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

SGD-Stereo	0.14 1	0.12 30	0.31 1	0.06 151	0.00 1	1.03 70	0.00 1	0.29 3	0.78 69	0.01 4	0.02 2	0.04 25	0.01 13	0.13 4	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.02 31

S2M2	0.17 2	0.18 76	0.83 16	0.02 56	0.01 88	0.32 7	0.01 37	0.52 14	0.78 69	0.00 1	0.14 129	0.03 16	0.01 13	0.37 52	0.16 67	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.19 3	0.18 76	0.41 2	0.01 13	0.10 243	0.40 24	0.00 1	0.56 19	0.93 120	0.32 108	0.06 97	0.03 16	0.00 1	0.14 6	0.27 138	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.16 186

DEFOM-Stereo	0.19 3	0.24 138	0.63 6	0.08 177	0.00 1	1.05 79	0.00 1	0.36 7	0.82 91	0.00 1	0.02 2	0.05 45	0.03 67	0.28 31	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.10 135

rvit_stereo_0083	0.19 3	0.16 57	0.60 4	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.02 132	0.72 31	1.53 295	0.09 41	0.02 2	0.05 45	0.02 40	0.31 42	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 68

GLC_STEREO	0.19 3	0.13 36	0.94 30	0.03 82	0.00 1	0.95 62	0.03 190	0.33 5	0.44 22	0.10 43	0.04 72	0.06 66	0.04 88	0.44 70	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 68

CASnet	0.21 7	0.22 129	0.95 31	0.01 13	0.00 1	0.87 51	0.01 37	0.55 18	0.88 104	0.16 61	0.03 54	0.04 25	0.02 40	0.39 56	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
UniTT-Stereo	0.23 8	0.28 162	1.91 164	0.05 130	0.16 276	0.34 9	0.02 132	0.46 11	0.42 20	0.06 31	0.18 138	0.05 45	0.07 144	0.22 17	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 13

LG-Stereo_L1	0.24 9	0.20 114	0.85 18	0.20 273	0.15 272	0.34 9	0.13 317	0.86 42	0.80 81	0.08 38	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.22 17	0.23 116	0.00 1	0.57 372	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.19 207

RAStereo	0.24 9	0.44 229	1.96 171	0.06 151	0.01 88	0.18 4	0.01 37	0.95 47	0.49 26	0.14 56	0.06 97	0.05 45	0.05 110	0.26 27	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 11	0.20 114	0.81 14	0.20 273	0.15 272	1.04 72	0.15 326	0.62 23	0.53 29	0.09 41	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.23 20	0.23 116	0.00 1	0.55 369	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.20 223

MLG-Stereo_test3	0.25 11	0.15 43	0.85 18	0.28 312	0.17 279	1.08 91	0.00 1	0.51 13	0.87 99	0.23 88	0.06 97	0.02 4	0.01 13	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.16 186

LoS_RVC	0.25 11	0.60 294	1.21 50	0.16 248	0.13 258	0.98 65	0.01 37	0.85 40	0.25 5	0.08 38	0.02 2	0.07 84	0.04 88	0.49 80	0.05 7	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.07 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 14	0.10 17	0.68 7	0.06 151	0.03 164	0.36 18	0.02 132	1.78 94	1.26 213	0.01 4	0.02 2	0.05 45	0.00 1	0.27 28	0.31 152	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.15 396	0.03 135	0.15 175

FoundationStereo	0.26 14	0.15 43	0.50 3	0.50 364	0.90 443	0.11 1	0.04 223	0.26 2	1.18 167	0.00 1	0.02 2	0.05 45	0.01 13	0.49 80	0.19 89	0.00 1	0.84 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 68

SMoEStereo_RVC	0.26 14	0.48 247	0.92 27	0.03 82	0.00 1	1.05 79	0.05 244	0.52 14	0.83 93	0.08 38	0.03 54	0.04 25	0.02 40	0.41 61	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.43 309

rvit_stereo_0081	0.26 14	0.24 138	0.80 11	0.00 1	0.00 1	0.73 40	0.01 37	1.39 63	1.43 272	0.11 45	0.02 2	0.03 16	0.02 40	0.28 31	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13

rvit_stereo_0082	0.26 14	0.24 138	0.80 11	0.00 1	0.00 1	0.73 40	0.01 37	1.39 63	1.43 272	0.11 45	0.02 2	0.03 16	0.02 40	0.28 31	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13

PMTNet	0.26 14	0.21 121	1.40 60	0.02 56	0.02 143	1.16 130	0.29 383	1.00 51	0.18 1	0.04 22	0.03 54	0.07 84	0.02 40	0.47 73	0.15 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 31

MLG-Stereo_test1	0.27 20	0.11 24	1.02 37	0.05 130	0.18 283	1.04 72	0.00 1	0.23 1	1.57 302	0.12 51	0.05 87	0.05 45	0.01 13	0.06 2	0.10 29	0.00 1	0.61 379	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.15 175

sCroCo_RVC	0.27 20	0.19 105	2.20 215	0.02 56	0.00 1	0.13 2	0.04 223	1.15 57	0.89 109	0.15 58	0.07 107	0.03 16	0.04 88	0.39 56	0.05 7	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

MLG-Stereo	0.29 22	0.10 17	0.98 35	0.06 151	0.20 294	1.04 72	0.00 1	0.58 21	1.61 310	0.13 55	0.06 97	0.04 25	0.01 13	0.07 3	0.09 20	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 166

rvit_stereo_0081_aga	0.29 22	0.49 249	1.78 124	0.00 1	0.00 1	0.78 43	0.02 132	0.99 50	1.10 150	0.05 27	0.02 2	0.05 45	0.03 67	0.29 37	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 68

trnet	0.29 22	0.17 69	0.95 31	0.00 1	0.00 1	1.26 182	0.01 37	1.32 60	0.97 129	0.16 61	0.18 138	0.05 45	0.00 1	0.53 92	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.02 31

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 22	0.32 188	0.88 21	0.02 56	0.00 1	1.05 79	0.01 37	0.80 38	1.00 137	0.76 189	0.34 192	0.10 108	0.06 128	0.13 4	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.09 123

CREStereo	0.29 22	0.19 105	0.91 24	0.00 1	0.01 88	1.24 165	0.01 37	1.31 59	0.99 135	0.17 65	0.17 135	0.04 25	0.00 1	0.56 97	0.14 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.02 31
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
MaDis-Stereo	0.30 27	0.62 302	1.63 91	0.07 166	0.19 289	0.40 24	0.02 132	1.36 61	0.76 67	0.04 22	0.05 87	0.13 123	0.05 110	0.38 54	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.02 31

IGEV-RUCA	0.31 28	0.10 17	0.83 16	0.12 229	0.11 248	1.25 173	0.31 390	0.85 40	0.27 11	0.11 45	0.14 129	0.16 131	0.24 246	0.35 51	0.25 127	0.05 442	0.19 321	0.20 480	0.23 446	0.19 382	0.32 270

fffft	0.31 28	0.31 180	0.88 21	0.02 56	0.00 1	0.92 57	0.01 37	1.72 90	0.80 81	0.02 6	0.03 54	0.04 25	0.01 13	0.41 61	0.34 164	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.19 382	0.39 295
1: 1. 1
mms	0.32 30	0.28 162	0.78 9	0.12 229	0.37 364	0.34 9	0.01 37	0.45 10	0.64 47	0.12 51	0.03 54	0.06 66	0.05 110	0.56 97	0.06 11	0.00 1	0.24 325	0.00 1	0.00 1	0.13 318	2.13 496

ours_stereo	0.32 30	0.30 172	1.12 43	0.08 177	0.30 354	0.80 44	0.04 223	0.54 17	0.70 56	0.06 31	0.03 54	0.06 66	0.03 67	0.50 87	0.06 11	0.00 1	0.03 264	0.00 1	0.00 1	0.14 331	1.62 453

LoS	0.32 30	0.19 105	1.27 55	0.11 223	0.01 88	1.32 210	0.07 276	1.44 69	0.79 73	0.06 31	0.04 72	0.27 152	0.11 187	0.60 114	0.13 48	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 33	0.35 198	1.42 62	0.21 279	0.46 382	0.34 9	0.01 37	0.94 46	0.20 2	0.04 22	0.03 54	0.06 66	0.01 13	0.22 17	0.17 74	0.00 1	0.56 371	0.00 1	0.00 1	0.13 318	1.39 426

MLG-Stereo_test2	0.34 34	0.17 69	0.97 34	0.32 320	0.33 360	1.13 116	0.00 1	0.31 4	1.53 295	0.28 102	0.05 87	0.10 108	0.00 1	0.30 41	0.20 95	0.19 474	0.55 369	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 284

GMStereo	0.34 34	1.03 399	2.11 204	0.01 13	0.00 1	0.47 34	0.01 37	0.77 34	1.38 265	0.24 91	0.04 72	0.07 84	0.08 158	0.43 68	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RSM++	0.35 36	0.18 76	0.88 21	0.63 397	0.47 384	0.44 30	0.00 1	1.41 65	1.20 176	0.05 27	0.02 2	0.01 1	0.07 144	0.33 49	0.18 79	0.01 389	0.02 253	0.00 1	0.17 413	0.14 331	0.73 358

CAS++	0.35 36	0.27 159	1.08 40	0.04 113	0.00 1	0.34 9	0.01 37	4.25 304	0.54 34	0.02 6	0.02 2	0.06 66	0.00 1	0.24 21	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 36	0.20 114	1.15 47	0.04 113	0.00 1	0.52 38	0.01 37	0.52 14	0.80 81	0.03 13	2.86 411	0.04 25	0.03 67	0.28 31	0.07 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 463	0.00 1

WCG-NET	0.36 39	0.45 230	0.92 27	0.02 56	0.00 1	0.91 56	0.05 244	0.77 34	1.28 225	0.30 104	0.43 222	0.03 16	0.13 204	0.48 76	0.20 95	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.16 186

RSM	0.36 39	0.16 57	0.82 15	0.59 383	0.49 387	0.42 26	0.00 1	1.56 73	1.20 176	0.19 75	0.02 2	0.03 16	0.06 128	0.34 50	0.19 89	0.01 389	0.10 302	0.00 1	0.15 396	0.10 273	0.68 346

XX-TBD	0.36 39	0.59 290	1.75 112	0.07 166	0.00 1	1.11 111	0.00 1	0.73 32	0.63 46	0.44 132	1.24 328	0.06 66	0.06 128	0.39 56	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46

111111	0.37 42	0.08 6	0.72 8	0.15 241	0.26 328	1.10 105	0.02 132	1.58 74	0.88 104	0.19 75	0.04 72	0.01 1	0.06 128	0.32 44	0.15 58	0.00 1	0.74 395	0.00 1	0.00 1	0.09 259	1.06 400

MIF-Stereo (partial)	0.37 42	0.39 212	1.98 175	0.02 56	0.00 1	0.43 28	0.02 132	2.35 122	0.61 44	0.18 68	0.10 116	0.07 84	0.07 144	0.61 118	0.40 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.02 31

CREStereo++_RVC	0.37 42	0.24 138	1.62 85	0.06 151	0.00 1	1.21 152	0.01 37	0.77 34	1.12 154	0.26 97	1.45 343	0.06 66	0.06 128	0.42 64	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 80
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.37 42	0.50 252	1.62 85	0.03 82	0.01 88	1.16 130	0.00 1	0.56 19	0.53 29	1.05 236	1.38 337	0.06 66	0.05 110	0.45 72	0.07 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31

LG-G_1	0.39 46	0.16 57	0.91 24	0.26 305	0.18 283	1.30 197	0.00 1	2.08 111	0.92 116	0.38 117	0.06 97	0.05 45	0.01 13	0.21 15	0.15 58	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.69 352

LG-G	0.39 46	0.16 57	0.91 24	0.26 305	0.18 283	1.30 197	0.00 1	2.08 111	0.92 116	0.38 117	0.06 97	0.05 45	0.01 13	0.21 15	0.15 58	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.69 352

castereo++	0.39 46	0.45 230	1.26 54	0.15 241	0.00 1	1.10 105	0.03 190	1.67 86	1.28 225	0.04 22	0.02 2	0.58 190	0.00 1	0.15 9	0.19 89	0.00 1	0.30 337	0.00 1	0.27 466	0.04 168	0.21 231

knoymous	0.41 49	0.09 10	1.34 58	0.05 130	0.01 88	1.15 125	0.01 37	2.36 123	0.23 4	0.51 159	0.02 2	1.64 306	0.00 1	0.49 80	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 53

castereo	0.42 50	0.31 180	0.60 4	0.01 13	0.05 199	0.81 45	0.04 223	3.96 256	0.81 85	0.15 58	0.02 2	0.08 90	0.14 206	0.25 22	0.48 225	0.00 1	0.19 321	0.00 1	0.22 441	0.02 67	0.19 207

MonSter	0.42 50	0.09 10	0.95 31	0.01 13	0.06 205	0.51 36	0.00 1	2.61 134	0.82 91	0.11 45	0.02 2	0.05 45	0.01 13	0.58 103	0.37 183	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.34 478	0.00 1	0.88 378

IGEV-Stereo++	0.42 50	0.07 3	0.79 10	0.17 249	0.28 340	1.13 116	0.00 1	1.98 104	0.41 18	0.31 107	0.04 72	0.02 4	0.03 67	0.56 97	0.30 150	0.00 1	0.73 394	0.00 1	0.00 1	0.04 168	1.55 441

CroCo-Stereo Lap2	0.42 50	0.75 330	1.76 118	0.03 82	0.00 1	0.33 8	0.01 37	3.75 220	0.81 85	0.02 6	0.03 54	0.04 25	0.07 144	0.52 90	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.03 46

rvit_stereo_0080	0.44 54	0.64 309	2.07 192	0.01 13	0.00 1	0.90 53	0.01 37	3.40 191	1.16 158	0.03 13	0.04 72	0.06 66	0.01 13	0.19 11	0.14 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.11 143

whm_eth	0.44 54	0.64 309	2.07 192	0.01 13	0.00 1	0.90 53	0.01 37	3.40 191	1.16 158	0.03 13	0.04 72	0.06 66	0.01 13	0.19 11	0.14 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.11 143

UDGNet	0.44 54	0.91 360	1.89 161	0.04 113	0.00 1	1.15 125	0.02 132	0.75 33	1.77 349	0.45 137	0.07 107	0.06 66	0.02 40	1.62 212	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

rvit_stereo_0075_2	0.45 57	0.19 105	3.21 329	0.02 56	0.00 1	1.10 105	0.02 132	1.92 102	1.22 189	0.18 68	0.09 113	0.02 4	0.05 110	0.59 111	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.27 258

WCG-NET（raft）	0.45 57	0.62 302	0.93 29	0.02 56	0.06 205	0.90 53	0.05 244	0.70 25	1.32 243	0.33 109	0.14 129	1.51 292	0.14 206	0.41 61	0.22 108	0.00 1	1.29 490	0.00 1	0.01 303	0.16 357	0.25 249

dd	0.45 57	1.20 420	2.52 272	0.06 151	0.01 88	1.23 160	0.03 190	0.88 44	1.48 288	0.26 97	0.06 97	0.12 115	0.05 110	0.42 64	0.44 202	0.02 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.06 80

rvit_0105_6	0.46 60	0.36 201	1.89 161	0.01 13	0.00 1	0.83 46	0.01 37	3.37 190	1.92 366	0.06 31	0.05 87	0.09 99	0.02 40	0.27 28	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.15 175

Pointernet	0.47 61	0.13 36	1.57 80	0.05 130	0.44 377	1.19 142	0.05 244	3.69 213	0.81 85	0.03 13	0.02 2	0.19 133	0.05 110	0.47 73	0.13 48	0.00 1	0.26 329	0.00 1	0.14 393	0.01 14	0.24 241

rvit_stereo_ft	0.47 61	0.79 340	2.69 284	0.01 13	0.00 1	0.21 6	0.01 37	3.45 195	1.45 278	0.03 13	0.05 87	0.08 90	0.02 40	0.28 31	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.17 194

ProNet	0.47 61	0.35 198	1.75 112	0.19 258	0.54 391	1.09 99	0.01 37	0.97 48	1.25 206	0.02 6	0.02 2	0.06 66	0.03 67	0.58 103	0.09 20	0.00 1	0.57 372	0.00 1	0.00 1	0.14 331	1.65 454

LG-Stereo	0.48 64	0.24 138	1.82 139	0.10 208	0.20 294	1.05 79	0.00 1	3.59 205	0.87 99	0.26 97	0.10 116	0.37 159	0.08 158	0.14 6	0.19 89	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.00 1	0.09 259	0.28 262

AnonymousM	0.48 64	0.11 24	1.03 38	0.06 151	0.01 88	1.10 105	0.03 190	1.91 100	1.37 262	0.25 93	0.04 72	0.02 4	0.24 246	0.56 97	0.33 156	0.00 1	0.43 349	1.91 504	0.00 1	0.01 14	0.22 233

CRE-IMP	0.49 66	0.14 42	1.75 112	0.08 177	0.05 199	1.48 277	0.45 407	1.64 85	1.22 189	0.92 212	0.29 176	0.87 238	0.01 13	0.39 56	0.25 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.17 194

tg	0.50 67	0.58 286	1.09 42	0.02 56	0.00 1	1.28 192	0.01 37	2.04 110	1.24 195	0.11 45	0.41 218	0.73 217	0.11 187	0.48 76	0.12 38	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.00 1	0.34 445	1.00 394

CroCo-Stereo	0.50 67	0.63 305	2.38 245	0.14 236	0.00 1	0.19 5	0.02 132	4.28 309	0.96 128	0.14 56	0.03 54	0.46 172	0.08 158	0.32 44	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13
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
sAnonymous2	0.50 67	0.60 294	4.41 404	0.01 13	0.00 1	0.34 9	0.08 285	2.33 120	1.09 147	0.03 13	0.06 97	0.04 25	0.10 178	0.29 37	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.35 280

CroCo_RVC	0.50 67	0.60 294	4.41 404	0.01 13	0.00 1	0.34 9	0.08 285	2.33 120	1.09 147	0.03 13	0.06 97	0.04 25	0.10 178	0.29 37	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.35 280

MM-Stereo_test2	0.51 71	0.19 105	1.86 150	0.74 426	0.08 227	1.16 130	0.01 37	0.78 37	0.71 57	0.48 151	0.03 54	0.05 45	0.07 144	0.47 73	0.40 196	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.05 346	0.28 426	1.94 488

AIO-Stereo	0.51 71	0.22 129	0.87 20	0.56 375	0.70 426	0.45 31	0.01 37	1.89 98	1.27 219	0.21 86	0.02 2	0.02 4	0.06 128	0.44 70	0.45 206	0.03 429	0.78 400	0.00 1	0.63 500	0.08 238	1.50 433

ff7	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 319	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 396	0.10 273	1.76 464

ffff	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 319	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 396	0.10 273	1.76 464

11t	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 319	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 396	0.10 273	1.76 464

CES	0.51 71	0.16 57	1.23 51	0.09 196	1.58 484	1.18 140	0.05 244	1.07 56	0.79 73	0.03 13	0.03 54	0.14 125	0.10 178	0.55 94	0.12 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 14	2.98 503

Selective-IGEV	0.51 71	0.13 36	1.41 61	0.72 419	0.62 416	0.38 21	0.04 223	2.58 133	1.21 185	0.19 75	0.02 2	0.02 4	0.06 128	0.48 76	0.46 215	0.01 389	0.80 403	0.00 1	0.09 371	0.07 227	0.91 382

ccc-4	0.51 71	0.26 150	1.81 134	0.19 258	0.25 319	1.08 91	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.47 141	0.02 2	0.04 25	0.08 158	0.79 151	0.18 79	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.15 396	0.10 273	1.76 464

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 79	0.15 43	1.72 104	0.22 283	0.14 263	1.47 269	0.04 223	2.21 117	0.99 135	0.39 120	0.11 121	0.70 212	0.03 67	0.65 126	0.58 246	0.02 417	0.46 351	0.00 1	0.23 446	0.01 14	0.36 282

rvit_0105_4	0.52 79	0.47 244	2.33 239	0.01 13	0.00 1	0.83 46	0.01 37	3.89 249	1.78 351	0.12 51	0.10 116	0.12 115	0.03 67	0.39 56	0.13 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.13 160

ROB_FTStereo_v2	0.52 79	0.18 76	1.71 103	0.08 177	0.09 235	1.59 309	0.32 393	1.61 80	1.25 206	0.99 223	0.19 150	0.76 227	0.02 40	1.36 200	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.52 79	0.16 57	1.68 99	0.05 130	0.13 258	1.06 83	0.03 190	2.88 147	0.54 34	0.40 124	0.02 2	2.22 350	0.03 67	0.49 80	0.26 135	0.00 1	0.09 298	0.00 1	0.22 441	0.01 14	0.11 143

MyStereo07	0.53 83	0.51 258	1.58 81	0.03 82	0.34 362	1.66 336	0.02 132	1.68 87	1.34 249	0.53 162	0.02 2	0.04 25	0.11 187	0.74 142	0.26 135	0.00 1	1.19 482	0.00 1	0.18 420	0.03 135	0.37 284

Selective-RAFT	0.53 83	0.18 76	1.12 43	0.04 113	0.01 88	1.19 142	0.02 132	3.26 185	1.29 231	0.02 6	0.02 2	0.24 142	0.18 227	1.34 199	0.44 202	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.19 426	0.05 186	0.17 194

RCA-Stereo	0.53 83	0.18 76	1.16 48	0.01 13	0.24 315	1.20 144	0.01 37	3.86 239	0.97 129	0.77 190	0.50 233	0.05 45	0.13 204	0.32 44	0.03 4	0.00 1	0.87 419	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.24 241

ICVP	0.53 83	0.09 10	1.86 150	0.01 13	0.01 88	1.12 113	0.21 348	4.35 313	0.68 54	0.45 137	0.28 173	0.33 156	0.07 144	0.72 139	0.25 127	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.11 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt45	0.54 87	0.46 238	1.12 43	0.04 113	0.00 1	1.32 210	0.05 244	1.00 51	0.79 73	0.05 27	0.03 54	0.09 99	0.03 67	5.35 362	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.15 175

anonymousdsp	0.54 87	0.26 150	1.62 85	0.47 354	0.60 407	1.08 91	0.01 37	1.01 54	1.37 262	0.49 153	0.02 2	0.04 25	0.09 170	0.73 140	0.15 58	0.00 1	0.82 410	0.00 1	0.16 405	0.10 273	1.83 476

IGEV-Stereo	0.54 87	0.26 150	1.62 85	0.47 354	0.61 408	1.08 91	0.01 37	1.00 51	1.37 262	0.49 153	0.02 2	0.04 25	0.09 170	0.73 140	0.16 67	0.00 1	0.82 410	0.00 1	0.16 405	0.10 273	1.83 476
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 87	0.18 76	1.72 104	0.08 177	0.09 235	1.63 327	0.29 383	1.60 77	1.27 219	0.99 223	0.18 138	0.76 227	0.02 40	1.79 224	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 68

HUI-Stereo	0.54 87	0.18 76	1.78 124	0.08 177	0.08 227	1.63 327	0.31 390	1.60 77	1.28 225	0.99 223	0.18 138	0.76 227	0.02 40	1.56 206	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 68

RAFT-IKP	0.54 87	0.18 76	1.77 122	0.08 177	0.07 218	1.47 269	0.29 383	1.61 80	1.26 213	0.99 223	0.18 138	0.74 220	0.02 40	1.77 221	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

AIO_test	0.55 93	0.33 194	2.02 183	0.77 434	1.08 467	0.43 28	0.06 270	0.88 44	0.92 116	0.38 117	0.04 72	0.85 236	0.03 67	0.79 151	0.26 135	0.00 1	0.95 441	0.00 1	0.08 362	0.03 135	1.20 413

rvit_0105_5	0.55 93	0.56 281	2.86 300	0.01 13	0.00 1	0.89 52	0.01 37	3.93 251	1.55 298	0.16 61	0.13 128	0.12 115	0.03 67	0.43 68	0.15 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.18 202

plain	0.55 93	0.55 271	3.45 350	0.10 208	0.00 1	0.50 35	0.02 132	3.49 197	1.16 158	0.05 27	0.10 116	0.13 123	0.17 223	0.67 130	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 452	0.01 13

ROB_FTStereo	0.55 93	0.18 76	1.75 112	0.08 177	0.09 235	1.61 319	0.32 393	1.60 77	1.26 213	0.99 223	0.19 150	0.75 222	0.03 67	1.97 229	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

iRaftStereo_RVC	0.55 93	0.59 290	1.20 49	0.03 82	0.00 1	1.23 160	0.01 37	2.55 131	0.81 85	0.15 58	0.23 162	0.70 212	0.12 200	0.48 76	0.22 108	0.00 1	1.14 477	0.00 1	0.00 1	0.33 441	1.13 404

999	0.56 98	0.38 209	1.07 39	0.01 13	0.00 1	1.31 201	0.10 305	0.44 9	0.80 81	0.02 6	0.32 187	0.03 16	0.02 40	5.80 384	0.60 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 357	0.11 143

GCAP-Stereo	0.56 98	0.71 322	1.55 76	0.30 317	1.03 462	1.27 188	0.01 37	2.03 109	0.78 69	0.30 104	0.35 199	0.10 108	0.10 178	0.56 97	0.75 277	0.00 1	1.06 452	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.25 249

R-Stereo Train	0.56 98	0.15 43	1.83 142	0.02 56	0.00 1	1.26 182	0.09 297	4.14 289	0.45 23	1.86 339	0.42 219	0.06 66	0.01 13	0.32 44	0.46 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 68

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 102	0.28 162	1.23 51	0.29 314	0.58 401	1.07 85	0.03 190	3.64 210	1.24 195	0.06 31	0.02 2	0.05 45	0.01 13	0.60 114	0.39 193	0.00 1	0.40 345	0.00 1	0.00 1	0.05 186	1.53 436

RAFT-Stereo-weight	0.57 102	0.10 17	1.28 56	0.10 208	0.42 372	1.41 241	0.05 244	3.80 224	0.86 97	1.02 231	0.52 238	0.26 150	0.01 13	0.42 64	0.15 58	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.60 332

H2IRNET	0.57 102	0.56 281	2.03 184	0.25 299	0.06 205	1.20 144	0.01 37	1.91 100	0.64 47	0.04 22	1.78 364	0.47 174	0.04 88	1.69 215	0.42 200	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.01 303	0.24 407	0.08 98

MC-Stereo	0.57 102	0.16 57	1.63 91	0.70 415	0.93 449	1.10 105	0.01 37	1.43 68	0.26 10	0.91 208	0.02 2	0.08 90	0.11 187	0.61 118	0.23 116	0.00 1	1.15 478	0.00 1	0.17 413	0.10 273	1.84 478

FACV-RUCA	0.58 106	0.13 36	1.73 106	0.07 166	0.12 255	1.15 125	0.07 276	4.23 302	1.27 219	0.25 93	0.99 307	0.19 133	0.30 259	0.31 42	0.21 105	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.02 327	0.24 407	0.19 207

4D-IteraStereo	0.59 107	0.98 386	2.62 279	0.04 113	0.09 235	1.07 85	0.08 285	1.45 70	0.39 17	0.12 51	0.05 87	0.82 235	0.10 178	0.77 146	1.05 330	0.00 1	0.40 345	0.00 1	0.00 1	0.08 238	1.79 473

Patchmatch Stereo++	0.59 107	0.18 76	1.73 106	0.08 177	0.08 227	1.62 324	0.26 367	1.62 83	1.25 206	1.00 229	0.18 138	0.75 222	0.03 67	2.68 240	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 68
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
DeepStereo_RVC	0.59 107	0.16 57	1.65 93	0.08 177	0.06 205	1.37 225	0.40 403	1.58 74	1.26 213	1.03 234	0.83 290	0.49 176	1.52 395	0.94 171	0.18 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.13 160

iGMRVC	0.59 107	0.18 76	1.75 112	0.08 177	0.09 235	1.63 327	0.27 375	1.61 80	1.27 219	0.99 223	0.19 150	0.75 222	0.03 67	2.78 244	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

iRAFT	0.59 107	0.18 76	1.73 106	0.08 177	0.08 227	1.62 324	0.26 367	1.62 83	1.25 206	1.00 229	0.18 138	0.75 222	0.03 67	2.68 240	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.05 68

xyz-stereo-finetune	0.60 112	0.59 290	0.99 36	0.03 82	0.00 1	1.34 218	0.01 37	2.57 132	0.94 123	0.07 37	0.07 107	0.09 99	0.04 88	4.28 302	0.82 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.08 98

Occ-G	0.60 112	0.31 180	1.80 126	0.41 336	0.56 395	0.83 46	0.04 223	0.82 39	1.20 176	0.26 97	0.54 240	1.33 284	0.05 110	0.42 64	0.86 299	0.00 1	0.68 384	0.00 1	0.15 396	0.17 371	1.54 440

CFNet-RSSM	0.60 112	0.15 43	1.55 76	0.05 130	0.14 263	1.27 188	0.02 132	4.87 359	0.58 39	0.34 110	0.02 2	1.92 326	0.04 88	0.49 80	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.27 466	0.01 14	0.10 135

IGEV-Stereo+	0.61 115	0.21 121	1.12 43	0.17 249	1.20 470	0.64 39	0.02 132	0.33 5	0.71 57	0.39 120	0.05 87	0.05 45	0.05 110	1.92 226	0.48 225	0.00 1	0.58 374	0.00 1	0.24 453	1.85 498	2.11 495

Anonymous3	0.61 115	0.23 133	2.97 312	0.01 13	0.00 1	2.54 396	0.09 297	3.88 246	0.89 109	0.19 75	0.23 162	0.12 115	0.05 110	0.61 118	0.17 74	0.00 1	0.08 292	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.18 202

FENet	0.61 115	0.22 129	1.75 112	0.05 130	0.00 1	1.21 152	0.05 244	3.78 221	1.28 225	1.08 241	0.02 2	1.61 301	0.09 170	0.60 114	0.35 168	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.08 98

rvit_0105_3	0.62 118	0.70 321	3.40 347	0.01 13	0.00 1	1.12 113	0.01 37	3.96 256	1.58 304	0.16 61	0.38 208	0.11 111	0.03 67	0.70 134	0.17 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.09 123

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GANet-ADL	0.62 118	0.16 57	1.89 161	0.15 241	0.02 143	1.46 262	0.02 132	3.83 236	0.75 64	0.40 124	1.08 312	1.09 269	0.18 227	0.65 126	0.47 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.13 160

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dual_stereo	0.63 124	0.07 3	0.80 11	0.29 314	0.98 454	0.37 20	0.02 132	4.03 272	1.20 176	0.10 43	0.06 97	0.02 4	0.04 88	1.13 177	0.32 154	0.00 1	1.26 485	0.00 1	0.13 391	0.00 1	1.80 474

LL-Strereo2	0.63 124	0.97 382	2.03 184	0.76 432	0.86 438	1.15 125	0.08 285	1.85 96	1.20 176	0.45 137	0.02 2	0.50 179	0.07 144	0.63 121	0.65 259	0.00 1	0.17 315	0.00 1	0.03 330	0.05 186	1.05 397

CASS	0.63 124	0.16 57	1.88 158	0.03 82	0.01 88	1.67 340	0.04 223	3.11 176	0.81 85	2.25 377	1.02 309	0.29 153	0.35 270	0.70 134	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 124	0.21 121	1.86 150	1.03 461	0.10 243	1.59 309	0.35 398	2.26 118	1.22 189	2.22 371	0.45 227	0.25 147	0.01 13	0.67 130	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.02 31

AEACV	0.64 130	0.08 6	1.46 63	0.72 419	0.96 451	1.22 156	0.00 1	1.90 99	0.67 51	0.54 163	0.07 107	0.02 4	0.73 341	0.63 121	0.28 140	0.01 389	0.92 428	0.00 1	0.36 480	0.09 259	2.04 491

EGLCR-Stereo	0.64 130	0.12 30	1.52 70	0.74 426	0.75 431	1.83 358	0.54 415	2.79 143	0.67 51	0.66 173	0.04 72	0.01 1	0.02 40	0.77 146	0.45 206	0.00 1	0.71 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 405

HI	0.65 132	0.55 271	2.46 264	0.20 273	0.00 1	1.16 130	0.01 37	1.98 104	0.79 73	1.46 296	0.02 2	2.63 369	0.64 326	0.63 121	0.24 123	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.08 98

CoSv	0.65 132	0.55 271	2.46 264	0.20 273	0.00 1	1.16 130	0.01 37	1.98 104	0.79 73	1.46 296	0.02 2	2.63 369	0.64 326	0.63 121	0.24 123	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.08 98

test_4	0.65 132	0.40 217	1.73 106	0.11 223	0.19 289	1.28 192	0.03 190	1.41 65	0.22 3	0.28 102	3.49 427	0.72 216	0.09 170	1.93 228	0.53 239	0.00 1	0.11 305	0.00 1	0.08 362	0.16 357	0.15 175

PFNet+	0.65 132	0.19 105	2.19 214	0.29 314	0.06 205	1.46 262	0.54 415	1.74 92	1.62 317	1.35 282	0.45 227	0.36 158	0.01 13	2.41 234	0.25 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

MM-Stereo_test3	0.67 136	0.55 271	1.54 75	0.93 453	0.06 205	0.98 65	0.06 270	3.80 224	1.40 269	0.23 88	0.54 240	0.26 150	0.05 110	0.68 132	0.46 215	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.00 1	0.33 441	0.68 346

GMStereo_Zeroshot	0.67 136	0.24 138	1.87 156	0.87 446	0.00 1	1.26 182	0.01 37	2.01 107	0.42 20	1.44 293	0.58 251	1.73 314	0.19 232	2.62 237	0.10 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.09 123

cross-raft	0.67 136	0.19 105	1.85 147	0.58 380	0.71 427	1.09 99	0.10 305	3.52 198	0.69 55	0.41 129	0.02 2	2.81 380	0.04 88	0.55 94	0.23 116	0.00 1	0.13 311	0.00 1	0.16 405	0.01 14	0.22 233

rafts_anoy	0.67 136	0.91 360	1.85 147	0.60 385	1.02 460	1.16 130	0.04 223	3.25 183	0.48 25	0.19 75	0.18 138	0.11 111	0.19 232	1.17 181	0.58 246	0.00 1	1.47 500	0.00 1	0.01 303	0.05 186	0.22 233

s12784h	0.67 136	0.17 69	1.87 156	0.02 56	0.00 1	1.16 130	0.03 190	4.08 277	1.89 362	1.04 235	1.59 355	0.05 45	0.02 40	1.25 193	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.02 31

TestStereo	0.67 136	0.99 389	2.26 225	0.00 1	0.00 1	0.92 57	0.01 37	1.77 93	0.30 12	0.20 83	0.05 87	0.08 90	0.06 128	6.62 415	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 98

testlalala	0.68 142	0.17 69	1.61 84	0.21 279	0.18 283	1.14 122	0.03 190	3.47 196	1.74 345	2.12 365	0.20 154	0.30 154	0.05 110	0.38 54	0.41 199	0.01 389	1.13 471	0.00 1	0.27 466	0.01 14	0.15 175

raftrobust	0.68 142	0.89 357	1.80 126	0.02 56	1.29 474	1.22 156	0.05 244	2.37 124	0.62 45	2.99 422	0.03 54	0.12 115	0.15 210	0.60 114	0.51 234	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.24 241

RALAANet	0.68 142	1.09 409	2.29 229	0.03 82	0.01 88	0.93 60	0.03 190	2.65 135	1.97 373	1.19 257	0.39 213	0.15 130	0.30 259	1.27 195	0.75 277	0.00 1	0.25 326	0.00 1	0.09 371	0.19 382	0.03 46

DIP-Stereo	0.68 142	0.35 198	1.76 118	0.08 177	0.00 1	1.46 262	0.01 37	6.53 465	1.71 338	0.91 208	0.11 121	0.04 25	0.19 232	0.19 11	0.09 20	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.17 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 146	0.30 172	1.69 100	0.88 447	0.23 308	0.93 60	0.03 190	3.79 223	1.40 269	0.47 141	0.05 87	0.05 45	0.02 40	0.65 126	0.39 193	0.00 1	1.01 448	0.00 1	0.00 1	0.31 435	1.58 448

11t1	0.70 147	0.28 162	1.86 150	0.56 375	0.56 395	1.06 83	0.00 1	2.89 149	1.21 185	0.60 165	0.34 192	0.08 90	0.04 88	0.76 144	0.85 295	0.02 417	1.09 459	0.00 1	0.18 420	0.06 200	1.58 448

PCWNet_CMD	0.70 147	0.18 76	2.22 218	0.01 13	0.01 88	1.09 99	0.00 1	3.17 178	1.35 255	0.50 157	0.29 176	2.28 353	1.46 392	1.22 188	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 207

xyz-stereo-finetune2	0.71 149	0.55 271	1.25 53	0.07 166	0.00 1	1.32 210	0.04 223	2.47 128	0.89 109	0.18 68	0.76 280	0.08 90	0.65 331	5.24 354	0.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

Reg-Stereo(zero)	0.71 149	0.07 3	2.28 227	0.03 82	1.01 458	1.58 307	0.37 401	1.52 71	0.78 69	0.18 68	0.16 133	1.75 316	1.08 362	0.91 169	1.25 344	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.24 453	0.01 14	0.54 320

MoCha-V2	0.71 149	0.43 225	1.65 93	0.60 385	1.06 464	0.38 21	0.00 1	3.01 165	1.32 243	0.44 132	0.58 251	0.22 141	0.08 158	0.78 149	0.40 196	0.00 1	1.45 497	0.00 1	0.22 441	0.05 186	1.61 452

GwcNet-ADL	0.71 149	0.22 129	2.22 218	0.05 130	0.01 88	1.32 210	0.02 132	3.82 231	1.61 310	1.06 239	0.44 224	1.46 289	0.22 243	0.94 171	0.62 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 166

raft+_RVC	0.71 149	1.05 402	1.86 150	0.64 400	1.31 475	1.20 144	0.05 244	2.44 127	0.77 68	0.18 68	0.43 222	0.08 90	0.15 210	0.93 170	0.64 257	0.00 1	1.43 495	0.00 1	0.00 1	0.09 259	1.03 395

CFNet_pseudo	0.71 149	0.20 114	2.34 240	0.01 13	0.01 88	1.24 165	0.00 1	3.19 181	0.92 116	0.85 200	0.47 231	2.29 357	0.61 316	1.79 224	0.17 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.14 166

MSMDNet	0.71 149	0.18 76	2.22 218	0.01 13	0.01 88	1.09 99	0.00 1	3.25 183	1.35 255	0.52 160	0.29 176	2.29 357	1.45 389	1.22 188	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 207

ccs_rob	0.71 149	0.20 114	2.35 241	0.00 1	0.01 88	1.24 165	0.00 1	3.17 178	0.91 115	0.82 198	0.45 227	2.28 353	0.63 323	1.78 223	0.18 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.14 166

MIM_Stereo	0.72 157	0.80 343	2.05 190	0.63 397	1.06 464	1.31 201	0.02 132	2.80 144	1.24 195	0.19 75	0.02 2	0.70 212	0.20 238	1.31 197	0.16 67	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.00 1	0.17 371	1.53 436

DCVSM-stereo	0.74 158	0.09 10	1.76 118	0.07 166	0.01 88	1.24 165	0.04 223	2.09 113	0.31 13	3.55 438	0.09 113	3.02 390	0.59 313	1.43 203	0.45 206	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.02 67	0.01 13

AIO-test1	0.75 159	0.92 365	2.40 247	0.43 342	0.80 433	1.13 116	0.01 37	3.87 242	0.88 104	0.47 141	0.30 180	0.06 66	0.06 128	2.91 249	0.20 95	0.07 458	0.06 283	0.00 1	0.10 377	0.17 371	0.20 223

GES	0.75 159	0.26 150	2.66 283	0.01 13	0.00 1	1.63 327	0.08 285	6.06 448	0.57 38	0.68 174	0.40 214	0.37 159	0.66 334	0.84 163	0.49 227	0.02 417	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.08 238	0.10 135

ACVNet	0.75 159	0.56 281	2.30 231	0.09 196	0.00 1	1.39 231	0.21 348	2.76 139	1.34 249	0.88 204	0.75 277	1.92 326	0.26 252	0.51 88	1.65 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.20 223

rvit_105_1	0.76 162	0.75 330	3.75 374	0.01 13	0.00 1	1.16 130	0.01 37	4.13 287	1.51 291	0.24 91	0.31 184	0.14 125	0.04 88	2.70 242	0.32 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.07 91

IGEV++	0.76 162	0.41 221	1.49 68	0.75 430	0.88 441	0.38 21	0.03 190	5.40 408	0.75 64	0.25 93	0.07 107	0.04 25	0.16 218	0.81 160	0.36 172	0.00 1	1.17 480	0.00 1	0.04 343	0.14 331	1.96 489

Any-RAFT	0.76 162	0.13 36	1.46 63	0.03 82	0.01 88	2.76 407	0.08 285	4.09 278	1.69 332	1.08 241	0.26 170	1.95 330	0.31 264	0.95 173	0.09 20	0.01 389	0.20 324	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 98

AdaStereo	0.76 162	0.12 30	1.73 106	0.05 130	0.00 1	1.46 262	0.23 356	5.16 386	1.66 329	1.19 257	0.37 205	1.54 294	0.17 223	0.86 167	0.54 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 98
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.
MIPNet	0.77 166	0.74 328	2.72 285	0.08 177	0.07 218	1.32 210	0.12 316	4.14 289	1.51 291	0.90 207	0.11 121	0.67 204	0.95 355	1.42 202	0.30 150	0.00 1	0.01 223	0.01 425	0.01 303	0.15 348	0.23 237

test-1	0.77 166	0.31 180	1.67 96	0.03 82	0.97 452	1.23 160	0.07 276	4.63 339	0.75 64	0.73 184	0.67 268	1.06 265	0.03 67	0.58 103	0.80 283	0.02 417	0.79 402	0.00 1	0.07 358	0.01 14	0.96 388

SCV_C0	0.78 168	0.46 238	2.11 204	0.66 403	0.80 433	0.51 36	0.03 190	4.50 323	1.26 213	0.49 153	0.08 112	0.08 90	0.11 187	0.64 125	0.57 244	0.00 1	1.00 447	0.00 1	0.19 426	0.12 306	1.91 487

HUF	0.78 168	0.58 286	2.91 304	0.76 432	1.21 472	0.34 9	0.07 276	1.59 76	1.25 206	0.52 160	0.04 72	0.51 182	0.04 88	0.75 143	0.45 206	0.06 452	2.00 510	0.00 1	0.00 1	0.15 348	2.39 498

GCAP-BAT	0.78 168	0.18 76	1.84 146	0.66 403	0.66 418	2.13 373	0.04 223	1.42 67	0.89 109	1.14 251	1.26 330	1.13 272	0.09 170	0.65 126	0.85 295	0.02 417	1.07 454	0.00 1	0.48 489	0.06 200	1.08 402

UCFNet_RVC	0.78 168	0.68 317	2.05 190	0.02 56	0.29 342	1.57 304	0.02 132	3.57 201	0.87 99	1.35 282	0.74 275	1.66 309	0.20 238	1.92 226	0.61 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

x	0.80 172	0.39 212	1.80 126	0.66 403	0.50 388	1.02 69	0.00 1	3.61 206	1.34 249	0.65 170	0.34 192	0.53 185	0.14 206	1.21 186	0.91 314	0.00 1	1.09 459	0.00 1	0.20 429	0.06 200	1.59 450

RALCasStereoNet	0.80 172	0.96 378	1.77 122	0.28 312	0.97 452	1.13 116	0.03 190	2.91 152	1.11 152	0.17 65	0.34 192	0.12 115	0.20 238	1.65 213	0.65 259	0.00 1	1.72 507	0.00 1	0.00 1	0.11 296	1.90 486

test_3	0.81 174	0.15 43	2.17 212	0.36 326	0.58 401	1.03 70	0.01 37	3.01 165	0.59 40	0.98 218	0.02 2	1.04 262	0.04 88	3.72 277	0.39 193	0.00 1	0.92 428	0.00 1	0.25 455	0.16 357	0.69 352

HART	0.82 175	0.51 258	2.11 204	0.32 320	0.87 440	0.35 17	0.00 1	3.57 201	1.21 185	0.27 101	2.09 380	0.40 166	0.03 67	0.52 90	0.46 215	0.00 1	1.45 497	0.00 1	0.00 1	0.25 409	1.98 490

NRIStereo	0.82 175	0.17 69	1.56 78	0.61 389	0.05 199	1.61 319	0.48 410	1.52 71	1.19 170	0.91 208	0.17 135	0.65 198	0.03 67	7.00 444	0.25 127	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.17 194

PSMNet-RUCA	0.83 177	0.86 351	2.85 299	0.03 82	0.02 143	2.04 370	0.25 363	4.74 351	1.79 353	0.45 137	1.38 337	0.12 115	0.12 200	1.16 179	0.37 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.07 91

AE-Stereo	0.83 177	0.13 36	2.17 212	0.08 177	0.24 315	1.24 165	0.03 190	5.22 390	1.26 213	0.70 176	1.09 313	0.20 135	0.16 218	0.70 134	0.33 156	0.00 1	0.89 426	0.00 1	0.26 462	0.09 259	1.75 463

DCANet-4	0.83 177	0.18 76	4.76 416	0.04 113	0.01 88	1.24 165	0.02 132	3.84 237	2.21 391	2.39 391	0.25 165	0.11 111	0.24 246	0.59 111	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 284

fff	0.83 177	0.63 305	3.63 361	0.01 13	0.04 189	1.25 173	0.02 132	3.98 260	1.29 231	2.39 391	0.25 165	0.09 99	1.78 410	0.58 103	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 284

HCRNet	0.83 177	0.39 212	1.59 83	0.02 56	0.00 1	1.18 140	0.01 37	3.69 213	2.28 397	0.75 187	0.21 158	0.56 187	0.11 187	5.32 360	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.04 53

csc	0.83 177	0.63 305	3.63 361	0.01 13	0.04 189	1.25 173	0.02 132	3.98 260	1.29 231	2.39 391	0.25 165	0.09 99	1.78 410	0.58 103	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 284

cscssc	0.83 177	0.63 305	3.63 361	0.01 13	0.04 189	1.25 173	0.02 132	3.98 260	1.29 231	2.39 391	0.25 165	0.09 99	1.78 410	0.58 103	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.37 284

SCV	0.84 184	0.41 221	1.65 93	0.79 436	1.05 463	0.45 31	0.05 244	5.81 434	1.24 195	0.47 141	0.02 2	0.02 4	0.05 110	0.78 149	0.46 215	0.00 1	0.83 412	0.00 1	0.39 484	0.27 422	2.08 492

CFNet_ucs	0.84 184	0.23 133	2.43 260	0.01 13	0.01 88	1.34 218	0.01 37	3.82 231	1.61 310	1.24 268	1.13 319	2.16 348	0.41 291	2.08 231	0.17 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.17 194

test_1	0.84 184	0.15 43	2.03 184	0.37 329	0.55 392	1.01 67	0.02 132	3.06 169	0.55 37	1.73 334	0.02 2	1.09 269	0.04 88	3.70 276	0.38 186	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.25 455	0.16 357	0.84 372

DCANet	0.84 184	0.65 313	3.63 361	0.03 82	0.00 1	1.25 173	0.01 37	3.99 264	2.16 386	2.66 408	0.31 184	0.09 99	0.48 301	0.57 102	0.45 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.41 303

RAFT-Test	0.85 188	0.19 105	2.98 314	0.66 403	0.99 455	1.83 358	0.17 330	3.16 177	1.19 170	0.71 177	0.11 121	3.21 403	0.02 40	0.58 103	0.33 156	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.29 472	0.01 14	0.15 175

RAFT_CTSACE	0.85 188	0.95 374	2.60 275	0.60 385	0.05 199	1.20 144	0.01 37	3.18 180	0.85 96	0.79 194	1.57 353	2.18 349	0.78 345	1.20 184	0.22 108	0.00 1	0.33 340	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.21 231

RAFT+CT+SA	0.85 188	0.91 360	2.23 223	0.19 258	0.29 342	1.27 188	0.03 190	4.92 366	0.86 97	0.65 170	0.40 214	0.67 204	0.05 110	3.03 251	0.18 79	0.00 1	0.28 336	0.00 1	0.35 479	0.15 348	0.61 334

test-3	0.86 191	0.15 43	2.03 184	0.37 329	0.56 395	1.01 67	0.02 132	3.05 167	0.54 34	1.98 354	0.02 2	1.09 269	0.04 88	3.73 278	0.38 186	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.25 455	0.16 357	0.82 367

model_zeroshot	0.87 192	0.46 238	2.80 291	0.68 412	0.93 449	1.84 361	0.08 285	3.66 212	0.66 50	1.23 266	0.01 1	1.18 275	0.06 128	1.25 193	0.46 215	0.03 429	0.71 390	0.00 1	0.20 429	0.02 67	1.14 405

SFCPSM	0.87 192	0.20 114	2.57 273	0.02 56	0.07 218	2.45 389	0.18 336	5.65 420	1.51 291	0.85 200	0.77 281	0.67 204	0.30 259	1.77 221	0.22 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 343	0.09 259	0.09 123

DMCA	0.87 192	0.52 267	3.24 337	0.01 13	0.01 88	1.30 197	0.02 132	3.69 213	1.87 360	2.29 379	0.17 135	1.71 312	0.10 178	0.76 144	1.42 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.12 152

IGEVStereo-DCA	0.88 195	1.21 421	1.81 134	0.18 251	0.16 276	0.83 46	0.01 37	0.71 26	1.36 257	0.40 124	0.04 72	0.06 66	0.09 170	6.04 389	2.22 393	0.00 1	0.48 356	0.00 1	0.15 396	0.16 357	1.76 464

anonymousdsp2	0.88 195	0.10 17	2.48 267	0.42 339	0.77 432	1.22 156	0.02 132	4.89 361	1.23 193	0.75 187	0.21 158	0.94 251	0.09 170	1.46 205	0.31 152	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.11 382	0.05 186	1.78 471

IER	0.88 195	0.38 209	2.74 287	0.01 13	0.00 1	2.27 378	0.02 132	3.65 211	1.30 239	1.45 294	0.96 305	1.39 287	1.16 369	1.60 209	0.53 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.02 31

IPLGR	0.88 195	0.30 172	3.78 376	0.06 151	0.07 218	1.26 182	0.05 244	3.78 221	1.62 317	0.80 195	0.35 199	0.79 232	0.76 342	3.42 263	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.16 186

PSMNet-ADL	0.88 195	0.12 30	1.32 57	0.07 166	0.01 88	2.03 368	0.03 190	3.00 162	1.28 225	0.39 120	0.66 262	2.12 341	0.67 335	4.19 294	1.38 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.24 241

TRStereo	0.88 195	1.18 418	2.44 262	0.72 419	0.10 243	1.56 301	0.03 190	5.73 425	1.28 225	0.18 68	0.30 180	0.62 192	0.43 292	1.02 175	0.13 48	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.25 455	0.01 14	1.23 414

AFF-stereo	0.89 201	1.05 402	1.70 102	0.49 363	0.18 283	1.21 152	0.01 37	3.58 204	1.62 317	0.84 199	1.93 370	1.14 273	0.26 252	1.24 191	0.68 266	0.00 1	0.64 382	0.00 1	0.00 1	0.26 417	0.89 380

testlalala2	0.90 202	0.21 121	1.69 100	4.05 503	2.52 497	1.11 111	0.01 37	3.95 255	1.34 249	0.20 83	0.32 187	1.36 286	0.07 144	0.27 28	0.18 79	0.00 1	0.09 298	0.00 1	0.36 480	0.01 14	0.24 241

qqq	0.90 202	0.41 221	1.88 158	0.10 208	0.59 405	1.09 99	0.00 1	3.82 231	1.29 231	0.61 167	0.38 208	0.73 217	0.15 210	3.19 256	0.90 311	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.23 446	0.06 200	1.57 443

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 202	0.95 374	1.93 167	0.06 151	0.92 447	1.24 165	0.02 132	3.30 187	1.75 347	1.23 266	2.58 405	0.43 169	0.16 218	0.68 132	0.82 287	0.00 1	0.70 389	0.00 1	0.00 1	0.23 399	1.05 397

MSKI-zero shot	0.91 205	0.18 76	1.86 150	0.61 389	0.62 416	1.36 223	0.05 244	3.41 193	0.31 13	0.73 184	1.79 365	0.88 239	0.00 1	4.71 322	0.16 67	0.00 1	0.93 435	0.00 1	0.21 437	0.02 67	0.32 270

EKT-Stereo	0.91 205	0.23 133	2.14 209	0.84 443	4.27 504	1.23 160	0.04 223	2.85 146	0.67 51	0.44 132	0.40 214	0.95 255	0.08 158	2.93 250	0.38 186	0.00 1	0.18 316	0.00 1	0.07 358	0.04 168	0.40 299

RAFT	0.91 205	0.96 378	1.82 139	0.89 449	0.44 377	0.97 64	0.08 285	3.71 217	1.25 206	0.36 112	0.20 154	3.87 427	0.27 255	0.70 134	0.49 227	0.00 1	0.83 412	0.00 1	0.01 303	0.47 466	0.87 376

test_sample2	0.92 208	0.24 138	1.96 171	0.43 342	0.02 143	1.25 173	0.00 1	4.52 327	1.58 304	1.09 243	0.33 189	0.50 179	0.29 258	3.27 258	0.93 317	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.10 377	0.04 168	1.04 396

ToySt	0.92 208	0.51 258	4.35 397	0.21 279	0.71 427	1.32 210	0.00 1	2.77 142	1.33 246	0.21 86	0.51 236	1.47 290	0.11 187	1.14 178	0.87 300	0.03 429	0.69 385	0.00 1	0.20 429	0.10 273	1.88 484

NF-Stereo	0.92 208	0.18 76	1.99 177	1.31 474	0.01 88	1.55 297	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.20 261	0.57 245	0.24 142	0.01 13	6.43 406	0.35 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

RE-Stereo	0.92 208	0.18 76	2.01 179	1.31 474	0.01 88	1.55 297	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.21 262	0.57 245	0.24 142	0.01 13	6.43 406	0.34 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

TVStereo	0.92 208	0.18 76	2.01 179	1.31 474	0.01 88	1.55 297	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.21 262	0.57 245	0.24 142	0.01 13	6.43 406	0.34 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

psmg	0.93 213	0.15 43	1.48 65	0.02 56	0.00 1	3.25 423	0.26 367	5.45 413	1.17 163	2.00 355	1.45 343	1.78 318	0.10 178	0.80 157	0.71 270	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.02 67	0.04 53

LCNet	0.93 213	0.21 121	1.62 85	0.14 236	0.26 328	1.20 144	0.22 353	2.71 136	0.90 114	1.82 337	0.21 158	0.12 115	2.50 432	5.59 374	0.16 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 357	0.79 365

OCTAStereo	0.93 213	0.18 76	2.01 179	1.31 474	0.01 88	1.56 301	0.28 376	3.09 172	1.24 195	1.21 262	0.57 245	0.25 147	0.01 13	6.43 406	0.35 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 216	0.36 201	2.41 250	0.50 364	0.29 342	3.40 430	0.02 132	3.82 231	1.29 231	0.71 177	0.83 290	0.05 45	0.61 316	1.60 209	0.12 38	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 330	0.06 200	1.57 443

mmm	0.94 216	0.32 188	2.04 189	0.73 424	0.85 435	1.17 138	0.01 37	3.97 259	1.42 271	1.51 302	0.93 302	0.46 172	0.21 242	1.18 182	0.87 300	0.00 1	1.16 479	0.00 1	0.26 462	0.06 200	1.72 459

test_5	0.94 216	0.94 371	2.60 275	0.55 374	0.25 319	1.47 269	0.02 132	4.89 361	0.97 129	0.81 196	0.30 180	0.80 233	0.63 323	3.39 261	0.24 123	0.00 1	0.27 332	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.54 320

BSDual-CNN	0.94 216	0.15 43	1.48 65	0.04 113	0.00 1	3.30 424	0.20 341	6.00 442	1.17 163	2.36 386	0.64 259	1.78 318	0.10 178	0.80 157	0.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.06 80

CIPLG	0.94 216	1.29 429	3.53 358	0.19 258	0.03 164	1.45 258	0.29 383	3.87 242	1.61 310	2.10 363	2.52 403	0.21 139	0.11 187	0.85 166	0.29 144	0.00 1	0.05 277	0.01 425	0.05 346	0.21 392	0.08 98

IPLGR_C	0.94 216	1.37 437	3.71 369	0.19 258	0.02 143	1.44 251	0.29 383	3.88 246	1.62 317	2.04 358	2.44 402	0.20 135	0.12 200	0.79 151	0.29 144	0.00 1	0.05 277	0.01 425	0.05 346	0.21 392	0.08 98

ACRE	0.94 216	1.27 427	3.93 382	0.22 283	0.02 143	1.44 251	0.29 383	3.88 246	1.60 309	1.97 353	2.42 396	0.21 139	0.11 187	0.82 161	0.29 144	0.00 1	0.04 269	0.01 425	0.05 346	0.21 392	0.09 123

HHNet	0.94 216	0.28 162	2.48 267	0.19 258	0.08 227	1.32 210	0.42 405	2.48 129	0.84 95	1.39 289	5.80 457	0.14 125	1.74 409	0.49 80	0.94 318	0.06 452	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.14 331	0.04 53

acv_ft	0.94 216	0.56 281	2.28 227	0.04 113	1.07 466	1.71 346	0.01 37	4.41 318	1.34 249	1.53 306	0.75 277	1.92 326	0.45 297	0.51 88	1.74 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 439	0.20 223

gcap-zeroshot	0.95 225	0.45 230	3.07 318	0.25 299	0.74 430	1.44 251	0.02 132	4.85 357	1.47 286	0.78 192	0.57 245	2.77 376	0.04 88	0.95 173	0.49 227	0.00 1	0.48 356	0.00 1	0.20 429	0.00 1	0.39 295

CAS	0.95 225	0.12 30	1.08 40	6.79 509	0.08 227	1.10 105	0.01 37	0.97 48	0.87 99	0.03 13	0.04 72	0.07 84	0.06 128	0.37 52	0.15 58	6.94 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 264

riskmin	0.95 225	0.06 1	2.01 179	0.80 438	0.86 438	1.58 307	0.24 359	4.28 309	0.53 29	0.85 200	0.29 176	2.60 367	1.04 359	0.70 134	0.61 252	0.00 1	0.85 416	0.00 1	0.26 462	0.01 14	1.48 432

test_xeample3	0.95 225	1.30 430	5.13 433	0.19 258	0.23 308	0.95 62	0.07 276	2.30 119	1.47 286	0.40 124	0.05 87	0.08 90	0.07 144	1.45 204	2.27 397	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.33 476	0.17 371	1.85 479

test_sample1	0.96 229	0.25 147	1.82 139	0.46 348	0.19 289	1.13 116	0.00 1	4.10 280	1.55 298	1.02 231	0.33 189	0.70 212	0.57 310	3.63 273	0.91 314	0.00 1	0.91 427	0.00 1	0.09 371	0.05 186	1.50 433

TestStereo1	0.96 229	0.91 360	2.21 216	0.24 294	0.42 372	1.31 201	0.02 132	4.10 280	1.71 338	0.47 141	1.64 356	0.20 135	1.20 371	3.55 268	0.36 172	0.00 1	0.27 332	0.00 1	0.00 1	0.19 382	0.32 270

DisPM	0.96 229	0.17 69	2.10 202	0.90 450	0.02 143	1.53 292	0.55 419	1.86 97	1.31 242	2.42 395	0.82 288	0.38 162	0.01 13	6.92 435	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1

SA-5K	0.96 229	0.91 360	2.21 216	0.24 294	0.42 372	1.31 201	0.02 132	4.10 280	1.71 338	0.47 141	1.64 356	0.20 135	1.20 371	3.55 268	0.36 172	0.00 1	0.27 332	0.00 1	0.00 1	0.19 382	0.32 270

PSM-softLoss	0.96 229	0.18 76	2.32 237	1.26 468	0.03 164	1.50 282	0.26 367	2.90 150	1.27 219	1.30 273	0.38 208	0.39 163	0.01 13	6.94 438	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

KMStereo	0.96 229	0.18 76	2.32 237	1.26 468	0.03 164	1.50 282	0.26 367	2.90 150	1.27 219	1.30 273	0.38 208	0.39 163	0.01 13	6.94 438	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 13

StereoDRNet-Refined	0.96 229	0.28 162	1.94 169	0.03 82	0.01 88	1.34 218	0.01 37	4.02 268	1.33 246	2.16 367	1.23 327	2.62 368	0.18 227	2.06 230	1.82 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 357	0.06 80
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 229	1.51 449	3.52 357	1.05 462	0.01 88	1.50 282	0.02 132	3.35 189	1.18 167	0.18 68	0.54 240	0.44 170	0.16 218	4.39 308	0.82 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 452	0.08 98

AIO-test2	0.97 237	1.34 435	2.49 269	0.42 339	0.37 364	1.23 160	0.01 37	3.86 239	0.93 120	0.37 113	1.47 346	0.51 182	0.05 110	2.73 243	0.21 105	3.00 503	0.09 298	0.00 1	0.01 303	0.09 259	0.30 264

CFNet-ft	0.97 237	0.94 371	2.30 231	0.01 13	0.27 334	1.37 225	0.02 132	2.76 139	0.79 73	0.88 204	0.20 154	3.76 424	0.38 279	4.21 295	1.34 348	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.08 238	0.09 123

CFNet_RVC	0.97 237	0.94 371	2.30 231	0.01 13	0.27 334	1.37 225	0.02 132	2.76 139	0.79 73	0.88 204	0.20 154	3.76 424	0.38 279	4.21 295	1.34 348	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.08 238	0.09 123

ISRNet	0.98 240	0.37 207	3.32 342	0.08 177	0.00 1	1.17 138	0.04 223	3.63 209	1.03 139	2.26 378	1.68 359	2.56 365	0.20 238	2.65 238	0.52 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.14 166

ADStereo(finetuned)	0.98 240	0.65 313	4.66 412	0.03 82	0.00 1	1.25 173	0.01 37	3.99 264	2.16 386	2.65 405	0.30 180	0.09 99	2.33 426	0.58 103	0.45 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.41 303

STTStereo	0.98 240	0.62 302	3.78 376	0.25 299	0.15 272	1.44 251	0.10 305	3.57 201	1.75 347	1.46 296	0.19 150	1.74 315	0.44 293	3.47 265	0.54 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 68

anonymity	0.99 243	0.18 76	1.80 126	0.39 333	0.67 420	0.74 42	0.01 37	5.09 380	2.13 384	1.34 280	1.30 332	0.80 233	1.62 405	0.82 161	0.64 257	0.03 429	0.59 377	0.00 1	0.48 489	0.02 67	1.15 408

IPLG	0.99 243	0.76 335	3.08 319	0.06 151	0.06 205	1.40 235	0.11 308	3.81 227	1.07 144	0.81 196	1.00 308	0.50 179	0.60 315	5.65 378	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.20 223

UPFNet	0.99 243	0.32 188	2.89 301	0.00 1	0.00 1	1.90 362	0.11 308	4.10 280	1.10 150	2.35 384	0.12 126	1.91 325	0.08 158	4.02 288	0.78 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.04 53

DDVS	1.00 246	0.21 121	1.83 142	0.21 279	0.27 334	3.12 419	0.25 363	3.00 162	0.71 57	0.77 190	0.82 288	2.14 342	0.44 293	5.24 354	0.66 261	0.00 1	0.01 223	0.01 425	0.00 1	0.04 168	0.20 223

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111	1.00 246	1.05 402	3.63 361	0.01 13	0.04 189	1.20 144	0.16 327	4.50 323	2.24 393	1.32 276	1.15 323	2.00 333	0.31 264	0.59 111	0.79 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.84 372

MyStereo05	1.01 249	0.47 244	3.36 345	0.03 82	0.14 263	1.53 292	0.02 132	4.11 284	3.37 452	1.43 292	0.03 54	1.27 279	0.39 288	1.39 201	0.97 321	0.00 1	1.10 463	0.00 1	0.16 405	0.02 67	0.37 284

MyStereo04	1.01 249	0.51 258	3.49 354	0.03 82	0.34 362	1.66 336	0.02 132	4.18 293	2.93 444	1.10 246	0.03 54	1.30 282	0.58 312	1.32 198	1.02 328	0.00 1	1.19 482	0.00 1	0.18 420	0.03 135	0.37 284

DCRE	1.01 249	0.54 270	1.52 70	0.30 317	0.99 455	1.31 201	0.00 1	1.69 88	0.71 57	1.12 249	7.77 472	0.74 220	0.02 40	0.28 31	0.45 206	0.00 1	0.71 390	0.00 1	0.25 455	0.02 67	1.78 471

psm_up	1.01 249	0.68 317	2.47 266	0.04 113	0.00 1	2.01 367	0.05 244	4.09 278	1.29 231	2.65 405	0.47 231	1.71 312	0.44 293	3.65 274	0.45 206	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.06 80

HITNet	1.01 249	1.08 408	3.32 342	0.80 438	0.00 1	1.37 225	0.02 132	5.20 388	1.59 307	1.88 341	0.18 138	0.64 197	0.31 264	1.24 191	2.01 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.47 310
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
SA	1.02 254	0.85 348	2.22 218	0.00 1	0.42 372	1.31 201	0.01 37	4.74 351	2.04 380	0.50 157	0.95 304	0.30 154	1.30 383	4.24 300	0.42 200	0.00 1	0.47 352	0.00 1	0.17 413	0.16 357	0.30 264

CoDeX	1.03 255	0.45 230	2.50 271	0.06 151	0.20 294	1.51 286	0.20 341	6.54 466	1.96 372	0.73 184	0.68 269	1.04 262	0.31 264	3.86 283	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.07 91

dad	1.04 256	1.21 421	3.14 326	0.08 177	0.01 88	1.25 173	0.01 37	1.30 58	2.54 419	1.95 352	0.37 205	0.40 166	0.04 88	5.95 388	1.06 331	0.01 389	0.00 1	1.11 497	0.12 389	0.07 227	0.19 207

AACVNet	1.04 256	0.87 354	2.22 218	0.25 299	0.00 1	1.79 354	0.01 37	4.21 295	0.79 73	1.17 256	0.27 172	1.50 291	0.16 218	6.30 403	0.89 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.04 53

DeepPruner_ROB	1.04 256	0.99 389	3.05 317	0.02 56	0.00 1	1.60 313	0.17 330	3.96 256	0.52 28	3.41 435	0.03 54	2.06 336	0.17 223	3.35 259	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.14 166

test_sample7	1.05 259	0.24 138	1.95 170	0.65 402	0.01 88	1.25 173	0.01 37	4.98 371	1.63 323	1.53 306	0.66 262	0.90 240	1.00 356	2.79 245	0.82 287	0.00 1	0.97 445	0.00 1	0.00 1	0.03 135	1.51 435

BUS	1.05 259	0.15 43	1.48 65	0.04 113	0.00 1	5.73 471	0.03 190	6.00 442	1.17 163	2.36 386	0.64 259	2.35 361	0.06 128	0.80 157	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.06 80

AASNet	1.05 259	1.11 410	3.12 324	0.05 130	0.00 1	1.73 349	0.05 244	5.73 425	2.17 390	1.10 246	1.84 368	0.94 251	0.19 232	1.16 179	1.37 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 445	0.16 186

1test111	1.06 262	0.36 201	2.41 250	0.50 364	0.29 342	3.40 430	0.02 132	3.82 231	1.29 231	0.71 177	0.83 290	0.05 45	0.61 316	3.19 256	0.90 311	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 330	0.06 200	1.57 443

StereoAnything_RVC	1.07 263	2.26 480	2.62 279	0.41 336	0.89 442	0.36 18	0.05 244	3.54 199	1.22 189	0.20 83	0.28 173	0.07 84	0.02 40	0.49 80	0.28 140	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.00 1	6.20 504	1.57 443

test_sample3	1.07 263	0.26 150	2.91 304	0.60 385	0.01 88	1.41 241	0.01 37	5.29 395	1.72 343	1.56 311	0.54 240	0.78 231	0.18 227	3.60 272	0.87 300	0.00 1	0.80 403	0.00 1	0.08 362	0.03 135	0.68 346

IGEV_Zeroshot_test	1.07 263	0.28 162	3.68 368	0.51 369	0.58 401	1.13 116	0.54 415	4.64 340	0.73 62	1.14 251	0.75 277	3.21 403	0.70 338	0.77 146	0.57 244	0.00 1	0.52 365	0.00 1	0.16 405	0.04 168	1.56 442

MyStereo06	1.08 266	0.47 244	3.30 341	0.03 82	0.14 263	1.53 292	0.02 132	5.58 416	0.88 104	1.15 254	0.73 274	3.48 414	1.15 368	0.86 167	0.66 261	0.00 1	1.10 463	0.00 1	0.16 405	0.02 67	0.37 284

RAFT_R40	1.08 266	0.11 24	2.09 201	0.83 442	0.20 294	1.68 343	0.64 423	2.11 115	1.19 170	1.05 236	1.13 319	1.77 317	1.43 388	6.90 433	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 13

test_sample4	1.09 268	0.27 159	2.97 312	0.61 389	0.01 88	1.46 262	0.01 37	5.32 399	1.86 357	1.67 327	0.72 272	0.68 208	0.15 210	3.66 275	0.88 304	0.00 1	0.80 403	0.00 1	0.08 362	0.03 135	0.67 343

GANet-RSSM	1.09 268	0.80 343	2.41 250	0.72 419	0.00 1	1.39 231	0.02 132	5.15 383	1.07 144	0.95 216	0.34 192	2.06 336	1.12 366	4.69 320	0.80 283	0.00 1	0.00 1	0.04 456	0.00 1	0.15 348	0.09 123

DFGA-Net	1.10 270	2.07 476	4.17 387	0.10 208	0.23 308	1.15 125	0.01 37	2.72 137	0.97 129	1.28 270	1.17 325	0.25 147	0.04 88	5.37 364	2.22 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 435	0.05 68

PSMNet-RSSM	1.10 270	0.88 355	2.30 231	0.23 289	0.00 1	1.41 241	0.03 190	5.44 412	1.19 170	1.56 311	0.50 233	2.46 363	0.71 339	4.23 298	0.90 311	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.10 273	0.08 98

test_sample5	1.11 272	0.28 162	2.93 307	0.61 389	0.01 88	1.44 251	0.01 37	5.23 391	1.93 369	1.48 300	1.14 321	0.57 188	0.15 210	3.94 285	0.89 308	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.08 362	0.03 135	0.68 346

gwcnet-sp	1.11 272	0.71 322	4.90 421	0.05 130	0.01 88	2.59 399	0.14 322	4.22 299	1.38 265	1.93 348	0.18 138	0.68 208	0.38 279	3.77 279	0.98 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.08 98

scenet	1.11 272	0.71 322	4.90 421	0.05 130	0.01 88	2.59 399	0.14 322	4.22 299	1.38 265	1.93 348	0.18 138	0.68 208	0.38 279	3.77 279	0.98 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.08 98

ssnet	1.11 272	0.71 322	4.90 421	0.05 130	0.01 88	2.59 399	0.14 322	4.22 299	1.38 265	1.93 348	0.18 138	0.68 208	0.38 279	3.77 279	0.98 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.08 98

SST-Stereo	1.12 276	0.10 17	1.98 175	0.85 444	0.24 315	1.72 347	0.56 420	2.10 114	2.01 375	1.19 257	1.07 311	1.57 295	1.88 415	6.92 435	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 31

DMCA-RVC	1.12 276	1.19 419	5.30 440	0.03 82	0.04 189	1.30 197	0.06 270	3.05 167	0.87 99	3.33 432	0.12 126	0.98 258	0.65 331	3.40 262	1.82 372	0.01 389	0.04 269	0.02 446	0.01 303	0.10 273	0.09 123

GCST	1.13 278	1.32 432	3.12 324	0.57 378	0.90 443	0.92 57	0.09 297	4.38 315	1.43 272	0.49 153	0.51 236	0.39 163	0.35 270	5.56 373	0.95 319	1.34 498	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.15 175

DualNet	1.13 278	0.28 162	2.93 307	0.61 389	0.01 88	1.44 251	0.01 37	5.23 391	1.93 369	1.57 314	1.40 339	0.57 188	0.15 210	3.94 285	0.89 308	0.00 1	0.81 406	0.00 1	0.08 362	0.03 135	0.68 346

CSP-Net	1.13 278	0.76 335	1.67 96	0.01 13	0.00 1	2.81 410	0.05 244	5.62 418	1.14 156	1.14 251	0.85 295	1.80 320	0.23 244	6.10 393	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.03 46

PFNet	1.13 278	0.26 150	3.28 340	1.27 470	0.55 392	1.60 313	0.24 359	1.80 95	1.19 170	2.37 389	1.21 326	0.63 193	0.30 259	6.85 429	0.46 215	0.16 470	0.01 223	0.00 1	0.07 358	0.18 379	0.24 241

IRAFT_RVC	1.13 278	0.39 212	2.40 247	1.51 482	0.25 319	1.37 225	0.31 390	2.93 158	1.24 195	1.58 320	0.79 284	1.14 273	1.54 396	6.53 411	0.44 202	0.00 1	0.12 307	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 46

test_sample6	1.14 283	0.28 162	2.92 306	0.59 383	0.01 88	1.47 269	0.01 37	5.17 387	2.07 382	1.57 314	1.40 339	0.63 193	0.19 232	4.02 288	0.99 325	0.00 1	0.77 398	0.00 1	0.08 362	0.03 135	0.67 343

NINENet	1.14 283	0.34 196	2.08 195	0.10 208	0.01 88	5.73 471	0.03 190	5.39 406	1.54 297	1.61 321	0.72 272	2.35 361	0.06 128	2.82 247	0.05 7	0.00 1	0.01 223	0.01 425	0.00 1	0.04 168	0.00 1

SACVNet	1.14 283	0.74 328	2.49 269	0.07 166	0.00 1	1.65 335	0.28 376	4.52 327	1.51 291	2.11 364	0.79 284	1.57 295	0.07 144	5.28 357	1.31 345	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 417	0.18 202

rrr	1.15 286	1.21 421	5.05 429	0.18 251	0.16 276	0.83 46	0.06 270	2.88 147	1.44 275	0.40 124	0.04 72	0.06 66	0.09 170	6.04 389	2.22 393	0.00 1	0.48 356	0.00 1	0.19 426	0.16 357	1.59 450

anonymousa	1.15 286	0.38 209	2.43 260	0.70 415	1.49 482	1.45 258	0.02 132	4.23 302	1.13 155	0.91 208	2.52 403	3.46 412	0.55 305	0.55 94	0.60 248	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.54 494	0.04 168	0.86 375

MyStereo8	1.16 288	0.86 351	3.73 372	0.86 445	0.04 189	1.47 269	0.01 37	4.64 340	2.13 384	1.47 299	1.10 315	1.21 277	0.31 264	1.12 176	1.50 356	0.00 1	1.45 497	0.00 1	0.30 474	0.10 273	0.93 387

GMM-Stereo	1.17 289	0.10 17	2.29 229	0.13 233	0.22 303	1.43 246	0.84 435	2.83 145	1.16 158	2.73 413	3.09 417	0.54 186	0.87 351	5.31 358	0.16 67	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.02 67	1.72 459

HGLStereo	1.17 289	0.53 269	2.39 246	0.01 13	0.02 143	1.45 258	0.01 37	4.05 273	1.14 156	1.42 291	3.06 415	2.09 339	1.21 375	4.60 319	1.33 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.06 80

cf-r	1.18 291	1.02 395	3.22 330	0.25 299	0.02 143	1.44 251	0.03 190	5.11 382	2.16 386	1.31 275	0.59 253	2.87 383	0.24 246	4.26 301	0.79 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.12 152

MLCV	1.19 292	0.97 382	3.09 321	0.07 166	0.00 1	1.63 327	0.04 223	3.33 188	1.57 302	2.74 415	1.83 367	0.99 259	0.40 289	5.31 358	1.53 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.11 143

G2L-Stereo	1.20 293	1.04 400	3.45 350	0.03 82	0.11 248	1.43 246	0.02 132	4.01 266	1.46 280	1.45 294	0.16 133	3.06 394	0.24 246	6.15 397	1.09 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 388	0.18 202

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 293	0.85 348	3.90 380	0.61 389	0.99 455	1.40 235	0.01 37	4.06 274	1.56 300	2.38 390	0.36 203	2.15 347	0.57 310	4.52 315	0.67 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.02 67	0.03 46
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 293	0.77 338	3.37 346	1.01 460	0.01 88	2.00 366	0.01 37	4.44 319	1.74 345	1.88 341	1.09 313	0.35 157	0.35 270	4.22 297	2.44 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 259	0.26 255

raft_robust	1.21 296	1.05 402	2.00 178	0.10 208	0.43 376	1.39 231	0.02 132	4.21 295	2.32 400	0.44 132	0.02 2	2.23 351	1.39 386	7.00 444	0.35 168	0.00 1	0.78 400	0.00 1	0.18 420	0.10 273	0.19 207

hknet	1.21 296	0.25 147	2.89 301	0.04 113	0.00 1	3.30 424	0.20 341	6.00 442	1.19 170	2.36 386	0.64 259	3.38 408	0.05 110	3.04 252	0.73 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.06 80

PSM-AAD	1.21 296	0.08 6	1.53 72	0.10 208	0.27 334	1.35 222	3.14 479	2.74 138	0.83 93	2.89 417	2.04 378	0.16 131	5.25 479	3.51 267	0.21 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.08 98

UNet	1.21 296	0.36 201	4.56 409	0.04 113	0.02 143	2.30 382	0.02 132	3.70 216	0.98 134	1.32 276	0.14 129	2.70 374	1.54 396	4.49 312	1.96 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.07 91

GwcNet-RSSM	1.22 300	1.24 425	3.66 366	0.23 289	0.04 189	1.46 262	0.05 244	4.65 342	1.61 310	1.33 278	0.46 230	2.98 388	0.26 252	4.48 311	1.59 361	0.00 1	0.00 1	0.02 446	0.00 1	0.21 392	0.10 135

iResNet_ROB	1.22 300	1.37 437	2.59 274	0.14 236	0.00 1	1.38 230	0.04 223	7.36 487	2.85 443	1.07 240	1.24 328	0.93 250	0.11 187	4.28 302	0.84 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.11 143

tt1	1.23 302	0.37 207	2.41 250	0.41 336	0.45 379	3.33 427	0.02 132	3.81 227	6.87 484	0.71 177	0.80 286	0.06 66	0.40 289	1.73 217	0.12 38	0.00 1	1.12 467	0.00 1	0.00 1	0.10 273	1.86 480

Sa-1000	1.23 302	0.79 340	2.16 211	0.00 1	0.40 367	1.36 223	0.03 190	5.00 374	2.01 375	1.11 248	5.38 453	0.61 191	0.15 210	4.18 292	0.37 183	0.00 1	0.54 367	0.00 1	0.16 405	0.15 348	0.16 186

ITSA-stereo	1.24 304	0.23 133	2.14 209	0.19 258	0.04 189	1.43 246	0.13 317	6.24 454	3.22 451	0.78 192	0.36 203	0.63 193	1.05 360	5.67 379	2.24 396	0.03 429	0.00 1	0.09 468	0.06 354	0.08 238	0.19 207

XX-Stereo	1.24 304	0.25 147	6.03 455	1.30 473	0.29 342	1.28 192	0.00 1	4.12 285	0.60 42	1.29 272	0.50 233	3.63 419	0.03 67	4.05 290	0.18 79	0.00 1	0.58 374	0.00 1	0.23 446	0.03 135	0.47 310

BEATNet_4x	1.24 304	1.45 444	5.03 428	0.58 380	0.02 143	1.34 218	0.09 297	5.29 395	1.69 332	2.01 357	0.25 165	1.18 275	0.44 293	2.11 232	2.70 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.54 320

CFNet	1.24 304	1.33 434	3.20 328	0.26 305	0.03 164	1.43 246	0.04 223	5.03 375	2.39 407	0.61 167	0.71 270	1.30 282	0.23 244	6.72 422	1.16 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 409	0.10 135

qqq1	1.25 308	0.30 172	2.08 195	0.47 354	0.02 143	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 323	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	0.88 304	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.11 382	0.09 259	0.92 383

fff1	1.25 308	0.30 172	2.08 195	0.47 354	0.02 143	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 323	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	0.88 304	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.11 382	0.09 259	0.92 383

HH	1.25 308	0.40 217	2.13 207	0.90 450	0.41 369	2.28 379	0.01 37	4.25 304	0.95 125	0.37 113	0.89 298	3.87 427	0.80 347	4.74 324	0.51 234	0.00 1	0.96 442	0.00 1	0.00 1	0.03 135	1.53 436

HanStereo	1.25 308	0.40 217	2.13 207	0.90 450	0.41 369	2.28 379	0.01 37	4.25 304	0.95 125	0.37 113	0.89 298	3.87 427	0.80 347	4.74 324	0.51 234	0.00 1	0.96 442	0.00 1	0.00 1	0.03 135	1.53 436

RAFT-345	1.25 308	0.12 30	2.08 195	0.54 371	0.13 258	1.55 297	0.24 359	0.65 24	2.51 417	1.19 257	7.68 471	0.92 248	0.05 110	6.86 430	0.50 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 308	0.76 335	2.61 277	0.37 329	0.01 88	1.40 235	0.11 308	6.93 474	1.20 176	1.22 265	0.78 283	1.58 298	0.77 343	6.13 394	0.66 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.23 237

GANetREF_RVC	1.25 308	1.39 440	4.10 386	0.10 208	0.00 1	2.25 376	0.18 336	4.68 345	2.78 437	0.69 175	0.34 192	1.87 322	0.65 331	5.07 345	0.68 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.07 91
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
NVstereo2D	1.25 308	0.34 196	5.21 439	0.09 196	0.03 164	1.61 319	0.23 356	4.95 369	1.92 366	1.05 236	0.38 208	2.53 364	0.61 316	5.36 363	0.44 202	0.00 1	0.10 302	0.00 1	0.03 330	0.04 168	0.19 207

PS-NSSS	1.25 308	0.85 348	2.77 290	0.05 130	0.03 164	1.40 235	0.01 37	5.04 376	2.38 405	1.34 280	2.80 409	0.65 198	0.06 128	6.36 404	0.91 314	0.18 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.01 13

KYRaft	1.26 317	0.08 6	1.58 81	0.06 151	0.23 308	1.28 192	0.75 432	2.92 153	0.81 85	3.20 429	7.14 470	0.99 259	2.70 437	1.56 206	0.16 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	1.66 458

hitnet-ft	1.26 317	0.71 322	2.37 244	0.04 113	0.00 1	1.39 231	0.21 348	3.94 253	2.53 418	1.61 321	1.11 317	4.21 434	0.36 273	4.83 335	1.65 364	0.01 389	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.11 296	0.08 98

ARAFT	1.27 319	1.38 439	4.73 414	0.08 177	0.00 1	1.67 340	0.04 223	5.52 415	1.98 374	3.02 423	0.59 253	0.47 174	0.11 187	4.87 336	0.38 186	0.00 1	0.03 264	0.00 1	0.00 1	0.25 409	0.25 249

iRaft-Stereo_5w	1.28 320	0.93 368	3.51 355	0.14 236	0.66 418	1.21 152	0.01 37	3.87 242	1.06 143	0.19 75	1.97 372	1.62 303	1.50 394	6.80 426	1.07 333	0.00 1	0.16 313	0.00 1	0.06 354	0.26 417	0.67 343

LMCR-Stereo	1.28 320	1.13 413	2.41 250	0.57 378	0.03 164	2.72 405	0.09 297	6.86 473	0.88 104	2.44 397	1.92 369	0.14 125	1.55 399	3.57 270	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 357	0.02 31

ac_64	1.28 320	0.43 225	2.90 303	0.18 251	0.25 319	1.52 289	0.03 190	5.58 416	1.89 362	0.92 212	0.53 239	4.86 447	0.45 297	5.01 343	0.88 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.06 80

FADNet-RVC-Resample	1.28 320	1.46 445	6.58 468	0.10 208	0.14 263	1.54 296	0.25 363	4.29 311	1.46 280	0.61 167	0.23 162	1.29 281	0.28 257	5.23 353	1.06 331	0.10 462	0.16 313	0.09 468	0.06 354	0.28 426	0.39 295

xx1	1.29 324	0.36 201	2.41 250	0.50 364	0.29 342	3.40 430	0.02 132	4.02 268	7.67 491	0.71 177	0.83 290	0.73 217	0.15 210	1.60 209	0.12 38	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.23 446	0.06 200	1.57 443

cc1	1.29 324	0.36 201	2.41 250	0.50 364	0.29 342	3.40 430	0.02 132	4.02 268	7.67 491	0.71 177	0.83 290	0.05 45	0.61 316	1.59 208	0.12 38	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 330	0.10 273	1.86 480

OMP-Stereo	1.29 324	0.75 330	1.67 96	2.47 495	0.29 342	1.61 319	0.32 393	2.38 125	1.09 147	2.66 408	1.14 321	3.04 392	0.17 223	7.40 458	0.60 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.08 98

Prome-Stereo	1.29 324	0.09 10	1.62 85	0.12 229	0.24 315	1.28 192	0.65 425	2.98 160	0.93 120	2.08 362	8.52 475	0.75 222	2.83 440	2.19 233	0.11 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	1.39 426

coex_refinement	1.30 328	0.96 378	2.31 236	0.12 229	0.02 143	1.52 289	0.07 276	4.70 347	1.79 353	2.66 408	0.66 262	4.34 435	0.47 300	3.87 284	2.09 385	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.34 278

DualNet (step1)	1.30 328	0.51 258	3.23 332	0.03 82	0.03 164	2.48 390	0.01 37	4.98 371	1.63 323	1.53 306	0.66 262	0.90 240	1.00 356	2.79 245	0.82 287	0.68 483	0.97 445	1.79 500	1.08 511	0.02 67	0.82 367

FADNet-RVC	1.30 328	1.62 457	6.28 460	0.03 82	0.00 1	1.61 319	0.08 285	4.49 322	2.04 380	0.41 129	0.10 116	0.63 193	0.64 326	5.55 371	1.69 367	0.01 389	0.08 292	0.00 1	0.00 1	0.52 477	0.31 267

G2L-Stereo_aug	1.31 331	0.45 230	3.94 383	0.01 13	0.03 164	1.41 241	0.02 132	3.73 218	1.01 138	2.07 361	1.56 351	3.16 399	1.11 365	5.71 380	1.77 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.06 80

SMFormer	1.31 331	0.30 172	2.08 195	0.47 354	0.02 143	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 323	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	2.20 389	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.14 393	0.06 200	0.76 362

delet	1.31 331	0.61 300	2.64 282	0.05 130	0.17 279	2.84 412	1.00 445	4.88 360	2.46 413	1.38 286	1.37 336	1.62 303	0.90 353	4.52 315	1.48 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.08 98

PSMNet_ROB	1.31 331	1.27 427	3.91 381	0.05 130	0.11 248	1.69 344	0.16 327	3.98 260	1.59 307	1.15 254	0.34 192	2.77 376	0.62 321	4.43 310	3.80 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.12 152

UGAM	1.32 335	0.49 249	3.75 374	0.20 273	0.06 205	1.12 113	0.11 308	3.55 200	1.34 249	0.11 45	2.42 396	4.45 437	0.08 158	7.01 447	0.34 164	0.00 1	0.44 350	0.00 1	0.28 471	0.30 433	0.31 267

tta	1.32 335	0.30 172	2.08 195	0.47 354	0.02 143	1.04 72	0.01 37	5.75 428	2.69 426	1.65 323	2.43 398	0.91 243	0.02 40	4.75 327	2.20 389	0.00 1	0.88 420	0.00 1	0.14 393	0.09 259	0.92 383

FADNet_RVC	1.32 335	1.54 451	5.37 442	0.02 56	0.06 205	2.78 408	0.07 276	4.19 294	1.03 139	0.44 132	0.35 199	0.67 204	0.10 178	5.42 366	1.92 378	0.24 477	0.33 340	0.11 473	0.33 476	0.66 487	0.68 346

TDLM	1.32 335	0.90 358	2.42 258	0.61 389	0.03 164	1.59 309	2.04 468	3.73 218	2.29 398	1.70 332	0.94 303	1.07 267	0.67 335	6.49 410	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.54 320

iResNetv2_ROB	1.32 335	1.82 463	6.02 454	1.27 470	0.00 1	1.41 241	0.05 244	4.48 321	1.46 280	1.02 231	1.28 331	1.00 261	0.27 255	4.72 323	1.12 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 457	0.16 186

ssnet_v2	1.33 340	0.64 309	2.83 296	0.06 151	0.03 164	2.08 372	0.36 400	5.88 438	2.33 402	2.52 402	0.88 297	3.06 394	0.54 303	1.75 219	3.30 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 409	0.13 160

MMNet	1.33 340	0.69 320	4.18 388	0.11 223	0.01 88	4.08 443	0.02 132	4.27 308	1.49 289	2.17 369	0.33 189	1.34 285	1.20 371	4.52 315	1.93 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.06 80

ADLNet	1.35 342	0.55 271	2.95 310	0.01 13	0.05 199	2.22 375	0.11 308	5.06 378	2.83 441	2.42 395	2.19 381	2.63 369	0.68 337	3.59 271	1.37 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.27 258

pcwnet_v2	1.36 343	0.21 121	5.89 452	0.15 241	0.01 88	1.78 353	0.02 132	5.77 432	3.19 450	1.69 331	1.94 371	2.00 333	0.79 346	3.09 255	0.33 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.04 168	0.27 258

CVANet_RVC	1.37 344	0.82 347	3.23 332	0.54 371	0.11 248	1.48 277	0.46 408	4.01 266	2.23 392	3.33 432	1.34 335	1.51 292	0.37 275	6.38 405	0.69 268	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.05 346	0.19 382	0.62 336

FADNet	1.38 345	1.42 443	5.62 449	0.03 82	0.06 205	2.56 397	0.16 327	4.66 343	1.64 327	0.35 111	0.11 121	1.66 309	1.05 360	5.64 377	1.59 361	0.18 472	0.02 253	0.01 425	0.01 303	0.52 477	0.23 237

DLCB_ROB	1.38 345	0.60 294	1.96 171	0.10 208	0.00 1	1.53 292	0.23 356	4.02 268	1.91 365	3.54 437	1.97 372	3.40 409	0.30 259	4.91 337	2.97 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.12 152

iRaft-Stereo_20w	1.39 347	0.18 76	3.72 370	0.79 436	0.56 395	1.90 362	0.65 425	8.85 499	1.05 142	2.05 360	0.42 219	1.24 278	1.23 377	1.69 215	0.95 319	0.00 1	0.62 380	0.00 1	0.44 485	0.02 67	1.41 429

IIG-Stereo	1.39 347	0.67 316	1.73 106	2.48 496	0.05 199	1.63 327	0.14 322	3.00 162	1.20 176	2.94 419	2.23 384	3.03 391	0.55 305	7.41 459	0.66 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.07 91

DAS	1.40 349	0.11 24	2.83 296	0.04 113	0.01 88	1.31 201	1.14 451	4.51 325	2.02 377	4.84 462	2.33 388	1.65 307	0.56 307	5.53 369	0.85 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 207

DRaft	1.40 349	0.20 114	1.83 142	0.09 196	0.01 88	1.66 336	0.42 405	2.13 116	0.59 40	3.75 442	5.16 452	0.41 168	4.27 467	5.52 368	1.63 363	0.01 389	0.06 283	0.00 1	0.07 358	0.08 238	0.12 152

SepStereo	1.41 351	0.11 24	2.83 296	0.04 113	0.01 88	1.31 201	1.14 451	4.51 325	2.02 377	4.84 462	2.33 388	1.65 307	0.56 307	5.78 382	0.85 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.19 207

XPNet_ROB	1.41 351	0.81 345	2.75 288	0.04 113	0.01 88	1.70 345	0.17 330	4.14 289	1.69 332	4.12 450	1.10 315	1.58 298	0.52 302	5.13 349	4.07 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.25 249

ETE_ROB	1.42 353	1.04 400	3.10 322	0.02 56	0.03 164	1.81 356	0.22 353	4.73 349	1.67 331	4.77 460	1.43 342	2.77 376	0.08 158	4.23 298	2.20 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.20 223

CRFU-Net	1.43 354	0.33 194	2.98 314	1.27 470	0.03 164	4.01 442	0.05 244	6.21 451	0.95 125	1.92 347	0.74 275	3.41 410	2.55 434	3.36 260	0.36 172	0.01 389	0.01 223	0.11 473	0.00 1	0.13 318	0.09 123

DSFCA	1.45 355	0.51 258	2.76 289	0.01 13	0.03 164	3.64 437	0.83 434	3.28 186	1.45 278	3.25 431	0.44 224	2.89 385	1.45 389	6.07 391	2.14 387	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.10 135

ffm	1.46 356	0.50 252	4.37 398	0.46 348	0.03 164	1.60 313	0.03 190	3.81 227	6.87 484	1.57 314	2.38 390	2.14 342	0.38 279	1.73 217	0.12 38	0.00 1	1.12 467	0.00 1	0.17 413	0.10 273	1.86 480

ASMatch	1.46 356	0.17 69	2.35 241	0.73 424	0.20 294	1.22 156	0.25 363	1.04 55	0.89 109	0.30 104	11.50 485	0.92 248	2.31 425	6.65 418	0.56 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.04 53

DispNO	1.47 358	1.01 393	5.05 429	0.13 233	0.08 227	1.49 281	0.02 132	4.38 315	1.86 357	1.51 302	1.57 353	3.12 398	1.09 364	5.77 381	1.89 377	0.00 1	0.02 253	0.03 451	0.11 382	0.11 296	0.08 98

NOSS_ROB	1.47 358	0.49 249	2.40 247	1.00 457	0.17 279	2.56 397	0.01 37	4.86 358	2.62 422	2.32 382	1.74 361	2.79 379	0.02 40	6.96 441	0.60 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.73 358

testlalala_base	1.48 360	0.15 43	1.50 69	0.09 196	0.20 294	1.20 144	0.01 37	4.81 355	0.53 29	0.25 93	0.02 2	0.24 142	0.05 110	0.29 37	0.50 231	7.67 510	1.93 509	0.00 1	0.27 466	9.18 508	0.79 365

Consistency-Raft	1.48 360	0.96 378	5.40 445	0.36 326	0.31 359	1.66 336	0.11 308	4.30 312	4.32 466	0.47 141	5.99 459	0.86 237	2.09 419	1.19 183	1.31 345	0.03 429	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.27 422	0.02 31

HSM	1.48 360	0.60 294	1.85 147	0.01 13	0.29 342	1.76 351	0.04 223	6.50 464	1.46 280	1.91 345	1.55 350	4.69 445	1.27 381	6.66 419	0.70 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.26 255

EAI-Stereo	1.50 363	0.16 57	1.53 72	0.25 299	0.91 446	2.30 382	4.98 497	6.09 449	1.87 360	1.38 286	5.56 455	0.49 176	0.59 313	1.21 186	0.83 292	0.00 1	0.31 338	0.00 1	1.09 514	0.02 67	0.56 328

CBFPSM	1.51 364	1.00 391	5.32 441	0.05 130	0.01 88	3.57 436	0.04 223	4.06 274	1.03 139	0.65 170	0.21 158	6.06 465	3.60 457	2.65 238	1.82 372	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.09 259	0.12 152

HSM-Net_RVC	1.51 364	0.11 24	1.93 167	0.00 1	0.01 88	1.91 364	0.05 244	7.86 493	1.93 369	3.77 443	3.76 432	3.16 399	0.36 273	4.34 305	0.83 292	0.01 389	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.11 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 364	1.32 432	3.27 339	0.03 82	0.07 218	1.63 327	3.29 481	4.54 331	1.61 310	3.22 430	0.37 205	3.84 426	0.31 264	4.42 309	2.02 383	0.00 1	0.00 1	0.02 446	0.00 1	0.09 259	0.22 233

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 367	0.60 294	5.47 447	0.27 311	1.02 460	1.33 217	0.26 367	6.85 472	1.21 185	0.60 165	0.62 256	5.38 462	1.37 385	1.76 220	1.11 336	0.00 1	0.72 393	0.00 1	0.57 495	0.17 371	0.98 390

ADLNet2	1.52 367	0.79 340	3.51 355	0.01 13	0.69 423	1.26 182	0.26 367	4.84 356	3.10 446	1.67 327	3.23 421	4.17 433	0.80 347	4.77 332	1.00 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 398	0.12 152

TransformOpticalFlow	1.53 369	0.40 217	3.46 352	0.66 403	0.07 218	1.56 301	0.09 297	4.35 313	1.86 357	1.72 333	2.27 386	3.53 416	3.04 446	6.93 437	0.49 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.10 135

fast-acv-ft	1.54 370	0.86 351	4.85 419	0.11 223	0.12 255	3.88 439	0.28 376	2.97 159	2.26 395	0.96 217	3.49 427	2.97 387	1.23 377	3.47 265	2.75 414	0.04 438	0.01 223	0.04 456	0.04 343	0.44 465	0.08 98

THIR-Stereo	1.54 370	0.48 247	1.88 158	0.01 13	0.02 143	1.08 91	4.17 490	2.48 129	0.41 18	1.09 243	4.30 443	1.90 324	4.08 466	6.84 428	1.81 370	0.00 1	0.00 1	0.04 456	0.00 1	0.06 200	0.04 53

GrayStereo	1.55 372	0.06 1	1.53 72	0.75 430	0.20 294	1.27 188	4.44 494	3.44 194	1.20 176	4.92 465	3.92 436	0.45 171	4.54 471	3.43 264	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 491	0.02 67	0.25 249

LALA_ROB	1.55 372	1.07 406	2.99 316	0.02 56	0.06 205	3.20 421	0.49 411	4.07 276	1.80 355	3.79 444	0.66 262	4.51 438	0.25 251	3.82 282	4.07 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.11 143

DEmStereo	1.56 374	0.16 57	2.44 262	0.09 196	0.02 143	1.77 352	0.87 436	1.72 90	1.08 146	2.48 399	6.30 465	1.06 265	5.02 475	6.28 401	1.81 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 13

PA-Net	1.56 374	1.13 413	5.13 433	0.07 166	0.17 279	1.46 262	0.53 414	4.73 349	3.04 445	0.92 212	1.30 332	2.29 357	0.62 321	6.63 416	3.00 426	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.15 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 376	1.12 411	3.42 348	0.53 370	0.10 243	4.27 447	1.44 457	5.35 400	1.61 310	3.58 440	0.87 296	0.91 243	1.18 370	6.64 417	0.46 215	0.04 438	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.24 241

Wz-Net-LNSev	1.60 377	1.48 448	8.20 487	0.03 82	0.03 164	3.95 441	0.13 317	4.89 361	2.33 402	0.92 212	0.31 184	3.64 420	1.40 387	2.90 248	1.50 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.20 223

AAGNet	1.60 377	0.15 43	1.76 118	1.17 467	0.27 334	1.51 286	0.64 423	1.71 89	1.20 176	1.67 327	0.81 287	1.59 300	2.23 421	6.08 392	11.16 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 31

StereoDRNet	1.66 379	1.21 421	5.39 444	0.06 151	0.11 248	2.49 393	1.06 448	5.28 394	1.89 362	3.60 441	0.63 257	2.28 353	0.64 326	4.70 321	3.25 432	0.00 1	0.03 264	0.00 1	0.01 303	0.15 348	0.36 282

TCMNet	1.67 380	0.92 365	6.06 456	0.15 241	1.43 479	1.83 358	0.17 330	4.72 348	1.56 300	1.88 341	2.94 413	1.92 326	0.45 297	5.34 361	3.00 426	0.00 1	0.06 283	0.06 461	0.00 1	0.43 463	0.48 314

ACV-stereo	1.68 381	0.45 230	3.08 319	0.05 130	0.04 189	6.19 476	0.18 336	2.01 107	0.33 16	0.23 88	0.02 2	10.33 489	5.28 481	4.05 290	1.17 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.15 175

APVNet	1.68 381	0.75 330	4.94 425	0.13 233	0.01 88	4.56 456	0.08 285	5.20 388	1.44 275	1.51 302	1.05 310	2.87 383	0.93 354	6.76 425	2.76 415	0.01 389	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.34 445	0.08 98

CrosDoStereo	1.72 383	0.31 180	1.91 164	0.03 82	0.07 218	1.40 235	5.95 508	3.61 206	1.62 317	0.98 218	3.79 433	0.94 251	4.66 473	7.11 451	1.86 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.08 98

DeepStereo_LL	1.72 383	0.31 180	1.91 164	0.03 82	0.07 218	1.40 235	5.95 508	3.61 206	1.62 317	0.98 218	3.79 433	0.94 251	4.66 473	7.11 451	1.86 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.08 98

STrans-v2	1.75 385	0.45 230	3.43 349	0.03 82	0.19 289	1.48 277	0.08 285	7.25 484	2.16 386	2.04 358	2.80 409	3.60 417	3.78 461	7.00 444	0.52 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.10 135

RASNet	1.75 385	0.71 322	2.93 307	0.20 273	3.20 501	1.75 350	0.26 367	3.87 242	2.64 423	0.98 218	1.46 345	5.25 461	1.67 406	6.73 423	2.81 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.47 310

YMNet	1.76 387	0.93 368	4.46 406	0.18 251	0.30 354	4.41 453	0.21 348	4.21 295	1.46 280	3.07 425	4.85 447	4.12 431	0.37 275	3.05 253	2.47 408	0.05 442	0.12 307	0.08 465	0.01 303	0.51 471	0.40 299

YMNet_1	1.76 387	0.93 368	4.46 406	0.18 251	0.30 354	4.41 453	0.21 348	4.21 295	1.46 280	3.07 425	4.85 447	4.12 431	0.37 275	3.05 253	2.47 408	0.05 442	0.12 307	0.08 465	0.01 303	0.51 471	0.40 299

RYNet	1.76 387	0.81 345	4.24 392	0.34 324	0.10 243	2.62 403	0.07 276	5.36 403	2.08 383	1.38 286	0.35 199	4.71 446	1.35 384	6.73 423	4.61 451	0.00 1	0.05 277	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.33 276

GASNet	1.77 390	2.50 488	7.05 472	0.47 354	0.02 143	1.50 282	0.20 341	4.55 332	2.55 420	0.98 218	1.48 347	2.24 352	1.57 402	6.25 398	3.41 437	0.00 1	0.05 277	0.00 1	0.00 1	0.55 480	0.12 152

U	1.79 391	0.09 10	1.35 59	0.06 151	7.35 515	10.70 499	0.00 1	0.86 42	0.32 15	0.02 6	0.03 54	0.11 111	0.02 40	0.15 9	0.07 14	0.00 1	0.00 1	9.53 512	5.06 528	0.01 14	0.01 13

ttt	1.79 391	0.32 188	2.41 250	0.58 380	0.26 328	1.64 334	0.00 1	6.26 457	2.57 421	1.91 345	2.39 394	1.39 287	0.11 187	5.55 371	7.97 475	0.00 1	1.05 450	0.00 1	0.16 405	0.06 200	1.14 405

DRN-Test	1.79 391	0.51 258	4.94 425	0.19 258	0.14 263	3.30 424	0.19 340	6.58 468	2.31 399	4.40 456	0.77 281	2.10 340	1.73 408	5.40 365	2.82 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.12 306	0.27 258

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 394	20.09 529	11.97 502	0.09 196	0.00 1	0.46 33	0.05 244	0.49 12	0.50 27	0.17 65	0.03 54	0.04 25	0.00 1	0.14 6	0.45 206	0.00 1	0.35 344	0.00 1	0.06 354	0.07 227	1.12 403

PAM	1.83 395	0.18 76	3.32 342	0.66 403	0.61 408	5.41 469	0.77 433	6.32 459	0.94 123	1.37 285	1.11 317	9.51 486	2.30 424	1.23 190	0.74 276	0.00 1	0.58 374	0.00 1	0.53 492	0.03 135	0.90 381

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 396	1.13 413	5.96 453	0.02 56	0.00 1	5.00 462	0.29 383	5.31 398	2.38 405	2.65 405	1.15 323	2.32 360	1.95 417	5.59 374	3.35 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.14 166

RAFT + AFF	1.88 397	1.84 466	4.19 389	0.05 130	0.85 435	2.29 381	1.00 445	6.32 459	2.26 395	1.88 341	1.80 366	1.27 279	3.66 458	6.56 412	2.36 402	0.02 417	0.34 343	0.00 1	0.01 303	0.41 462	0.50 317

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 397	0.88 355	3.47 353	1.64 487	0.22 303	4.27 447	0.40 403	3.90 250	1.63 323	0.72 183	0.71 270	3.06 394	0.11 187	5.13 349	1.03 329	5.07 505	0.54 367	0.00 1	0.00 1	1.73 496	3.16 506

UGAM-zero	1.89 399	0.19 105	2.80 291	0.22 283	0.47 384	1.57 304	0.35 398	6.96 478	0.60 42	1.40 290	0.26 170	8.37 480	4.43 469	7.06 450	0.71 270	0.00 1	0.67 383	0.00 1	0.58 496	0.02 67	1.16 410

iinet-f	1.90 400	0.98 386	13.29 507	0.42 339	0.03 164	4.30 450	0.04 223	3.86 239	1.32 243	1.28 270	0.57 245	2.91 386	2.70 437	2.60 236	3.11 430	0.00 1	0.02 253	0.02 446	0.00 1	0.49 468	0.09 123

PAM_32	1.91 401	0.18 76	2.96 311	0.69 414	0.73 429	5.20 465	0.71 429	6.02 446	1.17 163	1.33 278	2.00 376	9.90 488	3.21 452	1.29 196	0.81 285	0.00 1	0.59 377	0.00 1	0.53 492	0.06 200	0.87 376

Syn2CoEx	1.91 401	1.85 467	6.43 467	0.05 130	0.00 1	1.47 269	0.54 415	6.03 447	2.24 393	2.24 376	2.19 381	2.06 336	3.10 448	6.57 413	2.58 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 445	0.40 299

FAT-Stereo	1.95 403	0.23 133	3.66 366	0.18 251	0.03 164	1.80 355	0.94 440	5.35 400	3.11 447	4.23 451	5.00 450	5.22 460	2.76 439	5.07 345	1.09 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.17 194

AANet_RVC	1.95 403	1.64 458	4.89 420	0.09 196	0.00 1	1.24 165	0.01 37	3.93 251	2.82 440	2.32 382	4.64 446	3.61 418	0.19 232	7.61 465	4.73 452	0.60 482	0.19 321	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.47 310

ccnet	1.96 405	0.68 317	3.59 359	0.26 305	0.19 289	3.68 438	1.55 460	4.89 361	1.77 349	2.68 411	3.92 436	3.44 411	1.72 407	5.02 344	5.22 454	0.06 452	0.00 1	0.09 468	0.01 303	0.13 318	0.32 270

GwcNet	1.96 405	1.51 449	7.43 477	0.30 317	1.20 470	4.13 444	0.61 422	4.45 320	1.92 366	1.53 306	2.31 387	3.93 430	0.54 303	5.50 367	3.16 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.39 458	0.24 241

DANet	1.96 405	0.24 138	3.72 370	0.78 435	0.48 386	2.65 404	0.34 396	3.94 253	1.71 338	4.35 453	1.56 351	5.09 453	0.56 307	6.97 442	5.99 461	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.04 168	0.66 340
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 408	0.97 382	7.79 481	0.68 412	1.01 458	1.47 269	0.20 341	7.05 481	1.44 275	0.54 163	6.19 462	5.17 456	1.14 367	1.65 213	1.18 343	0.01 389	0.77 398	0.00 1	0.64 501	0.25 409	1.23 414

CBMV	1.97 408	0.56 281	2.61 277	0.46 348	0.07 218	2.91 415	4.18 491	4.58 335	2.78 437	5.50 471	2.21 383	2.84 382	2.94 441	4.75 327	2.31 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.60 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC	2.03 410	0.39 212	5.14 435	0.34 324	0.01 88	2.50 394	0.34 396	6.44 462	3.75 459	0.86 203	5.12 451	1.63 305	1.08 362	7.64 466	1.58 360	1.07 490	2.64 524	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.04 53

DISCO	2.03 410	0.45 230	2.82 295	0.72 419	0.53 390	5.13 464	0.01 37	6.01 445	1.81 356	2.31 381	0.91 301	6.43 469	0.87 351	8.57 486	3.67 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.17 194

edge stereo	2.06 412	0.42 224	4.20 390	0.14 236	0.09 235	1.82 357	0.51 412	5.38 404	2.48 416	3.45 436	3.96 440	8.28 479	1.80 413	5.90 386	2.30 398	0.00 1	0.00 1	0.01 425	0.00 1	0.16 357	0.19 207

CBMV_ROB	2.06 412	0.31 180	2.72 285	0.63 397	0.00 1	2.83 411	0.88 437	5.24 393	2.41 409	4.28 452	6.16 461	3.07 397	3.47 456	5.81 385	2.69 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.56 328

mmx	2.08 414	0.50 252	4.37 398	0.46 348	0.03 164	1.60 313	0.03 190	6.21 451	2.77 435	1.57 314	2.38 390	2.14 342	0.38 279	7.65 467	9.02 480	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.17 413	0.06 200	1.25 418

xxx	2.08 414	0.50 252	4.37 398	0.46 348	0.03 164	1.60 313	0.03 190	6.21 451	2.77 435	1.57 314	2.38 390	2.14 342	0.38 279	7.65 467	9.02 480	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.17 413	0.06 200	1.25 418

RP	2.09 416	0.90 358	3.88 379	0.22 283	0.61 408	1.72 347	0.94 440	4.97 370	2.65 424	3.87 445	5.63 456	4.44 436	4.28 468	4.99 342	2.35 401	0.01 389	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.20 388	0.13 160

NCC-stereo	2.09 416	1.02 395	4.78 417	0.10 208	0.26 328	2.33 384	0.13 317	5.82 435	1.70 336	2.98 420	3.18 419	4.63 442	5.69 485	6.26 399	2.76 415	0.05 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.14 166

Abc-Net	2.09 416	1.02 395	4.78 417	0.10 208	0.26 328	2.33 384	0.13 317	5.82 435	1.70 336	2.98 420	3.18 419	4.63 442	5.69 485	6.26 399	2.76 415	0.05 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.14 166
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 416	1.17 417	3.97 384	1.52 483	0.23 308	3.35 429	0.05 244	5.09 380	2.74 432	1.09 243	1.40 339	0.97 257	0.18 227	6.66 419	0.87 300	1.46 499	1.64 504	7.13 508	0.00 1	1.67 495	0.54 320

RAFT-RH_RVC	2.11 420	0.30 172	2.27 226	0.74 426	0.26 328	1.51 286	0.02 132	0.61 22	1.23 193	5.28 468	21.18 511	1.04 262	0.07 144	6.90 433	0.61 252	0.04 438	0.00 1	0.00 1	0.03 330	0.02 67	0.00 1

RGC	2.11 420	0.95 374	4.61 411	0.08 177	0.29 342	3.34 428	0.11 308	5.40 408	1.78 351	3.93 447	4.52 444	5.20 458	3.05 447	5.78 382	2.78 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.18 202

S-Stereo	2.12 422	0.32 188	6.30 461	0.24 294	0.22 303	2.51 395	1.83 464	5.38 404	5.55 476	2.46 398	5.91 458	2.81 380	0.71 339	5.19 352	2.45 406	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.37 284

1111x	2.13 423	0.58 286	4.38 402	0.39 333	0.61 408	2.14 374	0.01 37	6.38 461	2.40 408	1.80 336	1.97 372	0.95 255	0.64 326	7.16 454	10.30 491	0.00 1	1.18 481	0.00 1	0.29 472	0.07 227	1.32 423

SGM-Forest	2.15 424	0.50 252	2.42 258	0.19 258	0.25 319	3.47 434	2.38 474	4.53 329	2.46 413	5.64 472	3.99 441	3.74 422	2.22 420	6.99 443	3.08 429	0.01 389	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.98 390
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 425	0.75 330	10.72 500	0.24 294	0.03 164	1.62 324	0.20 341	3.80 224	1.16 158	5.40 469	3.08 416	5.77 463	2.29 423	5.62 376	2.13 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.25 249

Anonymous_2	2.17 426	0.32 188	2.35 241	0.80 438	0.85 435	1.67 340	0.22 353	4.62 338	0.71 57	1.12 249	0.40 214	3.18 402	1.94 416	0.84 163	0.77 279	0.06 452	1.09 459	3.25 507	14.62 532	3.25 499	1.43 430

Wz-Net-MNSev	2.17 426	1.90 471	7.77 480	0.02 56	0.01 88	4.60 457	2.08 469	5.70 424	2.83 441	4.02 448	1.50 348	1.87 322	2.53 433	5.10 347	3.04 428	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.31 267

ff1	2.20 428	0.50 252	4.37 398	0.46 348	0.03 164	1.60 313	0.03 190	3.81 227	6.87 484	1.57 314	2.38 390	2.14 342	0.38 279	7.65 467	9.02 480	0.00 1	1.12 467	0.00 1	0.17 413	0.10 273	1.86 480

FTStereo	2.20 428	0.09 10	2.07 192	0.18 251	0.13 258	1.43 246	4.50 496	2.98 160	0.97 129	3.35 434	17.70 499	0.77 230	4.06 464	4.36 306	0.15 58	0.15 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 67	1.19 411

PASM	2.20 428	1.85 467	10.33 498	1.00 457	0.41 369	1.98 365	0.90 439	3.85 238	2.76 434	4.38 454	1.53 349	3.49 415	1.54 396	6.60 414	2.43 404	0.14 468	0.02 253	0.00 1	0.03 330	0.33 441	0.39 295

GANet	2.23 431	0.92 365	3.10 322	0.88 447	0.08 227	2.25 376	3.25 480	4.61 337	1.71 338	2.55 403	9.98 481	2.56 365	1.47 393	7.52 464	2.98 425	0.00 1	0.04 269	0.02 446	0.08 362	0.14 331	0.42 307

Nwc_Net	2.25 432	0.98 386	5.37 442	0.07 166	0.11 248	2.80 409	0.05 244	7.36 487	1.30 239	2.77 416	8.21 474	5.18 457	2.98 445	5.16 351	2.46 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.08 98

xxxx	2.26 433	0.43 225	2.30 231	0.01 13	0.68 422	1.47 269	0.00 1	6.56 467	2.32 400	1.56 311	2.07 379	1.07 267	0.06 128	4.81 333	18.87 514	0.00 1	1.11 465	0.00 1	0.21 437	0.06 200	1.65 454

test_xeample	2.27 434	0.46 238	2.25 224	0.10 208	0.69 423	1.48 277	0.00 1	6.24 454	2.46 413	1.83 338	2.40 395	0.37 159	0.07 144	4.49 312	19.55 516	0.00 1	1.11 465	0.00 1	0.21 437	0.07 227	1.65 454

LL-Strereo	2.29 435	1.55 453	5.01 427	0.64 400	2.78 499	1.52 289	0.05 244	5.04 376	1.24 195	2.73 413	2.87 412	5.10 454	5.49 483	7.22 455	0.81 285	0.04 438	1.31 491	0.00 1	0.00 1	0.31 435	2.08 492

NaN_ROB	2.33 436	1.31 431	4.55 408	0.32 320	0.30 354	3.13 420	5.01 500	4.57 334	2.78 437	5.49 470	1.73 360	2.28 353	1.98 418	7.48 462	4.32 448	0.01 389	0.06 283	0.03 451	0.09 371	0.20 388	0.88 378

stereogan	2.38 437	0.59 290	5.05 429	0.01 13	0.09 235	8.26 489	0.58 421	4.92 366	3.65 456	4.68 459	4.60 445	6.43 469	2.39 428	5.27 356	0.72 274	0.00 1	0.01 223	0.01 425	0.00 1	0.27 422	0.13 160

MFMNet_re	2.39 438	1.65 459	6.10 457	3.04 499	0.90 443	2.34 386	0.98 443	4.77 354	3.79 460	6.95 478	7.08 469	1.84 321	3.79 462	2.53 235	1.57 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 409	0.26 255

AF-Net	2.51 439	1.12 411	5.46 446	0.01 13	0.13 258	2.03 368	0.47 409	7.04 480	2.74 432	4.09 449	10.64 483	4.99 450	2.94 441	4.94 339	3.28 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 371	0.15 175

PDISCO_ROB	2.54 440	1.40 441	5.07 432	1.06 463	2.01 492	8.28 490	0.17 330	7.96 495	6.01 482	1.48 300	1.75 362	3.67 421	1.25 379	7.74 473	2.07 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 458	0.42 307

DGSMNet	2.56 441	1.15 416	7.39 475	1.34 478	2.02 493	3.20 421	3.97 489	6.11 450	1.72 343	1.52 305	2.72 408	3.23 405	0.63 323	4.74 324	2.39 403	1.12 493	1.53 502	1.54 499	1.32 515	1.40 494	2.10 494

ADCRef	2.57 442	1.40 441	7.90 483	0.11 223	0.11 248	4.71 459	0.74 431	5.45 413	1.66 329	3.15 428	1.65 358	1.61 301	2.25 422	4.54 318	15.56 508	0.03 429	0.00 1	0.01 425	0.10 377	0.27 422	0.23 237

SQANet	2.65 443	1.92 472	3.73 372	4.47 504	2.98 500	2.59 399	0.24 359	4.66 343	1.11 152	2.48 399	0.59 253	1.57 295	0.86 350	3.95 287	1.67 366	7.97 511	0.14 312	0.48 486	0.03 330	7.84 505	3.68 507

DeepPrunerF	2.71 444	1.57 455	16.51 513	0.22 283	0.33 360	1.45 258	0.28 376	6.26 457	9.92 497	1.25 269	0.44 224	1.98 331	1.61 404	7.33 456	4.17 447	0.00 1	0.01 223	0.07 462	0.10 377	0.33 441	0.29 263

FBW_ROB	2.74 445	1.02 395	4.72 413	0.43 342	0.18 283	4.35 451	0.18 336	7.28 486	3.50 453	3.57 439	3.38 425	4.86 447	1.22 376	11.70 507	5.76 458	0.17 471	0.08 292	0.59 491	0.12 389	0.28 426	1.40 428

test_sample9	2.75 446	0.51 258	3.23 332	0.03 82	0.03 164	2.48 390	0.01 37	4.98 371	1.63 323	1.53 306	0.66 262	0.90 240	1.00 356	6.14 395	10.04 489	0.68 483	17.48 534	1.79 500	1.08 511	0.02 67	0.82 367

FINET	2.99 447	2.11 478	7.66 478	1.13 465	1.79 486	4.35 451	3.34 482	5.66 421	7.93 494	2.49 401	3.29 422	1.66 309	2.47 431	6.70 421	4.44 449	0.82 487	1.38 494	0.03 451	0.30 474	0.36 452	1.88 484

aanetorigin	2.99 447	1.00 391	9.85 496	0.23 289	0.23 308	1.59 309	2.01 466	1.94 103	1.25 206	14.45 509	10.04 482	2.98 388	3.75 459	4.97 341	4.01 444	0.10 462	0.05 277	0.09 468	0.11 382	0.55 480	0.55 326

Wz-Net-SNSev	3.01 449	3.59 504	12.98 506	0.45 347	0.04 189	2.72 405	1.12 450	5.80 433	2.42 410	2.30 380	2.62 406	6.39 468	1.29 382	10.20 496	7.19 470	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.72 357

CSAN	3.10 450	1.72 461	5.85 451	0.37 329	0.14 263	4.15 446	3.91 488	4.94 368	4.65 471	6.43 475	6.29 464	4.62 441	5.17 478	8.13 477	4.85 453	0.02 417	0.03 264	0.03 451	0.05 346	0.26 417	0.48 314

222	3.11 451	0.43 225	2.10 202	0.02 56	0.45 379	1.57 304	0.01 37	6.44 462	2.34 404	1.73 334	2.24 385	0.52 184	0.07 144	4.95 340	36.29 532	0.00 1	1.07 454	0.00 1	0.21 437	0.06 200	1.65 454

UDG	3.15 452	9.41 521	2.81 293	2.72 498	0.92 447	2.39 387	0.11 308	4.12 285	1.30 239	2.35 384	3.63 430	4.96 449	1.58 403	4.33 304	2.89 422	1.22 496	0.04 269	8.09 510	3.80 522	4.94 501	1.35 424

XQC	3.16 453	2.00 474	7.71 479	0.97 456	0.67 420	5.07 463	0.69 427	6.58 468	4.95 473	5.04 466	1.98 375	4.99 450	3.12 449	7.96 476	10.02 488	0.00 1	0.63 381	0.00 1	0.18 420	0.36 452	0.38 294

RTSC	3.18 454	2.15 479	8.20 487	0.67 411	0.38 366	4.41 453	0.08 285	5.64 419	5.80 480	6.14 474	3.43 426	3.37 406	1.55 399	7.50 463	12.15 497	0.00 1	0.84 414	0.00 1	0.25 455	0.51 471	0.53 319

ADCP+	3.18 454	1.81 462	11.33 501	0.07 166	0.20 294	5.83 473	2.80 476	4.60 336	2.69 426	1.68 330	0.28 173	3.75 423	3.14 450	6.82 427	17.90 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 388	0.56 328

PWC_ROB	3.30 456	1.83 464	8.47 490	0.62 396	0.56 395	1.31 201	0.39 402	4.53 329	5.05 474	7.66 483	15.14 494	3.37 406	2.43 429	6.86 430	6.74 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 471	0.54 320

PWCDC_ROB	3.41 457	2.29 481	5.16 437	0.19 258	0.02 143	3.11 418	0.02 132	5.15 383	12.27 500	1.36 284	23.33 519	1.98 331	3.35 453	4.93 338	3.71 440	0.28 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 490	0.32 270

DDUNet	3.58 458	11.19 523	3.84 378	3.59 502	3.31 502	4.14 445	0.20 341	4.40 317	1.33 246	2.72 412	3.11 418	3.16 399	0.37 275	4.18 292	1.47 354	2.02 501	0.05 277	10.10 516	3.59 521	5.85 503	3.05 505

G-Net	3.58 458	0.58 286	5.14 435	1.61 484	1.86 487	10.46 496	1.85 465	3.24 182	1.69 332	8.68 488	11.81 487	6.03 464	7.62 494	4.82 334	5.52 457	0.08 459	0.12 307	0.07 462	0.15 396	0.16 357	0.16 186

SHD	3.58 458	1.83 464	6.41 464	1.34 478	1.21 472	4.84 460	0.17 330	7.95 494	12.83 501	7.86 484	3.32 424	5.08 452	2.63 435	5.54 370	8.57 477	0.01 389	0.75 397	0.00 1	0.18 420	0.31 435	0.73 358

otaku	3.61 461	2.06 475	4.04 385	6.41 508	3.35 503	4.67 458	2.08 469	5.97 441	1.58 304	2.19 370	2.62 406	3.47 413	1.45 389	4.36 306	2.17 388	8.55 513	0.25 326	1.89 503	0.03 330	9.29 509	5.81 513

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 461	3.47 499	9.32 494	0.19 258	0.30 354	13.80 504	7.49 519	5.15 383	3.95 462	3.06 424	3.94 438	4.60 440	1.20 371	8.49 484	2.79 419	0.70 486	1.22 484	0.04 456	0.84 504	0.50 470	1.23 414

SDNR	3.62 463	1.25 426	7.41 476	0.71 417	0.22 303	26.06 529	0.02 132	4.55 332	2.42 410	3.10 427	11.33 484	3.05 393	0.77 343	8.31 482	2.21 392	0.05 442	0.11 305	0.00 1	0.01 303	0.08 238	0.66 340

ADCL	3.64 464	1.54 451	8.53 492	0.26 305	0.28 340	7.37 481	4.49 495	5.42 410	3.61 455	4.79 461	3.85 435	5.14 455	4.47 470	6.28 401	15.73 509	0.05 442	0.01 223	0.11 473	0.13 391	0.34 445	0.33 276

Ntro	3.66 465	2.08 477	4.34 396	7.58 510	4.53 505	6.25 477	0.72 430	5.35 400	1.65 328	0.48 151	1.77 363	2.68 373	1.25 379	5.10 347	2.31 399	8.72 514	0.31 338	2.13 505	0.05 346	9.73 510	6.18 514

SPS-STEREO	3.67 466	1.46 445	4.23 391	0.36 326	0.23 308	3.93 440	1.20 453	6.67 471	3.50 453	11.05 498	8.81 476	9.53 487	4.63 472	9.10 487	7.25 471	0.01 389	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.13 318	1.28 421
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 467	2.46 487	15.54 512	0.32 320	0.06 205	4.29 449	1.61 461	4.25 304	11.49 499	2.56 404	1.31 334	2.01 335	1.86 414	6.94 438	8.94 479	0.05 442	0.03 264	0.10 472	0.08 362	10.62 515	0.56 328

MDST_ROB	3.81 468	0.21 121	4.29 395	2.64 497	1.45 481	13.85 505	1.02 447	8.06 496	2.67 425	15.14 513	8.81 476	2.70 374	1.55 399	9.31 489	3.90 442	0.03 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.63 337

ADCPNet	3.94 469	1.47 447	14.87 509	0.11 223	0.45 379	7.19 480	2.23 472	5.42 410	3.18 449	4.53 458	2.03 377	7.48 478	5.27 480	7.05 449	14.73 505	0.02 417	0.74 395	0.04 456	0.91 510	0.23 399	0.85 374

test_sample8	3.98 470	0.51 258	3.23 332	0.03 82	0.03 164	2.48 390	0.01 37	5.07 379	1.50 290	6.62 476	0.90 300	14.02 498	7.06 493	6.14 395	10.04 489	0.68 483	17.48 534	1.79 500	1.08 511	0.02 67	0.82 367

DPSNet	3.98 470	1.01 393	12.58 504	0.74 426	0.55 392	5.24 467	1.53 459	12.44 507	4.82 472	2.89 417	0.97 306	6.37 467	11.43 508	8.20 478	8.61 478	0.09 461	0.51 361	0.11 473	0.38 483	0.35 450	0.83 371

pmcnn	3.98 470	0.95 374	7.29 474	0.71 417	1.42 478	2.84 412	1.22 454	5.89 439	2.42 410	9.34 494	11.71 486	18.88 508	2.65 436	6.89 432	6.35 465	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.00 1	0.21 392	0.76 362

MFN_U_SF_RVC	4.10 473	2.36 484	12.04 503	1.00 457	0.27 334	10.31 495	0.51 412	8.83 498	3.69 457	4.90 464	3.30 423	9.33 485	3.43 455	8.28 480	9.42 483	0.41 481	0.53 366	0.52 487	0.81 503	0.90 491	1.05 397

NVStereoNet_ROB	4.22 474	2.29 481	6.13 459	1.40 481	1.14 469	2.84 412	0.97 442	5.67 422	5.66 477	5.25 467	14.28 492	12.40 493	5.35 482	10.74 502	5.33 455	1.24 497	1.01 448	0.67 495	0.62 499	0.63 485	0.69 352
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	4.31 475	1.94 473	7.80 482	1.96 491	1.40 477	10.65 497	7.35 516	7.17 482	4.49 468	8.27 486	3.58 429	10.58 490	3.75 459	7.87 474	6.66 467	0.01 389	1.09 459	0.00 1	0.23 446	0.26 417	1.19 411

ADCMid	4.33 476	2.40 486	13.81 508	0.23 289	0.40 367	4.90 461	1.23 455	5.73 425	3.73 458	11.06 499	3.94 438	6.67 473	5.11 476	7.11 451	18.03 512	0.12 466	0.08 292	0.55 488	0.46 486	0.61 483	0.49 316

Wz-Net-TNSev	4.36 477	6.36 515	22.98 516	0.22 283	0.06 205	7.00 479	3.45 483	7.46 489	3.81 461	2.12 365	0.63 257	7.29 477	5.11 476	9.87 494	9.72 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.36 452	0.66 340

AnyNet_C32	4.41 478	3.74 506	15.17 511	0.48 362	0.51 389	5.99 475	6.52 515	5.30 397	2.72 431	6.86 477	3.66 431	5.21 459	3.19 451	7.42 460	19.54 515	0.08 459	0.04 269	0.20 480	0.09 371	0.67 488	0.76 362

xyz-stereo	4.49 479	0.31 180	37.34 525	0.02 56	0.01 88	19.38 515	0.01 37	2.42 126	0.53 29	2.00 355	14.43 493	2.64 372	0.14 206	7.36 457	2.92 423	0.00 1	0.01 223	0.23 483	0.00 1	0.05 186	0.09 123

WZ-Net	4.64 480	2.57 489	25.72 519	0.10 208	0.09 235	3.07 417	2.08 469	6.59 470	5.41 475	6.08 473	4.09 442	7.02 476	6.04 488	11.64 504	11.45 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 392	0.61 334

SGM_RVC	4.67 481	0.61 300	2.62 279	1.13 465	0.29 342	7.96 487	2.60 475	7.55 490	4.36 467	12.34 503	9.95 480	15.94 503	8.56 496	10.88 503	6.38 466	0.22 476	0.25 326	0.20 480	0.23 446	0.32 439	0.92 383
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 482	23.37 532	1.56 78	13.12 523	10.72 523	1.09 99	0.05 244	4.90 365	2.02 377	2.16 367	0.09 113	0.14 125	0.04 88	0.20 14	0.29 144	8.07 512	2.41 514	0.00 1	0.01 303	20.56 531	3.81 508

SANet	5.04 483	1.86 469	7.96 484	0.39 333	0.12 255	7.51 483	3.73 487	7.20 483	16.07 508	7.15 479	13.16 489	12.35 492	8.70 497	8.28 480	5.37 456	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.13 318	0.71 356

WCMA_ROB	5.16 484	1.07 406	4.40 403	0.66 403	0.69 423	6.28 478	3.63 486	5.39 406	4.05 463	14.77 512	19.39 508	15.46 501	10.72 506	7.67 471	6.77 469	0.19 474	0.27 332	0.18 479	0.20 429	0.18 379	1.23 414

RainbowNet	5.23 485	4.09 509	4.92 424	9.61 515	6.18 508	5.26 468	3.48 484	7.68 492	4.58 470	1.94 351	3.02 414	4.67 444	3.42 454	5.90 386	2.01 381	9.59 516	2.19 512	8.45 511	0.20 429	10.52 513	6.82 516

MSMD_ROB	5.26 486	0.52 267	3.22 330	0.15 241	0.01 88	8.63 492	1.06 448	4.76 353	4.16 464	13.72 506	26.77 522	13.87 497	15.95 515	7.89 475	3.94 443	0.11 464	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.34 278

FCDSN-DC	5.38 487	0.65 313	3.19 327	0.24 294	0.46 382	5.71 470	1.61 461	5.83 437	4.51 469	14.74 511	22.03 514	20.43 510	13.01 511	8.48 483	6.00 462	0.02 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.52 318
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 488	3.14 498	10.56 499	0.47 354	0.29 342	24.98 526	8.65 523	6.24 454	9.96 498	4.38 454	8.16 473	8.42 481	2.44 430	9.46 492	6.27 464	1.11 492	1.70 506	0.33 485	0.47 488	1.16 493	1.35 424

ADCS	5.55 489	3.55 500	19.07 514	0.43 342	0.14 263	5.87 474	4.20 493	7.65 491	7.80 493	9.79 495	6.22 463	6.48 471	5.52 484	10.52 500	22.41 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 467	0.97 389

MeshStereo	6.09 490	0.97 382	3.59 359	0.26 305	0.14 263	7.68 485	2.02 467	10.42 502	5.77 478	20.76 522	19.69 510	22.78 514	10.56 504	10.29 497	6.16 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.41 303
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
ACVNet-4b	6.14 491	2.39 485	6.31 462	9.73 516	7.26 513	8.81 493	1.62 463	7.27 485	6.07 483	0.41 129	6.42 466	11.47 491	2.37 427	9.17 488	2.72 413	9.70 518	2.42 515	10.45 517	0.01 303	11.04 517	7.12 517

SGM+DAISY	6.27 492	3.62 505	9.36 495	2.30 492	2.34 494	9.12 494	6.38 512	6.98 479	6.00 481	14.26 507	15.55 496	14.02 498	9.84 501	9.45 491	8.56 476	1.21 495	1.60 503	0.58 489	0.86 507	0.63 485	2.74 500

FC-DCNN	6.44 493	0.46 238	3.25 338	0.54 371	0.56 395	8.01 488	1.37 456	8.76 497	7.15 488	19.35 519	22.25 516	22.72 513	15.44 514	10.37 498	7.93 474	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.64 339

PVD	6.50 494	1.70 460	6.71 470	1.66 488	1.59 485	7.94 486	0.89 438	11.13 505	24.35 516	12.01 502	19.10 504	8.76 483	9.89 502	9.85 493	11.06 493	0.02 417	1.12 467	0.00 1	0.26 462	0.25 409	1.72 459

FC-DCNN v2	6.60 495	0.46 238	3.23 332	0.56 375	0.58 401	8.28 490	1.46 458	9.35 500	7.29 489	19.57 520	23.13 517	23.87 517	14.94 513	10.69 501	7.88 473	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.63 337

EDNetEfficient	6.66 496	1.34 435	34.37 523	0.66 403	1.93 491	2.04 370	3.59 485	3.08 171	14.92 505	20.02 521	9.53 479	6.48 471	10.85 507	7.65 467	15.21 506	0.03 429	0.10 302	0.01 425	0.22 441	0.61 483	0.55 326

ACVNet_1	6.79 497	2.72 493	6.97 471	9.78 517	7.38 516	7.67 484	2.29 473	10.50 503	6.93 487	4.51 457	5.39 454	13.21 495	6.34 490	7.02 448	3.31 435	9.70 518	2.48 517	10.85 519	0.11 382	11.41 519	7.23 518

AnyNet_C01	7.15 498	5.48 513	37.47 526	1.08 464	0.59 405	11.50 500	6.49 514	6.93 474	4.31 465	8.06 485	9.11 478	8.72 482	4.06 464	14.50 513	21.97 524	0.11 464	0.08 292	0.24 484	0.09 371	1.11 492	1.07 401

LSM	7.83 499	2.59 490	24.93 518	4.71 505	40.61 535	3.55 435	5.22 503	5.91 440	7.48 490	10.86 497	13.66 491	4.55 439	3.92 463	7.72 472	5.88 460	0.02 417	0.26 329	0.00 1	0.00 1	0.30 433	14.53 532

DispFullNet	8.26 500	24.76 533	14.96 510	14.77 526	7.78 517	5.23 466	0.09 297	5.67 422	3.16 448	9.01 492	4.87 449	6.15 466	10.66 505	10.44 499	4.54 450	2.54 502	0.33 340	15.59 523	4.84 525	13.17 523	6.59 515

ELAS_RVC	8.75 501	1.59 456	6.34 463	1.91 490	1.87 488	11.67 501	12.14 528	10.75 504	16.11 509	22.55 526	21.45 512	18.49 506	18.29 522	14.17 512	12.53 498	0.92 489	1.32 492	0.70 496	0.46 486	0.53 479	1.25 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 502	1.55 453	5.19 438	1.87 489	1.92 490	17.05 510	8.29 521	13.92 509	13.52 503	23.08 527	28.56 527	18.59 507	16.90 518	12.06 509	13.39 502	0.91 488	1.32 492	0.65 494	0.59 497	0.68 489	1.31 422
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 503	2.76 494	8.07 485	8.84 514	6.89 511	14.54 509	4.19 492	14.25 510	23.92 515	7.62 482	19.61 509	20.42 509	5.93 487	8.52 485	3.64 438	9.16 515	1.74 508	7.93 509	0.36 480	10.56 514	7.47 521

WAO-7	9.62 504	2.87 495	5.64 450	0.96 455	0.21 302	20.37 518	5.13 502	23.65 530	26.32 520	13.11 505	27.70 525	22.69 512	14.04 512	14.53 514	13.11 500	0.13 467	0.09 298	0.58 489	0.10 377	0.51 471	0.75 361

PWCK	9.63 505	6.94 519	19.91 515	6.25 507	0.22 303	22.62 521	14.62 530	12.15 506	13.48 502	14.34 508	13.17 490	13.25 496	8.40 495	16.14 515	11.57 496	6.38 508	0.26 329	2.41 506	0.11 382	8.57 506	1.74 462

IMH-64-1	10.12 506	3.75 507	4.24 392	11.47 520	9.26 520	11.93 502	5.30 504	18.72 515	15.74 506	7.16 480	18.55 501	16.83 504	6.83 491	11.66 505	9.62 485	10.09 520	2.54 518	15.69 524	1.72 516	12.82 520	8.45 522

IMH-64	10.12 506	3.75 507	4.24 392	11.47 520	9.26 520	11.93 502	5.30 504	18.72 515	15.74 506	7.16 480	18.55 501	16.83 504	6.83 491	11.66 505	9.62 485	10.09 520	2.54 518	15.69 524	1.72 516	12.82 520	8.45 522

RTS	10.27 508	3.55 500	66.16 534	1.62 485	2.34 494	13.96 506	6.25 510	6.95 476	18.07 511	8.81 489	19.18 505	6.82 474	2.96 443	26.87 528	19.93 517	0.00 1	0.42 347	0.00 1	0.03 330	0.40 460	0.99 392

RTSA	10.27 508	3.55 500	66.16 534	1.62 485	2.34 494	13.96 506	6.25 510	6.95 476	18.07 511	8.81 489	19.18 505	6.82 474	2.96 443	26.87 528	19.93 517	0.00 1	0.42 347	0.00 1	0.03 330	0.40 460	0.99 392

EDNetEfficientorigin	10.48 510	2.34 483	98.78 547	0.23 289	0.25 319	3.01 416	0.70 428	4.69 346	17.04 510	19.07 515	15.43 495	12.52 494	11.56 509	9.41 490	12.62 499	0.01 389	0.01 223	0.00 1	0.01 303	0.25 409	1.76 464

MADNet+	11.36 511	15.59 527	70.62 536	1.36 480	1.52 483	20.21 517	4.98 497	12.73 508	8.13 495	3.88 446	6.42 466	8.89 484	6.29 489	32.76 532	29.90 531	0.25 478	1.05 450	0.01 425	0.22 441	0.60 482	1.76 464

WAO-6	11.65 512	2.71 492	4.73 414	7.69 511	7.28 514	17.41 511	7.45 517	20.43 521	38.14 532	10.13 496	19.37 507	27.36 519	12.38 510	13.35 510	13.26 501	4.38 504	2.43 516	10.51 518	0.03 330	9.00 507	4.96 511

IMH	11.71 513	4.49 510	4.59 410	11.55 522	9.35 522	14.27 508	5.00 499	21.03 524	25.97 519	8.90 491	23.64 520	20.58 511	10.29 503	13.39 511	9.59 484	10.13 523	2.57 520	15.53 522	1.75 518	13.04 522	8.53 524

LVE	11.75 514	3.56 503	5.48 448	10.38 518	8.28 518	22.54 520	7.53 520	17.01 513	32.01 525	9.26 493	23.28 518	23.43 515	9.72 499	11.79 508	7.81 472	10.09 520	2.62 523	11.07 520	0.59 497	11.18 518	7.44 520

Dean	12.08 515	3.10 497	8.10 486	10.98 519	8.34 519	18.85 514	5.53 506	21.57 526	40.96 534	11.81 501	21.91 513	25.74 518	9.74 500	8.20 478	5.76 458	9.65 517	2.35 513	9.94 513	0.65 502	10.97 516	7.40 519

coex-ft	12.25 516	6.22 514	80.44 538	0.15 241	0.15 272	2.43 388	0.98 443	3.07 170	29.54 521	49.22 536	16.44 497	15.69 502	16.17 516	7.44 461	15.30 507	0.05 442	0.07 288	0.01 425	0.05 346	0.35 450	1.15 408

LE_ROB	13.25 517	1.86 469	12.84 505	2.35 493	1.43 479	7.50 482	5.92 507	10.14 501	48.57 537	57.70 537	24.61 521	23.44 516	32.60 532	10.12 495	24.95 530	0.06 452	0.08 292	0.13 477	0.20 429	0.09 259	0.41 303

SGM-ForestM	14.25 518	3.00 496	8.67 493	2.38 494	1.88 489	24.45 525	11.87 526	19.27 517	21.66 513	30.68 529	29.79 529	46.58 533	28.97 529	27.26 530	21.22 522	1.14 494	1.67 505	0.61 493	0.89 509	0.51 471	2.50 499

WAO-8	14.47 519	5.06 511	6.42 465	8.00 512	6.65 509	23.95 523	2.97 477	23.01 527	45.08 535	19.24 517	34.86 532	33.07 523	17.51 519	17.59 518	14.38 503	5.22 506	0.86 417	10.06 514	0.85 505	10.25 511	4.34 509

Venus	14.47 519	5.06 511	6.42 465	8.00 512	6.65 509	23.95 523	2.97 477	23.01 527	45.08 535	19.24 517	34.85 531	33.07 523	17.51 519	17.59 518	14.38 503	5.22 506	0.86 417	10.06 514	0.85 505	10.25 511	4.34 509

JetBlue	14.57 521	6.38 516	35.83 524	0.95 454	7.05 512	51.27 535	22.93 533	16.51 511	9.78 496	11.72 500	17.82 500	27.82 520	17.62 521	33.31 533	20.36 519	0.35 480	0.18 316	0.15 478	0.25 455	5.36 502	5.74 512

KSHMR	14.93 522	8.30 520	8.52 491	15.54 527	13.01 526	17.62 512	10.36 525	19.39 518	30.53 523	19.03 514	22.15 515	28.32 521	9.61 498	16.44 516	10.96 492	10.98 528	3.74 529	21.96 530	4.87 526	16.79 526	10.39 527

MANE	15.61 523	2.70 491	7.19 473	3.43 501	5.19 507	21.44 519	9.54 524	24.27 531	29.58 522	33.72 531	42.10 534	42.08 532	32.55 531	24.60 523	20.72 520	1.46 499	2.17 511	1.34 498	4.60 523	0.49 468	3.04 504

TorneroNet-64	16.11 524	6.82 517	6.11 458	14.13 524	12.13 525	28.42 531	6.47 513	20.35 520	38.01 531	12.80 504	27.88 526	35.94 527	16.83 517	20.38 521	16.77 510	10.33 524	2.60 521	19.45 527	2.86 519	14.63 524	9.33 526

FADE	16.60 525	11.70 524	39.83 529	4.77 506	4.88 506	10.68 498	5.02 501	19.70 519	23.34 514	8.37 487	6.13 460	14.69 500	21.66 526	26.42 527	22.37 525	25.10 533	8.60 531	35.80 537	36.52 537	3.69 500	2.77 501

TorneroNet	16.83 526	6.92 518	6.68 469	14.15 525	12.07 524	27.63 530	8.39 522	21.53 525	37.64 530	14.70 510	32.94 530	33.55 525	18.95 524	19.68 520	20.80 521	10.39 525	2.61 522	19.77 528	3.45 520	15.42 525	9.28 525

notaker	18.29 527	22.89 531	10.13 497	18.52 529	14.64 529	17.81 513	7.48 518	20.77 522	24.37 517	21.91 524	27.45 524	39.00 529	20.06 525	20.53 522	21.90 523	12.54 529	2.81 527	25.96 532	6.03 529	19.60 529	11.37 528

BEATNet-Init1	19.30 528	9.61 522	39.48 527	3.09 500	2.67 498	39.40 534	17.68 531	23.58 529	25.88 518	38.63 532	37.63 533	50.99 534	33.56 533	30.54 531	24.44 529	1.09 491	1.51 501	0.60 492	0.88 508	1.81 497	2.89 502

ktn	19.65 529	19.61 528	8.27 489	22.99 533	17.38 531	23.89 522	11.97 527	24.83 532	34.40 529	19.19 516	27.37 523	32.56 522	18.29 522	16.52 517	18.28 513	22.43 532	3.70 528	29.28 534	10.90 531	19.65 530	11.59 529

UNDER WATER	20.50 530	13.77 526	33.30 521	20.84 531	14.55 528	30.38 532	19.68 532	17.23 514	34.25 528	21.44 523	18.98 503	38.38 528	31.61 530	25.31 524	22.42 527	10.71 527	2.76 525	19.90 529	4.92 527	17.87 528	11.76 530

UNDER WATER-64	20.90 531	11.73 525	33.74 522	20.56 530	13.88 527	34.56 533	24.71 534	16.81 512	33.52 527	22.54 525	17.10 498	40.14 531	33.68 534	25.46 525	23.75 528	10.68 526	2.78 526	18.70 526	4.60 523	17.07 527	12.03 531

DLNR_Zeroshot_test	23.30 532	50.27 537	88.62 539	97.23 551	94.59 547	1.20 144	0.00 1	20.92 523	0.64 47	0.06 31	0.02 2	0.03 16	0.02 40	4.50 314	0.25 127	32.51 536	0.96 442	0.00 1	0.27 466	72.47 543	1.47 431

DPSimNet_ROB	26.59 533	21.34 530	28.49 520	25.34 534	19.24 532	25.03 527	28.61 535	30.13 534	30.91 524	33.36 530	29.60 528	33.91 526	28.18 528	25.99 526	42.58 533	17.84 531	15.40 533	25.41 531	22.86 535	21.10 532	26.45 536

HanzoNet	30.55 534	30.82 534	24.44 517	22.40 532	19.25 533	25.74 528	14.00 529	29.76 533	40.45 533	43.57 534	44.15 535	55.63 536	46.26 536	43.79 535	45.27 534	28.35 535	9.71 532	30.23 535	16.18 533	23.20 533	17.85 533

JetRed	35.17 535	40.12 536	62.92 532	15.92 528	26.66 534	70.02 537	42.94 537	32.33 535	33.48 526	46.29 535	45.31 536	39.98 530	26.04 527	38.73 534	56.93 537	12.90 530	37.58 539	13.38 521	9.53 530	30.41 534	21.91 535

MADNet++	48.24 536	34.06 535	39.67 528	43.36 535	41.25 536	66.15 536	33.15 536	60.90 539	54.14 538	72.30 539	61.91 538	58.11 537	56.05 537	58.09 536	59.59 538	43.04 538	36.86 538	35.73 536	22.37 534	45.96 536	42.06 538

ASD4	55.67 537	67.80 540	50.61 530	44.70 536	58.12 538	92.14 541	98.24 547	55.49 537	86.70 542	58.61 538	65.05 539	51.13 535	64.00 539	59.18 538	67.96 539	26.48 534	30.21 536	26.86 533	29.22 536	43.04 535	37.90 537

TCMNet-wrong-test	56.22 538	78.99 541	72.25 537	90.96 543	89.48 543	78.49 538	72.37 538	39.00 536	14.38 504	41.21 533	51.80 537	58.54 538	34.50 535	64.15 539	52.16 536	38.24 537	6.03 530	46.87 540	41.01 538	83.24 544	70.77 544

LRCNet_RVC	60.82 539	63.91 539	64.33 533	69.26 541	50.13 537	19.76 516	0.07 276	58.24 538	5.77 478	75.95 540	85.64 540	74.51 539	62.84 538	58.99 537	50.33 535	93.38 547	56.04 543	93.60 545	93.06 545	68.67 542	71.95 545

tt	68.57 540	0.18 76	99.50 548	50.44 537	14.99 530	100.00 550	100.00 550	100.00 552	99.70 547	28.28 528	12.01 488	99.97 552	98.67 547	99.55 547	99.99 551	89.99 544	98.19 545	46.13 539	51.48 540	60.62 538	21.71 534

USTest	75.14 541	57.36 538	55.45 531	73.00 542	70.00 542	99.79 549	99.94 548	98.40 547	99.13 546	94.09 544	97.89 547	78.40 540	95.15 545	75.23 540	76.52 540	48.90 539	79.65 544	38.93 538	52.82 541	56.53 537	55.56 539

xxxxx1	76.86 542	82.53 542	93.06 542	61.86 538	67.25 539	95.91 543	95.20 542	75.90 540	81.13 539	82.69 541	86.70 541	89.27 541	87.62 540	85.18 541	86.89 541	55.21 540	54.91 540	60.27 541	72.48 542	60.77 539	62.32 540

tt_ll	76.86 542	82.53 542	93.06 542	61.86 538	67.25 539	95.91 543	95.20 542	75.90 540	81.13 539	82.69 541	86.70 541	89.27 541	87.62 540	85.18 541	86.89 541	55.21 540	54.91 540	60.27 541	72.48 542	60.77 539	62.32 540

ff	76.86 542	82.53 542	93.06 542	61.86 538	67.25 539	95.91 543	95.20 542	75.90 540	81.13 539	82.69 541	86.70 541	89.27 541	87.62 540	85.18 541	86.89 541	55.21 540	54.91 540	60.27 541	72.48 542	60.77 539	62.32 540

PML	88.69 545	99.49 547	92.95 541	94.34 545	94.09 545	98.57 547	96.73 545	93.58 543	94.50 543	99.57 550	91.07 544	95.40 545	91.48 543	99.96 552	90.33 544	99.98 554	31.85 537	100.00 552	46.15 539	93.62 546	70.14 543

MEDIAN_ROB	96.88 546	99.41 546	98.74 546	94.82 546	94.30 546	93.21 542	90.85 540	95.70 545	94.83 544	97.65 547	97.67 546	98.31 546	96.57 546	94.60 544	93.95 546	99.78 552	98.28 546	99.99 550	99.90 549	99.50 551	99.57 549

Anonymous_1	96.94 547	99.72 549	99.64 549	92.03 544	93.81 544	100.00 550	100.00 550	99.18 549	99.90 549	98.59 548	99.75 548	99.15 548	99.95 550	98.52 546	99.54 547	87.31 543	98.83 547	90.77 544	96.89 546	91.07 545	94.14 546

HaxPig	97.67 548	99.63 548	91.79 540	99.82 553	99.96 550	88.42 539	87.25 539	98.22 546	99.89 548	99.93 551	99.96 549	99.95 551	99.86 549	96.37 545	92.57 545	99.96 553	99.98 549	99.99 550	99.99 550	99.99 555	99.91 551

ccccc	98.47 549	94.50 545	100.00 553	100.00 556	100.00 552	92.07 540	97.17 546	98.68 548	95.81 545	98.61 549	95.26 545	98.54 547	99.68 548	99.86 550	99.85 548	100.00 555	100.00 550	99.91 549	99.55 548	100.00 556	100.00 556

test_example2	98.82 550	99.97 553	99.97 550	99.95 555	99.97 551	99.48 548	99.97 549	94.95 544	100.00 550	100.00 552	100.00 550	93.49 544	93.63 544	99.93 551	99.91 549	100.00 555	99.77 548	96.68 546	98.65 547	100.00 556	100.00 556

DPSM_ROB	99.05 551	100.00 554	100.00 553	95.92 547	98.77 548	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	93.10 545	100.00 550	100.00 552	100.00 551	95.46 547	97.74 547

DPSM	99.05 551	100.00 554	100.00 553	95.92 547	98.77 548	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	93.10 545	100.00 550	100.00 552	100.00 551	95.46 547	97.74 547

AVERAGE_ROB	99.26 553	99.81 550	97.70 545	100.00 556	100.00 552	96.38 546	91.35 541	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	99.98 553	99.97 550	100.00 555	100.00 550	100.00 552	100.00 551	100.00 556	100.00 556

DGTPSM_ROB	99.42 554	99.92 551	99.98 551	96.43 549	100.00 552	100.00 550	100.00 550	99.81 550	100.00 550	95.92 545	100.00 550	99.26 549	100.00 551	99.77 548	99.99 551	98.23 548	100.00 550	99.86 547	100.00 551	99.38 549	99.97 554

DPSMNet_ROB	99.43 555	99.92 551	99.98 551	96.44 550	100.00 552	100.00 550	100.00 550	99.82 551	100.00 550	95.92 545	100.00 550	99.26 549	100.00 551	99.77 548	99.99 551	98.36 549	100.00 550	99.86 547	100.00 551	99.38 549	99.98 555

CasAABBNet	99.93 556	100.00 554	100.00 553	99.70 552	100.00 552	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	99.08 550	100.00 550	100.00 552	100.00 551	99.96 552	99.94 552

LSM0	99.93 556	100.00 554	100.00 553	99.82 553	100.00 552	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	99.09 551	100.00 550	100.00 552	100.00 551	99.98 553	99.79 550

Selective-RAFT-Error	100.00 558	100.00 554	100.00 553	100.00 556	100.00 552	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	100.00 555	100.00 550	100.00 552	100.00 551	99.98 553	99.94 552

Low-res two-view benchmark