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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 92	0.34 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.06 2	0.07 32	0.85 37	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.19 153	0.51 6	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.10 80	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

rvit_stereo_0081_aga	0.08 4	0.35 242	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

rvit_stereo_0081	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 4	0.09 73	0.28 1	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.02 308	0.17 126	0.17 61	0.09 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.33 301	0.00 1	0.34 365	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163

CAS++	0.08 4	0.09 73	0.97 45	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.25 161	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.08 4	0.06 13	1.05 55	0.00 1	0.01 229	0.16 56	0.00 1	0.17 126	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.01 120	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

castereo	0.09 10	0.17 145	0.42 4	0.00 1	0.05 310	0.22 68	0.02 308	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.10 337	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.19 454	0.01 41	0.16 238

999	0.10 11	0.29 203	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.34 102	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.07 131

rvit_0105_6	0.10 11	0.22 174	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.67 195	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 163

rvit_stereo_0075_2	0.10 11	0.11 92	1.51 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 263

RAStereo	0.10 11	0.34 238	1.29 87	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.07 51	0.12 29	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 11	0.09 73	1.06 56	0.14 372	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.00 1	0.03 316	0.19 262	0.02 190	0.01 5	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.08 149

CASnet	0.10 11	0.10 83	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.82 248	0.00 1	0.14 112	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.10 11	0.08 60	0.73 19	0.00 1	0.00 1	0.20 62	0.01 240	0.08 61	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.08 197	0.03 235	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

CASS	0.10 11	0.08 60	1.10 63	0.00 1	0.00 1	0.13 53	0.01 240	0.15 115	0.18 76	0.21 370	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.03 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 11	0.06 13	1.25 77	0.00 1	0.00 1	0.11 47	0.00 1	0.27 169	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.23 275	0.00 1	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

ours_stereo	0.11 20	0.23 177	0.70 15	0.07 334	0.25 387	0.25 73	0.00 1	0.04 20	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.15 147	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.31 315

rvit_stereo_0080	0.11 20	0.49 294	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 20	0.18 149	0.67 12	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.11 84	0.26 108	0.74 444	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.03 75

whm_eth	0.11 20	0.49 294	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

MaDis-Stereo	0.11 20	0.41 263	1.31 89	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.01 240	0.08 61	0.23 99	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

UniTT-Stereo	0.11 20	0.20 160	1.58 179	0.00 1	0.00 1	0.10 46	0.02 308	0.07 51	0.05 6	0.00 1	0.08 345	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 26	0.06 13	0.50 5	0.01 253	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.21 140	1.16 454	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 416	0.02 121	0.14 223

fffft	0.12 26	0.25 188	0.74 20	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.00 1	0.03 14	0.32 120	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.31 315
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 26	0.36 247	0.71 16	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.29 307

tt45	0.12 26	0.36 247	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.81 243	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.09 163

rvit_0105_4	0.12 26	0.31 217	1.22 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 40	0.65 189	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 149

trnet	0.12 26	0.07 32	0.78 26	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.22 145	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49

CREStereo	0.12 26	0.07 32	0.76 21	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.25 161	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
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
MGS-Stereo	0.13 33	0.17 145	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.43 129	0.00 1	0.28 170	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 466	0.00 1

CAS	0.13 33	0.07 32	0.86 38	0.00 1	0.00 1	1.01 302	0.00 1	0.26 166	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.04 123	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 33	0.09 73	1.61 189	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 84	0.64 186	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PMTNet	0.13 33	0.08 60	0.99 50	0.00 1	0.00 1	1.05 324	0.04 353	0.21 140	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 49

FACV-RUCA	0.14 37	0.09 73	0.77 25	0.03 293	0.10 336	0.11 47	0.01 240	0.07 51	0.85 365	0.03 233	0.04 322	0.04 130	0.13 350	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.20 420	0.15 233

rvit_0105_5	0.14 37	0.38 256	1.41 127	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 212

rvit_stereo_ft	0.14 37	0.63 334	1.32 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.57 173	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 212

MIF-Stereo (partial)	0.14 37	0.28 200	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.08 42	0.00 1	0.23 154	0.17 61	0.00 1	0.01 215	0.02 56	0.02 190	0.04 72	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.01 49

CroCo-Stereo Lap2	0.14 37	0.44 273	1.26 78	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.01 49

GMStereo	0.14 37	0.90 399	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.04 20	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 190	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	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
HI	0.15 43	0.48 290	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.07 131

CoSv	0.15 43	0.48 290	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.07 131

CREStereo++_RVC	0.15 43	0.10 83	1.55 166	0.00 1	0.00 1	1.01 302	0.00 1	0.15 115	0.15 42	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94
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
Gwc-CoAtRS	0.15 43	0.09 73	1.42 131	0.00 1	0.11 340	0.43 129	0.00 1	0.32 179	0.08 14	0.02 190	0.00 1	0.18 254	0.00 1	0.05 97	0.06 155	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.18 449	0.01 41	0.08 149

Pointernet	0.16 47	0.06 13	0.99 50	0.00 1	0.36 401	0.54 159	0.00 1	0.03 14	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.02 190	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.14 337	0.00 1	0.01 340	0.01 41	0.20 263

IGEV-Stereo+	0.16 47	0.08 60	0.84 35	0.01 253	0.12 344	0.02 11	0.00 1	0.10 80	0.15 42	0.25 385	0.03 316	0.04 130	0.00 1	0.10 131	0.36 320	0.00 1	0.54 392	0.00 1	0.11 410	0.01 41	0.40 339

LoS	0.16 47	0.10 83	0.97 45	0.02 277	0.00 1	1.04 319	0.01 240	0.07 51	0.75 227	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.04 267	0.07 113	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.16 47	0.05 7	1.22 75	0.00 1	0.01 229	1.01 302	0.09 386	0.28 170	0.17 61	0.00 1	0.02 307	0.07 189	0.01 120	0.21 165	0.05 139	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
castereo++	0.17 51	0.37 251	0.59 9	0.03 293	0.00 1	0.36 111	0.00 1	0.21 140	1.16 454	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.21 463	0.03 173	0.20 263

rvit_0105_3	0.17 51	0.53 311	1.67 205	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.13 107	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.06 125

plain	0.17 51	0.35 242	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.01 240	0.18 132	0.43 139	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.05 97	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.01 49

TANstereo	0.17 51	0.32 223	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.03 313	0.00 1	0.07 51	0.14 34	0.01 121	0.15 365	0.04 130	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

sAnonymous2	0.17 51	0.42 266	2.46 340	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.32 318

CroCo_RVC	0.17 51	0.42 266	2.46 340	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.32 318

fffy	0.18 57	0.26 193	0.87 39	0.18 390	0.37 402	0.26 76	0.00 1	0.06 40	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.15 339	0.00 1	0.00 1	0.10 337	1.16 432

DCVSM-stereo	0.18 57	0.07 32	1.59 181	0.00 1	0.00 1	0.71 222	0.04 353	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.58 364	0.07 323	0.09 127	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.01 229	1.08 359	0.07 373	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.08 381	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.06 368	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.06 368	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

iGMRVC	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.03 289	1.08 359	0.07 373	0.06 40	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

iRAFT	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.01 229	1.08 359	0.07 373	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

AnonymousM	0.18 57	0.07 32	0.80 28	0.04 305	0.00 1	1.03 313	0.00 1	0.20 138	0.65 189	0.06 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 197	0.02 72	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.18 249

CroCo-Stereo	0.18 57	0.32 223	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	1.17 301	0.76 249	0.00 1	0.01 215	0.31 301	0.03 235	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1
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
RAFT-IKP	0.18 57	0.07 32	1.41 127	0.05 311	0.01 229	1.08 359	0.08 381	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

XX-TBD	0.18 57	0.44 273	1.52 155	0.00 1	0.00 1	0.92 281	0.00 1	0.17 126	0.14 34	0.00 1	0.21 372	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

PSMNet-RUCA	0.19 69	0.54 316	1.55 166	0.00 1	0.01 229	0.47 138	0.01 240	0.30 173	0.69 202	0.04 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.05 114

mms	0.19 69	0.21 166	0.67 12	0.10 349	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.06 292	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.33 197	0.01 41	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.09 315	1.70 471

rvit_105_1	0.19 69	0.57 321	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.16 56	0.00 1	0.21 140	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 94

WCG-NET	0.19 69	0.35 242	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.40 116	0.03 332	0.09 74	0.75 227	0.05 269	0.09 349	0.01 18	0.04 267	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.13 212

WCG-NET（raft）	0.19 69	0.53 311	0.84 35	0.00 1	0.05 310	0.36 111	0.01 240	0.08 61	0.09 20	0.06 292	0.01 215	0.05 156	0.03 235	0.08 121	0.06 155	0.00 1	1.24 493	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.18 249

UDGNet	0.19 69	0.81 374	1.42 131	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.05 29	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 69	0.07 32	1.41 127	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.08 381	0.06 40	0.76 249	0.02 190	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

MonSter	0.20 76	0.07 32	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 312	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.46 224	0.24 267	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 493	0.00 1	0.80 405

PCWNet_CMD	0.20 76	0.13 109	1.38 109	0.00 1	0.01 229	0.73 227	0.00 1	0.39 191	0.19 88	0.00 1	0.01 215	0.47 340	0.50 402	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 243

IER	0.20 76	0.30 210	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.25 161	0.23 99	0.00 1	0.00 1	0.40 331	0.02 190	0.22 168	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.01 49

test_4	0.20 76	0.33 229	1.50 146	0.08 339	0.13 347	1.04 319	0.00 1	0.05 29	0.09 20	0.10 328	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.14 210	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.02 355	0.13 361	0.07 131

GANet-ADL	0.20 76	0.12 102	1.43 135	0.00 1	0.01 229	0.84 256	0.00 1	0.40 194	0.17 61	0.00 1	0.36 414	0.35 314	0.00 1	0.09 127	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.12 205

MSMDNet	0.20 76	0.13 109	1.39 113	0.00 1	0.01 229	0.73 227	0.00 1	0.39 191	0.18 76	0.00 1	0.01 215	0.48 344	0.48 400	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 243

ISRNet	0.21 82	0.23 177	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	0.59 214	0.83 330	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.10 180

FoundationStereo	0.21 82	0.07 32	0.36 3	0.48 449	0.89 472	0.01 7	0.00 1	0.08 61	1.15 451	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.22 168	0.05 139	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

H2IRNET	0.21 82	0.51 308	1.84 250	0.00 1	0.00 1	1.08 359	0.01 240	0.15 115	0.25 107	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.01 120	0.03 55	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 429	0.07 131

Selective-RAFT	0.21 82	0.13 109	0.82 31	0.00 1	0.00 1	1.08 359	0.00 1	0.06 40	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.01 5	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.18 449	0.04 211	0.16 238

cross-raft	0.21 82	0.09 73	1.42 131	0.48 449	0.50 424	0.41 120	0.07 373	0.50 202	0.03 1	0.02 190	0.00 1	0.38 327	0.00 1	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.01 41	0.09 163

CFNet-RSSM	0.21 82	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.12 344	0.63 191	0.00 1	1.32 321	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.11 136	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.01 41	0.08 149

RSM++	0.22 88	0.16 131	0.76 21	0.58 460	0.44 411	0.32 91	0.00 1	0.09 74	1.08 423	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.16 442	0.13 361	0.62 391

RSM	0.22 88	0.14 118	0.72 18	0.54 452	0.47 417	0.32 91	0.00 1	0.17 126	1.04 416	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 330	0.00 1	0.15 432	0.09 315	0.54 376

DisPM	0.22 88	0.09 73	1.74 222	0.11 359	0.00 1	1.16 417	0.40 452	0.08 61	0.68 197	0.03 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

NRIStereo	0.22 88	0.06 13	1.40 117	0.05 311	0.01 229	1.16 417	0.32 442	0.04 20	0.81 315	0.04 254	0.01 215	0.11 216	0.01 120	0.14 144	0.02 72	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.10 180

Pruner-Stereo	0.22 88	0.09 73	1.50 146	0.23 409	0.00 1	1.10 388	0.20 410	0.17 126	0.78 282	0.03 233	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 72	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

CRE-IMP	0.22 88	0.06 13	1.43 135	0.05 311	0.02 271	1.12 399	0.33 443	0.04 20	1.08 423	0.02 190	0.00 1	0.12 220	0.00 1	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163

GMM-Stereo	0.22 88	0.05 7	2.03 295	0.08 339	0.00 1	1.12 399	0.13 399	0.09 74	0.79 296	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.10 337	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

RALAANet	0.22 88	0.93 404	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.01 240	0.45 198	0.06 10	0.01 121	0.00 1	0.05 156	0.09 332	0.07 113	0.22 258	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 373	0.14 378	0.01 49

R-Stereo Train	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 232	0.00 1	1.57 349	0.17 61	0.02 190	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

RAFT-Stereo	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 232	0.00 1	1.57 349	0.17 61	0.02 190	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.23 98	0.07 32	0.78 26	0.07 334	0.11 340	0.79 237	0.30 436	0.22 145	0.24 104	0.10 328	0.11 357	0.16 243	0.24 378	0.17 158	0.20 250	0.04 454	0.12 333	0.19 489	0.22 467	0.18 407	0.31 315

dd	0.23 98	0.91 400	1.69 211	0.01 253	0.00 1	1.02 308	0.00 1	0.09 74	0.68 197	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.01 5	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.01 49

GES	0.23 98	0.19 153	1.56 171	0.00 1	0.00 1	1.07 348	0.02 308	0.73 240	0.15 42	0.00 1	0.02 307	0.11 216	0.08 329	0.44 221	0.16 224	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.09 163

UPFNet	0.23 98	0.24 186	1.56 171	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	1.28 314	0.68 197	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	0.13 140	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.03 75

tg	0.24 102	0.42 266	0.92 40	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.00 1	0.11 84	0.70 205	0.00 1	0.01 215	0.07 189	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.29 359	0.00 1	0.00 1	0.29 456	0.90 415

StereoVision	0.24 102	0.59 326	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.47 138	0.01 240	0.22 145	0.84 341	0.00 1	0.30 398	0.15 234	0.02 190	0.09 127	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.01 49

Any-RAFT	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.00 1	0.01 229	1.13 408	0.00 1	1.21 304	0.36 126	0.02 190	0.00 1	0.49 352	0.00 1	0.19 161	0.03 92	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

dad	0.24 102	0.98 408	1.61 189	0.00 1	0.00 1	1.03 313	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.65 247	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.06 328	0.02 271	1.08 359	0.31 437	0.04 20	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.00 1	1.22 444	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 114

iRaftStereo_RVC	0.24 102	0.45 279	0.99 50	0.00 1	0.00 1	0.52 156	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.03 235	0.04 72	0.02 72	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.00 1	0.29 456	1.01 424

Anonymous3	0.24 102	0.14 118	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.12 399	0.00 1	0.61 218	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.06 177	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 66

CFNet_pseudo	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 229	0.96 290	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 344	0.35 389	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 194

SFCPSM	0.24 102	0.11 92	1.53 160	0.00 1	0.05 310	0.35 105	0.01 240	1.54 344	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.12 220	0.02 190	0.06 104	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.03 173	0.06 125

ccs_rob	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 229	0.97 292	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 344	0.35 389	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 194

IGEV-Stereo++	0.25 112	0.05 7	0.71 16	0.15 375	0.23 384	0.60 180	0.00 1	0.08 61	0.09 20	0.25 385	0.01 215	0.01 18	0.00 1	0.39 212	0.06 155	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.00 1	0.03 173	1.52 461

ProNet	0.25 112	0.25 188	1.15 65	0.08 339	0.41 409	0.84 256	0.00 1	0.06 40	0.39 133	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.13 140	0.01 41	0.00 1	0.23 348	0.00 1	0.00 1	0.09 315	1.34 443

RAFT_CTSACE	0.25 112	0.71 352	2.06 298	0.00 1	0.01 229	0.49 145	0.00 1	0.37 189	0.18 76	0.01 121	0.00 1	0.34 308	0.00 1	0.25 173	0.07 161	0.00 1	0.20 345	0.00 1	0.00 1	0.25 438	0.11 194

AdaStereo	0.25 112	0.09 73	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.00 1	1.95 402	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.30 298	0.01 120	0.14 144	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 114
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.
MM-Stereo_test3	0.26 116	0.43 269	1.36 98	0.08 339	0.02 271	0.34 102	0.03 332	0.14 112	0.94 396	0.04 254	0.00 1	0.05 156	0.03 235	0.20 163	0.17 227	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.25 292

GIP-stereo	0.26 116	0.24 186	1.01 54	0.28 419	0.56 434	0.21 64	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.29 285	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.04 211	1.51 459

RAFT-Stereo-weight	0.26 116	0.05 7	1.09 61	0.01 253	0.19 361	1.25 435	0.00 1	0.87 258	0.63 185	0.10 328	0.05 326	0.03 99	0.00 1	0.10 131	0.02 72	0.00 1	0.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 325

LCNet	0.26 116	0.14 118	1.38 109	0.10 349	0.00 1	0.97 292	0.00 1	0.12 95	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.02 56	1.07 439	0.43 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.03 75

KYRaft	0.26 116	0.05 7	1.37 103	0.04 305	0.00 1	1.16 417	0.12 398	0.11 84	0.78 282	0.01 121	0.29 396	0.03 99	0.75 421	0.37 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

UCFNet_RVC	0.26 116	0.61 331	1.59 181	0.00 1	0.00 1	1.00 300	0.00 1	0.26 166	0.39 133	0.01 121	0.00 1	0.42 335	0.02 190	0.84 260	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 94

anonymity	0.27 122	0.08 60	1.16 68	0.10 349	0.30 395	0.04 23	0.00 1	0.55 210	0.08 14	0.42 423	0.13 362	0.49 352	0.57 406	0.27 184	0.30 289	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.23 469	0.01 41	0.43 345

s12784h	0.27 122	0.08 60	1.46 139	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.02 308	1.66 358	0.75 227	0.01 121	0.36 414	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 66

FENet	0.27 122	0.19 153	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.01 302	0.00 1	1.02 276	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.04 267	0.27 184	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.07 131

Selective-IGEV	0.28 125	0.11 92	1.31 89	0.64 468	0.60 445	0.27 79	0.00 1	0.05 29	0.56 164	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.25 173	0.25 272	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.07 388	0.06 254	0.62 391

RCA-Stereo	0.28 125	0.14 118	1.00 53	0.00 1	0.13 347	1.06 328	0.00 1	1.76 374	0.16 52	0.07 302	0.00 1	0.02 56	0.06 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.23 277

PFNet+	0.28 125	0.10 83	1.61 189	0.08 339	0.01 229	1.12 399	0.41 453	0.12 95	0.80 306	0.08 312	0.01 215	0.02 56	0.00 1	1.19 271	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 125	0.06 13	1.40 117	0.10 349	0.00 1	1.16 417	0.02 308	0.39 191	0.88 384	0.02 190	0.52 428	0.05 156	0.69 413	0.28 192	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DIP-Stereo	0.28 125	0.19 153	1.62 193	0.00 1	0.00 1	1.11 394	0.00 1	1.67 359	0.74 217	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.07 323	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.13 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo	0.29 130	0.19 153	0.68 14	0.51 451	0.69 451	0.32 91	0.00 1	0.11 84	0.50 152	0.05 269	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.11 136	0.34 306	0.00 1	0.76 418	0.00 1	0.23 469	0.07 272	1.25 439

MIM_Stereo	0.29 130	0.65 336	1.73 220	0.00 1	1.03 483	0.30 85	0.00 1	0.16 122	0.18 76	0.12 343	0.00 1	0.05 156	0.01 120	0.12 138	0.01 41	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.13 361	1.24 437

CFNet_ucs	0.29 130	0.17 145	1.53 160	0.00 1	0.01 229	0.83 251	0.00 1	2.07 410	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.48 344	0.29 383	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 223

testlalala	0.29 130	0.11 92	1.39 113	0.00 1	0.11 340	1.06 328	0.01 240	0.71 235	0.74 217	0.14 348	0.08 345	0.04 130	0.04 267	0.06 104	0.03 92	0.00 1	1.11 474	0.00 1	0.12 416	0.00 1	0.14 223

psmg	0.29 130	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.07 348	0.00 1	1.92 400	0.82 321	0.00 1	0.00 1	0.35 314	0.03 235	0.06 104	0.51 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

GMOStereo	0.29 130	0.49 294	1.56 171	0.00 1	0.56 434	0.87 264	0.02 308	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 489	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.18 249

error version	0.29 130	0.49 294	1.56 171	0.00 1	0.56 434	0.87 264	0.02 308	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 489	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.18 249

test-v	0.29 130	0.49 294	1.56 171	0.00 1	0.56 434	0.87 264	0.02 308	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 489	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.18 249

test-2	0.29 130	0.49 294	1.56 171	0.00 1	0.56 434	0.87 264	0.02 308	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 489	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.18 249

MMNet	0.29 130	0.53 311	2.13 305	0.00 1	0.00 1	0.69 219	0.00 1	0.74 241	0.80 306	0.01 121	0.01 215	0.18 254	0.09 332	0.28 192	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.04 94

UNet	0.29 130	0.26 193	2.47 342	0.00 1	0.00 1	0.71 222	0.01 240	0.52 206	0.81 315	0.00 1	0.00 1	0.37 322	0.02 190	0.46 224	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.04 94

MyStereo07	0.30 141	0.34 238	1.49 143	0.00 1	0.25 387	0.98 294	0.01 240	0.06 40	0.57 173	0.35 410	0.00 1	0.01 18	0.06 311	0.49 230	0.09 177	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.08 393	0.02 121	0.32 318

test-3	0.30 141	0.10 83	1.49 143	0.20 402	0.38 405	0.44 133	0.01 240	1.59 353	0.08 14	0.04 254	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.08 121	0.24 267	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.20 459	0.13 361	0.43 345

test_1	0.30 141	0.10 83	1.50 146	0.21 405	0.38 405	0.44 133	0.01 240	1.58 352	0.08 14	0.04 254	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.07 113	0.24 267	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.20 459	0.13 361	0.43 345

raftrobust	0.30 141	0.78 373	1.65 199	0.00 1	1.25 493	0.66 207	0.03 332	0.10 80	0.32 120	0.02 190	0.00 1	0.03 99	0.03 235	0.22 168	0.13 202	0.00 1	0.44 375	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.22 268

ACVNet	0.30 141	0.44 273	1.74 222	0.01 253	0.00 1	1.06 328	0.10 390	0.23 154	0.83 330	0.02 190	0.01 215	0.70 386	0.00 1	0.08 121	0.41 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.17 243

acv_ft	0.30 141	0.44 273	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.42 126	0.01 240	0.69 228	0.83 330	0.23 378	0.01 215	0.70 386	0.12 346	0.08 121	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 442	0.17 243

DMCA	0.30 141	0.38 256	2.48 345	0.00 1	0.01 229	0.98 294	0.01 240	0.47 200	0.80 306	0.02 190	0.01 215	0.05 156	0.00 1	0.25 173	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.10 180

StereoDRNet-Refined	0.30 141	0.19 153	1.19 73	0.00 1	0.00 1	0.81 243	0.00 1	0.92 263	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.50 356	0.02 190	1.27 278	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.05 114
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
testlalala2	0.31 149	0.10 83	1.57 178	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.00 1	1.93 401	0.95 397	0.05 269	0.27 382	0.04 130	0.01 120	0.01 5	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.01 41	0.14 223

test_3	0.31 149	0.10 83	1.52 155	0.20 402	0.40 408	0.54 159	0.01 240	1.68 360	0.08 14	0.16 357	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.07 113	0.24 267	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.20 459	0.13 361	0.38 336

HITNet	0.31 149	0.97 407	2.32 329	0.00 1	0.00 1	0.24 72	0.01 240	1.38 330	0.37 127	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.02 190	0.05 97	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.41 340
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
MM-Stereo_test2	0.32 152	0.13 109	1.68 207	0.18 390	0.00 1	0.54 159	0.00 1	0.13 107	0.20 90	0.18 367	0.00 1	0.03 99	0.03 235	0.14 144	0.18 234	0.00 1	0.86 441	0.00 1	0.01 340	0.22 429	1.90 493

MM-Stereo_test1	0.32 152	0.23 177	1.53 160	0.13 368	0.17 358	0.29 84	0.02 308	0.13 107	0.44 141	0.05 269	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.45 222	0.22 258	0.00 1	0.98 459	0.00 1	0.00 1	0.26 439	1.51 459

TestStereo1	0.32 152	0.67 340	1.66 202	0.00 1	0.23 384	1.13 408	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.23 277

SA-5K	0.32 152	0.67 340	1.66 202	0.00 1	0.23 384	1.13 408	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.23 277

RAFT	0.32 152	0.87 389	1.48 141	0.29 421	0.41 409	0.12 50	0.07 373	0.12 95	0.51 153	0.00 1	0.01 215	0.47 340	0.04 267	0.04 72	0.02 72	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.01 340	0.42 471	0.75 401

DDVS	0.33 157	0.14 118	0.96 43	0.03 293	0.13 347	0.25 73	0.23 419	0.22 145	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.48 344	0.05 299	3.55 363	0.16 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.15 233

gcap-zeroshot	0.33 157	0.41 263	1.90 264	0.07 334	0.49 422	0.78 235	0.00 1	0.30 173	0.80 306	0.02 190	0.00 1	0.62 368	0.02 190	0.42 216	0.06 155	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.17 445	0.00 1	0.25 292

GwcNet-ADL	0.33 157	0.20 160	1.73 220	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.00 1	2.51 428	0.40 137	0.00 1	0.00 1	0.37 322	0.04 267	0.03 55	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 212

STTStereo	0.33 157	0.49 294	2.91 374	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.03 332	0.28 170	0.16 52	0.02 190	0.00 1	0.20 267	0.03 235	1.52 284	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

dual_stereo	0.34 161	0.04 2	0.56 8	0.23 409	0.97 478	0.26 76	0.00 1	0.11 84	1.15 451	0.08 312	0.04 322	0.02 56	0.01 120	0.23 171	0.16 224	0.00 1	1.18 488	0.00 1	0.05 377	0.00 1	1.77 481

MSKI-zero shot	0.34 161	0.12 102	1.70 213	0.55 454	0.44 411	1.10 388	0.03 332	0.91 261	0.22 95	0.22 374	0.05 326	0.06 177	0.00 1	0.16 149	0.04 123	0.00 1	0.87 442	0.00 1	0.18 449	0.02 121	0.22 268

LL-Strereo2	0.34 161	0.87 389	1.70 213	0.64 468	0.84 465	0.54 159	0.04 353	0.15 115	0.18 76	0.02 190	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.26 180	0.26 279	0.00 1	0.13 336	0.00 1	0.01 340	0.04 211	0.98 422

4D-IteraStereo	0.34 161	0.84 382	2.31 328	0.00 1	0.00 1	0.42 126	0.04 353	0.10 80	0.09 20	0.02 190	0.01 215	0.00 1	0.01 120	0.36 203	0.49 350	0.00 1	0.36 369	0.00 1	0.00 1	0.07 272	1.72 472

fast-acv-ft	0.34 161	0.71 352	4.20 441	0.06 328	0.01 229	0.28 81	0.17 403	0.11 84	0.34 124	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.09 332	0.13 140	0.27 283	0.01 426	0.00 1	0.03 463	0.01 340	0.27 442	0.04 94

DeepPruner_ROB	0.34 161	0.75 368	2.38 335	0.00 1	0.00 1	1.12 399	0.03 332	0.30 173	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.39 329	0.03 235	1.27 278	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.10 180

iResNet	0.34 161	0.50 303	1.65 199	0.00 1	0.00 1	0.70 220	0.00 1	1.60 354	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.04 130	0.03 235	0.15 147	1.11 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.20 263

gwcnet-sp	0.35 168	0.37 251	3.29 394	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 332	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.04 94

scenet	0.35 168	0.37 251	3.29 394	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 332	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.04 94

ssnet	0.35 168	0.37 251	3.29 394	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 332	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.04 94

BSDual-CNN	0.35 168	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	2.67 439	0.82 321	0.30 394	0.09 349	0.35 314	0.03 235	0.06 104	0.51 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.35 168	0.54 316	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.27 79	0.00 1	0.06 40	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.01 120	4.17 386	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 168	0.89 395	1.67 205	0.00 1	1.28 494	0.67 213	0.04 353	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.04 267	0.16 149	0.18 234	0.00 1	1.39 496	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.44 350

DCANet	0.35 168	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.85 365	0.10 328	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.25 292

HGLStereo	0.35 168	0.40 261	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.65 203	0.01 240	0.68 226	0.39 133	0.03 233	0.01 215	0.47 340	0.03 235	2.14 294	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.04 94

MLCV	0.35 168	0.84 382	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	0.81 253	0.29 116	0.10 328	0.00 1	0.28 293	0.03 235	1.32 280	0.80 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.09 163

DISCO	0.35 168	0.31 217	1.99 287	0.16 380	0.16 357	0.33 100	0.00 1	0.15 115	0.30 117	0.00 1	0.01 215	1.49 448	0.00 1	1.21 275	0.63 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.12 205

ff7	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 476

ffff	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 476

11t	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 476

ccc-4	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 476

test-1	0.36 178	0.18 149	1.36 98	0.00 1	0.83 463	0.60 180	0.00 1	1.07 289	0.18 76	0.07 302	0.49 425	0.34 308	0.00 1	0.10 131	0.51 351	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.84 410

AFF-stereo	0.36 178	0.98 408	1.62 193	0.00 1	0.09 329	0.92 281	0.00 1	0.62 221	0.84 341	0.08 312	0.00 1	0.05 156	0.05 299	0.16 149	0.06 155	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.84 410

DLCB_ROB	0.36 178	0.46 282	1.27 80	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.00 1	0.66 225	0.81 315	0.03 233	0.04 322	0.66 379	0.04 267	2.35 300	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.10 180

Occ-G	0.37 185	0.20 160	1.68 207	0.39 441	0.51 427	0.28 81	0.00 1	0.24 160	0.74 217	0.17 365	0.01 215	0.01 18	0.03 235	0.27 184	0.59 360	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.07 388	0.15 384	1.40 448

MyStereo04	0.37 185	0.34 238	2.41 337	0.00 1	0.25 387	0.98 294	0.01 240	1.05 285	0.28 115	0.09 322	0.01 215	0.36 319	0.12 346	0.05 97	0.35 312	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.08 393	0.02 121	0.32 318

RAFT-Test	0.37 185	0.11 92	1.68 207	0.57 459	0.93 475	0.43 129	0.10 390	1.03 279	0.49 150	0.16 357	0.00 1	0.87 402	0.00 1	0.27 184	0.12 192	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.24 479	0.01 41	0.05 114

DCANet-4	0.37 185	0.07 32	3.11 385	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	1.82 392	0.85 365	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.05 299	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

fff	0.37 185	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.84 341	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.59 409	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

rafts_anoy	0.37 185	0.77 372	1.68 207	0.43 445	0.99 480	0.53 157	0.04 353	0.16 122	0.14 34	0.08 312	0.01 215	0.06 177	0.06 311	0.58 240	0.21 252	0.00 1	1.44 500	0.00 1	0.01 340	0.05 227	0.14 223

HCRNet	0.37 185	0.27 198	1.27 80	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	0.56 211	0.80 306	0.01 121	0.01 215	0.06 177	0.03 235	3.22 347	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.03 75

csc	0.37 185	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.84 341	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.59 409	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

cscssc	0.37 185	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.84 341	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.59 409	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

IGEV++	0.38 194	0.31 217	1.34 93	0.69 476	0.86 467	0.06 32	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.14 348	0.04 322	0.02 56	0.06 311	0.54 234	0.05 139	0.00 1	1.15 485	0.00 1	0.03 368	0.11 344	1.94 495

GCAP-Stereo	0.38 194	0.68 343	1.41 127	0.27 415	1.00 482	0.86 263	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.22 374	0.31 404	0.06 177	0.00 1	0.34 200	0.35 312	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.24 287

MC-Stereo	0.38 194	0.12 102	1.30 88	0.65 470	0.70 452	1.06 328	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.23 378	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.38 210	0.12 192	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.02 355	0.08 292	1.72 472

BUS	0.38 194	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.88 464	0.00 1	2.67 439	0.82 321	0.30 394	0.09 349	0.64 373	0.00 1	0.06 104	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 194	0.74 362	1.84 250	0.02 277	0.27 391	1.12 399	0.00 1	0.91 261	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.27 290	0.01 120	0.56 235	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.30 492	0.13 361	0.42 342

LMCR-Stereo	0.38 194	0.65 336	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.82 248	0.00 1	2.33 419	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.04 267	0.29 194	0.72 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.01 49

MFMNet_re	0.38 194	1.27 441	3.38 407	0.65 470	0.00 1	0.17 59	0.02 308	0.07 51	1.02 408	0.03 233	0.03 316	0.12 220	0.00 1	0.27 184	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.11 194

NCCL2	0.38 194	1.00 415	2.12 304	0.00 1	0.01 229	0.79 237	0.00 1	0.59 214	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.03 235	2.31 299	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.00 1	0.04 211	0.13 212

DN-CSS_ROB	0.38 194	1.27 441	2.50 348	0.01 253	0.00 1	1.01 302	0.00 1	1.21 304	0.83 330	0.02 190	0.00 1	0.19 262	0.02 190	0.10 131	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 439	0.03 75

MyStereo05	0.39 203	0.36 247	2.43 339	0.01 253	0.00 1	1.11 394	0.01 240	1.25 311	0.57 173	0.06 292	0.01 215	0.29 295	0.15 356	0.07 113	0.37 323	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 393	0.01 41	0.33 323

CoDeX	0.39 203	0.31 217	1.50 146	0.00 1	0.01 229	0.31 88	0.00 1	1.81 387	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.25 281	0.06 311	2.77 324	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 94

11t1	0.39 203	0.17 145	1.36 98	0.00 1	0.47 417	0.11 47	0.00 1	0.59 214	1.12 435	0.05 269	0.29 396	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.66 370	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.14 426	0.03 173	1.45 455

ssnet_v2	0.39 203	0.47 285	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.81 243	0.00 1	1.33 324	0.86 377	0.12 343	0.01 215	0.87 402	0.10 337	0.60 244	0.35 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.09 163

test_5	0.39 203	0.73 358	2.28 325	0.01 253	0.22 374	0.84 256	0.01 240	1.02 276	0.77 268	0.12 343	0.00 1	0.30 298	0.01 120	0.82 258	0.03 92	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.46 354

PSMNet-ADL	0.39 203	0.08 60	0.96 43	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.00 1	0.72 237	0.16 52	0.00 1	0.10 355	0.48 344	0.01 120	3.60 367	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.23 277

BEATNet_4x	0.39 203	1.05 419	2.97 376	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.01 240	1.22 306	0.46 145	0.00 1	0.00 1	0.31 301	0.03 235	0.37 206	0.64 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.42 342

anonymousdsp2	0.40 210	0.07 32	1.78 234	0.28 419	0.74 454	0.65 203	0.00 1	0.16 122	0.61 181	0.31 400	0.01 215	0.17 250	0.01 120	0.41 214	0.17 227	0.00 1	0.88 443	0.00 1	0.02 355	0.04 211	1.73 475

AASNet	0.40 210	0.98 408	2.57 355	0.00 1	0.00 1	0.93 283	0.01 240	0.79 251	0.82 321	0.01 121	0.00 1	0.38 327	0.02 190	0.62 245	0.43 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 458	0.14 223

CFNet-ft	0.40 210	0.74 362	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 190	0.00 1	0.76 390	0.00 1	2.98 333	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 440	0.00 1	0.03 173	0.08 149

CFNet_RVC	0.40 210	0.74 362	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 190	0.00 1	0.76 390	0.00 1	2.97 332	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 440	0.00 1	0.03 173	0.08 149

iResNet_ROB	0.40 210	1.20 436	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.73 227	0.00 1	1.03 279	0.77 268	0.07 302	0.01 215	0.08 197	0.01 120	1.85 290	0.38 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.09 163

Reg-Stereo(zero)	0.41 215	0.04 2	1.95 281	0.00 1	0.88 471	1.17 422	0.33 443	0.25 161	0.67 195	0.11 337	0.11 357	0.21 268	0.80 425	0.18 159	0.35 312	0.00 1	0.43 374	0.00 1	0.21 463	0.01 41	0.46 354

MoCha-V2	0.41 215	0.37 251	1.31 89	0.55 454	1.05 484	0.20 62	0.00 1	0.13 107	0.21 94	0.11 337	0.00 1	0.17 250	0.00 1	0.49 230	0.27 283	0.00 1	1.44 500	0.00 1	0.20 459	0.04 211	1.58 464

testlalala_base	0.41 215	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.09 329	0.65 203	0.00 1	1.12 296	0.24 104	0.08 312	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 5	0.17 227	0.60 480	0.73 413	0.00 1	0.12 416	2.19 496	0.62 391

anonymousdsp	0.41 215	0.21 166	1.52 155	0.43 445	0.54 431	1.07 348	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 407	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 410	0.08 292	1.81 485

IGEV-Stereo	0.41 215	0.21 166	1.53 160	0.43 445	0.55 432	1.07 348	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 407	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 410	0.08 292	1.81 485
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.41 215	0.87 389	1.78 234	0.00 1	0.91 474	1.06 328	0.00 1	0.70 229	0.77 268	0.05 269	0.00 1	0.06 177	0.06 311	0.06 104	0.26 279	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.80 405

SCV	0.42 221	0.32 223	1.46 139	0.37 436	0.87 469	0.21 64	0.02 308	0.51 204	0.55 161	0.30 394	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.57 236	0.03 92	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.14 426	0.18 407	2.00 496

CBFPSM	0.42 221	0.89 395	2.62 358	0.00 1	0.00 1	0.32 91	0.00 1	0.37 189	0.82 321	0.01 121	0.01 215	1.65 452	1.00 434	0.27 184	0.34 306	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.10 180

ToySt	0.42 221	0.33 229	2.09 299	0.08 339	0.55 432	0.55 165	0.00 1	0.72 237	0.55 161	0.05 269	0.26 379	0.37 322	0.00 1	0.30 195	0.54 356	0.01 426	0.58 393	0.00 1	0.14 426	0.04 211	1.33 441

ADStereo(finetuned)	0.42 221	0.51 308	2.79 366	0.00 1	0.00 1	1.04 319	0.00 1	1.90 395	0.85 365	0.10 328	0.00 1	0.04 130	0.72 418	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.25 292

x	0.42 221	0.26 193	1.38 109	0.00 1	0.44 411	0.12 50	0.00 1	0.90 260	1.14 444	0.07 302	0.30 398	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.72 380	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.17 445	0.03 173	1.49 457

CSP-Net	0.42 221	0.25 188	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.53 157	0.00 1	0.78 248	0.27 112	0.01 121	0.00 1	0.16 243	0.02 190	5.19 417	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.02 66

MIPNet	0.42 221	0.59 326	2.22 312	0.02 277	0.00 1	1.11 394	0.09 386	1.88 394	0.88 384	0.11 337	0.06 338	0.22 273	0.19 366	0.74 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 340	0.08 292	0.12 205

111	0.42 221	0.98 408	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.03 332	1.98 404	0.83 330	0.30 394	0.01 215	0.21 268	0.05 299	0.13 140	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.65 397

delet	0.42 221	0.47 285	1.99 287	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.68 226	0.83 330	0.06 292	0.01 215	0.51 361	0.19 366	2.68 320	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.07 131

GANet-RSSM	0.42 221	0.66 339	1.78 234	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.26 166	0.23 99	0.05 269	0.00 1	0.34 308	0.00 1	3.56 364	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.09 315	0.08 149

AIO_test	0.43 231	0.29 203	1.84 250	0.71 480	1.07 486	0.07 38	0.03 332	0.62 221	0.57 173	0.37 413	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.69 252	0.07 161	0.00 1	0.93 456	0.00 1	0.07 388	0.03 173	1.17 433

AIO-test2	0.43 231	1.13 431	1.82 246	0.34 433	0.22 374	0.56 171	0.01 240	1.30 318	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.19 262	0.04 267	0.91 265	0.05 139	0.89 489	0.06 320	0.00 1	0.01 340	0.07 272	0.22 268

AIO-test1	0.43 231	0.82 376	2.09 299	0.38 437	0.77 457	0.55 165	0.01 240	1.43 335	0.79 296	0.03 233	0.01 215	0.03 99	0.02 190	1.26 276	0.04 123	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.10 180

AE-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.90 264	0.05 311	0.21 371	1.09 375	0.00 1	1.02 276	0.48 148	0.39 421	0.28 391	0.18 254	0.00 1	0.18 159	0.05 139	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.23 469	0.07 272	1.64 468

EGLCR-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.21 74	0.58 460	0.65 447	1.64 458	0.31 437	1.15 297	0.19 88	0.43 424	0.02 307	0.00 1	0.02 190	0.38 210	0.14 210	0.00 1	0.66 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 431

CRFU-Net	0.43 231	0.15 126	1.89 260	0.26 414	0.01 229	0.91 276	0.00 1	0.47 200	0.27 112	0.00 1	0.00 1	0.41 333	1.89 458	2.11 292	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 173	0.03 75

SA	0.43 231	0.63 334	1.92 271	0.00 1	0.22 374	1.11 394	0.00 1	2.87 454	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.01 120	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.40 372	0.00 1	0.14 426	0.14 378	0.22 268

ETE_ROB	0.43 231	0.73 358	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.94 286	0.01 240	1.75 371	0.79 296	0.03 233	0.00 1	0.16 243	0.02 190	1.81 289	0.36 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.08 149

HART	0.44 239	0.33 229	1.50 146	0.29 421	0.86 467	0.06 32	0.00 1	0.15 115	1.16 454	0.07 302	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.20 163	0.25 272	0.00 1	1.42 498	0.00 1	0.00 1	0.21 427	1.93 494

test_sample2	0.44 239	0.15 126	1.11 64	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	1.38 330	0.90 389	0.01 121	0.22 373	0.02 56	0.00 1	2.30 298	0.56 359	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.08 393	0.01 41	0.84 410

test_sample1	0.44 239	0.16 131	1.07 57	0.00 1	0.09 329	0.16 56	0.00 1	1.22 306	0.76 249	0.05 269	0.24 376	0.15 234	0.00 1	2.28 297	0.59 360	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.08 393	0.02 121	1.19 434

anonymousa	0.44 239	0.23 177	2.16 307	0.67 474	1.21 491	0.28 81	0.00 1	0.02 7	0.18 76	0.01 121	0.30 398	0.58 364	0.02 190	0.26 180	0.38 331	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.54 501	0.03 173	0.78 404

Sa-1000	0.44 239	0.58 325	1.85 254	0.00 1	0.22 374	1.09 375	0.01 240	2.98 458	0.75 227	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.13 419	0.12 355	0.12 205

CIPLG	0.44 239	1.17 434	2.82 367	0.10 349	0.01 229	0.93 283	0.20 410	1.76 374	0.85 365	0.04 254	0.01 215	0.16 243	0.06 311	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 440	0.01 340	0.17 400	0.04 94

PSMNet-RSSM	0.44 239	0.73 358	1.65 199	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.61 218	0.70 205	0.06 292	0.01 215	0.39 329	0.00 1	3.29 351	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.07 131

DMCA-RVC	0.44 239	0.94 405	4.10 439	0.00 1	0.03 289	0.76 232	0.03 332	0.11 84	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.08 197	0.32 387	1.61 287	0.51 351	0.00 1	0.02 288	0.01 440	0.00 1	0.03 173	0.05 114

SCV_C0	0.45 247	0.35 242	1.61 189	0.62 464	0.74 454	0.38 115	0.00 1	0.41 196	0.58 179	0.30 394	0.05 326	0.06 177	0.04 267	0.48 228	0.26 279	0.00 1	0.94 458	0.00 1	0.15 432	0.09 315	1.83 487

AEACV	0.45 247	0.04 2	1.15 65	0.69 476	0.94 476	0.91 276	0.00 1	0.70 229	0.27 112	0.39 421	0.05 326	0.01 18	0.10 337	0.45 222	0.04 123	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 493	0.08 292	2.01 497

hknet	0.45 247	0.14 118	1.89 260	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	2.67 439	0.82 321	0.30 394	0.09 349	0.63 370	0.00 1	1.06 267	0.38 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.45 247	1.25 439	3.05 379	0.10 349	0.01 229	0.91 276	0.20 410	1.77 377	0.86 377	0.04 254	0.01 215	0.15 234	0.07 323	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 440	0.02 355	0.17 400	0.04 94

ACRE	0.45 247	1.14 432	3.22 389	0.12 363	0.00 1	0.90 273	0.20 410	1.77 377	0.84 341	0.04 254	0.01 215	0.15 234	0.06 311	0.16 149	0.18 234	0.00 1	0.03 296	0.01 440	0.02 355	0.17 400	0.04 94

Consistency-Raft	0.45 247	0.60 330	3.05 379	0.13 368	0.03 289	0.91 276	0.04 353	1.55 347	0.78 282	0.00 1	0.02 307	0.03 99	1.12 440	0.35 201	0.42 343	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 247	0.72 357	3.22 389	0.00 1	0.02 271	0.95 289	0.00 1	0.70 229	0.26 108	0.03 233	0.00 1	0.34 308	0.10 337	2.45 307	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.03 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	0.45 247	0.73 358	1.91 266	0.00 1	0.01 229	0.98 294	0.01 240	1.99 405	0.84 341	0.15 354	0.00 1	0.09 205	0.01 120	1.06 267	1.01 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.05 114

GCST	0.46 255	0.99 412	2.56 353	0.00 1	0.82 462	0.32 91	0.03 332	0.23 154	0.08 14	0.05 269	0.41 417	0.14 227	0.04 267	3.09 341	0.30 289	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.10 180

Wz-Net-LNSev	0.46 255	1.11 428	5.46 468	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	0.41 196	0.91 390	0.00 1	0.01 215	0.23 275	0.03 235	0.12 138	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.15 233

cf-r	0.46 255	0.87 389	2.51 349	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.52 206	0.64 186	0.09 322	0.00 1	0.65 377	0.00 1	2.51 310	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.09 163

XPNet_ROB	0.46 255	0.67 340	1.69 211	0.01 253	0.00 1	0.94 286	0.01 240	1.32 321	0.65 189	0.03 233	0.00 1	0.17 250	0.02 190	2.82 327	0.66 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.18 249

GREAT-IGEV	0.47 259	0.20 160	1.52 155	0.34 433	1.09 488	0.56 171	0.00 1	0.06 40	0.58 179	0.32 402	0.08 345	0.01 18	0.01 120	0.33 197	0.43 344	0.00 1	1.43 499	0.00 1	0.17 445	0.09 315	2.28 500

model_zeroshot	0.47 259	0.43 269	1.54 164	0.61 462	0.72 453	0.85 260	0.02 308	0.88 259	0.57 173	0.92 452	0.00 1	0.43 336	0.01 120	0.78 256	0.10 181	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.11 410	0.01 41	0.71 400

mmm	0.47 259	0.20 160	1.18 72	0.02 277	0.79 459	0.06 32	0.00 1	1.11 294	1.16 454	0.06 292	0.30 398	0.14 227	0.03 235	0.68 250	0.67 374	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.22 467	0.03 173	1.63 467

IGEVStereo-DCA	0.47 259	0.71 352	1.28 82	0.16 380	0.15 353	0.32 91	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.24 382	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 429	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.10 403	0.15 384	1.75 476

RALCasStereoNet	0.47 259	0.74 362	1.56 171	0.21 405	0.97 478	0.36 111	0.03 332	0.20 138	0.77 268	0.10 328	0.07 341	0.05 156	0.08 329	0.35 201	0.38 331	0.00 1	1.68 504	0.00 1	0.00 1	0.10 337	1.83 487

AACVNet	0.48 264	0.74 362	1.81 245	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.00 1	0.22 145	0.55 161	0.03 233	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.04 94

ADLNet	0.48 264	0.43 269	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.66 207	0.01 240	1.16 299	0.84 341	0.21 370	0.01 215	1.00 412	0.02 190	2.88 331	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.24 287

psm_up	0.48 264	0.57 321	1.86 256	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.00 1	2.33 419	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.27 290	0.01 120	2.73 321	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.04 94

ac_64	0.48 264	0.32 223	2.27 323	0.04 305	0.01 229	0.44 133	0.02 308	0.36 187	0.83 330	0.15 354	0.01 215	0.88 404	0.04 267	3.90 379	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.06 125

StereoAnything_RVC	0.49 268	1.49 457	2.29 326	0.40 443	0.87 469	0.01 7	0.00 1	0.02 7	1.06 417	0.05 269	0.26 379	0.07 189	0.01 120	0.30 195	0.18 234	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.00 1	0.58 480	1.53 462

ITSA-stereo	0.49 268	0.11 92	1.35 97	0.03 293	0.00 1	1.05 324	0.05 364	1.78 379	0.16 52	0.01 121	0.00 1	0.21 268	0.50 402	3.86 377	0.61 363	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.01 340	0.03 173	0.06 125

riskmin	0.49 268	0.04 2	1.45 137	0.70 478	0.80 461	0.54 159	0.20 410	1.05 285	0.20 90	0.24 382	0.27 382	1.13 424	0.00 1	0.43 218	0.41 340	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.26 482	0.00 1	1.23 436

qqq	0.49 268	0.28 200	1.37 103	0.00 1	0.49 422	0.14 54	0.00 1	1.23 308	1.14 444	0.07 302	0.31 404	0.01 18	0.00 1	1.38 282	0.69 376	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.19 454	0.03 173	1.44 451

pcwnet_v2	0.49 268	0.14 118	4.76 453	0.00 1	0.00 1	0.68 215	0.00 1	2.39 424	0.81 315	0.01 121	0.00 1	0.35 314	0.32 387	0.19 161	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.22 268

hitnet-ft	0.49 268	0.56 320	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.73 227	0.10 390	0.36 187	0.26 108	0.05 269	0.13 362	0.73 388	0.16 359	4.26 391	0.41 340	0.01 426	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.05 227	0.06 125

DSFCA	0.49 268	0.39 259	1.59 181	0.00 1	0.01 229	0.96 290	0.36 448	0.40 194	0.80 306	0.03 233	0.31 404	0.04 130	0.23 376	3.83 375	0.81 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.09 163

AIO_rvc	0.50 275	0.57 321	1.92 271	0.73 481	1.08 487	0.15 55	0.03 332	0.25 161	1.13 437	0.37 413	0.02 307	0.02 56	0.03 235	0.65 247	0.09 177	0.01 426	1.06 467	0.00 1	0.02 355	0.10 337	1.77 481

MyStereo8	0.50 275	0.68 343	3.08 383	0.43 445	0.01 229	1.22 433	0.00 1	0.82 254	0.20 90	0.03 233	0.41 417	0.15 234	0.04 267	0.68 250	0.12 192	0.00 1	1.39 496	0.00 1	0.03 368	0.04 211	0.63 395

SepStereo	0.50 275	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 344	0.85 365	1.16 459	0.00 1	0.24 278	0.03 235	3.84 376	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.14 223

IPLGR	0.50 275	0.22 174	2.74 361	0.03 293	0.02 271	1.08 359	0.03 332	1.95 402	0.75 227	0.09 322	0.00 1	0.18 254	0.22 374	2.57 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.05 114

StereoDRNet	0.50 275	0.89 395	2.96 375	0.02 277	0.06 317	0.51 150	0.00 1	0.45 198	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.33 306	0.02 190	2.82 327	0.69 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.28 305

DDUNet	0.51 280	0.87 389	2.33 330	0.00 1	0.00 1	0.80 241	0.01 240	1.16 299	0.77 268	0.08 312	0.01 215	1.11 422	0.01 120	2.02 291	0.77 383	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.10 180

SACVNet	0.51 280	0.61 331	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.01 240	1.04 284	0.44 141	0.07 302	0.00 1	0.23 275	0.02 190	4.19 387	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 429	0.13 212

iResNetv2_ROB	0.51 280	1.70 463	3.96 433	0.00 1	0.00 1	0.60 180	0.00 1	1.81 387	0.82 321	0.03 233	0.00 1	0.08 197	0.02 190	0.16 149	0.59 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 458	0.09 163

test_sample7	0.52 283	0.12 102	1.34 93	0.02 277	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.79 448	1.10 426	0.05 269	0.28 391	0.31 301	0.00 1	1.55 285	0.33 301	0.00 1	0.91 450	0.00 1	0.00 1	0.01 41	1.37 444

test_sample3	0.52 283	0.15 126	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.49 145	0.00 1	2.35 421	0.95 397	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.00 1	2.76 323	0.34 306	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.52 371

SMFormer	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 366	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 403	0.02 121	0.66 398

tta	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 366	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 403	0.05 227	0.51 368

qqq1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 370	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 400	0.05 227	0.51 368

fff1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 370	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 400	0.05 227	0.51 368

ACVNet-DCA	0.52 283	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 445	0.00 1	1.23 308	1.14 444	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 173	1.44 451

HH	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 483	0.35 399	1.07 348	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 392	0.45 421	1.45 445	0.04 267	0.37 206	0.37 323	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 121	1.39 445

HanStereo	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 483	0.35 399	1.07 348	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 392	0.45 421	1.45 445	0.04 267	0.37 206	0.37 323	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 121	1.39 445

NINENet	0.52 283	0.14 118	1.48 141	0.06 328	0.00 1	1.88 464	0.00 1	3.28 473	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.64 373	0.00 1	2.11 292	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

GrayStereo	0.52 283	0.03 1	1.36 98	0.10 349	0.00 1	1.13 408	2.57 495	0.32 179	1.03 409	0.00 1	0.00 1	0.08 197	3.66 478	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 243

RAFT-345	0.52 283	0.07 32	1.75 229	0.11 359	0.07 321	1.17 422	0.18 406	0.21 140	0.78 282	0.00 1	0.01 215	0.09 205	0.01 120	5.87 438	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 283	0.69 348	1.93 277	0.01 253	0.00 1	1.03 313	0.00 1	2.22 416	0.78 282	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.01 120	3.19 346	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.18 249

RP	0.52 283	0.68 343	2.56 353	0.00 1	0.01 229	0.61 187	0.02 308	1.31 319	0.62 184	0.05 269	0.01 215	0.98 410	0.17 362	2.86 329	0.33 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.09 163

DRN-Test	0.52 283	0.35 242	2.75 362	0.03 293	0.09 329	0.60 180	0.00 1	1.72 364	0.84 341	0.01 121	0.00 1	0.18 254	0.04 267	3.27 350	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.25 292

GCAP-BAT	0.53 298	0.12 102	1.52 155	0.56 457	0.51 427	1.23 434	0.03 332	0.76 246	0.44 141	0.57 435	0.69 437	0.85 399	0.07 323	0.41 214	0.35 312	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.40 498	0.05 227	0.95 419

test_sample4	0.53 298	0.16 131	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.55 431	0.96 401	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	2.79 325	0.31 294	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.53 373

MyStereo06	0.53 298	0.36 247	2.90 372	0.01 253	0.00 1	1.11 394	0.01 240	0.56 211	0.49 150	0.74 444	0.45 421	1.24 431	1.02 435	0.39 212	0.34 306	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 393	0.01 41	0.33 323

HHNet	0.53 298	0.23 177	2.29 326	0.11 359	0.00 1	1.15 414	0.25 422	0.70 229	0.78 282	0.01 121	3.49 468	0.04 130	0.69 413	0.02 16	0.70 379	0.03 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.03 75

PSM-AAD	0.53 298	0.04 2	1.38 109	0.06 328	0.00 1	1.20 430	2.11 490	0.17 126	0.78 282	0.01 121	0.44 420	0.14 227	3.94 481	0.23 171	0.06 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

GwcNet-RSSM	0.53 298	1.04 418	2.48 345	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.74 241	0.76 249	0.21 370	0.01 215	0.36 319	0.00 1	3.65 370	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.07 131

NVstereo2D	0.53 298	0.22 174	2.52 350	0.00 1	0.00 1	0.58 179	0.03 332	1.62 356	0.99 407	0.05 269	0.00 1	0.48 344	0.00 1	3.88 378	0.08 168	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.06 125

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 305	0.84 382	3.67 422	0.00 1	0.00 1	0.56 171	0.00 1	1.40 333	0.80 306	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.13 350	1.76 288	1.42 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.08 149

NF-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 453	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

OCTAStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.03 451	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

RAFT_R40	0.54 305	0.06 13	1.55 166	0.06 328	0.15 353	1.10 388	0.31 437	0.31 178	0.78 282	0.02 190	0.03 316	0.07 189	0.29 383	5.98 447	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

RE-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 453	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

TVStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 453	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Nwc_Net	0.54 305	0.75 368	3.72 424	0.00 1	0.00 1	0.66 207	0.00 1	1.05 285	0.41 138	0.01 121	0.02 307	0.88 404	0.11 343	2.65 319	0.40 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.05 114

PSMNet_ROB	0.54 305	1.05 419	2.53 351	0.00 1	0.00 1	0.91 276	0.00 1	0.33 183	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.25 281	0.03 235	3.45 359	1.31 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.10 180

test_sample5	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 436	1.03 409	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 312	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.54 376

xx1	0.55 313	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 445	0.00 1	1.78 379	1.03 409	0.38 415	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.19 454	0.03 173	1.44 451

DualNet	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 436	1.03 409	0.00 1	0.07 341	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 312	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.54 376

EKT-Stereo	0.55 313	0.15 126	1.80 242	0.73 481	4.21 508	1.08 359	0.00 1	1.17 301	0.32 120	0.02 190	0.00 1	0.08 197	0.00 1	1.01 266	0.13 202	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.05 377	0.03 173	0.29 307

UDG	0.55 313	0.86 387	2.15 306	0.00 1	0.00 1	0.98 294	0.00 1	2.09 411	0.83 330	0.08 312	0.00 1	1.49 448	0.18 363	1.20 274	1.07 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.09 163

DAS	0.55 313	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 344	0.85 365	1.16 459	0.00 1	0.24 278	0.03 235	4.66 407	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.14 223

PSM-softLoss	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 415	0.00 1	1.08 359	0.25 422	0.12 95	1.06 417	0.03 233	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

KMStereo	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 415	0.00 1	1.08 359	0.25 422	0.12 95	1.06 417	0.03 233	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 313	0.18 149	2.58 356	0.00 1	0.00 1	0.33 100	0.08 381	2.26 418	0.84 341	0.06 292	0.88 443	0.60 367	0.51 404	2.43 306	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.16 238

cc1	0.56 322	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 445	0.00 1	1.78 379	1.03 409	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.09 315	1.86 489

IGEV_Zeroshot_test	0.56 322	0.12 102	3.25 392	0.16 380	0.47 417	0.55 165	0.46 455	0.53 209	0.38 128	0.70 442	0.49 425	1.08 417	0.49 401	0.36 203	0.31 294	0.00 1	0.37 370	0.00 1	0.13 419	0.03 173	1.33 441

SST-Stereo	0.56 322	0.05 7	1.55 166	0.06 328	0.19 361	1.10 388	0.47 459	0.32 179	0.80 306	0.04 254	0.00 1	0.05 156	0.57 406	5.98 447	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 322	0.25 188	1.93 277	0.10 349	0.00 1	1.18 425	0.10 390	0.32 179	0.79 296	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.12 346	6.07 456	0.23 263	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 66

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 322	0.82 376	1.94 280	0.12 363	0.00 1	1.12 399	0.01 240	0.96 271	0.72 213	0.00 1	0.05 326	0.37 322	0.03 235	3.45 359	0.15 220	1.07 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.25 292

test_sample6	0.57 327	0.16 131	1.84 250	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	2.86 453	1.03 409	0.00 1	0.07 341	0.10 212	0.00 1	3.13 343	0.39 335	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.05 377	0.01 41	0.53 373

stereogan	0.57 327	0.38 256	3.12 386	0.01 253	0.01 229	0.64 195	0.02 308	1.11 294	0.96 401	0.08 312	0.01 215	1.66 453	0.45 397	2.60 315	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.07 131

HSM-Net_RVC	0.57 327	0.08 60	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.00 1	4.21 482	0.71 208	0.14 348	0.00 1	0.21 268	0.03 235	3.43 358	0.05 139	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
tt1	0.58 330	0.31 217	2.24 320	0.30 423	0.38 405	1.32 444	0.00 1	1.74 368	1.17 460	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.08 292	1.86 489

SQANet	0.58 330	1.73 466	3.08 383	0.05 311	0.48 420	0.36 111	0.03 332	0.52 206	0.74 217	0.04 254	0.23 374	0.50 356	0.06 311	2.37 301	0.97 391	0.02 444	0.03 296	0.01 440	0.00 1	0.21 427	0.11 194

DRaft	0.58 330	0.13 109	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.94 286	0.18 406	0.08 61	0.16 52	0.03 233	0.25 378	0.06 177	2.49 466	4.51 403	1.32 411	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.02 355	0.03 173	0.08 149

APVNet	0.58 330	0.59 326	3.15 388	0.00 1	0.00 1	0.93 283	0.01 240	0.62 221	0.86 377	0.03 233	0.01 215	0.34 308	0.04 267	4.50 401	0.33 301	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.18 407	0.05 114

1test111	0.59 334	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 445	0.00 1	1.23 308	1.14 444	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	1.38 282	0.69 376	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 173	1.44 451

iinet-f	0.59 334	0.91 400	5.57 469	0.00 1	0.01 229	0.78 235	0.00 1	1.81 387	0.84 341	0.03 233	0.00 1	0.41 333	0.43 395	0.42 216	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 464	0.08 149

IPLG	0.59 334	0.69 348	2.25 322	0.02 277	0.00 1	1.12 399	0.07 373	1.75 371	0.79 296	0.05 269	0.00 1	0.16 243	0.14 352	4.49 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.07 131

ccnet	0.59 334	0.26 193	2.24 320	0.01 253	0.08 326	0.70 220	0.18 406	1.35 327	0.43 139	0.45 426	0.66 435	0.13 225	0.38 393	3.57 365	1.09 398	0.01 426	0.00 1	0.02 454	0.00 1	0.03 173	0.16 238

iRaft-Stereo_5w	0.60 338	0.85 386	1.83 247	0.01 253	0.59 441	0.31 88	0.00 1	0.72 237	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	6.12 459	0.03 92	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.26 300

TRStereo	0.60 338	0.44 273	2.21 311	0.19 395	0.03 289	1.38 451	0.02 308	3.93 480	0.92 393	0.01 121	0.28 391	0.12 220	0.39 394	0.36 203	0.04 123	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.23 469	0.01 41	1.08 426

ASMatch	0.60 338	0.12 102	1.85 254	0.14 372	0.04 301	1.08 359	0.00 1	0.12 95	0.87 381	0.06 292	0.43 419	0.06 177	0.85 428	6.18 462	0.26 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 340	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.60 338	0.87 389	3.34 401	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.01 240	1.52 343	0.64 186	0.17 365	0.05 326	1.28 433	0.46 398	2.51 310	0.52 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.10 180

TDLM	0.60 338	0.76 371	1.77 230	0.05 311	0.00 1	1.10 388	0.01 240	0.51 204	0.79 296	0.34 407	0.01 215	0.27 290	0.22 374	5.44 423	0.35 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.19 260

ffm	0.61 343	0.33 229	3.52 413	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	1.74 368	1.17 460	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 432	0.08 292	1.86 489

ADLNet2	0.61 343	0.68 343	2.76 363	0.00 1	0.00 1	0.90 273	0.01 240	0.82 254	0.92 393	0.00 1	0.07 341	1.45 445	0.02 190	4.04 380	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.11 194

RGC	0.61 343	0.74 362	3.31 398	0.00 1	0.01 229	0.64 195	0.00 1	1.34 325	0.26 108	0.03 233	0.61 433	0.99 411	0.19 366	3.06 337	0.81 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.10 180

FADNet-RVC-Resample	0.62 346	1.24 438	4.23 442	0.03 293	0.04 301	0.41 120	0.09 386	1.32 321	0.52 154	0.01 121	0.03 316	0.44 338	0.05 299	3.11 342	0.21 252	0.07 459	0.12 333	0.05 474	0.02 355	0.11 344	0.35 331

edge stereo	0.62 346	0.30 210	3.04 378	0.01 253	0.03 289	0.32 91	0.03 332	1.28 314	0.69 202	0.21 370	0.32 411	1.29 434	0.19 366	4.12 384	0.40 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.14 223

PS-NSSS	0.62 346	0.82 376	1.58 179	0.00 1	0.00 1	1.05 324	0.00 1	2.76 447	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.63 349	1.38 451	4.48 446	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.01 240	1.31 319	1.13 437	0.01 121	0.05 326	0.14 227	0.16 359	3.05 336	0.40 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.23 277

PFNet	0.63 349	0.15 126	2.41 337	0.00 1	0.30 395	1.17 422	0.00 1	0.35 185	0.92 393	0.01 121	0.24 376	0.03 99	0.00 1	6.43 473	0.23 263	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.04 373	0.13 361	0.10 180

FADNet-RVC	0.63 349	1.29 445	3.79 428	0.01 253	0.00 1	0.47 138	0.00 1	1.51 342	0.23 99	0.00 1	0.01 215	0.12 220	0.06 311	4.05 381	0.36 320	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.17 243

NCC-stereo	0.63 349	0.82 376	3.34 401	0.03 293	0.03 289	1.04 319	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 348	0.19 368	0.64 373	0.05 299	3.67 372	1.18 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.07 131

Abc-Net	0.63 349	0.82 376	3.34 401	0.03 293	0.03 289	1.04 319	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 348	0.19 368	0.64 373	0.05 299	3.67 372	1.18 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.07 131
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.63 349	0.53 311	2.18 308	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.00 1	1.34 325	0.85 365	0.04 254	0.00 1	0.85 399	0.04 267	5.13 413	0.77 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.27 304

GANetREF_RVC	0.63 349	1.05 419	3.03 377	0.00 1	0.00 1	1.16 417	0.01 240	2.03 408	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.28 293	0.04 267	4.13 385	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.05 114
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
UGAM	0.64 356	0.39 259	2.47 342	0.09 346	0.00 1	0.64 195	0.01 240	0.07 51	0.66 194	0.00 1	0.23 374	0.84 398	0.04 267	6.35 470	0.05 139	0.00 1	0.41 373	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.28 305

ACV-stereo	0.64 356	0.29 203	2.27 323	0.00 1	0.00 1	1.74 462	0.07 373	0.08 61	0.18 76	0.00 1	0.00 1	3.47 472	1.22 444	3.06 337	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.13 212

GwcNet	0.64 356	0.99 412	5.43 467	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.10 390	0.50 202	0.97 403	0.05 269	0.00 1	0.63 370	0.05 299	2.87 330	0.55 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.13 212

FADNet	0.64 356	1.21 437	3.32 400	0.00 1	0.01 229	0.79 237	0.01 240	1.01 274	0.65 189	0.01 121	0.01 215	0.17 250	0.15 356	4.45 398	0.37 323	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 473	0.12 205

HUF	0.65 360	0.53 311	2.77 364	0.68 475	1.21 491	0.06 32	0.00 1	0.86 256	0.57 173	0.38 415	0.00 1	0.50 356	0.00 1	0.67 249	0.22 258	0.00 1	2.00 506	0.00 1	0.00 1	0.14 378	2.39 503

CFNet	0.66 361	1.12 429	2.37 333	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.01 240	1.36 329	0.74 217	0.01 121	0.01 215	0.13 225	0.01 120	5.85 436	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.07 131

CVANet_RVC	0.66 361	0.68 343	2.61 357	0.01 253	0.00 1	0.99 299	0.00 1	0.95 270	0.78 282	0.60 436	0.11 357	0.37 322	0.14 352	5.50 426	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.16 395	0.19 260

PASM	0.66 361	0.70 351	4.95 460	0.02 277	0.00 1	0.31 88	0.04 353	0.60 217	0.35 125	0.19 369	0.01 215	0.46 339	0.04 267	5.16 415	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.15 233

DualNet (step1)	0.67 364	0.30 210	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 435	0.00 1	2.79 448	1.10 426	0.05 269	0.28 391	0.31 301	0.00 1	1.55 285	0.33 301	0.40 475	0.91 450	1.05 501	0.33 495	0.01 41	0.46 354

DANet	0.67 364	0.21 166	2.33 330	0.25 412	0.06 317	0.50 147	0.11 397	1.62 356	0.74 217	0.22 374	0.06 338	1.07 416	0.02 190	4.45 398	1.22 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.53 373
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ARAFT	0.68 366	1.29 445	3.36 405	0.00 1	0.00 1	1.21 431	0.00 1	2.71 444	0.81 315	0.07 302	0.00 1	0.18 254	0.03 235	3.47 361	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.22 268

RASNet	0.68 366	0.62 333	2.10 301	0.02 277	0.02 271	0.60 180	0.09 386	0.64 224	0.84 341	0.11 337	0.06 338	1.51 450	0.04 267	6.07 456	0.65 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.22 268

HSM	0.68 366	0.52 310	1.54 164	0.00 1	0.00 1	0.54 159	0.01 240	1.08 290	0.77 268	0.00 1	0.01 215	2.23 462	0.63 412	6.04 452	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.08 149

FADNet_RVC	0.69 369	1.26 440	3.48 412	0.00 1	0.00 1	1.10 388	0.01 240	1.57 349	0.65 189	0.02 190	0.05 326	0.26 288	0.03 235	3.16 344	0.30 289	0.21 470	0.25 354	0.08 480	0.28 489	0.53 476	0.62 391

STTRV1_RVC	0.69 369	0.23 177	2.35 332	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.01 240	1.17 301	0.79 296	0.01 121	0.51 427	0.26 288	0.18 363	5.99 449	0.31 294	0.30 474	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

S-Stereo	0.70 371	0.27 198	3.29 394	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.06 368	2.35 421	0.84 341	0.00 1	0.90 444	0.83 397	0.11 343	4.19 387	0.14 210	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.34 325

OMP-Stereo	0.71 372	0.47 285	1.36 98	0.18 390	0.06 317	1.18 425	0.00 1	1.76 374	0.78 282	0.11 337	0.59 432	0.49 352	0.00 1	6.94 485	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.07 131

IIG-Stereo	0.71 372	0.48 290	1.42 131	0.05 311	0.03 289	1.18 425	0.00 1	1.75 371	0.79 296	0.01 121	0.56 430	0.53 362	0.01 120	6.87 482	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.07 131

Syn2CoEx	0.71 372	1.32 448	4.61 448	0.00 1	0.00 1	0.12 50	0.01 240	1.08 290	0.84 341	0.04 254	0.00 1	0.49 352	0.21 370	4.92 410	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.32 318

rrr	0.72 375	0.71 352	4.76 453	0.16 380	0.15 353	0.32 91	0.04 353	1.80 386	0.61 181	0.24 382	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 429	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.18 449	0.15 384	1.48 456

PA-Net	0.72 375	0.91 400	3.91 430	0.03 293	0.07 321	0.87 264	0.02 308	0.78 248	0.83 330	0.01 121	0.00 1	0.43 336	0.06 311	5.10 412	1.30 408	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.12 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	0.72 375	1.06 424	3.39 408	0.18 390	0.00 1	1.54 453	0.01 240	2.80 451	0.73 216	0.16 357	0.01 215	0.80 395	0.28 382	2.38 303	0.48 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 464	0.18 249

raft_robust	0.73 378	0.81 374	1.55 166	0.00 1	0.22 374	0.68 215	0.00 1	2.56 432	0.75 227	0.01 121	0.01 215	1.12 423	1.15 441	4.56 405	0.14 210	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.15 432	0.08 292	0.11 194

XX-Stereo	0.73 378	0.18 149	5.35 463	0.38 437	0.26 390	1.13 408	0.00 1	3.03 460	0.18 76	0.14 348	0.01 215	1.40 441	0.01 120	1.36 281	0.04 123	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.16 442	0.03 173	0.43 345

NOSS_ROB	0.73 378	0.44 273	1.26 78	0.55 454	0.00 1	0.68 215	0.00 1	2.93 457	0.77 268	0.13 346	0.00 1	0.92 406	0.00 1	6.16 460	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.66 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 381	0.49 294	4.66 449	0.08 339	0.61 446	0.82 248	0.24 420	1.47 338	0.11 27	0.55 432	0.10 355	2.30 464	0.81 427	0.64 246	0.31 294	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.29 490	0.11 344	0.59 384

Ntro	0.75 382	1.79 469	3.54 418	0.05 311	0.37 402	1.03 313	0.02 308	0.99 272	0.76 249	0.02 190	0.00 1	0.76 390	0.08 329	3.23 348	1.32 411	0.07 459	0.04 306	0.01 440	0.00 1	0.84 486	0.13 212

GANet	0.75 382	0.69 348	2.47 342	0.00 1	0.00 1	0.79 237	0.08 381	0.61 218	0.76 249	0.13 346	0.16 366	0.68 381	0.46 398	5.61 429	2.02 428	0.00 1	0.03 296	0.01 440	0.00 1	0.11 344	0.37 334

PAM	0.76 384	0.11 92	2.04 296	0.38 437	0.44 411	2.22 470	0.69 473	1.01 274	0.71 208	0.74 444	0.95 447	2.76 469	0.70 417	0.70 253	0.46 346	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.26 482	0.01 41	0.50 367

DCRE	0.76 384	0.40 261	1.17 71	0.21 405	0.90 473	0.66 207	0.00 1	0.79 251	0.39 133	0.36 412	7.60 483	0.03 99	0.00 1	0.09 127	0.32 300	0.00 1	0.58 393	0.00 1	0.17 445	0.02 121	1.53 462

DEmStereo	0.76 384	0.10 83	1.95 281	0.04 305	0.00 1	0.80 241	0.50 463	0.06 40	0.76 249	0.05 269	0.72 438	0.02 56	3.33 476	5.67 433	1.24 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.76 384	1.05 419	4.19 440	0.65 470	0.21 371	0.01 7	0.01 240	1.48 340	0.83 330	1.69 466	0.00 1	0.63 370	0.09 332	2.22 295	1.51 417	0.00 1	0.21 346	0.00 1	0.07 388	0.15 384	0.11 194

PAM_32	0.77 388	0.11 92	2.37 333	0.38 437	0.52 430	1.89 466	0.63 469	0.92 263	0.91 390	0.69 441	0.92 445	2.58 466	0.85 428	0.72 254	0.48 348	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.27 487	0.01 41	0.58 383

otaku	0.77 388	1.78 468	3.28 393	0.09 346	0.13 347	0.88 272	0.05 364	0.78 248	0.76 249	0.03 233	1.37 455	1.03 413	0.14 352	2.73 321	1.34 413	0.06 458	0.04 306	0.01 440	0.00 1	0.63 481	0.34 325

iRaft-Stereo_20w	0.77 388	0.13 109	2.90 372	0.63 467	0.50 424	1.18 425	0.58 466	2.56 432	0.71 208	0.85 449	0.05 326	0.78 393	1.02 435	0.82 258	0.76 382	0.00 1	0.52 389	0.00 1	0.14 426	0.02 121	1.25 439

test_xeample3	0.77 388	0.71 352	4.91 459	0.18 390	0.22 374	0.34 102	0.05 364	1.81 387	0.61 181	0.23 378	0.03 316	0.06 177	0.05 299	1.26 276	2.12 433	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.23 469	0.15 384	1.78 483

CC-Net-ROB	0.77 388	0.99 412	2.18 308	0.07 334	0.00 1	1.09 375	0.01 240	3.10 464	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.14 227	0.01 120	5.65 432	0.34 306	0.56 479	0.00 1	0.21 492	0.00 1	0.17 400	0.02 66

GASNet	0.78 393	1.91 477	4.72 451	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.02 308	1.39 332	0.47 146	0.01 121	0.13 362	0.50 356	0.12 346	4.27 392	0.96 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 470	0.09 163

DispNO	0.79 394	0.92 403	3.35 404	0.00 1	0.00 1	0.73 227	0.02 308	1.72 364	0.76 249	0.01 121	0.53 429	1.33 437	0.06 311	5.13 413	0.92 389	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.11 410	0.05 227	0.07 131

RAFT + AFF	0.79 394	1.36 449	2.40 336	0.00 1	0.04 301	1.12 399	0.06 368	1.73 367	0.81 315	0.02 190	0.00 1	0.18 254	1.49 447	4.97 411	0.67 374	0.00 1	0.17 341	0.00 1	0.00 1	0.33 460	0.46 354

RainbowNet	0.80 396	1.85 472	3.31 398	0.13 368	0.05 310	1.30 442	0.07 373	2.03 408	0.76 249	0.02 190	0.02 307	1.13 424	0.25 379	2.40 305	1.07 396	0.72 482	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.53 476	0.30 312

CBMV	0.80 396	0.46 282	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.84 256	0.76 476	3.17 467	0.84 341	0.61 438	0.00 1	1.23 428	1.88 457	2.46 308	0.97 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.56 382
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.81 398	0.57 321	7.49 480	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.00 1	0.12 95	0.20 90	0.65 439	0.00 1	2.69 468	0.27 381	2.98 333	0.79 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.18 249

FTStereo	0.82 399	0.06 13	1.88 259	0.12 363	0.00 1	1.15 414	2.70 496	0.16 122	0.84 341	0.16 357	5.80 477	0.36 319	2.49 466	0.53 233	0.01 41	0.07 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PWC_ROB	0.84 400	1.08 425	5.06 461	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.71 444	0.82 321	0.00 1	0.20 370	0.29 295	0.03 235	3.58 366	2.10 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 467	0.26 300

test_for_model	0.85 401	0.41 263	1.45 137	2.49 501	0.08 326	0.81 243	0.02 308	0.34 184	0.70 205	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.04 123	0.00 1	0.89 444	0.00 1	0.00 1	8.43 510	1.07 425

UGAM-zero	0.87 402	0.13 109	1.99 287	0.10 349	0.31 397	0.81 243	0.34 447	1.28 314	0.32 120	0.56 434	0.00 1	2.63 467	0.72 418	6.21 463	0.20 250	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.26 482	0.01 41	0.96 420

STrans-v2	0.88 403	0.32 223	1.71 215	0.00 1	0.01 229	0.85 260	0.04 353	2.45 425	0.89 387	0.48 428	0.85 442	1.10 421	2.06 460	6.49 476	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163

TransformOpticalFlow	0.88 403	0.30 210	2.86 368	0.30 423	0.03 289	1.25 435	0.05 364	1.87 393	0.80 306	0.28 390	0.37 416	1.25 432	1.50 448	6.38 471	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.07 131

HBP-ISP	0.90 405	1.05 419	3.07 382	0.14 372	0.01 229	1.67 459	0.47 459	3.22 470	0.76 249	1.13 458	0.11 357	0.50 356	0.91 431	4.51 403	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.22 268

aanetorigin	0.91 406	0.59 326	3.76 427	0.11 359	0.12 344	0.40 116	0.90 480	0.15 115	0.23 99	3.44 482	1.19 454	0.35 314	1.96 459	2.81 326	1.30 408	0.02 444	0.00 1	0.02 454	0.05 377	0.28 448	0.47 360

THIR-Stereo	0.94 407	0.33 229	1.66 202	0.00 1	0.01 229	0.55 165	3.72 499	0.13 107	0.18 76	0.10 328	1.46 457	0.74 389	2.82 469	5.60 427	1.39 415	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.00 1	0.02 121	0.03 75

XQC	0.94 407	1.30 447	4.44 445	0.65 470	0.07 321	0.42 126	0.01 240	2.88 455	0.85 365	0.28 390	0.01 215	0.67 380	0.21 370	3.24 349	3.25 445	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 373	0.20 420	0.11 194

AANet_RVC	0.94 407	1.27 441	3.68 423	0.01 253	0.00 1	0.68 215	0.01 240	0.92 263	0.22 95	0.02 190	1.41 456	0.95 408	0.04 267	5.97 446	3.10 444	0.16 465	0.10 330	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.26 300

LL-Strereo	0.97 410	1.43 453	3.41 409	0.01 253	0.50 424	0.63 191	0.01 240	2.00 406	0.77 268	0.48 428	0.00 1	0.54 363	0.29 383	6.25 466	0.10 181	0.01 426	0.93 456	0.00 1	0.00 1	0.28 448	1.72 472

EAI-Stereo	0.98 411	0.06 13	1.09 61	0.17 388	0.67 450	1.19 429	4.84 501	2.67 439	0.91 390	0.95 453	4.52 472	0.30 298	0.53 405	0.57 236	0.46 346	0.00 1	0.07 323	0.00 1	0.29 490	0.01 41	0.34 325

AAGNet	0.99 412	0.08 60	1.59 181	0.15 375	0.27 391	1.14 413	0.27 432	0.06 40	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.97 433	3.60 367	10.81 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 412	0.26 193	1.93 277	0.04 305	0.04 301	1.07 348	0.00 1	0.07 51	0.69 202	0.01 121	9.36 494	0.10 212	0.00 1	5.86 437	0.29 285	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.01 41	0.00 1

RTSC	0.99 412	1.38 451	4.55 447	0.22 408	0.19 361	0.23 71	0.01 240	1.46 336	0.84 341	0.31 400	0.35 413	0.58 364	0.04 267	2.47 309	5.88 469	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.14 426	0.35 461	0.29 307

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 415	0.65 336	4.67 450	0.54 452	0.58 439	1.03 313	0.18 406	0.99 272	0.54 156	0.48 428	5.23 476	1.13 424	0.95 432	0.52 232	0.65 366	0.01 426	0.59 395	0.00 1	0.25 481	0.11 344	0.85 414

Wz-Net-SNSev	1.00 415	1.84 471	7.92 481	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.00 1	1.27 313	0.85 365	0.01 121	0.01 215	0.40 331	0.10 337	5.27 421	1.29 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 429	0.45 353

NaN_ROB	1.04 417	1.12 429	3.41 409	0.17 388	0.19 361	0.57 176	0.37 450	2.65 438	0.98 406	0.55 432	0.32 411	0.47 340	1.16 442	5.20 418	2.78 440	0.00 1	0.02 288	0.01 440	0.05 377	0.13 361	0.54 376

FBW_ROB	1.04 417	0.84 382	2.48 345	0.10 349	0.01 229	0.64 195	0.01 240	2.37 423	0.83 330	0.01 121	0.01 215	1.09 420	0.05 299	8.21 492	2.94 443	0.05 456	0.01 280	0.09 481	0.01 340	0.06 254	0.97 421

ttt	1.05 419	0.20 160	1.91 266	0.00 1	0.09 329	0.65 203	0.00 1	3.05 461	1.11 430	0.00 1	0.30 398	0.29 295	0.01 120	4.65 406	6.53 472	0.00 1	1.01 460	0.00 1	0.13 419	0.02 121	1.00 423

PVD	1.08 420	1.09 426	4.07 437	0.61 462	1.15 490	0.72 225	0.01 240	0.93 267	1.18 463	2.39 476	0.00 1	0.65 377	0.11 343	2.60 315	4.29 456	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.13 419	0.12 355	0.75 401

CBMV_ROB	1.08 420	0.23 177	2.20 310	0.01 253	0.00 1	1.37 450	0.46 455	3.27 472	0.78 282	2.21 474	1.13 451	1.06 415	2.45 465	4.29 394	1.64 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.48 362

SGM-Forest	1.08 420	0.45 279	1.80 242	0.02 277	0.07 321	1.09 375	0.65 470	2.57 434	0.85 365	1.33 462	0.92 445	1.36 439	1.62 450	5.94 445	2.34 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.52 371
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_RVC	1.09 423	1.88 474	5.37 465	0.15 375	0.10 336	0.56 171	0.10 390	1.29 317	0.47 146	0.45 426	0.27 382	1.30 436	0.72 418	4.08 382	2.28 435	0.29 473	0.34 365	0.35 495	0.55 502	0.63 481	0.60 387

ADCRef	1.10 424	1.10 427	4.78 455	0.02 277	0.02 271	0.87 264	0.31 437	0.76 246	0.88 384	0.71 443	0.17 367	0.18 254	0.80 425	2.63 318	8.56 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.11 194

CrosDoStereo	1.11 425	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 310	0.66 207	5.65 504	0.70 229	0.54 156	0.25 385	1.18 452	0.19 262	2.94 471	6.48 474	1.58 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.08 149

DeepStereo_LL	1.11 425	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 310	0.66 207	5.65 504	0.70 229	0.54 156	0.25 385	1.18 452	0.19 262	2.94 471	6.48 474	1.58 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.08 149

PWCDC_ROB	1.13 427	1.70 463	3.52 413	0.00 1	0.00 1	1.15 414	0.00 1	2.49 426	1.39 467	0.02 190	8.80 491	0.34 308	0.09 332	1.11 269	1.20 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 478	0.21 267

SPS-STEREO	1.19 428	1.27 441	3.45 411	0.00 1	0.01 229	0.40 116	0.16 402	0.71 235	1.03 409	2.41 477	0.77 439	2.13 460	0.44 396	5.68 434	4.06 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	1.24 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	1.24 429	0.34 238	3.85 429	0.05 311	0.48 420	1.68 460	0.46 455	0.23 154	0.44 141	1.33 462	8.94 492	2.28 463	0.79 424	2.37 301	1.18 400	0.01 426	0.03 296	0.02 454	0.09 400	0.07 272	0.11 194

DispFullNet	1.25 430	0.95 406	3.73 425	1.00 488	0.79 459	0.43 129	0.01 240	1.70 362	0.82 321	2.55 478	0.63 434	1.08 417	8.75 497	0.84 260	1.36 414	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.19 260

ff1	1.27 431	0.33 229	3.52 413	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	1.74 368	1.17 460	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	6.27 467	7.45 477	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 432	0.08 292	1.86 489

Anonymous_2	1.27 431	0.19 153	1.80 242	0.70 478	0.78 458	0.61 187	0.20 410	0.92 263	0.48 148	0.22 374	0.30 398	1.44 444	0.00 1	0.43 218	0.40 336	0.01 426	0.84 437	2.29 507	11.27 512	1.29 490	1.20 435

mmx	1.28 433	0.33 229	3.52 413	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	3.05 461	1.07 420	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	6.27 467	7.45 477	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.08 426

xxx	1.28 433	0.33 229	3.52 413	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	3.05 461	1.07 420	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	6.27 467	7.45 477	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.08 426

DGSMNet	1.31 435	0.55 319	3.74 426	0.80 485	1.48 497	1.60 456	3.41 498	1.72 364	0.54 156	0.01 121	0.78 440	0.48 344	0.23 376	3.16 344	0.55 357	0.98 491	1.26 494	1.34 504	1.11 506	1.06 488	1.41 449

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 435	2.80 498	5.36 464	0.02 277	0.04 301	3.44 481	0.26 430	2.19 414	0.77 268	0.25 385	0.27 382	1.37 440	0.02 190	5.99 449	1.05 394	0.16 465	0.72 410	0.01 440	0.26 482	0.40 469	0.82 407

CSAN	1.34 437	1.48 456	4.78 455	0.15 375	0.08 326	0.71 222	0.68 472	2.81 452	1.12 435	0.96 454	2.86 463	0.79 394	1.67 451	5.61 429	2.61 438	0.01 426	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.26 300

SDNR	1.35 438	0.47 285	4.08 438	0.09 346	0.21 371	3.25 479	0.01 240	3.18 468	1.52 472	1.87 471	1.66 460	1.52 451	0.36 391	7.18 487	1.05 394	0.03 452	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.49 366

1111x	1.36 439	0.43 269	3.64 421	0.00 1	0.51 427	0.72 225	0.00 1	3.21 469	1.10 426	0.05 269	0.26 379	0.07 189	0.01 120	6.09 458	8.46 483	0.00 1	1.15 485	0.00 1	0.26 482	0.04 211	1.10 430

ACVNet_1	1.38 440	2.15 487	6.35 478	0.35 435	0.03 289	1.26 440	0.10 390	2.02 407	0.85 365	0.35 410	0.01 215	4.32 474	1.77 453	4.85 409	1.67 423	0.92 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 461	0.30 312

ACVNet-4b	1.38 440	1.94 479	5.73 472	0.20 402	0.04 301	1.01 302	0.01 240	1.70 362	0.86 377	0.04 254	0.95 447	1.95 455	0.31 386	6.69 477	2.11 432	2.78 501	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.89 487	0.34 325

xxxx	1.42 442	0.28 200	1.49 143	0.00 1	0.59 441	0.56 171	0.00 1	3.13 465	1.14 444	0.06 292	0.01 215	0.02 56	0.02 190	2.26 296	16.08 505	0.00 1	1.09 473	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.42 450

DeepPrunerF	1.44 443	1.17 434	9.82 488	0.02 277	0.09 329	0.90 273	0.00 1	1.42 334	6.76 491	0.23 378	0.01 215	0.22 273	0.14 352	5.71 435	1.94 426	0.00 1	0.00 1	0.01 440	0.02 355	0.20 420	0.14 223

test_xeample	1.52 444	0.30 210	1.50 146	0.00 1	0.58 439	0.60 180	0.00 1	3.16 466	1.14 444	0.07 302	0.08 345	0.03 99	0.02 190	3.67 372	16.54 507	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.15 432	0.04 211	1.50 458

SAMSARA	1.56 445	1.37 450	4.23 442	1.04 489	0.75 456	4.48 487	0.13 399	1.61 355	0.74 217	3.69 483	0.66 435	3.16 470	1.06 438	4.44 397	2.82 441	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.13 419	0.10 337	0.22 268

ADCP+	1.56 445	1.51 458	8.93 487	0.01 253	0.03 289	1.27 441	0.77 478	1.03 279	0.95 397	0.02 190	0.01 215	0.95 408	1.02 435	0.48 228	14.01 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.15 233

ADCPNet	1.58 447	1.00 415	8.71 486	0.01 253	0.19 361	2.69 471	0.26 430	1.15 297	0.54 156	0.04 254	0.02 307	1.41 442	1.76 452	2.52 312	9.78 489	0.00 1	0.46 378	0.00 1	0.64 504	0.07 272	0.34 325

ACVNet_2	1.59 448	2.07 485	5.42 466	0.12 363	0.09 329	1.36 449	0.17 403	2.72 446	0.97 403	0.44 425	3.37 467	6.53 482	0.16 359	5.48 425	1.87 424	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 467	0.47 360

ADCMid	1.62 449	1.76 467	8.67 485	0.04 305	0.03 289	1.61 457	0.17 403	1.49 341	1.15 451	0.88 450	0.57 431	0.86 401	0.69 413	1.18 270	12.53 498	0.01 426	0.00 1	0.29 493	0.08 393	0.20 420	0.24 287

U	1.64 450	0.06 13	0.52 7	0.00 1	7.15 511	10.37 500	0.00 1	0.04 20	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	9.39 511	5.01 509	0.01 41	0.00 1

DPSNet	1.65 451	0.46 282	7.31 479	0.30 423	0.11 340	1.54 453	0.01 240	4.48 484	1.14 444	0.11 337	0.01 215	0.82 396	3.51 477	5.89 439	5.84 468	0.02 444	0.29 359	0.03 463	0.23 469	0.23 433	0.59 384

WZ-Net	1.68 452	1.91 477	12.17 495	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.00 1	1.68 360	0.84 341	0.05 269	0.01 215	1.08 417	2.88 470	6.91 483	4.78 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.24 287

AnyNet_C32	1.69 453	2.27 490	8.60 484	0.12 363	0.19 361	1.68 460	1.08 483	1.06 288	0.74 217	1.28 461	0.45 421	0.21 268	0.57 406	2.99 335	11.73 496	0.02 444	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.20 420	0.55 381

ADCL	1.70 454	1.00 415	5.82 474	0.07 334	0.04 301	2.14 469	2.27 492	1.26 312	1.09 425	1.55 465	1.08 450	1.23 428	1.53 449	2.38 303	12.21 497	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.16 238

MDST_ROB	1.73 455	0.11 92	3.61 420	0.13 368	0.15 353	5.47 493	0.31 437	4.97 486	0.87 381	6.33 492	1.52 458	1.03 413	1.19 443	6.22 464	2.13 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.60 387

Wz-Net-TNSev	1.74 456	3.45 506	13.44 497	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.14 401	2.57 434	0.84 341	0.09 322	0.01 215	1.33 437	0.18 363	6.16 460	5.38 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 340	0.26 439	0.41 340

NVStereoNet_ROB	1.74 456	1.83 470	4.79 457	0.81 486	0.29 394	0.67 213	0.03 332	1.46 336	1.75 476	0.65 439	5.98 478	2.38 465	2.95 474	6.77 479	2.70 439	0.69 481	0.37 370	0.04 472	0.19 454	0.27 442	0.24 287
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	1.78 458	0.30 210	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 435	0.00 1	2.79 448	1.10 426	0.05 269	0.28 391	0.31 301	0.00 1	3.37 356	8.13 481	0.40 475	13.58 513	1.05 501	0.33 495	0.01 41	0.46 354

SuperB	1.87 459	1.70 463	10.02 490	0.02 277	0.01 229	0.87 264	0.75 475	2.15 412	0.87 381	0.05 269	0.05 326	0.33 306	0.87 430	5.17 416	5.60 467	0.01 426	0.00 1	0.02 454	0.01 340	8.38 509	0.42 342

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 460	2.49 495	5.12 462	0.01 253	0.02 271	12.00 502	0.49 462	3.33 474	0.95 397	0.10 328	0.20 370	2.15 461	0.15 356	6.72 478	1.65 422	0.78 483	0.83 433	0.19 489	0.27 487	0.72 483	0.92 417

ADCS	1.99 461	2.50 496	10.09 491	0.00 1	0.01 229	0.87 264	0.66 471	1.81 387	0.89 387	2.57 479	0.11 357	1.41 442	0.26 380	2.62 317	15.48 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.43 345

SGM_RVC	2.03 462	0.49 294	2.04 296	0.27 415	0.17 358	3.07 476	1.00 482	2.70 443	1.62 474	5.12 485	3.09 466	4.77 477	4.08 483	7.38 490	2.86 442	0.21 470	0.23 348	0.20 491	0.23 469	0.28 448	0.84 410
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	2.05 463	1.88 474	5.76 473	0.81 486	0.99 480	3.54 482	3.33 497	3.89 479	3.81 484	0.89 451	1.55 459	1.21 427	2.31 462	4.20 389	2.42 437	0.81 488	1.36 495	0.00 1	0.21 463	0.27 442	1.80 484

MSMD_ROB	2.26 464	0.47 285	2.67 359	0.01 253	0.00 1	5.00 490	0.21 416	1.35 327	1.87 478	6.37 493	8.46 489	7.34 487	4.30 487	4.84 408	1.91 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.30 312

IMH-64-1	2.28 465	1.45 454	2.87 369	2.19 498	0.59 441	2.82 473	1.58 485	5.84 488	1.16 454	1.09 456	4.77 473	2.07 458	2.42 463	5.90 440	3.91 450	4.00 503	0.04 306	0.02 454	0.00 1	2.07 493	0.82 407

IMH-64	2.28 465	1.45 454	2.87 369	2.19 498	0.59 441	2.82 473	1.58 485	5.84 488	1.16 454	1.09 456	4.77 473	2.07 458	2.42 463	5.90 440	3.91 450	4.00 503	0.04 306	0.02 454	0.00 1	2.07 493	0.82 407

222	2.28 465	0.25 188	1.15 65	0.00 1	0.37 402	0.60 180	0.00 1	3.25 471	1.13 437	0.09 322	0.00 1	0.05 156	0.02 190	3.52 362	32.29 512	0.00 1	1.03 461	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.59 465

SANet	2.30 468	1.58 460	5.68 471	0.03 293	0.04 301	2.78 472	0.82 479	2.99 459	8.32 496	1.70 467	4.04 469	4.26 473	4.02 482	5.90 440	3.42 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.37 334

test_sample8	2.36 469	0.30 210	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 435	0.00 1	2.50 427	0.97 403	1.99 472	0.27 382	7.36 488	3.06 475	3.37 356	8.13 481	0.40 475	13.58 513	1.05 501	0.33 495	0.01 41	0.46 354

pmcnn	2.36 469	0.83 381	6.15 476	0.33 430	0.84 465	0.35 105	0.27 432	2.18 413	1.42 469	0.48 428	7.35 481	14.60 502	0.75 421	5.45 424	5.37 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.63 395

WCMA_ROB	2.37 471	0.75 368	2.53 351	0.05 311	0.00 1	1.05 324	0.59 468	1.47 338	1.40 468	5.47 489	9.84 496	8.10 490	5.87 493	4.38 396	3.93 452	0.16 465	0.21 346	0.18 488	0.18 449	0.06 254	1.08 426

AnyNet_C01	2.55 472	3.02 503	19.30 501	0.15 375	0.18 360	2.97 475	2.35 494	1.56 348	1.47 470	1.01 455	0.81 441	1.23 428	0.76 423	4.28 393	10.78 491	0.04 454	0.00 1	0.07 479	0.00 1	0.35 461	0.61 390

WAO-6	2.63 473	1.16 433	3.22 389	0.00 1	0.00 1	3.86 486	0.28 434	6.13 490	7.35 493	0.60 436	6.78 480	7.62 489	2.68 468	6.42 472	6.11 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.12 205

Dean	2.72 474	2.05 484	6.17 477	0.39 441	0.44 411	1.21 431	0.48 461	8.36 496	8.46 497	1.48 464	8.08 488	6.95 484	1.44 446	4.50 401	2.00 427	0.79 484	0.00 1	0.01 440	0.00 1	1.11 489	0.39 337

WAO-7	2.74 475	1.65 462	3.36 405	0.03 293	0.05 310	4.68 488	0.53 464	6.21 491	4.59 488	1.73 468	7.61 484	5.56 479	3.68 479	8.96 494	5.50 465	0.00 1	0.00 1	0.33 494	0.02 355	0.19 416	0.18 249

MeshStereo	2.79 476	0.86 387	3.12 386	0.02 277	0.02 271	1.51 452	0.91 481	3.50 476	1.54 473	11.28 503	7.62 485	11.49 492	2.94 471	6.81 481	3.45 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.39 337
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
PWCK	2.83 477	2.64 497	10.25 492	0.23 409	0.02 271	3.59 483	5.56 503	3.75 478	3.56 483	0.75 448	4.42 471	3.35 471	1.86 455	9.10 495	4.03 453	0.44 478	0.01 280	0.00 1	0.00 1	2.72 498	0.29 307

FCDSN-DC	2.93 478	0.54 316	2.88 371	0.00 1	0.01 229	1.78 463	0.36 448	2.20 415	1.51 471	8.28 499	10.99 500	11.61 493	8.55 496	5.36 422	4.05 454	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.48 362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.95 479	0.33 229	20.38 503	0.19 395	0.83 463	1.00 300	1.95 488	0.58 213	5.15 489	8.01 498	1.79 461	0.93 407	4.16 485	3.66 371	9.80 490	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.06 382	0.05 227	0.13 212

LVE	3.01 480	1.95 481	4.27 444	0.56 457	0.45 416	2.06 468	0.06 368	7.66 494	9.65 498	0.08 312	10.94 499	8.86 491	1.82 454	7.24 489	1.62 420	2.04 497	0.17 341	0.04 472	0.24 479	0.24 434	0.23 277

IMH	3.15 481	1.88 474	3.60 419	2.20 500	0.66 449	5.10 491	0.24 420	6.87 492	4.29 487	2.29 475	7.42 482	6.28 480	3.90 480	7.15 486	3.65 449	4.34 505	0.14 337	0.05 474	0.00 1	2.16 495	0.76 403

ELAS	3.20 482	0.48 290	3.06 381	0.19 395	0.06 317	7.89 496	2.23 491	3.33 474	4.19 486	8.91 502	9.70 495	4.40 475	7.69 495	4.25 390	6.87 474	0.00 1	0.04 306	0.03 463	0.04 373	0.12 355	0.48 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	3.35 483	0.45 279	4.75 452	0.25 412	0.07 321	1.56 455	7.12 507	2.23 417	5.68 490	7.77 497	7.71 487	6.55 483	10.27 501	5.63 431	6.24 471	0.00 1	0.04 306	0.03 463	0.01 340	0.11 344	0.48 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	3.67 484	0.32 223	2.78 365	0.00 1	0.01 229	3.09 477	0.58 466	3.68 477	3.04 481	11.64 504	12.38 503	13.84 500	9.79 500	6.23 465	5.39 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.60 387

FC-DCNN v2	3.83 485	0.31 217	2.73 360	0.00 1	0.01 229	3.14 478	0.57 465	4.11 481	3.11 482	11.94 505	13.03 506	15.10 503	9.65 498	6.77 479	5.54 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.59 384

KSHMR	3.98 486	1.95 481	4.86 458	3.06 504	1.84 500	5.37 492	0.45 454	9.03 498	13.93 501	2.07 473	9.17 493	7.12 485	2.12 461	5.60 427	3.40 446	2.12 499	0.44 375	0.53 497	0.23 469	4.01 500	2.35 502

SGM+DAISY	4.17 487	2.85 502	8.55 483	1.77 493	1.74 499	5.81 494	5.49 502	2.88 455	3.97 485	7.67 496	7.66 486	7.25 486	7.42 494	6.92 484	7.09 476	1.14 495	1.57 503	0.11 483	0.59 503	0.56 478	2.43 504

RTS	4.38 488	2.34 491	44.27 509	0.33 430	0.13 347	3.83 484	0.21 416	2.51 428	1.22 464	1.82 469	0.01 215	1.95 455	0.21 370	16.90 504	10.87 493	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 442	0.44 350

RTSA	4.38 488	2.34 491	44.27 509	0.33 430	0.13 347	3.83 484	0.21 416	2.51 428	1.22 464	1.82 469	0.01 215	1.95 455	0.21 370	16.90 504	10.87 493	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 442	0.44 350

notaker	4.71 490	2.04 483	5.58 470	4.15 506	0.96 477	4.99 489	0.39 451	7.65 493	2.25 479	5.67 491	11.58 502	16.87 505	4.26 486	8.06 491	6.65 473	5.74 507	0.02 288	0.10 482	0.07 388	5.45 504	1.65 469

LSM	4.80 491	1.52 459	19.84 502	4.35 507	38.64 513	0.85 260	2.31 493	0.86 256	1.78 477	3.14 481	3.02 464	0.62 368	0.69 413	3.61 369	1.28 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	13.38 513

MADNet+	4.94 492	3.56 507	47.46 511	0.42 444	0.27 391	1.99 467	0.04 353	4.45 483	1.30 466	0.07 302	0.02 307	1.81 454	0.36 391	21.82 509	14.17 500	0.00 1	0.26 356	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.54 376

ktn	5.26 493	1.94 479	3.97 434	3.50 505	1.06 485	8.17 497	2.01 489	9.53 500	16.88 502	5.28 488	12.55 505	13.68 498	4.08 483	8.46 493	4.61 458	5.84 508	0.02 288	0.00 1	0.00 1	2.63 497	0.92 417

WAO-8	5.42 494	2.80 498	3.98 435	0.62 464	0.10 336	13.77 503	0.33 443	11.99 504	24.10 508	5.25 486	10.38 498	13.44 496	4.55 488	9.38 496	4.72 459	0.80 485	0.34 365	0.71 499	0.13 419	0.74 484	0.25 292

Venus	5.42 494	2.80 498	3.98 435	0.62 464	0.10 336	13.77 503	0.33 443	11.99 504	24.10 508	5.25 486	10.32 497	13.44 496	4.55 488	9.38 496	4.72 459	0.80 485	0.34 365	0.71 499	0.13 419	0.74 484	0.25 292

JetBlue	6.27 496	3.44 505	18.17 500	0.00 1	2.21 503	30.58 511	17.31 512	4.77 485	1.07 420	0.74 444	2.25 462	6.31 481	5.82 492	18.12 506	9.68 488	0.10 464	0.01 280	0.00 1	0.00 1	3.12 499	1.61 466

EDNetEfficientorigin	6.27 496	0.89 395	98.14 523	0.02 277	0.04 301	0.40 116	0.02 308	0.35 185	2.94 480	6.98 495	3.06 465	1.29 434	1.87 456	4.32 395	4.60 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.35 331

UNDER WATER	6.65 498	1.86 473	10.48 493	4.84 508	2.74 504	8.59 499	0.76 476	8.83 497	22.15 507	4.99 484	6.27 479	15.66 504	10.39 502	9.52 498	9.42 487	3.50 502	0.05 316	1.34 504	0.03 368	7.17 508	4.42 509

TorneroNet-64	6.70 499	2.13 486	3.92 431	2.14 496	0.65 447	19.09 509	0.28 434	12.19 506	25.73 511	6.44 494	12.54 504	19.33 508	4.76 490	10.25 500	6.87 474	1.10 494	0.00 1	0.12 484	0.00 1	4.20 501	2.19 499

TorneroNet	7.29 500	2.19 489	3.95 432	2.15 497	1.14 489	19.79 510	0.46 455	13.22 507	25.82 512	8.31 500	16.76 508	17.46 507	5.75 491	10.79 501	8.91 486	2.32 500	0.03 296	0.12 484	0.00 1	4.70 502	2.01 497

UNDER WATER-64	7.33 501	2.16 488	12.17 495	4.84 508	3.62 507	17.94 507	1.74 487	9.16 499	21.94 506	5.53 490	5.01 475	17.03 506	11.84 504	9.72 499	8.83 485	2.09 498	0.04 306	1.54 506	0.16 442	6.89 507	4.37 508

coex-ft	8.51 502	3.17 504	75.56 514	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.25 422	0.14 112	19.76 504	39.57 513	4.11 470	4.60 476	9.69 499	4.10 383	7.91 480	0.02 444	0.07 323	0.00 1	0.02 355	0.13 361	0.91 416

FADE	8.68 503	7.35 510	29.98 505	2.62 503	2.96 506	1.31 443	1.15 484	10.11 501	7.01 492	2.68 480	0.95 447	5.30 478	14.21 506	14.13 503	11.66 495	17.52 513	2.74 508	17.99 514	20.17 514	2.05 492	1.65 469

DPSimNet_ROB	9.66 504	7.29 509	17.52 499	4.88 510	6.56 510	10.41 501	12.88 510	8.12 495	9.88 499	14.26 506	11.22 501	12.39 495	14.01 505	11.20 502	14.85 501	5.50 506	6.97 511	5.75 510	5.94 510	5.31 503	8.26 512

LE_ROB	10.29 505	1.64 461	11.96 494	1.47 492	1.36 496	3.30 480	4.79 500	5.05 487	42.09 513	51.68 514	13.28 507	14.08 501	25.92 510	7.21 488	21.19 510	0.05 456	0.06 320	0.13 486	0.19 454	0.08 292	0.35 331

SGM-ForestM	10.58 506	2.80 498	7.93 482	1.86 494	1.59 498	17.97 508	9.39 508	11.57 503	12.75 500	21.30 508	18.68 510	40.07 512	22.22 508	21.60 508	15.86 504	0.99 492	1.53 502	0.06 476	0.52 500	0.47 475	2.43 504

MADNet++	10.85 507	2.36 493	10.00 489	8.59 512	4.61 509	16.78 506	10.26 509	10.11 501	7.51 494	17.63 507	18.35 509	12.04 494	17.73 507	24.51 510	20.75 509	8.81 509	6.67 510	4.84 509	2.67 507	5.77 505	6.96 511

MANE	11.54 508	2.46 494	6.07 475	2.50 502	2.04 501	16.31 505	6.95 506	17.25 511	24.11 510	23.59 509	31.25 513	30.75 510	25.07 509	18.16 507	16.24 506	1.28 496	1.98 505	0.15 487	1.07 505	0.46 474	3.04 506

HanzoNet	13.47 509	5.89 508	14.41 498	5.91 511	2.90 505	8.50 498	0.74 474	13.81 508	20.12 505	26.53 510	28.55 512	34.06 511	26.75 512	26.27 513	15.82 503	11.42 511	4.01 509	3.29 508	3.94 508	9.72 511	6.77 510

JetRed	14.06 510	19.59 512	43.42 508	1.43 491	1.30 495	55.87 513	28.29 513	13.94 509	7.85 495	8.61 501	8.73 490	13.68 498	10.59 503	24.60 511	30.87 511	0.27 472	0.69 404	0.62 498	0.03 368	6.63 506	4.19 507

BEATNet-Init1	15.75 511	8.48 511	36.75 507	2.06 495	2.07 502	33.60 512	14.96 511	17.15 510	19.08 503	30.69 512	28.08 511	43.61 513	25.98 511	25.17 512	20.68 508	0.80 485	1.17 487	0.36 496	0.51 499	1.53 491	2.28 500

DLNR_Zeroshot_test	21.33 512	48.16 514	86.21 518	96.01 526	87.63 524	0.32 91	0.00 1	18.10 512	0.52 154	0.04 254	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.78 256	0.07 161	16.15 512	0.90 445	0.00 1	0.21 463	70.18 520	1.39 445

ASD4	35.80 513	43.79 513	34.11 506	21.10 513	36.26 512	80.52 515	95.21 522	27.47 513	69.35 514	28.35 511	36.69 514	27.92 509	45.29 513	38.60 514	53.98 514	10.97 510	11.11 512	12.38 512	11.42 513	16.75 512	14.68 514

tt	48.09 514	0.07 32	27.39 504	1.35 490	0.00 1	100.00 526	100.00 524	100.00 526	96.65 521	0.15 354	0.01 215	97.98 525	87.03 520	2.52 312	99.87 525	82.90 520	94.64 519	16.21 513	20.93 515	33.72 513	0.29 307

LRCNet_RVC	55.59 515	61.31 520	59.16 512	66.84 519	44.81 514	6.17 495	0.00 1	52.46 514	1.68 475	70.67 515	80.07 518	66.39 514	55.67 514	51.56 515	46.75 513	90.67 523	41.65 518	91.10 524	90.19 520	65.65 519	68.96 519

xxxxx1	63.64 516	58.31 515	78.27 515	43.96 514	49.40 515	92.70 519	92.25 519	60.45 515	69.51 515	73.81 518	76.39 515	77.95 517	76.95 516	71.68 516	77.08 516	36.01 516	37.36 515	48.24 517	62.44 516	47.16 516	42.90 516

tt_ll	63.64 516	58.31 515	78.27 515	43.96 514	49.40 515	92.70 519	92.25 519	60.45 515	69.51 515	73.81 518	76.39 515	77.95 517	76.95 516	71.68 516	77.08 516	36.01 516	37.36 515	48.24 517	62.44 516	47.16 516	42.90 516

ff	63.64 516	58.31 515	78.27 515	43.96 514	49.40 515	92.70 519	92.25 519	60.45 515	69.51 515	73.81 518	76.39 515	77.95 517	76.95 516	71.68 516	77.08 516	36.01 516	37.36 515	48.24 517	62.44 516	47.16 516	42.90 516

PML	71.00 519	88.39 524	73.68 513	82.04 521	74.55 518	83.63 516	76.92 515	72.05 518	85.95 518	89.82 521	84.57 519	90.63 521	58.80 515	91.54 524	73.58 515	95.93 527	2.38 507	86.91 523	6.48 511	84.07 524	18.14 515

DGTPSM_ROB	81.37 520	61.03 518	99.95 525	61.17 517	86.95 522	99.14 524	100.00 524	95.87 522	99.99 525	73.32 516	100.00 524	71.15 515	100.00 525	77.35 519	99.98 526	35.35 514	97.41 524	34.62 515	99.89 526	44.61 514	89.54 521

DPSMNet_ROB	81.42 521	61.07 519	99.95 525	61.38 518	87.01 523	99.15 525	100.00 524	95.87 522	99.99 525	73.35 517	100.00 524	71.18 516	100.00 525	77.40 520	99.98 526	35.68 515	97.47 525	34.71 516	99.89 526	44.74 515	89.65 522

Anonymous_1	89.55 522	74.57 521	97.70 522	74.52 520	78.35 519	100.00 526	100.00 524	98.05 525	99.77 523	96.85 524	99.38 522	97.67 524	99.78 524	91.23 523	98.87 522	81.02 519	97.18 521	59.55 520	84.83 519	74.77 521	86.89 520

MEDIAN_ROB	93.48 523	98.75 527	96.24 521	90.99 524	90.62 525	85.89 517	77.23 516	92.20 520	89.67 519	95.04 522	94.93 521	96.04 522	93.85 521	90.48 521	87.58 519	98.40 528	95.87 520	99.62 526	98.78 524	98.85 528	98.49 528

DPSM_ROB	93.70 524	78.60 522	100.00 527	83.05 522	85.63 520	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	88.93 521	97.35 522	74.49 521	94.98 521	81.33 522	89.69 523

DPSM	93.70 524	78.60 522	100.00 527	83.05 522	85.63 520	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	88.93 521	97.35 522	74.49 521	94.98 521	81.33 522	89.69 523

HaxPig	95.45 526	97.64 526	88.42 519	97.81 529	99.08 529	77.94 514	74.31 514	96.67 524	99.54 522	99.87 525	99.92 523	99.60 526	99.75 523	91.22 522	87.67 520	99.94 529	99.97 527	99.98 528	99.99 528	99.96 529	99.80 529

ccccc	96.97 527	90.96 525	100.00 527	100.00 531	100.00 531	87.89 518	91.06 518	95.50 521	92.04 520	96.70 523	91.04 520	96.32 523	99.38 522	99.79 527	99.59 524	100.00 531	100.00 530	99.83 527	99.29 525	100.00 531	100.00 531

test_example2	97.59 528	99.97 529	99.93 524	99.80 530	99.96 530	98.80 523	99.76 523	91.09 519	100.00 527	100.00 526	100.00 524	89.37 520	86.85 519	99.31 525	96.67 521	99.97 530	99.51 526	92.94 525	97.98 523	99.99 530	99.94 530

AVERAGE_ROB	98.51 529	99.16 528	95.72 520	100.00 531	100.00 531	93.61 522	82.61 517	100.00 526	99.97 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	99.73 526	99.43 523	100.00 531	100.00 530	100.00 529	100.00 529	100.00 531	100.00 531

LSM0	98.99 530	99.97 529	100.00 527	95.58 525	98.52 526	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	93.32 526	99.97 527	100.00 529	100.00 529	95.80 527	96.62 525

CasAABBNet	99.03 531	100.00 531	100.00 527	96.02 527	98.70 527	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	93.08 524	99.99 529	100.00 529	100.00 529	95.40 525	97.41 526

Selective-RAFT-Error	99.05 532	100.00 531	100.00 527	96.31 528	98.73 528	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	93.08 524	100.00 530	100.00 529	100.00 529	95.40 525	97.58 527

Low-res two-view benchmark