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

MonSter	1.74 3	0.74 5	3.64 12	2.27 5	1.62 158	6.01 142	0.13 6	6.02 8	2.88 7	1.35 4	2.11 6	0.30 2	0.36 1	6.50 27	0.83 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 2	0.02 7

DEFOM-Stereo	2.21 6	0.88 11	3.63 11	3.42 32	0.89 93	13.14 268	0.83 34	4.68 4	1.96 4	2.72 24	1.66 5	0.59 3	0.54 2	8.53 57	0.68 4	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.02 7

dual_stereo	1.57 2	0.64 1	2.56 1	2.33 6	0.47 31	2.62 8	0.08 2	4.85 5	1.95 3	1.01 2	0.69 4	1.90 11	0.61 3	10.34 109	0.96 11	0.01 75	0.20 276	0.00 1	0.18 264	0.01 1	0.03 14

AIO-Stereo	2.91 19	1.19 62	5.14 48	4.15 72	0.79 84	4.67 47	1.76 100	9.59 46	5.19 39	2.66 23	4.76 28	5.40 70	0.78 4	10.30 108	1.23 15	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.36 349	0.09 37	0.15 113

RAStereo	2.32 8	1.08 42	6.36 95	3.73 58	1.39 143	1.81 5	0.12 5	7.70 19	7.44 86	2.27 16	3.94 15	3.43 24	0.81 5	3.55 5	2.47 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.07 43

CES	3.85 59	1.14 54	2.91 3	3.05 16	11.37 443	5.37 98	1.02 43	9.52 45	8.82 106	3.50 37	9.21 78	1.78 9	0.90 6	6.53 28	2.37 83	0.02 117	0.04 75	0.01 116	0.00 1	1.62 359	7.74 450

AIO_rvc	2.81 15	1.10 47	4.88 38	3.63 50	2.59 217	5.36 97	1.85 111	8.21 30	4.37 20	1.60 6	4.74 27	4.74 52	1.16 7	10.10 104	1.13 13	0.47 317	0.04 75	0.00 1	0.04 156	0.15 69	0.12 81

CAS	5.20 93	0.78 6	3.30 6	17.06 443	7.59 406	8.07 196	6.31 286	9.46 44	9.09 109	4.57 55	10.67 101	1.91 12	1.22 8	4.18 6	2.16 72	10.33 460	0.02 42	0.00 1	0.02 121	0.44 222	6.83 438

MGS-Stereo	3.26 34	1.29 81	6.73 105	3.30 25	0.47 31	4.89 67	1.55 66	6.15 9	8.88 108	4.31 47	10.15 91	5.48 71	1.27 9	8.09 51	1.97 49	0.04 145	0.01 16	0.02 130	0.00 1	0.57 273	0.04 22

AIO_test	2.59 10	0.89 13	4.07 22	3.70 56	2.35 205	5.35 96	2.39 151	8.10 26	4.33 18	1.35 4	4.60 23	4.27 42	1.35 10	7.29 39	0.71 7	0.76 359	0.07 157	0.00 1	0.09 220	0.06 19	0.03 14

mms	2.86 17	1.38 103	5.26 52	3.68 53	1.84 174	4.23 33	4.01 212	8.01 24	4.29 17	2.43 18	5.53 47	3.05 21	1.35 10	9.22 82	2.06 61	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.36 192	0.44 244

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 208	27.25 469	41.87 451	2.73 8	0.41 20	4.25 34	1.50 62	6.63 11	3.87 13	4.31 47	3.78 13	2.48 16	1.39 12	5.67 17	1.56 20	25.09 479	0.05 103	0.01 116	0.08 207	4.67 415	14.58 470

CAS++	4.07 71	1.67 191	6.02 81	4.17 73	1.02 101	4.26 35	1.68 76	19.10 213	10.01 119	9.18 103	9.17 76	1.98 13	1.41 13	9.54 90	1.73 33	0.02 117	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.32 176	0.11 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fffft	2.58 9	0.86 10	5.15 50	3.15 20	1.32 136	4.44 39	4.17 218	8.04 25	3.29 8	3.03 29	2.20 7	1.88 10	1.45 14	10.41 112	1.80 37	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.31 166	0.10 63
1: 1. 1
GREAT-IGEV	2.18 4	1.15 56	4.04 21	2.89 11	0.69 63	2.95 11	0.20 9	5.82 7	5.88 49	0.92 1	5.07 35	1.08 7	1.46 15	9.60 92	0.86 10	0.00 1	0.13 230	0.00 1	0.24 302	0.14 62	0.46 250

UniTT-Stereo	2.89 18	0.90 14	6.74 107	4.08 68	2.42 208	2.63 9	0.42 14	5.57 6	4.88 26	5.36 67	7.63 61	1.09 8	1.47 16	8.80 70	5.11 204	0.03 136	0.07 157	0.00 1	0.01 91	0.48 236	0.11 75

U	3.65 53	0.64 1	5.91 74	3.91 64	11.89 448	11.50 241	0.20 9	7.66 18	5.38 41	1.79 8	2.55 8	0.76 5	1.61 17	2.34 1	0.70 6	0.00 1	0.04 75	10.60 462	5.47 450	0.04 9	0.02 7

4D-IteraStereo	5.15 91	1.47 122	7.98 166	4.89 126	4.69 308	6.25 148	1.85 111	13.23 105	16.30 194	14.18 178	11.26 107	8.33 117	1.61 17	8.07 50	2.42 84	0.00 1	0.05 103	0.08 206	0.01 91	0.19 90	0.15 113

DLNR_Zeroshot_test	27.62 459	51.32 484	91.46 508	98.51 518	98.03 517	3.10 12	0.50 19	30.95 355	7.65 87	8.16 90	15.68 144	7.31 104	1.63 19	11.87 186	4.21 176	40.37 485	0.87 406	0.06 186	0.34 345	80.23 508	0.24 175

CASnet	3.91 61	1.03 32	4.68 32	4.98 128	0.27 9	4.99 76	2.95 178	11.02 77	11.02 127	10.61 118	11.76 113	4.15 39	1.65 20	5.85 23	1.91 42	0.50 322	0.00 1	0.59 354	0.12 239	0.13 58	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
XX-TBD	4.45 75	10.67 426	3.01 4	10.28 386	0.57 46	5.84 132	0.07 1	7.57 16	12.24 141	11.43 126	14.74 137	4.07 37	1.66 21	4.51 7	2.05 59	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.26 131	0.01 1

RAFT-Stereo-weight	5.07 88	0.93 18	5.57 65	4.24 80	0.72 74	6.05 144	1.63 73	17.77 186	17.16 202	10.99 123	10.22 94	12.06 172	1.67 22	9.25 84	2.69 102	0.06 171	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.15 69	0.12 81

EGLCR-Stereo	2.92 21	1.06 35	5.28 54	3.38 30	0.55 42	4.59 44	0.66 23	10.43 66	4.81 25	3.30 34	3.23 10	7.93 110	1.71 23	9.22 82	1.62 27	0.05 158	0.12 223	0.00 1	0.00 1	0.23 112	0.16 118

HART	3.80 58	1.52 140	5.45 58	4.85 122	0.51 37	4.41 38	0.76 30	12.59 95	5.08 36	5.95 71	12.76 122	6.87 92	1.72 24	10.71 125	1.84 39	0.00 1	0.13 230	0.10 231	0.00 1	0.45 223	0.26 183

RSM	3.10 26	0.98 24	4.86 37	4.17 73	1.08 110	4.76 58	1.83 108	10.14 58	4.21 15	3.38 36	4.34 17	7.82 107	1.75 25	10.69 123	1.64 30	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.18 264	0.13 58	0.07 43

Selective-IGEV	3.06 24	1.11 49	4.98 40	3.56 44	1.66 160	4.73 50	2.14 133	10.73 74	4.56 21	2.93 26	4.60 23	5.54 72	1.77 26	10.82 133	1.69 31	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.14 250	0.06 19	0.13 94

SCV_C0	3.23 33	1.31 87	6.44 98	3.20 21	0.82 87	4.84 64	1.61 71	10.34 64	6.85 69	2.74 25	4.91 32	6.26 79	1.81 27	11.06 141	1.50 18	0.11 194	0.06 136	0.00 1	0.23 294	0.33 182	0.11 75

ours_stereo	2.91 19	1.34 93	5.14 48	3.67 51	1.49 150	3.87 24	2.80 173	8.10 26	6.28 57	2.15 14	5.66 49	3.98 35	1.84 28	9.38 87	1.77 36	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.32 176	0.34 215

RSM++	3.08 25	1.04 33	5.27 53	4.25 85	0.50 36	5.04 83	2.63 164	10.11 57	4.34 19	3.16 31	4.66 25	6.73 88	1.87 29	9.96 101	1.69 31	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.18 264	0.14 62	0.10 63

testlalala	3.91 61	1.52 140	6.96 122	3.43 33	3.47 258	8.07 196	1.75 96	8.59 35	4.60 22	12.85 153	9.85 84	7.14 99	1.93 30	5.51 15	1.93 44	0.01 75	0.10 199	0.00 1	0.31 335	0.04 9	0.04 22

GLC_STEREO	3.40 40	1.06 35	3.44 10	6.52 252	0.20 3	4.76 58	1.66 75	8.97 38	6.59 63	5.39 68	9.04 73	5.23 64	2.03 31	9.76 96	2.77 107	0.01 75	0.03 65	0.21 297	0.00 1	0.23 112	0.06 40

castereo++	3.52 47	1.28 78	3.96 18	3.76 61	2.61 218	16.87 342	1.95 123	7.57 16	8.51 103	2.26 15	4.54 20	5.10 59	2.04 32	8.75 68	0.74 8	0.00 1	0.15 249	0.00 1	0.35 346	0.05 15	0.02 7

CREStereo++_RVC	4.61 80	0.99 26	3.70 14	4.08 68	2.01 188	3.94 25	0.10 3	9.10 42	16.94 201	8.65 99	16.77 157	4.46 45	2.18 33	5.72 19	3.12 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 469	0.02 2	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	6.14 149	1.47 122	9.11 229	11.87 411	6.76 385	3.27 13	0.93 38	15.13 138	5.43 43	8.79 102	28.46 296	13.71 204	2.22 34	11.51 167	2.07 62	0.20 233	0.24 309	0.08 206	0.29 324	1.04 334	0.13 94

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 82	2.56 309	8.72 204	4.26 86	3.52 260	9.22 208	1.48 59	13.54 113	18.88 228	7.47 89	7.08 58	2.04 15	2.24 35	9.66 94	2.27 79	0.05 158	0.02 42	0.07 196	0.00 1	0.53 260	0.21 154

SMoEStereo_RVC	2.81 15	1.07 39	5.08 46	3.86 63	0.60 52	6.39 156	1.91 118	7.82 22	3.79 11	3.87 43	3.69 12	2.78 19	2.25 36	10.60 119	1.99 52	0.00 1	0.02 42	0.03 146	0.00 1	0.25 121	0.17 124

999	3.44 41	0.92 15	4.78 35	4.69 110	2.34 204	7.58 190	2.20 135	9.81 52	6.11 54	2.96 27	4.79 29	5.07 58	2.27 37	12.10 199	2.76 106	0.03 136	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.10 63

MSKI-zero shot	4.76 85	1.56 158	5.98 78	5.14 148	1.13 115	6.55 164	1.55 66	12.76 98	8.06 92	10.44 117	11.50 111	13.47 201	2.38 38	12.07 197	1.90 41	0.01 75	0.20 276	0.02 130	0.29 324	0.14 62	0.14 99

tt45	3.20 29	0.95 19	4.36 26	3.73 58	1.86 175	8.19 198	2.05 131	9.12 43	3.36 9	5.60 70	4.42 19	4.61 51	2.39 39	11.00 137	1.96 47	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.01 91	0.32 176	0.10 63

IGEV-RUCA	3.00 23	1.12 52	4.51 29	4.78 116	2.30 200	6.18 146	1.80 105	7.24 13	4.79 24	2.63 22	4.91 32	4.06 36	2.44 40	9.70 95	1.50 18	0.14 205	0.26 319	0.21 297	0.29 324	0.74 314	0.35 220

testlalala2	5.91 135	1.62 180	8.59 198	15.36 436	10.36 436	7.93 194	3.62 207	12.89 99	9.73 115	15.55 213	12.18 118	8.57 122	2.50 41	5.35 14	2.62 98	0.01 75	0.26 319	0.00 1	0.50 372	0.49 245	0.07 43

test_for_model	9.76 280	30.79 471	6.40 96	27.43 467	18.83 465	5.78 127	1.78 101	8.51 34	8.82 106	13.12 161	5.92 50	5.28 67	2.60 42	5.21 12	1.43 16	9.57 457	2.41 438	0.00 1	0.06 194	33.29 482	8.04 452

HUF	2.75 13	1.32 90	5.28 54	2.83 10	0.55 42	5.23 91	2.19 134	8.97 38	4.23 16	1.97 11	4.39 18	5.03 57	2.64 43	6.86 35	1.44 17	0.73 356	0.63 390	0.09 213	0.00 1	0.17 83	0.44 244

plain	4.15 72	1.67 191	9.97 269	4.86 123	2.97 239	3.27 13	1.41 57	8.20 29	5.51 45	3.37 35	16.69 155	3.03 20	2.71 44	14.44 278	3.91 162	0.14 205	0.00 1	0.03 146	0.01 91	0.69 299	0.14 99

Pointernet	3.22 32	0.84 9	5.79 72	3.22 23	0.35 15	5.27 94	0.37 12	16.46 167	5.96 50	4.11 45	6.81 55	4.84 55	2.73 45	4.78 9	2.52 93	0.00 1	0.15 249	0.00 1	0.22 285	0.04 9	0.02 7

SCV	3.20 29	1.40 104	5.96 77	4.71 111	0.71 65	4.21 32	1.70 79	10.94 75	6.06 52	1.85 9	4.80 30	6.16 78	2.74 46	9.82 97	1.74 34	0.05 158	0.09 187	0.00 1	0.24 302	0.50 250	0.30 200

MM-Stereo_test3	5.71 126	1.22 65	5.59 67	5.84 203	5.43 346	4.74 55	6.54 299	19.30 215	23.72 282	8.53 96	11.36 109	7.15 100	2.84 47	8.62 60	2.51 92	0.05 158	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.45 223	0.17 124

GCAP-BAT	4.57 78	2.24 292	7.50 144	3.14 18	4.24 285	5.93 139	1.88 114	9.03 40	5.80 48	13.03 160	12.47 120	8.46 120	2.89 48	11.02 138	2.94 116	0.00 1	0.12 223	0.01 116	0.28 320	0.05 15	0.28 191

FoundationStereo	1.26 1	0.73 4	2.84 2	2.65 7	0.58 47	2.31 6	0.61 22	3.40 1	1.57 2	1.89 10	0.09 2	2.61 17	2.90 49	2.37 2	0.60 3	0.04 145	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.03 14

model_zeroshot	5.12 90	1.53 143	9.70 259	5.33 171	1.54 154	8.71 202	2.23 141	15.60 151	8.29 99	13.74 172	10.02 89	10.57 144	2.97 50	8.47 55	2.61 96	0.02 117	0.18 266	0.14 263	0.25 308	0.06 19	0.34 215

fffy	3.28 37	1.20 63	5.94 76	3.67 51	0.85 88	4.84 64	1.75 96	10.18 59	6.44 60	2.60 21	6.15 51	6.33 82	3.16 51	10.08 103	1.62 27	0.00 1	0.12 223	0.00 1	0.00 1	0.30 154	0.33 212

GIP-stereo	2.66 11	1.00 27	4.00 19	4.99 130	3.41 252	3.38 16	0.77 32	8.73 37	5.69 47	2.08 12	5.38 38	4.13 38	3.21 52	5.21 12	1.05 12	0.01 75	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.07 27	0.04 22

TRStereo	6.22 152	6.09 391	11.30 297	9.19 350	7.41 402	4.75 57	1.74 93	19.70 218	11.74 133	10.61 118	8.65 66	10.67 145	3.22 53	13.81 266	3.60 144	0.31 273	0.23 298	0.12 248	0.36 349	0.48 236	0.38 225

iRaftStereo_RVC	4.68 81	1.51 138	6.89 118	4.91 127	0.72 74	5.26 93	0.46 16	17.60 182	10.47 122	9.53 107	15.13 140	5.75 73	3.24 54	8.93 73	2.22 76	0.00 1	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.46 227	0.41 235

LoS	3.59 50	1.07 39	3.81 15	2.80 9	0.52 40	4.98 74	1.18 48	10.35 65	12.97 151	4.54 54	10.75 103	3.89 34	3.27 55	8.78 69	2.63 100	0.03 136	0.03 65	0.09 213	0.00 1	0.12 53	0.04 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rvit_stereo_0081_aga	3.72 55	2.39 299	8.60 199	5.27 166	2.99 240	5.02 78	1.94 122	8.12 28	6.24 56	6.74 75	6.85 56	5.85 75	3.28 56	7.31 40	3.04 122	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 279	0.22 161

test_xeample3	3.34 39	1.54 146	7.67 151	3.33 27	0.68 59	5.74 125	1.63 73	12.05 82	3.88 14	6.71 74	3.81 14	3.17 23	3.34 57	10.59 118	2.07 62	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.27 317	0.13 58	0.16 118

IGEV_Zeroshot_test	5.28 98	2.03 269	14.26 348	6.09 226	1.33 138	4.32 37	1.03 45	14.46 125	6.50 61	13.33 169	11.89 114	11.01 149	3.45 58	10.71 125	3.64 146	0.03 136	0.22 292	0.15 269	0.26 312	0.80 318	0.20 147

GMStereo	5.94 137	3.84 355	10.86 292	5.13 147	0.71 65	7.27 181	2.66 166	12.38 87	25.14 298	12.01 131	10.66 100	5.12 60	3.46 59	11.39 162	6.16 230	0.45 311	0.02 42	0.05 172	0.31 335	0.86 323	0.25 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	3.58 49	1.05 34	3.35 8	2.17 2	0.59 49	5.61 110	0.40 13	10.50 67	13.34 161	6.93 81	10.44 98	5.29 68	3.47 60	5.82 22	2.62 98	0.01 75	0.01 16	0.02 130	0.01 91	0.04 9	0.01 1
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
IGEV-Stereo+	2.77 14	0.92 15	4.09 23	3.14 18	4.62 305	2.57 7	0.70 27	4.34 2	2.29 5	1.76 7	0.59 3	0.77 6	3.49 61	8.65 64	0.68 4	0.03 136	0.10 199	0.00 1	0.24 302	5.77 426	10.68 463

LL-Strereo2	5.54 115	2.17 284	9.12 230	5.65 187	2.54 215	6.48 158	2.27 144	15.08 136	7.79 90	10.99 123	10.26 95	15.94 235	3.50 62	13.25 252	3.63 145	0.00 1	0.13 230	1.34 400	0.10 228	0.30 154	0.19 143

GCAP-Stereo	3.72 55	1.60 170	7.39 142	4.24 80	0.37 16	5.78 127	1.12 46	12.28 85	6.53 62	8.35 92	9.69 82	6.62 87	3.57 63	4.58 8	1.91 42	0.00 1	0.07 157	0.05 172	0.00 1	0.25 121	0.04 22

ProNet	3.61 51	1.91 241	6.17 87	3.31 26	0.67 58	5.51 101	6.46 295	12.60 96	6.23 55	3.18 32	4.80 30	3.64 30	3.57 63	11.15 151	2.11 68	0.02 117	0.21 283	0.01 116	0.01 91	0.41 215	0.14 99

EAI-Stereo	5.21 95	1.74 204	8.46 191	5.69 190	1.37 142	5.67 123	3.52 198	18.77 207	5.65 46	9.75 108	16.08 149	6.36 83	3.57 63	11.73 182	3.64 146	0.01 75	0.33 339	0.03 146	1.06 403	0.21 97	0.65 288

AIO-test2	7.01 188	2.23 291	6.87 116	8.42 334	5.28 340	9.03 205	5.32 247	25.92 293	23.54 275	6.78 78	20.55 204	5.25 65	3.58 66	9.56 91	2.50 91	3.96 431	0.04 75	0.03 146	0.47 368	0.56 272	0.33 212

StereoAnything_RVC	2.31 7	11.20 433	4.65 31	2.23 4	0.14 1	1.49 3	0.17 8	4.50 3	1.24 1	1.03 3	0.06 1	0.20 1	3.60 67	8.05 49	0.59 1	0.02 117	0.11 214	0.00 1	0.00 1	6.97 432	0.03 14

trnet	3.62 52	0.95 19	3.30 6	2.21 3	0.56 44	5.67 123	0.42 14	10.62 72	13.30 159	6.89 79	10.45 99	5.78 74	3.69 68	5.80 21	2.61 96	0.00 1	0.02 42	0.03 146	0.01 91	0.04 9	0.02 7

MM-Stereo_test2	4.03 70	1.20 63	7.42 143	5.18 155	0.76 80	7.24 180	2.26 143	14.57 128	8.19 96	6.89 79	5.13 36	4.85 56	3.80 69	10.49 115	1.96 47	0.00 1	0.12 223	0.00 1	0.09 220	0.33 182	0.08 52

test_4	5.47 105	0.98 24	5.56 64	6.55 256	0.62 55	5.53 103	1.88 114	11.68 78	6.00 51	12.60 148	30.86 330	7.48 106	3.87 70	12.25 207	2.97 118	0.00 1	0.07 157	0.03 146	0.14 250	0.34 187	0.04 22

RALCasStereoNet	5.95 138	2.02 266	7.09 127	7.06 285	5.10 327	6.36 155	5.44 256	13.97 124	13.25 157	9.93 110	17.45 159	10.37 143	3.89 71	11.64 179	4.24 178	0.02 117	0.46 367	0.10 231	0.00 1	0.20 93	0.31 208

rvit_stereo_0081	3.93 63	1.78 226	8.60 199	6.26 237	1.73 167	3.48 19	2.36 147	7.71 20	15.81 190	4.41 52	5.39 39	5.14 61	3.94 72	7.95 47	3.57 141	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.01 91	0.39 207	0.10 63

rvit_stereo_0082	3.93 63	1.78 226	8.60 199	6.26 237	1.73 167	3.48 19	2.36 147	7.71 20	15.81 190	4.41 52	5.39 39	5.14 61	3.94 72	7.95 47	3.57 141	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.01 91	0.39 207	0.10 63

AnonymousM	6.33 153	11.42 434	3.06 5	3.93 65	1.49 150	4.54 41	3.29 187	11.00 76	7.70 88	16.52 236	9.38 79	9.07 128	3.97 74	7.10 38	3.01 120	0.43 308	0.07 157	22.69 471	7.67 460	0.06 19	0.21 154

IGEVStereo-DCA	3.31 38	1.57 162	6.20 88	3.36 28	0.60 52	4.93 70	1.70 79	13.26 106	5.04 28	3.79 41	4.58 21	4.53 49	4.00 75	10.13 105	2.09 65	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.18 264	0.12 53	0.14 99

rrr	3.26 34	1.57 162	7.72 154	3.36 28	0.60 52	4.93 70	1.59 69	10.72 73	5.11 37	3.79 41	4.58 21	4.53 49	4.00 75	10.13 105	2.09 65	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.22 285	0.12 53	0.18 132

test_3	5.55 118	1.02 29	8.07 172	6.18 232	0.54 41	9.00 204	3.28 186	13.55 114	18.66 225	11.97 129	8.89 71	13.98 206	4.05 77	8.96 74	2.10 67	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.31 335	0.26 131	0.18 132

tg	5.09 89	1.48 126	6.73 105	4.83 118	1.23 126	7.57 189	0.49 18	18.35 198	11.87 134	9.28 105	14.61 134	7.15 100	4.12 78	10.58 116	2.74 104	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.45 223	0.36 223

test_1	5.20 93	1.06 35	7.72 154	4.21 78	0.59 49	6.69 166	3.03 182	12.98 101	17.51 211	12.35 135	8.66 68	13.20 192	4.12 78	9.00 77	2.11 68	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.32 339	0.25 121	0.18 132

test-3	5.21 95	1.06 35	7.71 153	4.19 76	0.59 49	6.72 169	3.01 180	12.96 100	17.49 210	12.53 145	8.65 66	13.20 192	4.14 80	9.00 77	2.11 68	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.32 339	0.25 121	0.18 132

WCG-NET	3.86 60	0.96 22	5.80 73	2.92 12	0.28 10	4.48 40	1.80 105	7.23 12	15.03 175	8.77 100	9.58 81	6.94 96	4.20 81	6.92 36	2.05 59	0.00 1	0.08 177	0.00 1	0.00 1	0.14 62	0.08 52

ACRE	7.07 192	2.38 298	13.26 326	7.36 297	4.86 311	10.28 218	4.40 224	15.51 147	13.69 162	17.22 253	19.23 183	8.00 112	4.20 81	10.64 121	8.50 276	0.33 276	0.32 335	0.03 146	0.14 250	0.37 198	0.77 308

EKT-Stereo	5.73 127	1.42 109	7.85 159	7.16 291	5.35 343	5.22 90	4.41 226	18.13 197	14.05 165	8.77 100	12.85 124	9.55 134	4.26 83	11.19 153	2.45 89	0.45 311	0.23 298	0.07 196	0.10 228	0.16 76	0.87 318

RALAANet	6.49 160	2.49 306	9.69 258	7.09 286	4.98 319	6.23 147	1.68 76	19.90 222	14.26 168	15.04 197	14.56 133	12.69 178	4.38 84	12.91 238	3.07 125	0.02 117	0.07 157	0.00 1	0.10 228	0.51 254	0.15 113

Occ-G	3.68 54	1.07 39	4.68 32	3.11 17	1.26 128	3.63 22	6.75 307	7.88 23	4.90 27	4.37 51	8.36 65	9.68 136	4.39 85	9.65 93	3.23 135	0.00 1	0.11 214	0.00 1	0.19 277	0.19 90	0.07 43

anonymousdsp2	5.93 136	1.54 146	8.34 180	4.43 96	0.38 17	9.24 209	4.11 214	21.92 252	17.36 207	12.28 134	10.08 90	10.05 138	4.42 86	11.04 139	2.54 94	0.01 75	0.02 42	0.30 327	0.18 264	0.21 97	0.18 132

cross-raft	5.37 104	1.23 68	6.66 103	5.91 210	1.25 127	6.00 141	1.48 59	15.82 157	7.70 88	12.95 157	20.80 211	11.63 158	4.42 86	8.59 58	2.23 77	0.01 75	0.21 283	0.00 1	0.22 285	0.21 97	0.10 63

IGEV-Stereo	3.52 47	1.75 213	5.67 69	3.49 38	1.12 113	5.04 83	1.73 92	13.70 117	5.07 33	4.83 61	5.42 41	4.27 42	4.43 88	11.15 151	1.98 50	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.31 166	0.12 81
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0080	3.98 66	2.11 277	7.62 149	3.68 53	1.90 182	4.16 27	7.60 327	9.69 48	8.13 94	5.08 65	7.39 59	6.27 80	4.44 89	6.73 33	3.92 163	0.20 233	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.55 266	0.12 81

IGEV++	2.98 22	1.27 76	5.17 51	5.41 178	0.47 31	4.63 45	1.71 91	9.97 56	4.75 23	2.58 20	6.27 53	4.35 44	4.44 89	4.98 10	3.05 124	0.00 1	0.07 157	0.00 1	0.08 207	0.24 117	0.18 132

whm_eth	3.98 66	2.11 277	7.62 149	3.68 53	1.90 182	4.16 27	7.60 327	9.69 48	8.13 94	5.08 65	7.39 59	6.27 80	4.44 89	6.73 33	3.92 163	0.20 233	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.55 266	0.12 81

anonymousdsp	3.51 46	1.75 213	5.66 68	3.49 38	1.13 115	5.04 83	1.74 93	13.69 116	5.07 33	4.83 61	5.42 41	4.25 41	4.44 89	11.14 146	1.98 50	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.31 166	0.13 94

LoS_RVC	3.72 55	2.57 310	3.90 17	4.27 87	7.61 407	5.39 99	2.90 177	7.29 14	3.84 12	3.67 40	10.20 92	3.66 31	4.48 93	6.19 25	2.14 71	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.06 19	6.15 429

PMTNet	5.36 103	0.97 23	3.42 9	1.97 1	1.30 130	8.96 203	0.69 26	12.33 86	12.16 140	8.50 95	11.35 108	6.09 77	4.50 94	9.34 86	2.70 103	22.71 477	0.01 16	0.04 165	0.02 121	0.06 19	0.01 1

Reg-Stereo(zero)	4.54 77	0.68 3	4.39 27	3.20 21	1.30 130	3.29 15	0.89 37	16.64 170	12.89 150	10.01 111	10.70 102	10.29 141	4.51 95	8.83 71	2.63 100	0.01 75	0.14 244	0.00 1	0.13 244	0.03 8	0.17 124

AE-Stereo	5.15 91	1.56 158	7.99 168	8.70 337	2.18 194	9.12 207	3.02 181	11.78 79	13.30 159	4.34 49	12.84 123	10.83 147	4.53 96	8.71 66	2.82 109	0.04 145	0.44 361	0.05 172	0.33 343	0.20 93	0.17 124

CroCo-Stereo	3.27 36	1.90 238	7.18 128	8.50 336	1.11 111	0.96 1	0.97 40	10.18 59	8.20 97	3.59 38	4.69 26	8.02 114	4.53 96	2.75 3	2.34 81	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 166	0.11 75
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
TANstereo	4.70 83	1.08 42	4.01 20	3.53 43	0.47 31	14.26 286	0.15 7	8.67 36	12.54 143	12.50 137	18.43 173	5.20 63	4.54 98	5.68 18	2.07 62	0.00 1	0.13 230	0.00 1	0.01 91	0.02 2	0.63 280

IPLGR_C	7.16 196	2.48 304	12.98 322	7.52 307	4.91 313	10.56 224	4.59 232	15.63 152	14.12 166	17.42 256	18.87 179	8.00 112	4.59 99	10.76 127	8.81 280	0.32 274	0.32 335	0.03 146	0.13 244	0.36 192	0.76 305

CIPLG	7.15 195	2.44 301	12.82 319	7.38 298	4.93 314	10.51 223	4.56 230	15.17 140	13.25 157	17.45 258	19.75 192	8.42 118	4.60 100	11.41 163	8.31 272	0.33 276	0.32 335	0.03 146	0.14 250	0.37 198	0.72 300

RAFT-Test	5.75 130	1.32 90	6.77 112	4.07 67	1.71 165	9.95 214	1.56 68	15.78 156	8.34 102	12.73 152	23.83 248	11.80 161	4.69 101	8.99 75	2.57 95	0.01 75	0.29 327	0.00 1	0.38 355	0.16 76	0.07 43

ff7	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

ffff	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

11t	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

ccc-4	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

MaDis-Stereo	2.73 12	1.56 158	6.21 93	2.96 14	2.45 210	1.80 4	0.28 11	7.43 15	5.07 33	2.57 19	3.43 11	7.13 98	4.71 106	5.74 20	2.91 114	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.15 69	0.12 81

rvit_stereo_ft	4.73 84	2.68 315	9.30 237	11.34 405	2.74 225	4.18 31	8.45 336	9.77 51	9.90 118	4.04 44	6.26 52	6.73 88	4.72 107	8.99 75	5.03 202	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 141	0.09 56

Any-RAFT	6.04 146	1.16 57	4.52 30	4.47 97	1.20 123	10.46 221	1.97 124	21.84 248	15.52 185	11.21 125	19.37 184	13.34 195	4.72 107	8.65 64	2.03 58	0.01 75	0.19 271	0.00 1	0.00 1	0.04 9	0.08 52

GCST	37.32 479	40.98 481	25.25 415	92.15 514	35.59 481	25.00 404	1.02 43	25.45 284	19.73 233	26.01 386	15.21 141	19.51 298	4.75 109	16.71 326	4.32 179	80.90 507	35.46 484	87.50 512	74.71 503	73.21 504	42.99 491

IGEV-Stereo++	2.20 5	0.79 7	3.67 13	3.72 57	3.17 242	3.39 17	0.10 3	8.37 32	3.77 10	2.11 13	4.25 16	2.01 14	4.78 110	2.96 4	0.59 1	0.01 75	0.02 42	0.08 206	0.00 1	0.06 19	0.05 30

rvit_stereo_0083	4.53 76	1.94 249	9.94 267	7.12 289	1.67 161	4.98 74	2.80 173	8.25 31	18.22 221	4.76 60	7.78 63	6.41 84	4.87 111	7.54 43	3.74 151	0.11 194	0.04 75	0.00 1	0.01 91	0.24 117	0.16 118

sCroCo_RVC	5.06 87	3.29 338	16.45 373	10.72 393	6.64 381	5.83 130	2.74 168	9.67 47	8.06 92	3.66 39	9.20 77	4.81 54	4.95 112	8.12 52	4.64 187	0.64 347	0.50 375	0.06 186	0.03 138	0.70 302	0.42 238

AIO-test1	6.38 154	1.41 108	5.70 71	9.77 367	5.61 352	9.09 206	1.79 103	21.63 246	20.69 243	6.75 76	17.68 161	8.19 115	4.99 113	10.38 111	3.16 130	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.13 244	0.28 141	0.26 183

s12784h	5.87 133	0.88 11	4.11 24	3.01 15	0.51 37	18.49 359	0.98 41	18.89 209	17.60 212	12.52 139	12.46 119	7.87 109	5.01 114	11.05 140	3.13 129	0.73 356	0.01 16	0.04 165	0.00 1	0.07 27	0.01 1

WCG-NET（raft）	4.57 78	1.16 57	6.01 80	2.95 13	0.19 2	5.09 87	2.01 126	10.28 62	15.34 181	8.64 98	11.43 110	9.63 135	5.06 115	10.96 136	2.19 74	0.00 1	0.13 230	0.00 1	0.01 91	0.14 62	0.12 81

DIP-Stereo	6.74 174	1.93 248	10.02 274	4.28 88	1.64 159	13.54 274	1.52 63	15.16 139	6.63 64	14.30 183	26.81 279	10.90 148	5.19 116	14.78 285	7.56 252	0.00 1	0.06 136	0.05 172	0.00 1	0.17 83	0.17 124
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap-zeroshot	5.34 101	1.50 134	10.42 280	4.65 108	1.22 125	9.78 212	1.70 79	10.29 63	6.36 59	15.08 198	9.84 83	17.96 275	5.21 117	9.43 88	1.99 52	0.10 190	0.36 344	0.06 186	0.29 324	0.05 15	0.43 240

MIF-Stereo (partial)	4.33 73	1.23 68	7.27 134	5.04 132	5.31 342	3.47 18	0.95 39	9.06 41	7.41 85	4.15 46	15.76 145	5.38 69	5.22 118	11.56 170	4.21 176	0.04 145	0.02 42	0.05 172	0.03 138	0.34 187	0.12 81

PSM-softLoss	6.61 165	1.60 170	9.42 243	6.48 248	0.88 91	5.65 113	2.04 129	22.64 257	8.77 104	13.95 175	22.11 234	13.01 184	5.22 118	12.73 230	6.05 225	0.49 320	0.06 136	0.27 312	0.56 379	0.16 76	0.06 40

KMStereo	6.61 165	1.60 170	9.42 243	6.48 248	0.88 91	5.65 113	2.04 129	22.64 257	8.77 104	13.95 175	22.11 234	13.01 184	5.22 118	12.73 230	6.05 225	0.49 320	0.06 136	0.27 312	0.56 379	0.16 76	0.06 40

RAFT-345	6.79 177	1.29 81	6.80 114	5.06 135	0.91 96	5.61 110	3.32 192	13.36 111	10.17 120	13.73 171	43.66 437	9.12 130	5.38 121	12.29 208	4.44 183	0.32 274	0.05 103	0.09 213	0.06 194	0.06 19	0.03 14

DCRE	6.07 148	1.75 213	8.41 186	7.20 292	3.82 269	6.48 158	4.18 221	15.52 148	10.42 121	9.24 104	22.47 237	11.71 160	5.46 122	10.62 120	3.02 121	0.02 117	0.26 319	0.05 172	0.30 331	0.15 69	0.24 175

CFNet-RSSM	5.55 118	1.08 42	8.60 199	4.30 91	1.21 124	6.42 157	1.25 50	16.12 163	17.84 215	13.12 161	11.14 106	11.84 163	5.52 123	9.14 81	2.35 82	0.01 75	0.20 276	0.00 1	0.36 349	0.34 187	0.07 43

MIM_Stereo	7.02 189	1.55 149	10.78 289	4.17 73	0.58 47	5.25 92	1.32 54	19.03 210	12.59 145	16.74 243	28.83 299	13.20 192	5.53 124	12.89 236	7.11 241	0.00 1	0.23 298	0.00 1	0.01 91	0.38 204	0.28 191

test-1	5.62 124	1.53 143	14.78 357	7.44 302	1.11 111	7.99 195	1.19 49	13.03 103	12.04 139	9.39 106	15.23 142	11.15 154	5.56 125	7.06 37	3.57 141	0.07 181	0.50 375	0.00 1	0.10 228	0.16 76	0.47 251

IPLG	7.20 198	1.43 112	12.55 316	5.17 150	4.32 297	11.11 237	1.48 59	21.79 247	15.10 177	19.16 296	20.23 196	5.26 66	5.61 126	11.68 180	8.14 269	0.05 158	0.06 136	0.03 146	0.07 204	0.33 182	0.50 259

R-Stereo Train	7.04 190	1.34 93	7.89 161	6.23 235	2.30 200	7.51 185	5.54 258	23.96 269	6.94 70	16.26 229	33.57 374	12.04 170	5.61 126	7.67 44	3.74 151	0.01 75	0.05 103	0.01 116	0.00 1	0.10 48	0.12 81

RAFT-Stereo	7.04 190	1.34 93	7.89 161	6.23 235	2.30 200	7.51 185	5.54 258	23.96 269	6.94 70	16.26 229	33.57 374	12.04 170	5.61 126	7.67 44	3.74 151	0.01 75	0.05 103	0.01 116	0.00 1	0.10 48	0.12 81
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
raft_robust	7.97 224	2.26 294	6.75 108	5.83 201	0.72 74	5.57 109	0.84 35	33.59 386	34.21 378	18.17 275	19.88 194	6.50 86	5.62 129	15.33 290	2.83 110	0.03 136	0.23 298	0.00 1	0.37 353	0.32 176	0.39 228

TestStereo	6.02 144	2.55 308	7.33 141	5.57 183	1.68 164	6.05 144	1.78 101	13.73 118	16.40 198	10.87 122	23.79 247	9.00 127	5.63 130	11.26 157	3.96 166	0.09 186	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.69 299	0.01 1

rafts_anoy	6.02 144	1.67 191	6.27 94	6.53 253	4.98 319	5.30 95	2.53 158	13.77 121	21.01 247	12.70 151	16.23 151	8.56 121	5.65 131	9.09 80	5.22 208	0.04 145	0.31 332	0.09 213	0.03 138	0.25 121	0.17 124

raft+_RVC	6.69 169	1.61 175	5.57 65	6.37 242	4.62 305	6.51 161	6.18 283	20.39 232	23.38 274	10.62 120	17.82 163	9.89 137	5.65 131	10.70 124	3.67 149	0.00 1	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.34 187	0.27 187

MyStereo06	6.40 155	1.76 217	13.15 325	6.19 233	4.40 298	7.09 178	9.95 357	16.68 171	6.98 72	12.91 155	10.76 104	17.84 272	5.71 133	9.97 102	3.39 140	0.06 171	0.10 199	0.02 130	0.04 156	0.73 309	0.29 197

Gwc-CoAtRS	5.54 115	1.22 65	8.40 185	4.28 88	1.36 141	6.93 175	1.31 52	15.48 146	15.03 175	12.62 149	13.32 127	12.74 179	5.71 133	8.61 59	2.98 119	0.01 75	0.22 292	0.00 1	0.29 324	0.28 141	0.07 43

testlalala_base	7.28 201	3.39 340	7.80 158	8.27 332	5.04 323	12.56 257	1.83 108	11.93 81	5.19 39	10.18 113	13.62 129	8.87 125	5.72 135	8.22 53	2.75 105	15.38 471	2.41 438	0.00 1	0.35 346	20.24 473	1.89 370

MyStereo07	4.38 74	1.92 245	5.06 45	6.09 226	4.31 294	6.54 162	9.96 359	15.35 144	5.15 38	4.34 49	5.65 48	3.15 22	5.77 136	11.33 159	1.81 38	0.06 171	0.10 199	0.03 146	0.04 156	0.63 288	0.30 200

CroCo-Stereo Lap2	4.01 69	2.03 269	8.14 175	9.82 369	6.03 366	1.11 2	0.79 33	9.71 50	7.98 91	3.26 33	4.99 34	9.08 129	5.80 137	6.08 24	4.39 182	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.71 304	0.30 200

Pruner-Stereo	6.59 161	1.51 138	8.71 203	6.34 241	0.85 88	5.66 118	4.15 217	13.74 119	11.02 127	18.11 274	22.09 232	15.86 234	5.80 137	11.75 184	5.15 206	0.60 338	0.02 42	0.18 281	0.10 228	0.07 27	0.16 118

HHNet	7.39 202	1.75 213	7.24 133	3.26 24	3.18 243	5.04 83	6.40 292	19.04 211	15.70 188	20.71 324	32.13 353	10.69 146	5.91 139	10.45 114	4.60 186	0.40 301	0.07 157	0.21 297	0.13 244	0.54 262	0.41 235

GMStereo_Zeroshot	10.83 318	7.81 408	19.95 402	9.55 360	2.47 211	11.83 243	1.31 52	20.84 235	20.52 240	22.73 351	35.93 389	24.76 346	5.94 140	19.68 359	7.04 239	0.45 311	0.02 42	0.25 308	0.01 91	5.38 424	0.19 143

dd	7.96 223	4.08 359	11.49 302	6.53 253	0.93 98	8.28 200	4.03 213	16.53 168	33.82 371	15.17 206	16.50 153	6.79 90	5.96 141	14.30 274	9.90 294	1.13 388	0.42 355	0.17 276	0.44 364	2.01 373	0.79 309

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 215	3.78 351	19.59 397	5.04 132	10.79 439	5.87 138	1.85 111	19.52 217	7.33 84	14.18 178	21.16 218	16.50 244	5.97 142	13.73 265	3.79 155	0.04 145	0.17 260	0.04 165	1.30 411	2.45 380	2.15 382

PFNet+	6.68 167	1.40 104	9.60 248	5.64 186	0.85 88	5.79 129	1.74 93	13.63 115	15.30 180	17.88 267	21.38 222	14.52 213	6.07 143	12.74 232	4.89 199	0.63 345	0.20 276	0.11 245	0.30 331	0.05 15	0.91 322

NF-Stereo	6.72 171	1.59 166	8.93 209	6.60 260	0.73 79	6.27 150	3.38 193	20.21 231	18.01 218	13.22 167	19.46 188	11.82 162	6.16 144	12.39 213	4.74 190	0.33 276	0.06 136	0.20 292	0.23 294	0.08 33	0.05 30

OCTAStereo	6.74 174	1.59 166	8.96 216	6.60 260	0.72 74	6.25 148	3.50 194	20.20 225	18.03 219	13.21 164	19.45 186	12.07 173	6.16 144	12.36 212	4.78 191	0.35 283	0.06 136	0.20 292	0.23 294	0.09 37	0.05 30

RE-Stereo	6.73 172	1.58 164	8.94 211	6.59 257	0.71 65	6.27 150	3.51 196	20.20 225	17.99 216	13.21 164	19.46 188	11.94 165	6.20 146	12.34 210	4.79 194	0.34 280	0.05 103	0.20 292	0.23 294	0.09 37	0.05 30

TVStereo	6.73 172	1.58 164	8.94 211	6.59 257	0.71 65	6.27 150	3.51 196	20.20 225	17.99 216	13.21 164	19.46 188	11.94 165	6.20 146	12.34 210	4.79 194	0.34 280	0.05 103	0.20 292	0.23 294	0.09 37	0.05 30

NRIStereo	5.73 127	1.67 191	8.42 187	5.72 195	0.41 20	6.71 168	2.60 162	14.73 132	10.71 126	12.39 136	15.07 139	11.58 157	6.23 148	12.06 195	4.78 191	0.61 341	0.17 260	0.11 245	0.00 1	0.28 141	0.27 187

CRE-IMP	5.53 112	1.63 185	9.62 249	5.65 187	0.48 35	7.02 177	1.70 79	11.84 80	8.33 100	12.99 159	16.02 148	11.08 151	6.23 148	12.06 195	5.06 203	0.28 267	0.07 157	0.09 213	0.00 1	0.24 117	0.21 154

GMOStereo	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

error version	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

test-v	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

test-2	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

RAFT-RH_RVC	7.73 214	1.25 74	6.99 123	4.83 118	0.90 95	11.76 242	1.53 64	13.00 102	14.43 171	17.51 260	46.41 448	11.02 150	6.30 154	12.68 226	4.93 200	0.51 325	0.04 75	0.12 248	0.13 244	0.09 37	0.09 56

MC-Stereo	3.99 68	0.95 19	4.70 34	5.09 137	0.44 30	3.77 23	1.79 103	9.86 54	7.05 81	6.34 73	13.35 128	6.83 91	6.34 155	10.80 131	1.75 35	0.00 1	0.11 214	0.06 186	0.24 302	0.12 53	0.14 99

rvit_stereo_0075_2	9.10 253	3.87 356	19.26 396	11.81 409	8.82 425	5.75 126	4.40 224	22.77 260	17.68 214	11.90 128	28.34 294	16.05 241	6.35 156	14.30 274	7.67 258	0.52 327	0.34 342	0.51 348	0.08 207	0.38 204	1.14 342

rvit_0105_6	5.74 129	2.76 316	14.29 349	9.83 371	1.73 167	5.18 89	5.24 245	10.21 61	20.31 239	6.26 72	6.78 54	10.10 140	6.43 157	11.20 155	3.33 137	0.18 221	0.29 327	0.00 1	0.00 1	0.51 254	0.14 99

MoCha-V2	3.20 29	0.92 15	4.82 36	5.09 137	0.40 18	4.63 45	1.37 56	9.81 52	5.41 42	5.58 69	5.26 37	2.63 18	6.48 158	9.90 99	1.15 14	0.02 117	0.24 309	0.00 1	0.25 308	0.07 27	0.04 22

knoymous	6.19 151	1.49 131	4.49 28	3.81 62	1.87 178	5.84 132	5.76 264	14.51 126	14.18 167	13.31 168	21.59 224	12.64 176	6.49 159	12.41 214	4.03 173	0.12 199	0.13 230	0.12 248	0.00 1	0.71 304	0.35 220

DisPM	6.43 158	1.31 87	8.36 181	6.61 262	1.06 107	5.83 130	3.82 210	13.04 104	11.63 132	16.38 232	23.88 250	12.80 180	6.50 160	13.03 248	3.04 122	0.51 325	0.01 16	0.08 206	0.15 256	0.10 48	0.42 238

AEACV	3.17 27	1.11 49	5.39 57	4.55 101	5.35 343	4.29 36	1.60 70	6.21 10	5.43 43	3.08 30	7.85 64	4.23 40	6.55 161	5.51 15	1.56 20	0.00 1	0.09 187	0.03 146	0.32 339	0.20 93	0.12 81

iGMRVC	5.54 115	1.74 204	9.01 221	5.09 137	0.42 25	5.66 118	1.81 107	12.61 97	7.02 79	12.52 139	18.11 169	13.02 186	6.64 162	11.57 171	4.16 175	0.82 368	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.21 154

MM-Stereo_test1	5.04 86	1.17 60	6.08 83	5.38 175	0.80 85	4.99 76	7.07 315	13.43 112	12.00 138	12.94 156	10.20 92	5.92 76	6.69 163	11.26 157	2.19 74	0.01 75	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.42 218	0.07 43

HUI-Stereo	5.48 108	1.74 204	9.01 221	5.08 136	0.42 25	5.65 113	2.77 170	12.55 94	7.03 80	12.54 147	18.10 167	13.07 190	6.71 164	9.92 100	3.74 151	0.61 341	0.08 177	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.23 169

ROB_FTStereo_v2	5.53 112	1.74 204	8.97 218	5.09 137	0.42 25	5.64 112	2.02 127	12.50 88	7.00 73	12.51 138	18.10 167	12.99 183	6.72 165	11.50 166	4.04 174	0.70 349	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.23 169

Patchmatch Stereo++	5.56 120	1.74 204	9.01 221	5.09 137	0.41 20	5.66 118	2.40 152	12.52 90	7.00 73	12.52 139	18.08 165	13.02 186	6.74 166	11.59 174	4.01 171	0.78 361	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161
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
ROB_FTStereo	5.49 110	1.74 204	8.96 216	5.09 137	0.42 25	5.65 113	1.68 76	12.53 93	7.00 73	12.53 145	18.00 164	13.02 186	6.74 166	11.51 167	3.81 157	0.60 338	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

iRAFT	5.56 120	1.74 204	9.01 221	5.09 137	0.41 20	5.66 118	2.40 152	12.52 90	7.00 73	12.52 139	18.08 165	13.02 186	6.74 166	11.59 174	4.01 171	0.78 361	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

StereoVision	7.21 199	2.17 284	9.29 236	9.43 354	3.91 272	5.09 87	1.91 118	20.04 223	17.37 208	8.57 97	29.59 311	11.08 151	6.76 169	12.44 215	4.71 188	0.54 329	0.05 103	0.16 274	0.03 138	0.82 319	0.30 200

PSM-adaLoss	5.50 111	1.74 204	9.03 225	5.09 137	0.42 25	5.66 118	1.98 125	12.50 88	7.01 78	12.52 139	18.13 170	12.96 182	6.77 170	11.11 144	3.83 158	0.72 353	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

RAFT-IKP	5.53 112	1.74 204	8.95 213	5.09 137	0.41 20	5.45 100	2.08 132	12.52 90	7.00 73	12.52 139	18.13 170	12.93 181	6.79 171	11.59 174	3.99 169	0.80 366	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

GANet-ADL	8.36 234	2.31 296	8.44 189	7.39 300	2.65 222	12.58 259	5.24 245	29.55 338	25.24 299	14.19 180	16.70 156	17.07 256	6.91 172	10.65 122	6.26 231	0.38 289	0.39 347	0.10 231	0.12 239	0.75 315	0.28 191

GwcNet-ADL	8.48 236	1.70 199	9.38 241	7.10 287	2.78 227	6.74 171	6.57 301	30.15 342	26.01 310	15.15 205	17.77 162	13.93 205	6.96 173	12.96 241	9.91 295	0.48 319	0.72 395	0.01 116	0.01 91	0.51 254	0.84 312

UDGNet	10.05 294	13.89 443	10.00 273	9.36 353	2.69 223	7.82 192	1.88 114	18.86 208	34.64 381	17.52 261	13.70 130	13.40 198	7.18 174	13.01 245	6.30 232	5.30 440	0.08 177	12.57 465	2.80 432	8.19 442	1.71 366

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 28	6.90 404	3.85 16	10.48 389	1.59 156	4.71 49	0.47 17	8.39 33	2.76 6	2.34 17	3.12 9	0.74 4	7.20 175	9.02 79	1.62 27	0.00 1	0.14 244	0.00 1	0.19 277	0.02 2	0.03 14

OMP-Stereo	6.93 185	2.57 310	9.03 225	10.63 391	1.72 166	4.89 67	1.91 118	17.84 188	15.56 186	16.69 241	14.16 131	17.70 269	7.33 176	12.93 239	4.83 197	0.24 256	0.03 65	0.06 186	0.02 121	0.19 90	0.39 228

RAFT_CTSACE	8.24 230	1.97 253	8.39 183	6.89 279	5.11 328	5.86 136	2.63 164	14.62 130	16.88 200	23.52 359	34.77 383	16.02 238	7.37 177	17.91 338	2.23 77	0.00 1	0.12 223	0.00 1	0.03 138	0.39 207	0.05 30

castereo	3.96 65	1.45 119	4.33 25	3.73 58	1.04 103	6.35 154	7.23 321	9.95 55	15.86 193	3.01 28	7.69 62	3.59 29	7.43 178	5.17 11	1.88 40	0.03 136	0.13 230	0.00 1	0.26 312	0.07 27	0.03 14

MLCV	9.32 263	2.22 289	12.55 316	5.22 163	1.32 136	13.79 277	1.35 55	21.14 240	23.65 279	21.91 342	31.37 338	17.14 258	7.57 179	16.00 313	10.18 301	0.22 244	0.01 16	0.03 146	0.02 121	0.40 212	0.29 197

IPLGR	7.14 194	1.31 87	13.14 324	4.24 80	1.15 121	9.78 212	0.98 41	23.98 271	21.70 259	16.22 228	18.43 173	8.45 119	7.66 180	9.26 85	5.45 218	0.21 238	0.05 103	0.04 165	0.06 194	0.32 176	0.38 225

PCWNet_CMD	9.64 275	1.77 223	10.59 283	4.80 117	2.90 232	16.25 336	2.42 154	29.37 337	34.10 375	17.41 255	22.04 231	19.10 290	7.70 181	12.05 193	6.86 237	0.22 244	0.45 365	0.80 371	0.22 285	3.11 396	0.69 293

PFNet	7.91 219	1.44 118	11.60 303	7.03 282	2.42 208	7.60 191	6.03 278	23.36 266	17.24 205	20.29 316	17.67 160	15.44 230	7.71 182	13.02 247	5.71 221	0.24 256	0.20 276	0.12 248	0.19 277	0.31 166	0.61 278

GMM-Stereo	8.34 233	1.09 46	6.42 97	6.14 231	2.52 212	10.30 220	9.64 353	23.44 267	10.64 125	17.84 265	29.89 315	17.37 266	7.75 183	11.55 169	4.36 180	0.05 158	0.01 16	0.23 304	0.90 394	0.46 227	6.26 430

rvit_0105_4	6.69 169	2.81 318	15.46 361	10.22 383	1.58 155	5.99 140	5.81 265	13.77 121	23.65 279	7.16 88	9.46 80	12.64 176	7.78 184	12.03 190	3.83 158	0.19 225	0.47 369	0.00 1	0.01 91	0.60 280	0.37 224

MSMDNet	9.64 275	1.77 223	10.63 284	4.83 118	2.90 232	16.35 337	2.37 150	29.33 336	34.29 379	17.43 257	22.10 233	19.05 289	7.79 185	12.11 201	6.87 238	0.23 252	0.46 367	0.67 360	0.21 282	2.77 387	0.60 276

AFF-stereo	6.17 150	1.61 175	7.02 124	4.08 68	0.64 56	3.53 21	0.76 30	16.00 161	13.14 153	12.86 154	25.42 262	15.67 231	7.86 186	11.12 145	3.21 134	0.02 117	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.40 212	0.08 52

sAnonymous2	6.59 161	6.21 393	19.05 394	8.91 340	5.27 338	4.58 42	6.69 304	15.56 149	11.12 130	4.86 63	8.71 69	3.81 32	7.93 187	7.38 41	2.89 111	0.09 186	0.07 157	0.05 172	0.28 320	11.25 455	7.10 443

CroCo_RVC	6.59 161	6.21 393	19.05 394	8.91 340	5.27 338	4.58 42	6.69 304	15.56 149	11.12 130	4.86 63	8.71 69	3.81 32	7.93 187	7.38 41	2.89 111	0.09 186	0.07 157	0.05 172	0.28 320	11.25 455	7.10 443

DN-CSS_ROB	8.17 229	2.59 312	14.14 344	6.11 229	3.22 246	6.31 153	3.53 199	22.92 263	20.59 242	16.66 239	30.05 319	9.31 131	7.95 189	13.49 257	4.78 191	0.72 353	0.00 1	0.45 342	0.00 1	0.54 262	0.09 56

MyStereo8	7.13 193	2.48 304	10.86 292	6.81 275	4.98 319	10.73 228	1.42 58	14.58 129	9.73 115	15.75 217	23.16 243	12.17 174	7.96 190	9.85 98	10.21 303	0.04 145	0.19 271	0.08 206	0.21 282	0.58 277	0.82 310

RAFT+CT+SA	7.44 205	1.46 120	6.46 100	10.73 394	3.34 251	4.70 48	7.45 325	16.45 166	25.89 306	10.18 113	27.15 283	7.27 102	8.00 191	15.11 287	3.19 133	0.02 117	0.00 1	0.18 281	0.46 367	0.30 154	0.47 251

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 108	1.66 190	7.56 146	3.49 38	0.40 18	2.75 10	0.67 24	16.07 162	14.76 173	12.27 132	18.67 177	11.95 167	8.08 192	7.84 46	2.89 111	0.01 75	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.37 198	0.04 22

iRaft-Stereo_20w	6.06 147	1.84 233	12.04 310	4.23 79	1.67 161	6.77 172	2.22 140	18.73 206	6.08 53	14.72 187	10.33 96	13.42 200	8.14 193	15.88 305	3.08 126	0.01 75	0.24 309	0.13 259	0.39 357	0.61 282	0.71 298

KYRaft	9.04 252	1.11 49	7.02 124	6.50 250	0.97 100	8.27 199	8.19 331	22.86 262	8.20 97	21.30 337	31.38 339	22.64 321	8.20 194	11.99 188	2.96 117	0.02 117	0.02 42	0.05 172	0.68 385	0.40 212	18.09 477

Selective-RAFT	5.78 131	0.83 8	10.24 276	6.70 267	0.72 74	15.49 314	1.13 47	13.82 123	15.41 182	6.97 86	6.97 57	11.63 158	8.27 195	12.32 209	4.73 189	0.10 190	0.01 16	0.00 1	0.26 312	0.07 27	0.03 14

IIG-Stereo	7.41 204	2.13 282	8.55 195	10.02 377	1.76 170	6.82 173	1.53 64	17.17 178	15.84 192	18.74 291	20.30 201	18.01 276	8.39 196	12.89 236	5.22 208	0.27 266	0.03 65	0.03 146	0.00 1	0.16 76	0.30 200

ARAFT	8.50 237	3.19 337	16.58 374	5.52 182	0.91 96	12.13 251	11.20 382	17.19 179	18.28 222	18.40 286	16.33 152	17.10 257	8.58 197	18.56 344	5.00 201	0.11 194	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.55 266	0.25 180

SST-Stereo	6.60 164	1.46 120	8.37 182	6.68 265	0.77 81	6.01 142	1.93 121	14.68 131	9.24 111	19.09 295	20.43 202	16.86 249	8.59 198	13.49 257	3.80 156	0.22 244	0.05 103	0.13 259	0.00 1	0.08 33	0.05 30

DCANet-4	6.41 156	1.02 29	9.66 253	3.41 31	0.68 59	4.73 50	1.70 79	17.70 184	24.33 291	15.10 199	20.25 197	6.45 85	8.65 199	8.47 55	5.31 212	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

RAFT_R40	6.91 183	1.53 143	8.45 190	6.79 273	0.77 81	5.86 136	3.82 210	14.85 134	14.53 172	18.05 273	20.03 195	17.06 251	8.69 200	13.40 255	3.84 160	0.14 205	0.02 42	0.14 263	0.00 1	0.09 37	0.05 30

DDVS	10.70 310	3.00 330	11.95 308	6.84 277	3.80 268	15.73 316	2.83 175	23.57 268	17.37 208	20.98 327	29.89 315	31.40 388	8.70 201	19.22 355	13.19 329	0.74 358	1.53 422	0.07 196	0.21 282	0.84 321	2.11 377

ccs_rob	9.61 274	1.92 245	10.72 286	4.55 101	2.89 231	14.33 288	2.86 176	26.85 306	32.36 362	17.05 247	22.91 240	22.12 316	8.70 201	12.10 199	7.44 247	0.19 225	0.44 361	1.38 401	0.25 308	2.68 385	0.57 271

CFNet_pseudo	9.58 272	1.91 241	10.73 287	4.53 100	2.91 234	14.26 286	2.75 169	26.73 305	32.14 360	17.10 249	23.02 241	22.14 317	8.74 203	12.17 203	7.43 246	0.20 233	0.45 365	1.24 399	0.24 302	2.49 382	0.49 258

Anonymous3	9.60 273	3.45 343	29.83 427	9.58 362	4.75 309	24.51 397	10.20 368	24.04 273	18.77 227	10.42 116	14.64 135	7.97 111	8.75 204	14.05 270	5.80 222	2.44 416	1.39 418	0.08 206	0.06 194	0.73 309	0.48 255

Sa-1000	8.38 235	1.50 134	8.13 174	7.56 309	0.89 93	14.39 289	2.47 155	24.31 276	23.74 283	15.18 207	28.35 295	11.42 156	8.85 205	16.20 319	3.28 136	0.17 218	0.23 298	0.15 269	0.23 294	0.46 227	0.19 143

RCA-Stereo	5.32 100	1.08 42	5.91 74	4.29 90	0.51 37	5.65 113	4.12 216	16.97 174	18.67 226	8.27 91	14.16 131	8.86 124	8.90 206	6.45 26	2.18 73	0.00 1	0.07 157	0.10 231	0.00 1	0.10 48	0.07 43

rvit_0105_5	7.60 207	3.13 336	16.37 372	9.97 376	1.59 156	7.41 183	6.27 285	17.78 187	25.62 303	10.30 115	10.39 97	14.79 217	8.95 207	12.51 222	4.87 198	0.17 218	0.42 355	0.00 1	0.11 237	0.62 285	0.71 298

HH	5.47 105	2.08 274	9.00 219	4.88 124	1.07 108	4.93 70	3.60 205	16.68 171	6.83 67	8.39 93	12.14 116	15.05 222	9.06 208	12.68 226	1.93 44	0.02 117	0.17 260	0.18 281	0.00 1	0.28 141	0.48 255

HanStereo	5.47 105	2.08 274	9.00 219	4.88 124	1.07 108	4.93 70	3.60 205	16.68 171	6.83 67	8.39 93	12.14 116	15.05 222	9.06 208	12.68 226	1.93 44	0.02 117	0.17 260	0.18 281	0.00 1	0.28 141	0.48 255

tt1	5.27 97	1.99 255	5.11 47	6.02 222	0.26 4	10.59 227	4.22 222	18.45 200	16.31 195	6.75 76	8.95 72	4.75 53	9.15 210	10.82 133	1.61 25	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.26 131	0.14 99

raftrobust	5.56 120	1.42 109	6.00 79	7.04 284	5.11 328	4.90 69	1.88 114	17.13 177	13.72 163	11.87 127	11.58 112	7.82 107	9.21 211	10.28 107	2.92 115	0.02 117	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.22 100	0.11 75

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 196	3.12 335	14.04 343	4.74 112	6.89 391	6.58 165	0.68 25	21.97 253	9.36 114	10.84 121	17.38 158	17.36 265	9.24 212	12.45 217	4.44 183	0.04 145	0.24 309	0.10 231	1.00 401	1.36 353	1.43 354

11t1	5.86 132	1.10 47	7.74 156	5.18 155	1.44 144	13.82 278	2.36 147	14.92 135	7.26 83	12.98 158	11.10 105	11.24 155	9.30 213	11.59 174	6.54 233	0.10 190	0.16 258	0.00 1	0.01 91	0.18 86	0.23 169

TestStereo1	7.62 209	1.62 180	7.60 147	10.47 387	1.86 175	4.76 58	2.48 156	19.73 219	22.33 266	16.79 244	26.02 267	9.33 132	9.30 213	15.92 308	3.37 138	0.01 75	0.02 42	0.02 130	0.05 178	0.55 266	0.28 191

SA-5K	7.62 209	1.62 180	7.60 147	10.47 387	1.86 175	4.76 58	2.48 156	19.73 219	22.33 266	16.79 244	26.02 267	9.33 132	9.30 213	15.92 308	3.37 138	0.01 75	0.02 42	0.02 130	0.05 178	0.55 266	0.28 191

GES	8.51 238	1.98 254	11.82 306	6.39 244	1.77 171	12.36 256	6.22 284	21.55 243	21.34 253	19.02 294	26.02 267	8.79 123	9.34 216	13.94 269	7.24 243	0.38 289	0.10 199	0.30 327	0.14 250	0.69 299	0.73 301

CFNet_ucs	10.25 299	1.91 241	11.88 307	4.98 128	4.08 281	15.11 304	3.57 203	28.02 318	31.98 359	18.21 277	25.20 260	23.27 327	9.38 217	13.38 254	7.22 242	0.23 252	0.81 402	1.65 405	0.22 285	3.01 392	0.93 323

BUS	9.20 255	1.48 126	7.93 163	6.74 270	3.96 274	17.62 353	2.79 171	33.06 381	21.58 256	17.99 270	21.34 219	14.49 211	9.40 218	14.18 271	10.57 307	0.19 225	0.13 230	0.14 263	0.04 156	0.30 154	0.09 56

NINENet	10.74 313	2.29 295	10.44 281	8.03 324	5.09 326	17.62 353	2.79 171	38.69 433	33.24 370	18.35 283	26.31 272	14.49 211	9.40 218	15.88 305	10.57 307	0.41 303	0.21 283	0.29 323	0.00 1	0.42 218	0.23 169

AdaStereo	10.22 298	3.63 345	9.14 234	9.15 347	3.24 247	15.79 319	5.39 255	31.94 365	25.42 301	18.39 285	26.47 274	19.44 295	9.50 220	16.60 325	8.59 277	0.44 310	0.05 103	0.40 340	0.00 1	0.57 273	0.16 118
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.
111	7.26 200	1.65 186	7.28 135	3.56 44	0.32 11	10.76 229	3.53 199	20.55 234	27.51 321	10.07 112	16.62 154	14.30 208	9.53 221	12.02 189	5.87 224	0.14 205	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.31 166	1.14 342

SFCPSM	8.85 248	1.40 104	11.34 298	5.23 165	3.47 258	16.55 339	7.18 320	30.71 353	25.24 299	16.45 233	19.45 186	11.10 153	9.61 222	11.88 187	5.52 219	0.22 244	0.17 260	0.36 335	0.22 285	0.29 148	0.58 273

ttt	9.98 292	1.49 131	7.30 140	6.43 246	3.95 273	14.02 281	5.06 241	33.03 380	29.84 338	14.90 191	30.95 331	14.81 218	9.66 223	15.36 292	11.38 319	0.38 289	0.19 271	0.10 231	0.03 138	0.37 198	0.28 191

MIPNet	6.75 176	1.67 191	12.34 312	4.67 109	1.47 145	10.01 215	2.24 142	26.43 300	17.22 203	14.72 187	12.75 121	7.02 97	9.68 224	8.44 54	5.26 210	0.01 75	0.04 75	0.05 172	0.09 220	0.35 191	0.55 266

test_sample3	8.76 245	1.62 180	9.99 271	5.21 161	2.61 218	17.43 347	5.37 248	26.91 307	19.77 234	17.13 250	20.82 212	16.55 246	9.70 225	12.52 224	8.59 277	0.21 238	0.07 157	0.05 172	0.04 156	0.39 207	0.30 200

ACVNet-DCA	5.28 98	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	20.20 225	11.88 135	6.95 82	10.01 85	4.49 46	9.78 226	10.79 128	1.59 22	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.25 121	0.20 147

1test111	5.59 123	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	20.20 225	11.88 135	6.95 82	10.01 85	4.49 46	9.78 226	11.09 142	7.45 248	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.25 121	0.20 147

cc1	5.34 101	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	17.85 190	15.48 183	6.95 82	10.01 85	4.49 46	9.78 226	10.79 128	1.59 22	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.30 154	0.13 94

HCRNet	8.80 247	1.43 112	7.74 156	14.41 429	5.25 334	10.85 232	2.56 161	26.07 296	18.04 220	15.48 210	25.03 256	18.63 285	9.93 229	13.01 245	6.76 236	0.04 145	0.04 75	0.10 231	0.01 91	0.18 86	0.38 225

rvit_0105_3	9.23 256	3.67 347	17.68 386	11.75 407	1.89 180	9.37 211	8.48 337	18.68 204	30.64 345	15.02 196	14.72 136	17.87 273	9.94 230	15.66 298	6.54 233	0.36 285	0.43 359	0.01 116	0.41 359	0.50 250	1.01 333

mmm	7.72 213	1.50 134	8.56 196	5.29 167	1.89 180	14.14 285	5.70 263	18.42 199	11.02 127	16.04 224	23.78 246	17.00 250	10.03 231	12.03 190	7.54 251	0.12 199	0.07 157	0.50 347	0.20 280	0.31 166	0.18 132

x	6.80 178	1.36 97	6.94 120	4.58 105	1.88 179	10.78 230	4.55 229	19.79 221	10.62 123	12.69 150	19.54 191	14.87 220	10.11 232	9.52 89	8.03 267	0.07 181	0.15 249	0.04 165	0.04 156	0.24 117	0.22 161

FACV-RUCA	7.66 211	1.94 249	9.40 242	7.72 316	6.03 366	12.99 266	3.10 183	19.47 216	18.51 223	12.27 132	18.43 173	8.28 116	10.16 233	11.38 161	5.62 220	0.36 285	0.62 389	4.36 434	0.30 331	1.72 363	0.55 266

IRAFT_RVC	8.76 245	1.47 122	9.55 247	7.31 294	1.77 171	6.49 160	10.43 371	25.94 294	27.33 317	17.50 259	19.85 193	17.93 274	10.21 234	12.88 235	5.44 217	0.17 218	0.30 329	0.19 289	0.05 178	0.22 100	0.12 81

DeepStereo_RVC	5.65 125	1.65 186	9.06 227	5.21 161	0.56 44	5.55 108	1.84 110	12.16 84	7.22 82	13.94 174	14.96 138	12.58 175	10.27 235	11.25 156	5.81 223	0.39 299	0.10 199	0.11 245	0.00 1	0.18 86	0.22 161

SA	7.93 220	1.54 146	9.13 232	7.98 323	0.64 56	5.85 134	2.29 145	22.27 254	24.54 296	13.17 163	31.07 335	8.87 125	10.32 236	16.49 323	3.12 127	0.04 145	0.12 223	0.17 276	0.30 331	0.45 223	0.17 124

ASMatch	7.40 203	1.42 109	8.49 193	5.09 137	2.00 187	4.74 55	2.62 163	16.54 169	13.17 154	17.08 248	34.75 382	13.13 191	10.33 237	12.04 192	4.82 196	0.05 158	0.24 309	0.21 297	0.17 263	0.16 76	0.97 326

HITNet	7.83 217	2.93 326	8.39 183	4.76 115	1.48 148	12.75 262	4.64 233	20.97 236	14.37 170	15.14 204	22.15 236	14.57 214	10.62 238	14.38 277	8.14 269	0.04 145	0.01 16	0.48 345	0.02 121	0.57 273	0.10 63
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
H2IRNET	5.89 134	1.14 54	6.65 102	4.13 71	2.24 196	4.15 26	0.73 29	12.10 83	13.21 155	7.09 87	20.45 203	15.74 232	10.74 239	10.36 110	7.84 261	0.06 171	0.00 1	0.07 196	0.53 377	0.37 198	0.16 118

test_5	8.51 238	1.50 134	8.19 179	11.06 400	5.00 322	6.91 174	5.67 262	17.50 181	22.09 263	16.07 225	29.63 312	15.28 228	10.78 240	15.94 310	3.65 148	0.00 1	0.00 1	0.26 311	0.08 207	0.31 166	0.35 220

TransformOpticalFlow	7.76 215	1.90 238	9.31 238	5.50 181	1.18 122	6.97 176	8.27 332	17.86 192	13.21 155	14.58 185	29.13 301	19.01 287	10.85 241	12.51 222	3.69 150	0.01 75	0.04 75	0.20 292	0.04 156	0.17 83	0.84 312

dad	12.24 341	10.20 420	13.68 338	6.64 263	1.47 145	13.55 275	3.58 204	17.62 183	35.33 386	27.15 396	32.65 359	30.85 383	10.86 242	14.33 276	10.04 299	2.95 421	0.55 383	7.92 455	0.91 397	3.35 403	1.17 344

ffm	8.12 227	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	18.45 200	16.31 195	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	10.82 133	1.61 25	0.00 1	0.05 103	0.80 371	0.08 207	0.26 131	0.14 99

ff1	9.41 268	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	18.45 200	16.31 195	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	16.19 316	21.98 394	0.00 1	0.05 103	0.80 371	0.08 207	0.26 131	0.14 99

mmx	10.71 311	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	32.18 369	28.03 323	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	16.19 316	21.98 394	0.22 244	0.06 136	0.80 371	0.08 207	0.48 236	0.21 154

xxx	10.71 311	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	32.18 369	28.03 323	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	16.19 316	21.98 394	0.22 244	0.06 136	0.80 371	0.08 207	0.48 236	0.21 154

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 391	16.27 448	17.93 389	11.24 404	6.69 384	28.95 425	10.44 372	41.23 448	21.49 254	29.68 412	34.27 380	32.48 395	11.00 247	20.05 364	15.09 348	8.22 452	2.59 441	12.23 464	0.75 389	10.40 450	6.34 432

iResNet	10.26 300	3.10 334	15.72 363	7.35 296	2.13 192	13.86 280	7.07 315	22.80 261	28.01 322	20.10 312	30.40 322	16.79 248	11.06 248	14.46 279	10.29 306	0.39 299	0.05 103	0.00 1	0.07 204	0.73 309	0.73 301

xx1	5.99 143	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	17.84 188	15.48 183	6.95 82	10.01 85	16.02 238	11.15 249	10.79 128	1.59 22	0.00 1	0.05 103	0.02 130	0.05 178	0.25 121	0.20 147

qqq	6.96 187	1.40 104	8.15 176	4.50 98	1.03 102	8.55 201	6.93 313	20.20 225	11.88 135	12.00 130	18.19 172	16.02 238	11.15 249	11.09 142	7.45 248	0.06 171	0.13 230	0.02 130	0.05 178	0.25 121	0.20 147

test_sample4	9.10 253	1.65 186	9.91 266	5.19 158	2.57 216	16.59 340	5.38 250	27.37 311	19.80 235	17.80 264	27.52 286	15.01 221	11.21 251	12.69 229	8.15 271	0.21 238	0.07 157	0.06 186	0.03 138	0.43 220	0.30 200

DMCA	8.51 238	1.90 238	9.96 268	5.16 149	4.14 283	10.29 219	4.46 228	25.52 285	19.55 231	16.33 231	20.69 206	17.59 267	11.26 252	10.42 113	11.36 318	0.50 322	0.08 177	0.35 332	0.05 178	0.36 192	0.31 208

test_sample5	9.36 265	1.61 175	9.63 250	5.30 168	2.52 212	15.42 311	6.00 274	27.25 309	19.96 236	18.36 284	31.81 348	15.99 236	11.29 253	13.21 249	7.66 256	0.23 252	0.08 177	0.07 196	0.04 156	0.48 236	0.34 215

DualNet	9.49 271	1.61 175	9.63 250	5.30 168	2.52 212	15.42 311	6.00 274	27.25 309	19.96 236	19.40 297	33.22 367	15.99 236	11.29 253	13.21 249	7.66 256	0.23 252	0.08 177	0.07 196	0.04 156	0.48 236	0.34 215

LCNet	7.52 206	1.23 68	5.35 56	6.42 245	1.29 129	9.27 210	5.64 261	17.85 190	10.63 124	16.54 237	24.54 253	14.85 219	11.29 253	11.74 183	3.88 161	0.02 117	0.02 42	0.22 301	2.04 423	0.90 328	6.76 436

FADNet-RVC	13.27 365	11.57 435	39.71 445	7.94 321	4.50 301	15.41 310	6.95 314	27.96 316	22.98 272	20.37 317	30.73 327	26.86 361	11.31 256	20.50 379	14.28 341	0.14 205	0.14 244	0.13 259	0.18 264	2.83 388	0.86 316

RAFT + AFF	10.27 301	3.77 350	17.13 376	10.24 384	4.97 317	13.08 267	11.52 388	25.69 289	25.80 304	14.72 187	16.12 150	19.16 291	11.35 257	16.24 320	9.04 286	0.30 270	1.46 420	0.66 359	0.20 280	2.03 375	1.94 373

RAFT	8.51 238	2.16 283	8.93 209	8.14 327	0.81 86	12.63 260	8.49 338	16.34 164	15.56 186	22.31 345	18.99 181	19.29 294	11.39 258	17.57 334	6.05 225	0.01 75	0.19 271	0.27 312	0.02 121	0.64 292	0.45 248

UGAM	10.01 293	1.28 78	9.19 235	6.53 253	4.31 294	6.72 169	10.45 373	15.31 141	25.98 308	20.56 320	27.42 285	22.70 322	11.49 259	26.30 410	10.64 310	0.00 1	0.00 1	0.46 343	0.03 138	0.39 207	0.43 240

AAGNet	7.94 221	1.48 126	9.34 240	7.13 290	0.70 64	5.85 134	5.16 243	15.40 145	14.01 164	20.13 313	24.03 251	15.28 228	11.52 260	12.05 193	15.47 351	0.63 345	0.06 136	0.32 329	0.01 91	0.12 53	0.09 56

BSDual-CNN	9.70 277	1.48 126	7.93 163	6.74 270	3.96 274	16.10 326	7.13 317	33.06 381	21.58 256	17.99 270	21.34 219	22.28 318	11.53 261	14.18 271	7.81 259	0.19 225	0.13 230	0.14 263	0.04 156	0.30 154	0.09 56

psmg	9.80 283	1.48 126	7.93 163	5.18 155	3.96 274	15.85 320	7.93 330	29.11 331	21.58 256	20.93 326	25.06 257	22.28 318	11.53 261	14.18 271	7.81 259	0.19 225	0.13 230	0.17 276	0.04 156	0.36 192	0.21 154

FENet	7.94 221	1.01 28	6.72 104	5.87 204	2.07 191	11.11 237	2.03 128	21.39 241	20.81 244	17.14 251	22.65 238	14.43 210	11.54 263	12.97 242	7.89 262	0.15 213	0.24 309	0.03 146	0.02 121	0.14 62	0.62 279

DCANet	6.46 159	1.59 166	7.28 135	3.51 42	0.68 59	4.77 62	1.75 96	15.33 142	23.62 277	15.55 213	20.73 210	7.31 104	11.56 264	8.83 71	5.26 210	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.26 131	1.11 338

test_sample6	9.79 282	1.61 175	9.84 263	5.35 174	2.35 205	15.59 315	6.60 303	28.40 322	20.96 246	19.40 297	33.22 367	17.17 259	11.58 265	13.43 256	8.82 281	0.26 264	0.10 199	0.10 231	0.06 194	0.50 250	0.41 235

PAM	6.94 186	1.65 186	14.88 358	5.38 175	1.98 185	14.76 300	1.28 51	14.54 127	6.77 66	15.52 211	9.10 74	24.15 334	11.60 266	12.46 218	2.33 80	0.04 145	0.28 326	0.07 196	0.42 361	0.57 273	0.99 330

CoDeX	9.24 257	1.77 223	9.54 246	6.08 225	3.79 267	16.45 338	6.76 308	26.15 297	25.03 297	17.18 252	25.12 259	14.69 216	11.68 267	12.22 204	6.71 235	0.30 270	0.20 276	0.15 269	0.02 121	0.23 112	0.68 291

DispNO	9.33 264	1.78 226	15.84 364	5.73 196	5.74 360	12.24 253	4.81 240	25.06 281	21.10 249	16.70 242	20.86 213	17.78 270	11.76 268	16.74 327	8.85 282	0.22 244	0.15 249	0.03 146	0.12 239	0.41 215	0.64 286

Prome-Stereo	8.10 226	1.28 78	5.48 60	6.50 250	1.51 152	6.70 167	9.42 348	21.08 238	9.13 110	20.88 325	32.84 362	11.95 167	11.86 269	11.75 184	3.97 168	0.01 75	0.02 42	0.18 281	0.12 239	0.41 215	7.01 441

PAM_32	6.82 179	1.73 201	14.16 345	5.34 173	1.47 145	13.84 279	0.88 36	14.75 133	6.34 58	14.22 181	9.14 75	24.94 347	11.87 270	12.50 221	2.79 108	0.14 205	0.27 324	0.09 213	0.42 361	0.54 262	0.89 319

CASS	8.15 228	1.67 191	7.68 152	8.25 331	1.52 153	14.39 289	2.72 167	22.65 259	17.23 204	15.42 209	22.68 239	13.47 201	11.87 270	12.44 215	6.07 228	0.96 377	0.05 103	0.12 248	0.01 91	0.71 304	3.14 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	9.24 257	1.92 245	8.78 205	6.09 226	4.31 294	6.54 162	9.96 359	32.24 372	41.99 419	14.26 182	11.98 115	12.00 169	12.01 272	13.93 267	7.53 250	0.06 171	0.10 199	0.03 146	0.04 156	0.63 288	0.30 200

riskmin	6.42 157	1.29 81	6.76 111	3.95 66	2.25 197	10.49 222	2.53 158	15.11 137	17.60 212	9.77 109	12.91 125	15.25 227	12.04 273	11.58 172	5.11 204	0.14 205	0.24 309	0.13 259	0.03 138	0.61 282	0.69 293

test_sample2	7.86 218	1.27 76	7.98 166	5.00 131	2.29 199	13.33 272	6.88 310	20.42 233	15.24 178	13.95 175	21.58 223	18.96 286	12.12 274	12.07 197	5.36 216	0.12 199	0.10 199	0.07 196	0.03 138	0.28 141	0.19 143

test_sample1	7.66 211	1.26 75	8.87 207	5.04 132	2.61 218	14.61 297	4.58 231	20.08 224	9.81 117	13.83 173	21.62 225	18.21 282	12.26 275	11.71 181	8.01 265	0.11 194	0.11 214	0.02 130	0.02 121	0.20 93	0.17 124

DeepPruner_ROB	10.77 315	4.56 367	13.13 323	6.37 242	4.28 293	10.14 217	6.86 309	36.42 416	19.59 232	17.87 266	27.37 284	23.19 326	12.26 275	19.09 351	10.23 304	1.05 384	0.48 371	0.23 304	0.15 256	0.89 326	1.17 344

STrans-v2	7.98 225	1.84 233	9.42 243	4.84 121	1.48 148	12.23 252	10.05 362	19.06 212	12.32 142	13.63 170	26.06 271	18.13 281	12.35 277	12.99 244	3.99 169	0.01 75	0.01 16	0.18 281	0.01 91	0.22 100	0.83 311

ICVP	10.07 296	1.73 201	6.11 85	9.08 345	3.31 249	12.25 254	6.56 300	26.30 299	22.52 268	16.49 235	31.80 347	26.94 363	12.42 278	11.35 160	10.92 311	1.17 390	0.57 385	0.17 276	0.10 228	0.58 277	1.07 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GrayStereo	8.86 250	1.17 60	6.94 120	8.09 325	2.82 228	10.58 226	11.40 387	17.93 193	15.74 189	22.43 348	30.95 331	17.80 271	12.44 279	11.19 153	4.57 185	0.02 117	0.02 42	0.18 281	0.79 391	0.31 166	1.90 372

HI	8.30 231	2.00 256	6.75 108	4.58 105	5.15 331	4.16 27	0.50 19	17.99 194	9.24 111	25.03 372	28.22 292	20.23 300	12.47 280	17.93 339	11.49 320	0.00 1	0.10 199	0.00 1	0.05 178	0.08 33	0.05 30

CoSv	8.30 231	2.00 256	6.75 108	4.58 105	5.15 331	4.16 27	0.50 19	17.99 194	9.24 111	25.03 372	28.22 292	20.23 300	12.47 280	17.93 339	11.49 320	0.00 1	0.10 199	0.00 1	0.05 178	0.08 33	0.05 30

BEATNet_4x	9.37 266	4.85 372	12.05 311	5.48 180	1.35 140	13.15 269	6.15 282	25.06 281	16.74 199	16.18 227	24.65 254	17.29 264	12.51 282	16.91 329	10.92 311	0.38 289	0.18 266	0.81 376	0.05 178	1.95 369	0.65 288

MyStereo05	9.29 262	1.76 217	8.95 213	6.19 233	4.40 298	7.09 178	9.95 357	31.21 357	40.82 412	17.31 254	12.93 126	10.33 142	12.52 283	13.93 267	7.05 240	0.06 171	0.10 199	0.02 130	0.04 156	0.73 309	0.29 197

ITSA-stereo	11.44 326	2.03 269	10.92 294	5.90 209	1.78 173	12.05 250	4.17 218	36.77 418	49.15 446	18.17 275	18.53 176	21.79 312	12.59 284	15.74 300	14.05 339	0.45 311	0.39 347	0.28 319	0.29 324	0.98 330	2.81 391

FTStereo	8.67 243	1.13 53	6.04 82	6.04 223	2.39 207	7.86 193	12.05 394	17.72 185	8.33 100	20.16 314	41.41 422	16.10 242	12.64 285	10.80 131	4.37 181	0.18 221	0.01 16	0.09 213	0.16 259	0.15 69	5.71 425

UCFNet_RVC	9.48 269	2.12 280	4.89 39	7.03 282	3.78 265	16.05 322	6.37 291	28.25 321	20.00 238	15.93 223	23.07 242	25.21 349	12.79 286	12.57 225	8.01 265	0.07 181	0.04 75	1.17 392	0.23 294	1.31 351	0.69 293

fff	6.83 180	1.55 149	7.28 135	3.56 44	0.32 11	4.73 50	1.70 79	15.75 153	31.87 353	15.11 200	20.25 197	6.90 93	12.80 287	8.63 61	5.33 213	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

csc	6.83 180	1.55 149	7.28 135	3.56 44	0.32 11	4.73 50	1.70 79	15.75 153	31.87 353	15.11 200	20.25 197	6.90 93	12.80 287	8.63 61	5.33 213	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

cscssc	6.83 180	1.55 149	7.28 135	3.56 44	0.32 11	4.73 50	1.70 79	15.75 153	31.87 353	15.11 200	20.25 197	6.90 93	12.80 287	8.63 61	5.33 213	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

iRaft-Stereo_5w	8.70 244	1.81 231	9.33 239	5.83 201	3.78 265	4.87 66	11.12 381	15.86 160	14.80 174	15.23 208	26.36 273	21.49 310	12.91 290	15.94 310	12.73 327	0.58 333	0.05 103	0.08 206	0.09 220	0.85 322	0.33 212

pcwnet_v2	12.32 343	2.00 256	17.53 381	7.79 318	5.69 358	17.06 343	3.69 208	36.52 417	46.17 438	20.55 318	29.39 308	16.50 244	13.00 291	15.70 299	9.32 290	0.50 322	1.00 411	0.34 331	0.24 302	2.00 372	1.38 351

PSMNet-RSSM	9.71 279	1.73 201	6.09 84	7.47 305	4.27 288	10.06 216	6.00 274	29.14 332	21.74 260	15.76 218	32.88 363	22.63 320	13.18 292	12.94 240	9.12 288	0.09 186	0.02 42	0.07 196	0.10 228	0.70 302	0.24 175

GEStereo_RVC	12.81 355	2.49 306	13.64 336	9.68 365	4.97 317	18.16 355	11.30 384	31.26 358	47.47 440	19.84 305	26.97 280	19.03 288	13.19 293	20.14 367	14.86 347	0.83 370	0.51 378	0.10 231	0.13 244	0.54 262	0.99 330

acv_ft	12.16 340	1.68 197	11.97 309	7.70 313	6.20 370	19.61 366	5.52 257	25.78 290	34.81 382	25.62 382	30.78 328	24.72 344	13.20 294	15.81 302	18.80 375	0.13 203	0.01 16	0.06 186	0.06 194	0.63 288	0.15 113

anonymousa	9.03 251	1.62 180	8.03 171	4.19 76	5.53 350	15.37 309	3.81 209	18.55 203	21.20 252	18.28 278	30.99 333	20.79 303	13.42 295	10.58 116	7.57 253	0.00 1	0.05 103	0.29 323	0.18 264	0.10 48	0.11 75

PSMNet-ADL	9.88 289	2.01 264	6.80 114	9.18 349	4.26 287	15.11 304	3.50 194	27.12 308	24.42 295	14.72 187	18.96 180	25.32 351	13.43 296	15.76 301	14.04 338	0.79 365	0.78 401	0.00 1	0.02 121	0.26 131	1.18 346

PSM-AAD	8.62 242	1.22 65	5.69 70	6.31 240	1.12 113	12.74 261	10.01 361	19.29 214	15.25 179	21.54 339	25.11 258	14.24 207	13.47 297	12.15 202	3.93 165	0.01 75	0.06 136	2.48 419	0.16 259	0.38 204	7.28 446

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 339	3.43 342	16.25 369	7.62 311	5.58 351	14.57 296	6.00 274	32.98 379	27.41 319	21.69 340	31.40 340	25.21 349	13.47 297	14.96 286	15.60 352	0.84 371	0.33 339	0.35 332	0.35 346	1.29 348	1.78 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	12.49 349	2.46 303	10.49 282	9.82 369	6.86 388	17.33 345	6.73 306	41.09 446	37.86 401	22.53 349	29.11 300	16.68 247	13.48 299	14.54 283	17.87 370	0.20 233	0.02 42	0.78 367	0.05 178	1.18 341	0.76 305

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 379	3.68 348	27.36 420	7.11 288	5.83 364	24.88 402	12.12 395	30.19 343	36.12 392	27.08 394	45.98 443	29.10 370	13.65 300	20.45 378	20.26 386	0.67 348	0.00 1	0.10 231	0.00 1	0.32 176	0.26 183

CFNet-ft	9.87 287	2.18 287	5.49 61	7.45 303	5.25 334	15.76 317	5.98 272	21.89 249	21.87 261	14.96 193	30.02 317	25.68 353	13.68 301	12.46 218	10.94 313	0.08 184	0.06 136	1.83 406	0.22 285	1.09 335	0.43 240

CFNet	10.67 309	2.33 297	8.90 208	6.66 264	4.09 282	16.05 322	4.26 223	30.44 350	31.01 348	18.53 287	26.48 275	23.69 332	13.68 301	15.27 288	10.59 309	0.05 158	0.02 42	0.44 341	0.05 178	0.73 309	0.23 169

CFNet_RVC	9.87 287	2.18 287	5.49 61	7.45 303	5.25 334	15.76 317	5.98 272	21.89 249	21.87 261	14.96 193	30.02 317	25.68 353	13.68 301	12.46 218	10.94 313	0.08 184	0.06 136	1.83 406	0.22 285	1.09 335	0.43 240

ADLNet	12.34 345	2.22 289	10.14 275	8.38 333	6.78 387	17.56 349	9.05 342	33.21 384	26.28 312	27.06 393	26.01 266	26.80 359	13.76 304	16.99 330	18.74 374	0.24 256	0.39 347	0.23 304	0.10 228	0.64 292	2.16 383

CrosDoStereo	9.24 257	1.29 81	8.16 177	4.56 103	1.04 103	7.52 187	15.00 415	15.85 158	24.31 289	24.27 362	33.44 371	13.37 196	13.82 305	12.23 205	8.86 283	0.01 75	0.11 214	0.09 213	0.04 156	0.36 192	0.53 263

DeepStereo_LL	9.24 257	1.29 81	8.16 177	4.56 103	1.04 103	7.52 187	15.00 415	15.85 158	24.31 289	24.27 362	33.44 371	13.37 196	13.82 305	12.23 205	8.86 283	0.01 75	0.11 214	0.09 213	0.04 156	0.36 192	0.53 263

rvit_105_1	13.56 370	5.57 386	19.88 401	13.22 419	4.58 304	15.04 303	28.61 472	26.56 302	42.75 422	18.83 292	24.53 252	20.93 305	13.85 307	18.02 341	11.90 323	1.74 400	0.60 387	0.25 308	2.10 426	0.61 282	1.64 362

ADStereo(finetuned)	6.68 167	1.59 166	9.70 259	3.49 38	0.68 59	4.79 63	1.75 96	15.33 142	23.64 278	15.56 215	20.68 205	7.30 103	13.85 307	8.71 66	5.17 207	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.25 121	1.05 335

ACVNet	10.36 302	1.68 197	5.49 61	6.01 219	2.75 226	12.78 263	3.56 201	21.89 249	34.81 382	14.96 193	30.78 328	24.72 344	13.88 309	15.81 302	17.20 364	0.13 203	0.01 16	0.06 186	0.06 194	0.51 254	0.15 113

GwcNet-RSSM	10.65 308	1.94 249	8.57 197	6.89 279	5.26 337	12.26 255	5.21 244	25.80 292	31.50 350	16.67 240	33.52 373	23.70 333	13.88 309	12.84 234	13.67 335	0.05 158	0.10 199	0.14 263	0.02 121	0.65 294	0.39 228

DRaft	9.27 261	1.23 68	9.08 228	3.62 49	0.78 83	13.27 271	5.89 266	16.97 174	29.57 330	21.15 335	38.46 407	10.09 139	13.98 311	11.58 172	7.91 263	0.43 308	0.30 329	0.06 186	0.26 312	0.26 131	0.45 248

cf-r	10.06 295	1.60 170	7.99 168	5.82 199	5.70 359	12.92 265	4.78 236	24.18 275	27.47 320	16.91 246	31.02 334	25.12 348	14.05 312	11.63 178	11.01 316	0.03 136	0.03 65	0.05 172	0.03 138	0.43 220	0.39 228

DSFCA	11.85 335	2.01 264	12.93 321	5.40 177	6.87 389	15.36 308	10.45 373	30.68 352	31.84 352	25.99 384	23.52 244	22.03 314	14.05 312	20.28 374	12.46 324	0.57 332	0.41 351	0.28 319	0.38 355	1.02 332	0.47 251

STTStereo	12.97 358	4.88 376	26.57 418	7.54 308	5.41 345	13.43 273	6.49 297	30.53 351	26.35 313	25.14 375	31.43 341	32.00 392	14.12 314	16.01 314	14.83 346	0.29 269	0.31 332	0.67 360	1.08 404	1.21 343	1.11 338

THIR-Stereo	9.38 267	1.78 226	8.50 194	4.74 112	0.71 65	15.92 321	11.93 393	16.39 165	21.56 255	24.27 362	32.07 351	14.40 209	14.14 315	11.49 165	8.39 275	0.05 158	0.25 317	0.10 231	0.05 178	0.33 182	0.58 273

UGAM-zero	6.91 183	1.47 122	13.65 337	4.24 80	1.67 161	5.51 101	0.72 28	17.44 180	6.74 65	14.56 184	15.84 146	24.16 335	14.20 316	12.79 233	3.96 166	0.00 1	0.22 292	0.02 130	0.58 381	0.14 62	0.27 187

NOSS_ROB	10.99 320	3.81 353	6.88 117	6.69 266	2.30 200	16.06 324	10.94 378	30.06 341	32.41 363	16.10 226	18.72 178	22.78 323	14.21 317	17.52 333	8.62 279	2.35 411	1.84 427	3.32 431	1.57 416	2.06 376	1.52 358

LMCR-Stereo	10.75 314	4.13 361	10.67 285	13.11 418	3.99 279	16.68 341	5.91 267	25.30 283	22.69 269	22.04 344	21.80 226	14.67 215	14.24 318	20.55 380	15.86 353	1.90 405	0.04 75	0.00 1	0.02 121	1.29 348	0.18 132

FADNet	14.18 373	10.92 429	37.56 441	7.79 318	6.64 381	17.48 348	6.91 311	34.73 400	34.03 373	18.85 293	27.02 281	28.26 366	14.24 318	17.77 336	10.09 300	0.41 303	0.67 393	0.37 336	0.37 353	8.13 440	1.34 348

iResNetv2_ROB	12.00 337	2.91 325	13.46 332	5.82 199	3.73 264	13.15 269	6.45 294	34.15 392	36.02 390	25.25 376	33.81 377	29.79 376	14.24 318	13.61 263	6.10 229	0.21 238	0.02 42	0.12 248	0.00 1	0.82 319	0.25 180

HSM-Net_RVC	10.88 319	1.23 68	5.46 59	5.57 183	2.63 221	20.12 370	6.06 280	27.67 315	28.35 327	20.63 322	25.51 263	34.01 406	14.38 321	16.18 315	9.29 289	0.11 194	0.07 157	0.01 116	0.00 1	0.13 58	0.14 99
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	10.46 305	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.40 292	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	12.70 326	0.38 289	0.21 283	0.28 319	0.03 138	0.33 182	0.31 208

tta	10.45 303	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.39 289	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	12.69 325	0.38 289	0.21 283	0.28 319	0.03 138	0.29 148	0.18 132

qqq1	9.96 290	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.40 292	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	3.18 131	0.38 289	0.21 283	0.00 1	0.01 91	0.29 148	0.18 132

fff1	9.96 290	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.40 292	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	3.18 131	0.38 289	0.21 283	0.00 1	0.01 91	0.29 148	0.18 132

xxxx	11.74 333	1.16 57	7.88 160	5.61 185	1.99 186	20.46 372	3.12 184	33.99 390	23.76 285	15.53 212	30.67 324	26.88 362	14.50 326	12.98 243	35.48 451	0.19 225	0.18 266	0.01 116	0.02 121	0.22 100	0.27 187

test_xeample	11.49 327	1.24 73	7.50 144	5.22 163	2.18 194	17.40 346	6.49 297	31.14 356	22.77 270	17.90 268	33.09 366	18.48 284	14.61 327	13.51 259	37.38 459	0.16 215	0.13 230	0.01 116	0.03 138	0.23 112	0.24 175

GANet-RSSM	9.48 269	1.32 90	6.45 99	6.72 269	5.51 349	12.78 263	6.03 278	26.55 301	18.96 229	14.92 192	27.95 289	25.41 352	14.69 328	13.52 260	7.60 255	0.10 190	0.10 199	0.16 274	0.01 91	0.51 254	0.39 228

ToySt	10.51 306	2.00 256	15.67 362	5.33 171	0.95 99	14.97 301	9.51 350	24.02 272	27.37 318	14.61 186	24.67 255	24.56 338	14.70 329	16.86 328	13.35 331	0.06 171	0.23 298	0.03 146	0.09 220	0.62 285	0.67 290

1111x	11.32 322	1.34 93	8.95 213	5.20 159	1.96 184	14.46 295	7.75 329	35.65 410	28.23 326	15.66 216	26.66 278	26.65 357	14.76 330	15.88 305	22.27 398	0.24 256	0.13 230	0.04 165	0.06 194	0.30 154	0.24 175

hknet	10.13 297	1.56 158	10.27 277	6.74 270	3.72 263	16.10 326	7.13 317	33.06 381	21.12 250	17.99 270	21.34 219	23.11 324	14.95 331	16.43 322	8.34 274	0.14 205	0.13 230	0.14 263	0.04 156	0.30 154	0.09 56

gwcnet-sp	9.81 284	2.82 319	13.47 333	5.99 216	4.27 288	16.20 332	5.91 267	25.55 286	24.34 292	21.01 328	20.69 206	15.22 224	14.96 332	14.50 280	9.97 296	0.05 158	0.15 249	0.02 130	0.08 207	0.49 245	0.51 260

scenet	9.81 284	2.82 319	13.47 333	5.99 216	4.27 288	16.20 332	5.91 267	25.55 286	24.34 292	21.01 328	20.69 206	15.22 224	14.96 332	14.50 280	9.97 296	0.05 158	0.15 249	0.02 130	0.08 207	0.49 245	0.51 260

ssnet	9.81 284	2.82 319	13.47 333	5.99 216	4.27 288	16.20 332	5.91 267	25.55 286	24.34 292	21.01 328	20.69 206	15.22 224	14.96 332	14.50 280	9.97 296	0.05 158	0.15 249	0.02 130	0.08 207	0.49 245	0.51 260

TDLM	12.98 360	3.78 351	9.77 261	10.75 395	4.94 315	16.10 326	14.08 407	35.05 403	31.87 353	22.36 346	26.51 277	26.09 356	14.97 335	24.73 403	13.11 328	1.05 384	0.05 103	1.21 396	0.27 317	1.83 365	1.00 332

FADNet-RVC-Resample	11.72 331	4.35 365	30.33 430	9.46 358	3.90 270	14.11 282	7.17 319	25.78 290	23.31 273	23.27 356	29.52 310	19.50 297	15.00 336	15.38 293	8.33 273	0.53 328	0.50 375	0.49 346	0.50 372	1.38 355	1.67 364

CSP-Net	12.85 356	2.95 327	9.64 252	5.94 212	3.96 274	25.85 408	9.93 356	28.81 329	26.00 309	29.31 410	32.44 357	30.00 378	15.16 337	20.25 371	14.30 342	0.55 331	0.19 271	0.03 146	0.00 1	0.65 294	0.98 329

ssnet_v2	13.23 363	2.43 300	11.25 296	7.34 295	2.92 235	23.05 391	12.95 399	35.93 412	32.92 369	21.23 336	25.38 261	28.81 368	15.22 338	22.57 391	19.81 381	0.18 221	0.08 177	0.19 289	0.05 178	1.24 346	1.06 336

ISRNet	12.26 342	2.02 266	17.38 377	12.71 415	6.24 375	7.39 182	1.62 72	29.23 335	31.94 358	22.65 350	35.28 385	24.62 339	15.27 339	15.28 289	13.76 336	0.78 361	1.00 411	2.30 416	0.52 375	0.92 329	4.29 413

DEmStereo	8.85 248	1.36 97	9.99 271	4.24 80	1.05 106	11.49 240	5.91 267	13.76 120	26.68 314	22.03 343	32.92 364	11.86 164	15.27 339	11.48 164	8.08 268	0.16 215	0.15 249	0.02 130	0.09 220	0.09 37	0.44 244

iResNet_ROB	11.71 330	1.96 252	10.77 288	6.01 219	3.68 262	15.13 306	2.34 146	31.72 363	37.58 398	26.16 387	32.77 360	25.88 355	15.34 341	16.35 321	7.94 264	0.19 225	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.31 166	0.12 81

GASNet	17.30 397	19.38 457	30.46 431	20.66 452	9.36 430	16.06 324	9.06 343	43.89 462	40.04 409	25.35 379	23.73 245	32.90 401	15.37 342	28.91 424	17.05 362	3.04 423	0.27 324	1.88 408	0.45 366	6.73 429	1.37 350

ac_64	11.10 321	1.49 131	9.88 264	8.24 330	5.45 348	19.12 362	6.46 295	24.10 274	14.34 169	22.80 352	23.87 249	33.28 403	15.54 343	18.87 348	17.26 366	0.28 267	0.12 223	0.02 130	0.02 121	0.26 131	0.63 280

FADNet_RVC	11.94 336	5.17 380	39.74 446	6.44 247	3.46 257	11.42 239	4.17 218	29.16 333	26.89 315	17.97 269	25.96 264	13.41 199	15.67 344	15.84 304	13.54 334	0.90 374	0.75 399	0.55 351	1.20 408	3.65 408	2.85 392

SGM-Forest	12.92 357	1.87 236	6.61 101	5.68 189	2.05 190	23.19 392	11.30 384	34.24 395	30.77 346	26.54 390	31.99 350	29.98 377	15.74 345	21.17 384	13.36 332	1.05 384	0.33 339	0.84 378	0.01 91	0.71 304	0.97 326
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HSM	11.33 323	1.80 230	7.04 126	6.13 230	3.99 279	16.16 330	6.92 312	29.69 339	19.39 230	22.95 353	26.05 270	41.08 441	15.79 346	20.25 371	8.89 285	0.02 117	0.03 65	0.01 116	0.00 1	0.15 69	0.34 215

AANet_RVC	13.16 361	5.34 383	10.83 291	8.20 329	4.44 300	14.13 284	9.46 349	28.78 328	37.67 399	23.44 358	37.47 399	23.48 329	15.83 347	22.39 390	16.63 360	1.67 399	0.86 405	0.24 307	0.02 121	0.63 288	1.60 360

CBFPSM	12.42 346	2.59 312	28.96 424	4.74 112	3.20 245	22.33 384	16.31 427	21.13 239	21.03 248	21.04 331	27.81 287	30.24 381	15.99 348	14.59 284	14.80 344	0.04 145	0.49 374	0.10 231	0.16 259	0.51 254	2.34 386

AACVNet	10.58 307	2.86 322	9.78 262	8.95 342	3.30 248	10.80 231	4.78 236	22.37 255	12.55 144	27.50 397	29.84 314	30.06 380	15.99 348	19.10 352	11.60 322	0.40 301	0.18 266	0.22 301	0.03 138	0.62 285	0.73 301

delet	12.65 353	1.85 235	11.36 299	7.71 315	6.22 372	22.52 386	10.22 370	28.14 320	37.67 399	19.66 303	29.24 302	21.00 306	15.99 348	21.97 387	17.77 369	0.03 136	0.07 157	0.19 289	0.04 156	0.60 280	0.75 304

UPFNet	11.72 331	1.52 140	10.33 278	7.38 298	7.14 396	20.05 369	9.62 352	28.90 330	25.94 307	20.02 309	29.73 313	20.91 304	16.34 351	18.61 346	16.17 358	0.26 264	0.17 260	0.25 308	0.03 138	0.55 266	0.56 270

PS-NSSS	13.70 372	7.41 407	14.68 354	6.70 267	5.63 354	18.43 358	12.59 397	38.89 436	25.56 302	20.27 315	35.71 388	21.11 309	16.35 352	17.16 331	17.56 367	2.28 409	0.53 380	5.37 437	0.36 349	4.28 414	3.09 397

CVANet_RVC	13.24 364	3.39 340	8.43 188	8.42 334	5.04 323	18.52 360	11.72 391	32.03 367	33.85 372	23.17 355	32.77 360	29.78 375	16.51 353	23.20 393	11.28 317	0.94 375	0.04 75	1.19 395	0.47 368	3.13 397	1.01 333

ACV-stereo	11.65 329	5.15 379	28.84 421	6.80 274	3.33 250	20.38 371	6.59 302	21.03 237	20.57 241	17.67 263	20.95 214	26.81 360	16.69 354	20.19 369	13.26 330	0.72 353	1.11 413	0.15 269	0.09 220	0.65 294	2.13 378

PSMNet_ROB	16.90 392	5.45 384	14.16 345	13.77 422	7.25 398	27.65 418	32.74 477	43.21 458	37.88 402	24.00 361	32.97 365	34.55 411	16.69 354	17.41 332	23.96 409	0.38 289	0.22 292	0.93 383	2.05 424	1.83 365	0.96 325

222	12.33 344	1.29 81	8.09 173	6.06 224	2.14 193	19.51 365	2.53 158	33.63 387	23.55 276	21.72 341	30.51 323	20.11 299	16.77 356	13.22 251	46.51 480	0.15 213	0.14 244	0.01 116	0.03 138	0.26 131	0.26 183

FINET	15.49 381	6.08 388	24.99 413	8.12 326	7.69 408	21.80 381	22.35 452	33.76 389	48.27 442	25.99 384	32.27 355	19.48 296	16.83 357	19.07 350	16.38 359	1.37 394	0.70 394	0.95 384	0.27 317	2.61 384	0.90 320

NVstereo2D	15.15 378	2.97 328	16.28 370	9.23 351	7.56 405	30.03 427	9.53 351	42.80 455	42.72 421	15.11 200	27.03 282	23.16 325	16.93 358	24.28 399	15.45 350	3.07 424	0.43 359	1.44 402	0.61 382	6.74 430	7.60 448

iinet-f	13.51 369	4.29 362	45.90 457	6.01 219	3.96 274	21.00 375	13.40 403	27.40 313	21.12 250	21.11 333	30.72 326	21.49 310	16.96 359	15.33 290	19.50 379	0.12 199	0.42 355	0.09 213	0.05 178	0.89 326	0.39 228

SDNR	16.15 383	5.23 381	28.92 423	5.73 196	6.05 369	56.85 482	3.26 185	23.18 265	29.73 333	20.62 321	36.48 392	13.59 203	16.97 360	18.43 343	13.44 333	10.56 461	13.84 476	3.10 428	0.44 364	7.80 436	8.81 456

ADLNet2	12.44 347	2.17 284	12.84 320	9.17 348	5.82 363	20.00 368	10.13 366	32.53 374	36.22 393	18.62 288	19.39 185	21.96 313	17.07 361	21.43 385	19.42 378	0.24 256	0.15 249	0.06 186	0.08 207	0.86 323	0.57 271

DAS	10.80 317	2.03 269	13.96 340	9.01 343	6.23 373	14.67 298	7.38 322	21.59 244	32.58 365	18.67 289	28.13 290	19.20 292	17.08 362	16.54 324	7.31 244	0.58 333	0.01 16	0.29 323	0.01 91	0.47 234	0.20 147

SepStereo	11.34 324	2.03 269	13.96 340	9.01 343	6.23 373	14.67 298	7.38 322	21.59 244	32.58 365	18.67 289	28.13 290	19.20 292	17.08 362	27.36 415	7.31 244	0.58 333	0.01 16	0.29 323	0.01 91	0.47 234	0.20 147

MDST_ROB	17.92 405	1.60 170	13.68 338	13.88 425	6.44 379	43.05 465	14.86 413	42.74 454	41.66 415	43.25 459	42.85 433	28.43 367	17.28 364	29.35 426	16.06 355	0.88 373	0.11 214	0.63 357	0.47 368	0.50 250	0.64 286

UNet	12.64 352	2.02 266	13.36 327	6.85 278	7.76 410	25.31 407	4.74 235	34.10 391	28.19 325	20.03 310	31.07 335	27.02 365	17.36 365	20.18 368	13.87 337	0.06 171	0.05 103	0.27 312	0.01 91	0.23 112	0.39 228

CBMV	13.69 371	3.63 345	8.02 170	5.93 211	2.69 223	22.57 387	12.44 396	29.81 340	31.57 351	31.20 419	33.79 376	31.04 384	17.41 366	25.28 406	14.11 340	0.71 351	0.60 387	0.60 355	0.11 237	1.11 338	1.13 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LL-Strereo	10.79 316	3.52 344	12.54 315	8.77 338	5.44 347	7.49 184	9.26 346	35.15 405	28.70 328	16.47 234	15.85 147	21.06 307	17.42 367	21.62 386	9.72 291	0.21 238	0.22 292	0.74 365	0.08 207	0.98 330	0.60 276

StereoDRNet-Refined	13.36 367	2.80 317	10.82 290	7.94 321	3.10 241	18.95 361	4.45 227	28.47 323	29.65 332	29.11 406	41.47 423	24.44 337	17.64 368	23.34 394	21.66 390	0.16 215	0.07 157	0.53 350	0.32 339	0.77 317	1.64 362
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DCVSM-stereo	9.70 277	1.83 232	11.36 299	5.81 198	3.59 261	10.57 225	3.00 179	18.71 205	22.11 264	23.79 360	19.02 182	29.73 374	17.68 369	13.33 253	9.11 287	0.21 238	1.14 414	0.27 312	0.06 194	0.75 315	1.89 370

MMNet	12.97 358	2.08 274	12.74 318	6.98 281	6.27 377	26.39 414	4.73 234	23.10 264	41.79 417	25.48 380	32.29 356	21.09 308	17.79 370	19.52 358	17.90 371	0.19 225	0.07 157	0.10 231	0.00 1	0.37 198	0.59 275

StereoDRNet	15.30 380	4.47 366	14.35 351	10.71 392	8.69 422	25.02 405	11.03 379	39.66 438	35.62 388	29.17 407	28.81 298	34.05 407	17.80 371	18.80 347	23.77 407	0.41 303	0.30 329	0.15 269	0.14 250	1.64 360	1.42 353

DualNet (step1)	12.44 347	4.86 373	17.49 378	5.97 213	2.94 236	17.57 350	8.30 333	28.75 325	23.91 286	24.38 367	21.03 215	24.64 340	17.82 372	13.58 261	9.82 292	6.44 447	0.87 406	6.62 444	7.44 456	3.20 399	3.11 398

test_sample9	15.04 377	4.86 373	17.49 378	5.97 213	2.94 236	17.57 350	8.30 333	28.75 325	23.91 286	24.38 367	21.03 215	24.64 340	17.82 372	20.07 365	20.17 383	6.44 447	36.07 485	6.62 444	7.44 456	3.20 399	3.11 398

test_sample7	10.45 303	2.24 292	9.90 265	5.32 170	2.01 188	14.98 302	7.44 324	28.75 325	23.91 286	24.38 367	21.03 215	24.64 340	17.82 372	13.58 261	9.82 292	0.59 337	0.87 406	0.39 339	0.12 239	0.66 298	0.47 251

DGSMNet	19.79 421	12.06 436	33.43 437	13.79 423	16.23 460	22.97 388	15.88 424	35.41 408	41.96 418	19.90 306	32.16 354	35.60 416	18.14 375	29.48 428	23.10 404	3.85 430	3.89 461	6.16 441	4.75 446	13.56 461	13.44 469

DRN-Test	15.88 382	3.83 354	14.70 355	9.96 375	8.02 416	28.93 424	14.65 410	42.34 451	38.25 404	28.18 402	34.31 381	29.22 372	18.35 376	20.01 363	22.68 401	0.37 288	0.41 351	0.46 343	0.28 320	1.28 347	1.34 348

HBP-ISP	12.52 350	7.82 409	8.47 192	7.57 310	4.27 288	12.56 257	6.42 293	28.68 324	29.56 329	21.11 333	35.69 387	15.85 233	18.42 377	20.44 377	11.00 315	3.03 422	2.63 442	7.09 453	3.97 441	3.58 406	2.27 385

IER	9.78 281	1.55 149	9.97 269	4.51 99	5.23 333	13.78 276	5.11 242	26.66 303	22.79 271	19.69 304	29.45 309	16.42 243	18.52 378	13.64 264	7.57 253	0.06 171	0.03 65	0.18 281	0.09 220	0.18 86	0.23 169

pmcnn	14.59 375	3.68 348	19.78 400	6.83 276	4.51 302	21.27 378	14.67 411	27.37 311	30.54 343	27.09 395	40.19 415	38.71 427	18.53 379	17.70 335	19.27 377	0.84 371	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.48 236	0.31 208

hitnet-ft	12.04 338	2.11 277	6.14 86	7.27 293	3.90 270	25.98 410	3.56 201	22.56 256	23.74 283	20.55 318	33.81 377	31.59 389	18.67 380	19.47 357	17.20 364	0.42 307	1.36 417	0.35 332	0.07 204	1.11 338	0.86 316

HGLStereo	12.72 354	2.66 314	12.34 312	9.93 373	7.55 404	16.16 330	7.45 325	31.48 362	27.01 316	20.01 308	35.31 386	26.98 364	18.90 381	17.87 337	18.90 376	0.33 276	0.16 258	0.07 196	0.05 178	0.48 236	0.70 297

SQANet	21.24 428	24.08 466	19.60 398	26.40 466	18.74 464	30.87 433	9.24 345	32.70 375	29.58 331	25.25 376	33.37 370	33.47 404	19.19 382	28.11 422	18.32 372	10.87 462	2.92 448	26.49 476	5.65 451	18.43 472	11.48 464

Wz-Net-MNSev	18.98 414	6.53 398	33.16 436	10.15 380	7.26 400	38.37 456	16.45 428	34.19 394	43.20 425	30.65 416	40.76 417	40.51 438	19.24 383	27.56 416	28.06 440	0.81 367	0.26 319	0.05 172	0.10 228	1.45 356	0.84 312

DLCB_ROB	13.35 366	3.00 330	9.12 230	9.43 354	5.68 357	21.80 381	10.12 365	29.19 334	29.92 340	27.71 398	31.45 346	32.37 394	19.50 384	19.02 349	16.73 361	0.22 244	0.04 75	0.38 338	0.06 194	0.49 245	0.85 315

CRFU-Net	12.56 351	2.89 323	11.77 305	8.18 328	5.80 362	24.84 400	10.46 377	24.56 277	13.12 152	30.06 414	29.37 303	29.09 369	19.64 385	19.96 362	18.53 373	0.82 368	0.48 371	0.27 312	0.15 256	0.53 260	0.68 291

PWCDC_ROB	17.80 404	9.62 417	18.38 390	17.95 445	7.74 409	24.61 399	5.56 260	34.41 398	52.79 457	29.66 411	50.20 458	20.63 302	19.69 386	29.85 429	20.87 387	6.18 444	0.26 319	0.10 231	0.05 178	5.36 423	2.00 375

ADCRef	17.30 397	6.73 400	42.01 452	10.11 378	8.78 424	26.61 415	10.45 373	31.29 360	32.75 368	31.19 418	41.62 426	18.47 283	19.78 387	24.29 400	34.06 448	0.76 359	0.42 355	2.16 412	1.79 418	1.23 345	1.56 359

GwcNet	16.48 386	5.23 381	20.03 403	10.24 384	8.48 419	28.79 421	10.09 363	38.60 432	44.51 432	23.29 357	36.95 395	31.29 386	19.79 388	20.42 376	25.70 423	0.54 329	0.72 395	0.57 353	0.39 357	1.37 354	2.64 389

NaN_ROB	16.51 387	6.51 397	16.22 368	10.53 390	4.64 307	31.76 435	17.78 437	37.00 422	43.37 426	29.68 412	31.29 337	32.67 400	20.32 389	28.00 421	16.06 355	0.38 289	0.41 351	0.32 329	0.41 359	0.87 325	1.94 373

fast-acv-ft	14.25 374	4.00 358	16.20 367	7.51 306	5.14 330	26.38 413	9.77 354	24.62 278	34.84 384	25.30 378	37.27 397	32.09 393	20.38 390	18.32 342	19.50 379	0.36 285	0.32 335	0.63 357	0.47 368	1.18 341	0.76 305

PA-Net	16.29 384	6.88 403	27.34 419	9.88 372	11.12 441	21.77 380	28.15 471	32.06 368	39.49 405	19.99 307	27.91 288	23.50 330	20.59 391	20.25 371	24.04 410	0.24 256	2.26 436	0.22 301	4.59 444	1.13 340	4.48 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	11.77 334	2.89 323	6.92 119	5.20 159	2.88 230	14.12 283	4.79 238	26.69 304	29.84 338	26.17 388	31.92 349	23.61 331	20.74 392	20.20 370	10.18 301	1.78 402	1.80 426	2.17 413	1.26 410	1.61 358	0.55 266

SuperB	17.60 401	6.22 395	56.40 471	7.91 320	5.07 325	19.70 367	9.03 341	24.87 280	50.15 453	26.25 389	39.13 408	17.61 268	20.84 393	22.28 389	25.31 419	0.70 349	0.31 332	1.10 390	0.71 386	16.58 468	1.86 368

Anonymous_2	14.95 376	6.75 401	17.63 383	5.45 179	7.10 395	26.19 411	11.58 389	18.06 196	17.30 206	17.61 262	15.47 143	23.33 328	20.95 394	20.55 380	14.63 343	11.05 465	12.86 475	11.27 463	25.12 479	11.32 457	4.82 420

RTSC	19.64 418	9.36 413	31.06 432	10.99 398	6.24 375	28.10 419	10.14 367	37.50 426	58.34 474	31.74 423	36.70 394	32.50 397	21.03 395	36.00 453	37.24 458	1.23 392	0.44 361	0.12 248	0.31 335	1.98 370	1.69 365

SACVNet	13.38 368	4.08 359	11.41 301	11.67 406	5.79 361	17.28 344	9.39 347	32.77 376	22.29 265	28.11 401	33.35 369	32.48 395	21.86 396	19.75 360	10.28 305	1.00 380	0.48 371	0.85 379	0.29 324	1.31 351	3.08 396

Wz-Net-LNSev	18.19 408	10.57 425	41.33 449	10.19 381	7.94 414	24.29 396	15.28 419	34.15 392	43.38 427	32.90 431	43.72 438	31.94 391	22.21 397	20.81 382	22.26 397	0.47 317	0.22 292	0.00 1	0.02 121	1.22 344	0.94 324

DISCO	16.36 385	1.88 237	16.15 366	7.78 317	4.19 284	26.92 416	10.21 369	30.31 348	44.26 431	21.35 338	33.91 379	35.80 417	22.40 398	35.65 450	33.87 446	0.18 221	0.08 177	0.04 165	0.04 156	1.71 362	0.54 265

RASNet	11.59 328	1.71 200	10.36 279	6.30 239	5.66 356	15.48 313	6.12 281	34.50 399	20.86 245	16.61 238	32.51 358	22.04 315	23.00 399	19.44 356	16.15 357	0.71 351	0.03 65	0.05 172	0.01 91	0.15 69	0.13 94

APVNet	17.75 403	5.46 385	20.35 405	12.31 413	8.40 418	30.16 428	24.10 460	41.14 447	30.12 341	25.08 374	41.09 419	31.24 385	23.12 400	27.07 414	27.86 435	0.34 280	0.56 384	3.02 426	0.52 375	1.68 361	1.45 355

psm_up	13.18 362	1.91 241	8.81 206	9.59 363	5.84 365	15.17 307	11.37 386	38.74 434	30.81 347	20.66 323	30.32 321	30.00 378	23.12 400	19.19 353	16.02 354	0.58 333	0.10 199	0.17 276	0.01 91	0.65 294	0.55 266

Wz-Net-SNSev	22.67 439	16.94 450	45.69 456	13.85 424	8.52 420	28.89 423	27.06 468	39.39 437	55.04 465	31.77 424	53.23 463	39.18 430	23.41 402	26.40 411	36.25 452	0.78 361	0.21 283	1.21 396	0.90 394	3.03 393	1.62 361

XPNet_ROB	17.33 399	4.84 371	15.44 360	11.15 401	6.64 381	20.88 374	16.10 425	36.26 415	39.54 406	31.80 425	41.32 421	41.30 443	23.91 403	24.67 401	27.40 429	1.07 387	0.74 397	0.79 369	0.25 308	1.10 337	1.31 347

DeepPrunerF	19.92 423	11.02 432	44.29 453	20.74 453	17.75 462	19.19 363	22.57 453	36.86 421	49.93 449	25.48 380	36.62 393	24.69 343	23.97 404	23.44 395	21.79 391	2.68 419	1.63 424	5.70 438	3.95 440	3.38 404	2.67 390

CC-Net-ROB	22.04 435	22.91 463	28.86 422	14.05 426	8.73 423	33.79 443	15.26 418	46.84 467	36.06 391	33.72 435	32.10 352	35.47 415	24.02 405	23.57 396	27.88 436	8.95 455	2.95 449	24.94 474	3.68 437	12.41 459	4.62 418

ETE_ROB	17.67 402	9.48 416	17.66 384	13.60 420	4.57 303	23.03 389	21.09 447	32.49 373	35.24 385	30.49 415	38.06 403	46.18 460	24.49 406	26.40 411	24.21 412	0.46 316	0.24 309	1.14 391	0.84 392	1.52 357	2.13 378

LALA_ROB	19.19 415	7.15 406	15.93 365	12.96 416	5.30 341	28.30 420	23.21 459	42.51 452	36.69 395	33.45 433	40.81 418	50.96 470	24.53 407	27.92 418	25.66 422	0.60 338	0.44 361	2.04 410	1.22 409	2.54 383	1.47 356

ACVNet-4b	36.40 477	52.20 485	56.11 470	42.45 480	21.78 469	48.56 470	14.37 409	49.50 473	60.15 477	43.17 458	46.38 446	55.62 475	24.56 408	38.15 460	21.97 393	25.13 480	3.66 458	46.93 484	33.56 483	25.97 477	17.74 476

ADCP+	18.16 407	4.61 368	32.94 434	9.31 352	10.23 434	28.87 422	11.69 390	33.43 385	36.49 394	29.28 409	40.49 416	24.18 336	24.61 409	33.89 439	35.33 450	0.25 262	0.40 350	2.00 409	1.17 407	2.16 377	1.87 369

DDUNet	22.66 438	19.69 459	14.64 353	24.11 462	22.38 471	24.84 400	17.71 436	30.36 349	30.32 342	29.02 405	37.31 398	37.63 424	24.66 410	24.67 401	17.08 363	18.42 474	7.92 472	26.43 475	11.81 471	17.23 470	16.95 474

PWC_ROB	18.37 409	10.55 424	25.19 414	10.21 382	6.29 378	23.75 393	4.79 238	35.93 412	48.75 445	32.56 429	44.46 441	34.68 412	24.78 411	30.99 431	25.72 424	1.38 396	0.08 177	1.57 403	0.26 312	2.18 378	3.17 403

RYNet	18.92 413	4.69 370	16.88 375	10.99 398	15.84 457	46.72 467	16.57 430	37.84 427	48.03 441	26.92 391	26.48 275	37.84 426	24.92 412	19.80 361	31.04 444	0.25 262	0.25 317	0.62 356	0.03 138	6.34 428	6.39 433

DMCA-RVC	11.41 325	3.32 339	11.68 304	10.12 379	4.81 310	11.92 245	4.11 214	24.67 279	23.66 281	20.06 311	28.51 297	26.71 358	24.96 413	15.95 312	14.82 345	0.41 303	0.34 342	0.56 352	0.16 259	0.72 308	0.69 293

stereogan	18.62 411	3.07 332	16.31 371	13.04 417	9.99 432	35.74 448	9.09 344	38.17 430	45.27 437	24.39 370	41.24 420	39.93 434	25.46 414	31.29 433	24.33 414	1.80 403	0.91 409	2.71 423	0.75 389	5.15 422	3.70 404

PSMNet-RUCA	24.03 447	26.83 468	40.96 448	35.46 474	34.27 479	16.24 335	9.79 355	39.82 439	31.45 349	31.49 420	41.54 425	36.82 420	26.02 415	27.92 418	15.09 348	11.51 467	2.06 430	20.58 470	8.10 463	15.83 467	8.74 455

FBW_ROB	21.00 427	10.23 421	22.72 408	13.71 421	6.77 386	30.49 432	16.46 429	44.58 463	43.57 428	44.25 462	39.59 411	43.27 449	26.12 416	33.96 440	21.80 392	2.58 418	1.84 427	7.14 454	2.78 431	4.00 410	4.06 410

Syn2CoEx	17.03 394	10.40 423	25.65 416	20.35 450	8.02 416	26.28 412	11.27 383	37.16 423	32.69 367	28.89 404	40.17 414	29.27 373	26.63 417	19.19 353	17.63 368	0.98 378	0.54 381	1.23 398	0.23 294	1.82 364	2.24 384

NCCL2	17.23 396	6.37 396	14.30 350	23.45 461	7.18 397	24.16 395	17.05 433	34.39 397	25.88 305	31.55 421	38.01 402	42.09 446	26.81 418	20.94 383	22.69 402	0.45 311	0.23 298	2.63 421	1.80 419	2.02 374	2.57 387

NCC-stereo	19.75 419	6.08 388	23.96 410	15.05 432	16.17 458	18.42 356	21.45 448	43.31 460	41.00 413	24.30 365	38.12 404	34.98 413	26.92 419	35.46 447	25.65 420	4.29 434	2.07 431	3.24 429	8.90 465	2.86 389	2.86 393

Abc-Net	19.75 419	6.08 388	23.96 410	15.05 432	16.17 458	18.42 356	21.45 448	43.31 460	41.00 413	24.30 365	38.12 404	34.98 413	26.92 419	35.46 447	25.65 420	4.29 434	2.07 431	3.24 429	8.90 465	2.86 389	2.86 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	21.93 434	9.38 414	57.92 472	11.76 408	6.88 390	36.03 449	18.44 439	32.80 377	35.93 389	32.91 432	43.80 439	39.21 431	26.99 421	31.14 432	36.94 456	2.05 407	2.67 444	2.30 416	3.45 436	4.22 413	3.82 406

GANet	16.92 393	4.32 364	12.46 314	10.84 397	4.24 285	23.04 390	15.36 421	39.91 440	34.47 380	32.42 428	45.10 442	40.04 436	27.54 422	23.61 397	20.20 385	1.02 383	0.08 177	0.67 360	0.22 285	1.87 367	0.97 326

Nwc_Net	17.98 406	4.67 369	17.79 388	14.26 427	11.65 447	25.14 406	14.88 414	40.85 444	39.83 408	21.07 332	43.24 435	34.50 410	27.64 423	26.44 413	25.03 416	3.22 425	0.18 266	2.52 420	3.18 433	1.98 370	1.51 357

RP	17.58 400	4.92 377	15.27 359	15.44 437	11.95 449	21.05 376	11.75 392	27.64 314	45.09 436	22.99 354	42.05 429	39.39 432	27.74 424	25.54 407	22.33 399	5.45 441	0.59 386	4.33 433	1.62 417	3.53 405	2.86 393

RGC	19.90 422	13.26 439	20.24 404	18.19 446	14.06 455	21.21 377	14.33 408	34.97 402	43.60 429	27.73 399	41.49 424	39.76 433	27.98 425	34.52 442	21.37 388	3.66 429	0.54 381	8.67 456	4.16 442	4.19 412	4.02 409

S-Stereo	16.85 389	3.95 357	20.67 406	12.08 412	8.91 426	21.68 379	12.61 398	32.20 371	44.61 433	22.37 347	38.42 406	29.15 371	28.02 426	18.58 345	22.36 400	2.88 420	3.11 450	0.87 382	1.82 420	3.58 406	9.08 458

PDISCO_ROB	24.45 452	9.24 412	29.28 425	28.68 470	19.96 466	37.14 451	15.33 420	45.04 465	54.69 462	29.24 408	42.67 430	46.07 459	28.17 427	35.35 444	30.30 443	9.92 459	2.13 433	6.90 448	3.20 434	8.74 445	6.87 439

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 445	13.60 441	30.09 428	25.46 464	10.02 433	38.51 457	20.40 445	35.77 411	43.76 430	42.15 454	47.10 450	39.99 435	28.20 428	35.96 451	27.06 427	3.64 428	3.85 460	6.66 447	16.30 476	4.97 419	4.98 422

WZ-Net	25.17 455	12.95 438	63.02 477	15.13 434	10.42 437	38.51 457	27.42 470	40.46 442	54.17 460	28.32 403	52.95 462	40.81 440	28.36 429	37.07 455	41.35 471	1.21 391	0.21 283	0.73 364	0.94 398	5.42 425	3.87 408

otaku	33.18 470	35.99 478	52.93 462	40.01 477	21.41 468	55.08 477	17.25 434	43.30 459	61.58 479	39.25 448	49.16 455	46.61 461	28.49 430	39.77 465	28.76 441	18.56 475	7.00 471	31.82 478	9.61 467	21.53 475	15.48 471

STTRV1_RVC	22.05 436	18.29 452	39.19 444	16.73 441	23.82 474	29.51 426	15.66 422	34.87 401	34.16 377	35.00 437	34.89 384	31.89 390	28.80 431	28.81 423	23.08 403	11.86 469	3.26 451	6.50 443	4.65 445	14.38 465	5.69 424

DispFullNet	30.27 467	31.74 472	58.63 474	30.13 471	28.18 477	31.79 436	8.94 340	37.16 423	54.68 461	32.60 430	37.99 401	44.62 452	28.80 431	41.55 468	27.93 437	11.94 470	3.46 454	35.53 480	12.34 472	30.08 480	17.26 475

AF-Net	18.38 410	5.60 387	14.21 347	15.95 438	10.78 438	22.26 383	10.45 373	35.39 407	50.22 454	24.71 371	37.77 400	41.55 444	29.24 433	29.11 425	26.67 425	4.35 436	0.06 136	4.56 435	0.90 394	2.42 379	1.38 351

ccnet	24.02 446	16.16 447	21.70 407	11.83 410	17.75 462	37.87 454	16.18 426	45.46 466	31.93 357	36.99 444	46.46 449	38.76 429	29.52 434	37.55 458	40.93 469	9.20 456	6.29 467	9.63 459	7.71 461	11.19 454	7.21 445

DANet	16.85 389	8.00 410	26.04 417	14.56 431	7.25 398	20.59 373	5.37 248	26.22 298	26.02 311	32.17 427	36.00 390	37.20 421	29.77 435	30.75 430	24.62 415	1.14 389	1.34 415	2.21 414	0.51 374	3.18 398	4.07 411
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SHD	21.32 430	10.03 419	30.16 429	14.30 428	8.68 421	24.15 394	8.93 339	40.82 443	61.17 478	35.79 440	44.15 440	38.73 428	30.20 436	33.88 438	31.09 445	2.00 406	0.81 402	1.17 392	1.55 415	4.08 411	4.78 419

aanetorigin	19.21 416	12.59 437	53.50 464	9.67 364	7.83 411	11.85 244	13.87 405	17.05 176	34.15 376	49.18 469	48.89 454	34.05 407	30.22 437	22.86 392	28.00 439	1.01 382	0.75 399	0.67 360	0.89 393	3.07 394	4.14 412

XQC	24.10 448	16.76 449	50.68 461	21.37 459	11.01 440	35.24 447	18.84 441	37.28 425	55.11 466	31.64 422	30.06 320	37.71 425	30.31 438	37.17 456	39.66 463	4.20 433	0.41 351	2.76 424	1.89 422	11.46 458	8.42 454

UDG	21.45 432	14.84 445	14.44 352	21.30 458	20.08 467	32.05 438	13.76 404	35.98 414	35.52 387	25.93 383	30.69 325	37.26 422	30.66 439	21.97 387	19.89 382	10.88 463	5.55 466	22.78 472	7.65 459	14.83 466	13.05 468

ADCL	21.64 433	6.20 392	47.32 459	9.93 373	6.91 392	38.69 459	19.97 444	31.26 358	54.04 459	27.89 400	47.97 451	31.35 387	30.66 439	33.18 437	36.62 454	0.99 379	0.92 410	2.63 421	1.82 420	2.45 380	2.13 378

GANetREF_RVC	25.41 456	29.28 470	24.63 412	25.18 463	6.04 368	30.44 430	35.39 481	47.84 469	50.60 455	36.88 442	36.04 391	34.11 409	31.23 441	37.46 457	27.96 438	8.58 453	2.66 443	16.29 467	4.95 449	14.37 464	8.32 453
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	16.81 388	2.97 328	17.56 382	9.80 368	6.21 371	16.12 329	13.23 402	38.18 431	39.67 407	27.00 392	39.73 413	37.55 423	31.30 442	20.39 375	21.52 389	3.44 426	2.05 429	0.81 376	1.10 405	1.89 368	5.72 426

CSAN	21.34 431	9.45 415	23.34 409	20.99 455	4.95 316	32.57 439	34.26 478	38.83 435	49.95 451	36.97 443	39.72 412	44.97 454	31.73 443	26.05 408	23.94 408	1.52 397	0.47 369	0.85 379	1.43 413	2.73 386	2.14 381

SANet	20.96 426	6.60 399	29.81 426	8.83 339	3.19 244	31.27 434	20.56 446	41.86 450	56.09 470	39.30 449	43.62 436	44.95 453	31.93 444	27.83 417	23.67 406	0.94 375	0.52 379	0.99 386	0.42 361	4.72 416	2.03 376

G-Net	21.25 429	8.24 411	37.97 443	15.14 435	9.26 429	50.87 473	16.80 432	27.96 316	30.54 343	38.92 446	42.93 434	33.27 402	32.17 445	27.99 420	25.25 418	4.40 437	3.83 459	3.60 432	0.97 400	7.91 439	6.95 440

test_sample8	17.19 395	4.86 373	17.49 378	5.97 213	2.94 236	17.57 350	8.30 333	31.87 364	18.55 224	33.54 434	26.00 265	40.64 439	32.90 446	20.07 365	20.17 383	6.44 447	36.07 485	6.62 444	7.44 456	3.20 399	3.11 398

PASM	28.19 461	17.35 451	48.18 460	22.49 460	22.20 470	25.92 409	25.84 466	34.35 396	49.45 447	35.37 439	39.48 410	46.72 462	33.36 447	34.28 441	36.77 455	11.73 468	14.94 477	17.43 469	22.18 478	13.45 460	12.32 467

AnyNet_C32	23.37 443	13.28 440	40.29 447	12.36 414	11.44 444	30.39 429	29.15 473	31.36 361	44.90 435	35.36 438	48.86 452	33.61 405	34.20 448	43.15 470	41.62 472	1.27 393	1.35 416	1.18 394	2.58 429	4.77 417	6.27 431

DPSNet	24.40 450	6.97 405	33.14 435	11.16 402	6.54 380	53.33 476	43.32 486	51.28 475	59.37 476	30.89 417	39.36 409	40.35 437	34.30 449	32.57 436	25.09 417	4.65 439	1.62 423	0.37 336	0.66 384	8.51 444	4.44 416

edge stereo	18.75 412	5.12 378	17.66 384	10.77 396	7.84 412	22.41 385	11.03 379	35.23 406	42.07 420	34.62 436	42.74 431	41.28 442	35.50 450	25.14 405	24.17 411	2.42 415	2.42 440	6.35 442	1.45 414	2.89 391	3.80 405

LSM	29.98 464	19.52 458	55.11 469	19.06 449	53.75 491	32.57 439	23.17 458	42.61 453	48.57 444	45.97 465	55.04 471	42.93 448	36.02 451	35.63 449	27.03 426	2.33 410	9.19 473	4.87 436	7.71 461	10.65 452	27.91 484

WCMA_ROB	20.02 424	4.30 363	19.72 399	9.47 359	7.00 393	32.71 441	13.99 406	31.97 366	32.48 364	41.51 453	52.00 461	44.09 451	36.14 452	32.43 435	24.29 413	6.19 445	2.79 446	1.09 389	1.10 405	3.95 409	3.13 401

psmorigin	20.95 425	10.24 422	35.84 438	9.75 366	7.05 394	24.59 398	10.11 364	32.85 378	32.17 361	43.09 457	54.57 469	42.79 447	36.62 453	35.99 452	27.41 430	1.58 398	2.72 445	0.79 369	1.05 402	3.26 402	6.50 434

Ntro	34.97 475	37.63 479	54.53 467	43.26 481	22.45 472	57.73 483	21.97 450	47.14 468	64.21 485	39.12 447	48.86 452	47.93 464	36.94 454	40.66 466	29.83 442	17.16 473	6.51 468	32.70 479	10.17 468	24.06 476	16.48 473

FC-DCNN	24.37 449	10.99 431	19.02 393	18.44 447	9.16 427	36.98 450	23.07 457	40.44 441	43.05 424	46.25 466	53.58 467	50.44 467	37.86 455	35.45 446	27.57 432	6.87 451	3.37 452	6.01 439	4.88 447	7.86 438	6.05 428

SGM_RVC	19.52 417	2.12 280	6.79 113	6.59 257	1.33 138	38.20 455	15.74 423	38.13 429	34.07 374	45.71 464	41.91 428	51.41 471	38.10 456	38.77 463	27.80 434	0.61 341	0.36 344	0.51 348	0.33 343	1.03 333	0.90 320
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	24.44 451	10.97 430	18.53 391	18.49 448	9.18 428	37.41 452	23.03 456	40.91 445	43.02 423	46.46 467	54.06 468	50.67 468	38.26 457	35.41 445	27.52 431	6.85 450	3.38 453	6.03 440	4.89 448	7.82 437	5.94 427

MSMD_ROB	22.90 441	9.64 418	14.76 356	17.46 444	9.88 431	34.94 445	18.83 440	33.67 388	37.47 397	40.97 452	59.80 476	45.93 458	38.34 458	31.74 434	23.24 405	6.22 446	3.58 456	8.78 457	11.03 470	6.76 431	5.06 423

SAMSARA	34.43 474	18.53 453	31.91 433	55.34 486	35.34 480	75.99 504	94.71 513	47.97 470	50.84 456	37.47 445	36.99 396	53.12 473	38.55 459	39.56 464	38.65 461	3.59 427	5.40 465	2.22 415	3.72 438	9.43 447	9.29 460

AnyNet_C01	29.76 463	25.78 467	75.37 495	17.03 442	11.34 442	49.00 471	27.12 469	37.99 428	40.05 410	40.73 451	65.13 486	46.98 463	38.86 460	46.63 472	48.19 482	2.14 408	2.13 433	2.13 411	2.56 428	8.14 441	7.98 451

FCDSN-DC	25.59 457	14.91 446	18.83 392	28.55 469	15.68 456	39.29 460	18.16 438	42.83 457	41.69 416	44.43 463	51.94 460	50.82 469	39.22 461	34.59 443	27.29 428	6.05 443	3.63 457	7.01 451	6.41 452	10.35 449	10.17 462
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Wz-Net-TNSev	25.12 453	20.16 460	57.98 473	9.56 361	7.42 403	42.73 464	22.27 451	35.14 404	53.46 458	35.97 441	42.74 431	45.83 456	39.87 462	36.56 454	34.73 449	1.82 404	1.51 421	0.76 366	1.34 412	5.84 427	6.80 437

ADCS	26.20 458	13.71 442	46.90 458	14.51 430	10.34 435	30.46 431	22.72 455	42.81 456	57.61 473	42.58 455	49.37 456	41.91 445	40.43 463	41.90 469	44.58 477	2.37 412	2.19 435	2.37 418	3.29 435	7.32 433	6.52 435

MFN_U_SF_RVC	28.16 460	14.14 444	53.23 463	21.11 456	7.91 413	39.97 461	13.13 401	51.65 477	46.34 439	47.41 468	53.38 464	55.32 474	40.53 464	38.47 462	39.74 464	5.67 442	4.46 462	6.98 450	8.73 464	7.47 434	7.44 447

EDNetEfficient	25.16 454	22.23 462	77.22 497	9.09 346	7.38 401	19.38 364	16.78 431	21.41 242	55.74 469	61.52 484	53.51 466	36.22 418	40.65 465	24.22 398	38.27 460	0.62 344	0.74 397	0.86 381	2.60 430	7.70 435	7.09 442

MeshStereo	22.27 437	6.87 402	11.15 295	7.69 312	4.87 312	37.70 453	13.06 400	41.64 449	36.95 396	50.92 472	53.41 465	58.12 476	41.93 466	37.73 459	27.62 433	2.52 417	2.37 437	2.99 425	2.07 425	3.09 395	2.60 388
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ADCMid	22.76 440	10.75 427	41.73 450	11.23 403	7.97 415	27.26 417	19.18 443	35.44 409	38.02 403	40.23 450	46.38 446	36.56 419	42.70 467	38.20 461	40.75 466	1.77 401	1.43 419	3.05 427	3.81 439	4.96 418	3.82 406

RTS	30.15 465	23.12 464	96.33 511	16.71 439	11.63 445	58.66 485	24.28 461	36.80 419	62.63 482	43.79 460	46.10 444	32.56 398	43.90 468	51.29 478	40.92 467	2.38 413	0.66 391	1.06 387	0.74 387	5.11 420	4.34 414

RTSA	30.15 465	23.12 464	96.33 511	16.71 439	11.63 445	58.66 485	24.28 461	36.80 419	62.63 482	43.79 460	46.10 444	32.56 398	43.90 468	51.29 478	40.92 467	2.38 413	0.66 391	1.06 387	0.74 387	5.11 420	4.34 414

RainbowNet	51.25 484	62.74 493	64.52 481	60.13 487	39.00 484	58.72 487	30.83 474	57.31 486	79.18 502	50.24 470	65.35 488	60.13 481	44.25 470	49.47 474	41.16 470	46.52 489	46.06 491	52.72 488	31.78 481	52.33 489	32.47 485

SGM-ForestM	23.72 444	2.44 301	9.13 232	7.43 301	2.25 197	44.80 466	19.11 442	44.90 464	49.97 452	50.74 471	51.18 459	62.06 484	45.83 471	44.96 471	33.88 447	1.00 380	0.84 404	0.78 367	0.62 383	1.29 348	1.11 338

coex-ft	30.77 468	38.58 480	93.29 510	9.44 357	5.62 353	34.95 446	25.30 464	30.83 354	59.36 475	73.23 496	58.53 474	45.92 457	47.29 472	29.44 427	45.30 478	1.37 394	1.65 425	0.95 384	0.96 399	8.35 443	4.96 421

LE_ROB	22.93 442	3.07 332	14.02 342	7.70 313	2.86 229	31.99 437	17.35 435	28.10 319	67.19 489	70.51 492	55.61 472	49.07 465	47.62 473	24.76 404	36.49 453	0.35 283	0.20 276	0.27 312	0.55 378	0.48 236	0.44 244

Consistency-Raft	41.82 482	35.10 476	44.56 455	32.85 473	41.39 485	46.76 468	34.76 479	57.01 484	54.94 464	32.10 426	65.22 487	30.82 382	48.46 474	40.81 467	48.77 483	27.39 481	34.28 483	42.92 482	51.66 493	39.28 483	27.28 481

ACVNet_1	41.30 481	49.46 483	64.91 482	44.67 482	25.07 475	49.43 472	25.23 463	55.33 482	65.87 486	59.72 477	59.33 475	63.43 485	48.79 475	49.63 475	37.09 457	19.05 476	9.82 474	38.29 481	13.97 474	28.67 478	18.23 478

EDNetEfficientorigin	28.98 462	35.45 477	99.82 521	9.43 354	5.65 355	24.97 403	14.79 412	26.06 295	54.82 463	60.87 480	57.59 473	45.42 455	50.27 476	26.11 409	43.62 474	0.30 270	0.37 346	1.61 404	2.35 427	10.17 448	9.99 461

FADE	41.00 480	35.07 475	67.42 486	32.15 472	23.61 473	40.02 462	25.39 465	57.09 485	71.09 493	43.02 456	41.74 427	43.42 450	51.38 477	58.81 485	50.88 487	37.95 484	21.02 478	44.59 483	42.77 485	17.09 469	15.50 472

ELAS	33.68 472	18.95 455	36.71 440	20.64 451	13.61 452	56.43 478	35.14 480	50.03 474	49.90 448	60.58 479	63.83 482	58.64 479	53.36 478	50.73 476	44.44 476	11.03 464	6.58 469	10.02 460	7.43 455	13.58 463	11.94 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 473	19.15 456	35.97 439	21.28 457	13.79 454	52.58 474	36.11 482	48.96 472	55.66 468	61.47 483	62.91 478	58.35 478	53.55 479	53.37 483	42.23 473	11.25 466	6.64 470	10.32 461	7.05 454	13.56 461	11.58 465
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 478	34.69 474	53.68 465	37.47 476	12.55 451	56.80 481	22.63 454	52.02 478	63.29 484	66.20 488	63.82 481	58.12 476	53.73 480	51.21 477	46.48 479	8.79 454	5.31 464	14.69 466	15.22 475	17.27 471	9.21 459

PVD	33.19 471	18.59 454	37.64 442	26.09 465	16.99 461	33.25 442	42.25 485	51.42 476	66.03 487	52.65 474	64.31 484	51.93 472	55.13 481	51.61 480	40.40 465	4.00 432	3.51 455	9.53 458	4.26 443	10.62 451	23.56 479

anonymity	52.32 485	58.23 489	63.91 478	41.12 479	59.25 495	53.27 475	41.04 484	55.69 483	40.20 411	54.85 475	49.49 457	49.13 466	55.48 482	59.07 486	49.65 486	55.86 492	50.03 497	51.00 486	51.08 491	51.71 487	56.36 493

BEATNet-Init1	35.08 476	20.64 461	54.70 468	27.43 467	12.00 450	58.29 484	31.01 475	52.58 479	57.49 472	60.36 478	62.98 479	69.98 489	55.54 483	53.00 482	44.40 475	4.61 438	2.84 447	7.05 452	6.89 453	10.97 453	8.94 457

SGM+DAISY	54.67 488	56.61 486	62.73 476	40.21 478	53.22 489	61.95 490	48.59 488	55.05 481	44.62 434	61.03 482	63.68 480	60.46 482	55.62 484	60.68 488	55.34 490	56.34 493	48.56 494	50.16 485	49.63 490	52.25 488	56.76 495

MANE	31.97 469	10.75 427	17.71 387	20.94 454	13.77 453	47.80 469	26.85 467	53.00 480	55.20 467	59.29 476	64.30 483	64.93 487	56.31 485	51.83 481	38.69 462	9.61 458	4.72 463	6.91 449	19.93 477	9.20 446	7.64 449

SPS-STEREO	55.62 489	59.14 490	64.16 479	45.05 483	53.84 492	59.88 488	44.00 487	59.53 487	49.94 450	62.33 485	61.09 477	59.80 480	56.82 486	60.06 487	57.85 491	58.41 494	48.34 493	51.07 487	49.21 489	55.41 491	56.48 494
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	53.31 486	68.61 494	98.75 518	67.03 491	37.58 482	79.83 510	81.74 510	60.38 488	61.61 480	51.43 473	54.92 470	61.11 483	59.29 487	69.66 495	76.71 509	23.88 478	24.03 481	17.08 468	12.35 473	32.47 481	27.69 483

PWCK	65.90 495	88.63 512	79.40 499	80.32 504	29.96 478	63.85 492	39.45 483	72.07 502	71.26 494	78.74 503	68.99 491	77.82 495	61.77 488	82.81 510	62.64 498	80.17 506	39.88 487	81.90 505	47.37 488	73.54 505	37.51 487

NVStereoNet_ROB	41.93 483	32.40 473	44.55 454	36.60 475	27.78 476	34.52 444	32.38 476	48.84 471	57.18 471	69.34 491	75.62 497	66.07 488	64.86 489	47.34 473	60.78 494	15.72 472	23.99 480	23.40 473	32.06 482	21.34 474	23.86 480
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	54.08 487	45.10 482	74.15 493	51.17 484	47.68 486	75.66 503	60.97 495	63.63 489	62.09 481	63.32 487	64.88 485	78.86 496	68.17 490	68.15 493	75.09 508	36.86 482	24.88 482	29.01 477	29.12 480	28.71 479	34.13 486

MFMNet_re	72.05 499	79.64 505	64.23 480	52.73 485	84.71 510	77.93 506	68.35 499	63.96 490	66.93 488	61.00 481	71.29 493	63.84 486	68.91 491	72.42 502	61.11 495	82.03 510	74.22 510	80.34 502	74.44 502	83.62 512	89.34 513

TorneroNet-64	65.66 494	70.70 496	71.20 491	76.52 496	59.70 497	66.78 494	58.05 493	67.53 493	80.00 503	62.67 486	67.40 489	83.09 501	69.42 492	67.34 490	62.05 497	48.31 491	44.07 490	72.93 494	63.88 495	68.05 495	53.58 492

DPSimNet_ROB	74.29 505	83.27 510	59.30 475	77.19 497	65.13 500	75.14 500	74.95 506	73.99 504	76.94 500	81.99 505	75.48 496	80.18 500	71.76 493	67.39 491	84.00 511	81.87 509	51.14 498	79.99 500	76.70 505	70.17 498	79.21 510

JetRed	79.55 510	79.88 507	91.52 509	71.05 493	75.80 509	91.66 512	80.11 509	79.14 510	80.44 504	84.35 510	84.23 506	83.38 502	72.48 494	79.43 508	85.44 512	69.33 499	81.58 511	73.66 495	72.56 498	82.35 509	72.60 508

ACVNet_2	57.39 490	61.72 492	72.56 492	66.35 490	38.29 483	61.93 489	48.64 489	71.64 500	81.91 505	79.28 504	88.72 512	76.25 493	72.87 495	54.33 484	46.74 481	37.13 483	23.36 479	54.52 489	37.80 484	46.22 484	27.59 482

TorneroNet	71.21 497	73.44 499	75.82 496	80.82 505	65.65 501	70.53 497	64.39 498	71.42 499	75.97 498	71.47 493	73.68 495	84.17 504	74.00 496	69.85 496	69.09 501	59.37 495	48.19 492	79.67 499	73.51 501	74.93 506	68.26 505

IMH-64-1	59.25 491	58.09 487	67.69 487	66.06 488	50.51 487	56.45 479	49.45 490	68.83 494	67.75 490	67.58 489	80.37 501	70.15 490	74.28 497	72.16 500	48.94 484	42.00 486	42.87 488	65.57 490	47.02 486	51.52 485	37.76 488

IMH-64	59.25 491	58.09 487	67.69 487	66.06 488	50.51 487	56.45 479	49.45 490	68.83 494	67.75 490	67.58 489	80.37 501	70.15 490	74.28 497	72.16 500	48.94 484	42.00 486	42.87 488	65.57 490	47.02 486	51.52 485	37.76 488

UNDER WATER-64	73.11 503	74.48 500	87.70 505	74.03 494	55.20 493	78.24 507	75.71 507	65.33 491	67.91 492	75.60 499	69.32 492	84.41 505	76.93 499	68.43 494	72.45 504	81.18 508	56.77 502	82.46 506	80.34 506	68.22 496	67.48 504

ktn	72.58 502	80.06 508	69.96 490	79.14 501	69.86 506	75.40 502	70.43 504	69.01 496	76.90 499	72.88 495	77.46 498	77.43 494	77.41 500	72.78 503	55.00 489	79.09 503	65.99 505	80.09 501	68.29 496	71.46 502	62.98 499

IMH	62.95 493	60.33 491	67.78 489	69.51 492	53.65 490	65.09 493	54.21 492	72.00 501	73.28 496	72.49 494	81.93 503	72.96 492	79.81 501	76.65 506	51.41 488	43.57 488	49.82 496	67.81 492	51.14 492	54.83 490	40.67 490

WAO-7	72.21 501	78.21 501	54.04 466	79.33 502	69.31 505	70.20 496	72.09 505	77.85 509	84.90 508	77.35 500	86.03 507	79.37 498	79.88 502	65.32 489	65.33 500	62.33 496	69.70 508	70.51 493	73.21 499	67.23 494	62.02 498

KSHMR	88.54 513	93.03 514	83.31 502	95.54 515	91.74 515	82.37 511	83.41 511	84.43 512	81.99 506	87.89 511	84.05 505	91.94 512	81.33 503	76.34 505	81.76 510	96.44 517	96.14 517	96.69 518	97.12 517	92.52 517	92.67 517

LRCNet_RVC	73.59 504	69.80 495	74.41 494	77.63 498	60.56 498	40.33 463	15.08 417	71.04 498	48.36 443	88.07 512	94.62 515	90.11 511	81.83 504	80.58 509	61.26 496	97.12 518	72.30 509	96.65 517	97.58 518	77.13 507	77.30 509

UNDER WATER	75.92 506	79.25 504	87.75 506	84.39 507	66.43 502	77.08 505	77.22 508	66.90 492	72.16 495	75.32 498	71.56 494	85.89 509	82.15 505	70.11 497	74.99 507	79.34 505	53.61 499	86.40 510	84.53 510	71.29 501	72.11 507

LVE	71.50 498	72.46 497	83.91 504	75.21 495	55.29 494	74.81 498	62.76 497	77.22 506	83.77 507	82.09 506	87.11 511	83.38 502	82.41 506	75.93 504	64.49 499	48.28 490	57.24 503	74.61 496	62.53 494	65.49 492	61.01 497

WAO-6	70.64 496	73.02 498	66.25 483	79.92 503	61.74 499	68.74 495	59.08 494	75.27 505	87.02 509	74.72 497	79.40 500	79.19 497	84.60 507	67.70 492	60.53 493	67.85 497	48.88 495	81.48 503	73.29 500	65.57 493	58.60 496

notaker	72.18 500	79.78 506	78.84 498	78.75 500	68.52 503	63.26 491	61.68 496	69.22 497	75.95 497	77.58 501	78.85 499	79.69 499	84.79 508	77.39 507	58.43 492	69.68 500	60.79 504	77.46 498	68.48 497	69.62 497	64.92 502

WAO-8	76.87 507	78.41 502	66.45 484	86.81 509	72.47 507	79.27 508	68.59 501	77.75 507	89.01 511	83.09 508	86.98 508	85.87 507	84.97 509	72.12 498	69.11 502	74.93 501	55.23 500	87.79 513	83.50 508	70.47 499	64.56 500

Venus	76.87 507	78.41 502	66.45 484	86.81 509	72.47 507	79.27 508	68.59 501	77.75 507	89.01 511	83.09 508	86.98 508	85.87 507	84.97 509	72.12 498	69.11 502	74.93 501	55.23 500	87.79 513	83.50 508	70.48 500	64.56 500

ASD4	87.72 512	90.49 513	83.85 503	83.29 506	90.74 514	97.88 515	99.60 520	88.98 513	96.82 517	88.24 513	93.42 513	89.82 510	86.15 511	88.78 513	91.81 513	79.31 504	81.76 512	76.68 497	81.50 507	83.55 511	81.68 511

HanzoNet	77.61 509	81.11 509	82.83 500	77.82 499	69.15 504	75.25 501	69.06 503	73.49 503	77.84 501	82.19 507	82.80 504	85.42 506	86.67 512	85.99 512	73.64 506	85.24 514	68.38 507	81.71 504	75.47 504	71.98 503	66.24 503

MADNet++	94.16 518	94.02 515	90.25 507	96.28 516	96.84 516	97.17 514	90.16 512	94.71 517	91.69 513	97.07 518	93.71 514	94.62 514	92.63 513	96.15 517	95.18 517	95.42 515	95.89 516	92.80 515	92.23 516	92.10 516	94.30 519

Dean	80.72 511	85.82 511	83.27 501	84.91 508	59.53 496	75.11 499	68.39 500	81.59 511	88.05 510	92.41 514	86.98 508	92.41 513	93.02 514	83.11 511	73.31 505	68.01 498	66.13 506	94.82 516	84.66 511	83.28 510	69.50 506

xxxxx1	91.92 515	95.33 516	98.45 515	87.29 511	89.24 511	98.50 516	98.17 517	92.95 514	93.21 514	93.55 515	95.36 516	96.99 515	96.28 515	94.65 514	94.94 514	83.26 511	84.17 513	82.90 507	88.32 513	85.49 513	89.37 514

tt_ll	91.92 515	95.33 516	98.45 515	87.29 511	89.24 511	98.50 516	98.17 517	92.95 514	93.21 514	93.55 515	95.36 516	96.99 515	96.28 515	94.65 514	94.94 514	83.26 511	84.17 513	82.90 507	88.32 513	85.49 513	89.37 514

ff	91.92 515	95.33 516	98.45 515	87.29 511	89.24 511	98.50 516	98.17 517	92.95 514	93.21 514	93.55 515	95.36 516	96.99 515	96.28 515	94.65 514	94.94 514	83.26 511	84.17 513	82.90 507	88.32 513	85.49 513	89.37 514

test_example2	99.68 523	99.99 522	99.99 523	100.00 522	99.99 521	99.86 522	99.99 523	98.29 519	100.00 523	100.00 524	100.00 523	98.15 518	98.39 518	99.98 522	99.98 522	100.00 521	99.99 522	99.40 520	99.53 521	100.00 522	100.00 523

MEDIAN_ROB	99.19 519	99.84 520	99.62 520	98.49 517	98.51 518	98.58 519	97.81 516	98.80 520	98.56 518	99.36 521	99.49 520	99.56 520	99.06 519	98.35 518	98.31 519	99.99 520	99.63 519	100.00 522	100.00 523	99.81 520	99.95 521

PML	99.19 519	100.00 525	98.08 514	99.28 519	99.53 519	100.00 523	99.73 521	98.24 518	99.44 520	100.00 524	99.57 521	98.76 519	99.84 520	100.00 525	98.88 520	100.00 521	99.54 518	100.00 522	99.50 520	99.90 521	93.55 518

ccccc	99.71 524	98.19 519	100.00 524	100.00 522	100.00 522	99.32 521	99.81 522	99.79 522	99.22 519	99.63 523	98.80 519	99.69 521	99.91 521	99.95 521	99.99 523	100.00 521	100.00 523	99.97 521	99.90 522	100.00 522	100.00 523

HaxPig	99.40 521	99.99 522	97.38 513	100.00 522	100.00 522	96.91 513	97.35 514	99.59 521	99.99 522	100.00 524	100.00 523	99.99 525	99.99 522	99.04 519	97.77 518	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	99.99 522

Selective-RAFT-Error	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	100.00 524	100.00 523	100.00 527	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

Anonymous_1	99.65 522	99.95 521	99.93 522	99.80 521	99.60 520	100.00 523	100.00 524	99.82 523	99.98 521	99.62 522	99.94 522	99.75 522	100.00 523	99.66 520	99.88 521	98.45 519	99.84 520	98.73 519	99.26 519	99.41 519	99.36 520

tt	89.96 514	1.02 29	100.00 524	99.40 520	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	78.36 502	67.94 490	99.99 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	95.81 516	99.93 521	87.43 511	86.39 512	95.11 518	87.89 512

CasAABBNet	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	100.00 524	100.00 523	100.00 527	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

LSM0	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	100.00 524	100.00 523	100.00 527	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

DPSMNet_ROB	99.95 526	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	99.15 520	100.00 523	99.96 523	100.00 523	99.99 523	99.99 523	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

DGTPSM_ROB	99.95 526	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	99.14 519	100.00 523	99.96 523	100.00 523	99.99 523	99.99 523	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

DPSM_ROB	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	100.00 524	100.00 523	100.00 527	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

DPSM	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 523	100.00 524	100.00 523	100.00 527	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

AVERAGE_ROB	99.80 525	99.99 522	99.40 519	100.00 522	100.00 522	98.99 520	97.72 515	100.00 524	100.00 523	100.00 524	100.00 523	100.00 527	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 523	100.00 522	100.00 523

Low-res two-view benchmark