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

FoundationStereo	0.48 1	0.38 15	1.70 8	0.82 131	1.00 256	0.42 2	0.06 29	0.63 1	1.44 10	0.38 11	0.04 1	0.11 5	0.37 51	0.93 6	0.39 3	0.03 291	0.86 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 55

LGtest1	0.53 2	0.42 30	1.55 5	0.14 9	0.30 105	1.00 8	0.01 2	2.47 9	1.19 5	0.65 43	0.12 4	0.08 1	0.10 4	1.30 19	0.47 7	0.01 155	0.45 322	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.20 126

S2M2	0.53 2	0.50 77	1.58 7	0.53 83	0.18 59	1.13 10	0.01 2	1.47 3	2.18 24	0.18 1	0.87 30	0.13 7	0.20 12	0.87 4	0.51 13	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.20 289	0.01 1

MonSter	0.72 4	0.27 3	2.25 30	0.07 1	0.85 235	1.27 21	0.01 2	3.79 33	0.91 2	0.41 17	0.18 8	0.08 1	0.04 1	1.33 20	0.58 22	0.00 1	0.96 387	0.00 1	0.36 422	0.00 1	0.94 306

SGStereo	0.76 5	0.36 11	1.37 2	0.43 64	0.14 40	1.25 19	0.29 122	2.25 7	0.84 1	0.61 41	0.51 19	0.09 3	0.11 5	6.65 194	0.19 1	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.07 42

DEFOM-Stereo	0.78 6	0.56 106	1.98 17	0.21 22	0.12 31	1.93 78	0.44 157	0.99 2	0.93 3	0.70 47	0.51 19	0.15 8	0.09 3	6.39 182	0.40 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 78

RAStereo	0.81 7	0.70 156	3.97 179	0.21 22	0.54 175	1.16 11	0.02 11	3.78 31	1.22 6	0.62 42	1.57 51	0.16 10	0.23 17	0.89 5	1.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.02 6

GLC_STEREO	0.87 8	0.39 21	1.55 5	0.72 112	0.01 1	1.98 82	0.55 190	3.52 19	3.54 83	0.96 73	1.63 53	0.19 13	0.41 61	1.29 18	0.58 22	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.08 46

IGEV-RUCA	0.88 9	0.27 3	1.43 4	0.59 87	0.33 115	2.12 98	0.49 177	3.65 24	1.79 16	1.04 75	0.16 5	0.24 31	0.55 85	2.95 84	0.57 21	0.12 377	0.21 282	0.20 443	0.25 378	0.22 307	0.33 181

UniTT-Stereo	0.94 10	0.53 86	2.82 63	0.94 148	1.29 306	0.56 4	0.12 57	1.49 4	3.16 54	1.77 94	2.22 78	0.20 16	0.32 42	1.76 42	1.33 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.02 6

dual_stereo	0.95 11	0.39 21	1.83 14	0.37 54	1.11 275	0.84 6	0.03 16	4.34 59	1.83 17	0.30 6	0.08 2	0.21 17	0.12 6	3.16 89	0.98 94	0.00 1	1.34 455	0.00 1	0.20 355	0.00 1	1.83 413

rvit_stereo_0081_aga	0.95 11	1.03 250	4.52 225	0.16 10	0.25 95	1.70 57	0.21 103	4.27 51	3.17 55	0.38 11	0.23 10	0.27 36	0.31 35	1.56 30	0.64 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 223	0.15 91

MaDis-Stereo	0.96 13	1.11 263	4.01 184	0.36 53	1.86 350	1.20 14	0.06 29	3.99 41	1.73 14	0.45 22	0.56 22	0.43 63	0.51 79	1.28 16	1.46 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.08 46

LG-Stereo	1.00 14	0.58 117	4.72 242	0.19 12	0.37 129	1.18 13	0.18 92	4.21 47	3.11 53	0.83 69	1.95 70	0.45 66	0.16 10	0.53 1	0.62 31	0.33 421	0.22 283	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.31 175

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 15	0.42 30	3.22 97	0.48 76	0.63 191	2.02 85	0.27 119	5.79 134	1.32 7	0.82 65	0.75 25	0.87 90	0.23 17	1.24 14	0.86 71	0.15 385	0.58 334	0.00 1	0.26 391	0.03 46	0.49 224

castereo	1.02 15	0.69 149	1.26 1	0.46 72	0.19 63	1.89 74	0.76 253	5.61 122	2.37 26	0.78 60	2.65 92	0.32 47	0.40 59	1.25 15	1.00 99	0.01 155	0.32 300	0.00 1	0.24 374	0.03 46	0.22 138

GIP-stereo	1.03 17	0.79 171	2.35 33	1.91 268	1.40 317	1.47 35	0.05 22	5.06 83	1.85 18	0.30 6	0.43 18	0.57 79	0.37 51	1.14 9	0.75 53	0.07 349	0.50 329	0.00 1	0.00 1	0.06 101	1.57 369

rvit_stereo_0081	1.03 17	0.55 95	2.58 43	0.64 97	0.13 36	1.35 26	0.12 57	3.74 29	5.28 184	0.55 34	0.32 15	0.55 76	0.12 6	4.08 109	0.53 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 28

rvit_stereo_0082	1.03 17	0.55 95	2.58 43	0.64 97	0.13 36	1.35 26	0.12 57	3.74 29	5.28 184	0.55 34	0.32 15	0.55 76	0.12 6	4.08 109	0.53 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 28

IGEV-Stereo++	1.03 17	0.32 8	2.03 21	0.25 32	1.94 356	1.94 79	0.01 2	3.57 21	2.52 30	0.70 47	1.80 66	0.10 4	1.14 133	1.34 21	0.55 19	0.01 155	0.75 353	0.00 1	0.00 1	0.04 72	1.57 369

LoS	1.03 17	0.43 33	2.53 40	0.64 97	0.14 40	2.42 121	0.26 117	5.64 124	2.93 40	1.08 77	0.24 11	0.49 69	0.45 75	2.31 67	0.83 68	0.02 251	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.03 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 22	0.44 42	2.58 43	0.32 40	0.52 168	1.78 67	0.07 34	5.69 126	2.76 34	0.27 4	2.28 81	0.80 87	0.44 73	1.37 22	0.49 10	0.00 1	0.36 310	0.00 1	0.25 378	0.02 16	0.32 180

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 23	2.27 400	1.82 11	1.16 166	0.34 118	0.56 4	0.05 22	2.94 12	1.46 11	0.40 15	0.94 33	0.22 23	2.27 206	6.26 179	0.63 33	0.00 1	0.08 232	0.00 1	0.17 337	0.04 72	0.16 100

rvit_stereo_0080	1.09 23	1.08 257	4.16 194	0.12 5	0.12 31	1.32 23	0.36 138	4.52 62	3.94 114	0.70 47	1.29 45	0.41 58	0.75 103	1.98 47	0.76 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.18 111

trnet	1.09 23	0.47 57	2.19 28	0.12 5	0.21 80	1.70 57	0.02 11	4.28 53	6.97 268	0.78 60	1.77 62	0.48 68	0.67 96	1.50 26	0.58 22	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 13

whm_eth	1.09 23	1.08 257	4.16 194	0.12 5	0.12 31	1.32 23	0.36 138	4.52 62	3.94 114	0.70 47	1.29 45	0.41 58	0.75 103	1.98 47	0.76 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.18 111

CASnet	1.09 23	0.47 57	2.09 23	0.79 125	0.08 14	2.10 93	0.14 76	3.83 35	4.26 132	3.84 141	1.56 50	0.32 47	0.30 32	1.13 8	0.77 58	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.03 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 23	0.51 79	2.16 26	0.11 4	0.24 91	1.67 52	0.03 16	4.24 48	6.91 265	0.80 64	1.73 58	0.44 64	0.64 94	1.58 32	0.61 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 6
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
fffft	1.13 29	0.71 160	2.25 30	0.09 3	0.07 12	2.10 93	0.63 214	4.19 46	2.10 21	0.42 19	0.75 25	0.24 31	0.20 12	6.89 208	1.08 112	0.00 1	0.12 253	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.53 234
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 29	0.92 217	1.82 11	0.80 128	0.09 18	2.07 92	0.16 84	3.61 23	2.17 23	0.38 11	1.37 48	0.19 13	0.29 30	7.04 220	1.02 105	0.00 1	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.19 280	0.51 229

CroCo-Stereo	1.14 31	1.22 289	3.99 182	0.61 94	0.53 171	0.38 1	0.06 29	5.35 105	4.15 125	0.59 39	1.92 69	1.00 95	0.27 25	1.37 22	1.33 150	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.05 28
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_0083	1.16 32	0.47 57	3.68 152	0.54 84	0.10 21	1.25 19	0.24 111	3.17 16	5.31 187	0.52 30	0.80 28	0.82 88	1.16 140	4.52 125	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.13 74

GREAT-IGEV	1.17 33	0.57 112	3.06 88	1.95 278	1.41 319	1.42 32	0.08 40	2.51 10	3.07 51	0.58 38	0.79 27	0.11 5	0.35 48	2.17 59	1.00 99	0.07 349	1.45 458	0.00 1	0.22 368	0.14 234	2.42 454

MGS-Stereo	1.22 34	0.44 42	2.92 70	0.83 132	0.07 12	1.82 72	0.65 221	2.44 8	3.95 116	1.11 79	6.19 200	0.49 69	0.37 51	1.73 36	0.81 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 404	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 35	1.42 322	5.16 262	0.94 148	0.36 125	1.22 17	0.24 111	4.57 64	4.49 148	0.51 27	1.04 35	0.73 84	1.10 128	1.50 26	1.01 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.22 138

RSM++	1.24 36	0.45 47	1.84 15	1.61 219	0.51 164	2.73 160	0.29 122	2.99 13	3.22 58	0.69 46	2.06 72	0.52 73	0.28 27	5.62 157	0.86 71	0.01 155	0.03 183	0.00 1	0.17 337	0.16 254	0.85 295

tt45	1.25 37	0.90 213	1.98 17	0.59 87	0.25 95	3.47 238	0.14 76	4.07 42	1.97 20	0.45 22	2.17 75	0.29 40	0.27 25	7.02 219	0.95 90	0.00 1	0.04 200	0.00 1	0.00 1	0.22 307	0.24 154

CAS++	1.27 38	0.68 146	2.40 36	0.25 32	0.30 105	1.80 69	0.61 208	8.46 251	3.61 89	1.80 95	2.42 85	0.18 12	0.21 16	2.12 56	0.49 10	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 38	0.38 15	2.61 47	1.75 246	1.21 291	2.44 124	0.85 277	4.79 71	1.67 13	0.71 51	0.26 13	0.29 40	2.00 194	2.30 66	0.66 37	0.01 155	0.95 384	0.00 1	0.42 432	0.12 201	2.07 435

ours_stereo	1.28 40	0.91 214	2.36 35	0.34 51	0.67 197	1.16 11	0.09 43	3.71 28	2.44 27	0.51 27	3.17 105	0.36 56	0.26 21	6.62 191	0.55 19	0.00 1	0.11 249	0.00 1	0.00 1	0.23 319	2.08 436

MM-Stereo_test2	1.30 41	0.52 84	2.67 55	1.71 239	0.29 103	1.79 68	0.51 180	5.28 95	3.84 108	0.95 71	0.93 32	0.51 72	0.36 49	2.29 65	1.12 117	0.00 1	0.95 384	0.00 1	0.07 281	0.32 369	1.97 428

AIO-Stereo	1.30 41	0.45 47	1.73 9	0.67 107	0.77 221	2.33 113	0.60 204	5.99 154	3.27 60	0.45 22	3.46 112	0.41 58	0.28 27	1.53 29	0.71 48	0.04 316	0.79 356	0.00 1	0.67 450	0.10 170	1.67 383

mms	1.31 43	0.88 209	2.06 22	0.25 32	0.79 223	1.50 37	0.08 40	3.29 17	2.51 29	0.53 31	3.09 103	0.34 53	0.26 21	7.11 225	0.59 25	0.00 1	0.43 318	0.00 1	0.00 1	0.21 300	2.32 448

TANstereo	1.32 44	0.79 171	2.93 71	0.37 54	0.11 23	1.81 71	0.01 2	3.56 20	4.36 140	4.53 161	4.96 158	0.41 58	0.68 97	1.22 11	0.59 25	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13

AIO_test	1.34 45	0.72 163	3.32 109	0.86 136	1.19 287	2.90 191	0.80 259	4.46 60	3.34 65	0.77 54	0.86 29	1.48 113	0.30 32	2.95 84	0.49 10	0.00 1	1.00 403	0.00 1	0.13 320	0.04 72	1.24 340

sCroCo_RVC	1.34 45	0.85 191	6.15 319	1.21 173	1.28 301	0.90 7	0.18 92	4.50 61	2.86 39	0.37 9	3.18 107	0.52 73	1.52 173	1.83 44	0.93 85	0.13 380	0.25 293	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.16 100

GCAP-Stereo	1.35 47	1.11 263	2.82 63	0.66 105	1.08 271	1.68 54	0.01 2	5.17 91	3.68 94	2.10 100	1.63 53	1.42 107	0.75 103	1.77 43	1.59 169	0.00 1	1.08 414	0.00 1	0.00 1	0.17 263	0.26 159

CroCo-Stereo Lap2	1.37 48	1.19 279	4.17 197	1.01 154	4.58 451	0.46 3	0.09 43	4.27 51	2.94 41	1.25 83	2.40 84	1.55 117	0.20 12	1.72 35	1.30 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 250	0.13 74

castereo++	1.38 49	0.97 237	2.82 63	0.59 87	0.52 168	4.45 306	0.97 297	5.22 94	1.87 19	0.41 17	2.28 81	1.87 127	0.15 9	4.14 112	0.42 5	0.00 1	0.41 316	0.00 1	0.30 405	0.05 90	0.22 138

Occ-G	1.39 50	0.66 139	3.05 87	0.60 91	0.75 217	1.46 33	0.67 226	3.66 25	3.50 70	1.76 93	0.65 23	5.00 255	0.55 85	1.15 10	1.56 165	0.00 1	0.74 352	0.00 1	0.17 337	0.19 280	1.61 371

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 50	0.74 166	2.72 59	0.73 115	1.26 299	2.42 121	0.02 11	3.78 31	8.16 314	1.81 98	2.94 100	0.28 38	0.32 42	1.51 28	0.76 54	0.04 316	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.19 120

999	1.42 52	0.85 191	2.23 29	1.37 190	0.35 119	3.01 200	0.64 217	3.91 37	2.83 37	0.38 11	3.35 110	0.19 13	0.25 19	7.37 241	1.12 117	0.01 155	0.04 200	0.00 1	0.00 1	0.22 307	0.21 132

WCG-NET	1.42 52	0.84 188	1.90 16	0.61 94	0.10 21	2.10 93	1.05 309	3.33 18	7.10 272	2.86 112	3.53 121	0.75 85	0.93 118	1.28 16	0.72 49	0.00 1	0.97 390	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.22 138

fffy	1.43 54	0.95 230	2.85 67	1.42 200	0.61 187	2.25 104	0.19 96	4.74 69	1.32 7	0.26 3	2.77 94	0.21 17	0.39 58	6.97 217	0.73 51	0.00 1	0.79 356	0.00 1	0.00 1	0.19 280	2.03 433

RSM	1.43 54	0.40 27	1.79 10	0.74 121	0.54 175	2.45 125	0.49 177	4.13 45	3.29 63	0.65 43	2.53 87	2.15 137	0.30 32	6.97 217	0.85 69	0.01 155	0.12 253	0.00 1	0.25 378	0.11 183	0.72 281

rvit_0105_6	1.44 56	1.26 294	5.78 303	0.66 105	0.08 14	1.58 44	0.32 132	4.57 64	6.53 244	0.40 15	0.38 17	1.11 98	0.29 30	4.76 132	0.92 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.20 126

MIF-Stereo (partial)	1.44 56	0.59 118	3.98 180	0.08 2	1.09 272	1.24 18	0.13 66	5.12 88	4.07 123	0.47 26	2.56 88	0.31 43	0.74 102	6.31 180	2.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.04 22

EGLCR-Stereo	1.45 58	0.26 2	2.91 69	1.94 273	0.90 240	3.13 209	0.69 232	5.81 136	3.21 57	1.14 81	0.20 9	1.52 116	0.37 51	4.29 118	0.69 43	0.01 155	0.79 356	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 337

ff7	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 263	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.86 71	0.00 1	0.93 378	0.00 1	0.16 328	0.12 201	1.82 407

ffff	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 263	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.86 71	0.00 1	0.93 378	0.00 1	0.16 328	0.12 201	1.82 407

11t	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 263	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.87 76	0.00 1	0.93 378	0.00 1	0.16 328	0.12 201	1.82 407

ccc-4	1.46 59	0.79 171	2.99 81	0.33 46	0.35 119	2.75 163	0.81 263	4.31 54	2.97 44	0.77 54	1.20 36	0.21 17	0.42 63	7.44 245	0.86 71	0.00 1	0.93 378	0.00 1	0.16 328	0.12 201	1.82 407

LoS_RVC	1.47 63	1.75 362	2.66 53	0.52 81	3.89 428	1.67 52	0.04 18	2.66 11	2.61 31	0.55 34	2.63 90	0.31 43	1.68 180	1.99 49	0.81 63	0.01 155	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.03 46	5.54 476

AIO_rvc	1.48 64	1.01 248	3.51 129	0.95 150	1.16 283	3.32 226	0.96 296	4.83 72	3.38 67	0.79 62	1.75 59	1.31 105	0.31 35	2.66 75	0.62 31	0.02 251	1.09 415	0.00 1	0.04 269	0.12 201	1.82 407

PMTNet	1.48 64	0.43 33	2.77 62	0.31 39	0.17 55	2.94 193	0.33 135	3.66 25	5.27 183	1.11 79	1.28 44	0.28 38	0.92 116	4.32 119	0.90 79	4.89 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.05 28

knoymous	1.50 66	0.28 5	1.99 19	0.33 46	0.48 151	1.58 44	0.11 53	5.71 128	2.81 36	4.85 165	1.75 59	4.58 235	0.46 77	3.66 98	1.30 145	0.01 155	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.09 50

anonymousdsp	1.51 67	0.81 178	2.70 58	0.60 91	0.69 201	2.76 167	0.79 257	4.86 73	3.00 50	0.82 65	1.25 40	0.31 43	0.42 63	7.44 245	0.81 63	0.00 1	0.83 360	0.00 1	0.17 337	0.12 201	1.85 416

IGEV-Stereo	1.51 67	0.81 178	2.69 57	0.60 91	0.69 201	2.77 168	0.79 257	4.88 77	2.99 49	0.82 65	1.25 40	0.31 43	0.42 63	7.43 244	0.85 69	0.00 1	0.83 360	0.00 1	0.17 337	0.12 201	1.85 416
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 69	0.86 199	6.50 336	0.42 61	0.05 5	1.56 43	0.09 43	5.18 93	4.02 121	0.54 33	1.76 61	0.59 80	0.75 103	6.48 186	1.23 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 394	0.07 42

IGEVStereo-DCA	1.54 70	1.71 355	2.99 81	0.73 115	0.24 91	2.69 154	0.81 263	4.31 54	2.97 44	0.73 52	0.16 5	0.23 25	0.32 42	7.57 263	2.72 263	0.00 1	0.49 327	0.00 1	0.16 328	0.17 263	1.82 407

sAnonymous2	1.54 70	2.26 397	9.53 413	0.65 101	0.50 157	1.20 14	0.23 109	4.86 73	3.65 92	0.42 19	1.27 42	0.23 25	1.40 159	1.23 12	0.68 38	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.20 355	2.00 461	0.42 212

CroCo_RVC	1.54 70	2.26 397	9.53 413	0.65 101	0.50 157	1.20 14	0.23 109	4.86 73	3.65 92	0.42 19	1.27 42	0.23 25	1.40 159	1.23 12	0.68 38	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.20 355	2.00 461	0.42 212

XX-TBD	1.55 73	1.11 263	2.94 73	2.45 356	0.06 9	2.31 112	0.01 2	3.58 22	7.80 302	3.11 122	5.10 161	0.27 36	0.26 21	1.42 24	0.60 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22

Selective-IGEV	1.56 74	0.34 10	2.13 25	0.77 124	0.76 220	2.36 116	0.52 182	6.80 195	3.08 52	0.53 31	3.34 109	0.26 34	0.31 35	7.24 232	0.73 51	0.01 155	0.80 359	0.00 1	0.14 323	0.08 133	1.01 313

rvit_0105_4	1.58 75	1.41 319	6.67 344	0.65 101	0.05 5	1.60 47	0.41 150	4.70 67	6.48 241	0.46 25	0.87 30	1.40 106	0.53 84	5.08 141	1.12 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 111

IGEV++	1.58 75	0.81 178	2.66 53	1.35 186	0.99 254	2.47 129	0.98 300	7.35 222	3.70 96	0.82 65	2.24 79	0.44 64	1.18 142	2.08 55	1.15 122	0.03 291	1.18 439	0.00 1	0.05 273	0.17 263	2.00 432

ProNet	1.58 75	0.86 199	3.17 93	0.75 123	0.72 210	2.84 175	0.66 222	5.91 149	3.28 62	0.37 9	1.47 49	0.40 57	0.37 51	7.19 228	0.70 44	0.02 251	0.98 396	0.00 1	0.05 273	0.20 289	1.77 404

HUF	1.64 78	1.03 250	4.14 192	1.19 171	1.34 313	3.02 201	0.40 147	4.88 77	3.60 87	0.79 62	2.87 99	0.83 89	0.31 35	2.88 82	0.81 63	0.06 341	2.03 473	0.00 1	0.00 1	0.16 254	2.41 453

MyStereo07	1.64 78	1.15 271	2.61 47	1.28 180	1.49 324	2.63 145	0.45 158	6.45 179	2.94 41	1.10 78	1.61 52	0.29 40	0.60 92	7.45 252	0.80 59	0.01 155	1.27 447	0.00 1	0.25 378	0.11 183	0.42 212

rrr	1.64 78	1.71 355	6.31 329	0.73 115	0.24 91	2.69 154	0.92 293	4.25 49	1.75 15	0.73 52	0.16 5	0.23 25	0.32 42	7.57 263	2.72 263	0.00 1	0.49 327	0.00 1	0.20 355	0.17 263	1.68 386

rvit_0105_5	1.70 81	1.36 311	6.71 347	0.52 81	0.04 4	1.58 44	0.58 199	5.39 110	6.62 249	0.91 70	1.72 57	1.77 123	0.77 107	4.44 121	1.28 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.23 145

WCG-NET（raft）	1.70 81	0.97 237	2.01 20	0.40 59	0.17 55	2.10 93	0.97 297	3.05 14	6.47 240	2.89 114	3.17 105	4.31 226	1.03 125	3.85 103	0.60 27	0.00 1	1.32 449	0.00 1	0.01 219	0.18 273	0.41 207

CREStereo++_RVC	1.70 81	0.50 77	3.07 90	0.45 69	0.01 1	1.69 56	0.02 11	3.09 15	8.24 315	3.82 139	7.53 243	0.49 69	0.32 42	1.05 7	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 484	0.01 6	0.08 46
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	1.71 84	1.75 362	6.64 342	0.90 143	0.29 103	2.55 135	0.90 288	4.08 43	2.36 25	0.56 37	0.24 11	0.23 25	0.31 35	7.51 258	2.73 265	0.00 1	0.70 348	0.00 1	0.36 422	0.18 273	1.92 425

CES	1.72 85	0.40 27	1.82 11	0.65 101	7.83 477	2.62 143	0.13 66	5.35 105	2.68 32	0.36 8	1.30 47	0.33 49	0.32 42	1.92 45	0.72 49	0.01 155	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.56 413	7.35 484

testlalala	1.80 86	0.49 71	2.67 55	1.24 176	0.46 149	3.91 276	0.87 285	6.62 186	2.96 43	6.78 254	3.83 128	1.74 121	0.40 59	1.57 31	0.76 54	0.01 155	1.16 435	0.00 1	0.38 425	0.01 6	0.17 108

MoCha-V2	1.83 87	0.87 207	3.33 110	1.41 198	1.27 300	2.50 130	0.20 99	5.60 120	3.90 113	0.98 74	3.30 108	0.35 55	1.58 177	7.09 223	0.80 59	0.00 1	1.52 465	0.00 1	0.23 372	0.06 101	1.70 391

MC-Stereo	1.87 88	0.49 71	3.52 130	2.82 385	1.07 265	1.90 76	0.12 57	4.89 80	3.27 60	3.66 135	3.58 124	0.56 78	1.45 162	5.79 162	0.81 63	0.00 1	1.19 440	0.00 1	0.21 361	0.11 183	1.95 427

iRaftStereo_RVC	1.88 89	1.22 289	2.63 50	0.95 150	0.06 9	2.96 195	0.05 22	6.08 159	3.99 120	3.92 145	4.88 154	2.53 145	0.62 93	3.62 96	1.19 131	0.00 1	1.19 440	0.00 1	0.00 1	0.37 381	1.29 348

SCV_C0	1.89 90	0.92 217	4.30 207	0.85 135	1.06 264	2.33 113	0.10 48	7.61 232	4.42 143	1.05 76	2.20 77	0.26 34	0.43 71	7.70 269	1.08 112	0.02 251	1.05 410	0.00 1	0.21 361	0.17 263	1.97 428

IGEV-Stereo+	1.89 90	0.55 95	2.49 37	0.48 76	3.25 404	2.06 90	0.07 34	1.92 5	1.52 12	0.77 54	0.08 2	0.22 23	0.44 73	7.11 225	0.68 38	0.04 316	0.66 340	0.00 1	0.33 414	5.08 474	10.13 495

AE-Stereo	1.89 90	0.38 15	3.86 163	1.94 273	0.38 131	2.51 133	0.58 199	7.19 215	7.28 282	1.60 92	3.51 120	1.07 97	0.77 107	2.12 56	1.24 139	0.03 291	1.02 405	0.00 1	0.28 398	0.11 183	1.84 414

TestStereo	1.89 90	1.59 343	4.22 202	0.37 54	0.28 102	1.33 25	0.01 2	5.63 123	4.13 124	3.59 132	5.11 162	2.06 136	0.70 99	7.62 267	0.93 85	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.19 120

MM-Stereo_test1	1.90 94	0.63 130	2.65 52	1.43 201	0.56 180	2.37 117	0.54 186	5.36 107	5.81 214	4.00 147	1.78 63	0.42 62	0.83 113	7.32 239	1.28 143	0.00 1	1.03 407	0.00 1	0.00 1	0.35 374	1.64 375

RAFT-Stereo-weight	1.91 95	0.41 29	2.09 23	1.17 168	0.63 191	3.20 214	0.74 248	5.78 133	6.80 259	5.25 181	3.47 113	2.80 153	0.36 49	3.16 89	1.09 116	0.02 251	0.53 330	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 270

Reg-Stereo(zero)	1.92 96	0.28 5	3.18 96	0.63 96	1.41 319	2.02 85	0.48 172	3.85 36	6.29 230	4.49 159	3.12 104	4.55 233	1.62 178	2.77 79	2.16 228	0.00 1	0.61 337	0.00 1	0.26 391	0.02 16	0.62 255

Selective-RAFT	1.92 96	0.54 90	3.87 164	1.15 164	0.21 80	3.83 274	0.06 29	5.00 82	4.68 159	1.59 91	2.14 74	3.05 160	2.77 228	6.63 192	1.34 152	0.00 1	0.95 384	0.00 1	0.32 411	0.05 90	0.19 120

rvit_0105_3	1.94 98	1.44 328	7.39 367	0.88 140	0.02 3	1.61 48	1.64 344	5.88 139	6.73 255	2.37 103	1.78 63	2.01 133	1.16 140	4.46 122	1.26 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.14 78

HUI-Stereo	1.94 98	0.56 106	3.55 137	0.20 13	0.20 71	3.67 261	0.63 214	5.89 140	3.53 81	5.92 204	4.44 144	3.41 176	1.51 169	4.21 114	0.89 77	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.11 64

StereoAnything_RVC	1.96 100	8.91 477	4.47 218	0.54 84	0.91 243	1.09 9	0.05 22	3.94 40	1.37 9	0.25 2	0.29 14	0.15 8	0.68 97	6.92 213	0.47 7	0.02 251	0.84 364	0.00 1	0.00 1	6.61 480	1.61 371

Anonymous3	1.96 100	0.61 122	7.58 373	0.42 61	0.51 164	4.28 298	0.52 182	5.56 118	2.76 34	2.35 102	3.47 113	1.50 114	1.13 131	5.92 166	1.54 163	0.23 407	0.23 287	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.47 221

model_zeroshot	1.98 102	0.70 156	4.98 255	2.25 323	1.07 265	3.20 214	0.13 66	7.01 202	3.34 65	3.46 128	3.77 127	2.69 151	0.42 63	2.86 81	1.18 130	0.06 341	0.85 366	0.00 1	0.25 378	0.02 16	1.40 357

4D-IteraStereo	1.99 103	1.32 304	3.77 157	0.13 8	2.84 391	3.51 241	1.03 304	4.26 50	5.38 191	5.50 189	1.03 34	3.86 200	0.38 57	2.44 73	1.88 203	0.00 1	0.43 318	0.00 1	0.01 219	0.11 183	1.84 414

PSM-adaLoss	2.02 104	0.55 95	3.57 140	0.20 13	0.21 80	3.69 265	0.69 232	5.89 140	3.52 77	5.91 199	4.43 143	3.42 177	1.50 165	5.63 158	0.94 89	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.10 55

ROB_FTStereo	2.03 105	0.57 112	3.57 140	0.20 13	0.21 80	3.66 257	0.73 244	5.89 140	3.51 75	5.92 204	4.35 140	3.37 173	1.50 165	6.02 168	0.90 79	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.09 50

ROB_FTStereo_v2	2.04 106	0.56 106	3.56 139	0.20 13	0.21 80	3.66 257	0.72 242	5.89 140	3.51 75	5.91 199	4.46 146	3.42 177	1.50 165	6.08 173	0.93 85	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.09 50

RAFT-IKP	2.04 106	0.57 112	3.54 135	0.20 13	0.20 71	3.45 235	0.62 212	5.90 145	3.52 77	5.91 199	4.44 144	3.46 186	1.50 165	6.20 176	1.00 99	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.08 46

SCV	2.06 108	0.84 188	3.74 153	3.56 429	1.22 292	2.30 111	0.76 253	7.87 241	3.29 63	0.59 39	2.83 95	0.67 82	0.58 90	8.00 283	0.91 82	0.00 1	0.89 374	0.00 1	0.48 438	0.41 389	2.18 442

GMStereo	2.07 109	1.56 340	5.64 294	0.74 121	0.05 5	3.63 255	0.01 2	5.17 91	11.27 389	4.22 153	2.44 86	0.53 75	0.49 78	4.06 107	1.01 103	0.22 406	0.00 1	0.00 1	0.14 323	0.18 273	0.05 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 110	1.10 260	3.44 126	0.47 74	1.15 281	1.70 57	0.04 18	6.40 176	3.69 95	1.50 89	7.78 251	2.42 143	0.16 10	6.76 202	1.15 122	0.00 1	1.46 460	0.00 1	0.00 1	0.31 364	2.12 438

GMOStereo	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 212	1.50 37	0.86 280	5.08 84	4.78 164	8.42 329	6.99 225	3.36 169	1.14 133	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 449	0.00 1	0.00 1	0.28 346	0.23 145

error version	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 212	1.50 37	0.86 280	5.08 84	4.78 164	8.42 329	6.99 225	3.36 169	1.14 133	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 449	0.00 1	0.00 1	0.28 346	0.23 145

test-v	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 212	1.50 37	0.86 280	5.08 84	4.78 164	8.42 329	6.99 225	3.36 169	1.14 133	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 449	0.00 1	0.00 1	0.28 346	0.23 145

CRE-IMP	2.08 110	0.51 79	3.43 124	0.35 52	0.19 63	3.85 275	0.83 271	5.77 132	3.43 69	5.81 195	4.24 137	3.45 185	0.83 113	6.56 187	1.99 216	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.20 126

test-2	2.08 110	0.85 191	2.95 76	0.23 27	0.73 212	1.50 37	0.86 280	5.08 84	4.78 164	8.42 329	6.99 225	3.36 169	1.14 133	1.73 36	1.21 133	0.00 1	1.32 449	0.00 1	0.00 1	0.28 346	0.23 145

Patchmatch Stereo++	2.09 116	0.55 95	3.57 140	0.20 13	0.20 71	3.68 262	0.64 217	5.90 145	3.52 77	5.91 199	4.41 141	3.42 177	1.51 169	7.07 221	0.95 90	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.10 55
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	2.09 116	0.56 106	3.59 145	0.20 13	0.21 80	3.68 262	0.71 239	5.89 140	3.53 81	5.92 204	4.46 146	3.44 183	1.51 169	6.93 214	0.98 94	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.09 50

iRAFT	2.09 116	0.55 95	3.57 140	0.20 13	0.20 71	3.68 262	0.64 217	5.90 145	3.52 77	5.91 199	4.41 141	3.42 177	1.51 169	7.07 221	0.95 90	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.10 55

rafts_anoy	2.09 116	1.42 322	3.34 111	2.87 390	2.72 389	2.46 127	0.17 88	6.20 166	6.48 241	3.40 127	2.25 80	1.91 129	1.32 152	3.59 95	1.75 195	0.01 155	1.52 465	0.00 1	0.01 219	0.06 101	0.28 166

MM-Stereo_test3	2.10 120	0.94 228	2.59 46	1.66 228	3.95 432	2.42 121	0.78 256	6.58 183	7.29 283	1.94 99	4.90 156	1.23 102	0.65 95	3.77 100	1.38 154	0.00 1	0.83 360	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.77 287

s12784h	2.10 120	0.38 15	3.31 107	0.17 11	0.09 18	4.89 321	0.13 66	7.34 221	8.06 311	3.87 143	4.47 148	0.60 81	1.19 147	6.78 205	0.63 33	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 22

DIP-Stereo	2.12 122	0.98 239	3.94 176	0.20 13	0.11 23	4.73 317	0.13 66	9.27 278	4.40 142	6.46 230	5.03 160	0.45 66	0.72 101	3.79 101	1.94 211	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.24 154
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 123	0.67 144	3.98 180	2.69 376	0.85 235	2.59 141	0.07 34	7.40 225	3.89 112	3.75 137	3.57 123	1.24 103	1.96 192	4.68 131	1.97 213	0.10 371	1.13 422	0.00 1	0.22 368	0.09 148	1.66 380

test-1	2.14 124	0.54 90	6.32 330	1.07 159	1.22 292	2.13 100	0.54 186	6.40 176	4.80 169	3.55 130	5.23 165	4.02 207	0.71 100	1.95 46	2.15 227	0.08 356	0.98 396	0.00 1	0.08 284	0.02 16	1.07 322

rvit_stereo_0075_2	2.15 125	0.39 21	6.61 340	0.67 107	1.95 357	1.74 66	0.10 48	7.81 240	6.03 220	2.97 116	4.01 132	3.07 163	0.57 88	5.49 154	1.13 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.34 183

DeepStereo_RVC	2.15 125	0.55 95	3.26 102	0.21 22	0.19 63	3.47 238	0.68 229	5.76 131	3.60 87	6.36 225	4.19 136	3.42 177	4.44 307	5.04 139	1.59 169	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.18 111

EKT-Stereo	2.16 127	0.61 122	3.78 158	2.31 338	4.40 440	1.47 35	0.24 111	5.54 114	4.22 130	3.16 123	3.58 124	3.53 189	2.20 202	5.66 159	1.40 156	0.04 316	0.36 310	0.00 1	0.09 294	0.06 101	0.58 242

raftrobust	2.16 127	1.31 301	2.76 61	2.38 348	3.33 408	2.72 159	0.51 180	5.34 100	4.64 156	6.13 214	3.98 131	1.63 118	2.51 217	3.02 87	1.64 180	0.00 1	0.76 355	0.00 1	0.02 238	0.14 234	0.27 162

Gwc-CoAtRS	2.16 127	0.42 30	3.13 91	1.28 180	0.31 108	3.52 244	0.39 146	6.56 182	6.31 232	5.38 185	5.11 162	5.47 267	1.70 182	2.00 50	1.08 112	0.01 155	0.19 274	0.00 1	0.25 378	0.02 16	0.16 100

tg	2.18 130	1.13 269	2.74 60	0.84 134	0.13 36	4.33 303	0.05 22	6.21 167	4.90 173	4.06 148	5.30 175	2.55 146	0.92 116	7.28 235	0.99 96	0.00 1	0.60 335	0.00 1	0.00 1	0.37 381	1.12 330

test_1	2.18 130	0.38 15	3.87 164	1.54 214	0.91 243	1.38 28	0.80 259	5.36 107	5.53 199	7.12 271	1.86 67	4.05 209	0.41 61	6.65 194	1.17 126	0.00 1	0.99 399	0.00 1	0.28 398	0.20 289	1.08 325

raft+_RVC	2.18 130	1.49 334	3.14 92	2.77 380	2.01 359	1.40 30	0.10 48	7.02 205	5.35 188	2.99 118	5.54 182	1.19 100	1.34 157	4.98 136	1.49 160	0.00 1	1.45 458	0.00 1	0.00 1	0.14 234	1.11 327

RCA-Stereo	2.19 133	0.46 51	3.22 97	0.47 74	0.33 115	2.27 108	0.47 162	5.60 120	15.20 423	2.86 112	5.61 183	0.78 86	3.15 237	1.71 34	0.48 9	0.00 1	0.90 376	0.00 1	0.00 1	0.10 170	0.26 159

test-3	2.19 133	0.38 15	3.88 169	1.55 215	0.91 243	1.39 29	0.80 259	5.36 107	5.51 197	7.36 291	1.90 68	4.05 209	0.42 63	6.67 197	1.17 126	0.00 1	0.99 399	0.00 1	0.28 398	0.20 289	1.08 325

anonymousdsp2	2.20 135	0.57 112	4.59 234	1.69 235	0.82 230	3.58 248	0.48 172	8.57 252	3.63 91	3.37 125	3.03 102	3.32 168	1.00 122	5.57 156	0.80 59	0.01 155	0.94 383	0.02 366	0.15 326	0.06 101	1.89 423

DCRE	2.21 136	0.95 230	3.17 93	2.10 295	1.30 308	1.86 73	0.05 22	5.33 99	4.69 160	3.59 132	9.37 293	3.81 198	1.18 142	2.34 69	1.22 137	0.01 155	0.97 390	0.00 1	0.30 405	0.04 72	1.97 428

gcap-zeroshot	2.22 137	0.68 146	5.64 294	0.79 125	1.15 281	3.33 227	0.73 244	7.14 214	4.59 154	3.86 142	1.79 65	8.42 344	0.56 87	3.00 86	0.89 77	0.02 251	0.66 340	0.00 1	0.26 391	0.01 6	0.83 293

LL-Strereo2	2.22 137	1.39 318	3.39 116	1.26 177	1.01 258	3.73 267	1.47 335	6.47 180	4.61 155	4.66 163	2.64 91	4.17 217	0.37 51	6.03 169	1.61 171	0.09 367	0.24 290	0.00 1	0.08 284	0.08 133	1.16 333

test_3	2.22 137	0.39 21	4.20 201	1.51 210	0.90 240	1.29 22	0.74 248	5.34 100	6.37 235	6.64 244	1.96 71	4.24 223	0.45 75	6.63 192	1.17 126	0.00 1	1.00 403	0.00 1	0.28 398	0.19 280	1.01 313

U	2.23 140	0.36 11	2.93 71	0.26 36	8.08 479	11.12 423	0.00 1	3.68 27	1.12 4	0.29 5	0.52 21	0.16 10	0.08 2	0.83 2	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 487	5.13 496	0.02 16	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 140	0.49 71	2.49 37	1.60 218	0.81 228	2.69 154	0.29 122	6.82 196	2.50 28	4.37 157	7.61 245	3.65 195	0.26 21	8.62 331	0.63 33	0.01 155	1.09 415	0.00 1	0.25 378	0.03 46	0.46 220

cross-raft	2.25 142	0.48 63	2.96 80	1.87 261	0.94 247	3.72 266	0.47 162	7.61 232	4.15 125	5.37 184	5.68 186	6.17 291	1.40 159	2.15 58	1.06 109	0.01 155	0.22 283	0.00 1	0.19 346	0.03 46	0.41 207

GCAP-BAT	2.26 143	0.61 122	3.67 151	1.48 208	0.81 228	4.32 301	0.77 255	4.87 76	4.04 122	3.97 146	5.41 176	4.38 229	0.59 91	6.20 176	1.17 126	0.02 251	1.14 429	0.00 1	0.55 444	0.07 120	1.22 338

DCANet-4	2.26 143	0.43 33	6.69 346	0.40 59	0.20 71	1.70 57	0.13 66	5.73 129	9.44 352	6.01 207	5.29 170	1.12 99	2.77 228	2.49 74	2.21 230	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.00 1	0.02 16	0.61 250

CFNet-RSSM	2.26 143	0.43 33	3.24 100	1.28 180	0.31 108	3.19 213	0.40 147	7.62 234	7.29 283	5.88 197	4.68 150	5.32 264	1.68 180	2.26 64	1.04 106	0.01 155	0.09 239	0.00 1	0.31 409	0.03 46	0.16 100

MIPNet	2.27 146	1.14 270	5.55 290	0.49 78	0.22 87	2.03 87	0.19 96	7.60 231	6.17 227	5.83 196	4.16 134	2.05 135	3.44 259	3.65 97	2.23 235	0.00 1	0.01 121	0.01 333	0.01 219	0.24 324	0.48 223

NRIStereo	2.27 146	0.52 84	3.35 113	1.26 177	0.17 55	3.04 202	0.84 272	5.96 152	3.74 97	6.27 218	3.44 111	4.13 214	1.80 190	8.31 309	2.11 224	0.00 1	0.10 245	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.20 126

H2IRNET	2.29 148	0.86 199	3.38 114	1.51 210	0.11 23	1.97 81	0.13 66	5.15 90	7.19 278	1.26 84	7.77 250	5.80 284	3.31 248	5.09 142	1.66 185	0.01 155	0.00 1	0.04 394	0.17 337	0.27 343	0.10 55

x	2.30 149	0.82 182	3.85 161	2.23 317	0.72 210	2.12 98	0.81 263	9.48 285	4.82 170	3.83 140	2.76 93	3.49 187	2.30 209	3.48 94	2.25 236	0.00 1	1.13 422	0.00 1	0.22 368	0.09 148	1.66 380

1test111	2.31 150	0.93 219	3.39 116	3.05 401	0.39 134	5.69 337	0.55 190	9.15 271	4.33 134	1.42 85	3.48 115	0.33 49	3.65 269	4.95 134	2.06 221	0.00 1	1.14 429	0.00 1	0.03 251	0.09 148	1.65 376

Any-RAFT	2.33 151	0.36 11	2.35 33	1.58 217	0.84 232	4.93 322	0.55 190	9.10 269	5.93 218	4.30 155	4.90 156	5.79 283	2.22 204	2.75 78	0.51 13	0.02 251	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.18 111

testlalala2	2.34 152	0.64 133	2.49 37	9.58 478	6.50 467	3.57 247	0.18 92	5.34 100	3.20 56	3.87 143	4.57 149	3.12 165	0.52 81	1.49 25	0.44 6	0.00 1	0.31 299	0.00 1	0.43 434	0.12 201	0.40 198

DCANet	2.35 153	0.96 233	5.51 283	0.39 57	0.19 63	1.72 64	0.25 115	6.06 156	9.33 349	6.31 220	5.42 177	1.44 111	4.14 296	2.22 60	2.28 241	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.66 270

FENet	2.35 153	0.59 118	3.28 104	2.32 340	0.27 101	2.78 169	0.13 66	7.68 237	6.09 221	5.38 185	2.12 73	4.84 246	3.33 253	4.98 136	2.66 257	0.02 251	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.40 198

dd	2.36 155	1.93 376	6.03 314	0.83 132	0.12 31	1.80 69	0.17 88	5.30 97	11.82 394	2.98 117	3.64 126	1.50 114	1.21 148	5.25 145	3.92 306	0.13 380	0.01 121	0.04 394	0.22 368	0.10 170	0.14 78

FACV-RUCA	2.38 156	0.44 42	4.18 198	1.33 185	2.87 392	2.45 125	1.21 318	8.68 255	6.12 223	4.07 149	7.28 237	1.25 104	2.00 194	3.37 92	1.62 173	0.01 155	0.03 183	0.10 418	0.05 273	0.36 378	0.29 169

NF-Stereo	2.38 156	0.48 63	3.88 169	2.17 306	0.11 23	3.43 232	0.42 152	7.08 213	3.75 99	6.91 257	5.29 170	2.65 150	1.33 154	8.40 315	1.67 188	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.02 6

OCTAStereo	2.38 156	0.48 63	3.90 171	2.16 301	0.11 23	3.42 230	0.42 152	7.06 208	3.74 97	6.91 257	5.26 166	2.63 149	1.32 152	8.41 317	1.70 191	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 156	0.48 63	4.28 204	1.94 273	0.19 63	2.73 160	0.38 143	6.67 187	3.50 70	6.33 221	6.33 209	2.93 156	0.97 120	8.90 342	1.88 203	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.03 13

KMStereo	2.38 156	0.48 63	4.28 204	1.94 273	0.19 63	2.73 160	0.38 143	6.67 187	3.50 70	6.33 221	6.33 209	2.93 156	0.97 120	8.90 342	1.88 203	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.03 13

RE-Stereo	2.38 156	0.48 63	3.91 172	2.17 306	0.11 23	3.43 232	0.42 152	7.07 210	3.75 99	6.91 257	5.26 166	2.62 147	1.33 154	8.41 317	1.72 193	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.00 1	0.03 46	0.01 1

TVStereo	2.38 156	0.48 63	3.91 172	2.17 306	0.11 23	3.43 232	0.42 152	7.07 210	3.75 99	6.91 257	5.26 166	2.62 147	1.33 154	8.41 317	1.72 193	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.00 1	0.03 46	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 163	1.73 360	3.59 145	2.38 348	2.69 388	2.84 175	0.18 92	5.29 96	4.94 174	2.45 105	5.62 185	2.22 138	0.79 112	7.48 257	1.63 176	0.00 1	1.75 468	0.00 1	0.00 1	0.14 234	2.03 433

GANet-ADL	2.40 164	0.65 135	3.92 174	2.22 314	0.11 23	2.23 103	0.47 162	9.29 280	7.27 281	4.77 164	5.95 195	3.96 204	1.26 151	3.08 88	2.27 239	0.04 316	0.08 232	0.02 366	0.00 1	0.15 250	0.21 132

ACVNet-DCA	2.41 165	0.93 219	3.39 116	3.05 401	0.39 134	5.69 337	0.55 190	9.15 271	4.33 134	1.42 85	3.48 115	0.33 49	3.65 269	8.26 298	0.70 44	0.00 1	1.14 429	0.00 1	0.03 251	0.09 148	1.65 376

StereoVision	2.42 166	1.18 276	5.14 261	1.15 164	2.64 386	1.89 74	0.28 120	6.61 185	4.72 161	2.14 101	10.52 321	3.84 199	0.52 81	5.33 148	2.29 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.04 22

CAS	2.42 166	0.37 14	2.30 32	11.49 485	3.97 433	1.65 51	0.02 11	4.08 43	2.84 38	0.51 27	1.65 55	0.25 33	0.28 27	1.73 36	0.92 83	10.05 492	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 481

qqq	2.44 168	0.85 191	4.33 209	1.73 244	0.71 207	1.98 82	0.38 143	9.15 271	4.33 134	3.37 125	4.34 138	4.63 238	2.83 231	4.95 134	2.06 221	0.00 1	1.13 422	0.00 1	0.25 378	0.09 148	1.65 376

IPLGR	2.46 169	0.68 146	7.02 355	0.22 25	0.16 52	2.01 84	0.22 105	7.01 202	6.62 249	7.10 270	5.92 194	2.91 155	2.27 206	5.12 143	1.52 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.41 207

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 170	1.23 292	3.48 127	1.61 219	1.09 272	1.63 49	0.15 79	5.80 135	6.43 238	7.32 289	9.91 306	3.05 160	1.71 183	2.33 68	1.75 195	0.01 155	0.71 351	0.00 1	0.00 1	0.28 346	1.19 335

AIO-test1	2.49 171	1.41 319	3.78 158	0.87 138	5.11 460	2.46 127	0.93 295	6.49 181	14.84 420	0.95 71	2.85 97	0.92 91	0.31 35	6.05 172	1.88 203	0.15 385	0.07 228	0.00 1	0.21 361	0.21 300	0.31 175

RAFT-Test	2.49 171	0.45 47	4.35 211	1.89 265	1.28 301	4.83 319	0.68 229	7.19 215	4.51 149	5.00 173	7.09 231	6.81 307	1.12 130	2.22 60	1.16 125	0.01 155	0.63 338	0.00 1	0.33 414	0.05 90	0.20 126

riskmin	2.49 171	0.22 1	3.34 111	2.33 342	1.78 340	2.89 190	0.46 160	7.35 222	6.95 267	2.75 110	1.67 56	6.75 303	5.08 340	3.24 91	1.93 210	0.00 1	0.99 399	0.00 1	0.27 397	0.02 16	1.73 397

ADStereo(finetuned)	2.50 174	0.95 230	6.60 339	0.39 57	0.20 71	1.72 64	0.24 111	6.06 156	9.31 347	6.30 219	5.42 177	1.44 111	6.22 370	2.25 63	2.14 226	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.65 262

PFNet+	2.52 175	0.47 57	4.97 254	0.95 150	0.18 59	3.12 208	0.73 244	4.98 81	6.97 268	7.95 307	6.38 212	2.51 144	1.18 142	8.05 290	1.82 198	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.05 28

tt1	2.53 176	0.91 214	3.53 133	2.92 391	0.53 171	5.60 334	0.61 208	5.55 115	10.56 368	1.54 90	3.54 122	0.34 53	3.00 234	8.20 296	0.68 38	0.00 1	1.13 422	0.00 1	0.03 251	0.11 183	1.88 420

ICVP	2.53 176	0.47 57	3.64 149	1.20 172	0.69 201	2.71 157	0.84 272	10.63 315	4.66 158	4.31 156	8.99 278	2.75 152	1.93 191	2.91 83	4.07 313	0.06 341	0.24 290	0.01 333	0.01 219	0.13 223	0.26 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 178	0.93 219	5.51 283	0.32 40	0.14 40	1.70 57	0.11 53	6.19 163	12.69 404	6.03 209	5.29 170	1.43 108	5.28 347	2.37 70	2.21 230	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.00 1	0.02 16	0.61 250

csc	2.54 178	0.93 219	5.51 283	0.32 40	0.14 40	1.70 57	0.11 53	6.19 163	12.69 404	6.03 209	5.29 170	1.43 108	5.28 347	2.37 70	2.21 230	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.00 1	0.02 16	0.61 250

cscssc	2.54 178	0.93 219	5.51 283	0.32 40	0.14 40	1.70 57	0.11 53	6.19 163	12.69 404	6.03 209	5.29 170	1.43 108	5.28 347	2.37 70	2.21 230	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.00 1	0.02 16	0.61 250

cc1	2.56 181	0.93 219	3.39 116	3.05 401	0.39 134	5.69 337	0.55 190	5.34 100	10.76 374	1.42 85	3.48 115	0.33 49	3.65 269	8.26 298	0.70 44	0.00 1	1.14 429	0.00 1	0.03 251	0.12 201	1.89 423

IGEV_Zeroshot_test	2.57 182	0.63 130	5.70 301	1.93 271	0.87 237	2.63 145	0.85 277	8.94 265	4.55 152	5.30 182	5.48 180	5.23 263	1.38 158	3.76 99	1.32 149	0.00 1	0.69 346	0.00 1	0.18 343	0.19 280	1.72 395

test_4	2.58 183	0.70 156	3.30 105	0.43 64	0.30 105	3.97 282	1.11 315	3.91 37	3.83 106	4.15 152	17.20 414	3.44 183	0.52 81	6.60 190	1.58 166	0.00 1	0.13 259	0.00 1	0.11 308	0.20 289	0.20 126

DisPM	2.59 184	0.47 57	4.32 208	1.89 265	0.20 71	3.42 230	0.63 214	5.56 118	5.60 201	8.66 341	7.05 229	2.82 154	1.03 125	9.05 353	1.07 111	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.04 22

RAFT+CT+SA	2.59 184	1.19 279	3.55 137	1.09 160	2.21 367	3.14 211	0.90 288	7.59 229	5.65 203	2.76 111	8.21 268	2.04 134	1.57 176	8.84 339	1.31 147	0.02 251	0.34 304	0.00 1	0.38 425	0.22 307	0.73 282

R-Stereo Train	2.60 186	0.46 51	2.94 73	1.10 162	0.18 59	3.61 250	0.60 204	6.88 198	3.50 70	9.13 358	17.23 415	1.77 123	0.77 107	2.03 52	1.65 182	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 132

RAFT-Stereo	2.60 186	0.46 51	2.94 73	1.10 162	0.18 59	3.61 250	0.60 204	6.88 198	3.50 70	9.13 358	17.23 415	1.77 123	0.77 107	2.03 52	1.65 182	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 188	0.57 112	4.28 204	0.90 143	0.38 131	3.45 235	0.22 105	9.91 292	4.46 145	7.33 290	7.92 258	3.53 189	3.59 265	4.16 113	1.49 160	0.03 291	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 189	1.09 259	5.67 298	0.73 115	0.31 108	3.00 199	0.25 115	6.84 197	6.02 219	7.93 306	6.31 208	1.91 129	1.72 185	7.47 254	2.53 250	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.29 354	0.58 242

Pruner-Stereo	2.66 190	0.61 122	3.54 135	1.93 271	0.25 95	3.47 238	0.74 248	6.60 184	5.66 207	8.98 351	6.12 198	4.39 230	1.11 129	7.27 234	2.34 246	0.03 291	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.03 46	0.04 22

ACRE	2.67 191	1.66 350	6.50 336	0.72 112	2.03 361	2.65 152	0.84 272	5.97 153	5.52 198	7.85 304	9.23 284	1.72 120	1.09 127	4.09 111	2.73 265	0.02 251	0.19 274	0.02 366	0.08 284	0.26 333	0.21 132

RALAANet	2.68 192	1.71 355	4.73 244	2.79 382	0.80 226	3.30 223	0.15 79	7.92 242	5.92 217	5.79 194	6.06 196	3.51 188	1.13 131	6.76 202	2.28 241	0.00 1	0.28 296	0.00 1	0.10 301	0.27 343	0.13 74

rvit_105_1	2.69 193	1.34 307	6.85 351	1.89 265	0.09 18	1.94 79	3.50 397	6.38 174	9.00 339	4.98 170	2.19 76	3.57 191	1.56 175	7.31 238	3.03 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.06 101	0.16 100

IPLGR_C	2.69 193	1.75 362	6.20 321	0.79 125	2.06 363	2.64 150	0.86 280	6.36 173	5.64 202	8.13 321	9.26 286	1.69 119	1.15 139	3.79 101	2.80 270	0.02 251	0.20 280	0.02 366	0.08 284	0.26 333	0.18 111

GES	2.69 193	0.72 163	5.34 272	1.82 256	0.05 5	4.51 309	1.04 307	10.39 306	4.18 127	5.53 191	6.72 219	1.92 132	3.30 246	5.16 144	2.67 258	0.06 341	0.01 121	0.06 405	0.01 219	0.20 289	0.14 78

MyStereo06	2.71 196	1.05 255	5.43 280	1.39 193	1.20 289	2.57 137	0.10 48	10.39 306	4.79 168	5.54 192	6.16 199	6.39 295	2.33 211	3.40 93	1.35 153	0.01 155	1.24 444	0.00 1	0.21 361	0.13 223	0.50 225

TRStereo	2.71 196	3.79 447	5.46 281	2.19 309	2.22 369	2.98 198	1.07 310	9.83 291	4.39 141	3.46 128	3.48 115	3.92 203	0.77 107	6.43 184	1.70 191	0.03 291	0.63 338	0.00 1	0.29 403	0.11 183	1.49 361

HHNet	2.71 196	0.69 149	3.31 107	0.25 32	0.39 134	2.80 172	0.90 288	6.33 170	5.68 208	7.51 295	13.70 375	0.94 93	3.14 236	5.42 152	2.54 255	0.14 383	0.02 157	0.06 405	0.00 1	0.24 324	0.07 42

BUS	2.72 199	0.43 33	3.76 154	0.70 109	0.50 157	7.31 372	0.48 172	9.93 293	5.65 203	6.50 231	6.23 202	5.21 260	1.18 142	4.27 115	1.89 207	0.01 155	0.03 183	0.03 384	0.00 1	0.06 101	0.14 78

CIPLG	2.72 199	1.69 351	6.02 312	0.80 128	2.14 365	2.66 153	0.84 272	5.90 145	5.59 200	8.12 320	9.58 297	1.74 121	1.14 133	4.53 126	2.82 271	0.02 251	0.19 274	0.02 366	0.09 294	0.26 333	0.22 138

xx1	2.73 201	0.93 219	3.39 116	3.05 401	0.39 134	5.69 337	0.55 190	5.34 100	10.76 374	1.42 85	3.48 115	4.63 238	2.83 231	8.26 298	0.70 44	0.00 1	1.14 429	0.00 1	0.25 378	0.09 148	1.65 376

HCRNet	2.74 202	0.83 185	4.19 199	0.45 69	3.31 407	2.18 101	0.22 105	7.59 229	5.76 212	6.08 212	4.89 155	5.21 260	2.74 225	8.04 289	3.10 279	0.00 1	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.10 170	0.09 50

EAI-Stereo	2.75 203	0.54 90	3.17 93	0.91 145	1.28 301	4.02 285	5.30 425	12.39 366	4.76 163	2.51 106	7.10 232	1.22 101	0.94 119	6.03 169	1.96 212	0.01 155	0.56 331	0.00 1	1.38 470	0.04 72	0.95 308

test_sample2	2.79 204	0.59 118	4.40 213	2.38 348	0.43 146	2.58 140	0.15 79	10.14 300	5.78 213	4.23 154	5.86 187	4.31 226	4.02 289	6.34 181	2.00 218	0.00 1	0.96 387	0.00 1	0.12 314	0.07 120	1.37 356

MIM_Stereo	2.83 205	1.20 287	5.27 267	1.41 198	1.16 283	3.07 203	0.33 135	6.67 187	3.95 116	5.17 179	10.11 310	4.25 224	1.73 187	8.32 310	1.64 180	0.00 1	0.36 310	0.00 1	0.01 219	0.22 307	1.69 388

RAFT_R40	2.83 205	0.46 51	3.85 161	1.38 192	0.32 114	3.78 270	0.97 297	6.16 162	4.82 170	9.74 381	6.35 211	4.96 252	3.94 288	8.78 337	1.05 107	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.03 13

GwcNet-ADL	2.85 207	0.61 122	4.38 212	0.92 146	0.33 115	2.05 88	0.67 226	8.85 261	9.65 354	6.36 225	6.71 218	4.11 213	1.71 183	5.97 167	4.22 316	0.08 356	0.06 215	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.16 100

SST-Stereo	2.86 208	0.45 47	3.64 149	1.46 204	0.36 125	3.94 279	0.80 259	6.07 158	4.46 145	10.96 408	6.21 201	4.94 251	4.14 296	8.85 340	0.93 85	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.03 13

ACVNet	2.86 208	0.96 233	3.87 164	0.86 136	0.61 187	2.63 145	0.54 186	8.93 263	6.12 223	5.09 174	9.32 291	5.70 279	3.84 278	2.68 76	5.56 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 333	0.23 145

AFF-stereo	2.87 210	1.31 301	3.26 102	1.87 261	0.38 131	1.68 54	0.09 43	6.38 174	7.07 270	6.52 235	11.90 349	6.08 288	2.32 210	5.05 140	1.65 182	0.02 251	0.66 340	0.00 1	0.00 1	0.29 354	0.94 306

test_sample1	2.88 211	0.63 130	4.46 215	2.38 348	0.68 198	2.61 142	0.05 22	10.51 311	5.36 190	4.50 160	4.81 153	3.76 197	5.94 363	6.10 174	2.96 273	0.00 1	0.99 399	0.00 1	0.11 308	0.07 120	1.67 383

HH	2.88 211	0.82 182	4.07 190	1.71 239	0.54 175	4.71 315	0.69 232	8.72 258	3.57 85	1.80 95	6.49 215	7.81 326	3.92 286	8.93 345	0.99 96	0.00 1	1.06 411	0.00 1	0.03 251	0.05 90	1.69 388

HanStereo	2.88 211	0.82 182	4.07 190	1.71 239	0.54 175	4.71 315	0.69 232	8.72 258	3.57 85	1.80 95	6.49 215	7.81 326	3.92 286	8.93 345	0.99 96	0.00 1	1.06 411	0.00 1	0.03 251	0.05 90	1.69 388

raft_robust	2.91 214	1.71 355	3.42 123	1.36 187	0.57 181	1.53 42	0.12 57	7.06 208	9.09 341	6.96 264	7.21 235	4.43 231	2.09 198	9.40 364	1.61 171	0.03 291	0.93 378	0.00 1	0.21 361	0.17 263	0.38 195

BSDual-CNN	2.91 214	0.43 33	3.76 154	0.70 109	0.50 157	6.97 362	1.58 341	9.93 293	5.65 203	6.50 231	6.23 202	6.17 291	2.50 215	4.27 115	2.67 258	0.01 155	0.03 183	0.03 384	0.00 1	0.06 101	0.14 78

GMStereo_Zeroshot	2.92 216	2.33 409	6.12 316	1.66 228	0.36 125	3.61 250	0.09 43	5.95 151	6.20 228	7.15 274	7.11 233	8.37 339	0.91 115	6.17 175	1.97 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 307	0.14 78

UDGNet	2.92 216	7.79 472	4.92 251	3.01 396	0.08 14	2.96 195	0.20 99	4.77 70	8.93 335	2.91 115	2.85 97	0.95 94	1.00 122	6.46 185	1.66 185	1.46 458	0.00 1	5.33 485	0.92 459	1.95 460	0.19 120

LCNet	2.94 218	0.55 95	2.57 42	1.03 157	0.59 185	2.05 88	1.55 340	5.51 111	4.19 128	6.08 212	10.58 323	4.54 232	6.63 379	7.59 265	0.90 79	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.76 454	0.31 364	3.43 464

RAFT	2.94 218	1.29 298	4.06 189	1.36 187	0.50 157	2.39 119	0.91 291	6.11 160	3.25 59	6.64 244	7.30 238	9.96 363	4.20 298	6.03 169	2.21 230	0.00 1	1.02 405	0.00 1	0.02 238	0.54 412	1.01 313

XX-Stereo	2.95 220	0.48 63	7.08 360	2.84 388	2.51 383	1.63 49	0.20 99	6.15 161	3.38 67	2.38 104	16.00 400	6.90 310	0.25 19	6.40 183	1.14 121	0.00 1	0.66 340	0.00 1	0.31 409	0.16 254	0.57 240

ccs_rob	2.95 220	0.55 95	4.53 226	0.42 61	0.25 95	2.84 175	0.12 57	8.58 253	8.13 312	7.18 276	10.36 315	6.44 297	2.05 197	5.28 147	1.97 213	0.00 1	0.02 157	0.01 333	0.00 1	0.06 101	0.23 145

AnonymousM	2.96 222	7.19 469	1.41 3	0.92 146	0.06 9	2.37 117	0.52 182	6.05 155	3.83 106	4.97 169	2.37 83	1.91 129	1.00 122	2.23 62	1.06 109	0.01 155	0.57 333	17.64 493	4.90 492	0.02 16	0.27 162

CFNet_pseudo	2.96 222	0.55 95	4.51 222	0.43 64	0.24 91	2.83 173	0.12 57	8.59 254	8.13 312	7.20 279	10.41 316	6.47 298	2.04 196	5.27 146	2.00 218	0.00 1	0.02 157	0.01 333	0.00 1	0.06 101	0.23 145

AIO-test2	2.98 224	1.88 369	4.72 242	1.67 232	3.34 410	2.64 150	0.06 29	6.96 201	15.70 430	2.65 107	7.31 239	0.93 92	0.57 88	5.81 164	1.20 132	3.30 475	0.09 239	0.00 1	0.09 294	0.22 307	0.43 219

IRAFT_RVC	2.98 224	0.66 139	4.23 203	2.20 310	0.40 139	2.91 192	5.04 422	7.03 206	4.21 129	6.59 241	5.52 181	5.02 256	4.77 325	8.41 317	2.30 245	0.01 155	0.17 271	0.01 333	0.00 1	0.03 46	0.05 28

DN-CSS_ROB	3.00 226	2.14 391	7.33 364	2.67 375	0.78 222	3.13 209	0.07 34	6.68 191	4.22 130	5.51 190	12.12 352	2.33 139	1.21 148	8.69 334	2.51 249	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 390	0.15 91

111	3.05 227	1.41 319	5.51 283	0.32 40	0.14 40	2.83 173	0.68 229	6.76 194	14.21 417	3.59 132	9.11 281	5.50 268	3.30 246	4.05 105	2.43 247	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 223	1.02 317

PFNet	3.06 228	0.59 118	6.13 317	2.26 326	0.84 232	3.08 204	0.73 244	7.38 224	5.35 188	10.20 386	6.06 196	4.72 240	2.10 201	8.47 322	2.25 236	0.19 399	0.06 215	0.00 1	0.11 308	0.20 289	0.42 212

mmm	3.07 229	0.76 168	4.50 221	2.27 330	1.24 296	3.75 268	0.12 57	10.03 297	5.12 181	6.43 227	11.19 334	3.10 164	3.20 239	4.54 127	1.78 197	0.02 251	1.19 440	0.00 1	0.30 405	0.09 148	1.79 406

DMCA	3.08 230	1.10 260	6.20 321	1.82 256	0.90 240	3.80 273	0.55 190	9.76 288	5.42 193	6.56 240	6.47 214	7.06 315	2.09 198	4.05 105	5.46 349	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.16 100

iRaft-Stereo_20w	3.11 231	0.49 71	6.09 315	1.01 154	1.25 297	3.99 283	1.00 302	14.00 414	4.73 162	6.70 252	6.27 207	2.34 140	2.28 208	7.29 237	1.58 166	0.01 155	0.75 353	0.00 1	0.73 453	0.10 170	1.63 374

HITNet	3.11 231	1.38 317	5.35 274	2.23 317	0.12 31	5.59 333	0.58 199	9.95 296	5.72 210	6.62 243	7.91 257	3.90 202	3.24 242	4.39 120	4.58 331	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.57 240
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
TestStereo1	3.12 233	1.34 307	4.67 239	3.47 426	0.71 207	2.50 130	1.45 333	7.27 217	8.71 329	4.91 167	9.28 288	2.34 140	3.61 266	9.44 365	1.62 173	0.00 1	0.33 302	0.00 1	0.00 1	0.30 357	0.40 198

SA-5K	3.12 233	1.34 307	4.67 239	3.47 426	0.71 207	2.50 130	1.45 333	7.27 217	8.71 329	4.91 167	9.28 288	2.34 140	3.61 266	9.44 365	1.62 173	0.00 1	0.33 302	0.00 1	0.00 1	0.30 357	0.40 198

PCWNet_CMD	3.14 235	0.51 79	4.47 218	0.44 68	0.26 100	2.87 188	0.15 79	9.66 287	9.78 356	7.28 285	11.50 339	6.84 309	2.40 212	4.47 123	1.83 199	0.01 155	0.02 157	0.02 366	0.00 1	0.06 101	0.29 169

OMP-Stereo	3.15 236	1.19 279	3.49 128	4.34 454	0.51 164	2.20 102	1.21 318	6.67 187	6.52 243	7.99 311	6.24 206	8.38 342	2.44 214	9.65 372	1.92 209	0.01 155	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.15 91

MSMDNet	3.15 236	0.51 79	4.48 220	0.46 72	0.25 95	2.88 189	0.16 84	9.79 290	9.82 357	7.24 281	11.36 337	6.82 308	2.41 213	4.47 123	1.86 201	0.01 155	0.02 157	0.02 366	0.00 1	0.06 101	0.30 173

test_5	3.16 238	1.18 276	4.96 253	2.33 342	3.10 400	4.51 309	1.27 324	7.47 228	7.61 296	3.00 119	7.38 240	5.37 266	4.06 291	8.28 303	1.54 163	0.00 1	0.34 304	0.00 1	0.02 238	0.21 300	0.62 255

PSMNet-ADL	3.17 239	0.56 106	3.00 86	1.55 215	0.40 139	5.97 345	0.28 120	9.06 266	5.75 211	3.56 131	6.80 222	8.33 337	4.51 309	7.65 268	5.51 350	0.03 291	0.09 239	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.28 166

iRaft-Stereo_5w	3.20 240	1.27 296	5.27 267	0.27 38	0.99 254	2.71 157	0.58 199	5.75 130	5.85 215	3.03 121	7.88 254	10.08 365	4.08 294	8.40 315	6.09 356	0.00 1	0.25 293	0.00 1	0.12 314	0.31 364	0.95 308

CFNet_ucs	3.23 241	0.56 106	4.59 234	0.59 87	0.37 129	3.29 222	0.19 96	10.47 309	9.02 340	7.78 303	12.57 361	5.59 272	1.74 188	5.39 150	1.86 201	0.00 1	0.04 200	0.01 333	0.00 1	0.10 170	0.33 181

MyStereo05	3.24 242	1.05 255	5.93 308	1.39 193	1.20 289	2.57 137	0.10 48	9.11 270	13.17 410	6.45 229	3.86 129	3.20 166	3.26 244	8.35 312	3.02 274	0.01 155	1.24 444	0.00 1	0.21 361	0.13 223	0.50 225

test_sample3	3.27 243	0.62 128	5.29 271	2.24 321	0.58 184	4.62 313	0.16 84	12.15 360	7.51 290	6.44 228	7.25 236	3.72 196	3.03 235	6.73 199	3.17 284	0.01 155	0.85 366	0.00 1	0.10 301	0.07 120	0.88 298

IIG-Stereo	3.28 244	0.98 239	3.57 140	4.14 446	0.22 87	2.56 136	0.71 239	7.04 207	6.10 222	8.49 334	9.38 294	7.82 328	2.73 224	9.69 378	1.99 216	0.02 251	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.14 78

test_sample4	3.29 245	0.64 133	5.38 275	2.08 294	0.53 171	3.91 276	0.15 79	12.13 357	7.50 289	7.04 265	7.50 242	3.64 194	3.19 238	6.95 215	3.14 281	0.02 251	0.85 366	0.00 1	0.10 301	0.07 120	0.92 304

MyStereo04	3.29 245	1.15 271	6.64 342	1.28 180	1.49 324	2.63 145	0.45 158	10.57 314	13.30 411	4.41 158	3.90 130	3.06 162	3.56 263	7.87 279	3.35 286	0.01 155	1.27 447	0.00 1	0.25 378	0.11 183	0.42 212

MyStereo8	3.30 247	1.69 351	6.28 327	2.51 361	3.79 426	4.22 294	0.07 34	7.43 227	6.39 237	6.51 234	10.13 311	4.23 222	1.45 162	2.79 80	5.08 343	0.06 341	1.49 463	0.00 1	0.40 428	0.26 333	1.33 351

DCVSM-stereo	3.32 248	0.51 79	3.40 122	1.79 250	0.79 223	2.94 193	0.48 172	7.31 219	5.69 209	11.47 419	5.61 183	10.63 376	5.93 362	5.74 161	3.63 290	0.03 291	0.09 239	0.03 384	0.00 1	0.12 201	0.11 64

ARAFT	3.32 248	1.74 361	7.92 381	0.64 97	0.15 47	4.45 306	2.89 375	8.20 247	6.30 231	9.23 363	7.12 234	5.58 271	1.24 150	8.60 328	1.69 190	0.01 155	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.35 374	0.35 188

test_sample5	3.34 250	0.65 135	5.17 263	2.10 295	0.49 154	3.31 224	0.17 88	11.91 350	7.47 287	6.91 257	9.15 282	3.61 192	3.37 255	7.53 260	3.06 277	0.02 251	0.85 366	0.00 1	0.10 301	0.07 120	0.90 299

SA	3.34 250	1.29 298	4.84 246	1.99 286	0.57 181	3.15 212	1.39 331	7.66 236	9.94 358	4.86 166	10.87 330	2.97 159	4.61 319	9.88 386	1.38 154	0.00 1	0.60 335	0.00 1	0.19 346	0.25 332	0.37 192

psmg	3.34 250	0.43 33	3.76 154	0.73 115	0.50 157	8.47 389	2.74 372	10.88 325	5.65 203	8.91 349	8.78 273	6.17 291	2.50 215	4.27 115	2.67 258	0.01 155	0.04 200	0.06 405	0.00 1	0.12 201	0.10 55

AdaStereo	3.34 250	0.74 166	4.00 183	3.10 408	0.51 164	4.22 294	1.25 323	12.84 380	8.39 320	6.33 221	9.55 296	5.77 282	1.54 174	5.53 155	2.74 267	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.15 91
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 254	1.28 297	8.51 388	1.86 260	1.83 346	3.51 241	0.31 130	10.50 310	4.32 133	2.74 109	5.87 189	10.30 369	4.53 314	4.66 130	3.16 282	0.02 251	0.87 373	0.00 1	0.97 460	0.38 384	1.43 358

RAFT-345	3.36 255	0.55 95	3.43 124	1.23 174	0.21 80	2.62 143	0.46 160	3.91 37	6.34 233	7.46 294	24.49 454	4.19 218	1.74 188	8.27 302	2.25 236	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 256	1.25 293	3.30 105	2.55 369	1.80 342	3.92 278	1.28 326	12.49 371	7.16 274	5.12 177	7.88 254	8.14 331	4.59 317	5.67 160	2.11 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.07 42

NINENet	3.38 257	0.81 178	4.16 194	1.88 264	1.40 317	7.31 372	0.48 172	12.95 387	6.64 251	7.29 286	9.24 285	5.21 260	1.18 142	6.72 198	1.89 207	0.17 394	0.08 232	0.07 410	0.00 1	0.09 148	0.03 13

HI	3.39 258	1.19 279	4.03 185	1.46 204	0.19 63	2.26 105	0.04 18	6.21 167	3.86 109	8.51 335	12.61 362	11.86 399	6.44 374	4.55 128	4.27 318	0.00 1	0.06 215	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.15 91

CoSv	3.39 258	1.19 279	4.03 185	1.46 204	0.19 63	2.26 105	0.04 18	6.21 167	3.86 109	8.51 335	12.61 362	11.86 399	6.44 374	4.55 128	4.27 318	0.00 1	0.06 215	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.15 91

ToySt	3.39 258	0.89 212	9.29 410	1.47 207	0.94 247	4.20 293	1.98 355	7.33 220	5.42 193	3.01 120	6.75 220	8.67 348	5.10 341	5.43 153	3.72 295	0.07 349	0.89 374	0.00 1	0.23 372	0.28 346	2.13 439

SFCPSM	3.39 258	0.61 122	5.42 278	0.43 64	0.93 246	8.26 382	2.08 359	15.01 427	5.89 216	7.17 275	7.60 244	3.39 175	2.55 218	5.39 150	2.53 250	0.01 155	0.03 183	0.01 333	0.07 281	0.19 280	0.31 175

ffm	3.41 262	0.98 239	7.03 356	1.64 222	1.07 265	2.84 175	0.47 162	5.55 115	10.56 368	6.68 247	9.59 298	5.66 274	3.87 281	8.20 296	0.68 38	0.00 1	1.13 422	0.00 1	0.19 346	0.11 183	1.88 420

ASMatch	3.41 262	0.62 128	3.59 145	1.99 286	0.48 151	1.91 77	0.66 222	7.01 202	4.43 144	6.25 216	22.02 444	4.56 234	4.72 324	7.78 274	1.85 200	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.03 251	0.02 16	0.21 132

IER	3.42 264	0.91 214	6.38 332	0.73 115	1.60 326	7.07 367	0.55 190	7.07 210	5.45 196	8.17 323	8.89 275	6.13 289	6.13 367	5.36 149	3.77 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.05 28

GMM-Stereo	3.42 264	0.39 21	3.24 100	0.87 138	0.50 157	2.26 105	4.73 417	5.64 124	3.81 103	7.08 268	16.57 406	6.13 289	3.62 268	7.74 272	1.40 156	0.05 331	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.12 201	4.24 473

PSM-AAD	3.43 266	0.31 7	2.16 26	0.80 128	0.57 181	2.53 134	5.97 429	5.53 113	3.98 119	11.00 409	11.90 349	2.93 156	9.36 428	8.03 287	1.00 99	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.06 101	2.39 450

DualNet	3.48 267	0.65 135	5.17 263	2.10 295	0.49 154	3.31 224	0.17 88	11.91 350	7.47 287	7.18 276	11.56 341	3.61 192	3.37 255	7.53 260	3.06 277	0.02 251	0.85 366	0.00 1	0.10 301	0.07 120	0.90 299

AAGNet	3.50 268	0.49 71	3.38 114	1.91 268	0.41 143	3.66 257	1.02 303	5.14 89	5.16 182	9.65 379	7.75 249	4.91 248	6.23 371	7.45 252	12.73 445	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.06 37

TransformOpticalFlow	3.50 268	0.83 185	4.85 247	1.09 160	0.31 108	3.52 244	0.14 76	10.32 302	8.02 309	5.78 193	13.25 371	6.63 301	4.91 329	8.36 313	1.63 176	0.00 1	0.01 121	0.01 333	0.00 1	0.06 101	0.24 154

DispNO	3.51 270	1.33 306	8.51 388	2.26 326	1.36 314	3.46 237	0.81 263	8.74 260	6.58 245	6.78 254	7.63 246	6.22 294	4.20 298	7.47 254	4.44 325	0.00 1	0.03 183	0.03 384	0.11 308	0.13 223	0.14 78

testlalala_base	3.54 271	0.53 86	3.53 133	2.31 338	2.22 369	4.04 288	0.61 208	6.91 200	2.73 33	2.69 108	4.17 135	1.78 126	0.51 79	2.02 51	1.08 112	13.13 500	3.23 491	0.00 1	0.35 420	16.60 495	2.27 447

STrans-v2	3.55 272	0.94 228	5.06 258	0.32 40	0.60 186	2.97 197	1.15 316	11.08 329	7.97 308	6.01 207	10.93 331	6.65 302	6.86 384	8.37 314	1.66 185	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.39 197

hknet	3.56 273	0.66 139	5.82 304	0.70 109	1.19 287	6.97 362	1.58 341	9.93 293	7.76 298	6.50 231	6.23 202	9.53 355	2.81 230	7.84 275	3.39 287	0.01 155	0.03 183	0.03 384	0.00 1	0.06 101	0.14 78

gwcnet-sp	3.58 274	2.01 384	8.82 398	2.01 290	0.69 201	7.38 374	1.10 312	9.23 275	6.66 252	9.32 364	5.91 191	4.21 219	3.31 248	6.91 210	3.69 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.18 111

scenet	3.58 274	2.01 384	8.82 398	2.01 290	0.69 201	7.38 374	1.10 312	9.23 275	6.66 252	9.32 364	5.91 191	4.21 219	3.31 248	6.91 210	3.69 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.18 111

ssnet	3.58 274	2.01 384	8.82 398	2.01 290	0.69 201	7.38 374	1.10 312	9.23 275	6.66 252	9.32 364	5.91 191	4.21 219	3.31 248	6.91 210	3.69 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.18 111

DMCA-RVC	3.59 277	1.98 382	8.68 393	2.30 336	1.48 323	3.54 246	0.55 190	8.40 249	5.43 195	9.37 368	5.90 190	8.34 338	3.21 240	7.19 228	4.46 326	0.06 341	0.11 249	0.08 416	0.02 238	0.21 300	0.40 198

test_sample6	3.60 278	0.66 139	5.27 267	2.23 317	0.48 151	3.25 218	0.21 103	11.94 353	7.53 292	7.18 276	11.56 341	3.99 206	3.86 280	8.03 287	3.88 304	0.03 291	0.83 360	0.00 1	0.09 294	0.07 120	0.86 296

CoDeX	3.61 279	0.86 199	5.27 267	1.16 166	1.62 327	6.24 349	2.07 358	13.78 413	6.86 262	7.42 292	9.00 280	4.06 211	3.72 274	6.58 188	3.02 274	0.03 291	0.06 215	0.00 1	0.00 1	0.15 250	0.35 188

RAFT_CTSACE	3.62 280	1.65 348	5.41 277	1.36 187	3.08 398	3.95 281	1.03 304	4.62 66	4.65 157	5.33 183	17.73 422	7.63 323	2.71 223	10.98 404	1.15 122	0.00 1	0.48 326	0.00 1	0.00 1	0.31 364	0.25 157

GANet-RSSM	3.67 281	1.16 273	4.56 232	3.24 415	2.03 361	2.63 145	0.50 179	11.53 343	6.83 261	6.25 216	10.58 323	7.35 317	6.65 380	6.77 204	2.94 272	0.00 1	0.00 1	0.08 416	0.00 1	0.26 333	0.12 68

NOSS_ROB	3.67 281	0.86 199	3.81 160	2.53 365	1.11 275	6.10 347	0.72 242	11.08 329	12.36 398	5.45 187	8.91 276	5.65 273	2.09 198	8.30 307	3.16 282	0.20 402	0.07 228	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.80 290

KYRaft	3.68 283	0.43 33	2.53 40	0.89 141	0.49 154	2.28 110	3.89 399	5.30 97	3.82 105	8.99 353	19.28 431	6.54 300	4.96 332	7.92 281	0.96 93	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 219	0.06 101	5.17 475

PSMNet-RSSM	3.69 284	1.36 311	4.54 227	2.44 355	1.90 352	2.35 115	0.69 232	11.77 348	6.38 236	6.60 242	11.85 348	7.70 324	5.61 358	6.66 196	3.67 291	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.01 219	0.17 263	0.10 55

BEATNet_4x	3.69 284	2.12 390	8.11 383	1.82 256	0.16 52	5.30 327	1.04 307	10.87 322	6.14 226	7.09 269	8.42 271	4.99 254	4.42 306	5.89 165	6.23 362	0.04 316	0.05 209	0.00 1	0.00 1	0.32 369	0.84 294

CFNet-ft	3.70 286	1.59 343	3.87 164	1.68 233	2.42 377	3.20 214	0.66 222	8.93 263	7.76 298	5.09 174	9.95 307	10.77 382	5.43 354	7.41 242	4.71 333	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.01 219	0.30 357	0.11 64

CFNet_RVC	3.70 286	1.59 343	3.87 164	1.68 233	2.42 377	3.20 214	0.66 222	8.92 262	7.76 298	5.09 174	9.95 307	10.77 382	5.43 354	7.41 242	4.71 333	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.01 219	0.30 357	0.11 64

AACVNet	3.71 288	1.63 346	4.89 249	3.80 437	0.62 189	3.25 218	0.30 129	9.47 284	3.81 103	6.34 224	10.74 327	10.52 372	4.92 330	9.31 362	3.88 304	0.03 291	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.34 372	0.28 166

Prome-Stereo	3.73 289	0.39 21	2.62 49	1.05 158	0.52 168	2.06 90	4.58 414	4.88 77	3.95 116	9.34 367	20.39 436	4.03 208	7.02 389	7.86 277	1.31 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 120	4.52 474

test_sample7	3.75 290	0.67 144	4.34 210	2.21 313	0.35 119	4.47 308	2.08 359	11.31 335	8.40 321	8.64 338	8.05 261	6.80 304	5.05 337	7.22 230	2.53 250	0.07 349	1.04 408	0.00 1	0.00 1	0.06 101	1.66 380

cf-r	3.76 291	1.43 324	5.34 272	2.66 373	2.79 390	2.85 186	0.62 212	9.08 268	6.91 265	7.06 266	11.90 349	9.64 356	3.83 277	6.23 178	4.53 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 280	0.17 108

MLCV	3.76 291	1.52 337	6.93 353	1.66 228	0.31 108	4.31 300	0.32 132	7.92 242	7.68 297	9.55 373	12.12 352	5.17 258	2.74 225	10.00 392	4.49 327	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.27 162

qqq1	3.78 293	0.69 149	4.55 228	1.97 281	0.15 47	2.84 175	0.29 122	13.06 390	11.10 381	7.69 297	10.45 317	4.77 241	4.52 310	9.68 373	1.24 139	0.08 356	0.97 390	0.00 1	0.12 314	0.13 223	1.24 340

fff1	3.78 293	0.69 149	4.55 228	1.97 281	0.15 47	2.84 175	0.29 122	13.06 390	11.10 381	7.69 297	10.45 317	4.77 241	4.52 310	9.68 373	1.24 139	0.08 356	0.97 390	0.00 1	0.12 314	0.13 223	1.24 340

DDVS	3.79 295	0.66 139	5.66 297	2.27 330	1.28 301	6.48 354	0.47 162	9.33 282	4.35 139	7.29 286	7.71 247	12.49 404	2.21 203	9.01 351	5.16 346	0.08 356	0.20 280	0.01 333	0.00 1	0.14 234	1.03 320

Sa-1000	3.81 296	1.26 294	4.64 237	2.29 335	0.55 179	3.51 241	1.58 341	8.37 248	9.13 343	7.97 308	17.42 418	3.98 205	2.76 227	9.61 371	1.68 189	0.00 1	0.69 346	0.00 1	0.18 343	0.23 319	0.27 162

DeepPruner_ROB	3.82 297	1.87 368	5.65 296	1.31 184	1.64 328	3.62 254	0.81 263	14.47 421	5.03 180	8.03 314	10.78 328	6.95 312	2.26 205	8.92 344	4.32 321	0.07 349	0.03 183	0.00 1	0.01 219	0.37 381	0.29 169

DRaft	3.83 298	0.65 135	3.39 116	0.22 25	0.16 52	4.67 314	1.30 328	5.82 137	4.86 172	10.26 389	21.65 440	3.24 167	8.62 418	7.53 260	3.76 297	0.05 331	0.10 245	0.00 1	0.14 323	0.12 201	0.16 100

DEmStereo	3.86 299	0.54 90	4.04 187	0.26 36	0.17 55	5.17 325	2.45 366	4.70 67	4.34 138	8.37 328	19.94 434	5.06 257	10.13 432	7.86 277	3.93 308	0.01 155	0.01 121	0.01 333	0.00 1	0.03 46	0.10 55

GrayStereo	3.86 299	0.33 9	2.63 50	1.66 228	0.62 189	3.09 205	7.92 458	6.43 178	3.88 111	10.61 397	16.51 405	5.75 281	8.40 413	6.75 200	1.58 166	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.62 447	0.04 72	0.38 195

acv_ft	3.90 301	0.96 233	5.85 306	2.56 370	4.70 454	7.27 371	0.84 272	9.17 274	6.12 223	10.00 384	9.32 291	5.70 279	4.07 293	2.68 76	8.24 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 374	0.23 145

STTStereo	3.90 301	1.43 324	8.20 385	3.03 398	2.28 373	3.64 256	0.64 217	10.11 298	7.09 271	10.20 386	7.08 230	8.73 349	3.57 264	7.44 245	4.00 311	0.00 1	0.02 157	0.01 333	0.01 219	0.04 72	0.40 198

UGAM-zero	3.92 303	0.49 71	5.26 266	1.17 168	0.89 238	4.00 284	0.47 162	12.42 368	3.62 90	5.46 188	5.86 187	15.76 426	8.92 425	8.63 332	2.44 248	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.89 457	0.03 46	1.27 346

LMCR-Stereo	3.92 303	1.96 380	4.92 251	2.85 389	0.23 90	7.88 379	1.47 335	12.52 372	5.39 192	8.71 342	10.65 325	1.90 128	5.04 336	8.53 326	4.89 337	1.05 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 390	0.05 28

SMFormer	3.94 305	0.69 149	4.55 228	1.97 281	0.15 47	2.84 175	0.29 122	13.06 390	11.10 381	7.69 297	10.45 317	4.77 241	4.52 310	9.68 373	4.89 337	0.08 356	0.97 390	0.00 1	0.16 328	0.11 183	0.92 304

THIR-Stereo	3.94 305	1.12 267	3.06 88	0.23 27	0.13 36	4.17 292	6.40 438	5.83 138	4.54 150	10.46 393	16.98 410	6.49 299	7.44 400	8.00 283	3.58 289	0.01 155	0.07 228	0.07 410	0.00 1	0.14 234	0.06 37

GEStereo_RVC	3.95 307	1.21 288	6.13 317	2.30 336	1.22 292	4.29 299	2.96 379	12.39 366	8.24 315	7.25 283	6.79 221	7.58 322	4.22 300	9.16 356	4.56 329	0.04 316	0.01 121	0.02 366	0.02 238	0.19 280	0.42 212

hitnet-ft	3.95 307	1.16 273	3.92 174	0.89 141	0.73 212	4.88 320	0.54 186	9.78 289	7.91 305	7.42 292	10.24 312	12.50 405	4.84 327	8.15 294	5.56 351	0.03 291	0.00 1	0.06 405	0.00 1	0.24 324	0.12 68

tta	3.96 309	0.69 149	4.55 228	1.97 281	0.15 47	2.84 175	0.29 122	13.06 390	11.10 381	7.69 297	10.45 317	4.77 241	4.52 310	9.68 373	4.89 337	0.08 356	0.97 390	0.00 1	0.16 328	0.13 223	1.24 340

ac_64	3.98 310	0.86 199	5.10 259	3.17 410	3.43 414	5.80 341	0.70 237	10.87 322	4.96 175	8.94 350	6.46 213	10.70 379	5.52 356	7.44 245	5.10 345	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.31 175

ITSA-stereo	4.02 311	0.73 165	4.51 222	2.16 301	0.31 108	3.58 248	0.70 237	13.77 412	15.84 431	7.13 272	6.59 217	4.25 224	3.48 261	9.04 352	6.12 358	0.09 367	0.08 232	0.11 419	0.10 301	0.19 280	1.54 365

CFNet	4.03 312	1.97 381	6.30 328	2.70 377	1.64 328	5.41 329	0.22 105	12.14 359	10.28 361	5.24 180	11.15 333	6.43 296	3.70 272	8.97 350	4.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 357	0.13 74

RAFT-RH_RVC	4.04 313	0.69 149	3.59 145	1.91 268	0.43 146	3.11 206	0.13 66	3.80 34	6.60 246	11.26 415	31.68 477	5.20 259	1.66 179	8.30 307	2.27 239	0.09 367	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.03 46	0.02 6

iResNet	4.04 313	1.46 332	8.72 395	3.25 416	0.36 125	4.54 311	0.47 162	9.06 266	10.40 366	7.98 309	12.82 368	4.06 211	3.22 241	8.82 338	4.95 340	0.03 291	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.55 237

CrosDoStereo	4.05 315	0.71 160	3.52 130	0.51 79	0.20 71	3.25 218	11.21 474	6.34 171	4.96 175	9.04 354	16.44 402	4.92 249	7.28 394	8.29 304	3.84 302	0.00 1	0.02 157	0.01 333	0.00 1	0.18 273	0.19 120

DeepStereo_LL	4.05 315	0.71 160	3.52 130	0.51 79	0.20 71	3.25 218	11.21 474	6.34 171	4.96 175	9.04 354	16.44 402	4.92 249	7.28 394	8.29 304	3.84 302	0.00 1	0.02 157	0.01 333	0.00 1	0.18 273	0.19 120

PAM	4.07 317	0.44 42	6.47 335	1.97 281	1.18 285	10.83 421	1.64 344	10.66 316	4.55 152	6.54 237	4.69 151	16.99 437	6.88 385	4.07 108	1.63 176	0.00 1	0.68 344	0.00 1	0.77 455	0.10 170	1.24 340

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 318	1.65 348	13.34 440	2.14 300	1.84 347	4.03 286	0.98 300	13.13 395	4.97 178	4.53 161	11.37 338	9.85 361	1.97 193	4.88 133	2.74 267	0.03 291	0.90 376	0.00 1	1.11 463	0.84 436	1.72 395

ISRNet	4.11 319	0.88 209	6.63 341	3.46 425	2.64 386	2.11 97	0.26 117	7.72 239	6.60 246	11.29 416	17.98 424	8.21 333	2.60 220	6.81 206	4.72 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.25 157

ff1	4.11 319	0.98 239	7.03 356	1.64 222	1.07 265	2.84 175	0.47 162	5.55 115	10.56 368	6.68 247	9.59 298	5.66 274	3.87 281	11.33 411	11.69 435	0.00 1	1.13 422	0.00 1	0.19 346	0.11 183	1.88 420

FADNet-RVC-Resample	4.11 319	2.25 395	13.88 443	1.64 222	0.66 196	5.91 344	2.34 364	10.87 322	9.09 341	6.53 236	4.34 138	5.69 278	4.71 323	8.01 286	4.64 332	0.18 398	0.22 283	0.17 439	0.12 314	0.46 399	0.59 245

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 319	1.53 339	6.87 352	3.04 400	3.33 408	4.34 304	0.59 203	11.36 338	7.92 306	8.98 351	7.98 259	9.72 358	3.82 276	7.92 281	4.43 324	0.15 385	0.02 157	0.03 384	0.03 251	0.07 120	0.14 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 323	0.46 51	5.63 293	1.95 278	1.02 260	10.74 419	0.85 277	11.04 327	5.02 179	6.19 215	5.28 169	17.64 441	7.30 396	5.03 138	1.45 158	0.00 1	0.68 344	0.00 1	0.77 455	0.14 234	1.14 332

GwcNet-RSSM	4.13 324	1.71 355	6.25 325	2.50 360	1.93 355	2.39 119	1.49 337	9.59 286	8.71 329	6.66 246	15.04 390	8.47 345	3.84 278	6.87 207	6.74 365	0.00 1	0.00 1	0.04 394	0.00 1	0.29 354	0.15 91

UPFNet	4.17 325	0.83 185	5.51 283	2.49 359	3.36 411	7.13 369	2.60 367	10.52 313	7.16 274	8.76 345	7.83 252	7.85 329	3.41 258	8.60 328	7.04 372	0.01 155	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.12 201	0.17 108

DAS	4.18 326	0.53 86	6.20 321	2.20 310	3.69 421	2.78 169	3.12 385	8.69 256	10.29 362	9.39 369	12.80 366	4.58 235	7.20 392	9.08 354	2.70 261	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.34 183

UNet	4.19 327	0.87 207	7.18 362	2.00 289	3.22 403	9.55 400	0.31 130	10.11 298	6.22 229	7.98 309	6.82 223	10.42 370	5.77 359	7.28 235	5.83 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 170	0.12 68

AASNet	4.20 328	1.63 346	5.82 304	3.79 436	3.93 430	6.55 355	1.22 320	19.12 461	6.82 260	7.86 305	8.35 270	4.36 228	2.55 218	3.87 104	7.47 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 407	0.22 138

SepStereo	4.22 329	0.53 86	6.20 321	2.20 310	3.69 421	2.78 169	3.12 385	8.69 256	10.29 362	9.39 369	12.80 366	4.58 235	7.20 392	9.74 379	2.70 261	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 72	0.34 183

PS-NSSS	4.22 329	2.53 416	5.89 307	1.01 154	2.93 393	4.05 290	1.93 354	11.44 339	8.94 336	7.14 273	14.70 389	4.96 252	2.60 220	9.09 355	3.92 306	0.40 426	0.04 200	0.83 462	0.00 1	1.09 440	1.02 317

anonymousa	4.24 331	0.78 169	4.05 188	2.16 301	4.87 457	8.76 391	0.35 137	7.41 226	4.47 147	8.21 324	19.70 433	11.03 389	5.87 361	2.04 54	2.20 229	0.00 1	1.16 435	0.00 1	0.55 444	0.04 72	1.11 327

FADNet_RVC	4.24 331	2.32 408	14.23 447	1.18 170	0.79 223	5.64 335	0.60 204	11.50 341	7.19 278	3.68 136	8.08 266	4.14 215	4.06 291	10.29 397	7.47 376	0.36 424	0.44 321	0.18 440	0.47 437	0.93 438	1.23 339

UGAM	4.25 333	0.86 199	5.73 302	0.45 69	0.22 87	3.61 250	1.18 317	5.51 111	15.39 425	4.99 172	12.34 357	15.09 423	3.71 273	10.58 400	3.76 297	0.00 1	0.46 323	0.00 1	0.34 418	0.36 378	0.36 191

HSM	4.25 333	1.10 260	4.14 192	1.78 249	2.14 365	6.67 358	1.08 311	12.92 384	6.90 264	7.06 266	8.17 267	14.17 414	6.03 366	9.16 356	3.11 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.41 207

psm_up	4.33 335	1.34 307	4.43 214	2.27 330	2.62 385	5.29 326	3.30 395	11.49 340	6.89 263	8.05 317	8.06 264	10.09 367	11.10 437	7.12 227	3.76 297	0.24 409	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.20 289	0.37 192

coex_refinement	4.34 336	1.44 328	4.46 215	3.08 407	1.46 322	4.22 294	0.36 138	11.92 352	8.33 317	8.48 333	13.41 372	9.90 362	3.40 257	6.95 215	8.54 389	0.00 1	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.71 280

pcwnet_v2	4.36 337	0.46 51	9.07 406	1.43 201	1.10 274	3.41 229	0.40 147	13.44 403	14.60 419	10.29 390	14.22 382	5.82 285	2.97 233	6.75 200	2.29 243	0.01 155	0.05 209	0.04 394	0.02 238	0.17 263	0.61 250

FADNet-RVC	4.36 337	2.62 423	14.51 450	2.01 290	0.44 148	4.27 297	1.27 324	12.61 374	7.89 303	3.76 138	4.05 133	10.63 376	4.34 303	9.87 384	7.66 379	0.03 291	0.09 239	0.00 1	0.03 251	0.65 417	0.50 225

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 339	25.82 495	26.88 487	0.56 86	0.08 14	1.46 33	0.53 185	2.17 6	2.15 22	0.67 45	0.73 24	0.23 25	0.20 12	1.58 32	0.80 59	11.76 498	0.38 313	0.00 1	0.08 284	1.75 457	9.67 493

HBP-ISP	4.37 339	1.56 340	4.59 234	2.23 317	1.29 306	7.87 378	3.96 402	11.80 349	10.91 379	8.06 319	14.45 385	3.38 174	4.87 328	9.27 360	2.53 250	0.14 383	0.06 215	0.00 1	0.01 219	0.08 133	0.30 173

DualNet (step1)	4.40 341	1.36 311	7.91 378	1.40 195	0.63 191	5.54 330	2.72 369	11.31 335	8.40 321	8.64 338	8.05 261	6.80 304	5.05 337	7.22 230	2.53 250	1.74 463	1.04 408	3.05 476	2.96 481	0.22 307	1.35 353

CSP-Net	4.40 341	1.70 353	4.90 250	1.82 256	1.04 261	12.96 441	2.25 362	13.75 410	6.34 233	9.64 376	8.99 278	8.31 336	3.24 242	8.45 321	4.32 321	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 319	0.06 37

HSM-Net_RVC	4.40 341	0.44 42	3.22 97	0.72 112	0.68 198	7.06 366	1.82 351	12.57 373	8.48 324	9.04 354	12.20 355	14.98 420	5.14 343	7.32 239	4.19 314	0.02 251	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.14 78
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 344	0.70 156	3.95 178	2.53 365	2.01 359	4.34 304	0.41 150	13.09 394	11.69 393	7.20 279	12.20 355	4.15 216	3.35 254	9.54 370	10.11 416	0.07 349	1.11 418	0.00 1	0.19 346	0.10 170	1.47 359

MMNet	4.44 345	1.37 316	6.26 326	1.73 244	1.64 328	10.51 417	0.61 208	9.27 278	9.66 355	9.55 373	9.22 283	7.40 319	6.52 377	7.90 280	6.98 368	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.10 55

DSFCA	4.48 346	1.03 250	6.84 350	1.61 219	1.68 334	7.26 370	4.46 413	11.27 334	7.51 290	11.01 410	6.89 224	8.49 346	4.54 315	10.41 399	6.18 360	0.03 291	0.06 215	0.02 366	0.03 251	0.13 223	0.14 78

mmx	4.50 347	0.98 239	7.03 356	1.64 222	1.07 265	2.84 175	0.47 162	12.84 380	11.23 386	6.68 247	9.59 298	5.66 274	3.87 281	11.33 411	11.69 435	0.05 331	1.12 419	0.00 1	0.19 346	0.10 170	1.53 363

xxx	4.50 347	0.98 239	7.04 359	1.64 222	1.07 265	2.84 175	0.47 162	12.84 380	11.23 386	6.68 247	9.59 298	5.66 274	3.87 281	11.33 411	11.69 435	0.05 331	1.12 419	0.00 1	0.19 346	0.10 170	1.53 363

SACVNet	4.55 349	1.88 369	5.55 290	3.38 422	1.68 334	3.11 206	2.76 374	12.44 369	6.43 238	11.07 412	11.31 336	10.53 374	5.13 342	9.88 386	4.56 329	0.08 356	0.02 157	0.00 1	0.01 219	0.38 384	0.80 290

FADNet	4.55 349	2.35 410	13.60 441	1.87 261	0.80 226	4.74 318	0.75 251	14.47 421	12.41 399	4.07 149	5.45 179	9.64 356	5.03 334	8.86 341	4.82 336	0.20 402	0.04 200	0.07 410	0.05 273	1.27 447	0.40 198

ADLNet	4.56 351	1.19 279	5.52 289	3.81 440	3.59 418	6.98 364	2.40 365	12.01 355	7.96 307	10.52 394	9.67 302	8.26 335	4.98 333	6.59 189	6.93 367	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.01 219	0.22 307	0.55 237

HGLStereo	4.58 352	1.04 253	6.02 312	3.30 419	5.14 461	6.36 351	0.71 239	11.04 327	7.60 295	8.04 315	12.85 369	6.90 310	8.51 416	7.85 276	5.93 354	0.02 251	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.14 234	0.15 91

TDLM	4.58 352	1.79 367	5.03 257	2.45 356	1.32 311	4.04 288	7.15 451	11.60 345	11.46 390	6.91 257	12.69 364	5.94 286	5.03 334	9.74 379	3.80 301	0.67 441	0.00 1	0.01 333	0.05 273	0.23 319	1.78 405

delet	4.59 354	1.12 267	5.93 308	1.37 190	3.73 424	10.48 415	3.90 400	10.51 311	9.17 345	8.87 348	9.74 303	8.37 339	3.74 275	8.12 293	6.36 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 300	0.12 68

FTStereo	4.61 355	0.54 90	2.86 68	0.98 153	0.40 139	2.57 137	8.51 461	5.70 127	3.76 102	10.85 405	29.92 471	5.53 270	7.43 399	7.73 271	1.63 176	0.17 394	0.00 1	0.05 401	0.00 1	0.04 72	3.62 468

RAFT + AFF	4.63 356	2.28 401	7.43 370	1.51 210	2.38 375	5.81 342	6.49 440	10.74 318	8.53 325	7.75 301	8.95 277	7.47 320	6.68 383	9.17 358	5.06 342	0.08 356	0.47 325	0.00 1	0.01 219	0.66 418	1.03 320

ACV-stereo	4.65 357	1.22 289	10.49 425	2.22 314	1.05 262	12.62 439	1.24 322	6.70 192	7.36 286	3.22 124	5.18 164	16.59 433	10.02 430	8.18 295	6.19 361	0.06 341	0.14 263	0.01 333	0.00 1	0.12 201	0.40 198

CBMV_ROB	4.66 358	0.85 191	3.94 176	1.64 222	0.75 217	8.38 388	1.90 353	11.19 331	10.36 364	9.20 362	15.21 391	7.28 316	6.99 388	9.48 367	5.24 347	0.04 316	0.05 209	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.64 261

iResNet_ROB	4.67 359	1.77 365	5.93 308	2.47 358	0.95 250	3.78 270	0.36 138	15.65 433	17.36 438	8.75 344	11.23 335	7.05 314	4.60 318	8.94 347	4.23 317	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.15 91

G2L-Stereo	4.68 360	2.01 384	6.45 334	1.94 273	1.74 337	4.57 312	0.92 293	11.64 346	9.31 347	10.56 396	7.90 256	14.73 418	4.04 290	9.94 390	7.02 371	0.02 251	0.01 121	0.00 1	0.02 238	0.35 374	0.51 229

CVANet_RVC	4.68 360	1.93 376	5.57 292	2.61 371	1.86 350	4.12 291	4.94 420	12.11 356	9.29 346	8.05 317	11.08 332	10.28 368	6.48 376	9.52 369	3.19 285	0.45 430	0.01 121	0.00 1	0.12 314	0.23 319	1.75 401

ADLNet2	4.72 362	1.44 328	6.68 345	3.03 398	3.90 429	6.80 359	2.91 377	11.67 347	9.63 353	7.99 311	9.89 305	9.75 359	5.32 351	7.70 269	7.13 373	0.01 155	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.26 333	0.22 138

iResNetv2_ROB	4.72 362	2.26 397	8.87 401	3.20 413	1.25 297	4.32 301	1.73 348	14.22 418	10.62 371	10.53 395	12.13 354	7.77 325	5.54 357	8.29 304	2.76 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 390	0.55 237

ssnet_v2	4.73 364	1.43 324	6.74 348	1.80 252	0.75 217	8.89 393	4.60 415	12.66 375	10.65 372	9.53 371	6.23 202	9.78 360	4.26 302	6.89 208	9.65 412	0.01 155	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.36 378	0.31 175

Anonymous_2	4.74 365	0.98 239	4.46 215	2.35 344	2.27 372	5.66 336	0.67 226	8.08 246	5.28 184	4.98 170	2.60 89	8.74 350	6.92 386	5.79 162	3.46 288	0.24 409	1.70 467	5.16 484	18.18 509	5.41 476	1.85 416

test_xeample	4.78 366	0.93 219	4.68 241	1.48 208	1.28 301	3.94 279	0.13 66	13.35 400	8.62 326	8.21 324	11.63 343	3.43 182	3.54 262	7.59 265	23.47 478	0.02 251	1.16 435	0.00 1	0.25 378	0.11 183	1.74 400

CRFU-Net	4.81 367	0.78 169	5.69 299	3.10 408	1.39 316	13.18 443	3.23 390	12.26 361	4.33 134	10.91 407	9.98 309	10.94 387	7.93 408	7.47 254	3.94 309	0.16 390	0.16 267	0.16 434	0.00 1	0.26 333	0.29 169

NVstereo2D	4.82 368	1.29 298	7.98 382	3.68 433	3.48 415	8.02 381	3.10 384	11.25 332	15.50 428	5.14 178	7.71 247	8.21 333	4.68 321	10.19 396	4.30 320	0.02 251	0.19 274	0.13 428	0.36 422	0.07 120	1.12 330

StereoDRNet-Refined	4.84 369	0.96 233	5.13 260	2.22 314	0.46 149	9.10 396	0.16 84	10.72 317	9.40 351	13.41 436	12.50 359	10.02 364	4.58 316	8.60 328	8.71 395	0.01 155	0.00 1	0.01 333	0.05 273	0.24 324	0.53 234
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 370	1.45 331	4.75 245	2.52 364	1.13 279	6.25 350	3.01 381	10.44 308	8.34 318	11.05 411	13.43 373	14.04 412	3.90 285	9.74 379	6.80 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.37 192

1111x	4.96 371	1.04 253	7.09 361	1.75 246	1.05 262	5.03 323	0.32 132	13.52 404	10.70 373	6.68 247	10.35 314	8.81 351	6.01 365	10.65 401	12.78 446	0.07 349	1.24 444	0.00 1	0.33 414	0.11 183	1.75 401

RASNet	5.00 372	1.19 279	5.69 299	3.68 433	4.80 455	5.04 324	1.29 327	10.26 301	8.99 338	5.89 198	11.65 344	10.55 375	9.76 429	9.96 391	10.32 421	0.20 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.73 282

dad	5.10 373	2.61 421	6.76 349	1.23 174	0.14 40	2.85 186	0.36 138	7.98 244	14.88 421	10.84 404	17.06 411	15.59 424	3.29 245	7.24 232	4.39 323	1.20 453	0.10 245	4.02 481	0.49 440	0.20 289	0.69 274

CBFPSM	5.12 374	1.48 333	16.22 457	1.81 253	1.14 280	11.16 424	2.90 376	7.99 245	6.75 257	6.55 238	5.00 159	15.05 422	8.78 420	7.52 259	8.90 398	0.04 316	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.42 390	0.67 273

LL-Strereo	5.14 375	2.29 404	8.95 402	1.26 177	5.05 459	3.66 257	1.40 332	10.33 303	8.98 337	8.71 342	8.24 269	10.70 379	11.10 437	12.66 432	5.36 348	0.05 331	1.35 456	0.00 1	0.00 1	0.38 384	2.23 446

xxxx	5.16 376	0.86 199	4.86 248	1.96 280	1.22 292	7.56 377	0.07 34	14.67 423	9.15 344	6.55 238	9.87 304	9.30 353	3.47 260	8.07 291	22.20 473	0.05 331	1.16 435	0.00 1	0.26 391	0.10 170	1.76 403

PA-Net	5.40 377	2.35 410	9.55 415	2.75 378	2.21 367	8.74 390	3.92 401	13.05 389	13.35 412	7.30 288	7.98 259	8.08 330	6.39 373	11.17 409	9.30 405	0.02 251	0.03 183	0.00 1	0.03 251	0.16 254	1.55 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 377	0.84 188	4.19 199	1.43 201	0.68 198	10.12 409	6.41 439	12.13 357	11.86 395	11.50 420	14.43 384	11.62 394	5.20 344	9.93 389	6.16 359	0.16 390	0.04 200	0.00 1	0.00 1	0.08 133	1.24 340
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 379	2.61 421	8.17 384	2.25 323	1.30 308	2.27 108	1.64 344	10.82 321	18.54 445	8.01 313	18.09 425	8.39 343	3.31 248	11.37 414	8.98 401	1.15 452	0.38 313	0.02 366	0.00 1	0.17 263	0.70 277

PSMNet_ROB	5.41 379	2.45 413	7.39 367	2.36 346	1.90 352	10.11 408	6.54 441	16.32 441	7.59 294	6.84 256	10.83 329	12.06 402	4.13 295	8.73 335	10.24 419	0.02 251	0.01 121	0.01 333	0.11 308	0.26 333	0.40 198

TCMNet	5.54 381	2.53 416	10.92 427	4.50 458	6.58 468	8.90 394	1.31 329	11.59 344	8.68 328	7.24 281	12.74 365	8.37 339	4.65 320	9.30 361	10.83 429	0.11 375	0.19 274	0.31 451	0.09 294	0.84 436	1.07 322

GASNet	5.62 382	5.76 463	12.05 431	5.03 463	2.08 364	3.77 269	1.53 339	12.92 384	11.62 392	9.64 376	7.40 241	8.58 347	7.54 401	14.76 449	8.25 386	0.02 251	0.15 265	0.00 1	0.00 1	0.81 435	0.52 233

YMNet	5.84 383	2.29 404	10.08 419	3.80 437	4.45 443	10.40 412	0.88 286	10.81 319	7.17 276	14.28 444	16.67 407	11.58 392	4.41 304	8.51 324	9.37 407	0.12 377	0.35 308	0.11 419	0.08 284	0.79 431	0.62 255

YMNet_1	5.84 383	2.29 404	10.08 419	3.80 437	4.45 443	10.40 412	0.88 286	10.81 319	7.17 276	14.28 444	16.67 407	11.58 392	4.41 304	8.51 324	9.37 407	0.12 377	0.35 308	0.11 419	0.08 284	0.79 431	0.62 255

222	5.93 385	0.88 209	4.58 233	1.76 248	0.98 253	6.02 346	0.08 40	14.45 420	8.89 334	9.53 371	11.77 347	3.88 201	4.23 301	8.26 298	39.96 508	0.03 291	1.12 419	0.00 1	0.24 374	0.11 183	1.73 397

CBMV	5.97 386	1.52 337	4.51 222	1.99 286	0.53 171	10.02 406	6.94 448	13.27 398	13.80 416	13.08 434	15.93 398	11.36 390	8.11 410	9.82 382	7.27 374	0.08 356	0.15 265	0.00 1	0.00 1	0.30 357	0.74 285
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 387	5.79 464	14.15 446	10.30 481	7.63 475	6.94 361	1.89 352	12.74 377	10.95 380	4.10 151	11.72 345	4.77 241	1.72 185	8.74 336	5.09 344	1.88 467	0.12 253	4.77 482	0.71 452	5.10 475	0.82 292

fast-acv-ft	6.00 387	1.95 379	7.88 377	2.35 344	1.85 348	13.61 446	1.76 350	8.44 250	10.12 359	11.22 414	20.57 437	14.41 417	7.55 402	8.11 292	8.83 396	0.10 371	0.09 239	0.16 434	0.07 281	0.68 421	0.35 188

StereoDRNet	6.02 389	2.40 412	8.22 386	3.43 423	4.43 442	10.57 418	4.21 406	19.44 463	11.24 388	12.86 429	8.06 264	11.64 395	4.79 326	8.65 333	9.32 406	0.01 155	0.10 245	0.00 1	0.03 251	0.34 372	0.69 274

iinet-f	6.21 390	2.11 389	28.74 492	2.13 299	1.38 315	11.62 428	1.49 337	7.64 235	7.19 278	7.77 302	14.38 383	10.49 371	7.79 405	7.76 273	12.90 447	0.03 291	0.03 183	0.05 401	0.00 1	0.67 419	0.12 68

DRN-Test	6.23 391	1.51 335	7.53 371	3.07 406	3.69 421	12.17 436	3.23 390	20.80 477	11.11 385	12.64 428	13.02 370	10.91 386	5.26 345	8.49 323	10.12 417	0.05 331	0.05 209	0.04 394	0.04 269	0.28 346	0.65 262

NCCL2	6.27 392	2.46 414	7.00 354	2.36 346	1.11 275	9.48 399	11.14 473	13.01 388	10.40 366	9.94 383	9.49 295	22.11 466	7.42 398	9.90 388	8.56 391	0.01 155	0.00 1	0.02 366	0.03 251	0.20 289	0.73 282

APVNet	6.28 393	2.46 414	10.09 421	3.51 428	3.97 433	12.15 435	1.75 349	20.08 473	6.73 255	6.92 263	13.45 374	10.75 381	6.29 372	11.86 421	14.34 457	0.05 331	0.02 157	0.11 419	0.03 251	0.63 415	0.34 183

ETE_ROB	6.28 393	2.60 420	9.22 409	1.71 239	0.84 232	6.44 352	6.78 445	13.16 396	8.80 332	13.01 432	15.93 398	21.01 464	6.18 369	10.97 403	8.11 384	0.04 316	0.01 121	0.00 1	0.02 238	0.16 254	0.70 277

test_sample9	6.40 395	1.36 311	7.91 378	1.40 195	0.63 191	5.54 330	2.72 369	11.31 335	8.40 321	8.64 338	8.05 261	6.80 304	5.05 337	12.52 428	13.17 448	1.74 463	25.14 517	3.05 476	2.96 481	0.22 307	1.35 353

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 396	6.12 465	6.53 338	4.29 452	3.61 419	15.41 451	4.13 404	12.36 364	7.32 285	7.60 296	8.51 272	8.97 352	2.64 222	10.17 395	3.72 295	8.16 486	2.40 476	2.00 473	0.11 308	8.55 485	5.84 479

DANet	6.46 397	1.58 342	9.58 417	4.10 445	3.99 435	9.13 397	1.34 330	10.37 305	7.76 298	13.76 440	15.66 394	16.14 429	7.03 390	13.07 435	13.62 454	0.19 399	0.12 253	0.02 366	0.02 238	0.15 250	1.61 371
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 397	1.88 369	7.41 369	2.81 383	0.95 250	6.45 353	6.82 446	13.58 405	8.80 332	15.50 450	15.86 396	19.59 455	7.12 391	11.41 415	9.86 413	0.02 251	0.04 200	0.00 1	0.03 251	0.20 289	0.79 289

NaN_ROB	6.51 399	2.25 395	8.77 396	1.69 235	1.79 341	9.71 403	10.94 471	16.20 439	16.13 432	13.04 433	8.86 274	11.77 397	5.94 363	12.88 434	8.01 382	0.05 331	0.13 259	0.07 410	0.20 355	0.32 369	1.50 362

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 400	2.21 394	12.10 432	2.75 378	3.28 405	10.03 407	3.05 382	12.31 363	11.52 391	10.10 385	21.36 439	11.51 391	7.30 396	11.56 417	10.61 424	0.09 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.51 229

DISCO	6.58 401	0.98 239	6.44 333	3.75 435	1.18 285	11.19 425	3.29 394	12.92 384	16.72 434	7.27 284	11.74 346	17.34 439	6.60 378	19.59 475	11.59 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 398	0.50 225

Syn2CoEx	6.70 402	3.69 445	12.14 433	2.78 381	1.68 334	8.36 386	3.21 389	18.59 456	12.66 402	8.86 347	20.79 438	10.52 372	10.54 434	9.68 373	8.70 394	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 423	1.00 312

RYNet	6.82 403	1.51 335	7.35 366	1.79 250	4.52 448	16.68 455	4.41 412	14.19 417	17.43 439	11.64 422	7.86 253	15.03 421	8.81 421	10.10 393	14.16 456	0.04 316	0.13 259	0.15 431	0.05 273	0.08 133	0.53 234

S-Stereo	6.85 404	0.93 219	10.76 426	3.34 421	3.51 416	6.55 355	6.01 432	13.75 410	23.86 465	9.65 379	15.54 393	11.81 398	8.24 411	8.59 327	11.23 431	0.13 380	0.16 267	0.00 1	0.42 432	0.14 234	2.39 450

GANet	6.86 405	1.78 366	5.98 311	3.05 401	1.12 278	10.12 409	9.38 466	13.41 402	8.67 327	11.46 418	29.87 470	13.94 411	8.25 412	12.06 423	6.33 363	0.40 426	0.06 215	0.16 434	0.33 414	0.18 273	0.59 245

GwcNet	6.95 406	2.89 431	13.32 439	2.82 385	5.53 463	11.76 429	2.14 361	14.95 426	17.69 441	10.83 403	18.14 426	10.83 384	6.66 381	9.83 383	10.19 418	0.03 291	0.06 215	0.03 384	0.08 284	0.64 416	0.66 270

FINET	6.96 407	2.98 432	13.77 442	3.20 413	4.81 456	9.65 401	9.90 469	13.68 408	23.91 466	8.28 326	13.70 375	5.36 265	5.83 360	10.79 402	8.05 383	0.90 447	1.43 457	0.11 419	0.38 425	0.48 404	1.98 431

GANetREF_RVC	6.97 408	3.59 442	9.14 408	4.00 442	0.40 139	13.17 442	11.27 477	15.95 437	17.51 440	10.62 398	10.66 326	12.15 403	7.97 409	13.18 436	5.04 341	0.45 430	0.00 1	0.01 333	0.15 326	3.47 471	0.60 247
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
FAT-Stereo	6.98 409	0.79 171	7.57 372	2.54 368	1.80 342	6.16 348	4.33 411	19.16 462	18.82 446	10.75 401	17.08 412	18.23 446	13.56 451	9.25 359	8.44 387	0.03 291	0.16 267	0.01 333	0.10 301	0.14 234	0.65 262

LALA_ROB	7.02 410	2.54 418	8.51 388	1.53 213	0.96 252	9.96 405	8.71 462	16.70 443	12.68 403	12.99 431	13.90 380	24.47 469	5.40 353	11.61 419	9.50 409	0.04 316	0.05 209	0.00 1	0.02 238	0.17 263	0.65 262

DGSMNet	7.10 411	3.49 439	15.11 453	4.36 455	4.41 441	8.94 395	6.25 436	15.10 428	14.28 418	8.15 322	14.51 387	10.08 365	5.38 352	11.04 405	7.95 381	1.49 459	2.00 472	1.79 471	1.68 477	2.43 464	3.48 465

Wz-Net-LNSev	7.12 412	2.75 425	18.64 465	1.70 238	4.16 437	12.79 440	6.72 443	13.74 409	13.57 413	11.14 413	17.31 417	11.90 401	8.50 415	8.96 349	9.94 414	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.18 273	0.34 183

edge stereo	7.12 412	1.19 279	7.83 376	2.32 340	2.46 379	6.90 360	3.26 393	15.58 432	12.52 400	15.68 452	18.34 428	21.83 465	13.05 447	11.53 416	8.68 393	0.04 316	0.06 215	0.11 419	0.03 251	0.30 357	0.63 259

STTRV1_RVC	7.16 414	1.18 276	13.30 437	3.33 420	6.91 471	11.99 433	4.01 403	15.74 435	12.11 396	9.56 375	14.59 388	11.64 395	8.75 419	12.86 433	8.54 389	3.70 476	2.86 486	0.41 457	0.13 320	1.38 450	0.12 68

DeepPrunerF	7.18 415	3.58 441	25.29 484	4.27 451	7.20 473	3.78 270	4.64 416	14.03 415	20.86 456	8.85 346	10.57 322	7.35 317	7.88 407	12.16 426	10.66 426	0.25 412	0.16 267	0.29 450	0.43 434	0.77 430	0.65 262

RGC	7.40 416	2.77 427	7.71 374	4.43 457	4.87 457	8.88 392	2.96 379	16.05 438	12.76 407	11.96 426	19.57 432	18.32 447	11.57 443	13.89 443	9.58 411	0.83 446	0.02 157	0.24 448	0.41 431	0.40 388	0.77 287

test_for_model	7.41 417	28.34 500	2.84 66	22.38 498	16.53 499	3.40 228	0.91 291	6.72 193	4.54 150	8.04 315	2.84 96	1.04 96	0.43 71	0.86 3	0.60 27	9.67 490	3.31 492	0.00 1	0.08 284	26.60 505	9.03 487

RP	7.41 417	1.90 374	7.33 364	4.26 450	5.25 462	6.64 357	3.46 396	12.44 369	16.23 433	10.36 391	23.00 448	18.72 448	16.59 462	11.10 406	8.47 388	1.10 451	0.02 157	0.12 426	0.16 328	0.43 394	0.65 262

NCC-stereo	7.43 419	2.28 401	8.58 391	3.28 417	4.48 445	8.34 383	4.27 408	20.45 475	13.66 414	9.17 360	17.52 419	16.49 431	14.31 457	13.71 439	8.95 399	1.73 461	0.12 253	0.01 333	0.50 441	0.21 300	0.60 247

Abc-Net	7.43 419	2.28 401	8.58 391	3.28 417	4.48 445	8.34 383	4.27 408	20.45 475	13.66 414	9.17 360	17.52 419	16.49 431	14.31 457	13.71 439	8.95 399	1.73 461	0.12 253	0.01 333	0.50 441	0.21 300	0.60 247
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 421	1.89 373	7.71 374	3.18 411	2.35 374	12.19 437	6.14 435	18.95 458	9.36 350	13.33 435	20.38 435	16.00 428	9.10 427	10.10 393	15.40 462	0.44 428	0.34 304	0.25 449	0.25 378	0.48 404	1.18 334

Nwc_Net	7.54 422	1.91 375	8.71 394	4.16 447	3.42 413	10.77 420	2.00 356	20.33 474	12.19 397	9.10 357	24.04 453	17.67 442	13.58 452	12.14 425	9.12 403	0.94 449	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.22 307	0.41 207

psmorigin	7.74 423	2.19 393	18.99 467	2.51 361	0.89 238	7.08 368	2.74 372	11.25 332	7.90 304	20.49 467	22.36 446	20.16 457	11.95 444	13.84 441	10.61 424	0.04 316	0.18 272	0.06 405	0.24 374	0.27 343	1.07 322

ADCRef	7.76 424	2.31 407	19.09 468	2.82 385	3.29 406	11.88 431	3.06 383	11.52 342	10.89 378	13.69 439	25.85 461	8.20 332	8.89 423	8.95 348	22.66 474	0.16 390	0.08 232	0.16 434	0.34 418	0.47 401	0.91 302

SDNR	7.97 425	2.75 425	16.90 461	2.28 333	0.94 247	45.23 506	0.43 156	9.30 281	10.84 376	10.71 400	25.30 459	5.51 269	4.47 308	11.98 422	7.58 378	0.15 385	0.14 263	0.00 1	0.04 269	2.27 463	2.65 457

anonymity	8.04 426	4.13 451	12.86 435	7.43 475	13.11 493	8.34 383	2.02 357	18.21 454	7.55 293	13.88 441	9.27 287	10.63 376	7.79 405	11.57 418	6.06 355	6.25 481	5.59 505	3.71 480	3.28 485	3.27 469	5.78 478

CC-Net-ROB	8.09 427	10.11 482	9.03 404	4.07 443	3.74 425	15.24 450	4.84 419	18.44 455	10.87 377	6.73 253	14.03 381	7.54 321	4.68 321	11.61 419	3.98 310	6.59 482	2.54 480	16.51 492	1.19 466	7.88 484	2.20 443

Wz-Net-MNSev	8.12 428	3.18 433	18.07 464	2.63 372	3.36 411	17.82 462	9.40 467	12.89 383	15.44 427	13.95 442	18.21 427	14.38 416	7.75 404	12.50 427	11.45 433	0.46 432	0.03 183	0.00 1	0.01 219	0.26 333	0.58 242

pmcnn	8.17 429	1.70 353	11.49 429	3.18 411	3.07 397	9.66 402	6.06 434	13.60 406	17.71 442	15.23 449	24.02 451	27.61 478	8.81 421	10.36 398	9.51 410	0.08 356	0.08 232	0.00 1	0.00 1	0.31 364	0.87 297

stereogan	8.18 430	1.32 304	9.05 405	3.59 430	4.00 436	20.16 470	3.13 387	17.25 448	20.16 452	10.68 399	19.19 430	20.56 463	10.70 436	14.74 448	7.00 369	0.34 422	0.04 200	0.21 445	0.08 284	0.70 425	0.65 262

SQANet	8.22 431	4.42 454	7.19 363	12.11 487	9.77 484	11.80 430	3.23 390	12.00 354	6.60 246	8.59 337	11.52 340	10.97 388	5.31 350	11.10 406	4.20 315	9.56 489	2.29 475	10.51 488	1.61 476	13.06 492	8.49 486

SuperB	8.29 432	3.96 449	24.92 482	2.96 394	1.33 312	9.83 404	4.15 405	10.92 326	29.79 477	11.86 423	12.51 360	6.07 287	6.97 387	11.13 408	14.73 458	0.15 385	0.11 249	0.35 453	0.26 391	12.64 490	1.11 327

AF-Net	8.37 433	2.16 392	9.01 403	3.65 432	4.58 451	9.40 398	2.63 368	17.71 450	21.32 458	10.38 392	24.51 455	20.43 460	16.67 463	12.54 430	10.76 428	0.70 443	0.00 1	0.12 426	0.00 1	0.47 401	0.42 212

CSAN	8.41 434	2.86 430	9.35 412	2.43 354	0.82 230	13.59 445	11.68 479	15.80 436	21.98 462	14.71 446	16.46 404	18.00 444	14.42 459	13.68 438	10.10 415	0.10 371	0.13 259	0.15 431	0.19 346	0.43 394	1.28 347

test_sample8	8.50 435	1.36 311	7.91 378	1.40 195	0.63 191	5.54 330	2.72 369	12.78 379	6.78 258	17.61 458	9.29 290	24.63 470	19.17 467	12.52 428	13.17 448	1.74 463	25.14 517	3.05 476	2.96 481	0.22 307	1.35 353

PWCDC_ROB	8.50 435	4.40 453	9.57 416	6.16 472	4.54 450	10.46 414	1.03 304	15.30 429	28.16 474	10.88 406	30.88 475	6.96 313	11.31 440	14.57 446	10.40 422	3.10 474	0.02 157	0.00 1	0.00 1	1.55 453	0.63 259

G-Net	8.60 437	1.93 376	12.59 434	6.04 470	3.66 420	25.93 480	4.26 407	10.35 304	8.05 310	19.71 463	24.73 456	14.15 413	15.49 460	11.30 410	10.69 427	0.50 438	0.46 323	0.19 442	0.25 378	0.80 433	0.91 302

ADCP+	8.60 437	2.78 428	17.44 462	1.69 235	4.27 439	16.95 458	5.29 424	13.38 401	12.52 400	13.57 438	17.57 421	10.86 385	11.28 439	18.43 470	23.91 483	0.03 291	0.05 209	0.01 333	0.18 343	0.47 401	1.31 349

PWC_ROB	8.89 439	4.49 455	15.62 455	2.92 391	4.49 447	7.89 380	1.23 321	17.29 449	20.00 450	16.54 455	28.06 465	14.37 415	11.98 446	14.93 450	15.43 463	0.47 435	0.00 1	0.05 401	0.00 1	0.67 419	1.31 349

aanetorigin	9.02 440	3.75 446	28.68 491	2.16 301	3.86 427	5.84 343	5.40 427	5.93 150	10.39 365	28.12 482	31.02 476	15.98 427	13.74 453	9.38 363	12.55 443	0.25 412	0.22 283	0.22 446	0.24 374	1.24 445	1.47 359

PASM	9.11 441	5.68 462	25.06 483	4.33 453	4.18 438	7.01 365	8.48 459	12.37 365	20.95 457	13.49 437	15.37 392	18.80 449	11.52 442	14.70 447	12.70 444	0.93 448	1.19 440	0.32 452	1.21 467	1.66 454	2.22 445

UDG	9.12 442	10.06 481	6.35 331	10.06 479	9.64 483	10.48 415	2.33 363	12.73 376	10.19 360	8.33 327	10.27 313	16.70 434	10.47 433	8.33 311	9.07 402	4.28 477	2.59 482	18.90 494	3.83 488	11.35 487	6.50 482

MDST_ROB	9.13 443	1.31 301	10.16 423	4.36 455	2.48 381	28.66 487	7.64 455	19.96 468	14.97 422	27.53 481	24.02 451	9.47 354	5.27 346	16.31 458	8.61 392	0.63 439	0.19 274	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.90 299

FBW_ROB	9.17 444	2.08 388	10.31 424	2.51 361	1.66 333	13.22 444	6.04 433	23.09 484	20.11 451	19.55 461	15.80 395	18.97 452	11.96 445	19.34 472	11.38 432	0.66 440	0.30 298	2.15 474	0.90 458	1.15 444	2.16 441

XQC	9.46 445	4.84 458	18.88 466	4.07 443	3.09 399	15.97 453	6.65 442	16.26 440	26.63 471	12.63 427	12.35 358	15.75 425	10.62 435	16.48 459	21.19 469	0.44 428	0.96 387	0.05 401	0.32 411	1.10 441	0.99 310

GCST	9.50 446	17.91 491	6.18 320	53.02 515	11.57 489	10.95 422	0.20 99	7.71 238	7.12 273	9.83 382	4.71 152	4.87 247	1.49 164	9.87 384	2.06 221	8.70 487	0.07 228	22.79 496	0.40 428	6.66 481	3.86 471

Consistency-Raft	9.58 447	5.11 459	13.00 436	5.61 466	8.92 482	4.03 286	5.07 423	19.73 467	24.90 469	11.32 417	29.86 469	13.36 408	6.16 368	8.00 283	13.47 452	0.67 441	0.34 304	1.81 472	4.36 491	12.23 488	3.62 468

MSMD_ROB	9.73 448	1.43 324	5.42 278	1.81 253	0.42 145	16.83 456	4.30 410	14.29 419	15.34 424	23.06 469	40.17 492	25.63 474	22.62 479	13.37 437	8.85 397	0.48 437	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.13 223	0.47 221

RTSC	9.87 449	4.34 452	16.44 458	4.60 460	2.38 375	12.54 438	0.75 251	18.19 453	37.31 492	16.16 454	15.86 396	13.32 407	7.56 403	20.93 479	23.50 479	0.34 422	1.07 413	0.02 366	0.35 420	0.71 426	0.99 310

Wz-Net-SNSev	9.92 450	8.01 474	26.42 486	2.26 326	1.85 348	8.36 386	14.30 487	18.01 452	21.68 459	10.78 402	23.95 449	16.84 435	8.60 417	15.59 454	19.76 468	0.01 155	0.03 183	0.01 333	0.00 1	0.52 410	1.34 352

DDUNet	10.03 451	12.17 487	8.24 387	13.02 488	11.73 490	10.32 411	3.76 398	12.27 362	8.35 319	9.64 376	13.89 379	16.48 430	6.67 382	9.50 368	7.00 369	6.80 483	3.45 495	21.10 495	4.33 490	12.78 491	9.12 488

ADCPNet	10.18 452	3.40 438	33.24 495	2.38 348	1.74 337	17.75 461	7.65 456	13.20 397	13.03 409	14.09 443	21.72 442	19.36 453	11.40 441	15.43 453	23.00 476	0.28 418	1.15 434	0.39 456	1.48 472	0.68 421	2.21 444

WCMA_ROB	10.20 453	1.99 383	9.33 411	3.01 396	2.46 379	15.78 452	7.67 457	12.75 378	15.41 426	25.08 479	33.42 482	27.06 477	19.86 469	13.87 442	12.47 442	1.28 455	0.38 313	0.18 440	0.20 355	0.28 346	1.54 365

PDISCO_ROB	10.27 454	2.79 429	13.30 437	10.58 484	9.96 485	22.78 474	5.99 430	20.01 469	28.57 475	11.88 424	14.49 386	20.54 461	4.92 330	17.01 464	10.29 420	5.79 480	0.42 317	0.14 430	0.13 320	2.53 466	3.25 461

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 455	5.37 460	16.61 460	2.95 393	3.02 396	24.75 477	15.44 489	14.68 424	19.73 448	19.77 464	23.97 450	16.98 436	8.40 413	17.58 467	9.23 404	1.59 460	1.75 468	0.16 434	2.63 479	0.75 428	1.85 416

SHD	10.45 456	3.67 444	14.03 445	4.81 461	4.52 448	11.93 432	1.66 347	21.36 481	38.40 494	18.84 460	21.72 442	17.63 440	13.07 448	15.65 456	17.71 465	0.36 424	1.09 415	0.01 333	0.32 411	0.50 408	1.67 383

FCDSN-DC	10.72 457	1.16 273	5.01 256	2.16 301	1.31 310	17.46 460	4.80 418	17.79 451	19.87 449	25.02 477	32.85 478	33.57 486	23.52 484	16.80 461	12.13 438	0.11 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 148	0.76 286
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 458	3.23 434	21.50 474	2.26 326	1.96 358	23.65 475	9.07 463	14.69 425	24.88 468	15.21 448	27.20 462	12.68 406	14.02 456	16.94 463	24.43 485	0.26 415	0.18 272	0.74 460	0.67 450	0.80 433	1.02 317

SGM_RVC	10.77 458	1.11 263	4.66 238	2.66 373	0.41 143	21.03 471	6.87 447	20.02 470	15.54 429	25.86 480	24.97 458	33.59 487	20.51 472	20.89 478	14.78 459	0.31 420	0.26 295	0.22 446	0.26 391	0.43 394	1.01 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.88 460	2.57 419	20.40 472	2.24 321	1.90 352	24.92 478	17.00 499	21.35 480	28.61 476	12.87 430	13.74 377	17.01 438	20.14 471	15.36 451	14.01 455	0.81 445	0.98 396	0.20 443	0.65 449	1.30 448	1.54 365

ADCMid	10.97 461	4.49 455	23.66 478	2.53 365	2.52 384	11.46 427	6.31 437	15.31 430	12.85 408	23.57 473	22.99 447	17.92 443	21.04 474	19.57 474	28.05 492	0.47 435	0.43 318	1.10 465	1.32 469	1.73 456	2.10 437

FC-DCNN	11.29 462	1.01 248	5.50 282	2.25 323	1.65 331	18.23 464	5.36 426	18.99 459	20.65 454	28.95 483	34.83 485	33.83 488	23.18 482	17.04 465	13.37 451	0.17 394	0.01 121	0.02 366	0.02 238	0.10 170	0.70 277

FC-DCNN v2	11.44 463	0.98 239	5.39 276	2.28 333	1.65 331	18.84 466	5.41 428	19.66 465	20.80 455	29.20 484	35.39 487	34.37 490	23.46 483	17.13 466	13.18 450	0.17 394	0.01 121	0.02 366	0.01 219	0.08 133	0.69 274

SANet	11.48 464	3.34 436	13.93 444	2.40 353	1.01 258	16.49 454	12.16 482	20.05 472	37.28 491	19.62 462	28.04 464	25.61 473	20.10 470	14.43 445	12.39 441	0.10 371	0.06 215	0.03 384	0.06 280	0.76 429	1.73 397

AnyNet_C32	11.82 465	7.08 468	25.83 485	4.55 459	5.88 466	16.92 457	16.97 498	14.14 416	18.11 444	16.87 456	21.66 441	14.78 419	13.87 455	23.54 486	31.83 498	0.24 409	0.28 296	0.35 453	0.53 443	1.35 449	1.71 394

MeshStereo	11.94 466	1.88 369	5.24 265	2.11 298	1.44 321	20.09 469	4.95 421	21.74 483	16.75 435	33.10 489	35.07 486	39.28 496	22.72 480	19.45 473	13.59 453	0.19 399	0.06 215	0.02 366	0.00 1	0.46 399	0.65 262
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
Wz-Net-TNSev	12.01 467	11.86 486	38.26 500	2.81 383	1.82 345	18.12 463	11.31 478	16.67 442	21.73 460	15.06 447	17.17 413	19.72 456	20.69 473	20.68 477	21.41 471	0.04 316	0.06 215	0.00 1	0.16 328	0.74 427	1.93 426

otaku	12.35 468	8.64 475	9.11 407	13.56 489	10.98 487	26.23 481	7.22 452	19.45 464	19.26 447	11.92 425	17.90 423	20.21 458	8.91 424	16.06 457	6.09 356	9.77 491	2.50 479	13.23 489	1.90 478	14.61 493	9.41 491

Ntro	12.91 469	9.95 480	10.01 418	14.12 491	12.55 492	26.31 482	6.76 444	19.04 460	22.03 463	10.23 388	16.26 401	20.22 459	10.06 431	16.81 462	7.93 380	10.16 493	2.55 481	15.19 491	2.86 480	15.27 494	9.93 494

MFN_U_SF_RVC	13.54 470	4.69 457	28.43 490	4.24 449	2.50 382	24.26 476	5.99 430	28.23 491	20.18 453	24.06 476	29.38 468	30.35 482	16.92 464	20.98 480	21.39 470	1.35 456	1.13 422	1.02 463	1.41 471	1.88 459	2.50 455

WZ-Net	13.61 471	5.57 461	42.84 503	3.89 441	3.19 402	19.90 468	15.44 489	15.67 434	32.04 480	16.13 453	28.69 466	22.17 467	15.84 461	21.40 481	26.87 488	0.75 444	0.01 121	0.01 333	0.03 251	0.51 409	1.20 336

ADCS	13.76 472	6.46 466	30.74 493	3.62 431	2.93 393	14.28 448	11.22 476	20.02 470	34.42 485	23.20 470	25.42 460	19.51 454	19.62 468	24.54 487	33.88 501	0.27 417	0.23 287	0.37 455	0.19 346	1.47 451	2.84 458

MFMNet_re	14.09 473	9.67 479	20.31 471	10.40 482	7.62 474	21.38 472	17.49 501	21.36 481	31.95 479	23.70 474	29.22 467	18.87 450	27.41 490	14.27 444	11.16 430	2.85 472	1.51 464	0.41 457	0.28 398	4.88 473	7.10 483

EDNetEfficient	14.14 474	6.71 467	56.12 510	2.99 395	3.58 417	5.38 328	8.49 460	9.35 283	33.24 481	40.73 499	30.21 472	18.04 445	22.92 481	12.13 424	26.26 487	0.16 390	0.24 290	0.07 410	1.15 464	2.58 467	2.39 450

LSM	14.85 475	7.41 471	36.29 498	7.76 477	43.77 517	11.24 426	12.14 481	16.73 444	23.72 464	23.73 475	32.92 479	18.89 451	13.31 450	16.60 460	12.37 440	0.26 415	0.86 371	0.11 419	0.43 434	1.24 445	17.26 510

SAMSARA	15.67 476	3.89 448	14.48 449	13.77 490	7.92 478	38.69 500	73.90 523	21.22 479	24.66 467	17.04 457	13.86 378	30.01 481	13.07 448	18.07 469	17.48 464	0.23 407	1.46 460	0.07 410	0.40 428	0.99 439	2.15 440

SPS-STEREO	15.83 477	7.38 470	14.92 452	11.63 486	11.77 491	25.30 479	7.12 450	25.20 487	17.06 437	32.24 488	30.34 473	31.63 484	22.59 478	25.67 488	21.97 472	7.71 485	4.50 501	3.35 479	1.56 475	6.97 483	7.72 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 478	3.98 450	16.04 456	5.38 464	4.59 453	19.44 467	7.28 453	28.88 493	49.27 504	31.53 487	43.72 498	30.36 483	32.17 497	26.70 490	23.19 477	0.25 412	1.48 462	0.04 394	0.59 446	0.52 410	2.87 459

ACVNet-4b	16.48 479	23.07 494	14.73 451	16.69 493	15.18 496	31.83 491	7.30 454	19.71 466	27.82 473	11.54 421	22.10 445	31.68 485	8.96 426	18.88 471	7.28 375	11.04 495	2.65 483	24.93 499	5.02 493	18.57 497	10.67 497

AnyNet_C01	16.99 480	12.34 488	60.47 512	4.88 462	3.11 401	31.77 490	16.79 496	18.60 457	17.96 443	18.62 459	38.50 490	24.03 468	19.00 466	30.59 493	35.18 503	0.29 419	0.56 331	0.45 459	0.48 438	2.70 468	3.40 463

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 481	7.98 473	24.37 481	6.82 474	2.93 393	39.68 502	16.11 491	25.46 488	34.93 486	34.13 491	34.20 483	29.20 480	24.94 486	23.01 484	19.39 467	2.79 471	2.87 487	1.18 467	1.53 474	6.78 482	3.31 462

NVStereoNet_ROB	17.22 482	8.76 476	16.47 459	7.52 476	8.42 480	13.75 447	11.07 472	24.24 486	26.67 472	31.00 485	46.49 501	34.88 491	27.06 489	22.72 483	23.61 480	6.83 484	4.32 500	6.32 486	10.37 501	4.39 472	9.57 492
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 483	9.46 478	22.74 476	10.11 480	11.40 488	28.98 488	13.74 485	21.15 478	16.85 436	31.39 486	34.79 484	34.05 489	24.24 485	26.23 489	19.31 466	8.79 488	7.56 509	4.88 483	3.93 489	6.07 479	9.33 489

LE_ROB	17.31 484	2.62 423	14.26 448	4.20 448	1.80 342	17.40 459	9.70 468	15.38 431	55.92 510	63.97 520	40.81 494	35.50 492	39.26 503	15.64 455	28.51 493	0.06 341	0.11 249	0.13 428	0.21 361	0.14 234	0.51 229

ELAS_RVC	17.82 485	3.60 443	11.92 430	6.63 473	5.73 464	30.34 489	19.64 502	26.92 489	35.06 487	40.79 500	41.32 496	37.31 494	31.61 493	30.54 492	22.93 475	1.97 469	2.40 476	1.28 468	1.27 468	1.71 455	3.51 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 486	3.49 439	11.19 428	6.14 471	5.79 465	34.89 496	17.28 500	28.75 492	30.47 478	40.80 501	45.79 500	39.04 495	32.05 496	27.63 491	24.30 484	1.88 467	2.41 478	1.09 464	1.48 472	1.83 458	3.48 465
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 487	27.03 498	34.90 496	22.68 499	20.79 502	15.03 449	3.18 388	16.95 447	26.06 470	20.48 466	16.91 409	20.55 462	18.37 465	23.48 485	12.16 439	5.31 479	2.91 488	31.24 503	8.09 499	22.63 501	12.44 502

EDNetEfficientorigin	18.25 488	14.44 489	99.41 532	1.72 243	1.00 256	12.07 434	6.97 449	13.67 407	35.06 487	38.59 498	37.10 489	27.03 476	27.46 491	15.38 452	26.92 489	0.05 331	0.08 232	0.15 431	0.62 447	3.33 470	3.92 472

SGM-ForestM	18.61 489	3.38 437	10.14 422	3.44 424	2.24 371	34.17 495	15.39 488	29.44 495	33.93 482	38.55 497	41.08 495	53.64 505	36.76 500	34.82 497	27.16 490	1.25 454	1.81 471	0.74 460	1.01 461	0.61 414	2.61 456

RainbowNet	18.69 490	27.15 499	22.03 475	18.76 495	15.00 495	27.97 486	10.17 470	27.99 490	34.19 484	15.53 451	27.53 463	25.33 471	13.80 454	19.86 476	10.59 423	14.50 503	3.57 496	23.85 498	5.03 494	18.49 496	12.41 501

ACVNet_1	19.51 491	26.19 497	15.50 454	17.71 494	15.28 497	26.46 483	9.36 465	29.16 494	34.18 483	25.06 478	24.89 457	37.18 493	21.93 477	17.80 468	15.03 460	11.08 496	2.83 484	25.29 500	5.06 495	19.11 498	11.14 498

RTS	19.64 492	10.42 483	87.01 520	5.88 467	6.82 469	41.73 503	16.69 494	16.80 445	41.90 498	23.44 471	32.96 480	13.79 409	21.49 475	38.85 502	30.84 495	0.46 432	0.70 348	0.00 1	0.09 294	1.13 442	1.70 391

RTSA	19.64 492	10.42 483	87.01 520	5.88 467	6.82 469	41.73 503	16.69 494	16.80 445	41.90 498	23.44 471	32.96 480	13.79 409	21.49 475	38.85 502	30.84 495	0.46 432	0.70 348	0.00 1	0.09 294	1.13 442	1.70 391

coex-ft	20.15 494	20.03 493	87.93 522	1.81 253	1.77 339	18.77 465	13.73 484	13.28 399	41.87 497	60.24 516	39.04 491	28.27 479	30.39 492	12.57 431	28.66 494	0.20 402	0.23 287	0.04 394	0.30 405	1.52 452	2.34 449

MANE	20.98 495	3.23 434	8.81 397	5.96 469	6.96 472	33.07 493	13.20 483	35.43 497	38.86 495	44.72 505	52.41 509	53.20 504	41.84 506	34.74 496	27.45 491	1.87 466	2.27 474	1.54 470	10.18 500	0.69 423	3.11 460

BEATNet-Init1	24.70 496	11.33 485	44.28 504	5.48 465	3.94 431	47.60 510	22.33 505	34.94 496	40.01 496	48.11 508	49.98 505	59.86 509	43.17 507	39.48 504	31.77 497	1.37 457	1.76 470	1.17 466	1.17 465	2.44 465	3.85 470

DLNR_Zeroshot_test	24.96 497	51.28 516	90.69 523	97.84 531	97.22 530	1.40 30	0.12 57	23.19 485	3.55 84	1.21 82	2.95 101	0.72 83	0.31 35	7.09 223	2.61 256	38.70 514	1.32 449	0.00 1	0.29 403	77.04 526	1.68 386

FADE	26.04 498	18.79 492	52.46 508	10.51 483	10.00 486	22.56 473	9.20 464	36.24 498	53.07 507	20.35 465	19.04 429	26.62 475	34.46 498	40.25 505	35.42 504	31.16 513	14.37 513	38.03 512	37.28 514	5.44 477	5.60 477

ACVNet_2	27.45 499	30.56 504	27.90 488	20.72 496	15.55 498	37.22 498	14.00 486	49.32 511	65.88 519	43.17 502	56.99 513	51.90 501	26.98 488	21.46 482	15.38 461	10.77 494	2.85 485	23.12 497	3.62 487	20.08 499	11.47 499

MADNet+	27.96 500	35.32 507	91.41 524	21.04 497	8.86 481	49.25 512	47.41 519	36.98 499	37.84 493	21.00 468	30.83 474	25.41 472	34.95 499	46.51 511	51.54 517	3.04 473	3.33 493	1.48 469	1.05 462	5.85 478	6.05 480

IMH-64-1	28.06 501	29.98 501	19.46 469	32.15 502	20.98 503	27.68 484	16.66 492	47.31 505	44.85 501	34.14 492	50.94 506	41.49 497	31.67 494	37.53 498	23.88 481	14.17 501	2.96 489	34.45 505	11.15 502	26.12 503	13.75 503

IMH-64	28.06 501	29.98 501	19.46 469	32.15 502	20.98 503	27.68 484	16.66 492	47.31 505	44.85 501	34.14 492	50.94 506	41.49 497	31.67 494	37.53 498	23.88 481	14.17 501	2.96 489	34.45 505	11.15 502	26.12 503	13.75 503

JetBlue	29.99 503	17.24 490	55.64 509	16.24 492	21.08 505	62.07 521	33.14 512	40.60 501	35.73 490	34.59 494	40.67 493	57.18 508	43.54 508	51.46 516	52.18 518	2.72 470	4.58 503	2.86 475	3.53 486	10.57 486	14.11 505

WAO-7	30.22 504	25.83 496	23.33 477	33.10 504	14.36 494	36.98 497	22.41 506	52.85 515	64.46 517	43.76 503	59.24 515	52.31 502	45.69 510	32.82 494	32.60 499	11.16 497	5.49 504	13.76 490	12.60 506	12.36 489	9.38 490

IMH	30.65 505	30.30 503	21.09 473	34.89 506	21.75 507	33.16 494	16.91 497	49.53 512	52.50 505	38.41 496	55.10 512	45.13 499	40.36 505	41.57 506	25.66 486	14.74 504	3.36 494	35.43 507	11.69 504	27.31 508	14.16 506

PWCK	31.62 506	45.59 513	49.67 506	30.49 500	7.80 476	42.91 505	29.73 511	45.45 504	44.44 500	47.41 506	36.92 488	47.86 500	26.79 487	41.90 507	33.36 500	22.77 508	4.56 502	29.89 502	5.13 496	29.43 509	10.36 496

TorneroNet-64	33.32 507	33.28 505	33.07 494	35.14 507	21.25 506	48.02 511	21.13 503	43.47 503	58.77 511	33.36 490	46.64 502	62.00 512	38.19 501	44.82 510	35.07 502	15.02 505	3.59 497	35.81 508	12.20 505	29.45 510	16.17 507

Dean	35.52 508	40.12 511	27.99 489	30.63 501	17.33 500	45.80 509	11.68 479	57.61 520	76.54 523	63.70 519	60.65 516	66.93 518	49.40 513	38.12 500	40.28 509	12.18 499	3.73 498	28.86 501	5.94 498	20.69 500	12.16 500

WAO-6	35.59 509	37.89 510	17.67 463	37.86 508	24.46 509	37.85 499	21.49 504	49.01 510	67.96 520	44.22 504	48.08 503	53.02 503	53.39 515	33.67 495	36.83 506	26.05 511	7.83 510	43.19 513	21.76 512	30.18 511	19.37 513

LVE	35.84 510	41.54 512	36.25 497	33.36 505	18.92 501	53.05 517	27.99 510	53.17 518	64.93 518	47.63 507	61.58 517	54.25 506	38.72 502	38.72 501	35.50 505	16.36 507	6.23 506	31.51 504	14.04 507	25.01 502	18.07 511

TorneroNet	36.02 511	35.25 506	36.33 499	38.44 509	22.19 508	50.72 515	24.42 509	48.39 508	54.53 508	38.03 495	53.44 510	62.83 515	44.79 509	47.68 513	42.11 512	15.69 506	3.97 499	37.25 509	15.05 508	30.83 512	18.40 512

WAO-8	38.93 512	36.84 508	23.97 479	43.96 510	24.48 510	45.73 507	22.62 507	53.10 516	75.66 521	53.86 513	66.14 521	62.39 513	55.11 517	43.01 508	40.67 510	22.98 509	7.22 507	37.53 510	19.49 510	27.04 507	16.83 508

Venus	38.93 512	36.84 508	23.97 479	43.96 510	24.48 510	45.73 507	22.62 507	53.10 516	75.66 521	53.86 513	66.17 522	62.39 513	55.11 517	43.01 508	40.67 510	22.98 509	7.22 507	37.53 510	19.49 510	27.02 506	16.83 508

UNDER WATER	45.99 514	49.80 515	68.56 514	49.99 514	32.13 513	55.35 519	39.50 514	41.12 502	52.90 506	50.69 509	45.18 499	67.79 520	58.75 520	51.93 518	50.97 516	30.59 512	14.03 512	51.66 515	37.15 513	40.27 514	31.35 514

UNDER WATER-64	46.01 515	48.25 514	68.05 513	44.59 512	28.11 512	57.02 520	43.78 517	40.20 500	48.80 503	52.08 512	42.95 497	67.22 519	57.71 519	48.98 515	49.57 515	40.01 515	17.98 514	52.15 516	39.41 516	38.99 513	34.41 515

notaker	48.05 516	55.94 517	50.90 507	56.89 518	40.29 514	38.96 501	33.86 513	47.82 507	55.70 509	57.55 515	57.48 514	60.22 510	59.71 521	54.64 519	43.27 513	41.13 516	19.86 515	57.61 518	37.79 515	50.95 516	40.33 516

ktn	49.32 517	58.11 518	40.16 501	59.92 519	43.22 516	49.79 514	42.99 516	48.56 509	60.67 513	51.59 510	54.51 511	55.34 507	52.65 514	47.92 514	37.91 507	57.88 520	24.79 516	63.00 521	43.57 517	52.51 517	41.31 517

DPSimNet_ROB	54.45 518	65.73 522	47.00 505	54.49 516	46.37 518	55.34 518	56.47 520	56.18 519	59.04 512	64.57 521	51.76 508	64.01 516	54.49 516	47.54 512	67.21 522	63.21 522	27.86 519	58.04 519	51.28 520	46.61 515	51.87 521

KSHMR	56.07 519	64.25 521	40.47 502	74.89 522	49.63 519	49.42 513	45.46 518	57.71 521	63.52 515	61.65 518	61.67 518	71.88 521	47.67 512	51.47 517	44.57 514	54.67 519	62.25 521	66.31 522	54.18 521	53.03 519	46.75 519

HanzoNet	57.16 520	60.12 519	60.00 511	55.77 517	42.11 515	51.98 516	41.93 515	52.07 513	61.47 514	65.98 522	65.90 520	72.11 522	70.14 522	71.11 522	61.13 520	64.31 523	34.72 520	62.27 520	50.86 519	52.83 518	46.33 518

JetRed	61.44 521	61.87 520	83.02 519	46.49 513	56.73 521	83.63 522	65.09 521	59.75 522	64.22 516	69.50 523	69.26 523	66.24 517	47.62 511	61.80 520	74.60 523	45.99 517	66.40 524	46.67 514	45.27 518	63.49 520	51.22 520

LRCNet_RVC	66.47 522	66.44 523	69.02 515	71.60 521	54.27 520	32.21 492	2.93 378	63.19 523	21.83 461	82.02 525	90.16 526	83.59 524	72.13 523	69.45 521	53.25 519	95.47 529	64.21 523	95.15 529	95.27 529	72.59 522	74.60 524

TCMNet-wrong-test	67.37 523	85.99 526	81.87 518	95.65 528	94.75 528	89.54 523	85.95 524	52.26 514	35.23 489	51.69 511	62.14 519	60.40 511	40.29 504	77.33 523	64.52 521	48.91 518	9.04 511	69.84 523	68.02 523	91.10 529	82.88 529

ASD4	76.04 524	81.96 525	69.18 516	68.53 520	80.95 525	96.29 526	99.16 531	77.84 524	93.51 528	77.76 524	85.79 524	78.58 523	76.90 524	78.02 524	82.88 524	58.77 521	62.96 522	55.01 517	62.53 522	68.78 521	65.30 523

MADNet++	82.81 525	81.73 524	74.64 517	87.71 527	82.67 526	93.35 524	70.27 522	86.39 528	82.88 524	93.51 529	86.62 525	86.40 525	81.37 525	88.21 525	88.63 525	86.59 527	84.23 528	72.14 524	68.69 524	78.88 527	81.36 528

tt	83.10 526	0.43 33	99.97 534	79.27 526	93.14 527	100.00 535	100.00 535	100.00 537	99.89 532	60.55 517	48.44 504	99.98 536	99.96 534	99.98 536	100.00 538	91.80 528	99.82 532	73.67 528	73.25 525	86.43 528	55.39 522

xxxxx1	85.58 527	90.37 527	96.61 527	76.69 523	80.77 522	97.50 529	96.92 528	85.57 525	88.66 525	88.63 526	91.64 527	94.27 526	93.09 526	90.03 526	91.91 526	70.77 524	70.62 525	73.61 525	81.26 526	72.90 523	79.86 525

tt_ll	85.58 527	90.37 527	96.61 527	76.69 523	80.77 522	97.50 529	96.92 528	85.57 525	88.66 525	88.63 526	91.64 527	94.27 526	93.09 526	90.03 526	91.91 526	70.77 524	70.62 525	73.61 525	81.26 526	72.90 523	79.86 525

ff	85.58 527	90.37 527	96.61 527	76.69 523	80.77 522	97.50 529	96.92 528	85.57 525	88.66 525	88.63 526	91.64 527	94.27 526	93.09 526	90.03 526	91.91 526	70.77 524	70.62 525	73.61 525	81.26 526	72.90 523	79.86 525

PML	97.69 530	100.00 536	96.50 526	97.85 532	97.35 531	99.77 534	99.36 532	96.92 529	96.34 529	100.00 536	96.52 530	97.41 530	99.61 531	100.00 537	95.46 529	99.99 535	97.44 529	100.00 533	96.08 530	99.13 531	88.02 530

MEDIAN_ROB	98.44 531	99.70 531	99.34 531	97.13 529	97.06 529	96.94 527	95.91 527	97.71 531	97.33 530	98.78 532	98.91 532	99.19 531	98.13 530	96.94 529	96.99 531	99.97 533	99.18 530	100.00 533	99.99 534	99.70 532	99.83 532

HaxPig	98.85 532	99.94 533	95.36 525	99.99 535	99.98 533	94.12 525	94.52 525	99.12 532	99.96 533	99.96 535	99.99 534	99.98 536	99.89 533	98.16 530	96.14 530	99.98 534	99.99 534	100.00 533	99.99 534	99.99 535	99.95 535

Anonymous_1	99.01 533	99.91 532	99.85 533	97.31 530	99.09 532	100.00 535	100.00 535	99.59 534	99.96 533	99.29 534	99.86 533	99.55 533	99.99 535	99.30 531	99.76 532	95.67 530	99.58 531	97.24 530	98.56 531	97.36 530	98.34 531

ccccc	99.31 534	96.47 530	100.00 538	100.00 538	100.00 535	97.29 528	99.42 533	99.52 533	97.83 531	99.28 533	97.64 531	99.32 532	99.84 532	99.92 532	99.98 534	100.00 537	100.00 535	99.95 532	99.77 533	100.00 536	100.00 539

test_example2	99.38 535	99.98 535	99.99 535	100.00 538	99.98 533	99.73 533	99.99 534	96.99 530	100.00 535	100.00 536	100.00 535	96.49 529	96.74 529	99.97 533	99.96 533	100.00 537	99.97 533	98.68 531	99.11 532	100.00 536	100.00 539

AVERAGE_ROB	99.63 536	99.96 534	98.88 530	100.00 538	100.00 535	98.16 532	95.64 526	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 535	100.00 538	100.00 536	100.00 537	99.99 535	100.00 537	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 536	100.00 539

DPSMNet_ROB	99.90 537	100.00 536	99.99 535	99.99 535	100.00 535	100.00 535	100.00 535	99.98 535	100.00 535	98.37 530	100.00 535	99.81 534	100.00 536	99.97 533	99.99 535	100.00 537	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 536	99.99 536

DGTPSM_ROB	99.90 537	100.00 536	99.99 535	99.99 535	100.00 535	100.00 535	100.00 535	99.98 535	100.00 535	98.37 530	100.00 535	99.81 534	100.00 536	99.97 533	99.99 535	99.99 535	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 536	99.99 536

DPSM_ROB	99.94 539	100.00 536	100.00 538	99.74 533	100.00 535	100.00 535	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 535	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	99.08 531	100.00 535	100.00 533	100.00 536	99.98 533	99.94 533

DPSM	99.94 539	100.00 536	100.00 538	99.74 533	100.00 535	100.00 535	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 535	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	99.08 531	100.00 535	100.00 533	100.00 536	99.98 533	99.94 533

Selective-RAFT-Error	100.00 541	100.00 536	100.00 538	100.00 538	100.00 535	100.00 535	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 535	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 536	100.00 539

CasAABBNet	100.00 541	100.00 536	100.00 538	100.00 538	100.00 535	100.00 535	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 535	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 536	100.00 539

LSM0	100.00 541	100.00 536	100.00 538	100.00 538	100.00 535	100.00 535	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 535	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 536	99.99 536

Low-res two-view benchmark