	30.89 519	9.02 513	15.17 515	6.51 509	15.41 519	9.04 510	14.85 512	9.27 512	21.67 516	4.58 513	8.57 515	5.09 514	9.29 516	5.90 514	10.95 516

ASD4	9.96 511	8.86 515	17.78 510	7.17 513	9.80 512	16.08 515	28.92 517	9.77 514	8.20 506	7.02 511	7.08 509	8.47 509	9.57 510	11.17 514	20.26 514	4.12 510	4.14 512	5.57 515	4.74 512	5.53 512	4.90 514

PML	40.80 529	29.24 522	11.87 508	7.20 514	14.47 513	92.13 529	213.69 530	7.63 511	23.35 523	74.72 530	190.14 530	50.17 530	26.15 523	21.39 519	12.70 509	8.76 516	2.92 509	8.45 516	3.25 511	13.26 516	4.42 513

DPSM_ROB	17.78 515	18.63 517	24.31 518	20.90 518	19.47 516	25.97 518	36.21 521	21.23 523	16.24 517	13.38 515	14.06 517	19.18 520	16.30 515	20.78 517	25.67 519	9.38 517	9.23 518	9.49 517	9.82 517	13.51 517	11.91 519

DPSM	17.78 515	18.63 517	24.31 518	20.90 518	19.47 516	25.97 518	36.21 521	21.23 523	16.24 517	13.38 515	14.06 517	19.18 520	16.30 515	20.78 517	25.67 519	9.38 517	9.23 518	9.49 517	9.82 517	13.51 517	11.91 519

LSM0	38.95 528	37.60 528	48.58 524	43.57 526	91.06 530	52.57 528	72.57 526	43.17 530	32.63 528	26.97 525	27.97 522	38.65 527	32.94 526	41.86 530	51.78 529	18.89 526	18.41 522	19.13 519	19.63 520	27.29 521	33.77 524

CasAABBNet	35.74 521	37.43 526	48.72 525	42.22 524	39.20 523	52.24 526	73.12 528	42.61 528	32.62 527	26.78 523	27.95 521	38.58 526	32.60 525	41.67 528	51.65 528	18.74 524	18.57 526	19.15 520	19.77 521	27.20 519	23.98 521

Selective-RAFT-Error	35.84 522	37.49 527	48.83 526	42.26 525	39.24 524	52.30 527	73.09 527	42.66 529	32.61 526	26.80 524	28.30 524	38.84 528	33.51 527	41.68 529	51.59 527	18.82 525	18.58 527	19.17 521	19.80 522	27.28 520	24.05 522

FADE		2.05 500		1.03 474	0.99 476			3.91 502	3.00 489	1.76 464		2.73 477		5.95 505		11.57 519	1.70 506	23.09 522	15.86 519	0.62 465	0.65 469

LRCNet_RVC	21.24 518	31.15 523	21.41 513	28.98 521	23.82 519	3.13 495	0.60 398	20.96 522	1.59 461	25.58 522	28.15 523	21.99 522	14.79 511	21.94 523	16.41 512	28.89 527	14.87 521	33.53 523	31.28 523	29.51 525	26.16 523

HaxPig	31.96 519	37.24 525	34.27 520	24.37 520	24.88 520	18.26 516	19.86 514	20.64 521	28.52 525	35.97 527	38.75 526	25.57 523	28.72 524	33.88 525	34.39 524	35.94 528	38.87 528	37.80 524	40.48 524	39.68 526	41.15 528

AVERAGE_ROB	37.58 527	40.13 529	40.15 522	34.81 523	33.82 522	28.55 524	25.10 516	32.02 527	34.06 530	41.28 528	40.66 527	34.46 525	34.81 529	39.18 526	37.57 526	42.78 529	43.44 529	43.82 525	43.03 525	40.47 527	41.51 529

MEDIAN_ROB	37.38 526	40.85 530	40.60 523	32.31 522	31.85 521	27.20 520	24.55 515	29.10 526	33.19 529	42.09 529	41.76 528	33.35 524	34.39 528	39.78 527	37.07 525	43.64 530	44.10 530	44.12 526	43.40 526	41.51 528	42.76 530

Anonymous_1	33.25 520	18.26 516	23.92 514	20.54 517	21.28 518	25.59 517	35.94 520	22.01 525	15.57 516	13.33 514	13.49 516	18.08 518	15.29 514	20.36 516	24.60 518	16.28 523	8.84 517	66.59 527	118.00 527	155.73 530	11.23 518

xxxxx1	36.64 523	19.51 519	24.21 515	61.66 527	64.63 527	27.28 521	40.10 523	20.25 518	18.63 520	14.07 518	12.97 512	17.26 514	17.36 517	21.70 520	27.93 521	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 525

tt_ll	36.64 523	19.51 519	24.21 515	61.66 527	64.63 527	27.28 521	40.10 523	20.25 518	18.63 520	14.07 518	12.97 512	17.26 514	17.36 517	21.70 520	27.93 521	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 525

ff	36.64 523	19.51 519	24.21 515	61.66 527	64.63 527	27.28 521	40.10 523	20.25 518	18.63 520	14.07 518	12.97 512	17.26 514	17.36 517	21.70 520	27.93 521	13.18 520	18.50 523	111.26 528	133.37 528	29.24 522	39.73 525

test_example2	176.61 530	205.14 531	198.86 530	188.60 531	190.98 531	152.67 530	170.61 529	94.86 531	123.55 531	178.88 531	179.48 529	158.94 531	141.34 530	192.61 531	198.96 530	203.76 531	236.37 531	164.13 531	173.55 531	218.58 531	160.41 531

ccccc	429.48 531	429.19 532	527.00 531	507.10 532	501.20 532	356.95 531	342.70 531	380.82 532	297.90 532	334.51 532	389.17 531	372.86 532	449.39 531	499.17 532	553.56 531	561.44 532	431.22 532	334.28 532	290.86 532	540.88 532	489.46 532

Low-res two-view benchmark