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

CAS	1.26 142	0.40 6	1.46 60	2.97 502	1.61 440	4.13 364	0.73 144	1.78 41	1.49 97	0.83 69	1.10 63	0.59 19	0.53 16	1.26 70	0.80 100	2.99 505	0.13 1	0.21 5	0.13 1	0.31 133	1.72 487

SGD-Stereo	0.65 8	0.41 11	1.06 8	0.85 99	0.31 4	2.44 104	0.46 45	1.09 3	0.69 4	0.84 71	0.52 11	0.55 15	0.53 16	1.49 117	0.46 16	0.31 199	0.14 2	0.25 59	0.18 31	0.23 20	0.20 16

MonSter	0.62 5	0.43 14	1.07 9	0.66 20	0.82 250	1.13 13	0.39 23	2.57 121	0.92 13	0.58 12	0.64 16	0.36 2	0.35 3	0.95 10	0.43 10	0.15 1	0.15 3	0.20 1	0.17 23	0.21 9	0.19 4

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 95	3.30 489	2.61 172	0.82 68	0.38 38	1.27 27	0.62 100	1.51 15	1.29 42	0.91 79	0.92 37	0.65 30	0.57 22	1.08 29	0.59 29	1.55 494	0.15 3	0.32 218	0.28 227	1.10 467	1.98 494

CREStereo++_RVC	1.02 87	0.49 35	1.54 70	0.83 78	0.55 137	4.01 338	0.31 7	1.63 27	1.99 258	1.63 155	2.13 347	0.84 73	0.65 45	0.88 6	0.70 68	0.27 84	0.15 3	0.23 17	1.22 493	0.24 24	0.17 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
RAFT-Stereo + iAFF	1.25 135	0.72 241	1.74 86	1.05 219	0.36 13	4.13 364	0.42 33	2.95 160	2.84 429	2.02 261	2.40 398	1.61 191	1.11 171	1.26 70	0.97 168	0.21 6	0.15 3	0.26 80	0.23 119	0.29 90	0.23 48

HI	1.27 147	0.90 325	2.33 152	1.10 250	0.68 203	2.92 135	0.45 43	2.49 103	1.76 220	2.13 292	1.65 199	2.42 309	1.84 346	1.58 129	1.61 302	0.26 69	0.16 7	0.28 135	0.29 255	0.26 50	0.25 72

CoSv	1.27 147	0.90 325	2.33 152	1.10 250	0.68 203	2.92 135	0.45 43	2.49 103	1.76 220	2.13 292	1.65 199	2.42 309	1.84 346	1.58 129	1.61 302	0.26 69	0.16 7	0.28 135	0.29 255	0.26 50	0.25 72

StereoAnything_RVC	0.94 61	2.66 481	2.20 134	0.76 50	0.34 9	1.18 16	0.39 23	2.31 86	0.69 4	0.51 6	0.34 4	0.32 1	0.89 110	1.57 128	0.35 1	0.32 219	0.16 7	0.23 17	0.15 4	3.31 501	0.18 2

castereo	0.82 37	0.70 226	1.04 3	0.85 99	0.50 111	1.29 34	0.91 275	3.22 190	1.20 27	0.83 69	1.24 86	0.72 49	0.91 115	1.00 20	0.67 52	0.26 69	0.16 7	0.25 59	0.20 61	0.24 24	0.21 31

SMoEStereo_RVC	0.80 27	0.53 59	1.12 18	0.92 139	0.44 67	2.41 102	0.79 193	1.49 14	1.16 23	0.70 32	1.12 65	0.64 26	0.64 42	1.69 157	0.87 130	0.22 12	0.16 7	0.31 198	0.22 106	0.26 50	0.25 72

WCG-NET	0.88 47	0.49 35	1.26 37	0.90 126	0.37 27	1.48 47	1.07 333	1.73 35	2.30 328	1.63 155	1.49 151	0.92 97	0.97 128	0.95 10	0.76 89	0.22 12	0.16 7	0.23 17	0.20 61	0.25 37	0.21 31

IGEV-Stereo++	0.93 58	0.44 15	1.08 13	0.70 23	1.20 360	3.87 300	0.33 11	3.36 211	1.43 66	0.75 39	1.17 72	0.68 36	1.04 145	0.95 10	0.42 7	0.22 12	0.16 7	0.23 17	0.17 23	0.24 24	0.20 16

ffm	1.72 209	0.60 127	5.21 246	1.14 269	0.99 306	3.62 249	0.86 236	4.22 399	3.37 476	2.20 321	2.30 381	3.48 408	1.62 291	2.21 217	0.65 43	0.29 141	0.16 7	0.48 389	0.37 353	0.30 113	0.29 139

ff1	2.96 405	0.60 127	5.21 246	1.14 269	0.99 306	3.62 249	0.86 236	4.22 399	3.37 476	2.20 321	2.30 381	3.48 408	1.62 291	11.62 478	16.09 506	0.29 141	0.16 7	0.48 389	0.37 353	0.30 113	0.29 139

tt1	1.79 221	0.73 252	10.41 303	1.75 451	0.36 13	4.55 451	0.79 193	4.22 399	3.37 476	1.08 100	1.80 249	0.74 57	1.48 256	2.21 217	0.65 43	0.29 141	0.16 7	0.31 198	0.22 106	0.30 113	0.29 139

AFF-stereo	1.31 157	0.77 280	1.46 60	1.10 250	0.45 74	3.93 312	0.48 51	2.92 159	2.92 435	1.90 213	2.21 362	2.11 280	1.52 268	1.93 187	1.12 197	0.21 6	0.16 7	0.25 59	0.25 154	0.29 90	0.20 16

xyz-stereo	10.85 520	0.45 17	79.01 550	0.62 7	0.45 74	83.70 552	0.77 182	2.59 125	1.34 48	2.19 318	32.02 540	2.76 352	1.62 291	5.75 322	2.39 394	0.25 56	0.17 18	0.33 253	0.21 75	0.25 37	0.19 4

MLG-Stereo_test3	0.60 3	0.37 1	1.12 18	0.59 3	0.57 152	2.19 92	0.31 7	1.68 32	0.56 1	0.49 3	0.51 10	0.56 16	0.33 1	0.96 14	0.54 24	0.21 6	0.17 18	0.23 17	0.16 12	0.20 6	0.21 31

LG-Stereo	0.85 41	0.60 127	2.71 180	0.59 3	0.45 74	2.85 126	0.55 66	2.41 92	1.34 48	0.59 13	1.19 75	0.43 5	0.40 4	0.76 3	0.75 85	0.20 4	0.17 18	0.31 198	0.24 143	0.29 90	0.19 4

MM-Stereo_test2	1.79 221	0.53 59	20.16 459	1.43 394	0.47 93	2.57 112	0.73 144	1.67 30	1.47 81	0.94 83	0.96 41	0.84 73	0.79 85	1.16 46	0.68 55	0.24 35	0.17 18	0.25 59	0.22 106	0.30 113	0.22 40

GREAT-IGEV	0.74 13	0.54 69	1.86 95	1.10 250	0.44 67	2.44 104	0.34 15	1.37 8	1.51 109	0.48 2	0.86 32	0.51 11	0.60 32	1.07 28	0.45 14	0.22 12	0.17 18	0.21 5	0.17 23	0.23 20	0.25 72

FoundationStereo	0.50 1	0.39 3	1.11 17	0.79 56	0.42 55	0.70 3	0.36 19	0.76 1	0.80 9	0.62 20	0.38 5	0.73 53	0.77 74	0.69 1	0.36 2	0.26 69	0.17 18	0.23 17	0.16 12	0.18 1	0.20 16

AIO_rvc	0.78 24	0.55 75	1.25 36	0.75 36	0.65 185	1.46 45	0.99 315	2.13 69	1.52 118	0.57 11	1.15 69	1.09 115	0.55 19	1.15 44	0.53 23	0.24 35	0.17 18	0.24 40	0.17 23	0.25 37	0.21 31

AIO_test	0.76 15	0.47 22	1.31 44	0.81 58	0.70 211	1.36 38	0.88 258	1.40 9	1.45 68	0.55 8	0.95 39	1.81 232	0.58 25	1.16 46	0.46 16	0.27 84	0.17 18	0.24 40	0.19 47	0.24 24	0.21 31

tt45	0.96 71	0.48 28	1.19 28	0.89 117	0.66 191	3.91 305	0.76 169	1.90 49	1.26 39	0.70 32	1.30 104	0.71 47	0.63 40	2.59 246	0.74 82	0.22 12	0.17 18	0.28 135	0.23 119	0.27 62	0.27 110

tg	1.15 106	0.67 205	1.31 44	0.94 157	0.54 131	4.02 340	0.41 30	2.96 161	1.59 172	1.69 167	1.85 280	1.84 239	0.97 128	1.78 168	0.83 111	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.26 172	0.29 90	0.27 110

dual_stereo	0.68 9	0.40 6	1.05 5	0.64 10	0.37 27	0.84 6	0.34 15	3.40 215	1.03 18	0.50 4	0.46 9	0.58 17	0.40 4	1.85 182	0.49 19	0.23 23	0.17 18	0.21 5	0.16 12	0.20 6	0.19 4

U	12.82 528	0.38 2	1.99 108	0.66 20	58.94 546	63.38 551	0.34 15	1.91 51	0.94 15	0.59 13	0.80 28	0.46 9	0.57 22	0.83 5	0.44 12	0.29 141	0.17 18	63.35 549	59.81 548	0.29 90	0.20 16

ACVNet-DCA	1.85 227	0.74 260	13.77 337	1.78 454	0.36 13	4.48 433	0.74 156	3.98 332	1.53 125	1.01 92	1.81 261	0.72 49	1.62 291	2.13 204	0.64 39	0.29 141	0.17 18	0.32 218	0.21 75	0.33 177	0.32 183

xx1	2.03 263	0.74 260	13.77 337	1.78 454	0.36 13	4.48 433	0.74 156	4.23 403	3.95 492	1.01 92	1.81 261	1.79 224	1.34 217	2.13 204	0.64 39	0.29 141	0.17 18	0.33 253	0.33 308	0.33 177	0.32 183

1test111	1.99 257	0.74 260	13.77 337	1.78 454	0.36 13	4.48 433	0.74 156	3.98 332	1.53 125	1.01 92	1.81 261	0.72 49	1.62 291	4.66 299	0.98 171	0.29 141	0.17 18	0.32 218	0.21 75	0.33 177	0.32 183

cc1	1.98 254	0.74 260	13.77 337	1.78 454	0.36 13	4.48 433	0.74 156	4.23 403	3.95 492	1.01 92	1.81 261	0.72 49	1.62 291	2.13 204	0.64 39	0.29 141	0.17 18	0.32 218	0.21 75	0.31 133	0.29 139

ff7	0.98 73	0.69 216	2.05 115	0.84 87	0.52 122	4.55 451	0.86 236	1.62 22	1.24 31	0.75 39	1.03 47	0.70 40	0.77 74	1.84 177	0.68 55	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.21 75	0.31 133	0.27 110

ffff	0.98 73	0.69 216	2.05 115	0.84 87	0.52 122	4.55 451	0.86 236	1.62 22	1.24 31	0.75 39	1.03 47	0.70 40	0.77 74	1.84 177	0.68 55	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.21 75	0.31 133	0.27 110

11t	0.98 73	0.69 216	2.05 115	0.84 87	0.52 122	4.55 451	0.86 236	1.62 22	1.24 31	0.75 39	1.03 47	0.70 40	0.77 74	1.84 177	0.68 55	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.21 75	0.31 133	0.27 110

CASnet	0.78 24	0.51 42	1.29 43	0.81 58	0.29 1	1.28 32	0.74 156	1.51 15	1.89 245	1.64 158	1.09 61	0.65 30	0.64 42	0.91 7	0.76 89	0.29 141	0.17 18	0.41 352	0.31 289	0.32 159	0.19 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.94 61	1.30 413	1.31 44	0.84 87	1.63 443	2.02 77	0.59 81	1.51 15	1.36 51	0.81 61	1.33 108	0.84 73	0.88 106	1.36 91	0.73 78	0.21 6	0.17 18	0.20 1	0.14 2	0.20 6	1.45 480

anonymousdsp	0.95 67	0.69 216	1.27 40	0.83 78	0.52 122	4.54 448	0.84 224	1.76 38	1.24 31	0.76 49	1.06 57	0.78 60	0.77 74	1.67 155	0.69 62	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.21 75	0.31 133	0.26 96

CES	1.01 83	0.55 75	1.74 86	0.92 139	2.15 488	2.15 88	0.50 53	2.01 59	1.45 68	0.76 49	1.02 44	0.61 21	0.47 11	1.29 78	0.79 99	0.22 12	0.17 18	0.24 40	0.14 2	0.63 395	2.29 498

ccc-4	0.98 73	0.69 216	2.05 115	0.84 87	0.52 122	4.55 451	0.86 236	1.62 22	1.24 31	0.75 39	1.03 47	0.70 40	0.77 74	1.84 177	0.68 55	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.21 75	0.31 133	0.27 110

test_4	1.30 153	0.50 37	6.16 254	0.84 87	0.45 74	1.61 56	1.12 348	2.14 71	1.42 62	1.52 139	2.31 388	1.84 239	0.79 85	2.52 239	1.19 209	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.29 255	0.29 90	0.25 72

IGEV-Stereo	0.95 67	0.69 216	1.27 40	0.84 87	0.52 122	4.54 448	0.84 224	1.76 38	1.24 31	0.75 39	1.06 57	0.79 64	0.77 74	1.68 156	0.69 62	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.21 75	0.31 133	0.26 96
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	1.19 113	0.51 42	2.08 127	0.99 186	0.41 49	2.05 83	0.87 254	4.40 463	1.42 62	1.99 242	1.18 73	2.03 267	0.79 85	2.70 254	0.75 85	0.27 84	0.17 18	0.29 156	0.29 255	0.30 113	0.27 110

LG-Stereo_L2	0.63 6	0.46 19	1.15 26	0.70 23	0.43 61	2.32 96	0.28 4	1.86 44	0.68 3	0.56 9	0.42 7	0.37 3	0.45 9	1.36 91	0.40 5	0.23 23	0.18 45	0.22 9	0.18 31	0.21 9	0.20 16

MLG-Stereo_test1	0.80 27	0.39 3	1.02 2	0.65 16	1.20 360	3.14 161	0.29 6	1.59 20	3.05 449	0.50 4	0.24 1	0.67 34	0.43 6	1.33 86	0.40 5	0.21 6	0.18 45	0.23 17	0.15 4	0.19 2	0.20 16

MLG-Stereo	0.77 21	0.39 3	1.04 3	0.64 10	0.41 49	3.01 146	0.31 7	1.89 46	2.92 435	0.47 1	0.29 2	0.66 33	0.47 11	1.35 89	0.39 4	0.20 4	0.18 45	0.24 40	0.16 12	0.19 2	0.20 16

LG-G_1	0.70 10	0.40 6	1.12 18	0.71 27	0.30 2	2.80 121	0.40 27	2.21 76	0.78 7	0.59 13	0.55 12	0.51 11	0.58 25	1.24 65	0.49 19	0.24 35	0.18 45	0.23 17	0.15 4	0.21 9	0.21 31

LG-G	0.70 10	0.40 6	1.12 18	0.71 27	0.30 2	2.80 121	0.40 27	2.21 76	0.78 7	0.59 13	0.55 12	0.51 11	0.58 25	1.24 65	0.49 19	0.24 35	0.18 45	0.23 17	0.15 4	0.21 9	0.21 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 50	0.47 22	2.08 127	0.76 50	0.73 219	3.91 305	0.41 30	2.07 65	1.07 21	0.77 53	0.89 35	0.64 26	0.86 101	0.95 10	0.77 94	0.26 69	0.18 45	0.26 80	0.19 47	0.32 159	0.32 183

HART	1.03 88	0.85 315	3.13 199	0.84 87	0.38 38	1.17 15	0.42 33	3.54 234	1.47 81	1.08 100	2.17 354	1.48 174	0.57 22	1.37 94	0.74 82	0.23 23	0.18 45	0.28 135	0.21 75	0.32 159	0.24 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 35	1.13 381	1.23 34	0.97 174	0.57 152	0.81 5	0.43 38	3.49 222	0.84 10	0.73 37	0.95 39	0.44 6	1.17 189	1.45 108	0.60 31	0.26 69	0.18 45	0.24 40	0.17 23	0.30 113	0.19 4

GIP-stereo	0.88 47	0.50 37	1.34 49	1.32 350	0.94 291	2.90 130	0.42 33	3.41 216	1.06 20	0.63 22	0.76 23	0.90 90	0.76 72	0.91 7	0.52 22	0.27 84	0.18 45	0.25 59	0.16 12	0.25 37	0.19 4

fffft	0.76 15	0.47 22	1.28 42	0.82 68	0.54 131	1.51 50	0.80 203	2.09 67	1.18 25	0.63 22	0.84 31	0.59 19	0.55 19	1.80 172	0.85 117	0.19 2	0.18 45	0.27 106	0.20 61	0.26 50	0.24 62
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 10	0.46 19	1.13 23	0.72 31	0.48 101	3.40 199	0.44 40	0.90 2	0.77 6	0.86 74	0.58 14	0.45 8	0.43 6	1.76 166	0.43 10	0.24 35	0.18 45	0.22 9	0.16 12	0.21 9	0.20 16

ours_stereo	0.76 15	0.64 174	1.40 56	0.86 103	0.61 169	1.12 12	0.57 71	1.63 27	1.20 27	0.72 36	1.43 135	0.70 40	0.62 37	1.56 126	0.58 28	0.25 56	0.18 45	0.26 80	0.21 75	0.29 90	0.31 174

AIO-Stereo	0.76 15	0.54 69	1.07 9	0.73 33	0.40 44	1.28 32	0.82 216	2.26 82	1.49 97	0.70 32	1.58 174	0.89 88	0.45 9	1.03 23	0.55 25	0.24 35	0.18 45	0.25 59	0.20 61	0.26 50	0.21 31

RSM	0.80 27	0.50 37	1.08 13	0.83 78	0.51 113	1.31 35	0.77 182	2.28 85	1.43 66	0.82 63	1.44 137	1.22 140	0.62 37	1.17 53	0.63 36	0.22 12	0.18 45	0.24 40	0.19 47	0.27 62	0.20 16

IGEV++	0.90 53	0.58 108	1.32 47	0.94 157	0.45 74	1.27 27	1.00 316	3.32 206	1.55 142	0.82 63	1.34 113	0.86 81	1.09 162	1.16 46	0.89 137	0.33 235	0.18 45	0.23 17	0.19 47	0.29 90	0.22 40

AEACV	0.79 26	0.54 69	1.35 51	0.97 174	0.63 175	1.13 13	0.92 288	2.02 60	0.91 12	0.76 49	0.79 27	0.80 66	1.61 288	1.28 75	0.61 32	0.22 12	0.18 45	0.26 80	0.23 119	0.27 62	0.23 48

4D-IteraStereo	1.97 252	0.84 311	20.43 476	0.78 54	1.56 432	2.09 86	1.05 330	2.43 97	1.56 148	1.41 129	1.00 43	1.94 249	0.61 35	1.22 63	1.06 182	0.27 84	0.18 45	0.31 198	0.26 172	0.27 62	0.23 48

MC-Stereo	1.06 91	0.48 28	1.55 71	1.15 282	0.41 49	4.56 456	0.61 88	2.06 63	1.46 76	1.90 213	1.61 186	0.89 88	1.12 172	1.35 89	0.73 78	0.25 56	0.18 45	0.26 80	0.22 106	0.25 37	0.24 62

RCA-Stereo	1.21 121	0.52 48	1.58 75	0.90 126	0.46 83	4.68 472	0.79 193	4.13 376	1.74 216	1.92 220	1.80 249	0.94 101	1.48 256	1.14 39	0.70 68	0.27 84	0.18 45	0.25 59	0.19 47	0.25 37	0.23 48

test_5	1.87 229	0.75 272	10.23 300	1.14 269	1.40 402	3.85 295	1.27 375	3.91 312	1.93 251	1.69 167	1.78 243	1.67 196	1.79 334	2.99 264	1.17 206	0.30 180	0.18 45	0.35 290	0.33 308	0.34 195	0.33 197

test-3	1.19 113	0.52 48	2.00 109	1.01 200	0.42 55	1.95 75	0.91 275	4.35 450	1.47 81	2.24 338	1.16 70	2.06 273	0.79 85	2.68 252	0.76 89	0.27 84	0.18 45	0.28 135	0.26 172	0.26 50	0.25 72

test_1	1.19 113	0.52 48	2.00 109	1.01 200	0.42 55	1.95 75	0.90 267	4.36 455	1.47 81	2.17 312	1.16 70	2.06 273	0.78 82	2.68 252	0.76 89	0.27 84	0.18 45	0.28 135	0.26 172	0.26 50	0.25 72

STrans-v2	3.03 419	0.77 280	20.91 493	0.81 58	0.63 175	3.89 302	1.01 319	4.27 421	2.64 397	2.28 346	3.70 468	4.13 448	5.20 479	7.33 356	1.27 233	0.31 199	0.18 45	0.29 156	0.25 154	0.29 90	0.41 291

TransformOpticalFlow	3.03 419	0.77 280	20.99 496	1.00 194	0.55 137	4.18 386	0.64 105	4.33 446	3.02 447	2.18 314	3.09 451	4.35 459	5.07 477	7.36 359	1.27 233	0.32 219	0.18 45	0.32 218	0.26 172	0.28 78	0.46 326

GMM-Stereo	2.45 340	0.52 48	20.38 472	0.89 117	0.82 250	4.18 386	1.91 442	2.45 99	1.48 89	2.48 391	2.30 381	1.69 203	1.86 351	2.93 261	1.08 187	0.28 121	0.18 45	0.33 253	0.48 414	0.35 213	2.41 501

iRaftStereo_RVC	1.09 95	0.70 226	1.39 54	0.95 161	0.45 74	3.83 283	0.42 33	2.37 91	1.58 157	1.69 167	1.76 235	1.80 227	0.83 96	1.50 118	0.98 171	0.28 121	0.18 45	0.29 156	0.26 172	0.30 113	0.31 174

s12784h	1.31 157	0.45 17	2.41 160	0.71 27	0.35 11	4.42 427	0.50 53	4.22 399	2.73 407	2.01 256	2.48 404	0.91 92	0.96 125	2.01 195	0.70 68	0.29 141	0.18 45	0.24 40	0.16 12	0.27 62	0.18 2

ARAFT	2.56 364	1.13 381	19.50 435	0.89 117	0.48 101	4.15 368	1.40 395	4.36 455	2.82 427	2.36 374	1.88 287	1.70 205	1.04 145	6.45 338	1.22 219	0.29 141	0.18 45	0.37 317	0.35 331	0.35 213	0.25 72

HITNet	2.07 270	0.82 304	14.77 355	1.34 362	0.56 141	3.47 212	0.80 203	4.07 360	2.35 340	2.16 308	1.61 186	1.64 193	1.44 245	2.09 202	2.56 415	0.26 69	0.18 45	0.41 352	0.26 172	0.45 325	0.25 72
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
111111	0.87 45	0.50 37	1.13 23	0.66 20	1.08 328	3.37 194	0.33 11	2.33 89	1.47 81	0.74 38	1.50 152	0.61 21	0.59 29	1.40 95	0.48 18	0.24 35	0.19 74	0.22 9	0.16 12	0.24 24	0.19 4

LG-Stereo_L1	0.61 4	0.47 22	1.10 16	0.73 33	0.49 107	1.72 60	0.33 11	1.95 55	0.65 2	0.56 9	0.40 6	0.40 4	0.43 6	1.40 95	0.42 7	0.23 23	0.19 74	0.23 17	0.18 31	0.21 9	0.19 4

MLG-Stereo_test2	0.76 15	0.40 6	1.07 9	0.64 10	0.82 250	3.49 218	0.23 2	1.69 33	2.14 296	0.62 20	0.32 3	0.67 34	0.33 1	1.14 39	0.37 3	0.23 23	0.19 74	0.23 17	0.16 12	0.19 2	0.20 16

LGtest1	0.55 2	0.41 11	1.14 25	0.70 23	0.40 44	0.99 8	0.26 3	1.32 7	0.93 14	0.53 7	0.60 15	0.44 6	0.49 15	1.02 22	0.45 14	0.27 84	0.19 74	0.23 17	0.16 12	0.21 9	0.23 48

Reg-Stereo(zero)	1.60 190	0.42 13	10.69 306	0.89 117	0.68 203	3.27 181	0.47 50	2.27 83	1.54 134	1.48 135	1.24 86	2.55 326	2.68 412	1.48 115	1.10 191	0.19 2	0.19 74	0.22 9	0.18 31	0.24 24	0.26 96

castereo++	0.93 58	0.56 86	1.26 37	0.92 139	0.73 219	2.48 106	1.00 316	2.99 164	1.03 18	0.68 30	1.41 131	1.92 247	0.59 29	1.26 70	0.44 12	0.25 56	0.19 74	0.28 135	0.19 47	0.23 20	0.23 48

999	0.97 72	0.48 28	1.24 35	1.03 216	0.64 177	3.25 177	0.92 288	1.40 9	1.39 54	0.71 35	1.68 205	0.70 40	0.66 48	3.03 265	0.89 137	0.23 23	0.19 74	0.25 59	0.21 75	0.25 37	0.29 139

mms	0.77 21	0.68 213	1.17 27	0.83 78	0.71 213	1.41 42	0.67 118	1.61 21	1.12 22	0.77 53	1.37 121	0.63 25	0.54 18	1.75 165	0.63 36	0.24 35	0.19 74	0.26 80	0.21 75	0.31 133	0.34 210

fffy	0.80 27	0.59 115	1.56 73	1.00 194	0.47 93	1.27 27	0.76 169	1.90 49	1.02 17	0.75 39	1.35 116	0.83 71	0.72 57	1.70 159	0.62 33	0.23 23	0.19 74	0.27 106	0.21 75	0.28 78	0.32 183

Occ-G	0.86 42	0.52 48	1.39 54	0.82 68	0.66 191	1.37 39	0.79 193	1.58 19	1.31 45	1.56 144	0.87 33	2.18 283	0.89 110	0.97 15	0.88 134	0.26 69	0.19 74	0.26 80	0.19 47	0.25 37	0.24 62

Pointernet	0.88 47	0.44 15	2.26 143	0.84 87	0.37 27	2.29 95	0.38 21	3.06 175	1.46 76	0.66 27	1.39 126	0.91 92	0.73 61	1.01 21	0.72 76	0.23 23	0.19 74	0.20 1	0.18 31	0.19 2	0.20 16

IGEV-Stereo+	0.94 61	0.47 22	1.19 28	0.86 103	2.02 484	1.40 41	0.39 23	1.17 6	0.88 11	0.61 18	0.44 8	0.47 10	0.79 85	2.14 207	0.42 7	0.27 84	0.19 74	0.22 9	0.17 23	2.26 496	2.41 501

WCG-NET（raft）	0.95 67	0.55 75	1.20 32	0.84 87	0.31 4	1.44 43	1.01 319	1.55 18	2.37 349	1.64 158	1.42 133	2.38 303	1.01 138	1.29 78	0.76 89	0.22 12	0.19 74	0.22 9	0.20 61	0.25 37	0.21 31

RSM++	0.77 21	0.51 42	1.08 13	0.95 161	0.42 55	1.52 52	0.71 136	2.11 68	1.40 57	0.80 59	1.23 85	0.90 90	0.59 29	1.14 39	0.69 62	0.24 35	0.19 74	0.25 59	0.21 75	0.28 78	0.20 16

RAFT-Stereo-weight	1.11 98	0.48 28	1.22 33	0.99 186	0.42 55	4.17 383	0.80 203	3.60 241	1.50 102	1.97 235	1.50 152	1.30 150	0.65 45	1.24 65	0.85 117	0.25 56	0.19 74	0.26 80	0.22 106	0.27 62	0.23 48

trnet	0.91 55	0.48 28	1.46 60	0.62 7	0.31 4	4.40 423	0.41 30	2.20 74	1.53 125	0.94 83	1.14 68	0.88 86	0.89 110	1.09 30	0.71 71	0.27 84	0.19 74	0.22 9	0.15 4	0.21 9	0.19 4

testlalala	1.14 105	0.62 152	1.34 49	1.00 194	0.78 236	4.38 416	0.93 290	2.46 100	2.20 307	2.44 386	1.52 155	1.31 151	0.61 35	1.04 26	0.65 43	0.35 267	0.19 74	0.24 40	0.19 47	0.24 24	0.23 48

LoS	0.94 61	0.52 48	1.88 97	0.86 103	0.36 13	4.15 368	0.51 57	2.18 73	1.45 68	0.97 90	0.88 34	0.62 23	0.79 85	1.59 134	0.86 124	0.26 69	0.19 74	0.24 40	0.16 12	0.21 9	0.20 16
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 27	0.52 48	1.05 5	0.75 36	0.61 169	1.31 35	0.82 216	2.60 126	1.41 60	0.82 63	1.64 193	0.71 47	0.62 37	1.22 63	0.64 39	0.22 12	0.19 74	0.24 40	0.18 31	0.25 37	0.20 16

EGLCR-Stereo	1.06 91	0.51 42	1.56 73	1.02 209	0.39 41	4.27 406	0.42 33	4.08 364	1.48 89	0.90 78	0.68 17	1.09 115	0.66 48	1.81 173	0.62 33	0.27 84	0.19 74	0.29 156	0.23 119	0.37 236	0.25 72

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 336	1.47 436	14.14 347	1.30 344	1.35 390	3.51 225	1.64 423	4.04 349	2.10 289	2.46 388	1.88 287	2.28 288	2.51 403	4.73 302	3.17 433	0.38 303	0.19 74	0.35 290	0.20 61	0.40 256	0.36 230

RAFT+CT+SA	1.62 194	0.72 241	7.42 263	0.97 174	1.42 410	4.04 343	0.94 295	3.90 308	1.61 177	1.61 152	1.63 191	1.33 153	1.18 191	2.73 257	1.10 191	0.27 84	0.19 74	0.31 198	0.34 316	0.33 177	0.33 197

Sa-1000	1.63 198	0.79 289	3.56 218	1.11 257	0.48 101	4.06 346	1.41 398	4.49 478	2.75 410	2.00 254	2.80 436	1.84 239	1.43 242	2.64 251	1.50 280	0.27 84	0.19 74	0.36 305	0.33 308	0.36 226	0.30 165

iRaft-Stereo_5w	2.10 273	0.83 307	8.57 276	0.81 58	0.76 229	3.21 166	0.84 224	3.71 267	1.65 188	1.56 144	2.50 406	2.20 284	2.23 385	9.13 389	2.01 361	0.38 303	0.19 74	0.35 290	0.27 198	0.45 325	0.39 265

GMOStereo	1.13 100	0.70 226	2.26 143	0.75 36	0.44 67	3.05 149	0.91 275	2.78 147	1.45 68	2.37 375	1.52 155	1.53 178	1.05 150	1.17 53	0.92 151	0.25 56	0.19 74	0.35 290	0.28 227	0.34 195	0.26 96

error version	1.13 100	0.70 226	2.26 143	0.75 36	0.44 67	3.05 149	0.91 275	2.78 147	1.45 68	2.37 375	1.52 155	1.53 178	1.05 150	1.17 53	0.92 151	0.25 56	0.19 74	0.35 290	0.28 227	0.34 195	0.26 96

test-v	1.13 100	0.70 226	2.26 143	0.75 36	0.44 67	3.05 149	0.91 275	2.78 147	1.45 68	2.37 375	1.52 155	1.53 178	1.05 150	1.17 53	0.92 151	0.25 56	0.19 74	0.35 290	0.28 227	0.34 195	0.26 96

AAGNet	2.86 392	0.60 127	1.77 88	2.05 478	0.46 83	4.76 490	1.09 342	2.27 83	1.56 148	2.17 312	1.84 273	2.41 306	4.00 460	6.23 334	24.22 533	0.46 372	0.19 74	0.30 176	0.29 255	0.32 159	0.24 62

SST-Stereo	1.76 217	0.58 108	3.10 197	1.44 397	0.46 83	4.71 484	0.76 169	2.22 79	2.79 415	2.07 277	2.18 356	2.43 312	3.22 438	6.66 344	0.84 114	0.42 346	0.19 74	0.30 176	0.27 198	0.35 213	0.26 96

RAFT_R40	1.70 208	0.59 115	2.99 193	1.46 403	0.46 83	4.74 488	0.98 314	2.23 80	1.56 148	2.02 261	2.35 396	2.71 341	2.56 406	6.71 347	0.90 141	0.40 321	0.19 74	0.30 176	0.27 198	0.33 177	0.26 96

test-2	1.13 100	0.70 226	2.26 143	0.75 36	0.44 67	3.05 149	0.91 275	2.78 147	1.45 68	2.37 375	1.52 155	1.53 178	1.05 150	1.17 53	0.92 151	0.25 56	0.19 74	0.35 290	0.28 227	0.34 195	0.26 96

TestStereo	2.00 258	1.02 357	12.25 321	0.70 23	0.61 169	1.88 69	0.55 66	2.31 86	1.52 118	1.41 129	1.33 108	1.27 145	0.90 113	11.62 478	0.81 105	0.34 247	0.19 74	0.33 253	0.24 143	0.44 317	0.24 62

CREStereo	0.92 56	0.53 59	1.45 59	0.61 6	0.34 9	4.42 427	0.40 27	2.21 76	1.54 134	0.94 83	1.12 65	0.87 83	0.87 105	1.12 34	0.72 76	0.28 121	0.19 74	0.22 9	0.15 4	0.22 18	0.19 4
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
DN-CSS_ROB	1.91 240	1.55 442	11.13 312	1.82 461	0.88 274	3.99 335	0.61 88	4.01 340	1.67 192	1.64 158	1.89 293	1.39 161	1.06 157	3.23 266	1.50 280	0.31 199	0.19 74	0.44 367	0.29 255	0.37 236	0.31 174

SCV	0.95 67	0.63 161	1.38 53	1.70 445	0.41 49	1.23 19	0.89 261	3.53 233	1.57 154	0.61 18	1.54 164	0.93 98	0.77 74	1.66 151	0.66 48	0.36 278	0.20 108	0.25 59	0.19 47	0.29 90	0.25 72

IGEV-RUCA	0.90 53	0.53 59	1.05 5	0.81 58	0.74 224	3.89 302	0.80 203	1.92 52	1.41 60	0.96 89	0.71 18	0.70 40	0.73 61	1.30 82	0.68 55	0.29 141	0.20 108	0.25 59	0.19 47	0.43 309	0.34 210

GCAP-BAT	1.21 121	0.74 260	3.23 202	0.95 161	0.70 211	3.86 297	0.93 290	1.89 46	1.48 89	1.85 196	1.96 305	1.68 198	0.79 85	1.78 168	0.81 105	0.29 141	0.20 108	0.24 40	0.20 61	0.26 50	0.35 224

RAStereo	0.75 14	0.52 48	2.86 189	0.58 2	0.62 173	1.19 17	0.32 10	1.81 43	0.99 16	0.75 39	1.05 55	0.64 26	0.47 11	0.80 4	0.94 161	0.22 12	0.20 108	0.27 106	0.21 75	0.34 195	0.22 40

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 324	0.99 352	19.62 437	1.09 241	0.96 295	1.51 50	0.44 40	4.05 353	1.64 184	1.31 115	1.67 202	4.93 478	2.45 399	2.52 239	1.40 255	0.30 180	0.20 108	0.31 198	0.50 423	0.57 377	0.60 389

IGEV_Zeroshot_test	2.16 280	0.69 216	20.60 483	1.22 311	0.54 131	2.18 90	0.53 61	3.38 213	1.61 177	1.93 224	1.55 168	3.76 429	1.05 150	1.55 125	0.91 148	0.29 141	0.20 108	0.27 106	0.29 255	0.40 256	0.32 183

UniTT-Stereo	0.82 37	0.47 22	2.63 176	0.96 167	1.19 355	0.78 4	0.39 23	1.12 4	1.54 134	1.19 110	1.26 93	0.51 11	0.64 42	1.13 37	1.03 179	0.30 180	0.20 108	0.24 40	0.21 75	0.40 256	0.25 72

GCAP-Stereo	0.93 58	0.68 213	1.35 51	0.85 99	0.41 49	3.61 248	0.52 60	2.20 74	1.50 102	1.11 105	1.04 51	1.17 126	0.84 97	1.11 32	0.71 71	0.25 56	0.20 108	0.27 106	0.18 31	0.28 78	0.23 48

Any-RAFT	1.40 165	0.53 59	2.78 185	1.09 241	0.64 177	4.41 425	0.81 212	3.97 330	2.78 413	1.99 242	1.34 113	2.36 301	1.56 282	1.56 126	0.75 85	0.27 84	0.20 108	0.25 59	0.18 31	0.25 37	0.28 129

anonymousdsp2	1.26 142	0.60 127	3.74 226	1.02 209	0.41 49	3.60 244	0.72 139	3.68 256	1.47 81	1.37 123	1.56 171	1.83 236	1.01 138	2.00 192	0.66 48	0.29 141	0.20 108	0.28 135	0.20 61	0.32 159	0.29 139

Selective-RAFT	1.15 106	0.46 19	1.64 79	0.99 186	0.45 74	4.17 383	0.51 57	3.21 188	1.69 200	1.12 106	1.34 113	1.45 171	1.40 229	2.08 199	0.94 161	0.41 335	0.20 108	0.24 40	0.23 119	0.27 62	0.25 72

ProNet	0.82 37	0.71 238	1.50 65	0.86 103	0.45 74	1.78 62	0.83 221	1.75 37	1.28 41	0.66 27	1.13 67	0.78 60	0.76 72	1.66 151	0.71 71	0.24 35	0.20 108	0.25 59	0.23 119	0.29 90	0.25 72

TestStereo1	1.56 181	0.81 297	2.32 150	1.61 435	0.64 177	4.13 364	1.36 385	3.79 279	3.20 465	1.60 147	2.57 416	1.39 161	2.15 376	2.51 234	1.30 241	0.29 141	0.20 108	0.34 271	0.25 154	0.40 256	0.36 230

DisPM	1.36 161	0.55 75	2.39 158	1.54 420	0.51 113	4.59 459	0.79 193	2.50 105	1.88 241	2.50 393	1.83 268	1.45 171	1.01 138	2.71 255	0.93 159	0.46 372	0.20 108	0.32 218	0.31 289	0.31 133	0.44 310

SA-5K	1.56 181	0.81 297	2.32 150	1.61 435	0.64 177	4.13 364	1.36 385	3.79 279	3.20 465	1.60 147	2.57 416	1.39 161	2.15 376	2.51 234	1.30 241	0.29 141	0.20 108	0.34 271	0.25 154	0.40 256	0.36 230

IPLG	2.48 348	0.65 184	19.63 438	0.91 133	0.79 237	4.60 461	0.56 70	4.31 440	1.84 235	1.91 218	2.00 317	1.31 151	1.38 222	6.61 341	1.53 289	0.27 84	0.20 108	0.27 106	0.23 119	0.31 133	0.36 230

MIPNet	2.33 315	0.71 238	19.82 443	0.89 117	0.56 141	4.76 490	0.61 88	4.32 444	2.37 349	1.83 194	1.48 150	1.48 174	1.98 361	2.63 249	1.44 264	0.29 141	0.20 108	0.26 80	0.23 119	0.30 113	0.39 265

LCNet	1.55 177	0.54 69	1.88 97	0.99 186	0.55 137	3.60 244	1.21 370	2.86 156	1.53 125	2.18 314	1.74 222	1.43 170	4.17 464	3.62 277	0.87 130	0.29 141	0.20 108	0.28 135	0.77 466	0.47 340	1.85 490

HHNet	2.48 348	0.71 238	20.52 478	0.64 10	0.64 177	4.07 351	0.93 290	3.76 273	1.56 148	2.15 303	4.92 482	0.98 103	3.37 443	1.66 151	1.79 334	0.32 219	0.20 108	0.31 198	0.27 198	0.36 226	0.42 295

OMP-Stereo	1.97 252	0.93 336	1.88 97	2.76 498	0.67 198	4.58 458	1.48 404	4.31 440	1.54 134	3.15 458	2.76 432	3.25 390	1.38 222	7.66 367	1.35 252	0.40 321	0.20 108	0.33 253	0.26 172	0.33 177	0.24 62

IIG-Stereo	1.95 248	0.79 289	2.14 130	2.78 499	0.66 191	4.62 463	0.76 169	4.27 421	1.53 125	2.63 417	3.14 454	3.35 399	1.61 288	7.65 366	1.41 259	0.39 315	0.20 108	0.31 198	0.25 154	0.33 177	0.22 40

NF-Stereo	1.58 184	0.61 142	2.66 178	2.26 485	0.47 93	4.68 472	0.67 118	3.31 201	1.48 89	2.11 285	1.59 178	1.36 157	1.09 162	6.08 331	1.20 212	0.40 321	0.20 108	0.36 305	0.34 316	0.31 133	0.36 230

OCTAStereo	1.58 184	0.61 142	2.72 181	2.27 488	0.46 83	4.68 472	0.67 118	3.30 200	1.48 89	2.11 285	1.59 178	1.36 157	1.09 162	6.02 328	1.21 216	0.41 335	0.20 108	0.36 305	0.34 316	0.31 133	0.37 244

RE-Stereo	1.58 184	0.61 142	2.72 181	2.26 485	0.46 83	4.68 472	0.68 123	3.31 201	1.48 89	2.11 285	1.59 178	1.36 157	1.09 162	6.01 326	1.22 219	0.41 335	0.20 108	0.36 305	0.34 316	0.31 133	0.37 244

TVStereo	1.58 184	0.61 142	2.72 181	2.26 485	0.46 83	4.68 472	0.68 123	3.31 201	1.48 89	2.11 285	1.59 178	1.36 157	1.09 162	6.01 326	1.22 219	0.41 335	0.20 108	0.36 305	0.34 316	0.31 133	0.37 244

Prome-Stereo	1.61 192	0.55 75	1.71 82	0.98 180	0.60 165	4.41 425	1.82 437	3.03 170	1.53 125	2.18 314	3.45 463	1.72 208	3.49 451	2.23 220	1.08 187	0.29 141	0.20 108	0.26 80	0.25 154	0.34 195	2.16 496

RALAANet	1.28 150	1.08 372	3.21 201	1.25 319	0.94 291	1.44 43	0.69 128	3.15 182	2.57 389	2.01 256	1.80 249	1.29 149	1.05 150	2.00 192	1.48 276	0.27 84	0.20 108	0.27 106	0.24 143	0.40 256	0.27 110

CFNet-RSSM	2.08 272	0.52 48	20.06 453	1.01 200	0.56 141	3.39 196	0.64 105	3.67 254	1.55 142	1.72 176	1.37 121	2.57 328	1.19 195	1.11 32	0.86 124	0.27 84	0.20 108	0.25 59	0.23 119	0.27 62	0.23 48

PMTNet	0.99 79	0.48 28	1.73 83	0.62 7	0.56 141	4.20 395	0.43 38	1.88 45	1.58 157	1.00 91	1.05 55	0.78 60	0.98 133	1.50 118	0.85 117	1.21 480	0.20 108	0.23 17	0.15 4	0.22 18	0.19 4

MLCV	1.87 229	0.91 330	8.59 277	1.10 250	0.57 152	3.59 242	0.53 61	3.70 266	2.20 307	2.80 434	2.25 368	2.00 263	1.42 239	4.13 292	1.86 341	0.30 180	0.20 108	0.32 218	0.21 75	0.33 177	0.36 230

iResNet_ROB	1.89 234	1.02 357	8.60 278	1.39 386	0.98 303	3.72 263	0.66 117	3.84 289	2.65 398	1.88 206	2.05 329	1.98 260	1.27 204	4.52 297	1.67 316	0.30 180	0.20 108	0.28 135	0.18 31	0.31 133	0.40 285

G2L-Stereo_aug	2.62 370	0.63 161	18.80 417	1.29 336	1.11 335	3.13 159	0.89 261	3.65 249	1.84 235	2.21 329	2.16 351	3.04 373	2.10 370	7.62 363	2.39 394	0.28 121	0.21 139	0.32 218	0.20 61	0.30 113	0.33 197

MM-Stereo_test1	1.90 236	0.53 59	19.85 445	1.39 386	0.48 101	1.81 65	0.79 193	3.00 166	1.82 228	1.69 167	1.09 61	0.87 83	0.97 128	1.45 108	0.74 82	0.24 35	0.21 139	0.27 106	0.24 143	0.35 213	0.24 62

SCV_C0	0.89 50	0.59 115	1.96 107	0.83 78	0.44 67	1.24 23	0.64 105	3.33 209	1.66 190	0.82 63	1.20 76	0.73 53	0.66 48	1.62 142	0.66 48	0.32 219	0.21 139	0.24 40	0.20 61	0.28 78	0.23 48

UGAM-zero	2.79 387	0.57 95	20.87 491	0.98 180	0.77 235	2.08 85	0.35 18	3.88 301	1.51 109	2.05 269	1.64 193	5.07 485	3.42 448	9.83 406	1.24 224	0.28 121	0.21 139	0.27 106	0.29 255	0.29 90	0.28 129

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 381	1.26 409	22.01 519	1.08 235	0.99 306	1.61 56	0.86 236	3.69 261	1.64 184	1.52 139	5.62 487	3.35 399	3.44 449	2.20 215	1.33 248	0.26 69	0.21 139	0.30 176	0.62 451	0.93 452	0.67 406

H2IRNET	1.90 236	0.53 59	14.29 351	1.14 269	0.60 165	4.48 433	0.44 40	2.65 131	1.81 227	1.05 98	2.30 381	1.67 196	1.40 229	2.17 211	1.50 280	0.36 278	0.21 139	0.33 253	0.37 353	0.34 195	0.29 139

MoCha-V2	0.87 45	0.48 28	1.87 96	0.88 113	0.32 7	1.37 39	0.55 66	2.71 138	1.42 62	0.92 82	1.75 226	0.65 30	1.17 189	1.45 108	0.57 26	0.21 6	0.21 139	0.20 1	0.19 47	0.24 24	0.23 48

MyStereo8	2.33 315	1.13 381	19.26 428	1.22 311	1.62 441	4.16 378	0.57 71	3.50 225	2.36 343	2.15 303	1.75 226	2.28 288	1.14 180	1.46 112	2.20 382	0.24 35	0.21 139	0.32 218	0.27 198	0.36 226	0.43 304

IGEVStereo-DCA	0.86 42	0.65 184	2.05 115	0.90 126	0.46 83	1.57 54	0.86 236	1.62 22	1.24 31	0.65 25	0.77 25	0.74 57	0.72 57	2.59 246	0.86 124	0.28 121	0.21 139	0.28 135	0.21 75	0.29 90	0.27 110

rrr	2.27 296	0.65 184	23.82 529	0.90 126	0.46 83	1.57 54	0.96 305	7.98 518	1.19 26	0.65 25	0.77 25	0.74 57	0.72 57	2.59 246	0.86 124	0.28 121	0.21 139	0.28 135	0.21 75	0.29 90	0.25 72

plain	1.55 177	0.69 216	13.59 334	0.65 16	0.73 219	1.66 59	0.57 71	3.17 185	1.94 252	0.77 53	1.24 86	0.80 66	0.86 101	1.60 136	0.96 167	0.33 235	0.21 139	0.32 218	0.25 154	0.42 299	0.28 129

iRaft-Stereo_20w	1.88 233	0.62 152	10.58 305	0.90 126	0.83 253	2.96 143	0.78 186	4.90 499	1.58 157	2.29 348	1.60 182	1.25 143	4.51 472	2.28 223	0.90 141	0.29 141	0.21 139	0.26 80	0.24 143	0.41 280	0.31 174

IPLGR	2.53 357	0.58 108	20.46 477	0.82 68	0.52 122	4.56 456	0.50 53	4.30 437	2.38 354	1.87 203	1.53 162	1.68 198	1.72 324	6.95 352	1.15 200	0.28 121	0.21 139	0.27 106	0.23 119	0.33 177	0.32 183

PSM-AAD	2.43 337	0.54 69	1.32 47	0.92 139	0.54 131	4.48 433	7.47 516	2.96 161	1.55 142	2.31 358	2.56 414	1.26 144	16.23 525	2.46 228	0.89 137	0.28 121	0.21 139	0.58 432	0.41 389	0.34 195	1.32 474

KYRaft	1.59 189	0.52 48	1.73 83	0.95 161	0.49 107	4.38 416	1.79 433	2.43 97	1.51 109	2.49 392	2.98 444	2.00 263	3.41 445	2.14 207	0.82 108	0.30 180	0.21 139	0.33 253	0.46 406	0.35 213	2.45 504

THIR-Stereo	4.14 468	0.82 304	10.85 309	0.86 103	0.43 61	2.16 89	16.77 530	3.22 190	1.54 134	2.04 268	12.05 520	2.68 337	7.53 506	7.30 355	12.62 496	0.30 180	0.21 139	0.29 156	0.28 227	0.33 177	0.41 291

PFNet	2.47 346	0.60 127	16.95 386	2.15 482	0.81 242	4.63 465	0.91 275	2.55 117	1.52 118	2.40 382	2.79 434	1.83 236	1.42 239	7.54 361	1.34 251	0.33 235	0.21 139	0.36 305	0.27 198	0.32 159	0.39 265

GrayStereo	2.58 368	0.53 59	1.63 77	1.58 429	0.89 279	4.17 383	8.17 520	3.03 170	1.52 118	2.80 434	2.50 406	1.70 205	17.10 526	2.83 258	1.15 200	0.33 235	0.21 139	0.27 106	0.32 300	0.28 78	0.53 363

Pruner-Stereo	1.32 159	0.59 115	2.11 129	1.79 459	0.47 93	4.73 485	0.79 193	2.53 107	1.72 207	2.47 390	1.58 174	1.48 174	1.03 141	1.66 151	1.47 273	0.44 358	0.21 139	0.34 271	0.30 273	0.30 113	0.39 265

IRAFT_RVC	1.87 229	0.60 127	4.33 232	2.40 492	0.66 191	4.59 459	1.59 418	2.96 161	1.51 109	2.23 336	1.75 226	2.09 277	2.63 409	6.70 345	1.50 280	0.33 235	0.21 139	0.33 253	0.29 255	0.32 159	0.32 183

CRE-IMP	1.23 126	0.61 142	2.14 130	0.82 68	0.39 41	4.54 448	0.83 221	2.63 129	1.55 142	1.95 229	1.46 140	1.87 244	0.96 125	1.48 115	1.33 248	0.45 367	0.21 139	0.31 198	0.26 172	0.41 280	0.31 174

CroCo-Stereo	0.98 73	0.87 320	3.44 212	0.87 108	0.53 130	0.49 1	0.50 53	3.99 336	1.49 97	0.81 61	1.25 92	1.00 106	0.75 67	1.10 31	1.09 190	0.24 35	0.21 139	0.24 40	0.19 47	0.35 213	0.27 110
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
cross-raft	2.01 261	0.57 95	19.01 423	1.03 216	0.56 141	2.11 87	0.72 139	3.63 246	1.57 154	1.77 184	1.51 154	3.17 384	1.13 174	1.16 46	0.85 117	0.23 23	0.21 139	0.26 80	0.23 119	0.28 78	0.25 72

XX-Stereo	2.54 359	0.61 142	20.21 461	1.78 454	1.19 355	4.30 410	0.46 45	4.39 461	1.58 157	2.32 362	1.89 293	4.64 473	0.60 32	4.16 293	0.82 108	0.31 199	0.21 139	0.28 135	0.27 198	0.51 353	0.26 96

test_xeample3	2.12 276	0.63 161	21.55 511	0.91 133	0.47 93	1.85 67	0.94 295	7.96 517	1.23 29	0.75 39	0.76 23	0.64 26	0.70 54	1.77 167	0.83 111	0.30 180	0.21 139	0.27 106	0.21 75	0.27 62	0.24 62

GMStereo	1.01 83	1.00 355	2.86 189	0.83 78	0.45 74	1.47 46	0.57 71	1.89 46	2.11 291	1.52 139	1.24 86	0.87 83	0.74 65	1.58 129	0.94 161	0.40 321	0.21 139	0.30 176	0.30 273	0.47 340	0.36 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	1.58 184	0.57 95	11.69 318	1.01 200	0.60 165	2.53 110	0.64 105	2.36 90	1.56 148	1.80 190	1.47 144	2.74 344	1.18 191	1.12 34	0.90 141	0.27 84	0.21 139	0.25 59	0.22 106	0.27 62	0.23 48

iResNetv2_ROB	2.65 374	5.00 498	19.28 430	2.06 479	1.09 332	3.83 283	1.13 351	4.14 382	2.09 281	1.85 196	2.03 320	2.01 266	1.51 266	3.58 275	1.58 295	0.34 247	0.21 139	0.32 218	0.21 75	0.44 317	0.29 139

pmcnn	5.45 491	1.22 402	17.40 393	1.60 432	2.41 495	3.48 215	2.12 453	4.52 483	3.26 470	3.67 473	13.15 523	22.10 529	3.46 450	11.92 497	17.16 514	0.34 247	0.21 139	0.23 17	0.19 47	0.36 226	0.28 129

xyz-stereo-finetune2	1.16 110	0.63 161	1.50 65	0.57 1	0.36 13	3.47 212	0.65 114	2.70 137	1.23 29	0.88 77	1.75 226	0.91 92	1.76 329	3.54 274	1.74 327	0.24 35	0.22 168	0.30 176	0.27 198	0.31 133	0.26 96

DFGA-Net	2.11 275	3.00 485	7.43 264	1.11 257	0.76 229	3.72 263	0.60 84	2.63 129	1.91 249	2.01 256	2.07 334	1.22 140	1.04 145	10.26 426	2.26 386	0.27 84	0.22 168	0.34 271	0.34 316	0.61 390	0.48 335

PAM_32	2.45 340	0.63 161	20.74 486	1.05 219	0.65 185	2.83 123	0.46 45	2.91 158	1.54 134	1.95 229	2.66 424	4.99 481	3.78 455	1.96 190	0.92 151	0.27 84	0.22 168	0.27 106	0.25 154	0.36 226	0.48 335

AE-Stereo	1.18 111	0.60 127	2.05 115	1.10 250	0.60 165	4.39 419	0.72 139	3.74 270	1.62 180	1.10 102	1.90 298	1.01 107	0.92 118	1.45 108	0.82 108	0.28 121	0.22 168	0.28 135	0.28 227	0.26 50	0.22 40

RAFT-Test	1.44 169	0.59 115	6.10 253	1.01 200	0.69 209	2.90 130	0.80 203	3.68 256	1.70 203	1.85 196	1.68 205	3.15 383	1.03 141	1.20 60	0.99 174	0.27 84	0.22 168	0.25 59	0.23 119	0.27 62	0.25 72

HH	2.23 288	0.86 318	21.59 512	0.98 180	0.51 113	1.49 48	0.82 216	2.74 142	1.54 134	1.10 102	1.69 209	4.62 471	1.86 351	2.55 242	0.69 62	0.26 69	0.22 168	0.29 156	0.23 119	0.34 195	0.27 110

HanStereo	2.23 288	0.86 318	21.59 512	0.98 180	0.51 113	1.49 48	0.82 216	2.74 142	1.54 134	1.10 102	1.69 209	4.62 471	1.86 351	2.55 242	0.69 62	0.26 69	0.22 168	0.29 156	0.23 119	0.34 195	0.27 110

knoymous	1.30 153	0.60 127	5.57 251	0.88 113	0.75 226	3.04 147	0.90 267	2.68 134	1.33 47	1.48 135	1.07 59	2.78 354	0.88 106	1.29 78	0.85 117	0.31 199	0.22 168	0.35 290	0.20 61	0.45 325	0.37 244

RAFT_CTSACE	1.80 223	1.06 369	10.00 296	1.71 446	1.39 400	3.49 218	1.06 331	3.05 172	1.62 180	1.70 171	2.04 323	2.51 323	1.80 339	1.98 191	0.94 161	0.25 56	0.22 168	0.28 135	0.30 273	0.30 113	0.26 96

SA	1.62 194	0.75 272	3.78 228	1.07 227	0.43 61	4.26 401	1.36 385	4.45 472	3.12 454	1.63 155	1.97 311	1.68 198	2.26 386	2.55 242	1.27 233	0.27 84	0.22 168	0.37 317	0.37 353	0.35 213	0.30 165

DAS	2.31 308	0.67 205	4.79 240	1.14 269	1.64 445	2.93 138	2.13 454	4.09 366	2.74 408	4.17 485	2.52 409	2.46 318	1.79 334	11.55 475	1.63 309	0.37 286	0.22 168	0.39 336	0.25 154	0.41 280	0.34 210

SepStereo	2.15 279	0.67 205	4.79 240	1.14 269	1.64 445	2.93 138	2.13 454	4.09 366	2.74 408	4.17 485	2.52 409	2.46 318	1.79 334	8.36 373	1.63 309	0.37 286	0.22 168	0.39 336	0.25 154	0.41 280	0.34 210

CrosDoStereo	5.24 487	0.60 127	20.23 462	0.82 68	0.51 113	3.39 196	18.11 532	3.82 285	2.27 321	1.98 237	8.74 502	1.96 256	6.96 501	7.35 357	26.35 535	0.30 180	0.22 168	0.30 176	0.28 227	0.33 177	0.38 259

NRIStereo	1.28 150	0.61 142	1.67 80	1.15 282	0.38 38	4.73 485	0.90 267	2.42 95	1.50 102	1.93 224	1.33 108	1.75 211	1.22 197	2.96 263	1.33 248	0.46 372	0.22 168	0.29 156	0.26 172	0.30 113	0.28 129

ROB_FTStereo_v2	1.23 126	0.66 195	2.02 111	0.75 36	0.37 27	4.67 471	0.76 169	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.46 140	1.78 217	1.14 180	2.08 199	0.88 134	0.48 385	0.22 168	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

ROB_FTStereo	1.25 135	0.66 195	2.14 130	0.75 36	0.37 27	4.65 468	0.77 182	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.47 144	1.78 217	1.13 174	2.26 222	0.86 124	0.47 381	0.22 168	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

DeepStereo_LL	5.24 487	0.60 127	20.23 462	0.82 68	0.51 113	3.39 196	18.11 532	3.82 285	2.27 321	1.98 237	8.74 502	1.96 256	6.96 501	7.35 357	26.35 535	0.30 180	0.22 168	0.30 176	0.28 227	0.33 177	0.38 259

DRaft	2.28 301	0.56 86	2.64 177	0.74 35	0.46 83	3.94 317	1.23 371	2.32 88	1.55 142	2.64 418	2.80 436	1.60 189	5.34 482	6.96 353	10.99 488	0.34 247	0.22 168	0.27 106	0.27 198	0.29 90	0.37 244

DeepStereo_RVC	1.55 177	0.63 161	3.32 208	0.77 53	0.42 55	4.49 439	0.72 139	2.50 105	1.58 157	2.02 261	1.81 261	1.54 182	6.38 497	1.73 162	1.19 209	0.46 372	0.22 168	0.29 156	0.28 227	0.35 213	0.38 259

RAFT-RH_RVC	2.63 372	0.55 75	19.97 450	1.26 325	0.47 93	4.46 431	0.57 71	1.71 34	1.64 184	3.06 452	5.51 485	2.03 267	1.28 206	6.70 345	1.52 288	0.42 346	0.22 168	0.37 317	0.34 316	0.28 78	0.29 139

RAFT-IKP	1.25 135	0.66 195	2.23 141	0.75 36	0.37 27	4.64 466	0.74 156	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.47 144	1.78 217	1.13 174	2.22 219	0.92 151	0.48 385	0.22 168	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

raft+_RVC	1.21 121	0.83 307	2.61 172	1.35 366	0.97 299	3.60 244	0.76 169	3.23 192	1.51 109	1.33 116	1.67 202	1.03 110	1.10 168	1.87 183	0.92 151	0.24 35	0.22 168	0.25 59	0.24 143	0.26 50	0.25 72

111	1.83 225	0.92 332	9.08 283	0.81 58	0.36 13	4.25 400	0.91 275	4.44 469	2.70 404	2.39 380	1.96 305	2.30 294	1.64 307	1.28 75	1.82 336	0.28 121	0.22 168	0.24 40	0.20 61	0.31 133	0.54 369

EAI-Stereo	2.35 324	0.63 161	2.97 192	0.95 161	0.65 185	3.84 288	14.27 528	5.04 501	2.19 305	2.06 274	7.25 490	1.10 118	0.94 122	1.65 150	1.37 253	0.31 199	0.22 168	0.27 106	0.60 447	0.27 62	0.32 183

FENet	2.25 292	0.50 37	20.29 469	1.35 366	0.67 198	4.01 338	0.60 84	3.95 323	1.99 258	1.96 233	1.11 64	2.43 312	1.43 242	1.60 136	1.39 254	0.32 219	0.22 168	0.33 253	0.26 172	0.29 90	0.39 265

BEATNet_4x	1.92 243	1.36 424	8.75 281	1.20 302	0.56 141	3.46 209	1.03 324	4.00 338	2.43 363	2.25 341	1.70 211	2.10 278	1.59 283	2.57 245	3.05 431	0.37 286	0.22 168	0.47 381	0.29 255	0.60 385	0.40 285

HSM	2.35 324	0.81 297	2.21 136	1.14 269	1.55 429	3.44 204	1.03 324	3.99 336	2.25 316	2.29 348	2.11 342	8.04 504	3.05 430	11.60 476	1.71 320	0.33 235	0.22 168	0.28 135	0.23 119	0.32 159	0.35 224

MM-Stereo_test3	1.09 95	0.59 115	1.55 71	1.73 449	1.18 348	1.91 72	0.86 236	3.52 229	1.76 220	1.25 112	1.86 283	1.10 118	0.69 52	1.32 85	0.86 124	0.27 84	0.23 195	0.27 106	0.22 106	0.34 195	0.30 165

HUF	1.15 106	0.64 174	8.62 279	0.90 126	0.35 11	1.35 37	0.78 186	1.97 56	1.50 102	0.63 22	1.52 155	0.83 71	0.66 48	1.28 75	0.63 36	0.29 141	0.23 195	0.26 80	0.17 23	0.23 20	0.25 72

AIO-test1	2.18 283	0.66 195	18.95 421	0.89 117	1.48 417	3.40 199	0.97 308	4.19 390	1.68 194	0.86 74	1.35 116	0.99 104	0.75 67	4.47 296	1.27 233	0.23 23	0.23 195	0.28 135	0.33 308	0.31 133	0.35 224

model_zeroshot	1.21 121	0.60 127	3.55 216	1.05 219	0.57 152	3.46 209	0.63 102	2.73 141	1.55 142	2.05 269	1.38 124	1.50 177	0.82 93	1.69 157	0.87 130	0.29 141	0.23 195	0.30 176	0.23 119	0.27 62	0.32 183

MGS-Stereo	0.80 27	0.56 86	1.53 67	0.93 153	0.39 41	1.26 26	0.73 144	1.45 11	1.30 44	1.01 92	2.26 369	0.80 66	0.56 21	1.16 46	0.65 43	0.27 84	0.23 195	0.26 80	0.22 106	0.27 62	0.25 72

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 56	0.73 252	1.42 57	0.92 139	1.08 328	2.97 144	0.53 61	1.77 40	1.39 54	1.16 108	1.54 164	0.58 17	0.65 45	1.03 23	0.84 114	0.25 56	0.23 195	0.30 176	0.24 143	0.43 309	0.29 139

MyStereo06	2.46 343	0.72 241	19.97 450	1.02 209	0.99 306	4.26 401	0.86 236	3.51 228	1.68 194	1.92 220	1.73 220	4.01 441	4.22 465	1.62 142	0.88 134	0.24 35	0.23 195	0.34 271	0.26 172	0.42 299	0.36 230

MyStereo05	2.37 330	0.72 241	19.94 448	1.02 209	0.99 306	4.26 401	0.86 236	4.01 340	2.62 393	2.14 295	1.26 93	2.28 288	1.63 304	2.07 197	1.68 317	0.24 35	0.23 195	0.34 271	0.26 172	0.42 299	0.36 230

GMStereo_Zeroshot	1.41 167	1.21 396	3.33 209	1.29 336	0.72 215	3.35 192	0.53 61	2.58 124	1.68 194	2.35 370	1.56 171	2.42 309	0.96 125	2.50 231	1.16 203	0.45 367	0.23 195	0.40 342	0.24 143	0.79 439	0.33 197

MaDis-Stereo	0.82 37	0.66 195	1.53 67	0.65 16	1.87 474	1.24 23	0.36 19	2.13 69	1.27 40	0.67 29	0.75 22	0.88 86	0.70 54	1.15 44	1.07 185	0.29 141	0.23 195	0.26 80	0.20 61	0.31 133	0.22 40

MSKI-zero shot	2.22 286	0.64 174	20.09 457	0.96 167	0.56 141	4.04 343	0.70 134	3.91 312	1.50 102	1.92 220	2.28 373	1.92 247	0.71 56	2.93 261	0.67 52	0.26 69	0.23 195	0.26 80	0.21 75	0.28 78	0.26 96

LL-Strereo2	1.23 126	0.85 315	2.38 157	0.93 153	0.68 203	3.72 263	1.37 390	2.54 116	1.99 258	1.75 182	1.40 129	1.82 233	0.73 61	1.40 95	0.99 174	0.31 199	0.23 195	0.55 426	0.35 331	0.29 90	0.24 62

CroCo-Stereo Lap2	0.99 79	0.89 323	2.55 165	0.99 186	1.80 471	0.54 2	0.46 45	3.10 177	1.24 31	1.07 99	1.21 79	1.05 114	0.78 82	1.26 70	1.08 187	0.27 84	0.23 195	0.27 106	0.21 75	0.43 309	0.34 210

DCANet-4	1.96 250	0.51 42	14.31 352	0.82 68	0.40 44	4.16 378	0.57 71	4.29 429	2.98 443	2.30 352	1.80 249	1.03 110	1.54 278	1.44 104	1.44 264	0.29 141	0.23 195	0.23 17	0.18 31	0.24 24	0.42 295

fff	1.74 212	0.70 226	9.08 283	0.81 58	0.36 13	4.15 368	0.57 71	4.23 403	2.09 281	2.30 352	1.80 249	1.19 134	3.02 427	1.44 104	1.46 268	0.29 141	0.23 195	0.23 17	0.18 31	0.24 24	0.42 295

IER	1.69 206	0.65 184	7.19 262	0.94 157	1.15 342	3.28 185	0.89 261	3.48 219	1.97 255	2.10 281	1.98 313	2.28 288	2.12 372	2.25 221	1.75 330	0.29 141	0.23 195	0.36 305	0.30 273	0.32 159	0.34 210

CIPLG	2.27 296	1.18 391	19.24 425	0.92 139	1.34 389	3.95 322	0.89 261	4.23 403	1.82 228	2.31 358	2.67 425	1.17 126	1.06 157	1.53 124	1.32 244	0.37 286	0.23 195	0.27 106	0.22 106	0.31 133	0.45 316

IPLGR_C	2.28 301	1.31 417	19.46 433	0.92 139	1.32 384	3.93 312	0.89 261	4.20 391	1.82 228	2.30 352	2.63 422	1.16 125	1.07 159	1.41 100	1.29 240	0.37 286	0.23 195	0.27 106	0.22 106	0.31 133	0.45 316

ACRE	2.27 296	1.11 379	19.45 432	0.91 133	1.30 377	3.94 317	0.87 254	4.21 396	1.80 226	2.28 346	2.62 420	1.17 126	1.04 145	1.52 122	1.30 241	0.37 286	0.23 195	0.27 106	0.22 106	0.31 133	0.46 326

Patchmatch Stereo++	1.25 135	0.65 184	2.06 124	0.75 36	0.37 27	4.68 472	0.76 169	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.47 144	1.78 217	1.14 180	2.44 226	0.90 141	0.48 385	0.23 195	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	1.66 203	0.59 115	5.15 244	2.25 483	0.48 101	4.68 472	0.69 128	2.57 121	1.52 118	2.14 295	1.45 138	1.42 168	0.99 134	6.04 329	1.20 212	0.41 335	0.23 195	0.37 317	0.39 372	0.32 159	0.31 174

KMStereo	1.66 203	0.59 115	5.15 244	2.25 483	0.48 101	4.68 472	0.69 128	2.57 121	1.52 118	2.14 295	1.45 138	1.42 168	0.99 134	6.04 329	1.20 212	0.41 335	0.23 195	0.37 317	0.39 372	0.32 159	0.31 174

PSM-adaLoss	1.24 131	0.65 184	2.03 112	0.75 36	0.37 27	4.68 472	0.73 144	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.47 144	1.78 217	1.13 174	2.18 213	0.87 130	0.48 385	0.23 195	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

HUI-Stereo	1.25 135	0.66 195	2.33 152	0.75 36	0.37 27	4.68 472	0.78 186	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.46 140	1.79 224	1.13 174	2.17 211	0.85 117	0.48 385	0.23 195	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

iGMRVC	1.26 142	0.66 195	2.14 130	0.75 36	0.37 27	4.66 469	0.74 156	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.46 140	1.78 217	1.14 180	2.46 228	0.92 151	0.48 385	0.23 195	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

RAFT-345	2.46 343	0.55 75	19.69 440	1.02 209	0.49 107	4.43 429	0.78 186	1.64 29	2.34 338	2.09 278	3.12 452	1.96 256	1.31 213	6.65 343	1.43 262	0.36 278	0.23 195	0.32 218	0.25 154	0.28 78	0.25 72

iRAFT	1.25 135	0.65 184	2.06 124	0.75 36	0.37 27	4.68 472	0.76 169	2.53 107	1.58 157	1.99 242	1.47 144	1.78 217	1.14 180	2.44 226	0.90 141	0.48 385	0.23 195	0.32 218	0.27 198	0.40 256	0.29 139

rafts_anoy	1.24 131	0.80 293	3.61 222	1.17 290	1.20 360	3.00 145	0.61 88	3.17 185	1.58 157	1.37 123	1.26 93	1.19 134	1.12 172	1.78 168	1.25 227	0.32 219	0.23 195	0.32 218	0.32 300	0.31 133	0.30 165

csc	1.74 212	0.70 226	9.08 283	0.81 58	0.36 13	4.15 368	0.57 71	4.23 403	2.09 281	2.30 352	1.80 249	1.19 134	3.02 427	1.44 104	1.46 268	0.29 141	0.23 195	0.23 17	0.18 31	0.24 24	0.42 295

cscssc	1.74 212	0.70 226	9.08 283	0.81 58	0.36 13	4.15 368	0.57 71	4.23 403	2.09 281	2.30 352	1.80 249	1.19 134	3.02 427	1.44 104	1.46 268	0.29 141	0.23 195	0.23 17	0.18 31	0.24 24	0.42 295

DIP-Stereo	1.24 131	0.69 216	1.77 88	0.65 16	0.61 169	4.29 408	0.58 80	4.44 469	2.53 382	1.98 237	1.33 108	0.91 92	0.86 101	1.25 69	1.25 227	0.36 278	0.23 195	0.32 218	0.23 119	0.32 159	0.29 139
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	1.77 219	0.81 297	2.22 139	1.21 308	0.76 229	3.26 179	0.71 136	3.82 285	2.05 273	2.29 348	2.05 329	2.98 368	1.44 245	7.15 354	2.27 388	0.30 180	0.23 195	0.42 359	0.33 308	0.45 325	0.64 402
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	2.52 356	0.94 342	21.17 502	1.84 463	0.72 215	3.75 269	0.81 212	4.14 382	2.55 388	2.33 368	2.03 320	1.35 156	1.44 245	3.27 267	2.16 380	0.35 267	0.23 195	0.28 135	0.22 106	0.44 317	0.45 316

xyz-stereo-finetune	1.05 90	0.62 152	1.46 60	0.59 3	0.36 13	3.48 215	0.81 212	2.69 136	1.74 216	0.94 83	1.21 79	0.91 92	0.78 82	2.53 241	1.28 237	0.24 35	0.24 228	0.26 80	0.23 119	0.30 113	0.23 48

PAM	2.43 337	0.61 142	20.86 489	1.07 227	0.73 219	2.93 138	0.53 61	3.24 194	1.53 125	1.89 212	2.43 399	5.29 490	2.76 414	1.84 177	1.02 178	0.27 84	0.24 228	0.26 80	0.25 154	0.40 256	0.50 348

UGAM	2.58 368	0.56 86	18.55 414	0.89 117	0.71 213	3.23 170	1.03 324	2.75 144	1.75 218	1.36 120	2.77 433	2.69 338	1.28 206	10.75 439	1.40 255	0.28 121	0.24 228	0.40 342	0.31 289	0.35 213	0.30 165

rvit_stereo_ft	1.00 81	0.87 320	3.55 216	0.97 174	0.66 191	1.06 9	0.80 203	2.78 147	1.67 192	0.78 56	0.96 41	0.95 102	1.14 180	1.06 27	0.90 141	0.32 219	0.24 228	0.27 106	0.28 227	0.39 251	0.27 110

MyStereo07	1.01 83	0.80 293	1.26 37	1.00 194	1.04 319	3.95 322	0.95 299	2.07 65	1.42 62	0.75 39	1.22 81	0.68 36	0.91 115	1.63 146	0.67 52	0.24 35	0.24 228	0.34 271	0.26 172	0.41 280	0.37 244

MyStereo04	2.29 304	0.80 293	18.77 416	1.00 194	1.04 319	3.95 322	0.95 299	3.91 312	2.54 386	1.99 242	1.27 99	2.31 295	1.65 309	2.02 196	1.77 331	0.24 35	0.24 228	0.34 271	0.26 172	0.41 280	0.37 244

MIF-Stereo (partial)	0.98 73	0.55 75	2.83 186	0.71 27	1.03 316	1.08 10	0.49 52	2.55 117	1.66 190	0.79 57	1.20 76	0.80 66	0.90 113	1.61 141	1.56 293	0.36 278	0.24 228	0.33 253	0.25 154	0.40 256	0.28 129

EKT-Stereo	6.79 506	0.64 174	4.24 231	1.77 453	106.39 550	4.51 446	0.61 88	3.16 183	1.53 125	1.88 206	1.22 81	1.98 260	1.36 221	3.81 282	0.84 114	0.35 267	0.24 228	0.29 156	0.26 172	0.34 195	0.48 335

MIM_Stereo	1.20 118	0.78 286	3.30 207	1.05 219	0.43 61	3.04 147	0.60 84	2.46 100	1.51 109	1.60 147	1.58 174	1.82 233	1.29 209	2.00 192	1.07 185	0.24 35	0.24 228	0.28 135	0.25 154	0.27 62	0.27 110

ADStereo(finetuned)	2.04 265	0.73 252	13.28 328	0.82 68	0.40 44	4.16 378	0.59 81	4.25 413	2.97 440	2.35 370	1.84 273	1.18 130	3.40 444	1.52 122	1.54 290	0.29 141	0.24 228	0.23 17	0.18 31	0.30 113	0.51 356

raft_robust	1.92 243	1.15 386	3.34 210	1.02 209	0.43 61	3.84 288	0.46 45	4.42 465	2.52 381	1.67 165	1.36 120	2.17 282	6.37 495	6.78 349	1.04 180	0.28 121	0.24 228	0.30 176	0.35 331	0.31 133	0.32 183

FTStereo	3.71 454	0.53 59	20.37 471	0.96 167	0.65 185	4.34 413	11.29 523	2.62 128	1.50 102	2.58 407	5.04 483	1.90 245	13.84 521	3.71 281	1.25 227	0.38 303	0.24 228	0.31 198	0.32 300	0.30 113	2.10 495

ASMatch	2.62 370	0.60 127	20.65 484	1.37 382	0.64 177	4.39 419	0.78 186	1.97 56	1.58 157	1.70 171	3.89 473	1.94 249	3.79 456	5.46 313	1.64 312	0.31 199	0.24 228	0.34 271	0.28 227	0.33 177	0.50 348

RAFT	1.23 126	0.84 311	2.05 115	0.96 167	0.47 93	1.80 64	0.94 295	3.18 187	1.46 76	1.60 147	1.71 215	3.04 373	1.59 283	1.64 148	1.32 244	0.38 303	0.24 228	0.40 342	0.32 300	0.40 256	0.35 224

LMCR-Stereo	2.40 332	1.31 417	18.61 415	1.59 430	0.86 266	3.87 300	1.15 354	4.32 444	1.60 173	2.25 341	2.27 370	1.13 121	2.43 397	2.48 230	1.60 299	0.88 466	0.24 228	0.29 156	0.24 143	0.56 373	0.30 165

raftrobust	1.19 113	0.72 241	2.30 149	1.26 325	1.31 379	3.55 234	0.68 123	2.75 144	1.47 81	2.21 329	1.38 124	1.17 126	1.22 197	1.20 60	1.11 194	0.28 121	0.24 228	0.21 5	0.19 47	0.25 37	0.28 129

DCANet	1.74 212	0.73 252	9.08 283	0.82 68	0.40 44	4.18 386	0.59 81	4.25 413	2.97 440	2.35 370	1.84 273	1.18 130	1.63 304	1.51 120	1.55 291	0.29 141	0.24 228	0.23 17	0.18 31	0.30 113	0.53 363

R-Stereo Train	1.20 118	0.58 108	1.81 92	0.99 186	0.67 198	3.78 274	0.90 267	4.09 366	1.51 109	2.16 308	1.71 215	1.13 121	0.94 122	1.40 95	0.91 148	0.30 180	0.24 228	0.26 80	0.21 75	0.26 50	0.25 72

RAFT-Stereo	1.20 118	0.58 108	1.81 92	0.99 186	0.67 198	3.78 274	0.90 267	4.09 366	1.51 109	2.16 308	1.71 215	1.13 121	0.94 122	1.40 95	0.91 148	0.30 180	0.24 228	0.26 80	0.21 75	0.26 50	0.25 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	2.56 364	0.70 226	10.06 297	1.60 432	2.25 492	3.67 257	1.00 316	3.38 213	3.14 457	1.81 191	2.11 342	4.60 470	2.30 387	10.25 425	2.61 416	0.37 286	0.24 228	0.25 59	0.24 143	0.28 78	0.26 96

CFNet	2.34 319	1.10 376	8.96 282	1.34 362	1.24 369	4.09 353	0.73 144	4.04 349	2.77 412	1.62 154	1.87 286	2.27 287	1.45 249	11.41 469	1.82 336	0.31 199	0.24 228	0.43 363	0.36 341	0.43 309	0.33 197

coex_refinement	2.10 273	0.85 315	3.67 225	1.31 347	1.13 339	3.21 166	0.85 233	3.86 295	2.31 332	2.51 395	1.92 301	3.49 414	1.69 318	11.08 458	2.13 376	0.37 286	0.25 249	0.27 106	0.31 289	0.41 280	0.37 244

testlalala2	2.31 308	0.63 161	20.54 479	2.56 495	2.87 501	3.79 277	0.76 169	4.20 391	1.48 89	1.42 131	1.43 135	2.45 316	0.80 92	1.03 23	0.68 55	0.27 84	0.25 249	0.24 40	0.21 75	0.33 177	0.28 129

DCRE	1.44 169	0.74 260	3.50 215	1.13 268	0.72 215	1.78 62	0.67 118	2.14 71	1.56 148	1.99 242	8.09 497	1.73 209	1.07 159	1.24 65	0.83 111	0.23 23	0.25 249	0.26 80	0.26 172	0.28 78	0.30 165

BUS	1.49 176	0.59 115	1.94 103	0.87 108	0.85 261	4.50 442	0.76 169	4.48 475	1.88 241	2.93 441	1.83 268	3.63 425	0.97 128	1.60 136	1.17 206	0.34 247	0.25 249	0.31 198	0.28 227	0.35 213	0.33 197

BSDual-CNN	1.46 172	0.59 115	1.94 103	0.87 108	0.85 261	4.16 378	1.16 356	4.48 475	1.88 241	2.93 441	1.83 268	2.60 331	1.31 213	1.60 136	1.21 216	0.34 247	0.25 249	0.31 198	0.28 227	0.35 213	0.33 197

hknet	1.98 254	0.64 174	8.70 280	0.87 108	1.07 326	4.16 378	1.16 356	4.48 475	1.73 210	2.93 441	1.83 268	3.48 408	1.30 212	3.91 287	1.51 286	0.31 199	0.25 249	0.31 198	0.28 227	0.35 213	0.33 197

GLC_STEREO	0.76 15	0.52 48	1.12 18	0.83 78	0.33 8	1.86 68	0.82 216	1.46 12	1.38 53	0.95 87	1.04 51	0.68 36	0.72 57	0.97 15	0.80 100	0.23 23	0.25 249	0.32 218	0.25 154	0.32 159	0.30 165

XX-TBD	1.03 88	0.95 344	1.94 103	1.30 344	0.43 61	3.97 332	0.33 11	1.74 36	1.73 210	1.59 146	2.02 319	0.69 39	0.60 32	1.16 46	0.66 48	0.30 180	0.25 249	0.23 17	0.15 4	0.31 133	0.22 40

sAnonymous2	1.37 162	1.22 402	9.79 293	0.92 139	0.88 274	1.23 19	0.61 88	2.56 119	1.69 200	0.85 72	1.02 44	0.73 53	1.23 200	0.98 17	0.78 95	0.29 141	0.25 249	0.31 198	0.30 273	1.06 461	0.71 416

CroCo_RVC	1.37 162	1.22 402	9.79 293	0.92 139	0.88 274	1.23 19	0.61 88	2.56 119	1.69 200	0.85 72	1.02 44	0.73 53	1.23 200	0.98 17	0.78 95	0.29 141	0.25 249	0.31 198	0.30 273	1.06 461	0.71 416

HSM-Net_RVC	2.87 395	0.57 95	17.46 396	0.92 139	0.90 282	3.70 260	1.20 367	5.64 513	2.51 380	3.22 461	2.43 399	2.54 325	1.59 283	11.41 469	1.65 314	0.34 247	0.25 249	0.26 80	0.23 119	0.30 113	0.29 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	1.45 171	0.83 307	2.34 155	1.28 333	0.81 242	3.21 166	1.14 353	4.20 391	2.46 371	2.05 269	1.77 240	2.48 320	1.18 191	1.71 160	1.44 264	0.43 351	0.25 249	0.43 363	0.28 227	0.44 317	0.34 210
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.
DISCO	2.25 292	0.73 252	10.06 297	1.76 452	1.12 337	3.47 212	1.25 374	3.24 194	2.26 319	2.65 422	1.96 305	4.53 467	1.92 358	4.17 294	3.61 438	0.32 219	0.25 249	0.31 198	0.29 255	0.66 410	0.41 291

AIO-test2	1.61 192	1.30 413	3.40 211	1.16 288	1.31 379	3.18 164	0.74 156	4.06 357	1.52 118	1.72 176	2.21 362	0.78 60	0.74 65	3.64 279	0.95 166	3.64 513	0.26 262	0.35 290	0.42 395	0.37 236	0.33 197

rvit_stereo_0081	0.80 27	0.63 161	1.19 28	0.91 133	0.64 177	1.27 27	0.61 88	2.05 61	1.71 204	0.82 63	0.73 20	0.85 77	0.75 67	1.30 82	0.80 100	0.31 199	0.26 262	0.27 106	0.25 154	0.38 241	0.27 110

rvit_stereo_0082	0.80 27	0.63 161	1.19 28	0.91 133	0.64 177	1.27 27	0.61 88	2.05 61	1.71 204	0.82 63	0.73 20	0.85 77	0.75 67	1.30 82	0.80 100	0.31 199	0.26 262	0.27 106	0.25 154	0.38 241	0.27 110

anonymousa	2.16 280	0.67 205	19.19 424	1.04 218	1.67 453	2.06 84	0.79 193	2.86 156	1.96 253	1.85 196	2.14 348	3.23 389	1.81 342	1.12 34	1.15 200	0.26 69	0.26 262	0.34 271	0.32 300	0.30 113	0.28 129

TRStereo	2.31 308	1.87 459	19.74 441	1.53 418	1.16 346	4.26 401	1.08 338	4.73 495	1.45 68	1.55 142	1.28 100	1.75 211	0.85 99	1.81 173	1.20 212	0.36 278	0.26 262	0.32 218	0.36 341	0.34 195	0.33 197

DEmStereo	2.97 409	0.58 108	13.42 330	0.79 56	0.51 113	3.84 288	1.84 440	2.42 95	1.60 173	2.25 341	2.74 429	2.03 267	6.04 489	6.79 351	12.80 497	0.35 267	0.26 262	0.26 80	0.27 198	0.27 62	0.37 244

RALCasStereoNet	1.19 113	1.02 357	2.06 124	1.12 261	1.14 340	3.08 155	0.70 134	2.99 164	1.73 210	1.34 117	1.68 205	1.18 130	0.91 115	2.16 209	1.00 176	0.30 180	0.26 262	0.24 40	0.21 75	0.29 90	0.30 165

UNet	2.51 353	0.74 260	20.17 460	1.14 269	1.44 411	3.48 215	0.76 169	3.77 275	1.87 239	2.05 269	1.57 173	2.75 346	2.39 394	3.51 273	2.51 409	0.32 219	0.26 262	0.41 352	0.26 172	0.38 241	0.39 265

ACVNet	1.46 172	0.64 174	3.56 218	0.93 153	0.85 261	4.22 396	0.80 203	2.85 153	2.08 278	1.78 186	1.88 287	3.10 378	1.46 252	1.33 86	1.89 344	0.29 141	0.26 262	0.30 176	0.26 172	0.39 251	0.27 110

acv_ft	1.55 177	0.64 174	3.29 206	1.14 269	2.01 481	2.93 138	0.97 308	3.81 282	2.08 278	2.22 332	1.88 287	3.10 378	1.66 311	1.33 86	2.22 384	0.29 141	0.26 262	0.30 176	0.26 172	0.39 251	0.27 110

cf-r	2.57 367	0.79 289	16.09 373	1.48 409	1.35 390	4.19 390	0.93 290	3.68 256	2.36 343	1.97 235	1.81 261	3.42 405	1.45 249	8.24 372	1.83 338	0.32 219	0.26 262	0.33 253	0.30 273	0.34 195	0.37 244

G2L-Stereo	2.49 350	0.94 342	14.54 354	1.15 282	1.35 390	3.57 240	0.95 299	3.62 245	2.00 262	2.11 285	1.61 186	3.20 385	1.34 217	9.54 398	1.91 347	0.34 247	0.27 273	0.35 290	0.28 227	0.30 113	0.35 224

test_sample1	1.62 194	0.55 75	1.88 97	1.44 397	0.79 237	2.27 94	0.64 105	4.00 338	1.82 228	1.87 203	1.35 116	1.57 184	1.62 291	9.55 400	1.24 224	0.30 180	0.27 273	0.31 198	0.28 227	0.32 159	0.32 183

mmm	1.27 147	0.58 108	2.20 134	1.41 390	0.68 203	2.39 101	0.85 233	3.90 308	1.63 183	2.20 321	1.84 273	1.28 146	1.50 263	1.91 186	0.89 137	0.31 199	0.27 273	0.45 373	0.37 353	0.38 241	0.34 210

ToySt	1.35 160	0.72 241	3.65 224	1.01 200	0.50 111	3.31 190	1.01 319	3.46 218	1.73 210	1.30 114	1.55 168	2.07 276	1.47 254	1.88 184	1.40 255	0.27 84	0.27 273	0.30 176	0.32 300	0.42 299	0.39 265

riskmin	1.25 135	0.56 86	2.05 115	1.05 219	0.93 289	2.86 128	0.55 66	3.23 192	1.34 48	1.55 142	1.07 59	3.56 423	2.03 362	1.29 78	1.00 176	0.28 121	0.27 273	0.34 271	0.21 75	0.41 280	0.43 304

psmg	1.47 175	0.59 115	1.94 103	0.92 139	0.85 261	4.30 410	1.42 400	4.10 374	1.88 241	2.64 418	2.09 337	2.60 331	1.31 213	1.60 136	1.21 216	0.34 247	0.27 273	0.33 253	0.34 316	0.36 226	0.34 210

GES	1.38 164	0.64 174	2.61 172	1.09 241	0.57 152	4.30 410	1.02 323	3.86 295	1.51 109	1.72 176	1.74 222	1.28 146	1.77 331	1.62 142	1.61 302	0.39 315	0.27 273	0.33 253	0.30 273	0.41 280	0.47 331

SFCPSM	2.18 283	0.63 161	17.03 387	0.88 113	0.98 303	3.74 268	1.28 377	4.09 366	2.16 300	1.85 196	1.83 268	1.65 194	1.39 225	2.50 231	1.50 280	0.33 235	0.27 273	0.39 336	0.36 341	0.34 195	0.37 244

GwcNet-RSSM	2.66 376	1.05 364	15.91 371	1.22 311	1.19 355	4.12 361	1.12 348	3.84 289	2.02 264	1.93 224	1.79 246	3.12 381	1.46 252	10.37 428	2.05 365	0.33 235	0.27 273	0.35 290	0.30 273	0.40 256	0.36 230

DMCA	1.72 209	0.74 260	6.63 256	1.14 269	0.96 295	3.98 334	0.90 267	3.75 271	2.76 411	2.83 437	1.58 174	2.35 299	1.18 191	1.58 129	1.98 358	0.40 321	0.27 273	0.42 359	0.26 172	0.36 226	0.38 259

test_sample2	1.75 216	0.56 86	2.25 142	1.41 390	0.80 239	2.91 133	0.86 236	4.05 353	2.04 270	1.91 218	1.39 126	1.57 184	1.55 280	10.65 436	1.06 182	0.32 219	0.28 283	0.32 218	0.30 273	0.36 226	0.33 197

DispNO	3.00 415	0.75 272	18.92 420	1.17 290	1.10 334	3.72 263	0.94 295	4.29 429	2.54 386	2.24 338	2.28 373	4.51 465	2.12 372	11.40 468	2.09 371	0.31 199	0.28 283	0.31 198	0.28 227	0.36 226	0.39 265

CoDeX	2.40 332	0.78 286	13.21 327	1.00 194	1.18 348	3.24 174	1.32 380	4.14 382	2.41 360	1.74 180	1.84 273	2.05 271	1.47 254	10.03 417	1.60 299	0.34 247	0.28 283	0.32 218	0.27 198	0.32 159	0.39 265

mmx	2.98 411	0.60 127	5.21 246	1.14 269	0.99 306	3.62 249	0.86 236	4.49 478	3.05 449	2.20 321	2.30 381	3.48 408	1.62 291	11.62 478	16.09 506	0.33 235	0.28 283	0.48 389	0.37 353	0.44 317	0.37 244

xxx	2.98 411	0.60 127	5.21 246	1.14 269	0.99 306	3.62 249	0.86 236	4.49 478	3.05 449	2.20 321	2.30 381	3.48 408	1.62 291	11.62 478	16.09 506	0.33 235	0.28 283	0.48 389	0.37 353	0.44 317	0.37 244

LL-Strereo	3.01 417	1.81 458	17.59 399	1.12 261	2.10 487	2.90 130	1.09 342	4.33 446	2.00 262	3.12 455	2.24 366	3.29 393	3.15 433	11.31 466	1.84 339	0.30 180	0.28 283	0.46 378	0.34 316	0.49 349	0.45 316

CASS	1.29 152	0.66 195	2.62 175	0.95 161	0.66 191	2.84 124	0.69 128	3.00 166	1.79 225	2.57 404	1.95 304	1.39 161	1.55 280	1.59 134	1.06 182	0.50 400	0.28 283	0.34 271	0.28 227	0.46 336	0.63 399
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HCRNet	1.60 190	0.56 86	2.47 162	0.78 54	1.36 393	4.11 359	0.71 136	3.57 238	2.79 415	1.75 182	1.61 186	1.58 186	1.41 234	5.79 323	1.56 293	0.34 247	0.28 283	0.36 305	0.29 255	0.33 177	0.37 244

TDLM	2.29 304	1.08 372	4.61 239	1.29 336	1.01 314	4.26 401	2.17 456	3.75 271	2.79 415	2.31 358	1.98 313	2.06 273	1.59 283	12.45 505	1.72 322	0.51 406	0.28 283	0.52 414	0.35 331	0.56 373	0.50 348

UCFNet_RVC	1.57 183	0.84 311	3.25 203	1.36 372	1.40 402	4.07 351	1.01 319	2.68 134	1.50 102	2.11 285	1.88 287	2.37 302	1.50 263	3.41 271	1.42 261	0.36 278	0.28 283	0.52 414	0.40 383	0.53 362	0.43 304

rvit_stereo_0081_aga	0.81 35	0.75 272	1.84 94	0.72 31	0.73 219	1.21 18	0.63 102	1.92 52	1.39 54	0.87 76	0.80 28	0.79 64	0.69 52	1.27 74	0.69 62	0.35 267	0.29 293	0.26 80	0.25 154	0.40 256	0.27 110

rvit_stereo_0080	0.94 61	0.72 241	2.56 166	0.64 10	0.59 163	1.90 70	0.75 166	2.71 138	1.40 57	0.91 79	1.04 51	0.85 77	0.82 93	1.14 39	0.78 95	0.35 267	0.29 293	0.25 59	0.27 198	0.45 325	0.29 139

test_sample4	2.34 319	0.63 161	11.59 316	1.30 344	0.83 253	3.07 154	0.72 139	4.27 421	2.30 328	2.30 352	1.88 287	1.73 209	1.42 239	11.14 461	1.46 268	0.35 267	0.29 293	0.35 290	0.36 341	0.40 256	0.38 259

test_sample3	2.34 319	0.61 142	11.94 319	1.33 355	0.85 261	3.10 158	0.73 144	4.24 411	2.19 305	2.21 329	1.75 226	1.80 227	1.41 234	11.11 460	1.46 268	0.35 267	0.29 293	0.34 271	0.35 331	0.39 251	0.37 244

whm_eth	0.94 61	0.72 241	2.56 166	0.64 10	0.59 163	1.90 70	0.75 166	2.71 138	1.40 57	0.91 79	1.04 51	0.85 77	0.82 93	1.14 39	0.78 95	0.35 267	0.29 293	0.25 59	0.27 198	0.45 325	0.29 139

gwcnet-sp	2.31 308	1.21 396	17.34 389	1.08 235	0.92 284	3.56 236	1.04 327	3.69 261	2.09 281	2.55 400	1.60 182	1.80 227	1.62 291	3.87 284	1.95 353	0.29 141	0.29 293	0.30 176	0.28 227	0.38 241	0.39 265

scenet	2.31 308	1.21 396	17.34 389	1.08 235	0.92 284	3.56 236	1.04 327	3.69 261	2.09 281	2.55 400	1.60 182	1.80 227	1.62 291	3.87 284	1.95 353	0.29 141	0.29 293	0.30 176	0.28 227	0.38 241	0.39 265

ssnet	2.31 308	1.21 396	17.34 389	1.08 235	0.92 284	3.56 236	1.04 327	3.69 261	2.09 281	2.55 400	1.60 182	1.80 227	1.62 291	3.87 284	1.95 353	0.29 141	0.29 293	0.30 176	0.28 227	0.38 241	0.39 265

test-1	1.23 126	0.65 184	1.88 97	0.96 167	0.52 122	3.84 288	0.62 100	4.01 340	1.47 81	1.93 224	1.78 243	1.83 236	0.92 118	1.19 59	1.28 237	0.26 69	0.29 293	0.31 198	0.24 143	0.29 90	0.36 230

MMNet	2.02 262	0.81 297	10.76 307	1.12 261	1.23 367	3.53 229	0.89 261	3.79 279	2.08 278	2.15 303	1.76 235	2.15 281	2.12 372	3.69 280	2.32 391	0.31 199	0.29 293	0.34 271	0.27 198	0.38 241	0.42 295

delet	1.92 243	0.76 277	5.14 243	1.01 200	1.65 449	3.44 204	2.03 449	3.76 273	2.48 372	2.01 256	2.05 329	2.63 335	1.90 356	5.34 310	2.12 373	0.28 121	0.29 293	0.40 342	0.31 289	0.41 280	0.45 316

GANet-RSSM	1.98 254	0.62 152	3.49 213	1.69 442	1.23 367	4.22 396	0.91 275	3.31 201	1.86 238	1.81 191	1.74 222	2.34 297	1.82 344	10.92 448	1.73 326	0.34 247	0.29 293	0.31 198	0.28 227	0.39 251	0.40 285

PSMNet-RSSM	1.96 250	0.77 280	3.26 204	1.29 336	1.31 379	4.19 390	0.96 305	3.68 256	1.89 245	2.05 269	1.80 249	2.60 331	1.70 320	9.84 407	1.81 335	0.35 267	0.29 293	0.35 290	0.37 353	0.42 299	0.35 224

CAS++	0.89 50	0.64 174	1.46 60	0.81 58	0.51 113	1.24 23	0.86 236	3.44 217	1.46 76	1.14 107	1.29 102	0.62 23	0.58 25	1.13 37	0.59 29	0.34 247	0.30 306	0.34 271	0.26 172	0.41 280	0.29 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	1.30 153	0.61 142	4.09 229	0.94 157	0.56 141	3.50 222	0.84 224	3.12 179	1.72 207	1.84 195	1.22 81	2.72 343	0.88 106	1.46 112	0.80 100	0.29 141	0.30 306	0.27 106	0.21 75	0.29 90	0.25 72

x	1.15 106	0.57 95	1.53 67	1.44 397	0.67 198	1.94 74	0.97 308	3.87 298	1.57 154	1.61 152	1.28 100	1.58 186	1.22 197	1.93 187	1.04 180	0.28 121	0.30 306	0.34 271	0.29 255	0.32 159	0.31 174

NINENet	1.87 229	0.74 260	2.60 169	1.12 261	1.06 324	4.50 442	0.76 169	4.41 464	2.24 313	2.16 308	1.86 283	3.63 425	0.97 128	8.00 370	1.17 206	0.41 335	0.30 306	0.41 352	0.30 273	0.41 280	0.36 230

222	2.68 381	0.57 95	2.03 112	1.11 257	0.81 242	3.23 170	0.65 114	4.52 483	2.45 368	2.34 369	2.29 376	1.41 167	1.44 245	10.50 431	18.47 521	0.32 219	0.30 306	0.32 218	0.27 198	0.32 159	0.34 210

test_xeample	2.67 378	0.56 86	2.05 115	1.09 241	0.81 242	3.24 174	0.80 203	4.55 485	2.70 404	2.42 384	2.27 370	1.39 161	1.40 229	10.75 439	17.51 516	0.30 180	0.30 306	0.32 218	0.28 227	0.34 195	0.33 197

CFNet-ft	1.90 236	0.95 344	3.56 218	1.07 227	1.54 425	4.09 353	0.90 267	2.85 153	1.82 228	1.78 186	1.70 211	2.75 346	1.48 256	9.33 393	1.72 322	0.33 235	0.30 306	0.61 443	0.36 341	0.52 356	0.39 265

DMCA-RVC	2.45 340	1.22 402	18.29 407	1.23 315	1.14 340	2.49 107	0.85 233	3.29 199	1.68 194	3.02 448	1.41 131	2.00 263	1.53 275	6.39 337	2.00 359	0.38 303	0.30 306	0.44 367	0.35 331	0.45 325	0.44 310

CFNet_RVC	1.90 236	0.95 344	3.56 218	1.07 227	1.54 425	4.09 353	0.90 267	2.85 153	1.82 228	1.78 186	1.70 211	2.75 346	1.48 256	9.33 393	1.72 322	0.33 235	0.30 306	0.61 443	0.36 341	0.52 356	0.39 265

CVANet_RVC	2.55 363	1.10 376	9.13 288	1.46 403	1.15 342	3.96 327	1.53 411	3.91 312	2.50 377	3.04 449	2.04 323	2.60 331	1.72 324	12.46 506	1.50 280	0.49 397	0.30 306	0.51 408	0.41 389	0.63 395	0.50 348

test_sample5	2.33 315	0.62 152	11.29 313	1.29 336	0.83 253	3.09 156	0.74 156	4.28 426	2.31 332	2.20 321	1.97 311	1.68 198	1.39 225	11.19 462	1.47 273	0.37 286	0.31 316	0.37 317	0.37 353	0.41 280	0.39 265

11t1	1.11 98	0.53 59	1.80 91	1.55 425	0.65 185	2.20 93	0.60 84	3.66 253	1.49 97	1.60 147	1.26 93	1.03 110	1.35 220	1.72 161	0.97 168	0.28 121	0.31 316	0.29 156	0.23 119	0.30 113	0.34 210

DualNet	2.33 315	0.62 152	11.29 313	1.29 336	0.83 253	3.09 156	0.74 156	4.28 426	2.31 332	2.26 344	2.04 323	1.68 198	1.39 225	11.19 462	1.47 273	0.37 286	0.31 316	0.37 317	0.37 353	0.41 280	0.39 265

1111x	3.13 428	0.57 95	8.38 275	1.20 302	0.76 229	3.80 279	0.88 258	4.61 490	2.63 395	2.31 358	2.16 351	1.95 251	1.81 342	11.54 474	18.13 519	0.32 219	0.31 316	0.32 218	0.30 273	0.35 213	0.34 210

qqq	1.30 153	0.57 95	1.67 80	1.15 282	0.51 113	2.18 90	0.91 275	3.98 332	1.53 125	1.50 138	1.24 86	1.79 224	1.34 217	4.66 299	0.98 171	0.28 121	0.31 316	0.33 253	0.33 308	0.33 177	0.32 183

ac_64	2.35 324	0.62 152	9.77 292	1.32 350	1.71 459	3.27 181	0.93 290	3.48 219	2.50 377	1.74 180	1.73 220	3.91 435	1.77 331	10.21 423	1.86 341	0.40 321	0.31 316	0.33 253	0.30 273	0.34 195	0.39 265

HGLStereo	2.03 263	0.74 260	7.50 266	1.23 315	1.56 432	3.62 249	0.95 299	3.78 278	1.89 245	2.03 265	2.20 360	3.12 381	2.14 375	5.68 320	2.04 363	0.37 286	0.31 316	0.32 218	0.29 255	0.40 256	0.45 316

PWC_ROB	2.69 383	2.01 465	8.36 274	1.33 355	1.90 476	3.23 170	1.18 360	4.33 446	3.25 469	3.11 454	3.41 462	2.71 341	2.18 383	9.15 390	4.48 446	0.56 421	0.31 316	0.61 443	0.36 341	0.69 417	0.74 424

test_sample6	2.35 324	0.62 152	10.78 308	1.33 355	0.83 253	3.15 162	0.79 193	4.36 455	2.43 363	2.26 344	2.04 323	1.69 203	1.39 225	11.48 473	1.61 302	0.38 303	0.32 324	0.37 317	0.39 372	0.41 280	0.42 295

SMFormer	2.00 258	0.57 95	4.46 233	1.36 372	0.57 152	2.03 78	0.73 144	4.25 413	2.80 419	2.32 362	2.31 388	1.95 251	1.52 268	10.99 451	2.13 376	0.34 247	0.32 324	0.36 305	0.31 289	0.38 241	0.36 230

tta	2.00 258	0.57 95	4.46 233	1.36 372	0.57 152	2.03 78	0.73 144	4.25 413	2.80 419	2.32 362	2.31 388	1.95 251	1.52 268	10.99 451	2.13 376	0.34 247	0.32 324	0.36 305	0.31 289	0.29 90	0.29 139

qqq1	1.92 243	0.57 95	4.46 233	1.36 372	0.57 152	2.03 78	0.73 144	4.25 413	2.80 419	2.32 362	2.31 388	1.95 251	1.52 268	10.99 451	0.71 71	0.34 247	0.32 324	0.30 176	0.23 119	0.29 90	0.29 139

fff1	1.92 243	0.57 95	4.46 233	1.36 372	0.57 152	2.03 78	0.73 144	4.25 413	2.80 419	2.32 362	2.31 388	1.95 251	1.52 268	10.99 451	0.71 71	0.34 247	0.32 324	0.30 176	0.23 119	0.29 90	0.29 139

AACVNet	1.83 225	1.02 357	2.41 160	1.45 401	0.87 271	3.21 166	0.73 144	3.16 183	1.61 177	2.01 256	1.82 267	2.28 288	1.33 216	10.98 450	1.49 279	0.39 315	0.32 324	0.38 333	0.32 300	0.43 309	0.44 310

xxxx	2.67 378	0.54 69	2.03 112	1.22 311	0.81 242	3.49 218	0.63 102	4.49 478	2.49 376	2.22 332	2.23 365	2.05 271	1.38 222	10.05 418	17.91 517	0.32 219	0.32 324	0.30 176	0.27 198	0.33 177	0.34 210

S2M2	0.64 7	0.55 75	1.07 9	0.89 117	0.54 131	1.08 10	0.20 1	1.16 5	1.37 52	0.59 13	0.81 30	0.86 81	0.47 11	0.70 2	0.65 43	0.31 199	0.33 331	0.27 106	0.27 198	0.36 226	0.31 174

Wz-Net-LNSev	2.30 307	1.67 451	14.88 358	1.18 296	1.65 449	3.49 218	1.54 414	3.63 246	2.03 266	1.88 206	1.64 193	3.29 393	2.06 366	2.71 255	2.02 362	0.40 321	0.33 331	0.32 218	0.31 289	0.53 362	0.49 341

AASNet	2.44 339	0.92 332	19.79 442	1.35 366	1.49 418	3.81 281	1.07 333	3.85 292	2.93 437	1.95 229	2.29 376	1.96 256	1.29 209	1.73 162	1.93 349	0.39 315	0.33 331	0.45 373	0.30 273	0.55 367	0.45 316

GANet-ADL	2.20 285	0.73 252	20.11 458	1.25 319	0.69 209	3.83 283	0.76 169	3.49 222	1.71 204	1.65 162	1.99 315	2.10 278	1.10 168	1.42 101	1.26 230	0.38 303	0.33 331	0.25 59	0.22 106	0.42 299	0.36 230

PFNet+	1.46 172	0.57 95	2.84 187	0.92 139	0.47 93	4.64 466	0.84 224	2.46 100	1.99 258	2.14 295	1.64 193	1.34 154	1.03 141	4.68 301	1.23 222	0.45 367	0.33 331	0.37 317	0.39 372	0.32 159	0.49 341

UPFNet	1.81 224	0.63 161	6.71 257	1.25 319	1.44 411	3.50 222	1.35 383	4.02 344	1.85 237	2.40 382	1.52 155	2.41 306	1.40 229	3.62 277	1.88 343	0.34 247	0.33 331	0.37 317	0.31 289	0.41 280	0.39 265

SuperB	4.79 481	4.41 496	21.08 498	1.45 401	1.08 328	3.91 305	3.08 487	4.18 387	3.01 446	2.50 393	2.10 338	2.75 346	3.49 451	8.80 381	19.60 526	0.44 358	0.33 331	0.53 418	0.39 372	12.01 537	0.64 402

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 359	1.04 363	16.73 382	1.53 418	2.00 480	3.96 327	0.87 254	3.87 298	2.31 332	2.54 399	1.67 202	2.85 358	1.63 304	5.55 316	1.62 307	0.46 372	0.33 331	0.38 333	0.38 366	0.53 362	0.62 395
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	2.84 391	1.49 438	14.48 353	1.33 355	1.57 436	3.44 204	2.06 450	3.69 261	2.36 343	3.26 462	1.84 273	2.79 356	1.80 339	10.88 445	3.16 432	0.41 335	0.33 331	0.39 336	0.36 341	0.59 381	0.58 384

MDST_ROB	5.53 492	0.59 115	23.11 525	2.55 494	2.69 497	21.20 534	1.98 446	4.77 497	2.65 398	9.36 521	4.25 475	4.14 449	4.45 470	22.57 531	3.68 440	0.48 385	0.33 331	0.47 381	0.44 400	0.44 317	0.44 310

DLCB_ROB	2.05 267	0.95 344	2.37 156	1.24 317	1.02 315	2.92 135	1.30 378	3.68 256	2.30 328	2.91 439	2.17 354	3.32 397	1.52 268	10.37 428	2.50 408	0.40 321	0.33 331	0.40 342	0.36 341	0.41 280	0.47 331

LE_ROB	18.58 533	1.21 396	48.38 544	8.60 534	23.00 538	7.32 514	19.74 535	9.94 520	38.69 543	43.53 541	21.91 531	28.40 539	40.92 542	23.18 533	54.71 547	0.34 247	0.33 331	0.32 218	0.36 341	0.42 299	0.40 285

CSP-Net	1.78 220	1.32 419	1.92 102	1.16 288	1.03 316	3.38 195	1.31 379	3.52 229	1.75 218	1.96 233	1.93 303	2.40 304	1.48 256	8.58 378	1.58 295	0.46 372	0.34 343	0.27 106	0.26 172	0.41 280	0.50 348

UDGNet	1.40 165	1.52 440	2.22 139	1.38 384	0.62 173	4.39 419	0.68 123	1.80 42	2.18 304	1.34 117	1.18 73	0.99 104	1.00 136	2.16 209	1.19 209	1.09 474	0.34 343	1.30 491	0.98 481	1.10 467	0.58 384

dd	1.26 142	1.15 386	2.47 162	0.92 139	0.49 107	4.35 414	0.75 166	1.92 52	2.11 291	1.44 132	1.24 86	1.19 134	1.05 150	1.78 168	1.70 319	0.57 423	0.34 343	0.35 290	0.33 308	0.60 385	0.46 326

ADCRef	3.30 438	1.23 406	14.90 359	1.17 290	1.41 409	3.95 322	1.64 423	3.88 301	2.36 343	3.05 451	2.21 362	2.40 304	2.81 418	5.04 304	16.63 511	0.46 372	0.34 343	0.63 448	0.62 451	0.54 365	0.67 406

ssnet_v2	2.04 265	0.88 322	7.87 267	1.20 302	0.87 271	3.86 297	1.64 423	4.01 340	2.60 392	2.61 413	1.96 305	3.79 430	1.71 322	2.20 215	2.96 427	0.41 335	0.35 347	0.42 359	0.37 353	0.55 367	0.52 361

CRFU-Net	2.49 350	0.78 286	10.36 301	2.30 489	1.08 328	3.91 305	1.41 398	3.85 292	1.65 188	2.15 303	1.76 235	3.34 398	7.95 509	5.56 317	1.48 276	0.47 381	0.35 347	0.30 176	0.28 227	0.37 236	0.43 304

ICVP	2.26 294	0.66 195	21.18 503	0.99 186	0.88 274	4.28 407	0.95 299	3.32 206	1.60 173	1.66 163	1.76 235	1.34 154	1.14 180	1.62 142	1.32 244	0.53 415	0.35 347	0.33 253	0.29 255	0.40 256	0.51 356
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RTSC	2.95 402	2.51 475	15.49 370	1.54 420	1.30 377	3.51 225	0.86 236	3.89 303	2.48 372	3.64 471	3.12 452	3.04 373	2.30 387	5.70 321	6.67 461	0.55 419	0.35 347	0.37 317	0.39 372	0.70 418	0.60 389

rvit_stereo_0083	0.86 42	0.67 205	1.42 57	0.87 108	0.65 185	1.23 19	0.64 105	1.67 30	2.28 324	0.79 57	0.93 38	0.93 98	1.07 159	1.46 112	0.75 85	0.32 219	0.36 351	0.30 176	0.26 172	0.33 177	0.28 129

ttt	2.76 386	0.56 86	2.28 148	1.41 390	1.21 366	3.67 257	0.77 182	4.59 488	2.94 438	2.35 370	2.30 381	2.45 316	1.54 278	11.25 465	15.56 504	0.43 351	0.36 351	0.37 317	0.33 308	0.40 256	0.40 285

StereoVision	1.65 200	0.75 272	7.47 265	1.01 200	1.80 471	2.61 115	0.61 88	3.06 175	1.96 253	1.25 112	3.46 464	1.85 242	0.88 106	2.07 197	1.93 349	0.43 351	0.36 351	0.37 317	0.36 341	0.48 343	0.33 197

PCWNet_CMD	2.23 288	0.65 184	17.36 392	0.83 78	0.76 229	3.51 225	0.64 105	3.60 241	1.97 255	1.70 171	1.63 191	3.22 387	3.05 430	2.09 202	1.11 194	0.31 199	0.36 351	0.47 381	0.26 172	0.64 402	0.47 331

Wz-Net-MNSev	2.71 385	2.54 479	13.91 344	1.52 416	1.37 395	3.28 185	2.47 464	4.03 345	2.32 336	2.57 404	2.07 334	2.29 293	3.01 426	7.55 362	2.74 421	0.38 303	0.36 351	0.36 305	0.37 353	0.57 377	0.47 331

TANstereo	1.01 83	0.55 75	1.73 83	0.76 50	0.36 13	4.04 343	0.38 21	1.48 13	1.62 180	2.03 265	2.10 338	0.84 73	0.93 120	0.98 17	0.62 33	0.28 121	0.36 351	0.23 17	0.20 61	0.25 37	0.46 326

CFNet_pseudo	2.12 276	0.67 205	15.14 366	0.85 99	0.74 224	3.95 322	0.64 105	3.95 323	1.78 223	1.90 213	1.79 246	3.27 392	1.62 291	2.51 234	1.16 203	0.31 199	0.36 351	0.53 418	0.27 198	0.63 395	0.44 310

AF-Net	2.87 395	1.30 413	16.24 374	1.33 355	1.75 463	3.26 179	1.59 418	4.09 366	2.43 363	2.69 425	2.94 442	4.51 465	3.20 437	5.84 324	2.75 422	0.76 454	0.36 351	0.72 464	0.49 417	0.70 418	0.56 375

ccs_rob	2.13 278	0.67 205	15.11 365	0.84 87	0.75 226	3.96 327	0.65 114	3.95 323	1.78 223	1.88 206	1.79 246	3.26 391	1.64 307	2.51 234	1.16 203	0.31 199	0.36 351	0.54 425	0.27 198	0.65 405	0.45 316

DRN-Test	3.03 419	0.99 352	18.18 404	1.35 366	1.60 438	3.59 242	1.48 404	4.13 376	2.45 368	3.47 470	1.92 301	2.58 330	2.53 404	10.88 445	2.80 424	0.39 315	0.36 351	0.44 367	0.41 389	0.55 367	0.57 379

ETE_ROB	2.07 270	1.40 429	3.01 195	1.09 241	0.92 284	3.94 317	1.53 411	4.25 413	2.23 311	3.31 463	2.06 333	2.35 299	1.52 268	8.74 380	2.07 369	0.44 358	0.36 351	0.51 408	0.48 414	0.54 365	0.62 395

PWCDC_ROB	2.95 402	3.26 487	14.06 346	1.59 430	1.56 432	4.19 390	0.86 236	4.30 437	4.08 494	2.06 274	7.37 491	2.75 346	2.42 396	3.59 276	2.67 419	1.34 492	0.36 351	0.39 336	0.34 316	1.13 470	0.62 395

PSMNet_ROB	2.95 402	1.38 426	18.46 413	1.19 298	1.20 360	3.80 279	1.65 426	3.54 234	2.35 340	1.98 237	1.71 215	2.75 346	1.79 334	11.43 471	2.78 423	0.42 346	0.36 351	0.50 405	0.60 447	0.59 381	0.49 341

GASNet	3.24 435	5.55 502	20.58 482	1.56 427	1.25 372	2.32 96	1.12 348	4.04 349	2.67 401	1.88 206	2.10 338	3.00 370	2.16 379	10.59 433	2.43 402	0.65 438	0.37 364	0.61 443	0.45 404	0.87 447	0.58 384

WZ-Net	3.62 449	4.87 497	16.77 384	1.43 394	1.40 402	3.75 269	2.29 460	4.12 375	2.50 377	2.74 429	2.19 358	4.06 444	5.29 481	10.19 422	7.36 471	0.54 417	0.37 364	0.47 381	0.49 417	0.77 435	0.73 423

ADLNet2	3.15 431	0.92 332	20.06 453	1.20 302	1.79 468	3.83 283	1.48 404	3.94 321	3.59 482	2.19 318	2.47 403	4.65 474	1.93 359	10.69 438	1.96 356	0.39 315	0.37 364	0.28 135	0.30 273	0.48 343	0.43 304

FADNet-RVC-Resample	2.83 390	2.02 466	21.07 497	1.12 261	0.91 283	3.53 229	1.37 390	4.08 364	2.09 281	1.68 166	1.33 108	2.03 267	1.51 266	9.54 398	1.69 318	0.38 303	0.37 364	0.42 359	0.44 400	0.56 373	0.56 375

FADNet-RVC	2.51 353	2.27 471	14.03 345	1.09 241	0.81 242	3.54 233	1.10 344	4.13 376	2.48 372	1.39 126	1.22 81	1.85 242	1.77 331	9.78 405	2.06 366	0.38 303	0.37 364	0.40 342	0.40 383	0.67 412	0.48 335

MSMDNet	2.23 288	0.64 174	17.32 388	0.84 87	0.75 226	3.53 229	0.64 105	3.61 244	1.98 257	1.71 175	1.64 193	3.22 387	2.99 424	2.08 199	1.11 194	0.31 199	0.37 364	0.45 373	0.26 172	0.62 394	0.45 316

ITSA-stereo	1.86 228	0.72 241	3.74 226	1.20 302	0.66 191	4.09 353	0.91 275	4.24 411	2.53 382	1.93 224	1.77 240	1.59 188	2.15 376	6.12 332	2.44 403	0.40 321	0.38 370	0.40 342	0.40 383	0.50 351	0.98 456

CBFPSM	2.05 267	0.95 344	10.12 299	1.07 227	1.05 321	2.84 124	1.20 367	3.28 198	1.73 210	1.82 193	1.30 104	4.56 469	4.06 461	2.34 224	2.34 393	0.25 56	0.38 370	0.32 218	0.27 198	0.37 236	0.79 436

GEStereo_RVC	1.91 240	0.80 293	6.57 255	1.20 302	1.06 324	4.02 340	1.43 402	4.13 376	1.89 245	2.03 265	1.80 249	2.34 297	1.86 351	4.94 303	1.77 331	0.48 385	0.38 370	0.32 218	0.28 227	0.42 299	0.50 348

ADLNet	2.29 304	0.83 307	3.62 223	1.35 366	1.60 438	3.67 257	1.24 373	3.95 323	2.98 443	2.58 407	2.29 376	4.01 441	1.79 334	11.23 464	2.09 371	0.37 286	0.38 370	0.36 305	0.34 316	0.45 325	0.71 416

psm_up	2.28 301	0.81 297	5.45 250	1.26 325	1.50 420	3.84 288	1.23 371	4.23 403	2.03 266	2.55 400	1.80 249	2.44 315	1.65 309	12.90 510	1.58 295	0.37 286	0.38 370	0.41 352	0.34 316	0.43 309	0.39 265

EDNetEfficientorigin	12.35 526	2.51 475	179.47 556	1.19 298	0.96 295	2.91 133	1.81 436	3.00 166	5.35 507	8.91 519	4.79 480	4.18 451	4.64 473	9.98 414	11.30 489	0.37 286	0.38 370	0.60 440	0.85 472	1.32 483	2.43 503

DSFCA	1.89 234	0.69 216	3.14 200	1.10 250	1.18 348	3.99 335	1.79 433	3.50 225	2.16 300	3.10 453	1.64 193	2.91 364	2.50 402	5.38 311	2.26 386	0.43 351	0.38 370	0.37 317	0.36 341	0.50 351	0.42 295

FADNet_RVC	2.65 374	2.28 473	16.51 379	0.98 180	0.92 284	4.09 353	0.83 221	4.26 420	1.73 210	1.46 133	1.78 243	1.60 189	1.50 263	8.88 382	2.39 394	0.47 381	0.38 370	0.44 367	0.58 443	0.89 448	0.97 454

SGM_RVC	4.57 476	0.72 241	17.46 396	1.84 463	0.58 161	4.23 399	3.45 494	4.66 492	3.66 485	7.99 516	8.82 505	7.56 502	8.74 514	12.30 501	6.84 466	0.43 351	0.38 370	0.39 336	0.35 331	0.51 353	0.48 335
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fast-acv-ft	2.54 359	1.19 393	20.08 456	1.41 390	1.40 402	3.18 164	1.17 359	3.37 212	2.28 324	1.90 213	2.15 350	2.69 338	2.17 381	2.91 259	2.31 390	0.37 286	0.39 379	0.45 373	0.39 372	0.57 377	0.45 316

iinet-f	2.26 294	1.18 391	13.71 335	1.14 269	1.11 335	3.77 272	1.10 344	4.14 382	2.17 302	2.06 274	1.76 235	2.99 369	2.99 424	2.50 231	2.49 407	0.35 267	0.39 379	0.27 106	0.28 227	0.45 325	0.39 265

Wz-Net-SNSev	2.98 411	4.36 495	15.98 372	1.57 428	1.19 355	3.28 185	1.80 435	3.96 328	2.40 358	2.32 362	2.28 373	3.48 408	2.05 365	7.84 369	3.82 441	0.47 381	0.39 379	0.53 418	0.49 417	0.71 427	0.60 389

SACVNet	2.46 343	1.14 385	9.47 290	1.44 397	1.18 348	4.06 346	1.49 408	3.84 289	2.24 313	2.62 414	1.89 293	2.57 328	1.28 206	11.35 467	1.64 312	0.50 400	0.39 379	0.48 389	0.41 389	0.55 367	0.75 427

STTStereo	2.34 319	0.95 344	14.93 361	1.43 394	1.54 425	3.86 297	0.86 236	3.65 249	2.44 367	2.15 303	1.55 168	2.49 322	1.59 283	5.14 307	1.44 264	0.38 303	0.39 379	0.47 381	0.51 427	0.52 356	0.51 356

rvit_stereo_0075_2	1.18 111	0.74 260	2.66 178	0.90 126	1.27 375	2.51 108	0.69 128	2.25 81	2.06 275	1.40 127	1.86 283	1.46 173	0.84 97	1.42 101	0.94 161	0.46 372	0.40 384	0.48 389	0.38 366	0.46 336	0.51 356

dad	1.65 200	1.19 393	3.04 196	0.98 180	0.56 141	4.22 396	0.84 224	1.99 58	2.48 372	2.14 295	1.68 205	1.62 192	1.13 174	3.85 283	2.04 363	1.03 473	0.40 384	2.04 498	0.48 414	0.75 433	0.53 363

AnonymousM	1.22 125	1.32 419	0.97 1	0.88 113	0.56 141	4.03 342	0.69 128	2.41 92	1.68 194	1.48 135	1.31 106	1.15 124	1.00 136	1.18 58	0.73 78	0.32 219	0.40 384	2.07 499	1.70 501	0.24 24	0.22 40

sCroCo_RVC	1.06 91	0.82 304	5.05 242	1.02 209	1.05 321	0.98 7	0.61 88	2.06 63	1.29 42	0.69 31	1.26 93	0.82 70	1.10 168	1.20 60	0.90 141	0.42 346	0.40 384	0.33 253	0.30 273	0.46 336	0.38 259

Nwc_Net	2.88 397	1.16 389	18.30 408	1.35 366	1.68 456	3.52 228	1.18 360	3.90 308	2.06 275	2.52 397	2.82 439	3.82 432	2.34 391	6.78 349	2.55 414	0.86 465	0.40 384	0.59 435	0.67 454	0.57 377	0.55 373

DeepPruner_ROB	2.05 267	1.09 375	10.50 304	1.01 200	1.20 360	4.39 419	0.91 275	3.14 181	1.72 207	2.60 411	1.54 164	2.78 354	1.27 204	4.52 297	1.72 322	0.51 406	0.40 384	0.37 317	0.34 316	0.48 343	0.52 361

NCCL2	2.53 357	1.35 423	10.90 310	1.15 282	0.97 299	3.53 229	2.56 469	3.65 249	2.23 311	2.76 430	1.80 249	2.41 306	1.66 311	10.35 427	2.07 369	0.44 358	0.40 384	0.57 431	0.53 434	0.59 381	0.65 404

FACV-RUCA	1.26 142	0.65 184	2.21 136	1.06 225	1.50 420	2.69 118	1.15 354	3.05 172	1.87 239	1.36 120	1.99 315	1.03 110	1.15 188	1.36 91	1.10 191	0.41 335	0.41 391	0.73 467	0.41 389	0.61 390	0.41 291

DLNR_Zeroshot_test	28.62 540	55.50 550	49.94 546	183.62 553	115.05 551	3.43 203	0.28 4	29.49 542	1.49 97	1.01 92	1.26 93	0.93 98	0.63 40	3.92 288	1.51 286	29.81 544	0.41 391	0.26 80	0.23 119	93.28 550	0.32 183

XQC	2.96 405	2.42 474	14.85 356	1.36 372	1.32 384	3.29 189	1.53 411	4.28 426	2.78 413	3.21 460	2.46 401	3.53 419	2.92 422	6.58 340	4.67 448	0.70 450	0.41 391	0.59 435	0.56 439	0.96 457	0.83 443

ADCP+	3.74 455	1.96 463	16.90 385	1.09 241	1.55 429	4.35 414	3.65 502	3.93 318	2.98 443	2.22 332	1.66 201	3.95 436	4.83 475	3.41 271	18.87 524	0.38 303	0.41 391	0.63 448	0.53 434	0.64 402	0.81 438

RYNet	2.97 409	0.93 336	15.09 364	1.12 261	1.38 398	3.66 256	1.42 400	4.03 345	2.29 327	2.10 281	1.70 211	3.79 430	2.16 379	13.64 519	3.02 430	0.37 286	0.41 391	0.48 389	0.34 316	0.81 442	0.75 427

GANet	2.93 401	1.05 364	11.29 313	1.64 437	0.96 295	3.91 305	2.52 467	3.72 268	2.41 360	2.95 446	3.00 445	3.21 386	2.03 362	12.42 504	4.72 450	0.51 406	0.41 391	0.46 378	0.39 372	0.60 385	0.50 348

NaN_ROB	4.06 466	1.13 381	16.64 380	1.12 261	1.25 372	3.50 222	3.05 485	4.29 429	3.26 470	3.64 471	2.56 414	2.97 367	4.79 474	13.33 513	16.91 512	0.37 286	0.41 391	0.38 333	0.39 372	0.48 343	0.81 438

LALA_ROB	1.95 248	1.48 437	3.11 198	1.05 219	0.98 303	3.99 335	1.82 437	4.44 469	2.28 324	3.31 463	1.85 280	2.76 352	1.67 313	4.04 291	3.23 434	0.46 372	0.41 391	0.55 426	0.52 430	0.60 385	0.57 379

rvit_0105_6	1.00 81	0.93 336	2.21 136	0.92 139	0.55 137	1.52 52	0.79 193	2.41 92	2.96 439	0.76 49	0.72 19	1.02 108	0.75 67	1.42 101	0.81 105	0.40 321	0.43 399	0.34 271	0.31 289	0.43 309	0.34 210

rvit_0105_5	1.13 100	0.93 336	2.60 169	0.91 133	0.56 141	1.92 73	0.91 275	3.02 169	2.63 395	0.95 87	1.20 76	1.18 130	0.93 120	1.51 120	0.93 159	0.40 321	0.43 399	0.37 317	0.35 331	0.42 299	0.44 310

EDNetEfficient	5.61 493	2.14 469	16.75 383	1.67 440	3.64 513	4.12 361	7.51 517	3.05 172	5.63 511	11.57 532	4.83 481	3.95 436	12.72 518	8.44 376	20.78 528	0.41 335	0.43 399	0.47 381	1.01 482	1.66 490	1.39 479

NVstereo2D	2.54 359	0.90 325	11.10 311	1.32 350	1.47 415	3.58 241	1.38 392	4.13 376	2.45 368	1.90 213	1.71 215	2.86 359	1.76 329	10.86 444	1.66 315	0.60 427	0.43 399	0.53 418	0.41 389	0.78 437	0.94 452

CBMV	3.32 440	0.96 350	21.16 501	1.32 350	0.83 253	3.81 281	3.91 507	4.47 474	2.53 382	3.34 465	2.24 366	4.45 462	2.58 407	10.07 419	1.96 356	0.45 367	0.43 399	0.48 389	0.38 366	0.52 356	0.53 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	1.24 131	0.93 336	2.84 187	0.97 174	0.58 161	2.38 99	1.08 338	3.26 197	2.53 382	1.18 109	1.40 129	1.24 142	1.04 145	1.73 162	0.97 168	0.44 358	0.44 404	0.40 342	0.42 395	0.42 299	0.50 348

aanetorigin	3.30 438	1.66 449	17.52 398	1.18 296	1.58 437	2.57 112	3.80 504	2.65 131	2.03 266	6.12 506	4.30 477	2.82 357	5.70 485	5.47 314	4.67 448	0.50 400	0.44 404	0.43 363	0.47 409	1.17 476	0.92 450

RTS	3.90 459	7.04 506	17.94 401	1.92 469	2.19 489	5.00 496	2.96 481	4.29 429	3.19 462	4.05 481	3.08 449	4.94 479	3.16 434	7.64 364	6.72 462	0.66 440	0.44 404	0.51 408	0.47 409	0.95 453	0.76 429

RTSA	3.90 459	7.04 506	17.94 401	1.92 469	2.19 489	5.00 496	2.96 481	4.29 429	3.19 462	4.05 481	3.08 449	4.94 479	3.16 434	7.64 364	6.72 462	0.66 440	0.44 404	0.51 408	0.47 409	0.95 453	0.76 429

SANet	5.65 495	1.72 452	20.94 494	1.26 325	0.88 274	7.20 512	3.81 505	4.60 489	11.23 520	4.56 492	8.78 504	7.49 501	6.95 500	11.85 494	18.11 518	0.49 397	0.44 404	0.50 405	0.42 395	0.90 450	0.82 442

TCMNet	2.98 411	1.30 413	18.26 406	1.47 406	2.09 486	3.84 288	1.08 338	3.96 328	2.39 357	2.53 398	2.29 376	2.43 312	1.75 328	10.09 420	2.39 394	0.52 412	0.45 409	0.61 443	0.50 423	0.80 441	0.78 433

rvit_0105_4	1.07 94	0.99 352	2.39 158	0.93 153	0.54 131	1.62 58	0.84 224	2.77 146	2.91 433	0.80 59	0.91 36	1.09 115	0.86 101	1.63 146	0.85 117	0.40 321	0.45 409	0.35 290	0.31 289	0.43 309	0.40 285

CFNet_ucs	2.36 329	0.68 213	18.42 412	0.89 117	0.81 242	3.85 295	0.68 123	4.29 429	2.37 349	2.09 278	2.04 323	3.31 396	1.24 202	2.63 249	1.14 199	0.36 278	0.45 409	0.56 428	0.29 255	0.66 410	0.49 341

APVNet	3.13 428	1.25 408	21.14 499	1.31 347	1.52 423	3.94 317	1.13 351	3.32 206	2.14 296	2.20 321	2.03 320	3.05 377	1.96 360	11.79 491	2.53 411	0.42 346	0.45 409	0.64 451	0.46 406	0.67 412	0.57 379

Syn2CoEx	3.08 423	2.55 480	19.88 446	1.34 362	1.18 348	2.43 103	1.65 426	3.91 312	2.40 358	2.39 380	2.27 370	2.90 361	3.17 436	9.57 401	2.54 413	0.50 400	0.45 409	0.53 418	0.39 372	0.74 431	0.72 422

GwcNet	3.00 415	1.63 445	19.83 444	1.32 350	2.04 485	3.27 181	1.55 415	3.65 249	2.33 337	2.00 254	2.12 345	3.56 423	1.68 317	9.47 396	2.45 404	0.44 358	0.45 409	0.46 378	0.38 366	0.60 385	0.76 429

FADNet	2.49 350	1.76 455	13.17 326	1.17 290	0.95 294	3.27 181	0.88 258	3.94 321	2.27 321	1.40 127	1.29 102	2.51 323	2.06 366	9.93 412	1.94 351	0.43 351	0.45 409	0.40 342	0.43 398	1.06 461	0.53 363

PS-NSSS	2.22 286	1.33 422	2.90 191	0.97 174	1.53 424	4.11 359	1.08 338	4.55 485	2.65 398	2.10 281	2.32 393	1.77 216	1.40 229	11.79 491	1.61 302	0.68 446	0.45 409	0.96 479	0.43 398	0.95 453	0.92 450

CSAN	4.71 479	1.39 428	20.23 462	1.19 298	0.87 271	3.65 255	3.50 496	4.57 487	3.87 488	3.89 477	7.82 494	3.54 422	6.16 493	23.47 536	6.82 465	0.52 412	0.45 409	0.49 402	0.52 430	0.63 395	0.66 405

GwcNet-ADL	2.47 346	0.67 205	21.48 510	0.96 167	0.72 215	4.61 462	0.95 299	4.42 465	2.36 343	1.98 237	1.80 249	2.55 326	1.24 202	1.90 185	1.41 259	0.40 321	0.46 418	0.24 40	0.27 198	0.41 280	0.49 341

PSMNet-ADL	1.91 240	0.72 241	1.78 90	1.09 241	0.86 266	4.18 386	0.78 186	3.77 275	2.10 289	1.72 176	1.85 280	2.91 364	1.82 344	10.38 430	1.91 347	0.48 385	0.46 418	0.28 135	0.29 255	0.38 241	0.51 356

RGC	3.10 426	1.45 435	14.90 359	1.46 403	1.79 468	3.33 191	1.39 393	4.04 349	2.26 319	2.77 431	3.26 458	4.00 440	2.71 413	11.63 483	2.62 418	0.82 461	0.46 418	0.79 470	0.79 470	0.71 427	0.78 433

SGM-Forest	2.96 405	0.62 152	3.49 213	1.09 241	0.80 239	4.06 346	3.30 490	4.37 458	3.09 453	4.18 488	3.27 459	4.67 475	3.86 458	11.69 487	7.91 474	0.51 406	0.46 418	0.49 402	0.39 372	0.48 343	0.49 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	1.43 168	0.90 325	3.27 205	1.08 235	0.68 203	2.79 120	1.27 375	3.52 229	2.35 340	1.38 125	1.54 164	1.28 146	1.14 180	2.91 259	1.40 255	0.54 417	0.47 422	0.45 373	0.59 445	0.44 317	0.58 384

FINET	2.96 405	1.07 370	23.18 527	1.29 336	1.86 473	2.03 78	1.52 409	4.30 437	4.71 500	2.23 336	2.34 395	1.65 194	1.48 256	5.89 325	2.81 425	0.51 406	0.47 422	0.49 402	0.40 383	0.59 381	0.49 341

RP	2.79 387	1.20 395	10.36 301	1.54 420	1.93 477	3.44 204	1.97 445	4.05 353	2.34 338	2.66 423	2.79 434	3.98 439	2.58 407	10.21 423	2.61 416	0.95 469	0.47 422	0.71 460	0.57 442	0.71 427	0.68 409

SHD	2.82 389	2.04 467	13.80 341	1.69 442	1.79 468	2.73 119	1.07 333	3.85 292	3.18 461	4.63 493	2.74 429	3.38 404	2.77 415	5.48 315	3.66 439	0.62 431	0.47 422	0.51 408	0.55 437	0.65 405	0.74 424

AANet_RVC	3.03 419	1.72 452	12.78 324	1.17 290	1.12 337	3.79 277	1.10 344	3.86 295	3.13 455	2.62 414	4.26 476	3.96 438	1.41 234	11.43 471	5.23 457	0.94 468	0.47 422	0.34 271	0.23 119	0.40 256	0.55 373

XPNet_ROB	2.27 296	1.11 379	4.10 230	1.36 372	0.97 299	3.94 317	1.63 421	4.07 360	2.14 296	2.82 436	2.00 317	2.32 296	1.73 327	10.81 443	3.39 435	0.51 406	0.47 422	0.48 389	0.40 383	0.51 353	0.56 375

DualNet (step1)	2.34 319	1.05 364	7.87 267	1.07 227	0.86 266	3.93 312	1.19 363	4.35 450	2.11 291	2.14 295	1.75 226	1.75 211	1.67 313	6.26 335	1.26 230	1.23 482	0.48 428	4.27 526	2.09 512	0.70 418	0.69 411

test_sample7	1.65 200	0.70 226	2.60 169	1.48 409	0.76 229	2.38 99	1.07 333	4.35 450	2.11 291	2.14 295	1.75 226	1.75 211	1.67 313	6.26 335	1.26 230	0.44 358	0.48 428	0.43 363	0.40 383	0.46 336	0.43 304

ADCL	4.35 472	1.63 445	14.21 349	1.29 336	1.26 374	5.56 503	11.16 522	3.97 330	3.37 476	6.07 504	4.67 479	4.30 458	5.72 486	5.08 306	14.51 501	0.50 400	0.48 428	0.89 477	0.77 466	0.78 437	0.76 429

SGM-ForestM	11.55 522	1.16 389	21.62 514	2.14 481	0.81 242	22.25 536	19.08 534	16.50 535	11.34 521	15.94 536	14.44 527	27.12 538	22.61 536	24.76 537	28.39 542	0.50 400	0.48 428	0.47 381	0.44 400	0.55 367	0.53 363

stereogan	3.09 424	0.93 336	16.43 377	1.37 382	1.66 452	3.70 260	1.67 428	3.87 298	3.15 459	3.04 449	2.70 428	5.04 484	2.79 416	9.96 413	1.78 333	0.63 432	0.49 432	0.69 457	0.47 409	0.83 445	0.68 409

ISRNet	1.69 206	0.76 277	5.69 252	1.27 332	1.36 393	2.85 126	0.61 88	3.60 241	1.91 249	2.13 292	2.12 345	2.90 361	1.41 234	2.51 234	1.71 320	0.49 397	0.50 433	0.56 428	0.47 409	0.49 349	0.57 379

pcwnet_v2	2.70 384	0.65 184	22.48 521	1.08 235	1.03 316	3.56 236	0.81 212	4.29 429	3.14 457	2.29 348	2.29 376	3.01 371	1.71 322	3.32 270	1.43 262	0.43 351	0.50 433	0.41 352	0.34 316	0.61 390	0.56 375

ACV-stereo	2.92 400	0.92 332	20.27 467	1.33 355	1.05 321	4.68 472	1.10 344	2.66 133	1.64 184	1.46 133	1.32 107	5.41 492	4.24 466	7.83 368	1.90 346	0.44 358	0.52 435	0.32 218	0.29 255	0.45 325	0.63 399

DCVSM-stereo	2.31 308	0.66 195	20.69 485	1.11 257	0.93 289	2.58 114	0.73 144	2.61 127	1.60 173	2.57 404	1.53 162	3.30 395	1.72 324	2.19 214	1.23 222	0.34 247	0.53 436	0.41 352	0.32 300	0.45 325	0.62 395

hitnet-ft	2.37 330	0.73 252	8.34 273	0.96 167	0.89 279	3.77 272	0.80 203	3.55 236	2.58 390	2.24 338	2.04 323	3.65 427	1.49 262	11.71 488	1.89 344	0.44 358	0.53 436	0.44 367	0.35 331	0.52 356	0.48 335

YMNet	2.40 332	1.41 431	13.46 331	1.36 372	1.67 453	3.96 327	0.97 308	3.81 282	2.37 349	2.64 418	2.57 416	3.35 399	1.53 275	3.28 268	2.42 400	0.48 385	0.54 438	0.52 414	0.49 417	0.70 418	0.54 369

YMNet_1	2.40 332	1.41 431	13.46 331	1.36 372	1.67 453	3.96 327	0.97 308	3.81 282	2.37 349	2.64 418	2.57 416	3.35 399	1.53 275	3.28 268	2.42 400	0.48 385	0.54 438	0.52 414	0.49 417	0.70 418	0.54 369

PA-Net	3.09 424	1.24 407	18.84 418	1.38 384	1.19 355	3.42 202	1.75 431	3.89 303	3.27 473	1.88 206	2.10 338	3.03 372	1.88 355	11.60 476	2.88 426	0.40 321	0.54 438	0.44 367	0.62 451	0.52 356	1.02 457
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NOSS_ROB	2.27 296	0.73 252	3.00 194	1.71 446	1.00 313	3.90 304	0.97 308	4.29 429	2.81 425	2.94 445	2.19 358	3.88 434	1.19 195	11.77 490	1.62 307	0.59 426	0.54 438	0.56 428	0.52 430	0.56 373	0.54 369

Wz-Net-TNSev	3.67 451	8.83 512	13.47 333	1.48 409	1.18 348	3.60 244	2.49 466	4.27 421	3.13 455	2.18 314	1.89 293	4.21 455	2.80 417	12.10 499	7.58 473	0.57 423	0.55 442	0.47 381	0.54 436	0.91 451	1.05 459

DANet	2.63 372	1.07 370	8.10 272	1.83 462	1.70 458	3.25 177	1.16 356	4.31 440	2.38 354	3.40 468	2.18 356	4.08 445	1.80 339	9.77 403	3.89 442	0.52 412	0.55 442	0.59 435	0.44 400	0.63 395	0.86 444
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	3.62 449	0.70 226	21.42 509	1.21 308	0.89 279	4.43 429	1.76 432	4.39 461	2.79 415	5.88 503	3.38 461	4.18 451	5.12 478	10.75 439	2.32 391	0.56 421	0.55 442	0.53 418	0.51 427	0.55 367	0.46 326

FC-DCNN v2	6.91 509	0.77 280	19.25 426	1.69 442	1.64 445	9.13 519	2.40 463	7.20 516	9.47 519	11.07 531	11.62 518	20.05 528	15.79 524	12.55 508	11.99 495	0.66 440	0.57 445	0.58 432	0.56 439	0.63 395	0.61 392

HBP-ISP	3.25 437	1.10 376	20.86 489	1.54 420	1.15 342	4.50 442	2.89 479	4.43 468	2.38 354	4.14 484	1.96 305	1.90 245	2.04 364	11.08 458	1.32 244	0.66 440	0.57 445	0.66 454	0.61 450	0.64 402	0.61 392

FCDSN-DC	6.04 500	0.84 311	19.25 426	1.24 317	1.09 332	4.38 416	2.62 471	4.38 459	4.71 500	9.59 524	11.22 515	19.19 525	17.40 527	12.30 501	8.55 478	0.69 449	0.57 445	0.60 440	0.60 447	0.70 418	0.78 433
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	3.20 434	1.93 461	18.84 418	1.51 415	0.80 239	4.12 361	1.82 437	4.16 386	2.91 433	1.87 203	1.74 222	2.48 320	1.84 346	13.18 511	1.74 327	0.80 458	0.57 445	0.79 470	0.74 462	1.20 479	0.86 444
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
FC-DCNN	6.64 504	0.77 280	19.26 428	1.68 441	1.64 445	8.27 517	2.35 462	6.35 514	9.23 518	10.85 529	11.27 516	19.89 526	13.33 519	12.51 507	11.79 494	0.66 440	0.57 445	0.58 432	0.56 439	0.63 395	0.61 392

Anonymous3	1.72 209	0.76 277	11.61 317	0.83 78	0.84 260	4.46 431	0.84 224	3.57 238	1.16 23	1.34 117	1.37 121	1.11 120	1.03 141	1.58 129	1.13 198	0.70 450	0.58 450	0.33 253	0.35 331	0.47 340	0.42 295

AnyNet_C32	4.17 469	5.75 503	12.62 323	1.60 432	1.54 425	5.51 502	4.09 508	3.90 308	3.23 468	4.22 489	3.03 447	3.10 378	3.41 445	8.01 371	18.85 523	0.53 415	0.58 450	0.53 418	0.74 462	1.19 478	0.97 454

MSMD_ROB	5.61 493	1.08 372	16.68 381	1.21 308	0.83 253	10.14 520	2.07 452	3.93 318	6.22 513	10.37 527	8.03 496	22.22 530	9.45 515	11.66 484	4.52 447	0.66 440	0.58 450	0.66 454	0.68 457	0.65 405	0.63 399

WCMA_ROB	5.12 485	0.90 325	21.33 505	1.50 413	1.33 387	4.09 353	3.49 495	4.03 345	4.59 499	6.57 509	10.95 514	12.92 515	8.41 513	9.86 408	8.78 479	0.75 453	0.58 450	0.51 408	0.50 423	0.68 415	0.57 379

MeshStereo	5.35 489	1.32 419	21.34 506	1.34 362	1.15 342	4.40 423	3.90 506	5.18 503	4.55 497	10.14 526	11.82 519	11.47 510	5.84 487	13.84 521	7.03 469	0.61 429	0.58 450	0.60 440	0.58 443	0.72 430	0.59 388
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
RAFT + AFF	2.51 353	2.66 481	4.48 237	1.15 282	1.95 478	4.15 368	2.01 448	4.46 473	3.30 474	2.19 318	2.51 408	2.22 285	4.87 476	8.91 384	2.06 366	0.30 180	0.60 455	0.48 389	0.38 366	0.77 435	0.69 411

DeepPrunerF	3.70 452	1.72 452	14.87 357	1.33 355	1.74 462	3.70 260	1.55 415	4.20 391	14.00 526	2.02 261	1.77 240	2.74 344	2.30 387	10.88 445	6.88 467	0.68 446	0.60 455	0.78 469	0.78 469	0.81 442	0.71 416

ADCMid	3.96 462	3.27 488	15.48 369	1.26 325	1.40 402	4.66 469	2.28 459	4.06 357	3.54 481	3.94 478	3.02 446	3.85 433	3.67 454	4.03 290	18.65 522	0.68 446	0.61 457	1.09 486	1.18 491	1.38 484	1.08 461

coex-ft	18.59 534	6.62 505	113.53 553	1.17 290	1.31 379	2.33 98	1.93 443	2.81 152	14.00 526	124.82 555	8.45 500	5.90 495	51.74 548	9.99 415	22.69 529	0.57 423	0.62 458	0.50 405	0.49 417	1.08 466	1.28 470

FBW_ROB	3.24 435	1.02 357	9.21 289	1.49 412	1.07 326	3.78 274	1.48 404	4.31 440	3.08 452	2.46 388	2.32 393	4.20 454	2.08 369	15.19 525	7.16 470	0.84 464	0.62 458	1.33 492	0.92 476	0.99 458	1.31 472

edge stereo	3.37 443	1.01 356	21.99 518	1.28 333	1.37 395	2.67 117	1.39 393	3.98 332	2.87 430	2.93 441	3.27 459	4.35 459	2.43 397	11.62 478	2.39 394	0.60 427	0.63 460	0.79 470	0.55 437	0.68 415	0.67 406

ADCS	4.22 471	5.33 499	16.32 375	1.64 437	1.31 379	3.91 305	3.64 501	4.21 396	2.89 431	5.11 497	2.81 438	4.46 463	3.06 432	5.21 308	19.50 525	0.63 432	0.64 461	0.69 457	0.69 459	1.12 469	1.26 469

DDVS	1.68 205	0.79 289	2.52 164	1.26 325	1.16 346	3.17 163	0.78 186	3.12 179	1.82 228	1.86 201	1.91 299	2.92 366	1.43 242	6.20 333	1.63 309	0.45 367	0.65 462	0.34 271	0.38 366	0.48 343	0.79 436

BEATNet-Init1	49.72 548	64.32 551	97.77 552	4.68 527	4.28 523	84.75 553	60.42 547	73.38 552	68.59 548	88.29 552	88.51 554	91.94 553	97.99 554	85.26 555	70.96 554	0.80 458	0.65 462	0.85 475	0.70 460	7.96 533	2.33 499

NCC-stereo	3.16 432	1.28 411	18.31 409	1.25 319	1.75 463	4.06 346	1.40 395	3.89 303	2.22 309	2.72 427	2.55 412	3.49 414	2.65 410	9.91 410	2.99 428	1.29 488	0.65 462	0.64 451	0.86 473	0.65 405	0.71 416

Abc-Net	3.16 432	1.28 411	18.31 409	1.25 319	1.75 463	4.06 346	1.40 395	3.89 303	2.22 309	2.72 427	2.55 412	3.49 414	2.65 410	9.91 410	2.99 428	1.29 488	0.65 462	0.64 451	0.86 473	0.65 405	0.71 416
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	3.34 441	0.81 297	20.05 452	1.25 319	1.20 360	3.44 204	1.99 447	4.23 403	2.67 401	3.14 456	3.82 471	3.51 417	3.32 442	11.68 486	1.94 351	0.64 435	0.67 466	0.48 389	0.52 430	0.61 390	0.81 438

SAMSARA	3.55 447	2.16 470	14.18 348	1.86 466	1.49 418	4.62 463	2.65 472	3.58 240	2.80 419	7.05 511	3.05 448	5.16 489	4.07 462	9.18 391	4.80 452	0.64 435	0.67 466	0.59 435	0.68 457	0.89 448	0.91 449

AnyNet_C01	4.37 473	7.80 508	16.40 376	1.98 475	1.40 402	6.37 507	6.47 515	4.09 366	5.03 505	4.06 483	3.78 469	4.16 450	3.31 441	6.62 342	10.00 483	0.61 429	0.67 466	0.63 448	0.67 454	2.01 492	1.31 472

psmorigin	6.59 503	1.15 386	88.11 551	1.52 416	0.97 299	2.88 129	1.20 367	3.21 188	2.04 270	3.73 474	2.46 401	5.15 488	2.55 405	10.60 434	2.47 406	0.55 419	0.68 469	0.48 389	0.51 427	0.70 418	0.88 448

PSMNet-RUCA	1.64 199	1.50 439	2.57 168	1.50 413	1.38 398	3.05 149	1.36 385	3.31 201	2.24 313	1.36 120	2.07 334	1.40 166	1.09 162	1.83 176	1.55 291	1.15 478	0.69 470	1.26 490	0.96 479	1.64 489	0.94 452

PVD	3.12 427	1.97 464	12.80 325	1.79 459	1.63 443	3.83 283	1.34 382	3.48 219	3.88 489	5.77 501	3.56 466	3.45 407	3.29 440	5.58 319	5.30 458	0.71 452	0.69 470	0.74 468	0.77 466	0.79 439	1.13 465

S-Stereo	3.48 445	0.91 330	22.06 520	1.36 372	1.50 420	3.55 234	2.53 468	4.21 396	2.81 425	2.37 375	3.81 470	3.75 428	1.84 346	11.90 496	2.51 409	0.63 432	0.71 472	0.48 389	0.76 464	0.67 412	1.19 468

SDNR	3.97 463	1.93 461	20.28 468	1.31 347	0.94 291	5.16 498	0.67 118	4.33 446	2.58 390	4.82 496	5.94 488	5.01 483	1.45 249	17.52 527	2.53 411	0.79 456	0.72 473	0.59 435	0.45 404	1.15 474	1.17 466

DPSNet	3.43 444	1.37 425	12.19 320	1.39 386	1.24 369	4.15 368	2.06 450	4.51 482	3.34 475	2.69 425	1.96 305	3.52 418	5.56 484	10.68 437	9.68 482	0.93 467	0.73 474	0.40 342	0.37 353	1.06 461	0.86 444

MANE	11.39 521	1.38 426	23.16 526	4.82 528	2.79 500	22.02 535	14.51 529	25.81 537	26.28 539	10.93 530	13.17 524	19.90 527	18.03 530	15.69 526	20.41 527	0.96 470	0.74 475	1.42 493	3.24 529	0.74 431	1.71 486

ccnet	2.66 376	0.97 351	8.01 271	1.54 420	1.24 369	3.75 269	2.18 457	4.07 360	2.41 360	2.66 423	3.25 457	2.87 360	2.31 390	9.89 409	3.50 436	0.78 455	0.75 476	0.71 460	0.67 454	0.76 434	0.81 438

GCST	2.56 364	1.79 457	18.02 403	1.92 469	1.33 387	1.72 60	0.51 57	3.67 254	2.03 266	1.70 171	1.61 186	1.55 183	1.29 209	5.06 305	1.24 224	2.06 497	0.77 477	1.45 494	0.97 480	1.14 471	1.34 475

PDISCO_ROB	2.86 392	1.53 441	14.27 350	1.98 475	2.19 489	4.52 447	1.35 383	4.65 491	3.19 462	2.09 278	2.16 351	3.53 419	2.45 399	5.32 309	2.12 373	1.30 490	0.78 478	0.72 464	0.59 445	1.24 480	1.28 470

G-Net	4.11 467	1.21 396	19.47 434	2.31 490	2.94 502	4.74 488	2.95 480	3.33 209	2.14 296	4.44 491	9.43 507	6.93 500	3.84 457	9.01 387	4.92 455	0.79 456	0.80 479	0.70 459	0.50 423	0.95 453	0.87 447

PASM	2.67 378	2.05 468	9.71 291	1.73 449	1.37 395	2.53 110	1.52 409	3.10 177	2.17 302	2.79 433	1.84 273	2.90 361	1.85 350	11.89 495	2.19 381	0.81 460	0.85 480	0.87 476	1.01 482	1.14 471	1.05 459

LSM	12.71 527	3.52 491	20.79 487	55.63 549	84.76 548	3.63 254	6.30 514	3.73 269	4.93 504	5.55 500	13.92 525	3.53 419	3.25 439	9.72 402	4.12 443	0.64 435	0.85 480	0.71 460	0.81 471	1.03 459	26.84 542

Anonymous_2	3.01 417	0.89 323	4.53 238	1.06 225	1.18 348	2.93 138	0.87 254	3.24 194	1.46 76	1.86 201	1.35 116	4.11 447	2.35 392	1.64 148	1.28 237	0.82 461	0.90 482	8.71 537	15.84 540	4.44 517	0.74 424

Consistency-Raft	2.86 392	1.66 449	19.61 436	1.40 389	1.75 463	3.84 288	1.32 380	4.07 360	2.25 316	1.78 186	2.67 425	1.82 233	4.41 469	1.94 189	2.06 366	0.83 463	0.94 483	1.03 481	1.12 487	1.70 491	1.09 462

MFN_U_SF_RVC	3.81 457	10.78 525	15.01 362	1.84 463	1.39 400	3.73 267	1.63 421	4.05 353	3.26 470	2.91 439	2.38 397	4.36 461	3.65 453	8.43 375	4.91 454	1.11 477	1.04 484	0.99 480	1.31 494	1.58 487	1.75 489

MFMNet_re	2.91 398	1.91 460	18.25 405	3.06 503	1.89 475	3.13 159	1.67 428	3.52 229	2.97 440	3.14 456	2.87 441	2.26 286	2.41 395	2.42 225	2.00 359	1.10 475	1.05 485	0.94 478	0.90 475	1.28 481	1.46 482

anonymity	1.76 217	1.26 409	2.73 184	1.66 439	1.32 384	1.84 66	1.07 333	3.49 222	2.30 328	2.11 285	2.11 342	1.71 207	3.90 459	1.82 175	1.48 276	1.10 475	1.09 486	1.08 485	1.08 486	1.05 460	1.09 462

SPS-STEREO	3.97 463	1.44 434	20.85 488	1.72 448	1.71 459	3.24 174	2.30 461	3.55 236	2.68 403	4.79 495	3.66 467	5.44 493	2.97 423	9.11 388	9.35 481	1.15 478	1.10 487	1.06 484	1.02 484	1.16 475	1.18 467
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS_RVC	5.72 496	1.64 448	20.40 473	2.09 480	2.01 481	4.95 495	11.47 524	4.66 492	6.31 515	8.09 517	8.01 495	8.06 506	11.65 517	8.36 373	10.22 484	0.99 472	1.17 488	0.81 473	0.76 464	1.14 471	1.58 483
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	3.89 458	1.63 445	20.25 466	1.28 333	1.27 375	6.43 508	2.65 472	3.93 318	2.70 404	2.78 432	2.20 360	4.28 457	6.16 493	5.56 317	10.27 485	0.65 438	1.18 489	0.71 460	1.70 501	0.84 446	1.37 476

ELAS	5.99 499	1.62 443	20.29 469	1.96 474	2.01 481	15.09 529	8.38 521	5.23 504	5.54 509	9.02 520	8.61 501	6.74 498	9.75 516	7.48 360	11.40 491	0.96 470	1.18 489	0.72 464	0.93 477	1.30 482	1.67 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	8.36 514	3.82 492	24.83 531	2.02 477	1.75 463	14.80 528	17.22 531	4.27 421	11.79 523	13.88 533	14.38 526	11.74 513	13.83 520	10.56 432	15.12 502	1.21 480	1.19 491	1.14 488	1.13 489	1.17 476	1.37 476

WAO-7	5.16 486	3.21 486	18.98 422	1.88 468	1.44 411	5.34 500	3.09 488	4.91 500	5.81 512	4.35 490	8.92 506	6.55 497	6.06 490	13.40 515	10.81 487	1.34 492	1.20 492	1.48 495	1.35 497	1.60 488	1.45 480

MADNet+	3.97 463	9.54 521	13.83 342	1.87 467	1.69 457	4.19 390	2.87 478	4.80 498	4.10 495	2.51 395	2.67 425	4.55 468	3.41 445	8.72 379	6.92 468	1.25 485	1.27 493	1.04 482	0.93 477	1.39 485	1.85 490

NVStereoNet_ROB	4.91 484	1.40 429	16.46 378	1.47 406	1.72 461	3.46 209	1.96 444	3.89 303	3.61 483	2.90 438	24.61 535	4.81 476	4.49 471	13.57 517	4.87 453	1.33 491	1.29 494	1.70 496	1.68 499	1.41 486	1.66 484
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	6.27 502	9.15 518	13.76 336	1.94 473	4.60 526	11.91 522	12.00 525	5.12 502	3.45 480	3.79 475	4.52 478	9.54 508	6.56 499	9.40 395	13.48 499	1.26 486	1.37 495	1.17 489	1.34 496	7.06 530	3.95 525

SQANet	3.70 452	9.34 520	18.41 411	2.75 497	2.74 498	3.40 199	1.47 403	3.50 225	1.68 194	2.60 411	1.75 226	2.69 338	1.91 357	6.72 348	1.74 327	2.96 503	1.41 496	1.85 497	1.12 487	3.17 500	2.70 509

PWCK	5.85 497	9.95 522	15.22 368	2.90 500	1.56 432	5.66 504	7.69 518	5.27 505	4.74 502	3.88 476	7.51 492	8.04 504	5.28 480	15.18 524	8.40 477	3.08 506	1.51 497	2.24 502	1.37 498	5.55 523	1.96 493

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 428	1.43 433	9.93 295	2.50 493	1.62 441	4.29 408	1.68 430	3.95 323	2.43 363	1.66 163	1.91 299	3.04 373	1.41 234	13.26 512	1.58 295	3.82 517	1.59 498	1.12 487	0.46 406	2.21 495	2.74 510

DispFullNet	4.64 478	3.48 490	23.95 530	3.99 515	3.03 504	3.35 192	1.06 331	4.18 387	2.80 419	6.33 508	2.94 442	4.04 443	7.81 508	3.92 288	5.16 456	2.75 501	1.61 499	3.10 516	2.68 523	3.32 502	3.31 518

otaku	4.58 477	8.93 515	19.95 449	3.11 504	2.67 496	3.91 305	2.57 470	3.82 285	2.25 316	2.22 332	9.72 509	4.08 445	2.35 392	8.57 377	2.13 376	3.51 511	1.65 500	2.15 501	1.17 490	3.69 507	3.15 513

Ntro	4.21 470	8.94 516	19.89 447	3.22 505	2.96 503	4.15 368	1.89 441	3.92 317	2.36 343	1.77 184	2.14 348	3.35 399	2.17 381	9.48 397	2.24 385	3.52 512	1.76 501	2.13 500	1.31 494	3.83 510	3.09 511

DDUNet	2.91 398	2.78 483	6.94 261	3.53 509	2.26 493	3.28 185	1.36 385	3.77 275	2.04 270	2.62 414	2.49 405	4.18 451	1.69 318	5.38 311	1.85 340	2.21 499	1.77 502	2.61 507	2.43 518	2.60 497	2.34 500

UDG	3.55 447	2.81 484	17.45 395	2.69 496	1.98 479	3.97 332	1.19 363	4.35 450	2.02 264	2.42 384	2.53 411	4.50 464	2.46 401	6.53 339	2.41 399	2.12 498	1.77 502	2.63 508	2.57 520	2.64 498	1.95 492

WAO-8	11.95 523	13.02 529	20.56 480	3.50 507	3.08 506	15.11 530	2.80 475	12.91 526	19.11 535	7.69 513	13.12 521	11.62 511	7.01 503	84.40 553	7.91 474	3.42 509	1.92 504	3.54 522	1.93 510	3.68 505	2.69 507

Venus	11.95 523	13.02 529	20.56 480	3.50 507	3.08 506	15.11 530	2.80 475	12.91 526	19.11 535	7.69 513	13.12 521	11.62 511	7.01 503	84.40 553	7.91 474	3.42 509	1.92 504	3.54 522	1.93 510	3.68 505	2.69 507

testlalala_base	1.62 194	0.74 260	1.63 77	1.19 298	1.40 402	2.63 116	0.84 224	4.09 366	1.31 45	1.22 111	1.42 133	1.21 139	0.85 99	1.16 46	0.73 78	3.92 519	2.10 506	0.27 106	0.18 31	4.49 518	1.11 464

CC-Net-ROB	3.35 442	1.76 455	13.89 343	2.33 491	1.65 449	4.49 439	1.62 420	4.73 495	2.90 432	1.92 220	2.05 329	1.99 262	1.61 288	12.57 509	1.60 299	2.46 500	2.18 507	2.68 509	1.04 485	2.11 494	1.38 478

test_for_model	2.16 280	3.87 493	1.58 75	4.16 517	3.64 513	2.51 108	0.96 305	3.63 246	2.62 393	2.45 387	1.39 126	1.02 108	0.73 61	0.92 9	0.57 26	2.97 504	2.19 508	0.26 80	0.17 23	5.32 522	2.24 497

ACVNet_2	5.41 490	12.60 528	20.42 475	3.27 506	3.15 509	4.50 442	3.02 484	4.66 492	3.73 487	3.35 467	5.36 484	7.86 503	2.88 419	12.33 503	4.76 451	3.12 507	2.22 509	2.70 510	1.69 500	3.49 503	3.10 512

ACVNet-4b	6.73 505	13.67 532	21.87 517	3.54 510	3.07 505	4.19 390	2.25 458	4.03 345	3.65 484	1.64 158	3.98 474	5.88 494	2.89 420	10.01 416	16.98 513	23.29 543	2.24 510	2.53 504	1.78 504	3.87 511	3.21 516

RainbowNet	4.56 475	8.28 509	20.07 455	3.64 513	3.23 511	4.15 368	2.99 483	4.18 387	3.03 448	2.20 321	2.65 423	4.26 456	2.90 421	9.77 403	2.12 373	3.88 518	2.27 511	2.71 511	1.72 503	3.78 509	3.31 518

Dean	7.52 511	9.08 517	21.41 508	3.74 514	3.53 512	4.81 492	3.53 497	5.33 509	5.25 506	4.17 485	26.53 536	25.62 537	4.09 463	10.97 449	4.32 444	3.69 515	2.30 512	2.91 512	1.87 508	4.03 512	3.24 517

ACVNet_1	6.04 500	13.97 534	21.36 507	3.58 511	3.14 508	4.73 485	2.48 465	4.20 391	3.17 460	2.98 447	2.83 440	23.31 531	4.34 468	11.06 455	2.45 404	3.68 514	2.33 513	2.60 506	1.79 505	3.69 507	3.19 515

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 461	10.88 526	12.30 322	1.26 325	1.55 429	5.19 499	3.33 492	4.42 465	2.82 427	2.58 407	2.62 420	5.00 482	2.11 371	14.03 523	2.73 420	1.28 487	2.34 514	0.67 456	1.83 506	0.81 442	1.03 458

WAO-6	5.87 498	2.27 471	15.05 363	2.96 501	2.77 499	12.01 523	3.58 500	5.37 510	11.91 524	3.34 465	9.69 508	6.78 499	5.84 487	11.82 493	8.89 480	2.87 502	2.35 515	2.50 503	1.84 507	2.85 499	2.67 506

TorneroNet-64	10.12 516	8.74 511	20.95 495	4.27 519	3.76 518	13.86 527	2.85 477	15.05 531	23.15 538	10.07 525	23.84 534	13.47 517	8.24 512	13.96 522	17.21 515	3.96 520	2.72 516	3.23 517	2.48 519	6.29 524	4.27 528

TorneroNet	25.88 539	11.28 527	21.62 514	4.20 518	4.07 521	55.25 547	3.15 489	15.16 532	76.94 550	58.09 546	82.72 552	86.88 552	41.15 543	13.35 514	18.13 519	4.32 521	2.85 517	3.45 518	2.62 521	8.33 535	4.14 527

UNDER WATER-64	9.33 515	5.37 500	22.60 523	5.22 530	4.86 527	10.75 521	4.61 511	11.45 522	17.30 530	7.59 512	9.80 510	15.99 521	17.90 529	10.63 435	15.72 505	4.36 522	2.87 518	4.39 529	2.86 526	7.01 529	5.36 532

UNDER WATER	10.47 517	3.95 494	22.62 524	5.07 529	4.51 525	7.78 516	3.77 503	12.56 525	21.72 537	7.84 515	10.78 512	23.96 533	31.66 538	10.78 442	16.19 509	4.44 524	2.93 519	4.24 525	2.86 526	6.33 526	5.47 533

LVE	6.88 508	9.31 519	21.14 499	3.61 512	3.18 510	4.49 439	2.79 474	10.21 521	11.69 522	3.16 459	11.53 517	18.33 522	4.31 467	11.66 484	3.52 437	4.45 525	2.93 519	2.56 505	1.91 509	3.62 504	3.16 514

IMH-64-1	4.84 482	2.53 477	6.83 258	4.30 521	3.74 515	4.81 492	6.05 512	5.30 506	3.92 490	3.95 479	8.33 498	5.08 486	6.06 490	8.96 385	6.30 459	4.57 527	2.96 521	3.04 513	2.12 515	4.28 514	3.62 521

IMH-64	4.84 482	2.53 477	6.83 258	4.30 521	3.74 515	4.81 492	6.05 512	5.30 506	3.92 490	3.95 479	8.33 498	5.08 486	6.06 490	8.96 385	6.30 459	4.57 527	2.96 521	3.04 513	2.12 515	4.28 514	3.62 521

KSHMR	16.96 532	5.37 500	21.64 516	4.46 524	4.50 524	8.30 518	3.32 491	15.58 534	76.24 549	6.62 510	61.47 547	56.53 547	5.43 483	35.17 543	11.37 490	4.39 523	2.97 523	3.63 524	2.74 525	5.10 521	4.34 529

IMH	6.81 507	13.66 531	20.41 474	4.33 523	3.74 515	5.50 501	3.06 486	5.49 512	6.22 513	4.64 494	10.35 511	9.30 507	8.03 511	13.61 518	6.81 464	4.80 530	2.99 524	3.09 515	2.12 515	4.36 516	3.61 520

notaker	10.50 519	8.60 510	20.23 462	4.54 526	3.95 519	6.27 506	3.44 493	8.07 519	4.75 503	8.73 518	46.45 542	13.86 520	27.86 537	13.49 516	13.61 500	4.56 526	3.18 525	3.52 521	2.68 523	8.13 534	4.05 526

ktn	21.74 537	10.34 523	19.68 439	4.53 525	4.00 520	6.53 509	4.51 510	6.79 515	78.82 551	84.69 551	100.86 555	58.49 548	7.57 507	12.11 500	13.35 498	4.58 529	3.24 526	3.49 519	2.62 521	4.65 519	3.84 524

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 474	10.62 524	15.18 367	1.55 425	1.45 414	6.16 505	3.54 499	5.41 511	3.68 486	2.59 410	2.74 429	4.81 476	2.20 384	13.79 520	4.40 445	2.04 496	3.36 527	1.05 483	1.20 492	2.09 493	1.72 487

JetRed	10.48 518	27.10 541	35.70 537	4.27 519	4.09 522	15.55 532	12.83 527	12.16 523	5.50 508	5.83 502	5.56 486	10.14 509	7.43 505	8.88 382	26.39 537	3.32 508	3.81 528	3.51 520	2.96 528	7.85 532	6.69 535

STTRV1_RVC	3.52 446	1.03 362	20.87 491	1.47 406	1.47 415	3.23 170	1.55 415	4.06 357	3.22 467	1.95 229	3.50 465	2.63 335	2.07 368	11.96 498	2.21 383	1.86 495	4.03 529	0.81 473	0.73 461	1.06 461	0.70 415

TCMNet-wrong-test	12.32 525	14.13 535	19.38 431	22.38 539	19.85 535	15.99 533	12.34 526	22.95 536	4.56 498	6.24 507	6.27 489	18.40 524	15.71 523	10.10 421	10.72 486	9.06 534	4.78 530	5.35 530	3.95 530	12.28 538	11.97 537

PML	64.32 550	53.22 549	17.88 400	8.10 533	32.94 540	148.46 556	247.79 557	12.18 524	45.42 546	111.41 553	288.92 557	101.47 555	101.31 555	31.67 539	15.55 503	14.03 539	4.83 531	10.98 538	6.18 533	28.82 542	5.17 530

MADNet++	7.57 513	5.80 504	13.28 328	6.38 531	5.26 528	7.18 511	7.77 519	5.32 508	5.62 510	6.11 505	7.78 493	6.02 496	8.01 510	11.74 489	16.36 510	9.36 535	4.95 532	8.57 536	5.66 532	4.83 520	5.34 531

USTest	15.98 531	15.58 536	22.56 522	18.49 538	16.99 532	26.43 537	36.08 542	27.68 540	12.77 525	10.69 528	10.80 513	18.35 523	15.09 522	18.62 528	23.37 530	4.85 531	5.34 533	7.38 534	7.43 534	9.90 536	11.23 536

DPSMNet_ROB	15.52 530	8.89 514	31.44 536	10.07 536	18.91 534	12.44 525	33.22 540	13.51 529	17.94 534	9.58 523	22.91 533	13.79 519	19.67 531	21.43 530	23.73 532	5.17 533	8.84 534	5.63 532	11.52 539	6.79 528	14.90 539

DGTPSM_ROB	15.31 529	8.85 513	28.14 535	9.90 535	18.89 533	12.44 525	33.21 539	13.48 528	17.86 533	9.50 522	22.89 532	13.78 518	19.67 531	21.26 529	23.68 531	5.08 532	8.84 534	5.62 531	11.50 536	6.72 527	14.87 538

Anonymous_1	57.11 549	19.68 538	26.15 532	23.10 540	142.31 553	30.84 538	39.75 543	33.86 545	16.98 529	70.53 550	15.42 528	23.46 532	19.75 533	23.04 532	27.23 538	164.73 555	9.02 536	130.38 551	137.40 552	161.27 556	27.24 543

DPSM_ROB	20.78 535	20.03 539	26.57 533	23.62 541	22.46 536	31.10 539	39.97 544	33.52 543	17.41 531	15.25 534	15.80 529	24.06 534	20.71 534	23.30 534	27.62 539	10.78 537	9.41 537	11.69 539	11.50 536	14.49 539	16.36 540

DPSM	20.78 535	20.03 539	26.57 533	23.62 541	22.46 536	31.10 539	39.97 544	33.52 543	17.41 531	15.25 534	15.80 529	24.06 534	20.71 534	23.30 534	27.62 539	10.78 537	9.41 537	11.69 539	11.50 536	14.49 539	16.36 540

DGSMNet	7.55 512	1.62 443	17.42 394	1.92 469	12.73 530	7.45 515	42.99 546	4.13 376	2.07 277	2.10 281	3.16 455	3.42 405	1.70 320	9.24 392	2.30 389	3.70 516	10.89 539	11.80 541	5.54 531	4.24 513	2.66 505

tt	7.19 510	0.51 42	6.83 258	4.03 516	2.30 494	12.05 524	20.19 536	15.46 533	6.58 516	3.42 469	3.22 456	5.37 491	6.39 498	4.20 295	7.46 472	9.81 536	11.53 540	7.05 533	7.46 535	6.31 525	3.71 523

test_sample9	3.79 456	1.05 364	7.87 267	1.07 227	0.86 266	3.93 312	1.19 363	4.35 450	2.11 291	2.14 295	1.75 226	1.75 211	1.67 313	11.06 455	11.61 492	1.23 482	14.45 541	4.27 526	2.09 512	0.70 418	0.69 411

test_sample8	4.76 480	1.05 364	7.87 267	1.07 227	0.86 266	3.93 312	1.19 363	4.38 459	2.05 273	5.49 499	1.89 293	12.98 516	6.37 495	11.06 455	11.61 492	1.23 482	14.45 541	4.27 526	2.09 512	0.70 418	0.69 411

Selective-RAFT-Error	41.77 542	40.16 544	53.34 547	47.73 547	45.25 545	62.51 548	80.64 552	67.22 549	34.93 541	30.64 539	31.81 538	48.11 544	42.11 546	46.57 548	54.95 548	21.61 541	18.87 543	23.48 542	23.15 542	29.16 543	33.08 546

CasAABBNet	41.80 543	40.20 545	53.41 548	47.73 547	45.18 544	62.51 548	80.71 553	67.26 550	34.80 540	30.49 538	31.88 539	48.24 545	41.81 545	46.63 550	55.64 550	21.60 540	18.88 544	23.48 542	23.22 543	29.19 544	33.05 545

LSM0	49.58 547	40.04 543	53.62 549	97.15 550	128.68 552	62.75 550	79.89 551	67.63 551	35.11 542	33.02 540	32.61 541	48.43 546	41.60 544	46.60 549	55.43 549	21.63 542	18.99 545	23.62 544	23.13 541	29.47 545	52.26 551

LRCNet_RVC	25.52 538	33.45 542	23.21 528	31.79 543	32.78 539	6.74 510	1.18 360	25.88 538	4.46 496	28.94 537	30.89 537	24.91 536	17.57 528	27.66 538	24.34 534	35.26 545	25.60 546	35.91 545	33.81 544	31.90 546	34.10 547

HaxPig	43.25 544	43.65 546	45.00 542	33.85 544	35.61 541	32.69 541	30.52 537	45.09 546	42.97 544	48.77 542	48.17 544	43.00 540	40.26 541	44.58 546	43.61 544	47.18 546	49.30 547	51.54 547	50.25 546	43.73 547	45.29 548

AVERAGE_ROB	44.46 545	45.91 547	46.59 543	40.59 546	38.66 542	32.99 542	30.52 537	46.19 547	43.26 545	49.59 543	48.97 545	44.62 542	39.89 540	45.04 547	43.94 545	48.74 547	50.69 548	50.80 546	49.79 545	45.54 548	46.97 549

MEDIAN_ROB	47.37 546	49.08 548	49.92 545	40.32 545	39.97 543	34.95 543	33.43 541	49.17 548	46.39 547	53.06 545	52.65 546	47.65 543	42.23 547	48.35 551	47.29 546	52.10 548	54.04 549	54.28 548	53.48 547	48.76 549	50.33 550

HanzoNet	31.60 541	17.23 537	21.22 504	7.32 532	5.84 529	7.25 513	3.53 497	13.82 530	14.20 528	50.38 544	47.01 543	44.45 541	56.61 549	36.61 544	32.00 543	63.89 549	56.57 550	7.97 535	89.20 550	28.69 541	28.25 544

DPSimNet_ROB	102.30 552	119.72 556	143.59 555	109.42 552	94.10 549	127.22 555	127.15 555	26.62 539	102.36 556	149.58 556	83.99 553	139.34 556	137.54 556	64.62 552	82.36 555	105.18 551	66.15 551	120.15 550	69.61 549	99.58 551	77.72 552

ASD4	103.30 553	113.98 555	120.24 554	106.67 551	79.75 547	115.36 554	120.35 554	119.13 556	79.65 555	120.04 554	74.64 548	101.45 554	65.48 550	109.11 556	84.31 556	104.31 550	90.04 552	133.15 552	103.58 551	130.15 552	94.66 553

xxxxx1	112.33 554	88.53 552	37.76 539	227.84 555	157.23 554	39.05 544	61.41 548	93.76 553	79.29 552	62.45 547	74.79 549	78.32 549	70.96 551	33.47 540	70.69 551	114.00 552	130.36 553	259.31 554	274.34 554	145.54 553	147.50 554

tt_ll	112.33 554	88.53 552	37.76 539	227.84 555	157.23 554	39.05 544	61.41 548	93.76 553	79.29 552	62.45 547	74.79 549	78.32 549	70.96 551	33.47 540	70.69 551	114.00 552	130.36 553	259.31 554	274.34 554	145.54 553	147.50 554

ff	112.33 554	88.53 552	37.76 539	227.84 555	157.23 554	39.05 544	61.41 548	93.76 553	79.29 552	62.45 547	74.79 549	78.32 549	70.96 551	33.47 540	70.69 551	114.00 552	130.36 553	259.31 554	274.34 554	145.54 553	147.50 554

FADE	78.44 551	13.79 533	36.09 538	10.71 537	13.34 531	4.15 368	4.14 509	28.60 541	8.36 517	5.15 498	3.88 472	11.85 514	36.55 539	44.37 545	28.26 541	474.90 557	161.58 556	347.36 557	322.13 557	7.29 531	6.23 534

test_example2	212.63 557	219.92 557	221.87 557	213.67 554	221.17 557	199.47 557	200.74 556	185.30 557	141.66 557	209.52 557	213.45 556	210.82 557	205.48 557	221.27 557	216.64 557	236.83 556	242.07 557	213.93 553	217.01 553	235.69 557	226.10 557

ccccc	590.94 558	629.75 558	645.59 558	567.84 558	570.84 558	582.44 558	641.68 558	613.82 558	494.59 558	614.58 558	651.20 558	555.57 558	637.59 558	666.94 558	652.42 558	781.57 558	507.24 558	391.36 558	342.44 558	689.82 558	581.48 558

Low-res two-view benchmark