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

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 8	0.37 191	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 526	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 525	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 509

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 504	0.19 259	0.31 446

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

U	3.37 565	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 581	19.19 584	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 586	12.81 582	0.10 50	0.08 34

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 544	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

AIO_rvc	0.41 168	0.64 335	1.29 99	0.58 493	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 536

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 551	0.07 1	0.26 449	0.21 288	1.03 551

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 514	0.67 515	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.13 111	0.06 1

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 505

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.26 366	0.18 294

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 490	0.21 288	0.16 256

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 483	0.14 134	0.10 80

DLNR_Zeroshot_test	13.43 581	19.94 586	23.55 585	121.61 598	35.03 593	0.46 115	0.15 22	8.02 578	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 578	0.26 481	0.09 82	0.38 504	50.13 596	0.18 294

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 520	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 535	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 479

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 464

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.10 80

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 499	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 428

XX-TBD	0.34 105	0.77 387	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 514	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 529	0.18 294

HUF	0.59 361	0.65 342	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 569	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 566

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 498	0.59 520

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 455	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 438

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 509

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 471	0.08 18	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
XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 450	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.17 211	0.14 195

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 471	0.26 366	0.17 274

SCV	0.35 116	0.59 308	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.34 431	0.29 428

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

model_zeroshot	0.44 203	0.68 352	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 502	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

test_for_model	0.64 390	1.60 537	1.82 252	1.23 546	1.02 542	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 538	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 559	0.50 512

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 530	3.16 568	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 506	0.56 496	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 461	0.12 81	0.10 80

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 435	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.28 422

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.29 428

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 568	0.49 457	0.98 536	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 527	0.17 11	0.20 23	0.77 419	0.22 95	0.60 249	0.97 438	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.13 111	0.15 229

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 448	0.22 353

AIO-test2	0.49 270	1.15 501	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 535	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

AIO-test1	0.45 221	0.87 424	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 431	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 493	0.29 387	0.28 422

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 306	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 477	0.11 105

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 544	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 539	0.18 294

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 314	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 480	0.37 479

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 488	0.36 472

WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 427	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 477	0.08 18	0.09 56

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 517	0.22 305	0.19 310

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.11 105

LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 446

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 557	0.19 177	0.62 323	0.45 427	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 446	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 468	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 461	0.16 189	0.25 398

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 486	0.12 142

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 533	0.36 501	0.12 81	0.07 7

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 509	0.17 211	0.26 408

GMStereo	0.38 140	0.99 471	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 472	0.15 229

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 314	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

DCRE	0.50 281	0.63 331	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 535	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.16 189	0.15 229

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 491	0.18 145	0.59 270	0.63 486	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 253	0.77 509	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 449	0.69 497	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 477	0.11 70	0.09 56

DFGA-Net	0.51 298	1.06 485	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 456	0.15 229

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 504	0.18 238	0.12 142

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 502

StereoVision	0.45 221	0.72 365	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

EKT-Stereo	1.47 534	0.49 270	1.93 302	2.57 568	19.31 585	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 310	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

dd	0.42 187	0.96 455	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

GMOStereo	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 486	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

raft+_RVC	0.44 203	0.67 350	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 492

sAnonymous2	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 428	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 462

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 421	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 524	0.29 387	0.41 497

UDGNet	0.44 203	1.02 480	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 511	0.19 403	0.27 376	0.15 229

ACRE	0.56 342	1.14 497	2.77 484	0.76 517	0.28 326	0.60 282	0.56 466	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 448	0.18 294

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 487	0.74 505	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 461	1.91 531	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 476	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

MSCF	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.58 493	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 461	0.15 152	0.21 338

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 483	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 485	0.25 283	0.91 483	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

CIPLG	0.56 342	1.19 507	2.46 427	0.80 521	0.31 364	0.61 303	0.57 470	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

rafts_anoy	0.43 193	0.89 431	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

RALAANet	0.43 193	0.98 467	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GASTEREO	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.56 487	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 457	0.14 134	0.20 326

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 477	0.12 81	0.09 56

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

GCST	0.72 436	1.10 490	2.15 366	1.11 542	0.59 503	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 537	0.45 520	0.84 536	0.64 541	0.69 523	0.54 513

IPLGR_C	0.58 353	1.25 514	2.72 474	0.80 521	0.31 364	0.60 282	0.61 480	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

ARAFT	0.60 367	1.23 511	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 456	0.21 338

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 511	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 448	0.12 142

G2L-ROB	0.51 298	0.95 452	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.56 487	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 423	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 472	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 464	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 421	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

MyStereo8	0.54 322	0.80 399	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 462

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.19 259	0.08 34

Sa-1000	0.51 298	0.72 365	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 461	0.29 387	0.10 80

dad	0.51 298	1.01 477	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 404	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 514	0.18 383	0.22 305	0.14 195

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 375	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

raftrobust	0.38 140	0.68 352	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	0.18 238	0.12 142
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.
x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

AFF-stereo	0.44 203	0.96 455	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 456	0.10 80

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

H2IRNET	0.40 161	0.61 314	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

tt1	0.44 203	0.64 335	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 480	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 472

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 461	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 418	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 427	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

xx1	0.46 231	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 540	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 378	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 480	0.08 34

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

MLCV	0.48 252	0.89 431	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 423	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 378	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 565	0.35 406	0.87 475	1.00 528	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 466	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 423	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 486	0.17 274

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

HITNet	0.46 231	0.92 437	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 492

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 501	0.23 318	0.25 398

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 404	0.53 271	0.80 431	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

AASNet	0.56 342	1.03 481	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 488	0.24 389

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.54 478	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 414	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 487	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

111	0.48 252	1.09 489	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 464

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 565	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 482	2.06 342	0.94 532	0.35 406	0.89 480	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 412	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 550	0.31 496	0.36 507	0.21 419	0.53 511	0.55 516

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 359	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 342	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 419	0.38 264	2.78 539	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 489	0.26 449	0.27 376	0.39 488

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 463	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 406	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 404	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 564	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 501	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 298	0.87 424	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 482

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

TRStereo	0.53 317	0.76 378	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 549	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 512	0.13 111	0.32 451

RAFT	0.45 221	0.92 437	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 507	0.13 177

UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

cf-r	0.53 317	0.81 404	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 412	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 445	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

CFNet	0.58 353	0.96 455	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 476	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 463	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 493	0.19 259	0.09 56

HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

AACVNet	0.54 322	0.78 395	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

DCANet	0.42 187	0.77 387	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

CFNet-ft	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 408	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

AANet_RVC	0.68 415	1.00 473	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 476	0.80 431	0.41 297	2.46 517	1.02 452	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

PS-NSSS	0.63 386	1.00 473	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 529	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 488	0.17 274

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

TestStereo1	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

SA-5K	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 392	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 570	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

FADNet_RVC	0.81 475	1.14 497	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 395	0.94 543	0.96 558	0.28 489	1.00 556	0.90 535	1.36 560

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 372	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 530	0.69 368	0.72 449	0.70 417	0.78 423	0.42 314	3.77 558	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 427	0.68 398	0.73 400	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 408	1.89 285	0.59 498	0.56 496	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 519	0.29 461	0.48 500	0.30 438

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ToySt	0.44 203	0.61 314	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 478	0.24 265	0.77 440	0.46 430	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 501

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 408	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

STTStereo	0.51 298	0.69 356	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

SACVNet	0.60 367	0.74 375	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 421	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 463	0.24 389

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 424	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

FINET	0.65 399	0.95 452	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 442	0.92 415	1.10 513	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 431	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 479	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

HI	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 527	0.14 345	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample9	0.94 492	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

IPLGR	0.54 322	0.56 302	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 458	1.02 495	0.64 320	0.73 453	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

ADLNet	0.60 367	0.71 361	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 434	0.62 348	0.80 431	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 480	0.10 80

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 372	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 506	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 522

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 437	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 403	0.85 418	2.55 453	0.50 460	0.52 488	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 463	0.27 415

YMNet	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 400	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 461	0.10 50	0.19 310

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 477	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 472	0.12 142

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 516	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 515	0.28 422

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 449	0.69 407	0.83 441	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

xyz-stereo	3.02 561	0.29 123	30.64 594	0.23 36	0.12 6	15.52 579	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 571	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 504	0.07 51	0.13 111	0.08 34

DispNO	0.67 408	0.98 467	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 441	0.47 358	2.46 517	0.68 395	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 477	0.16 189	0.17 274

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 559	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

ssnet_v2	0.55 334	0.60 310	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 404	0.54 283	0.81 434	0.47 358	0.77 302	0.70 399	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 438

SA	0.50 281	0.75 377	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 483	0.30 398	0.10 80

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

StereoDRNet	0.64 390	0.88 428	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 438	0.94 432	0.74 416	0.75 458	0.54 283	0.74 406	0.47 358	1.70 421	0.72 406	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 477	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 461	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 412	0.47 358	2.00 477	0.82 424	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

coex_refinement	0.58 353	0.94 445	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 434	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 450	0.58 163	0.49 164	0.69 436	0.46 200	0.79 428	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

ADLNet2	0.68 415	0.84 414	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 473	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 464	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

TDLM	0.67 408	0.92 437	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 466	0.82 331	0.74 416	1.16 515	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 535	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 505	0.14 306	0.32 414	0.16 256

GwcNet	0.69 420	0.71 361	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 457	0.44 419	0.86 365	0.84 470	0.60 374	0.74 431	0.82 439	0.49 374	1.65 414	0.66 389	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

ETE_ROB	0.60 367	0.71 361	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 447	1.47 538	0.70 377	0.80 470	0.69 407	0.85 450	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

LALA_ROB	0.60 367	0.76 378	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 461	0.94 432	0.77 443	0.81 476	0.67 390	0.94 477	0.49 374	0.99 326	0.73 409	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 430	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

CC-Net-ROB	0.85 480	1.15 501	2.13 360	0.88 527	0.38 431	0.88 479	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 538	0.51 338	0.93 542	0.39 516	0.87 537	0.29 461	0.54 512	0.54 513

SQANet	0.80 466	1.58 536	2.53 442	0.76 517	0.83 527	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 404	0.69 407	0.73 400	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 539	0.29 490	0.59 527	0.29 461	0.86 534	0.61 521

SDNR	1.22 519	0.80 399	2.71 472	0.33 268	1.48 558	1.98 547	0.23 156	1.93 553	2.44 556	0.89 489	2.52 545	1.36 524	0.51 379	3.65 556	1.93 510	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 472

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 460	0.40 443	0.61 303	0.53 454	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 450	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 361	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

DDUNet	0.77 458	1.12 492	1.88 278	0.76 517	0.69 518	0.84 465	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 427	0.75 434	0.91 468	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 523	0.37 508	0.95 543	0.52 526	0.71 525	0.57 517

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 399	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 436	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 456	0.15 229

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 465	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 501	0.53 386	1.10 338	0.82 424	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 365	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 438	0.89 389	0.71 387	0.78 467	0.70 417	0.81 434	0.53 386	1.70 421	0.76 413	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

psm_up	0.57 348	0.61 314	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

HGLStereo	0.54 322	0.69 356	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

PA-Net	0.84 479	1.00 473	3.49 539	0.63 505	0.40 443	0.70 403	0.52 450	0.86 365	0.84 470	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 525	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 457	0.22 305	0.36 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 399	0.94 445	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 405	0.68 495	0.84 348	0.65 333	0.70 442	0.60 336	0.86 456	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 531	0.25 441	0.22 305	0.24 389

GASNet	0.73 445	1.47 531	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 406	0.55 394	2.03 478	0.65 388	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 507	0.28 422

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 480	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

APVNet	0.70 424	0.67 350	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 469	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 412	0.55 394	2.31 500	0.78 417	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

MultiAttention	2.38 550	0.50 276	1.93 302	1.80 558	2.56 566	10.86 575	2.30 562	1.22 525	0.80 456	0.62 394	1.16 502	1.13 510	0.56 398	16.09 584	1.18 469	0.20 447	0.09 186	0.43 518	1.62 565	0.94 537	1.58 565

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 455	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 428	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 455	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 434	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

DANet	0.80 466	0.65 342	2.21 377	1.19 545	0.48 478	0.74 422	1.25 543	0.89 389	1.53 539	0.89 489	0.71 421	0.96 480	0.56 398	1.83 447	0.96 437	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 428
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 456	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 470	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 397	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

zh-mn7	0.80 466	1.54 534	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 515	1.00 502	1.28 508	0.75 412	0.57 404	1.87 455	1.18 469	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

w-ln-seven	0.74 448	1.05 483	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 498	0.47 438	1.00 483	1.08 510	0.90 491	0.85 458	0.85 450	0.57 404	1.37 368	1.26 478	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 424	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 465	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 421	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 402	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 518	0.76 274	0.70 377	0.72 449	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

FADNet	0.64 390	1.22 510	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 515	0.24 389

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 483	0.52 260	0.78 423	0.58 410	0.48 193	1.10 459	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 446	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 559	3.69 575	0.80 532	0.27 415

RTSC	0.72 436	1.00 473	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 460	0.31 318	0.96 450	1.10 513	0.92 494	0.81 445	0.78 423	0.58 410	1.23 356	1.55 496	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 488	0.30 438

z-mn7	0.80 466	1.52 533	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 495	0.48 442	0.90 395	1.29 528	0.69 436	1.35 516	0.85 450	0.59 413	2.03 478	1.09 458	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 501	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 463	0.61 480	0.97 459	0.89 484	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 507	0.24 433	0.39 472	0.31 446
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
GANet	0.75 451	0.84 414	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 489	0.87 374	0.73 412	0.71 446	1.07 496	0.84 446	0.59 413	2.71 537	1.15 466	0.17 410	0.16 388	0.44 519	0.16 351	0.31 406	0.20 326

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 459	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 342	3.45 538	0.50 460	0.60 508	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 461	1.30 511	0.81 434	0.60 417	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 515	0.31 406	0.22 353

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 428	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 442	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 417	0.60 417	0.67 272	0.73 409	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 456	0.16 256

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 523	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 476	0.98 463	0.87 476	0.67 427	0.83 451	0.96 480	0.60 417	1.67 417	0.97 438	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 448	0.24 389

HHNet	0.60 367	0.65 342	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 480	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 501	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 507	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 504	0.53 489	0.62 323	0.66 489	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 502	1.67 542	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 523	0.95 522	0.95 445	0.91 487	0.84 483	0.94 476	1.05 499	0.60 417	2.95 544	0.72 406	0.41 512	0.72 550	0.32 501	0.55 527	0.74 526	1.22 556

S-Stereo	0.80 466	0.69 356	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 500	0.94 432	0.98 498	0.62 394	0.91 469	0.83 441	0.60 417	2.37 503	0.66 389	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 464

RYNet	0.70 424	0.56 302	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 471	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 468	0.60 417	2.70 535	1.00 446	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

RASNet	0.61 375	0.68 352	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 473	0.61 426	2.21 495	0.73 409	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

PASM	0.72 436	0.68 352	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 282	0.51 447	0.76 274	0.80 456	0.77 465	0.67 390	0.87 458	0.61 426	2.40 510	0.67 392	0.32 503	0.35 504	0.36 507	0.41 512	0.45 497	0.39 488

FBW_ROB	0.83 477	0.77 387	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 475	0.46 430	1.10 514	0.91 487	0.81 476	0.75 434	1.01 490	0.61 426	3.66 557	1.23 476	0.26 487	0.23 463	0.36 507	0.25 441	0.27 376	0.62 522

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 485	2.11 355	0.64 506	0.59 503	1.13 512	0.43 408	1.14 519	1.05 505	0.64 414	0.71 421	0.96 480	0.61 426	1.21 352	0.76 413	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 514	0.32 451

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 485	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 530	0.61 383	2.07 533	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 402	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 518	0.21 338

DGSMNet	2.89 558	0.63 331	3.18 526	3.43 572	4.17 571	2.57 558	6.98 575	0.97 459	0.83 467	0.56 322	1.86 530	0.79 428	0.62 431	1.64 413	1.39 487	4.61 573	5.01 576	5.17 577	4.71 576	4.44 575	4.19 575

DeepPrunerF	0.86 481	0.86 421	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 351	0.48 442	1.14 519	2.64 560	0.63 404	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 481	0.23 470	0.19 429	0.30 497	0.28 457	0.36 448	0.25 398

PWC_ROB	0.70 424	0.94 445	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 491	0.91 493	1.29 510	0.77 419	0.62 431	1.62 412	1.03 454	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 507	0.22 353

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 495	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 467	0.69 436	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 466	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 416	1.67 561	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 528	0.12 245	0.70 524	0.98 544

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 299	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 449	0.44 419	1.15 522	0.82 463	0.62 394	0.89 467	0.72 395	0.63 434	2.69 534	0.64 385	0.48 519	0.64 537	0.27 485	0.24 433	0.35 442	0.27 415

otaku	1.03 503	1.68 544	2.72 474	0.95 533	0.73 521	1.03 498	0.59 474	0.99 475	0.86 473	0.69 436	1.61 523	0.98 484	0.64 437	1.46 381	1.14 464	0.95 544	0.46 522	0.72 534	0.40 509	1.24 548	0.78 533

HSM	0.62 380	0.76 378	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 526	0.64 437	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 314	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 453	0.52 260	0.99 487	0.65 439	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 512	0.29 387	0.20 326

fff	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 463	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 481	0.60 476	0.92 415	0.81 462	0.75 458	0.72 426	0.73 400	0.65 439	1.39 370	0.71 402	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

csc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

Ntro	1.00 500	1.68 544	2.80 488	0.95 533	0.85 528	1.06 501	0.53 454	0.98 463	0.90 486	0.62 394	0.76 437	0.93 473	0.66 444	1.66 415	0.98 440	0.99 547	0.45 520	0.75 535	0.40 509	1.19 544	0.75 530

ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 529	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 504	0.47 254	0.66 444	1.34 365	0.94 434	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

iinet-f	0.57 348	0.93 443	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 463	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 400	0.67 446	0.73 291	0.67 392	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 488	0.16 256

UDG	0.77 458	1.23 511	2.15 366	0.67 511	0.59 503	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 490	0.67 446	1.02 330	0.73 409	0.45 516	0.34 503	0.87 537	0.51 524	0.67 522	0.46 504

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 478	0.59 503	1.95 543	2.05 560	1.11 518	0.64 320	0.95 499	1.49 520	0.50 270	0.67 446	0.59 243	1.44 491	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 521	0.13 111	0.22 353

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 487	0.62 512	1.08 508	0.53 454	0.85 355	0.44 114	0.93 496	0.92 471	1.24 518	0.68 449	0.64 258	1.01 450	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 519	0.14 134	0.38 482

Nwc_Net	0.68 415	0.83 412	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 484	0.98 484	0.68 449	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 441	0.23 318	0.18 294

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 485	0.57 470	1.14 519	0.56 238	0.81 476	0.40 167	0.55 291	0.69 451	0.65 268	1.04 455	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 501	0.17 211	0.25 398

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 495	0.41 397	0.94 432	0.92 490	0.73 453	0.85 458	1.15 513	0.69 451	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 448	0.24 389

ACVNet-4b	1.93 546	1.85 554	4.10 552	1.07 538	0.86 529	1.15 514	0.53 454	1.06 508	1.12 516	0.64 414	1.09 497	1.99 539	0.70 453	2.20 494	9.86 576	5.62 575	0.41 519	1.03 547	0.55 527	1.86 562	0.85 536

pmcnn	1.32 523	1.05 483	2.77 484	0.74 516	1.43 553	0.72 411	0.56 466	0.96 450	0.91 487	0.99 501	2.92 556	6.01 570	0.70 453	2.38 506	3.32 548	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

RGC	0.71 433	0.97 463	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 446	1.04 494	1.01 490	0.71 455	1.74 428	0.70 399	0.23 470	0.18 417	0.28 489	0.26 449	0.29 387	0.27 415

edge stereo	0.81 475	0.73 372	3.30 533	0.37 357	1.21 550	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 470	0.88 465	1.14 512	0.71 455	2.18 493	0.71 402	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 463	0.26 408

MDST_ROB	1.17 514	0.42 228	3.87 545	0.54 478	0.44 460	4.11 566	0.58 472	1.31 532	0.84 470	2.12 548	1.12 499	0.98 484	0.71 455	4.24 562	0.99 445	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 464

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 414	0.93 475	0.53 281	0.72 458	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 513

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 502	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 491	0.43 213	0.72 458	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 499

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 488	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 406	0.72 458	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

AAGNet	0.88 484	0.33 159	1.79 239	0.54 478	0.98 536	0.62 323	0.46 430	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 461	1.23 356	7.48 571	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

psmorigin	1.36 527	0.60 310	13.80 579	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 500	0.88 465	1.17 516	0.73 461	4.00 559	0.86 428	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 428

NCC-stereo	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 541	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 541	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 436	0.77 387	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 524	1.07 508	0.84 454	0.90 466	0.73 461	1.09 337	0.98 440	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 446

XQC	0.73 445	0.98 467	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 457	0.46 430	1.00 483	1.00 499	0.80 470	0.69 407	0.88 462	0.74 466	1.32 363	1.20 472	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 480	0.33 458

raft_robust	0.55 334	0.84 414	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 417	0.75 467	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 471	0.26 366	0.16 256

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 387	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 468	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 530	0.22 232	0.96 488	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 468	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 538	0.39 488

RP	0.67 408	0.82 408	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 365	0.45 427	0.89 389	0.82 463	0.66 423	0.92 471	0.99 487	0.76 468	1.55 396	0.66 389	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 478	0.61 510	1.07 506	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 491	0.91 469	1.23 517	0.77 471	0.65 268	1.10 459	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 521	0.15 152	0.38 482

LL-Strereo	0.72 436	1.29 518	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 427	0.58 318	0.85 450	0.79 472	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 477	0.42 498

RainbowNet	1.15 511	1.78 550	2.72 474	1.12 543	0.91 533	1.06 501	0.76 508	1.16 524	1.13 518	0.75 458	0.97 481	1.09 505	0.80 473	1.60 408	1.21 474	1.17 552	1.26 562	1.01 546	0.57 533	1.13 542	0.88 541

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 508	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 450	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 473	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 488	0.29 428

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 458	0.97 459	0.87 476	0.76 461	0.92 471	0.94 477	0.80 473	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 465	0.45 192	1.16 515	0.82 476	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 516	0.11 70	0.22 353

CBFPSM	0.56 342	0.91 436	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 494	0.83 477	0.62 253	1.35 484	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

HBP-ISP	0.76 454	1.30 519	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 469	0.54 458	1.03 502	0.72 397	0.80 470	0.69 407	0.68 371	0.83 477	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 496	0.25 441	0.28 382	0.24 389

LSM	3.31 564	1.11 491	5.29 561	9.40 579	30.65 592	0.84 465	1.12 537	0.91 406	1.22 522	1.36 532	2.19 538	0.93 473	0.83 477	1.66 415	0.90 430	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 457	0.39 472	6.33 578

AF-Net	0.69 420	0.92 437	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 473	0.69 436	1.03 491	1.04 497	0.84 480	1.19 351	0.78 417	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 302	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 461	0.74 431	0.91 468	0.85 481	1.83 447	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

RTS	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 530	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 511	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

RTSA	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 530	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 511	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 282	0.59 474	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 484	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

zh-sn7	0.89 486	1.73 548	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 460	0.63 486	0.96 450	0.87 476	0.79 469	1.12 499	0.84 446	0.87 485	2.42 512	1.63 499	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 428

Wz-Net-TNSev	0.91 488	1.73 548	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 494	0.71 501	1.06 508	0.97 495	0.71 446	0.72 426	1.09 505	0.87 485	2.42 512	1.59 497	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 496	0.35 464

anonymity	0.80 466	0.66 349	1.29 99	0.59 498	0.75 522	0.67 378	0.52 450	0.95 445	0.71 387	0.94 497	0.70 417	0.67 364	0.87 485	0.71 288	1.35 484	0.64 530	0.62 536	0.58 525	1.44 563	0.60 518	0.65 525

IPLG	0.69 420	0.84 414	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 534	0.61 480	1.36 534	0.58 253	1.39 536	0.51 247	0.37 169	0.87 485	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 501	0.55 461	0.98 463	0.71 387	0.88 487	0.97 481	0.82 439	0.88 489	1.68 418	0.94 434	0.32 503	0.26 481	0.32 501	0.27 454	0.34 431	0.30 438

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 525	1.70 546	2.50 439	0.56 487	0.40 443	2.15 552	0.99 525	1.24 528	1.26 525	1.02 504	1.10 498	1.29 520	0.88 489	3.10 548	1.08 457	1.66 562	0.83 554	0.68 532	0.88 551	1.57 555	1.80 569

SAMSARA	0.91 488	0.97 463	2.22 381	0.80 521	0.58 501	1.32 518	1.31 545	1.01 492	0.94 491	1.36 532	0.87 462	1.38 525	0.90 491	1.72 425	1.02 452	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 441	0.36 448	0.35 464

ADCS	1.05 505	1.36 528	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 488	0.81 514	1.06 508	1.12 516	1.25 525	0.97 481	1.08 503	0.90 491	1.25 360	4.86 563	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 448	0.38 482

STrans-v2	0.67 408	0.56 302	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 494	0.85 458	0.89 464	0.93 493	1.83 447	1.21 474	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

AnyNet_C32	1.00 500	1.33 525	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 514	1.14 538	0.91 406	0.89 484	1.11 511	0.95 478	0.87 458	0.93 493	1.50 390	4.07 556	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 463	0.33 458

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 438	0.96 450	0.76 438	1.04 507	0.96 479	0.88 462	0.93 493	2.06 482	1.19 471	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 441	0.25 346	0.28 422

ACV-stereo	0.66 403	0.76 378	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 495	0.60 476	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 532	0.94 496	1.40 373	0.69 397	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

MFMNet_re	0.92 490	1.28 517	2.53 442	0.82 525	0.76 525	0.90 481	0.75 506	0.98 463	1.04 504	1.03 505	1.05 495	0.84 446	0.94 496	0.83 310	0.72 406	0.68 532	0.60 534	0.63 529	0.60 537	0.77 530	0.74 528

SPS-STEREO	1.07 506	1.13 495	2.88 493	0.65 509	0.69 518	0.99 491	0.68 495	1.05 507	0.87 476	1.36 532	1.23 505	1.46 528	0.94 496	1.87 455	1.72 504	0.66 531	0.61 535	0.58 525	0.57 533	0.65 520	0.77 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 408	0.80 399	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 494	0.95 499	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 515	0.13 278	0.24 333	0.17 274

MFN_U_SF_RVC	1.55 539	2.39 571	3.16 523	0.65 509	0.41 450	1.12 510	0.46 430	1.23 527	1.33 529	1.61 542	1.20 503	1.43 527	0.98 500	1.76 431	1.97 512	1.90 565	1.80 564	1.98 568	2.15 569	1.63 556	1.77 568

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 489	0.53 130	0.53 208	0.67 427	0.99 484	0.38 176	1.00 501	1.44 376	2.10 521	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

ADCMid	0.96 496	1.32 523	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 491	0.58 472	0.94 432	0.86 473	1.23 524	1.01 487	1.01 490	1.00 501	1.05 334	3.97 554	0.21 454	0.19 429	0.42 516	0.32 483	0.40 477	0.29 428

G-Net	0.99 497	0.64 335	2.76 482	0.57 491	0.67 515	2.03 548	0.72 504	0.76 274	0.67 357	1.14 514	2.56 547	1.30 523	1.02 503	1.48 389	1.74 505	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 449	0.37 456	0.31 446

ACVNet_2	1.42 533	1.81 551	3.23 531	1.08 539	0.92 534	1.32 518	0.85 516	1.49 540	1.69 543	1.19 523	1.73 527	2.13 541	1.03 504	2.50 521	1.40 489	0.91 541	0.53 530	1.00 545	0.55 527	2.11 564	0.85 536

ACVNet_1	1.33 524	1.91 559	4.03 550	1.09 540	0.88 530	1.19 517	0.66 489	1.24 528	1.17 519	0.94 497	0.96 479	3.09 552	1.04 505	2.37 503	1.11 462	1.04 548	0.48 528	1.03 547	0.48 519	1.12 541	0.83 535

WZ-Net	0.92 490	1.31 520	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 471	0.71 501	1.00 483	1.06 508	0.82 480	0.92 471	1.06 501	1.05 506	2.16 492	1.61 498	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 422

Consistency-Raft	0.88 484	0.93 443	3.23 531	0.99 536	0.64 513	0.77 440	0.55 461	0.98 463	0.97 495	0.61 383	1.03 491	0.65 348	1.05 506	0.79 307	1.38 486	0.44 514	0.46 522	0.51 523	0.58 535	0.65 520	0.47 505

NaN_ROB	1.14 509	0.94 445	2.96 503	0.53 475	0.56 496	1.13 512	0.99 525	0.98 463	1.00 499	1.09 510	0.87 462	0.77 419	1.06 508	5.90 567	2.72 535	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 472

aanetorigin	0.77 458	0.80 399	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 253	1.01 530	0.57 157	0.68 359	1.53 541	1.23 505	0.81 434	1.08 509	1.07 335	1.07 456	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 512	0.30 438

AnyNet_C01	1.14 509	1.49 532	4.23 554	0.54 478	0.53 489	1.51 527	1.37 548	1.04 506	1.07 509	1.17 520	1.33 514	1.15 513	1.08 509	1.61 411	2.74 536	0.25 483	0.22 455	0.28 489	0.24 433	0.48 500	0.40 492

MSAF-DinoV2	3.10 562	1.86 556	10.68 572	3.61 573	0.30 345	3.34 562	0.82 515	2.81 562	1.79 548	0.80 470	0.87 462	1.56 533	1.10 511	26.49 595	1.96 511	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 566	0.92 536	0.99 549

CBMV	0.71 433	0.76 378	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 510	0.98 463	0.78 448	0.85 486	0.71 421	0.86 456	1.10 511	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 527	1.93 561	5.95 563	0.81 524	0.59 503	1.57 529	1.09 534	1.39 537	1.22 522	0.84 483	1.01 487	1.25 519	1.12 513	3.19 549	2.36 530	0.45 516	0.47 525	0.38 513	0.34 490	0.59 515	0.57 517

PVD	0.90 487	0.85 418	2.15 366	0.53 475	0.50 481	0.99 491	0.56 466	1.15 522	1.64 542	1.41 537	1.41 519	1.11 509	1.13 514	1.35 366	1.31 481	0.26 487	0.28 489	0.28 489	0.26 449	0.37 456	0.49 509

ADCPNet	0.99 497	0.99 471	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 520	0.62 484	0.87 374	0.76 438	0.78 467	0.81 445	1.08 503	1.18 515	1.14 347	2.49 532	0.21 454	0.69 546	0.21 459	0.95 554	0.29 387	0.37 479

NVStereoNet_ROB	1.16 513	0.95 452	2.54 448	0.58 493	0.55 494	0.78 445	0.63 486	1.00 483	1.08 510	1.03 505	4.07 565	1.48 529	1.22 516	2.88 543	1.27 479	0.50 520	0.46 522	0.54 524	0.62 538	0.50 505	0.63 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 519	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 487	0.45 233	1.26 517	1.54 395	2.26 527	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

LVE	1.96 547	2.17 570	3.14 521	1.68 554	1.80 563	1.63 532	1.03 531	2.34 557	2.81 561	1.25 525	2.89 554	4.24 561	1.29 518	2.79 540	1.44 491	2.85 570	0.91 557	1.18 549	1.46 564	1.23 547	1.10 553

DPSNet	0.86 481	0.60 310	2.34 403	0.58 493	0.36 414	1.07 506	0.75 506	1.30 531	1.05 505	0.70 442	0.68 398	0.94 477	1.29 518	2.08 485	1.82 508	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 500	0.40 492

PWCK	1.49 536	1.90 558	3.22 530	1.09 540	0.54 491	1.71 536	1.73 556	1.49 540	1.53 539	1.44 539	1.80 528	1.82 536	1.30 520	3.34 552	1.76 506	1.07 549	0.56 532	0.97 544	0.58 535	1.38 554	0.65 525

test_sample8	1.12 507	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 522	0.56 304	2.53 546	1.31 521	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

EDNetEfficientorigin	8.18 575	0.98 467	145.96 597	0.51 465	0.89 531	0.72 411	0.48 442	0.85 355	1.56 541	2.12 548	1.49 520	1.29 520	1.31 521	1.83 447	2.13 522	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 472	0.45 502

CSAN	1.25 520	1.12 492	3.04 511	0.51 465	0.37 425	1.06 501	1.15 539	1.22 525	1.08 510	1.17 520	1.91 531	1.04 497	1.31 521	5.96 568	2.43 531	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 438

Dean	1.79 543	1.83 552	3.92 547	1.29 547	1.07 545	1.55 528	1.00 528	1.95 554	2.33 555	1.47 540	4.19 566	4.26 562	1.33 524	2.21 495	1.48 493	1.14 551	0.68 544	1.18 549	0.74 545	1.24 548	0.98 544

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 460	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 423	1.35 525	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

ADCRef	0.80 466	0.96 455	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 488	0.51 447	0.87 374	0.75 429	0.88 487	0.83 451	0.61 327	1.36 526	1.02 330	3.27 546	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

IMH-64-1	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 521	1.19 541	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 539	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

IMH-64	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 521	1.19 541	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 539	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

SuperB	1.15 511	1.14 497	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 457	0.89 519	0.88 383	1.17 519	0.67 427	0.68 398	0.63 334	1.39 529	1.74 428	3.37 549	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 569	0.25 398

SGM-Forest	1.04 504	0.42 228	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 500	1.32 546	0.94 432	0.83 467	1.16 515	2.23 541	1.03 494	1.39 529	2.49 520	2.35 529	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 451
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 497	0.79 397	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 526	1.90 558	0.92 415	0.97 495	1.26 529	1.27 507	1.00 489	1.42 531	1.14 347	3.31 547	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

MeshStereo	1.21 516	1.15 501	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 509	0.69 497	1.35 533	1.01 501	2.71 562	2.41 544	2.96 549	1.45 532	2.80 541	1.40 489	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 505	0.26 408
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
CrosDoStereo	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 571	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 517	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 571	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 517	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

SANet	1.20 515	1.21 509	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 538	0.85 516	1.10 514	2.49 558	1.16 515	1.83 529	1.72 535	1.50 535	2.37 503	2.84 538	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 451

ADCP+	0.94 492	1.12 492	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 501	0.79 510	0.89 389	0.80 456	0.66 423	0.67 390	0.85 450	1.55 536	0.93 320	4.55 561	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

WAO-6	1.58 540	1.54 534	2.32 398	1.14 544	1.00 539	2.30 554	1.03 531	1.82 550	2.85 562	1.25 525	2.61 549	2.20 542	1.56 537	2.47 519	1.99 514	0.95 544	0.67 540	1.19 552	0.83 549	1.08 540	0.88 541

KSHMR	4.10 566	1.97 562	5.27 560	1.71 556	1.47 557	1.96 544	1.28 544	3.19 564	17.33 586	2.12 548	15.91 581	9.18 575	1.57 538	8.42 573	1.98 513	1.52 560	1.26 562	1.67 565	1.19 560	1.67 558	1.40 561

WAO-7	1.48 535	1.63 538	2.49 435	0.93 531	0.75 522	1.72 537	1.10 535	1.84 551	1.96 553	1.43 538	2.54 546	1.97 538	1.61 539	3.06 546	2.08 518	0.69 533	0.66 539	0.94 542	0.74 545	0.80 532	0.69 527

MIPNet	0.83 477	0.81 404	2.40 415	0.61 503	0.18 145	1.48 524	1.39 550	1.60 544	0.74 416	1.94 546	0.85 458	0.73 400	1.68 540	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 483	0.25 346	0.12 142

IMH	2.02 548	2.15 569	2.69 471	1.68 554	1.12 548	1.66 535	0.92 521	2.10 555	1.92 552	1.32 531	2.66 551	2.21 543	1.69 541	5.78 566	1.68 501	5.54 574	0.96 558	1.31 555	0.71 544	1.32 553	0.99 549

WCMA_ROB	1.12 507	0.83 412	2.66 466	0.58 493	0.34 393	1.17 516	0.71 501	0.93 423	0.94 491	1.74 544	2.63 550	3.09 552	1.71 542	1.70 421	1.84 509	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 499

SGM_RVC	1.89 545	0.92 437	2.50 439	0.96 535	0.93 535	1.63 532	1.37 548	1.52 542	12.43 575	1.85 545	1.69 526	2.40 545	1.74 543	2.81 542	1.71 503	0.53 521	0.47 525	0.42 516	0.47 518	0.74 526	0.74 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 481	0.62 320	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 567	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 524	0.97 483	1.80 544	1.69 420	2.25 526	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

JetBlue	1.78 542	1.63 538	3.92 547	0.73 514	1.21 550	4.38 567	3.35 568	1.59 543	1.20 521	1.26 529	1.52 522	2.37 544	1.88 545	3.23 550	3.00 539	0.53 521	0.47 525	0.48 522	0.49 521	1.29 550	0.97 543

MSMD_ROB	1.34 525	0.96 455	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 544	0.62 484	0.91 406	1.43 534	2.94 566	2.60 548	4.77 565	1.95 546	2.43 515	1.33 483	0.29 497	0.26 481	0.32 501	0.32 483	0.30 398	0.30 438

DispFullNet	1.67 541	2.10 564	5.22 559	1.53 553	8.90 572	0.86 471	0.31 318	0.96 450	0.96 494	1.37 535	1.01 487	1.13 510	1.98 547	1.51 391	0.91 431	0.54 523	0.31 496	1.18 549	0.63 540	1.13 542	0.80 534

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 513	0.21 205	0.73 418	1.79 557	0.57 157	0.53 208	1.07 508	1.63 525	1.29 520	2.13 548	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 492

ELAS	1.39 530	0.79 397	2.86 491	0.53 475	0.50 481	2.81 559	2.20 561	1.61 545	1.50 538	2.28 556	2.35 542	1.82 536	2.13 548	1.73 426	2.22 524	0.35 508	0.37 508	0.35 505	0.35 493	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 521	0.70 359	4.05 551	0.64 506	0.98 536	0.94 486	1.40 551	0.85 355	1.75 546	2.34 557	1.33 514	1.05 499	2.21 550	1.58 405	4.15 557	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 454	0.38 463	0.32 451

JetRed	3.29 563	4.93 574	10.17 571	1.45 550	1.72 562	7.44 571	5.05 573	3.06 563	2.12 554	2.41 558	2.39 543	2.99 550	2.37 551	3.51 555	6.44 568	1.32 557	1.90 568	1.37 557	1.23 562	2.21 565	1.76 567

WAO-8	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 564	0.96 523	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 561	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

Venus	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 564	0.96 523	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 561	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

ELAS_RVC	1.37 529	0.78 395	3.21 529	0.55 485	0.50 481	1.49 525	2.48 565	1.48 539	1.71 545	2.13 551	2.09 534	2.07 540	2.56 554	1.90 465	2.02 515	0.35 508	0.36 506	0.37 511	0.34 490	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 555	2.11 566	2.97 506	2.49 567	2.28 565	2.95 560	2.31 563	2.67 559	2.47 557	3.03 567	3.13 559	2.70 548	2.92 555	4.10 560	4.48 560	2.68 569	2.24 572	3.04 574	2.44 571	2.37 566	2.34 570

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 471	1.17 540	0.59 171	0.60 265	0.64 414	0.71 421	0.68 371	2.93 556	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 458

SGM+DAISY	1.83 544	1.43 529	3.81 544	0.87 526	1.01 540	2.38 556	2.53 566	1.36 534	1.75 546	2.92 565	3.22 560	2.65 547	2.93 556	2.22 498	3.10 543	0.72 534	0.69 546	0.63 529	0.62 538	0.77 530	0.98 544

FC-DCNN	1.49 536	0.59 308	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 546	0.66 489	1.67 546	1.70 544	2.72 563	2.89 554	4.22 559	2.97 558	2.55 525	2.19 523	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.39 488

FC-DCNN v2	1.54 538	0.58 306	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 549	0.66 489	1.90 552	1.84 551	2.79 564	2.97 557	4.41 563	3.07 559	2.65 530	2.30 528	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.38 482

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 528	0.23 252	0.62 323	1.42 554	0.62 187	0.60 265	0.72 449	0.78 441	0.56 303	3.07 559	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

FCDSN-DC	1.29 522	0.54 290	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 510	0.60 476	1.10 514	1.27 526	2.23 554	2.87 553	3.67 556	3.12 561	2.39 509	1.69 502	0.30 500	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.35 442	0.38 482
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 567	2.10 564	2.89 496	1.80 558	1.49 559	2.13 551	1.41 553	2.26 556	12.72 576	11.41 578	16.43 582	11.15 578	3.75 562	4.36 563	3.18 545	1.82 564	0.98 560	1.73 567	1.21 561	2.97 570	1.27 557

UNDER WATER-64	2.47 551	1.89 557	4.86 557	1.82 561	1.44 555	3.18 561	1.57 555	2.62 558	5.64 567	2.05 547	2.13 536	4.13 558	3.76 563	2.62 528	3.42 550	1.47 559	0.85 555	1.57 563	1.07 558	1.82 561	1.49 562

TorneroNet-64	2.65 552	1.83 552	3.30 533	1.46 551	1.20 549	3.89 563	0.99 525	3.51 570	6.71 571	2.56 559	4.60 567	4.22 559	3.85 564	3.33 551	3.14 544	1.19 553	0.65 538	1.39 558	0.79 548	3.31 571	1.15 554

notaker	2.66 553	2.07 563	3.31 535	2.61 569	1.43 553	1.76 539	1.11 536	2.76 561	1.79 548	2.26 555	11.53 578	3.96 557	4.29 565	3.09 547	2.76 537	1.55 561	0.88 556	1.70 566	1.07 558	2.00 563	1.35 559

MANE	2.90 559	1.14 497	2.96 503	1.03 537	1.01 540	5.01 568	2.45 564	5.36 573	6.88 572	3.58 569	4.76 569	5.99 569	4.99 566	4.23 561	4.61 562	0.56 526	0.67 540	0.44 519	0.78 547	0.51 507	1.03 551

tt	4.93 569	0.27 91	4.20 553	2.29 566	1.58 560	10.20 574	16.97 580	9.42 579	5.02 566	1.67 543	1.28 508	4.68 564	5.03 567	3.37 554	5.92 566	6.16 576	9.47 583	2.82 572	3.18 573	3.60 572	1.53 564

UNDER WATER	2.74 554	1.85 554	4.54 556	1.81 560	1.44 555	2.34 555	1.40 551	3.24 565	6.60 570	2.60 560	2.76 552	5.75 568	5.24 568	3.02 545	4.01 555	1.45 558	0.81 553	1.59 564	1.06 557	1.80 560	1.51 563

SGM-ForestM	2.98 560	1.70 546	3.52 541	0.67 511	0.47 476	5.18 569	3.36 569	3.30 568	2.86 563	4.44 571	3.79 564	9.80 576	5.50 569	6.29 569	6.52 569	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 454	0.38 463	0.58 519

TCMNet-wrong-test	5.51 571	6.62 577	6.20 564	13.02 583	11.90 577	7.14 570	5.53 574	6.99 577	1.44 535	2.65 561	3.10 558	8.37 574	5.95 570	4.75 565	6.05 567	3.07 571	0.98 560	2.38 570	1.99 568	6.62 578	5.43 577

TorneroNet	5.50 570	1.92 560	3.16 523	1.47 552	1.25 552	14.07 577	1.06 533	4.90 571	20.99 592	10.17 575	16.48 583	11.88 580	6.93 571	3.34 552	4.20 558	1.30 556	0.69 546	1.45 560	0.86 550	2.61 568	1.20 555

USTest	8.10 574	7.17 578	8.96 569	9.25 578	9.05 573	15.27 578	23.78 582	9.96 580	9.47 573	5.94 574	6.75 570	7.80 573	7.48 572	8.83 575	11.21 578	2.21 568	3.56 573	2.86 573	3.20 574	5.02 576	4.16 574

coex-ft	5.95 572	1.67 542	60.57 595	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 497	0.74 250	4.41 565	19.22 586	2.15 537	1.62 534	7.97 573	1.81 445	8.96 573	0.44 514	2.08 570	0.18 436	0.19 403	0.38 463	4.62 576

IGEV-RUCA	2.28 549	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 564	2.06 550	1.90 558	1.36 534	1.80 550	3.70 570	3.76 563	5.02 566	8.19 574	2.12 489	1.63 499	0.25 483	0.76 551	2.72 571	1.91 567	2.39 567	2.36 571

LRCNet_RVC	13.74 582	19.30 584	12.75 577	19.46 586	12.69 578	1.86 540	0.41 397	12.33 581	1.05 505	15.77 582	18.83 587	12.62 583	8.70 575	12.21 579	9.62 575	22.22 589	8.37 582	25.85 589	24.01 590	19.32 588	17.44 589

LE_ROB	4.43 568	1.35 527	9.38 570	2.79 570	3.93 569	2.43 557	3.46 570	2.68 560	11.19 574	11.66 579	4.73 568	5.26 567	10.46 576	4.50 564	9.49 574	0.82 540	0.69 546	1.34 556	0.98 555	0.75 528	0.76 531

DPSMNet_ROB	9.48 577	5.64 576	13.01 578	8.82 577	11.82 576	8.54 572	24.20 584	6.41 576	13.65 580	5.32 573	11.47 577	6.33 572	10.92 577	7.69 571	13.89 580	7.25 581	8.19 579	5.06 576	7.78 580	5.31 577	8.26 581

DGTPSM_ROB	8.89 576	5.62 575	12.25 574	5.92 575	11.32 575	8.54 572	24.18 583	6.40 575	13.49 577	5.15 572	11.46 576	6.19 571	10.92 577	7.00 570	13.72 579	4.47 572	7.65 577	3.92 575	7.45 579	4.38 574	7.87 580

Anonymous_1	22.91 586	11.20 580	12.13 573	12.75 580	26.28 591	19.43 585	27.92 588	14.08 583	13.61 578	14.96 581	10.58 572	11.26 579	11.19 579	12.55 580	14.57 582	38.28 596	7.88 578	34.96 593	63.99 593	89.57 597	10.94 584

DPSM_ROB	12.34 579	11.21 581	12.51 575	12.91 581	12.80 579	19.84 587	28.28 589	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 574	12.03 581	11.85 580	13.15 582	15.34 584	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

DPSM	12.34 579	11.21 581	12.51 575	12.91 581	12.80 579	19.84 587	28.28 589	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 574	12.03 581	11.85 580	13.15 582	15.34 584	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

ASD4	21.52 585	19.65 585	22.13 583	22.45 588	16.42 583	23.29 591	30.71 591	33.06 597	17.47 587	24.18 594	14.11 579	21.71 588	15.88 582	21.06 590	18.11 586	19.78 588	17.78 590	26.52 590	20.33 588	27.03 590	18.73 590

HanzoNet	7.64 573	2.86 572	5.05 558	7.01 576	3.97 570	2.18 553	1.34 547	3.37 569	4.05 564	13.17 580	10.58 572	10.73 577	16.52 583	8.45 574	10.51 577	10.48 582	9.72 584	5.59 578	13.46 583	6.84 579	6.83 579

HaxPig	19.86 584	22.40 591	22.34 584	17.95 585	17.95 584	11.77 576	11.89 577	16.02 587	15.89 585	21.10 588	21.41 589	18.74 587	18.39 584	20.08 589	19.69 587	23.63 593	23.22 591	24.06 588	23.69 589	23.00 589	23.95 592

BEATNet-Init1	12.10 578	11.19 579	27.29 592	2.99 571	3.51 568	21.84 590	11.10 576	14.34 584	13.83 581	20.34 587	20.33 588	26.35 596	20.03 585	19.06 588	14.80 583	1.74 563	1.81 565	2.05 569	2.49 572	3.69 573	3.12 573

xxxxx1	28.96 594	20.11 587	14.07 580	49.74 594	39.15 594	18.98 581	26.64 585	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 584	18.36 584	21.56 586	16.21 585	20.88 588	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 594	20.11 587	14.07 580	49.74 594	39.15 594	18.98 581	26.64 585	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 584	18.36 584	21.56 586	16.21 585	20.88 588	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 594	20.11 587	14.07 580	49.74 594	39.15 594	18.98 581	26.64 585	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 584	18.36 584	21.56 586	16.21 585	20.88 588	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

MEDIAN_ROB	23.96 588	27.05 596	26.39 591	22.16 587	22.13 586	16.12 580	13.97 578	20.24 588	20.05 588	25.50 595	25.31 594	22.96 590	22.63 589	24.39 591	23.24 591	28.20 594	27.23 595	28.62 591	27.75 591	27.50 591	27.76 593

PML	23.15 587	16.83 583	7.78 567	5.49 574	9.93 574	51.13 596	104.50 596	5.76 574	13.62 579	37.30 597	105.93 596	30.86 597	23.50 590	12.07 578	7.87 572	6.30 577	2.12 571	6.32 579	2.43 570	10.44 582	2.90 572

FlowAnything	24.85 590	22.54 593	25.10 588	26.11 591	25.76 589	39.86 592	57.00 593	28.89 594	28.87 596	21.31 592	22.68 593	24.22 591	23.87 591	26.39 593	30.89 596	14.26 584	16.78 589	13.10 583	14.90 587	17.78 584	16.69 586

LSM0	26.58 592	22.63 595	25.88 590	30.13 593	52.21 597	39.94 595	56.74 592	28.97 595	28.72 594	21.14 589	22.26 590	24.43 594	23.88 592	26.54 596	30.87 594	14.32 586	16.55 586	13.12 585	14.71 584	17.92 587	20.60 591

CasAABBNet	24.81 589	22.53 592	24.83 586	26.08 590	25.74 588	39.86 592	57.06 595	28.87 593	28.83 595	21.16 590	22.54 591	24.22 591	23.89 593	26.38 592	30.87 594	14.25 583	16.71 587	13.09 582	14.81 585	17.78 584	16.71 587

Selective-RAFT-Error	24.87 591	22.59 594	25.14 589	26.13 592	25.82 590	39.93 594	57.03 594	28.97 595	28.95 597	21.21 591	22.65 592	24.25 593	23.98 594	26.43 594	30.83 593	14.27 585	16.71 587	13.10 583	14.82 586	17.82 586	16.76 588

DPSimNet_ROB	17.97 583	20.20 590	24.98 587	17.62 584	15.92 582	21.53 589	21.00 581	13.70 582	15.61 584	23.89 593	14.69 580	22.87 589	24.58 595	12.70 581	14.56 581	18.48 587	12.91 585	20.21 587	12.05 581	17.76 583	14.17 585

AVERAGE_ROB	26.93 593	30.34 597	29.27 593	25.82 589	25.34 587	19.48 586	15.17 579	23.55 592	23.00 593	28.45 596	27.87 595	26.25 595	25.86 596	26.96 597	25.55 592	31.30 595	30.07 596	31.76 592	30.81 592	30.79 595	30.93 594

test_example2	115.39 597	123.23 598	94.57 596	115.52 597	123.55 598	101.63 597	114.33 597	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 597	85.83 598	85.11 597	111.32 598	106.15 597	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc	291.34 598	297.21 599	347.09 598	374.70 599	380.44 599	203.92 598	213.88 598	216.32 599	172.72 599	203.37 599	218.57 598	215.01 599	258.31 598	312.78 599	341.56 598	412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599	389.64 599

FADE		3.00 573		2.11 564	2.94 567			5.00 572	2.49 558	1.25 525		3.05 551		8.02 572		94.83 597	35.90 597	65.83 594	66.18 594	1.66 557	1.30 558

Low-res two-view benchmark