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

MonSter	0.70 1	0.47 5	1.58 16	0.69 11	0.89 216	1.19 14	0.39 13	2.57 92	0.93 2	0.62 4	0.66 6	0.37 2	0.35 1	1.08 10	0.59 8	0.16 1	0.36 229	0.20 1	0.19 20	0.21 4	0.52 171

DEFOM-Stereo	0.75 2	0.62 47	1.22 3	0.74 13	0.51 64	3.39 165	0.43 24	1.00 2	0.91 1	0.91 55	0.61 5	0.45 4	0.43 3	1.78 126	0.50 2	0.27 40	0.18 9	0.22 8	0.16 7	0.21 4	0.43 113

FoundationStereo	0.77 3	0.42 1	1.20 2	0.95 115	1.01 253	0.70 3	0.35 9	0.78 1	4.64 448	0.64 6	0.38 2	0.73 37	0.77 61	0.96 3	0.50 2	0.29 69	0.24 112	0.23 13	0.16 7	0.18 1	0.32 23

GLC_STEREO	0.83 4	0.59 30	1.71 21	0.89 64	0.34 4	1.88 56	0.80 190	1.48 7	1.60 57	0.98 66	1.06 34	0.68 23	0.71 43	1.19 21	0.89 60	0.25 19	0.25 128	0.32 197	0.25 124	0.32 108	0.34 41

fffft	0.84 5	0.67 72	1.73 22	0.85 43	0.55 80	1.51 44	0.78 172	2.13 53	1.24 7	0.65 7	0.90 23	0.59 9	0.55 9	1.85 145	1.19 130	0.20 2	0.20 27	0.27 83	0.20 40	0.28 44	0.44 118
1: 1. 1
CASnet	0.85 6	0.59 30	1.66 20	0.91 80	0.30 1	1.37 35	0.73 132	1.63 14	1.94 114	1.66 136	1.14 50	0.66 21	0.63 27	1.07 9	0.90 64	0.37 227	0.17 3	0.41 327	0.31 254	0.33 131	0.23 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rvit_stereo_0081	0.87 7	0.73 110	1.54 12	0.92 89	0.65 127	1.27 23	0.61 69	2.11 51	2.35 175	0.86 40	0.75 10	0.86 64	0.74 52	1.36 53	0.83 48	0.33 154	0.26 150	0.27 83	0.25 124	0.38 204	0.35 49

rvit_stereo_0082	0.87 7	0.73 110	1.54 12	0.92 89	0.65 127	1.27 23	0.61 69	2.11 51	2.35 175	0.86 40	0.75 10	0.86 64	0.74 52	1.36 53	0.83 48	0.33 154	0.26 150	0.27 83	0.25 124	0.38 204	0.35 49

castereo	0.88 9	0.78 153	1.15 1	0.89 64	0.51 64	1.31 30	0.90 249	3.42 176	1.28 9	0.88 47	1.28 76	0.72 36	0.91 99	1.05 7	1.01 98	0.28 58	0.17 3	0.26 65	0.20 40	0.24 11	0.34 41

SMoEStereo_RVC	0.88 9	0.92 204	1.55 14	0.96 124	0.46 37	2.56 94	0.78 172	1.60 11	1.20 6	0.71 13	1.20 55	0.64 16	0.63 27	1.71 109	1.01 98	0.22 5	0.18 9	0.31 178	0.22 81	0.28 44	0.42 106

rvit_stereo_0083	0.91 11	0.73 110	1.60 18	0.90 75	0.66 132	1.21 15	0.64 89	1.75 25	2.71 223	0.83 36	0.93 24	0.94 84	1.06 139	1.50 82	0.79 36	0.34 176	0.36 229	0.30 159	0.27 158	0.34 153	0.34 41

IGEV-RUCA	0.93 12	0.56 14	1.31 6	0.85 43	0.74 161	3.89 273	0.78 172	1.93 34	1.42 17	1.02 70	0.72 8	0.70 27	0.73 46	1.37 58	0.77 26	0.30 95	0.20 27	0.25 42	0.19 20	0.43 264	0.40 92

Pointernet	0.99 13	0.50 8	3.54 43	0.89 64	0.44 34	2.30 80	0.38 10	3.12 143	1.48 22	0.69 10	1.44 112	0.92 79	0.73 46	1.28 33	0.82 46	0.24 11	0.23 91	0.21 4	0.19 20	0.19 2	0.25 6

RSM++	0.99 13	0.56 14	1.35 8	1.54 368	0.50 63	1.53 46	0.68 105	2.31 63	4.13 413	0.86 40	1.27 74	0.90 74	0.60 19	1.21 24	0.78 29	0.27 40	0.20 27	0.25 42	0.21 51	0.29 61	0.42 106

RSM	0.99 13	0.54 10	1.25 4	0.94 104	0.61 106	1.32 31	0.74 142	2.54 82	4.08 410	0.89 53	1.49 120	1.22 124	0.62 24	1.24 27	0.80 39	0.25 19	0.20 27	0.25 42	0.21 51	0.29 61	0.42 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 13	0.85 174	1.58 16	0.95 115	1.08 275	2.95 115	0.53 45	1.93 34	2.00 122	1.19 84	1.63 166	0.59 9	0.65 32	1.10 12	0.90 64	0.28 58	0.23 91	0.31 178	0.25 124	0.45 286	0.32 23

ours_stereo	1.00 17	0.88 184	2.52 30	0.91 80	0.74 161	1.10 10	0.57 53	1.68 16	1.24 7	0.76 23	1.49 120	0.70 27	0.62 24	1.61 94	0.62 9	0.26 31	0.20 27	0.26 65	0.21 51	0.30 79	3.24 405

WCG-NET	1.00 17	0.81 162	1.65 19	0.93 95	0.38 8	1.48 43	1.04 305	1.81 29	2.80 236	1.67 138	1.52 126	0.93 81	0.97 111	1.18 19	0.84 51	0.25 19	0.81 377	0.23 13	0.21 51	0.27 33	0.26 7

trnet	1.00 17	0.55 11	1.89 24	0.66 4	0.33 3	4.41 394	0.40 17	2.42 70	1.95 115	0.96 63	1.24 64	0.88 69	0.89 94	1.27 31	0.78 29	0.30 95	0.19 15	0.23 13	0.15 3	0.22 7	0.22 1

CREStereo	1.00 17	0.59 30	1.82 23	0.66 4	0.36 5	4.43 397	0.40 17	2.43 71	1.98 118	0.96 63	1.22 61	0.88 69	0.87 90	1.30 37	0.79 36	0.30 95	0.20 27	0.23 13	0.16 7	0.23 9	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CAS++	1.01 21	0.77 151	3.30 39	0.86 49	0.53 72	1.23 20	0.85 217	3.43 177	1.57 46	1.16 82	1.33 86	0.62 14	0.58 15	1.18 19	0.63 10	0.37 227	0.30 185	0.35 268	0.27 158	0.41 243	0.38 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 22	1.15 273	1.34 7	1.03 160	0.59 98	0.81 5	0.43 24	3.53 185	4.67 450	0.78 25	0.98 28	0.44 3	1.16 170	1.46 70	0.71 17	0.27 40	0.19 15	0.24 27	0.18 16	0.30 79	0.34 41

LoS	1.05 23	0.58 22	3.31 40	0.91 80	0.38 8	4.14 335	0.50 38	2.22 57	1.49 27	1.02 70	0.88 20	0.62 14	0.84 82	1.69 105	0.94 74	0.27 40	0.20 27	0.24 27	0.17 12	0.22 7	0.32 23
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rvit_stereo_0081_aga	1.06 24	1.02 245	5.34 59	0.75 15	0.74 161	1.21 15	0.63 84	2.00 41	2.30 169	0.88 47	0.82 18	0.79 50	0.69 40	1.42 63	0.78 29	0.36 215	0.29 175	0.26 65	0.26 141	0.41 243	0.32 23

CroCo-Stereo	1.07 25	1.18 278	3.66 45	0.91 80	0.60 103	0.49 1	0.49 34	4.07 295	1.91 109	0.84 38	1.29 81	1.00 90	0.75 57	1.32 44	1.38 178	0.26 31	0.21 49	0.24 27	0.20 40	0.37 192	0.30 17
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
tt45	1.08 26	0.92 204	2.50 29	0.92 89	0.67 136	3.90 274	0.75 153	2.00 41	1.29 10	0.74 16	1.35 89	0.71 34	0.63 27	2.59 218	0.97 85	0.23 7	0.19 15	0.28 114	0.23 96	0.29 61	0.37 72

999	1.08 26	0.86 176	2.44 28	1.06 174	0.65 127	3.27 148	0.91 260	1.47 6	1.43 19	0.74 16	1.73 198	0.70 27	0.66 35	3.03 244	1.18 126	0.24 11	0.22 64	0.25 42	0.21 51	0.27 33	0.37 72

mms	1.08 26	0.87 180	1.41 9	0.89 64	0.87 211	1.40 37	0.67 96	1.63 14	1.70 81	0.82 32	1.41 107	0.64 16	0.54 8	1.81 138	0.66 12	0.25 19	0.23 91	0.26 65	0.21 51	0.32 108	5.10 433

IGEV-Stereo+	1.08 26	0.55 11	2.59 34	0.89 64	2.06 439	1.40 37	0.38 10	1.18 3	1.29 10	0.76 23	0.45 3	0.47 6	0.79 71	2.16 177	0.65 11	0.29 69	0.25 128	0.22 8	0.19 20	2.27 469	2.70 392

CES	1.08 26	0.63 50	2.53 31	0.95 115	2.18 444	2.13 71	0.50 38	2.07 47	1.46 20	0.79 28	1.06 34	0.61 13	0.48 6	1.45 67	0.87 57	0.24 11	0.18 9	0.24 27	0.15 3	0.64 372	2.36 383

rvit_0105_6	1.10 31	1.17 275	3.33 41	0.93 95	0.55 80	1.45 40	0.79 182	2.51 77	3.30 335	0.78 25	0.74 9	1.03 93	0.75 57	1.45 67	0.97 85	0.42 274	0.43 283	0.34 250	0.31 254	0.44 278	0.38 81

rvit_stereo_0080	1.10 31	1.09 258	3.78 46	0.65 2	0.60 103	1.91 58	0.74 142	2.74 108	2.65 216	0.94 61	1.09 39	0.85 61	0.81 78	1.20 22	0.89 60	0.39 250	0.29 175	0.25 42	0.28 184	0.46 296	0.35 49

whm_eth	1.10 31	1.09 258	3.78 46	0.65 2	0.60 103	1.91 58	0.74 142	2.74 108	2.65 216	0.94 61	1.09 39	0.85 61	0.81 78	1.20 22	0.89 60	0.39 250	0.29 175	0.25 42	0.28 184	0.46 296	0.35 49

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 34	3.31 403	2.61 35	0.87 56	0.40 24	1.26 21	0.61 69	1.55 10	1.61 63	0.93 59	0.94 25	0.65 19	0.57 12	1.10 12	0.68 13	1.55 463	0.19 15	0.32 197	0.28 184	1.11 442	2.04 372

PMTNet	1.13 34	0.55 11	3.88 51	0.71 12	0.59 98	4.21 362	0.43 24	2.00 41	1.58 49	1.02 70	1.06 34	0.78 47	0.98 114	1.58 92	0.93 68	1.21 450	0.20 27	0.23 13	0.15 3	0.23 9	0.27 10

fffy	1.18 36	0.92 204	3.05 38	1.09 184	0.68 144	1.27 23	0.74 142	1.98 40	1.06 3	0.78 25	1.39 100	0.83 57	0.72 45	1.71 109	0.80 39	0.24 11	0.53 331	0.27 83	0.21 51	0.29 61	5.07 432

LoS_RVC	1.23 37	1.51 326	6.09 64	0.88 62	1.71 413	1.96 63	0.59 62	1.61 12	1.37 14	0.84 38	1.35 89	0.84 58	1.15 168	1.49 77	0.83 48	0.21 4	0.17 3	0.20 1	0.14 1	0.20 3	1.49 343

MGS-Stereo	1.24 38	0.66 69	9.68 85	0.97 132	0.40 24	1.26 21	0.72 125	1.50 8	1.35 12	1.03 73	2.26 343	0.80 52	0.56 10	1.28 33	0.78 29	0.31 114	0.23 91	0.26 65	0.22 81	0.28 44	0.34 41

castereo++	1.26 39	0.99 240	3.48 42	0.95 115	0.74 161	2.48 88	0.98 290	3.14 144	4.28 425	0.75 19	1.46 116	1.92 225	0.58 15	1.29 36	0.51 6	0.27 40	0.24 112	0.28 114	0.19 20	0.24 11	0.35 49

rvit_stereo_ft	1.28 40	1.39 313	6.72 68	0.99 145	0.66 132	1.06 8	0.79 182	2.81 114	3.14 300	0.83 36	1.02 31	0.95 86	1.13 156	1.27 31	1.00 94	0.34 176	0.24 112	0.27 83	0.29 217	0.40 223	0.35 49

CAS	1.34 41	0.48 6	2.20 25	3.01 474	1.66 408	4.08 320	0.73 132	1.96 39	1.51 32	0.86 40	1.10 41	0.59 9	0.53 7	1.36 53	0.94 74	3.07 478	0.14 1	0.21 4	0.14 1	0.38 204	1.78 362

Selective-RAFT	1.34 41	0.58 22	2.21 26	1.01 152	0.49 54	4.19 358	0.51 41	3.39 172	3.62 385	1.15 81	1.40 103	1.45 151	1.40 209	2.09 166	1.31 162	0.43 291	0.40 263	0.25 42	0.26 141	0.29 61	0.38 81

FACV-RUCA	1.35 43	0.70 93	2.58 33	1.07 179	1.49 365	2.70 99	1.13 325	3.21 150	2.64 214	1.42 107	1.99 288	1.06 98	1.15 168	1.44 65	1.16 124	0.41 263	0.42 281	0.73 442	0.41 356	0.63 368	0.67 238

RAFT-Stereo-weight	1.38 44	0.57 20	5.44 60	1.05 170	0.63 119	4.19 358	0.77 166	3.95 263	1.53 35	2.01 215	1.53 127	1.30 131	0.65 32	1.30 37	1.05 106	0.27 40	0.26 150	0.26 65	0.22 81	0.28 44	0.38 81

RCA-Stereo	1.38 44	0.61 42	3.95 53	0.94 104	0.48 47	4.68 450	0.78 172	4.17 336	1.95 115	1.93 181	1.84 243	0.94 84	1.48 235	1.23 25	0.75 23	0.30 95	0.43 283	0.25 42	0.20 40	0.26 27	0.37 72

AnonymousM	1.38 44	1.33 307	2.35 27	0.95 115	0.56 85	4.03 306	0.67 96	2.63 100	2.49 197	1.51 117	1.36 94	1.15 108	1.00 117	1.26 29	1.04 103	0.41 263	0.46 299	2.07 474	1.71 475	0.25 15	0.40 92

tg	1.40 47	1.14 271	2.71 36	0.97 132	0.54 75	4.02 303	0.42 21	3.02 136	2.64 214	1.70 146	1.85 247	1.84 211	0.97 111	1.81 138	0.99 90	0.31 114	0.22 64	0.29 137	0.26 141	0.32 108	2.01 371

AIO-Stereo	1.40 47	0.62 47	1.44 10	0.85 43	0.76 173	1.28 29	0.79 182	2.39 66	2.83 243	0.75 19	1.62 161	0.89 72	0.46 4	1.30 37	0.77 26	0.28 58	0.27 161	0.25 42	0.23 96	0.27 33	9.88 468

Selective-IGEV	1.42 49	0.58 22	8.82 82	0.92 89	0.85 198	1.32 31	0.80 190	2.85 118	3.84 398	0.87 46	1.68 181	0.71 34	0.62 24	1.30 37	0.75 23	0.24 11	0.27 161	0.24 27	0.19 20	0.27 33	1.18 320

WCG-NET（raft）	1.44 50	0.92 204	1.56 15	0.89 64	0.32 2	1.43 39	0.97 287	1.69 23	2.42 184	1.68 140	1.44 112	2.37 278	1.01 120	1.33 45	0.85 53	0.25 19	8.56 479	0.22 8	0.21 51	0.28 44	0.32 23

knoymous	1.50 51	0.65 62	8.73 81	0.91 80	0.75 169	2.97 119	0.90 249	2.93 121	1.38 15	1.56 121	1.07 37	2.75 322	0.88 91	1.43 64	1.13 116	0.32 131	0.22 64	0.35 268	0.20 40	0.45 286	0.41 99

GMStereo_Zeroshot	1.51 52	1.27 295	4.75 55	1.54 368	0.72 156	3.33 161	0.54 47	2.67 103	1.74 87	2.34 327	1.57 148	2.40 279	0.96 109	2.51 209	1.21 134	0.48 337	0.23 91	0.41 327	0.24 112	0.82 415	0.40 92

RAStereo	1.53 53	0.71 99	17.55 192	0.62 1	0.65 127	1.18 12	0.32 3	1.94 36	1.15 5	0.80 30	1.07 37	0.64 16	0.47 5	0.89 1	1.01 98	0.25 19	0.20 27	0.27 83	0.21 51	0.36 186	0.27 10

MaDis-Stereo	1.60 54	1.11 262	16.13 158	0.67 6	1.87 427	1.22 19	0.39 13	2.17 55	1.42 17	0.69 10	0.78 13	0.88 69	0.70 41	1.24 27	1.13 116	0.32 131	0.23 91	0.26 65	0.21 51	0.32 108	0.28 12

BSDual-CNN	1.61 55	0.64 54	3.82 48	0.94 104	0.86 202	4.18 350	1.14 328	4.49 436	2.29 166	2.96 414	1.82 229	2.58 306	1.30 193	1.79 128	1.44 192	0.39 250	0.25 128	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.41 99

Any-RAFT	1.62 56	0.59 30	5.29 58	1.12 200	0.76 173	4.41 394	0.79 182	4.12 319	3.26 322	2.02 217	1.36 94	2.82 328	1.56 255	1.90 149	0.81 41	0.29 69	0.25 128	0.26 65	0.19 20	0.25 15	0.35 49

rvit_0105_4	1.63 57	1.29 300	12.50 100	0.94 104	0.54 75	1.56 47	0.84 212	2.84 117	3.25 320	0.82 32	0.94 25	1.10 101	0.86 87	1.65 97	1.07 110	0.43 291	0.45 294	0.35 268	0.31 254	0.44 278	0.45 124

ProNet	1.63 57	0.91 197	5.70 61	0.96 124	0.64 122	2.40 85	0.82 198	1.92 33	3.28 326	0.69 10	1.17 53	0.78 47	0.76 59	1.72 115	0.87 57	0.27 40	0.97 390	0.25 42	0.26 141	0.31 89	7.97 450

psmg	1.63 57	0.64 54	3.82 48	0.96 124	0.86 202	4.35 383	1.41 370	4.11 313	2.29 166	2.68 383	2.09 310	2.58 306	1.30 193	1.79 128	1.44 192	0.39 250	0.29 175	0.33 231	0.34 287	0.38 204	0.44 118

BUS	1.64 60	0.64 54	3.82 48	0.94 104	0.86 202	4.50 409	0.75 153	4.49 436	2.29 166	2.96 414	1.82 229	3.61 392	1.03 122	1.79 128	1.18 126	0.39 250	0.25 128	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.41 99

CASS	1.65 61	0.73 110	8.72 80	0.97 132	0.67 136	2.88 109	0.69 113	3.07 139	1.86 100	2.82 401	2.02 291	1.39 141	1.55 253	1.75 125	1.36 172	0.51 360	0.28 169	0.34 250	0.28 184	0.47 309	0.63 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 61	1.14 271	14.70 134	1.00 149	1.80 425	0.53 2	0.46 31	3.18 148	1.62 65	1.10 80	1.24 64	1.05 96	0.78 65	1.40 61	1.18 126	0.31 114	0.23 91	0.27 83	0.22 81	0.46 296	0.38 81

RAFT-Test	1.67 63	0.64 54	6.13 65	1.25 269	1.82 426	3.06 124	0.78 172	4.02 280	3.09 295	1.88 173	1.70 186	3.76 399	1.03 122	1.40 61	1.07 110	0.29 69	0.33 203	0.25 42	0.23 96	0.29 61	0.33 33

IGEV-Stereo++	1.68 64	0.48 6	1.27 5	0.77 18	1.31 332	3.87 269	0.33 4	3.41 174	1.72 85	0.89 53	1.20 55	0.68 23	1.03 122	1.15 16	0.49 1	0.23 7	0.22 64	0.23 13	0.18 16	0.26 27	13.90 477

iRaftStereo_RVC	1.70 65	1.18 278	3.88 51	0.99 145	0.46 37	3.83 256	0.41 19	2.41 68	1.60 57	1.69 144	1.76 203	1.81 206	0.83 81	1.58 92	1.23 139	0.31 114	4.86 463	0.29 137	0.26 141	0.33 131	4.33 426

rvit_0105_5	1.72 66	1.26 291	13.05 106	0.92 89	0.56 85	1.92 61	0.90 249	3.07 139	3.04 285	0.98 66	1.24 64	1.19 117	0.93 104	1.55 89	1.22 136	0.43 291	0.43 283	0.37 295	0.36 310	0.43 264	0.51 164

UniTT-Stereo	1.73 67	0.60 37	20.25 337	0.98 138	1.19 307	0.78 4	0.39 13	1.19 4	1.55 40	1.21 85	1.28 76	0.52 8	0.64 30	1.17 18	1.16 124	0.35 191	0.20 27	0.25 42	0.22 81	0.42 254	0.31 20

DDVS	1.78 68	0.84 173	3.58 44	1.32 295	1.15 293	3.17 134	0.77 166	3.35 168	1.86 100	1.88 173	1.91 271	2.91 337	1.42 217	6.19 308	1.85 285	0.47 328	0.65 358	0.35 268	0.38 329	0.48 316	1.01 305

Gwc-CoAtRS	1.80 69	0.61 42	14.92 136	1.08 181	0.61 106	2.88 109	0.63 84	2.47 73	1.62 65	1.80 166	1.50 123	2.73 317	1.17 172	1.35 51	1.08 112	0.30 95	0.22 64	0.25 42	0.23 96	0.28 44	0.30 17

test-1	1.81 70	0.72 104	9.51 84	1.02 156	1.57 384	3.85 261	0.60 66	4.07 295	1.51 32	1.94 187	1.81 227	2.04 248	0.91 99	1.39 60	1.73 263	0.27 40	0.93 384	0.31 178	0.25 124	0.29 61	1.37 331

sCroCo_RVC	1.81 70	0.93 212	19.44 252	1.04 166	1.05 267	0.97 7	0.61 69	2.08 48	1.36 13	0.71 13	1.28 76	0.82 56	1.10 150	1.31 41	0.97 85	0.54 375	0.41 270	0.33 231	0.30 236	0.46 296	0.48 148

Reg-Stereo(zero)	1.88 72	0.45 4	11.07 92	0.94 104	2.06 439	4.52 414	0.55 48	2.72 106	1.69 78	1.54 118	1.26 70	2.55 300	2.52 378	1.73 120	2.43 348	0.20 2	0.28 169	0.22 8	0.19 20	0.25 15	0.40 92

MIF-Stereo (partial)	1.93 73	0.69 85	21.14 450	0.74 13	1.02 255	1.07 9	0.49 34	2.75 110	1.78 92	0.82 32	1.22 61	0.80 52	0.90 97	1.68 100	1.63 235	0.38 243	0.24 112	0.33 231	0.26 141	0.41 243	0.32 23

cross-raft	1.95 74	0.66 69	16.17 160	1.23 253	0.92 228	2.25 76	0.70 116	3.69 211	1.68 76	1.78 161	1.53 127	3.15 355	1.13 156	1.35 51	1.06 108	0.24 11	0.23 91	0.26 65	0.24 112	0.29 61	0.45 124

rvit_0105_3	1.97 75	1.34 309	16.03 154	0.98 138	0.59 98	2.37 84	1.08 311	3.30 162	3.01 276	1.21 85	1.47 117	1.24 125	1.04 129	1.82 140	1.23 139	0.47 328	0.44 290	0.40 320	0.43 367	0.43 264	0.55 185

ISRNet	1.98 76	0.94 216	10.75 89	1.30 285	1.35 340	2.84 105	0.69 113	3.80 234	2.07 127	2.14 253	2.11 312	2.89 333	1.41 214	2.52 213	1.74 266	0.49 343	0.50 323	0.56 403	0.47 381	0.51 327	0.59 207

test_4	1.98 76	0.68 80	15.65 148	0.91 80	0.48 47	4.11 325	1.09 315	2.41 68	1.50 29	1.55 120	2.31 355	1.87 217	0.79 71	2.86 237	1.51 203	0.34 176	0.19 15	0.29 137	0.29 217	0.30 79	0.40 92

CREStereo++_RVC	1.98 76	0.59 30	19.94 297	0.87 56	0.55 80	4.02 303	0.31 2	1.75 25	2.09 128	1.65 134	2.20 334	0.85 61	0.65 32	1.03 5	0.72 19	0.29 69	0.16 2	0.23 13	1.22 464	0.25 15	0.22 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	1.98 76	0.87 180	20.35 352	0.80 30	0.37 7	4.05 311	0.38 10	1.50 8	1.65 71	2.03 222	2.16 323	0.84 58	0.93 104	1.09 11	0.68 13	0.30 95	0.36 229	0.24 27	0.20 40	0.26 27	0.46 132

XX-TBD	1.98 76	1.08 255	20.29 344	1.31 289	0.43 30	3.97 297	0.33 4	1.76 27	1.77 90	1.59 126	2.18 329	0.69 26	0.59 18	1.44 65	0.75 23	0.33 154	0.25 128	0.23 13	0.16 7	0.31 89	0.22 1

CSP-Net	1.99 81	1.70 347	4.84 56	1.22 246	1.02 255	3.42 172	1.30 353	3.66 203	2.11 135	2.07 236	1.93 278	2.40 279	1.48 235	8.56 355	1.62 232	0.51 360	0.41 270	0.27 83	0.27 158	0.44 278	0.54 182

plain	2.00 82	0.89 188	21.49 471	0.67 6	0.73 157	1.66 50	0.57 53	3.27 161	2.18 143	0.80 30	1.25 68	0.80 52	0.86 87	1.72 115	1.13 116	0.34 176	0.21 49	0.32 197	0.25 124	0.44 278	0.34 41

sAnonymous2	2.00 82	1.54 330	21.24 460	0.93 95	0.89 216	1.21 15	0.62 79	2.58 93	2.28 162	0.86 40	1.04 32	0.73 37	1.22 180	1.10 12	0.85 53	0.30 95	0.25 128	0.31 178	0.31 254	1.06 433	0.72 251

CroCo_RVC	2.00 82	1.54 330	21.24 460	0.93 95	0.89 216	1.21 15	0.62 79	2.58 93	2.28 162	0.86 40	1.04 32	0.73 37	1.22 180	1.10 12	0.85 53	0.30 95	0.25 128	0.31 178	0.31 254	1.06 433	0.72 251

PSMNet-ADL	2.01 85	0.78 153	2.89 37	1.11 190	0.86 202	4.13 330	0.80 190	3.84 242	2.26 158	1.74 155	1.87 258	2.90 335	1.81 312	10.37 403	2.34 341	0.49 343	0.47 309	0.29 137	0.30 236	0.39 218	0.56 188

GMStereo	2.01 85	2.26 382	20.93 427	0.90 75	0.48 47	1.67 51	0.56 50	1.90 32	2.19 144	1.58 125	1.31 83	0.87 67	0.74 52	1.68 100	1.00 94	0.41 263	0.21 49	0.30 159	0.32 269	0.50 322	0.46 132
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 87	1.28 298	5.16 57	1.73 407	1.63 397	1.86 54	1.06 309	3.50 182	2.42 184	2.19 275	2.11 312	1.88 218	3.89 432	1.92 150	1.56 215	1.11 444	1.14 399	1.08 457	1.11 456	1.05 432	2.68 391

DMCA	2.02 87	1.07 251	11.33 95	1.17 225	0.96 241	3.92 285	0.89 234	3.80 234	3.11 296	2.89 405	1.58 154	2.35 276	1.17 172	1.79 128	2.25 334	0.42 274	0.29 175	0.42 338	0.27 158	0.38 204	0.43 113

GIP-stereo	2.03 89	0.67 72	4.11 54	1.51 360	1.13 289	2.91 113	0.42 21	3.45 181	3.19 304	0.67 8	0.78 13	0.90 74	0.76 59	1.06 8	0.69 15	0.29 69	0.25 128	0.25 42	0.17 12	0.26 27	17.22 503

CFNet_pseudo	2.03 89	0.74 119	12.75 102	0.87 56	0.74 161	3.91 278	0.65 93	4.04 287	1.93 112	1.93 181	1.79 217	3.25 362	1.61 265	2.51 209	1.25 150	0.32 131	0.37 236	0.53 391	0.28 184	0.64 372	0.50 158

DIP-Stereo	2.03 89	0.98 231	16.44 172	0.67 6	0.62 116	4.30 378	0.58 60	4.43 428	2.89 257	1.97 198	1.40 103	0.91 77	0.86 87	1.31 41	1.27 158	0.38 243	0.23 91	0.33 231	0.23 96	0.33 131	0.57 193
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 89	0.74 119	12.67 101	0.87 56	0.75 169	3.91 278	0.66 94	4.04 287	1.93 112	1.92 180	1.79 217	3.24 360	1.63 276	2.52 213	1.25 150	0.32 131	0.37 236	0.54 399	0.28 184	0.66 382	0.51 164

raftrobust	2.05 93	1.45 320	13.44 109	1.29 281	5.81 493	3.59 207	0.67 96	2.80 112	1.50 29	2.21 284	1.41 107	1.17 110	1.22 180	1.37 58	1.46 198	0.29 69	0.33 203	0.22 8	0.20 40	0.27 33	0.36 70

DCANet-4	2.06 94	0.58 22	15.30 140	0.86 49	0.44 34	4.16 341	0.57 53	4.31 392	3.28 326	2.31 311	1.82 229	1.04 95	1.54 250	1.69 105	1.56 215	0.35 191	0.24 112	0.24 27	0.19 20	0.25 15	0.57 193

s12784h	2.08 95	0.50 8	16.85 177	0.75 15	0.36 5	4.42 396	0.49 34	4.23 358	3.08 292	2.03 222	2.67 401	0.91 77	1.05 137	2.05 162	0.78 29	0.37 227	0.18 9	0.24 27	0.16 7	0.27 33	0.26 7

SCV	2.09 96	0.89 188	11.43 96	1.91 426	2.09 441	1.27 23	0.87 226	3.66 203	2.13 140	0.67 8	1.59 156	0.93 81	0.77 61	1.80 134	0.89 60	0.37 227	0.38 249	0.25 42	0.22 81	0.30 79	9.45 463

IER	2.09 96	0.91 197	14.11 120	0.97 132	1.15 293	3.17 134	0.89 234	3.59 194	2.39 178	2.15 259	1.98 285	2.27 265	2.11 343	2.39 202	1.80 277	0.35 191	0.24 112	0.36 284	0.30 236	0.34 153	0.42 106

ITSA-stereo	2.11 98	0.85 174	7.84 74	1.24 254	0.68 144	4.06 315	0.91 260	4.30 381	2.57 205	1.94 187	1.77 210	1.61 163	2.12 345	6.12 306	2.79 361	0.42 274	0.38 249	0.40 320	0.41 356	0.51 327	1.26 325

AEACV	2.12 99	0.67 72	6.33 66	1.38 316	1.50 367	3.53 198	0.90 249	2.83 116	1.60 57	0.91 55	0.81 17	0.80 52	1.61 265	1.56 90	0.73 21	0.25 19	0.60 347	0.26 65	0.27 158	0.29 61	15.65 493

R-Stereo Train	2.13 100	0.65 62	19.43 250	1.02 156	0.67 136	3.79 248	0.89 234	4.12 319	1.55 40	2.15 259	1.72 192	1.13 105	0.94 106	1.46 70	1.30 160	0.32 131	0.25 128	0.27 83	0.21 51	0.28 44	0.37 72

RAFT-Stereo	2.13 100	0.65 62	19.43 250	1.02 156	0.67 136	3.79 248	0.89 234	4.12 319	1.55 40	2.15 259	1.72 192	1.13 105	0.94 106	1.46 70	1.30 160	0.32 131	0.25 128	0.27 83	0.21 51	0.28 44	0.37 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 102	0.76 143	21.42 470	0.91 80	1.26 323	2.49 90	0.68 105	2.30 62	2.10 130	1.42 107	1.86 253	1.45 151	0.85 84	1.49 77	1.03 102	0.47 328	0.40 263	0.48 364	0.38 329	0.47 309	0.53 177

MMNet	2.15 103	1.33 307	12.06 98	1.22 246	1.23 317	3.55 201	0.89 234	3.84 242	2.26 158	2.19 275	1.78 214	2.15 257	2.10 341	3.70 257	2.35 342	0.45 308	0.38 249	0.34 250	0.28 184	0.40 223	0.52 171

PCWNet_CMD	2.16 104	0.71 99	15.44 144	0.84 38	0.76 173	3.38 163	0.68 105	3.69 211	2.24 152	1.72 149	1.63 166	3.20 357	3.00 401	2.09 166	1.23 139	0.32 131	0.37 236	0.47 359	0.27 158	0.65 378	0.51 164

SFCPSM	2.16 104	0.75 133	15.82 151	0.91 80	0.98 243	3.74 239	1.27 350	4.15 330	2.56 203	1.90 176	1.82 229	1.64 168	1.39 205	2.51 209	1.57 218	0.36 215	0.28 169	0.39 315	0.36 310	0.36 186	0.50 158

MSMDNet	2.16 104	0.71 99	15.36 142	0.86 49	0.75 169	3.41 170	0.69 113	3.70 214	2.25 155	1.73 152	1.64 171	3.21 358	2.95 393	2.09 166	1.24 144	0.32 131	0.37 236	0.45 351	0.27 158	0.63 368	0.50 158

SCV_C0	2.17 107	0.93 212	12.88 103	0.96 124	1.06 271	1.27 23	0.63 84	3.68 206	3.30 335	1.03 73	1.26 70	0.73 37	0.66 35	1.73 120	1.06 108	0.35 191	1.97 423	0.25 42	0.21 51	0.29 61	9.23 462

rvit_105_1	2.17 107	1.36 311	16.82 176	1.09 184	0.68 144	2.78 104	1.26 349	3.55 187	2.90 259	1.40 102	1.57 148	1.29 130	1.14 162	2.91 239	1.49 201	0.55 378	0.47 309	0.45 351	0.61 418	0.45 286	0.63 223

test_3	2.17 107	0.58 22	18.64 217	1.11 190	0.78 178	2.15 73	0.85 217	4.42 426	1.47 21	2.00 206	1.20 55	2.02 245	0.79 71	2.70 229	1.35 165	0.29 69	1.04 394	0.29 137	0.29 217	0.31 89	1.07 312

CFNet-RSSM	2.17 107	0.56 14	20.50 376	1.08 181	0.57 93	3.42 172	0.62 79	4.24 364	1.60 57	1.73 152	1.39 100	2.55 300	1.19 177	1.36 53	1.04 103	0.29 69	0.20 27	0.26 65	0.23 96	0.28 44	0.32 23

HI	2.19 111	1.11 262	19.93 294	1.14 209	0.69 152	2.98 121	0.45 28	2.58 93	1.87 103	2.18 268	1.65 174	2.41 283	1.83 317	1.72 115	1.63 235	0.30 95	0.17 3	0.28 114	0.31 254	0.27 33	0.32 23

CoSv	2.19 111	1.11 262	19.93 294	1.14 209	0.69 152	2.98 121	0.45 28	2.58 93	1.87 103	2.18 268	1.65 174	2.41 283	1.83 317	1.72 115	1.63 235	0.30 95	0.17 3	0.28 114	0.31 254	0.27 33	0.32 23

H2IRNET	2.19 111	0.83 168	19.13 233	1.25 269	0.61 106	4.48 407	0.44 27	2.94 123	1.86 100	1.08 76	2.29 351	1.67 169	1.40 209	2.18 181	1.64 241	0.41 263	0.21 49	0.33 231	0.37 320	0.38 204	0.39 89

test-3	2.19 111	0.59 30	18.63 216	1.13 205	0.75 169	2.07 69	0.89 234	4.37 414	1.53 35	2.25 291	1.20 55	2.05 251	0.79 71	2.68 225	1.35 165	0.29 69	0.95 387	0.28 114	0.27 158	0.27 33	1.47 342

test_1	2.19 111	0.59 30	18.67 218	1.13 205	0.78 178	2.07 69	0.89 234	4.37 414	1.53 35	2.18 268	1.20 55	2.05 251	0.78 65	2.68 225	1.36 172	0.29 69	0.93 384	0.28 114	0.27 158	0.28 44	1.53 345

ICVP	2.19 111	0.72 104	19.18 237	1.03 160	0.88 215	4.22 364	0.94 275	3.44 179	1.69 78	1.68 140	1.76 203	1.35 135	1.19 177	1.80 134	1.40 182	0.58 385	0.37 236	0.34 250	0.30 236	0.41 243	0.59 207
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test3	2.20 117	0.95 221	19.62 261	1.94 429	1.18 300	1.95 62	0.83 202	3.56 189	3.91 404	1.33 96	1.86 253	1.10 101	0.68 39	1.48 75	1.63 235	0.29 69	0.35 221	0.27 83	0.22 81	0.37 192	0.56 188

test_sample2	2.20 117	0.70 93	6.07 63	1.49 354	0.81 184	2.96 116	0.86 221	4.13 322	3.31 338	2.07 236	1.54 138	1.56 159	1.63 276	10.61 406	1.80 277	0.33 154	0.77 372	0.32 197	0.32 269	0.38 204	2.35 382

Anonymous3	2.20 117	0.80 159	20.08 315	0.86 49	0.86 202	4.46 400	0.84 212	3.64 202	1.40 16	1.37 100	1.40 103	1.11 104	1.03 122	1.71 109	1.24 144	0.75 424	0.58 344	0.34 250	0.35 300	0.48 316	0.65 232

AdaStereo	2.22 120	0.90 194	16.41 170	1.33 300	0.83 189	3.21 137	1.12 323	4.25 373	2.91 261	2.06 230	1.76 203	2.47 293	1.17 172	1.93 153	1.65 244	0.50 354	0.26 150	0.43 342	0.29 217	0.46 296	0.39 89
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.
UPFNet	2.23 121	0.86 176	14.25 122	1.28 276	1.44 359	3.51 194	1.34 358	4.05 290	2.11 135	2.44 355	1.53 127	2.41 283	1.39 205	3.62 256	1.91 296	0.41 263	0.41 270	0.37 295	0.32 269	0.44 278	0.48 148

StereoDRNet-Refined	2.23 121	0.98 231	10.62 88	1.25 269	0.78 178	3.29 155	0.71 121	3.96 265	2.20 147	2.43 352	2.05 302	2.97 339	1.46 229	6.87 328	2.33 340	0.37 227	0.25 128	0.42 338	0.34 287	0.47 309	0.80 272
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBFPSM	2.24 123	2.06 371	12.12 99	1.13 205	1.05 267	2.85 106	1.23 345	3.37 171	2.05 125	1.82 168	1.33 86	4.55 441	4.00 434	2.38 201	2.35 342	0.27 40	0.38 249	0.32 197	0.28 184	0.39 218	0.89 289

HCRNet	2.24 123	0.74 119	14.54 129	0.82 36	1.36 342	4.11 325	0.70 116	3.61 198	3.03 282	1.83 170	1.61 158	1.58 160	1.40 209	5.79 294	1.60 227	0.35 191	0.28 169	0.36 284	0.29 217	0.34 153	0.46 132

Occ-G	2.25 125	0.74 119	13.22 108	0.90 75	0.89 216	1.52 45	0.78 172	1.82 30	2.87 254	1.65 134	0.89 21	2.18 258	0.89 94	1.04 6	1.69 251	0.28 58	0.27 161	0.26 65	0.19 20	0.25 15	12.70 474

gcap-zeroshot	2.25 125	0.74 119	19.48 254	0.97 132	1.18 300	3.50 191	0.83 202	3.21 150	2.66 218	1.86 171	1.23 63	3.24 360	0.88 91	1.92 150	0.94 74	0.34 176	0.43 283	0.28 114	0.22 81	0.29 61	0.83 276

GANet-ADL	2.25 125	0.80 159	20.17 322	1.28 276	0.69 152	3.83 256	0.75 153	3.63 200	1.83 96	1.68 140	2.04 295	2.09 255	1.10 150	1.63 96	1.43 188	0.42 274	0.33 203	0.26 65	0.23 96	0.43 264	0.41 99

ROB_FTStereo_v2	2.25 125	0.74 119	20.45 364	0.77 18	0.38 8	4.66 441	0.74 142	2.54 82	3.20 306	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.13 173	0.96 82	0.50 354	0.22 64	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

PSM-adaLoss	2.26 129	0.74 119	20.53 379	0.77 18	0.38 8	4.67 442	0.71 121	2.54 82	3.22 315	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.13 156	2.22 187	0.96 82	0.50 354	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

ROB_FTStereo	2.26 129	0.74 119	20.44 361	0.77 18	0.38 8	4.65 438	0.75 153	2.54 82	3.19 304	2.00 206	1.54 138	1.77 191	1.13 156	2.28 194	0.94 74	0.49 343	0.22 64	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

GES	2.26 129	0.79 157	19.68 270	1.12 200	0.59 98	4.30 378	1.01 294	3.90 251	1.59 52	1.78 161	1.78 214	1.28 128	1.75 301	1.80 134	1.61 230	0.42 274	0.29 175	0.33 231	0.31 254	0.45 286	0.50 158

dd	2.27 132	3.06 399	20.18 323	0.96 124	0.51 64	4.24 370	0.74 142	1.94 36	2.43 187	1.48 115	1.28 76	1.19 117	1.05 137	1.82 140	1.69 251	0.63 398	0.34 212	0.35 268	0.33 277	0.61 357	0.57 193

HUI-Stereo	2.27 132	0.74 119	20.56 386	0.77 18	0.38 8	4.67 442	0.78 172	2.54 82	3.23 318	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.13 156	2.21 186	0.93 68	0.49 343	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

iGMRVC	2.27 132	0.74 119	20.46 365	0.77 18	0.38 8	4.65 438	0.73 132	2.54 82	3.21 309	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.47 206	0.99 90	0.51 360	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

RAFT-IKP	2.27 132	0.74 119	20.55 382	0.77 18	0.38 8	4.64 437	0.73 132	2.54 82	3.21 309	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.13 156	2.25 193	1.00 94	0.51 360	0.22 64	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

Patchmatch Stereo++	2.28 136	0.74 119	20.54 380	0.77 18	0.38 8	4.67 442	0.75 153	2.55 89	3.21 309	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.46 203	0.98 88	0.51 360	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49
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
iRAFT	2.28 136	0.74 119	20.54 380	0.77 18	0.38 8	4.67 442	0.75 153	2.55 89	3.21 309	2.00 206	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.46 203	0.98 88	0.51 360	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

CRE-IMP	2.28 136	0.68 80	19.67 269	0.85 43	0.39 23	4.54 416	0.80 190	2.63 100	4.84 459	1.96 195	1.51 124	1.86 214	0.96 109	1.52 83	1.43 188	0.47 328	0.21 49	0.31 178	0.26 141	0.41 243	0.35 49

test_sample1	2.29 139	0.72 104	5.74 62	1.51 360	0.86 202	2.35 81	0.64 89	4.07 295	3.45 371	2.01 215	1.51 124	1.70 176	1.71 296	9.53 372	1.73 263	0.31 114	0.97 390	0.31 178	0.31 254	0.33 131	6.12 441

MyStereo07	2.29 139	1.18 278	20.10 318	1.04 166	1.21 314	3.96 295	0.95 280	2.13 53	3.37 350	1.09 77	1.28 76	0.68 23	0.91 99	1.74 124	0.86 56	0.26 31	3.49 456	0.34 250	0.27 158	0.43 264	0.49 153

DisPM	2.29 139	0.61 42	20.25 337	1.79 416	0.52 69	4.58 427	0.77 166	2.50 76	2.22 150	2.49 363	1.82 229	1.45 151	1.01 120	2.73 230	1.04 103	0.48 337	0.20 27	0.32 197	0.31 254	0.32 108	0.45 124

RALAANet	2.29 139	2.73 393	21.08 439	1.29 281	0.94 237	1.45 40	0.68 105	3.25 158	2.61 210	2.02 217	1.80 222	1.28 128	1.04 129	2.12 171	1.79 276	0.30 95	0.22 64	0.27 83	0.27 158	0.41 243	0.35 49

ADStereo(finetuned)	2.30 143	0.97 228	17.29 187	0.86 49	0.43 30	4.17 346	0.59 62	4.31 392	3.29 331	2.35 329	1.86 253	1.18 113	3.35 418	1.69 105	1.59 223	0.34 176	0.25 128	0.23 13	0.19 20	0.31 89	0.72 251

FENet	2.30 143	0.61 42	20.21 330	1.43 341	0.68 144	4.04 307	0.60 66	4.01 275	2.26 158	2.03 222	1.13 47	2.42 287	1.42 217	1.72 115	1.43 188	0.36 215	0.24 112	0.33 231	0.27 158	0.29 61	0.51 164

DCVSM-stereo	2.31 145	0.72 104	20.28 340	1.15 212	0.93 232	2.53 93	0.75 153	2.70 104	1.69 78	2.56 369	1.53 127	3.27 363	1.71 296	2.23 188	1.38 178	0.36 215	0.53 331	0.41 327	0.33 277	0.46 296	0.64 228

CFNet_ucs	2.32 146	0.75 133	17.05 181	0.90 75	0.81 184	3.86 264	0.68 105	4.31 392	2.68 219	2.13 251	2.04 295	3.30 365	1.24 183	2.63 221	1.23 139	0.37 227	0.46 299	0.56 403	0.30 236	0.67 384	0.53 177

RAFT+CT+SA	2.32 146	1.30 303	19.71 272	1.01 152	1.41 354	4.04 307	0.92 268	3.96 265	1.64 69	1.64 131	1.69 184	1.63 167	1.18 175	3.06 245	1.19 130	0.28 58	0.22 64	0.32 197	0.34 287	0.34 153	0.47 141

NRIStereo	2.32 146	0.69 85	20.07 309	1.35 303	0.38 8	4.73 457	0.89 234	2.43 71	3.35 348	1.95 193	1.37 96	1.75 184	1.21 179	2.97 242	1.35 165	0.49 343	0.22 64	0.29 137	0.26 141	0.31 89	0.33 33

AIO-test1	2.33 149	1.54 330	20.24 335	0.97 132	1.61 391	3.42 172	0.94 275	4.22 352	1.71 84	0.97 65	1.35 89	0.98 87	0.74 52	4.52 274	1.40 182	0.27 40	0.24 112	0.28 114	0.35 300	0.34 153	0.46 132

MSKI-zero shot	2.33 149	0.69 85	20.22 332	1.14 209	0.77 176	4.05 311	0.68 105	3.95 263	1.51 32	1.93 181	2.35 358	1.91 224	0.71 43	3.01 243	0.79 36	0.28 58	1.47 409	0.27 83	0.21 51	0.28 44	0.44 118

Pruner-Stereo	2.33 149	0.70 93	20.66 402	2.05 439	0.48 47	4.73 457	0.78 172	2.55 89	2.70 222	2.47 358	1.57 148	1.48 154	1.03 122	1.71 109	1.55 213	0.48 337	0.21 49	0.34 250	0.30 236	0.31 89	0.42 106

hknet	2.34 152	0.78 153	13.86 115	0.94 104	1.07 272	4.18 350	1.14 328	4.49 436	3.00 271	2.96 414	1.82 229	3.47 376	1.30 193	4.11 269	1.77 271	0.35 191	0.25 128	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.41 99

UDGNet	2.34 152	1.71 348	20.28 340	1.42 335	0.62 116	4.39 389	0.67 96	1.82 30	2.28 162	1.40 102	1.21 60	0.99 89	1.00 117	2.23 188	1.23 139	1.14 446	0.35 221	1.30 466	0.98 450	1.11 442	0.62 220

qqq1	2.35 154	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 381	4.43 432	2.41 348	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	1.36 172	0.35 191	0.84 378	0.30 159	0.25 124	0.31 89	1.75 357

fff1	2.35 154	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 381	4.43 432	2.41 348	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	1.36 172	0.35 191	0.84 378	0.30 159	0.25 124	0.31 89	1.75 357

StereoVision	2.36 156	1.15 273	20.38 355	1.07 179	1.79 423	2.58 97	0.61 69	3.14 144	2.34 172	1.33 96	3.46 438	1.85 213	0.88 91	2.12 171	2.01 311	0.46 320	0.36 229	0.37 295	0.36 310	0.50 322	0.41 99

LL-Strereo2	2.36 156	1.81 356	19.35 247	1.04 166	1.03 259	3.73 237	1.35 361	2.70 104	2.04 124	1.76 158	1.44 112	1.82 208	0.73 46	1.48 75	1.53 207	0.33 154	0.30 185	0.55 400	0.35 300	0.30 79	3.51 415

SepStereo	2.36 156	0.76 143	7.72 71	1.16 218	1.64 401	2.96 116	2.10 428	4.14 326	3.31 338	4.16 459	2.51 384	2.56 304	1.81 312	8.34 353	1.83 282	0.44 299	0.23 91	0.39 315	0.25 124	0.42 254	0.45 124

RAFT	2.36 156	1.62 340	18.03 205	1.75 411	0.54 75	1.91 58	0.91 260	3.24 155	3.65 387	1.64 131	1.73 198	3.45 375	1.58 256	1.82 140	1.74 266	0.42 274	1.06 395	0.40 320	0.32 269	0.44 278	1.03 309

DCANet	2.37 160	0.98 231	20.47 368	0.86 49	0.43 30	4.18 350	0.59 62	4.31 392	3.29 331	2.35 329	1.86 253	1.18 113	1.63 276	1.69 105	1.59 223	0.34 176	0.25 128	0.24 27	0.19 20	0.31 89	0.73 256

gwcnet-sp	2.38 161	1.51 326	17.58 195	1.11 190	0.92 228	3.59 207	1.03 300	3.79 229	2.43 187	2.60 373	1.63 166	1.80 203	1.61 265	3.87 261	1.99 305	0.33 154	0.32 197	0.30 159	0.29 217	0.40 223	0.47 141

scenet	2.38 161	1.51 326	17.58 195	1.11 190	0.92 228	3.59 207	1.03 300	3.79 229	2.43 187	2.60 373	1.63 166	1.80 203	1.61 265	3.87 261	1.99 305	0.33 154	0.32 197	0.30 159	0.29 217	0.40 223	0.47 141

ssnet	2.38 161	1.51 326	17.58 195	1.11 190	0.92 228	3.59 207	1.03 300	3.79 229	2.43 187	2.60 373	1.63 166	1.80 203	1.61 265	3.87 261	1.99 305	0.33 154	0.32 197	0.30 159	0.29 217	0.40 223	0.47 141

DSFCA	2.38 161	1.03 246	11.06 91	1.15 212	1.18 300	3.97 297	1.75 404	3.63 200	2.44 192	3.14 426	1.68 181	2.90 335	2.48 373	5.38 286	3.17 381	0.49 343	0.45 294	0.37 295	0.37 320	0.54 334	0.46 132

SMFormer	2.40 165	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 381	4.43 432	2.41 348	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	3.10 378	0.35 191	0.84 378	0.36 284	0.33 277	0.40 223	0.77 264

fff	2.40 165	0.96 224	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.15 338	0.57 53	4.30 381	2.85 246	2.31 311	1.82 229	1.19 117	2.98 397	1.68 100	1.57 218	0.35 191	0.24 112	0.23 13	0.19 20	0.25 15	0.57 193

csc	2.40 165	0.96 224	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.15 338	0.57 53	4.30 381	2.85 246	2.31 311	1.82 229	1.19 117	2.98 397	1.68 100	1.57 218	0.35 191	0.24 112	0.23 13	0.19 20	0.25 15	0.57 193

cscssc	2.40 165	0.96 224	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.15 338	0.57 53	4.30 381	2.85 246	2.31 311	1.82 229	1.19 117	2.98 397	1.68 100	1.57 218	0.35 191	0.24 112	0.23 13	0.19 20	0.25 15	0.57 193

ACVNet	2.40 165	0.97 228	20.20 326	0.94 104	0.86 202	4.22 364	0.79 182	2.97 132	2.85 246	1.93 181	1.91 271	3.07 349	1.46 229	1.52 83	2.37 345	0.33 154	0.27 161	0.30 159	0.27 158	0.42 254	0.35 49

DISCO	2.40 165	0.99 240	11.99 97	1.81 417	1.12 286	3.47 182	1.24 347	3.34 167	2.57 205	2.73 388	1.96 281	4.52 440	1.90 328	4.18 271	3.62 389	0.37 227	0.27 161	0.31 178	0.30 236	0.70 392	0.62 220

RAFT_CTSACE	2.41 171	1.83 359	20.33 350	1.77 415	1.39 348	3.50 191	1.03 300	3.25 158	1.64 69	1.80 166	2.04 295	2.82 328	1.78 306	2.11 170	1.10 114	0.27 40	0.24 112	0.28 114	0.30 236	0.31 89	0.33 33

TestStereo	2.41 171	1.95 367	19.15 234	0.77 18	0.61 106	1.83 53	0.58 60	2.33 64	1.53 35	1.44 112	1.37 96	1.26 126	0.90 97	11.59 450	0.94 74	0.36 215	0.19 15	0.33 231	0.24 112	0.45 286	0.32 23

DeepStereo_RVC	2.42 173	0.70 93	18.41 212	0.79 29	0.43 30	4.50 409	0.70 116	2.51 77	3.51 378	2.02 217	1.79 217	1.54 158	6.35 461	1.93 153	1.22 136	0.47 328	0.22 64	0.29 137	0.29 217	0.35 168	0.40 92

model_zeroshot	2.43 174	0.72 104	19.99 302	1.24 254	1.23 317	3.70 233	0.63 84	3.76 224	1.61 63	2.79 396	1.41 107	2.24 262	0.82 80	2.87 238	1.22 136	0.33 154	0.52 329	0.30 159	0.25 124	0.28 44	2.59 389

MIPNet	2.43 174	1.13 268	20.00 303	0.93 95	0.58 97	4.74 459	0.62 79	4.33 403	2.95 264	1.94 187	1.49 120	1.52 157	1.96 331	2.77 231	1.60 227	0.35 191	0.20 27	0.27 83	0.23 96	0.32 108	0.59 207

tta	2.44 176	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 381	4.43 432	2.41 348	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	3.10 378	0.35 191	0.84 378	0.36 284	0.33 277	0.31 89	1.75 357

iinet-f	2.44 176	1.82 358	14.97 137	1.21 242	1.11 283	3.78 247	1.10 320	4.19 344	2.90 259	2.10 244	1.76 203	2.99 341	2.97 395	2.84 236	2.79 361	0.38 243	0.38 249	0.28 114	0.28 184	0.50 322	0.47 141

test_5	2.45 178	1.43 318	19.72 274	1.20 236	1.39 348	3.88 270	1.25 348	4.03 283	1.98 118	1.74 155	1.82 229	1.86 214	1.78 306	3.57 253	1.35 165	0.33 154	0.21 49	0.35 268	0.33 277	0.34 153	0.43 113

acv_ft	2.45 178	0.97 228	19.57 258	1.15 212	2.01 435	2.97 119	0.96 285	3.88 247	2.85 246	2.34 327	1.91 271	3.07 349	1.65 285	1.52 83	2.26 335	0.33 154	0.27 161	0.30 159	0.27 158	0.42 254	0.35 49

riskmin	2.46 180	0.61 42	12.91 105	1.22 246	1.65 405	3.56 203	0.61 69	4.30 381	1.50 29	1.86 171	1.16 52	4.30 431	2.02 336	1.53 86	1.32 163	0.29 69	0.95 387	0.34 250	0.23 96	0.43 264	8.34 458

PFNet+	2.46 180	0.64 54	21.10 446	0.98 138	0.48 47	4.63 435	0.83 202	2.47 73	3.48 375	2.14 253	1.67 179	1.34 133	1.03 122	4.66 276	1.35 165	0.49 343	0.33 203	0.38 310	0.39 337	0.33 131	0.49 153

testlalala2	2.47 182	0.75 133	20.46 365	2.58 461	2.91 460	3.80 251	0.76 162	4.20 346	3.87 402	1.45 114	1.57 148	2.43 289	0.80 76	1.23 25	0.71 17	0.28 58	0.33 203	0.24 27	0.21 51	0.35 168	0.38 81

CoDeX	2.47 182	0.91 197	13.65 111	1.03 160	1.17 298	3.28 152	1.30 353	4.17 336	2.99 269	1.78 161	1.85 247	2.04 248	1.46 229	9.99 390	1.66 245	0.38 243	0.28 169	0.32 197	0.28 184	0.34 153	0.57 193

iRaft-Stereo_5w	2.47 182	1.37 312	13.85 113	0.87 56	0.99 245	3.22 139	0.84 212	3.72 218	2.12 137	1.57 123	2.49 380	2.20 260	2.22 356	9.12 364	2.03 314	0.48 337	0.27 161	0.35 268	0.29 217	0.48 316	0.94 297

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 185	1.68 345	20.50 376	1.11 190	1.32 336	4.13 330	0.42 21	3.23 154	3.30 335	2.05 229	2.40 366	1.61 163	1.11 153	1.49 77	1.63 235	0.22 5	0.22 64	0.26 65	0.24 112	0.31 89	2.47 388

HITNet	2.49 185	2.91 396	19.23 242	1.54 368	0.57 93	3.47 182	0.79 182	4.16 332	2.93 262	2.18 268	1.65 174	1.68 172	1.45 224	2.17 179	2.99 373	0.28 58	0.20 27	0.41 327	0.27 158	0.45 286	0.52 171
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
GwcNet-ADL	2.51 187	0.75 133	21.41 469	0.98 138	0.73 157	4.58 427	0.95 280	4.46 434	2.61 210	2.06 230	1.80 222	2.54 299	1.24 183	1.98 159	1.73 263	0.41 263	0.46 299	0.24 27	0.27 158	0.41 243	0.55 185

HHNet	2.51 187	0.76 143	20.83 418	0.67 6	0.67 136	4.07 316	0.90 249	3.85 244	1.59 52	2.14 253	4.91 458	0.98 87	3.32 415	1.73 120	1.80 277	0.41 263	0.20 27	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.44 118

MM-Stereo_test1	2.52 189	0.64 54	20.07 309	1.83 418	0.52 69	1.86 54	0.77 166	3.11 141	3.40 359	1.77 160	1.12 46	0.87 67	0.97 111	1.54 88	1.51 203	0.27 40	2.44 441	0.27 83	0.24 112	0.37 192	6.91 447

EGLCR-Stereo	2.52 189	0.56 14	9.39 83	1.16 218	0.81 184	5.24 471	0.61 69	4.20 346	1.56 43	1.09 77	0.71 7	1.09 99	0.66 35	1.92 150	0.82 46	0.29 69	0.30 185	0.29 137	0.24 112	0.37 192	19.09 507

DAS	2.52 189	0.76 143	7.72 71	1.16 218	1.64 401	2.96 116	2.10 428	4.14 326	3.31 338	4.16 459	2.51 384	2.56 304	1.81 312	11.54 448	1.83 282	0.44 299	0.23 91	0.39 315	0.25 124	0.42 254	0.45 124

GMM-Stereo	2.52 189	0.56 14	20.57 390	0.92 89	0.83 189	4.18 350	1.88 412	2.51 77	2.40 181	2.48 360	2.30 354	1.69 173	1.84 320	2.93 241	1.25 150	0.32 131	0.19 15	0.33 231	0.49 387	0.37 192	2.40 384

MLCV	2.52 189	1.77 352	18.20 209	1.17 225	0.63 119	3.60 211	0.53 45	3.88 247	2.35 175	2.82 401	2.24 340	1.99 240	1.42 217	4.59 275	3.09 377	0.39 250	0.22 64	0.33 231	0.22 81	0.35 168	0.52 171

ToySt	2.53 194	0.89 188	19.20 239	1.12 200	0.95 239	3.47 182	1.13 325	3.72 218	2.25 155	1.36 99	1.71 190	2.22 261	1.59 259	2.14 176	1.81 281	0.28 58	0.64 355	0.30 159	0.33 277	0.43 264	5.14 434

LMCR-Stereo	2.53 194	2.30 384	18.81 221	1.64 392	0.86 202	3.88 270	1.14 328	4.33 403	1.63 67	2.27 300	2.35 358	1.13 105	2.41 368	2.63 221	2.26 335	1.06 442	0.24 112	0.29 137	0.25 124	0.62 362	0.42 106

UNet	2.53 194	0.91 197	20.07 309	1.19 234	1.44 359	3.45 179	0.75 153	3.80 234	1.98 118	2.09 242	1.57 148	2.74 320	2.37 365	3.51 252	2.52 355	0.35 191	0.30 185	0.41 327	0.28 184	0.40 223	0.50 158

UCFNet_RVC	2.53 194	1.29 300	20.56 386	1.42 335	1.40 353	4.01 301	1.04 305	2.79 111	1.67 75	2.27 300	1.88 260	2.94 338	1.50 239	3.48 250	1.68 248	0.37 227	0.29 175	0.52 387	0.41 356	0.55 337	0.51 164

MyStereo04	2.54 198	1.18 278	18.82 223	1.04 166	1.21 314	3.96 295	0.95 280	4.02 280	3.01 276	2.06 230	1.27 74	2.33 272	1.66 286	2.06 163	2.01 311	0.26 31	3.49 456	0.34 250	0.27 158	0.43 264	0.49 153

MC-Stereo	2.54 198	0.58 22	6.38 67	1.30 285	1.37 345	4.56 426	0.60 66	2.08 48	1.57 46	1.97 198	1.68 181	0.89 72	1.12 155	1.46 70	0.88 59	0.27 40	8.44 477	0.27 83	0.22 81	0.26 27	14.87 484

Sa-1000	2.54 198	1.47 322	20.36 353	1.16 218	0.55 80	4.07 316	1.39 367	4.49 436	3.01 276	2.06 230	2.79 410	1.84 211	1.43 221	2.68 225	1.53 207	0.31 114	0.26 150	0.36 284	0.33 277	0.37 192	0.46 132

LCNet	2.54 198	0.60 37	20.89 424	1.01 152	0.57 93	3.60 211	1.21 343	3.20 149	1.70 81	2.17 265	1.76 203	1.43 148	4.12 436	3.61 254	0.94 74	0.32 131	0.20 27	0.28 114	0.76 433	0.50 322	1.83 366

AFF-stereo	2.54 198	3.44 407	20.84 421	1.30 285	0.48 47	3.94 289	0.48 33	3.30 162	3.40 359	1.94 187	2.21 338	2.10 256	1.51 241	2.36 200	1.62 232	0.23 7	0.21 49	0.25 42	0.25 124	0.33 131	0.53 177

MyStereo05	2.55 203	1.07 251	19.87 289	1.06 174	1.08 275	4.26 372	0.86 221	4.10 310	3.01 276	2.19 275	1.26 70	2.30 269	1.64 279	2.13 173	1.99 305	0.25 19	2.43 439	0.34 250	0.27 158	0.46 296	0.48 148

SA	2.55 203	1.54 330	20.70 407	1.12 200	0.48 47	4.26 372	1.33 357	4.45 432	3.28 326	1.68 140	1.96 281	1.69 173	2.25 358	2.60 219	1.57 218	0.30 95	0.29 175	0.37 295	0.38 329	0.36 186	0.47 141

KYRaft	2.55 203	0.57 20	20.60 395	0.98 138	0.51 64	4.38 385	1.76 405	2.51 77	1.59 52	2.48 360	2.98 419	1.99 240	3.36 419	2.17 179	0.96 82	0.34 176	0.22 64	0.33 231	0.46 379	0.38 204	2.44 386

RAFT-345	2.55 203	0.60 37	19.89 291	1.22 246	0.49 54	4.43 397	0.77 166	1.68 16	3.54 380	2.09 242	3.10 426	1.95 232	1.30 193	6.65 319	1.47 199	0.41 263	0.23 91	0.32 197	0.26 141	0.29 61	0.28 12

DLCB_ROB	2.55 203	1.32 306	10.26 87	1.31 289	1.04 265	2.94 114	1.29 352	3.81 238	2.73 225	2.93 409	2.17 324	3.37 371	1.53 249	10.40 404	3.26 383	0.42 274	0.35 221	0.41 327	0.37 320	0.43 264	0.68 240

TestStereo1	2.56 208	1.41 316	20.56 386	1.63 388	0.74 161	4.13 330	1.34 358	3.93 260	3.38 353	1.61 127	2.56 389	1.43 148	2.13 348	2.55 216	1.70 254	0.32 131	0.22 64	0.34 250	0.26 141	0.40 223	0.53 177

CRFU-Net	2.56 208	0.89 188	10.77 90	2.53 458	1.09 278	3.91 278	1.40 368	3.87 246	1.92 111	2.25 291	1.80 222	3.32 368	7.85 476	5.53 291	1.54 210	0.58 385	0.36 229	0.31 178	0.28 184	0.39 218	0.56 188

SA-5K	2.56 208	1.41 316	20.56 386	1.63 388	0.74 161	4.13 330	1.34 358	3.93 260	3.38 353	1.61 127	2.56 389	1.43 148	2.13 348	2.55 216	1.70 254	0.32 131	0.22 64	0.34 250	0.26 141	0.40 223	0.53 177

IPLG	2.56 208	1.11 262	19.89 291	0.95 115	0.79 181	4.60 431	0.56 50	4.31 392	2.10 130	1.94 187	2.00 290	1.34 133	1.37 201	6.59 318	1.59 223	0.32 131	0.21 49	0.27 83	0.23 96	0.32 108	0.63 223

Prome-Stereo	2.57 212	0.60 37	20.29 344	1.01 152	0.62 116	4.40 392	1.80 408	3.22 153	1.74 87	2.18 268	3.43 437	1.71 179	3.45 424	2.24 190	1.19 130	0.32 131	0.20 27	0.27 83	0.25 124	0.37 192	2.15 376

GCAP-Stereo	2.59 213	1.07 251	20.48 374	0.91 80	4.13 484	3.67 225	0.51 41	2.27 58	1.76 89	1.18 83	1.15 51	1.18 113	0.84 82	1.36 53	1.54 210	0.27 40	8.46 478	0.27 83	0.19 20	0.29 61	0.30 17

NINENet	2.59 213	0.89 188	16.09 156	1.16 218	1.07 272	4.50 409	0.75 153	4.43 428	2.61 210	2.18 268	1.91 271	3.61 392	1.03 122	7.92 348	1.18 126	0.49 343	0.34 212	0.41 327	0.30 236	0.42 254	0.44 118

111	2.59 213	3.10 400	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.26 372	0.91 260	4.45 432	2.96 265	2.48 360	2.07 307	2.31 270	1.64 279	1.49 77	1.90 293	0.35 191	0.22 64	0.25 42	0.21 51	0.32 108	1.14 317

PSMNet-RUCA	2.60 216	1.83 359	20.55 382	1.51 360	1.39 348	3.07 125	1.36 364	3.56 189	2.43 187	1.41 105	2.07 307	1.42 145	1.09 144	2.07 164	1.60 227	1.20 449	0.69 367	1.26 465	0.96 446	1.65 465	0.97 299

ff7	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 422	0.83 202	1.68 16	3.44 365	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 487

ffff	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 422	0.83 202	1.68 16	3.44 365	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 487

11t	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 422	0.83 202	1.68 16	3.44 365	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 487

ccc-4	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 422	0.83 202	1.68 16	3.44 365	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 487

IPLGR	2.61 221	0.73 110	20.72 411	0.87 56	0.54 75	4.58 427	0.52 44	4.32 400	2.79 235	1.91 177	1.54 138	1.72 180	1.71 296	6.94 332	1.43 188	0.31 114	0.21 49	0.27 83	0.24 112	0.34 153	0.48 148

RAFT_R40	2.61 221	0.64 54	19.86 287	1.69 399	0.46 37	4.74 459	0.95 280	2.28 60	2.52 200	2.02 217	2.32 356	2.69 316	2.52 378	6.70 322	1.05 106	0.42 274	0.19 15	0.30 159	0.27 158	0.33 131	0.29 15

DeepPruner_ROB	2.61 221	1.97 368	19.32 246	1.03 160	1.20 309	4.38 385	0.90 249	3.44 179	1.77 90	2.61 377	1.54 138	2.77 325	1.27 185	5.05 279	2.08 320	0.52 370	0.40 263	0.37 295	0.35 300	0.52 330	0.62 220

fast-acv-ft	2.62 224	1.62 340	20.48 374	1.45 344	1.39 348	3.16 133	1.16 333	3.41 174	2.45 194	1.97 198	2.15 319	2.68 314	2.15 350	2.92 240	2.47 352	0.43 291	0.40 263	0.45 351	0.40 346	0.62 362	0.64 228

PSM-softLoss	2.62 224	0.65 62	21.11 448	2.46 455	0.49 54	4.68 450	0.68 105	2.61 98	4.23 419	2.14 253	1.47 117	1.42 145	0.99 115	6.04 303	1.24 144	0.47 328	0.23 91	0.37 295	0.39 337	0.33 131	0.34 41

KMStereo	2.62 224	0.65 62	21.11 448	2.46 455	0.49 54	4.68 450	0.68 105	2.61 98	4.23 419	2.14 253	1.47 117	1.42 145	0.99 115	6.04 303	1.24 144	0.47 328	0.23 91	0.37 295	0.39 337	0.33 131	0.34 41

STTStereo	2.62 224	1.28 298	19.16 235	1.52 365	1.55 377	3.84 258	0.89 234	3.75 223	2.59 209	2.23 288	1.59 156	2.48 295	1.58 256	5.11 280	1.72 260	0.38 243	0.41 270	0.47 359	0.54 403	0.53 331	0.75 262

SST-Stereo	2.63 228	0.63 50	19.76 278	1.69 399	0.46 37	4.71 456	0.74 142	2.27 58	3.07 291	2.07 236	2.15 319	2.42 287	3.17 410	6.66 320	0.95 80	0.45 308	0.19 15	0.30 159	0.27 158	0.35 168	0.31 20

GMOStereo	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 335	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 495	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

error version	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 335	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 495	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

test-v	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 335	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 495	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

test-2	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 335	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 495	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

test_sample3	2.65 233	0.75 133	15.69 149	1.42 335	0.85 198	3.14 132	0.73 132	4.28 377	3.21 309	2.28 302	1.79 217	1.78 200	1.46 229	11.11 430	1.84 284	0.36 215	0.46 299	0.34 250	0.36 310	0.40 223	0.76 263

dad	2.65 233	3.40 405	19.45 253	1.05 170	0.65 127	4.21 362	0.84 212	2.10 50	2.77 232	2.32 322	1.72 192	1.72 180	1.27 185	3.86 260	2.04 316	1.06 442	0.40 263	2.04 473	0.49 387	0.78 407	0.83 276

AASNet	2.65 233	3.20 401	20.19 324	1.38 316	1.49 365	3.84 258	1.06 309	3.92 256	3.28 326	2.07 236	2.28 349	1.95 232	1.28 188	2.19 182	2.17 328	0.42 274	0.33 203	0.45 351	0.30 236	0.59 352	0.52 171

ASMatch	2.65 233	0.68 80	20.65 401	1.60 381	0.71 155	4.40 392	0.77 166	2.02 45	1.65 71	1.71 148	3.89 445	1.93 226	3.75 430	5.45 288	1.67 246	0.33 154	0.24 112	0.34 250	0.28 184	0.34 153	0.57 193

BEATNet_4x	2.65 233	4.43 420	18.10 206	1.41 328	0.59 98	3.44 176	1.02 297	4.08 304	2.97 266	2.28 302	1.75 202	2.18 258	1.61 265	2.80 234	3.54 387	0.39 250	0.25 128	0.47 359	0.31 254	0.61 357	0.86 286

IGEV_Zeroshot_test	2.66 238	0.75 133	21.55 473	1.50 358	0.89 216	2.21 74	0.90 249	3.52 184	1.83 96	2.17 265	1.57 148	4.09 416	1.60 260	1.73 120	1.21 134	0.32 131	0.33 203	0.28 114	0.30 236	0.44 278	6.09 440

GEStereo_RVC	2.66 238	1.20 288	20.38 355	1.29 281	1.05 267	4.02 303	1.42 371	4.17 336	2.24 152	2.10 244	1.86 253	2.33 272	1.84 320	4.93 278	1.78 272	0.51 360	0.38 249	0.32 197	0.29 217	0.44 278	0.56 188

XX-Stereo	2.66 238	0.70 93	21.17 455	2.33 448	1.24 320	4.31 381	0.45 28	4.48 435	1.60 57	2.39 343	1.89 262	4.60 444	0.60 19	4.17 270	1.11 115	0.34 176	0.26 150	0.29 137	0.29 217	0.53 331	0.43 113

delet	2.66 238	1.11 262	18.42 213	1.05 170	1.65 405	3.47 182	2.00 421	3.81 238	2.82 242	2.15 259	2.11 312	2.62 310	1.88 327	5.38 286	2.21 332	0.34 176	0.38 249	0.40 320	0.32 269	0.45 286	0.54 182

OCTAStereo	2.67 242	0.67 72	21.08 439	2.43 451	0.47 42	4.67 442	0.67 96	3.68 206	4.31 429	2.11 246	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.02 302	1.25 150	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

RE-Stereo	2.67 242	0.67 72	21.08 439	2.43 451	0.47 42	4.67 442	0.67 96	3.68 206	4.30 426	2.11 246	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.01 299	1.26 155	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

TVStereo	2.67 242	0.67 72	21.08 439	2.43 451	0.47 42	4.67 442	0.67 96	3.68 206	4.30 426	2.11 246	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.01 299	1.26 155	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

test_sample5	2.68 245	0.76 143	14.56 130	1.40 324	0.83 189	3.11 129	0.74 142	4.33 403	4.48 438	2.29 306	2.04 295	1.67 169	1.45 224	11.18 433	1.88 289	0.37 227	0.47 309	0.37 295	0.39 337	0.43 264	0.78 267

test_sample4	2.68 245	0.76 143	15.85 152	1.45 344	0.83 189	3.10 126	0.72 125	4.31 392	3.37 350	2.39 343	1.90 270	1.72 180	1.47 234	11.13 432	1.86 287	0.36 215	0.47 309	0.35 268	0.37 320	0.42 254	0.85 282

DualNet	2.68 245	0.76 143	14.56 130	1.40 324	0.83 189	3.11 129	0.74 142	4.33 403	4.48 438	2.35 329	2.13 316	1.67 169	1.45 224	11.18 433	1.88 289	0.37 227	0.47 309	0.37 295	0.39 337	0.43 264	0.78 267

NF-Stereo	2.68 245	0.67 72	21.09 444	2.43 451	0.47 42	4.67 442	0.67 96	3.68 206	4.30 426	2.11 246	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.07 305	1.24 144	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

testlalala_base	2.69 249	0.77 151	21.10 446	1.22 246	1.46 361	2.72 100	0.83 202	4.11 313	1.49 27	1.28 95	1.45 115	1.21 123	0.85 84	1.28 33	1.19 130	3.94 492	2.36 434	0.27 83	0.19 20	4.48 494	1.58 348

mmm	2.70 250	0.80 159	8.26 75	1.50 358	1.18 300	2.44 87	0.85 217	4.08 304	4.59 442	2.31 311	1.95 280	1.51 156	1.55 253	2.33 198	1.72 260	0.31 114	7.71 475	0.45 351	0.42 362	0.40 223	9.56 465

iResNet	2.70 250	1.35 310	20.93 427	2.01 435	0.73 157	3.76 242	0.83 202	4.28 377	2.93 262	2.38 341	2.03 293	1.35 135	1.54 250	3.28 248	4.42 400	0.42 274	0.25 128	0.29 137	0.23 96	0.45 286	0.64 228

test_sample6	2.71 252	0.76 143	14.30 123	1.43 341	0.83 189	3.17 134	0.79 182	4.40 421	4.65 449	2.35 329	2.13 316	1.69 173	1.45 224	11.48 446	1.99 305	0.39 250	0.46 299	0.38 310	0.40 346	0.43 264	0.77 264

MIM_Stereo	2.71 252	1.26 291	20.92 426	1.34 302	5.57 492	3.10 126	0.59 62	3.25 158	2.51 198	1.64 131	1.61 158	1.82 208	1.29 191	2.07 164	1.35 165	0.25 19	0.31 191	0.28 114	0.26 141	0.29 61	4.43 428

anonymousdsp2	2.72 254	0.68 80	11.15 93	1.20 236	0.64 122	3.66 224	0.71 121	3.71 216	2.14 141	1.62 129	1.61 158	1.95 232	1.00 117	2.24 190	0.81 41	0.32 131	0.50 323	0.28 114	0.20 40	0.34 153	19.58 508

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 254	2.55 390	14.91 135	1.37 312	1.36 342	3.50 191	1.63 394	4.11 313	3.38 353	2.55 368	2.04 295	2.35 276	2.50 376	5.14 281	4.64 404	0.53 372	0.22 64	0.35 268	0.21 51	0.41 243	0.60 212

RAFT-RH_RVC	2.72 254	0.64 54	20.10 318	1.48 352	0.49 54	4.46 400	0.56 50	1.73 24	2.86 252	3.06 419	5.50 461	2.02 245	1.28 188	6.70 322	1.56 215	0.46 320	0.22 64	0.37 295	0.34 287	0.29 61	0.33 33

DMCA-RVC	2.72 254	3.31 403	20.08 315	1.27 274	1.13 289	2.49 90	0.85 217	3.43 177	1.85 99	3.04 418	1.58 154	1.99 240	1.51 241	6.42 314	2.86 366	0.39 250	0.31 191	0.44 344	0.37 320	0.47 309	0.65 232

iResNet_ROB	2.72 254	10.38 454	14.41 126	1.46 346	0.99 245	3.74 239	0.66 94	4.01 275	2.84 245	2.04 225	2.05 302	1.98 239	1.38 202	4.73 277	1.91 296	0.35 191	0.20 27	0.28 114	0.19 20	0.33 131	0.41 99

pcwnet_v2	2.73 259	0.70 93	22.43 494	1.11 190	1.02 255	3.58 206	0.80 190	4.31 392	3.42 363	2.39 343	2.28 349	2.99 341	1.68 289	3.31 249	1.54 210	0.44 299	0.51 326	0.41 327	0.34 287	0.62 362	0.74 260

GCAP-BAT	2.74 260	0.79 157	19.74 277	1.06 174	0.85 198	4.25 371	0.91 260	2.80 112	1.83 96	2.14 253	2.08 309	2.55 300	0.80 76	1.87 148	1.41 184	0.35 191	7.97 476	0.24 27	0.22 81	0.27 33	2.72 393

MyStereo06	2.74 260	1.07 251	21.19 458	1.06 174	1.08 275	4.26 372	0.86 221	3.72 218	1.80 93	2.25 291	1.77 210	4.28 429	4.12 436	1.85 145	1.38 178	0.25 19	2.43 439	0.34 250	0.27 158	0.46 296	0.48 148

IRAFT_RVC	2.74 260	0.71 99	19.80 279	2.52 457	0.67 136	4.60 431	1.57 389	3.05 137	2.99 269	2.23 288	1.72 192	2.08 254	2.59 380	6.69 321	1.61 230	0.37 227	0.21 49	0.33 231	0.29 217	0.33 131	0.35 49

HGLStereo	2.74 260	1.03 246	20.80 416	1.24 254	1.55 377	3.62 216	0.94 275	3.83 241	2.09 128	2.18 268	2.20 334	3.11 353	2.12 345	5.65 292	2.07 319	0.50 354	0.34 212	0.32 197	0.30 236	0.42 254	0.50 158

ACRE	2.75 264	7.69 439	19.93 294	0.93 95	1.30 328	3.94 289	0.90 249	4.23 358	3.66 388	2.33 325	2.61 394	1.17 110	1.04 129	1.80 134	1.35 165	0.46 320	0.25 128	0.27 83	0.23 96	0.32 108	0.60 212

PFNet	2.75 264	0.69 85	19.96 298	2.25 444	0.80 182	4.63 435	0.90 249	2.60 97	3.85 400	2.39 343	2.71 405	1.82 208	1.41 214	7.53 342	1.41 184	0.36 215	0.21 49	0.36 284	0.27 158	0.32 108	0.46 132

rafts_anoy	2.76 266	1.68 345	20.42 359	1.42 335	3.90 479	3.03 123	0.61 69	3.24 155	1.66 73	1.42 107	1.26 70	1.19 117	1.11 153	2.13 173	1.64 241	0.33 154	8.77 484	0.32 197	0.32 269	0.32 108	0.38 81

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 266	1.48 323	19.72 274	1.62 385	2.00 434	3.95 291	0.86 221	3.92 256	2.51 198	2.56 369	1.69 184	2.83 330	1.61 265	5.65 292	1.78 272	0.48 337	0.36 229	0.38 310	0.42 362	0.56 343	0.77 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AACVNet	2.77 268	1.64 343	19.22 241	1.57 375	0.86 202	3.28 152	0.74 142	3.31 165	1.66 73	2.06 230	1.82 229	2.47 293	1.40 209	10.95 420	1.92 300	0.41 263	0.35 221	0.38 310	0.33 277	0.46 296	0.61 216

UGAM	2.78 269	0.78 153	19.69 271	0.93 95	0.73 157	3.27 148	1.02 297	2.88 119	3.06 290	1.40 102	2.76 409	3.51 385	1.28 188	10.74 411	1.44 192	0.30 95	0.30 185	0.40 320	0.33 277	0.37 192	0.49 153

Wz-Net-LNSev	2.78 269	6.16 428	17.27 186	1.24 254	1.65 405	3.49 189	1.55 386	3.70 214	3.61 383	1.96 195	1.76 203	3.30 365	2.17 354	2.78 232	2.24 333	0.49 343	0.35 221	0.32 197	0.31 254	0.56 343	0.65 232

NVstereo2D	2.79 271	1.13 268	13.75 112	1.37 312	1.47 364	3.57 204	1.38 366	4.17 336	3.77 396	2.04 225	1.72 192	3.05 346	1.75 301	10.84 414	1.72 260	0.62 395	0.48 316	0.56 403	0.54 403	0.79 411	1.02 307

MM-Stereo_test2	2.80 272	0.63 50	20.19 324	1.75 411	0.52 69	2.77 101	0.71 121	1.80 28	1.72 85	0.99 68	0.98 28	0.84 58	0.79 71	1.45 67	1.26 155	0.27 40	0.62 352	0.25 42	0.23 96	0.31 89	17.86 504

ssnet_v2	2.81 273	1.39 313	21.16 453	1.25 269	0.90 222	3.86 264	1.63 394	4.10 310	3.22 315	2.79 396	1.96 281	3.78 400	1.70 294	2.53 215	3.12 380	0.44 299	0.37 236	0.42 338	0.38 329	0.59 352	0.58 205

11t1	2.82 274	0.72 104	17.81 203	1.60 381	0.93 232	2.27 78	0.62 79	3.76 224	4.47 437	1.72 149	1.33 86	1.05 96	1.34 197	1.84 144	1.45 196	0.29 69	5.57 467	0.29 137	0.26 141	0.32 108	8.80 461

DANet	2.82 274	1.17 275	10.20 86	1.87 421	1.72 415	3.25 147	1.15 331	4.36 411	3.02 280	3.42 439	2.18 329	4.09 416	1.79 309	9.78 378	4.32 397	0.55 378	0.57 337	0.60 414	0.44 371	0.65 378	1.25 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 276	1.17 275	20.72 411	1.15 212	2.05 438	3.61 213	0.49 34	4.63 456	2.10 130	1.41 105	1.66 178	6.02 469	2.40 366	2.79 233	2.09 323	0.30 95	0.51 326	0.31 178	0.96 446	0.59 352	1.93 367

test_sample7	2.85 277	0.81 162	14.48 128	1.59 380	0.77 176	2.42 86	1.08 311	4.40 421	4.92 461	2.20 281	1.85 247	1.90 220	2.00 333	6.87 328	1.75 269	0.47 328	1.36 406	0.44 344	0.41 356	0.47 309	6.81 446

GCST	2.86 278	3.95 414	20.52 378	1.93 428	1.56 381	1.74 52	0.50 38	3.69 211	2.10 130	1.79 164	1.64 171	1.60 162	1.29 191	5.27 284	1.90 293	2.10 467	0.77 372	1.45 467	0.97 449	1.15 445	1.38 332

TRStereo	2.86 278	2.12 376	19.98 301	1.68 398	1.18 300	4.35 383	1.05 307	5.07 471	3.48 375	1.56 121	1.39 100	1.75 184	0.85 84	2.01 161	1.50 202	0.43 291	0.34 212	0.33 231	0.36 310	0.36 186	7.50 448

CFNet-ft	2.87 280	1.80 353	20.20 326	1.10 186	1.54 373	4.09 321	0.89 234	2.97 132	1.88 105	1.93 181	1.70 186	3.50 382	1.60 260	9.35 368	2.17 328	0.35 191	0.32 197	0.61 417	0.38 329	0.55 337	0.45 124

CFNet_RVC	2.87 280	1.80 353	20.20 326	1.10 186	1.54 373	4.09 321	0.89 234	2.97 132	1.88 105	1.93 181	1.70 186	3.50 382	1.60 260	9.35 368	2.17 328	0.35 191	0.32 197	0.61 417	0.38 329	0.55 337	0.45 124

CIPLG	2.88 282	10.01 452	20.02 305	0.95 115	1.34 337	3.95 291	0.91 260	4.24 364	3.69 391	2.36 335	2.66 399	1.17 110	1.06 139	1.82 140	1.37 177	0.45 308	0.25 128	0.27 83	0.23 96	0.33 131	0.60 212

LALA_ROB	2.88 282	2.13 378	19.08 231	1.10 186	0.99 245	3.91 278	1.81 409	4.50 440	3.04 285	3.32 436	1.87 258	2.75 322	1.66 286	4.06 267	4.02 393	0.47 328	0.44 290	0.55 400	0.53 400	0.61 357	0.73 256

IIG-Stereo	2.89 284	0.98 231	19.80 279	2.78 466	0.67 136	4.62 433	0.74 142	4.29 379	2.26 158	2.62 379	3.10 426	3.33 369	1.60 260	7.64 343	1.51 203	0.42 274	0.21 49	0.32 197	0.25 124	0.33 131	0.28 12

DN-CSS_ROB	2.89 284	9.72 450	19.71 272	2.07 440	0.90 222	4.01 301	0.61 69	4.06 292	3.35 348	1.66 136	1.89 262	1.39 141	1.06 139	3.24 247	1.88 289	0.44 299	0.19 15	0.44 344	0.29 217	0.40 223	0.42 106

AE-Stereo	2.91 286	0.63 50	17.05 181	1.15 212	0.63 119	4.39 389	0.70 116	4.02 280	2.12 137	1.24 93	2.04 295	1.01 91	0.91 99	1.67 99	1.42 186	0.30 95	1.14 399	0.28 114	0.28 184	0.27 33	16.93 502

PSMNet-RSSM	2.91 286	1.55 334	20.10 318	1.32 295	1.30 328	4.19 358	0.95 280	3.78 228	2.28 162	2.28 302	1.80 222	2.64 312	1.87 325	9.83 380	1.93 301	0.37 227	0.33 203	0.35 268	0.38 329	0.46 296	0.40 92

Consistency-Raft	2.93 288	1.93 366	19.72 274	1.41 328	1.75 417	3.85 261	1.32 356	4.09 308	2.75 228	1.82 168	2.66 399	1.81 206	4.34 442	2.29 195	2.08 320	0.90 435	0.94 386	1.03 454	1.13 457	1.71 467	1.10 314

ac_64	2.93 288	0.87 180	19.66 263	1.35 303	1.70 412	3.29 155	0.92 268	3.56 189	3.46 373	1.91 177	1.79 217	3.90 406	1.76 303	10.23 397	1.93 301	0.44 299	0.32 197	0.33 231	0.31 254	0.35 168	0.51 164

cf-r	2.93 288	2.19 380	20.59 394	1.49 354	1.35 340	4.18 350	0.92 268	3.73 222	3.12 298	2.16 263	1.82 229	3.40 372	1.44 222	8.22 350	1.93 301	0.34 176	0.31 191	0.33 231	0.30 236	0.38 204	0.45 124

ETE_ROB	2.93 288	2.12 376	17.80 201	1.13 205	0.94 237	3.71 234	1.53 382	4.29 379	2.98 268	3.32 436	2.13 316	2.34 275	1.51 241	8.68 357	2.82 364	0.44 299	0.40 263	0.51 384	0.49 387	0.56 343	0.80 272

x	2.94 292	0.83 168	16.07 155	1.51 360	0.83 189	2.13 71	0.96 285	3.97 268	4.73 452	1.73 152	1.43 110	1.61 163	1.27 185	2.24 190	1.71 257	0.29 69	6.91 472	0.34 250	0.31 254	0.34 153	9.60 466

OMP-Stereo	2.94 292	1.26 291	20.07 309	2.73 464	0.67 136	4.58 427	1.46 376	4.33 403	2.21 149	3.14 426	2.68 402	3.22 359	1.38 202	7.65 344	1.42 186	0.46 320	0.21 49	0.33 231	0.26 141	0.34 153	0.31 20

testlalala	2.95 294	0.66 69	20.83 418	1.03 160	0.81 184	4.39 389	0.90 249	2.96 130	3.69 391	2.50 364	1.55 146	1.31 132	0.61 22	1.15 16	0.77 26	0.42 274	14.33 501	0.25 42	0.20 40	0.26 27	0.36 70

4D-IteraStereo	2.95 294	1.83 359	20.75 413	0.81 31	1.56 381	2.22 75	1.03 300	2.48 75	1.56 43	1.42 107	1.00 30	1.93 226	0.61 22	1.65 97	2.04 316	0.31 114	0.22 64	0.31 178	0.26 141	0.28 44	16.75 500

ACV-stereo	2.96 296	1.09 258	20.34 351	1.37 312	1.05 267	4.65 438	1.09 315	2.82 115	1.68 76	1.48 115	1.32 84	5.40 460	4.22 438	7.83 347	2.08 320	0.46 320	0.52 329	0.33 231	0.30 236	0.45 286	0.71 247

qqq	2.96 296	0.88 184	15.54 147	1.27 274	0.74 161	2.29 79	0.90 249	4.07 295	4.63 444	1.63 130	1.32 84	1.78 200	1.36 199	5.19 282	1.68 248	0.29 69	6.43 470	0.33 231	0.36 310	0.35 168	8.09 451

IPLGR_C	2.96 296	11.71 461	20.02 305	0.95 115	1.31 332	3.93 286	0.92 268	4.22 352	3.76 394	2.35 329	2.62 395	1.16 109	1.07 142	1.71 109	1.34 164	0.45 308	0.25 128	0.27 83	0.23 96	0.33 131	0.60 212

GANet-RSSM	2.96 296	1.27 295	21.17 455	1.73 407	1.23 317	4.22 364	0.91 260	3.39 172	2.02 123	1.97 198	1.74 201	2.53 297	2.06 338	10.91 419	1.88 289	0.37 227	0.35 221	0.32 197	0.29 217	0.42 254	0.46 132

NCCL2	2.96 296	4.07 417	15.75 150	1.24 254	1.03 259	3.48 188	2.55 444	3.79 229	2.39 178	2.78 394	1.80 222	2.41 283	1.67 288	10.27 400	2.48 353	0.46 320	0.41 270	0.57 407	0.55 407	0.61 357	0.86 286

MyStereo8	2.97 301	1.76 350	18.94 225	1.55 372	1.62 394	4.16 341	0.57 53	3.79 229	2.41 183	2.22 286	2.93 417	2.27 265	1.14 162	2.16 177	2.28 337	0.27 40	8.58 480	0.32 197	0.29 217	0.37 192	1.72 356

hitnet-ft	2.99 302	1.23 290	19.37 249	0.96 124	0.90 222	3.76 242	0.79 182	3.60 196	2.68 219	2.31 311	2.04 295	3.63 395	1.49 238	11.70 457	2.37 345	0.45 308	0.54 333	0.44 344	0.36 310	0.54 334	0.56 188

XPNet_ROB	2.99 302	1.58 335	17.06 183	1.38 316	0.99 245	3.91 278	1.62 393	4.20 346	2.42 184	2.87 404	2.03 293	2.31 270	1.72 299	10.76 412	3.60 388	0.55 378	0.49 319	0.48 364	0.40 346	0.53 331	0.85 282

PAM	3.02 304	0.69 85	20.70 407	1.20 236	1.15 293	8.88 491	1.28 351	4.06 292	1.91 109	2.32 322	2.42 375	5.75 465	2.75 384	2.47 206	1.55 213	0.28 58	0.35 221	0.27 83	0.30 236	0.41 243	1.65 354

DCRE	3.02 304	0.95 221	18.48 214	1.18 230	1.89 428	3.57 204	0.82 198	3.36 170	1.70 81	2.04 225	8.12 470	1.73 183	1.07 142	1.31 41	1.24 144	0.24 11	0.87 382	0.26 65	0.27 158	0.28 44	11.03 472

HSM-Net_RVC	3.02 304	0.65 62	19.48 254	0.94 104	0.90 222	3.71 234	1.20 338	5.61 484	2.87 254	3.24 432	2.49 380	2.53 297	1.61 265	11.39 441	1.90 293	0.37 227	0.27 161	0.27 83	0.24 112	0.31 89	0.39 89
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 307	1.48 323	12.88 103	1.54 368	1.26 323	3.71 234	2.32 437	4.11 313	3.05 288	2.92 408	3.21 430	2.86 331	2.40 366	9.87 381	4.19 394	0.80 427	0.76 371	0.71 436	0.70 428	0.78 407	1.07 312

Nwc_Net	3.03 307	1.90 365	19.16 235	1.38 316	1.69 411	3.53 198	1.19 335	4.03 283	2.19 144	2.79 396	2.84 413	3.80 402	2.46 372	6.93 331	2.87 368	0.96 438	0.41 270	0.59 410	0.68 426	0.60 356	0.65 232

PAM_32	3.04 309	0.69 85	20.55 382	1.17 225	1.01 253	8.89 492	0.76 162	3.71 216	3.43 364	2.12 250	2.65 397	5.44 462	3.73 429	2.35 199	1.48 200	0.27 40	0.33 203	0.28 114	0.29 217	0.39 218	1.27 326

psm_up	3.04 309	1.30 303	18.97 228	1.31 289	1.51 369	3.86 264	1.22 344	4.26 374	2.31 170	2.72 386	1.83 242	2.43 289	1.68 289	12.86 481	1.78 272	0.43 291	0.41 270	0.41 327	0.34 287	0.46 296	0.67 238

CFNet	3.04 309	6.89 434	16.27 166	1.36 307	1.24 320	4.09 321	0.72 125	4.15 330	3.00 271	1.69 144	1.88 260	2.27 265	1.45 224	11.41 442	2.12 325	0.36 215	0.29 175	0.43 342	0.36 310	0.48 316	0.38 81

SACVNet	3.06 312	1.61 339	19.29 245	1.46 346	1.18 300	4.05 311	1.48 379	4.03 283	2.58 208	2.75 390	1.89 262	2.55 300	1.38 202	11.33 439	2.28 337	0.51 360	0.41 270	0.48 364	0.43 367	0.57 347	0.93 296

AIO-test2	3.07 313	12.11 463	20.58 393	1.49 354	1.34 337	3.22 139	0.73 132	4.07 295	1.56 43	1.72 149	2.20 334	0.90 74	0.74 52	3.75 259	1.39 181	3.67 486	0.26 150	0.35 268	0.44 371	0.41 243	0.44 118

TransformOpticalFlow	3.07 313	0.87 180	20.87 423	1.10 186	0.56 85	4.18 350	0.64 89	4.36 411	3.28 326	2.19 275	3.08 424	4.32 432	5.01 448	7.36 339	1.59 223	0.34 176	0.18 9	0.32 197	0.26 141	0.29 61	0.57 193

StereoDRNet	3.07 313	2.92 398	16.33 168	1.36 307	1.57 384	3.45 179	2.04 425	3.77 227	2.85 246	3.31 435	1.85 247	2.78 326	1.79 309	10.85 415	3.41 384	0.45 308	0.36 229	0.39 315	0.37 320	0.62 362	0.85 282

IGEVStereo-DCA	3.09 316	3.48 408	16.25 161	0.96 124	0.49 54	1.59 48	0.83 202	1.68 16	3.44 365	0.75 19	0.78 13	0.74 44	0.73 46	5.79 294	7.75 428	0.32 131	0.26 150	0.28 114	0.21 51	0.32 108	15.08 487

FADNet_RVC	3.10 317	7.62 437	19.12 232	1.05 170	0.93 232	4.09 321	0.84 212	4.34 408	2.05 125	1.54 118	1.78 214	1.61 163	1.50 239	8.92 361	2.64 360	0.50 354	0.38 249	0.44 344	0.61 418	0.91 423	1.16 319

iRaft-Stereo_20w	3.11 318	0.69 85	18.89 224	1.00 149	1.09 278	5.03 468	1.00 293	5.86 486	2.46 195	2.83 403	1.64 171	3.06 348	4.30 440	3.08 246	1.74 266	0.31 114	0.30 185	0.27 83	0.35 300	0.42 254	7.93 449

STrans-v2	3.11 318	0.95 221	20.80 416	0.86 49	0.64 122	3.90 274	1.01 294	4.30 381	3.61 383	2.28 302	3.65 441	4.11 419	5.17 450	7.32 336	1.63 235	0.34 176	0.18 9	0.29 137	0.26 141	0.30 79	0.65 232

PS-NSSS	3.11 318	1.60 338	19.48 254	1.00 149	1.53 372	4.12 327	1.08 311	4.59 454	2.80 236	2.19 275	2.38 362	1.76 190	1.39 205	11.79 461	1.94 304	0.69 407	0.45 294	0.95 452	0.43 367	1.03 431	1.00 303

DRaft	3.12 321	0.68 80	20.57 390	0.77 18	0.49 54	3.95 291	1.20 338	2.40 67	1.60 57	2.64 381	2.80 411	1.59 161	5.33 451	6.94 332	9.51 436	0.43 291	0.22 64	0.27 83	0.27 158	0.32 108	0.47 141

NOSS_ROB	3.12 321	0.89 188	19.03 230	2.01 435	1.07 272	3.90 274	0.97 287	4.32 400	3.08 292	2.94 411	2.19 332	3.85 405	1.18 175	11.75 459	1.69 251	0.69 407	0.54 333	0.57 407	0.52 398	0.57 347	0.72 251

GwcNet-RSSM	3.13 323	5.08 422	19.86 287	1.28 276	1.20 309	4.12 327	1.11 321	3.89 249	2.80 236	2.13 251	1.81 227	3.11 353	1.46 229	10.33 402	2.19 331	0.36 215	0.34 212	0.35 268	0.31 254	0.45 286	0.43 113

UGAM-zero	3.14 324	0.62 47	20.64 400	1.02 156	0.93 232	2.87 108	0.51 41	4.52 442	1.57 46	2.19 275	1.65 174	5.78 466	3.40 422	9.89 383	1.71 257	0.33 154	0.44 290	0.28 114	0.59 413	0.30 79	3.59 416

anonymousdsp	3.14 324	0.83 168	20.28 340	0.94 104	0.64 122	4.54 416	0.82 198	2.03 46	3.32 343	0.91 55	1.13 47	0.78 47	0.77 61	1.78 126	0.90 64	0.29 69	0.25 128	0.29 137	0.21 51	0.33 131	21.81 511

anonymousa	3.14 324	0.83 168	19.20 239	1.62 385	9.63 497	2.06 68	0.78 172	2.93 121	2.20 147	1.95 193	2.17 324	3.41 373	1.81 312	1.33 45	1.67 246	0.29 69	8.64 482	0.34 250	0.37 320	0.32 108	1.33 329

IGEV-Stereo	3.15 327	0.83 168	20.31 348	0.94 104	0.64 122	4.54 416	0.82 198	2.01 44	3.31 338	0.91 55	1.13 47	0.79 50	0.77 61	1.79 128	0.92 67	0.29 69	0.25 128	0.29 137	0.21 51	0.33 131	21.85 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 327	2.65 392	18.81 221	1.37 312	1.76 419	3.30 159	1.57 389	4.20 346	3.05 288	2.76 391	2.94 418	4.50 438	3.21 411	5.88 297	3.07 376	0.88 434	0.39 260	0.72 439	0.50 393	0.75 404	0.66 237

RASNet	3.15 327	1.20 288	19.81 281	1.63 388	2.26 447	3.67 225	1.09 315	3.58 192	3.44 365	1.99 202	2.15 319	4.59 443	2.30 361	10.24 399	2.98 372	0.57 384	0.26 150	0.25 42	0.25 124	0.30 79	0.54 182

RYNet	3.15 327	1.48 323	16.27 166	1.24 254	1.39 348	3.67 225	1.44 375	4.09 308	3.20 306	2.26 297	1.70 186	3.83 403	2.15 350	13.64 493	3.23 382	0.45 308	0.45 294	0.50 379	0.35 300	0.81 413	0.83 276

raft_robust	3.17 331	2.15 379	20.28 340	1.06 174	0.55 80	3.86 264	0.46 31	4.42 426	2.77 232	1.70 146	1.37 96	7.48 476	6.35 461	6.81 327	1.44 192	0.31 114	0.74 370	0.30 159	0.37 320	0.32 108	0.57 193

RALCasStereoNet	3.17 331	1.87 363	20.86 422	1.17 225	1.63 397	3.10 126	0.70 116	3.21 150	2.19 144	1.39 101	1.73 198	1.18 113	0.91 99	2.46 203	1.64 241	0.31 114	8.75 483	0.25 42	0.22 81	0.31 89	9.45 463

DRN-Test	3.17 331	1.30 303	19.66 263	1.41 328	1.60 390	3.61 213	1.47 377	4.18 341	2.83 243	3.48 441	1.92 277	2.58 306	2.50 376	10.81 413	2.90 370	0.49 343	0.49 319	0.44 344	0.42 362	0.57 347	0.78 267

HH	3.19 334	0.91 197	21.34 465	1.24 254	0.61 106	4.16 341	0.80 190	2.94 123	1.82 94	1.23 91	1.84 243	4.61 445	1.84 320	2.63 221	0.99 90	0.29 69	1.53 411	0.30 159	0.24 112	0.34 153	14.22 482

HanStereo	3.19 334	0.91 197	21.34 465	1.24 254	0.61 106	4.16 341	0.80 190	2.94 123	1.82 94	1.23 91	1.84 243	4.61 445	1.84 320	2.63 221	0.99 90	0.29 69	1.53 411	0.30 159	0.24 112	0.34 153	14.22 482

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 336	1.87 363	21.91 479	1.18 230	2.03 436	4.07 316	0.98 290	3.99 271	2.17 142	1.57 123	5.62 463	4.27 427	2.92 392	2.69 228	2.50 354	0.27 40	0.49 319	0.31 178	1.20 461	0.92 425	3.04 403

ADLNet2	3.20 336	1.43 318	20.11 321	1.22 246	1.78 422	3.86 264	1.47 377	3.96 265	3.89 403	2.26 297	2.49 380	4.63 447	1.92 330	10.68 410	2.00 310	0.42 274	0.37 236	0.29 137	0.30 236	0.51 327	0.46 132

FADNet	3.20 336	11.55 460	16.16 159	1.24 254	0.95 239	3.30 159	0.87 226	4.00 273	2.73 225	1.42 107	1.35 89	2.51 296	2.04 337	9.95 388	2.39 347	0.44 299	0.46 299	0.40 320	0.44 371	1.13 444	0.61 216

TDLM	3.20 336	1.58 335	18.80 220	1.70 403	1.10 281	4.29 376	2.17 431	3.81 238	3.27 324	2.89 405	1.98 285	2.06 253	1.70 294	12.44 476	2.15 326	0.58 385	0.31 191	0.56 403	0.40 346	0.58 350	1.59 349

DispNO	3.22 340	2.06 371	19.82 282	1.21 242	1.11 283	3.74 239	0.93 273	4.31 392	2.89 257	2.37 340	2.27 346	4.51 439	2.09 340	11.41 442	3.47 386	0.35 191	0.28 169	0.31 178	0.29 217	0.39 218	0.51 164

SHD	3.22 340	4.21 418	14.19 121	2.37 449	2.12 443	2.77 101	1.19 335	4.24 364	3.25 320	4.64 468	2.73 406	3.62 394	2.76 386	6.30 312	4.75 406	0.66 402	1.25 404	0.52 387	0.59 413	0.69 391	1.64 353

PASM	3.22 340	2.89 395	15.38 143	2.00 433	1.57 384	2.77 101	1.96 416	3.62 199	2.75 228	2.95 413	2.26 343	3.10 352	2.24 357	11.87 462	2.46 350	0.97 439	1.06 395	0.87 449	1.02 451	1.20 449	1.41 335

ADLNet	3.23 343	1.19 284	21.03 433	1.36 307	1.61 391	3.69 229	1.23 345	4.05 290	3.41 361	2.72 386	2.29 351	4.00 412	1.77 305	11.21 435	2.15 326	0.42 274	0.43 283	0.36 284	0.35 300	0.47 309	0.82 274

FADNet-RVC	3.23 343	12.51 465	17.02 180	1.17 225	0.81 184	3.52 196	1.09 315	4.16 332	2.74 227	1.44 112	1.29 81	1.86 214	1.76 303	9.82 379	2.46 350	0.39 250	0.38 249	0.40 320	0.41 356	0.68 389	0.59 207

DEmStereo	3.24 345	0.65 62	18.95 226	0.83 37	0.54 75	3.85 261	1.79 407	2.53 81	2.54 202	2.25 291	2.74 407	2.02 245	6.02 458	6.78 325	11.30 442	0.40 260	0.26 150	0.27 83	0.27 158	0.28 44	0.57 193

ARAFT	3.24 345	13.49 471	19.88 290	0.93 95	0.49 54	4.16 341	1.40 368	4.37 414	3.21 309	2.40 347	1.91 271	1.70 176	1.04 129	6.43 315	1.45 196	0.37 227	0.19 15	0.37 295	0.35 300	0.37 192	0.35 49

APVNet	3.24 345	1.59 337	21.72 476	1.36 307	1.52 371	3.93 286	1.12 323	3.58 192	2.80 236	2.32 322	2.02 291	3.05 346	1.96 331	11.77 460	2.61 358	0.44 299	0.46 299	0.65 428	0.47 381	0.73 399	0.73 256

HSM	3.25 348	1.08 255	19.18 237	1.19 234	1.54 373	3.45 179	1.02 297	4.04 287	2.61 210	2.31 311	2.17 324	8.01 479	2.99 400	11.59 450	1.80 277	0.35 191	0.24 112	0.28 114	0.24 112	0.33 131	0.55 185

Wz-Net-MNSev	3.26 349	7.24 436	17.26 185	1.58 377	1.37 345	3.27 148	2.45 439	4.10 310	4.50 440	2.61 377	2.17 324	2.33 272	3.02 402	7.48 341	2.88 369	0.46 320	0.39 260	0.37 295	0.38 329	0.61 357	0.63 223

GwcNet	3.26 349	3.93 412	20.24 335	1.38 316	2.04 437	3.24 145	1.53 382	3.72 218	3.66 388	2.17 265	2.25 342	3.55 390	1.69 291	9.38 370	3.03 374	0.48 337	0.49 319	0.46 357	0.39 337	0.66 382	0.86 286

RP	3.26 349	1.73 349	17.70 200	1.56 374	1.93 431	3.43 175	1.94 414	4.18 341	2.72 224	2.77 392	3.05 422	3.96 410	2.69 382	10.17 394	2.86 366	1.04 440	0.50 323	0.71 436	0.59 413	0.75 404	0.83 276

stereogan	3.26 349	1.26 291	18.01 204	1.38 316	1.66 408	3.76 242	1.64 397	4.06 292	3.86 401	3.23 431	2.70 404	5.02 454	2.85 388	9.88 382	1.85 285	0.71 411	0.51 326	0.69 433	0.48 384	0.86 419	0.85 282

FADNet-RVC-Resample	3.31 353	8.52 441	22.84 495	1.18 230	0.91 227	3.52 196	1.35 361	4.13 322	2.32 171	1.75 157	1.35 89	2.26 264	1.51 241	9.51 371	2.03 314	0.42 274	0.38 249	0.42 338	0.44 371	0.59 352	0.71 247

iResNetv2_ROB	3.31 353	14.88 499	20.01 304	2.17 442	1.09 278	3.84 258	1.13 325	4.22 352	3.15 302	2.02 217	2.06 304	2.00 244	1.69 291	3.61 254	2.10 324	0.36 215	0.22 64	0.32 197	0.22 81	0.48 316	0.58 205

DualNet (step1)	3.32 355	1.19 284	20.68 403	1.11 190	0.87 211	4.22 364	1.20 338	4.40 421	4.92 461	2.20 281	1.85 247	1.90 220	2.00 333	6.87 328	1.75 269	1.41 457	1.36 406	4.19 501	2.07 488	0.70 392	1.43 337

CVANet_RVC	3.32 355	1.63 342	21.06 438	1.66 394	1.29 327	3.99 299	1.55 386	3.98 269	3.00 271	3.51 442	2.06 304	2.58 306	1.72 299	12.46 477	1.70 254	0.62 395	0.34 212	0.53 391	0.47 381	0.64 372	1.66 355

PDISCO_ROB	3.32 355	5.22 424	18.16 208	2.03 437	2.19 446	4.52 414	1.63 394	4.74 465	3.32 343	2.22 286	2.18 329	3.71 396	2.41 368	5.36 285	2.43 348	1.35 453	0.79 374	0.72 439	0.62 421	1.31 455	1.53 345

PWC_ROB	3.32 355	4.61 421	14.41 126	1.46 346	1.90 429	3.21 137	1.15 331	4.39 420	3.46 373	3.13 423	3.40 436	2.79 327	2.34 363	9.17 365	6.94 419	0.61 390	0.34 212	0.61 417	0.37 320	0.73 399	1.40 333

aanetorigin	3.34 359	2.00 369	17.58 195	1.20 236	1.57 384	2.57 95	3.75 477	2.73 107	2.10 130	6.11 481	4.27 451	2.88 332	5.64 454	5.46 289	4.60 403	0.53 372	0.46 299	0.45 351	0.48 384	1.15 445	1.22 321

RGC	3.35 360	1.84 362	18.13 207	1.52 365	1.79 423	3.33 161	1.37 365	4.18 341	2.39 178	2.96 414	3.23 432	3.98 411	2.71 383	11.53 447	3.42 385	0.90 435	0.48 316	0.79 445	0.79 436	0.75 404	0.89 289

test_for_model	3.36 361	3.87 411	21.00 430	4.24 490	3.68 474	2.57 95	0.94 275	3.80 234	3.64 386	2.59 372	1.40 103	1.02 92	0.73 46	0.97 4	0.70 16	3.05 477	2.42 437	0.26 65	0.17 12	5.36 498	4.82 430

FAT-Stereo	3.38 362	0.88 184	19.96 298	1.28 276	1.20 309	3.44 176	1.97 417	4.26 374	3.15 302	3.14 426	3.92 447	3.50 382	3.28 413	11.68 456	2.04 316	0.65 401	0.68 362	0.48 364	0.54 403	0.63 368	0.91 291

PSMNet_ROB	3.38 362	5.24 425	20.61 396	1.24 254	1.22 316	3.76 242	1.64 397	3.59 194	2.80 236	2.07 236	1.72 192	2.75 322	1.79 309	11.42 444	4.58 402	0.42 274	0.38 249	0.50 379	0.62 421	0.62 362	0.69 243

PSM-AAD	3.41 364	0.58 22	20.55 382	0.95 115	0.56 85	4.46 400	7.40 493	3.11 141	1.58 49	2.30 308	2.56 389	1.26 126	16.19 498	2.47 206	1.00 94	0.32 131	0.22 64	0.58 409	0.41 356	0.37 192	1.32 328

XQC	3.41 364	6.58 431	15.18 139	1.97 430	1.62 394	3.40 167	1.76 405	4.53 443	3.67 390	3.40 438	2.45 376	3.73 397	2.91 391	6.78 325	5.36 410	0.73 419	0.90 383	0.60 414	0.61 418	1.02 430	0.99 302

Syn2CoEx	3.42 366	7.66 438	20.57 390	1.42 335	1.18 300	2.49 90	1.64 397	4.07 295	2.68 219	2.51 365	2.27 346	2.89 333	3.15 409	9.56 373	2.58 356	0.52 370	0.45 294	0.53 391	0.42 362	0.79 411	1.00 303

RTSC	3.44 367	6.78 433	16.53 173	1.76 414	1.54 373	3.53 198	0.94 275	4.22 352	2.97 266	3.65 447	3.23 432	3.31 367	2.29 359	6.22 309	7.41 425	0.61 390	1.32 405	0.37 295	0.42 362	0.78 407	0.98 301

MFMNet_re	3.44 367	8.89 442	19.36 248	3.25 478	1.91 430	3.13 131	1.99 418	3.60 196	4.16 415	3.17 429	2.86 414	2.25 263	2.41 368	2.61 220	2.35 342	1.13 445	1.06 395	0.94 451	0.91 445	1.29 454	1.57 347

edge stereo	3.45 369	1.08 255	22.14 487	1.31 289	1.36 342	2.68 98	1.54 384	4.13 322	3.27 324	2.94 411	3.27 434	4.34 433	2.48 373	11.60 452	2.79 361	0.62 395	0.64 355	0.79 445	0.56 409	0.70 392	0.82 274

PA-Net	3.45 369	2.50 387	20.39 358	1.42 335	1.20 309	3.39 165	1.73 403	3.93 260	3.57 382	1.94 187	2.17 324	3.02 344	1.87 325	11.67 453	6.48 417	0.40 260	0.55 335	0.44 344	0.63 425	0.55 337	1.13 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 369	5.10 423	19.89 291	1.58 377	0.80 182	4.13 330	1.82 410	4.24 364	3.33 345	1.91 177	1.76 203	2.46 292	1.83 317	13.17 486	1.87 288	0.83 432	0.57 337	0.79 445	0.77 434	1.21 450	0.91 291
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
raft+_RVC	3.46 372	2.57 391	19.51 257	1.49 354	17.54 507	3.63 217	0.76 162	3.24 155	1.53 35	1.35 98	1.67 179	1.03 93	1.10 150	1.98 159	1.53 207	0.25 19	7.10 473	0.25 42	0.24 112	0.28 44	2.18 379

Wz-Net-SNSev	3.47 373	10.51 455	16.90 178	1.65 393	1.20 309	3.29 155	2.03 424	4.16 332	3.03 282	2.35 329	2.39 364	3.48 377	2.12 345	7.95 349	4.28 396	0.51 360	0.40 263	0.53 391	0.49 387	0.74 403	1.46 341

NCC-stereo	3.49 374	2.07 373	20.23 333	1.31 289	1.76 419	4.04 307	1.42 371	4.01 275	2.34 172	3.06 419	2.59 392	3.51 385	3.02 402	10.02 392	5.44 411	1.38 455	0.66 360	0.64 426	0.88 442	0.67 384	0.84 280

Abc-Net	3.49 374	2.07 373	20.23 333	1.31 289	1.76 419	4.04 307	1.42 371	4.01 275	2.34 172	3.06 419	2.59 392	3.51 385	3.02 402	10.02 392	5.44 411	1.38 455	0.66 360	0.64 426	0.88 442	0.67 384	0.84 280
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 376	0.96 224	22.00 485	1.38 316	1.50 367	3.55 201	2.49 442	4.27 376	3.00 271	2.38 341	3.94 448	3.73 397	1.84 320	11.89 463	2.59 357	0.64 399	0.71 368	0.49 377	0.81 438	0.68 389	1.31 327

MoCha-V2	3.53 377	0.90 194	17.00 179	1.32 295	8.54 495	1.38 36	0.55 48	2.89 120	3.31 338	0.99 68	1.82 229	0.66 21	1.16 170	1.79 128	0.84 51	0.26 31	15.15 504	0.20 1	0.20 40	0.25 15	11.33 473

STTRV1_RVC	3.55 378	1.06 250	20.71 410	1.47 350	1.46 361	3.29 155	1.56 388	4.14 326	3.33 345	1.96 195	3.50 439	2.63 311	2.08 339	11.95 465	2.32 339	2.09 466	4.04 460	0.81 448	0.73 431	1.06 433	0.71 247

HART	3.57 379	1.13 268	17.80 201	0.90 75	1.12 286	1.18 12	0.41 19	3.55 187	4.60 443	1.09 77	2.19 332	1.49 155	0.57 12	1.46 70	1.14 119	0.25 19	21.58 516	0.28 114	0.21 51	0.36 186	10.06 469

IGEV++	3.59 380	0.91 197	13.63 110	1.08 181	0.98 243	1.27 23	0.98 290	3.33 166	1.89 108	0.93 59	1.38 99	0.86 64	1.09 144	1.71 109	1.09 113	0.36 215	21.52 515	0.23 13	0.21 51	0.31 89	18.10 505

PWCDC_ROB	3.62 381	9.86 451	17.35 188	1.62 385	1.57 384	4.19 358	1.01 294	4.35 409	4.20 416	2.26 297	7.36 466	2.73 317	2.75 384	4.10 268	4.51 401	1.47 460	0.37 236	0.39 315	0.34 287	1.22 451	0.73 256

GANet	3.64 382	1.76 350	19.65 262	1.92 427	1.04 265	3.91 278	2.51 443	3.86 245	2.81 241	3.13 423	3.03 421	3.19 356	2.19 355	12.43 475	8.23 431	0.60 389	0.43 283	0.52 387	0.43 367	0.63 368	0.63 223

DDUNet	3.65 383	2.81 394	19.59 260	3.57 483	2.26 447	3.47 182	1.35 361	4.21 351	2.40 181	2.68 383	2.48 379	4.17 422	1.78 306	5.48 290	2.61 358	2.25 469	1.77 418	2.61 482	2.43 494	2.63 473	2.40 384

rrr	3.66 384	3.48 408	23.50 499	0.96 124	0.49 54	1.59 48	0.92 268	8.19 493	2.75 228	0.75 19	0.78 13	0.74 44	0.73 46	5.79 294	7.75 428	0.32 131	0.26 150	0.28 114	0.21 51	0.32 108	13.47 475

ADCRef	3.66 384	5.95 427	15.50 146	1.20 236	1.41 354	3.93 286	1.61 391	3.92 256	2.77 232	3.13 423	2.20 334	2.40 279	2.78 387	6.23 311	16.59 473	0.50 354	0.35 221	0.63 424	0.62 421	0.58 350	0.92 293

ACVNet-DCA	3.67 386	0.94 216	19.66 263	1.87 421	0.42 26	4.47 403	0.73 132	4.07 295	4.63 444	1.21 85	1.89 262	0.73 37	1.62 273	2.20 183	0.81 41	0.31 114	18.77 505	0.32 197	0.21 51	0.35 168	8.09 451

test_xeample3	3.67 386	3.52 410	21.53 472	0.98 138	0.51 64	1.88 56	0.91 260	8.10 492	2.76 231	0.82 32	0.76 12	0.65 19	0.70 41	5.88 297	7.74 427	0.32 131	0.29 175	0.27 83	0.22 81	0.29 61	15.33 492

GrayStereo	3.68 388	0.56 14	20.61 396	1.71 404	0.90 222	4.17 346	8.11 495	3.17 147	4.13 413	2.80 399	2.49 380	1.70 176	17.06 500	2.83 235	1.25 150	0.37 227	0.23 91	0.27 83	0.32 269	0.30 79	0.57 193

xx1	3.69 389	0.94 216	19.66 263	1.87 421	0.42 26	4.47 403	0.73 132	4.24 364	4.01 408	1.21 85	1.89 262	1.78 200	1.36 199	2.20 183	0.81 41	0.31 114	18.77 505	0.33 231	0.36 310	0.35 168	8.09 451

AANet_RVC	3.70 390	7.03 435	17.25 184	1.21 242	1.12 286	3.79 248	1.09 315	3.98 269	3.38 353	2.65 382	4.29 452	3.95 409	1.40 209	11.43 445	7.88 430	1.25 451	0.57 337	0.34 250	0.25 124	0.43 264	0.71 247

FTStereo	3.74 391	0.60 37	20.43 360	0.99 145	0.66 132	4.34 382	11.24 497	2.63 100	1.95 115	2.58 371	5.03 459	1.90 220	13.77 493	3.70 257	1.28 159	0.41 263	0.24 112	0.31 178	0.33 277	0.32 108	2.08 373

AIO_test	3.76 392	0.71 99	19.58 259	0.93 95	17.34 506	1.36 34	0.86 221	1.61 12	1.99 121	0.74 16	0.97 27	1.77 191	0.58 15	1.49 77	0.55 7	0.35 191	0.97 390	0.24 27	0.20 40	0.25 15	22.60 513

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 393	1.65 344	20.61 396	2.55 459	1.63 397	4.29 376	1.67 400	3.99 271	2.56 203	1.76 158	1.93 278	3.03 345	1.41 214	13.24 488	2.02 313	4.47 497	1.63 415	1.12 460	0.48 384	2.42 472	2.85 396

HBP-ISP	3.78 394	9.10 445	20.83 418	1.72 405	1.14 291	4.54 416	2.82 451	4.61 455	3.03 282	4.13 458	1.98 285	1.88 218	3.31 414	11.06 425	1.52 206	0.74 422	0.57 337	0.67 430	0.62 421	0.65 378	0.64 228

tt1	3.79 395	0.93 212	15.34 141	1.83 418	0.45 36	4.54 416	0.78 172	4.23 358	4.73 452	1.27 94	1.89 262	0.74 44	1.48 235	2.29 195	0.78 29	0.30 95	19.28 512	0.32 197	0.22 81	0.31 89	14.02 479

222	3.82 396	0.88 184	6.92 69	1.15 212	0.99 245	3.27 148	0.64 89	4.57 449	5.37 472	2.43 352	2.32 356	1.41 144	1.44 222	10.64 408	18.51 495	0.32 131	4.89 464	0.32 197	0.30 236	0.34 153	9.80 467

CC-Net-ROB	3.82 396	3.41 406	20.20 326	2.40 450	1.66 408	4.49 408	1.61 391	4.77 466	3.08 292	2.06 230	2.06 304	1.99 240	1.60 260	12.57 479	1.91 296	2.82 474	2.19 427	2.67 484	1.06 454	2.31 471	1.59 349

UDG	3.84 398	2.91 396	20.05 308	2.98 472	1.98 433	3.95 291	1.18 334	4.43 428	2.24 152	2.47 358	2.53 387	4.49 437	2.44 371	6.52 317	4.74 405	2.14 468	1.77 418	2.64 483	2.58 496	2.66 474	2.19 380

1test111	3.86 399	0.94 216	19.66 263	1.87 421	0.42 26	4.47 403	0.73 132	4.07 295	4.63 444	1.21 85	1.89 262	0.73 37	1.62 273	5.19 282	1.68 248	0.31 114	18.77 505	0.32 197	0.21 51	0.35 168	8.09 451

GASNet	3.86 399	15.35 504	21.16 453	1.63 388	1.25 322	2.35 81	1.11 321	4.11 313	2.86 252	1.99 202	2.11 312	2.99 341	2.16 352	10.62 407	3.75 390	0.71 411	0.37 236	0.61 417	0.46 379	0.91 423	0.70 245

AAGNet	3.88 401	0.67 72	20.04 307	2.27 445	0.46 37	4.76 461	1.05 307	2.28 60	3.38 353	2.16 263	1.84 243	2.40 279	3.95 433	6.22 309	24.21 505	0.49 343	0.19 15	0.30 159	0.29 217	0.33 131	0.29 15

PVD	3.91 402	4.36 419	13.89 117	2.81 470	4.79 489	3.80 251	1.94 414	3.89 249	4.11 411	5.75 477	3.56 440	3.59 391	3.34 417	6.44 316	6.44 416	0.73 419	2.84 444	0.74 443	0.84 440	0.82 415	3.45 414

FBW_ROB	3.91 402	2.07 373	15.46 145	1.60 381	1.16 296	3.80 251	1.48 379	4.37 414	3.41 361	2.53 366	2.45 376	4.19 424	2.10 341	15.17 500	9.45 435	0.86 433	0.65 358	1.54 470	0.96 446	1.08 438	3.80 417

cc1	3.93 404	0.94 216	19.66 263	1.87 421	0.42 26	4.47 403	0.73 132	4.24 364	4.01 408	1.21 85	1.89 262	0.73 37	1.62 273	2.20 183	0.81 41	0.31 114	18.77 505	0.32 197	0.21 51	0.32 108	13.93 478

DPSNet	3.94 405	2.01 370	14.69 133	1.58 377	1.30 328	4.17 346	2.08 427	4.57 449	4.63 444	2.78 394	1.99 288	3.79 401	7.88 477	10.66 409	11.35 444	0.94 437	0.99 393	0.41 327	0.57 410	1.09 439	1.40 333

AIO_rvc	3.97 406	1.01 243	18.99 229	0.98 138	11.92 499	1.45 40	0.97 287	2.17 55	4.51 441	0.71 13	1.18 54	1.09 99	0.56 10	1.56 90	0.72 19	0.28 58	11.98 500	0.24 27	0.19 20	0.25 15	18.74 506

RAFT + AFF	3.98 407	14.10 484	20.78 414	1.16 218	1.96 432	4.14 335	2.00 421	4.56 447	3.52 379	2.23 288	2.51 384	2.27 265	4.92 447	8.94 362	2.82 364	0.33 154	0.60 347	0.48 364	0.39 337	0.81 413	1.03 309

DeepPrunerF	4.00 408	5.64 426	16.81 175	1.36 307	1.75 417	3.69 229	1.54 384	4.24 364	13.98 499	2.21 284	1.77 210	2.73 317	2.29 359	10.90 418	6.64 418	0.71 411	0.61 349	0.77 444	0.79 436	0.87 421	0.79 271

Anonymous_2	4.03 409	0.99 240	11.19 94	1.20 236	1.71 413	3.68 228	0.93 273	3.76 224	1.63 67	2.07 236	1.43 110	4.76 449	2.34 363	1.86 147	1.78 272	0.82 431	2.42 437	8.69 510	16.64 514	4.38 491	8.29 456

MFN_U_SF_RVC	4.08 410	13.72 479	15.13 138	2.00 433	1.43 357	3.73 237	1.68 401	4.11 313	3.39 358	2.93 409	2.38 362	4.39 434	3.63 426	8.63 356	6.14 413	1.14 446	1.07 398	1.01 453	1.35 469	1.63 463	2.09 375

CBMV	4.12 411	1.27 295	21.14 450	1.52 365	0.85 198	3.80 251	3.89 481	4.58 451	3.02 280	3.56 445	2.37 361	4.44 435	13.88 495	11.23 437	3.78 391	0.56 382	0.43 283	0.48 364	0.39 337	0.55 337	0.74 260
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	4.16 412	1.39 313	20.31 348	2.30 446	2.91 460	4.68 450	2.86 453	3.35 168	2.44 192	4.43 465	9.43 482	6.89 473	3.83 431	8.91 360	4.83 407	0.80 427	0.80 375	0.70 434	0.50 393	0.95 428	0.97 299

StereoAnything_RVC	4.17 413	12.66 467	20.44 361	0.88 62	0.57 93	1.16 11	0.39 13	2.35 65	4.38 431	0.53 1	0.37 1	0.33 1	0.89 94	1.62 95	0.50 2	0.33 154	0.22 64	0.24 27	0.15 3	3.36 478	31.99 516

test_xeample	4.19 414	0.93 212	14.09 119	1.16 218	1.17 298	3.28 152	0.80 190	4.63 456	5.30 468	2.46 357	2.35 358	1.39 141	1.42 217	10.88 416	17.68 489	0.30 95	6.50 471	0.32 197	0.32 269	0.36 186	8.38 459

SQANet	4.22 415	14.03 483	20.30 346	2.78 466	2.75 458	3.41 170	1.48 379	3.66 203	2.25 155	2.62 379	1.77 210	2.68 314	1.90 328	7.41 340	3.78 391	2.97 476	1.42 408	1.85 472	1.13 457	3.28 476	2.86 397

Wz-Net-TNSev	4.22 415	13.55 472	15.87 153	1.57 375	1.19 307	3.61 213	2.48 441	4.38 418	3.45 371	2.29 306	1.91 271	4.20 425	2.86 389	12.11 467	10.56 438	0.61 390	0.59 345	0.48 364	0.54 403	0.93 426	1.24 323

ttt	4.23 417	0.75 133	19.96 298	1.48 352	1.31 332	3.69 229	0.87 226	4.65 458	5.33 469	2.45 356	2.39 364	2.44 291	1.54 250	11.35 440	16.49 472	0.43 291	4.35 461	0.37 295	0.35 300	0.41 243	4.01 423

xxxx	4.25 418	0.86 176	14.59 132	1.30 285	1.16 296	3.51 194	0.63 84	4.56 447	5.42 475	2.33 325	2.29 351	2.04 248	1.39 205	10.23 397	18.00 491	0.33 154	7.15 474	0.31 178	0.30 236	0.35 168	8.33 457

ADCPNet	4.25 418	4.04 415	21.95 481	1.33 300	1.31 332	6.34 480	2.63 447	4.07 295	3.23 318	2.81 400	2.21 338	4.27 427	6.08 459	6.01 299	11.73 449	0.67 405	1.17 401	0.71 436	1.71 475	0.87 421	1.82 364

LL-Strereo	4.26 420	13.69 476	20.37 354	1.24 254	2.18 444	2.90 112	1.08 311	4.35 409	2.22 150	3.20 430	2.26 343	3.29 364	3.13 406	11.30 438	1.91 296	0.33 154	3.89 459	0.46 357	0.34 287	0.54 334	6.47 444

ffm	4.27 421	0.98 231	21.04 434	1.24 254	1.03 259	3.64 218	0.87 226	4.23 358	4.73 452	2.31 311	2.40 366	3.49 378	1.64 279	2.29 195	0.78 29	0.30 95	19.28 512	0.48 364	0.40 346	0.31 89	14.02 479

RTS	4.29 422	9.35 446	18.25 210	2.79 468	2.29 449	4.98 466	3.41 465	4.72 462	4.27 423	4.35 462	3.10 426	4.93 451	3.14 407	7.71 345	6.99 420	0.71 411	0.68 362	0.51 384	0.50 393	1.07 436	1.98 368

RTSA	4.29 422	9.35 446	18.25 210	2.79 468	2.29 449	4.98 466	3.41 465	4.72 462	4.27 423	4.35 462	3.10 426	4.93 451	3.14 407	7.71 345	6.99 420	0.71 411	0.68 362	0.51 384	0.50 393	1.07 436	1.98 368

dual_stereo	4.32 424	0.42 1	1.51 11	0.75 15	1.37 345	0.88 6	0.34 7	3.50 182	4.78 458	0.55 2	0.47 4	0.60 12	0.40 2	2.09 166	0.95 80	0.24 11	32.26 520	0.21 4	0.17 12	0.21 4	34.78 520

SDNR	4.37 425	2.22 381	20.63 399	1.60 381	0.99 245	5.15 469	0.67 96	4.36 411	5.55 478	4.89 470	7.17 464	5.50 464	1.58 256	17.48 502	4.33 398	0.80 427	0.72 369	0.59 410	0.45 377	1.18 448	1.43 337

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 426	13.66 474	13.95 118	1.39 323	1.58 389	5.18 470	3.31 463	4.53 443	3.22 315	2.60 373	2.62 395	4.99 453	2.11 343	13.99 497	4.21 395	1.53 462	2.56 442	0.67 430	1.82 481	0.83 418	2.92 400

WZ-Net	4.39 427	12.37 464	17.44 190	1.47 350	1.42 356	3.76 242	2.27 435	4.17 336	3.11 296	2.89 405	2.24 340	4.05 414	5.69 456	10.89 417	12.07 450	0.66 402	0.41 270	0.47 359	0.49 387	0.78 407	1.12 315

ADCP+	4.42 428	12.67 468	18.95 226	1.12 200	1.55 377	4.30 378	3.60 474	4.01 275	3.80 397	2.30 308	1.71 190	3.93 407	4.29 439	3.49 251	18.77 499	0.40 260	0.41 270	0.63 424	0.53 400	0.67 384	1.35 330

GREAT-IGEV	4.43 429	0.74 119	13.12 107	1.32 295	9.52 496	2.48 88	0.34 7	1.40 5	1.88 105	0.61 3	0.89 21	0.51 7	0.60 19	1.26 29	1.01 98	0.23 7	31.64 519	0.21 4	0.18 16	0.24 11	20.38 510

MADNet+	4.46 430	11.36 458	14.35 125	2.23 443	2.50 455	4.18 350	2.86 453	5.46 479	4.43 432	2.74 389	2.69 403	4.55 441	3.43 423	8.97 363	9.42 434	1.47 460	2.06 425	1.09 458	1.02 451	1.54 461	2.96 402

AnyNet_C32	4.49 431	9.53 448	13.85 113	1.67 395	1.56 381	5.40 473	4.06 483	4.03 283	3.69 391	4.21 461	3.09 425	3.09 351	3.38 421	8.24 351	18.76 498	0.56 382	0.64 355	0.53 391	0.81 438	1.36 457	1.42 336

THIR-Stereo	4.50 432	1.11 262	18.71 219	0.89 64	0.47 42	2.25 76	16.71 502	3.53 185	1.58 49	2.04 225	12.04 494	2.66 313	7.52 473	7.29 335	11.25 441	0.32 131	0.21 49	0.29 137	0.28 184	0.35 168	0.52 171

ADCMid	4.55 433	10.78 456	17.67 199	1.32 295	1.43 357	4.62 433	2.24 433	4.22 352	4.97 464	3.93 453	3.01 420	3.84 404	3.66 427	4.22 272	18.57 497	0.69 407	0.62 352	1.09 458	1.20 461	1.48 459	1.49 343

mmx	4.56 434	0.98 231	21.04 434	1.24 254	1.03 259	3.64 218	0.87 226	4.53 443	5.34 470	2.31 311	2.40 366	3.49 378	1.64 279	12.40 470	16.90 476	0.34 176	5.98 468	0.48 364	0.40 346	0.46 296	5.71 437

xxx	4.56 434	0.98 231	21.04 434	1.24 254	1.03 259	3.64 218	0.87 226	4.53 443	5.34 470	2.31 311	2.40 366	3.49 378	1.64 279	12.40 470	16.90 476	0.34 176	5.98 468	0.48 364	0.40 346	0.46 296	5.71 437

CBMV_ROB	4.57 436	0.90 194	21.30 464	1.46 346	0.89 216	4.43 397	1.69 402	4.51 441	3.14 300	5.97 479	4.23 450	4.16 421	7.83 475	11.06 425	16.47 471	0.61 390	0.55 335	0.53 391	0.51 397	0.56 343	0.59 207

SAMSARA	4.67 437	6.50 430	16.40 169	4.62 500	3.13 467	6.62 482	3.49 468	5.24 472	3.04 285	7.78 487	3.07 423	5.32 458	4.05 435	9.98 389	6.42 415	0.69 407	2.39 436	0.60 414	0.74 432	0.99 429	2.26 381

test_sample9	4.68 438	1.19 284	20.68 403	1.11 190	0.87 211	4.22 364	1.20 338	4.40 421	4.92 461	2.20 281	1.85 247	1.90 220	2.00 333	11.08 428	11.57 447	1.41 457	14.65 502	4.19 501	2.07 488	0.70 392	1.43 337

AnyNet_C01	4.68 438	10.90 457	16.41 170	2.03 437	1.62 394	6.25 478	6.40 490	4.19 344	5.13 467	4.03 455	3.77 444	4.14 420	3.26 412	7.23 334	11.19 440	0.64 399	0.80 375	0.65 428	0.72 430	2.18 468	2.08 373

ADCL	4.70 440	4.04 415	16.12 157	1.35 303	1.28 325	5.46 474	10.88 496	4.08 304	4.25 421	5.97 479	4.51 454	4.29 430	5.60 452	6.37 313	15.21 468	0.54 375	0.48 316	0.88 450	0.78 435	0.86 419	1.01 305

DispFullNet	4.71 441	3.93 412	23.92 501	4.00 488	3.01 463	3.38 163	1.31 355	4.23 358	3.26 322	6.31 482	2.92 416	4.03 413	7.80 474	3.93 264	5.15 408	2.80 473	1.61 414	3.11 492	2.70 499	3.32 477	3.38 412

NaN_ROB	4.73 442	6.66 432	21.89 477	1.26 273	1.28 325	3.49 189	3.02 458	4.38 418	3.93 405	3.65 447	2.55 388	2.97 339	5.01 448	13.23 487	17.43 487	0.38 243	0.42 281	0.38 310	0.40 346	0.50 322	1.82 364

1111x	4.75 443	1.05 249	20.89 424	1.28 276	1.02 255	3.81 255	0.88 233	4.65 458	5.52 476	2.43 352	2.27 346	1.97 238	1.81 312	12.40 470	18.19 493	0.32 131	9.06 489	0.32 197	0.34 287	0.38 204	6.34 443

ADCS	4.77 444	12.63 466	17.40 189	1.72 405	1.34 337	3.90 274	3.60 474	4.30 381	3.54 380	5.11 473	2.81 412	4.44 435	3.05 405	6.15 307	19.32 500	0.74 422	0.68 362	0.70 434	0.70 428	1.25 453	1.98 368

Ntro	4.83 445	14.73 494	20.47 368	3.24 477	2.97 462	4.12 327	1.88 412	4.00 273	2.57 205	1.79 164	2.15 319	3.34 370	2.16 352	10.01 391	7.34 422	3.53 485	1.77 418	2.13 475	1.32 467	3.89 486	3.23 404

EAI-Stereo	4.89 446	0.69 85	7.74 73	0.99 145	1.63 397	4.68 450	51.52 520	5.79 485	3.37 350	3.64 446	7.24 465	1.10 101	0.95 108	2.51 209	1.71 257	0.33 154	0.31 191	0.28 114	2.04 487	0.28 44	0.92 293

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 447	13.94 482	16.59 174	1.69 399	1.46 361	6.15 477	3.52 470	5.47 480	3.95 406	2.77 392	2.74 407	4.81 450	2.49 375	13.78 494	5.33 409	2.34 470	3.46 455	1.05 455	1.21 463	2.28 470	2.94 401

SGM-Forest	4.96 448	0.86 176	21.02 432	1.22 246	0.83 189	4.05 311	3.26 462	4.40 421	3.49 377	4.40 464	3.69 443	4.66 448	13.91 496	11.94 464	17.16 484	0.66 402	0.46 299	0.49 377	0.39 337	0.49 321	1.77 361
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 449	8.93 443	20.96 429	1.51 360	1.11 283	3.88 270	3.00 456	4.24 364	3.13 299	2.53 366	2.10 311	2.74 320	3.37 420	8.76 358	19.44 501	0.45 308	0.34 212	0.53 391	0.40 346	11.97 512	1.15 318

SPS-STEREO	5.18 450	10.36 453	21.09 444	1.74 409	1.72 415	3.24 145	2.26 434	3.92 256	4.12 412	5.06 472	3.66 442	5.43 461	3.33 416	9.56 373	12.34 452	1.17 448	1.17 401	1.07 456	1.03 453	1.17 447	10.25 470
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 451	15.03 501	21.14 450	3.66 485	3.25 471	4.18 350	2.98 455	4.22 352	3.20 306	2.30 308	2.65 397	4.24 426	2.97 395	9.92 385	6.29 414	3.92 491	2.27 431	2.71 486	1.73 477	3.82 485	3.43 413

HUF	5.25 452	1.03 246	26.85 508	1.03 160	13.21 501	1.35 33	0.76 162	2.97 132	3.00 271	0.79 28	1.56 147	0.92 79	0.66 35	1.53 86	0.74 22	0.35 191	27.70 518	0.26 65	0.18 16	0.24 11	19.90 509

CrosDoStereo	5.27 453	0.75 133	20.07 309	0.85 43	0.53 72	3.40 167	18.03 503	3.90 251	3.29 331	1.99 202	8.27 472	1.95 232	6.95 470	7.34 337	25.94 508	0.33 154	0.22 64	0.30 159	0.28 184	0.35 168	0.61 216

DeepStereo_LL	5.27 453	0.75 133	20.07 309	0.85 43	0.53 72	3.40 167	18.03 503	3.90 251	3.29 331	1.99 202	8.27 472	1.95 232	6.95 470	7.34 337	25.94 508	0.33 154	0.22 64	0.30 159	0.28 184	0.35 168	0.61 216

test_sample8	5.57 455	1.19 284	20.68 403	1.11 190	0.87 211	4.22 364	1.20 338	4.43 428	3.76 394	5.63 475	1.97 284	12.99 492	6.34 460	11.08 428	11.57 447	1.41 457	14.65 502	4.19 501	2.07 488	0.70 392	1.43 337

ff1	5.58 456	0.98 231	21.04 434	1.24 254	1.03 259	3.64 218	0.87 226	4.23 358	4.73 452	2.31 311	2.40 366	3.49 378	1.64 279	12.40 470	16.90 476	0.30 95	19.28 512	0.48 364	0.40 346	0.31 89	14.02 479

otaku	5.59 457	14.82 498	20.70 407	3.13 475	2.70 457	3.91 278	2.56 445	3.90 251	2.48 196	2.25 291	9.38 481	4.06 415	2.32 362	9.59 375	14.37 463	3.52 484	1.66 416	2.15 476	1.19 460	3.73 484	3.35 411

EDNetEfficient	5.62 458	2.26 382	17.51 191	1.67 395	3.59 473	3.99 299	7.25 491	3.14 144	5.63 480	11.52 505	4.82 457	3.94 408	12.48 489	8.39 354	20.56 503	0.46 320	0.46 299	0.48 364	1.06 454	1.65 465	1.62 352

MeshStereo	5.67 459	1.80 353	21.28 462	1.40 324	1.14 291	4.38 385	3.83 480	5.51 482	4.85 460	10.12 500	11.72 492	11.44 485	5.87 457	13.86 495	12.31 451	0.68 406	0.61 349	0.61 417	0.60 416	0.73 399	0.68 240
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
WCMA_ROB	5.78 460	2.42 386	21.71 475	1.67 395	1.55 377	4.07 316	3.53 471	4.14 326	4.73 452	6.59 483	10.89 487	12.82 491	9.59 485	10.17 394	12.65 455	1.05 441	0.61 349	0.52 387	0.52 398	0.71 397	5.64 436

pmcnn	5.90 461	1.81 356	22.30 490	1.69 399	2.37 452	3.47 182	2.10 428	4.58 451	5.56 479	3.75 450	13.12 497	22.07 503	3.70 428	11.99 466	17.13 482	0.58 385	0.23 91	0.23 13	0.19 20	0.37 192	0.70 245

CSAN	5.95 462	13.70 477	21.94 480	1.35 303	0.93 232	3.65 222	3.46 467	4.73 464	4.26 422	3.98 454	7.70 468	3.54 389	6.94 469	22.83 506	16.00 470	0.53 372	0.47 309	0.50 379	0.55 407	0.65 378	1.22 321

MSMD_ROB	5.99 463	1.29 300	19.23 242	1.40 324	0.84 197	10.25 495	2.05 426	4.20 346	6.02 484	10.42 502	8.00 469	22.21 504	9.45 484	11.67 453	8.73 432	0.76 425	0.59 345	0.67 430	0.68 426	0.67 384	0.72 251

WAO-7	6.00 464	14.29 487	20.46 365	1.97 430	1.51 369	5.31 472	3.06 460	5.00 469	5.92 483	4.55 467	8.87 479	6.52 471	6.47 464	13.38 490	13.85 459	1.35 453	1.24 403	1.48 468	1.36 470	1.63 463	1.79 363

ACVNet_2	6.09 465	15.28 503	21.36 467	3.30 479	3.17 468	4.50 409	3.00 456	4.70 460	3.96 407	3.52 443	5.34 460	7.79 477	2.95 393	12.40 470	13.76 458	3.28 480	2.23 429	2.70 485	1.70 474	3.52 479	3.24 405

IMH-64-1	6.10 466	13.83 480	17.55 192	4.34 493	3.78 476	4.79 462	5.94 487	5.34 473	4.20 416	4.10 456	8.31 474	5.07 455	6.92 467	9.63 376	7.36 423	4.60 500	2.96 449	3.04 488	2.14 491	4.30 489	3.88 420

IMH-64	6.10 466	13.83 480	17.55 192	4.34 493	3.78 476	4.79 462	5.94 487	5.34 473	4.20 416	4.10 456	8.31 474	5.07 455	6.92 467	9.63 376	7.36 423	4.60 500	2.96 449	3.04 488	2.14 491	4.30 489	3.88 420

SGM_RVC	6.11 468	1.10 261	20.44 361	2.15 441	0.66 132	15.87 507	3.98 482	5.00 469	6.19 485	9.79 498	11.46 490	8.23 481	12.63 490	12.32 469	9.15 433	0.54 375	0.39 260	0.41 327	0.35 300	0.55 337	1.05 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 469	1.18 278	22.96 498	2.56 460	2.69 456	21.07 508	2.01 423	4.79 467	2.87 254	9.49 494	4.45 453	4.10 418	4.48 443	22.33 505	17.61 488	0.79 426	0.44 290	0.47 359	0.44 371	0.47 309	0.95 298

ELAS_RVC	6.36 470	2.53 388	20.21 330	2.67 463	2.48 453	4.90 465	11.89 498	4.84 468	6.31 488	9.03 492	8.54 477	8.09 480	12.73 491	9.32 367	13.25 457	1.92 464	2.18 426	1.51 469	1.31 465	1.40 458	2.15 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 471	13.71 478	22.08 486	1.43 341	1.00 251	6.86 484	3.78 479	4.71 461	11.10 494	4.71 469	8.72 478	7.47 475	7.91 478	12.46 477	18.12 492	0.51 360	0.47 309	0.50 379	0.45 377	0.94 427	1.60 351

PWCK	6.49 472	13.40 470	20.27 339	2.95 471	1.61 391	5.68 476	7.63 494	5.37 476	4.77 457	3.90 452	7.48 467	7.96 478	5.63 453	15.15 499	10.93 439	3.21 479	1.55 413	2.34 477	1.43 472	6.05 499	2.45 387

ELAS	6.58 473	2.54 389	20.08 315	2.66 462	2.48 453	15.49 505	7.29 492	5.50 481	5.72 481	10.05 499	8.94 480	6.91 474	10.83 487	8.33 352	14.27 462	1.92 464	2.19 427	1.23 463	1.31 465	1.62 462	2.17 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 474	1.45 320	87.38 525	1.55 372	0.97 242	2.86 107	1.42 371	3.30 162	2.12 137	3.74 449	2.45 376	5.15 457	2.59 380	10.55 405	2.91 371	0.55 378	0.68 362	0.48 364	0.53 400	0.73 399	1.02 307

ACVNet_1	6.63 475	14.79 497	21.40 468	3.59 484	3.17 468	4.69 455	2.46 440	4.24 364	3.34 347	3.11 422	2.86 414	23.21 505	4.59 445	11.06 425	12.59 454	3.75 487	2.34 433	2.60 481	1.80 480	3.70 481	3.31 409

NVStereoNet_ROB	6.63 475	9.57 449	19.28 244	3.19 476	2.11 442	3.69 229	1.99 418	4.32 400	6.27 487	3.26 434	24.57 510	5.45 463	11.39 488	13.56 491	12.37 453	2.79 472	2.05 424	1.76 471	1.75 478	1.49 460	1.75 357
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 477	9.03 444	20.68 403	2.98 472	2.79 459	11.93 497	3.56 473	5.39 477	11.65 496	3.55 444	9.59 483	6.77 472	6.72 466	12.28 468	11.56 445	2.88 475	2.36 434	2.50 478	1.84 482	2.89 475	2.72 393

JetBlue	6.69 478	12.01 462	14.30 123	1.98 432	4.64 488	11.97 498	12.29 499	5.39 477	4.32 430	3.81 451	4.51 454	9.50 483	6.53 465	10.22 396	14.50 464	1.32 452	1.47 409	1.18 461	1.36 470	7.48 506	5.05 431

FCDSN-DC	6.71 479	1.18 278	21.61 474	1.29 281	1.10 281	4.38 385	2.59 446	4.58 451	5.52 476	9.58 495	11.19 488	19.17 499	17.69 502	13.03 484	17.11 481	0.73 419	0.57 337	0.61 417	0.60 416	0.71 397	0.92 293
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 480	14.78 496	22.17 488	3.56 482	3.11 466	4.14 335	2.23 432	4.08 304	3.84 398	1.67 138	3.96 449	5.86 467	2.87 390	10.30 401	17.16 484	26.09 517	2.24 430	2.53 479	1.79 479	3.91 487	3.28 408

FC-DCNN	7.08 481	1.01 243	21.89 477	1.74 409	1.64 401	8.18 490	2.31 436	6.50 488	9.16 492	10.85 503	11.33 489	19.85 501	13.33 492	12.94 482	17.10 480	0.72 416	0.57 337	0.59 410	0.57 410	0.64 372	0.69 243

IMH	7.25 482	16.24 508	21.08 439	4.40 495	3.79 478	5.46 474	3.03 459	5.58 483	6.26 486	4.92 471	10.32 485	9.24 482	8.30 480	13.62 492	11.56 445	4.84 504	3.00 452	3.09 491	2.14 491	4.38 491	3.83 419

tt	7.29 483	0.58 22	7.34 70	4.04 489	2.30 451	12.04 499	20.18 506	15.60 510	7.41 489	3.46 440	3.36 435	5.36 459	6.39 463	4.27 273	7.46 426	9.80 510	11.53 499	7.04 508	7.45 509	6.31 500	3.81 418

FC-DCNN v2	7.41 484	0.98 231	22.19 489	1.75 411	1.64 401	8.98 493	2.37 438	7.60 490	9.44 493	11.09 504	11.95 493	20.04 502	16.35 499	12.99 483	17.14 483	0.72 416	0.57 337	0.59 410	0.57 410	0.64 372	0.68 240

LVE	7.57 485	15.80 505	21.28 462	3.69 486	3.19 470	4.54 416	2.78 448	10.13 496	11.63 495	3.24 432	11.52 491	18.10 498	4.55 444	11.67 453	10.30 437	4.62 503	2.95 447	2.56 480	1.91 484	3.63 480	3.26 407

EKT-Stereo	7.93 486	0.75 133	21.17 455	1.84 420	109.80 523	4.51 413	0.61 69	4.13 322	1.59 52	1.89 175	1.24 64	1.96 237	1.35 198	4.02 266	1.36 172	0.42 274	0.31 191	0.29 137	0.27 158	0.35 168	0.78 267

DGSMNet	8.13 487	2.31 385	18.62 215	2.77 465	13.96 505	6.91 485	42.17 519	4.16 332	2.53 201	2.25 291	3.21 430	3.41 373	1.69 291	9.19 366	3.03 374	3.79 489	10.31 494	11.70 515	5.68 506	4.38 491	10.58 471

Dean	8.35 488	15.23 502	22.34 491	3.76 487	3.55 472	4.81 464	3.51 469	5.34 473	5.37 472	4.49 466	26.13 511	25.59 511	4.33 441	11.21 435	13.12 456	3.78 488	2.31 432	2.90 487	1.89 483	4.04 488	3.34 410

MADNet++	8.64 489	6.17 429	13.88 116	6.61 503	5.25 491	10.15 494	14.20 501	5.89 487	8.25 490	7.14 484	8.18 471	6.41 470	9.84 486	11.71 458	16.73 475	9.65 509	5.03 465	8.63 509	5.68 506	4.83 496	8.57 460

UNDER WATER-64	10.08 490	14.27 486	22.85 496	5.26 502	4.88 490	11.00 496	4.57 486	11.41 497	17.25 504	7.68 486	9.72 484	15.96 497	21.47 509	11.12 431	16.63 474	4.38 494	2.88 446	4.41 505	2.95 503	7.12 504	5.81 439

TorneroNet-64	10.52 491	14.33 488	21.95 481	4.29 492	3.76 475	13.77 502	2.83 452	14.96 507	23.11 512	10.24 501	23.77 509	13.44 493	8.15 479	13.98 496	17.70 490	4.03 493	2.73 443	3.23 493	2.53 495	7.27 505	4.35 427

FINET	10.59 492	14.44 492	25.84 504	2.30 446	3.90 479	21.74 509	25.19 509	8.85 494	16.99 502	2.68 383	15.19 500	11.45 486	13.83 494	6.71 324	15.11 467	0.80 427	8.59 481	0.53 391	0.44 371	0.62 362	16.67 496

JetRed	10.68 493	26.07 515	35.62 510	4.40 495	4.16 485	15.72 506	13.07 500	14.57 506	5.83 482	5.85 478	5.55 462	10.12 484	7.37 472	8.86 359	25.99 510	3.33 481	3.82 458	3.59 499	2.98 504	8.51 509	8.22 455

notaker	10.92 494	14.17 485	20.38 355	4.56 499	3.98 481	6.29 479	3.53 471	7.68 491	5.10 466	9.04 493	46.37 517	13.84 496	28.85 511	14.18 498	14.16 461	4.57 499	3.19 453	3.52 496	2.70 499	8.16 508	4.13 424

UNDER WATER	11.28 495	13.60 473	22.90 497	5.11 501	4.53 487	7.75 488	3.75 477	12.50 499	21.62 511	7.80 488	10.68 486	23.75 507	35.20 512	11.54 448	17.40 486	4.46 496	2.95 447	4.23 504	2.90 502	6.57 501	6.27 442

EDNetEfficientorigin	12.42 496	3.26 402	179.44 530	1.21 242	1.00 251	2.89 111	1.82 410	3.05 137	5.37 472	8.87 491	4.78 456	4.17 422	4.80 446	9.91 384	11.32 443	0.41 263	0.41 270	0.62 423	0.88 442	1.33 456	2.81 395

WAO-8	12.61 497	16.02 506	21.99 483	3.55 480	3.10 464	15.07 503	2.80 449	12.81 501	19.10 509	7.93 489	13.05 495	11.75 487	8.46 482	83.86 527	15.10 465	3.51 482	1.94 421	3.54 497	1.96 485	3.72 482	2.89 398

Venus	12.61 497	16.02 506	21.99 483	3.55 480	3.10 464	15.07 503	2.80 449	12.81 501	19.10 509	7.93 489	13.05 495	11.75 487	8.46 482	83.86 527	15.10 465	3.51 482	1.94 421	3.54 497	1.96 485	3.72 482	2.89 398

U	12.87 499	0.43 3	2.54 32	0.68 10	58.93 520	63.36 526	0.33 4	1.95 38	1.08 4	0.62 4	0.83 19	0.46 5	0.57 12	0.91 2	0.50 2	0.31 114	0.17 3	63.34 523	59.81 522	0.30 79	0.26 7

LSM	13.03 500	7.72 440	21.01 431	55.44 523	85.65 521	3.65 222	6.27 489	3.91 255	5.06 465	5.63 475	13.91 498	3.53 388	3.46 425	9.93 386	4.36 399	0.72 416	0.95 387	0.72 439	0.85 441	1.09 439	26.67 514

SGM+DAISY	13.18 501	14.36 489	24.65 503	8.10 506	13.49 504	22.47 510	25.54 510	12.13 498	17.08 503	14.77 507	15.82 502	12.17 490	13.97 497	12.65 480	18.22 494	8.40 507	9.18 490	1.23 463	1.33 468	1.23 452	16.81 501

MANE	15.29 502	13.67 475	23.58 500	10.15 510	13.37 503	23.58 512	23.86 507	27.83 513	26.26 513	12.02 506	15.10 499	19.83 500	18.01 503	15.68 501	20.35 502	8.58 508	9.20 491	3.05 490	4.19 505	0.82 415	16.69 497

SGM-ForestM	15.60 503	14.94 500	28.17 509	7.84 505	10.49 498	23.43 511	24.58 508	20.87 511	16.87 500	15.92 510	15.89 503	27.08 512	22.45 510	24.86 511	28.42 516	3.85 490	8.90 485	0.55 400	1.15 459	0.64 372	15.05 485

DGTPSM_ROB	16.67 504	21.79 513	40.19 515	10.00 509	19.05 508	12.43 500	33.20 513	13.71 503	18.09 507	9.71 496	22.85 507	13.77 494	19.64 504	21.23 503	24.07 504	5.09 505	8.95 486	5.62 506	11.49 510	6.73 502	15.75 494

DPSMNet_ROB	16.76 505	21.81 514	40.95 516	10.20 511	19.08 509	12.43 500	33.21 514	13.73 504	18.21 508	9.76 497	22.88 508	13.78 495	19.64 504	21.39 504	24.21 505	5.20 506	8.97 487	5.63 507	11.51 513	6.80 503	15.82 495

KSHMR	17.50 506	14.38 491	22.35 492	4.50 497	4.51 486	8.17 489	3.33 464	15.44 509	76.15 523	7.32 485	61.40 521	56.33 521	5.66 455	32.91 514	13.97 460	4.42 495	2.99 451	3.64 500	2.79 501	5.13 497	4.55 429

LE_ROB	19.18 507	12.99 469	48.22 519	8.42 508	23.91 512	7.26 486	19.71 505	9.92 495	38.58 517	43.44 515	21.85 506	28.15 513	41.18 516	23.00 507	54.71 521	0.38 243	0.34 212	0.32 197	0.36 310	0.43 264	0.49 153

coex-ft	20.00 508	11.54 459	120.82 527	1.18 230	1.30 328	2.36 83	1.99 418	2.96 130	13.96 498	129.83 528	8.40 476	5.88 468	52.82 522	9.93 386	31.13 517	0.61 390	0.62 352	0.50 379	0.49 387	1.10 441	2.63 390

DPSM_ROB	20.83 509	20.01 511	26.54 506	23.64 515	22.42 510	31.06 514	39.94 517	34.02 516	17.42 505	15.35 508	16.05 504	24.04 508	20.69 507	23.28 509	27.60 512	10.77 511	9.41 492	11.68 513	11.50 511	14.48 513	16.71 498

DPSM	20.83 509	20.01 511	26.54 506	23.64 515	22.42 510	31.06 514	39.94 517	34.02 516	17.42 505	15.35 508	16.05 504	24.04 508	20.69 507	23.28 509	27.60 512	10.77 511	9.41 492	11.68 513	11.50 511	14.48 513	16.71 498

ktn	22.24 511	14.37 490	20.30 346	4.54 498	4.02 482	6.52 481	4.50 485	6.78 489	78.80 525	84.67 525	100.54 528	58.48 522	8.39 481	13.13 485	17.09 479	4.61 502	3.24 454	3.49 495	2.62 497	4.70 495	3.96 422

LRCNet_RVC	25.63 512	33.47 516	24.35 502	31.77 517	32.74 513	6.73 483	1.19 335	25.87 512	4.67 450	28.95 511	30.91 512	24.89 510	17.54 501	27.82 512	24.57 507	35.48 518	25.62 517	35.91 519	33.80 518	31.95 520	34.38 519

TorneroNet	26.32 513	14.70 493	22.40 493	4.24 490	4.08 483	54.72 522	3.19 461	15.11 508	76.73 524	57.99 520	82.55 525	86.65 526	45.79 521	13.34 489	18.51 495	4.52 498	2.86 445	3.45 494	2.63 498	8.75 510	4.28 425

DLNR_Zeroshot_test	29.83 514	55.48 523	50.99 521	183.84 527	114.74 524	3.44 176	0.28 1	29.52 515	1.59 52	1.03 73	1.25 68	0.93 81	0.64 30	3.95 265	1.62 232	37.16 519	1.69 417	0.26 65	0.23 96	92.97 524	15.07 486

HanzoNet	31.86 515	17.33 509	21.23 459	7.52 504	5.85 494	7.49 487	3.61 476	14.35 505	13.37 497	50.38 518	46.35 516	44.46 515	56.50 523	36.53 518	28.25 515	64.05 523	58.31 524	9.45 511	89.24 524	31.17 519	31.77 515

Selective-RAFT-Error	41.88 516	40.10 518	53.23 522	47.74 522	45.20 519	62.42 523	80.58 526	68.27 523	34.95 515	30.85 513	32.30 513	48.08 518	42.07 519	46.54 522	54.92 522	21.60 515	19.12 510	23.46 516	23.15 516	29.14 516	33.95 518

CasAABBNet	41.89 517	40.14 519	53.33 523	47.71 521	45.10 518	62.42 523	80.65 527	68.29 524	34.85 514	30.67 512	32.34 514	48.22 519	41.76 518	46.61 524	55.60 524	21.59 514	18.89 509	23.46 516	23.21 517	29.17 517	33.75 517

HaxPig	43.31 518	43.63 520	45.01 517	33.88 518	35.67 515	32.79 516	30.52 512	45.50 519	42.95 518	48.75 516	48.14 518	43.24 514	40.44 515	44.58 520	43.63 518	47.17 520	49.30 521	51.65 521	50.37 520	43.72 521	45.27 522

AVERAGE_ROB	44.46 519	45.87 521	46.48 518	40.54 520	38.62 516	32.95 517	30.49 511	46.80 520	43.31 519	49.57 517	48.93 519	44.57 516	39.87 514	45.01 521	43.89 519	48.70 521	50.65 522	50.80 520	49.79 519	45.54 522	46.89 523

MEDIAN_ROB	47.37 520	49.00 522	49.74 520	40.28 519	39.94 517	34.93 518	33.41 515	49.78 521	46.38 521	53.04 519	52.61 520	47.67 517	42.28 520	48.33 525	47.25 520	52.06 522	53.99 523	54.28 522	53.48 521	48.70 523	50.27 524

LSM0	49.69 521	40.02 517	53.50 524	97.07 524	129.56 525	62.65 525	79.82 525	68.02 522	35.12 516	33.72 514	33.34 515	48.41 520	41.54 517	46.57 523	55.40 523	21.63 516	19.16 511	23.60 518	23.13 515	29.46 518	52.08 525

BEATNet-Init1	51.93 522	71.67 525	99.39 526	10.91 513	13.10 500	84.39 527	59.36 521	73.78 525	67.97 522	88.09 526	88.15 526	91.73 527	97.51 528	85.13 529	72.56 528	2.59 471	5.18 466	1.20 462	1.49 473	10.61 511	13.83 476

Anonymous_1	57.77 523	19.65 510	26.12 505	23.12 514	141.97 527	30.79 513	39.72 516	34.10 518	16.98 501	70.09 524	15.64 501	23.44 506	19.73 506	23.03 508	27.21 511	164.70 529	9.02 488	130.41 524	137.42 526	161.21 530	41.01 521

PML	64.55 524	56.00 524	20.79 415	8.10 506	32.82 514	147.60 529	247.57 531	12.71 500	45.39 520	111.32 527	288.85 531	101.42 528	100.62 529	31.63 513	15.84 469	13.96 513	4.84 462	10.95 512	6.18 508	28.99 515	5.33 435

FADE	78.97 525	14.73 494	35.82 511	10.62 512	13.30 502	4.17 346	4.16 484	28.45 514	8.38 491	5.17 474	3.89 445	11.84 489	36.55 513	44.20 519	27.82 514	481.80 531	167.92 530	346.21 531	320.29 531	7.64 507	6.52 445

xxxxx1	112.85 526	94.19 526	38.10 512	228.21 529	161.02 528	39.23 519	61.26 522	92.54 526	79.08 526	63.44 521	74.84 522	77.80 523	69.88 524	33.55 515	70.96 525	117.25 525	130.44 527	258.49 528	273.88 528	145.63 527	147.24 528

tt_ll	112.85 526	94.19 526	38.10 512	228.21 529	161.02 528	39.23 519	61.26 522	92.54 526	79.08 526	63.44 521	74.84 522	77.80 523	69.88 524	33.55 515	70.96 525	117.25 525	130.44 527	258.49 528	273.88 528	145.63 527	147.24 528

ff	112.85 526	94.19 526	38.10 512	228.21 529	161.02 528	39.23 519	61.26 522	92.54 526	79.08 526	63.44 521	74.84 522	77.80 523	69.88 524	33.55 515	70.96 525	117.25 525	130.44 527	258.49 528	273.88 528	145.63 527	147.24 528

ASD4	117.27 529	129.52 529	123.56 528	122.58 525	90.02 522	142.70 528	121.49 528	155.40 530	106.26 529	137.15 529	93.99 527	116.23 529	77.54 527	123.37 530	97.34 529	115.20 524	101.37 525	138.98 526	118.15 525	131.38 526	103.11 526

DPSimNet_ROB	143.68 530	156.64 530	170.66 529	162.59 526	135.40 526	195.13 530	174.01 529	141.76 529	167.78 531	174.58 530	138.78 529	186.01 530	183.75 530	82.32 526	97.85 530	151.24 528	102.48 526	131.25 525	82.78 523	115.21 525	123.37 527

test_example2	213.42 531	219.67 531	222.97 531	213.78 528	220.82 531	199.03 531	200.49 530	189.27 531	143.61 530	211.05 531	218.08 530	210.69 531	205.21 531	221.14 531	216.49 531	236.74 530	242.08 531	213.66 527	216.96 527	235.55 531	231.06 531

ccccc	591.61 532	628.29 532	644.85 532	567.59 532	570.62 532	580.23 532	640.00 532	613.89 532	497.61 532	613.55 532	650.61 532	554.19 532	636.68 532	666.02 532	654.04 532	780.28 532	507.01 532	391.46 532	342.94 532	701.16 532	591.18 532

Low-res two-view benchmark