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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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