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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffy	0.28 16	0.24 40	1.19 37	0.27 74	0.15 35	0.37 38	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.20 15	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.44 113	0.20 34	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

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

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

fffft	0.29 25	0.21 14	1.10 29	0.24 16	0.15 35	0.42 53	0.24 142	0.42 21	0.38 30	0.21 20	0.18 7	0.20 12	0.16 7	0.44 113	0.70 347	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.28 331	0.20 273
1: 1. 1
mms	0.27 10	0.26 58	0.91 14	0.25 32	0.18 112	0.32 19	0.23 110	0.37 7	0.31 3	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.17 12	0.46 133	0.21 47	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.47 443

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

RSM	0.28 16	0.26 58	0.97 19	0.25 32	0.24 220	0.37 38	0.21 64	0.49 57	0.44 73	0.21 20	0.27 40	0.28 81	0.17 12	0.38 82	0.20 34	0.07 2	0.07 18	0.09 44	0.34 429	0.21 241	0.16 205

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

ProNet	0.30 35	0.54 243	1.29 53	0.25 32	0.15 35	0.47 81	0.25 161	0.48 51	0.39 40	0.21 20	0.23 16	0.22 22	0.20 42	0.44 113	0.19 12	0.08 9	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.12 99

CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 208	1.08 25	0.31 171	0.17 81	0.19 1	0.21 64	0.73 197	0.50 128	0.21 20	0.24 24	0.55 245	0.22 60	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.12 45	0.09 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
castereo	0.30 35	0.44 200	0.81 10	0.24 16	0.29 278	0.41 49	0.27 207	0.72 186	0.45 88	0.22 27	0.30 59	0.24 41	0.31 170	0.25 4	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.31 416	0.12 45	0.09 28

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 43	0.30 103	1.52 102	0.23 8	0.13 11	0.54 144	0.20 46	0.48 51	0.49 118	0.25 54	0.28 44	0.37 123	0.24 81	0.38 82	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 63	0.54 243	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.54 182	0.19 12	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 367
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 185	0.34 134	2.99 449	0.37 305	0.16 55	0.49 96	0.33 298	1.06 446	0.44 73	0.25 54	0.23 16	0.24 41	0.25 96	0.49 159	0.56 310	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.40 447	0.17 166	0.26 348

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 16	0.30 103	1.33 61	0.19 1	0.13 11	0.55 156	0.17 16	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.11 180	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 43	0.35 141	1.30 56	0.20 3	0.14 20	0.57 189	0.25 161	0.46 36	0.42 60	0.27 67	0.32 74	0.27 72	0.24 81	0.39 87	0.23 67	0.43 449	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.18 192	0.07 5

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

DLNR_Zeroshot_test	13.43 515	19.94 520	23.55 520	121.61 531	35.03 526	0.46 76	0.15 4	8.02 513	0.35 16	0.28 72	0.37 99	0.26 63	0.17 12	0.76 252	0.29 138	6.42 512	0.26 417	0.09 44	0.38 442	50.13 529	0.18 242

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

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

AIO-test1	0.45 175	0.87 371	2.27 336	0.33 220	0.33 327	0.50 104	0.22 83	0.74 201	0.66 296	0.29 75	0.41 125	0.29 88	0.22 60	0.73 245	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.12 203	0.14 256	0.30 345	0.22 293

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

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

CAS++	0.31 43	0.33 123	1.43 81	0.25 32	0.17 81	0.31 16	0.20 46	0.78 249	0.41 52	0.30 78	0.30 59	0.21 20	0.16 7	0.33 50	0.18 7	0.15 317	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 80	0.32 118	1.41 76	0.36 284	0.31 306	0.35 31	0.19 29	0.57 109	0.39 40	0.30 78	0.32 74	0.28 81	0.27 127	0.47 144	0.24 88	0.08 9	0.56 468	0.08 8	0.38 442	0.18 192	0.12 99

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

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

HUF	0.59 310	0.65 295	2.46 372	0.45 379	0.77 464	0.34 26	0.24 142	0.46 36	0.39 40	0.31 82	0.28 44	0.25 51	0.19 34	0.67 226	0.18 7	0.12 231	2.03 504	0.08 8	0.06 9	0.31 353	1.59 502

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MC-Stereo	0.32 48	0.31 114	1.46 86	0.31 171	0.15 35	0.53 137	0.19 29	0.44 31	0.35 16	0.36 99	0.38 108	0.27 72	0.27 127	0.42 103	0.19 12	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.16 298	0.20 228	0.13 133

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 55	0.29 93	1.74 147	0.24 16	0.16 55	0.54 144	0.15 4	0.40 13	0.55 180	0.37 103	0.51 199	0.24 41	0.19 34	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.08 8	0.30 410	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 175	0.54 243	2.11 302	0.29 129	0.16 55	0.43 55	0.24 142	0.54 96	0.45 88	0.37 103	0.46 153	0.34 114	0.27 127	1.98 414	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.14 93	0.08 17

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

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

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

CASnet	0.28 16	0.31 114	1.20 41	0.28 99	0.11 1	0.47 81	0.19 29	0.44 31	0.44 73	0.38 111	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.29 22	0.19 12	0.10 122	0.06 2	0.15 323	0.12 198	0.16 145	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 63	0.24 40	1.16 34	0.28 99	0.15 35	0.57 189	0.23 110	0.79 265	0.47 110	0.38 111	0.37 99	0.40 144	0.25 96	0.47 144	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.13 228	0.19 213	0.27 355

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

GMStereo	0.38 94	0.99 414	1.91 247	0.27 74	0.16 55	0.39 45	0.23 110	0.47 46	0.62 249	0.38 111	0.34 87	0.25 51	0.25 96	0.39 87	0.29 138	0.14 300	0.08 77	0.10 89	0.12 198	0.15 110	0.11 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 157	0.61 267	1.89 237	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.35 309	0.67 164	0.53 162	0.39 117	0.50 195	0.59 272	0.43 273	0.51 168	0.49 284	0.10 122	0.12 251	0.13 261	0.16 298	0.24 286	0.19 258

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

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

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

testlalala2	0.44 157	0.28 85	2.59 398	0.64 444	0.56 434	0.57 189	0.20 46	0.78 249	0.52 143	0.40 119	0.39 116	0.45 187	0.21 51	0.27 8	0.22 59	0.09 39	0.10 180	0.08 8	0.29 401	0.12 45	0.10 48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UDGNet	0.44 157	1.02 423	1.74 147	0.35 266	0.19 140	0.58 206	0.23 110	0.49 57	0.66 296	0.41 128	0.38 108	0.34 114	0.29 154	0.53 178	0.30 156	0.24 414	0.10 180	0.37 448	0.19 345	0.27 325	0.15 181

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 185	0.29 93	2.41 361	0.33 220	0.22 188	0.59 222	0.55 400	0.75 212	0.50 128	0.44 144	0.60 285	0.49 221	0.35 189	0.53 178	0.37 212	0.16 337	0.16 328	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.15 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 80	0.28 85	1.58 110	0.23 8	0.11 1	0.62 273	0.24 142	0.79 265	0.64 269	0.44 144	0.52 211	0.28 81	0.26 110	0.50 165	0.24 88	0.11 180	0.06 2	0.09 44	0.06 9	0.16 145	0.06 1

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

FADNet_RVC	0.81 415	1.14 437	2.42 363	0.30 145	0.24 220	0.71 353	0.24 142	0.95 385	0.61 231	0.44 144	0.56 253	0.59 272	0.42 263	1.52 341	0.68 343	0.94 479	0.96 494	0.28 427	1.00 494	0.90 473	1.36 497

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

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

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

TANstereo	0.33 55	0.49 224	1.75 153	0.23 8	0.12 3	0.54 144	0.16 12	0.40 13	0.45 88	0.45 154	0.51 199	0.26 63	0.22 60	0.29 22	0.20 34	0.10 122	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.17 81	0.60 232	0.29 246	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.46 185	0.49 224	1.65 120	0.38 320	0.29 278	0.58 206	0.22 83	0.75 212	0.62 249	0.47 164	0.49 187	0.48 219	0.36 195	1.12 295	0.37 212	0.15 317	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.17 166	0.17 222

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

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

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

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

CoDeX	0.52 263	0.43 189	2.25 333	0.29 129	0.26 249	0.61 253	0.32 290	0.99 414	0.68 307	0.48 182	0.55 242	0.52 233	0.40 236	1.60 354	0.35 204	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.12 99

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

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

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

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

NRIStereo	0.46 185	0.25 45	1.77 167	0.47 389	0.16 55	0.95 428	0.74 443	0.51 67	0.56 190	0.48 182	0.39 116	0.59 272	0.29 154	0.77 256	0.32 179	0.11 180	0.13 269	0.11 151	0.09 68	0.21 241	0.24 329

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

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

RASNet	0.61 324	0.68 305	2.03 287	0.35 266	0.46 413	0.65 314	0.28 223	0.78 249	0.70 325	0.48 182	0.64 324	0.93 411	0.61 365	2.21 434	0.73 357	0.12 231	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.14 93	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 86	0.34 134	1.50 99	0.27 74	0.18 112	0.63 290	0.17 16	0.92 356	0.53 162	0.49 193	0.48 170	0.30 92	0.30 162	0.39 87	0.30 156	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.12 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 175	0.46 210	2.22 327	0.26 59	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.09 143	0.16 341	0.10 102	0.17 166	0.14 148

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.58 303	0.82 357	1.89 237	0.59 436	0.56 434	0.64 301	0.36 316	0.84 295	0.69 316	0.51 213	0.68 346	0.53 235	0.43 273	0.56 189	0.43 255	0.34 443	0.18 356	0.44 455	0.29 401	0.48 438	0.30 376

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 185	0.92 383	2.09 297	0.33 220	0.14 20	0.55 156	0.22 83	0.83 285	0.56 190	0.51 213	0.49 187	0.48 219	0.37 208	0.48 149	0.54 302	0.09 39	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.09 28
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample3	0.50 235	0.41 177	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.57 189	0.25 161	0.92 356	0.64 269	0.52 221	0.49 187	0.47 208	0.35 189	1.79 382	0.37 212	0.13 261	0.10 180	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.16 205

MyStereo05	0.49 224	0.41 177	2.72 415	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.82 279	0.77 387	0.52 221	0.37 99	0.51 227	0.42 263	0.52 172	0.38 219	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 419	1.00 416	3.49 478	0.63 443	0.40 384	0.70 351	0.52 389	0.86 311	0.84 412	0.52 221	0.59 270	0.70 338	0.54 332	2.35 441	2.23 461	0.17 351	0.27 423	0.19 384	0.28 398	0.22 258	0.36 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 157	0.38 157	1.79 192	0.34 250	0.20 154	0.57 189	0.28 223	0.92 356	0.69 316	0.52 221	0.55 242	0.61 280	0.33 179	0.48 149	0.39 230	0.17 351	0.08 77	0.17 358	0.11 161	0.18 192	0.12 99
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DDVS	0.62 329	0.40 171	1.40 75	2.21 502	0.35 347	0.87 418	1.00 465	0.69 171	0.50 128	0.53 231	0.56 253	0.90 404	0.37 208	1.22 305	0.47 274	0.15 317	0.14 286	0.14 296	0.12 198	0.19 213	0.22 293

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet_ROB	0.66 349	1.01 420	2.33 346	0.38 320	0.31 306	0.72 359	0.55 400	0.86 311	0.69 316	0.54 244	0.60 285	0.75 358	0.47 303	2.00 418	0.82 372	0.17 351	0.13 269	0.19 384	0.19 345	0.24 286	0.27 355

ttt	0.66 349	0.22 25	1.68 127	0.34 250	0.24 220	0.60 232	0.26 182	1.00 422	0.77 387	0.55 261	0.67 338	0.54 241	0.36 195	2.14 430	3.03 476	0.16 337	0.13 269	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.17 222

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

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

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

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

test_xeample	0.72 380	0.21 14	1.36 66	0.27 74	0.17 81	0.59 222	0.28 223	1.01 430	0.70 325	0.55 261	0.67 338	0.44 178	0.39 229	1.88 404	5.17 500	0.12 231	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.15 181

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.59 310	0.62 273	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.61 463	0.14 286	0.87 473	0.56 468	0.25 297	0.23 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 310	1.43 469	2.96 444	0.40 338	0.22 188	0.58 206	0.28 223	0.91 347	0.73 357	0.57 282	0.63 309	0.60 278	0.41 247	0.74 248	0.35 204	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.07 20	0.43 426	0.17 222

iResNet	0.51 252	0.76 327	2.59 398	0.41 345	0.17 81	0.64 301	0.27 207	0.82 279	0.70 325	0.57 282	0.64 324	0.43 167	0.36 195	0.70 240	0.52 294	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.21 241	0.13 133

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 109	0.30 103	1.61 117	0.32 199	0.17 81	0.53 137	0.24 142	0.70 178	0.49 118	0.59 313	0.54 233	0.40 144	0.40 236	0.41 95	0.30 156	0.17 351	0.10 180	0.14 296	0.11 161	0.18 192	0.17 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.27 74	0.21 165	0.75 373	0.36 316	0.90 337	0.61 231	0.59 313	0.59 270	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.13 73	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 394	1.15 441	2.46 372	0.47 389	0.26 249	0.83 406	0.61 419	0.97 398	0.89 425	0.62 339	0.61 292	0.72 343	0.59 353	2.42 451	0.55 303	0.32 439	0.25 415	0.36 444	0.24 375	0.39 412	0.31 384
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 286	0.92 383	2.36 354	0.38 320	0.37 366	0.60 232	0.28 223	0.82 279	0.62 249	0.62 339	0.55 242	0.72 343	0.45 285	1.00 279	0.43 255	0.15 317	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.15 110	0.16 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 200	0.44 200	1.55 106	0.37 305	0.31 306	0.49 96	0.19 29	0.75 212	0.66 296	0.63 348	0.71 368	0.67 314	0.39 229	0.58 193	0.44 260	0.23 406	0.16 328	0.21 398	0.20 355	0.21 241	0.25 338

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.86 421	0.86 368	2.91 442	0.45 379	0.50 420	0.64 301	0.48 382	1.14 457	2.64 495	0.63 348	0.61 292	0.65 298	0.62 370	2.21 434	1.31 419	0.23 406	0.19 367	0.30 435	0.28 398	0.36 390	0.25 338

ACVNet-4b	1.93 485	1.85 491	4.10 491	1.07 476	0.86 467	1.15 453	0.53 393	1.06 446	1.12 455	0.64 358	1.09 438	1.99 475	0.70 391	2.20 433	9.86 511	5.62 509	0.41 455	1.03 483	0.55 465	1.86 498	0.85 474

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 407	0.94 391	2.42 363	0.59 436	0.45 407	1.90 480	0.46 371	0.99 414	0.72 343	0.64 358	0.84 397	0.91 406	0.73 399	1.80 386	1.00 390	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 416	0.24 286	0.22 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 394	1.06 427	2.11 302	0.64 444	0.59 441	1.13 451	0.43 352	1.14 457	1.05 446	0.64 358	0.71 368	0.96 418	0.61 365	1.21 303	0.76 361	0.37 447	0.18 356	0.27 423	0.24 375	0.56 452	0.32 389

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

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

OMP-Stereo	0.59 310	0.65 295	1.74 147	0.56 427	0.37 366	0.60 232	0.26 182	0.70 178	0.65 282	0.66 367	0.60 285	0.69 328	0.32 176	2.09 426	1.20 412	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.10 48

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

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

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

GCAP-BAT	0.43 147	0.31 114	1.82 205	0.25 32	0.26 249	0.65 314	0.23 110	0.48 51	0.37 26	0.67 371	0.82 393	0.44 178	0.24 81	0.48 149	0.87 377	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.22 369	0.08 4	0.09 28

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 235	0.41 177	1.50 99	0.33 220	0.21 165	0.68 338	0.26 182	0.81 272	0.68 307	0.67 371	0.68 346	0.73 347	0.42 263	1.10 289	0.59 320	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.14 256	0.25 297	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 316	0.71 314	1.95 263	0.35 266	0.34 335	0.67 326	0.34 302	0.90 337	0.74 361	0.68 378	0.62 297	0.80 375	0.45 285	1.78 378	0.64 333	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.29 335	0.21 282

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

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

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

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

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

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

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

DPSNet	0.86 421	0.60 263	2.34 348	0.58 432	0.36 355	1.07 445	0.75 444	1.30 468	1.05 446	0.70 384	0.68 346	0.94 415	1.29 454	2.08 424	1.82 445	0.26 423	0.23 399	0.16 341	0.17 315	0.48 438	0.40 430

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 353	0.34 134	2.23 331	0.26 59	0.19 140	0.67 326	0.29 246	1.26 467	0.69 316	0.72 391	0.70 364	0.78 367	0.42 263	3.77 496	0.41 244	0.13 261	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.11 66
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 274	0.55 252	1.49 96	0.36 284	0.25 235	0.65 314	0.36 316	0.80 268	0.70 325	0.72 391	0.69 354	0.83 384	0.46 298	1.53 342	0.60 322	0.13 261	0.12 251	0.14 296	0.14 256	0.14 93	0.13 133

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 324	0.61 267	3.35 476	0.33 220	0.58 439	0.66 320	0.20 46	0.98 402	0.55 180	0.73 395	0.52 211	0.99 425	0.65 377	0.58 193	0.29 138	0.10 122	0.16 328	0.10 89	0.41 450	0.29 335	0.20 273

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XPNet_ROB	0.61 324	0.72 318	1.66 124	0.37 305	0.27 262	0.67 326	0.47 379	0.89 331	0.71 335	0.78 407	0.70 364	0.81 378	0.53 329	1.70 367	0.76 361	0.21 390	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.20 228	0.21 282

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

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

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

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

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

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

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

FBW_ROB	0.83 417	0.77 336	1.77 167	0.44 365	0.30 289	0.87 418	0.46 371	1.10 452	0.91 428	0.81 414	0.75 381	1.01 428	0.61 365	3.66 495	1.23 416	0.26 423	0.23 399	0.36 444	0.25 383	0.27 325	0.62 460

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 377	0.76 327	2.64 404	0.33 220	0.20 154	0.78 389	0.79 448	0.98 402	0.78 392	0.85 424	0.71 368	0.86 394	1.10 448	1.46 329	0.62 327	0.18 362	0.20 378	0.21 398	0.19 345	0.25 297	0.33 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 377	0.41 177	1.59 111	0.40 338	0.45 407	1.06 440	0.55 400	0.98 402	0.71 335	0.88 425	0.97 422	0.82 382	0.88 426	1.68 364	0.94 380	0.32 439	0.26 417	0.32 439	0.27 395	0.34 375	0.30 376

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

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

DANet	0.80 409	0.65 295	2.21 323	1.19 483	0.48 417	0.74 367	1.25 480	0.89 331	1.53 475	0.89 427	0.71 368	0.96 418	0.56 341	1.83 390	0.96 382	0.18 362	0.16 328	0.19 384	0.16 298	0.26 316	0.29 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	0.70 368	0.35 141	2.73 420	0.54 418	0.61 448	1.07 445	0.43 352	0.84 295	0.49 118	0.90 429	0.91 410	1.23 454	0.77 409	0.65 222	1.10 402	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.49 459	0.15 110	0.38 420

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 464	1.70 484	2.50 383	0.56 427	0.40 384	2.15 491	0.99 462	1.24 465	1.26 464	1.02 440	1.10 439	1.29 457	0.88 426	3.10 486	1.08 401	1.66 498	0.83 490	0.68 468	0.88 489	1.57 491	1.80 505

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

NVStereoNet_ROB	1.16 452	0.95 397	2.54 392	0.58 432	0.55 432	0.78 389	0.63 425	1.00 422	1.08 451	1.03 441	4.07 501	1.48 466	1.22 452	2.88 481	1.27 418	0.50 456	0.46 458	0.54 460	0.62 476	0.50 443	0.63 462
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 397	0.42 184	2.68 409	0.33 220	0.22 188	0.74 367	0.47 379	0.96 390	0.76 383	1.04 443	0.96 420	0.88 400	0.93 430	2.06 422	1.19 411	0.22 403	0.24 402	0.27 423	0.25 383	0.25 297	0.28 361

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 443	0.42 184	3.59 481	0.41 345	0.32 314	1.05 439	1.32 483	0.94 372	0.83 410	1.16 451	2.23 478	1.03 432	1.39 465	2.49 458	2.35 465	0.21 390	0.21 387	0.20 392	0.19 345	0.23 271	0.32 389
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 448	1.49 472	4.23 493	0.54 418	0.53 427	1.51 466	1.37 485	1.04 444	1.07 450	1.17 456	1.33 452	1.15 450	1.08 446	1.61 357	2.74 472	0.25 419	0.22 393	0.28 427	0.24 375	0.48 438	0.40 430

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

test_sample8	1.12 446	0.62 273	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.95 385	0.61 231	1.18 458	0.56 253	2.53 482	1.31 457	1.91 407	2.55 469	0.61 463	4.16 508	0.87 473	0.56 468	0.25 297	0.23 317

ACVNet_2	1.42 472	1.81 488	3.23 470	1.08 477	0.92 472	1.32 457	0.85 453	1.49 477	1.69 479	1.19 459	1.73 464	2.13 477	1.03 441	2.50 459	1.40 427	0.91 477	0.53 466	1.00 481	0.55 465	2.11 500	0.85 474

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

WAO-6	1.58 479	1.54 473	2.32 343	1.14 482	1.00 476	2.30 493	1.03 468	1.82 487	2.85 497	1.25 461	2.61 486	2.20 478	1.56 473	2.47 457	1.99 450	0.95 480	0.67 476	1.19 488	0.83 487	1.08 476	0.88 479

LVE	1.96 486	2.17 506	3.14 460	1.68 492	1.80 500	1.63 471	1.03 468	2.34 494	2.81 496	1.25 461	2.89 491	4.24 497	1.29 454	2.79 478	1.44 429	2.85 505	0.91 493	1.18 485	1.46 502	1.23 483	1.10 490

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

FADE		3.00 509		2.11 501	2.94 503			5.00 508	2.49 493	1.25 461		3.05 487		8.02 509		94.83 530	35.90 530	65.83 527	66.18 527	1.66 493	1.30 495

JetBlue	1.78 481	1.63 476	3.92 486	0.73 452	1.21 487	4.38 505	3.35 504	1.59 480	1.20 460	1.26 465	1.52 459	2.37 480	1.88 481	3.23 488	3.00 475	0.53 457	0.47 461	0.48 458	0.49 459	1.29 486	0.97 481

ADCL	0.99 436	0.79 346	2.43 367	0.39 329	0.32 314	1.50 465	1.90 495	0.92 356	0.97 436	1.26 465	1.27 446	1.00 427	1.42 467	1.14 298	3.31 483	0.17 351	0.14 286	0.22 401	0.21 361	0.30 345	0.22 293

IMH	2.02 487	2.15 505	2.69 412	1.68 492	1.12 485	1.66 474	0.92 458	2.10 492	1.92 487	1.32 467	2.66 488	2.21 479	1.69 477	5.78 503	1.68 438	5.54 508	0.96 494	1.31 491	0.71 482	1.32 489	0.99 487

SAMSARA	0.91 427	0.97 407	2.22 327	0.80 459	0.58 439	1.32 457	1.31 482	1.01 430	0.94 432	1.36 468	0.87 404	1.38 462	0.90 428	1.72 370	1.02 396	0.24 414	0.30 430	0.22 401	0.25 383	0.36 390	0.35 402

LSM	3.31 500	1.11 432	5.29 500	9.40 514	30.65 525	0.84 408	1.12 474	0.91 347	1.22 461	1.36 468	2.19 475	0.93 411	0.83 415	1.66 361	0.90 378	0.21 390	0.31 432	0.24 414	0.28 398	0.39 412	6.33 512

SPS-STEREO	1.07 445	1.13 436	2.88 434	0.65 447	0.69 456	0.99 432	0.68 433	1.05 445	0.87 418	1.36 468	1.23 444	1.46 465	0.94 433	1.87 397	1.72 441	0.66 467	0.61 471	0.58 461	0.57 471	0.65 458	0.77 470
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 480	2.10 500	5.22 498	1.53 491	8.90 508	0.86 414	0.31 267	0.96 390	0.96 435	1.37 471	1.01 428	1.13 448	1.98 483	1.51 339	0.91 379	0.54 459	0.31 432	1.18 485	0.63 478	1.13 478	0.80 472

IPLG	0.69 364	0.84 363	2.43 367	0.35 266	0.21 165	1.65 473	0.61 419	1.36 471	0.58 204	1.39 472	0.51 199	0.37 123	0.87 423	1.41 322	0.36 206	0.09 39	0.07 18	0.14 296	0.12 198	0.32 360	0.11 66

PVD	0.90 426	0.85 367	2.15 313	0.53 415	0.50 420	0.99 432	0.56 405	1.15 460	1.64 478	1.41 473	1.41 456	1.11 447	1.13 450	1.35 317	1.31 419	0.26 423	0.28 425	0.28 427	0.26 390	0.37 398	0.49 447

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

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

Dean	1.79 482	1.83 489	3.92 486	1.29 485	1.07 482	1.55 467	1.00 465	1.95 491	2.33 490	1.47 476	4.19 502	4.26 498	1.33 460	2.21 434	1.48 431	1.14 487	0.68 480	1.18 485	0.74 483	1.24 484	0.98 482

aanetorigin	0.77 401	0.80 348	2.59 398	0.43 358	0.44 399	0.58 206	1.01 467	0.57 109	0.68 307	1.53 477	1.23 444	0.81 378	1.08 446	1.07 286	1.07 400	0.18 362	0.15 311	0.17 358	0.21 361	0.54 450	0.30 376

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

tt	4.93 505	0.27 64	4.20 492	2.29 503	1.58 497	10.20 511	16.97 515	9.42 514	5.02 501	1.67 479	1.28 447	4.68 500	5.03 503	3.37 492	5.92 502	6.16 510	9.47 517	2.82 507	3.18 508	3.60 508	1.53 501

WCMA_ROB	1.12 446	0.83 361	2.66 407	0.58 432	0.34 335	1.17 455	0.71 439	0.93 364	0.94 432	1.74 480	2.63 487	3.09 488	1.71 478	1.70 367	1.84 446	0.26 423	0.21 387	0.20 392	0.21 361	0.28 331	0.43 437

SGM_RVC	1.89 484	0.92 383	2.50 383	0.96 473	0.93 473	1.63 471	1.37 485	1.52 479	12.43 509	1.85 481	1.69 463	2.40 481	1.74 479	2.81 480	1.71 440	0.53 457	0.47 461	0.42 453	0.47 456	0.74 464	0.74 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 417	0.81 353	2.40 360	0.61 441	0.18 112	1.48 463	1.39 487	1.60 481	0.74 361	1.94 482	0.85 401	0.73 347	1.68 476	0.87 269	0.31 168	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.32 422	0.25 297	0.12 99

UNDER WATER-64	2.47 489	1.89 493	4.86 496	1.82 498	1.44 492	3.18 500	1.57 492	2.62 495	5.64 502	2.05 483	2.13 473	4.13 494	3.76 499	2.62 466	3.42 486	1.47 495	0.85 491	1.57 499	1.07 496	1.82 497	1.49 499

KSHMR	4.10 502	1.97 498	5.27 499	1.71 494	1.47 494	1.96 483	1.28 481	3.19 500	17.33 520	2.12 484	15.91 515	9.18 509	1.57 474	8.42 510	1.98 449	1.52 496	1.26 497	1.67 501	1.19 498	1.67 494	1.40 498

EDNetEfficientorigin	8.18 509	0.98 410	145.96 530	0.51 405	0.89 469	0.72 359	0.48 382	0.85 301	1.56 477	2.12 484	1.49 457	1.29 457	1.31 457	1.83 390	2.13 458	0.13 261	0.12 251	0.17 358	0.18 326	0.39 412	0.45 440

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

ELAS_RVC	1.37 468	0.78 344	3.21 468	0.55 425	0.50 420	1.49 464	2.48 501	1.48 476	1.71 481	2.13 487	2.09 471	2.07 476	2.56 490	1.90 406	2.02 451	0.35 444	0.36 442	0.37 448	0.34 429	0.49 441	0.47 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 494	2.14 503	2.89 437	1.91 499	1.04 480	3.98 502	0.96 460	3.26 502	6.17 503	2.15 488	3.37 497	3.31 490	2.41 488	11.84 512	2.03 452	2.05 502	1.86 501	1.54 497	0.92 490	1.22 481	0.87 477

Venus	2.80 494	2.14 503	2.89 437	1.91 499	1.04 480	3.98 502	0.96 460	3.26 502	6.17 503	2.15 488	3.37 497	3.31 490	2.41 488	11.84 512	2.03 452	2.05 502	1.86 501	1.54 497	0.92 490	1.22 481	0.87 477

FCDSN-DC	1.29 461	0.54 243	2.50 383	0.47 389	0.41 391	1.12 449	0.60 415	1.10 452	1.27 465	2.23 490	2.87 490	3.67 492	3.12 497	2.39 448	1.69 439	0.30 436	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.35 385	0.38 420
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 491	2.07 499	3.31 474	2.61 506	1.43 490	1.76 478	1.11 473	2.76 498	1.79 484	2.26 491	11.53 512	3.96 493	4.29 501	3.09 485	2.76 473	1.55 497	0.88 492	1.70 502	1.07 496	2.00 499	1.35 496

ELAS	1.39 469	0.79 346	2.86 432	0.53 415	0.50 420	2.81 498	2.20 498	1.61 482	1.50 474	2.28 492	2.35 479	1.82 472	2.13 484	1.73 371	2.22 460	0.35 444	0.37 444	0.35 442	0.35 432	0.49 441	0.47 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 460	0.70 312	4.05 490	0.64 444	0.98 474	0.94 427	1.40 488	0.85 301	1.75 482	2.34 493	1.33 452	1.05 437	2.21 486	1.58 351	4.15 493	0.15 317	0.19 367	0.14 296	0.27 395	0.38 404	0.32 389

JetRed	3.29 499	4.93 510	10.17 507	1.45 488	1.72 499	7.44 508	5.05 509	3.06 499	2.12 489	2.41 494	2.39 480	2.99 486	2.37 487	3.51 493	6.44 503	1.32 493	1.90 503	1.37 493	1.23 500	2.21 501	1.76 503

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

UNDER WATER	2.74 492	1.85 491	4.54 495	1.81 497	1.44 492	2.34 494	1.40 488	3.24 501	6.60 505	2.60 496	2.76 489	5.75 504	5.24 504	3.02 483	4.01 491	1.45 494	0.81 489	1.59 500	1.06 495	1.80 496	1.51 500

MeshStereo	1.21 455	1.15 441	3.01 450	0.34 250	0.28 272	1.10 448	0.69 435	1.35 470	1.01 442	2.71 497	2.41 481	2.96 485	1.45 468	2.80 479	1.40 427	0.22 403	0.22 393	0.22 401	0.19 345	0.50 443	0.26 348
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	1.49 475	0.59 261	2.88 434	0.44 365	0.39 375	1.97 485	0.66 427	1.67 483	1.70 480	2.72 498	2.89 491	4.22 495	2.97 494	2.55 463	2.19 459	0.29 433	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.32 360	0.39 426

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

SGM+DAISY	1.83 483	1.43 469	3.81 483	0.87 464	1.01 477	2.38 495	2.53 502	1.36 471	1.75 482	2.92 500	3.22 496	2.65 483	2.93 492	2.22 437	3.10 479	0.72 470	0.69 482	0.63 465	0.62 476	0.77 468	0.98 482

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 235	0.33 123	0.93 17	0.26 59	0.22 188	0.46 76	0.20 46	1.10 452	1.34 467	3.16 503	0.32 74	0.22 22	0.20 42	0.30 28	0.22 59	0.10 122	0.09 143	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

MANE	2.90 497	1.14 437	2.96 444	1.03 475	1.01 477	5.01 506	2.45 500	5.36 509	6.88 507	3.58 504	4.76 505	5.99 505	4.99 502	4.23 499	4.61 498	0.56 462	0.67 476	0.44 455	0.78 485	0.51 445	1.03 488

IGEV-RUCA	2.28 488	0.30 103	1.15 33	0.40 338	1.86 501	2.06 489	1.90 495	1.36 471	1.80 485	3.70 505	3.76 499	5.02 502	8.19 508	2.12 428	1.63 437	0.25 419	0.76 487	2.72 506	1.91 503	2.39 503	2.36 507

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

DGTPSM_ROB	8.89 510	5.62 511	12.25 509	5.92 511	11.32 510	8.54 509	24.18 517	6.40 511	13.49 511	5.15 507	11.46 510	6.19 507	10.92 511	7.00 507	13.72 513	4.47 506	7.65 511	3.92 509	7.45 513	4.38 510	7.87 514

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

TorneroNet	5.50 506	1.92 496	3.16 462	1.47 490	1.25 489	14.07 513	1.06 470	4.90 507	20.99 526	10.17 509	16.48 517	11.88 514	6.93 506	3.34 490	4.20 494	1.30 492	0.69 482	1.45 496	0.86 488	2.61 504	1.20 492

DPSM_ROB	12.34 513	11.21 515	12.51 510	12.91 516	12.80 513	19.84 521	28.28 523	14.38 519	14.28 516	10.58 510	11.26 508	12.03 515	11.85 514	13.15 518	15.34 518	7.11 513	8.31 514	6.50 514	7.35 511	8.84 514	8.31 516

DPSM	12.34 513	11.21 515	12.51 510	12.91 516	12.80 513	19.84 521	28.28 523	14.38 519	14.28 516	10.58 510	11.26 508	12.03 515	11.85 514	13.15 518	15.34 518	7.11 513	8.31 514	6.50 514	7.35 511	8.84 514	8.31 516

ktn	4.35 503	2.10 500	2.89 437	1.80 496	1.49 496	2.13 490	1.41 490	2.26 493	12.72 510	11.41 512	16.43 516	11.15 512	3.75 498	4.36 501	3.18 481	1.82 500	0.98 496	1.73 503	1.21 499	2.97 506	1.27 494

LE_ROB	4.43 504	1.35 467	9.38 506	2.79 507	3.93 505	2.43 496	3.46 506	2.68 497	11.19 508	11.66 513	4.73 504	5.26 503	10.46 510	4.50 502	9.49 509	0.82 476	0.69 482	1.34 492	0.98 493	0.75 466	0.76 469

HanzoNet	7.64 508	2.86 508	5.05 497	7.01 512	3.97 506	2.18 492	1.34 484	3.37 505	4.05 499	13.17 514	10.58 506	10.73 511	16.52 517	8.45 511	10.51 512	10.48 516	9.72 518	5.59 512	13.46 517	6.84 513	6.83 513

Anonymous_1	22.91 520	11.20 514	12.13 508	12.75 515	26.28 524	19.43 519	27.92 522	14.08 517	13.61 512	14.96 515	10.58 506	11.26 513	11.19 513	12.55 516	14.57 516	38.28 529	7.88 512	34.96 526	63.99 526	89.57 530	10.94 518

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

xxxxx1	28.96 527	20.11 521	14.07 515	49.74 527	39.15 527	18.98 515	26.64 519	21.94 523	20.21 523	16.45 517	17.48 518	18.36 518	21.56 520	16.21 520	20.88 522	23.07 523	26.55 525	66.40 528	78.70 528	30.27 525	32.51 528

tt_ll	28.96 527	20.11 521	14.07 515	49.74 527	39.15 527	18.98 515	26.64 519	21.94 523	20.21 523	16.45 517	17.48 518	18.36 518	21.56 520	16.21 520	20.88 522	23.07 523	26.55 525	66.40 528	78.70 528	30.27 525	32.51 528

ff	28.96 527	20.11 521	14.07 515	49.74 527	39.15 527	18.98 515	26.64 519	21.94 523	20.21 523	16.45 517	17.48 518	18.36 518	21.56 520	16.21 520	20.88 522	23.07 523	26.55 525	66.40 528	78.70 528	30.27 525	32.51 528

coex-ft	5.95 507	1.67 480	60.57 528	0.34 250	0.30 289	0.77 384	0.69 435	0.74 201	4.41 500	19.22 520	2.15 474	1.62 470	7.97 507	1.81 389	8.96 508	0.44 450	2.08 505	0.18 378	0.19 345	0.38 404	4.62 511

BEATNet-Init1	12.10 512	11.19 513	27.29 526	2.99 508	3.51 504	21.84 524	11.10 511	14.34 518	13.83 515	20.34 521	20.33 522	26.35 529	20.03 519	19.06 523	14.80 517	1.74 499	1.81 500	2.05 505	2.49 507	3.69 509	3.12 509

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

LSM0	26.58 525	22.63 528	25.88 524	30.13 526	52.21 530	39.94 528	56.74 526	28.97 528	28.72 528	21.14 523	22.26 524	24.43 527	23.88 525	26.54 529	30.87 528	14.32 519	16.55 520	13.12 518	14.71 518	17.92 520	20.60 524

CasAABBNet	24.81 523	22.53 526	24.83 521	26.08 524	25.74 522	39.86 526	57.06 528	28.87 527	28.83 529	21.16 524	22.54 525	24.22 525	23.89 526	26.38 527	30.87 528	14.25 517	16.71 521	13.09 516	14.81 519	17.78 518	16.71 520

Selective-RAFT-Error	24.87 524	22.59 527	25.14 523	26.13 525	25.82 523	39.93 527	57.03 527	28.97 528	28.95 530	21.21 525	22.65 526	24.25 526	23.98 527	26.43 528	30.83 527	14.27 518	16.71 521	13.10 517	14.82 520	17.82 519	16.76 521

DPSimNet_ROB	17.97 517	20.20 524	24.98 522	17.62 518	15.92 516	21.53 523	21.00 516	13.70 516	15.61 518	23.89 526	14.69 514	22.87 523	24.58 528	12.70 517	14.56 515	18.48 520	12.91 519	20.21 520	12.05 515	17.76 517	14.17 519

ASD4	21.52 519	19.65 519	22.13 518	22.45 522	16.42 517	23.29 525	30.71 525	33.06 530	17.47 521	24.18 527	14.11 513	21.71 522	15.88 516	21.06 525	18.11 520	19.78 521	17.78 523	26.52 523	20.33 521	27.03 523	18.73 523

MEDIAN_ROB	23.96 522	27.05 529	26.39 525	22.16 521	22.13 520	16.12 514	13.97 513	20.24 522	20.05 522	25.50 528	25.31 527	22.96 524	22.63 523	24.39 526	23.24 525	28.20 527	27.23 528	28.62 524	27.75 524	27.50 524	27.76 526

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

PML	23.15 521	16.83 517	7.78 505	5.49 510	9.93 509	51.13 529	104.50 529	5.76 510	13.62 513	37.30 530	105.93 529	30.86 530	23.50 524	12.07 514	7.87 507	6.30 511	2.12 506	6.32 513	2.43 505	10.44 516	2.90 508

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

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

Low-res two-view benchmark