Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

FoundationStereo	0.48 1	0.38 18	1.70 8	0.82 143	1.00 266	0.42 2	0.06 36	0.63 1	1.44 15	0.38 15	0.04 3	0.11 13	0.37 60	0.93 7	0.39 4	0.03 302	0.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 55

LGtest1	0.53 2	0.42 36	1.55 5	0.14 12	0.30 108	1.00 8	0.01 3	2.47 9	1.19 10	0.65 52	0.12 11	0.08 4	0.10 9	1.30 20	0.47 10	0.01 159	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.20 134

S2M2	0.53 2	0.50 86	1.58 7	0.53 95	0.18 62	1.13 10	0.01 3	1.47 3	2.18 34	0.18 1	0.87 38	0.13 15	0.20 20	0.87 4	0.51 16	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.20 302	0.01 1

MLG-Stereo_test3	0.63 4	0.42 36	2.06 29	0.38 67	0.40 146	1.36 31	0.01 3	4.13 49	0.95 6	0.48 32	0.13 12	0.06 1	0.07 3	0.89 5	0.37 3	0.02 261	0.61 345	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 117

MonSter	0.72 5	0.27 3	2.25 39	0.07 1	0.85 245	1.27 23	0.01 3	3.79 34	0.91 2	0.41 21	0.18 16	0.08 4	0.04 1	1.33 21	0.58 30	0.00 1	0.96 401	0.00 1	0.36 436	0.00 1	0.94 319

SGD-Stereo	0.76 6	0.36 14	1.37 2	0.43 76	0.14 43	1.25 21	0.29 134	2.25 7	0.84 1	0.61 50	0.51 27	0.09 6	0.11 12	6.65 204	0.19 1	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.07 42

LG-Stereo_L2	0.78 7	0.47 65	1.99 24	0.29 45	0.36 131	1.28 24	0.18 100	3.82 36	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 2	0.07 3	4.41 126	0.55 23	0.01 159	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.25 166

DEFOM-Stereo	0.78 7	0.56 115	1.98 22	0.21 26	0.12 34	1.93 87	0.44 170	0.99 2	0.93 5	0.70 56	0.51 27	0.15 16	0.09 8	6.39 191	0.40 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.14 80

RAStereo	0.81 9	0.70 166	3.97 190	0.21 26	0.54 185	1.16 11	0.02 14	3.78 32	1.22 11	0.62 51	1.57 59	0.16 19	0.23 26	0.89 5	1.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.02 6

LG-Stereo_L1	0.82 10	0.46 58	1.74 10	0.28 44	0.34 123	1.36 31	0.19 105	2.56 11	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 2	0.06 2	6.62 200	0.54 22	0.01 159	0.63 347	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 140

MLG-Stereo_test2	0.82 10	0.40 30	1.99 24	0.39 68	1.07 275	1.43 39	0.02 14	4.01 44	1.75 22	0.37 12	0.07 4	0.15 16	0.10 9	2.62 76	0.57 28	0.32 434	0.65 350	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.42 223

LG-G_1	0.83 12	0.41 33	1.83 16	0.35 60	0.33 118	1.82 79	0.02 14	4.37 66	1.10 7	0.60 48	0.08 5	0.09 6	0.08 5	3.50 97	0.55 23	0.03 302	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.77 298

LG-G	0.83 12	0.41 33	1.83 16	0.35 60	0.33 118	1.82 79	0.02 14	4.37 66	1.10 7	0.60 48	0.08 5	0.09 6	0.08 5	3.50 97	0.55 23	0.03 302	0.59 340	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.77 298

MLG-Stereo_test1	0.85 14	0.34 11	1.80 12	0.10 4	1.66 346	1.22 17	0.01 3	4.24 53	1.68 19	0.19 2	0.08 5	0.09 6	0.11 12	4.16 117	0.46 9	0.01 159	0.70 359	0.00 1	0.01 233	0.01 6	0.17 112

GLC_STEREO	0.87 15	0.39 24	1.55 5	0.72 124	0.01 1	1.98 91	0.55 203	3.52 20	3.54 95	0.96 82	1.63 61	0.19 22	0.41 71	1.29 19	0.58 30	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.08 46

IGEV-RUCA	0.88 16	0.27 3	1.43 4	0.59 99	0.33 118	2.12 107	0.49 190	3.65 25	1.79 24	1.04 85	0.16 13	0.24 40	0.55 95	2.95 86	0.57 28	0.12 390	0.21 287	0.20 456	0.25 392	0.22 320	0.33 191

MLG-Stereo	0.91 17	0.34 11	1.91 21	0.16 13	0.41 151	1.23 19	0.00 1	4.57 73	1.74 21	0.41 21	0.08 5	0.09 6	0.10 9	5.68 168	0.45 8	0.02 261	0.77 369	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.16 102

UniTT-Stereo	0.94 18	0.53 95	2.82 73	0.94 160	1.29 318	0.56 4	0.12 64	1.49 4	3.16 66	1.77 105	2.22 87	0.20 25	0.32 51	1.76 43	1.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.02 6

dual_stereo	0.95 19	0.39 24	1.83 16	0.37 64	1.11 286	0.84 6	0.03 22	4.34 65	1.83 25	0.30 7	0.08 5	0.21 26	0.12 14	3.16 91	0.98 103	0.00 1	1.34 469	0.00 1	0.20 369	0.00 1	1.83 427

rvit_stereo_0081_aga	0.95 19	1.03 263	4.52 236	0.16 13	0.25 98	1.70 64	0.21 115	4.27 57	3.17 67	0.38 15	0.23 18	0.27 45	0.31 44	1.56 31	0.64 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 235	0.15 93

MaDis-Stereo	0.96 21	1.11 276	4.01 195	0.36 63	1.86 363	1.20 14	0.06 36	3.99 43	1.73 20	0.45 27	0.56 30	0.43 72	0.51 89	1.28 17	1.46 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.08 46

LG-Stereo	1.00 22	0.58 126	4.72 253	0.19 16	0.37 136	1.18 13	0.18 100	4.21 52	3.11 65	0.83 78	1.95 79	0.45 75	0.16 18	0.53 1	0.62 40	0.33 435	0.22 288	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.31 185

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 23	0.42 36	3.22 108	0.48 88	0.63 201	2.02 94	0.27 131	5.79 146	1.32 12	0.82 74	0.75 33	0.87 101	0.23 26	1.24 15	0.86 80	0.15 398	0.58 339	0.00 1	0.26 405	0.03 52	0.49 236

castereo	1.02 23	0.69 159	1.26 1	0.46 84	0.19 66	1.89 83	0.76 268	5.61 134	2.37 36	0.78 69	2.65 101	0.32 56	0.40 69	1.25 16	1.00 108	0.01 159	0.32 305	0.00 1	0.24 388	0.03 52	0.22 147

GIP-stereo	1.03 25	0.79 181	2.35 42	1.91 282	1.40 329	1.47 42	0.05 28	5.06 93	1.85 26	0.30 7	0.43 26	0.57 89	0.37 60	1.14 10	0.75 62	0.07 362	0.50 334	0.00 1	0.00 1	0.06 111	1.57 383

rvit_stereo_0081	1.03 25	0.55 104	2.58 52	0.64 109	0.13 39	1.35 29	0.12 64	3.74 30	5.28 196	0.55 40	0.32 23	0.55 86	0.12 14	4.08 113	0.53 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

rvit_stereo_0082	1.03 25	0.55 104	2.58 52	0.64 109	0.13 39	1.35 29	0.12 64	3.74 30	5.28 196	0.55 40	0.32 23	0.55 86	0.12 14	4.08 113	0.53 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

IGEV-Stereo++	1.03 25	0.32 9	2.03 28	0.25 37	1.94 369	1.94 88	0.01 3	3.57 22	2.52 40	0.70 56	1.80 74	0.10 12	1.14 144	1.34 22	0.55 23	0.01 159	0.75 365	0.00 1	0.00 1	0.04 80	1.57 383

LoS	1.03 25	0.43 40	2.53 49	0.64 109	0.14 43	2.42 130	0.26 129	5.64 136	2.93 51	1.08 88	0.24 19	0.49 78	0.45 85	2.31 68	0.83 77	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.03 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 30	0.44 49	2.58 52	0.32 48	0.52 178	1.78 74	0.07 41	5.69 138	2.76 45	0.27 5	2.28 90	0.80 98	0.44 83	1.37 23	0.49 13	0.00 1	0.36 315	0.00 1	0.25 392	0.02 20	0.32 190

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 31	2.27 413	1.82 13	1.16 178	0.34 123	0.56 4	0.05 28	2.94 13	1.46 16	0.40 19	0.94 41	0.22 32	2.27 217	6.26 187	0.63 42	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.17 351	0.04 80	0.16 102

rvit_stereo_0080	1.09 31	1.08 270	4.16 205	0.12 7	0.12 34	1.32 26	0.36 150	4.52 71	3.94 126	0.70 56	1.29 53	0.41 67	0.75 113	1.98 48	0.76 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.18 117

trnet	1.09 31	0.47 65	2.19 37	0.12 7	0.21 83	1.70 64	0.02 14	4.28 59	6.97 282	0.78 69	1.77 70	0.48 77	0.67 106	1.50 27	0.58 30	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 13

whm_eth	1.09 31	1.08 270	4.16 205	0.12 7	0.12 34	1.32 26	0.36 150	4.52 71	3.94 126	0.70 56	1.29 53	0.41 67	0.75 113	1.98 48	0.76 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.18 117

CASnet	1.09 31	0.47 65	2.09 31	0.79 137	0.08 17	2.10 102	0.14 83	3.83 37	4.26 144	3.84 152	1.56 58	0.32 56	0.30 41	1.13 9	0.77 67	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 31	0.51 88	2.16 35	0.11 6	0.24 94	1.67 59	0.03 22	4.24 53	6.91 279	0.80 73	1.73 66	0.44 73	0.64 104	1.58 33	0.61 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 6
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
fffft	1.13 37	0.71 170	2.25 39	0.09 3	0.07 14	2.10 102	0.63 228	4.19 51	2.10 30	0.42 24	0.75 33	0.24 40	0.20 20	6.89 218	1.08 121	0.00 1	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.53 245
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 37	0.92 228	1.82 13	0.80 140	0.09 21	2.07 101	0.16 91	3.61 24	2.17 33	0.38 15	1.37 56	0.19 22	0.29 39	7.04 230	1.02 114	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.51 241

CroCo-Stereo	1.14 39	1.22 302	3.99 193	0.61 106	0.53 181	0.38 1	0.06 36	5.35 117	4.15 137	0.59 46	1.92 78	1.00 106	0.27 34	1.37 23	1.33 159	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.05 28
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
rvit_stereo_0083	1.16 40	0.47 65	3.68 163	0.54 96	0.10 24	1.25 21	0.24 123	3.17 17	5.31 199	0.52 36	0.80 36	0.82 99	1.16 151	4.52 131	0.51 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.13 75

GREAT-IGEV	1.17 41	0.57 121	3.06 99	1.95 291	1.41 331	1.42 37	0.08 47	2.51 10	3.07 63	0.58 45	0.79 35	0.11 13	0.35 57	2.17 60	1.00 108	0.07 362	1.45 472	0.00 1	0.22 382	0.14 246	2.42 468

111111	1.21 42	0.28 5	2.10 33	0.22 29	1.45 334	1.42 37	0.05 28	5.30 108	2.01 29	0.55 40	3.02 111	0.09 6	0.20 20	4.87 139	0.58 30	0.00 1	0.75 365	0.00 1	0.00 1	0.10 181	1.09 340

MGS-Stereo	1.22 43	0.44 49	2.92 81	0.83 144	0.07 14	1.82 79	0.65 235	2.44 8	3.95 128	1.11 90	6.19 210	0.49 78	0.37 60	1.73 37	0.81 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 44	1.42 335	5.16 273	0.94 160	0.36 131	1.22 17	0.24 123	4.57 73	4.49 160	0.51 33	1.04 43	0.73 95	1.10 138	1.50 27	1.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.22 147

RSM++	1.24 45	0.45 54	1.84 19	1.61 231	0.51 174	2.73 169	0.29 134	2.99 14	3.22 70	0.69 55	2.06 81	0.52 83	0.28 36	5.62 164	0.86 80	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.17 351	0.16 266	0.85 308

tt45	1.25 46	0.90 223	1.98 22	0.59 99	0.25 98	3.47 250	0.14 83	4.07 45	1.97 28	0.45 27	2.17 84	0.29 49	0.27 34	7.02 229	0.95 99	0.00 1	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.24 163

CAS++	1.27 47	0.68 155	2.40 45	0.25 37	0.30 108	1.80 76	0.61 222	8.46 264	3.61 101	1.80 106	2.42 94	0.18 21	0.21 25	2.12 57	0.49 13	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 47	0.38 18	2.61 56	1.75 259	1.21 303	2.44 133	0.85 292	4.79 81	1.67 18	0.71 60	0.26 21	0.29 49	2.00 205	2.30 67	0.66 46	0.01 159	0.95 398	0.00 1	0.42 446	0.12 213	2.07 449

ours_stereo	1.28 49	0.91 224	2.36 44	0.34 59	0.67 207	1.16 11	0.09 50	3.71 29	2.44 37	0.51 33	3.17 115	0.36 65	0.26 30	6.62 200	0.55 23	0.00 1	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.23 332	2.08 450

MM-Stereo_test2	1.30 50	0.52 93	2.67 64	1.71 251	0.29 106	1.79 75	0.51 193	5.28 106	3.84 120	0.95 80	0.93 40	0.51 82	0.36 58	2.29 66	1.12 126	0.00 1	0.95 398	0.00 1	0.07 295	0.32 383	1.97 442

AIO-Stereo	1.30 50	0.45 54	1.73 9	0.67 119	0.77 231	2.33 122	0.60 218	5.99 166	3.27 72	0.45 27	3.46 122	0.41 67	0.28 36	1.53 30	0.71 57	0.04 329	0.79 370	0.00 1	0.67 464	0.10 181	1.67 397

mms	1.31 52	0.88 219	2.06 29	0.25 37	0.79 233	1.50 44	0.08 47	3.29 18	2.51 39	0.53 37	3.09 113	0.34 62	0.26 30	7.11 236	0.59 34	0.00 1	0.43 323	0.00 1	0.00 1	0.21 313	2.32 462

TANstereo	1.32 53	0.79 181	2.93 82	0.37 64	0.11 26	1.81 78	0.01 3	3.56 21	4.36 152	4.53 172	4.96 168	0.41 67	0.68 107	1.22 12	0.59 34	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13

AIO_test	1.34 54	0.72 173	3.32 120	0.86 148	1.19 298	2.90 201	0.80 274	4.46 69	3.34 77	0.77 63	0.86 37	1.48 124	0.30 41	2.95 86	0.49 13	0.00 1	1.00 417	0.00 1	0.13 334	0.04 80	1.24 354

sCroCo_RVC	1.34 54	0.85 201	6.15 332	1.21 185	1.28 313	0.90 7	0.18 100	4.50 70	2.86 50	0.37 12	3.18 117	0.52 83	1.52 184	1.83 45	0.93 94	0.13 393	0.25 298	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.16 102

GCAP-Stereo	1.35 56	1.11 276	2.82 73	0.66 117	1.08 282	1.68 61	0.01 3	5.17 102	3.68 106	2.10 111	1.63 61	1.42 118	0.75 113	1.77 44	1.59 178	0.00 1	1.08 428	0.00 1	0.00 1	0.17 275	0.26 169

CroCo-Stereo Lap2	1.37 57	1.19 292	4.17 208	1.01 166	4.58 465	0.46 3	0.09 50	4.27 57	2.94 52	1.25 94	2.40 93	1.55 128	0.20 20	1.72 36	1.30 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.13 75

xyz-stereo-finetune	1.38 58	0.91 224	2.91 79	0.10 4	0.05 5	3.13 219	0.66 236	4.12 48	3.01 62	1.06 87	1.91 77	0.69 93	0.37 60	6.31 188	2.14 235	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.13 75

castereo++	1.38 58	0.97 250	2.82 73	0.59 99	0.52 178	4.45 318	0.97 311	5.22 105	1.87 27	0.41 21	2.28 90	1.87 138	0.15 17	4.14 116	0.42 6	0.00 1	0.41 321	0.00 1	0.30 419	0.05 99	0.22 147

Occ-G	1.39 60	0.66 148	3.05 98	0.60 103	0.75 227	1.46 40	0.67 241	3.66 26	3.50 82	1.76 104	0.65 31	5.00 267	0.55 95	1.15 11	1.56 174	0.00 1	0.74 364	0.00 1	0.17 351	0.19 292	1.61 385

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 60	0.74 176	2.72 69	0.73 127	1.26 311	2.42 130	0.02 14	3.78 32	8.16 328	1.81 109	2.94 109	0.28 47	0.32 51	1.51 29	0.76 63	0.04 329	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.19 128

999	1.42 62	0.85 201	2.23 38	1.37 202	0.35 125	3.01 210	0.64 231	3.91 39	2.83 48	0.38 15	3.35 120	0.19 22	0.25 28	7.37 252	1.12 126	0.01 159	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.21 140

WCG-NET	1.42 62	0.84 198	1.90 20	0.61 106	0.10 24	2.10 102	1.05 323	3.33 19	7.10 286	2.86 123	3.53 131	0.75 96	0.93 128	1.28 17	0.72 58	0.00 1	0.97 404	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.22 147

fffy	1.43 64	0.95 242	2.85 77	1.42 212	0.61 197	2.25 113	0.19 105	4.74 79	1.32 12	0.26 4	2.77 103	0.21 26	0.39 68	6.97 227	0.73 60	0.00 1	0.79 370	0.00 1	0.00 1	0.19 292	2.03 447

RSM	1.43 64	0.40 30	1.79 11	0.74 133	0.54 185	2.45 134	0.49 190	4.13 49	3.29 75	0.65 52	2.53 96	2.15 148	0.30 41	6.97 227	0.85 78	0.01 159	0.12 258	0.00 1	0.25 392	0.11 195	0.72 292

rvit_0105_6	1.44 66	1.26 307	5.78 314	0.66 117	0.08 17	1.58 51	0.32 144	4.57 73	6.53 258	0.40 19	0.38 25	1.11 109	0.29 39	4.76 138	0.92 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.20 134

MIF-Stereo (partial)	1.44 66	0.59 127	3.98 191	0.08 2	1.09 283	1.24 20	0.13 73	5.12 98	4.07 135	0.47 31	2.56 97	0.31 52	0.74 112	6.31 188	2.02 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.04 22

EGLCR-Stereo	1.45 68	0.26 2	2.91 79	1.94 287	0.90 250	3.13 219	0.69 247	5.81 148	3.21 69	1.14 92	0.20 17	1.52 127	0.37 60	4.29 123	0.69 52	0.01 159	0.79 370	0.00 1	0.00 1	0.01 6	1.21 351

ff7	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

ffff	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

11t	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.87 85	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

ccc-4	1.46 69	0.79 181	2.99 92	0.33 54	0.35 125	2.75 172	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.77 63	1.20 44	0.21 26	0.42 73	7.44 256	0.86 80	0.00 1	0.93 392	0.00 1	0.16 342	0.12 213	1.82 421

LoS_RVC	1.47 73	1.75 376	2.66 62	0.52 93	3.89 442	1.67 59	0.04 24	2.66 12	2.61 42	0.55 40	2.63 99	0.31 52	1.68 191	1.99 50	0.81 72	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.03 52	5.54 490

AIO_rvc	1.48 74	1.01 261	3.51 140	0.95 162	1.16 294	3.32 238	0.96 310	4.83 82	3.38 79	0.79 71	1.75 67	1.31 116	0.31 44	2.66 77	0.62 40	0.02 261	1.09 429	0.00 1	0.04 283	0.12 213	1.82 421

PMTNet	1.48 74	0.43 40	2.77 72	0.31 47	0.17 58	2.94 203	0.33 147	3.66 26	5.27 195	1.11 90	1.28 52	0.28 47	0.92 126	4.32 124	0.90 88	4.89 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.05 28

knoymous	1.50 76	0.28 5	1.99 24	0.33 54	0.48 161	1.58 51	0.11 60	5.71 140	2.81 47	4.85 176	1.75 67	4.58 247	0.46 87	3.66 102	1.30 154	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.09 50

anonymousdsp	1.51 77	0.81 188	2.70 67	0.60 103	0.69 211	2.76 176	0.79 272	4.86 83	3.00 61	0.82 74	1.25 48	0.31 52	0.42 73	7.44 256	0.81 72	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.17 351	0.12 213	1.85 430

IGEV-Stereo	1.51 77	0.81 188	2.69 66	0.60 103	0.69 211	2.77 177	0.79 272	4.88 87	2.99 60	0.82 74	1.25 48	0.31 52	0.42 73	7.43 255	0.85 78	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.17 351	0.12 213	1.85 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 79	0.86 209	6.50 348	0.42 73	0.05 5	1.56 50	0.09 50	5.18 104	4.02 133	0.54 39	1.76 69	0.59 90	0.75 113	6.48 195	1.23 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.07 42

IGEVStereo-DCA	1.54 80	1.71 369	2.99 92	0.73 127	0.24 94	2.69 163	0.81 278	4.31 60	2.97 55	0.73 61	0.16 13	0.23 34	0.32 51	7.57 274	2.72 273	0.00 1	0.49 332	0.00 1	0.16 342	0.17 275	1.82 421

sAnonymous2	1.54 80	2.26 410	9.53 426	0.65 113	0.50 167	1.20 14	0.23 121	4.86 83	3.65 104	0.42 24	1.27 50	0.23 34	1.40 170	1.23 13	0.68 47	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.20 369	2.00 475	0.42 223

CroCo_RVC	1.54 80	2.26 410	9.53 426	0.65 113	0.50 167	1.20 14	0.23 121	4.86 83	3.65 104	0.42 24	1.27 50	0.23 34	1.40 170	1.23 13	0.68 47	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.20 369	2.00 475	0.42 223

XX-TBD	1.55 83	1.11 276	2.94 84	2.45 370	0.06 11	2.31 121	0.01 3	3.58 23	7.80 316	3.11 133	5.10 171	0.27 45	0.26 30	1.42 25	0.60 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22

Selective-IGEV	1.56 84	0.34 11	2.13 34	0.77 136	0.76 230	2.36 125	0.52 195	6.80 207	3.08 64	0.53 37	3.34 119	0.26 43	0.31 44	7.24 243	0.73 60	0.01 159	0.80 373	0.00 1	0.14 337	0.08 143	1.01 326

rvit_0105_4	1.58 85	1.41 332	6.67 356	0.65 113	0.05 5	1.60 54	0.41 162	4.70 77	6.48 254	0.46 30	0.87 38	1.40 117	0.53 94	5.08 148	1.12 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 117

IGEV++	1.58 85	0.81 188	2.66 62	1.35 198	0.99 264	2.47 138	0.98 314	7.35 234	3.70 108	0.82 74	2.24 88	0.44 73	1.18 153	2.08 56	1.15 131	0.03 302	1.18 453	0.00 1	0.05 287	0.17 275	2.00 446

ProNet	1.58 85	0.86 209	3.17 104	0.75 135	0.72 220	2.84 184	0.66 236	5.91 161	3.28 74	0.37 12	1.47 57	0.40 66	0.37 60	7.19 239	0.70 53	0.02 261	0.98 410	0.00 1	0.05 287	0.20 302	1.77 418

HUF	1.64 88	1.03 263	4.14 203	1.19 183	1.34 325	3.02 211	0.40 159	4.88 87	3.60 99	0.79 71	2.87 108	0.83 100	0.31 44	2.88 84	0.81 72	0.06 354	2.03 487	0.00 1	0.00 1	0.16 266	2.41 467

MyStereo07	1.64 88	1.15 284	2.61 56	1.28 192	1.49 337	2.63 154	0.45 171	6.45 191	2.94 52	1.10 89	1.61 60	0.29 49	0.60 102	7.45 263	0.80 68	0.01 159	1.27 461	0.00 1	0.25 392	0.11 195	0.42 223

rrr	1.64 88	1.71 369	6.31 342	0.73 127	0.24 94	2.69 163	0.92 308	4.25 55	1.75 22	0.73 61	0.16 13	0.23 34	0.32 51	7.57 274	2.72 273	0.00 1	0.49 332	0.00 1	0.20 369	0.17 275	1.68 400

rvit_0105_5	1.70 91	1.36 324	6.71 359	0.52 93	0.04 4	1.58 51	0.58 212	5.39 122	6.62 263	0.91 79	1.72 65	1.77 134	0.77 117	4.44 127	1.28 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.23 154

WCG-NET（raft）	1.70 91	0.97 250	2.01 27	0.40 71	0.17 58	2.10 102	0.97 311	3.05 15	6.47 253	2.89 125	3.17 115	4.31 238	1.03 135	3.85 107	0.60 36	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.01 233	0.18 285	0.41 218

CREStereo++_RVC	1.70 91	0.50 86	3.07 101	0.45 81	0.01 1	1.69 63	0.02 14	3.09 16	8.24 329	3.82 150	7.53 255	0.49 78	0.32 51	1.05 8	0.52 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 498	0.01 6	0.08 46
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
test_xeample3	1.71 94	1.75 376	6.64 354	0.90 155	0.29 106	2.55 144	0.90 303	4.08 46	2.36 35	0.56 44	0.24 19	0.23 34	0.31 44	7.51 269	2.73 275	0.00 1	0.70 359	0.00 1	0.36 436	0.18 285	1.92 439

CES	1.72 95	0.40 30	1.82 13	0.65 113	7.83 491	2.62 152	0.13 73	5.35 117	2.68 43	0.36 11	1.30 55	0.33 58	0.32 51	1.92 46	0.72 58	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.56 427	7.35 498

testlalala	1.80 96	0.49 80	2.67 64	1.24 188	0.46 158	3.91 288	0.87 300	6.62 198	2.96 54	6.78 266	3.83 138	1.74 132	0.40 69	1.57 32	0.76 63	0.01 159	1.16 449	0.00 1	0.38 439	0.01 6	0.17 112

MoCha-V2	1.83 97	0.87 217	3.33 121	1.41 210	1.27 312	2.50 139	0.20 110	5.60 132	3.90 125	0.98 83	3.30 118	0.35 64	1.58 188	7.09 233	0.80 68	0.00 1	1.52 479	0.00 1	0.23 386	0.06 111	1.70 405

MC-Stereo	1.87 98	0.49 80	3.52 141	2.82 399	1.07 275	1.90 85	0.12 64	4.89 90	3.27 72	3.66 146	3.58 134	0.56 88	1.45 173	5.79 170	0.81 72	0.00 1	1.19 454	0.00 1	0.21 375	0.11 195	1.95 441

iRaftStereo_RVC	1.88 99	1.22 302	2.63 59	0.95 162	0.06 11	2.96 205	0.05 28	6.08 171	3.99 132	3.92 156	4.88 164	2.53 157	0.62 103	3.62 100	1.19 140	0.00 1	1.19 454	0.00 1	0.00 1	0.37 394	1.29 362

SCV_C0	1.89 100	0.92 228	4.30 218	0.85 147	1.06 274	2.33 122	0.10 55	7.61 245	4.42 155	1.05 86	2.20 86	0.26 43	0.43 81	7.70 280	1.08 121	0.02 261	1.05 424	0.00 1	0.21 375	0.17 275	1.97 442

IGEV-Stereo+	1.89 100	0.55 104	2.49 46	0.48 88	3.25 418	2.06 99	0.07 41	1.92 5	1.52 17	0.77 63	0.08 5	0.22 32	0.44 83	7.11 236	0.68 47	0.04 329	0.66 351	0.00 1	0.33 428	5.08 488	10.13 509

AE-Stereo	1.89 100	0.38 18	3.86 174	1.94 287	0.38 138	2.51 142	0.58 212	7.19 227	7.28 296	1.60 103	3.51 130	1.07 108	0.77 117	2.12 57	1.24 148	0.03 302	1.02 419	0.00 1	0.28 412	0.11 195	1.84 428

TestStereo	1.89 100	1.59 357	4.22 213	0.37 64	0.28 105	1.33 28	0.01 3	5.63 135	4.13 136	3.59 143	5.11 172	2.06 147	0.70 109	7.62 278	0.93 94	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.19 128

MM-Stereo_test1	1.90 104	0.63 139	2.65 61	1.43 213	0.56 190	2.37 126	0.54 199	5.36 119	5.81 226	4.00 158	1.78 71	0.42 71	0.83 123	7.32 250	1.28 152	0.00 1	1.03 421	0.00 1	0.00 1	0.35 388	1.64 389

RAFT-Stereo-weight	1.91 105	0.41 33	2.09 31	1.17 180	0.63 201	3.20 225	0.74 263	5.78 145	6.80 273	5.25 192	3.47 123	2.80 165	0.36 58	3.16 91	1.09 125	0.02 261	0.53 335	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.66 281

Reg-Stereo(zero)	1.92 106	0.28 5	3.18 107	0.63 108	1.41 331	2.02 94	0.48 185	3.85 38	6.29 243	4.49 170	3.12 114	4.55 245	1.62 189	2.77 81	2.16 238	0.00 1	0.61 345	0.00 1	0.26 405	0.02 20	0.62 266

Selective-RAFT	1.92 106	0.54 99	3.87 175	1.15 176	0.21 83	3.83 286	0.06 36	5.00 92	4.68 171	1.59 102	2.14 83	3.05 172	2.77 240	6.63 202	1.34 161	0.00 1	0.95 398	0.00 1	0.32 425	0.05 99	0.19 128

rvit_0105_3	1.94 108	1.44 341	7.39 379	0.88 152	0.02 3	1.61 55	1.64 358	5.88 151	6.73 269	2.37 114	1.78 71	2.01 144	1.16 151	4.46 128	1.26 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.14 80

HUI-Stereo	1.94 108	0.56 115	3.55 148	0.20 17	0.20 74	3.67 273	0.63 228	5.89 152	3.53 93	5.92 216	4.44 154	3.41 188	1.51 180	4.21 119	0.89 86	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.11 64

StereoAnything_RVC	1.96 110	8.91 491	4.47 229	0.54 96	0.91 253	1.09 9	0.05 28	3.94 42	1.37 14	0.25 3	0.29 22	0.15 16	0.68 107	6.92 223	0.47 10	0.02 261	0.84 378	0.00 1	0.00 1	6.61 494	1.61 385

Anonymous3	1.96 110	0.61 131	7.58 385	0.42 73	0.51 174	4.28 310	0.52 195	5.56 130	2.76 45	2.35 113	3.47 123	1.50 125	1.13 142	5.92 174	1.54 172	0.23 420	0.23 292	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.47 233

xyz-stereo-finetune2	1.98 112	0.96 245	2.70 67	0.13 10	0.05 5	6.33 363	0.17 95	4.38 68	2.56 41	0.98 83	6.40 223	0.50 81	3.37 267	7.09 233	3.77 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.11 64

model_zeroshot	1.98 112	0.70 166	4.98 266	2.25 336	1.07 275	3.20 225	0.13 73	7.01 214	3.34 77	3.46 139	3.77 137	2.69 163	0.42 73	2.86 83	1.18 139	0.06 354	0.85 380	0.00 1	0.25 392	0.02 20	1.40 371

4D-IteraStereo	1.99 114	1.32 317	3.77 168	0.13 10	2.84 405	3.51 253	1.03 318	4.26 56	5.38 203	5.50 200	1.03 42	3.86 212	0.38 67	2.44 74	1.88 212	0.00 1	0.43 323	0.00 1	0.01 233	0.11 195	1.84 428

PSM-adaLoss	2.02 115	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.21 83	3.69 277	0.69 247	5.89 152	3.52 89	5.91 211	4.43 153	3.42 189	1.50 176	5.63 165	0.94 98	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55

ROB_FTStereo	2.03 116	0.57 121	3.57 151	0.20 17	0.21 83	3.66 269	0.73 259	5.89 152	3.51 87	5.92 216	4.35 150	3.37 185	1.50 176	6.02 176	0.90 88	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

ROB_FTStereo_v2	2.04 117	0.56 115	3.56 150	0.20 17	0.21 83	3.66 269	0.72 257	5.89 152	3.51 87	5.91 211	4.46 156	3.42 189	1.50 176	6.08 181	0.93 94	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

RAFT-IKP	2.04 117	0.57 121	3.54 146	0.20 17	0.20 74	3.45 247	0.62 226	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.44 154	3.46 198	1.50 176	6.20 184	1.00 108	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.08 46

SCV	2.06 119	0.84 198	3.74 164	3.56 443	1.22 304	2.30 120	0.76 268	7.87 254	3.29 75	0.59 46	2.83 104	0.67 92	0.58 100	8.00 295	0.91 91	0.00 1	0.89 388	0.00 1	0.48 452	0.41 402	2.18 456

GMStereo	2.07 120	1.56 353	5.64 305	0.74 133	0.05 5	3.63 267	0.01 3	5.17 102	11.27 402	4.22 164	2.44 95	0.53 85	0.49 88	4.06 111	1.01 112	0.22 419	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.18 285	0.05 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 121	1.10 273	3.44 137	0.47 86	1.15 292	1.70 64	0.04 24	6.40 188	3.69 107	1.50 100	7.78 263	2.42 155	0.16 18	6.76 212	1.15 131	0.00 1	1.46 474	0.00 1	0.00 1	0.31 378	2.12 452

GMOStereo	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

error version	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

test-v	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

CRE-IMP	2.08 121	0.51 88	3.43 135	0.35 60	0.19 66	3.85 287	0.83 286	5.77 144	3.43 81	5.81 207	4.24 147	3.45 197	0.83 123	6.56 196	1.99 225	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.20 134

test-2	2.08 121	0.85 201	2.95 87	0.23 32	0.73 222	1.50 44	0.86 295	5.08 94	4.78 176	8.42 342	6.99 237	3.36 181	1.14 144	1.73 37	1.21 142	0.00 1	1.32 463	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.23 154

Patchmatch Stereo++	2.09 127	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.20 74	3.68 274	0.64 231	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.41 151	3.42 189	1.51 180	7.07 231	0.95 99	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55
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
iGMRVC	2.09 127	0.56 115	3.59 156	0.20 17	0.21 83	3.68 274	0.71 254	5.89 152	3.53 93	5.92 216	4.46 156	3.44 195	1.51 180	6.93 224	0.98 103	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.09 50

iRAFT	2.09 127	0.55 104	3.57 151	0.20 17	0.20 74	3.68 274	0.64 231	5.90 157	3.52 89	5.91 211	4.41 151	3.42 189	1.51 180	7.07 231	0.95 99	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.10 55

rafts_anoy	2.09 127	1.42 335	3.34 122	2.87 404	2.72 403	2.46 136	0.17 95	6.20 178	6.48 254	3.40 138	2.25 89	1.91 140	1.32 163	3.59 99	1.75 204	0.01 159	1.52 479	0.00 1	0.01 233	0.06 111	0.28 176

MM-Stereo_test3	2.10 131	0.94 240	2.59 55	1.66 240	3.95 446	2.42 130	0.78 271	6.58 195	7.29 297	1.94 110	4.90 166	1.23 113	0.65 105	3.77 104	1.38 163	0.00 1	0.83 374	0.00 1	0.00 1	0.38 397	0.77 298

s12784h	2.10 131	0.38 18	3.31 118	0.17 15	0.09 21	4.89 333	0.13 73	7.34 233	8.06 325	3.87 154	4.47 158	0.60 91	1.19 158	6.78 215	0.63 42	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.04 22

DIP-Stereo	2.12 133	0.98 252	3.94 187	0.20 17	0.11 26	4.73 328	0.13 73	9.27 292	4.40 154	6.46 242	5.03 170	0.45 75	0.72 111	3.79 105	1.94 220	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 134	0.67 153	3.98 191	2.69 390	0.85 245	2.59 150	0.07 41	7.40 237	3.89 124	3.75 148	3.57 133	1.24 114	1.96 203	4.68 137	1.97 222	0.10 384	1.13 436	0.00 1	0.22 382	0.09 158	1.66 394

test-1	2.14 135	0.54 99	6.32 343	1.07 171	1.22 304	2.13 109	0.54 199	6.40 188	4.80 181	3.55 141	5.23 175	4.02 219	0.71 110	1.95 47	2.15 237	0.08 369	0.98 410	0.00 1	0.08 298	0.02 20	1.07 335

rvit_stereo_0075_2	2.15 136	0.39 24	6.61 352	0.67 119	1.95 370	1.74 73	0.10 55	7.81 253	6.03 232	2.97 127	4.01 142	3.07 175	0.57 98	5.49 161	1.13 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.34 193

DeepStereo_RVC	2.15 136	0.55 104	3.26 113	0.21 26	0.19 66	3.47 250	0.68 244	5.76 143	3.60 99	6.36 237	4.19 146	3.42 189	4.44 319	5.04 146	1.59 178	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.18 117

EKT-Stereo	2.16 138	0.61 131	3.78 169	2.31 352	4.40 454	1.47 42	0.24 123	5.54 126	4.22 142	3.16 134	3.58 134	3.53 201	2.20 213	5.66 166	1.40 165	0.04 329	0.36 315	0.00 1	0.09 308	0.06 111	0.58 253

raftrobust	2.16 138	1.31 314	2.76 71	2.38 362	3.33 422	2.72 168	0.51 193	5.34 112	4.64 168	6.13 226	3.98 141	1.63 129	2.51 229	3.02 89	1.64 189	0.00 1	0.76 368	0.00 1	0.02 253	0.14 246	0.27 172

Gwc-CoAtRS	2.16 138	0.42 36	3.13 102	1.28 192	0.31 111	3.52 256	0.39 158	6.56 194	6.31 245	5.38 196	5.11 172	5.47 279	1.70 193	2.00 51	1.08 121	0.01 159	0.19 279	0.00 1	0.25 392	0.02 20	0.16 102

tg	2.18 141	1.13 282	2.74 70	0.84 146	0.13 39	4.33 315	0.05 28	6.21 179	4.90 185	4.06 159	5.30 185	2.55 158	0.92 126	7.28 246	0.99 105	0.00 1	0.60 343	0.00 1	0.00 1	0.37 394	1.12 344

test_1	2.18 141	0.38 18	3.87 175	1.54 226	0.91 253	1.38 33	0.80 274	5.36 119	5.53 211	7.12 283	1.86 75	4.05 221	0.41 71	6.65 204	1.17 135	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.28 412	0.20 302	1.08 338

raft+_RVC	2.18 141	1.49 347	3.14 103	2.77 394	2.01 372	1.40 35	0.10 55	7.02 217	5.35 200	2.99 129	5.54 192	1.19 111	1.34 168	4.98 143	1.49 169	0.00 1	1.45 472	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.11 341

RCA-Stereo	2.19 144	0.46 58	3.22 108	0.47 86	0.33 118	2.27 117	0.47 175	5.60 132	15.20 437	2.86 123	5.61 193	0.78 97	3.15 249	1.71 35	0.48 12	0.00 1	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.26 169

test-3	2.19 144	0.38 18	3.88 180	1.55 227	0.91 253	1.39 34	0.80 274	5.36 119	5.51 209	7.36 303	1.90 76	4.05 221	0.42 73	6.67 207	1.17 135	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.28 412	0.20 302	1.08 338

anonymousdsp2	2.20 146	0.57 121	4.59 245	1.69 247	0.82 240	3.58 260	0.48 185	8.57 265	3.63 103	3.37 136	3.03 112	3.32 180	1.00 132	5.57 163	0.80 68	0.01 159	0.94 397	0.02 379	0.15 340	0.06 111	1.89 437

DCRE	2.21 147	0.95 242	3.17 104	2.10 308	1.30 320	1.86 82	0.05 28	5.33 111	4.69 172	3.59 143	9.37 305	3.81 210	1.18 153	2.34 70	1.22 146	0.01 159	0.97 404	0.00 1	0.30 419	0.04 80	1.97 442

gcap-zeroshot	2.22 148	0.68 155	5.64 305	0.79 137	1.15 292	3.33 239	0.73 259	7.14 226	4.59 166	3.86 153	1.79 73	8.42 357	0.56 97	3.00 88	0.89 86	0.02 261	0.66 351	0.00 1	0.26 405	0.01 6	0.83 306

LL-Strereo2	2.22 148	1.39 331	3.39 127	1.26 189	1.01 268	3.73 279	1.47 349	6.47 192	4.61 167	4.66 174	2.64 100	4.17 229	0.37 60	6.03 177	1.61 180	0.09 380	0.24 295	0.00 1	0.08 298	0.08 143	1.16 347

test_3	2.22 148	0.39 24	4.20 212	1.51 222	0.90 250	1.29 25	0.74 263	5.34 112	6.37 248	6.64 256	1.96 80	4.24 235	0.45 85	6.63 202	1.17 135	0.00 1	1.00 417	0.00 1	0.28 412	0.19 292	1.01 326

U	2.23 151	0.36 14	2.93 82	0.26 41	8.08 493	11.12 436	0.00 1	3.68 28	1.12 9	0.29 6	0.52 29	0.16 19	0.08 5	0.83 2	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 501	5.13 510	0.02 20	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 151	0.49 80	2.49 46	1.60 230	0.81 238	2.69 163	0.29 134	6.82 208	2.50 38	4.37 168	7.61 257	3.65 207	0.26 30	8.62 343	0.63 42	0.01 159	1.09 429	0.00 1	0.25 392	0.03 52	0.46 232

cross-raft	2.25 153	0.48 72	2.96 91	1.87 275	0.94 257	3.72 278	0.47 175	7.61 245	4.15 137	5.37 195	5.68 196	6.17 304	1.40 170	2.15 59	1.06 118	0.01 159	0.22 288	0.00 1	0.19 360	0.03 52	0.41 218

GCAP-BAT	2.26 154	0.61 131	3.67 162	1.48 220	0.81 238	4.32 313	0.77 270	4.87 86	4.04 134	3.97 157	5.41 186	4.38 241	0.59 101	6.20 184	1.17 135	0.02 261	1.14 443	0.00 1	0.55 458	0.07 130	1.22 352

DCANet-4	2.26 154	0.43 40	6.69 358	0.40 71	0.20 74	1.70 64	0.13 73	5.73 141	9.44 365	6.01 219	5.29 180	1.12 110	2.77 240	2.49 75	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

CFNet-RSSM	2.26 154	0.43 40	3.24 111	1.28 192	0.31 111	3.19 224	0.40 159	7.62 247	7.29 297	5.88 209	4.68 160	5.32 276	1.68 191	2.26 65	1.04 115	0.01 159	0.09 244	0.00 1	0.31 423	0.03 52	0.16 102

MIPNet	2.27 157	1.14 283	5.55 301	0.49 90	0.22 90	2.03 96	0.19 105	7.60 244	6.17 239	5.83 208	4.16 144	2.05 146	3.44 272	3.65 101	2.23 245	0.00 1	0.01 125	0.01 346	0.01 233	0.24 337	0.48 235

NRIStereo	2.27 157	0.52 93	3.35 124	1.26 189	0.17 58	3.04 212	0.84 287	5.96 164	3.74 109	6.27 230	3.44 121	4.13 226	1.80 201	8.31 321	2.11 233	0.00 1	0.10 250	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.20 134

H2IRNET	2.29 159	0.86 209	3.38 125	1.51 222	0.11 26	1.97 90	0.13 73	5.15 101	7.19 292	1.26 95	7.77 262	5.80 296	3.31 260	5.09 149	1.66 194	0.01 159	0.00 1	0.04 407	0.17 351	0.27 357	0.10 55

x	2.30 160	0.82 192	3.85 172	2.23 330	0.72 220	2.12 107	0.81 278	9.48 299	4.82 182	3.83 151	2.76 102	3.49 199	2.30 220	3.48 96	2.25 246	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.22 382	0.09 158	1.66 394

1test111	2.31 161	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	9.15 285	4.33 146	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	4.95 141	2.06 230	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.09 158	1.65 390

Any-RAFT	2.33 162	0.36 14	2.35 42	1.58 229	0.84 242	4.93 334	0.55 203	9.10 283	5.93 230	4.30 166	4.90 166	5.79 295	2.22 215	2.75 80	0.51 16	0.02 261	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.18 117

testlalala2	2.34 163	0.64 142	2.49 46	9.58 492	6.50 481	3.57 259	0.18 100	5.34 112	3.20 68	3.87 154	4.57 159	3.12 177	0.52 91	1.49 26	0.44 7	0.00 1	0.31 304	0.00 1	0.43 448	0.12 213	0.40 208

DCANet	2.35 164	0.96 245	5.51 294	0.39 68	0.19 66	1.72 71	0.25 127	6.06 168	9.33 362	6.31 232	5.42 187	1.44 122	4.14 308	2.22 61	2.28 251	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.66 281

FENet	2.35 164	0.59 127	3.28 115	2.32 354	0.27 104	2.78 178	0.13 73	7.68 250	6.09 233	5.38 196	2.12 82	4.84 258	3.33 265	4.98 143	2.66 267	0.02 261	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.40 208

dd	2.36 166	1.93 390	6.03 327	0.83 144	0.12 34	1.80 76	0.17 95	5.30 108	11.82 407	2.98 128	3.64 136	1.50 125	1.21 159	5.25 152	3.92 317	0.13 393	0.01 125	0.04 407	0.22 382	0.10 181	0.14 80

FACV-RUCA	2.38 167	0.44 49	4.18 209	1.33 197	2.87 406	2.45 134	1.21 332	8.68 269	6.12 235	4.07 160	7.28 249	1.25 115	2.00 205	3.37 94	1.62 182	0.01 159	0.03 188	0.10 431	0.05 287	0.36 391	0.29 179

NF-Stereo	2.38 167	0.48 72	3.88 180	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.08 225	3.75 111	6.91 269	5.29 180	2.65 162	1.33 165	8.40 327	1.67 197	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.02 6

OCTAStereo	2.38 167	0.48 72	3.90 182	2.16 314	0.11 26	3.42 242	0.42 165	7.06 220	3.74 109	6.91 269	5.26 176	2.63 161	1.32 163	8.41 329	1.70 200	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 167	0.48 72	4.28 215	1.94 287	0.19 66	2.73 169	0.38 155	6.67 199	3.50 82	6.33 233	6.33 219	2.93 168	0.97 130	8.90 354	1.88 212	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.03 13

KMStereo	2.38 167	0.48 72	4.28 215	1.94 287	0.19 66	2.73 169	0.38 155	6.67 199	3.50 82	6.33 233	6.33 219	2.93 168	0.97 130	8.90 354	1.88 212	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.03 13

RE-Stereo	2.38 167	0.48 72	3.91 183	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.07 222	3.75 111	6.91 269	5.26 176	2.62 159	1.33 165	8.41 329	1.72 202	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.01 1

TVStereo	2.38 167	0.48 72	3.91 183	2.17 319	0.11 26	3.43 244	0.42 165	7.07 222	3.75 111	6.91 269	5.26 176	2.62 159	1.33 165	8.41 329	1.72 202	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 174	1.73 374	3.59 156	2.38 362	2.69 402	2.84 184	0.18 100	5.29 107	4.94 186	2.45 116	5.62 195	2.22 150	0.79 122	7.48 268	1.63 185	0.00 1	1.75 482	0.00 1	0.00 1	0.14 246	2.03 447

GANet-ADL	2.40 175	0.65 144	3.92 185	2.22 327	0.11 26	2.23 112	0.47 175	9.29 294	7.27 295	4.77 175	5.95 205	3.96 216	1.26 162	3.08 90	2.27 249	0.04 329	0.08 237	0.02 379	0.00 1	0.15 262	0.21 140

ACVNet-DCA	2.41 176	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	9.15 285	4.33 146	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.09 158	1.65 390

StereoVision	2.42 177	1.18 289	5.14 272	1.15 176	2.64 400	1.89 83	0.28 132	6.61 197	4.72 173	2.14 112	10.52 333	3.84 211	0.52 91	5.33 155	2.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.04 22

CAS	2.42 177	0.37 17	2.30 41	11.49 499	3.97 447	1.65 58	0.02 14	4.08 46	2.84 49	0.51 33	1.65 63	0.25 42	0.28 36	1.73 37	0.92 92	10.05 506	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	6.26 495

qqq	2.44 179	0.85 201	4.33 220	1.73 257	0.71 217	1.98 91	0.38 155	9.15 285	4.33 146	3.37 136	4.34 148	4.63 250	2.83 243	4.95 141	2.06 230	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.25 392	0.09 158	1.65 390

IPLGR	2.46 180	0.68 155	7.02 367	0.22 29	0.16 55	2.01 93	0.22 117	7.01 214	6.62 263	7.10 282	5.92 204	2.91 167	2.27 217	5.12 150	1.52 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.41 218

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 181	1.23 305	3.48 138	1.61 231	1.09 283	1.63 56	0.15 86	5.80 147	6.43 251	7.32 301	9.91 318	3.05 172	1.71 194	2.33 69	1.75 204	0.01 159	0.71 363	0.00 1	0.00 1	0.28 360	1.19 349

AIO-test1	2.49 182	1.41 332	3.78 169	0.87 150	5.11 474	2.46 136	0.93 309	6.49 193	14.84 434	0.95 80	2.85 106	0.92 102	0.31 44	6.05 180	1.88 212	0.15 398	0.07 233	0.00 1	0.21 375	0.21 313	0.31 185

RAFT-Test	2.49 182	0.45 54	4.35 222	1.89 279	1.28 313	4.83 331	0.68 244	7.19 227	4.51 161	5.00 184	7.09 243	6.81 320	1.12 140	2.22 61	1.16 134	0.01 159	0.63 347	0.00 1	0.33 428	0.05 99	0.20 134

riskmin	2.49 182	0.22 1	3.34 122	2.33 356	1.78 353	2.89 200	0.46 173	7.35 234	6.95 281	2.75 121	1.67 64	6.75 316	5.08 352	3.24 93	1.93 219	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.27 411	0.02 20	1.73 411

ADStereo(finetuned)	2.50 185	0.95 242	6.60 351	0.39 68	0.20 74	1.72 71	0.24 123	6.06 168	9.31 361	6.30 231	5.42 187	1.44 122	6.22 383	2.25 64	2.14 235	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.65 273

PFNet+	2.52 186	0.47 65	4.97 265	0.95 162	0.18 62	3.12 218	0.73 259	4.98 91	6.97 282	7.95 320	6.38 222	2.51 156	1.18 153	8.05 302	1.82 207	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.05 28

tt1	2.53 187	0.91 224	3.53 144	2.92 405	0.53 181	5.60 346	0.61 222	5.55 127	10.56 381	1.54 101	3.54 132	0.34 62	3.00 246	8.20 308	0.68 47	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.03 265	0.11 195	1.88 434

ICVP	2.53 187	0.47 65	3.64 160	1.20 184	0.69 211	2.71 166	0.84 287	10.63 330	4.66 170	4.31 167	8.99 290	2.75 164	1.93 202	2.91 85	4.07 324	0.06 354	0.24 295	0.01 346	0.01 233	0.13 235	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 417	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

csc	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 417	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

cscssc	2.54 189	0.93 230	5.51 294	0.32 48	0.14 43	1.70 64	0.11 60	6.19 175	12.69 417	6.03 221	5.29 180	1.43 119	5.28 359	2.37 71	2.21 240	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.02 20	0.61 261

cc1	2.56 192	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	5.34 112	10.76 387	1.42 96	3.48 125	0.33 58	3.65 282	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.03 265	0.12 213	1.89 437

IGEV_Zeroshot_test	2.57 193	0.63 139	5.70 312	1.93 285	0.87 247	2.63 154	0.85 292	8.94 279	4.55 164	5.30 193	5.48 190	5.23 275	1.38 169	3.76 103	1.32 158	0.00 1	0.69 357	0.00 1	0.18 357	0.19 292	1.72 409

test_4	2.58 194	0.70 166	3.30 116	0.43 76	0.30 108	3.97 294	1.11 329	3.91 39	3.83 118	4.15 163	17.20 427	3.44 195	0.52 91	6.60 199	1.58 175	0.00 1	0.13 264	0.00 1	0.11 322	0.20 302	0.20 134

DisPM	2.59 195	0.47 65	4.32 219	1.89 279	0.20 74	3.42 242	0.63 228	5.56 130	5.60 213	8.66 354	7.05 241	2.82 166	1.03 135	9.05 365	1.07 120	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.04 22

RAFT+CT+SA	2.59 195	1.19 292	3.55 148	1.09 172	2.21 381	3.14 222	0.90 303	7.59 242	5.65 215	2.76 122	8.21 280	2.04 145	1.57 187	8.84 351	1.31 156	0.02 261	0.34 309	0.00 1	0.38 439	0.22 320	0.73 293

R-Stereo Train	2.60 197	0.46 58	2.94 84	1.10 174	0.18 62	3.61 262	0.60 218	6.88 210	3.50 82	9.13 371	17.23 428	1.77 134	0.77 117	2.03 53	1.65 191	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 197	0.46 58	2.94 84	1.10 174	0.18 62	3.61 262	0.60 218	6.88 210	3.50 82	9.13 371	17.23 428	1.77 134	0.77 117	2.03 53	1.65 191	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 199	0.57 121	4.28 215	0.90 155	0.38 138	3.45 247	0.22 117	9.91 307	4.46 157	7.33 302	7.92 269	3.53 201	3.59 278	4.16 117	1.49 169	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 200	1.09 272	5.67 309	0.73 127	0.31 111	3.00 209	0.25 127	6.84 209	6.02 231	7.93 319	6.31 218	1.91 140	1.72 196	7.47 265	2.53 260	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.29 368	0.58 253

Pruner-Stereo	2.66 201	0.61 131	3.54 146	1.93 285	0.25 98	3.47 250	0.74 263	6.60 196	5.66 219	8.98 364	6.12 208	4.39 242	1.11 139	7.27 245	2.34 256	0.03 302	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 52	0.04 22

ACRE	2.67 202	1.66 364	6.50 348	0.72 124	2.03 374	2.65 161	0.84 287	5.97 165	5.52 210	7.85 317	9.23 296	1.72 131	1.09 137	4.09 115	2.73 275	0.02 261	0.19 279	0.02 379	0.08 298	0.26 346	0.21 140

RALAANet	2.68 203	1.71 369	4.73 255	2.79 396	0.80 236	3.30 234	0.15 86	7.92 255	5.92 229	5.79 206	6.06 206	3.51 200	1.13 142	6.76 212	2.28 251	0.00 1	0.28 301	0.00 1	0.10 315	0.27 357	0.13 75

rvit_105_1	2.69 204	1.34 320	6.85 363	1.89 279	0.09 21	1.94 88	3.50 411	6.38 186	9.00 353	4.98 181	2.19 85	3.57 203	1.56 186	7.31 249	3.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.06 111	0.16 102

IPLGR_C	2.69 204	1.75 376	6.20 334	0.79 137	2.06 377	2.64 159	0.86 295	6.36 185	5.64 214	8.13 334	9.26 298	1.69 130	1.15 150	3.79 105	2.80 280	0.02 261	0.20 285	0.02 379	0.08 298	0.26 346	0.18 117

GES	2.69 204	0.72 173	5.34 283	1.82 270	0.05 5	4.51 321	1.04 321	10.39 321	4.18 139	5.53 202	6.72 231	1.92 143	3.30 258	5.16 151	2.67 268	0.06 354	0.01 125	0.06 418	0.01 233	0.20 302	0.14 80

MyStereo06	2.71 207	1.05 268	5.43 291	1.39 205	1.20 301	2.57 146	0.10 55	10.39 321	4.79 180	5.54 203	6.16 209	6.39 308	2.33 222	3.40 95	1.35 162	0.01 159	1.24 458	0.00 1	0.21 375	0.13 235	0.50 237

TRStereo	2.71 207	3.79 461	5.46 292	2.19 322	2.22 383	2.98 208	1.07 324	9.83 306	4.39 153	3.46 139	3.48 125	3.92 215	0.77 117	6.43 193	1.70 200	0.03 302	0.63 347	0.00 1	0.29 417	0.11 195	1.49 375

HHNet	2.71 207	0.69 159	3.31 118	0.25 37	0.39 141	2.80 181	0.90 303	6.33 182	5.68 220	7.51 307	13.70 388	0.94 104	3.14 248	5.42 159	2.54 265	0.14 396	0.02 161	0.06 418	0.00 1	0.24 337	0.07 42

BUS	2.72 210	0.43 40	3.76 165	0.70 121	0.50 167	7.31 385	0.48 185	9.93 308	5.65 215	6.50 243	6.23 212	5.21 272	1.18 153	4.27 120	1.89 216	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 80

CIPLG	2.72 210	1.69 365	6.02 325	0.80 140	2.14 379	2.66 162	0.84 287	5.90 157	5.59 212	8.12 333	9.58 309	1.74 132	1.14 144	4.53 132	2.82 281	0.02 261	0.19 279	0.02 379	0.09 308	0.26 346	0.22 147

xx1	2.73 212	0.93 230	3.39 127	3.05 415	0.39 141	5.69 349	0.55 203	5.34 112	10.76 387	1.42 96	3.48 125	4.63 250	2.83 243	8.26 310	0.70 53	0.00 1	1.14 443	0.00 1	0.25 392	0.09 158	1.65 390

HCRNet	2.74 213	0.83 195	4.19 210	0.45 81	3.31 421	2.18 110	0.22 117	7.59 242	5.76 224	6.08 224	4.89 165	5.21 272	2.74 237	8.04 301	3.10 289	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.09 50

EAI-Stereo	2.75 214	0.54 99	3.17 104	0.91 157	1.28 313	4.02 297	5.30 439	12.39 380	4.76 175	2.51 117	7.10 244	1.22 112	0.94 129	6.03 177	1.96 221	0.01 159	0.56 336	0.00 1	1.38 484	0.04 80	0.95 321

test_sample2	2.79 215	0.59 127	4.40 224	2.38 362	0.43 155	2.58 149	0.15 86	10.14 315	5.78 225	4.23 165	5.86 197	4.31 238	4.02 302	6.34 190	2.00 227	0.00 1	0.96 401	0.00 1	0.12 328	0.07 130	1.37 370

MIM_Stereo	2.83 216	1.20 300	5.27 278	1.41 210	1.16 294	3.07 213	0.33 147	6.67 199	3.95 128	5.17 190	10.11 322	4.25 236	1.73 198	8.32 322	1.64 189	0.00 1	0.36 315	0.00 1	0.01 233	0.22 320	1.69 402

RAFT_R40	2.83 216	0.46 58	3.85 172	1.38 204	0.32 117	3.78 282	0.97 311	6.16 174	4.82 182	9.74 394	6.35 221	4.96 264	3.94 301	8.78 349	1.05 116	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13

GwcNet-ADL	2.85 218	0.61 131	4.38 223	0.92 158	0.33 118	2.05 97	0.67 241	8.85 275	9.65 367	6.36 237	6.71 230	4.11 225	1.71 194	5.97 175	4.22 327	0.08 369	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.16 102

SST-Stereo	2.86 219	0.45 54	3.64 160	1.46 216	0.36 131	3.94 291	0.80 274	6.07 170	4.46 157	10.96 422	6.21 211	4.94 263	4.14 308	8.85 352	0.93 94	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.03 13

ACVNet	2.86 219	0.96 245	3.87 175	0.86 148	0.61 197	2.63 154	0.54 199	8.93 277	6.12 235	5.09 185	9.32 303	5.70 291	3.84 291	2.68 78	5.56 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.23 154

AFF-stereo	2.87 221	1.31 314	3.26 113	1.87 275	0.38 138	1.68 61	0.09 50	6.38 186	7.07 284	6.52 247	11.90 362	6.08 301	2.32 221	5.05 147	1.65 191	0.02 261	0.66 351	0.00 1	0.00 1	0.29 368	0.94 319

test_sample1	2.88 222	0.63 139	4.46 226	2.38 362	0.68 208	2.61 151	0.05 28	10.51 326	5.36 202	4.50 171	4.81 163	3.76 209	5.94 376	6.10 182	2.96 283	0.00 1	0.99 413	0.00 1	0.11 322	0.07 130	1.67 397

HH	2.88 222	0.82 192	4.07 201	1.71 251	0.54 185	4.71 326	0.69 247	8.72 272	3.57 97	1.80 106	6.49 227	7.81 339	3.92 299	8.93 357	0.99 105	0.00 1	1.06 425	0.00 1	0.03 265	0.05 99	1.69 402

HanStereo	2.88 222	0.82 192	4.07 201	1.71 251	0.54 185	4.71 326	0.69 247	8.72 272	3.57 97	1.80 106	6.49 227	7.81 339	3.92 299	8.93 357	0.99 105	0.00 1	1.06 425	0.00 1	0.03 265	0.05 99	1.69 402

raft_robust	2.91 225	1.71 369	3.42 134	1.36 199	0.57 191	1.53 49	0.12 64	7.06 220	9.09 355	6.96 276	7.21 247	4.43 243	2.09 209	9.40 378	1.61 180	0.03 302	0.93 392	0.00 1	0.21 375	0.17 275	0.38 205

BSDual-CNN	2.91 225	0.43 40	3.76 165	0.70 121	0.50 167	6.97 375	1.58 355	9.93 308	5.65 215	6.50 243	6.23 212	6.17 304	2.50 227	4.27 120	2.67 268	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 80

GMStereo_Zeroshot	2.92 227	2.33 422	6.12 329	1.66 240	0.36 131	3.61 262	0.09 50	5.95 163	6.20 240	7.15 286	7.11 245	8.37 352	0.91 125	6.17 183	1.97 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.14 80

UDGNet	2.92 227	7.79 486	4.92 262	3.01 410	0.08 17	2.96 205	0.20 110	4.77 80	8.93 349	2.91 126	2.85 106	0.95 105	1.00 132	6.46 194	1.66 194	1.46 472	0.00 1	5.33 499	0.92 473	1.95 474	0.19 128

LCNet	2.94 229	0.55 104	2.57 51	1.03 169	0.59 195	2.05 97	1.55 354	5.51 123	4.19 140	6.08 224	10.58 335	4.54 244	6.63 392	7.59 276	0.90 88	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.76 468	0.31 378	3.43 478

RAFT	2.94 229	1.29 311	4.06 200	1.36 199	0.50 167	2.39 128	0.91 306	6.11 172	3.25 71	6.64 256	7.30 250	9.96 377	4.20 310	6.03 177	2.21 240	0.00 1	1.02 419	0.00 1	0.02 253	0.54 426	1.01 326

XX-Stereo	2.95 231	0.48 72	7.08 372	2.84 402	2.51 397	1.63 56	0.20 110	6.15 173	3.38 79	2.38 115	16.00 413	6.90 323	0.25 28	6.40 192	1.14 130	0.00 1	0.66 351	0.00 1	0.31 423	0.16 266	0.57 251

ccs_rob	2.95 231	0.55 104	4.53 237	0.42 73	0.25 98	2.84 184	0.12 64	8.58 266	8.13 326	7.18 288	10.36 327	6.44 310	2.05 208	5.28 154	1.97 222	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.23 154

AnonymousM	2.96 233	7.19 483	1.41 3	0.92 158	0.06 11	2.37 126	0.52 195	6.05 167	3.83 118	4.97 180	2.37 92	1.91 140	1.00 132	2.23 63	1.06 118	0.01 159	0.57 338	17.64 507	4.90 506	0.02 20	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 233	0.55 104	4.51 233	0.43 76	0.24 94	2.83 182	0.12 64	8.59 267	8.13 326	7.20 291	10.41 328	6.47 311	2.04 207	5.27 153	2.00 227	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.23 154

AIO-test2	2.98 235	1.88 383	4.72 253	1.67 244	3.34 424	2.64 159	0.06 36	6.96 213	15.70 444	2.65 118	7.31 251	0.93 103	0.57 98	5.81 172	1.20 141	3.30 489	0.09 244	0.00 1	0.09 308	0.22 320	0.43 231

IRAFT_RVC	2.98 235	0.66 148	4.23 214	2.20 323	0.40 146	2.91 202	5.04 436	7.03 218	4.21 141	6.59 253	5.52 191	5.02 268	4.77 337	8.41 329	2.30 255	0.01 159	0.17 276	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.05 28

DN-CSS_ROB	3.00 237	2.14 404	7.33 376	2.67 389	0.78 232	3.13 219	0.07 41	6.68 203	4.22 142	5.51 201	12.12 365	2.33 151	1.21 159	8.69 346	2.51 259	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.15 93

111	3.05 238	1.41 332	5.51 294	0.32 48	0.14 43	2.83 182	0.68 244	6.76 206	14.21 431	3.59 143	9.11 293	5.50 280	3.30 258	4.05 109	2.43 257	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 235	1.02 330

PFNet	3.06 239	0.59 127	6.13 330	2.26 339	0.84 242	3.08 214	0.73 259	7.38 236	5.35 200	10.20 399	6.06 206	4.72 252	2.10 212	8.47 334	2.25 246	0.19 412	0.06 220	0.00 1	0.11 322	0.20 302	0.42 223

mmm	3.07 240	0.76 178	4.50 232	2.27 344	1.24 308	3.75 280	0.12 64	10.03 312	5.12 193	6.43 239	11.19 346	3.10 176	3.20 251	4.54 133	1.78 206	0.02 261	1.19 454	0.00 1	0.30 419	0.09 158	1.79 420

DMCA	3.08 241	1.10 273	6.20 334	1.82 270	0.90 250	3.80 285	0.55 203	9.76 302	5.42 205	6.56 252	6.47 226	7.06 328	2.09 209	4.05 109	5.46 361	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.16 102

DFGA-Net	3.09 242	2.73 438	9.21 421	1.79 263	0.47 160	3.30 234	0.20 110	7.49 241	6.20 240	5.54 203	6.42 224	2.17 149	1.12 140	7.96 294	6.56 378	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.17 112

iRaft-Stereo_20w	3.11 243	0.49 80	6.09 328	1.01 166	1.25 309	3.99 295	1.00 316	14.00 428	4.73 174	6.70 264	6.27 217	2.34 152	2.28 219	7.29 248	1.58 175	0.01 159	0.75 365	0.00 1	0.73 467	0.10 181	1.63 388

HITNet	3.11 243	1.38 330	5.35 285	2.23 330	0.12 34	5.59 345	0.58 212	9.95 311	5.72 222	6.62 255	7.91 268	3.90 214	3.24 254	4.39 125	4.58 342	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.57 251
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
TestStereo1	3.12 245	1.34 320	4.67 250	3.47 440	0.71 217	2.50 139	1.45 347	7.27 229	8.71 343	4.91 178	9.28 300	2.34 152	3.61 279	9.44 379	1.62 182	0.00 1	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.40 208

SA-5K	3.12 245	1.34 320	4.67 250	3.47 440	0.71 217	2.50 139	1.45 347	7.27 229	8.71 343	4.91 178	9.28 300	2.34 152	3.61 279	9.44 379	1.62 182	0.00 1	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.40 208

PCWNet_CMD	3.14 247	0.51 88	4.47 229	0.44 80	0.26 103	2.87 197	0.15 86	9.66 301	9.78 369	7.28 297	11.50 352	6.84 322	2.40 224	4.47 129	1.83 208	0.01 159	0.02 161	0.02 379	0.00 1	0.06 111	0.29 179

OMP-Stereo	3.15 248	1.19 292	3.49 139	4.34 468	0.51 174	2.20 111	1.21 332	6.67 199	6.52 257	7.99 324	6.24 216	8.38 355	2.44 226	9.65 386	1.92 218	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.15 93

MSMDNet	3.15 248	0.51 88	4.48 231	0.46 84	0.25 98	2.88 199	0.16 91	9.79 304	9.82 370	7.24 293	11.36 350	6.82 321	2.41 225	4.47 129	1.86 210	0.01 159	0.02 161	0.02 379	0.00 1	0.06 111	0.30 183

test_5	3.16 250	1.18 289	4.96 264	2.33 356	3.10 414	4.51 321	1.27 338	7.47 240	7.61 310	3.00 130	7.38 252	5.37 278	4.06 303	8.28 315	1.54 172	0.00 1	0.34 309	0.00 1	0.02 253	0.21 313	0.62 266

PSMNet-ADL	3.17 251	0.56 115	3.00 97	1.55 227	0.40 146	5.97 357	0.28 132	9.06 280	5.75 223	3.56 142	6.80 234	8.33 350	4.51 321	7.65 279	5.51 362	0.03 302	0.09 244	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.28 176

iRaft-Stereo_5w	3.20 252	1.27 309	5.27 278	0.27 43	0.99 264	2.71 166	0.58 212	5.75 142	5.85 227	3.03 132	7.88 266	10.08 379	4.08 306	8.40 327	6.09 369	0.00 1	0.25 298	0.00 1	0.12 328	0.31 378	0.95 321

CFNet_ucs	3.23 253	0.56 115	4.59 245	0.59 99	0.37 136	3.29 233	0.19 105	10.47 324	9.02 354	7.78 315	12.57 374	5.59 284	1.74 199	5.39 157	1.86 210	0.00 1	0.04 205	0.01 346	0.00 1	0.10 181	0.33 191

MyStereo05	3.24 254	1.05 268	5.93 321	1.39 205	1.20 301	2.57 146	0.10 55	9.11 284	13.17 423	6.45 241	3.86 139	3.20 178	3.26 256	8.35 324	3.02 284	0.01 159	1.24 458	0.00 1	0.21 375	0.13 235	0.50 237

test_sample3	3.27 255	0.62 137	5.29 282	2.24 334	0.58 194	4.62 324	0.16 91	12.15 374	7.51 304	6.44 240	7.25 248	3.72 208	3.03 247	6.73 209	3.17 294	0.01 159	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.88 311

IIG-Stereo	3.28 256	0.98 252	3.57 151	4.14 460	0.22 90	2.56 145	0.71 254	7.04 219	6.10 234	8.49 347	9.38 306	7.82 341	2.73 236	9.69 392	1.99 225	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.14 80

test_sample4	3.29 257	0.64 142	5.38 286	2.08 307	0.53 181	3.91 288	0.15 86	12.13 371	7.50 303	7.04 277	7.50 254	3.64 206	3.19 250	6.95 225	3.14 291	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.92 317

MyStereo04	3.29 257	1.15 284	6.64 354	1.28 192	1.49 337	2.63 154	0.45 171	10.57 329	13.30 424	4.41 169	3.90 140	3.06 174	3.56 276	7.87 290	3.35 296	0.01 159	1.27 461	0.00 1	0.25 392	0.11 195	0.42 223

MyStereo8	3.30 259	1.69 365	6.28 340	2.51 375	3.79 440	4.22 306	0.07 41	7.43 239	6.39 250	6.51 246	10.13 323	4.23 234	1.45 173	2.79 82	5.08 354	0.06 354	1.49 477	0.00 1	0.40 442	0.26 346	1.33 365

DCVSM-stereo	3.32 260	0.51 88	3.40 133	1.79 263	0.79 233	2.94 203	0.48 185	7.31 231	5.69 221	11.47 433	5.61 193	10.63 390	5.93 375	5.74 169	3.63 300	0.03 302	0.09 244	0.03 397	0.00 1	0.12 213	0.11 64

ARAFT	3.32 260	1.74 375	7.92 393	0.64 109	0.15 50	4.45 318	2.89 389	8.20 260	6.30 244	9.23 376	7.12 246	5.58 283	1.24 161	8.60 340	1.69 199	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.35 388	0.35 198

test_sample5	3.34 262	0.65 144	5.17 274	2.10 308	0.49 164	3.31 236	0.17 95	11.91 364	7.47 301	6.91 269	9.15 294	3.61 204	3.37 267	7.53 271	3.06 287	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.90 312

SA	3.34 262	1.29 311	4.84 257	1.99 299	0.57 191	3.15 223	1.39 345	7.66 249	9.94 371	4.86 177	10.87 342	2.97 171	4.61 331	9.88 400	1.38 163	0.00 1	0.60 343	0.00 1	0.19 360	0.25 345	0.37 202

psmg	3.34 262	0.43 40	3.76 165	0.73 127	0.50 167	8.47 402	2.74 386	10.88 340	5.65 215	8.91 362	8.78 285	6.17 304	2.50 227	4.27 120	2.67 268	0.01 159	0.04 205	0.06 418	0.00 1	0.12 213	0.10 55

AdaStereo	3.34 262	0.74 176	4.00 194	3.10 422	0.51 174	4.22 306	1.25 337	12.84 394	8.39 334	6.33 233	9.55 308	5.77 294	1.54 185	5.53 162	2.74 277	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.15 93
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 266	1.28 310	8.51 400	1.86 274	1.83 359	3.51 253	0.31 142	10.50 325	4.32 145	2.74 120	5.87 199	10.30 383	4.53 326	4.66 136	3.16 292	0.02 261	0.87 387	0.00 1	0.97 474	0.38 397	1.43 372

RAFT-345	3.36 267	0.55 104	3.43 135	1.23 186	0.21 83	2.62 152	0.46 173	3.91 39	6.34 246	7.46 306	24.49 468	4.19 230	1.74 199	8.27 314	2.25 246	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 268	1.25 306	3.30 116	2.55 383	1.80 355	3.92 290	1.28 340	12.49 385	7.16 288	5.12 188	7.88 266	8.14 344	4.59 329	5.67 167	2.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.07 42

NINENet	3.38 269	0.81 188	4.16 205	1.88 278	1.40 329	7.31 385	0.48 185	12.95 401	6.64 265	7.29 298	9.24 297	5.21 272	1.18 153	6.72 208	1.89 216	0.17 407	0.08 237	0.07 423	0.00 1	0.09 158	0.03 13

HI	3.39 270	1.19 292	4.03 196	1.46 216	0.19 66	2.26 114	0.04 24	6.21 179	3.86 121	8.51 348	12.61 375	11.86 414	6.44 387	4.55 134	4.27 329	0.00 1	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.15 93

CoSv	3.39 270	1.19 292	4.03 196	1.46 216	0.19 66	2.26 114	0.04 24	6.21 179	3.86 121	8.51 348	12.61 375	11.86 414	6.44 387	4.55 134	4.27 329	0.00 1	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.15 93

ToySt	3.39 270	0.89 222	9.29 423	1.47 219	0.94 257	4.20 305	1.98 369	7.33 232	5.42 205	3.01 131	6.75 232	8.67 362	5.10 353	5.43 160	3.72 305	0.07 362	0.89 388	0.00 1	0.23 386	0.28 360	2.13 453

SFCPSM	3.39 270	0.61 131	5.42 289	0.43 76	0.93 256	8.26 395	2.08 373	15.01 441	5.89 228	7.17 287	7.60 256	3.39 187	2.55 230	5.39 157	2.53 260	0.01 159	0.03 188	0.01 346	0.07 295	0.19 292	0.31 185

ffm	3.41 274	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	5.55 127	10.56 381	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	8.20 308	0.68 47	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.19 360	0.11 195	1.88 434

ASMatch	3.41 274	0.62 137	3.59 156	1.99 299	0.48 161	1.91 86	0.66 236	7.01 214	4.43 156	6.25 228	22.02 457	4.56 246	4.72 336	7.78 285	1.85 209	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.03 265	0.02 20	0.21 140

IER	3.42 276	0.91 224	6.38 345	0.73 127	1.60 339	7.07 380	0.55 203	7.07 222	5.45 208	8.17 336	8.89 287	6.13 302	6.13 380	5.36 156	3.77 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.05 28

GMM-Stereo	3.42 276	0.39 24	3.24 111	0.87 150	0.50 167	2.26 114	4.73 431	5.64 136	3.81 115	7.08 280	16.57 419	6.13 302	3.62 281	7.74 283	1.40 165	0.05 344	0.00 1	0.00 1	0.04 283	0.12 213	4.24 487

PSM-AAD	3.43 278	0.31 8	2.16 35	0.80 140	0.57 191	2.53 143	5.97 443	5.53 125	3.98 131	11.00 423	11.90 362	2.93 168	9.36 442	8.03 299	1.00 108	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.06 111	2.39 464

DualNet	3.48 279	0.65 144	5.17 274	2.10 308	0.49 164	3.31 236	0.17 95	11.91 364	7.47 301	7.18 288	11.56 354	3.61 204	3.37 267	7.53 271	3.06 287	0.02 261	0.85 380	0.00 1	0.10 315	0.07 130	0.90 312

AAGNet	3.50 280	0.49 80	3.38 125	1.91 282	0.41 151	3.66 269	1.02 317	5.14 100	5.16 194	9.65 392	7.75 261	4.91 260	6.23 384	7.45 263	12.73 459	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.06 37

TransformOpticalFlow	3.50 280	0.83 195	4.85 258	1.09 172	0.31 111	3.52 256	0.14 83	10.32 317	8.02 323	5.78 205	13.25 384	6.63 314	4.91 341	8.36 325	1.63 185	0.00 1	0.01 125	0.01 346	0.00 1	0.06 111	0.24 163

DispNO	3.51 282	1.33 319	8.51 400	2.26 339	1.36 326	3.46 249	0.81 278	8.74 274	6.58 259	6.78 266	7.63 258	6.22 307	4.20 310	7.47 265	4.44 336	0.00 1	0.03 188	0.03 397	0.11 322	0.13 235	0.14 80

testlalala_base	3.54 283	0.53 95	3.53 144	2.31 352	2.22 383	4.04 300	0.61 222	6.91 212	2.73 44	2.69 119	4.17 145	1.78 137	0.51 89	2.02 52	1.08 121	13.13 514	3.23 505	0.00 1	0.35 434	16.60 509	2.27 461

STrans-v2	3.55 284	0.94 240	5.06 269	0.32 48	0.60 196	2.97 207	1.15 330	11.08 344	7.97 322	6.01 219	10.93 343	6.65 315	6.86 397	8.37 326	1.66 194	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.39 207

hknet	3.56 285	0.66 148	5.82 315	0.70 121	1.19 298	6.97 375	1.58 355	9.93 308	7.76 312	6.50 243	6.23 212	9.53 369	2.81 242	7.84 286	3.39 297	0.01 159	0.03 188	0.03 397	0.00 1	0.06 111	0.14 80

gwcnet-sp	3.58 286	2.01 398	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 117

scenet	3.58 286	2.01 398	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 117

ssnet	3.58 286	2.01 398	8.82 410	2.01 303	0.69 211	7.38 387	1.10 326	9.23 289	6.66 266	9.32 377	5.91 201	4.21 231	3.31 260	6.91 220	3.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 337	0.18 117

DMCA-RVC	3.59 289	1.98 396	8.68 405	2.30 350	1.48 336	3.54 258	0.55 203	8.40 262	5.43 207	9.37 381	5.90 200	8.34 351	3.21 252	7.19 239	4.46 337	0.06 354	0.11 254	0.08 429	0.02 253	0.21 313	0.40 208

test_sample6	3.60 290	0.66 148	5.27 278	2.23 330	0.48 161	3.25 229	0.21 115	11.94 367	7.53 306	7.18 288	11.56 354	3.99 218	3.86 293	8.03 299	3.88 315	0.03 302	0.83 374	0.00 1	0.09 308	0.07 130	0.86 309

CoDeX	3.61 291	0.86 209	5.27 278	1.16 178	1.62 340	6.24 361	2.07 372	13.78 427	6.86 276	7.42 304	9.00 292	4.06 223	3.72 287	6.58 197	3.02 284	0.03 302	0.06 220	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.35 198

RAFT_CTSACE	3.62 292	1.65 362	5.41 288	1.36 199	3.08 412	3.95 293	1.03 318	4.62 76	4.65 169	5.33 194	17.73 435	7.63 336	2.71 235	10.98 417	1.15 131	0.00 1	0.48 331	0.00 1	0.00 1	0.31 378	0.25 166

GANet-RSSM	3.67 293	1.16 286	4.56 243	3.24 429	2.03 374	2.63 154	0.50 192	11.53 358	6.83 275	6.25 228	10.58 335	7.35 330	6.65 393	6.77 214	2.94 282	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1	0.26 346	0.12 69

NOSS_ROB	3.67 293	0.86 209	3.81 171	2.53 379	1.11 286	6.10 359	0.72 257	11.08 344	12.36 411	5.45 198	8.91 288	5.65 285	2.09 209	8.30 319	3.16 292	0.20 415	0.07 233	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.80 303

KYRaft	3.68 295	0.43 40	2.53 49	0.89 153	0.49 164	2.28 119	3.89 413	5.30 108	3.82 117	8.99 366	19.28 444	6.54 313	4.96 344	7.92 292	0.96 102	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.01 233	0.06 111	5.17 489

PSMNet-RSSM	3.69 296	1.36 324	4.54 238	2.44 369	1.90 365	2.35 124	0.69 247	11.77 362	6.38 249	6.60 254	11.85 361	7.70 337	5.61 370	6.66 206	3.67 301	0.00 1	0.00 1	0.02 379	0.01 233	0.17 275	0.10 55

BEATNet_4x	3.69 296	2.12 403	8.11 395	1.82 270	0.16 55	5.30 339	1.04 321	10.87 337	6.14 238	7.09 281	8.42 283	4.99 266	4.42 318	5.89 173	6.23 375	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.32 383	0.84 307

CFNet-ft	3.70 298	1.59 357	3.87 175	1.68 245	2.42 391	3.20 225	0.66 236	8.93 277	7.76 312	5.09 185	9.95 319	10.77 396	5.43 366	7.41 253	4.71 344	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 233	0.30 371	0.11 64

CFNet_RVC	3.70 298	1.59 357	3.87 175	1.68 245	2.42 391	3.20 225	0.66 236	8.92 276	7.76 312	5.09 185	9.95 319	10.77 396	5.43 366	7.41 253	4.71 344	0.00 1	0.00 1	0.03 397	0.01 233	0.30 371	0.11 64

AACVNet	3.71 300	1.63 360	4.89 260	3.80 451	0.62 199	3.25 229	0.30 141	9.47 298	3.81 115	6.34 236	10.74 339	10.52 386	4.92 342	9.31 376	3.88 315	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.34 386	0.28 176

Prome-Stereo	3.73 301	0.39 24	2.62 58	1.05 170	0.52 178	2.06 99	4.58 428	4.88 87	3.95 128	9.34 380	20.39 449	4.03 220	7.02 402	7.86 288	1.31 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 130	4.52 488

G2L-Stereo	3.74 302	1.56 353	5.82 315	1.71 251	2.04 376	2.87 197	0.58 212	9.79 304	6.49 256	7.82 316	7.97 270	8.57 360	2.36 223	9.19 371	7.45 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.40 208

test_sample7	3.75 303	0.67 153	4.34 221	2.21 326	0.35 125	4.47 320	2.08 373	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	7.22 241	2.53 260	0.07 362	1.04 422	0.00 1	0.00 1	0.06 111	1.66 394

cf-r	3.76 304	1.43 337	5.34 283	2.66 387	2.79 404	2.85 195	0.62 226	9.08 282	6.91 279	7.06 278	11.90 362	9.64 370	3.83 290	6.23 186	4.53 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.17 112

MLCV	3.76 304	1.52 350	6.93 365	1.66 240	0.31 111	4.31 312	0.32 144	7.92 255	7.68 311	9.55 386	12.12 365	5.17 270	2.74 237	10.00 405	4.49 338	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.27 172

qqq1	3.78 306	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	1.24 148	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.12 328	0.13 235	1.24 354

fff1	3.78 306	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	1.24 148	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.12 328	0.13 235	1.24 354

DDVS	3.79 308	0.66 148	5.66 308	2.27 344	1.28 313	6.48 367	0.47 175	9.33 296	4.35 151	7.29 298	7.71 259	12.49 419	2.21 214	9.01 363	5.16 357	0.08 369	0.20 285	0.01 346	0.00 1	0.14 246	1.03 333

Sa-1000	3.81 309	1.26 307	4.64 248	2.29 349	0.55 189	3.51 253	1.58 355	8.37 261	9.13 357	7.97 321	17.42 431	3.98 217	2.76 239	9.61 385	1.68 198	0.00 1	0.69 357	0.00 1	0.18 357	0.23 332	0.27 172

DeepPruner_ROB	3.82 310	1.87 382	5.65 307	1.31 196	1.64 341	3.62 266	0.81 278	14.47 435	5.03 192	8.03 327	10.78 340	6.95 325	2.26 216	8.92 356	4.32 332	0.07 362	0.03 188	0.00 1	0.01 233	0.37 394	0.29 179

DRaft	3.83 311	0.65 144	3.39 127	0.22 29	0.16 55	4.67 325	1.30 342	5.82 149	4.86 184	10.26 402	21.65 453	3.24 179	8.62 432	7.53 271	3.76 307	0.05 344	0.10 250	0.00 1	0.14 337	0.12 213	0.16 102

DEmStereo	3.86 312	0.54 99	4.04 198	0.26 41	0.17 58	5.17 337	2.45 380	4.70 77	4.34 150	8.37 341	19.94 447	5.06 269	10.13 446	7.86 288	3.93 319	0.01 159	0.01 125	0.01 346	0.00 1	0.03 52	0.10 55

GrayStereo	3.86 312	0.33 10	2.63 59	1.66 240	0.62 199	3.09 215	7.92 472	6.43 190	3.88 123	10.61 410	16.51 418	5.75 293	8.40 427	6.75 210	1.58 175	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.62 461	0.04 80	0.38 205

acv_ft	3.90 314	0.96 245	5.85 318	2.56 384	4.70 468	7.27 384	0.84 287	9.17 288	6.12 235	10.00 397	9.32 303	5.70 291	4.07 305	2.68 78	8.24 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 388	0.23 154

STTStereo	3.90 314	1.43 337	8.20 397	3.03 412	2.28 387	3.64 268	0.64 231	10.11 313	7.09 285	10.20 399	7.08 242	8.73 363	3.57 277	7.44 256	4.00 322	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.01 233	0.04 80	0.40 208

UGAM-zero	3.92 316	0.49 80	5.26 277	1.17 180	0.89 248	4.00 296	0.47 175	12.42 382	3.62 102	5.46 199	5.86 197	15.76 440	8.92 439	8.63 344	2.44 258	0.00 1	0.84 378	0.00 1	0.89 471	0.03 52	1.27 360

LMCR-Stereo	3.92 316	1.96 394	4.92 262	2.85 403	0.23 93	7.88 392	1.47 349	12.52 386	5.39 204	8.71 355	10.65 337	1.90 139	5.04 348	8.53 338	4.89 348	1.05 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.05 28

SMFormer	3.94 318	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	4.89 348	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.16 342	0.11 195	0.92 317

THIR-Stereo	3.94 318	1.12 280	3.06 99	0.23 32	0.13 39	4.17 304	6.40 452	5.83 150	4.54 162	10.46 407	16.98 423	6.49 312	7.44 413	8.00 295	3.58 299	0.01 159	0.07 233	0.07 423	0.00 1	0.14 246	0.06 37

GEStereo_RVC	3.95 320	1.21 301	6.13 330	2.30 350	1.22 304	4.29 311	2.96 393	12.39 380	8.24 329	7.25 295	6.79 233	7.58 335	4.22 312	9.16 368	4.56 340	0.04 329	0.01 125	0.02 379	0.02 253	0.19 292	0.42 223

hitnet-ft	3.95 320	1.16 286	3.92 185	0.89 153	0.73 222	4.88 332	0.54 199	9.78 303	7.91 319	7.42 304	10.24 324	12.50 420	4.84 339	8.15 306	5.56 363	0.03 302	0.00 1	0.06 418	0.00 1	0.24 337	0.12 69

tta	3.96 322	0.69 159	4.55 239	1.97 294	0.15 50	2.84 184	0.29 134	13.06 404	11.10 394	7.69 309	10.45 329	4.77 253	4.52 322	9.68 387	4.89 348	0.08 369	0.97 404	0.00 1	0.16 342	0.13 235	1.24 354

ac_64	3.98 323	0.86 209	5.10 270	3.17 424	3.43 428	5.80 353	0.70 252	10.87 337	4.96 187	8.94 363	6.46 225	10.70 393	5.52 368	7.44 256	5.10 356	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 185

ITSA-stereo	4.02 324	0.73 175	4.51 233	2.16 314	0.31 111	3.58 260	0.70 252	13.77 426	15.84 445	7.13 284	6.59 229	4.25 236	3.48 274	9.04 364	6.12 371	0.09 380	0.08 237	0.11 432	0.10 315	0.19 292	1.54 379

CFNet	4.03 325	1.97 395	6.30 341	2.70 391	1.64 341	5.41 341	0.22 117	12.14 373	10.28 374	5.24 191	11.15 345	6.43 309	3.70 285	8.97 362	4.01 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.13 75

RAFT-RH_RVC	4.04 326	0.69 159	3.59 156	1.91 282	0.43 155	3.11 216	0.13 73	3.80 35	6.60 260	11.26 429	31.68 491	5.20 271	1.66 190	8.30 319	2.27 249	0.09 380	0.00 1	0.00 1	0.03 265	0.03 52	0.02 6

iResNet	4.04 326	1.46 345	8.72 407	3.25 430	0.36 131	4.54 323	0.47 175	9.06 280	10.40 379	7.98 322	12.82 381	4.06 223	3.22 253	8.82 350	4.95 351	0.03 302	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.55 248

CrosDoStereo	4.05 328	0.71 170	3.52 141	0.51 91	0.20 74	3.25 229	11.21 488	6.34 183	4.96 187	9.04 367	16.44 415	4.92 261	7.28 407	8.29 316	3.84 313	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.18 285	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 328	0.71 170	3.52 141	0.51 91	0.20 74	3.25 229	11.21 488	6.34 183	4.96 187	9.04 367	16.44 415	4.92 261	7.28 407	8.29 316	3.84 313	0.00 1	0.02 161	0.01 346	0.00 1	0.18 285	0.19 128

PAM	4.07 330	0.44 49	6.47 347	1.97 294	1.18 296	10.83 434	1.64 358	10.66 331	4.55 164	6.54 249	4.69 161	16.99 451	6.88 398	4.07 112	1.63 185	0.00 1	0.68 355	0.00 1	0.77 469	0.10 181	1.24 354

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 331	1.65 362	13.34 453	2.14 313	1.84 360	4.03 298	0.98 314	13.13 409	4.97 190	4.53 172	11.37 351	9.85 375	1.97 204	4.88 140	2.74 277	0.03 302	0.90 390	0.00 1	1.11 477	0.84 450	1.72 409

ISRNet	4.11 332	0.88 219	6.63 353	3.46 439	2.64 400	2.11 106	0.26 129	7.72 252	6.60 260	11.29 430	17.98 437	8.21 346	2.60 232	6.81 216	4.72 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.25 166

ff1	4.11 332	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	5.55 127	10.56 381	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 449	0.00 1	1.13 436	0.00 1	0.19 360	0.11 195	1.88 434

FADNet-RVC-Resample	4.11 332	2.25 408	13.88 456	1.64 234	0.66 206	5.91 356	2.34 378	10.87 337	9.09 355	6.53 248	4.34 148	5.69 290	4.71 335	8.01 298	4.64 343	0.18 411	0.22 288	0.17 452	0.12 328	0.46 413	0.59 256

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 332	1.53 352	6.87 364	3.04 414	3.33 422	4.34 316	0.59 217	11.36 353	7.92 320	8.98 364	7.98 271	9.72 372	3.82 289	7.92 292	4.43 335	0.15 398	0.02 161	0.03 397	0.03 265	0.07 130	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 336	0.46 58	5.63 304	1.95 291	1.02 270	10.74 432	0.85 292	11.04 342	5.02 191	6.19 227	5.28 179	17.64 455	7.30 409	5.03 145	1.45 167	0.00 1	0.68 355	0.00 1	0.77 469	0.14 246	1.14 346

GwcNet-RSSM	4.13 337	1.71 369	6.25 338	2.50 374	1.93 368	2.39 128	1.49 351	9.59 300	8.71 343	6.66 258	15.04 403	8.47 358	3.84 291	6.87 217	6.74 379	0.00 1	0.00 1	0.04 407	0.00 1	0.29 368	0.15 93

UPFNet	4.17 338	0.83 195	5.51 294	2.49 373	3.36 425	7.13 382	2.60 381	10.52 328	7.16 288	8.76 358	7.83 264	7.85 342	3.41 271	8.60 340	7.04 385	0.01 159	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.17 112

DAS	4.18 339	0.53 95	6.20 334	2.20 323	3.69 435	2.78 178	3.12 399	8.69 270	10.29 375	9.39 382	12.80 379	4.58 247	7.20 405	9.08 366	2.70 271	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.34 193

UNet	4.19 340	0.87 217	7.18 374	2.00 302	3.22 417	9.55 413	0.31 142	10.11 313	6.22 242	7.98 322	6.82 235	10.42 384	5.77 372	7.28 246	5.83 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.12 69

AASNet	4.20 341	1.63 360	5.82 315	3.79 450	3.93 444	6.55 368	1.22 334	19.12 475	6.82 274	7.86 318	8.35 282	4.36 240	2.55 230	3.87 108	7.47 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 421	0.22 147

SepStereo	4.22 342	0.53 95	6.20 334	2.20 323	3.69 435	2.78 178	3.12 399	8.69 270	10.29 375	9.39 382	12.80 379	4.58 247	7.20 405	9.74 393	2.70 271	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.34 193

PS-NSSS	4.22 342	2.53 429	5.89 319	1.01 166	2.93 407	4.05 302	1.93 368	11.44 354	8.94 350	7.14 285	14.70 402	4.96 264	2.60 232	9.09 367	3.92 317	0.40 440	0.04 205	0.83 476	0.00 1	1.09 454	1.02 330

anonymousa	4.24 344	0.78 179	4.05 199	2.16 314	4.87 471	8.76 404	0.35 149	7.41 238	4.47 159	8.21 337	19.70 446	11.03 403	5.87 374	2.04 55	2.20 239	0.00 1	1.16 449	0.00 1	0.55 458	0.04 80	1.11 341

FADNet_RVC	4.24 344	2.32 421	14.23 460	1.18 182	0.79 233	5.64 347	0.60 218	11.50 356	7.19 292	3.68 147	8.08 278	4.14 227	4.06 303	10.29 410	7.47 390	0.36 438	0.44 326	0.18 453	0.47 451	0.93 452	1.23 353

UGAM	4.25 346	0.86 209	5.73 313	0.45 81	0.22 90	3.61 262	1.18 331	5.51 123	15.39 439	4.99 183	12.34 370	15.09 437	3.71 286	10.58 413	3.76 307	0.00 1	0.46 328	0.00 1	0.34 432	0.36 391	0.36 201

HSM	4.25 346	1.10 273	4.14 203	1.78 262	2.14 379	6.67 371	1.08 325	12.92 398	6.90 278	7.06 278	8.17 279	14.17 429	6.03 379	9.16 368	3.11 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.41 218

psm_up	4.33 348	1.34 320	4.43 225	2.27 344	2.62 399	5.29 338	3.30 409	11.49 355	6.89 277	8.05 330	8.06 276	10.09 381	11.10 451	7.12 238	3.76 307	0.24 422	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.20 302	0.37 202

coex_refinement	4.34 349	1.44 341	4.46 226	3.08 421	1.46 335	4.22 306	0.36 150	11.92 366	8.33 331	8.48 346	13.41 385	9.90 376	3.40 270	6.95 225	8.54 403	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.71 291

pcwnet_v2	4.36 350	0.46 58	9.07 418	1.43 213	1.10 285	3.41 241	0.40 159	13.44 417	14.60 433	10.29 404	14.22 395	5.82 297	2.97 245	6.75 210	2.29 253	0.01 159	0.05 214	0.04 407	0.02 253	0.17 275	0.61 261

FADNet-RVC	4.36 350	2.62 436	14.51 463	2.01 303	0.44 157	4.27 309	1.27 338	12.61 388	7.89 317	3.76 149	4.05 143	10.63 390	4.34 315	9.87 398	7.66 393	0.03 302	0.09 244	0.00 1	0.03 265	0.65 431	0.50 237

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 352	25.82 509	26.88 500	0.56 98	0.08 17	1.46 40	0.53 198	2.17 6	2.15 32	0.67 54	0.73 32	0.23 34	0.20 20	1.58 33	0.80 68	11.76 512	0.38 318	0.00 1	0.08 298	1.75 471	9.67 507

HBP-ISP	4.37 352	1.56 353	4.59 245	2.23 330	1.29 318	7.87 391	3.96 416	11.80 363	10.91 392	8.06 332	14.45 398	3.38 186	4.87 340	9.27 374	2.53 260	0.14 396	0.06 220	0.00 1	0.01 233	0.08 143	0.30 183

DualNet (step1)	4.40 354	1.36 324	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	7.22 241	2.53 260	1.74 477	1.04 422	3.05 490	2.96 495	0.22 320	1.35 367

CSP-Net	4.40 354	1.70 367	4.90 261	1.82 270	1.04 271	12.96 454	2.25 376	13.75 424	6.34 246	9.64 389	8.99 290	8.31 349	3.24 254	8.45 333	4.32 332	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 332	0.06 37

HSM-Net_RVC	4.40 354	0.44 49	3.22 108	0.72 124	0.68 208	7.06 379	1.82 365	12.57 387	8.48 338	9.04 367	12.20 368	14.98 434	5.14 355	7.32 250	4.19 325	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 357	0.70 166	3.95 189	2.53 379	2.01 372	4.34 316	0.41 162	13.09 408	11.69 406	7.20 291	12.20 368	4.15 228	3.35 266	9.54 384	10.11 430	0.07 362	1.11 432	0.00 1	0.19 360	0.10 181	1.47 373

MMNet	4.44 358	1.37 329	6.26 339	1.73 257	1.64 341	10.51 430	0.61 222	9.27 292	9.66 368	9.55 386	9.22 295	7.40 332	6.52 390	7.90 291	6.98 382	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.10 55

DSFCA	4.48 359	1.03 263	6.84 362	1.61 231	1.68 348	7.26 383	4.46 427	11.27 349	7.51 304	11.01 424	6.89 236	8.49 359	4.54 327	10.41 412	6.18 373	0.03 302	0.06 220	0.02 379	0.03 265	0.13 235	0.14 80

mmx	4.50 360	0.98 252	7.03 368	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	12.84 394	11.23 399	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 449	0.05 344	1.12 433	0.00 1	0.19 360	0.10 181	1.53 377

xxx	4.50 360	0.98 252	7.04 371	1.64 234	1.07 275	2.84 184	0.47 175	12.84 394	11.23 399	6.68 259	9.59 310	5.66 286	3.87 294	11.33 424	11.69 449	0.05 344	1.12 433	0.00 1	0.19 360	0.10 181	1.53 377

SACVNet	4.55 362	1.88 383	5.55 301	3.38 436	1.68 348	3.11 216	2.76 388	12.44 383	6.43 251	11.07 426	11.31 348	10.53 388	5.13 354	9.88 400	4.56 340	0.08 369	0.02 161	0.00 1	0.01 233	0.38 397	0.80 303

FADNet	4.55 362	2.35 423	13.60 454	1.87 275	0.80 236	4.74 329	0.75 266	14.47 435	12.41 412	4.07 160	5.45 189	9.64 370	5.03 346	8.86 353	4.82 347	0.20 415	0.04 205	0.07 423	0.05 287	1.27 461	0.40 208

G2L-Stereo_aug	4.56 364	0.93 230	5.89 319	2.26 339	1.19 298	4.79 330	0.41 162	8.66 268	13.86 430	10.26 402	11.34 349	11.08 404	5.67 371	9.22 372	5.33 359	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.19 292	0.18 117

ADLNet	4.56 364	1.19 292	5.52 300	3.81 454	3.59 432	6.98 377	2.40 379	12.01 369	7.96 321	10.52 408	9.67 314	8.26 348	4.98 345	6.59 198	6.93 381	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.01 233	0.22 320	0.55 248

HGLStereo	4.58 366	1.04 266	6.02 325	3.30 433	5.14 475	6.36 364	0.71 254	11.04 342	7.60 309	8.04 328	12.85 382	6.90 323	8.51 430	7.85 287	5.93 366	0.02 261	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.15 93

TDLM	4.58 366	1.79 381	5.03 268	2.45 370	1.32 323	4.04 300	7.15 465	11.60 360	11.46 403	6.91 269	12.69 377	5.94 298	5.03 346	9.74 393	3.80 312	0.67 455	0.00 1	0.01 346	0.05 287	0.23 332	1.78 419

delet	4.59 368	1.12 280	5.93 321	1.37 202	3.73 438	10.48 428	3.90 414	10.51 326	9.17 359	8.87 361	9.74 315	8.37 352	3.74 288	8.12 305	6.36 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 313	0.12 69

FTStereo	4.61 369	0.54 99	2.86 78	0.98 165	0.40 146	2.57 146	8.51 475	5.70 139	3.76 114	10.85 418	29.92 485	5.53 282	7.43 412	7.73 282	1.63 185	0.17 407	0.00 1	0.05 414	0.00 1	0.04 80	3.62 482

RAFT + AFF	4.63 370	2.28 414	7.43 382	1.51 222	2.38 389	5.81 354	6.49 454	10.74 333	8.53 339	7.75 313	8.95 289	7.47 333	6.68 396	9.17 370	5.06 353	0.08 369	0.47 330	0.00 1	0.01 233	0.66 432	1.03 333

ACV-stereo	4.65 371	1.22 302	10.49 438	2.22 327	1.05 272	12.62 452	1.24 336	6.70 204	7.36 300	3.22 135	5.18 174	16.59 447	10.02 444	8.18 307	6.19 374	0.06 354	0.14 268	0.01 346	0.00 1	0.12 213	0.40 208

CBMV_ROB	4.66 372	0.85 201	3.94 187	1.64 234	0.75 227	8.38 401	1.90 367	11.19 346	10.36 377	9.20 375	15.21 404	7.28 329	6.99 401	9.48 381	5.24 358	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.64 272

iResNet_ROB	4.67 373	1.77 379	5.93 321	2.47 372	0.95 260	3.78 282	0.36 150	15.65 447	17.36 452	8.75 357	11.23 347	7.05 327	4.60 330	8.94 359	4.23 328	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.15 93

CVANet_RVC	4.68 374	1.93 390	5.57 303	2.61 385	1.86 363	4.12 303	4.94 434	12.11 370	9.29 360	8.05 330	11.08 344	10.28 382	6.48 389	9.52 383	3.19 295	0.45 444	0.01 125	0.00 1	0.12 328	0.23 332	1.75 415

ADLNet2	4.72 375	1.44 341	6.68 357	3.03 412	3.90 443	6.80 372	2.91 391	11.67 361	9.63 366	7.99 324	9.89 317	9.75 373	5.32 363	7.70 280	7.13 386	0.01 159	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.26 346	0.22 147

iResNetv2_ROB	4.72 375	2.26 410	8.87 413	3.20 427	1.25 309	4.32 313	1.73 362	14.22 432	10.62 384	10.53 409	12.13 367	7.77 338	5.54 369	8.29 316	2.76 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.55 248

ssnet_v2	4.73 377	1.43 337	6.74 360	1.80 266	0.75 227	8.89 406	4.60 429	12.66 389	10.65 385	9.53 384	6.23 212	9.78 374	4.26 314	6.89 218	9.65 426	0.01 159	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.36 391	0.31 185

Anonymous_2	4.74 378	0.98 252	4.46 226	2.35 358	2.27 386	5.66 348	0.67 241	8.08 259	5.28 196	4.98 181	2.60 98	8.74 364	6.92 399	5.79 170	3.46 298	0.24 422	1.70 481	5.16 498	18.18 523	5.41 490	1.85 430

test_xeample	4.78 379	0.93 230	4.68 252	1.48 220	1.28 313	3.94 291	0.13 73	13.35 414	8.62 340	8.21 337	11.63 356	3.43 194	3.54 275	7.59 276	23.47 492	0.02 261	1.16 449	0.00 1	0.25 392	0.11 195	1.74 414

CRFU-Net	4.81 380	0.78 179	5.69 310	3.10 422	1.39 328	13.18 456	3.23 404	12.26 375	4.33 146	10.91 421	9.98 321	10.94 401	7.93 421	7.47 265	3.94 320	0.16 403	0.16 272	0.16 447	0.00 1	0.26 346	0.29 179

NVstereo2D	4.82 381	1.29 311	7.98 394	3.68 447	3.48 429	8.02 394	3.10 398	11.25 347	15.50 442	5.14 189	7.71 259	8.21 346	4.68 333	10.19 409	4.30 331	0.02 261	0.19 279	0.13 441	0.36 436	0.07 130	1.12 344

StereoDRNet-Refined	4.84 382	0.96 245	5.13 271	2.22 327	0.46 158	9.10 409	0.16 91	10.72 332	9.40 364	13.41 450	12.50 372	10.02 378	4.58 328	8.60 340	8.71 409	0.01 159	0.00 1	0.01 346	0.05 287	0.24 337	0.53 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 383	1.45 344	4.75 256	2.52 378	1.13 290	6.25 362	3.01 395	10.44 323	8.34 332	11.05 425	13.43 386	14.04 427	3.90 298	9.74 393	6.80 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.37 202

1111x	4.96 384	1.04 266	7.09 373	1.75 259	1.05 272	5.03 335	0.32 144	13.52 418	10.70 386	6.68 259	10.35 326	8.81 365	6.01 378	10.65 414	12.78 460	0.07 362	1.24 458	0.00 1	0.33 428	0.11 195	1.75 415

RASNet	5.00 385	1.19 292	5.69 310	3.68 447	4.80 469	5.04 336	1.29 341	10.26 316	8.99 352	5.89 210	11.65 357	10.55 389	9.76 443	9.96 404	10.32 435	0.20 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.73 293

dad	5.10 386	2.61 434	6.76 361	1.23 186	0.14 43	2.85 195	0.36 150	7.98 257	14.88 435	10.84 417	17.06 424	15.59 438	3.29 257	7.24 243	4.39 334	1.20 467	0.10 250	4.02 495	0.49 454	0.20 302	0.69 285

CBFPSM	5.12 387	1.48 346	16.22 470	1.81 267	1.14 291	11.16 437	2.90 390	7.99 258	6.75 271	6.55 250	5.00 169	15.05 436	8.78 434	7.52 270	8.90 412	0.04 329	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.42 403	0.67 284

LL-Strereo	5.14 388	2.29 417	8.95 414	1.26 189	5.05 473	3.66 269	1.40 346	10.33 318	8.98 351	8.71 355	8.24 281	10.70 393	11.10 451	12.66 446	5.36 360	0.05 344	1.35 470	0.00 1	0.00 1	0.38 397	2.23 460

xxxx	5.16 389	0.86 209	4.86 259	1.96 293	1.22 304	7.56 390	0.07 41	14.67 437	9.15 358	6.55 250	9.87 316	9.30 367	3.47 273	8.07 303	22.20 487	0.05 344	1.16 449	0.00 1	0.26 405	0.10 181	1.76 417

PA-Net	5.40 390	2.35 423	9.55 428	2.75 392	2.21 381	8.74 403	3.92 415	13.05 403	13.35 425	7.30 300	7.98 271	8.08 343	6.39 386	11.17 422	9.30 419	0.02 261	0.03 188	0.00 1	0.03 265	0.16 266	1.55 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 390	0.84 198	4.19 210	1.43 213	0.68 208	10.12 422	6.41 453	12.13 371	11.86 408	11.50 434	14.43 397	11.62 409	5.20 356	9.93 403	6.16 372	0.16 403	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.08 143	1.24 354
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 392	2.61 434	8.17 396	2.25 336	1.30 320	2.27 117	1.64 358	10.82 336	18.54 459	8.01 326	18.09 438	8.39 356	3.31 260	11.37 427	8.98 415	1.15 466	0.38 318	0.02 379	0.00 1	0.17 275	0.70 288

PSMNet_ROB	5.41 392	2.45 426	7.39 379	2.36 360	1.90 365	10.11 421	6.54 455	16.32 455	7.59 308	6.84 268	10.83 341	12.06 417	4.13 307	8.73 347	10.24 433	0.02 261	0.01 125	0.01 346	0.11 322	0.26 346	0.40 208

TCMNet	5.54 394	2.53 429	10.92 440	4.50 472	6.58 482	8.90 407	1.31 343	11.59 359	8.68 342	7.24 293	12.74 378	8.37 352	4.65 332	9.30 375	10.83 443	0.11 388	0.19 279	0.31 464	0.09 308	0.84 450	1.07 335

GASNet	5.62 395	5.76 477	12.05 444	5.03 477	2.08 378	3.77 281	1.53 353	12.92 398	11.62 405	9.64 389	7.40 253	8.58 361	7.54 414	14.76 463	8.25 400	0.02 261	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.81 449	0.52 244

YMNet	5.84 396	2.29 417	10.08 432	3.80 451	4.45 457	10.40 425	0.88 301	10.81 334	7.17 290	14.28 458	16.67 420	11.58 407	4.41 316	8.51 336	9.37 421	0.12 390	0.35 313	0.11 432	0.08 298	0.79 445	0.62 266

YMNet_1	5.84 396	2.29 417	10.08 432	3.80 451	4.45 457	10.40 425	0.88 301	10.81 334	7.17 290	14.28 458	16.67 420	11.58 407	4.41 316	8.51 336	9.37 421	0.12 390	0.35 313	0.11 432	0.08 298	0.79 445	0.62 266

222	5.93 398	0.88 219	4.58 244	1.76 261	0.98 263	6.02 358	0.08 47	14.45 434	8.89 348	9.53 384	11.77 360	3.88 213	4.23 313	8.26 310	39.96 522	0.03 302	1.12 433	0.00 1	0.24 388	0.11 195	1.73 411

CBMV	5.97 399	1.52 350	4.51 233	1.99 299	0.53 181	10.02 419	6.94 462	13.27 412	13.80 429	13.08 448	15.93 411	11.36 405	8.11 424	9.82 396	7.27 387	0.08 369	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.30 371	0.74 296
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 400	5.79 478	14.15 459	10.30 495	7.63 489	6.94 374	1.89 366	12.74 391	10.95 393	4.10 162	11.72 358	4.77 253	1.72 196	8.74 348	5.09 355	1.88 481	0.12 258	4.77 496	0.71 466	5.10 489	0.82 305

fast-acv-ft	6.00 400	1.95 393	7.88 389	2.35 358	1.85 361	13.61 459	1.76 364	8.44 263	10.12 372	11.22 428	20.57 450	14.41 432	7.55 415	8.11 304	8.83 410	0.10 384	0.09 244	0.16 447	0.07 295	0.68 435	0.35 198

StereoDRNet	6.02 402	2.40 425	8.22 398	3.43 437	4.43 456	10.57 431	4.21 420	19.44 477	11.24 401	12.86 443	8.06 276	11.64 410	4.79 338	8.65 345	9.32 420	0.01 159	0.10 250	0.00 1	0.03 265	0.34 386	0.69 285

iinet-f	6.21 403	2.11 402	28.74 505	2.13 312	1.38 327	11.62 441	1.49 351	7.64 248	7.19 292	7.77 314	14.38 396	10.49 385	7.79 418	7.76 284	12.90 461	0.03 302	0.03 188	0.05 414	0.00 1	0.67 433	0.12 69

DRN-Test	6.23 404	1.51 348	7.53 383	3.07 420	3.69 435	12.17 449	3.23 404	20.80 491	11.11 398	12.64 442	13.02 383	10.91 400	5.26 357	8.49 335	10.12 431	0.05 344	0.05 214	0.04 407	0.04 283	0.28 360	0.65 273

NCCL2	6.27 405	2.46 427	7.00 366	2.36 360	1.11 286	9.48 412	11.14 487	13.01 402	10.40 379	9.94 396	9.49 307	22.11 480	7.42 411	9.90 402	8.56 405	0.01 159	0.00 1	0.02 379	0.03 265	0.20 302	0.73 293

APVNet	6.28 406	2.46 427	10.09 434	3.51 442	3.97 447	12.15 448	1.75 363	20.08 487	6.73 269	6.92 275	13.45 387	10.75 395	6.29 385	11.86 434	14.34 471	0.05 344	0.02 161	0.11 432	0.03 265	0.63 429	0.34 193

ETE_ROB	6.28 406	2.60 433	9.22 422	1.71 251	0.84 242	6.44 365	6.78 459	13.16 410	8.80 346	13.01 446	15.93 411	21.01 478	6.18 382	10.97 416	8.11 398	0.04 329	0.01 125	0.00 1	0.02 253	0.16 266	0.70 288

test_sample9	6.40 408	1.36 324	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	11.31 350	8.40 335	8.64 351	8.05 273	6.80 317	5.05 349	12.52 442	13.17 462	1.74 477	25.14 531	3.05 490	2.96 495	0.22 320	1.35 367

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 409	6.12 479	6.53 350	4.29 466	3.61 433	15.41 464	4.13 418	12.36 378	7.32 299	7.60 308	8.51 284	8.97 366	2.64 234	10.17 408	3.72 305	8.16 500	2.40 490	2.00 487	0.11 322	8.55 499	5.84 493

DANet	6.46 410	1.58 356	9.58 430	4.10 459	3.99 449	9.13 410	1.34 344	10.37 320	7.76 312	13.76 454	15.66 407	16.14 443	7.03 403	13.07 449	13.62 468	0.19 412	0.12 258	0.02 379	0.02 253	0.15 262	1.61 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 410	1.88 383	7.41 381	2.81 397	0.95 260	6.45 366	6.82 460	13.58 419	8.80 346	15.50 464	15.86 409	19.59 469	7.12 404	11.41 428	9.86 427	0.02 261	0.04 205	0.00 1	0.03 265	0.20 302	0.79 302

NaN_ROB	6.51 412	2.25 408	8.77 408	1.69 247	1.79 354	9.71 416	10.94 485	16.20 453	16.13 446	13.04 447	8.86 286	11.77 412	5.94 376	12.88 448	8.01 396	0.05 344	0.13 264	0.07 423	0.20 369	0.32 383	1.50 376

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 413	2.21 407	12.10 445	2.75 392	3.28 419	10.03 420	3.05 396	12.31 377	11.52 404	10.10 398	21.36 452	11.51 406	7.30 409	11.56 430	10.61 438	0.09 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.51 241

DISCO	6.58 414	0.98 252	6.44 346	3.75 449	1.18 296	11.19 438	3.29 408	12.92 398	16.72 448	7.27 296	11.74 359	17.34 453	6.60 391	19.59 489	11.59 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 412	0.50 237

Syn2CoEx	6.70 415	3.69 459	12.14 446	2.78 395	1.68 348	8.36 399	3.21 403	18.59 470	12.66 415	8.86 360	20.79 451	10.52 386	10.54 448	9.68 387	8.70 408	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 437	1.00 325

RYNet	6.82 416	1.51 348	7.35 378	1.79 263	4.52 462	16.68 468	4.41 426	14.19 431	17.43 453	11.64 436	7.86 265	15.03 435	8.81 435	10.10 406	14.16 470	0.04 329	0.13 264	0.15 444	0.05 287	0.08 143	0.53 245

S-Stereo	6.85 417	0.93 230	10.76 439	3.34 435	3.51 430	6.55 368	6.01 446	13.75 424	23.86 479	9.65 392	15.54 406	11.81 413	8.24 425	8.59 339	11.23 445	0.13 393	0.16 272	0.00 1	0.42 446	0.14 246	2.39 464

GANet	6.86 418	1.78 380	5.98 324	3.05 415	1.12 289	10.12 422	9.38 480	13.41 416	8.67 341	11.46 432	29.87 484	13.94 426	8.25 426	12.06 437	6.33 376	0.40 440	0.06 220	0.16 447	0.33 428	0.18 285	0.59 256

GwcNet	6.95 419	2.89 445	13.32 452	2.82 399	5.53 477	11.76 442	2.14 375	14.95 440	17.69 455	10.83 416	18.14 439	10.83 398	6.66 394	9.83 397	10.19 432	0.03 302	0.06 220	0.03 397	0.08 298	0.64 430	0.66 281

FINET	6.96 420	2.98 446	13.77 455	3.20 427	4.81 470	9.65 414	9.90 483	13.68 422	23.91 480	8.28 339	13.70 388	5.36 277	5.83 373	10.79 415	8.05 397	0.90 461	1.43 471	0.11 432	0.38 439	0.48 418	1.98 445

GANetREF_RVC	6.97 421	3.59 456	9.14 420	4.00 456	0.40 146	13.17 455	11.27 491	15.95 451	17.51 454	10.62 411	10.66 338	12.15 418	7.97 422	13.18 450	5.04 352	0.45 444	0.00 1	0.01 346	0.15 340	3.47 485	0.60 258
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
FAT-Stereo	6.98 422	0.79 181	7.57 384	2.54 382	1.80 355	6.16 360	4.33 425	19.16 476	18.82 460	10.75 414	17.08 425	18.23 460	13.56 465	9.25 373	8.44 401	0.03 302	0.16 272	0.01 346	0.10 315	0.14 246	0.65 273

LALA_ROB	7.02 423	2.54 431	8.51 400	1.53 225	0.96 262	9.96 418	8.71 476	16.70 457	12.68 416	12.99 445	13.90 393	24.47 483	5.40 365	11.61 432	9.50 423	0.04 329	0.05 214	0.00 1	0.02 253	0.17 275	0.65 273

DGSMNet	7.10 424	3.49 453	15.11 466	4.36 469	4.41 455	8.94 408	6.25 450	15.10 442	14.28 432	8.15 335	14.51 400	10.08 379	5.38 364	11.04 418	7.95 395	1.49 473	2.00 486	1.79 485	1.68 491	2.43 478	3.48 479

Wz-Net-LNSev	7.12 425	2.75 439	18.64 478	1.70 250	4.16 451	12.79 453	6.72 457	13.74 423	13.57 426	11.14 427	17.31 430	11.90 416	8.50 429	8.96 361	9.94 428	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.18 285	0.34 193

edge stereo	7.12 425	1.19 292	7.83 388	2.32 354	2.46 393	6.90 373	3.26 407	15.58 446	12.52 413	15.68 466	18.34 441	21.83 479	13.05 461	11.53 429	8.68 407	0.04 329	0.06 220	0.11 432	0.03 265	0.30 371	0.63 270

STTRV1_RVC	7.16 427	1.18 289	13.30 450	3.33 434	6.91 485	11.99 446	4.01 417	15.74 449	12.11 409	9.56 388	14.59 401	11.64 410	8.75 433	12.86 447	8.54 403	3.70 490	2.86 500	0.41 471	0.13 334	1.38 464	0.12 69

DeepPrunerF	7.18 428	3.58 455	25.29 497	4.27 465	7.20 487	3.78 282	4.64 430	14.03 429	20.86 470	8.85 359	10.57 334	7.35 330	7.88 420	12.16 440	10.66 440	0.25 425	0.16 272	0.29 463	0.43 448	0.77 444	0.65 273

xyz-stereo	7.36 429	0.68 155	38.77 514	0.30 46	0.07 14	31.97 505	0.19 105	5.13 99	2.13 31	10.90 420	24.34 467	6.05 299	8.02 423	12.01 436	6.06 367	0.01 159	0.02 161	0.35 466	0.00 1	0.09 158	0.16 102

RGC	7.40 430	2.77 441	7.71 386	4.43 471	4.87 471	8.88 405	2.96 393	16.05 452	12.76 420	11.96 440	19.57 445	18.32 461	11.57 457	13.89 457	9.58 425	0.83 460	0.02 161	0.24 461	0.41 445	0.40 401	0.77 298

test_for_model	7.41 431	28.34 514	2.84 76	22.38 512	16.53 513	3.40 240	0.91 306	6.72 205	4.54 162	8.04 328	2.84 105	1.04 107	0.43 81	0.86 3	0.60 36	9.67 504	3.31 506	0.00 1	0.08 298	26.60 519	9.03 501

RP	7.41 431	1.90 388	7.33 376	4.26 464	5.25 476	6.64 370	3.46 410	12.44 383	16.23 447	10.36 405	23.00 461	18.72 462	16.59 476	11.10 419	8.47 402	1.10 465	0.02 161	0.12 439	0.16 342	0.43 407	0.65 273

NCC-stereo	7.43 433	2.28 414	8.58 403	3.28 431	4.48 459	8.34 396	4.27 422	20.45 489	13.66 427	9.17 373	17.52 432	16.49 445	14.31 471	13.71 453	8.95 413	1.73 475	0.12 258	0.01 346	0.50 455	0.21 313	0.60 258

Abc-Net	7.43 433	2.28 414	8.58 403	3.28 431	4.48 459	8.34 396	4.27 422	20.45 489	13.66 427	9.17 373	17.52 432	16.49 445	14.31 471	13.71 453	8.95 413	1.73 475	0.12 258	0.01 346	0.50 455	0.21 313	0.60 258
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 435	1.89 387	7.71 386	3.18 425	2.35 388	12.19 450	6.14 449	18.95 472	9.36 363	13.33 449	20.38 448	16.00 442	9.10 441	10.10 406	15.40 476	0.44 442	0.34 309	0.25 462	0.25 392	0.48 418	1.18 348

Nwc_Net	7.54 436	1.91 389	8.71 406	4.16 461	3.42 427	10.77 433	2.00 370	20.33 488	12.19 410	9.10 370	24.04 466	17.67 456	13.58 466	12.14 439	9.12 417	0.94 463	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.22 320	0.41 218

psmorigin	7.74 437	2.19 406	18.99 480	2.51 375	0.89 248	7.08 381	2.74 386	11.25 347	7.90 318	20.49 481	22.36 459	20.16 471	11.95 458	13.84 455	10.61 438	0.04 329	0.18 277	0.06 418	0.24 388	0.27 357	1.07 335

ADCRef	7.76 438	2.31 420	19.09 481	2.82 399	3.29 420	11.88 444	3.06 397	11.52 357	10.89 391	13.69 453	25.85 475	8.20 345	8.89 437	8.95 360	22.66 488	0.16 403	0.08 237	0.16 447	0.34 432	0.47 415	0.91 315

SDNR	7.97 439	2.75 439	16.90 474	2.28 347	0.94 257	45.23 520	0.43 169	9.30 295	10.84 389	10.71 413	25.30 473	5.51 281	4.47 320	11.98 435	7.58 392	0.15 398	0.14 268	0.00 1	0.04 283	2.27 477	2.65 471

anonymity	8.04 440	4.13 465	12.86 448	7.43 489	13.11 507	8.34 396	2.02 371	18.21 468	7.55 307	13.88 455	9.27 299	10.63 390	7.79 418	11.57 431	6.06 367	6.25 495	5.59 519	3.71 494	3.28 499	3.27 483	5.78 492

CC-Net-ROB	8.09 441	10.11 496	9.03 416	4.07 457	3.74 439	15.24 463	4.84 433	18.44 469	10.87 390	6.73 265	14.03 394	7.54 334	4.68 333	11.61 432	3.98 321	6.59 496	2.54 494	16.51 506	1.19 480	7.88 498	2.20 457

Wz-Net-MNSev	8.12 442	3.18 447	18.07 477	2.63 386	3.36 425	17.82 475	9.40 481	12.89 397	15.44 441	13.95 456	18.21 440	14.38 431	7.75 417	12.50 441	11.45 447	0.46 446	0.03 188	0.00 1	0.01 233	0.26 346	0.58 253

pmcnn	8.17 443	1.70 367	11.49 442	3.18 425	3.07 411	9.66 415	6.06 448	13.60 420	17.71 456	15.23 463	24.02 464	27.61 492	8.81 435	10.36 411	9.51 424	0.08 369	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.31 378	0.87 310

stereogan	8.18 444	1.32 317	9.05 417	3.59 444	4.00 450	20.16 483	3.13 401	17.25 462	20.16 466	10.68 412	19.19 443	20.56 477	10.70 450	14.74 462	7.00 383	0.34 436	0.04 205	0.21 458	0.08 298	0.70 439	0.65 273

SQANet	8.22 445	4.42 468	7.19 375	12.11 501	9.77 498	11.80 443	3.23 404	12.00 368	6.60 260	8.59 350	11.52 353	10.97 402	5.31 362	11.10 419	4.20 326	9.56 503	2.29 489	10.51 502	1.61 490	13.06 506	8.49 500

SuperB	8.29 446	3.96 463	24.92 495	2.96 408	1.33 324	9.83 417	4.15 419	10.92 341	29.79 491	11.86 437	12.51 373	6.07 300	6.97 400	11.13 421	14.73 472	0.15 398	0.11 254	0.35 466	0.26 405	12.64 504	1.11 341

AF-Net	8.37 447	2.16 405	9.01 415	3.65 446	4.58 465	9.40 411	2.63 382	17.71 464	21.32 472	10.38 406	24.51 469	20.43 474	16.67 477	12.54 444	10.76 442	0.70 457	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.47 415	0.42 223

CSAN	8.41 448	2.86 444	9.35 425	2.43 368	0.82 240	13.59 458	11.68 493	15.80 450	21.98 476	14.71 460	16.46 417	18.00 458	14.42 473	13.68 452	10.10 429	0.10 384	0.13 264	0.15 444	0.19 360	0.43 407	1.28 361

test_sample8	8.50 449	1.36 324	7.91 390	1.40 207	0.63 201	5.54 342	2.72 383	12.78 393	6.78 272	17.61 472	9.29 302	24.63 484	19.17 481	12.52 442	13.17 462	1.74 477	25.14 531	3.05 490	2.96 495	0.22 320	1.35 367

PWCDC_ROB	8.50 449	4.40 467	9.57 429	6.16 486	4.54 464	10.46 427	1.03 318	15.30 443	28.16 488	10.88 419	30.88 489	6.96 326	11.31 454	14.57 460	10.40 436	3.10 488	0.02 161	0.00 1	0.00 1	1.55 467	0.63 270

G-Net	8.60 451	1.93 390	12.59 447	6.04 484	3.66 434	25.93 493	4.26 421	10.35 319	8.05 324	19.71 477	24.73 470	14.15 428	15.49 474	11.30 423	10.69 441	0.50 452	0.46 328	0.19 455	0.25 392	0.80 447	0.91 315

ADCP+	8.60 451	2.78 442	17.44 475	1.69 247	4.27 453	16.95 471	5.29 438	13.38 415	12.52 413	13.57 452	17.57 434	10.86 399	11.28 453	18.43 484	23.91 497	0.03 302	0.05 214	0.01 346	0.18 357	0.47 415	1.31 363

PWC_ROB	8.89 453	4.49 469	15.62 468	2.92 405	4.49 461	7.89 393	1.23 335	17.29 463	20.00 464	16.54 469	28.06 479	14.37 430	11.98 460	14.93 464	15.43 477	0.47 449	0.00 1	0.05 414	0.00 1	0.67 433	1.31 363

aanetorigin	9.02 454	3.75 460	28.68 504	2.16 314	3.86 441	5.84 355	5.40 441	5.93 162	10.39 378	28.12 496	31.02 490	15.98 441	13.74 467	9.38 377	12.55 457	0.25 425	0.22 288	0.22 459	0.24 388	1.24 459	1.47 373

PASM	9.11 455	5.68 476	25.06 496	4.33 467	4.18 452	7.01 378	8.48 473	12.37 379	20.95 471	13.49 451	15.37 405	18.80 463	11.52 456	14.70 461	12.70 458	0.93 462	1.19 454	0.32 465	1.21 481	1.66 468	2.22 459

UDG	9.12 456	10.06 495	6.35 344	10.06 493	9.64 497	10.48 428	2.33 377	12.73 390	10.19 373	8.33 340	10.27 325	16.70 448	10.47 447	8.33 323	9.07 416	4.28 491	2.59 496	18.90 508	3.83 502	11.35 501	6.50 496

MDST_ROB	9.13 457	1.31 314	10.16 436	4.36 469	2.48 395	28.66 500	7.64 469	19.96 482	14.97 436	27.53 495	24.02 464	9.47 368	5.27 358	16.31 472	8.61 406	0.63 453	0.19 279	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.90 312

FBW_ROB	9.17 458	2.08 401	10.31 437	2.51 375	1.66 346	13.22 457	6.04 447	23.09 498	20.11 465	19.55 475	15.80 408	18.97 466	11.96 459	19.34 486	11.38 446	0.66 454	0.30 303	2.15 488	0.90 472	1.15 458	2.16 455

XQC	9.46 459	4.84 472	18.88 479	4.07 457	3.09 413	15.97 466	6.65 456	16.26 454	26.63 485	12.63 441	12.35 371	15.75 439	10.62 449	16.48 473	21.19 483	0.44 442	0.96 401	0.05 414	0.32 425	1.10 455	0.99 323

GCST	9.50 460	17.91 505	6.18 333	53.02 529	11.57 503	10.95 435	0.20 110	7.71 251	7.12 287	9.83 395	4.71 162	4.87 259	1.49 175	9.87 398	2.06 230	8.70 501	0.07 233	22.79 510	0.40 442	6.66 495	3.86 485

Consistency-Raft	9.58 461	5.11 473	13.00 449	5.61 480	8.92 496	4.03 298	5.07 437	19.73 481	24.90 483	11.32 431	29.86 483	13.36 423	6.16 381	8.00 295	13.47 466	0.67 455	0.34 309	1.81 486	4.36 505	12.23 502	3.62 482

MSMD_ROB	9.73 462	1.43 337	5.42 289	1.81 267	0.42 154	16.83 469	4.30 424	14.29 433	15.34 438	23.06 483	40.17 506	25.63 488	22.62 493	13.37 451	8.85 411	0.48 451	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.13 235	0.47 233

RTSC	9.87 463	4.34 466	16.44 471	4.60 474	2.38 389	12.54 451	0.75 266	18.19 467	37.31 506	16.16 468	15.86 409	13.32 422	7.56 416	20.93 493	23.50 493	0.34 436	1.07 427	0.02 379	0.35 434	0.71 440	0.99 323

Wz-Net-SNSev	9.92 464	8.01 488	26.42 499	2.26 339	1.85 361	8.36 399	14.30 501	18.01 466	21.68 473	10.78 415	23.95 462	16.84 449	8.60 431	15.59 468	19.76 482	0.01 159	0.03 188	0.01 346	0.00 1	0.52 424	1.34 366

DDUNet	10.03 465	12.17 501	8.24 399	13.02 502	11.73 504	10.32 424	3.76 412	12.27 376	8.35 333	9.64 389	13.89 392	16.48 444	6.67 395	9.50 382	7.00 383	6.80 497	3.45 509	21.10 509	4.33 504	12.78 505	9.12 502

ADCPNet	10.18 466	3.40 452	33.24 508	2.38 362	1.74 351	17.75 474	7.65 470	13.20 411	13.03 422	14.09 457	21.72 455	19.36 467	11.40 455	15.43 467	23.00 490	0.28 431	1.15 448	0.39 470	1.48 486	0.68 435	2.21 458

WCMA_ROB	10.20 467	1.99 397	9.33 424	3.01 410	2.46 393	15.78 465	7.67 471	12.75 392	15.41 440	25.08 493	33.42 496	27.06 491	19.86 483	13.87 456	12.47 456	1.28 469	0.38 318	0.18 453	0.20 369	0.28 360	1.54 379

PDISCO_ROB	10.27 468	2.79 443	13.30 450	10.58 498	9.96 499	22.78 487	5.99 444	20.01 483	28.57 489	11.88 438	14.49 399	20.54 475	4.92 342	17.01 478	10.29 434	5.79 494	0.42 322	0.14 443	0.13 334	2.53 480	3.25 475

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 469	5.37 474	16.61 473	2.95 407	3.02 410	24.75 490	15.44 503	14.68 438	19.73 462	19.77 478	23.97 463	16.98 450	8.40 427	17.58 481	9.23 418	1.59 474	1.75 482	0.16 447	2.63 493	0.75 442	1.85 430

SHD	10.45 470	3.67 458	14.03 458	4.81 475	4.52 462	11.93 445	1.66 361	21.36 495	38.40 508	18.84 474	21.72 455	17.63 454	13.07 462	15.65 470	17.71 479	0.36 438	1.09 429	0.01 346	0.32 425	0.50 422	1.67 397

FCDSN-DC	10.72 471	1.16 286	5.01 267	2.16 314	1.31 322	17.46 473	4.80 432	17.79 465	19.87 463	25.02 491	32.85 492	33.57 500	23.52 498	16.80 475	12.13 452	0.11 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.76 297
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 472	3.23 448	21.50 487	2.26 339	1.96 371	23.65 488	9.07 477	14.69 439	24.88 482	15.21 462	27.20 476	12.68 421	14.02 470	16.94 477	24.43 499	0.26 428	0.18 277	0.74 474	0.67 464	0.80 447	1.02 330

SGM_RVC	10.77 472	1.11 276	4.66 249	2.66 387	0.41 151	21.03 484	6.87 461	20.02 484	15.54 443	25.86 494	24.97 472	33.59 501	20.51 486	20.89 492	14.78 473	0.31 433	0.26 300	0.22 459	0.26 405	0.43 407	1.01 326
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.88 474	2.57 432	20.40 485	2.24 334	1.90 365	24.92 491	17.00 513	21.35 494	28.61 490	12.87 444	13.74 390	17.01 452	20.14 485	15.36 465	14.01 469	0.81 459	0.98 410	0.20 456	0.65 463	1.30 462	1.54 379

ADCMid	10.97 475	4.49 469	23.66 491	2.53 379	2.52 398	11.46 440	6.31 451	15.31 444	12.85 421	23.57 487	22.99 460	17.92 457	21.04 488	19.57 488	28.05 506	0.47 449	0.43 323	1.10 479	1.32 483	1.73 470	2.10 451

FC-DCNN	11.29 476	1.01 261	5.50 293	2.25 336	1.65 344	18.23 477	5.36 440	18.99 473	20.65 468	28.95 497	34.83 499	33.83 502	23.18 496	17.04 479	13.37 465	0.17 407	0.01 125	0.02 379	0.02 253	0.10 181	0.70 288

FC-DCNN v2	11.44 477	0.98 252	5.39 287	2.28 347	1.65 344	18.84 479	5.41 442	19.66 479	20.80 469	29.20 498	35.39 501	34.37 504	23.46 497	17.13 480	13.18 464	0.17 407	0.01 125	0.02 379	0.01 233	0.08 143	0.69 285

SANet	11.48 478	3.34 450	13.93 457	2.40 367	1.01 268	16.49 467	12.16 496	20.05 486	37.28 505	19.62 476	28.04 478	25.61 487	20.10 484	14.43 459	12.39 455	0.10 384	0.06 220	0.03 397	0.06 294	0.76 443	1.73 411

AnyNet_C32	11.82 479	7.08 482	25.83 498	4.55 473	5.88 480	16.92 470	16.97 512	14.14 430	18.11 458	16.87 470	21.66 454	14.78 433	13.87 469	23.54 500	31.83 512	0.24 422	0.28 301	0.35 466	0.53 457	1.35 463	1.71 408

MeshStereo	11.94 480	1.88 383	5.24 276	2.11 311	1.44 333	20.09 482	4.95 435	21.74 497	16.75 449	33.10 503	35.07 500	39.28 510	22.72 494	19.45 487	13.59 467	0.19 412	0.06 220	0.02 379	0.00 1	0.46 413	0.65 273
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
Wz-Net-TNSev	12.01 481	11.86 500	38.26 513	2.81 397	1.82 358	18.12 476	11.31 492	16.67 456	21.73 474	15.06 461	17.17 426	19.72 470	20.69 487	20.68 491	21.41 485	0.04 329	0.06 220	0.00 1	0.16 342	0.74 441	1.93 440

otaku	12.35 482	8.64 489	9.11 419	13.56 503	10.98 501	26.23 494	7.22 466	19.45 478	19.26 461	11.92 439	17.90 436	20.21 472	8.91 438	16.06 471	6.09 369	9.77 505	2.50 493	13.23 503	1.90 492	14.61 507	9.41 505

Ntro	12.91 483	9.95 494	10.01 431	14.12 505	12.55 506	26.31 495	6.76 458	19.04 474	22.03 477	10.23 401	16.26 414	20.22 473	10.06 445	16.81 476	7.93 394	10.16 507	2.55 495	15.19 505	2.86 494	15.27 508	9.93 508

MFN_U_SF_RVC	13.54 484	4.69 471	28.43 503	4.24 463	2.50 396	24.26 489	5.99 444	28.23 505	20.18 467	24.06 490	29.38 482	30.35 496	16.92 478	20.98 494	21.39 484	1.35 470	1.13 436	1.02 477	1.41 485	1.88 473	2.50 469

WZ-Net	13.61 485	5.57 475	42.84 517	3.89 455	3.19 416	19.90 481	15.44 503	15.67 448	32.04 494	16.13 467	28.69 480	22.17 481	15.84 475	21.40 495	26.87 502	0.75 458	0.01 125	0.01 346	0.03 265	0.51 423	1.20 350

ADCS	13.76 486	6.46 480	30.74 506	3.62 445	2.93 407	14.28 461	11.22 490	20.02 484	34.42 499	23.20 484	25.42 474	19.51 468	19.62 482	24.54 501	33.88 515	0.27 430	0.23 292	0.37 469	0.19 360	1.47 465	2.84 472

MFMNet_re	14.09 487	9.67 493	20.31 484	10.40 496	7.62 488	21.38 485	17.49 515	21.36 495	31.95 493	23.70 488	29.22 481	18.87 464	27.41 504	14.27 458	11.16 444	2.85 486	1.51 478	0.41 471	0.28 412	4.88 487	7.10 497

EDNetEfficient	14.14 488	6.71 481	56.12 524	2.99 409	3.58 431	5.38 340	8.49 474	9.35 297	33.24 495	40.73 513	30.21 486	18.04 459	22.92 495	12.13 438	26.26 501	0.16 403	0.24 295	0.07 423	1.15 478	2.58 481	2.39 464

LSM	14.85 489	7.41 485	36.29 511	7.76 491	43.77 531	11.24 439	12.14 495	16.73 458	23.72 478	23.73 489	32.92 493	18.89 465	13.31 464	16.60 474	12.37 454	0.26 428	0.86 385	0.11 432	0.43 448	1.24 459	17.26 524

SAMSARA	15.67 490	3.89 462	14.48 462	13.77 504	7.92 492	38.69 514	73.90 537	21.22 493	24.66 481	17.04 471	13.86 391	30.01 495	13.07 462	18.07 483	17.48 478	0.23 420	1.46 474	0.07 423	0.40 442	0.99 453	2.15 454

SPS-STEREO	15.83 491	7.38 484	14.92 465	11.63 500	11.77 505	25.30 492	7.12 464	25.20 501	17.06 451	32.24 502	30.34 487	31.63 498	22.59 492	25.67 502	21.97 486	7.71 499	4.50 515	3.35 493	1.56 489	6.97 497	7.72 499
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 492	3.98 464	16.04 469	5.38 478	4.59 467	19.44 480	7.28 467	28.88 507	49.27 518	31.53 501	43.72 512	30.36 497	32.17 511	26.70 504	23.19 491	0.25 425	1.48 476	0.04 407	0.59 460	0.52 424	2.87 473

ACVNet-4b	16.48 493	23.07 508	14.73 464	16.69 507	15.18 510	31.83 504	7.30 468	19.71 480	27.82 487	11.54 435	22.10 458	31.68 499	8.96 440	18.88 485	7.28 388	11.04 509	2.65 497	24.93 513	5.02 507	18.57 511	10.67 511

AnyNet_C01	16.99 494	12.34 502	60.47 526	4.88 476	3.11 415	31.77 503	16.79 510	18.60 471	17.96 457	18.62 473	38.50 504	24.03 482	19.00 480	30.59 507	35.18 517	0.29 432	0.56 336	0.45 473	0.48 452	2.70 482	3.40 477

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 495	7.98 487	24.37 494	6.82 488	2.93 407	39.68 516	16.11 505	25.46 502	34.93 500	34.13 505	34.20 497	29.20 494	24.94 500	23.01 498	19.39 481	2.79 485	2.87 501	1.18 481	1.53 488	6.78 496	3.31 476

NVStereoNet_ROB	17.22 496	8.76 490	16.47 472	7.52 490	8.42 494	13.75 460	11.07 486	24.24 500	26.67 486	31.00 499	46.49 515	34.88 505	27.06 503	22.72 497	23.61 494	6.83 498	4.32 514	6.32 500	10.37 515	4.39 486	9.57 506
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 497	9.46 492	22.74 489	10.11 494	11.40 502	28.98 501	13.74 499	21.15 492	16.85 450	31.39 500	34.79 498	34.05 503	24.24 499	26.23 503	19.31 480	8.79 502	7.56 523	4.88 497	3.93 503	6.07 493	9.33 503

LE_ROB	17.31 498	2.62 436	14.26 461	4.20 462	1.80 355	17.40 472	9.70 482	15.38 445	55.92 524	63.97 534	40.81 508	35.50 506	39.26 517	15.64 469	28.51 507	0.06 354	0.11 254	0.13 441	0.21 375	0.14 246	0.51 241

ELAS_RVC	17.82 499	3.60 457	11.92 443	6.63 487	5.73 478	30.34 502	19.64 516	26.92 503	35.06 501	40.79 514	41.32 510	37.31 508	31.61 507	30.54 506	22.93 489	1.97 483	2.40 490	1.28 482	1.27 482	1.71 469	3.51 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 500	3.49 453	11.19 441	6.14 485	5.79 479	34.89 510	17.28 514	28.75 506	30.47 492	40.80 515	45.79 514	39.04 509	32.05 510	27.63 505	24.30 498	1.88 481	2.41 492	1.09 478	1.48 486	1.83 472	3.48 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 501	27.03 512	34.90 509	22.68 513	20.79 516	15.03 462	3.18 402	16.95 461	26.06 484	20.48 480	16.91 422	20.55 476	18.37 479	23.48 499	12.16 453	5.31 493	2.91 502	31.24 517	8.09 513	22.63 515	12.44 516

EDNetEfficientorigin	18.25 502	14.44 503	99.41 547	1.72 256	1.00 266	12.07 447	6.97 463	13.67 421	35.06 501	38.59 512	37.10 503	27.03 490	27.46 505	15.38 466	26.92 503	0.05 344	0.08 237	0.15 444	0.62 461	3.33 484	3.92 486

SGM-ForestM	18.61 503	3.38 451	10.14 435	3.44 438	2.24 385	34.17 509	15.39 502	29.44 509	33.93 496	38.55 511	41.08 509	53.64 519	36.76 514	34.82 511	27.16 504	1.25 468	1.81 485	0.74 474	1.01 475	0.61 428	2.61 470

RainbowNet	18.69 504	27.15 513	22.03 488	18.76 509	15.00 509	27.97 499	10.17 484	27.99 504	34.19 498	15.53 465	27.53 477	25.33 485	13.80 468	19.86 490	10.59 437	14.50 517	3.57 510	23.85 512	5.03 508	18.49 510	12.41 515

ACVNet_1	19.51 505	26.19 511	15.50 467	17.71 508	15.28 511	26.46 496	9.36 479	29.16 508	34.18 497	25.06 492	24.89 471	37.18 507	21.93 491	17.80 482	15.03 474	11.08 510	2.83 498	25.29 514	5.06 509	19.11 512	11.14 512

RTS	19.64 506	10.42 497	87.01 535	5.88 481	6.82 483	41.73 517	16.69 508	16.80 459	41.90 512	23.44 485	32.96 494	13.79 424	21.49 489	38.85 516	30.84 509	0.46 446	0.70 359	0.00 1	0.09 308	1.13 456	1.70 405

RTSA	19.64 506	10.42 497	87.01 535	5.88 481	6.82 483	41.73 517	16.69 508	16.80 459	41.90 512	23.44 485	32.96 494	13.79 424	21.49 489	38.85 516	30.84 509	0.46 446	0.70 359	0.00 1	0.09 308	1.13 456	1.70 405

coex-ft	20.15 508	20.03 507	87.93 537	1.81 267	1.77 352	18.77 478	13.73 498	13.28 413	41.87 511	60.24 530	39.04 505	28.27 493	30.39 506	12.57 445	28.66 508	0.20 415	0.23 292	0.04 407	0.30 419	1.52 466	2.34 463

MANE	20.98 509	3.23 448	8.81 409	5.96 483	6.96 486	33.07 507	13.20 497	35.43 511	38.86 509	44.72 519	52.41 523	53.20 518	41.84 520	34.74 510	27.45 505	1.87 480	2.27 488	1.54 484	10.18 514	0.69 437	3.11 474

BEATNet-Init1	24.70 510	11.33 499	44.28 518	5.48 479	3.94 445	47.60 524	22.33 519	34.94 510	40.01 510	48.11 522	49.98 519	59.86 523	43.17 521	39.48 518	31.77 511	1.37 471	1.76 484	1.17 480	1.17 479	2.44 479	3.85 484

DLNR_Zeroshot_test	24.96 511	51.28 530	90.69 538	97.84 546	97.22 545	1.40 35	0.12 64	23.19 499	3.55 96	1.21 93	2.95 110	0.72 94	0.31 44	7.09 233	2.61 266	38.70 528	1.32 463	0.00 1	0.29 417	77.04 541	1.68 400

FADE	26.04 512	18.79 506	52.46 522	10.51 497	10.00 500	22.56 486	9.20 478	36.24 512	53.07 521	20.35 479	19.04 442	26.62 489	34.46 512	40.25 519	35.42 518	31.16 527	14.37 527	38.03 526	37.28 528	5.44 491	5.60 491

ACVNet_2	27.45 513	30.56 518	27.90 501	20.72 510	15.55 512	37.22 512	14.00 500	49.32 525	65.88 533	43.17 516	56.99 527	51.90 515	26.98 502	21.46 496	15.38 475	10.77 508	2.85 499	23.12 511	3.62 501	20.08 513	11.47 513

MADNet+	27.96 514	35.32 521	91.41 539	21.04 511	8.86 495	49.25 526	47.41 533	36.98 513	37.84 507	21.00 482	30.83 488	25.41 486	34.95 513	46.51 525	51.54 531	3.04 487	3.33 507	1.48 483	1.05 476	5.85 492	6.05 494

IMH-64-1	28.06 515	29.98 515	19.46 482	32.15 516	20.98 517	27.68 497	16.66 506	47.31 519	44.85 515	34.14 506	50.94 520	41.49 511	31.67 508	37.53 512	23.88 495	14.17 515	2.96 503	34.45 519	11.15 516	26.12 517	13.75 517

IMH-64	28.06 515	29.98 515	19.46 482	32.15 516	20.98 517	27.68 497	16.66 506	47.31 519	44.85 515	34.14 506	50.94 520	41.49 511	31.67 508	37.53 512	23.88 495	14.17 515	2.96 503	34.45 519	11.15 516	26.12 517	13.75 517

JetBlue	29.99 517	17.24 504	55.64 523	16.24 506	21.08 519	62.07 535	33.14 526	40.60 515	35.73 504	34.59 508	40.67 507	57.18 522	43.54 522	51.46 530	52.18 532	2.72 484	4.58 517	2.86 489	3.53 500	10.57 500	14.11 519

WAO-7	30.22 518	25.83 510	23.33 490	33.10 518	14.36 508	36.98 511	22.41 520	52.85 529	64.46 531	43.76 517	59.24 529	52.31 516	45.69 524	32.82 508	32.60 513	11.16 511	5.49 518	13.76 504	12.60 520	12.36 503	9.38 504

IMH	30.65 519	30.30 517	21.09 486	34.89 520	21.75 521	33.16 508	16.91 511	49.53 526	52.50 519	38.41 510	55.10 526	45.13 513	40.36 519	41.57 520	25.66 500	14.74 518	3.36 508	35.43 521	11.69 518	27.31 522	14.16 520

PWCK	31.62 520	45.59 527	49.67 520	30.49 514	7.80 490	42.91 519	29.73 525	45.45 518	44.44 514	47.41 520	36.92 502	47.86 514	26.79 501	41.90 521	33.36 514	22.77 522	4.56 516	29.89 516	5.13 510	29.43 523	10.36 510

TorneroNet-64	33.32 521	33.28 519	33.07 507	35.14 521	21.25 520	48.02 525	21.13 517	43.47 517	58.77 525	33.36 504	46.64 516	62.00 526	38.19 515	44.82 524	35.07 516	15.02 519	3.59 511	35.81 522	12.20 519	29.45 524	16.17 521

Dean	35.52 522	40.12 525	27.99 502	30.63 515	17.33 514	45.80 523	11.68 493	57.61 534	76.54 537	63.70 533	60.65 530	66.93 532	49.40 527	38.12 514	40.28 523	12.18 513	3.73 512	28.86 515	5.94 512	20.69 514	12.16 514

WAO-6	35.59 523	37.89 524	17.67 476	37.86 522	24.46 523	37.85 513	21.49 518	49.01 524	67.96 534	44.22 518	48.08 517	53.02 517	53.39 529	33.67 509	36.83 520	26.05 525	7.83 524	43.19 527	21.76 526	30.18 525	19.37 527

LVE	35.84 524	41.54 526	36.25 510	33.36 519	18.92 515	53.05 531	27.99 524	53.17 532	64.93 532	47.63 521	61.58 531	54.25 520	38.72 516	38.72 515	35.50 519	16.36 521	6.23 520	31.51 518	14.04 521	25.01 516	18.07 525

TorneroNet	36.02 525	35.25 520	36.33 512	38.44 523	22.19 522	50.72 529	24.42 523	48.39 522	54.53 522	38.03 509	53.44 524	62.83 529	44.79 523	47.68 527	42.11 526	15.69 520	3.97 513	37.25 523	15.05 522	30.83 526	18.40 526

WAO-8	38.93 526	36.84 522	23.97 492	43.96 524	24.48 524	45.73 521	22.62 521	53.10 530	75.66 535	53.86 527	66.14 535	62.39 527	55.11 531	43.01 522	40.67 524	22.98 523	7.22 521	37.53 524	19.49 524	27.04 521	16.83 522

Venus	38.93 526	36.84 522	23.97 492	43.96 524	24.48 524	45.73 521	22.62 521	53.10 530	75.66 535	53.86 527	66.17 536	62.39 527	55.11 531	43.01 522	40.67 524	22.98 523	7.22 521	37.53 524	19.49 524	27.02 520	16.83 522

UNDER WATER	45.99 528	49.80 529	68.56 529	49.99 528	32.13 527	55.35 533	39.50 528	41.12 516	52.90 520	50.69 523	45.18 513	67.79 534	58.75 534	51.93 532	50.97 530	30.59 526	14.03 526	51.66 529	37.15 527	40.27 528	31.35 528

UNDER WATER-64	46.01 529	48.25 528	68.05 528	44.59 526	28.11 526	57.02 534	43.78 531	40.20 514	48.80 517	52.08 526	42.95 511	67.22 533	57.71 533	48.98 529	49.57 529	40.01 529	17.98 528	52.15 530	39.41 530	38.99 527	34.41 529

notaker	48.05 530	55.94 531	50.90 521	56.89 532	40.29 528	38.96 515	33.86 527	47.82 521	55.70 523	57.55 529	57.48 528	60.22 524	59.71 535	54.64 533	43.27 527	41.13 530	19.86 529	57.61 532	37.79 529	50.95 530	40.33 530

ktn	49.32 531	58.11 532	40.16 515	59.92 533	43.22 530	49.79 528	42.99 530	48.56 523	60.67 527	51.59 524	54.51 525	55.34 521	52.65 528	47.92 528	37.91 521	57.88 534	24.79 530	63.00 535	43.57 531	52.51 531	41.31 531

DPSimNet_ROB	54.45 532	65.73 536	47.00 519	54.49 530	46.37 532	55.34 532	56.47 534	56.18 533	59.04 526	64.57 535	51.76 522	64.01 530	54.49 530	47.54 526	67.21 536	63.21 536	27.86 533	58.04 533	51.28 534	46.61 529	51.87 535

KSHMR	56.07 533	64.25 535	40.47 516	74.89 536	49.63 533	49.42 527	45.46 532	57.71 535	63.52 529	61.65 532	61.67 532	71.88 535	47.67 526	51.47 531	44.57 528	54.67 533	62.25 535	66.31 536	54.18 535	53.03 533	46.75 533

HanzoNet	57.16 534	60.12 533	60.00 525	55.77 531	42.11 529	51.98 530	41.93 529	52.07 527	61.47 528	65.98 536	65.90 534	72.11 536	70.14 536	71.11 536	61.13 534	64.31 537	34.72 534	62.27 534	50.86 533	52.83 532	46.33 532

JetRed	61.44 535	61.87 534	83.02 534	46.49 527	56.73 535	83.63 536	65.09 535	59.75 536	64.22 530	69.50 537	69.26 537	66.24 531	47.62 525	61.80 534	74.60 537	45.99 531	66.40 538	46.67 528	45.27 532	63.49 534	51.22 534

LRCNet_RVC	66.47 536	66.44 537	69.02 530	71.60 535	54.27 534	32.21 506	2.93 392	63.19 537	21.83 475	82.02 539	90.16 540	83.59 538	72.13 537	69.45 535	53.25 533	95.47 544	64.21 537	95.15 544	95.27 544	72.59 536	74.60 538

TCMNet-wrong-test	67.37 537	85.99 541	81.87 533	95.65 543	94.75 543	89.54 537	85.95 538	52.26 528	35.23 503	51.69 525	62.14 533	60.40 525	40.29 518	77.33 537	64.52 535	48.91 532	9.04 525	69.84 538	68.02 537	91.10 544	82.88 544

ASD4	76.04 538	81.96 540	69.18 531	68.53 534	80.95 539	96.29 540	99.16 545	77.84 538	93.51 542	77.76 538	85.79 538	78.58 537	76.90 538	78.02 538	82.88 538	58.77 535	62.96 536	55.01 531	62.53 536	68.78 535	65.30 537

MADNet++	82.81 539	81.73 539	74.64 532	87.71 542	82.67 540	93.35 538	70.27 536	86.39 542	82.88 538	93.51 543	86.62 539	86.40 539	81.37 539	88.21 540	88.63 539	86.59 542	84.23 542	72.14 539	68.69 538	78.88 542	81.36 542

tt	83.10 540	0.43 40	99.97 549	79.27 540	93.14 542	100.00 550	100.00 550	100.00 552	99.89 547	60.55 531	48.44 518	99.98 551	99.96 549	99.98 551	100.00 553	91.80 543	99.82 547	73.67 543	73.25 539	86.43 543	55.39 536

xxxxx1	85.58 541	90.37 542	96.61 542	76.69 537	80.77 536	97.50 543	96.92 542	85.57 539	88.66 539	88.63 540	91.64 541	94.27 541	93.09 540	90.03 541	91.91 540	70.77 538	70.62 539	73.61 540	81.26 541	72.90 537	79.86 539

tt_ll	85.58 541	90.37 542	96.61 542	76.69 537	80.77 536	97.50 543	96.92 542	85.57 539	88.66 539	88.63 540	91.64 541	94.27 541	93.09 540	90.03 541	91.91 540	70.77 538	70.62 539	73.61 540	81.26 541	72.90 537	79.86 539

ff	85.58 541	90.37 542	96.61 542	76.69 537	80.77 536	97.50 543	96.92 542	85.57 539	88.66 539	88.63 540	91.64 541	94.27 541	93.09 540	90.03 541	91.91 540	70.77 538	70.62 539	73.61 540	81.26 541	72.90 537	79.86 539

USTest	87.45 544	75.67 538	64.78 527	81.43 541	83.22 541	99.90 549	99.97 548	99.47 547	99.59 546	98.27 544	99.02 547	90.91 540	98.36 545	83.71 539	98.28 546	79.81 541	95.66 543	69.62 537	73.61 540	75.15 540	82.65 543

PML	97.69 545	100.00 551	96.50 541	97.85 547	97.35 546	99.77 548	99.36 546	96.92 543	96.34 543	100.00 551	96.52 544	97.41 545	99.61 546	100.00 552	95.46 543	99.99 550	97.44 544	100.00 548	96.08 545	99.13 546	88.02 545

MEDIAN_ROB	98.44 546	99.70 546	99.34 546	97.13 544	97.06 544	96.94 541	95.91 541	97.71 545	97.33 544	98.78 547	98.91 546	99.19 546	98.13 544	96.94 544	96.99 545	99.97 548	99.18 545	100.00 548	99.99 549	99.70 547	99.83 547

HaxPig	98.85 547	99.94 548	95.36 540	99.99 550	99.98 548	94.12 539	94.52 539	99.12 546	99.96 548	99.96 550	99.99 549	99.98 551	99.89 548	98.16 545	96.14 544	99.98 549	99.99 549	100.00 548	99.99 549	99.99 550	99.95 550

Anonymous_1	99.01 548	99.91 547	99.85 548	97.31 545	99.09 547	100.00 550	100.00 550	99.59 549	99.96 548	99.29 549	99.86 548	99.55 548	99.99 550	99.30 546	99.76 547	95.67 545	99.58 546	97.24 545	98.56 546	97.36 545	98.34 546

ccccc	99.31 549	96.47 545	100.00 553	100.00 553	100.00 550	97.29 542	99.42 547	99.52 548	97.83 545	99.28 548	97.64 545	99.32 547	99.84 547	99.92 547	99.98 549	100.00 552	100.00 550	99.95 547	99.77 548	100.00 551	100.00 554

test_example2	99.38 550	99.98 550	99.99 550	100.00 553	99.98 548	99.73 547	99.99 549	96.99 544	100.00 550	100.00 551	100.00 550	96.49 544	96.74 543	99.97 548	99.96 548	100.00 552	99.97 548	98.68 546	99.11 547	100.00 551	100.00 554

AVERAGE_ROB	99.63 551	99.96 549	98.88 545	100.00 553	100.00 550	98.16 546	95.64 540	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 552	99.99 550	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	100.00 554

DPSMNet_ROB	99.90 552	100.00 551	99.99 550	99.99 550	100.00 550	100.00 550	100.00 550	99.98 550	100.00 550	98.37 545	100.00 550	99.81 549	100.00 551	99.97 548	99.99 550	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	99.99 551

DGTPSM_ROB	99.90 552	100.00 551	99.99 550	99.99 550	100.00 550	100.00 550	100.00 550	99.98 550	100.00 550	98.37 545	100.00 550	99.81 549	100.00 551	99.97 548	99.99 550	99.99 550	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	99.99 551

DPSM_ROB	99.94 554	100.00 551	100.00 553	99.74 548	100.00 550	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	99.08 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.98 548	99.94 548

DPSM	99.94 554	100.00 551	100.00 553	99.74 548	100.00 550	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	99.08 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.98 548	99.94 548

Selective-RAFT-Error	100.00 556	100.00 551	100.00 553	100.00 553	100.00 550	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	100.00 554

CasAABBNet	100.00 556	100.00 551	100.00 553	100.00 553	100.00 550	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	100.00 554

LSM0	100.00 556	100.00 551	100.00 553	100.00 553	100.00 550	100.00 550	100.00 550	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 551	99.99 551

Low-res two-view benchmark