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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 55	0.29 93	1.74 147	0.24 16	0.16 55	0.54 144	0.15 4	0.40 13	0.55 180	0.37 103	0.51 199	0.24 41	0.19 34	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.08 8	0.30 410	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 55	0.49 224	1.75 153	0.23 8	0.12 3	0.54 144	0.16 12	0.40 13	0.45 88	0.45 154	0.51 199	0.26 63	0.22 60	0.29 22	0.20 34	0.10 122	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 16	0.28 85	1.09 27	0.33 220	0.15 35	0.30 12	0.16 12	0.58 115	0.42 60	0.19 11	0.19 10	0.17 6	0.26 110	0.38 82	0.37 212	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.25 383	0.10 20	0.06 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 16	0.30 103	1.33 61	0.19 1	0.13 11	0.55 156	0.17 16	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.11 180	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
UGAM-zero	0.63 333	0.39 166	2.49 379	0.30 145	0.49 418	0.67 326	0.19 29	0.91 347	0.45 88	0.77 405	0.45 146	1.16 452	0.82 414	2.05 421	0.29 138	0.09 39	0.15 311	0.09 44	0.44 454	0.11 34	0.22 293

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo	0.30 35	0.44 200	0.81 10	0.24 16	0.29 278	0.41 49	0.27 207	0.72 186	0.45 88	0.22 27	0.30 59	0.24 41	0.31 170	0.25 4	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.31 416	0.12 45	0.09 28

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 208	1.08 25	0.31 171	0.17 81	0.19 1	0.21 64	0.73 197	0.50 128	0.21 20	0.24 24	0.55 245	0.22 60	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.12 45	0.09 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
222	0.78 405	0.23 32	1.23 45	0.28 99	0.18 112	0.62 273	0.24 142	1.02 433	0.70 325	0.58 300	0.66 335	0.46 200	0.42 263	1.80 386	6.53 505	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.17 222

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

HSM-Net_RVC	0.67 353	0.34 134	2.23 331	0.26 59	0.19 140	0.67 326	0.29 246	1.26 467	0.69 316	0.72 391	0.70 364	0.78 367	0.42 263	3.77 496	0.41 244	0.13 261	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.11 66
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
castereo++	0.28 16	0.43 189	0.93 17	0.28 99	0.17 81	0.53 137	0.21 64	0.55 100	0.45 88	0.17 6	0.26 36	0.32 102	0.17 12	0.33 50	0.16 2	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.29 401	0.13 73	0.06 1

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

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

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

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

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

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

psmg	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.27 74	0.21 165	0.75 373	0.36 316	0.90 337	0.61 231	0.59 313	0.59 270	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.13 73	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo	0.45 175	0.54 243	2.11 302	0.29 129	0.16 55	0.43 55	0.24 142	0.54 96	0.45 88	0.37 103	0.46 153	0.34 114	0.27 127	1.98 414	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.14 93	0.08 17

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

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

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

DLCB_ROB	0.54 274	0.55 252	1.49 96	0.36 284	0.25 235	0.65 314	0.36 316	0.80 268	0.70 325	0.72 391	0.69 354	0.83 384	0.46 298	1.53 342	0.60 322	0.13 261	0.12 251	0.14 296	0.14 256	0.14 93	0.13 133

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

PAM_32	0.70 368	0.35 141	2.73 420	0.54 418	0.61 448	1.07 445	0.43 352	0.84 295	0.49 118	0.90 429	0.91 410	1.23 454	0.77 409	0.65 222	1.10 402	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.49 459	0.15 110	0.38 420

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

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

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

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

CAS++	0.31 43	0.33 123	1.43 81	0.25 32	0.17 81	0.31 16	0.20 46	0.78 249	0.41 52	0.30 78	0.30 59	0.21 20	0.16 7	0.33 50	0.18 7	0.15 317	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 235	0.33 123	0.93 17	0.26 59	0.22 188	0.46 76	0.20 46	1.10 452	1.34 467	3.16 503	0.32 74	0.22 22	0.20 42	0.30 28	0.22 59	0.10 122	0.09 143	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 43	0.30 103	1.52 102	0.23 8	0.13 11	0.54 144	0.20 46	0.48 51	0.49 118	0.25 54	0.28 44	0.37 123	0.24 81	0.38 82	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 35	0.27 64	1.09 27	0.23 8	0.50 420	0.40 47	0.20 46	0.46 36	0.44 73	0.22 27	0.28 44	0.26 63	0.19 34	0.33 50	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.49 447

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 185	0.29 93	2.41 361	0.33 220	0.22 188	0.59 222	0.55 400	0.75 212	0.50 128	0.44 144	0.60 285	0.49 221	0.35 189	0.53 178	0.37 212	0.16 337	0.16 328	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.15 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 55	0.32 118	1.89 237	0.34 250	0.27 262	0.30 12	0.22 83	0.48 51	0.44 73	0.22 27	0.33 81	0.25 51	0.25 96	0.32 42	0.24 88	0.14 300	0.16 328	0.12 203	0.12 198	0.15 110	0.13 133

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

GMStereo	0.38 94	0.99 414	1.91 247	0.27 74	0.16 55	0.39 45	0.23 110	0.47 46	0.62 249	0.38 111	0.34 87	0.25 51	0.25 96	0.39 87	0.29 138	0.14 300	0.08 77	0.10 89	0.12 198	0.15 110	0.11 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 185	0.28 85	1.73 143	0.33 220	0.32 314	0.65 314	0.38 330	0.83 285	0.59 211	0.57 282	0.52 211	0.61 280	0.40 236	0.75 249	0.52 294	0.13 261	0.12 251	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.11 66

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 86	0.34 134	1.50 99	0.27 74	0.18 112	0.63 290	0.17 16	0.92 356	0.53 162	0.49 193	0.48 170	0.30 92	0.30 162	0.39 87	0.30 156	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.12 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 286	0.92 383	2.36 354	0.38 320	0.37 366	0.60 232	0.28 223	0.82 279	0.62 249	0.62 339	0.55 242	0.72 343	0.45 285	1.00 279	0.43 255	0.15 317	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.15 110	0.16 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample3	0.50 235	0.41 177	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.57 189	0.25 161	0.92 356	0.64 269	0.52 221	0.49 187	0.47 208	0.35 189	1.79 382	0.37 212	0.13 261	0.10 180	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.16 205

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 16	0.31 114	1.20 41	0.28 99	0.11 1	0.47 81	0.19 29	0.44 31	0.44 73	0.38 111	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.29 22	0.19 12	0.10 122	0.06 2	0.15 323	0.12 198	0.16 145	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 401	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 348	0.48 170	0.87 396	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.36 80	0.28 85	1.58 110	0.23 8	0.11 1	0.62 273	0.24 142	0.79 265	0.64 269	0.44 144	0.52 211	0.28 81	0.26 110	0.50 165	0.24 88	0.11 180	0.06 2	0.09 44	0.06 9	0.16 145	0.06 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.59 310	0.65 295	1.74 147	0.56 427	0.37 366	0.60 232	0.26 182	0.70 178	0.65 282	0.66 367	0.60 285	0.69 328	0.32 176	2.09 426	1.20 412	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.10 48

PSM-adaLoss	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 365	0.17 81	0.60 232	0.29 246	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_xeample3	0.46 185	0.34 134	2.99 449	0.37 305	0.16 55	0.49 96	0.33 298	1.06 446	0.44 73	0.25 54	0.23 16	0.24 41	0.25 96	0.49 159	0.56 310	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.40 447	0.17 166	0.26 348

ccs_rob	0.45 175	0.46 210	2.22 327	0.26 59	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.09 143	0.16 341	0.10 102	0.17 166	0.14 148

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

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

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

MoCha-V2	0.36 80	0.32 118	1.41 76	0.36 284	0.31 306	0.35 31	0.19 29	0.57 109	0.39 40	0.30 78	0.32 74	0.28 81	0.27 127	0.47 144	0.24 88	0.08 9	0.56 468	0.08 8	0.38 442	0.18 192	0.12 99

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

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

CASS	0.39 109	0.30 103	1.61 117	0.32 199	0.17 81	0.53 137	0.24 142	0.70 178	0.49 118	0.59 313	0.54 233	0.40 144	0.40 236	0.41 95	0.30 156	0.17 351	0.10 180	0.14 296	0.11 161	0.18 192	0.17 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 310	0.96 399	2.47 376	0.34 250	0.37 366	0.79 393	0.44 361	0.86 311	0.77 387	0.61 328	0.67 338	0.79 372	0.56 341	0.64 212	0.62 327	0.15 317	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.19 258

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.31 43	0.35 141	1.30 56	0.20 3	0.14 20	0.57 189	0.25 161	0.46 36	0.42 60	0.27 67	0.32 74	0.27 72	0.24 81	0.39 87	0.23 67	0.43 449	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.18 192	0.07 5

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

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

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

AdaStereo	0.44 157	0.38 157	1.79 192	0.34 250	0.20 154	0.57 189	0.28 223	0.92 356	0.69 316	0.52 221	0.55 242	0.61 280	0.33 179	0.48 149	0.39 230	0.17 351	0.08 77	0.17 358	0.11 161	0.18 192	0.12 99
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DRN-Test	0.64 337	0.43 189	2.44 369	0.39 329	0.44 399	0.80 400	0.41 342	1.02 433	0.78 392	0.80 409	0.63 309	0.69 328	0.56 341	1.79 382	0.69 345	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.17 222

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

DDVS	0.62 329	0.40 171	1.40 75	2.21 502	0.35 347	0.87 418	1.00 465	0.69 171	0.50 128	0.53 231	0.56 253	0.90 404	0.37 208	1.22 305	0.47 274	0.15 317	0.14 286	0.14 296	0.12 198	0.19 213	0.22 293

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp2	0.34 63	0.24 40	1.16 34	0.28 99	0.15 35	0.57 189	0.23 110	0.79 265	0.47 110	0.38 111	0.37 99	0.40 144	0.25 96	0.47 144	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.13 228	0.19 213	0.27 355

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ISRNet	0.47 200	0.44 200	1.55 106	0.37 305	0.31 306	0.49 96	0.19 29	0.75 212	0.66 296	0.63 348	0.71 368	0.67 314	0.39 229	0.58 193	0.44 260	0.23 406	0.16 328	0.21 398	0.20 355	0.21 241	0.25 338

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mms	0.27 10	0.26 58	0.91 14	0.25 32	0.18 112	0.32 19	0.23 110	0.37 7	0.31 3	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.17 12	0.46 133	0.21 47	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.47 443

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 419	1.00 416	3.49 478	0.63 443	0.40 384	0.70 351	0.52 389	0.86 311	0.84 412	0.52 221	0.59 270	0.70 338	0.54 332	2.35 441	2.23 461	0.17 351	0.27 423	0.19 384	0.28 398	0.22 258	0.36 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 298	0.34 134	1.87 229	0.45 379	0.34 335	0.84 408	0.35 309	0.84 295	0.78 392	0.59 313	0.63 309	1.06 439	0.53 329	1.10 289	0.82 372	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.22 258	0.18 242

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 185	0.92 383	2.09 297	0.33 220	0.14 20	0.55 156	0.22 83	0.83 285	0.56 190	0.51 213	0.49 187	0.48 219	0.37 208	0.48 149	0.54 302	0.09 39	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.09 28
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DeepPruner_ROB	0.50 235	0.70 312	1.94 260	0.29 129	0.26 249	0.63 290	0.31 267	0.80 268	0.48 112	0.61 328	0.55 242	0.66 305	0.38 215	0.98 276	0.40 238	0.19 376	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.23 271	0.17 222

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

SGM-Forest	1.04 443	0.42 184	3.59 481	0.41 345	0.32 314	1.05 439	1.32 483	0.94 372	0.83 410	1.16 451	2.23 478	1.03 432	1.39 465	2.49 458	2.35 465	0.21 390	0.21 387	0.20 392	0.19 345	0.23 271	0.32 389
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
999	0.29 25	0.25 45	1.05 23	0.26 59	0.18 112	0.49 96	0.23 110	0.38 9	0.37 26	0.20 15	0.32 74	0.23 29	0.18 26	0.73 245	0.36 206	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.24 286	0.10 48

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

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

ToySt	0.44 157	0.61 267	1.89 237	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.35 309	0.67 164	0.53 162	0.39 117	0.50 195	0.59 272	0.43 273	0.51 168	0.49 284	0.10 122	0.12 251	0.13 261	0.16 298	0.24 286	0.19 258

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

IGEV-Stereo	0.34 63	0.54 243	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.54 182	0.19 12	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 367
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 466	0.60 263	13.80 514	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.33 298	0.77 235	0.61 231	0.96 437	0.88 406	1.17 453	0.73 399	4.00 497	0.86 376	0.19 376	0.22 393	0.17 358	0.18 326	0.24 286	0.29 367

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

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

Abc-Net	0.79 407	0.94 391	2.42 363	0.59 436	0.45 407	1.90 480	0.46 371	0.99 414	0.72 343	0.64 358	0.84 397	0.91 406	0.73 399	1.80 386	1.00 390	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 416	0.24 286	0.22 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 349	1.01 420	2.33 346	0.38 320	0.31 306	0.72 359	0.55 400	0.86 311	0.69 316	0.54 244	0.60 285	0.75 358	0.47 303	2.00 418	0.82 372	0.17 351	0.13 269	0.19 384	0.19 345	0.24 286	0.27 355

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	0.83 417	0.81 353	2.40 360	0.61 441	0.18 112	1.48 463	1.39 487	1.60 481	0.74 361	1.94 482	0.85 401	0.73 347	1.68 476	0.87 269	0.31 168	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.32 422	0.25 297	0.12 99

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 235	0.41 177	1.50 99	0.33 220	0.21 165	0.68 338	0.26 182	0.81 272	0.68 307	0.67 371	0.68 346	0.73 347	0.42 263	1.10 289	0.59 320	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.14 256	0.25 297	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 397	0.42 184	2.68 409	0.33 220	0.22 188	0.74 367	0.47 379	0.96 390	0.76 383	1.04 443	0.96 420	0.88 400	0.93 430	2.06 422	1.19 411	0.22 403	0.24 402	0.27 423	0.25 383	0.25 297	0.28 361

CBMV	0.71 377	0.76 327	2.64 404	0.33 220	0.20 154	0.78 389	0.79 448	0.98 402	0.78 392	0.85 424	0.71 368	0.86 394	1.10 448	1.46 329	0.62 327	0.18 362	0.20 378	0.21 398	0.19 345	0.25 297	0.33 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCV_C0	0.33 55	0.43 189	1.42 80	0.25 32	0.16 55	0.35 31	0.20 46	0.68 168	0.44 73	0.24 39	0.27 40	0.29 88	0.20 42	0.58 193	0.18 7	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.30 410	0.26 316	0.17 222

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 409	0.65 295	2.21 323	1.19 483	0.48 417	0.74 367	1.25 480	0.89 331	1.53 475	0.89 427	0.71 368	0.96 418	0.56 341	1.83 390	0.96 382	0.18 362	0.16 328	0.19 384	0.16 298	0.26 316	0.29 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 157	1.02 423	1.74 147	0.35 266	0.19 140	0.58 206	0.23 110	0.49 57	0.66 296	0.41 128	0.38 108	0.34 114	0.29 154	0.53 178	0.30 156	0.24 414	0.10 180	0.37 448	0.19 345	0.27 325	0.15 181

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

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

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

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

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

fffft	0.29 25	0.21 14	1.10 29	0.24 16	0.15 35	0.42 53	0.24 142	0.42 21	0.38 30	0.21 20	0.18 7	0.20 12	0.16 7	0.44 113	0.70 347	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.28 331	0.20 273
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 397	1.30 459	3.19 466	0.35 266	0.26 249	0.85 412	0.54 397	1.03 440	0.72 343	0.80 409	0.69 354	0.68 321	0.83 415	2.04 420	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.29 434	0.25 383	0.28 331	0.24 329

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

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

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.60 316	0.71 314	1.95 263	0.35 266	0.34 335	0.67 326	0.34 302	0.90 337	0.74 361	0.68 378	0.62 297	0.80 375	0.45 285	1.78 378	0.64 333	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.29 335	0.21 282

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN	1.49 475	0.59 261	2.88 434	0.44 365	0.39 375	1.97 485	0.66 427	1.67 483	1.70 480	2.72 498	2.89 491	4.22 495	2.97 494	2.55 463	2.19 459	0.29 433	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.32 360	0.39 426

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccnet	0.71 377	0.41 177	1.59 111	0.40 338	0.45 407	1.06 440	0.55 400	0.98 402	0.71 335	0.88 425	0.97 422	0.82 382	0.88 426	1.68 364	0.94 380	0.32 439	0.26 417	0.32 439	0.27 395	0.34 375	0.30 376

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 461	0.54 243	2.50 383	0.47 389	0.41 391	1.12 449	0.60 415	1.10 452	1.27 465	2.23 490	2.87 490	3.67 492	3.12 497	2.39 448	1.69 439	0.30 436	0.26 417	0.31 436	0.30 410	0.35 385	0.38 420
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTRV1_RVC	0.80 409	0.55 252	2.89 437	0.42 353	0.49 418	0.79 393	0.44 361	1.15 460	0.82 406	0.62 339	0.89 408	0.72 343	0.63 373	2.69 472	0.64 333	0.48 455	0.64 473	0.27 423	0.24 375	0.35 385	0.27 355

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.27 460	0.70 312	4.05 490	0.64 444	0.98 474	0.94 427	1.40 488	0.85 301	1.75 482	2.34 493	1.33 452	1.05 437	2.21 486	1.58 351	4.15 493	0.15 317	0.19 367	0.14 296	0.27 395	0.38 404	0.32 389

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 394	1.15 441	2.46 372	0.47 389	0.26 249	0.83 406	0.61 419	0.97 398	0.89 425	0.62 339	0.61 292	0.72 343	0.59 353	2.42 451	0.55 303	0.32 439	0.25 415	0.36 444	0.24 375	0.39 412	0.31 384
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LSM	3.31 500	1.11 432	5.29 500	9.40 514	30.65 525	0.84 408	1.12 474	0.91 347	1.22 461	1.36 468	2.19 475	0.93 411	0.83 415	1.66 361	0.90 378	0.21 390	0.31 432	0.24 414	0.28 398	0.39 412	6.33 512

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.59 310	1.43 469	2.96 444	0.40 338	0.22 188	0.58 206	0.28 223	0.91 347	0.73 357	0.57 282	0.63 309	0.60 278	0.41 247	0.74 248	0.35 204	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.07 20	0.43 426	0.17 222

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

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

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

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

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

AnyNet_C01	1.14 448	1.49 472	4.23 493	0.54 418	0.53 427	1.51 466	1.37 485	1.04 444	1.07 450	1.17 456	1.33 452	1.15 450	1.08 446	1.61 357	2.74 472	0.25 419	0.22 393	0.28 427	0.24 375	0.48 438	0.40 430

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

ELAS_RVC	1.37 468	0.78 344	3.21 468	0.55 425	0.50 420	1.49 464	2.48 501	1.48 476	1.71 481	2.13 487	2.09 471	2.07 476	2.56 490	1.90 406	2.02 451	0.35 444	0.36 442	0.37 448	0.34 429	0.49 441	0.47 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 469	0.79 346	2.86 432	0.53 415	0.50 420	2.81 498	2.20 498	1.61 482	1.50 474	2.28 492	2.35 479	1.82 472	2.13 484	1.73 371	2.22 460	0.35 444	0.37 444	0.35 442	0.35 432	0.49 441	0.47 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 452	0.95 397	2.54 392	0.58 432	0.55 432	0.78 389	0.63 425	1.00 422	1.08 451	1.03 441	4.07 501	1.48 466	1.22 452	2.88 481	1.27 418	0.50 456	0.46 458	0.54 460	0.62 476	0.50 443	0.63 462
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 455	1.15 441	3.01 450	0.34 250	0.28 272	1.10 448	0.69 435	1.35 470	1.01 442	2.71 497	2.41 481	2.96 485	1.45 468	2.80 479	1.40 427	0.22 403	0.22 393	0.22 401	0.19 345	0.50 443	0.26 348
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASNet	0.73 389	1.47 471	3.04 451	0.47 389	0.33 327	0.57 189	0.34 302	0.91 347	0.75 374	0.58 300	0.58 267	0.74 353	0.55 337	2.03 419	0.65 336	0.21 390	0.15 311	0.19 384	0.17 315	0.51 445	0.28 361

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

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.75 394	1.06 427	2.11 302	0.64 444	0.59 441	1.13 451	0.43 352	1.14 457	1.05 446	0.64 358	0.71 368	0.96 418	0.61 365	1.21 303	0.76 361	0.37 447	0.18 356	0.27 423	0.24 375	0.56 452	0.32 389

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 445	1.13 436	2.88 434	0.65 447	0.69 456	0.99 432	0.68 433	1.05 445	0.87 418	1.36 468	1.23 444	1.46 465	0.94 433	1.87 397	1.72 441	0.66 467	0.61 471	0.58 461	0.57 471	0.65 458	0.77 470
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 401	1.23 451	2.15 313	0.67 449	0.59 441	0.78 389	0.38 330	0.90 337	0.70 325	0.61 328	0.69 354	1.01 428	0.67 384	1.02 281	0.73 357	0.45 452	0.34 439	0.87 473	0.51 462	0.67 460	0.46 442

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

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

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

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

SGM_RVC	1.89 484	0.92 383	2.50 383	0.96 473	0.93 473	1.63 471	1.37 485	1.52 479	12.43 509	1.85 481	1.69 463	2.40 481	1.74 479	2.81 480	1.71 440	0.53 457	0.47 461	0.42 453	0.47 456	0.74 464	0.74 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 504	1.35 467	9.38 506	2.79 507	3.93 505	2.43 496	3.46 506	2.68 497	11.19 508	11.66 513	4.73 504	5.26 503	10.46 510	4.50 502	9.49 509	0.82 476	0.69 482	1.34 492	0.98 493	0.75 466	0.76 469

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DispFullNet	1.67 480	2.10 500	5.22 498	1.53 491	8.90 508	0.86 414	0.31 267	0.96 390	0.96 435	1.37 471	1.01 428	1.13 448	1.98 483	1.51 339	0.91 379	0.54 459	0.31 432	1.18 485	0.63 478	1.13 478	0.80 472

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

WAO-8	2.80 494	2.14 503	2.89 437	1.91 499	1.04 480	3.98 502	0.96 460	3.26 502	6.17 503	2.15 488	3.37 497	3.31 490	2.41 488	11.84 512	2.03 452	2.05 502	1.86 501	1.54 497	0.92 490	1.22 481	0.87 477

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

notaker	2.66 491	2.07 499	3.31 474	2.61 506	1.43 490	1.76 478	1.11 473	2.76 498	1.79 484	2.26 491	11.53 512	3.96 493	4.29 501	3.09 485	2.76 473	1.55 497	0.88 492	1.70 502	1.07 496	2.00 499	1.35 496

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark