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

DEFOM-Stereo	0.26 1	0.61 177	1.22 10	0.24 6	0.14 11	0.49 84	0.18 22	0.31 2	0.31 1	0.20 4	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 73	0.19 1	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 51

rvit_stereo_0083	0.28 2	0.37 60	0.88 1	0.28 55	0.18 60	0.28 6	0.22 75	0.40 8	0.58 117	0.25 30	0.30 49	0.27 67	0.27 119	0.38 47	0.25 36	0.14 278	0.12 162	0.13 261	0.10 95	0.13 51	0.14 30

rvit_stereo_0081	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

trnet	0.31 5	0.31 10	1.65 36	0.20 2	0.12 3	0.55 147	0.15 5	0.50 49	0.51 63	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.24 25	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 15

GLC_STEREO	0.31 5	0.30 8	1.80 46	0.29 73	0.12 3	0.41 41	0.20 39	0.39 6	0.42 20	0.26 38	0.31 58	0.25 46	0.19 32	0.36 41	0.26 50	0.09 26	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.15 38

CREStereo	0.31 5	0.35 45	1.66 37	0.19 1	0.13 7	0.55 147	0.17 16	0.50 49	0.50 58	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.23 22	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 15
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 8	0.40 81	1.21 9	0.35 195	0.16 27	0.29 8	0.16 12	0.59 99	0.56 103	0.20 4	0.20 7	0.17 5	0.26 105	0.40 57	0.38 159	0.09 26	0.08 42	0.08 7	0.25 351	0.12 36	0.43 235

CASnet	0.32 8	0.40 81	1.80 46	0.28 55	0.11 1	0.47 73	0.19 27	0.45 23	0.47 41	0.39 76	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.31 9	0.21 4	0.11 158	0.06 1	0.15 322	0.12 177	0.16 101	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.33 10	0.81 260	2.22 140	0.27 39	0.18 60	0.25 4	0.20 39	0.45 23	0.38 9	0.21 7	0.26 27	0.20 11	0.16 7	0.26 2	0.26 50	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.13 51	0.09 2

rvit_stereo_0080	0.33 10	0.77 244	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

whm_eth	0.33 10	0.77 244	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

CES	0.33 10	0.32 20	1.46 23	0.25 12	0.50 331	0.40 40	0.20 39	0.48 34	0.48 45	0.22 13	0.29 42	0.26 56	0.19 32	0.35 38	0.22 7	0.09 26	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.16 101	0.54 290

castereo	0.34 14	0.48 119	1.00 3	0.25 12	0.29 210	0.41 41	0.27 192	0.76 170	0.49 49	0.23 18	0.30 49	0.24 38	0.31 165	0.29 5	0.29 82	0.09 26	0.20 259	0.09 35	0.31 389	0.12 36	0.44 249

rvit_stereo_0081_aga	0.34 14	0.67 193	1.79 44	0.27 39	0.20 102	0.34 22	0.21 60	0.43 18	0.48 45	0.26 38	0.28 37	0.27 67	0.21 49	0.33 23	0.25 36	0.14 278	0.11 145	0.11 150	0.10 95	0.14 71	0.18 67

CAS++	0.34 14	0.39 76	1.90 67	0.25 12	0.18 60	0.32 14	0.20 39	0.78 184	0.44 32	0.31 55	0.31 58	0.21 19	0.16 7	0.34 28	0.20 3	0.15 308	0.13 177	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 14	0.38 70	1.96 81	0.27 39	0.35 267	0.43 49	0.22 75	0.43 18	0.34 3	0.24 25	0.34 77	0.23 28	0.28 133	0.34 28	0.22 7	0.08 4	0.07 8	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 185

LoS	0.34 14	0.35 45	1.88 64	0.25 12	0.13 7	0.53 125	0.20 39	0.50 49	0.53 84	0.26 38	0.28 37	0.37 119	0.24 76	0.40 57	0.25 36	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.06 8	0.15 82	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	0.35 19	0.80 256	1.46 23	0.26 28	0.17 46	0.55 147	0.22 75	0.44 21	0.39 11	0.24 25	0.26 27	0.25 46	0.18 24	0.64 170	0.36 147	0.09 26	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.29 143

999	0.35 19	0.74 235	1.38 17	0.27 39	0.18 60	0.50 94	0.23 108	0.40 8	0.41 15	0.21 7	0.33 71	0.23 28	0.18 24	0.74 204	0.37 152	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.26 289	0.26 124

MGS-Stereo	0.35 19	0.48 119	1.99 86	0.26 28	0.14 11	0.41 41	0.22 75	0.41 11	0.48 45	0.24 25	0.51 181	0.25 46	0.18 24	0.33 23	0.22 7	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.47 433	0.10 5

MaDis-Stereo	0.35 19	0.89 287	2.15 123	0.25 12	0.29 210	0.29 8	0.17 16	0.47 32	0.41 15	0.21 7	0.22 10	0.28 74	0.21 49	0.32 19	0.31 104	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.11 26	0.12 15

CroCo-Stereo	0.35 19	0.71 217	1.67 39	0.32 129	0.17 46	0.19 1	0.21 60	0.79 193	0.54 88	0.22 13	0.25 22	0.55 239	0.22 57	0.28 3	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.07 19	0.12 36	0.10 5
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
PMTNet	0.35 19	0.38 70	1.75 41	0.21 3	0.14 11	0.57 176	0.24 133	0.48 34	0.44 32	0.28 46	0.32 68	0.26 56	0.24 76	0.41 66	0.24 25	0.42 444	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.18 148	0.15 38

fffft	0.36 25	0.70 213	1.51 28	0.25 12	0.15 18	0.42 46	0.24 133	0.46 29	0.42 20	0.22 13	0.19 5	0.20 11	0.16 7	0.47 85	0.69 291	0.07 2	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.30 332	0.45 254
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 25	0.83 263	1.48 26	0.26 28	0.15 18	0.46 62	0.22 75	0.40 8	0.43 25	0.23 18	0.24 14	0.21 19	0.18 24	0.47 85	0.59 254	0.07 2	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.42 228

rvit_0105_6	0.36 25	0.55 155	1.48 26	0.31 109	0.18 60	0.35 27	0.26 175	0.56 81	0.66 180	0.26 38	0.29 42	0.33 104	0.26 105	0.41 66	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.13 197	0.15 82	0.25 116

UniTT-Stereo	0.36 25	0.66 192	2.43 194	0.28 55	0.24 161	0.30 10	0.18 22	0.35 4	0.36 6	0.26 38	0.37 92	0.18 7	0.18 24	0.33 23	0.30 88	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.25 270	0.09 2

ours_stereo	0.37 29	0.67 193	1.63 34	0.30 93	0.50 331	0.35 27	0.22 75	0.41 11	0.38 9	0.21 7	0.32 68	0.23 28	0.17 11	0.47 85	0.22 7	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.77 356

Pointernet	0.37 29	0.31 10	1.91 70	0.25 12	0.37 281	0.47 73	0.15 5	0.67 134	0.52 73	0.23 18	0.30 49	0.28 74	0.20 42	0.32 19	0.23 22	0.10 77	0.24 278	0.07 1	0.13 197	0.10 18	0.51 277

knoymous	0.37 29	0.34 37	1.83 51	0.25 12	0.18 60	0.45 55	0.24 133	0.60 106	0.40 14	0.42 87	0.39 103	0.54 230	0.25 94	0.41 66	0.29 82	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.07 19	0.13 51	0.20 80

sCroCo_RVC	0.37 29	0.39 76	2.38 171	0.35 195	0.27 194	0.31 13	0.22 75	0.49 37	0.48 45	0.23 18	0.34 77	0.25 46	0.24 76	0.35 38	0.25 36	0.15 308	0.17 234	0.12 201	0.11 141	0.15 82	0.15 38

rvit_stereo_ft	0.38 33	1.01 314	1.86 62	0.33 150	0.21 114	0.28 6	0.27 192	0.59 99	0.55 97	0.24 25	0.28 37	0.28 74	0.27 119	0.35 38	0.28 72	0.14 278	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.14 71	0.31 162

CroCo-Stereo Lap2	0.38 33	0.91 295	2.02 92	0.33 150	0.38 289	0.23 3	0.21 60	0.63 122	0.51 63	0.23 18	0.28 37	0.29 81	0.23 72	0.34 28	0.28 72	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.22 227	0.15 38

CREStereo++_RVC	0.38 33	0.37 60	2.47 233	0.25 12	0.16 27	0.54 135	0.15 5	0.42 15	0.57 110	0.37 67	0.52 190	0.24 38	0.19 32	0.31 9	0.27 59	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 382	0.09 9	0.22 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
castereo++	0.39 36	0.83 263	1.38 17	0.29 73	0.18 60	0.53 125	0.20 39	0.57 87	0.58 117	0.20 4	0.27 33	0.32 96	0.17 11	0.34 28	0.22 7	0.09 26	0.54 347	0.09 35	0.29 373	0.15 82	0.52 283

mms	0.39 36	0.63 184	1.31 14	0.34 173	0.65 383	0.32 14	0.22 75	0.39 6	0.39 11	0.27 45	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.57 142	0.22 7	0.08 4	0.21 268	0.10 86	0.08 38	0.24 249	1.16 415

fffy	0.39 36	0.67 193	1.57 29	0.45 307	0.52 337	0.37 33	0.22 75	0.45 23	0.35 4	0.21 7	0.30 49	0.26 56	0.20 42	0.45 79	0.24 25	0.08 4	0.29 300	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.77 356

CAS	0.39 36	0.31 10	1.79 44	0.81 416	0.34 259	0.51 100	0.23 108	0.49 37	0.42 20	0.23 18	0.31 58	0.20 11	0.17 11	0.30 7	0.25 36	0.77 469	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 223

TANstereo	0.39 36	0.70 213	2.48 239	0.23 5	0.12 3	0.54 135	0.16 12	0.41 11	0.47 41	0.45 106	0.51 181	0.26 56	0.22 57	0.34 28	0.21 4	0.10 77	0.10 119	0.08 7	0.07 19	0.09 9	0.18 67

rvit_0105_4	0.40 41	0.64 187	1.98 84	0.31 109	0.18 60	0.37 33	0.29 232	0.64 125	0.67 193	0.28 46	0.32 68	0.36 114	0.28 133	0.45 79	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.14 219	0.15 82	0.25 116

XX-TBD	0.40 41	1.04 323	2.49 244	0.35 195	0.13 7	0.51 100	0.17 16	0.44 21	0.52 73	0.38 71	0.51 181	0.23 28	0.19 32	0.31 9	0.25 36	0.10 77	0.07 8	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 67

WCG-NET	0.41 43	0.80 256	1.77 42	0.25 12	0.13 7	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.59 127	0.38 71	0.41 114	0.26 56	0.24 76	0.37 44	0.24 25	0.08 4	0.81 386	0.08 7	0.07 19	0.26 289	0.31 162

MIF-Stereo (partial)	0.41 43	0.71 217	2.67 318	0.27 39	0.24 161	0.32 14	0.17 16	0.56 81	0.46 35	0.26 38	0.37 92	0.25 46	0.26 105	0.46 81	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.21 210	0.15 38

s12784h	0.41 43	0.34 37	2.17 126	0.24 6	0.11 1	0.64 285	0.24 133	0.85 247	0.70 242	0.45 106	0.54 214	0.28 74	0.27 119	0.51 117	0.27 59	0.11 158	0.06 1	0.09 35	0.06 8	0.16 101	0.14 30

Gwc-CoAtRS	0.41 43	0.37 60	2.06 101	0.28 55	0.41 302	0.48 79	0.19 27	0.64 125	0.49 49	0.45 106	0.39 103	0.57 250	0.26 105	0.37 44	0.28 72	0.09 26	0.19 246	0.09 35	0.31 389	0.11 26	0.25 116

Any-RAFT	0.42 47	0.33 30	1.89 66	0.28 55	0.21 114	0.69 329	0.21 60	0.83 226	0.60 133	0.45 106	0.43 120	0.62 271	0.30 160	0.48 98	0.24 25	0.11 158	0.40 323	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 51

R-Stereo Train	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67

RAFT-Stereo	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.43 50	0.73 225	2.10 114	0.31 109	0.18 60	0.41 41	0.31 258	0.69 141	0.67 193	0.32 58	0.34 77	0.38 125	0.30 160	0.42 73	0.30 88	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.15 82	0.30 153

plain	0.43 50	0.73 225	2.80 360	0.28 55	0.19 91	0.33 20	0.21 60	0.63 122	0.50 58	0.24 25	0.38 98	0.24 38	0.25 94	0.48 98	0.32 114	0.12 198	0.08 42	0.13 261	0.09 60	0.43 418	0.13 18

CASS	0.43 50	0.34 37	2.01 89	0.33 150	0.17 46	0.54 135	0.24 133	0.71 157	0.52 73	0.62 291	0.55 224	0.40 138	0.41 238	0.43 75	0.33 127	0.17 344	0.10 119	0.14 296	0.11 141	0.18 148	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 50	0.32 20	2.31 159	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.55 206	0.48 152	0.28 74	0.37 196	0.40 57	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

Patchmatch Stereo++	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18
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	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.49 111	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.49 329	0.17 46	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.48 98	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 50	0.36 49	2.45 220	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.47 85	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iGMRVC	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.57 142	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iRAFT	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 318	0.16 27	0.60 218	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

DIP-Stereo	0.43 50	0.50 130	2.21 138	0.27 39	0.18 60	0.63 274	0.17 16	0.94 313	0.58 117	0.49 139	0.48 152	0.30 83	0.30 160	0.40 57	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.15 82	0.33 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.44 63	0.97 309	1.78 43	0.24 6	0.17 46	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.52 73	0.38 71	0.35 84	0.46 186	0.25 94	0.41 66	0.26 50	0.08 4	1.08 410	0.08 7	0.08 38	0.27 303	0.40 215

GMStereo_Zeroshot	0.44 63	0.44 105	1.84 54	0.44 300	0.20 102	0.52 117	0.19 27	0.60 106	0.54 88	0.58 240	0.59 260	0.63 275	0.29 150	0.59 149	0.34 136	0.16 325	0.09 91	0.16 341	0.09 60	0.26 289	0.26 124

GMStereo	0.44 63	1.32 388	2.65 306	0.28 55	0.16 27	0.42 46	0.22 75	0.48 34	0.63 157	0.41 81	0.36 86	0.26 56	0.25 94	0.41 66	0.30 88	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.12 177	0.17 124	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 63	0.36 49	2.38 171	0.28 55	0.43 314	0.53 125	0.20 39	0.86 258	0.52 73	0.44 102	0.36 86	0.53 223	0.26 105	0.40 57	0.27 59	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.38 428	0.10 18	0.22 94

tg	0.45 67	0.83 263	1.85 58	0.29 73	0.16 27	0.57 176	0.18 22	0.60 106	0.56 103	0.37 67	0.44 132	0.38 125	0.24 76	0.48 98	0.28 72	0.09 26	0.30 301	0.11 150	0.11 141	0.44 422	0.77 356

rvit_stereo_0075_2	0.45 67	0.45 111	2.60 285	0.34 173	0.32 243	0.41 41	0.21 60	0.60 106	0.54 88	0.39 76	0.51 181	0.40 138	0.29 150	0.46 81	0.31 104	0.21 388	0.15 208	0.22 400	0.15 239	0.18 148	0.33 171

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 67	1.36 402	1.30 13	0.24 6	0.12 3	0.33 20	0.20 39	0.41 11	0.37 7	0.32 58	0.21 8	0.16 4	0.14 2	0.29 5	0.62 267	0.55 456	1.42 449	0.11 150	0.13 197	0.25 270	0.56 298

RCA-Stereo	0.45 67	0.38 70	1.80 46	0.27 39	0.25 168	0.58 187	0.23 108	0.84 234	0.66 180	0.42 87	0.44 132	0.28 74	0.35 187	0.31 9	0.21 4	0.09 26	1.01 402	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.53 287

BUS	0.45 67	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.91 412	0.23 108	1.05 401	0.67 193	0.64 311	0.53 196	0.65 285	0.32 172	0.48 98	0.34 136	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

AnonymousM	0.45 67	0.49 123	1.83 51	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.22 75	0.64 125	0.66 180	0.47 120	0.33 71	0.30 83	0.25 94	0.49 111	0.29 82	0.12 198	0.27 297	0.71 469	0.37 424	0.12 36	0.41 223

sAnonymous2	0.45 67	0.88 282	2.97 388	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 392	0.43 235

CroCo_RVC	0.45 67	0.88 282	2.97 388	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 392	0.43 235

rvit_0105_3	0.46 75	0.86 276	2.24 144	0.33 150	0.19 91	0.44 53	0.35 300	0.74 163	0.70 242	0.38 71	0.38 98	0.41 144	0.33 177	0.46 81	0.32 114	0.19 370	0.17 234	0.17 356	0.18 285	0.15 82	0.22 94

RAFT-Stereo-weight	0.46 75	0.37 60	1.60 33	0.29 73	0.51 334	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.67 193	0.48 123	0.38 98	0.36 114	0.17 11	0.39 50	0.27 59	0.09 26	1.28 432	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.41 223

Selective-RAFT	0.46 75	0.48 119	1.88 64	0.32 129	0.16 27	0.61 238	0.19 27	0.66 131	0.62 146	0.28 46	0.30 49	0.41 144	0.33 177	0.51 117	0.32 114	0.11 158	1.09 412	0.09 35	0.35 415	0.19 178	0.37 194

ProNet	0.46 75	0.60 171	1.85 58	0.35 195	0.67 385	0.49 84	0.25 158	0.53 59	0.57 110	0.21 7	0.24 14	0.22 21	0.20 42	0.52 121	0.22 7	0.09 26	0.47 334	0.10 86	0.09 60	0.23 242	1.33 435

CRE-IMP	0.46 75	0.31 10	2.40 180	0.53 343	0.17 46	0.79 378	0.68 426	0.54 69	0.66 180	0.47 120	0.43 120	0.44 165	0.26 105	0.43 75	0.33 127	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.23 103

HI	0.47 80	0.82 261	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

CoSv	0.47 80	0.82 261	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

MonSter	0.47 80	0.29 3	1.07 5	0.22 4	0.18 60	0.51 100	0.14 3	0.49 37	0.35 4	0.26 38	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 237	0.47 201	0.06 1	2.11 481	0.07 1	0.81 483	0.07 1	1.01 403

RSM	0.47 80	0.51 137	1.36 15	1.37 459	1.04 439	0.37 33	0.21 60	0.52 54	0.55 97	0.23 18	0.28 37	0.28 74	0.17 11	0.40 57	0.22 7	0.09 26	0.24 278	0.09 35	0.35 415	0.24 249	0.80 367

test_4	0.47 80	0.80 256	2.15 123	0.36 212	0.29 210	0.59 205	0.28 205	0.50 49	0.42 20	0.43 95	0.76 376	0.39 129	0.22 57	0.73 201	0.49 215	0.08 4	0.18 241	0.11 150	0.15 239	0.29 324	0.27 131

DeepStereo_RVC	0.47 80	0.37 60	2.19 131	0.55 352	0.18 60	0.60 218	0.58 398	0.52 54	0.62 146	0.49 139	0.45 135	0.39 129	0.85 415	0.47 85	0.34 136	0.12 198	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.19 72

cross-raft	0.47 80	0.34 37	2.17 126	0.70 401	0.84 412	0.50 94	0.35 300	0.74 163	0.43 25	0.44 102	0.45 135	0.63 275	0.25 94	0.37 44	0.27 59	0.08 4	0.14 192	0.10 86	0.23 339	0.11 26	0.27 131

iRaftStereo_RVC	0.47 80	0.84 267	1.91 70	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.20 39	0.58 90	0.50 58	0.37 67	0.43 120	0.42 149	0.23 72	0.38 47	0.28 72	0.09 26	0.70 375	0.12 201	0.11 141	0.43 418	0.77 356

Anonymous3	0.47 80	0.49 123	2.61 290	0.33 150	0.25 168	0.72 343	0.32 269	0.80 199	0.60 133	0.36 64	0.41 114	0.33 104	0.29 150	0.46 81	0.30 88	0.19 370	0.18 241	0.13 261	0.13 197	0.18 148	0.22 94

CFNet_pseudo	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.15 322	0.10 95	0.18 148	0.33 171

ccs_rob	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.16 341	0.10 95	0.18 148	0.33 171

IGEV-Stereo+	0.48 91	0.32 20	1.43 19	0.26 28	0.46 325	0.30 10	0.13 1	0.32 3	0.57 110	0.80 386	0.24 14	0.19 9	0.19 32	0.57 142	0.46 196	0.10 77	1.36 442	0.08 7	0.22 334	0.46 429	1.04 407

RSM++	0.48 91	0.52 141	1.27 11	1.62 474	1.27 463	0.39 39	0.20 39	0.49 37	0.56 103	0.22 13	0.25 22	0.24 38	0.17 11	0.39 50	0.23 22	0.09 26	0.11 145	0.09 35	0.35 415	0.29 324	0.80 367

testlalala2	0.48 91	0.34 37	2.53 256	0.65 386	0.56 349	0.57 176	0.20 39	0.84 234	0.63 157	0.42 87	0.54 214	0.45 177	0.21 49	0.30 7	0.26 50	0.10 77	0.13 177	0.09 35	0.29 373	0.12 36	0.31 162

H2IRNET	0.48 91	1.04 323	2.57 276	0.31 109	0.19 91	0.54 135	0.19 27	0.55 78	0.53 84	0.28 46	0.56 237	0.47 195	0.35 187	0.47 85	0.40 165	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.14 219	0.37 385	0.26 124

PCWNet_CMD	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.43 235

DisPM	0.48 91	0.41 87	2.54 261	0.61 374	0.18 60	0.59 205	0.62 412	0.54 69	0.67 193	0.61 279	0.53 196	0.38 125	0.26 105	0.76 208	0.31 104	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.15 38

BSDual-CNN	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.67 193	0.64 311	0.53 196	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 348	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

psmg	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.28 55	0.22 124	0.75 354	0.35 300	0.94 313	0.67 193	0.61 279	0.59 260	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 348	0.13 244	0.11 145	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.15 38

dd	0.48 91	1.32 388	2.41 185	0.31 109	0.17 46	0.58 187	0.26 175	0.50 49	0.71 256	0.42 87	0.41 114	0.34 109	0.28 133	0.47 85	0.41 170	0.18 355	0.10 119	0.13 261	0.12 177	0.22 227	0.16 51

GANet-ADL	0.48 91	0.56 158	2.51 250	0.34 173	0.20 102	0.58 187	0.25 158	0.80 199	0.57 110	0.43 95	0.61 277	0.56 246	0.31 165	0.44 78	0.44 187	0.14 278	0.11 145	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.38 203

ICVP	0.48 91	0.33 30	2.37 168	0.34 173	0.22 124	0.60 218	0.55 389	0.79 193	0.53 84	0.45 106	0.60 269	0.49 205	0.36 190	0.55 135	0.46 196	0.16 325	0.16 222	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.32 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 91	0.39 76	2.30 156	0.28 55	0.27 194	0.70 332	0.32 269	1.00 363	0.69 231	0.50 158	0.52 190	0.43 150	0.36 190	0.53 128	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.18 148	0.23 103

FENet	0.48 91	0.58 162	2.46 228	0.33 150	0.18 60	0.58 187	0.22 75	0.83 226	0.64 166	0.49 139	0.42 117	0.55 239	0.38 205	0.52 121	0.51 222	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.11 141	0.17 124	0.31 162

MSMDNet	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.13 261	0.10 95	0.18 148	0.43 235

AdaStereo	0.48 91	0.44 105	2.18 129	0.36 212	0.20 102	0.59 205	0.29 232	0.97 337	0.74 290	0.52 179	0.55 224	0.61 266	0.33 177	0.52 121	0.44 187	0.18 355	0.08 42	0.17 356	0.11 141	0.18 148	0.24 112
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.
IER	0.49 106	0.73 225	2.12 117	0.27 39	0.25 168	0.65 300	0.27 192	0.76 170	0.59 127	0.56 218	0.59 260	0.60 264	0.53 326	0.64 170	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.18 148	0.15 38

TestStereo	0.49 106	0.88 282	2.38 171	0.30 93	0.16 27	0.43 49	0.25 158	0.55 78	0.46 35	0.38 71	0.46 139	0.34 109	0.28 133	1.96 407	0.28 72	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.15 82	0.13 18

GES	0.49 106	0.54 147	2.37 168	0.31 109	0.19 91	0.61 238	0.30 247	0.93 308	0.52 73	0.49 139	0.53 196	0.40 138	0.43 262	0.59 149	0.67 286	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.20 198	0.30 153

DCANet	0.49 106	0.91 295	2.63 296	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.41 238	0.39 50	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.14 71	0.45 254

CFNet_ucs	0.50 110	0.55 155	2.28 151	0.27 39	0.22 124	0.58 187	0.23 108	0.90 292	0.69 231	0.54 194	0.64 304	0.68 311	0.44 271	0.55 135	0.34 136	0.14 278	0.12 162	0.16 341	0.11 141	0.19 178	0.38 203

fff	0.50 110	0.90 292	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 370	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

ADStereo(finetuned)	0.50 110	0.91 295	2.43 194	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.75 400	0.40 57	0.40 165	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.13 51	0.45 254

UDGNet	0.50 110	1.36 402	2.44 202	0.37 224	0.19 91	0.58 187	0.23 108	0.49 37	0.69 231	0.42 87	0.39 103	0.34 109	0.29 150	0.55 135	0.32 114	0.25 415	0.10 119	0.37 445	0.19 302	0.30 332	0.17 58

PFNet+	0.50 110	0.43 98	2.54 261	0.49 329	0.18 60	0.58 187	0.76 436	0.54 69	0.72 265	0.56 218	0.48 152	0.39 129	0.26 105	0.94 244	0.33 127	0.14 278	0.09 91	0.14 296	0.13 197	0.12 36	0.16 51

NRIStereo	0.50 110	0.34 37	2.44 202	0.52 339	0.16 27	0.94 418	0.73 434	0.52 54	0.65 173	0.48 123	0.40 112	0.59 257	0.29 150	0.78 217	0.33 127	0.11 158	0.13 177	0.11 150	0.09 60	0.22 227	0.25 116

HCRNet	0.50 110	0.75 240	2.08 104	0.39 257	0.29 210	0.58 187	0.22 75	0.79 193	0.67 193	0.49 139	0.49 166	0.48 203	0.37 196	1.13 269	0.40 165	0.15 308	0.10 119	0.15 322	0.13 197	0.21 210	0.19 72

csc	0.50 110	0.90 292	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 370	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

cscssc	0.50 110	0.90 292	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 370	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 235

DMCA	0.50 110	0.83 263	1.95 77	0.32 129	0.24 161	0.59 205	0.26 175	0.81 207	0.68 220	0.59 259	0.49 166	0.56 246	0.36 190	0.65 174	0.65 280	0.14 278	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.29 143

ISRNet	0.51 120	0.58 162	1.96 81	0.38 243	0.31 231	0.49 84	0.21 60	0.80 199	0.71 256	0.64 311	0.71 356	0.66 294	0.40 227	0.59 149	0.45 191	0.23 402	0.16 222	0.21 395	0.20 312	0.21 210	0.37 194

UPFNet	0.51 120	0.67 193	2.04 96	0.34 173	0.33 249	0.65 300	0.37 311	0.88 275	0.65 173	0.60 270	0.53 196	0.61 266	0.41 238	0.77 210	0.55 239	0.13 244	0.13 177	0.13 261	0.13 197	0.20 198	0.16 51

rvit_105_1	0.52 122	0.93 304	2.30 156	0.36 212	0.24 161	0.51 100	0.45 355	0.81 207	0.79 333	0.46 117	0.44 132	0.45 177	0.38 205	0.63 164	0.39 163	0.20 379	0.18 241	0.18 375	0.22 334	0.18 148	0.21 87

DCVSM-stereo	0.52 122	0.37 60	2.45 220	0.30 93	0.22 124	0.54 135	0.52 379	0.60 106	0.52 73	0.69 346	0.47 145	0.79 355	0.49 308	0.56 138	0.90 343	0.13 244	0.14 192	0.15 322	0.13 197	0.20 198	0.21 87

ITSA-stereo	0.52 122	0.42 90	1.46 23	0.34 173	0.18 60	0.60 218	0.29 232	0.99 353	0.82 355	0.51 169	0.48 152	0.53 223	0.59 350	1.25 291	0.73 305	0.15 308	0.12 162	0.17 356	0.16 260	0.19 178	0.32 167

gcap-zeroshot	0.52 122	0.86 276	2.38 171	0.32 129	0.60 364	0.70 332	0.20 39	0.78 184	0.58 117	0.44 102	0.36 86	0.81 365	0.24 76	0.53 128	0.30 88	0.10 77	0.35 310	0.09 35	0.31 389	0.09 9	0.40 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 122	0.51 137	1.12 6	0.26 28	0.22 124	0.46 62	0.20 39	1.10 425	1.33 463	3.13 502	0.33 71	0.22 21	0.20 42	0.34 28	0.26 50	0.11 158	0.09 91	0.11 150	0.09 60	0.17 124	0.21 87

StereoVision	0.52 122	1.12 340	2.70 338	0.34 173	0.32 243	0.47 73	0.26 175	0.73 161	0.61 137	0.33 60	0.89 404	0.45 177	0.26 105	0.52 121	0.39 163	0.14 278	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.22 227	0.14 30

gwcnet-sp	0.52 122	0.71 217	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

scenet	0.52 122	0.71 217	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

ssnet	0.52 122	0.71 217	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

PSM-softLoss	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 352	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 316	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KMStereo	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 352	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 316	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KYRaft	0.52 122	0.35 45	2.40 180	0.34 173	0.21 114	0.75 354	0.43 344	0.62 115	0.63 157	0.64 311	0.92 411	0.53 223	0.72 389	0.60 155	0.26 50	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.14 219	0.13 51	0.54 290

raftrobust	0.52 122	1.14 344	2.15 123	0.33 150	0.99 430	0.53 125	0.21 60	0.59 99	0.50 58	0.53 188	0.36 86	0.31 90	0.33 177	0.47 85	0.42 175	0.10 77	0.55 350	0.09 35	0.08 38	0.22 227	0.46 258

RALAANet	0.52 122	1.37 407	2.63 296	0.33 150	0.23 149	0.48 79	0.19 27	0.69 141	0.55 97	0.49 139	0.46 139	0.39 129	0.31 165	0.53 128	0.53 231	0.10 77	0.33 308	0.11 150	0.17 276	0.29 324	0.13 18

testlalala	0.53 136	0.36 49	2.40 180	0.29 73	0.35 267	0.60 218	0.22 75	1.02 380	0.63 157	0.56 218	0.40 112	0.32 96	0.21 49	0.33 23	0.27 59	0.10 77	1.73 463	0.09 35	0.24 342	0.08 4	0.43 235

hknet	0.53 136	0.39 76	2.04 96	0.31 109	0.24 161	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.71 256	0.64 311	0.53 196	0.79 355	0.40 227	0.84 230	0.78 320	0.12 198	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

NF-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.55 269	0.55 352	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.44 319	0.78 320	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

OCTAStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 361	0.16 27	0.61 238	0.42 337	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.79 323	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

RE-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 361	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 316	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

TVStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 361	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 316	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

GMM-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.89 378	0.53 343	0.24 161	0.77 368	0.46 361	0.62 115	0.65 173	0.58 240	0.73 363	0.47 195	0.43 262	0.68 184	0.29 82	0.10 77	0.06 1	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.44 249

Prome-Stereo	0.53 136	0.36 49	2.39 178	0.60 368	0.23 149	0.63 274	0.41 331	0.66 131	0.67 193	0.59 259	1.02 428	0.43 150	0.71 388	0.61 158	0.34 136	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.44 249

CoDeX	0.54 144	0.52 141	2.25 147	0.30 93	0.26 183	0.61 238	0.32 269	1.03 387	0.73 270	0.49 139	0.56 237	0.52 220	0.40 227	1.59 345	0.38 159	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.10 95	0.15 82	0.22 94

NINENet	0.54 144	0.40 81	2.19 131	0.55 352	0.26 183	0.91 412	0.23 108	1.05 401	0.77 316	0.54 194	0.57 248	0.65 285	0.32 172	1.22 282	0.34 136	0.16 325	0.13 177	0.16 341	0.11 141	0.16 101	0.14 30

GwcNet-ADL	0.54 144	0.78 250	2.85 372	0.31 109	0.20 102	0.58 187	0.29 232	0.93 308	0.67 193	0.48 123	0.47 145	0.56 246	0.33 177	0.48 98	0.80 325	0.13 244	0.12 162	0.09 35	0.09 60	0.14 71	0.40 215

ACVNet	0.54 144	0.87 278	2.45 220	0.28 55	0.22 124	0.59 205	0.36 308	0.69 141	0.73 270	0.49 139	0.59 260	0.69 322	0.42 250	0.47 85	0.70 293	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.36 378	0.39 210

MIM_Stereo	0.55 148	0.92 300	2.65 306	0.32 129	1.09 447	0.51 100	0.19 27	0.67 134	0.52 73	0.48 123	0.54 214	0.43 150	0.27 119	0.57 142	0.30 88	0.08 4	0.17 234	0.11 150	0.10 95	0.28 316	0.80 367

CSP-Net	0.55 148	0.61 177	1.81 50	0.30 93	0.23 149	0.77 368	0.35 300	0.90 292	0.62 146	0.62 291	0.60 269	0.65 285	0.42 250	1.76 367	0.47 201	0.17 344	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.21 210	0.16 51

RAFT_R40	0.55 148	0.31 10	2.44 202	0.57 365	0.42 312	0.62 260	0.52 379	0.58 90	0.66 180	0.56 218	0.54 214	0.54 230	0.50 312	1.56 333	0.53 231	0.11 158	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Pruner-Stereo	0.55 148	0.38 70	2.49 244	1.78 483	0.19 91	0.63 274	0.45 355	0.59 99	0.67 193	0.61 279	0.48 152	0.41 144	0.25 94	0.49 111	0.99 356	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.14 30

MMNet	0.55 148	0.92 300	2.03 93	0.34 173	0.27 194	0.79 378	0.28 205	0.86 258	0.79 333	0.62 291	0.58 255	0.59 257	0.56 335	0.80 224	0.61 264	0.11 158	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.21 210	0.22 94

UCFNet_RVC	0.55 148	1.16 352	2.48 239	0.31 109	0.27 194	0.65 300	0.28 205	0.76 170	0.58 117	0.51 169	0.53 196	0.67 297	0.42 250	0.91 241	0.45 191	0.16 325	0.11 145	0.17 356	0.17 276	0.20 198	0.23 103

HITNet	0.55 148	1.28 383	2.73 346	0.35 195	0.14 11	0.56 154	0.23 108	0.89 283	0.62 146	0.52 179	0.51 181	0.49 205	0.38 205	0.52 121	0.60 258	0.09 26	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.61 312
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
StereoDRNet-Refined	0.55 148	0.61 177	2.07 102	0.34 173	0.21 114	0.68 326	0.26 175	0.87 267	0.73 270	0.70 350	0.69 330	0.74 339	0.45 279	1.10 262	0.62 267	0.12 198	0.09 91	0.14 296	0.14 219	0.27 303	0.24 112
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 156	0.68 202	2.42 189	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.58 90	0.72 265	1.17 439	0.26 27	0.20 11	0.27 119	1.28 297	0.28 72	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 265

RAFT-Test	0.56 156	0.41 87	2.01 89	0.90 422	1.07 444	0.65 300	0.37 311	0.83 226	0.65 173	0.49 139	0.49 166	0.93 402	0.24 76	0.52 121	0.30 88	0.10 77	0.38 317	0.09 35	0.38 428	0.11 26	0.19 72

PSMNet-ADL	0.56 156	0.47 116	2.03 93	0.35 195	0.22 124	0.67 320	0.27 192	0.77 177	0.58 117	0.43 95	0.53 196	0.70 328	0.45 279	1.89 397	0.64 275	0.16 325	0.13 177	0.11 150	0.13 197	0.15 82	0.51 277

SST-Stereo	0.56 156	0.30 8	2.44 202	0.71 403	0.55 347	0.62 260	0.65 417	0.57 87	0.67 193	0.59 259	0.53 196	0.51 213	0.59 350	1.57 338	0.31 104	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.11 12

RAFT-345	0.56 156	0.37 60	2.68 324	0.40 270	0.34 259	0.58 187	0.41 331	0.49 37	0.70 242	0.51 169	0.99 424	0.43 150	0.28 133	1.56 333	0.81 329	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.11 26	0.09 2

UNet	0.56 156	0.58 162	2.81 364	0.32 129	0.33 249	0.74 352	0.27 192	0.86 258	0.67 193	0.55 206	0.55 224	0.72 331	0.55 333	0.79 220	0.58 250	0.12 198	0.09 91	0.13 261	0.11 141	0.20 198	0.19 72

DN-CSS_ROB	0.56 156	1.64 448	2.75 351	0.42 284	0.22 124	0.57 176	0.19 27	0.79 193	0.66 180	0.46 117	0.62 284	0.41 144	0.32 172	0.73 201	0.49 215	0.12 198	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 392	0.17 58

MyStereo05	0.57 163	0.72 222	2.72 341	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.87 267	0.82 355	0.54 194	0.37 92	0.53 223	0.42 250	0.63 164	0.73 305	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 298

MyStereo04	0.57 163	0.68 202	2.66 310	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.88 275	0.80 341	0.48 123	0.37 92	0.54 230	0.42 250	0.61 158	0.71 299	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 265

Selective-IGEV	0.57 163	0.42 90	1.87 63	1.67 478	1.33 464	0.36 31	0.20 39	0.61 111	0.71 256	0.22 13	0.31 58	0.22 21	0.19 32	0.52 121	0.36 147	0.09 26	0.97 398	0.09 35	0.15 239	0.20 198	0.85 379

SepStereo	0.57 163	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 400	0.69 330	0.57 250	0.51 316	1.55 331	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 194

111	0.57 163	1.41 413	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.59 205	0.26 175	0.90 292	0.83 362	0.50 158	0.54 214	0.57 250	0.38 205	0.54 134	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.24 249	0.81 372

AFF-stereo	0.57 163	1.51 430	2.59 280	0.33 150	0.23 149	0.51 100	0.21 60	0.69 141	0.68 220	0.49 139	0.63 292	0.49 205	0.34 185	0.50 116	0.37 152	0.08 4	0.54 347	0.10 86	0.10 95	0.40 406	0.60 311

acv_ft	0.57 163	0.87 278	2.45 220	0.33 150	0.41 302	0.63 274	0.29 232	0.86 258	0.73 270	0.64 311	0.59 260	0.69 322	0.45 279	0.47 85	0.68 289	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.43 418	0.39 210

BEATNet_4x	0.57 163	1.16 352	2.56 272	0.35 195	0.16 27	0.56 154	0.25 158	0.91 299	0.64 166	0.55 206	0.53 196	0.59 257	0.43 262	0.67 180	0.76 314	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.23 242	0.58 304

AIO-test1	0.58 171	1.37 407	2.77 356	0.66 391	1.08 445	0.50 94	0.23 108	0.86 258	0.69 231	0.31 55	0.42 117	0.29 81	0.22 57	0.77 210	0.34 136	0.13 244	0.15 208	0.12 201	0.16 260	0.31 341	0.30 153

IGEV-Stereo++	0.58 171	0.29 3	1.66 37	0.37 224	0.53 343	0.47 73	0.13 1	0.54 69	0.37 7	1.02 423	0.25 22	0.17 5	0.22 57	1.04 256	0.27 59	0.08 4	1.98 475	0.08 7	0.06 8	0.17 124	1.92 465

MC-Stereo	0.58 171	0.37 60	2.00 87	0.88 419	0.64 380	0.54 135	0.19 27	0.46 29	0.39 11	0.58 240	0.39 103	0.27 67	0.27 119	0.71 195	0.32 114	0.09 26	1.20 418	0.09 35	0.16 260	0.22 227	1.92 465

RAFT_CTSACE	0.58 171	1.16 352	2.76 354	0.36 212	0.29 210	0.54 135	0.29 232	0.69 141	0.51 63	0.51 169	0.75 373	0.67 297	0.37 196	0.63 164	0.47 201	0.08 4	0.49 338	0.11 150	0.10 95	0.41 412	0.32 167

CRFU-Net	0.58 171	0.42 90	1.90 67	0.49 329	0.27 194	0.83 392	0.35 300	0.94 313	0.54 88	0.65 327	0.60 269	0.78 353	1.34 449	1.00 249	0.51 222	0.17 344	0.14 192	0.17 356	0.10 95	0.19 178	0.20 80

dad	0.58 171	1.35 397	2.39 178	0.31 109	0.20 102	0.62 260	0.26 175	0.56 81	0.79 333	0.66 334	0.64 304	0.64 282	0.36 190	0.87 233	0.48 206	0.28 426	0.15 208	0.40 448	0.18 285	0.24 249	0.22 94

IPLGR	0.58 171	0.64 187	3.12 406	0.37 224	0.18 60	0.62 260	0.54 385	1.06 414	0.69 231	0.73 362	0.46 139	0.50 209	0.44 271	1.12 268	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.21 210	0.20 80

GMOStereo	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

error version	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

test-v	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

test-3	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 339	0.59 359	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.52 179	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 348	0.08 4	1.27 430	0.10 86	0.35 415	0.29 324	0.62 314

test_1	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 339	0.59 359	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.51 169	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 348	0.08 4	1.27 430	0.10 86	0.35 415	0.29 324	0.63 318

LCNet	0.58 171	0.43 98	2.42 189	0.91 426	0.22 124	0.95 420	0.29 232	0.62 115	0.64 166	0.52 179	0.55 224	0.41 144	0.75 400	0.84 230	0.27 59	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.18 285	0.97 473	0.40 215

test-2	0.58 171	0.89 287	2.46 228	0.29 73	0.99 430	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 456	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 228

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 171	1.48 427	2.53 256	0.29 73	0.78 405	0.52 117	0.20 39	0.68 138	0.66 180	0.51 169	0.61 277	0.40 138	0.32 172	0.40 57	0.43 182	0.08 4	0.63 363	0.09 35	0.09 60	0.37 385	0.58 304

STTStereo	0.58 171	0.95 306	2.95 386	0.37 224	0.31 231	0.62 260	0.32 269	0.81 207	0.63 157	0.61 279	0.55 224	0.67 297	0.43 262	0.87 233	0.48 206	0.16 325	0.16 222	0.17 356	0.20 312	0.17 124	0.25 116

DeepPruner_ROB	0.58 171	1.06 326	2.68 324	0.30 93	0.26 183	0.63 274	0.31 258	0.83 226	0.51 63	0.62 291	0.56 237	0.65 285	0.39 220	1.06 257	0.56 242	0.19 370	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.24 249	0.33 171

MM-Stereo_test3	0.59 188	0.85 271	2.28 151	0.53 343	0.31 231	0.45 55	0.30 247	0.78 184	0.76 305	0.33 60	0.43 120	0.32 96	0.23 72	0.61 158	0.54 236	0.10 77	1.65 460	0.10 86	0.08 38	0.42 415	0.68 333

test_sample2	0.59 188	0.42 90	1.84 54	0.33 150	0.18 60	0.52 117	0.28 205	0.86 258	0.70 242	0.47 120	0.53 196	0.46 186	0.41 238	1.51 327	0.66 283	0.12 198	0.93 396	0.11 150	0.24 342	0.16 101	1.01 403

GCAP-Stereo	0.59 188	1.35 397	2.44 202	0.49 329	1.02 437	0.52 117	0.14 3	0.53 59	0.54 88	0.44 102	0.50 178	0.30 83	0.22 57	0.68 184	0.41 170	0.09 26	1.30 437	0.09 35	0.07 19	0.23 242	0.54 290

TestStereo1	0.59 188	1.21 365	2.63 296	0.40 270	0.60 364	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 283

SA-5K	0.59 188	1.21 365	2.63 296	0.40 270	0.60 364	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 283

test_3	0.59 188	0.44 105	2.44 202	0.53 343	0.59 359	0.48 79	0.30 247	0.79 193	0.52 73	0.51 169	0.30 49	0.45 177	0.22 57	0.59 149	0.97 348	0.08 4	1.25 425	0.11 150	0.35 415	0.30 332	0.62 314

IRAFT_RVC	0.59 188	0.74 235	2.42 189	0.47 317	0.21 114	0.59 205	0.42 337	0.68 138	0.73 270	0.54 194	0.50 178	0.49 205	0.51 316	1.57 338	1.00 358	0.11 158	0.25 287	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30

MLCV	0.59 188	1.41 413	2.41 185	0.31 109	0.15 18	0.60 218	0.23 108	0.77 177	0.63 157	0.67 336	0.66 318	0.55 239	0.37 196	1.16 273	1.09 368	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.29 143

iResNet	0.59 188	1.09 331	2.54 261	0.44 300	0.18 60	0.65 300	0.29 232	0.89 283	0.75 296	0.59 259	0.64 304	0.43 150	0.39 220	0.73 201	1.24 389	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.21 210	0.40 215

AIO-test2	0.60 197	1.55 433	2.73 346	0.63 379	0.42 312	0.50 94	0.23 108	0.84 234	0.73 270	0.34 63	0.53 196	0.37 119	0.22 57	0.70 188	0.32 114	0.75 467	0.16 222	0.13 261	0.17 276	0.21 210	0.47 260

11t1	0.60 197	0.49 123	2.19 131	0.35 195	0.58 358	0.48 79	0.21 60	0.72 158	0.73 270	0.49 139	0.47 145	0.35 113	0.34 185	0.61 158	0.71 299	0.12 198	1.26 429	0.10 86	0.29 373	0.16 101	1.22 425

RAFT+CT+SA	0.60 197	1.25 378	2.49 244	0.38 243	0.75 397	0.55 147	0.34 291	0.83 226	0.68 220	0.39 76	0.55 224	0.44 165	0.29 150	0.75 206	0.28 72	0.09 26	0.24 278	0.11 150	0.51 457	0.30 332	0.74 352

rafts_anoy	0.60 197	1.33 392	2.59 280	0.53 343	1.09 447	0.49 84	0.25 158	0.67 134	0.53 84	0.41 81	0.38 98	0.33 104	0.30 160	0.68 184	0.41 170	0.10 77	1.13 415	0.13 261	0.15 239	0.20 198	0.29 143

delet	0.60 197	0.84 267	2.45 220	0.33 150	0.35 267	0.73 347	0.46 361	0.89 283	0.80 341	0.58 240	0.62 284	0.67 297	0.51 316	1.14 271	0.64 275	0.12 198	0.12 162	0.13 261	0.14 219	0.22 227	0.29 143

CFNet-ft	0.60 197	1.16 352	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 355	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 424	0.14 219	0.21 210	0.29 143

CFNet_RVC	0.60 197	1.16 352	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 355	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 424	0.14 219	0.21 210	0.29 143

iResNet_ROB	0.60 197	1.59 439	2.04 96	0.32 129	0.21 114	0.60 218	0.22 75	0.99 353	0.85 377	0.61 279	0.63 292	0.58 254	0.42 250	1.08 260	0.98 354	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.06 8	0.23 242	0.33 171

FoundationStereo	0.61 205	0.37 60	0.91 2	1.96 493	2.40 497	0.20 2	0.16 12	0.26 1	0.86 384	0.16 1	0.12 1	0.19 9	0.17 11	0.58 148	0.32 114	0.10 77	2.98 502	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 80

FACV-RUCA	0.61 205	0.44 105	2.11 116	0.43 294	1.73 484	0.49 84	0.28 205	0.74 163	0.68 220	0.41 81	0.53 196	0.34 109	0.64 367	0.41 66	0.33 127	0.13 244	0.11 145	0.62 464	0.12 177	0.72 459	1.02 405

GIP-stereo	0.61 205	0.68 202	1.05 4	0.95 431	1.46 473	0.42 46	0.17 16	0.69 141	0.49 49	0.19 3	0.24 14	0.23 28	0.18 24	0.95 247	0.59 254	0.10 77	1.33 440	0.08 7	0.06 8	0.18 148	2.21 482

test_sample3	0.61 205	0.48 119	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.58 187	0.25 158	0.97 337	0.76 305	0.54 194	0.52 190	0.46 186	0.37 196	1.78 373	0.57 245	0.13 244	0.79 381	0.12 201	0.21 323	0.17 124	0.73 349

test_sample1	0.61 205	0.45 111	1.84 54	0.33 150	0.29 210	0.49 84	0.24 133	0.83 226	0.73 270	0.51 169	0.53 196	0.52 220	0.45 279	1.40 309	0.72 303	0.11 158	0.96 397	0.10 86	0.24 342	0.15 82	1.25 428

testlalala_base	0.61 205	0.35 45	2.44 202	0.35 195	0.33 249	0.55 147	0.21 60	0.88 275	0.41 15	0.41 81	0.39 103	0.31 90	0.24 76	0.33 23	0.36 147	0.98 479	1.61 455	0.09 35	0.22 334	1.11 474	0.68 333

test_5	0.61 205	1.25 378	2.76 354	0.39 257	0.64 380	0.58 187	0.35 300	0.85 247	0.66 180	0.49 139	0.56 237	0.55 239	0.40 227	0.79 220	0.32 114	0.10 77	0.19 246	0.12 201	0.12 177	0.33 353	0.85 379

Sa-1000	0.61 205	1.07 327	2.71 339	0.32 129	0.61 373	0.61 238	0.31 258	1.00 363	0.76 305	0.53 188	0.83 389	0.43 150	0.33 177	0.69 187	0.30 88	0.10 77	0.52 343	0.13 261	0.28 369	0.29 324	0.29 143

SA	0.61 205	1.14 344	2.79 359	0.32 129	0.63 376	0.57 176	0.30 247	0.97 337	0.78 321	0.43 95	0.63 292	0.39 129	0.46 289	0.70 188	0.31 104	0.10 77	0.44 329	0.13 261	0.32 397	0.31 341	0.51 277

DAS	0.61 205	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 400	0.69 330	0.57 250	0.51 316	2.38 442	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 194

AACVNet	0.61 205	1.13 343	2.47 233	0.37 224	0.21 114	0.57 176	0.25 158	0.75 167	0.55 97	0.56 218	0.60 269	0.66 294	0.44 271	2.11 423	0.49 215	0.14 278	0.11 145	0.14 296	0.11 141	0.35 372	0.23 103

ASMatch	0.61 205	0.47 116	2.72 341	0.91 426	0.36 275	0.56 154	0.24 133	0.54 69	0.67 193	0.48 123	1.20 442	0.47 195	0.65 370	1.33 303	0.93 345	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.10 18	0.17 58

test-1	0.61 205	0.54 147	2.09 108	0.31 109	1.37 466	0.51 100	0.28 205	0.83 226	0.50 58	0.42 87	0.55 224	0.54 230	0.24 76	0.38 47	1.25 390	0.10 77	1.08 410	0.10 86	0.17 276	0.11 26	0.77 356

LMCR-Stereo	0.61 205	1.00 311	2.60 285	0.42 284	0.22 124	0.74 352	0.31 258	1.06 414	0.70 242	0.62 291	0.64 304	0.40 138	0.52 323	0.84 230	1.27 392	0.20 379	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.26 289	0.16 51

GEStereo_RVC	0.61 205	1.19 361	2.61 290	0.48 318	0.25 168	0.63 274	0.37 311	1.05 401	0.79 333	0.55 206	0.55 224	0.59 257	0.44 271	1.10 262	0.48 206	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.27 303	0.43 235

HGLStereo	0.61 205	1.20 363	2.59 280	0.36 212	0.40 297	0.65 300	0.30 247	0.87 267	0.67 193	0.60 270	0.70 343	0.69 322	0.56 335	1.07 259	0.59 254	0.14 278	0.13 177	0.13 261	0.12 177	0.23 242	0.23 103

PSMNet-RSSM	0.61 205	1.19 361	2.43 194	0.33 150	0.25 168	0.59 205	0.28 205	0.88 275	0.65 173	0.54 194	0.62 284	0.69 322	0.46 289	1.67 356	0.50 219	0.15 308	0.10 119	0.14 296	0.16 260	0.20 198	0.28 137

DISCO	0.61 205	0.63 184	1.98 84	0.46 311	0.34 259	0.84 397	0.35 300	0.88 275	0.81 349	0.61 279	0.64 304	1.06 433	0.53 326	1.11 266	0.83 334	0.13 244	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.26 289	0.37 194

DLCB_ROB	0.61 205	0.96 307	2.00 87	0.37 224	0.25 168	0.65 300	0.37 311	0.86 258	0.76 305	0.73 362	0.70 343	0.84 376	0.47 297	1.57 338	0.72 303	0.13 244	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.18 148	0.33 171

test_sample4	0.62 224	0.49 123	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.57 176	0.25 158	0.98 344	0.76 305	0.56 218	0.55 224	0.45 177	0.38 205	1.78 373	0.56 242	0.13 244	0.80 383	0.13 261	0.21 323	0.17 124	0.76 353

qqq1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 402	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 307

fff1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 402	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 307

LL-Strereo2	0.62 224	1.36 402	2.47 233	1.37 459	0.96 426	0.54 135	0.28 205	0.61 111	0.49 49	0.42 87	0.34 77	0.44 165	0.21 49	0.57 142	0.53 231	0.11 158	0.26 290	0.16 341	0.14 219	0.18 148	0.98 401

4D-IteraStereo	0.62 224	1.29 385	3.04 399	0.27 39	0.30 223	0.46 62	0.26 175	0.54 69	0.51 63	0.41 81	0.31 58	0.39 129	0.19 32	0.53 128	0.65 280	0.09 26	0.47 334	0.12 201	0.11 141	0.21 210	2.14 475

CBFPSM	0.62 224	1.34 394	2.12 117	0.30 93	0.23 149	0.71 337	0.38 320	0.77 177	0.68 220	0.51 169	0.49 166	1.03 425	0.82 409	0.63 164	1.35 397	0.11 158	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.19 178	0.37 194

iinet-f	0.62 224	1.18 358	2.55 269	0.33 150	0.25 168	0.82 391	0.34 291	0.87 267	0.69 231	0.56 218	0.64 304	0.73 337	0.67 378	0.80 224	0.81 329	0.14 278	0.13 177	0.11 150	0.10 95	0.44 422	0.26 124

PFNet	0.62 224	0.42 90	2.69 331	0.43 294	0.55 347	0.62 260	0.27 192	0.64 125	0.72 265	0.61 279	0.56 237	0.45 177	0.33 177	1.86 390	1.12 372	0.28 426	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.26 289	0.27 131

RAFT	0.62 224	1.35 397	2.26 148	0.62 376	0.53 343	0.47 73	0.35 300	0.70 151	0.58 117	0.50 158	0.50 178	0.79 355	0.40 227	0.49 111	0.36 147	0.11 158	0.79 381	0.14 296	0.13 197	0.52 442	0.72 345

raft+_RVC	0.62 224	1.18 358	2.43 194	0.36 212	2.08 491	0.52 117	0.25 158	0.66 131	0.54 88	0.36 64	0.46 139	0.32 96	0.28 133	0.49 111	0.43 182	0.10 77	0.91 394	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.70 342

cf-r	0.62 224	1.27 381	2.99 393	0.34 173	0.28 205	0.60 218	0.28 205	0.82 215	0.70 242	0.55 206	0.61 277	0.77 349	0.41 238	1.32 301	0.52 224	0.13 244	0.09 91	0.11 150	0.12 177	0.22 227	0.27 131

DSFCA	0.62 224	0.77 244	1.95 77	0.29 73	0.29 210	0.79 378	0.86 444	0.81 207	0.73 270	0.73 362	0.66 318	0.67 297	0.57 340	1.17 276	1.03 361	0.16 325	0.15 208	0.13 261	0.14 219	0.19 178	0.28 137

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 224	1.15 350	3.11 405	0.39 257	0.37 281	0.60 218	0.28 205	0.87 267	0.64 166	0.63 300	0.56 237	0.71 330	0.45 279	1.08 260	0.52 224	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.15 239	0.18 148	0.25 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 237	0.64 187	2.51 250	0.54 350	0.37 281	0.44 53	0.28 205	0.68 138	0.59 127	0.43 95	0.33 71	0.26 56	0.25 94	0.89 239	0.52 224	0.10 77	1.84 466	0.10 86	0.09 60	0.41 412	1.40 444

test_sample5	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.55 206	0.63 292	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 388	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 353

tta	0.63 237	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 338	0.13 244	1.01 402	0.11 150	0.26 358	0.19 178	0.59 307

DualNet	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.56 218	0.66 318	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 388	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 353

CIPLG	0.63 237	1.59 439	3.16 409	0.79 413	0.31 231	0.62 260	0.57 396	0.82 215	0.68 220	0.58 240	0.63 292	0.43 150	0.31 165	0.48 98	0.42 175	0.12 198	0.20 259	0.13 261	0.13 197	0.36 378	0.21 87

ACRE	0.63 237	1.55 433	3.41 436	0.76 406	0.28 205	0.60 218	0.56 393	0.82 215	0.68 220	0.57 234	0.62 284	0.43 150	0.30 160	0.47 85	0.42 175	0.12 198	0.19 246	0.13 261	0.14 219	0.36 378	0.20 80

HHNet	0.63 237	0.67 193	3.10 404	0.37 224	0.25 168	0.64 285	0.60 405	0.70 151	0.67 193	0.55 206	1.12 438	0.32 96	0.60 358	0.43 75	1.75 421	0.16 325	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.18 148	0.22 94

ac_64	0.63 237	0.77 244	2.71 339	0.37 224	0.34 259	0.64 285	0.30 247	0.86 258	0.67 193	0.58 240	0.53 196	0.88 391	0.48 304	1.84 386	0.71 299	0.15 308	0.12 162	0.12 201	0.12 177	0.21 210	0.25 116

GANet-RSSM	0.63 237	1.14 344	2.67 318	0.38 243	0.26 183	0.59 205	0.29 232	0.81 207	0.56 103	0.50 158	0.57 248	0.67 297	0.50 312	1.91 403	0.50 219	0.14 278	0.10 119	0.24 413	0.12 177	0.36 378	0.28 137

NVstereo2D	0.63 237	0.57 160	2.29 154	0.37 224	0.35 267	0.69 329	0.49 372	0.96 329	0.88 394	0.49 139	0.54 214	0.72 331	0.46 289	1.98 409	0.50 219	0.19 370	0.20 259	0.18 375	0.16 260	0.28 316	0.34 179

PSMNet-RUCA	0.64 247	1.12 340	2.61 290	0.59 367	0.56 349	0.64 285	0.37 311	0.89 283	0.72 265	0.53 188	0.68 326	0.53 223	0.43 262	0.61 158	0.46 196	0.35 439	0.19 246	0.44 455	0.29 373	0.49 436	0.35 185

AIO-Stereo	0.64 247	0.60 171	1.63 34	1.31 453	1.45 470	0.38 37	0.20 39	0.55 78	0.83 362	0.31 55	0.31 58	0.23 28	0.15 5	0.39 50	0.63 273	0.10 77	1.25 425	0.09 35	0.41 436	0.21 210	1.73 461

test_sample6	0.64 247	0.51 137	2.17 126	0.35 195	0.18 60	0.56 154	0.27 192	1.00 363	0.80 341	0.56 218	0.66 318	0.47 195	0.39 220	1.95 405	0.60 258	0.14 278	0.80 383	0.13 261	0.21 323	0.18 148	0.78 362

SMFormer	0.64 247	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 377	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 338	0.13 244	1.01 402	0.11 150	0.26 358	0.17 124	0.84 375

ssnet_v2	0.64 247	0.99 310	2.67 318	0.33 150	0.22 124	0.72 343	0.45 355	1.00 363	0.80 341	0.66 334	0.54 214	0.81 365	0.48 304	0.91 241	1.08 367	0.16 325	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.33 353	0.31 162

IPLGR_C	0.64 247	1.66 451	3.36 424	0.80 414	0.31 231	0.60 218	0.60 405	0.82 215	0.69 231	0.58 240	0.62 284	0.44 165	0.31 165	0.47 85	0.43 182	0.12 198	0.22 271	0.13 261	0.15 239	0.35 372	0.21 87

OMP-Stereo	0.64 247	0.87 278	2.38 171	0.56 361	0.37 281	0.60 218	0.26 175	0.75 167	0.71 256	0.65 327	0.60 269	0.68 311	0.32 172	2.07 416	1.18 379	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.28 137

GwcNet-RSSM	0.64 247	1.38 411	2.69 331	0.33 150	0.26 183	0.60 218	0.32 269	0.84 234	0.73 270	0.56 218	0.65 311	0.72 331	0.42 250	1.78 373	0.60 258	0.14 278	0.10 119	0.12 201	0.13 197	0.26 289	0.26 124

MM-Stereo_test2	0.65 255	0.43 98	2.54 261	0.62 376	0.18 60	0.50 94	0.25 158	0.49 37	0.47 41	0.36 64	0.26 27	0.24 38	0.23 72	0.40 57	0.38 159	0.08 4	2.33 492	0.09 35	0.10 95	0.38 392	2.66 493

test_sample7	0.65 255	0.41 87	2.08 104	0.36 212	0.20 102	0.52 117	0.32 269	0.99 353	0.86 384	0.64 311	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.18 355	1.21 421	0.16 341	0.15 239	0.19 178	1.22 425

ff7	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 483

ffff	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 483

11t	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 483

qqq	0.65 255	0.63 184	2.10 114	0.30 93	0.64 380	0.46 62	0.27 192	0.81 207	0.83 362	0.48 123	0.56 237	0.46 186	0.37 196	1.03 254	0.75 311	0.11 158	1.41 448	0.12 201	0.41 436	0.16 101	1.18 416

ccc-4	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 364	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 418	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 477	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 483

x	0.65 255	0.62 182	2.12 117	0.36 212	0.61 373	0.48 79	0.24 133	0.80 199	0.89 399	0.50 158	0.56 237	0.44 165	0.36 190	0.62 163	0.80 325	0.11 158	1.44 450	0.11 150	0.39 431	0.16 101	1.34 437

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 255	1.15 350	2.40 180	0.33 150	0.30 223	0.83 392	0.40 329	0.94 313	0.82 355	0.67 336	0.76 376	0.68 311	0.58 347	1.13 269	1.25 390	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.28 137

iRaft-Stereo_5w	0.65 255	1.35 397	2.21 138	0.30 93	0.63 376	0.49 84	0.28 205	0.78 184	0.64 166	0.41 81	0.61 277	0.62 271	0.46 289	1.79 377	0.48 206	0.10 77	0.25 287	0.11 150	0.12 177	0.40 406	0.94 391

TransformOpticalFlow	0.65 255	0.61 177	2.67 318	0.45 307	0.26 183	0.62 260	0.28 205	0.88 275	0.76 305	0.76 373	0.74 366	0.90 396	0.84 412	1.82 383	0.80 325	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.12 36	0.19 72

IIG-Stereo	0.65 255	0.87 278	2.32 161	0.55 352	0.23 149	0.62 260	0.21 60	0.78 184	0.71 256	0.64 311	0.69 330	0.69 322	0.38 205	2.07 416	1.37 401	0.11 158	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.27 131

DRaft	0.65 255	0.47 116	2.38 171	0.25 12	0.17 46	0.64 285	0.65 417	0.56 81	0.57 110	0.67 336	0.98 421	0.38 125	0.99 433	1.42 314	2.06 435	0.11 158	0.14 192	0.10 86	0.14 219	0.18 148	0.21 87

RAFT-RH_RVC	0.65 255	0.73 225	2.78 358	0.39 257	0.29 210	0.60 218	0.18 22	0.45 23	0.63 157	0.75 371	1.89 467	0.47 195	0.29 150	1.59 345	1.21 383	0.15 308	0.07 8	0.13 261	0.13 197	0.11 26	0.10 5

pcwnet_v2	0.65 255	0.54 147	4.29 482	0.33 150	0.27 194	0.60 218	0.25 158	1.02 380	0.92 406	0.61 279	0.69 330	0.62 271	0.54 328	0.67 180	0.38 159	0.18 355	0.15 208	0.15 322	0.14 219	0.21 210	0.49 271

RALCasStereoNet	0.65 255	1.34 394	2.56 272	0.43 294	0.96 426	0.50 94	0.26 175	0.62 115	0.56 103	0.43 95	0.49 166	0.36 114	0.28 133	0.72 200	0.53 231	0.10 77	1.18 416	0.09 35	0.08 38	0.27 303	1.27 430

ARAFT	0.65 255	1.69 453	3.34 423	0.29 73	0.16 27	0.65 300	0.36 308	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.49 166	0.56 246	0.31 165	1.23 285	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 392	0.50 273

psm_up	0.65 255	1.02 316	2.53 256	0.36 212	0.31 231	0.64 285	0.38 320	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.57 248	0.68 311	0.57 340	1.90 402	0.52 224	0.17 344	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.27 303	0.22 94

CFNet	0.65 255	1.45 422	2.27 149	0.34 173	0.25 168	0.64 285	0.23 108	0.93 308	0.79 333	0.48 123	0.59 260	0.58 254	0.40 227	2.28 433	0.63 273	0.13 244	0.09 91	0.15 322	0.14 219	0.34 360	0.26 124

Reg-Stereo(zero)	0.66 274	0.26 1	2.13 121	0.25 12	1.15 455	0.99 423	0.97 455	0.57 87	0.81 349	0.52 179	0.46 139	0.54 230	0.59 350	0.47 85	1.14 374	0.08 4	0.88 392	0.08 7	0.36 422	0.12 36	0.80 367

mmm	0.66 274	0.53 145	1.83 51	0.38 243	0.86 413	0.49 84	0.27 192	0.82 215	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.47 195	0.38 205	0.81 227	0.73 305	0.12 198	1.37 443	0.14 296	0.45 441	0.18 148	1.35 439

Wz-Net-LNSev	0.66 274	1.30 386	2.81 364	0.35 195	0.37 281	0.80 381	0.48 367	0.91 299	0.87 390	0.63 300	0.70 343	0.80 362	0.59 350	0.67 180	0.68 289	0.15 308	0.14 192	0.12 201	0.12 177	0.24 249	0.38 203

AASNet	0.66 274	1.49 429	2.97 388	0.37 224	0.33 249	0.65 300	0.30 247	1.00 363	0.78 321	0.56 218	0.60 269	0.55 239	0.39 220	0.88 237	0.96 347	0.15 308	0.12 162	0.13 261	0.11 141	0.45 425	0.35 185

DDVS	0.67 278	0.46 113	1.74 40	2.40 497	0.35 267	0.86 399	0.98 456	0.72 158	0.52 73	0.53 188	0.57 248	0.89 394	0.37 196	1.22 282	0.57 245	0.15 308	0.14 192	0.14 296	0.12 177	0.19 178	0.42 228

ACVNet-DCA	0.67 278	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 375	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 483	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 416

fast-acv-ft	0.67 278	1.24 375	3.26 416	0.39 257	0.30 223	0.80 381	0.48 367	0.74 163	0.76 305	0.60 270	0.78 384	0.76 347	0.60 358	0.70 188	0.78 320	0.16 325	0.15 208	0.18 375	0.17 276	0.38 392	0.24 112

ToySt	0.67 278	0.88 282	2.61 290	0.39 257	0.73 394	0.61 238	0.38 320	0.78 184	0.73 270	0.43 95	0.70 343	0.72 331	0.45 279	0.66 177	0.62 267	0.14 278	0.63 363	0.13 261	0.33 408	0.24 249	1.18 416

PSM-AAD	0.67 278	0.29 3	2.41 185	0.37 224	0.23 149	0.86 399	1.15 471	0.62 115	0.66 180	0.64 311	0.71 356	0.67 297	2.90 490	0.65 174	0.32 114	0.10 77	0.08 42	0.17 356	0.15 239	0.14 71	0.34 179

HSM	0.67 278	0.92 300	2.29 154	0.30 93	0.29 210	0.65 300	0.29 232	0.98 344	0.67 193	0.59 259	0.58 255	1.39 460	0.65 370	2.56 453	0.45 191	0.11 158	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.24 112

Occ-G	0.68 284	0.54 147	2.08 104	0.99 439	0.74 395	0.38 37	0.25 158	0.46 29	0.78 321	0.40 79	0.36 86	0.46 186	0.22 57	0.90 240	0.70 293	0.09 26	1.53 453	0.09 35	0.16 260	0.31 341	2.06 471

raft_robust	0.68 284	1.24 375	2.42 189	0.30 93	0.57 354	0.53 125	0.25 158	0.95 326	0.79 333	0.49 139	0.46 139	1.12 443	0.74 396	1.50 326	0.61 264	0.09 26	0.62 362	0.10 86	0.30 382	0.26 289	0.30 153

SACVNet	0.68 284	1.08 330	2.58 278	0.38 243	0.28 205	0.65 300	0.37 311	0.91 299	0.65 173	0.67 336	0.62 284	0.69 322	0.47 297	2.07 416	0.65 280	0.18 355	0.14 192	0.16 341	0.15 239	0.39 400	0.41 223

ADLNet	0.68 284	1.02 316	2.68 324	0.35 195	0.34 259	0.67 320	0.34 291	0.95 326	0.79 333	0.70 350	0.62 284	0.80 362	0.46 289	1.77 370	0.69 291	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.14 219	0.31 341	0.54 290

XPNet_ROB	0.68 284	1.11 338	2.28 151	0.38 243	0.27 194	0.67 320	0.47 365	0.94 313	0.75 296	0.80 386	0.71 356	0.81 365	0.54 328	1.72 361	0.84 335	0.22 394	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.25 270	0.45 254

ETE_ROB	0.68 284	1.09 331	2.32 161	0.38 243	0.26 183	0.69 329	0.51 375	1.49 469	0.75 296	0.81 390	0.71 356	0.85 381	0.51 316	1.39 307	0.70 293	0.17 344	0.14 192	0.19 382	0.16 260	0.24 249	0.35 185

LALA_ROB	0.68 284	1.14 344	2.50 249	0.37 224	0.29 210	0.78 374	0.55 389	0.99 353	0.84 374	0.82 394	0.68 326	0.93 402	0.50 312	1.01 251	0.89 341	0.21 388	0.15 208	0.21 395	0.18 285	0.26 289	0.30 153

SCV	0.69 291	0.68 202	1.95 77	0.90 422	1.04 439	0.49 84	0.24 133	0.98 344	0.73 270	0.54 194	0.31 58	0.24 38	0.20 42	1.32 301	0.26 50	0.11 158	1.59 454	0.09 35	0.32 397	0.34 360	1.58 453

UGAM	0.69 291	0.84 267	2.66 310	0.40 270	0.20 102	0.53 125	0.34 291	0.63 122	0.74 290	0.45 106	0.74 366	0.95 410	0.36 190	2.57 454	0.42 175	0.11 158	0.45 330	0.17 356	0.19 302	0.43 418	0.57 302

STrans-v2	0.69 291	0.62 182	2.66 310	0.28 55	0.23 149	0.57 176	0.32 269	1.01 372	0.77 316	0.92 409	0.84 391	0.88 391	0.92 427	1.81 380	1.19 381	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.12 36	0.30 153

DEmStereo	0.69 291	0.40 81	2.42 189	0.42 284	0.18 60	0.66 313	0.88 447	0.54 69	0.64 166	0.60 270	1.00 425	0.45 177	1.24 447	1.53 329	2.21 446	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.10 95	0.11 26	0.14 30

FADNet-RVC	0.69 291	1.65 449	2.74 349	0.35 195	0.26 183	0.60 218	0.29 232	0.91 299	0.67 193	0.46 117	0.51 181	0.62 271	0.46 289	1.75 365	0.81 329	0.17 344	0.20 259	0.17 356	0.18 285	0.60 449	0.39 210

RASNet	0.69 291	1.05 325	2.59 280	0.37 224	0.47 327	0.66 313	0.33 283	0.82 215	0.76 305	0.51 169	0.65 311	0.93 402	0.62 362	2.20 430	0.80 325	0.14 278	0.09 91	0.09 35	0.11 141	0.18 148	0.37 194

PS-NSSS	0.69 291	1.37 407	2.44 202	0.31 109	0.32 243	0.64 285	0.34 291	1.04 393	0.74 290	0.56 218	0.75 373	0.51 213	0.42 250	2.41 446	0.54 236	0.24 409	0.17 234	0.27 421	0.18 285	0.30 332	0.23 103

MyStereo06	0.70 298	0.72 222	3.51 444	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.90 292	0.67 193	1.48 471	0.53 196	0.84 376	0.57 340	0.60 155	1.11 370	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 298

MSKI-zero shot	0.70 298	0.44 105	2.62 295	1.47 466	0.75 397	0.56 154	0.20 39	0.80 199	0.45 34	0.60 270	0.52 190	0.44 165	0.17 11	0.70 188	0.26 50	0.09 26	2.87 500	0.09 35	0.32 397	0.14 71	0.50 273

DMCA-RVC	0.70 298	1.30 386	3.59 451	0.37 224	0.89 417	0.57 176	0.31 258	0.73 161	0.59 127	0.69 346	0.54 214	0.59 257	0.57 340	1.25 291	0.66 283	0.16 325	0.38 317	0.20 391	0.15 239	0.22 227	0.23 103

HSM-Net_RVC	0.70 298	0.40 81	2.45 220	0.27 39	0.19 91	0.68 326	0.30 247	1.29 455	0.73 270	0.73 362	0.70 343	0.77 349	0.45 279	3.73 496	0.46 196	0.13 244	0.09 91	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.32 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 302	0.85 271	3.01 395	0.33 150	0.25 168	1.01 426	0.59 401	0.62 115	0.54 88	0.42 87	0.45 135	1.54 467	1.44 457	1.40 309	0.73 305	0.14 278	0.13 177	0.12 201	0.11 141	0.20 198	0.35 185

AE-Stereo	0.71 302	0.32 20	2.44 202	0.44 300	0.50 331	0.58 187	0.23 108	1.08 420	0.67 193	0.67 336	0.51 181	0.47 195	0.24 76	0.63 164	0.32 114	0.09 26	2.15 487	0.11 150	0.45 441	0.22 227	2.01 468

xx1	0.71 302	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 439	0.77 375	0.39 103	0.46 186	0.37 196	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 483	0.12 201	0.41 436	0.16 101	1.18 416

GrayStereo	0.71 302	0.27 2	2.40 180	0.89 420	0.23 149	0.62 260	1.40 487	0.67 134	0.70 242	0.72 361	0.77 380	0.55 239	3.03 491	0.60 155	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.21 323	0.12 36	0.37 194

FADNet	0.71 302	1.60 443	2.53 256	0.33 150	0.30 223	0.67 320	0.29 232	0.92 306	0.75 296	0.45 106	0.49 166	0.66 294	0.57 340	1.85 388	0.85 336	0.46 451	0.20 259	0.17 356	0.20 312	0.60 449	0.37 194

iResNetv2_ROB	0.71 302	1.90 466	3.48 442	0.43 294	0.22 124	0.60 218	0.29 232	0.96 329	0.78 321	0.60 270	0.65 311	0.60 264	0.46 289	0.80 224	1.21 383	0.12 198	0.08 42	0.10 86	0.07 19	0.44 422	0.33 171

DRN-Test	0.71 302	0.79 254	2.83 368	0.40 270	0.44 315	0.80 381	0.41 331	1.07 417	0.83 362	0.82 394	0.64 304	0.68 311	0.57 340	1.78 373	0.79 323	0.16 325	0.13 177	0.17 356	0.16 260	0.24 249	0.51 277

StereoDRNet	0.71 302	1.24 375	2.56 272	0.42 284	0.45 318	0.73 347	0.46 361	0.98 344	0.81 349	0.77 375	0.56 237	0.74 339	0.48 304	1.69 360	0.91 344	0.15 308	0.14 192	0.15 322	0.15 239	0.26 289	0.51 277

NCCL2	0.71 302	1.32 388	2.30 156	0.44 300	0.31 231	0.71 337	0.67 424	0.89 283	0.69 231	0.70 350	0.61 277	0.85 381	0.54 328	1.58 344	0.70 293	0.20 379	0.17 234	0.66 466	0.25 351	0.26 289	0.38 203

1test111	0.72 311	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 375	0.39 103	0.25 46	0.38 205	1.03 254	0.75 311	0.10 77	2.13 483	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 416

FAT-Stereo	0.72 311	0.60 171	2.86 374	0.37 224	0.29 210	0.64 285	0.55 389	1.01 372	0.91 404	0.76 373	0.94 413	0.93 402	0.79 406	1.82 383	0.60 258	0.19 370	0.19 246	0.17 356	0.16 260	0.23 242	0.47 260

SCV_C0	0.73 313	0.68 202	2.05 99	1.50 470	0.92 421	0.45 55	0.20 39	0.96 329	0.71 256	0.65 327	0.33 71	0.31 90	0.20 42	1.25 291	0.52 224	0.09 26	1.68 461	0.08 7	0.30 382	0.27 303	1.52 451

MyStereo8	0.73 313	1.16 352	2.89 378	0.53 343	0.34 259	0.71 337	0.20 39	1.87 482	0.59 127	0.53 188	0.66 318	0.50 209	0.33 177	1.27 296	0.62 267	0.10 77	1.19 417	0.10 86	0.21 323	0.21 210	0.61 312

ADLNet2	0.73 313	1.22 370	3.28 418	0.34 173	0.36 275	0.65 300	0.37 311	0.94 313	0.87 390	0.57 234	0.65 311	0.92 397	0.48 304	2.05 414	0.60 258	0.13 244	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.37 385	0.38 203

hitnet-ft	0.73 313	1.09 331	2.59 280	0.28 55	0.22 124	0.71 337	0.36 308	0.89 283	0.67 193	0.58 240	0.83 389	1.03 425	0.94 430	2.31 435	0.70 293	0.23 402	0.14 192	0.41 450	0.13 197	0.24 249	0.28 137

MoCha-V2	0.74 317	0.78 250	2.18 129	1.01 440	1.55 476	0.36 31	0.19 27	0.61 111	0.49 49	0.33 60	0.34 77	0.30 83	0.27 119	1.56 333	0.47 201	0.09 26	1.94 472	0.08 7	0.37 424	0.18 148	1.62 457

IGEV++	0.74 317	0.70 213	2.05 99	1.11 446	1.09 447	0.32 14	0.21 60	0.75 167	0.43 25	0.30 53	0.30 49	0.22 21	0.27 119	0.98 248	0.31 104	0.10 77	2.50 496	0.08 7	0.15 239	0.27 303	2.70 494

cc1	0.74 317	0.73 225	2.43 194	0.67 394	0.52 337	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 439	0.77 375	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 483	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.20 481

IGEVStereo-DCA	0.74 317	0.74 235	2.09 108	0.76 406	0.77 402	0.45 55	0.23 108	0.49 37	0.62 146	0.71 359	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 411	0.10 77	1.50 451	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 483

tt1	0.74 317	0.73 225	2.34 164	0.67 394	0.63 376	0.75 354	0.24 133	0.85 247	0.96 420	0.81 390	0.38 98	0.26 56	0.35 187	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 488	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.19 478

anonymousa	0.74 317	0.60 171	2.58 278	0.96 432	1.33 464	0.61 238	0.26 175	0.69 141	0.56 103	0.55 206	0.84 391	0.82 370	0.46 289	0.56 138	0.61 264	0.10 77	1.11 414	0.12 201	0.98 492	0.14 71	0.97 399

Wz-Net-MNSev	0.74 317	1.42 417	2.75 351	0.38 243	0.33 249	0.90 411	0.61 410	0.98 344	0.94 413	0.77 375	0.75 373	0.75 343	0.66 376	1.39 307	0.76 314	0.17 344	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.28 316	0.48 265

IPLG	0.74 317	1.09 331	2.87 375	0.36 212	0.21 114	1.63 467	0.60 405	1.39 464	0.63 157	1.39 463	0.51 181	0.40 138	0.86 417	1.40 309	0.37 152	0.09 26	0.07 8	0.14 296	0.12 177	0.34 360	0.23 103

FADNet-RVC-Resample	0.74 317	1.54 432	3.81 462	0.38 243	0.29 210	0.62 260	0.38 320	0.91 299	0.67 193	0.52 179	0.51 181	0.63 275	0.44 271	1.56 333	0.59 254	0.24 409	0.32 304	0.22 400	0.19 302	0.30 332	0.71 344

RP	0.74 317	1.01 314	2.48 239	0.44 300	0.45 318	0.66 313	0.45 355	0.95 326	0.87 390	0.70 350	0.95 416	0.99 417	0.82 409	1.55 331	0.82 332	0.26 419	0.19 246	0.23 408	0.20 312	0.34 360	0.38 203

stereogan	0.74 317	0.68 202	2.82 366	0.40 270	0.40 297	1.05 431	0.42 337	0.99 353	0.96 420	0.78 383	0.86 399	1.15 447	0.73 392	1.57 338	0.56 242	0.20 379	0.19 246	0.20 391	0.16 260	0.37 385	0.34 179

HART	0.75 328	0.75 240	2.22 140	0.94 428	1.59 480	0.30 10	0.19 27	0.72 158	0.85 377	0.30 53	0.52 190	0.39 129	0.16 7	0.81 227	0.43 182	0.08 4	2.61 499	0.10 86	0.07 19	0.36 378	1.61 456

model_zeroshot	0.75 328	0.94 305	2.48 239	1.88 488	0.68 388	0.72 343	0.22 75	1.01 372	0.51 63	1.10 430	0.35 84	0.63 275	0.20 42	0.78 217	0.32 114	0.12 198	1.97 474	0.10 86	0.23 339	0.12 36	0.56 298

Nwc_Net	0.75 328	1.10 336	2.96 387	0.42 284	0.39 291	0.77 368	0.39 326	1.06 414	0.73 270	0.65 327	1.00 425	0.99 417	0.74 396	1.43 315	0.99 356	0.24 409	0.15 208	0.23 408	0.26 358	0.27 303	0.30 153

NOSS_ROB	0.75 328	1.03 320	2.27 149	0.68 399	0.26 183	0.68 326	0.30 247	0.99 353	0.82 355	0.59 259	0.58 255	0.77 349	0.39 220	2.75 472	0.48 206	0.25 415	0.24 278	0.28 424	0.26 358	0.29 324	1.07 410

PSMNet_ROB	0.75 328	1.42 417	2.93 383	0.39 257	0.32 243	0.73 347	0.56 393	0.90 292	0.74 290	0.56 218	0.60 269	0.75 343	0.47 297	2.00 410	1.31 393	0.18 355	0.13 177	0.19 382	0.20 312	0.26 289	0.40 215

DualNet (step1)	0.76 333	0.69 210	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 386	0.33 283	0.99 353	0.86 384	0.64 311	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.65 460	1.21 421	0.86 473	0.56 464	0.25 270	0.72 345

DispNO	0.76 333	1.36 402	3.15 408	0.32 129	0.27 194	0.59 205	0.29 232	0.88 275	0.72 265	0.55 206	0.79 386	0.83 375	0.47 297	2.46 448	1.23 387	0.12 198	0.10 119	0.18 375	0.31 389	0.20 198	0.25 116

DCRE	0.76 333	0.80 256	2.31 159	1.05 441	1.18 456	0.63 274	0.26 175	1.03 387	0.59 127	0.52 179	2.12 472	0.44 165	0.27 119	0.41 66	0.53 231	0.09 26	1.02 407	0.10 86	0.32 397	0.16 101	1.47 449

APVNet	0.76 333	1.11 338	3.23 412	0.39 257	0.36 275	0.85 398	0.44 350	0.96 329	0.73 270	0.58 240	0.69 330	0.76 347	0.56 335	2.29 434	0.82 332	0.17 344	0.18 241	0.24 413	0.19 302	0.35 372	0.27 131

GwcNet	0.76 333	1.09 331	3.68 455	0.38 243	0.45 318	0.81 386	0.45 355	0.91 299	0.89 399	0.63 300	0.77 380	0.82 370	0.51 316	1.64 352	0.85 336	0.17 344	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.33 353	0.34 179

AF-Net	0.76 333	1.14 344	2.74 349	0.42 284	0.41 302	0.70 332	0.41 331	1.07 417	0.94 413	0.73 362	1.05 434	1.04 429	0.86 417	1.23 285	1.00 358	0.23 402	0.15 208	0.25 418	0.18 285	0.32 349	0.35 185

ccnet	0.77 339	0.61 177	2.01 89	0.40 270	0.46 325	1.05 431	0.59 401	1.02 380	0.74 290	0.90 406	0.97 418	0.82 370	0.89 422	1.68 359	1.16 378	0.32 434	0.26 290	0.32 437	0.28 369	0.35 372	0.47 260

RYNet	0.77 339	0.91 295	2.36 166	0.37 224	0.41 302	0.88 406	0.44 350	0.99 353	0.88 394	0.65 327	0.54 214	0.92 397	0.61 360	2.70 467	1.23 387	0.15 308	0.14 192	0.17 356	0.14 219	0.27 303	0.55 297

GCAP-BAT	0.78 341	0.38 70	2.37 168	0.98 434	0.60 364	0.77 368	0.22 75	1.13 436	0.51 63	0.80 386	0.90 408	0.81 365	0.25 94	0.77 210	0.88 340	0.10 77	1.94 472	0.09 35	0.50 453	0.17 124	1.35 439

ffm	0.78 341	0.67 193	3.39 429	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 420	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 488	0.15 322	0.33 408	0.25 270	2.19 478

Syn2CoEx	0.78 341	1.43 420	3.54 448	0.44 300	0.31 231	0.64 285	0.43 344	1.04 393	0.83 362	0.64 311	0.77 380	0.74 339	0.74 396	1.91 403	0.64 275	0.20 379	0.17 234	0.19 382	0.15 239	0.30 332	0.59 307

RGC	0.78 341	1.10 336	2.55 269	0.45 307	0.45 318	0.73 347	0.40 329	1.00 363	0.75 296	0.75 371	1.04 432	1.02 424	0.73 392	1.74 364	1.15 376	0.24 409	0.19 246	0.28 424	0.26 358	0.31 341	0.38 203

HH	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 463	0.80 407	0.91 412	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 311	0.55 224	0.87 387	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 418	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 476

HanStereo	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 463	0.80 407	0.91 412	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 311	0.55 224	0.87 387	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 418	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 476

FTStereo	0.79 345	0.32 20	2.83 368	0.70 401	0.21 114	0.73 347	1.75 492	0.61 111	0.60 133	1.07 428	1.62 462	1.28 452	2.11 482	0.75 206	0.30 88	0.19 370	0.08 42	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.39 210

RAFT + AFF	0.79 345	1.73 455	2.99 393	0.34 173	0.35 267	0.67 320	0.51 375	1.05 401	0.79 333	0.54 194	0.58 255	0.59 257	0.81 407	1.80 378	1.21 383	0.13 244	0.27 297	0.15 322	0.14 219	0.45 425	0.69 339

AANet_RVC	0.79 345	1.46 424	2.72 341	0.34 173	0.25 168	0.59 205	0.32 269	0.88 275	0.83 362	0.62 291	0.95 416	0.80 362	0.43 262	2.46 448	1.72 418	0.38 441	0.26 290	0.10 86	0.09 60	0.25 270	0.43 235

aanetorigin	0.81 350	1.03 320	2.64 305	0.44 300	0.44 315	0.59 205	1.00 461	0.59 99	0.70 242	1.54 473	1.22 444	0.82 370	1.08 440	1.06 257	1.07 366	0.18 355	0.15 208	0.17 356	0.21 323	0.53 443	0.65 324

STTRV1_RVC	0.81 350	0.59 169	2.88 377	0.43 294	0.49 330	0.80 381	0.44 350	1.18 447	0.84 374	0.63 300	0.89 404	0.72 331	0.63 366	2.67 463	0.67 286	0.51 453	0.65 365	0.27 421	0.24 342	0.35 372	0.29 143

GANetREF_RVC	0.81 350	1.44 421	3.04 399	0.49 329	0.27 194	0.83 392	0.63 413	1.03 387	0.92 406	0.63 300	0.61 277	0.72 331	0.59 350	2.40 444	0.58 250	0.33 436	0.25 287	0.37 445	0.25 351	0.41 412	0.36 193
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
PWC_ROB	0.81 350	1.41 413	2.60 285	0.41 280	0.40 297	0.63 274	0.31 258	1.04 393	0.99 430	0.92 409	1.29 447	0.78 353	0.68 380	1.65 355	1.50 408	0.19 370	0.12 162	0.18 375	0.13 197	0.51 439	0.54 290

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 354	0.78 250	3.67 454	0.35 195	0.81 409	1.25 449	0.88 447	1.13 436	0.58 117	0.84 398	0.52 190	1.24 450	0.64 367	0.77 210	0.70 293	0.10 77	0.53 345	0.11 150	0.45 441	0.29 324	0.81 372

test_for_model	0.82 354	1.62 444	2.47 233	1.36 458	1.04 439	0.53 125	0.22 75	0.82 215	0.63 157	0.60 270	0.29 42	0.25 46	0.21 49	0.28 3	0.25 36	0.80 470	1.87 467	0.08 7	0.08 38	1.81 495	1.18 416

HBP-ISP	0.82 354	1.57 435	3.28 418	0.50 335	0.27 194	0.86 399	0.54 385	1.09 422	0.78 321	0.81 390	0.70 343	0.68 311	1.00 434	2.02 411	0.47 201	0.24 409	0.24 278	0.29 432	0.25 351	0.28 316	0.52 283

S-Stereo	0.82 354	0.73 225	3.79 460	0.40 270	0.37 281	0.70 332	0.69 428	1.00 363	1.03 435	0.63 300	0.92 411	0.82 370	0.59 350	2.35 438	0.71 299	0.18 355	0.22 271	0.17 356	0.18 285	0.30 332	0.67 328

CVANet_RVC	0.82 354	1.18 358	3.98 467	0.40 270	0.28 205	0.63 274	0.43 344	0.90 292	0.78 321	1.14 435	0.69 330	0.68 311	0.52 323	2.62 459	0.48 206	0.20 379	0.13 177	0.22 400	0.37 424	0.37 385	0.48 265

PASM	0.82 354	1.00 311	2.68 324	0.52 339	0.48 328	0.65 300	0.59 401	0.83 226	0.89 399	0.82 394	0.73 363	0.89 394	0.68 380	2.39 443	0.73 305	0.35 439	0.37 313	0.36 443	0.41 436	0.45 425	0.51 277

TDLM	0.83 360	1.28 383	2.38 171	0.46 311	0.26 183	0.66 313	0.55 389	0.87 267	0.80 341	2.54 494	0.62 284	0.61 266	0.51 316	2.68 466	0.67 286	0.20 379	0.11 145	0.35 442	0.15 239	0.33 353	0.48 265

PWCDC_ROB	0.83 360	1.57 435	2.63 296	0.48 318	0.37 281	0.78 374	0.29 232	1.04 393	1.36 465	0.63 300	2.05 471	0.64 282	0.70 387	1.10 262	1.20 382	0.33 436	0.14 192	0.15 322	0.12 177	0.63 453	0.46 258

GCST	0.84 362	1.48 427	3.02 397	1.12 449	1.09 447	0.62 260	0.19 27	0.79 193	0.56 103	0.60 270	0.65 311	0.50 209	0.31 165	1.24 287	0.74 310	0.76 468	0.46 331	0.84 472	0.64 473	0.71 458	0.57 302

rrr	0.84 362	0.74 235	3.40 434	0.76 406	0.77 402	0.45 55	0.28 205	1.23 452	0.84 374	0.71 359	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 411	0.10 77	1.50 451	0.10 86	0.29 373	0.24 249	1.75 462

GASNet	0.84 362	1.98 469	4.07 471	0.48 318	0.33 249	0.58 187	0.34 291	0.97 337	0.81 349	0.60 270	0.59 260	0.74 339	0.55 333	2.08 419	1.18 379	0.22 394	0.15 208	0.19 382	0.17 276	0.55 445	0.29 143

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 362	1.41 413	2.80 360	0.94 428	0.35 267	0.89 408	0.41 331	0.89 283	0.66 180	0.57 234	0.63 292	0.75 343	0.38 205	2.37 439	0.55 239	1.16 486	0.31 303	0.36 443	0.21 323	0.59 448	0.63 318

edge stereo	0.84 362	0.74 235	3.42 439	0.38 243	1.21 458	0.63 274	0.41 331	0.98 344	0.83 362	0.81 390	0.88 402	1.14 445	0.73 392	2.16 427	0.89 341	0.22 394	0.20 259	0.26 420	0.18 285	0.38 392	0.43 235

SHD	0.84 362	1.14 344	2.54 261	0.80 414	0.52 337	0.76 358	0.34 291	1.16 442	1.29 460	1.11 432	0.85 394	0.98 414	0.74 396	1.25 291	1.48 407	0.22 394	0.37 313	0.20 391	0.27 367	0.36 378	0.41 223

XQC	0.84 362	1.32 388	2.61 290	0.78 412	0.44 315	0.89 408	0.53 382	1.16 442	1.07 442	0.85 400	0.69 330	0.92 397	0.73 392	1.40 309	1.44 405	0.24 409	0.35 310	0.23 408	0.26 358	0.45 425	0.39 210

RTSC	0.84 362	1.40 412	2.67 318	0.50 335	0.40 297	0.83 392	0.33 283	1.11 429	1.14 450	0.93 412	0.82 387	0.84 376	0.58 347	1.34 304	1.82 426	0.18 355	0.49 338	0.14 296	0.30 382	0.46 429	0.42 228

PDISCO_ROB	0.84 362	1.46 424	2.84 370	0.65 386	0.59 359	1.17 444	0.48 367	1.19 448	1.08 444	0.67 336	0.72 361	1.00 420	0.61 360	1.24 287	1.05 363	0.38 441	0.18 241	0.28 424	0.24 342	0.58 447	0.44 249

LL-Strereo	0.85 371	1.73 455	3.06 403	0.37 224	0.61 373	0.54 135	0.33 283	1.01 372	0.76 305	0.69 346	0.58 255	0.85 381	0.78 404	2.65 462	0.54 236	0.14 278	0.58 356	0.14 296	0.12 177	0.42 415	1.05 408

Wz-Net-SNSev	0.85 371	1.83 462	3.36 424	0.42 284	0.31 231	0.71 337	0.66 419	1.04 393	0.94 413	0.68 342	0.85 394	0.96 411	0.62 362	1.75 365	1.14 374	0.16 325	0.15 208	0.16 341	0.17 276	0.39 400	0.63 318

DANet	0.85 371	0.68 202	2.41 185	1.18 452	0.48 328	0.77 368	1.23 479	0.93 308	1.53 472	0.90 406	0.72 361	0.97 413	0.57 340	1.86 390	1.05 363	0.18 355	0.16 222	0.19 382	0.16 260	0.26 289	0.67 328
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
anonymousdsp	0.86 374	0.59 169	2.65 306	1.33 455	1.25 460	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.13 434	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 493	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.12 501

anonymity	0.86 374	0.68 202	1.44 22	0.64 383	0.83 410	0.67 320	0.52 379	0.98 344	0.73 270	0.96 414	0.70 343	0.81 365	0.86 417	1.10 262	1.34 395	0.64 459	0.72 378	0.58 461	1.44 501	0.60 449	0.91 387

IGEV-Stereo	0.86 374	0.60 171	2.65 306	1.35 457	1.25 460	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.14 435	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 493	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.13 502
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 374	1.57 435	2.80 360	0.68 399	0.59 359	0.78 374	0.38 320	0.97 337	0.74 290	0.63 300	0.70 343	1.01 421	0.68 380	1.02 252	1.22 386	0.45 449	0.34 309	0.89 477	0.51 457	0.73 460	0.58 304

test_xeample3	0.86 374	0.75 240	3.36 424	0.65 386	0.76 400	0.49 84	0.33 283	1.21 451	0.80 341	0.61 279	0.23 13	0.30 83	0.29 150	1.17 276	1.57 413	0.10 77	1.79 464	0.10 86	0.40 432	0.25 270	2.09 472

CBMV	0.86 374	1.00 311	2.82 366	0.35 195	0.21 114	0.78 374	0.78 439	1.05 401	0.87 390	0.90 406	0.74 366	0.87 387	1.89 477	1.67 356	1.38 403	0.19 370	0.20 259	0.21 395	0.19 302	0.28 316	0.84 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 380	1.51 430	2.90 380	0.31 109	0.24 161	0.71 337	0.25 158	1.00 363	0.65 173	0.45 106	0.57 248	0.61 266	0.44 271	1.53 329	0.75 311	0.94 475	0.97 398	0.28 424	1.00 493	0.89 470	1.36 442

anonymousdsp2	0.88 381	0.31 10	1.96 81	1.06 442	1.56 477	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.98 427	1.20 445	0.37 92	0.65 285	0.26 105	1.19 280	0.46 196	0.10 77	2.40 495	0.10 86	0.13 197	0.19 178	2.96 498

MIPNet	0.88 381	1.07 327	2.85 372	0.61 374	0.18 60	1.46 457	1.37 483	1.65 475	0.78 321	1.93 479	0.85 394	0.75 343	1.66 467	0.87 233	0.34 136	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.32 397	0.27 303	0.26 124

THIR-Stereo	0.88 381	0.85 271	2.33 163	0.26 28	0.16 27	0.59 205	2.69 498	0.62 115	0.54 88	0.62 291	1.61 461	0.96 411	1.77 473	1.67 356	2.20 445	0.10 77	0.08 42	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.21 87

NCC-stereo	0.88 381	1.22 370	2.97 388	0.60 368	0.45 318	1.88 478	0.48 367	1.04 393	0.75 296	0.70 350	0.85 394	0.93 402	0.84 412	1.81 380	1.51 409	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 389	0.27 303	0.35 185

Abc-Net	0.88 381	1.22 370	2.97 388	0.60 368	0.45 318	1.88 478	0.48 367	1.04 393	0.75 296	0.70 350	0.85 394	0.93 402	0.84 412	1.81 380	1.51 409	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 389	0.27 303	0.35 185
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 381	1.45 422	2.68 324	0.38 243	0.35 267	0.95 420	0.51 375	0.92 306	0.81 349	0.89 404	0.84 391	0.61 266	1.35 450	1.26 295	3.38 478	0.14 278	0.12 162	0.17 356	0.19 302	0.28 316	0.34 179

CBMV_ROB	0.88 381	0.75 240	2.73 346	0.36 212	0.22 124	0.76 358	0.47 365	1.05 401	0.81 349	1.06 427	1.04 432	0.88 391	1.36 452	2.17 429	2.03 432	0.23 402	0.24 278	0.27 421	0.25 351	0.27 303	0.73 349

ttt	0.89 388	0.51 137	2.51 250	0.36 212	0.31 231	0.61 238	0.28 205	1.07 417	0.92 406	0.56 218	0.77 380	0.55 239	0.37 196	2.27 432	3.51 481	0.16 325	1.21 421	0.13 261	0.31 389	0.18 148	1.26 429

AEACV	0.89 388	0.29 3	1.84 54	2.50 498	1.68 482	0.53 125	0.21 60	1.01 372	0.42 20	0.68 342	0.31 58	0.22 21	0.39 220	1.63 349	0.25 36	0.09 26	2.60 497	0.09 35	0.54 461	0.23 242	2.27 488

TRStereo	0.89 388	1.02 316	2.91 381	4.59 509	0.31 231	0.93 416	0.23 108	1.93 486	0.66 180	0.37 67	0.54 214	0.48 203	0.40 227	0.67 180	0.29 82	0.13 244	0.37 313	0.11 150	0.48 449	0.13 51	1.21 423

EGLCR-Stereo	0.90 391	0.31 10	1.90 67	1.60 473	0.95 425	1.14 441	0.42 337	0.85 247	0.43 25	1.74 477	0.21 8	0.27 67	0.17 11	1.56 333	0.30 88	0.10 77	2.60 497	0.10 86	0.09 60	0.10 18	3.10 500

DDUNet	0.90 391	1.63 447	2.77 356	0.77 409	0.69 390	0.83 392	0.44 350	0.90 292	0.70 242	0.68 342	0.76 376	0.92 397	0.54 328	1.14 271	1.35 397	0.61 458	0.37 313	0.96 479	0.52 459	0.77 466	0.67 328

PAM	0.91 393	0.43 98	2.67 318	0.77 409	0.89 417	1.81 475	1.22 478	1.13 436	0.78 321	1.16 438	0.91 410	1.39 460	0.68 380	0.76 208	1.06 365	0.10 77	0.98 400	0.10 86	0.50 453	0.14 71	0.66 325

IGEV_Zeroshot_test	0.91 393	0.39 76	3.80 461	0.42 284	1.95 489	0.56 154	0.64 414	0.84 234	0.55 97	1.45 468	0.53 196	0.79 355	0.42 250	0.57 142	1.13 373	0.10 77	0.49 338	0.10 86	0.34 413	0.19 178	2.97 499

GREAT-IGEV	0.92 395	0.56 158	2.08 104	0.98 434	2.29 496	0.47 73	0.18 22	0.35 4	0.78 321	0.74 368	0.33 71	0.15 1	0.18 24	1.00 249	0.55 239	0.09 26	3.79 504	0.07 1	0.26 358	0.22 227	3.26 503

SQANet	0.92 395	1.96 467	3.23 412	0.77 409	0.83 410	0.76 358	0.38 320	0.87 267	0.68 220	0.64 311	0.69 330	0.73 337	0.52 323	1.35 305	1.36 399	0.80 470	0.30 301	0.60 463	0.29 373	0.93 471	0.70 342

AAGNet	0.92 395	0.40 81	2.53 256	0.60 368	1.01 435	0.62 260	0.45 355	0.52 54	0.68 220	0.58 240	0.53 196	0.50 209	0.72 389	1.22 282	7.32 507	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Consistency-Raft	0.92 395	1.21 365	3.50 443	0.98 434	0.63 376	0.77 368	0.54 385	1.02 380	1.01 432	0.62 291	1.03 430	0.65 285	1.04 437	0.81 227	1.36 399	0.45 449	0.47 334	0.51 459	0.59 470	0.65 455	0.47 260

DeepPrunerF	0.92 395	1.33 392	3.41 436	0.46 311	0.51 334	0.64 285	0.49 372	1.16 442	2.62 492	0.65 327	0.61 277	0.65 285	0.62 362	2.23 431	1.31 393	0.23 402	0.19 246	0.30 433	0.28 369	0.39 400	0.34 179

GANet	0.92 395	1.20 363	2.68 324	0.45 307	0.27 194	0.76 358	0.66 419	0.94 313	0.77 316	0.79 384	1.17 439	0.84 376	0.91 424	2.72 468	1.76 422	0.18 355	0.42 325	0.44 455	0.20 312	0.33 353	0.94 391

PA-Net	0.93 401	1.36 402	4.14 473	0.64 383	0.41 302	0.70 332	0.53 382	0.91 299	0.88 394	0.53 188	0.60 269	0.70 328	0.54 328	2.40 444	2.57 460	0.17 344	0.28 299	0.19 382	0.28 369	0.25 270	0.48 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 402	0.31 10	1.80 46	0.90 422	2.52 498	0.54 135	0.15 5	0.69 141	1.02 433	0.25 30	0.18 2	0.18 7	0.14 2	0.63 164	0.35 144	0.09 26	3.76 503	0.07 1	0.47 446	0.07 1	4.59 510

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 402	0.84 267	3.40 434	1.46 465	0.78 405	1.37 453	0.70 430	1.11 429	0.68 220	0.80 386	1.29 447	1.09 439	0.59 350	1.16 273	1.01 360	0.14 278	0.53 345	0.11 150	0.46 445	0.31 341	0.86 382

FBW_ROB	0.94 402	1.23 374	2.35 165	0.46 311	0.32 243	0.87 404	0.46 361	1.15 439	0.97 426	0.83 397	0.78 384	1.01 421	0.64 367	3.65 495	1.65 415	0.27 423	0.24 278	0.40 448	0.26 358	0.32 349	0.88 384

AIO_rvc	0.95 405	1.02 316	2.57 276	2.80 505	1.91 488	0.37 33	0.24 133	0.52 54	0.60 133	0.98 415	0.29 42	0.25 46	0.18 24	2.16 427	0.29 82	0.11 158	1.39 447	0.08 7	0.11 141	0.26 289	2.87 496

PAM_32	0.95 405	0.43 98	2.68 324	0.64 383	1.10 451	1.78 474	1.16 473	1.12 432	0.96 420	1.07 428	0.90 408	1.38 459	0.76 403	0.78 217	1.11 370	0.10 77	1.29 434	0.10 86	0.50 453	0.16 101	0.98 401

CC-Net-ROB	0.95 405	1.57 435	2.93 383	0.90 422	0.39 291	0.87 404	0.44 350	1.12 432	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.64 282	0.50 312	2.73 470	0.93 345	0.97 478	0.40 323	0.87 476	0.29 373	0.61 452	0.66 325

riskmin	0.96 408	0.32 20	2.07 102	1.72 481	1.61 481	1.62 466	0.57 396	1.45 467	0.55 97	0.73 362	0.89 404	0.92 397	0.45 279	1.16 273	0.60 258	0.11 158	1.30 437	0.12 201	1.38 500	0.14 71	1.51 450

CrosDoStereo	0.96 408	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 502	0.77 177	0.66 180	0.70 350	1.39 454	0.53 223	1.47 460	1.77 370	3.02 473	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 153

DeepStereo_LL	0.96 408	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 502	0.77 177	0.66 180	0.70 350	1.39 454	0.53 223	1.47 460	1.77 370	3.02 473	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 153

UGAM-zero	0.97 411	0.44 105	2.48 239	0.33 150	0.86 413	1.26 450	0.76 436	1.05 401	0.52 73	0.93 412	0.45 135	1.32 456	0.81 407	2.08 419	0.49 215	0.10 77	0.52 343	0.09 35	0.47 446	0.11 26	4.43 508

xxxx	0.97 411	0.64 187	2.14 122	0.30 93	0.67 385	0.64 285	0.24 133	1.09 422	0.91 404	0.57 234	0.65 311	0.58 254	0.39 220	1.57 338	5.49 501	0.13 244	1.38 444	0.11 150	0.32 397	0.17 124	1.41 445

XX-Stereo	0.98 413	0.57 160	4.45 486	1.64 476	5.33 507	0.55 147	0.16 12	0.96 329	0.43 25	0.45 106	0.65 311	0.85 381	0.19 32	0.79 220	0.26 50	0.11 158	0.80 383	0.10 86	0.32 397	0.17 124	0.78 362

test_xeample	0.98 413	0.65 191	2.12 117	0.29 73	0.67 385	0.60 218	0.28 205	1.08 420	0.85 377	0.62 291	0.70 343	0.44 165	0.41 238	1.95 405	5.45 500	0.12 198	1.33 440	0.11 150	0.31 389	0.18 148	1.42 446

mmx	0.99 415	0.67 193	3.39 429	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 406	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 472	3.86 487	0.13 244	1.25 425	0.15 322	0.33 408	0.19 178	1.28 432

xxx	0.99 415	0.67 193	3.39 429	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 406	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 472	3.86 487	0.13 244	1.25 425	0.15 322	0.33 408	0.19 178	1.28 432

MFMNet_re	1.01 417	1.73 455	3.04 399	0.85 418	0.76 400	0.93 416	0.81 442	1.02 380	1.10 445	1.05 425	1.06 435	0.84 376	0.96 431	0.93 243	0.97 348	0.68 465	0.61 359	0.63 465	0.60 472	0.77 466	0.80 367

Wz-Net-TNSev	1.02 418	2.26 490	3.69 456	0.38 243	0.31 231	1.00 425	0.71 431	1.12 432	1.02 433	0.74 368	0.73 363	1.09 439	0.91 424	2.46 448	2.15 442	0.21 388	0.20 259	0.16 341	0.20 312	0.48 434	0.62 314

222	1.02 418	0.60 171	1.95 77	0.29 73	0.51 334	0.62 260	0.24 133	1.09 422	0.86 384	0.64 311	0.67 323	0.47 195	0.42 250	1.86 390	6.73 505	0.13 244	1.21 421	0.11 150	0.32 397	0.17 124	1.44 447

G-Net	1.02 418	0.70 213	3.23 412	0.60 368	0.66 384	2.00 484	0.71 431	0.78 184	0.70 242	1.14 435	2.53 483	1.29 454	1.01 435	1.47 322	1.74 420	0.25 415	0.24 278	0.24 413	0.26 358	0.37 385	0.40 215

DPSNet	1.02 418	0.72 222	2.84 370	0.60 368	0.39 291	1.08 436	0.75 435	1.41 465	1.14 450	0.74 368	0.69 330	1.05 432	1.67 468	2.09 422	2.22 447	0.27 423	0.61 359	0.20 391	0.50 453	0.48 434	1.03 406

ADCP+	1.03 422	1.68 452	3.83 463	0.35 195	0.39 291	1.05 431	0.79 441	0.94 313	0.86 384	0.69 346	0.68 326	0.85 381	1.53 466	1.02 252	4.56 495	0.13 244	0.12 162	0.16 341	0.15 239	0.28 316	0.44 249

WZ-Net	1.04 423	1.83 462	4.20 476	0.42 284	0.36 275	0.88 406	0.71 431	1.05 401	1.11 447	0.84 398	0.94 413	1.06 433	1.17 445	2.37 439	2.24 448	0.20 379	0.14 192	0.15 322	0.16 260	0.36 378	0.53 287

PVD	1.05 424	1.21 365	2.36 166	0.84 417	0.91 420	1.04 429	0.64 414	1.32 459	1.68 476	1.43 467	1.41 456	1.14 445	1.15 444	1.49 325	1.77 423	0.27 423	0.65 365	0.28 424	0.35 415	0.40 406	0.73 349

1111x	1.06 425	0.79 254	3.29 420	0.33 150	0.60 364	0.64 285	0.33 283	1.10 425	0.92 406	0.59 259	0.69 330	0.59 257	0.47 297	2.64 461	4.61 496	0.12 198	1.38 444	0.11 150	0.49 451	0.18 148	1.30 434

ADCMid	1.06 425	1.82 461	3.53 447	0.39 257	0.36 275	0.99 423	0.58 398	1.01 372	0.94 413	1.23 451	1.02 428	1.01 421	1.01 435	1.11 266	4.04 490	0.22 394	0.19 246	0.42 452	0.32 397	0.42 415	0.53 287

test_sample9	1.07 427	0.69 210	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 386	0.33 283	0.99 353	0.86 384	0.64 311	0.63 292	0.67 297	0.49 308	2.02 411	2.70 463	0.65 460	4.33 508	0.86 473	0.56 464	0.25 270	0.72 345

ff1	1.07 427	0.67 193	3.39 429	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 420	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 472	3.86 487	0.10 77	2.16 488	0.15 322	0.33 408	0.25 270	2.19 478

ADCL	1.07 427	1.22 370	2.80 360	0.40 270	0.33 249	1.50 459	1.87 495	0.97 337	1.04 438	1.26 454	1.28 446	0.99 417	1.41 456	1.36 306	3.51 481	0.17 344	0.14 192	0.22 400	0.21 323	0.32 349	0.43 235

ADCPNet	1.07 427	1.37 407	4.54 488	0.38 243	0.68 388	1.36 451	0.64 414	0.93 308	0.83 362	0.79 384	0.82 387	1.08 436	1.18 446	1.30 300	2.68 462	0.21 388	0.69 372	0.21 395	0.95 490	0.30 332	0.54 290

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 431	2.01 473	2.56 272	0.49 329	0.40 297	1.49 458	0.96 454	1.02 380	0.95 418	0.85 400	0.94 413	1.06 433	0.59 350	2.92 480	1.15 376	0.43 447	0.74 379	0.32 437	0.55 462	0.74 461	1.35 439

AnyNet_C32	1.08 431	1.76 459	3.01 395	0.50 335	0.54 345	1.17 444	1.16 473	0.97 337	0.95 418	1.11 432	0.98 421	0.87 387	0.93 429	1.57 338	4.11 492	0.22 394	0.20 259	0.25 418	0.25 351	0.40 406	0.68 333

AIO_test	1.11 433	0.77 244	2.51 250	3.32 507	2.81 500	0.35 27	0.25 158	1.29 455	0.68 220	1.28 456	0.27 33	0.32 96	0.17 11	2.86 478	0.27 59	0.12 198	1.72 462	0.08 7	0.21 323	0.15 82	2.81 495

Ntro	1.11 433	2.10 479	3.52 446	0.97 433	0.87 416	1.06 434	0.54 385	1.02 380	0.93 412	0.63 300	0.76 376	0.93 402	0.67 378	1.76 367	1.71 416	1.03 481	0.46 331	0.76 471	0.41 436	1.29 482	0.86 382

SAMSARA	1.11 433	1.35 397	2.60 285	1.34 456	0.77 402	1.67 469	1.41 489	1.47 468	0.99 430	1.54 473	0.89 404	1.44 463	0.90 423	1.88 396	1.71 416	0.25 415	0.55 350	0.22 400	0.34 413	0.39 400	0.50 273

ADCS	1.14 436	2.02 474	3.36 424	0.43 294	0.37 281	0.96 422	0.81 442	1.12 432	1.17 454	1.25 453	0.98 421	1.08 436	0.92 427	1.41 313	4.97 498	0.23 402	0.21 268	0.22 400	0.23 339	0.40 406	0.67 328

otaku	1.15 437	2.10 479	3.51 444	0.98 434	0.74 395	1.02 428	0.59 401	1.03 387	0.89 399	0.70 350	1.60 460	0.98 414	0.65 370	1.63 349	1.80 425	0.99 480	0.46 331	0.73 470	0.40 432	1.30 484	0.88 384

EAI-Stereo	1.16 438	0.29 3	1.94 76	0.55 352	0.97 429	1.96 480	7.94 511	1.34 460	1.03 435	1.01 422	1.48 457	0.51 213	0.66 376	0.65 174	1.42 404	0.09 26	0.23 276	0.09 35	0.53 460	0.13 51	0.49 271

SuperB	1.19 439	1.62 444	5.29 495	0.37 224	0.26 183	0.81 386	0.87 445	0.94 313	1.19 455	0.68 342	0.68 326	0.63 275	1.37 453	1.73 362	3.30 475	0.16 325	0.12 162	0.17 356	0.16 260	2.74 505	0.63 318

AnyNet_C01	1.20 440	1.89 465	4.25 478	0.55 352	0.54 345	1.57 462	1.39 486	1.10 425	1.13 449	1.19 440	1.34 453	1.15 447	1.11 442	1.73 362	2.89 470	0.26 419	0.24 278	0.28 424	0.24 342	0.50 437	0.68 333

StereoAnything_RVC	1.22 441	1.71 454	3.17 410	2.52 499	2.63 499	0.26 5	0.15 5	0.47 32	0.54 88	0.49 139	0.71 356	0.52 220	0.19 32	1.60 348	0.57 245	0.11 158	4.13 507	0.08 7	0.05 1	0.76 464	3.79 506

SPS-STEREO	1.22 441	1.65 449	3.41 436	0.66 391	0.69 390	1.01 426	0.68 426	1.10 425	0.96 420	1.40 465	1.25 445	1.46 464	1.08 440	2.05 414	2.24 448	0.66 463	0.61 359	0.58 461	0.57 468	0.66 456	1.65 459
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 443	0.69 210	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 386	0.33 283	1.01 372	0.75 296	1.23 451	0.63 292	2.53 481	1.31 448	2.02 411	2.70 463	0.65 460	4.33 508	0.86 473	0.56 464	0.25 270	0.72 345

NaN_ROB	1.25 444	1.46 424	3.84 464	0.54 350	0.56 349	1.12 439	0.99 457	1.05 401	1.03 435	1.10 430	0.87 400	0.77 349	1.07 439	5.85 504	2.98 471	0.16 325	0.23 276	0.16 341	0.24 342	0.28 316	0.66 325

RainbowNet	1.27 445	2.22 486	3.58 450	1.14 450	0.92 421	1.08 436	0.76 436	1.19 448	1.15 452	0.77 375	0.97 418	1.08 436	0.83 411	1.64 352	1.72 418	1.20 488	1.30 437	1.01 482	0.58 469	1.23 479	0.97 399

MDST_ROB	1.28 446	0.53 145	3.84 464	0.55 352	0.45 318	4.06 502	0.60 405	1.36 461	0.89 399	2.18 485	1.17 439	0.98 414	0.72 389	4.28 499	2.12 439	0.20 379	0.16 222	0.19 382	0.17 276	0.20 198	0.84 375

EDNetEfficient	1.29 447	0.78 250	4.27 479	0.65 386	1.03 438	0.94 418	1.38 485	0.87 267	1.75 479	2.33 491	1.32 451	1.04 429	2.21 484	1.59 345	4.07 491	0.16 325	0.19 246	0.15 322	0.27 367	0.38 392	0.40 215

RTS	1.29 447	1.59 439	6.48 502	0.63 379	0.57 354	1.59 464	0.90 450	1.15 439	1.44 467	1.20 445	1.31 449	1.10 441	0.87 420	2.67 463	2.27 450	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 429	0.68 333

RTSA	1.29 447	1.59 439	6.48 502	0.63 379	0.57 354	1.59 464	0.90 450	1.15 439	1.44 467	1.20 445	1.31 449	1.10 441	0.87 420	2.67 463	2.27 450	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 429	0.68 333

WCMA_ROB	1.29 447	1.21 365	3.13 407	0.65 386	0.36 275	1.20 448	0.78 439	1.00 363	0.98 427	1.78 478	2.62 486	3.08 488	2.01 480	1.86 390	2.35 452	0.38 441	0.38 317	0.32 437	0.32 397	0.31 341	1.06 409

MeshStereo	1.29 447	1.34 394	3.04 399	0.35 195	0.28 205	1.10 438	0.69 428	1.42 466	1.07 442	2.71 497	2.43 481	2.95 483	1.50 463	2.92 480	2.03 432	0.23 402	0.22 271	0.22 400	0.19 302	0.50 437	0.69 339
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
HUF	1.33 452	0.96 307	4.06 470	2.73 503	2.17 494	0.35 27	0.24 133	1.87 482	0.75 296	1.28 456	0.29 42	1.35 457	0.19 32	1.97 408	0.43 182	0.15 308	3.91 505	0.08 7	0.06 8	0.31 341	3.41 504

SANet	1.35 453	1.80 460	4.39 484	0.41 280	0.29 210	1.72 471	0.89 449	1.17 445	2.47 489	1.22 449	1.82 465	1.72 470	1.70 470	2.57 454	3.30 475	0.18 355	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.34 360	0.62 314

Anonymous_2	1.36 454	0.49 123	2.03 93	1.71 480	1.58 478	2.49 494	0.58 398	1.59 474	2.31 487	0.77 375	0.88 402	1.03 425	0.58 347	1.20 281	0.66 283	0.32 434	1.38 444	1.42 495	3.87 509	0.78 468	1.56 452

CSAN	1.38 455	1.74 458	4.12 472	0.53 343	0.38 289	1.06 434	1.15 471	1.29 455	1.12 448	1.19 440	1.90 468	1.04 429	1.44 457	5.92 505	2.82 469	0.26 419	0.22 271	0.24 413	0.25 351	0.35 372	0.54 290

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 456	2.04 476	3.02 397	0.58 366	0.41 302	2.15 489	1.00 461	1.31 458	1.29 460	1.05 425	1.10 437	1.29 454	0.91 424	3.07 483	1.34 395	1.65 498	0.84 390	0.68 468	0.88 487	1.55 491	1.91 464

psmorigin	1.41 457	0.91 295	13.83 514	0.37 224	0.30 223	0.63 274	0.37 311	0.80 199	0.64 166	0.98 415	0.87 400	1.16 449	0.78 404	3.95 497	1.09 368	0.19 370	0.22 271	0.17 356	0.19 302	0.25 270	0.47 260

MSMD_ROB	1.41 457	1.03 320	2.75 351	0.41 280	0.32 243	2.00 484	0.61 410	0.96 329	1.43 466	2.97 500	2.63 487	4.76 500	2.04 481	2.44 447	1.78 424	0.30 431	0.26 290	0.32 437	0.32 397	0.32 349	0.63 318

MADNet+	1.44 459	2.19 483	6.00 500	0.89 420	0.70 392	1.58 463	1.11 466	1.56 473	1.30 462	0.89 404	1.03 430	1.25 451	1.12 443	3.29 487	2.80 467	0.48 452	0.57 354	0.39 447	0.36 422	0.63 453	0.69 339

pmcnn	1.44 459	1.25 378	3.57 449	0.74 404	1.42 468	0.72 343	0.56 393	1.04 393	1.06 441	1.03 424	2.89 493	6.01 505	0.75 400	2.54 452	3.60 483	0.14 278	0.11 145	0.08 7	0.06 8	0.34 360	0.81 372

FCDSN-DC	1.45 461	1.12 340	3.30 421	0.48 318	0.41 302	1.13 440	0.60 405	1.17 445	1.28 459	2.25 488	2.85 491	3.65 491	3.34 496	2.58 456	2.44 454	0.31 433	0.26 290	0.31 434	0.30 382	0.37 385	0.78 362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 461	1.62 444	3.59 451	1.09 443	0.70 392	0.86 399	0.67 424	1.19 448	1.51 471	1.20 445	4.05 501	1.61 468	1.94 478	2.97 482	2.07 436	0.67 464	0.69 372	0.55 460	0.70 475	0.57 446	0.67 328
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 463	2.27 491	4.92 491	1.11 446	0.89 417	1.19 446	0.66 419	1.28 454	1.19 455	0.98 415	0.97 418	3.06 487	1.48 462	2.37 439	1.82 426	1.08 483	0.49 338	1.03 483	0.48 449	1.20 478	0.95 394

IMH-64-1	1.50 464	1.98 469	2.69 331	1.39 461	1.12 452	1.39 455	1.19 476	1.80 479	1.47 469	1.19 440	2.20 476	1.53 465	1.51 464	2.12 424	1.98 429	1.34 491	0.68 369	1.28 489	0.70 475	1.37 486	1.12 412

IMH-64	1.50 464	1.98 469	2.69 331	1.39 461	1.12 452	1.39 455	1.19 476	1.80 479	1.47 469	1.19 440	2.20 476	1.53 465	1.51 464	2.12 424	1.98 429	1.34 491	0.68 369	1.28 489	0.70 475	1.37 486	1.12 412

iRaft-Stereo_20w	1.50 464	0.42 90	4.81 489	2.24 495	2.09 492	1.36 451	1.27 480	1.38 463	0.94 413	2.07 480	0.42 117	0.85 381	0.69 385	0.87 233	1.37 401	0.10 77	4.04 506	0.09 35	0.40 432	0.17 124	4.53 509

ELAS_RVC	1.51 467	0.88 282	3.36 424	0.63 379	0.56 349	1.53 460	2.73 499	1.53 470	1.76 480	2.26 489	2.21 478	2.10 475	3.07 492	2.08 419	2.52 456	0.42 444	0.42 325	0.42 452	0.37 424	0.51 439	0.84 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 468	0.92 300	2.91 381	0.62 376	0.57 354	3.13 497	2.21 497	1.67 476	1.58 475	2.42 492	2.43 481	1.87 472	2.49 487	1.85 388	2.70 463	0.42 444	0.43 328	0.41 450	0.40 432	0.51 439	0.85 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 469	2.20 485	4.42 485	1.10 445	0.93 424	1.37 453	0.87 445	1.53 470	1.71 478	1.22 449	1.72 463	2.12 476	1.06 438	2.58 456	1.93 428	0.94 475	0.54 347	1.00 481	0.56 464	2.11 500	0.96 396

EKT-Stereo	1.56 470	0.55 155	2.60 285	2.54 500	19.66 518	0.55 147	0.22 75	0.76 170	0.51 63	0.40 79	0.36 86	0.43 150	0.27 119	0.74 204	0.42 175	0.13 244	0.17 234	0.11 150	0.16 260	0.20 198	0.50 273

MFN_U_SF_RVC	1.57 471	2.56 503	3.30 421	0.66 391	0.41 302	1.15 442	0.51 375	1.27 453	1.35 464	1.61 475	1.20 442	1.43 462	0.97 432	1.80 378	2.10 437	1.88 501	1.79 464	1.97 504	2.14 504	1.61 492	1.76 463

WAO-7	1.58 472	2.04 476	3.25 415	0.94 428	0.75 397	1.75 472	1.13 468	1.87 482	1.97 485	1.46 470	2.53 483	1.98 474	1.75 471	3.13 484	2.48 455	0.69 466	0.67 368	0.94 478	0.74 480	0.80 469	0.77 356

FC-DCNN	1.60 473	0.85 271	3.44 440	0.46 311	0.39 291	1.96 480	0.66 419	1.72 478	1.70 477	2.75 498	2.91 494	4.20 494	3.15 493	2.72 468	2.66 461	0.30 431	0.26 290	0.31 434	0.30 382	0.33 353	0.91 387

PWCK	1.62 474	2.32 495	4.27 479	1.11 446	0.56 349	1.81 475	1.84 493	1.55 472	1.54 473	1.45 468	1.81 464	1.82 471	1.38 454	3.34 488	2.14 441	1.09 484	0.57 354	0.98 480	0.59 470	1.50 490	0.79 365

FC-DCNN v2	1.65 475	0.85 271	3.39 429	0.46 311	0.39 291	2.02 486	0.66 419	1.94 487	1.84 483	2.81 499	2.99 495	4.39 498	3.25 494	2.81 476	2.75 466	0.29 430	0.26 290	0.31 434	0.30 382	0.33 353	0.91 387

WAO-6	1.69 476	1.87 464	3.21 411	1.15 451	1.01 435	2.29 490	1.06 465	1.85 481	2.84 496	1.30 460	2.59 485	2.19 477	1.67 468	2.62 459	2.52 456	0.96 477	0.68 369	1.19 486	0.84 484	1.13 475	0.95 394

DispFullNet	1.69 476	2.25 488	5.23 493	1.53 471	8.78 508	0.89 408	0.37 311	1.03 387	0.98 427	1.37 461	1.00 425	1.13 444	1.97 479	1.51 327	0.98 354	0.55 456	0.32 304	1.19 486	0.64 473	1.16 477	0.88 384

SGM-Forest	1.84 478	7.91 512	10.36 508	0.42 284	0.33 249	1.04 429	1.29 481	1.01 372	0.88 394	1.19 440	2.30 479	1.03 425	1.79 474	2.60 458	2.81 468	0.22 394	0.21 268	0.21 395	0.19 302	0.25 270	0.79 365
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 479	2.09 478	4.16 474	0.74 404	1.23 459	4.52 506	3.86 504	1.68 477	1.26 457	1.28 456	1.54 459	2.36 479	1.86 476	3.35 489	3.37 477	0.54 454	0.49 338	0.48 457	0.49 451	1.39 488	1.21 423

Dean	1.92 480	2.31 494	5.03 492	1.31 453	1.08 445	1.55 461	0.99 457	1.98 489	2.33 488	1.51 472	4.15 502	4.23 497	1.39 455	2.31 435	2.10 437	1.18 487	0.69 372	1.18 485	0.75 481	1.30 484	1.07 410

FINET	1.92 480	1.96 467	4.49 487	1.62 474	1.39 467	3.51 500	4.39 505	2.89 497	2.58 491	1.39 463	1.98 469	1.35 457	2.12 483	1.64 352	2.12 439	0.84 473	1.03 408	0.18 375	0.29 373	0.54 444	2.12 474

ACVNet-4b	2.00 482	2.19 483	4.85 490	1.09 443	0.86 413	1.15 442	0.53 382	1.11 429	1.15 452	0.65 327	1.09 436	1.97 473	0.69 385	2.31 435	9.78 511	5.73 509	0.42 325	1.03 483	0.55 462	1.89 496	0.92 390

SDNR	2.06 483	2.93 506	2.94 385	1.55 472	5.13 506	1.98 483	0.24 133	1.95 488	2.62 492	0.92 409	2.71 489	5.76 504	0.68 380	3.61 494	3.84 486	0.33 436	0.38 317	0.22 400	0.17 276	1.13 475	2.04 470

LVE	2.10 484	2.61 504	4.30 483	1.79 484	1.81 486	1.68 470	1.04 464	2.35 492	2.78 495	1.27 455	2.87 492	4.21 496	1.46 459	2.83 477	2.02 431	2.87 505	0.92 395	1.19 486	1.47 502	1.29 482	1.18 416

SGM_RVC	2.11 485	1.07 327	2.87 375	0.98 434	0.92 421	2.72 496	1.88 496	1.91 485	12.27 509	2.09 481	1.99 470	2.47 480	2.24 485	2.87 479	2.03 432	0.54 454	0.47 334	0.42 452	0.47 446	0.74 461	1.22 425
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 486	2.46 499	3.60 453	1.70 479	1.13 454	1.65 468	0.93 453	2.13 490	1.93 484	1.37 461	2.64 488	2.19 477	1.82 475	5.77 503	2.18 444	5.70 508	1.05 409	1.31 491	0.72 479	1.39 488	1.13 414

IGEV-RUCA	2.30 487	0.38 70	1.36 15	0.41 280	1.90 487	2.03 487	1.86 494	1.37 462	1.78 481	3.73 504	3.72 499	5.06 501	8.09 508	2.15 426	1.63 414	0.26 419	0.77 380	2.71 506	1.91 503	2.43 503	2.42 490

UNDER WATER-64	2.59 488	2.28 492	5.63 497	1.85 487	1.45 470	3.28 498	1.60 491	2.62 493	5.57 502	2.09 481	2.12 472	4.10 493	4.21 500	2.74 471	3.64 484	1.49 495	0.86 391	1.58 499	1.09 496	1.91 497	1.62 457

SGM+DAISY	2.67 489	2.14 481	4.28 481	1.92 490	2.11 493	4.36 505	5.22 508	3.17 498	3.00 497	3.24 503	3.81 500	3.03 485	3.61 497	2.53 451	3.79 485	1.15 485	1.29 434	0.66 466	0.71 478	0.95 472	2.44 491

TorneroNet-64	2.74 490	2.23 487	4.18 475	1.48 467	1.20 457	3.88 501	1.01 463	3.48 505	6.61 506	2.62 496	4.55 504	4.20 494	3.84 499	3.39 491	3.40 479	1.23 489	0.66 367	1.39 494	0.80 482	3.42 507	1.27 430

notaker	2.77 491	2.35 496	4.02 469	2.61 502	1.44 469	1.77 473	1.14 469	2.77 496	1.81 482	2.30 490	11.41 511	3.95 492	4.70 501	3.24 486	3.01 472	1.58 497	0.88 392	1.71 502	1.08 495	2.10 499	1.44 447

UNDER WATER	2.84 492	2.25 488	5.25 494	1.84 486	1.45 470	2.36 492	1.44 490	3.23 500	6.51 505	2.61 495	2.73 490	5.69 503	5.64 504	3.14 485	4.18 493	1.48 494	0.81 386	1.60 500	1.07 494	1.91 497	1.67 460

WAO-8	2.91 493	2.55 501	3.77 458	1.93 491	1.04 439	4.08 503	0.99 457	3.25 501	6.09 503	2.20 486	3.34 497	3.33 489	2.64 488	11.73 512	2.52 456	2.12 502	1.92 469	1.55 497	0.93 488	1.27 480	0.96 396

Venus	2.91 493	2.55 501	3.77 458	1.93 491	1.04 439	4.08 503	0.99 457	3.25 501	6.09 503	2.20 486	3.34 497	3.33 489	2.64 488	11.73 512	2.52 456	2.12 502	1.92 469	1.55 497	0.93 488	1.27 480	0.96 396

DGSMNet	2.93 495	0.77 244	3.44 440	3.58 508	4.25 505	2.53 495	6.86 510	1.03 387	0.88 394	0.58 240	1.85 466	0.79 355	0.62 362	1.63 349	1.46 406	4.62 507	4.98 510	5.15 511	4.71 510	4.52 511	4.37 507

MADNet++	2.94 496	2.17 482	3.27 417	2.55 501	2.28 495	3.29 499	3.37 500	2.76 495	2.67 494	3.10 501	3.20 496	2.78 482	3.25 494	4.11 498	4.68 497	2.72 504	2.27 491	3.03 508	2.43 506	2.34 502	2.59 492

JetRed	3.37 497	4.96 509	10.08 507	1.48 467	1.73 484	7.63 509	5.47 509	3.47 503	2.20 486	2.42 492	2.40 480	2.98 484	2.35 486	3.52 493	6.60 504	1.33 490	1.90 468	1.38 493	1.23 498	2.30 501	2.02 469

LSM	3.40 498	1.42 417	5.81 499	9.98 514	30.74 525	0.86 399	1.14 469	0.99 353	1.26 457	1.40 465	2.18 475	0.93 402	0.85 415	1.76 367	1.03 361	0.22 394	0.35 310	0.24 413	0.29 373	0.40 406	6.21 512

U	3.41 499	0.37 60	1.27 11	0.27 39	13.75 515	19.65 521	0.15 5	0.43 18	0.33 2	0.18 2	0.19 5	0.27 67	0.15 5	0.23 1	0.19 1	0.10 77	0.06 1	17.75 519	12.73 515	0.11 26	0.10 5

MANE	3.51 500	2.03 475	3.88 466	1.89 489	2.01 490	5.98 507	4.72 506	5.87 510	7.13 507	3.80 505	5.10 506	6.11 506	5.34 503	4.39 500	5.05 499	1.07 482	1.28 432	0.50 458	0.85 485	0.76 464	2.36 489

SGM-ForestM	3.67 501	2.70 505	5.34 496	1.65 477	1.72 483	6.02 508	5.08 507	4.10 506	3.47 498	4.59 506	4.21 503	9.81 510	5.79 505	6.44 506	6.97 506	0.88 474	1.09 412	0.33 441	0.45 441	0.68 457	2.10 473

KSHMR	4.19 502	2.37 497	6.24 501	1.73 482	1.48 474	1.97 482	1.29 481	3.18 499	17.06 519	2.15 484	15.74 514	9.09 509	1.75 471	8.33 510	2.37 453	1.55 496	1.29 434	1.70 501	1.23 498	1.75 493	1.60 455

ktn	4.44 503	2.47 500	3.70 457	1.82 485	1.49 475	2.11 488	1.40 487	2.30 491	12.56 510	11.36 512	16.25 515	11.30 513	3.77 498	4.41 501	3.47 480	1.86 500	0.99 401	1.74 503	1.21 497	3.28 506	1.39 443

LE_ROB	4.55 504	2.43 498	9.94 506	2.79 504	4.03 504	2.40 493	3.54 501	2.72 494	11.04 508	11.64 513	4.69 505	5.25 502	10.74 511	4.52 502	9.73 510	0.82 472	0.70 375	1.34 492	0.97 491	0.74 461	0.94 391

tt	4.94 505	0.32 20	4.22 477	2.29 496	1.58 478	10.19 512	16.94 516	9.44 514	5.03 501	1.69 476	1.33 452	4.68 499	5.02 502	3.38 490	5.91 503	6.15 510	9.47 517	2.80 507	3.16 508	3.54 508	1.58 453

TorneroNet	5.60 506	2.30 493	3.98 467	1.49 469	1.26 462	14.47 514	1.11 466	4.85 507	20.66 524	10.12 509	16.30 516	11.78 514	7.35 507	3.41 492	4.38 494	1.36 493	0.70 375	1.46 496	0.87 486	2.73 504	1.33 435

coex-ft	6.14 507	1.98 469	60.80 529	0.34 173	0.30 223	0.80 381	1.17 475	0.76 170	4.34 500	19.82 520	2.15 474	1.61 468	8.77 510	1.82 383	10.36 512	0.44 448	2.05 476	0.18 375	0.19 302	0.39 400	4.61 511

HanzoNet	7.85 508	3.30 508	5.75 498	7.47 512	3.97 503	2.34 491	1.37 483	3.47 503	4.02 499	13.30 514	10.49 507	10.86 511	16.67 517	8.50 511	10.51 513	10.80 516	9.84 518	5.83 512	13.69 516	7.24 513	7.51 513

EDNetEfficientorigin	8.19 509	1.27 381	145.54 531	0.51 338	0.96 426	0.75 354	0.49 372	0.86 258	1.57 474	2.12 483	1.49 458	1.28 452	1.35 450	1.84 386	2.15 442	0.14 278	0.13 177	0.17 356	0.18 285	0.39 400	0.64 323

DGTPSM_ROB	8.97 510	5.94 510	13.01 512	5.95 511	11.34 510	8.54 510	24.06 517	6.47 511	13.52 511	5.19 507	11.52 512	6.18 507	11.04 512	7.02 507	13.92 514	4.47 506	7.66 511	3.90 509	7.43 513	4.34 510	7.98 514

DPSMNet_ROB	9.58 511	5.96 511	13.98 515	8.88 513	11.87 511	8.54 510	24.08 518	6.48 512	13.67 514	5.35 508	11.53 513	6.31 508	11.04 512	7.69 508	14.09 515	7.61 515	8.23 513	5.03 510	7.75 514	5.24 512	8.36 515

BEATNet-Init1	12.32 512	12.82 516	28.66 526	3.22 506	3.71 502	21.59 524	11.42 512	14.54 519	13.73 515	20.24 521	20.16 521	26.14 526	19.85 520	19.08 523	15.33 519	1.81 499	1.93 471	2.05 505	2.48 507	4.25 509	3.41 504

DPSM_ROB	12.32 512	11.13 514	12.31 510	12.90 516	12.80 513	19.81 522	28.13 523	14.50 517	14.31 516	10.62 510	11.34 509	12.03 515	11.89 515	13.08 517	15.22 517	7.09 512	8.31 514	6.47 514	7.32 511	8.69 514	8.43 516

DPSM	12.32 512	11.13 514	12.31 510	12.90 516	12.80 513	19.81 522	28.13 523	14.50 517	14.31 516	10.62 510	11.34 509	12.03 515	11.89 515	13.08 517	15.22 517	7.09 512	8.31 514	6.47 514	7.32 511	8.69 514	8.43 516

DLNR_Zeroshot_test	13.74 515	20.06 519	23.92 521	121.50 531	35.20 526	0.46 62	0.15 5	7.96 513	0.47 41	0.29 52	0.37 92	0.26 56	0.17 11	0.79 220	0.36 147	7.16 514	2.95 501	0.09 35	0.38 428	50.40 529	1.95 467

LRCNet_RVC	13.78 516	19.34 518	13.01 512	19.47 519	12.67 512	1.85 477	0.42 337	12.28 515	1.10 445	15.76 516	18.69 520	12.52 517	8.65 509	12.22 515	9.64 509	22.29 520	8.38 516	25.92 522	24.06 523	19.72 521	17.59 521

FADE	15.98 517	3.24 507	8.93 505	2.10 494	2.93 501	1.19 446	0.91 452	4.99 508	2.50 490	1.28 456	1.19 441	3.05 486	7.02 506	8.01 509	5.49 501	96.22 530	36.26 530	65.47 527	65.78 527	1.78 494	1.34 437

HaxPig	19.88 518	22.39 524	22.30 519	17.98 518	17.98 517	12.06 513	12.06 513	16.25 520	15.97 518	21.05 522	21.41 523	18.85 521	18.35 518	20.07 524	19.64 521	23.57 524	23.19 524	24.07 521	23.71 522	22.95 522	23.72 525

Anonymous_1	22.76 519	11.11 513	11.93 509	12.73 515	26.05 524	19.39 519	27.77 522	14.18 516	13.64 513	14.92 515	10.66 508	11.26 512	11.24 514	12.48 516	14.45 516	37.82 529	7.87 512	34.92 526	63.61 526	87.51 530	11.75 518

PML	22.99 520	17.34 517	8.24 504	5.48 510	9.84 509	50.35 530	102.65 530	5.84 509	13.52 511	37.08 530	104.84 530	30.61 529	23.20 525	12.09 514	7.96 508	6.27 511	2.12 482	6.31 513	2.42 505	10.67 516	2.95 497

MEDIAN_ROB	23.95 521	26.96 529	26.29 525	22.14 520	22.09 519	16.18 515	14.23 514	20.47 521	20.09 520	25.43 526	25.22 528	22.96 522	22.54 524	24.33 525	23.18 526	28.15 526	27.16 528	28.60 524	27.73 524	27.59 523	27.58 526

DPSimNet_ROB	24.35 522	23.81 527	31.38 528	25.93 522	22.83 520	31.30 525	34.38 526	20.78 522	28.92 529	27.39 527	22.99 527	28.29 528	35.76 530	15.47 519	17.82 520	24.28 525	17.90 522	22.23 520	14.12 517	19.38 520	22.12 524

CasAABBNet	24.76 523	22.38 523	24.44 522	26.05 523	25.75 522	39.79 526	56.76 529	29.10 527	28.88 528	21.22 523	22.69 525	24.21 523	23.99 527	26.23 526	30.62 529	14.22 517	16.71 520	13.03 516	14.75 519	17.49 517	16.97 519

Selective-RAFT-Error	24.83 524	22.44 525	24.80 523	26.10 524	25.82 523	39.85 527	56.72 528	29.21 529	29.03 530	21.29 525	22.80 526	24.25 524	24.07 528	26.28 527	30.60 528	14.24 518	16.85 521	13.04 517	14.75 519	17.53 518	17.02 520

LSM0	26.57 525	22.53 526	25.76 524	30.62 526	52.30 530	39.86 528	56.49 527	29.18 528	28.76 527	21.26 524	22.46 524	24.42 525	23.97 526	26.42 528	30.66 530	14.29 519	16.56 519	13.06 518	14.65 518	17.62 519	20.52 522

AVERAGE_ROB	26.91 526	30.28 530	29.18 527	25.78 521	25.30 521	19.49 520	15.38 515	23.70 526	23.02 526	28.38 528	27.78 529	26.23 527	25.76 529	26.95 529	25.55 527	31.27 528	30.02 529	31.76 525	30.80 525	30.88 528	30.77 527

ASD4	27.03 527	24.46 528	23.91 520	27.24 525	17.87 516	47.08 529	31.36 525	41.80 530	21.82 525	31.12 529	20.82 522	33.80 530	18.50 519	27.25 530	21.57 525	29.52 527	20.55 523	27.54 523	23.38 521	30.03 524	20.96 523

xxxxx1	29.05 528	20.74 520	14.05 516	50.10 527	40.25 527	19.01 516	26.60 519	21.83 523	20.22 521	16.52 517	17.56 517	18.33 518	21.41 521	16.11 520	20.77 522	23.48 521	26.77 525	66.36 528	78.56 528	30.19 525	32.23 528

tt_ll	29.05 528	20.74 520	14.05 516	50.10 527	40.25 527	19.01 516	26.60 519	21.83 523	20.22 521	16.52 517	17.56 517	18.33 518	21.41 521	16.11 520	20.77 522	23.48 521	26.77 525	66.36 528	78.56 528	30.19 525	32.23 528

ff	29.05 528	20.74 520	14.05 516	50.10 527	40.25 527	19.01 516	26.60 519	21.83 523	20.22 521	16.52 517	17.56 517	18.33 518	21.41 521	16.11 520	20.77 522	23.48 521	26.77 525	66.36 528	78.56 528	30.19 525	32.23 528

test_example2	115.17 531	122.38 531	93.45 530	115.38 530	123.53 531	101.24 531	113.11 531	54.67 531	99.94 531	135.50 531	136.43 531	85.67 531	85.40 531	110.44 531	104.91 531	152.17 531	205.21 531	99.17 531	114.27 531	138.55 531	112.04 531

ccccc	290.26 532	297.53 532	346.58 532	372.50 532	377.87 532	200.30 532	209.85 532	217.33 532	172.40 532	202.36 532	216.49 532	213.34 532	255.16 532	312.79 532	342.72 532	409.97 532	354.33 532	255.69 532	227.31 532	431.13 532	389.58 532

Low-res two-view benchmark