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.

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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

CroCo-Stereo	0.99 45	0.89 333	3.19 210	0.46 122	0.44 223	0.38 1	0.05 33	4.61 109	3.95 160	0.48 66	1.78 78	1.01 106	0.27 37	1.11 24	1.07 180	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154
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
FoundationStereo	0.26 1	0.29 34	1.25 16	0.24 78	0.10 62	0.41 2	0.07 45	0.57 1	0.80 8	0.24 19	0.03 5	0.09 10	0.37 63	0.46 2	0.12 2	0.03 338	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

CroCo-Stereo Lap2	1.24 77	0.88 330	3.39 225	0.95 188	4.59 473	0.47 3	0.08 50	3.51 48	2.80 80	1.17 100	2.24 94	1.57 129	0.20 22	1.48 43	1.14 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.12 303

UniTT-Stereo	0.83 27	0.33 78	1.98 68	0.92 181	1.27 331	0.54 4	0.11 62	1.35 3	2.94 87	1.67 108	2.09 87	0.20 26	0.31 53	1.57 47	1.07 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 41	2.14 448	1.55 30	0.88 173	0.26 171	0.56 5	0.04 25	2.80 16	0.86 9	0.30 29	0.80 39	0.21 36	2.33 223	6.17 195	0.37 43	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.17 390	0.01 11	0.01 18

dual_stereo	0.56 6	0.32 61	1.08 4	0.07 21	0.11 71	0.77 6	0.03 23	3.60 54	1.17 22	0.12 4	0.03 5	0.20 26	0.11 13	2.77 90	0.51 82	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.16 382	0.00 1	0.02 61

sCroCo_RVC	1.21 74	0.65 267	5.16 349	1.09 209	1.29 334	0.92 7	0.19 107	3.92 75	2.68 71	0.30 29	3.04 117	0.52 85	1.56 186	1.58 48	0.78 133	0.09 397	0.25 457	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.11 289

LGtest1	0.42 2	0.33 78	1.42 22	0.13 56	0.16 106	0.98 8	0.01 4	2.30 10	0.96 15	0.21 15	0.07 12	0.08 6	0.10 9	1.10 23	0.31 27	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

StereoAnything_RVC	1.52 99	7.77 492	2.81 164	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 38	3.26 29	0.75 6	0.12 4	0.02 1	0.07 4	0.68 108	6.69 237	0.13 3	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	6.69 497	0.02 61

S2M2	0.46 4	0.39 128	1.17 9	0.37 110	0.17 116	1.14 10	0.01 4	1.46 4	1.83 35	0.19 11	0.87 41	0.13 17	0.19 21	0.57 3	0.43 55	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.21 352	0.00 1

ours_stereo	1.03 51	0.55 228	1.86 52	0.12 42	0.32 193	1.16 11	0.09 55	3.27 30	2.18 42	0.39 50	3.02 116	0.34 67	0.26 35	6.32 207	0.37 43	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.13 311

MonSter	0.46 4	0.23 15	1.44 23	0.05 11	0.77 286	1.17 12	0.01 4	3.17 27	0.72 2	0.28 24	0.18 19	0.07 4	0.04 1	0.83 12	0.17 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 12	0.42 155	3.15 207	0.18 68	0.52 251	1.17 12	0.02 16	3.16 26	0.98 16	0.51 70	1.43 61	0.16 19	0.22 26	0.75 9	0.83 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.02 61

LG-Stereo	0.79 22	0.32 61	3.96 271	0.04 9	0.15 99	1.19 14	0.18 104	3.52 49	2.95 88	0.32 36	1.77 75	0.22 38	0.14 17	0.39 1	0.43 55	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.02 61

MaDis-Stereo	0.80 23	0.69 283	3.02 186	0.33 99	1.83 372	1.22 15	0.06 38	3.41 39	1.49 26	0.31 34	0.38 26	0.42 74	0.51 90	1.14 26	1.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

rvit_stereo_ft	1.00 48	0.78 308	3.84 268	0.84 168	0.36 205	1.23 16	0.24 126	3.81 72	3.76 149	0.37 42	0.87 41	0.74 98	1.12 144	1.18 30	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.06 207

sAnonymous2	1.35 86	1.66 425	8.14 430	0.55 134	0.46 229	1.23 16	0.24 126	4.00 80	3.47 133	0.40 54	1.11 49	0.23 39	1.42 172	0.96 18	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.20 405	2.07 477	0.22 370

CroCo_RVC	1.35 86	1.66 425	8.14 430	0.55 134	0.46 229	1.23 16	0.24 126	4.00 80	3.47 133	0.40 54	1.11 49	0.23 39	1.42 172	0.96 18	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.20 405	2.07 477	0.22 370

MLG-Stereo_test1	0.67 11	0.23 15	1.05 2	0.06 14	1.40 342	1.24 19	0.00 1	3.56 52	1.36 23	0.06 1	0.04 11	0.08 6	0.10 9	4.03 125	0.14 5	0.01 214	0.07 344	0.00 1	0.01 276	0.01 11	0.02 61

MLG-Stereo	0.72 17	0.23 15	1.13 5	0.06 14	0.16 106	1.24 19	0.00 1	3.84 73	1.40 24	0.06 1	0.03 5	0.08 6	0.10 9	5.71 179	0.16 7	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

SGD-Stereo	0.69 13	0.30 44	1.15 8	0.25 80	0.12 83	1.26 21	0.29 141	1.87 6	0.62 1	0.50 69	0.51 29	0.08 6	0.11 13	6.67 236	0.09 1	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

MIF-Stereo (partial)	1.29 83	0.33 78	3.02 186	0.03 1	1.12 320	1.26 21	0.13 77	4.46 99	3.75 147	0.35 39	2.39 99	0.31 57	0.74 113	6.09 191	1.76 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.04 154

rvit_stereo_0083	1.03 51	0.26 25	3.09 202	0.49 127	0.09 55	1.27 23	0.24 126	2.72 14	4.60 200	0.38 43	0.77 38	0.78 101	1.18 157	4.35 137	0.33 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

DCRE	1.79 120	0.68 278	2.55 126	1.66 296	0.27 174	1.27 23	0.05 33	4.57 108	4.04 168	3.30 145	9.24 308	3.83 215	1.20 160	2.08 75	0.67 104	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.24 421	0.04 121	0.09 254

test_3	1.88 137	0.22 13	2.75 152	0.96 190	0.22 154	1.28 25	0.77 269	4.62 111	5.87 248	6.55 276	1.84 80	4.28 238	0.45 86	6.48 220	0.76 125	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.28 434	0.17 318	0.14 318

LG-Stereo_L2	0.64 10	0.33 78	1.46 25	0.10 33	0.18 131	1.30 26	0.19 107	3.53 51	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.07 3	4.19 130	0.36 37	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

MLG-Stereo_test3	0.45 3	0.31 48	1.35 20	0.06 14	0.17 116	1.30 26	0.01 4	3.52 49	0.77 7	0.15 7	0.07 12	0.06 1	0.07 3	0.74 7	0.22 17	0.02 300	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

rvit_stereo_0080	0.88 30	0.51 207	3.12 204	0.07 21	0.12 83	1.31 28	0.37 159	3.78 68	3.29 122	0.56 73	1.13 53	0.40 69	0.76 115	1.71 52	0.47 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

whm_eth	0.88 30	0.51 207	3.12 204	0.07 21	0.12 83	1.31 28	0.37 159	3.78 68	3.29 122	0.56 73	1.13 53	0.40 69	0.76 115	1.71 52	0.47 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

TestStereo	1.74 116	1.02 358	3.64 249	0.20 69	0.28 181	1.33 30	0.01 4	5.24 157	4.01 165	3.18 139	4.97 172	2.07 149	0.70 109	7.32 281	0.75 123	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.57 7	0.28 30	1.20 13	0.07 21	0.68 273	1.34 31	0.02 16	3.39 36	1.41 25	0.06 1	0.02 1	0.12 16	0.10 9	2.37 81	0.31 27	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

rvit_stereo_0081	0.88 30	0.28 30	1.81 48	0.62 146	0.13 90	1.34 31	0.12 68	3.14 23	4.59 198	0.43 62	0.30 24	0.54 88	0.11 13	3.89 115	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 30	0.28 30	1.81 48	0.62 146	0.13 90	1.34 31	0.12 68	3.14 23	4.59 198	0.43 62	0.30 24	0.54 88	0.11 13	3.89 115	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

test_1	1.85 131	0.21 10	2.45 114	1.02 198	0.22 154	1.37 34	0.82 281	4.66 118	5.06 216	7.02 295	1.73 73	4.09 225	0.41 78	6.51 224	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 435	0.18 329	0.14 318

LG-Stereo_L1	0.69 13	0.32 61	1.21 15	0.10 33	0.16 106	1.38 35	0.20 113	2.44 11	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.06 2	6.49 221	0.36 37	0.01 214	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

DLNR_Zeroshot_test	24.70 511	50.77 530	90.11 537	98.11 547	97.34 545	1.38 35	0.12 68	22.79 500	3.09 107	1.07 97	2.95 113	0.71 97	0.29 43	6.93 252	2.29 280	38.56 528	0.37 468	0.00 1	0.30 441	76.73 541	0.09 254

test-3	1.86 132	0.21 10	2.46 117	1.03 200	0.22 154	1.38 35	0.83 285	4.65 116	5.04 215	7.26 312	1.78 78	4.10 227	0.41 78	6.53 227	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 435	0.18 329	0.14 318

raft+_RVC	1.79 120	0.84 321	2.32 105	2.40 402	0.85 294	1.38 35	0.09 55	6.36 219	4.75 208	2.85 130	5.46 197	1.17 113	1.36 170	4.54 141	0.91 164	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.22 370

dd	2.16 170	1.22 385	4.82 327	0.68 155	0.12 83	1.39 39	0.17 100	5.14 144	11.22 410	2.70 125	3.51 137	1.52 127	1.23 162	5.08 159	3.96 347	0.12 406	0.01 158	0.04 414	0.21 409	0.07 191	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 17	0.29 34	1.91 57	1.31 239	0.40 215	1.41 40	0.08 50	2.29 9	2.48 55	0.18 9	0.69 35	0.10 14	0.34 57	1.72 55	0.37 43	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.22 415	0.10 232	0.41 418

EKT-Stereo	1.91 143	0.48 195	2.77 156	2.19 378	4.36 460	1.42 41	0.24 126	4.63 112	3.51 135	2.94 134	3.47 135	3.55 203	2.25 219	5.26 165	0.85 145	0.04 357	0.12 395	0.00 1	0.09 361	0.06 173	0.05 188

111111	0.97 39	0.19 4	1.49 28	0.06 14	1.12 320	1.43 42	0.05 33	4.77 122	1.70 29	0.44 64	2.88 110	0.09 10	0.17 20	4.66 145	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.01 18

Occ-G	0.98 41	0.38 124	1.82 50	0.15 59	0.18 131	1.45 43	0.69 249	3.15 25	2.25 44	1.45 103	0.59 31	5.06 270	0.54 95	0.75 9	0.77 131	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.17 390	0.16 305	0.01 18

GIP-stereo	0.70 15	0.44 172	1.70 46	1.52 270	0.75 282	1.48 44	0.05 33	4.18 87	1.10 18	0.18 9	0.42 27	0.58 91	0.38 67	0.65 5	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

GMOStereo	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

error version	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

test-v	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

test-2	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 369	25.07 510	26.53 503	0.44 120	0.07 34	1.50 49	0.54 203	2.09 7	1.57 27	0.51 70	0.62 33	0.21 36	0.20 22	1.44 40	0.53 84	12.03 513	0.01 158	0.00 1	0.08 350	1.75 473	9.69 510

raft_robust	2.64 225	1.20 384	2.62 136	1.10 210	0.28 181	1.50 49	0.12 68	6.28 216	9.04 367	6.80 283	7.19 253	3.73 213	2.13 212	9.06 392	1.07 180	0.03 338	0.12 395	0.00 1	0.21 409	0.17 318	0.22 370

mms	1.03 51	0.54 224	1.58 33	0.05 11	0.36 205	1.52 51	0.08 50	2.97 19	1.84 36	0.38 43	2.94 112	0.32 60	0.25 29	6.82 243	0.39 47	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.28 398

XX-Stereo	2.71 231	0.38 124	5.96 383	2.25 385	2.20 392	1.54 52	0.21 118	5.44 175	3.05 101	2.28 118	16.16 414	7.03 325	0.24 28	6.19 196	0.79 135	0.00 1	0.15 416	0.00 1	0.23 418	0.13 283	0.04 154

plain	1.34 85	0.51 207	5.09 343	0.30 87	0.05 15	1.58 53	0.08 50	4.47 101	3.77 150	0.42 60	1.76 74	0.60 93	0.74 113	6.11 192	0.94 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 420	0.02 61

knoymous	1.36 88	0.21 10	1.68 44	0.20 69	0.49 241	1.58 53	0.11 62	5.15 146	2.40 54	4.62 181	1.77 75	4.56 250	0.45 86	3.23 99	0.63 97	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 80	0.87 326	4.85 329	0.61 144	0.07 34	1.60 55	0.32 149	3.79 71	5.87 248	0.25 21	0.26 23	1.09 109	0.29 43	4.60 143	0.62 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

rvit_0105_5	1.48 96	0.89 333	5.43 362	0.46 122	0.04 12	1.60 55	0.60 223	4.65 116	5.90 251	0.76 83	1.59 66	1.75 136	0.78 121	4.20 132	0.88 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 164	0.58 241	2.43 112	1.27 230	0.16 106	1.60 55	0.14 84	5.17 148	5.90 251	7.10 301	10.10 324	3.06 178	1.74 198	1.87 66	0.97 172	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.02 61

rvit_0105_4	1.38 89	0.98 352	5.52 371	0.61 144	0.05 15	1.62 58	0.41 169	3.95 78	5.80 245	0.31 34	0.73 37	1.37 117	0.53 94	4.89 154	0.78 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

rvit_0105_3	1.71 112	0.90 336	5.93 382	0.78 161	0.02 3	1.62 58	1.69 364	5.15 146	5.99 260	2.22 115	1.64 69	1.97 146	1.17 156	4.19 130	0.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

Reg-Stereo(zero)	1.60 105	0.19 4	2.59 131	0.45 121	0.47 236	1.64 60	0.23 124	3.22 28	5.87 248	4.29 170	3.01 114	4.49 248	1.64 191	2.47 86	1.16 192	0.00 1	0.08 356	0.00 1	0.13 375	0.01 11	0.10 276

CREStereo	0.98 41	0.42 155	1.86 52	0.07 21	0.22 154	1.65 61	0.02 16	4.07 82	6.33 280	0.72 81	1.54 64	0.43 75	0.64 105	1.22 32	0.44 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
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
GCAP-Stereo	0.95 37	0.62 257	1.99 70	0.30 87	0.03 10	1.66 62	0.01 4	4.43 97	3.00 97	1.63 107	1.17 55	1.39 118	0.76 115	1.31 33	0.55 86	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.02 61

CAS	2.24 179	0.25 21	1.86 52	11.21 499	3.86 450	1.67 63	0.02 16	3.87 74	2.67 68	0.41 56	1.63 68	0.24 42	0.27 37	1.50 44	0.74 118	9.43 506	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 493

CREStereo++_RVC	1.59 103	0.39 128	2.26 102	0.36 108	0.01 1	1.67 63	0.01 4	2.95 18	8.12 346	3.69 157	7.44 261	0.47 79	0.32 55	0.74 7	0.39 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 499	0.00 1	0.00 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
AFF-stereo	2.59 223	0.68 278	2.35 109	1.55 278	0.17 116	1.67 63	0.08 50	5.75 188	6.60 293	6.20 250	12.13 371	6.16 303	2.36 224	4.75 147	1.11 185	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.05 188

trnet	0.99 45	0.37 118	1.89 55	0.08 29	0.19 142	1.68 66	0.02 16	4.12 86	6.41 284	0.70 80	1.57 65	0.46 78	0.67 107	1.15 27	0.41 50	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

DCANet-4	2.03 158	0.34 91	5.30 358	0.31 91	0.18 131	1.69 67	0.12 68	4.95 131	8.55 362	5.78 215	5.17 178	1.12 110	2.82 249	2.11 77	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

fff	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

csc	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

cscssc	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

DCANet	2.08 162	0.64 261	3.81 262	0.31 91	0.17 116	1.70 71	0.25 131	5.23 151	8.47 358	6.07 239	5.30 194	1.41 119	4.23 317	1.85 63	2.02 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.19 360

LoS_RVC	1.26 80	1.43 404	1.91 57	0.42 117	3.77 448	1.71 72	0.04 25	2.58 12	2.49 57	0.42 60	2.58 102	0.30 53	0.57 100	1.71 52	0.66 103	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	4.49 490

ADStereo(finetuned)	2.26 187	0.64 261	5.22 354	0.31 91	0.18 131	1.71 72	0.25 131	5.23 151	8.46 357	6.06 238	5.30 194	1.41 119	6.37 391	1.87 66	1.87 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.18 349

HART	1.68 109	0.67 276	2.72 148	0.04 9	0.27 174	1.72 74	0.04 25	5.60 182	3.16 108	1.44 102	7.73 272	2.41 156	0.15 18	6.44 214	0.62 94	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.17 345

rvit_stereo_0081_aga	0.76 21	0.51 207	3.29 216	0.11 40	0.25 164	1.73 75	0.22 120	3.68 56	2.54 62	0.26 23	0.16 15	0.27 47	0.30 50	1.31 33	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 154

rvit_stereo_0075_2	2.00 154	0.32 61	5.49 366	0.60 143	1.98 378	1.77 76	0.10 58	7.24 256	5.70 240	2.90 132	4.06 146	3.11 181	0.56 98	5.32 167	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.16 340

Pointernet	0.84 28	0.35 101	2.00 72	0.12 42	0.13 90	1.77 76	0.06 38	4.87 127	2.53 60	0.14 6	2.11 89	0.76 100	0.44 85	1.02 20	0.32 29	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.15 379	0.02 48	0.01 18

MM-Stereo_test2	0.99 45	0.29 34	2.26 102	1.34 243	0.12 83	1.78 78	0.53 200	4.71 119	3.31 124	0.76 83	0.80 39	0.50 84	0.35 58	1.86 64	0.73 116	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.07 345	0.26 377	0.06 207

TANstereo	1.20 71	0.49 199	2.04 75	0.34 104	0.10 62	1.80 79	0.01 4	3.40 38	4.10 174	4.37 173	4.82 166	0.41 72	0.70 109	0.94 16	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.62 8	0.31 48	1.19 10	0.07 21	0.11 71	1.81 80	0.02 16	3.74 65	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 22	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

LG-G	0.62 8	0.31 48	1.19 10	0.07 21	0.11 71	1.81 80	0.02 16	3.74 65	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 22	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

MGS-Stereo	1.10 60	0.26 25	2.45 114	0.58 140	0.06 26	1.84 82	0.67 243	2.16 8	3.42 131	1.03 92	6.13 213	0.49 81	0.36 60	1.43 39	0.62 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 428	0.00 1

CAS++	1.18 69	0.55 228	1.99 70	0.17 63	0.27 174	1.85 83	0.63 230	8.48 285	3.07 103	1.71 109	2.32 97	0.18 21	0.20 22	1.91 69	0.30 24	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
castereo	0.87 29	0.60 248	1.07 3	0.34 104	0.17 116	1.89 84	0.79 275	4.84 126	2.05 38	0.65 79	2.55 101	0.31 57	0.40 71	1.02 20	0.38 46	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.24 421	0.03 92	0.02 61

MC-Stereo	1.47 95	0.36 111	2.54 125	1.99 347	0.12 83	1.90 85	0.12 68	4.47 101	2.83 81	3.31 146	3.44 134	0.56 90	1.47 175	5.39 170	0.47 73	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.21 409	0.07 191	0.04 154

StereoVision	2.25 184	0.72 288	4.00 278	1.03 200	2.64 406	1.91 86	0.28 137	5.83 197	4.43 188	1.89 112	10.65 341	3.88 216	0.52 93	5.13 162	1.98 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.03 110

MIPNet	2.06 161	0.69 283	4.57 317	0.32 94	0.21 150	1.92 87	0.19 107	6.89 249	5.64 239	5.48 209	4.02 145	2.02 147	3.50 278	3.32 102	2.01 264	0.00 1	0.01 158	0.01 354	0.01 276	0.20 341	0.13 311

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 23	0.33 78	2.51 122	0.25 80	0.53 252	1.93 88	0.27 136	5.07 142	1.05 17	0.47 65	0.68 34	0.64 94	0.22 26	0.95 17	0.65 99	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.19 402	0.03 92	0.16 340

ASMatch	3.32 291	0.50 202	3.32 219	1.72 304	0.45 228	1.93 88	0.68 244	6.42 227	3.89 155	6.18 248	22.30 458	4.61 252	4.82 356	7.65 299	1.70 239	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.01 11	0.18 349

DEFOM-Stereo	0.70 15	0.29 34	1.62 36	0.16 62	0.06 26	1.95 90	0.45 179	0.88 2	0.74 5	0.55 72	0.51 29	0.14 18	0.09 8	6.32 207	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_105_1	2.44 207	0.80 313	5.08 342	1.77 310	0.09 55	1.95 90	3.62 415	5.62 185	8.21 350	4.85 190	2.07 86	3.15 183	1.58 187	7.08 266	2.71 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.04 121	0.08 241

IGEV-Stereo++	0.74 19	0.23 15	1.31 18	0.06 14	1.62 351	1.95 90	0.01 4	3.29 31	1.81 32	0.38 43	1.68 72	0.10 14	1.16 155	0.91 14	0.19 13	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

qqq	1.93 145	0.30 44	2.96 181	1.40 254	0.05 15	1.96 93	0.39 164	8.45 281	3.33 126	3.06 136	3.84 140	4.67 253	2.70 239	4.40 138	0.96 169	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

H2IRNET	2.16 170	0.45 180	2.60 132	1.22 223	0.03 10	1.98 94	0.13 77	4.73 120	7.04 309	1.15 98	7.79 276	5.88 296	3.39 272	4.97 157	1.45 214	0.01 214	0.00 1	0.04 414	0.17 390	0.19 337	0.03 110

GLC_STEREO	0.75 20	0.29 34	1.19 10	0.55 134	0.01 1	1.98 94	0.57 218	3.07 20	3.02 100	0.90 89	1.48 62	0.19 22	0.40 71	0.93 15	0.36 37	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

IPLGR	2.28 188	0.51 207	6.00 384	0.15 59	0.15 99	1.99 96	0.22 120	6.34 218	6.04 263	6.80 283	5.76 202	2.87 168	2.31 222	4.88 150	1.28 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.18 349

AEACV	0.80 23	0.29 34	1.70 46	0.96 190	0.24 161	2.03 97	0.88 299	3.50 46	0.88 11	0.34 37	0.20 20	0.29 52	2.01 208	1.77 60	0.33 30	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.29 435	0.10 232	0.09 254

GwcNet-ADL	2.65 226	0.48 195	3.84 268	0.82 165	0.33 198	2.04 98	0.69 249	8.07 273	9.42 374	6.05 236	6.66 234	4.14 229	1.73 196	5.40 171	3.01 308	0.08 392	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

SMoEStereo_RVC	0.95 37	0.35 101	1.37 21	0.63 149	0.07 34	2.07 99	0.16 95	2.88 17	1.68 28	0.30 29	1.23 56	0.19 22	0.28 39	6.80 242	0.84 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.13 311

LCNet	2.85 243	0.42 155	1.90 56	0.95 188	0.56 256	2.07 99	1.60 358	4.99 137	3.57 141	6.05 236	10.59 337	4.59 251	6.79 403	7.46 289	0.72 114	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.77 477	0.30 388	3.57 484

Prome-Stereo	3.65 319	0.29 34	1.92 59	0.91 177	0.49 241	2.07 99	4.75 437	4.41 96	3.23 117	9.32 391	20.63 451	4.06 223	7.19 409	7.70 303	1.17 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	4.72 492

IGEV-Stereo+	1.69 110	0.43 166	1.59 34	0.37 110	3.10 416	2.10 102	0.07 45	1.86 5	0.91 14	0.39 50	0.03 5	0.20 26	0.41 78	7.05 262	0.16 7	0.02 300	0.07 344	0.00 1	0.18 397	5.14 490	9.77 512

x	1.73 115	0.28 30	2.49 121	1.91 330	0.17 116	2.10 102	0.83 285	8.74 298	3.55 139	3.28 143	2.12 92	3.10 180	1.96 207	2.90 94	1.12 186	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

ISRNet	3.93 347	0.55 228	5.49 366	3.20 443	2.69 408	2.11 104	0.26 133	7.01 252	6.40 283	11.00 432	17.99 439	8.31 352	2.64 235	6.51 224	4.36 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.02 61

CASnet	0.98 41	0.32 61	1.62 36	0.65 152	0.07 34	2.11 104	0.14 84	3.50 46	4.03 166	3.77 160	1.41 60	0.31 57	0.29 43	0.80 11	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffft	0.97 39	0.29 34	1.69 45	0.03 1	0.05 15	2.12 106	0.65 237	3.44 42	1.87 37	0.34 37	0.60 32	0.23 39	0.20 22	6.69 237	0.89 160	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.09 254
1: 1. 1
IGEV-RUCA	0.81 26	0.15 1	1.13 5	0.52 129	0.32 193	2.13 107	0.51 198	3.46 43	1.71 30	0.95 90	0.16 15	0.24 42	0.55 96	2.81 92	0.41 50	0.12 406	0.21 445	0.20 457	0.25 426	0.21 352	0.20 366

WCG-NET	1.24 77	0.43 166	1.46 25	0.33 99	0.08 49	2.14 108	1.08 327	3.09 22	6.86 301	2.73 126	3.43 133	0.74 98	0.94 133	0.89 13	0.33 30	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.05 188

test-1	1.82 127	0.45 180	5.42 361	0.89 175	0.41 219	2.14 108	0.56 209	5.75 188	4.15 178	3.28 143	5.11 176	3.61 205	0.70 109	1.53 46	1.56 225	0.02 300	0.34 463	0.00 1	0.08 350	0.02 48	0.30 402

SCV	1.59 103	0.58 241	2.57 128	2.72 420	0.31 190	2.15 110	0.79 275	6.88 248	2.72 73	0.20 12	2.68 104	0.68 95	0.58 102	7.60 296	0.41 50	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.22 415	0.37 410	0.24 380

WCG-NET（raft）	1.49 97	0.50 202	1.55 30	0.21 73	0.08 49	2.15 110	1.01 318	2.72 14	6.26 276	2.79 127	3.06 119	4.38 243	1.04 141	3.53 108	0.26 20	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.08 241

dad	4.66 387	1.89 440	5.51 369	0.94 184	0.09 55	2.16 112	0.37 159	7.10 255	14.43 437	10.13 412	16.84 423	14.97 436	1.90 205	6.82 243	4.15 352	1.09 473	0.11 388	4.08 495	0.46 465	0.17 318	0.06 207

OMP-Stereo	3.03 261	0.93 346	2.72 148	4.21 476	0.51 247	2.19 113	1.25 337	6.19 213	6.00 261	7.99 344	6.21 219	8.50 361	2.49 229	9.44 409	1.74 244	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.05 188

HCRNet	2.56 219	0.53 219	3.35 221	0.24 78	3.39 429	2.19 113	0.23 124	6.89 249	5.50 230	5.26 204	4.79 164	5.27 275	2.78 246	7.71 304	2.89 304	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.04 154

GANet-ADL	2.20 176	0.50 202	3.27 215	2.02 354	0.11 71	2.21 115	0.48 183	8.64 295	6.79 299	4.56 179	5.83 205	3.98 219	1.27 164	2.68 89	1.43 211	0.04 357	0.08 356	0.02 385	0.00 1	0.15 298	0.03 110

FACV-RUCA	2.21 177	0.34 91	3.59 242	1.30 237	2.90 413	2.22 116	1.25 337	7.98 272	5.71 244	3.59 152	7.21 254	1.14 111	1.60 189	3.12 98	1.46 215	0.01 214	0.03 265	0.10 439	0.04 331	0.35 405	0.17 345

AE-Stereo	1.44 93	0.32 61	2.69 142	1.58 283	0.20 147	2.24 117	0.59 220	6.01 201	5.70 240	1.18 101	3.17 121	1.02 107	0.78 121	1.73 56	0.83 141	0.02 300	0.18 432	0.00 1	0.29 435	0.11 252	0.07 226

AANet_RVC	5.01 392	1.74 429	6.38 397	1.96 343	1.29 334	2.26 118	1.69 364	10.07 337	18.53 459	7.88 338	18.15 440	8.49 360	2.70 239	10.59 427	7.04 402	0.96 471	0.15 416	0.02 385	0.00 1	0.13 283	0.12 303

GMM-Stereo	3.32 291	0.27 29	2.52 123	0.82 165	0.48 238	2.27 119	4.91 439	5.06 140	3.08 104	7.06 299	16.72 422	6.21 305	3.70 290	7.60 296	1.16 192	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.10 232	4.45 488

HI	3.18 275	0.90 336	3.05 196	1.28 235	0.15 99	2.29 120	0.04 25	5.31 166	3.52 136	7.96 341	12.69 381	11.43 408	6.61 395	4.26 134	4.02 348	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

CoSv	3.18 275	0.90 336	3.05 196	1.28 235	0.15 99	2.29 120	0.04 25	5.31 166	3.52 136	7.96 341	12.69 381	11.43 408	6.61 395	4.26 134	4.02 348	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

SCV_C0	1.40 90	0.49 199	3.06 201	0.12 42	0.21 150	2.29 120	0.09 55	6.46 229	3.81 151	0.63 76	2.00 84	0.24 42	0.41 78	7.31 280	0.43 55	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.21 409	0.16 305	0.07 226

RCA-Stereo	1.99 153	0.34 91	2.71 146	0.26 82	0.06 26	2.29 120	0.48 183	4.89 128	14.65 441	2.81 129	5.51 199	0.78 101	3.21 262	1.44 40	0.33 30	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.02 61

KYRaft	3.59 315	0.31 48	1.84 51	0.76 160	0.46 229	2.29 120	4.04 421	4.75 121	3.25 118	8.93 382	19.47 444	6.62 319	5.07 363	7.79 310	0.71 112	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.04 121	5.38 495

fffy	1.13 67	0.51 207	2.15 89	1.01 197	0.09 55	2.30 125	0.19 107	4.07 82	1.13 21	0.16 8	2.66 103	0.20 26	0.38 67	6.98 258	0.35 34	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.16 340

PSMNet-RSSM	3.33 293	0.77 303	3.22 212	2.12 371	1.90 377	2.33 126	0.71 255	11.17 364	5.83 246	5.90 231	11.43 359	7.04 327	4.83 357	5.96 187	3.17 313	0.00 1	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.08 203	0.02 61

XX-TBD	1.44 93	0.85 323	2.04 75	2.45 407	0.05 15	2.34 127	0.01 4	3.46 43	7.51 322	2.88 131	4.98 173	0.26 45	0.25 29	1.15 27	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.94 36	0.22 13	1.20 13	0.06 14	0.08 49	2.36 128	0.62 229	5.50 179	2.61 65	0.30 29	3.32 125	0.41 72	0.25 29	1.12 25	0.17 10	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.35 452	0.06 173	0.12 303

DAS	3.74 325	0.35 101	5.19 351	1.99 347	3.74 442	2.36 128	3.22 403	7.77 264	9.27 371	8.70 370	12.08 369	4.45 245	5.43 374	8.39 353	1.71 240	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

SepStereo	3.78 331	0.35 101	5.19 351	1.99 347	3.74 442	2.36 128	3.22 403	7.77 264	9.27 371	8.70 370	12.08 369	4.45 245	5.43 374	9.18 396	1.71 240	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

GwcNet-RSSM	3.77 330	1.05 362	5.06 340	2.21 381	1.87 374	2.36 128	1.52 354	8.98 303	7.96 341	5.91 232	14.59 404	7.94 346	3.50 278	6.43 213	5.70 380	0.00 1	0.00 1	0.04 414	0.00 1	0.20 341	0.08 241

Selective-IGEV	1.23 76	0.18 3	1.13 5	0.07 21	0.17 116	2.38 132	0.54 203	6.10 205	2.51 58	0.41 56	3.20 122	0.26 45	0.29 43	6.94 256	0.16 7	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.11 368	0.04 121	0.10 276

MM-Stereo_test1	1.57 102	0.36 111	2.19 98	1.17 220	0.35 203	2.39 133	0.56 209	4.53 104	5.21 222	3.67 155	1.65 70	0.40 69	0.84 128	6.90 250	0.80 138	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.03 110

riskmin	1.88 137	0.15 1	2.11 88	1.38 252	0.88 296	2.40 134	0.04 25	5.93 200	6.10 265	2.25 116	1.34 59	6.06 300	5.08 364	2.78 91	1.01 177	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

AnonymousM	2.71 231	6.75 486	0.98 1	0.73 158	0.06 26	2.41 135	0.53 200	5.30 164	3.05 101	4.75 188	2.09 87	1.89 141	1.01 136	1.88 68	0.51 82	0.01 214	0.02 215	17.42 507	4.76 507	0.02 48	0.01 18

RAFT	2.57 221	0.76 300	3.09 202	0.91 177	0.09 55	2.41 135	0.94 309	5.35 169	2.65 67	6.11 242	7.21 254	9.43 372	4.30 324	5.73 180	1.77 246	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.02 300	0.46 427	0.08 241

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 80	0.42 155	2.36 110	0.59 142	1.26 329	2.43 137	0.01 4	3.29 31	7.76 335	1.71 109	2.78 108	0.27 47	0.32 55	1.16 29	0.58 92	0.04 357	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.10 276

MM-Stereo_test3	1.83 129	0.59 244	1.93 60	1.43 259	3.99 454	2.44 138	0.81 279	5.81 195	6.70 296	1.73 111	4.79 164	1.23 115	0.65 106	3.30 100	0.85 145	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.05 188

LoS	0.91 35	0.34 91	2.10 87	0.38 113	0.13 90	2.47 139	0.26 133	5.00 138	2.74 77	0.89 88	0.21 21	0.49 81	0.36 60	1.97 70	0.67 104	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rafts_anoy	1.72 113	0.79 309	2.58 130	2.03 357	1.75 365	2.47 139	0.16 95	5.48 176	6.01 262	3.24 142	2.11 89	1.92 145	1.33 165	3.08 97	1.13 188	0.01 214	0.18 432	0.00 1	0.01 276	0.03 92	0.07 226

AIO-test1	2.22 178	0.76 300	2.78 158	0.30 87	4.38 461	2.48 141	0.96 313	5.59 181	14.64 439	0.74 82	2.86 109	0.92 103	0.30 50	5.64 174	1.67 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.17 318	0.14 318

RSM	1.21 74	0.20 6	1.30 17	0.12 42	0.06 26	2.48 141	0.51 198	3.78 68	2.74 77	0.48 66	2.38 98	2.18 150	0.28 39	6.77 241	0.56 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.07 191	0.05 188

EGLCR-Stereo	1.04 54	0.20 6	2.00 72	1.14 217	0.16 106	2.50 143	0.11 62	4.96 133	2.61 65	0.79 85	0.07 12	1.46 124	0.37 63	3.96 122	0.23 18	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226

IGEV++	1.14 68	0.51 207	1.66 39	0.55 134	0.08 49	2.52 144	1.01 318	6.51 233	3.16 108	0.59 75	2.11 89	0.43 75	1.18 157	1.44 40	0.79 135	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.05 337	0.11 252	0.11 289

TestStereo1	2.85 243	0.81 315	3.48 233	3.11 437	0.44 223	2.52 144	1.50 352	6.37 221	8.18 348	4.62 181	9.24 308	2.23 153	3.69 288	9.19 397	1.26 197	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 254

SA-5K	2.85 243	0.81 315	3.48 233	3.11 437	0.44 223	2.52 144	1.50 352	6.37 221	8.18 348	4.62 181	9.24 308	2.23 153	3.69 288	9.19 397	1.26 197	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 254

MoCha-V2	1.41 91	0.42 155	2.61 134	0.81 163	0.23 159	2.53 147	0.20 113	4.81 124	3.16 108	0.82 87	3.15 120	0.30 53	1.61 190	6.66 235	0.40 49	0.00 1	0.20 442	0.00 1	0.24 421	0.05 149	0.02 61

PCWNet_CMD	2.99 259	0.39 128	4.02 279	0.39 114	0.26 171	2.53 147	0.15 90	9.24 310	9.22 369	7.12 302	11.53 361	6.94 323	2.41 226	4.02 124	1.33 204	0.01 214	0.02 215	0.02 385	0.00 1	0.05 149	0.07 226

GMStereo	1.83 129	0.99 354	4.55 314	0.57 139	0.05 15	2.53 147	0.01 4	4.95 131	11.14 407	3.52 150	2.24 94	0.53 87	0.49 88	3.76 113	0.80 138	0.20 427	0.00 1	0.00 1	0.12 371	0.12 269	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSMDNet	2.99 259	0.39 128	4.02 279	0.40 116	0.25 164	2.53 147	0.16 95	9.35 314	9.25 370	7.08 300	11.39 356	6.93 322	2.43 227	4.01 123	1.34 206	0.01 214	0.02 215	0.02 385	0.00 1	0.05 149	0.07 226

PSM-AAD	3.33 293	0.20 6	1.47 27	0.73 158	0.54 254	2.55 151	6.19 452	4.97 134	3.27 119	10.92 429	11.92 366	2.95 170	9.59 448	7.90 315	0.82 140	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	2.47 481

ICVP	2.32 194	0.38 124	2.89 177	0.92 181	0.70 278	2.55 151	0.87 298	9.97 331	3.99 162	4.13 168	8.97 298	2.71 165	1.69 193	2.52 87	3.52 335	0.05 369	0.24 456	0.01 354	0.01 276	0.11 252	0.13 311
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
IIG-Stereo	3.16 273	0.75 297	2.83 165	4.08 471	0.21 150	2.56 153	0.74 263	6.55 235	5.56 236	8.39 361	9.38 314	7.94 346	2.79 247	9.50 411	1.89 255	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 154

MyStereo06	2.35 197	0.66 273	4.54 311	1.10 210	0.96 306	2.57 154	0.10 58	9.30 312	4.05 170	5.22 202	6.09 209	5.95 298	2.38 225	3.00 95	0.73 116	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.01 276	0.13 283	0.15 328

MyStereo05	2.94 256	0.66 273	5.25 357	1.10 210	0.96 306	2.57 154	0.10 58	8.53 287	12.34 425	6.28 259	3.88 141	3.18 185	3.30 265	7.81 311	2.37 286	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.01 276	0.13 283	0.15 328

test_sample2	2.32 194	0.25 21	3.38 223	2.08 365	0.41 219	2.58 156	0.15 90	9.50 317	4.97 214	3.66 154	4.86 169	4.29 240	3.26 263	5.83 183	1.09 183	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

11t1	1.62 106	0.26 25	2.53 124	2.37 401	0.24 161	2.58 156	0.06 38	6.66 239	3.00 97	3.40 148	3.01 114	1.14 111	1.94 206	4.18 129	0.91 164	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

test_xeample3	1.08 58	0.43 166	3.39 225	0.49 127	0.05 15	2.58 156	0.93 307	3.32 33	1.77 31	0.23 16	0.23 22	0.19 22	0.28 39	6.34 209	0.85 145	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.26 433	0.06 173	0.10 276

CFNet_pseudo	2.81 240	0.42 155	4.04 282	0.33 99	0.24 161	2.59 159	0.12 68	8.20 276	7.66 328	7.04 298	10.42 333	6.56 316	2.05 210	4.88 150	1.53 221	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.05 149	0.07 226

ccs_rob	2.81 240	0.42 155	4.06 284	0.33 99	0.25 164	2.59 159	0.12 68	8.19 275	7.68 329	7.02 295	10.37 332	6.54 312	2.06 211	4.88 150	1.53 221	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.05 149	0.07 226

FTStereo	4.55 386	0.36 111	2.18 97	0.94 184	0.38 211	2.60 161	8.82 477	4.98 136	3.17 111	10.88 428	30.35 486	5.60 289	7.60 420	7.62 298	1.55 224	0.17 420	0.00 1	0.05 421	0.00 1	0.03 92	3.80 486

TRStereo	2.36 199	3.10 463	4.70 323	1.99 347	2.08 383	2.61 162	1.11 328	8.79 300	3.73 145	3.19 140	3.04 117	3.96 218	0.77 118	5.92 185	1.44 212	0.03 338	0.14 409	0.00 1	0.29 435	0.08 203	0.25 384

ACVNet	2.58 222	0.53 219	2.69 142	0.84 168	0.59 258	2.61 162	0.55 207	8.35 277	5.70 240	4.45 175	9.26 311	5.77 292	3.50 278	2.24 78	4.41 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 280	0.60 248	3.38 223	2.94 432	2.00 380	2.61 162	0.48 183	10.93 362	6.11 268	5.47 208	10.20 327	6.57 317	5.44 377	6.25 200	2.23 278	0.00 1	0.00 1	0.08 434	0.00 1	0.17 318	0.03 110

test_sample1	2.31 192	0.26 25	3.29 216	2.08 365	0.46 229	2.62 165	0.05 33	9.88 328	4.23 181	3.90 162	3.92 144	3.49 199	4.44 332	5.67 177	1.88 254	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

IGEV_Zeroshot_test	2.13 166	0.50 202	4.91 332	1.41 257	0.18 131	2.62 165	0.36 157	7.80 266	3.87 153	5.04 196	5.42 196	4.77 256	1.03 139	3.43 106	0.79 135	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.18 397	0.17 318	0.04 154

MyStereo07	1.31 84	0.79 309	1.61 35	1.03 200	1.11 318	2.63 167	0.46 180	5.48 176	2.24 43	0.64 78	1.48 62	0.27 47	0.59 103	7.03 261	0.45 63	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.01 276	0.11 252	0.09 254

MyStereo04	2.95 257	0.79 309	5.38 360	1.03 200	1.11 318	2.63 167	0.46 180	10.00 334	12.44 426	4.19 169	3.91 143	3.04 177	3.60 284	7.34 283	2.74 303	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.01 276	0.11 252	0.09 254

RAFT-345	3.27 280	0.41 149	2.88 175	1.02 198	0.21 150	2.63 167	0.48 183	3.76 67	5.51 232	7.35 317	24.88 471	4.25 234	1.76 202	8.15 338	2.13 271	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

AIO-test2	2.70 230	1.23 387	3.52 237	1.24 225	3.05 415	2.65 170	0.06 38	6.30 217	15.40 446	2.58 122	7.30 258	0.48 80	0.57 100	5.36 168	0.96 169	3.06 489	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.16 305	0.15 328

IPLGR_C	2.44 207	1.17 382	4.94 333	0.62 146	2.08 383	2.65 170	0.80 277	5.60 182	4.79 209	7.87 337	9.23 303	1.67 132	1.15 150	3.43 106	2.23 278	0.01 214	0.19 438	0.02 385	0.08 350	0.22 358	0.10 276

ACRE	2.41 202	1.08 367	5.11 344	0.55 134	2.05 381	2.65 170	0.78 274	5.26 162	4.67 202	7.59 326	9.20 301	1.70 133	1.08 142	3.74 112	2.18 276	0.01 214	0.18 432	0.02 385	0.08 350	0.22 358	0.10 276

CES	1.56 101	0.35 101	1.44 23	0.42 117	7.70 494	2.66 173	0.13 77	4.89 128	2.53 60	0.25 21	1.10 48	0.33 64	0.31 53	1.61 50	0.58 92	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.54 430	6.26 497

CIPLG	2.47 213	1.10 371	4.71 324	0.63 149	2.15 388	2.67 174	0.77 269	5.19 149	4.73 206	7.85 336	9.56 316	1.72 134	1.14 148	4.20 132	2.34 282	0.01 214	0.19 438	0.02 385	0.09 361	0.23 364	0.08 241

MSKI-zero shot	2.00 154	0.36 111	2.15 89	0.81 163	0.25 164	2.69 175	0.29 141	6.16 209	2.34 53	4.31 171	7.52 262	3.70 211	0.25 29	8.42 356	0.41 50	0.01 214	0.13 405	0.00 1	0.25 426	0.03 92	0.02 61

ProNet	1.20 71	0.60 248	2.00 72	0.26 82	0.08 49	2.73 176	0.68 244	5.00 138	2.52 59	0.29 26	1.32 58	0.37 68	0.36 60	6.94 256	0.44 59	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.07 226

IGEVStereo-DCA	1.06 57	0.45 180	2.06 77	0.32 94	0.06 26	2.74 177	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.39 50	0.16 15	0.20 26	0.29 43	6.47 218	0.87 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.06 173	0.06 207

rrr	1.05 55	0.45 180	3.18 209	0.32 94	0.06 26	2.74 177	0.95 312	3.49 45	1.12 19	0.39 50	0.16 15	0.20 26	0.29 43	6.47 218	0.87 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 409	0.06 173	0.10 276

PSM-softLoss	2.24 179	0.34 91	3.42 229	1.81 316	0.17 116	2.74 177	0.39 164	6.17 211	2.92 85	6.26 256	6.29 224	2.96 171	0.97 134	8.68 371	1.71 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

KMStereo	2.24 179	0.34 91	3.42 229	1.81 316	0.17 116	2.74 177	0.39 164	6.17 211	2.92 85	6.26 256	6.29 224	2.96 171	0.97 134	8.68 371	1.71 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

raftrobust	1.86 132	0.74 295	1.94 63	2.15 375	2.24 394	2.74 177	0.53 200	4.89 128	4.05 170	6.09 240	3.89 142	1.64 130	2.55 232	2.44 84	1.12 186	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.08 241

DCVSM-stereo	3.13 270	0.37 118	2.95 179	1.51 268	0.80 289	2.75 182	0.49 193	6.79 245	5.25 223	11.43 437	5.57 201	10.79 396	5.30 368	5.25 164	2.95 306	0.03 338	0.09 368	0.03 402	0.00 1	0.12 269	0.09 254

iRaft-Stereo_5w	2.86 247	0.86 324	4.08 287	0.06 14	0.25 164	2.76 183	0.60 223	4.97 134	4.10 174	2.98 135	7.85 277	10.17 384	4.17 314	8.16 339	5.83 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.26 377	0.06 207

RSM++	1.02 49	0.24 20	1.33 19	0.86 171	0.04 12	2.78 184	0.30 147	2.63 13	2.67 68	0.48 66	1.95 82	0.52 85	0.25 29	5.50 173	0.57 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.11 252	0.09 254

HH	2.42 203	0.73 291	3.76 256	0.91 177	0.14 95	2.78 184	0.71 255	7.92 269	2.72 73	1.53 105	6.10 211	7.93 344	4.01 306	8.60 366	0.44 59	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154

HanStereo	2.42 203	0.73 291	3.76 256	0.91 177	0.14 95	2.78 184	0.71 255	7.92 269	2.72 73	1.53 105	6.10 211	7.93 344	4.01 306	8.60 366	0.44 59	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154

ff7	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

ffff	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

ffm	2.90 252	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	4.53 104	10.19 388	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	8.00 321	0.46 67	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 154

ff1	3.45 307	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	4.53 104	10.19 388	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 439	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 154

mmx	3.86 338	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	12.18 404	10.66 401	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 439	0.05 369	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

11t	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

xxx	3.86 338	0.31 48	3.98 276	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	12.18 404	10.66 401	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 439	0.05 369	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

ccc-4	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

anonymousdsp	1.12 61	0.59 244	1.66 39	0.03 1	0.07 34	2.81 195	0.82 281	4.07 82	2.30 51	0.41 56	1.12 52	0.30 53	0.40 71	7.05 262	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.10 232	0.05 188

CFNet-ft	3.31 285	0.94 349	2.69 142	1.50 265	2.38 398	2.81 195	0.68 244	8.35 277	7.43 319	4.45 175	9.94 322	10.20 385	4.60 341	6.50 223	3.41 322	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.22 358	0.03 110

CFNet_RVC	3.31 285	0.94 349	2.69 142	1.50 265	2.38 398	2.81 195	0.68 244	8.35 277	7.43 319	4.45 175	9.94 322	10.20 385	4.60 341	6.49 221	3.41 322	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.22 358	0.03 110

IGEV-Stereo	1.12 61	0.59 244	1.66 39	0.03 1	0.07 34	2.82 198	0.82 281	4.09 85	2.30 51	0.41 56	1.11 49	0.30 53	0.41 78	7.05 262	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.10 232	0.05 188
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FENet	2.19 175	0.34 91	3.04 191	2.05 364	0.26 171	2.82 198	0.13 77	7.02 253	5.55 234	4.97 194	1.94 81	4.91 262	3.39 272	4.71 146	2.50 292	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 368

111	2.78 237	0.92 343	3.81 262	0.22 74	0.07 34	2.83 200	0.70 252	6.03 202	14.00 434	3.22 141	8.93 294	5.48 283	3.30 265	3.66 110	2.03 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.29 400

HHNet	2.59 223	0.55 228	2.55 126	0.20 69	0.32 193	2.84 201	0.94 309	5.77 193	5.14 220	7.33 316	13.80 394	0.94 104	3.20 261	5.27 166	2.41 289	0.13 411	0.02 215	0.06 425	0.00 1	0.23 364	0.03 110

SMFormer	3.54 311	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	3.51 331	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.04 154

tta	3.54 311	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	3.51 331	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

qqq1	3.38 296	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	0.30 24	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

fff1	3.38 296	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	0.30 24	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

cf-r	3.42 303	0.81 315	3.97 272	2.41 405	2.78 409	2.85 202	0.64 234	8.44 280	6.32 279	6.25 255	11.57 362	8.97 367	3.54 282	5.93 186	3.83 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.07 226

G2L-Stereo	3.40 300	0.93 346	4.73 325	1.61 288	2.05 381	2.88 207	0.60 223	8.94 301	5.84 247	7.42 319	7.33 260	8.61 363	2.16 215	8.44 358	6.11 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.18 349

RALCasStereoNet	1.93 145	1.01 356	2.75 152	1.88 326	1.75 365	2.88 207	0.18 104	4.64 115	4.36 185	2.27 117	5.14 177	2.22 152	0.79 123	7.10 268	1.00 176	0.00 1	0.34 463	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.16 340

IRAFT_RVC	2.85 243	0.41 149	3.32 219	2.09 368	0.41 219	2.92 209	5.22 444	6.41 226	3.63 142	6.53 275	5.48 198	5.09 271	4.88 358	8.20 346	2.15 273	0.01 214	0.17 428	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.04 154

iResNet_ROB	4.23 367	1.02 358	4.90 331	2.18 377	0.93 303	2.92 209	0.37 159	15.10 453	16.91 456	7.89 339	10.51 336	7.03 325	3.07 259	8.16 339	3.46 328	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.02 61

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 247	0.99 354	7.52 425	1.52 270	0.92 300	2.94 211	0.03 23	9.31 313	3.81 151	2.42 120	5.86 206	9.23 369	4.64 345	4.31 136	2.19 277	0.02 300	0.18 432	0.00 1	0.54 469	0.35 405	0.35 408

PMTNet	1.41 91	0.37 118	2.06 77	0.26 82	0.15 99	2.94 211	0.34 155	3.39 36	5.33 227	1.00 91	1.27 57	0.28 51	0.93 131	4.04 126	0.74 118	5.00 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 18

AIO_test	0.90 34	0.40 138	1.67 42	0.14 57	0.16 106	2.97 213	0.83 285	3.61 55	2.67 68	0.29 26	0.71 36	1.50 126	0.29 43	2.37 81	0.13 3	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.08 350	0.03 92	0.03 110

UDGNet	2.73 234	7.09 489	3.90 270	2.71 418	0.06 26	2.98 214	0.20 113	4.63 112	8.58 363	2.69 123	2.70 105	0.95 105	1.01 136	6.27 201	1.51 218	1.28 476	0.00 1	5.24 499	0.94 481	1.70 472	0.13 311

iRaftStereo_RVC	1.62 106	0.68 278	1.98 68	0.67 154	0.05 15	2.99 215	0.04 25	5.36 171	3.74 146	3.82 161	4.96 171	2.54 159	0.62 104	3.35 103	0.97 172	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.27 394

STrans-v2	3.43 304	0.73 291	4.82 327	0.26 82	0.60 260	3.00 216	1.19 334	10.41 346	7.22 314	5.79 216	10.97 350	6.75 321	7.03 407	8.25 348	1.40 209	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.18 349

IPLG	2.43 205	0.66 273	4.77 326	0.54 131	0.31 190	3.01 217	0.26 133	6.15 208	5.55 234	7.69 329	6.21 219	1.89 141	1.74 198	7.19 275	2.35 284	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.12 303

DMCA-RVC	3.17 274	1.26 391	6.39 398	2.10 370	1.51 347	3.02 218	0.56 209	7.84 268	5.06 216	9.23 388	5.19 182	8.46 357	2.72 244	6.31 205	3.22 315	0.06 378	0.11 388	0.09 437	0.02 300	0.16 305	0.08 241

999	1.25 79	0.37 118	1.63 38	1.15 218	0.34 200	3.03 219	0.66 240	3.41 39	2.27 45	0.30 29	3.20 122	0.19 22	0.25 29	7.23 277	0.85 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.01 18

model_zeroshot	1.52 99	0.42 155	4.10 288	1.25 227	0.11 71	3.04 220	0.14 84	5.79 194	2.84 82	3.12 138	3.65 139	2.05 148	0.42 83	2.38 83	0.71 112	0.01 214	0.10 380	0.00 1	0.20 405	0.02 48	0.04 154

NRIStereo	2.14 167	0.35 101	2.65 139	1.10 210	0.14 95	3.05 221	0.86 296	5.35 169	3.18 114	6.24 253	3.36 130	4.17 231	1.82 204	8.12 335	2.01 264	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.19 360

MIM_Stereo	2.50 217	0.75 297	4.26 293	1.18 221	0.11 71	3.08 222	0.33 153	6.07 204	3.28 121	5.01 195	10.12 325	4.29 240	1.74 198	8.06 331	1.27 199	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.01 276	0.18 329	0.15 328

CFNet_ucs	3.07 264	0.44 172	4.05 283	0.54 131	0.37 209	3.08 222	0.19 107	9.80 326	8.49 360	7.64 328	12.62 380	5.67 290	1.76 202	4.96 156	1.51 218	0.00 1	0.04 294	0.01 354	0.00 1	0.09 221	0.11 289

HUF	1.05 55	0.64 261	2.33 106	0.35 107	0.22 154	3.09 224	0.41 169	3.73 64	2.89 84	0.36 40	2.71 106	0.33 64	0.30 50	2.28 80	0.23 18	0.00 1	0.61 481	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.39 413

ITSA-stereo	3.76 329	0.54 224	3.80 260	1.91 330	0.29 183	3.09 224	0.70 252	13.22 428	15.64 447	6.79 282	6.66 234	4.15 230	3.52 281	8.30 349	5.00 370	0.09 397	0.07 344	0.11 440	0.10 366	0.18 329	0.95 455

SACVNet	4.15 361	1.26 391	3.81 262	3.12 439	1.68 359	3.09 224	2.85 395	11.91 390	5.96 256	10.52 421	11.20 353	10.59 390	3.95 304	8.97 388	3.25 318	0.08 392	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.32 397	0.44 425

AACVNet	3.33 293	1.03 360	3.56 240	3.46 452	0.63 265	3.09 224	0.28 137	8.78 299	3.43 132	5.99 233	10.64 340	10.08 382	4.03 309	8.69 373	2.51 293	0.03 338	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.26 377	0.06 207

PFNet	2.93 255	0.40 138	5.51 369	2.13 373	0.84 293	3.11 228	0.75 265	6.78 244	4.79 209	9.98 409	6.00 207	4.78 257	2.13 212	8.33 350	2.11 269	0.19 424	0.06 326	0.00 1	0.11 368	0.20 341	0.35 408

gcap-zeroshot	1.87 136	0.44 172	4.24 292	0.53 130	0.51 247	3.12 229	0.75 265	6.42 227	3.91 157	3.75 159	1.67 71	7.79 340	0.55 96	2.61 88	0.53 84	0.02 300	0.21 445	0.00 1	0.23 418	0.00 1	0.05 188

GrayStereo	3.74 325	0.20 6	1.94 63	1.55 278	0.60 260	3.12 229	8.22 474	5.76 190	3.32 125	10.40 418	16.66 421	5.81 295	8.60 434	6.57 228	1.37 208	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.63 470	0.02 48	0.04 154

CASS	2.44 207	0.44 172	3.56 240	0.85 170	0.38 211	3.14 231	0.22 120	9.64 322	4.00 163	6.78 281	7.62 268	3.57 204	3.58 283	3.80 114	1.10 184	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-RH_RVC	3.96 348	0.46 186	2.93 178	1.55 278	0.42 222	3.14 231	0.14 84	3.70 57	5.98 259	11.25 435	32.23 490	5.29 276	1.68 192	8.13 336	2.14 272	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.01 11	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 227	1.40 403	5.34 359	2.31 396	0.75 282	3.14 231	0.06 38	6.11 206	3.87 153	5.34 207	12.18 374	2.34 155	1.22 161	7.84 312	1.48 216	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 405	0.03 110

PFNet+	2.35 197	0.31 48	3.69 251	0.79 162	0.17 116	3.15 234	0.75 265	4.52 103	6.30 277	7.90 340	6.34 228	2.53 158	1.18 157	7.72 306	1.62 231	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

xyz-stereo-finetune	1.20 71	0.44 172	2.19 98	0.08 29	0.05 15	3.16 235	0.68 244	3.41 39	2.58 64	0.81 86	1.77 75	0.68 95	0.37 63	6.20 198	1.63 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

RAFT+CT+SA	2.36 199	0.71 287	2.46 117	0.83 167	2.26 395	3.18 236	0.93 307	6.82 247	5.48 229	2.55 121	8.07 280	1.64 130	1.59 188	8.54 362	1.15 190	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.38 454	0.19 337	0.36 410

RAFT-Stereo-weight	1.67 108	0.31 48	1.57 32	0.97 193	0.15 99	3.19 237	0.77 269	5.06 140	6.19 275	4.96 193	3.38 131	2.83 166	0.35 58	2.87 93	0.74 118	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

SA	3.06 263	0.74 295	3.79 259	1.60 287	0.30 184	3.19 237	1.43 349	6.72 242	9.06 368	4.63 184	10.80 343	2.89 169	4.71 348	9.62 412	1.18 195	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.19 402	0.23 364	0.02 61

CFNet-RSSM	2.11 163	0.33 78	2.71 146	1.04 205	0.30 184	3.21 239	0.41 169	6.67 240	6.96 304	5.62 212	4.58 161	5.40 281	1.71 194	1.86 64	0.87 152	0.00 1	0.08 356	0.00 1	0.32 445	0.02 48	0.02 61

test_sample6	3.14 272	0.41 149	4.42 302	1.92 334	0.49 241	3.25 240	0.21 118	11.30 371	6.69 295	6.50 272	10.86 347	4.03 221	2.93 255	7.06 265	2.65 297	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 207

CrosDoStereo	3.96 348	0.45 180	3.04 191	0.32 94	0.20 147	3.28 241	11.63 495	5.76 190	4.45 190	9.04 383	16.58 419	4.99 264	7.45 415	8.04 324	3.72 340	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.16 305	0.10 276

DeepStereo_LL	3.96 348	0.45 180	3.04 191	0.32 94	0.20 147	3.28 241	11.63 495	5.76 190	4.45 190	9.04 383	16.58 419	4.99 264	7.45 415	8.04 324	3.72 340	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.16 305	0.10 276

test_sample5	2.91 254	0.40 138	4.33 297	1.81 316	0.50 244	3.33 243	0.17 100	11.27 369	6.55 291	6.18 248	8.35 285	3.65 206	2.71 242	6.61 231	2.15 273	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

DualNet	3.05 262	0.40 138	4.33 297	1.81 316	0.50 244	3.33 243	0.17 100	11.27 369	6.55 291	6.50 272	10.86 347	3.65 206	2.71 242	6.61 231	2.15 273	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

DFGA-Net	2.78 237	1.91 441	7.35 419	1.52 270	0.36 205	3.36 245	0.20 113	6.64 238	5.93 254	4.88 191	6.31 226	2.18 150	1.12 144	7.43 287	5.98 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 410	0.04 154

RALAANet	2.46 212	1.09 369	3.70 254	2.55 413	0.80 289	3.37 246	0.15 90	7.44 262	5.54 233	5.65 213	6.01 208	3.54 202	1.13 147	6.34 209	1.58 227	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.05 337	0.21 352	0.03 110

AIO_rvc	1.02 49	0.59 244	1.95 66	0.15 59	0.09 55	3.42 247	0.99 314	4.46 99	2.73 76	0.28 24	1.62 67	1.32 116	0.28 39	2.10 76	0.21 16	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.04 331	0.11 252	0.11 289

pcwnet_v2	4.20 364	0.36 111	8.53 433	1.33 241	1.12 320	3.43 248	0.41 169	12.85 420	14.16 436	9.90 407	14.29 400	5.90 297	3.03 256	6.20 198	2.06 268	0.01 214	0.05 309	0.04 414	0.02 300	0.16 305	0.18 349

OCTAStereo	2.24 179	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.45 249	0.43 174	6.50 230	3.17 111	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.33 165	8.18 343	1.56 225	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

DisPM	2.43 205	0.32 61	3.04 191	1.76 308	0.18 131	3.46 250	0.65 237	5.13 143	4.88 211	8.59 369	7.04 250	2.84 167	1.03 139	8.85 383	0.83 141	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

NF-Stereo	2.24 179	0.33 78	3.00 182	2.04 359	0.10 62	3.46 250	0.43 174	6.51 233	3.17 111	6.84 285	5.24 188	2.67 164	1.34 167	8.17 342	1.53 221	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

iRaft-Stereo_20w	2.56 219	0.35 101	4.98 335	0.37 110	0.67 271	3.47 252	0.59 220	12.57 416	3.89 155	6.10 241	6.23 221	1.49 125	2.24 217	6.65 234	0.86 150	0.00 1	0.19 438	0.00 1	0.33 447	0.08 203	0.22 370

RE-Stereo	2.25 184	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.47 252	0.43 174	6.50 230	3.18 114	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.34 167	8.18 343	1.58 227	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.01 18

TVStereo	2.25 184	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.47 252	0.43 174	6.50 230	3.18 114	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.34 167	8.18 343	1.58 227	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 314	1.29 398	12.46 459	1.53 274	0.98 308	3.48 255	0.81 279	11.99 393	4.40 187	4.33 172	11.05 352	8.83 365	2.02 209	4.52 140	1.66 236	0.01 214	0.14 409	0.00 1	0.68 474	0.86 454	0.44 425

test_for_model	6.81 430	27.63 514	2.16 96	21.79 512	16.18 513	3.48 255	0.94 309	5.88 198	3.72 144	7.62 327	2.72 107	1.03 108	0.42 83	0.58 4	0.35 34	9.03 504	2.28 493	0.00 1	0.05 337	23.91 519	6.49 498

DispNO	3.25 279	0.72 288	6.85 408	1.95 340	1.34 339	3.49 257	0.84 289	8.14 274	6.30 277	6.34 266	7.76 275	6.30 309	4.28 323	6.93 252	3.51 331	0.00 1	0.03 265	0.03 402	0.12 371	0.07 191	0.07 226

ToySt	2.69 227	0.55 228	7.03 411	1.03 200	0.10 62	3.49 257	1.04 320	6.38 225	4.55 197	2.69 123	6.28 223	7.95 348	4.38 328	5.08 159	2.58 296	0.01 214	0.11 388	0.00 1	0.04 331	0.28 385	0.19 360

tt45	1.09 59	0.35 101	1.49 28	0.39 114	0.23 159	3.50 259	0.14 84	3.35 35	1.81 32	0.36 40	2.04 85	0.27 47	0.26 35	6.84 245	0.63 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.03 110

RAFT-IKP	1.90 141	0.42 155	2.83 165	0.12 42	0.18 131	3.50 259	0.64 234	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.34 157	3.50 201	1.51 176	5.99 188	0.76 125	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

UCFNet_RVC	3.09 265	0.77 303	2.27 104	2.35 399	1.79 369	3.50 259	1.06 322	12.12 401	6.91 302	4.71 187	7.67 271	7.58 336	4.40 330	4.95 155	1.67 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.01 18

Pruner-Stereo	2.49 214	0.40 138	2.46 117	1.80 314	0.25 164	3.51 262	0.77 269	6.03 202	4.92 212	8.91 379	6.09 209	4.45 245	1.11 143	6.99 259	2.11 269	0.02 300	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.01 11	0.04 154

DeepStereo_RVC	2.05 160	0.39 128	2.87 174	0.14 57	0.17 116	3.51 262	0.70 252	5.21 150	3.00 97	6.27 258	4.13 148	3.47 197	4.53 339	4.81 148	1.49 217	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.18 349

EAI-Stereo	2.31 192	0.44 172	2.72 148	0.68 155	0.56 256	3.51 262	2.62 388	11.42 375	4.14 177	2.09 113	7.23 256	1.21 114	0.91 129	5.67 177	1.51 218	0.01 214	0.25 457	0.00 1	0.88 479	0.04 121	0.26 390

UGAM-zero	3.51 309	0.33 78	4.44 304	0.88 173	0.65 268	3.52 265	0.16 95	11.35 373	2.71 72	5.09 199	5.82 204	15.28 439	9.14 443	8.38 352	1.61 230	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.46 465	0.02 48	0.19 360

Sa-1000	3.55 313	0.75 297	3.63 248	1.91 330	0.30 184	3.55 266	1.63 360	7.39 260	8.54 361	7.70 330	17.44 435	4.00 220	2.82 249	9.44 409	1.33 204	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.18 397	0.21 352	0.04 154

GMStereo_Zeroshot	2.77 236	1.98 445	5.14 347	1.53 274	0.36 205	3.56 267	0.10 58	5.57 180	5.91 253	6.89 290	7.02 247	8.50 361	0.91 129	6.01 189	1.65 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 341	0.01 18

TransformOpticalFlow	3.38 296	0.70 285	4.54 311	1.00 196	0.30 184	3.56 267	0.14 84	9.67 323	7.30 317	5.55 211	13.34 389	6.74 320	5.03 361	8.22 347	1.34 206	0.00 1	0.01 158	0.01 354	0.00 1	0.04 121	0.11 289

Gwc-CoAtRS	2.02 157	0.33 78	2.61 134	1.04 205	0.30 184	3.56 267	0.40 168	5.89 199	5.94 255	5.08 198	5.01 174	5.55 284	1.72 195	1.60 49	0.91 164	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.25 426	0.01 11	0.02 61

4D-IteraStereo	1.72 113	0.86 324	3.01 184	0.09 32	2.86 412	3.57 270	1.06 322	3.92 75	5.31 225	5.28 205	1.02 43	3.92 217	0.38 67	1.83 62	1.04 179	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.09 254

anonymousdsp2	1.78 119	0.39 128	3.40 227	1.10 210	0.04 12	3.63 271	0.50 195	7.80 266	2.77 79	2.91 133	2.88 110	3.17 184	1.01 136	5.15 163	0.43 55	0.00 1	0.01 158	0.02 385	0.15 379	0.05 149	0.12 303

testlalala2	2.15 169	0.44 172	2.44 113	9.24 493	6.30 484	3.64 272	0.18 104	4.63 112	2.55 63	3.73 158	4.17 150	3.14 182	0.51 90	1.08 22	0.26 20	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.44 464	0.11 252	0.03 110

DeepPruner_ROB	3.52 310	1.14 379	4.06 284	1.12 216	1.65 354	3.65 273	0.83 285	13.96 437	4.47 192	7.80 333	10.84 345	7.05 329	2.16 215	8.14 337	3.08 311	0.07 387	0.03 265	0.00 1	0.01 276	0.32 397	0.06 207

UGAM	3.90 342	0.48 195	4.69 322	0.17 63	0.08 49	3.67 274	1.22 335	4.81 124	14.45 438	4.59 180	11.94 367	14.20 431	3.80 300	9.92 416	3.61 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.32 397	0.07 226

R-Stereo Train	2.44 207	0.32 61	1.93 60	0.94 184	0.16 106	3.67 274	0.61 226	6.37 221	3.08 104	9.14 385	17.44 435	1.80 137	0.77 118	1.76 58	0.70 108	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

RAFT-Stereo	2.44 207	0.32 61	1.93 60	0.94 184	0.16 106	3.67 274	0.61 226	6.37 221	3.08 104	9.14 385	17.44 435	1.80 137	0.77 118	1.76 58	0.70 108	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
STTStereo	3.60 317	0.93 346	6.34 395	2.71 418	2.23 393	3.68 277	0.63 230	9.42 315	6.73 297	9.87 405	6.97 241	8.84 366	3.65 286	6.85 246	3.04 309	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.02 61

test_4	2.38 201	0.34 91	2.68 140	0.08 29	0.11 71	3.69 278	1.14 330	3.33 34	3.34 129	4.03 167	17.35 434	3.31 189	0.51 90	6.28 202	1.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.16 305	0.01 18

AAGNet	3.41 302	0.34 91	2.45 114	1.78 312	0.39 213	3.69 278	1.05 321	4.79 123	4.61 201	9.62 399	7.74 274	4.98 263	6.38 392	7.34 283	13.02 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

LL-Strereo	4.71 388	1.64 423	7.51 424	1.15 218	4.31 459	3.71 280	1.45 350	9.21 309	8.36 354	8.37 360	8.17 283	10.82 398	11.36 460	12.51 451	4.82 367	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.32 405

ROB_FTStereo_v2	1.91 143	0.41 149	2.85 168	0.12 42	0.19 142	3.71 280	0.73 260	5.23 151	2.95 88	5.86 223	4.36 159	3.46 194	1.51 176	5.86 184	0.69 106	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

ROB_FTStereo	1.90 141	0.42 155	2.86 170	0.12 42	0.19 142	3.71 280	0.75 265	5.24 157	2.95 88	5.87 228	4.26 152	3.41 190	1.51 176	5.80 181	0.65 99	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

mmm	2.50 217	0.29 34	3.22 212	1.98 345	0.32 193	3.72 283	0.12 68	9.45 316	4.05 170	5.84 222	10.80 343	2.47 157	2.86 252	4.07 127	0.75 123	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.01 276	0.03 92	0.02 61

HUI-Stereo	1.80 122	0.41 149	2.85 168	0.12 42	0.18 131	3.72 283	0.65 237	5.23 151	2.97 95	5.87 228	4.34 157	3.45 192	1.52 181	3.93 120	0.65 99	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.10 276

Patchmatch Stereo++	1.95 147	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.18 131	3.74 285	0.66 240	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.32 154	3.46 194	1.52 181	6.88 247	0.70 108	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254
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
iGMRVC	1.96 150	0.40 138	2.88 175	0.12 42	0.19 142	3.74 285	0.73 260	5.23 151	2.97 95	5.87 228	4.37 160	3.48 198	1.52 181	6.73 240	0.74 118	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

iRAFT	1.95 147	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.18 131	3.74 285	0.66 240	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.32 154	3.46 194	1.52 181	6.88 247	0.70 108	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254

PSM-adaLoss	1.88 137	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.19 142	3.75 288	0.71 255	5.23 151	2.96 91	5.86 223	4.33 156	3.45 192	1.51 176	5.40 171	0.69 106	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254

GCAP-BAT	1.77 118	0.49 199	2.78 158	0.66 153	0.16 106	3.76 289	0.80 277	3.72 63	3.27 119	3.68 156	5.03 175	3.66 208	0.56 98	5.82 182	0.65 99	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.24 421	0.01 11	0.01 18

cross-raft	2.03 158	0.35 101	2.78 158	1.10 210	0.16 106	3.77 290	0.48 183	7.03 254	3.75 147	5.06 197	5.55 200	6.26 306	1.41 171	1.75 57	0.89 160	0.01 214	0.07 344	0.00 1	0.19 402	0.03 92	0.03 110

DeepPrunerF	6.75 425	2.69 457	23.31 497	3.68 461	7.16 488	3.78 291	4.29 427	13.42 431	20.13 471	8.13 347	10.46 334	7.18 333	8.06 427	11.10 434	9.44 442	0.24 433	0.15 416	0.29 463	0.42 460	0.66 443	0.45 427

LL-Strereo2	1.86 132	0.83 320	2.33 106	0.36 108	0.17 116	3.79 292	1.52 354	5.82 196	4.04 168	4.43 174	2.51 100	4.23 232	0.37 63	5.66 176	0.99 174	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.05 337	0.06 173	0.11 289

GASNet	5.19 394	4.61 475	9.38 440	4.73 480	2.10 385	3.80 293	1.57 357	12.07 397	10.96 404	8.92 380	7.03 249	8.21 351	7.67 422	14.02 463	7.36 404	0.02 300	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.69 444	0.42 421

RAFT_R40	2.71 231	0.33 78	3.00 182	1.26 228	0.30 184	3.83 294	1.00 316	5.69 186	4.29 182	9.69 401	6.33 227	5.02 269	4.02 308	8.58 365	0.86 150	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

DMCA	2.82 242	0.64 261	4.45 305	1.61 288	0.89 297	3.86 295	0.57 218	9.18 308	5.10 218	6.24 253	6.49 231	7.17 332	2.13 212	3.31 101	4.73 363	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

Selective-RAFT	1.69 110	0.32 61	3.29 216	0.92 181	0.18 131	3.89 296	0.06 38	4.22 88	4.00 163	1.47 104	1.98 83	3.07 179	2.81 248	6.35 211	0.89 160	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.21 409	0.05 149	0.00 1

CRE-IMP	1.95 147	0.35 101	2.68 140	0.27 86	0.17 116	3.90 297	0.85 295	5.14 144	2.87 83	5.74 214	4.14 149	3.49 199	0.83 125	6.40 212	1.80 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.19 360

TDLM	4.11 356	1.11 374	3.54 238	1.62 292	1.04 314	3.91 298	7.41 472	10.60 349	10.67 403	6.38 267	12.59 379	5.95 298	4.77 351	8.79 381	3.04 309	0.58 459	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.19 337	0.12 303

CVANet_RVC	4.16 362	1.16 381	3.60 243	1.94 339	1.46 345	3.92 299	4.68 435	10.89 361	8.34 353	7.58 325	10.84 345	10.27 387	6.62 398	8.56 363	2.69 298	0.39 448	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.21 352	0.09 254

test_sample4	2.87 249	0.40 138	4.54 311	1.80 314	0.54 254	3.95 300	0.15 90	11.48 377	6.49 290	6.33 265	6.81 238	3.68 210	2.65 237	6.11 192	2.36 285	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

test_xeample	4.13 358	0.36 111	2.75 152	1.23 224	0.51 247	3.96 301	0.13 77	12.63 417	7.65 327	7.49 323	10.86 347	3.29 188	3.36 267	6.71 239	21.53 491	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

SST-Stereo	2.75 235	0.31 48	2.78 158	1.33 241	0.33 198	3.99 302	0.82 281	5.60 182	3.93 159	10.92 429	6.19 217	5.00 267	4.23 317	8.66 370	0.74 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

testlalala	1.50 98	0.41 149	1.67 42	0.98 194	0.31 190	4.00 303	0.90 304	5.26 162	2.17 41	6.56 277	3.61 138	1.74 135	0.38 67	1.21 31	0.42 54	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.29 435	0.01 11	0.01 18

RAFT_CTSACE	3.40 300	1.07 365	4.52 309	1.27 230	3.14 417	4.00 303	1.07 324	3.93 77	4.43 188	4.66 186	17.94 438	7.21 334	2.76 245	10.82 430	0.85 145	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.01 18

Consistency-Raft	9.42 465	4.74 478	12.66 462	5.30 484	9.08 496	4.08 305	5.26 445	19.26 485	24.87 483	11.17 434	29.85 484	13.57 423	5.51 378	7.67 301	13.40 471	0.36 445	0.35 465	1.81 486	4.24 504	11.61 504	3.57 484

AdaStereo	3.09 265	0.58 241	3.04 191	2.84 425	0.48 238	4.08 305	1.29 343	12.16 403	7.77 336	6.03 235	9.62 317	5.79 294	1.53 185	4.56 142	1.93 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61
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.
PS-NSSS	3.90 342	1.84 436	4.55 314	0.87 172	2.95 414	4.10 307	2.00 373	10.77 357	8.23 351	6.75 279	14.63 405	5.01 268	2.24 217	8.41 355	2.91 305	0.33 443	0.03 265	0.83 478	0.00 1	0.82 452	0.70 448

testlalala_base	3.12 269	0.48 195	2.79 162	2.14 374	1.98 378	4.13 308	0.64 234	6.16 209	2.09 39	2.38 119	4.08 147	1.80 137	0.50 89	1.65 51	0.72 114	12.33 514	2.33 495	0.00 1	0.31 443	14.56 509	1.32 463

s12784h	1.89 140	0.30 44	2.57 128	0.11 40	0.09 55	4.18 309	0.13 77	6.61 236	7.44 321	3.62 153	4.28 153	0.59 92	0.81 124	6.61 231	0.46 67	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1

THIR-Stereo	3.86 338	0.77 303	2.62 136	0.12 42	0.13 90	4.25 310	6.63 462	5.30 164	4.18 179	10.33 415	17.13 429	6.58 318	7.62 421	7.78 309	3.51 331	0.01 214	0.07 344	0.07 431	0.00 1	0.11 252	0.02 61

hitnet-ft	3.66 320	0.65 267	2.79 162	0.89 175	0.72 281	4.25 310	0.55 207	9.11 307	7.52 323	7.14 303	10.19 326	12.49 419	4.70 347	7.44 288	4.41 357	0.03 338	0.00 1	0.06 425	0.00 1	0.20 341	0.04 154

coex_refinement	4.04 354	0.87 326	3.55 239	2.96 433	1.40 342	4.28 312	0.32 149	11.18 365	7.72 330	8.32 354	13.44 391	10.01 381	3.48 277	6.28 202	6.76 400	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.16 340

MyStereo8	2.88 251	1.19 383	5.03 338	1.61 288	3.75 446	4.30 313	0.07 45	6.14 207	6.16 271	6.22 251	9.64 319	4.28 238	1.45 174	2.05 74	4.76 365	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.14 376	0.26 377	0.43 423

test_sample7	3.30 283	0.47 188	3.43 232	1.98 345	0.35 203	4.33 314	1.88 370	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	6.58 229	1.62 231	0.06 378	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 207

Anonymous3	1.76 117	0.44 172	6.37 396	0.33 99	0.50 244	4.33 314	0.54 203	4.43 97	2.48 55	2.21 114	3.24 124	1.53 128	1.14 148	5.64 174	1.29 201	0.17 420	0.23 451	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 328

FADNet-RVC	3.98 352	1.84 436	12.48 461	1.69 298	0.44 223	4.33 314	1.31 344	11.84 387	7.15 313	3.53 151	3.50 136	10.63 393	4.43 331	9.12 393	6.25 389	0.03 338	0.10 380	0.00 1	0.03 313	0.60 437	0.25 384

ttt	3.86 338	0.23 15	2.34 108	2.22 384	1.68 359	4.36 317	0.28 137	12.45 408	11.09 406	6.90 292	11.85 364	4.08 224	3.28 264	8.47 359	7.85 412	0.06 378	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

GEStereo_RVC	3.74 325	0.73 291	4.95 334	2.01 352	1.24 328	4.36 317	3.07 398	11.77 386	7.80 337	6.87 289	6.52 232	7.70 339	4.31 326	8.98 389	4.19 353	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.02 300	0.13 283	0.11 289

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 336	1.06 364	5.23 356	2.72 420	3.27 423	4.36 317	0.61 226	10.71 354	7.56 324	8.75 372	7.89 278	9.86 377	3.90 303	7.15 274	3.44 324	0.14 412	0.02 215	0.02 385	0.03 313	0.04 121	0.03 110
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	4.28 374	1.43 404	7.17 414	2.91 427	1.26 329	4.36 317	1.62 359	13.64 434	10.25 392	9.83 403	11.41 357	7.68 338	4.00 305	7.75 308	1.85 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 410	0.09 254

MLCV	3.44 306	0.88 330	5.60 373	1.39 253	0.25 164	4.36 317	0.33 153	7.25 257	7.28 316	9.17 387	12.24 376	5.09 271	2.47 228	9.15 395	3.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.02 61

tg	1.96 150	0.64 261	2.15 89	0.68 155	0.12 83	4.40 322	0.04 25	5.74 187	4.19 180	4.00 165	5.23 187	2.58 160	0.93 131	7.12 269	0.77 131	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.25 384

iResNet	3.68 321	0.91 340	7.94 428	2.97 434	0.34 200	4.44 323	0.48 183	7.70 263	9.74 380	7.72 331	12.74 383	4.03 221	2.87 253	8.05 327	3.37 321	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.09 254

ARAFT	3.13 270	1.11 374	7.34 418	0.42 117	0.14 95	4.52 324	2.99 396	7.41 261	5.97 258	8.85 377	7.06 251	5.20 274	1.25 163	8.49 360	1.44 212	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.11 289

castereo++	1.18 69	0.54 224	1.95 66	0.30 87	0.51 247	4.56 325	1.00 316	4.61 109	1.12 19	0.29 26	2.14 93	1.89 141	0.15 18	3.94 121	0.18 12	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.31 443	0.03 92	0.00 1

GES	2.49 214	0.38 124	4.29 295	1.58 283	0.05 15	4.58 326	1.07 324	9.70 324	3.39 130	5.21 201	6.64 233	1.84 140	3.36 267	4.86 149	2.54 295	0.06 378	0.01 158	0.06 425	0.01 276	0.12 269	0.03 110

RASNet	4.52 385	0.61 252	4.42 302	3.42 450	4.68 474	4.58 326	0.99 314	9.54 321	8.01 342	5.28 205	11.42 358	10.34 389	8.88 438	9.28 401	8.68 430	0.15 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

test_5	2.90 252	0.70 285	3.69 251	2.01 352	3.17 420	4.61 328	1.32 345	6.69 241	7.02 308	2.79 127	7.18 252	4.99 264	4.14 311	7.96 318	1.31 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.19 337	0.26 390

test_sample3	2.87 249	0.37 118	4.45 305	1.95 340	0.59 258	4.69 329	0.16 95	11.50 378	6.45 287	5.82 220	6.44 230	3.76 214	2.64 235	6.01 189	2.41 289	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

DRaft	3.74 325	0.43 166	2.60 132	0.12 42	0.15 99	4.76 330	1.34 346	5.33 168	4.31 183	10.30 414	21.91 455	3.27 187	8.83 437	7.36 285	3.66 339	0.05 369	0.10 380	0.00 1	0.14 376	0.10 232	0.14 318

FADNet	4.23 367	1.65 424	11.75 454	1.64 294	0.80 289	4.80 331	0.77 269	13.76 436	11.65 415	3.97 164	5.24 188	9.62 374	5.14 365	8.40 354	3.78 342	0.21 428	0.04 294	0.07 431	0.05 337	1.14 460	0.10 276

DIP-Stereo	1.97 152	0.64 261	2.95 179	0.17 63	0.10 62	4.83 332	0.13 77	8.60 293	4.06 173	6.42 269	4.92 170	0.44 77	0.72 112	3.57 109	1.80 249	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
G2L-Stereo_aug	4.27 372	0.53 219	5.19 351	2.04 359	1.22 326	4.85 333	0.41 169	7.92 269	13.66 433	9.59 398	10.62 338	10.81 397	4.57 340	9.00 390	4.81 366	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.05 188

EDNetEfficient	13.82 488	6.19 483	54.79 523	2.83 424	3.60 437	4.86 334	8.57 476	8.61 294	32.90 496	40.77 515	30.59 487	18.33 462	21.87 497	11.38 438	25.36 504	0.15 414	0.23 451	0.06 425	1.03 482	2.54 481	1.79 470

RAFT-Test	2.17 172	0.36 111	3.40 227	1.05 207	0.34 200	4.90 335	0.69 249	6.27 215	3.98 161	4.65 185	7.02 247	6.30 309	1.12 144	1.81 61	0.99 174	0.01 214	0.17 428	0.00 1	0.34 449	0.02 48	0.02 61

CFNet	3.72 324	1.10 371	5.03 338	2.49 409	1.59 348	4.90 335	0.22 120	11.38 374	9.88 384	4.80 189	11.25 355	6.44 311	3.68 287	8.33 350	3.00 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.07 226

aanetorigin	8.72 459	3.29 468	27.55 505	1.95 340	3.84 449	4.93 337	5.39 448	5.49 178	10.05 387	27.85 496	31.47 489	15.80 441	12.78 467	9.04 391	11.98 463	0.25 434	0.22 449	0.22 459	0.25 426	1.28 464	0.84 453

Any-RAFT	2.18 174	0.25 21	1.94 63	1.37 250	0.80 289	5.01 338	0.56 209	8.51 286	5.58 237	4.01 166	4.85 168	5.44 282	2.26 221	2.45 85	0.35 34	0.00 1	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

1111x	4.25 370	0.30 44	4.31 296	1.47 264	0.37 209	5.10 339	0.32 149	12.86 421	9.82 382	6.01 234	9.73 320	8.78 364	5.97 385	9.43 406	10.39 451	0.06 378	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 154

Anonymous_2	4.14 359	0.62 257	3.21 211	1.40 254	1.43 344	5.19 340	0.32 149	6.63 237	4.38 186	4.48 178	2.30 96	8.08 349	7.00 405	5.37 169	2.29 280	0.23 431	0.75 482	5.20 498	18.12 523	5.66 492	0.23 376

DualNet (step1)	3.91 345	1.11 374	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	6.58 229	1.62 231	1.49 480	0.03 265	3.10 490	2.99 496	0.20 341	0.15 328

test_sample9	5.87 405	1.11 374	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	11.68 442	11.44 461	1.49 480	24.31 530	3.10 490	2.99 496	0.20 341	0.15 328

test_sample8	7.99 450	1.11 374	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	12.04 396	6.15 270	17.46 472	9.02 300	24.67 483	18.16 481	11.68 442	11.44 461	1.49 480	24.31 530	3.10 490	2.99 496	0.20 341	0.15 328

BEATNet_4x	3.24 278	1.27 393	5.89 380	1.56 281	0.10 62	5.26 344	1.07 324	10.08 338	5.50 230	6.89 290	7.73 272	4.53 249	4.13 310	5.05 158	5.27 372	0.04 357	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.23 376

DEmStereo	3.79 332	0.37 118	3.69 251	0.17 63	0.17 116	5.28 345	2.54 383	4.35 91	3.70 143	8.21 353	20.15 446	5.13 273	10.38 454	7.65 299	3.85 344	0.01 214	0.01 158	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.06 207

psm_up	3.85 337	0.82 318	3.01 184	2.00 351	2.58 405	5.28 345	3.34 407	10.85 360	6.33 280	7.27 313	7.32 259	10.15 383	9.02 441	6.19 196	2.51 293	0.22 430	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.03 110

PASM	7.90 448	4.22 473	21.97 495	3.25 445	3.29 424	5.39 347	6.57 461	10.57 348	19.09 462	12.77 449	13.92 395	18.11 460	9.51 447	13.79 462	10.77 457	0.19 424	0.45 475	0.29 463	1.08 483	1.49 469	1.19 461

HITNet	2.79 239	0.77 303	4.02 279	2.03 357	0.11 71	5.58 348	0.59 220	9.24 310	5.15 221	6.42 269	7.26 257	3.66 208	2.92 254	4.07 127	3.87 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.02 61
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
NOSS_ROB	3.30 283	0.46 186	2.62 136	2.08 365	1.01 313	5.60 349	0.74 263	10.37 344	11.48 413	5.15 200	8.43 287	5.67 290	1.73 196	7.97 320	2.34 282	0.02 300	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.14 318

FAT-Stereo	6.78 429	0.68 278	6.80 406	2.30 390	1.77 368	5.63 350	4.20 425	18.79 477	18.62 460	10.53 422	17.15 430	18.52 463	13.74 473	8.86 385	7.38 405	0.03 338	0.15 416	0.01 354	0.07 345	0.12 269	0.26 390

tt1	2.14 167	0.63 260	2.22 100	2.27 386	0.02 3	5.71 351	0.63 230	4.53 104	10.19 388	1.16 99	3.39 132	0.33 64	3.05 258	8.00 321	0.46 67	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.10 232	0.04 154

FADNet_RVC	3.91 345	1.67 427	12.95 467	0.96 190	0.75 282	5.71 351	0.54 203	10.83 359	6.60 293	3.46 149	8.09 281	4.10 227	3.40 274	9.43 406	6.33 390	0.36 445	0.44 474	0.17 453	0.46 465	0.91 455	0.95 455

ACVNet-DCA	2.01 156	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	8.45 281	3.33 126	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.02 48	0.03 110

xx1	2.33 196	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	4.31 89	10.41 393	1.03 92	3.33 126	4.67 253	2.70 239	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

1test111	1.86 132	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	8.45 281	3.33 126	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	4.40 138	0.96 169	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.02 48	0.03 110

cc1	2.17 172	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	4.31 89	10.41 393	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.10 232	0.05 188

ac_64	3.70 323	0.47 188	3.50 236	2.87 426	3.50 433	5.91 357	0.72 259	10.17 341	4.34 184	8.16 348	5.80 203	10.82 398	5.64 380	7.08 266	4.73 363	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.14 318

PSMNet-ADL	2.98 258	0.43 166	2.41 111	1.43 259	0.40 215	5.94 358	0.28 137	8.45 281	5.13 219	3.36 147	6.77 236	8.41 355	4.61 343	7.20 276	4.55 360	0.02 300	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

RAFT + AFF	4.30 375	1.55 415	5.84 378	1.43 259	2.36 397	5.94 358	6.72 464	10.01 335	7.56 324	7.55 324	8.96 297	7.09 330	6.73 401	8.57 364	4.02 348	0.02 300	0.47 477	0.00 1	0.01 276	0.56 431	0.54 437

FADNet-RVC-Resample	3.79 332	1.62 421	12.06 455	1.43 259	0.66 269	5.94 358	2.41 379	10.18 342	8.58 363	6.28 259	4.22 151	5.33 280	4.80 355	7.71 304	3.19 314	0.17 420	0.21 445	0.17 453	0.12 371	0.41 423	0.29 400

222	5.36 398	0.40 138	2.72 148	1.50 265	0.48 238	6.15 361	0.07 45	13.73 435	8.06 343	8.79 373	11.03 351	3.71 212	4.21 315	7.47 291	38.74 521	0.03 338	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

DLCB_ROB	4.51 382	0.91 340	3.78 258	2.19 378	1.07 317	6.28 362	3.09 399	9.78 325	7.72 330	10.65 424	12.97 385	13.91 429	3.71 291	8.72 379	5.30 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 276

RP	6.84 431	1.29 398	5.53 372	3.92 469	5.18 477	6.32 363	3.53 411	11.73 385	15.31 445	9.54 396	22.38 459	18.25 461	14.47 475	10.11 417	7.49 406	0.91 469	0.01 158	0.12 443	0.15 379	0.33 400	0.19 360

XPNet_ROB	6.03 414	1.22 385	5.61 374	2.56 414	0.90 299	6.32 363	7.07 468	12.92 422	8.30 352	14.76 464	15.13 409	19.84 470	6.66 400	10.36 423	8.58 429	0.02 300	0.04 294	0.00 1	0.03 313	0.11 252	0.24 380

CoDeX	3.43 304	0.68 278	4.49 307	0.98 194	1.65 354	6.37 365	2.14 375	13.23 429	6.07 264	7.23 310	8.95 295	4.09 225	3.79 299	6.31 205	2.37 286	0.03 338	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.15 328

edge stereo	6.76 426	1.01 356	6.76 405	2.20 380	2.45 402	6.41 366	2.45 381	14.84 449	11.98 421	15.29 466	18.31 441	22.02 479	12.56 465	10.82 430	7.49 406	0.03 338	0.06 326	0.11 440	0.03 313	0.30 388	0.14 318

ETE_ROB	5.80 404	1.77 431	6.33 394	1.44 263	0.78 288	6.43 367	6.90 466	12.53 414	8.08 345	12.93 452	14.89 407	21.13 478	5.87 382	9.83 413	6.57 396	0.04 357	0.01 158	0.00 1	0.02 300	0.08 203	0.33 406

xyz-stereo-finetune2	1.82 127	0.51 207	2.22 100	0.10 33	0.05 15	6.49 368	0.17 100	3.59 53	2.15 40	0.63 76	6.19 217	0.49 81	3.44 276	6.93 252	3.48 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

FINET	5.32 396	1.14 379	10.04 446	2.17 376	3.67 441	6.49 368	6.76 465	11.68 382	22.08 477	7.42 319	12.15 372	4.24 233	3.61 285	9.25 400	5.35 374	0.04 357	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.09 254

S-Stereo	6.63 424	0.84 321	9.67 442	3.15 441	3.48 432	6.49 368	6.22 454	12.99 424	22.84 479	9.48 393	15.51 410	12.00 416	8.43 431	8.04 324	10.70 454	0.12 406	0.17 428	0.00 1	0.38 454	0.13 283	1.92 473

HGLStereo	4.25 370	0.52 215	4.65 319	3.09 435	5.18 477	6.51 371	0.73 260	10.37 344	6.74 298	7.32 315	12.44 378	7.00 324	7.21 411	7.46 289	5.51 377	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.10 276

DDVS	3.59 315	0.53 219	4.53 310	2.02 354	1.27 331	6.63 372	0.49 193	8.73 297	4.10 174	7.14 303	7.63 269	12.68 420	2.25 219	8.69 373	4.09 351	0.08 392	0.20 442	0.01 354	0.00 1	0.14 294	0.59 443

AASNet	3.90 342	0.92 343	4.41 301	3.56 458	4.00 455	6.70 373	1.26 340	18.71 476	6.14 269	7.35 317	7.91 279	4.35 242	2.58 233	3.04 96	6.62 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 417	0.14 318

psmorigin	7.34 438	1.58 417	18.31 485	2.35 399	0.87 295	6.72 374	1.70 367	10.63 350	7.14 312	19.77 479	22.71 460	20.13 472	11.34 459	12.96 456	9.49 443	0.04 357	0.17 428	0.06 425	0.17 390	0.21 352	0.50 433

HSM	4.00 353	0.79 309	3.16 208	1.59 286	2.17 389	6.77 375	1.11 328	12.28 406	6.35 282	6.75 279	8.11 282	13.90 428	5.37 370	8.85 383	2.71 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

ADLNet2	4.46 378	0.90 336	6.06 386	2.74 422	3.91 451	6.79 376	3.01 397	10.95 363	8.40 356	7.27 313	9.80 321	9.85 376	5.43 374	7.29 279	6.44 393	0.01 214	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

ADLNet	4.32 376	0.80 313	4.33 297	3.60 459	3.56 435	6.87 377	2.48 382	11.20 366	7.58 326	9.87 405	9.62 317	8.39 354	4.95 359	6.16 194	6.60 397	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.01 276	0.12 269	0.25 384

CBMV_ROB	4.14 359	0.52 215	3.14 206	1.30 237	0.77 286	6.92 378	1.97 372	10.11 340	9.58 377	8.92 380	14.20 399	7.12 331	5.90 383	8.65 369	3.50 330	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.09 254

HSM-Net_RVC	4.20 364	0.32 61	2.76 155	0.63 149	0.69 274	6.95 379	1.69 364	11.96 392	8.36 354	8.83 376	12.17 373	15.18 438	4.21 315	6.91 251	3.30 320	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 366	0.50 202	5.45 364	1.34 243	1.68 359	7.04 380	4.51 432	10.73 355	7.00 306	10.78 426	6.80 237	8.48 359	4.63 344	9.91 415	5.12 371	0.02 300	0.06 326	0.02 385	0.03 313	0.08 203	0.03 110

PSMNet-RUCA	5.60 402	4.62 476	11.61 452	10.29 497	7.55 493	7.08 381	1.94 371	12.01 394	10.52 400	3.90 162	11.88 365	4.43 244	1.75 201	7.56 294	4.24 354	1.68 483	0.12 395	4.78 497	0.67 473	4.74 488	0.68 447

BUS	2.49 214	0.32 61	3.05 196	0.46 122	0.46 229	7.12 382	0.50 195	9.05 304	4.69 203	6.11 242	6.15 214	5.29 276	0.83 125	3.91 117	1.77 246	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

NINENet	3.09 265	0.56 234	3.22 212	1.61 288	1.37 340	7.12 382	0.50 195	11.88 389	5.63 238	6.63 278	8.40 286	5.29 276	0.83 125	6.51 224	1.77 246	0.15 414	0.07 344	0.07 431	0.00 1	0.09 221	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 227	0.32 61	3.05 196	0.46 122	0.46 229	7.13 384	1.63 360	9.05 304	4.69 203	6.11 242	6.15 214	6.26 306	2.54 230	3.91 117	1.91 256	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

hknet	3.31 285	0.42 155	4.68 321	0.46 122	1.17 324	7.13 384	1.63 360	9.05 304	6.91 302	6.11 242	6.15 214	9.66 375	2.85 251	7.48 292	2.45 291	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

UPFNet	3.82 335	0.47 188	4.34 300	2.21 381	3.38 427	7.26 386	2.69 390	9.89 329	5.96 256	7.98 343	7.53 263	7.89 343	3.15 260	7.72 306	5.88 384	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.06 207

IER	3.20 277	0.54 224	5.13 346	0.58 140	1.59 348	7.29 387	0.56 209	6.36 219	4.95 213	7.44 321	8.84 291	6.20 304	6.26 388	4.88 150	3.29 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

NCC-stereo	6.77 427	1.49 411	6.48 399	2.92 429	4.40 462	7.43 388	3.61 413	19.52 490	13.29 429	8.39 361	16.91 424	15.96 442	12.13 462	12.85 454	7.70 409	1.47 478	0.11 388	0.01 354	0.42 460	0.14 294	0.24 380

Abc-Net	6.77 427	1.49 411	6.48 399	2.92 429	4.40 462	7.43 388	3.61 413	19.52 490	13.29 429	8.39 361	16.91 424	15.96 442	12.13 462	12.85 454	7.70 409	1.47 478	0.11 388	0.01 354	0.42 460	0.14 294	0.24 380
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
acv_ft	3.69 322	0.53 219	4.58 318	2.31 396	4.71 475	7.44 390	0.86 296	8.54 288	5.70 240	9.29 390	9.26 311	5.77 292	4.15 312	2.24 78	8.13 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 387	0.01 18

PAM_32	3.50 308	0.32 61	5.22 354	1.32 240	0.53 252	7.49 391	0.39 164	9.52 320	3.91 157	5.22 202	5.28 193	16.75 452	7.44 414	4.61 144	0.90 163	0.00 1	0.20 442	0.00 1	0.39 457	0.09 221	0.39 413

PWC_ROB	8.24 453	3.13 464	12.74 464	2.43 406	4.43 465	7.51 392	1.22 335	16.63 463	19.24 465	16.08 469	28.29 479	13.99 430	10.16 452	13.63 461	14.06 475	0.42 454	0.00 1	0.05 421	0.00 1	0.59 435	0.27 394

HBP-ISP	4.09 355	1.05 362	4.10 288	1.87 323	1.31 337	7.56 393	3.98 419	11.26 367	9.94 385	7.81 334	14.44 402	3.23 186	4.27 319	8.89 386	1.87 252	0.06 378	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.04 154

gwcnet-sp	3.31 285	1.47 407	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

scenet	3.31 285	1.47 407	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

ssnet	3.31 285	1.47 407	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

PAM	3.38 296	0.31 48	5.61 374	1.37 250	0.71 279	7.60 397	0.38 163	8.94 301	3.55 139	5.54 210	4.69 163	16.09 446	7.03 407	3.67 111	1.02 178	0.00 1	0.21 445	0.00 1	0.38 454	0.07 191	0.41 418

DANet	6.02 413	1.23 387	8.45 432	3.86 468	3.94 453	7.64 398	1.34 346	9.51 319	7.00 306	13.39 455	15.53 411	15.99 444	7.02 406	12.14 447	12.37 466	0.19 424	0.12 395	0.02 385	0.03 313	0.13 283	0.56 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xxxx	4.51 382	0.31 48	2.77 156	1.69 298	0.47 236	7.74 399	0.07 45	14.04 438	7.91 340	5.82 220	8.97 298	9.34 370	3.41 275	7.33 282	20.24 486	0.05 369	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

LMCR-Stereo	3.63 318	1.29 398	4.20 291	2.54 411	0.17 116	8.08 400	1.52 354	11.46 376	4.73 206	8.45 364	10.66 342	1.91 144	5.03 361	7.69 302	3.58 336	0.92 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 409	0.02 61

NVstereo2D	4.51 382	0.82 318	6.86 409	3.28 446	3.38 427	8.16 401	3.13 400	10.51 347	15.15 444	4.90 192	6.89 240	7.87 341	4.78 353	9.88 414	3.91 346	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.02 48	0.58 440

anonymity	7.68 443	3.83 472	12.39 458	7.04 491	12.67 507	8.18 402	2.00 373	17.50 468	6.85 300	13.56 457	9.21 302	9.97 380	7.82 424	11.28 437	5.58 378	6.27 497	4.98 519	3.68 494	2.96 495	3.33 485	4.48 489

SFCPSM	3.29 282	0.43 166	5.11 344	0.34 104	0.94 304	8.48 403	2.15 376	14.51 445	5.29 224	7.00 294	7.65 270	3.43 191	2.59 234	5.11 161	2.37 286	0.01 214	0.03 265	0.01 354	0.07 345	0.13 283	0.15 328

Wz-Net-SNSev	9.23 463	6.70 485	24.28 498	1.87 323	1.81 371	8.57 404	12.29 500	17.37 467	20.39 473	10.43 419	23.11 462	16.66 450	8.03 426	14.47 468	17.86 481	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.41 423	0.30 402

Syn2CoEx	6.32 417	2.72 458	9.33 439	2.45 407	1.67 357	8.59 405	3.32 406	18.08 472	12.27 423	8.53 365	21.08 452	10.30 388	9.80 449	9.30 402	7.86 413	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 440	0.43 423

AF-Net	7.78 447	1.44 406	6.68 404	3.37 448	4.50 471	8.61 406	2.69 390	17.07 465	20.17 472	9.52 395	24.02 464	20.31 475	14.59 476	11.58 440	9.84 447	0.61 460	0.00 1	0.12 443	0.00 1	0.38 413	0.12 303

psmg	3.10 268	0.32 61	3.05 196	0.54 131	0.46 229	8.68 407	2.84 394	9.87 327	4.69 203	8.08 345	8.69 290	6.26 306	2.54 230	3.91 117	1.91 256	0.01 214	0.04 294	0.06 425	0.00 1	0.11 252	0.00 1

PA-Net	4.98 391	1.47 407	7.42 421	2.40 402	2.14 387	8.73 408	3.64 416	12.42 407	13.11 428	7.03 297	7.57 267	7.88 342	6.52 394	10.16 422	7.82 411	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.11 252	1.07 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	5.22 395	1.96 443	9.78 443	4.11 472	6.57 485	8.83 409	1.35 348	10.74 356	8.07 344	6.39 268	12.76 384	8.32 353	4.75 350	8.62 368	10.09 450	0.11 402	0.18 432	0.31 465	0.09 361	0.75 449	0.57 439

RGC	6.88 433	2.23 450	6.13 387	4.05 470	4.73 476	8.94 410	2.78 392	15.19 455	11.74 416	11.13 433	19.34 443	17.86 458	10.42 455	13.02 457	8.03 418	0.73 463	0.01 158	0.24 461	0.41 459	0.31 393	0.38 412

DGSMNet	6.47 421	2.61 456	13.64 470	3.46 452	3.74 442	8.97 411	6.01 450	14.15 441	13.01 427	7.46 322	14.10 397	9.94 379	4.79 354	10.44 424	6.22 388	1.30 477	1.70 490	1.80 485	1.52 490	2.27 480	2.35 479

anonymousa	3.80 334	0.55 228	3.35 221	1.24 225	3.74 442	9.04 412	0.36 157	6.74 243	4.03 166	7.72 331	19.64 445	10.62 392	6.01 386	1.52 45	1.40 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 337	0.00 1	0.03 110

ssnet_v2	4.46 378	0.87 326	5.18 350	1.57 282	0.67 271	9.14 413	4.73 436	11.84 387	9.68 378	8.79 373	6.24 222	9.91 378	4.34 327	6.28 202	9.30 438	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.28 385	0.30 402

GANet	6.22 415	1.07 365	4.07 286	2.27 386	0.89 297	9.19 414	9.52 482	12.02 395	8.13 347	10.72 425	29.09 482	13.86 427	7.52 419	11.00 433	4.39 356	0.36 445	0.00 1	0.02 385	0.02 300	0.12 269	0.08 241

StereoDRNet-Refined	4.46 378	0.62 257	3.80 260	1.92 334	0.40 215	9.35 415	0.15 90	10.02 336	8.83 366	12.69 447	11.62 363	9.34 370	3.87 302	8.06 331	8.02 416	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.05 337	0.20 341	0.26 390
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
pmcnn	7.72 446	1.27 393	9.42 441	2.91 427	3.14 417	9.44 416	6.23 455	12.56 415	16.51 453	14.53 462	24.08 465	27.44 491	8.49 432	9.32 403	8.44 427	0.06 378	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.15 328

SHD	9.61 468	2.60 455	12.46 459	3.69 462	3.54 434	9.47 417	1.25 337	20.16 495	37.84 509	18.19 474	21.24 453	16.96 454	12.83 469	14.47 468	16.05 479	0.32 442	0.13 405	0.01 354	0.08 350	0.38 413	0.48 430

NCCL2	5.88 407	1.59 418	5.44 363	1.87 323	0.92 300	9.55 418	11.55 494	12.11 399	9.94 385	9.67 400	8.85 292	22.28 481	7.41 413	8.78 380	7.17 403	0.01 214	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.13 283	0.23 376

PSMNet_ROB	5.02 393	1.63 422	6.03 385	1.90 329	1.83 372	9.57 419	6.35 459	15.58 458	7.23 315	6.15 247	10.48 335	12.22 417	4.16 313	8.02 323	8.71 431	0.02 300	0.01 158	0.01 354	0.10 366	0.20 341	0.12 303

NaN_ROB	6.00 412	1.24 389	6.29 393	1.34 243	1.68 359	9.60 420	10.31 488	15.09 451	15.79 449	12.62 446	8.95 295	11.67 415	5.83 381	11.78 445	6.41 392	0.05 369	0.13 405	0.08 434	0.20 405	0.22 358	0.79 450

UNet	3.97 351	0.61 252	6.50 401	1.68 297	3.22 421	9.82 421	0.31 148	9.50 317	5.32 226	7.20 309	6.35 229	10.59 390	5.91 384	6.93 252	5.49 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

SuperB	8.10 452	3.15 466	24.67 499	2.65 416	1.23 327	9.88 422	4.29 427	10.18 342	30.07 492	11.53 439	12.18 374	6.12 302	6.65 399	10.50 425	14.47 477	0.14 412	0.11 388	0.35 468	0.25 426	13.06 507	0.48 430

LALA_ROB	6.58 423	1.80 433	6.25 392	1.26 228	0.94 304	10.08 423	9.02 479	16.00 460	11.51 414	12.74 448	13.02 386	24.77 484	5.25 367	10.56 426	8.02 416	0.04 357	0.05 309	0.00 1	0.02 300	0.10 232	0.25 384

CBMV	5.35 397	0.91 340	3.67 250	1.62 292	0.44 223	10.09 424	7.19 470	12.49 413	12.33 424	12.22 443	14.69 406	10.93 402	6.48 393	8.51 361	4.96 369	0.02 300	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.17 345
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LSM	14.01 489	5.95 482	33.49 509	6.78 490	43.61 531	10.22 425	9.98 487	15.16 454	22.93 480	23.07 488	32.34 493	18.52 463	12.67 466	15.45 474	11.10 458	0.16 419	0.51 479	0.09 437	0.32 445	1.08 459	16.85 526

SGM-Forest	4.96 390	0.32 61	2.84 167	1.21 222	0.64 267	10.23 426	6.64 463	11.55 379	10.98 405	10.94 431	13.59 392	11.65 412	4.30 324	8.94 387	4.63 361	0.11 402	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.46 429
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 410	1.55 415	9.92 444	2.40 402	3.22 421	10.28 427	3.14 401	11.64 380	9.79 381	9.54 396	20.22 448	11.16 406	6.77 402	10.61 428	9.16 435	0.06 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

UDG	8.58 458	9.31 497	4.89 330	10.00 496	9.52 497	10.36 428	2.41 379	12.07 397	9.82 382	7.81 334	9.55 315	16.52 448	9.81 450	7.84 312	7.88 414	4.20 491	2.51 499	18.53 508	3.71 503	9.55 500	5.28 494

DDUNet	9.47 466	11.32 502	6.14 388	12.93 503	11.65 504	10.45 429	3.87 418	11.70 383	7.89 338	9.27 389	13.28 388	16.18 447	6.14 387	8.80 382	5.77 381	6.64 498	3.38 512	20.90 509	4.28 505	11.01 502	7.80 503

PWCDC_ROB	7.92 449	3.17 467	7.48 423	5.73 486	4.40 462	10.45 429	0.35 156	14.52 446	28.19 489	10.36 417	31.27 488	7.04 327	9.14 443	13.22 459	8.78 432	2.74 488	0.02 215	0.00 1	0.00 1	1.31 465	0.17 345

EDNetEfficientorigin	17.87 503	14.00 503	99.53 546	1.64 294	0.92 300	10.55 431	6.26 457	13.21 427	34.84 503	38.20 512	36.91 502	27.47 492	26.32 505	14.71 470	25.69 505	0.04 357	0.06 326	0.14 448	0.52 468	3.16 484	3.27 482

StereoDRNet	5.59 401	1.75 430	6.80 406	3.12 439	4.45 466	10.61 432	4.35 429	18.80 478	9.73 379	12.22 443	6.87 239	11.44 410	4.65 346	8.09 334	8.26 425	0.02 300	0.11 388	0.00 1	0.03 313	0.20 341	0.28 398

U	2.12 164	0.25 21	2.47 120	0.17 63	8.09 495	10.63 433	0.00 1	3.08 21	0.87 10	0.24 19	0.45 28	0.17 20	0.08 5	0.69 6	0.15 6	0.00 1	0.00 1	9.89 501	5.19 511	0.01 11	0.01 18

YMNet	5.52 399	1.83 434	8.79 435	3.47 454	4.46 467	10.72 434	0.91 305	9.99 332	6.43 285	13.76 458	16.35 416	11.65 412	4.49 337	7.95 316	8.03 418	0.12 406	0.35 465	0.12 443	0.08 350	0.71 446	0.27 394

YMNet_1	5.52 399	1.83 434	8.79 435	3.47 454	4.46 467	10.72 434	0.91 305	9.99 332	6.43 285	13.76 458	16.35 416	11.65 412	4.49 337	7.95 316	8.03 418	0.12 406	0.35 465	0.12 443	0.08 350	0.71 446	0.27 394

MMNet	4.16 362	0.77 303	5.47 365	1.40 254	1.67 357	10.78 436	0.63 230	8.64 295	8.47 358	8.80 375	8.33 284	7.51 335	6.61 395	7.53 293	6.54 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.05 188

delet	4.27 372	0.72 288	4.50 308	1.07 208	3.75 446	10.79 437	4.04 421	9.95 330	7.89 338	8.09 346	8.89 293	8.46 357	3.81 301	7.56 294	5.80 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.02 61

Nwc_Net	6.97 434	1.25 390	6.63 403	3.82 466	3.37 426	10.83 438	1.67 363	19.56 492	11.35 411	8.36 356	23.62 463	17.19 456	11.44 461	11.21 435	8.08 422	0.80 465	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.13 283	0.09 254

DISCO	6.28 416	0.57 236	5.78 377	3.43 451	1.17 324	11.22 439	3.39 410	12.14 402	16.16 451	6.52 274	11.22 354	16.96 454	6.32 390	19.51 491	10.74 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 405	0.11 289

ADCMid	10.24 474	3.13 464	20.70 491	2.21 381	2.39 400	11.23 440	6.19 452	14.17 442	11.19 408	23.20 489	22.25 457	17.89 459	19.54 488	18.51 487	26.21 506	0.45 456	0.42 473	1.10 481	1.29 485	1.56 471	1.18 460

GCST	9.08 460	17.31 506	3.98 276	52.92 529	10.66 502	11.29 441	0.20 113	6.97 251	6.47 288	9.46 392	4.68 162	4.75 255	1.51 176	9.34 404	1.31 202	8.19 502	0.05 309	22.38 510	0.34 449	6.17 495	3.53 483

CBFPSM	4.87 389	0.94 349	14.70 474	1.51 268	1.15 323	11.49 442	2.55 387	7.28 258	6.47 288	6.23 252	4.83 167	15.30 440	8.99 440	6.88 247	8.20 424	0.03 338	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.40 420	0.42 421

GwcNet	6.42 419	1.97 444	10.92 449	2.59 415	5.58 480	11.55 443	2.21 377	14.10 440	16.52 455	10.04 410	17.19 432	10.86 400	5.61 379	9.23 399	8.84 433	0.01 214	0.06 326	0.03 402	0.08 350	0.56 431	0.40 416

ACV-stereo	4.46 378	0.76 300	9.94 445	1.91 330	1.06 315	11.61 444	1.28 341	6.25 214	7.09 310	3.09 137	5.21 186	16.88 453	10.23 453	7.96 318	5.47 375	0.06 378	0.15 416	0.01 354	0.00 1	0.12 269	0.14 318

ADCRef	7.27 437	1.38 401	16.37 478	2.52 410	3.30 425	11.63 445	3.16 402	10.80 358	9.35 373	13.03 453	25.27 474	8.17 350	8.92 439	8.06 331	21.81 494	0.15 414	0.08 356	0.16 450	0.34 449	0.38 413	0.58 440

ccnet	6.87 432	0.92 343	5.15 348	3.09 435	2.18 391	11.78 446	4.90 438	17.97 471	8.79 365	12.79 450	20.20 447	16.00 445	8.35 430	9.12 393	14.17 476	0.42 454	0.33 462	0.25 462	0.09 361	0.40 420	0.48 430

RTSC	9.15 461	3.00 462	13.57 469	3.72 463	1.76 367	11.82 447	0.46 180	16.95 464	36.83 506	15.80 468	15.53 411	12.91 422	7.46 417	20.01 494	21.76 493	0.31 441	0.13 405	0.01 354	0.08 350	0.57 433	0.41 418

STTRV1_RVC	7.02 436	1.10 371	12.88 465	3.32 447	6.92 487	11.90 448	4.00 420	15.07 450	11.94 420	9.51 394	14.57 403	11.63 411	8.73 436	12.65 453	8.06 421	3.32 490	2.75 503	0.41 473	0.12 371	1.38 467	0.11 289

iinet-f	5.94 408	1.60 419	26.88 504	1.79 313	1.38 341	11.92 449	1.47 351	6.80 246	7.11 311	6.90 292	14.43 401	10.64 394	7.97 425	7.00 260	12.12 465	0.02 300	0.03 265	0.05 421	0.00 1	0.63 440	0.02 61

SQANet	7.64 442	3.40 469	5.49 366	11.73 501	9.62 499	11.96 450	2.82 393	11.33 372	6.10 265	8.33 355	11.49 360	11.00 403	5.16 366	10.12 421	2.72 302	8.92 503	2.21 492	10.41 502	1.58 491	11.13 503	7.39 502

fast-acv-ft	5.62 403	1.39 402	7.01 410	2.02 354	1.89 376	12.23 451	1.82 369	7.35 259	9.45 375	10.46 420	20.27 449	14.55 434	7.71 423	7.41 286	7.61 408	0.10 400	0.09 368	0.16 450	0.07 345	0.59 435	0.13 311

APVNet	5.98 410	1.72 428	8.72 434	3.21 444	4.04 456	12.31 452	1.81 368	19.09 483	6.10 265	6.13 246	13.41 390	10.69 395	6.30 389	11.26 436	13.90 474	0.05 369	0.02 215	0.11 440	0.03 313	0.53 429	0.20 366

DRN-Test	5.87 405	0.98 352	5.89 380	2.69 417	3.65 439	12.37 453	3.35 408	20.07 494	10.20 391	11.93 442	12.31 377	11.06 405	5.31 369	7.89 314	9.05 434	0.04 357	0.05 309	0.04 414	0.04 331	0.18 329	0.25 384

CSAN	7.62 441	1.60 419	6.56 402	1.83 321	0.66 269	12.40 454	10.52 491	14.45 444	21.32 475	14.19 460	15.98 413	17.84 457	13.02 470	12.32 449	8.38 426	0.09 397	0.07 344	0.03 402	0.04 331	0.33 400	0.67 446

Wz-Net-LNSev	6.46 420	1.93 442	16.44 480	1.52 270	4.15 457	12.66 455	4.96 440	13.05 425	12.10 422	10.55 423	16.23 415	11.32 407	7.19 409	8.43 357	8.48 428	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.06 207

CRFU-Net	4.45 377	0.67 276	5.02 336	2.78 423	1.32 338	12.67 456	3.35 408	11.26 367	3.52 136	10.06 411	9.30 313	10.91 401	6.92 404	7.26 278	3.24 317	0.15 414	0.16 424	0.16 450	0.00 1	0.26 377	0.05 188

NVStereoNet_ROB	16.04 495	6.75 486	12.90 466	6.37 489	7.42 491	12.89 457	9.74 485	22.78 499	25.12 484	30.32 499	46.19 514	34.37 504	25.38 501	21.48 497	21.38 489	5.94 495	3.10 509	6.07 500	10.09 515	4.01 486	8.54 507
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GANetREF_RVC	6.56 422	2.89 460	7.58 426	3.41 449	0.40 215	12.96 458	9.58 483	15.09 451	17.25 458	10.33 415	10.62 338	12.27 418	8.16 429	12.21 448	4.53 359	0.41 451	0.00 1	0.00 1	0.02 300	3.12 483	0.39 413
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
FBW_ROB	8.50 457	1.03 360	7.98 429	1.93 338	1.28 333	13.10 459	6.23 455	22.50 498	18.98 461	18.82 475	14.91 408	19.06 466	10.04 451	18.41 486	9.83 446	0.62 461	0.22 449	1.82 487	0.82 478	0.99 458	1.36 465

XQC	8.43 456	3.58 470	16.40 479	2.92 429	2.17 389	13.22 460	3.60 412	14.64 447	25.86 485	11.87 441	12.04 368	15.06 437	10.67 456	15.24 473	19.41 484	0.39 448	0.08 356	0.05 421	0.07 345	0.84 453	0.45 427

CSP-Net	4.12 357	1.28 396	3.70 254	1.54 276	1.06 315	13.28 461	2.33 378	12.96 423	5.45 228	8.87 378	8.54 289	8.43 356	3.03 256	8.16 339	3.65 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.03 110

WCMA_ROB	9.21 462	0.87 326	7.37 420	2.54 411	2.13 386	13.59 462	5.80 449	11.64 380	14.01 435	24.43 492	32.99 495	27.09 490	18.02 480	12.51 451	9.85 448	0.81 466	0.07 344	0.01 354	0.01 276	0.16 305	0.23 376

ADCS	13.02 486	4.93 479	28.38 506	3.17 442	2.67 407	13.61 463	10.83 492	18.70 475	33.46 497	22.59 484	24.78 469	19.59 469	18.51 484	23.40 501	32.16 515	0.10 400	0.19 438	0.37 471	0.18 397	1.26 463	1.46 467

DispFullNet	17.47 502	26.01 512	33.98 511	22.58 513	20.86 518	13.84 464	1.28 341	16.50 461	26.27 486	19.97 480	17.17 431	20.52 477	18.49 483	22.86 500	10.76 456	5.13 493	2.83 505	30.72 517	7.72 513	20.86 515	11.01 516

SANet	10.64 476	1.86 438	10.91 448	1.76 308	0.71 279	14.62 465	9.23 481	19.18 484	37.14 507	19.22 476	27.96 478	25.86 488	19.11 487	13.02 457	10.63 453	0.08 392	0.06 326	0.03 402	0.02 300	0.62 438	0.81 451

AnyNet_C32	10.98 479	5.58 481	22.79 496	4.16 473	5.83 481	15.64 466	14.30 503	13.18 426	17.15 457	16.44 471	20.52 450	14.68 435	13.44 471	22.46 498	30.08 512	0.17 420	0.26 459	0.36 470	0.36 453	1.23 462	0.91 454

CC-Net-ROB	7.68 443	9.21 496	7.46 422	3.82 466	3.66 440	15.68 467	5.02 441	17.95 470	10.45 399	6.44 271	14.00 396	7.63 337	4.77 351	10.75 429	3.10 312	5.99 496	2.46 497	16.28 506	1.08 483	6.30 496	1.56 469

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 409	5.36 480	5.02 336	3.75 465	3.57 436	15.81 468	4.27 426	11.72 384	6.96 304	7.23 310	8.47 288	9.09 368	2.66 238	9.36 405	2.71 299	7.49 499	2.32 494	2.01 488	0.08 350	6.77 498	4.67 491

RYNet	6.34 418	0.89 333	5.88 379	1.41 257	4.48 470	15.97 469	4.18 424	13.41 430	16.49 452	10.81 427	7.00 246	14.33 432	8.72 435	9.43 406	13.71 473	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.07 226

MSMD_ROB	9.28 464	1.09 369	4.65 319	1.58 283	0.39 213	16.52 470	4.41 430	13.60 432	14.87 443	22.34 483	39.89 506	25.67 487	20.71 492	12.42 450	6.98 401	0.34 444	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 254

ADCP+	8.09 451	1.79 432	14.50 472	1.54 276	4.28 458	16.57 471	5.20 443	12.80 419	11.20 409	12.83 451	17.07 428	11.02 404	10.80 457	17.59 484	23.18 499	0.03 338	0.05 309	0.01 354	0.18 397	0.39 417	0.81 451

LE_ROB	16.73 500	1.28 396	11.61 452	3.72 463	1.65 354	16.67 472	9.17 480	14.39 443	55.91 523	63.81 534	40.86 509	35.94 506	37.73 516	14.24 465	26.87 507	0.05 369	0.10 380	0.13 447	0.22 415	0.12 269	0.15 328

ADCPNet	9.54 467	2.39 454	31.46 508	2.09 368	1.60 350	16.71 473	6.39 460	12.11 399	11.45 412	13.53 456	21.45 454	19.41 467	10.94 458	14.38 466	21.54 492	0.27 439	1.16 485	0.39 472	1.49 488	0.58 434	1.45 466

FCDSN-DC	10.24 474	0.56 234	3.49 235	1.96 343	1.29 334	16.90 474	4.59 434	17.16 466	19.10 463	24.64 493	32.46 494	33.82 502	22.14 498	15.93 476	10.45 452	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.21 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	10.72 477	0.52 215	4.27 294	1.88 326	1.63 352	17.18 475	5.29 446	18.20 473	19.69 468	28.50 497	34.51 498	34.03 503	21.48 495	15.89 475	11.15 459	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.01 276	0.07 191	0.09 254

coex-ft	19.78 509	19.39 507	87.73 536	1.77 310	1.80 370	17.25 476	13.50 501	12.63 417	42.10 513	60.18 530	38.90 504	28.72 493	28.74 506	11.74 444	27.40 508	0.21 428	0.23 451	0.04 414	0.30 441	1.36 466	1.54 468

Wz-Net-MNSev	7.43 439	2.35 453	15.22 475	2.34 398	3.41 431	17.27 477	8.55 475	11.91 390	13.48 431	13.37 454	17.05 427	13.70 424	7.47 418	11.90 446	9.99 449	0.40 450	0.03 265	0.00 1	0.01 276	0.16 305	0.07 226

PVD	15.44 492	2.93 461	14.67 473	4.21 476	3.39 429	17.43 478	4.16 423	27.84 508	48.84 518	31.02 501	43.54 511	29.76 496	30.81 509	25.97 504	21.40 490	0.23 431	0.41 471	0.04 414	0.33 447	0.41 423	1.33 464

FC-DCNN v2	10.88 478	0.52 215	4.17 290	1.92 334	1.63 352	17.79 479	5.35 447	18.87 480	19.88 469	28.77 498	34.99 500	34.62 505	21.72 496	16.03 478	11.16 460	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.00 1	0.06 173	0.08 241

Wz-Net-TNSev	11.35 480	10.56 500	35.88 513	2.28 388	1.73 363	18.25 480	11.42 493	15.88 459	20.88 474	14.44 461	16.97 426	19.57 468	19.04 486	19.31 490	18.67 483	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.16 382	0.62 438	1.25 462

stereogan	7.69 445	0.88 330	7.08 413	3.49 457	3.93 452	18.98 481	3.23 405	16.52 462	19.58 467	9.93 408	18.92 442	20.50 476	9.04 442	14.07 464	6.14 387	0.26 436	0.04 294	0.21 458	0.03 313	0.63 440	0.33 406

WZ-Net	13.00 485	4.64 477	41.07 517	3.48 456	3.15 419	19.12 482	15.66 513	14.81 448	31.33 494	15.71 467	27.88 477	22.22 480	14.01 474	20.44 496	25.03 503	0.64 462	0.00 1	0.01 354	0.03 313	0.39 417	0.37 411

SGM_RVC	10.08 471	0.60 248	3.42 229	2.30 390	0.32 193	19.41 483	6.33 458	18.95 481	14.64 439	25.14 494	24.32 467	33.34 501	18.79 485	19.86 492	12.55 468	0.25 434	0.26 459	0.22 459	0.24 421	0.34 404	0.40 416
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	13.29 487	8.60 493	18.29 484	9.75 494	7.25 490	19.65 484	14.84 507	20.71 497	30.72 493	23.03 487	28.77 480	18.85 465	26.09 504	13.55 460	9.82 445	2.44 486	1.35 488	0.34 467	0.23 418	4.78 489	6.69 500

MeshStereo	11.52 481	1.52 413	4.55 314	1.89 328	1.46 345	19.87 485	5.11 442	20.66 496	15.91 450	32.67 503	34.51 498	39.34 510	21.15 493	18.74 488	12.10 464	0.11 402	0.06 326	0.01 354	0.00 1	0.45 426	0.22 370
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
PDISCO_ROB	9.62 469	1.99 446	11.51 451	9.88 495	9.61 498	21.48 486	3.83 417	19.33 486	28.49 490	11.27 436	14.17 398	19.92 471	5.02 360	16.35 480	9.18 436	5.28 494	0.41 471	0.14 448	0.09 361	2.05 476	2.36 480

ADCL	10.16 473	2.11 447	19.36 488	1.92 334	1.88 375	22.23 487	8.91 478	14.04 438	23.56 481	14.62 463	26.19 475	12.75 421	13.59 472	16.06 479	22.95 498	0.26 436	0.18 432	0.75 476	0.65 471	0.69 444	0.58 440

MFN_U_SF_RVC	12.94 484	3.66 471	25.81 502	3.61 460	2.26 395	22.77 488	4.55 433	27.10 504	20.06 470	23.90 490	28.99 481	30.53 497	16.98 478	19.92 493	20.26 487	1.24 474	1.07 484	0.98 480	1.33 486	1.80 475	2.04 475

SPS-STEREO	15.04 491	6.23 484	13.21 468	11.34 500	11.65 504	23.30 489	7.15 469	24.16 501	15.65 448	31.78 502	29.19 483	31.62 498	21.32 494	24.62 502	19.50 485	7.59 500	4.19 517	3.22 493	1.48 487	6.99 499	6.54 499
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 470	4.27 474	14.47 471	2.29 389	2.85 411	23.40 490	13.62 502	13.60 432	19.54 466	19.42 477	24.27 466	16.74 451	8.59 433	17.05 483	7.98 415	1.25 475	1.68 489	0.17 453	2.63 493	0.72 448	1.04 457

DPSNet	10.14 472	1.88 439	16.82 481	1.85 322	1.73 363	24.84 491	17.20 515	19.92 493	27.41 487	12.23 445	13.62 393	16.52 448	18.35 482	14.42 467	12.50 467	0.78 464	0.54 480	0.08 434	0.25 426	1.18 461	0.59 443

ACVNet_1	18.70 505	25.08 511	12.72 463	17.33 508	15.18 511	26.02 492	9.62 484	28.44 509	34.49 500	24.39 491	24.32 467	37.22 508	20.13 491	16.67 481	13.39 470	10.45 510	2.59 501	24.77 514	4.92 510	16.57 512	9.75 511

G-Net	8.41 455	1.54 414	10.97 450	5.73 486	3.60 437	26.19 493	4.41 430	10.10 339	7.42 318	19.71 478	24.99 472	14.38 433	15.83 477	10.99 432	9.53 444	0.50 458	0.46 476	0.19 456	0.25 426	0.80 451	0.66 445

SGM+DAISY	15.62 493	7.26 490	19.28 487	8.94 492	10.11 501	26.25 494	10.49 490	19.36 487	14.65 441	30.64 500	33.59 496	33.00 500	22.32 499	24.96 503	16.42 480	7.90 501	6.25 521	4.51 496	3.37 500	5.86 493	7.20 501

IMH-64-1	27.21 514	28.77 515	16.84 482	31.57 516	20.76 516	26.43 495	15.10 508	47.11 519	45.20 515	33.53 505	51.16 520	41.42 511	31.10 510	36.48 512	22.39 496	13.48 515	2.87 507	33.95 519	10.70 516	23.50 517	11.75 517

IMH-64	27.21 514	28.77 515	16.84 482	31.57 516	20.76 516	26.43 495	15.10 508	47.11 519	45.20 515	33.53 505	51.16 520	41.42 511	31.10 510	36.48 512	22.39 496	13.48 515	2.87 507	33.95 519	10.70 516	23.50 517	11.75 517

Ntro	12.35 483	8.88 494	7.80 427	13.79 505	12.42 506	26.54 497	6.98 467	18.54 474	22.14 478	9.82 402	16.45 418	20.30 474	9.29 446	15.95 477	6.61 398	9.53 507	2.47 498	14.93 505	2.77 494	13.11 508	8.63 508

otaku	11.73 482	7.51 491	7.07 412	13.22 504	10.85 503	26.61 498	7.25 471	18.84 479	19.16 464	11.58 440	17.23 433	20.19 473	8.09 428	15.11 472	4.64 362	9.13 505	2.42 496	13.08 503	1.83 492	12.48 506	8.22 505

MDST_ROB	8.37 454	0.32 61	9.03 437	4.18 475	2.42 401	26.86 499	6.14 451	19.36 487	13.52 432	27.09 495	22.75 461	9.47 373	4.74 349	15.06 471	6.34 391	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.13 311

RainbowNet	18.01 504	26.22 513	19.95 489	18.59 509	14.88 509	27.38 500	10.46 489	27.39 505	34.54 501	14.91 465	27.01 476	25.65 486	12.44 464	18.94 489	9.23 437	13.91 517	3.46 513	23.36 512	4.86 508	16.03 510	10.91 515

ELAS_RVC	16.54 498	2.26 451	10.09 447	5.50 485	4.46 467	28.28 501	16.72 514	25.55 503	33.54 498	40.19 513	40.30 508	36.68 507	30.03 507	29.40 506	20.61 488	0.98 472	1.21 486	0.86 479	0.70 475	1.39 468	2.16 476
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.12 496	10.81 501	59.36 525	4.42 478	2.49 403	30.06 502	15.15 511	17.51 469	16.51 453	17.88 473	37.69 503	24.04 482	17.54 479	29.60 507	33.29 516	0.28 440	0.38 469	0.43 474	0.42 460	2.57 482	1.98 474

MANE	19.47 508	1.27 393	5.07 341	4.69 479	5.55 479	30.49 503	9.94 486	34.01 511	37.27 508	44.13 519	51.57 522	52.51 517	40.41 518	33.58 510	24.81 502	0.89 468	0.86 483	1.11 482	9.72 514	0.38 413	1.06 458

xyz-stereo	6.97 434	0.29 34	36.85 514	0.20 69	0.07 34	30.65 504	0.19 107	3.97 79	1.82 34	10.21 413	24.87 470	6.06 300	7.29 412	11.62 441	4.87 368	0.01 214	0.02 215	0.35 468	0.00 1	0.06 173	0.02 61

SGM-ForestM	16.99 501	1.08 367	5.74 376	2.12 371	0.75 282	31.63 505	12.21 498	27.80 507	32.25 495	37.88 510	39.99 507	52.96 519	35.20 513	33.60 511	24.47 501	0.26 436	0.39 470	0.31 465	0.39 457	0.26 377	0.53 436

ACVNet-4b	15.90 494	22.00 508	12.37 456	16.40 507	15.14 510	31.87 506	7.50 473	19.04 482	27.85 488	11.48 438	22.02 456	31.86 499	9.16 445	17.95 485	5.69 379	10.43 509	2.58 500	24.44 513	4.87 509	16.04 511	9.28 509

LRCNet_RVC	66.23 535	65.67 537	67.63 529	71.47 535	54.32 534	32.17 507	2.66 389	63.19 537	21.35 476	81.79 539	91.26 539	83.62 538	71.62 536	69.32 535	52.57 532	95.49 544	64.45 537	95.07 544	95.19 544	71.52 536	74.31 538

IMH	29.82 518	29.11 517	18.51 486	34.28 520	21.40 521	32.33 508	15.39 512	49.40 526	53.07 521	37.88 510	55.32 525	45.05 513	39.54 517	40.63 520	24.12 500	14.03 518	3.27 511	34.93 521	11.24 518	24.69 520	12.21 519

ELAS	16.72 499	2.14 448	9.23 438	4.92 481	4.53 472	32.66 509	15.11 510	27.40 506	28.68 491	40.27 514	44.90 512	38.33 509	30.50 508	26.44 505	21.94 495	0.88 467	1.23 487	0.67 475	0.89 480	1.49 469	2.18 478
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	29.39 517	24.43 509	20.47 490	32.71 519	13.83 508	34.70 510	20.27 521	52.19 530	65.03 531	43.29 517	59.35 528	52.19 516	44.68 523	31.71 508	30.56 513	10.98 511	4.94 518	13.71 504	12.52 520	12.06 505	8.22 505

ACVNet_2	26.45 512	29.35 518	25.14 500	20.27 511	15.43 512	34.97 511	12.23 499	48.37 524	66.25 533	42.69 516	56.73 526	51.77 515	25.59 502	20.39 495	13.52 472	10.13 508	2.59 501	22.78 511	3.52 502	17.57 513	9.80 513

WAO-6	34.74 522	36.76 524	15.36 476	37.53 522	24.15 525	35.99 512	19.36 517	48.96 525	68.54 534	43.84 518	47.58 516	52.77 518	52.60 527	32.63 509	34.73 519	26.20 525	7.74 524	42.78 527	21.64 526	28.07 525	17.62 527

SAMSARA	14.63 490	2.74 459	12.38 457	12.65 502	6.74 486	36.50 513	72.93 536	19.36 487	23.77 482	16.20 470	13.04 387	29.21 494	12.78 467	16.98 482	15.21 478	0.11 402	0.26 459	0.03 402	0.14 376	0.76 450	0.77 449

notaker	47.42 529	55.20 531	49.13 521	56.52 532	40.18 528	38.52 514	32.97 526	47.21 521	56.08 524	57.21 529	57.24 527	60.09 524	59.19 534	53.93 533	41.64 526	40.61 530	19.93 529	57.21 532	37.41 528	49.02 530	39.02 530

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 497	6.93 488	21.83 494	5.94 488	2.81 410	38.71 515	14.59 504	24.55 502	34.87 504	33.66 507	34.35 497	29.24 495	24.20 500	22.59 499	17.95 482	2.52 487	2.81 504	1.17 483	1.51 489	5.89 494	2.16 476

PWCK	30.53 519	44.32 527	47.25 520	29.76 514	7.23 489	40.78 516	27.10 524	44.73 518	44.32 514	47.31 521	36.37 501	47.16 514	26.05 503	41.26 521	31.87 514	21.83 522	4.03 516	29.50 516	4.67 506	27.17 524	7.80 503

RTS	18.87 506	9.32 498	86.48 534	4.95 482	6.10 482	42.08 517	14.70 505	15.49 456	41.06 511	22.65 485	32.32 491	13.77 425	19.54 488	37.98 516	28.96 509	0.41 451	0.23 451	0.00 1	0.02 300	0.91 455	0.50 433

RTSA	18.87 506	9.32 498	86.48 534	4.95 482	6.10 482	42.08 517	14.70 505	15.49 456	41.06 511	22.65 485	32.32 491	13.77 425	19.54 488	37.98 516	28.96 509	0.41 451	0.23 451	0.00 1	0.02 300	0.91 455	0.50 433

WAO-8	38.15 525	35.51 522	21.50 492	43.67 524	23.92 523	44.44 519	20.26 519	52.83 531	76.62 536	53.57 527	66.79 534	62.63 527	54.56 530	42.03 522	39.18 523	22.71 523	6.65 522	37.08 524	19.08 524	24.72 522	15.24 522

Venus	38.15 525	35.51 522	21.50 492	43.67 524	23.92 523	44.44 519	20.26 519	52.83 531	76.62 536	53.57 527	66.81 535	62.63 527	54.56 530	42.03 522	39.18 523	22.71 523	6.65 522	37.08 524	19.08 524	24.70 521	15.24 522

SDNR	7.50 440	2.32 452	15.58 477	1.82 320	0.63 265	44.66 521	0.44 178	8.59 289	9.52 376	9.84 404	25.18 473	5.30 279	4.38 328	11.46 439	6.49 394	0.05 369	0.03 265	0.00 1	0.01 276	1.79 474	1.87 472

Dean	34.67 521	38.70 525	25.33 501	29.89 515	17.21 514	45.24 522	11.98 497	56.90 534	76.55 535	63.47 533	60.22 529	67.36 532	48.14 526	37.24 514	39.01 522	11.00 512	2.83 505	28.35 515	5.60 512	18.14 514	10.31 514

BEATNet-Init1	23.31 510	9.03 495	41.67 518	4.17 474	2.53 404	45.68 523	19.47 518	33.43 510	38.45 510	47.59 522	49.10 518	59.31 523	41.80 520	38.35 518	29.21 511	0.47 457	0.50 478	0.81 477	0.66 472	2.10 479	1.86 471

TorneroNet-64	32.42 520	31.89 519	30.52 507	34.73 521	21.13 520	46.99 524	18.82 516	43.10 517	59.42 526	32.70 504	46.98 515	62.01 526	36.98 514	43.97 524	33.88 517	14.10 519	3.22 510	35.28 522	11.72 519	26.84 523	14.07 521

MADNet+	27.07 513	33.84 520	90.97 538	20.14 510	7.47 492	48.43 525	47.10 532	35.43 512	36.46 505	20.11 481	30.05 485	25.29 485	35.08 512	45.50 525	50.28 530	2.13 484	2.00 491	1.19 484	0.76 476	4.71 487	4.43 487

KSHMR	55.63 532	63.60 535	37.85 515	74.69 536	49.56 533	49.01 526	45.73 531	57.46 535	63.97 530	61.61 532	62.07 532	72.39 536	47.01 524	50.65 530	43.29 527	54.10 533	62.21 535	66.10 536	53.94 535	51.25 533	46.11 533

TorneroNet	35.11 524	33.92 521	33.82 510	37.86 523	22.01 522	49.64 527	21.58 522	48.09 523	55.23 522	37.50 509	53.79 523	62.81 529	43.66 522	46.71 527	41.25 525	14.80 520	3.53 514	36.72 523	14.57 522	28.28 526	16.49 524

ktn	48.94 530	57.58 532	38.86 516	59.57 533	43.27 530	50.37 528	43.38 530	48.07 522	61.11 527	51.30 525	54.25 524	54.96 521	52.88 528	47.30 528	35.83 520	57.77 534	24.88 532	62.69 535	43.55 531	50.70 531	40.41 531

HanzoNet	56.48 533	59.32 533	58.25 524	55.32 531	41.94 529	50.95 529	41.33 528	51.12 527	61.40 528	65.62 536	65.59 533	71.66 535	69.41 535	70.77 536	60.03 533	63.99 537	34.70 534	61.96 534	50.54 533	51.00 532	44.71 532

LVE	34.99 523	40.10 526	34.97 512	32.49 518	18.61 515	51.45 530	26.82 523	52.15 529	65.94 532	47.21 520	61.04 530	53.99 520	37.30 515	37.95 515	34.09 518	15.55 521	5.95 520	31.01 518	13.81 521	22.58 516	16.72 525

DPSimNet_ROB	53.45 531	64.73 536	44.39 519	53.97 530	45.39 532	53.66 531	54.83 533	55.15 533	57.87 525	64.16 535	50.83 519	63.40 530	53.34 529	46.45 526	65.81 535	63.13 536	26.54 533	57.94 533	51.11 534	45.52 529	50.69 535

UNDER WATER	45.09 527	48.60 529	67.37 528	49.30 528	31.41 527	53.80 532	37.39 527	40.25 516	52.48 519	50.24 523	45.37 513	68.37 534	57.76 533	51.03 532	49.88 529	29.97 526	13.75 526	51.22 529	36.57 527	37.87 528	29.12 528

UNDER WATER-64	45.16 528	46.99 528	66.69 527	43.90 526	27.64 526	55.58 533	41.87 529	39.42 515	48.42 517	51.73 526	43.08 510	67.76 533	56.69 532	48.02 529	48.34 528	39.50 529	17.64 528	51.78 530	38.93 530	36.62 527	32.61 529

JetBlue	29.12 516	15.72 504	54.12 522	15.93 506	20.98 519	60.90 534	30.62 525	39.38 514	34.62 502	34.08 508	39.69 505	57.35 522	43.17 521	50.71 531	50.60 531	2.41 485	3.79 515	2.81 489	3.45 501	9.57 501	12.59 520

JetRed	61.02 534	61.05 534	82.56 533	46.09 527	56.80 535	83.19 535	63.76 534	59.26 536	63.61 529	69.29 537	68.85 536	66.59 531	47.62 525	61.57 534	74.09 536	45.58 531	66.14 538	46.59 528	45.06 532	63.17 534	49.58 534

TCMNet-wrong-test	67.23 536	85.83 541	81.56 532	95.63 543	94.73 543	89.35 536	85.42 537	51.73 528	33.71 499	51.26 524	61.71 531	61.33 525	41.23 519	77.26 537	64.71 534	48.76 532	9.03 525	70.12 538	68.11 537	90.76 544	82.37 543

MADNet++	82.84 538	82.38 540	73.57 531	87.72 542	82.97 540	93.14 537	69.15 535	86.42 542	82.50 538	93.46 543	86.70 538	86.28 539	80.92 538	88.34 540	88.84 538	86.83 542	84.17 542	72.64 539	68.92 538	80.47 542	81.42 542

HaxPig	98.85 546	99.94 548	95.08 539	99.99 550	100.00 549	94.03 538	94.78 538	99.15 546	99.98 549	99.99 550	100.00 548	99.98 551	99.99 548	98.12 545	95.97 542	100.00 551	99.99 549	100.00 548	99.99 549	100.00 550	99.99 550

ASD4	75.85 537	81.57 539	69.25 530	68.23 534	80.87 539	96.24 539	99.15 544	77.50 538	93.47 542	77.59 538	85.63 537	78.32 537	76.43 537	77.89 538	82.61 537	58.30 535	62.67 536	55.02 531	62.43 536	68.35 535	65.49 537

MEDIAN_ROB	98.41 545	99.70 546	99.30 545	97.09 544	97.02 544	96.89 540	95.77 540	97.66 545	97.28 543	98.79 547	98.94 545	99.18 546	98.14 543	96.89 544	96.88 544	99.96 548	99.16 545	100.00 548	99.99 549	99.69 547	99.88 547

ccccc	99.32 548	96.61 545	100.00 552	100.00 553	100.00 549	97.41 541	99.44 546	99.56 548	97.80 545	99.27 548	97.59 544	99.35 547	99.84 546	99.92 547	99.98 548	100.00 551	100.00 550	99.95 547	99.77 548	100.00 550	100.00 552

xxxxx1	85.63 540	90.31 542	96.68 541	76.54 537	80.57 536	97.44 542	96.86 541	85.53 539	88.53 539	88.68 540	91.71 540	94.23 541	92.93 539	90.02 541	91.98 539	70.60 538	70.39 539	73.68 540	81.46 541	74.61 537	79.86 539

tt_ll	85.63 540	90.31 542	96.68 541	76.54 537	80.57 536	97.44 542	96.86 541	85.53 539	88.53 539	88.68 540	91.71 540	94.23 541	92.93 539	90.02 541	91.98 539	70.60 538	70.39 539	73.68 540	81.46 541	74.61 537	79.86 539

ff	85.63 540	90.31 542	96.68 541	76.54 537	80.57 536	97.44 542	96.86 541	85.53 539	88.53 539	88.68 540	91.71 540	94.23 541	92.93 539	90.02 541	91.98 539	70.60 538	70.39 539	73.68 540	81.46 541	74.61 537	79.86 539

AVERAGE_ROB	99.62 550	99.95 549	98.81 544	100.00 553	100.00 549	98.08 545	95.47 539	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 548	100.00 553	100.00 550	100.00 552	99.99 549	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

test_example2	99.39 549	99.98 550	99.99 548	100.00 553	99.98 548	99.72 546	99.99 547	97.34 544	100.00 550	100.00 551	100.00 548	96.42 544	96.66 542	99.97 548	99.96 547	100.00 551	99.97 548	98.66 546	99.15 547	100.00 550	100.00 552

USTest	87.63 543	76.50 538	65.53 526	81.26 541	83.10 541	100.00 547	100.00 548	99.53 547	99.60 546	98.32 544	99.02 546	90.87 540	98.33 544	84.28 539	98.23 545	79.97 541	96.20 543	69.82 537	73.75 540	75.48 540	82.80 544

Selective-RAFT-Error	100.00 555	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 549	100.00 547	100.00 548	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 548	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

Anonymous_1	99.08 547	99.91 547	99.85 547	97.63 545	99.10 547	100.00 547	100.00 548	99.61 549	99.96 548	99.28 549	99.86 547	99.54 548	99.99 548	99.29 546	99.75 546	96.05 545	99.59 546	97.31 545	98.57 546	97.71 545	98.63 546

tt	83.26 539	0.34 91	99.99 548	79.40 540	93.18 542	100.00 547	100.00 548	100.00 552	99.95 547	60.33 531	47.63 517	99.98 551	99.96 547	99.98 549	100.00 552	92.42 543	99.82 547	73.83 543	73.63 539	88.42 543	56.35 536

PML	97.88 544	100.00 551	96.45 540	98.01 546	97.88 546	100.00 547	99.35 545	96.88 543	97.72 544	100.00 551	97.36 543	97.38 545	99.60 545	100.00 552	96.32 543	99.99 549	97.55 544	100.00 548	96.01 545	99.18 546	87.92 545

CasAABBNet	100.00 555	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 549	100.00 547	100.00 548	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 548	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

LSM0	100.00 555	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 549	100.00 547	100.00 548	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 548	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	99.99 550

DPSMNet_ROB	99.91 552	100.00 551	99.99 548	99.99 550	100.00 549	100.00 547	100.00 548	99.98 551	100.00 550	98.35 545	100.00 548	99.84 549	100.00 550	99.98 549	99.99 549	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

DGTPSM_ROB	99.90 551	100.00 551	99.99 548	99.99 550	100.00 549	100.00 547	100.00 548	99.97 550	100.00 550	98.35 545	100.00 548	99.84 549	100.00 550	99.98 549	99.99 549	99.99 549	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

DPSM_ROB	99.95 553	100.00 551	100.00 552	99.76 548	100.00 549	100.00 547	100.00 548	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 548	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	99.21 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.99 548	99.95 548

DPSM	99.95 553	100.00 551	100.00 552	99.76 548	100.00 549	100.00 547	100.00 548	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 548	100.00 553	100.00 550	100.00 552	100.00 552	99.21 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.99 548	99.95 548

FADE		17.27 505		10.46 498	9.90 500			35.80 513	53.05 520	20.32 482		26.54 489		39.35 519		30.62 527	14.22 527	38.39 526	37.63 529	5.22 491	5.56 496

Low-res two-view benchmark