Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.25 10	0.15 3	0.28 13	0.32 11	0.19 16	0.13 1	0.17 1	0.29 3	0.30 12	0.22 5	0.15 1	0.22 6	0.22 26	0.42 40	0.22 4	0.14 44	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.15 111	1.09 484

StereoAnything_RVC	0.22 4	0.85 460	0.41 94	0.28 1	0.16 2	0.23 11	0.18 2	0.23 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.21 19	0.32 6	0.19 1	0.16 147	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 158	0.10 1

IGEV-Stereo++	0.22 4	0.16 13	0.29 15	0.38 84	0.20 31	0.22 7	0.18 2	0.44 20	0.36 35	0.23 6	0.29 24	0.24 9	0.17 4	0.28 3	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.11 8

FoundationStereo	0.18 1	0.15 3	0.26 6	0.31 7	0.17 5	0.23 11	0.20 4	0.24 2	0.16 1	0.19 2	0.16 2	0.21 5	0.19 10	0.27 2	0.22 4	0.14 44	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

castereo++	0.26 17	0.17 22	0.29 15	0.34 19	0.20 31	0.74 335	0.20 4	0.41 12	0.49 106	0.24 9	0.24 10	0.35 52	0.27 62	0.41 35	0.20 3	0.14 44	0.09 2	0.14 36	0.09 5	0.11 3	0.11 8

IGEV-RUCA	0.26 17	0.16 13	0.36 50	0.40 145	0.27 223	0.32 96	0.20 4	0.39 7	0.36 35	0.27 21	0.31 27	0.25 12	0.21 19	0.50 88	0.24 19	0.20 273	0.11 68	0.13 22	0.10 23	0.17 184	0.16 159

GIP-stereo	0.25 10	0.19 62	0.32 23	0.38 84	0.25 152	0.26 29	0.20 4	0.50 39	0.41 68	0.25 11	0.39 53	0.35 52	0.20 14	0.33 8	0.22 4	0.16 147	0.11 68	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 28

DEFOM-Stereo	0.23 6	0.16 13	0.29 15	0.34 19	0.20 31	0.59 263	0.20 4	0.32 5	0.31 14	0.23 6	0.19 4	0.18 2	0.18 6	0.42 40	0.22 4	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.12 28

dual_stereo	0.20 2	0.15 3	0.27 10	0.32 11	0.17 5	0.16 2	0.20 4	0.30 4	0.21 3	0.24 9	0.20 5	0.25 12	0.14 1	0.55 110	0.25 25	0.14 44	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

U	3.17 494	0.17 22	0.35 38	0.41 170	0.71 461	57.93 526	0.20 4	0.43 17	0.39 51	0.26 14	0.23 6	0.23 8	0.22 26	0.26 1	0.22 4	0.16 147	0.10 17	0.74 468	0.13 92	0.13 34	0.11 8

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 321	3.08 508	2.41 479	0.32 11	0.18 10	0.29 61	0.20 4	0.39 7	0.33 21	0.29 27	0.25 11	0.18 2	0.18 6	0.32 6	0.22 4	1.08 483	0.09 2	0.17 136	0.16 171	0.15 111	0.96 477

DLNR_Zeroshot_test	20.12 515	36.36 521	38.38 519	170.13 527	62.28 523	0.22 7	0.20 4	13.43 514	0.40 62	0.45 89	0.66 139	0.42 95	0.21 19	0.64 199	0.32 124	5.57 512	0.10 17	0.15 76	0.11 40	72.31 526	0.13 64

EGLCR-Stereo	0.27 24	0.17 22	0.36 50	0.35 28	0.21 44	0.37 137	0.20 4	0.58 75	0.37 42	0.29 27	0.28 21	0.42 95	0.18 6	0.47 67	0.27 58	0.14 44	0.10 17	0.16 100	0.14 120	0.13 34	0.12 28

ROB_FTStereo	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.20 4	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.60 153	0.38 190	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

XX-Stereo	0.38 135	0.18 39	0.52 224	0.58 419	0.38 373	0.39 150	0.20 4	0.62 90	0.31 14	0.47 98	1.29 396	0.72 263	0.25 44	0.59 141	0.28 75	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.16 171	0.14 71	0.11 8

Reg-Stereo(zero)	0.31 63	0.17 22	0.30 19	0.35 28	0.19 16	0.33 106	0.21 16	0.64 108	0.72 184	0.52 111	0.52 96	0.51 140	0.29 88	0.48 74	0.27 58	0.13 24	0.10 17	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.13 64

MonSter	0.20 2	0.14 2	0.27 10	0.31 7	0.16 2	0.22 7	0.21 16	0.39 7	0.34 24	0.20 3	0.25 11	0.18 2	0.15 2	0.39 23	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 3	0.10 1

Pointernet	0.27 24	0.15 3	0.35 38	0.36 50	0.23 84	0.35 118	0.21 16	0.74 192	0.41 68	0.39 63	0.37 49	0.34 45	0.25 44	0.37 19	0.27 58	0.15 105	0.11 68	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.11 8

Any-RAFT	0.36 100	0.17 22	0.31 21	0.35 28	0.21 44	0.51 214	0.21 16	0.93 266	0.75 203	0.56 125	0.73 157	0.66 231	0.29 88	0.48 74	0.25 25	0.15 105	0.10 17	0.13 22	0.10 23	0.13 34	0.13 64

Patchmatch Stereo++	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.21 16	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159
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
IIG-Stereo	0.45 213	0.22 150	0.48 174	0.51 364	0.26 188	0.43 183	0.21 16	0.73 185	0.80 230	0.84 279	0.95 273	0.82 306	0.46 204	0.95 360	0.37 175	0.16 147	0.12 134	0.19 211	0.15 144	0.15 111	0.12 28

SST-Stereo	0.41 178	0.20 92	0.48 174	0.43 242	0.25 152	0.25 26	0.21 16	0.68 134	0.50 110	1.08 404	0.79 190	0.71 248	0.42 182	0.81 312	0.38 190	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.16 171	0.19 247	0.15 128

iRAFT	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.21 16	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

CRE-IMP	0.37 118	0.23 178	0.53 232	0.42 202	0.24 123	0.40 158	0.21 16	0.61 87	0.45 89	0.65 165	0.73 157	0.53 149	0.37 146	0.63 192	0.40 220	0.18 215	0.11 68	0.19 211	0.16 171	0.21 275	0.19 236

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 10	0.32 335	0.25 1	0.52 381	0.20 31	0.29 61	0.22 25	0.44 20	0.38 46	0.27 21	0.25 11	0.24 9	0.29 88	0.46 59	0.23 11	0.14 44	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 71	0.11 8

UGAM-zero	0.48 240	0.21 120	0.66 307	0.38 84	0.23 84	0.36 126	0.22 25	1.30 406	0.43 81	0.67 180	0.61 126	1.74 453	0.89 402	0.79 304	0.27 58	0.15 105	0.12 134	0.15 76	0.12 61	0.13 34	0.14 91

MSKI-zero shot	0.33 76	0.19 62	0.36 50	0.41 170	0.22 57	0.32 96	0.22 25	0.65 111	0.45 89	0.52 111	0.64 133	0.60 192	0.19 10	0.78 302	0.27 58	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.10 23	0.13 34	0.13 64

GCAP-Stereo	0.29 41	0.21 120	0.45 137	0.39 108	0.20 31	0.39 150	0.22 25	0.60 80	0.46 95	0.47 98	0.50 82	0.39 76	0.27 62	0.34 12	0.24 19	0.14 44	0.12 134	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.12 28

test-3	0.35 90	0.17 22	0.48 174	0.40 145	0.22 57	0.42 179	0.22 25	0.66 117	0.80 230	0.72 209	0.45 64	0.63 206	0.29 88	0.45 53	0.32 124	0.13 24	0.09 2	0.17 136	0.13 92	0.13 34	0.11 8

test_1	0.35 90	0.17 22	0.48 174	0.40 145	0.22 57	0.42 179	0.22 25	0.66 117	0.80 230	0.70 198	0.45 64	0.63 206	0.29 88	0.45 53	0.32 124	0.13 24	0.09 2	0.17 136	0.13 92	0.13 34	0.11 8

PFNet+	0.41 178	0.20 92	0.53 232	0.40 145	0.25 152	0.28 52	0.22 25	0.66 117	0.76 208	0.85 291	0.79 190	0.63 206	0.34 127	0.75 277	0.37 175	0.20 273	0.14 234	0.23 323	0.20 301	0.17 184	0.21 282

HUI-Stereo	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.22 25	0.63 98	0.40 62	0.64 160	0.73 157	0.58 178	0.38 154	0.53 101	0.38 190	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

DeepStereo_RVC	0.37 118	0.22 150	0.51 203	0.41 170	0.24 123	0.26 29	0.22 25	0.64 108	0.40 62	0.69 192	0.67 146	0.57 163	0.50 220	0.58 133	0.42 230	0.17 182	0.12 134	0.18 178	0.16 171	0.19 247	0.19 236

CREStereo++_RVC	0.32 68	0.16 13	0.25 1	0.32 11	0.24 123	0.27 39	0.22 25	0.48 36	0.89 291	0.47 98	0.80 200	0.29 18	0.25 44	0.37 19	0.34 146	0.14 44	0.09 2	0.13 22	0.52 469	0.14 71	0.10 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
Gwc-CoAtRS	0.35 90	0.18 39	0.46 150	0.39 108	0.23 84	0.34 115	0.22 25	0.74 192	0.77 211	0.62 143	0.60 123	0.58 178	0.29 88	0.47 67	0.29 91	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.13 64

PMTNet	0.33 76	0.17 22	0.26 6	0.29 3	0.18 10	0.44 191	0.22 25	0.57 72	0.66 158	0.46 95	0.54 105	0.38 69	0.34 127	0.50 88	0.25 25	0.75 470	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.13 34	0.12 28

trnet	0.28 34	0.15 3	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 143	0.23 37	0.53 52	0.77 211	0.43 85	0.52 96	0.34 45	0.28 72	0.39 23	0.27 58	0.15 105	0.11 68	0.12 3	0.08 1	0.11 3	0.11 8

IGEV++	0.25 10	0.17 22	0.35 38	0.40 145	0.23 84	0.24 15	0.23 37	0.56 69	0.24 5	0.29 27	0.36 46	0.30 20	0.22 26	0.33 8	0.29 91	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.10 23	0.13 34	0.14 91

RAFT-Test	0.35 90	0.19 62	0.42 106	0.39 108	0.24 123	0.50 209	0.23 37	0.74 192	0.44 85	0.62 143	0.85 227	0.64 213	0.28 72	0.48 74	0.30 105	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.13 64

TANstereo	0.31 63	0.16 13	0.34 31	0.31 7	0.17 5	0.55 237	0.23 37	0.46 29	0.56 123	0.60 134	0.69 149	0.37 63	0.26 56	0.36 17	0.28 75	0.16 147	0.16 281	0.13 22	0.10 23	0.14 71	0.15 128

CFNet-RSSM	0.35 90	0.18 39	0.47 161	0.39 108	0.22 57	0.35 118	0.23 37	0.78 213	0.86 268	0.67 180	0.54 105	0.56 159	0.28 72	0.49 83	0.28 75	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.12 28

GCST	0.85 409	1.25 478	0.80 361	1.58 483	1.03 476	1.04 407	0.24 42	0.81 225	0.81 239	0.99 374	0.67 146	0.78 291	0.35 134	0.98 372	0.38 190	0.97 478	0.65 478	1.20 479	0.81 482	0.93 471	0.72 467

CAS++	0.33 76	0.25 230	0.39 75	0.38 84	0.26 188	0.32 96	0.24 42	0.87 241	0.53 120	0.48 103	0.46 67	0.26 14	0.21 19	0.50 88	0.26 37	0.23 332	0.20 353	0.22 304	0.17 222	0.21 275	0.17 201
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.38 135	0.21 120	0.36 50	0.39 108	0.25 152	0.26 29	0.24 42	0.61 87	0.74 200	0.39 63	0.89 245	0.74 272	0.53 229	0.53 101	0.44 239	0.16 147	0.13 197	0.19 211	0.20 301	0.17 184	0.15 128

MIF-Stereo (partial)	0.32 68	0.19 62	0.41 94	0.41 170	0.32 328	0.29 61	0.24 42	0.49 37	0.44 85	0.31 35	0.63 130	0.37 63	0.36 140	0.60 153	0.32 124	0.17 182	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.15 128

MIM_Stereo	0.39 148	0.18 39	0.59 279	0.38 84	0.25 152	0.27 39	0.24 42	0.72 173	0.56 123	0.72 209	1.00 301	0.62 201	0.29 88	0.67 229	0.39 199	0.13 24	0.14 234	0.17 136	0.16 171	0.14 71	0.12 28

CASnet	0.30 50	0.20 92	0.34 31	0.42 202	0.17 5	0.25 26	0.24 42	0.53 52	0.56 123	0.54 120	0.54 105	0.39 76	0.24 37	0.41 35	0.26 37	0.15 105	0.10 17	0.22 304	0.18 253	0.18 212	0.12 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
OMP-Stereo	0.43 198	0.23 178	0.50 194	0.53 390	0.25 152	0.36 126	0.24 42	0.73 185	0.81 239	0.78 252	0.64 133	0.88 324	0.41 177	0.95 360	0.36 166	0.15 105	0.12 134	0.20 247	0.15 144	0.16 158	0.13 64

Pruner-Stereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.41 170	0.25 152	0.22 7	0.24 42	0.71 163	0.59 134	0.90 326	0.75 171	0.67 238	0.30 104	0.64 199	0.39 199	0.19 252	0.12 134	0.20 247	0.17 222	0.17 184	0.19 236

RAFT-RH_RVC	0.57 327	0.18 39	0.44 130	0.38 84	0.23 84	0.56 243	0.24 42	0.61 87	0.73 194	1.18 422	3.90 492	0.55 153	0.40 173	0.67 229	0.38 190	0.14 44	0.11 68	0.20 247	0.15 144	0.12 9	0.14 91

XX-TBD	0.32 68	0.53 416	0.26 6	0.53 390	0.21 44	0.38 143	0.24 42	0.41 12	0.77 211	0.55 122	0.70 152	0.31 24	0.26 56	0.33 8	0.28 75	0.16 147	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.13 34	0.11 8

testlalala2	0.37 118	0.19 62	0.45 137	0.94 467	0.56 441	0.45 198	0.25 52	0.64 108	0.51 116	0.69 192	0.57 115	0.44 107	0.24 37	0.35 15	0.33 134	0.15 105	0.13 197	0.14 36	0.10 23	0.13 34	0.14 91

IGEV_Zeroshot_test	0.36 100	0.19 62	0.71 333	0.41 170	0.29 268	0.30 69	0.25 52	0.86 240	0.40 62	0.64 160	0.57 115	0.56 159	0.25 44	0.56 120	0.29 91	0.15 105	0.11 68	0.16 100	0.14 120	0.14 71	0.14 91

Selective-IGEV	0.25 10	0.18 39	0.37 59	0.37 66	0.20 31	0.27 39	0.25 52	0.59 78	0.25 6	0.27 21	0.26 16	0.34 45	0.18 6	0.62 181	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.11 8

iRaft-Stereo_20w	0.42 185	0.20 92	0.63 295	0.39 108	0.27 223	0.33 106	0.25 52	1.76 471	0.37 42	0.73 216	0.53 102	0.63 206	0.42 182	0.86 328	0.29 91	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.13 92	0.15 111	0.15 128

GLC_STEREO	0.30 50	0.20 92	0.28 13	0.44 266	0.19 16	0.31 83	0.25 52	0.49 37	0.43 81	0.37 52	0.47 73	0.40 83	0.23 32	0.51 95	0.37 175	0.15 105	0.18 327	0.19 211	0.16 171	0.16 158	0.14 91

NRIStereo	0.37 118	0.21 120	0.49 182	0.42 202	0.23 84	0.33 106	0.25 52	0.68 134	0.59 134	0.65 165	0.63 130	0.55 153	0.37 146	0.67 229	0.40 220	0.16 147	0.12 134	0.18 178	0.15 144	0.17 184	0.15 128

RAFT_R40	0.41 178	0.20 92	0.47 161	0.44 266	0.25 152	0.23 11	0.25 52	0.69 144	0.70 176	0.98 369	0.78 185	0.72 263	0.43 184	0.80 307	0.39 199	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.16 171	0.18 212	0.15 128

RAFT-345	0.41 178	0.19 62	0.42 106	0.39 108	0.23 84	0.32 96	0.25 52	0.62 90	0.56 123	0.74 223	1.77 446	0.44 107	0.35 134	0.67 229	0.37 175	0.14 44	0.11 68	0.18 178	0.14 120	0.14 71	0.13 64

raftrobust	0.35 90	0.20 92	0.39 75	0.43 242	0.29 268	0.31 83	0.25 52	0.73 185	0.66 158	0.59 132	0.56 113	0.44 107	0.45 197	0.55 110	0.31 117	0.16 147	0.12 134	0.14 36	0.12 61	0.12 9	0.14 91

RALAANet	0.40 163	0.24 199	0.56 260	0.43 242	0.30 292	0.36 126	0.25 52	0.89 249	0.69 173	0.69 192	0.65 135	0.61 194	0.30 104	0.63 192	0.35 155	0.16 147	0.13 197	0.18 178	0.15 144	0.21 275	0.14 91

CREStereo	0.28 34	0.16 13	0.25 1	0.28 1	0.17 5	0.38 143	0.25 52	0.52 46	0.76 208	0.43 85	0.51 89	0.32 32	0.28 72	0.39 23	0.27 58	0.16 147	0.11 68	0.12 3	0.09 5	0.12 9	0.12 28
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
HART	0.30 50	0.17 22	0.33 26	0.41 170	0.21 44	0.32 96	0.26 63	0.67 128	0.32 18	0.33 41	0.66 139	0.41 88	0.22 26	0.58 133	0.25 25	0.12 5	0.11 68	0.15 76	0.11 40	0.15 111	0.12 28

GREAT-IGEV	0.23 6	0.15 3	0.33 26	0.30 5	0.23 84	0.20 4	0.26 63	0.35 6	0.34 24	0.21 4	0.31 27	0.22 6	0.21 19	0.50 88	0.22 4	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.09 5	0.13 34	0.12 28

tg	0.34 85	0.19 62	0.40 87	0.40 145	0.23 84	0.38 143	0.26 63	0.74 192	0.60 141	0.48 103	0.65 135	0.42 95	0.24 37	0.57 129	0.33 134	0.14 44	0.10 17	0.18 178	0.17 222	0.14 71	0.12 28

model_zeroshot	0.35 90	0.20 92	0.56 260	0.41 170	0.30 292	0.51 214	0.26 63	0.69 144	0.48 103	0.65 165	0.51 89	0.52 144	0.25 44	0.46 59	0.27 58	0.17 182	0.13 197	0.15 76	0.14 120	0.13 34	0.14 91

RAStereo	0.25 10	0.17 22	0.33 26	0.40 145	0.21 44	0.24 15	0.26 63	0.45 23	0.46 95	0.23 6	0.34 42	0.30 20	0.19 10	0.34 12	0.26 37	0.15 105	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.11 8

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 204	0.22 150	0.83 372	0.39 108	0.45 412	0.41 169	0.26 63	1.04 302	0.50 110	0.54 120	0.76 174	1.03 364	0.43 184	0.67 229	0.28 75	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.19 280	0.21 275	0.21 282

MoCha-V2	0.26 17	0.16 13	0.30 19	0.41 170	0.18 10	0.27 39	0.26 63	0.57 72	0.28 9	0.37 52	0.27 17	0.33 40	0.34 127	0.56 120	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.12 3	0.10 23	0.13 34	0.13 64

testlalala_base	0.49 253	0.26 263	0.44 130	0.47 323	0.34 351	0.57 251	0.26 63	0.60 80	0.37 42	0.52 111	0.56 113	0.46 119	0.31 108	0.45 53	0.33 134	1.56 489	0.11 68	0.14 36	0.10 23	1.85 481	0.15 128

MC-Stereo	0.29 41	0.18 39	0.35 38	0.40 145	0.21 44	0.26 29	0.26 63	0.53 52	0.40 62	0.38 58	0.61 126	0.41 88	0.31 108	0.57 129	0.27 58	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.12 9	0.12 28

ASMatch	0.48 240	0.20 92	0.47 161	0.39 108	0.28 245	0.37 137	0.26 63	0.76 205	0.72 184	0.77 241	2.29 461	0.61 194	0.51 225	0.64 199	0.39 199	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.22 301

999	0.28 34	0.17 22	0.38 69	0.37 66	0.25 152	0.30 69	0.27 73	0.55 61	0.42 75	0.26 14	0.31 27	0.39 76	0.24 37	0.65 207	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.15 76	0.12 61	0.12 9	0.15 128

WCG-NET	0.29 41	0.15 3	0.35 38	0.34 19	0.19 16	0.32 96	0.27 73	0.42 15	0.82 249	0.46 95	0.49 80	0.39 76	0.25 44	0.42 40	0.27 58	0.12 5	0.09 2	0.13 22	0.11 40	0.12 9	0.11 8

GCAP-BAT	0.32 68	0.21 120	0.45 137	0.34 19	0.29 268	0.28 52	0.27 73	0.53 52	0.32 18	0.61 139	0.66 139	0.47 124	0.25 44	0.59 141	0.28 75	0.15 105	0.12 134	0.15 76	0.10 23	0.12 9	0.12 28

WCG-NET（raft）	0.31 63	0.16 13	0.39 75	0.33 16	0.19 16	0.35 118	0.27 73	0.54 58	0.79 222	0.45 89	0.55 110	0.47 124	0.27 62	0.56 120	0.28 75	0.13 24	0.10 17	0.12 3	0.11 40	0.12 9	0.12 28

gcap-zeroshot	0.35 90	0.20 92	0.61 285	0.39 108	0.23 84	0.53 225	0.27 73	0.58 75	0.35 29	0.64 160	0.49 80	0.87 320	0.34 127	0.49 83	0.25 25	0.14 44	0.12 134	0.15 76	0.12 61	0.13 34	0.14 91

AEACV	0.28 34	0.18 39	0.34 31	0.36 50	0.45 412	0.27 39	0.27 73	0.41 12	0.39 51	0.31 35	0.46 67	0.31 24	0.36 140	0.38 22	0.25 25	0.14 44	0.11 68	0.15 76	0.13 92	0.13 34	0.13 64

LL-Strereo2	0.36 100	0.25 230	0.52 224	0.43 242	0.27 223	0.36 126	0.27 73	0.70 156	0.46 95	0.55 122	0.53 102	0.65 219	0.24 37	0.69 245	0.32 124	0.14 44	0.13 197	0.23 323	0.20 301	0.19 247	0.14 91

4D-IteraStereo	0.33 76	0.19 62	0.43 125	0.40 145	0.24 123	0.32 96	0.27 73	0.59 78	0.72 184	0.66 171	0.53 102	0.42 95	0.22 26	0.46 59	0.30 105	0.14 44	0.09 2	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.12 28

CES	0.29 41	0.15 3	0.25 1	0.31 7	0.71 461	0.36 126	0.27 73	0.51 43	0.47 101	0.34 45	0.48 75	0.27 15	0.23 32	0.40 31	0.24 19	0.13 24	0.11 68	0.12 3	0.08 1	0.13 34	0.32 386

Selective-RAFT	0.36 100	0.23 178	0.54 245	0.45 279	0.22 57	0.64 289	0.27 73	0.62 90	0.65 155	0.41 76	0.38 52	0.55 153	0.39 169	0.59 141	0.36 166	0.14 44	0.12 134	0.14 36	0.12 61	0.16 158	0.14 91

IPLG	0.40 163	0.21 120	0.64 300	0.41 170	0.25 152	0.54 232	0.27 73	0.77 210	0.68 166	0.85 291	0.82 210	0.33 40	0.32 115	0.64 199	0.49 271	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.14 120	0.14 71	0.14 91

RAFT-IKP	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.27 73	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

DIP-Stereo	0.40 163	0.22 150	0.58 271	0.42 202	0.29 268	0.62 274	0.27 73	0.87 241	0.42 75	0.65 165	0.86 231	0.52 144	0.35 134	0.67 229	0.43 232	0.15 105	0.13 197	0.17 136	0.14 120	0.15 111	0.17 201
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ISRNet	0.57 327	0.25 230	0.72 339	0.57 413	0.36 364	0.43 183	0.28 86	0.85 236	0.84 256	1.09 408	1.25 383	0.91 337	0.61 277	0.68 238	0.60 319	0.35 424	0.26 405	0.36 422	0.33 426	0.30 377	0.42 428

SCV_C0	0.28 34	0.20 92	0.40 87	0.36 50	0.25 152	0.23 11	0.28 86	0.60 80	0.41 68	0.31 35	0.36 46	0.37 63	0.20 14	0.61 159	0.23 11	0.13 24	0.11 68	0.13 22	0.11 40	0.16 158	0.13 64

tt45	0.28 34	0.18 39	0.36 50	0.36 50	0.24 123	0.37 137	0.28 86	0.50 39	0.31 14	0.41 76	0.27 17	0.38 69	0.25 44	0.61 159	0.26 37	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.12 9	0.15 128

DCVSM-stereo	0.51 279	0.28 295	0.56 260	0.39 108	0.29 268	0.55 237	0.28 86	0.78 213	0.78 215	1.11 415	0.77 176	1.04 369	0.76 365	0.65 207	0.52 283	0.20 273	0.20 353	0.24 337	0.21 320	0.25 342	0.31 382

test_for_model	0.90 415	3.60 509	0.42 106	2.47 498	2.11 498	0.39 150	0.28 86	0.46 29	0.48 103	0.76 233	0.32 34	0.30 20	0.28 72	0.35 15	0.27 58	0.69 469	0.12 134	0.13 22	0.09 5	3.76 508	0.74 468

MyStereo8	0.42 185	0.21 120	0.64 300	0.43 242	0.29 268	0.55 237	0.28 86	0.72 173	0.50 110	0.73 216	1.01 305	0.57 163	0.44 190	0.52 96	0.52 283	0.15 105	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.19 247	0.21 282

MaDis-Stereo	0.27 24	0.19 62	0.39 75	0.37 66	0.26 188	0.28 52	0.28 86	0.45 23	0.37 42	0.27 21	0.27 17	0.40 83	0.27 62	0.40 31	0.30 105	0.16 147	0.14 234	0.16 100	0.13 92	0.15 111	0.12 28

UniTT-Stereo	0.27 24	0.18 39	0.40 87	0.40 145	0.28 245	0.30 69	0.28 86	0.40 10	0.33 21	0.30 33	0.46 67	0.27 15	0.25 44	0.48 74	0.35 155	0.17 182	0.13 197	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.13 64

LCNet	0.42 185	0.21 120	0.34 31	0.44 266	0.24 123	0.47 202	0.28 86	0.69 144	0.57 130	0.72 209	1.03 317	0.66 231	0.58 261	0.60 153	0.35 155	0.15 105	0.10 17	0.19 211	0.19 280	0.22 298	0.37 412

111	0.42 185	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.52 222	0.28 86	0.76 205	1.16 402	0.52 111	0.92 264	0.65 219	0.51 225	0.65 207	0.37 175	0.15 105	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.16 159

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 118	0.18 39	0.45 137	0.36 50	0.19 16	0.33 106	0.28 86	0.67 128	0.77 211	0.72 209	0.99 297	0.56 159	0.39 169	0.44 48	0.31 117	0.11 2	0.09 2	0.15 76	0.14 120	0.13 34	0.11 8

CBMV_ROB	0.62 360	0.39 376	0.41 94	0.41 170	0.28 245	0.86 373	0.28 86	1.06 314	1.02 355	0.95 351	1.33 400	0.81 304	0.84 385	0.94 354	0.56 303	0.37 431	0.37 450	0.43 442	0.40 442	0.33 392	0.32 386

fffy	0.29 41	0.22 150	0.38 69	0.38 84	0.23 84	0.33 106	0.29 98	0.55 61	0.42 75	0.33 41	0.37 49	0.39 76	0.27 62	0.52 96	0.28 75	0.13 24	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.12 28

PAM_32	0.50 266	0.20 92	0.69 328	0.40 145	0.24 123	1.09 413	0.29 98	1.12 334	0.40 62	0.74 223	0.44 62	1.98 463	0.64 295	0.64 199	0.27 58	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.15 128

RSM++	0.26 17	0.19 62	0.36 50	0.37 66	0.21 44	0.28 52	0.29 98	0.54 58	0.34 24	0.26 14	0.23 6	0.36 62	0.21 19	0.52 96	0.24 19	0.12 5	0.11 68	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.11 8

RAFT-Stereo-weight	0.33 76	0.19 62	0.36 50	0.39 108	0.23 84	0.28 52	0.29 98	0.69 144	0.83 255	0.55 122	0.51 89	0.58 178	0.20 14	0.48 74	0.30 105	0.13 24	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.13 34	0.12 28

testlalala	0.29 41	0.20 92	0.45 137	0.34 19	0.24 123	0.44 191	0.29 98	0.50 39	0.30 12	0.70 198	0.50 82	0.35 52	0.25 44	0.33 8	0.25 25	0.15 105	0.11 68	0.14 36	0.09 5	0.12 9	0.13 64

LoS	0.30 50	0.16 13	0.32 23	0.30 5	0.19 16	0.32 96	0.29 98	0.54 58	0.73 194	0.35 47	0.52 96	0.42 95	0.29 88	0.48 74	0.29 91	0.15 105	0.11 68	0.13 22	0.09 5	0.12 9	0.12 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.37 118	0.22 150	0.34 31	0.32 11	0.22 57	0.38 143	0.29 98	0.63 98	0.65 155	0.69 192	0.69 149	0.60 192	0.40 173	0.61 159	0.36 166	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.12 61	0.18 212	0.19 236

HBP-ISP	0.61 354	0.47 409	0.45 137	0.46 303	0.33 340	0.79 348	0.29 98	1.15 346	1.05 365	0.85 291	1.18 374	0.67 238	0.71 333	0.92 348	0.57 309	0.37 431	0.38 451	0.47 449	0.41 447	0.39 419	0.32 386

MIPNet	0.39 148	0.22 150	0.66 307	0.40 145	0.25 152	0.53 225	0.29 98	0.78 213	0.74 200	0.68 189	0.60 123	0.40 83	0.48 213	0.45 53	0.39 199	0.14 44	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.14 91

IPLGR	0.40 163	0.22 150	0.70 331	0.40 145	0.22 57	0.51 214	0.29 98	0.78 213	0.78 215	0.80 260	0.77 176	0.44 107	0.41 177	0.48 74	0.40 220	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.16 158	0.14 91

AAGNet	1.40 462	0.20 92	0.52 224	0.45 279	0.26 188	0.29 61	0.29 98	0.67 128	0.71 182	0.97 366	0.86 231	0.66 231	0.60 271	0.66 219	19.98 513	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.15 144	0.20 264	0.13 64

iGMRVC	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.29 98	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.61 159	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

CroCo-Stereo	0.27 24	0.23 178	0.40 87	0.49 341	0.22 57	0.20 4	0.29 98	0.55 61	0.45 89	0.29 27	0.27 17	0.42 95	0.26 56	0.30 4	0.26 37	0.15 105	0.13 197	0.13 22	0.12 61	0.16 158	0.13 64
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
iRaftStereo_RVC	0.33 76	0.20 92	0.40 87	0.40 145	0.23 84	0.31 83	0.29 98	0.70 156	0.55 122	0.49 105	0.66 139	0.37 63	0.23 32	0.47 67	0.33 134	0.14 44	0.11 68	0.19 211	0.17 222	0.16 158	0.13 64

s12784h	0.37 118	0.15 3	0.26 6	0.34 19	0.15 1	0.80 354	0.29 98	0.83 232	0.87 275	0.58 131	0.58 118	0.43 104	0.41 177	0.59 141	0.35 155	0.12 5	0.10 17	0.14 36	0.09 5	0.14 71	0.10 1

HCRNet	0.46 220	0.35 352	0.45 137	0.54 400	0.26 188	0.52 222	0.29 98	0.87 241	0.64 149	0.75 227	0.82 210	0.76 284	0.53 229	0.70 252	0.38 190	0.24 342	0.16 281	0.24 337	0.20 301	0.21 275	0.20 265

DN-CSS_ROB	0.45 213	0.27 279	0.74 348	0.41 170	0.29 268	0.43 183	0.29 98	0.80 223	0.78 215	0.73 216	1.08 339	0.48 129	0.45 197	0.81 312	0.40 220	0.15 105	0.12 134	0.21 290	0.19 280	0.18 212	0.17 201

AIO-test1	0.39 148	0.18 39	0.42 106	0.51 364	0.25 152	0.44 191	0.30 115	0.74 192	1.20 413	0.41 76	0.71 153	0.45 115	0.29 88	0.56 120	0.27 58	0.15 105	0.13 197	0.19 211	0.21 320	0.13 34	0.18 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 292	0.23 178	1.38 445	0.40 145	0.53 436	0.29 61	0.30 115	1.49 444	0.45 89	0.69 192	1.15 360	0.98 350	0.32 115	0.70 252	0.29 91	0.15 105	0.11 68	0.17 136	0.20 301	0.22 298	0.27 354

AIO-Stereo	0.26 17	0.19 62	0.36 50	0.39 108	0.18 10	0.28 52	0.30 115	0.52 46	0.29 11	0.30 33	0.31 27	0.32 32	0.17 4	0.55 110	0.23 11	0.13 24	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.11 8

MGS-Stereo	0.29 41	0.20 92	0.42 106	0.37 66	0.24 123	0.37 137	0.30 115	0.40 10	0.50 110	0.32 39	0.51 89	0.40 83	0.24 37	0.45 53	0.28 75	0.16 147	0.12 134	0.15 76	0.13 92	0.15 111	0.14 91

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 85	0.28 295	0.48 174	0.37 66	0.25 152	0.47 202	0.30 115	0.60 80	0.92 307	0.43 85	0.37 49	0.30 20	0.29 88	0.50 88	0.30 105	0.17 182	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.18 212	0.16 159

GMStereo_Zeroshot	0.51 279	0.46 403	0.80 361	0.50 352	0.28 245	0.57 251	0.30 115	0.75 201	0.79 222	0.88 312	0.94 269	0.90 331	0.37 146	0.77 294	0.46 249	0.27 368	0.14 234	0.26 366	0.15 144	0.39 419	0.19 236

plain	0.32 68	0.21 120	0.59 279	0.40 145	0.29 268	0.27 39	0.30 115	0.46 29	0.36 35	0.32 39	0.66 139	0.31 24	0.33 121	0.68 238	0.32 124	0.18 215	0.13 197	0.20 247	0.15 144	0.18 212	0.13 64

EKT-Stereo	0.36 100	0.24 199	0.44 130	0.44 266	0.30 292	0.37 137	0.30 115	0.72 173	0.68 166	0.47 98	0.63 130	0.49 134	0.28 72	0.59 141	0.34 146	0.19 252	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.16 158	0.18 225

HH	0.37 118	0.22 150	0.49 182	0.41 170	0.26 188	0.36 126	0.30 115	0.87 241	0.41 68	0.45 89	0.59 120	0.78 291	0.43 184	0.77 294	0.26 37	0.15 105	0.11 68	0.15 76	0.14 120	0.14 71	0.14 91

HanStereo	0.37 118	0.22 150	0.49 182	0.41 170	0.26 188	0.36 126	0.30 115	0.87 241	0.41 68	0.45 89	0.59 120	0.78 291	0.43 184	0.77 294	0.26 37	0.15 105	0.11 68	0.15 76	0.14 120	0.14 71	0.14 91

DCANet-4	0.38 135	0.22 150	0.58 271	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.69 144	0.97 336	0.70 198	0.79 190	0.40 83	0.46 204	0.46 59	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

fff	0.39 148	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.73 185	1.08 381	0.70 198	0.79 190	0.44 107	0.62 282	0.47 67	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

ADStereo(finetuned)	0.39 148	0.18 39	0.58 271	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.72 173	0.96 331	0.72 209	0.77 176	0.45 115	0.68 321	0.46 59	0.36 166	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.15 128

DisPM	0.40 163	0.20 92	0.50 194	0.42 202	0.27 223	0.24 15	0.30 115	0.68 134	0.61 144	0.88 312	0.87 238	0.59 188	0.32 115	0.80 307	0.34 146	0.19 252	0.12 134	0.19 211	0.17 222	0.16 158	0.21 282

TRStereo	0.39 148	0.32 335	0.64 300	0.49 341	0.41 389	0.30 69	0.30 115	0.97 281	0.63 145	0.53 119	0.43 60	0.52 144	0.26 56	0.77 294	0.29 91	0.18 215	0.12 134	0.19 211	0.19 280	0.13 34	0.13 64

NF-Stereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.57 163	0.31 108	0.69 245	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

OCTAStereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.58 178	0.31 108	0.69 245	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

RE-Stereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.57 163	0.31 108	0.70 252	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

TVStereo	0.39 148	0.21 120	0.51 203	0.42 202	0.25 152	0.26 29	0.30 115	0.71 163	0.72 184	0.66 171	0.77 176	0.57 163	0.31 108	0.70 252	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.16 158	0.27 354

DCANet	0.38 135	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.72 173	0.96 331	0.72 209	0.77 176	0.45 115	0.56 247	0.47 67	0.36 166	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.15 128

csc	0.39 148	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.73 185	1.08 381	0.70 198	0.79 190	0.44 107	0.62 282	0.47 67	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

cscssc	0.39 148	0.18 39	0.46 150	0.35 28	0.19 16	0.30 69	0.30 115	0.73 185	1.08 381	0.70 198	0.79 190	0.44 107	0.62 282	0.47 67	0.37 175	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.12 9	0.15 128

iResNet_ROB	0.55 312	0.24 199	0.61 285	0.38 84	0.22 57	0.66 303	0.30 115	1.59 459	1.33 435	0.94 346	1.05 323	0.81 304	0.69 323	0.84 323	0.46 249	0.17 182	0.12 134	0.14 36	0.09 5	0.15 111	0.20 265

SMoEStereo_RVC	0.27 24	0.20 92	0.37 59	0.36 50	0.23 84	0.36 126	0.31 138	0.43 17	0.36 35	0.38 58	0.30 26	0.32 32	0.24 37	0.56 120	0.24 19	0.12 5	0.10 17	0.16 100	0.12 61	0.12 9	0.12 28

11t1	0.38 135	0.23 178	0.49 182	0.36 50	0.23 84	0.61 270	0.31 138	0.74 192	0.47 101	0.62 143	0.55 110	0.55 153	0.49 217	0.58 133	0.45 245	0.18 215	0.15 255	0.16 100	0.13 92	0.17 184	0.19 236

rrr	0.31 63	0.24 199	0.56 260	0.36 50	0.27 223	0.38 143	0.31 138	0.56 69	0.44 85	0.39 63	0.31 27	0.35 52	0.27 62	0.62 181	0.25 25	0.16 147	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.14 71	0.14 91

anonymousdsp2	0.37 118	0.21 120	0.49 182	0.38 84	0.24 123	0.48 207	0.31 138	0.91 255	0.68 166	0.57 128	0.51 89	0.51 140	0.34 127	0.59 141	0.33 134	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.10 23	0.16 158	0.16 159

CroCo-Stereo Lap2	0.29 41	0.25 230	0.44 130	0.50 352	0.30 292	0.19 3	0.31 138	0.52 46	0.41 68	0.25 11	0.28 21	0.46 119	0.31 108	0.39 23	0.30 105	0.15 105	0.15 255	0.16 100	0.13 92	0.17 184	0.16 159

x	0.41 178	0.25 230	0.46 150	0.36 50	0.24 123	0.54 232	0.31 138	0.94 271	0.58 133	0.60 134	0.72 155	0.61 194	0.53 229	0.52 96	0.50 274	0.18 215	0.16 281	0.17 136	0.16 171	0.17 184	0.18 225

PSM-adaLoss	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.31 138	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.59 141	0.38 190	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

ROB_FTStereo_v2	0.36 100	0.24 199	0.51 203	0.42 202	0.22 57	0.24 15	0.31 138	0.63 98	0.39 51	0.63 150	0.73 157	0.57 163	0.38 154	0.60 153	0.39 199	0.18 215	0.12 134	0.20 247	0.16 171	0.21 275	0.16 159

PFNet	0.43 198	0.19 62	0.61 285	0.44 266	0.24 123	0.42 179	0.31 138	0.76 205	0.81 239	1.01 377	0.74 169	0.67 238	0.41 177	0.75 277	0.39 199	0.16 147	0.10 17	0.20 247	0.15 144	0.16 158	0.14 91

sCroCo_RVC	0.36 100	0.29 309	0.73 344	0.52 381	0.39 381	0.42 179	0.31 138	0.52 46	0.46 95	0.31 35	0.48 75	0.38 69	0.32 115	0.46 59	0.33 134	0.22 307	0.23 379	0.19 211	0.19 280	0.21 275	0.22 301

AFF-stereo	0.39 148	0.20 92	0.42 106	0.37 66	0.22 57	0.27 39	0.31 138	0.67 128	0.72 184	0.66 171	1.12 348	0.75 277	0.38 154	0.57 129	0.35 155	0.11 2	0.09 2	0.16 100	0.16 171	0.14 71	0.12 28

R-Stereo Train	0.40 163	0.19 62	0.47 161	0.43 242	0.27 223	0.41 169	0.31 138	0.74 192	0.38 46	0.90 326	1.28 392	0.58 178	0.35 134	0.43 45	0.35 155	0.15 105	0.13 197	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.14 91

RAFT-Stereo	0.40 163	0.19 62	0.47 161	0.43 242	0.27 223	0.41 169	0.31 138	0.74 192	0.38 46	0.90 326	1.28 392	0.58 178	0.35 134	0.43 45	0.35 155	0.15 105	0.13 197	0.14 36	0.12 61	0.14 71	0.14 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.46 220	0.22 150	0.41 94	0.35 28	0.35 357	0.27 39	0.32 151	0.75 201	0.50 110	0.90 326	1.13 354	1.12 394	0.73 349	0.70 252	0.57 309	0.12 5	0.10 17	0.17 136	0.17 222	0.17 184	0.16 159

CoSv	0.46 220	0.22 150	0.41 94	0.35 28	0.35 357	0.27 39	0.32 151	0.75 201	0.50 110	0.90 326	1.13 354	1.12 394	0.73 349	0.70 252	0.57 309	0.12 5	0.10 17	0.17 136	0.17 222	0.17 184	0.16 159

mms	0.27 24	0.21 120	0.36 50	0.38 84	0.25 152	0.31 83	0.32 151	0.43 17	0.33 21	0.29 27	0.34 42	0.34 45	0.20 14	0.48 74	0.26 37	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.15 111	0.13 64

ours_stereo	0.27 24	0.22 150	0.35 38	0.38 84	0.24 123	0.30 69	0.32 151	0.46 29	0.39 51	0.27 21	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.49 83	0.27 58	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.12 61	0.14 71	0.12 28

rvit_stereo_0081_aga	0.32 68	0.29 309	0.50 194	0.43 242	0.29 268	0.36 126	0.32 151	0.46 29	0.42 75	0.40 73	0.44 62	0.41 88	0.34 127	0.43 45	0.31 117	0.23 332	0.17 313	0.19 211	0.16 171	0.20 264	0.15 128

Occ-G	0.27 24	0.15 3	0.32 23	0.35 28	0.21 44	0.28 52	0.32 151	0.44 20	0.34 24	0.29 27	0.43 60	0.49 134	0.25 44	0.50 88	0.30 105	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.11 40	0.13 34	0.13 64

PCWNet_CMD	0.49 253	0.25 230	0.56 260	0.40 145	0.27 223	0.64 289	0.32 151	0.98 283	0.99 344	0.87 304	1.07 333	0.78 291	0.46 204	0.61 159	0.44 239	0.17 182	0.13 197	0.21 290	0.16 171	0.26 350	0.20 265

SDNR	0.89 414	0.39 376	1.66 467	0.42 202	0.39 381	3.35 493	0.32 151	0.95 274	1.05 365	1.05 394	2.12 459	0.62 201	0.71 333	1.40 434	0.78 359	0.53 459	0.56 475	0.36 422	0.27 396	0.46 436	0.50 452

riskmin	0.41 178	0.21 120	0.44 130	0.34 19	0.24 123	0.58 256	0.32 151	0.70 156	0.86 268	0.52 111	0.57 115	0.78 291	0.60 271	0.58 133	0.39 199	0.17 182	0.12 134	0.19 211	0.13 92	0.19 247	0.22 301

rafts_anoy	0.38 135	0.22 150	0.38 69	0.43 242	0.28 245	0.32 96	0.32 151	0.70 156	0.91 301	0.59 132	0.66 139	0.45 115	0.33 121	0.49 83	0.41 225	0.16 147	0.12 134	0.21 290	0.23 355	0.18 212	0.16 159

CFNet_pseudo	0.47 231	0.25 230	0.55 249	0.38 84	0.28 245	0.58 256	0.32 151	0.89 249	0.90 295	0.83 273	1.03 317	0.75 277	0.48 213	0.61 159	0.46 249	0.17 182	0.13 197	0.24 337	0.16 171	0.26 350	0.21 282

test_xeample3	0.31 63	0.23 178	0.56 260	0.36 50	0.26 188	0.35 118	0.32 151	0.60 80	0.38 46	0.44 88	0.32 34	0.33 40	0.28 72	0.66 219	0.27 58	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.12 61	0.14 71	0.14 91

MSMDNet	0.49 253	0.25 230	0.56 260	0.40 145	0.27 223	0.64 289	0.32 151	0.99 286	0.99 344	0.87 304	1.07 333	0.79 298	0.46 204	0.61 159	0.44 239	0.17 182	0.13 197	0.20 247	0.16 171	0.25 342	0.20 265

ccs_rob	0.47 231	0.25 230	0.55 249	0.38 84	0.28 245	0.58 256	0.32 151	0.89 249	0.90 295	0.83 273	1.02 307	0.75 277	0.48 213	0.61 159	0.46 249	0.17 182	0.12 134	0.24 337	0.16 171	0.26 350	0.21 282

HITNet	0.43 198	0.27 279	0.50 194	0.34 19	0.18 10	0.65 296	0.32 151	0.99 286	0.70 176	0.73 216	0.86 231	0.66 231	0.56 247	0.61 159	0.47 258	0.14 44	0.10 17	0.15 76	0.13 92	0.18 212	0.13 64
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
SCV	0.27 24	0.20 92	0.37 59	0.36 50	0.22 57	0.27 39	0.33 166	0.65 111	0.31 14	0.25 11	0.29 24	0.37 63	0.23 32	0.52 96	0.23 11	0.19 252	0.11 68	0.14 36	0.11 40	0.15 111	0.12 28

AIO_rvc	0.24 8	0.17 22	0.37 59	0.35 28	0.20 31	0.26 29	0.33 166	0.45 23	0.23 4	0.26 14	0.25 11	0.33 40	0.15 2	0.55 110	0.24 19	0.12 5	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 8

RSM	0.26 17	0.19 62	0.35 38	0.37 66	0.21 44	0.27 39	0.33 166	0.55 61	0.28 9	0.26 14	0.25 11	0.38 69	0.20 14	0.59 141	0.23 11	0.12 5	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.14 71	0.11 8

RCA-Stereo	0.36 100	0.18 39	0.37 59	0.38 84	0.23 84	0.31 83	0.33 166	0.70 156	1.25 419	0.45 89	0.65 135	0.46 119	0.43 184	0.40 31	0.29 91	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.12 61	0.12 9	0.12 28

raft_robust	0.41 178	0.24 199	0.39 75	0.43 242	0.22 57	0.40 158	0.33 166	0.80 223	0.98 341	0.80 260	0.88 242	0.41 88	0.32 115	0.89 337	0.30 105	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.18 253	0.15 111	0.13 64

CIPLG	0.42 185	0.23 178	0.71 333	0.45 279	0.33 340	0.51 214	0.33 166	0.68 134	0.68 166	0.84 279	0.96 277	0.47 124	0.33 121	0.56 120	0.52 283	0.17 182	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.13 34	0.16 159

ACRE	0.42 185	0.23 178	0.73 344	0.45 279	0.33 340	0.50 209	0.33 166	0.68 134	0.70 176	0.82 266	0.92 264	0.46 119	0.32 115	0.53 101	0.52 283	0.17 182	0.12 134	0.15 76	0.14 120	0.13 34	0.16 159

HHNet	0.42 185	0.19 62	0.43 125	0.35 28	0.38 373	0.33 106	0.33 166	0.71 163	0.78 215	0.87 304	1.30 398	0.52 144	0.36 140	0.53 101	0.37 175	0.16 147	0.11 68	0.19 211	0.15 144	0.15 111	0.25 340

DEmStereo	0.49 253	0.18 39	0.53 232	0.39 108	0.26 188	0.57 251	0.33 166	0.65 111	0.75 203	0.90 326	1.65 438	0.57 163	1.02 421	0.63 192	0.44 239	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.16 171	0.14 71	0.17 201

FENet	0.43 198	0.23 178	0.40 87	0.40 145	0.24 123	0.54 232	0.33 166	0.83 232	0.72 184	0.74 223	0.73 157	0.63 206	0.56 247	0.65 207	0.45 245	0.19 252	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.20 265

MLCV	0.49 253	0.26 263	0.73 344	0.38 84	0.18 10	0.64 289	0.33 166	0.84 235	0.89 291	0.96 363	1.12 348	0.72 263	0.45 197	1.00 382	0.59 318	0.14 44	0.10 17	0.14 36	0.11 40	0.14 71	0.14 91

FACV-RUCA	0.45 213	0.28 295	0.51 203	0.46 303	0.33 340	0.62 274	0.34 177	0.87 241	0.75 203	0.60 134	0.84 218	0.48 129	0.54 236	0.56 120	0.39 199	0.22 307	0.15 255	0.35 417	0.16 171	0.29 369	0.22 301

SMFormer	0.53 299	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.60 319	0.19 252	0.16 281	0.18 178	0.17 222	0.19 247	0.20 265

tta	0.53 299	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.60 319	0.19 252	0.16 281	0.18 178	0.17 222	0.15 111	0.16 159

qqq1	0.51 279	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.36 166	0.19 252	0.16 281	0.14 36	0.12 61	0.15 111	0.16 159

fff1	0.51 279	0.24 199	0.67 312	0.35 28	0.20 31	0.63 280	0.34 177	1.26 390	1.06 369	0.85 291	1.02 307	0.71 248	0.66 304	0.96 363	0.36 166	0.19 252	0.16 281	0.14 36	0.12 61	0.15 111	0.16 159

AE-Stereo	0.36 100	0.21 120	0.47 161	0.49 341	0.31 304	0.50 209	0.34 177	0.72 173	0.73 194	0.34 45	0.55 110	0.52 144	0.28 72	0.48 74	0.31 117	0.13 24	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.14 91

ff7	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

IGEVStereo-DCA	0.30 50	0.24 199	0.42 106	0.36 50	0.27 223	0.38 143	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.31 27	0.35 52	0.27 62	0.62 181	0.25 25	0.16 147	0.12 134	0.16 100	0.12 61	0.14 71	0.16 159

ffff	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

11t	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

LoS_RVC	0.28 34	0.17 22	0.29 15	0.33 16	0.32 328	0.43 183	0.34 177	0.42 15	0.34 24	0.33 41	0.51 89	0.29 18	0.38 154	0.37 19	0.28 75	0.11 2	0.10 17	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.26 344

CASS	0.46 220	0.28 295	0.45 137	0.48 331	0.22 57	0.63 280	0.34 177	0.99 286	0.66 158	0.76 233	0.86 231	0.61 194	0.58 261	0.58 133	0.44 239	0.29 387	0.16 281	0.22 304	0.18 253	0.23 318	0.28 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccc-4	0.30 50	0.22 150	0.42 106	0.37 66	0.26 188	0.31 83	0.34 177	0.66 117	0.35 29	0.39 63	0.33 36	0.31 24	0.28 72	0.61 159	0.26 37	0.14 44	0.11 68	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

BUS	0.47 231	0.26 263	0.47 161	0.46 303	0.29 268	0.78 342	0.34 177	0.99 286	0.80 230	0.77 241	0.80 200	0.64 213	0.54 236	0.66 219	0.56 303	0.21 289	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.18 212	0.19 236

NINENet	0.52 292	0.30 324	0.55 249	0.46 303	0.33 340	0.78 342	0.34 177	1.18 357	0.91 301	0.84 279	0.97 285	0.64 213	0.54 236	0.74 270	0.56 303	0.23 332	0.20 353	0.25 350	0.18 253	0.22 298	0.22 301

Sa-1000	0.49 253	0.25 230	0.45 137	0.46 303	0.25 152	0.64 289	0.34 177	0.85 236	0.95 324	0.85 291	1.51 430	0.55 153	0.44 190	0.94 354	0.31 117	0.16 147	0.12 134	0.21 290	0.20 301	0.15 111	0.14 91

test_4	0.37 118	0.19 62	0.34 31	0.45 279	0.26 188	0.20 4	0.34 177	0.58 75	0.42 75	0.60 134	1.45 423	0.43 104	0.26 56	0.67 229	0.29 91	0.12 5	0.10 17	0.17 136	0.19 280	0.15 111	0.12 28

UDGNet	0.50 266	0.82 455	0.56 260	0.51 364	0.32 328	0.41 169	0.34 177	0.71 163	0.93 312	0.65 165	0.60 123	0.58 178	0.44 190	0.65 207	0.43 232	0.33 410	0.15 255	0.67 467	0.20 301	0.49 443	0.23 323

IPLGR_C	0.42 185	0.23 178	0.71 333	0.46 303	0.33 340	0.51 214	0.34 177	0.69 144	0.69 173	0.84 279	0.92 264	0.46 119	0.33 121	0.53 101	0.53 294	0.17 182	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.13 34	0.16 159

PSM-softLoss	0.40 163	0.21 120	0.53 232	0.42 202	0.26 188	0.29 61	0.34 177	0.70 156	0.49 106	0.63 150	0.82 210	0.59 188	0.33 121	0.75 277	0.43 232	0.20 273	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.17 184	0.22 301

KMStereo	0.40 163	0.21 120	0.53 232	0.42 202	0.26 188	0.29 61	0.34 177	0.70 156	0.49 106	0.63 150	0.82 210	0.59 188	0.33 121	0.75 277	0.43 232	0.20 273	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.17 184	0.22 301

DMCA	0.47 231	0.27 279	0.59 279	0.39 108	0.29 268	0.53 225	0.34 177	0.98 283	0.70 176	0.78 252	0.83 215	0.79 298	0.55 240	0.54 109	0.57 309	0.21 289	0.16 281	0.21 290	0.16 171	0.19 247	0.22 301

FADNet_RVC	0.58 339	0.39 376	1.26 431	0.45 279	0.32 328	0.55 237	0.34 177	1.12 334	0.90 295	0.68 189	0.90 251	0.61 194	0.71 333	1.03 388	0.80 367	0.21 289	0.18 327	0.27 374	0.23 355	0.33 392	0.30 375

fffft	0.26 17	0.18 39	0.39 75	0.37 66	0.23 84	0.29 61	0.35 200	0.46 29	0.26 7	0.37 52	0.23 6	0.27 15	0.22 26	0.55 110	0.28 75	0.12 5	0.09 2	0.16 100	0.13 92	0.13 34	0.13 64
1: 1. 1
DDVS	0.53 299	0.32 335	0.63 295	0.42 202	0.31 304	0.71 323	0.35 200	0.95 274	0.69 173	0.86 301	0.90 251	1.11 390	0.46 204	0.90 343	0.67 337	0.23 332	0.17 313	0.22 304	0.18 253	0.25 342	0.28 364

rvit_stereo_0083	0.34 85	0.25 230	0.53 232	0.45 279	0.28 245	0.35 118	0.35 200	0.47 35	0.64 149	0.38 58	0.47 73	0.42 95	0.37 146	0.41 35	0.39 199	0.22 307	0.20 353	0.20 247	0.17 222	0.21 275	0.15 128

ITSA-stereo	0.54 304	0.29 309	0.55 249	0.41 170	0.23 84	0.59 263	0.35 200	1.31 408	1.25 419	0.82 266	0.80 200	0.72 263	0.58 261	0.89 337	0.72 350	0.22 307	0.18 327	0.23 323	0.22 342	0.22 298	0.29 370

rvit_stereo_0075_2	0.48 240	0.38 371	0.74 348	0.54 400	0.46 421	0.43 183	0.35 200	0.85 236	0.68 166	0.56 125	0.73 157	0.59 188	0.47 209	0.64 199	0.47 258	0.33 410	0.23 379	0.35 417	0.26 390	0.32 387	0.26 344

CFNet_ucs	0.51 279	0.25 230	0.58 271	0.39 108	0.31 304	0.59 263	0.35 200	1.04 302	0.95 324	0.89 319	1.19 375	0.80 302	0.49 217	0.66 219	0.45 245	0.21 289	0.16 281	0.26 366	0.18 253	0.27 359	0.23 323

anonymousdsp	0.30 50	0.22 150	0.41 94	0.38 84	0.26 188	0.31 83	0.35 200	0.68 134	0.36 35	0.40 73	0.33 36	0.32 32	0.28 72	0.62 181	0.26 37	0.14 44	0.10 17	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159

IGEV-Stereo	0.30 50	0.22 150	0.41 94	0.38 84	0.26 188	0.30 69	0.35 200	0.68 134	0.36 35	0.40 73	0.33 36	0.32 32	0.28 72	0.62 181	0.26 37	0.14 44	0.10 17	0.17 136	0.12 61	0.15 111	0.16 159
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
cross-raft	0.34 85	0.20 92	0.38 69	0.45 279	0.24 123	0.32 96	0.35 200	0.77 210	0.42 75	0.62 143	0.77 176	0.58 178	0.27 62	0.46 59	0.31 117	0.12 5	0.10 17	0.15 76	0.13 92	0.15 111	0.12 28

raft+_RVC	0.38 135	0.20 92	0.38 69	0.39 108	0.27 223	0.44 191	0.35 200	0.81 225	0.90 295	0.52 111	0.78 185	0.50 136	0.29 88	0.56 120	0.41 225	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.13 64

GMStereo	0.40 163	0.38 371	0.61 285	0.41 170	0.27 223	0.47 202	0.35 200	0.62 90	1.04 363	0.57 128	0.54 105	0.38 69	0.36 140	0.56 120	0.41 225	0.20 273	0.13 197	0.16 100	0.17 222	0.24 331	0.20 265
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.53 299	0.30 324	0.53 232	0.42 202	0.28 245	0.73 331	0.35 200	1.21 370	1.01 350	0.74 223	1.07 333	0.85 310	0.60 271	0.83 319	0.58 316	0.19 252	0.15 255	0.23 323	0.23 355	0.21 275	0.17 201

test_sample1	0.44 204	0.24 199	0.52 224	0.35 28	0.23 84	0.59 263	0.36 212	1.05 309	0.57 130	0.66 171	0.78 185	0.70 245	0.71 333	0.62 181	0.51 278	0.18 215	0.15 255	0.17 136	0.16 171	0.18 212	0.18 225

anonymousa	0.51 279	0.21 120	0.47 161	0.39 108	0.25 152	0.89 379	0.36 212	0.78 213	0.63 145	0.88 312	1.54 431	1.09 387	0.67 313	0.53 101	0.46 249	0.17 182	0.14 234	0.19 211	0.21 320	0.16 158	0.16 159

SA	0.45 213	0.26 263	0.50 194	0.47 323	0.24 123	0.46 200	0.36 212	0.79 220	1.00 348	0.61 139	1.04 320	0.50 136	0.50 220	0.98 372	0.33 134	0.16 147	0.13 197	0.21 290	0.19 280	0.15 111	0.14 91

test_3	0.37 118	0.19 62	0.50 194	0.45 279	0.24 123	0.47 202	0.36 212	0.69 144	0.84 256	0.66 171	0.46 67	0.68 241	0.25 44	0.45 53	0.32 124	0.12 5	0.10 17	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.12 28

GANet-ADL	0.44 204	0.27 279	0.48 174	0.44 266	0.30 292	0.54 232	0.36 212	0.94 271	0.88 286	0.64 160	0.72 155	0.68 241	0.44 190	0.55 110	0.44 239	0.22 307	0.15 255	0.15 76	0.13 92	0.18 212	0.21 282

KYRaft	0.48 240	0.21 120	0.41 94	0.45 279	0.23 84	0.43 183	0.36 212	0.68 134	0.45 89	0.94 346	1.72 444	0.78 291	0.40 173	0.65 207	0.32 124	0.16 147	0.11 68	0.18 178	0.22 342	0.17 184	0.76 470

test-1	0.37 118	0.20 92	0.76 353	0.47 323	0.27 223	0.44 191	0.36 212	0.63 98	0.65 155	0.49 105	0.67 146	0.54 151	0.35 134	0.42 40	0.30 105	0.14 44	0.12 134	0.16 100	0.14 120	0.15 111	0.18 225

LMCR-Stereo	0.55 312	0.33 343	0.57 269	0.60 423	0.30 292	0.80 354	0.36 212	1.30 406	0.79 222	0.90 326	1.04 320	0.57 163	0.64 295	0.87 330	0.73 352	0.20 273	0.15 255	0.19 211	0.14 120	0.25 342	0.18 225

xxxx	1.07 435	0.23 178	0.53 232	0.38 84	0.22 57	0.83 365	0.36 212	1.41 432	0.95 324	0.75 227	0.99 297	0.97 348	0.64 295	0.70 252	11.37 505	0.20 273	0.17 313	0.18 178	0.17 222	0.19 247	0.20 265

EAI-Stereo	0.36 100	0.21 120	0.46 150	0.40 145	0.22 57	0.33 106	0.36 212	1.22 377	0.32 18	0.52 111	0.75 171	0.35 52	0.28 72	0.65 207	0.30 105	0.14 44	0.11 68	0.14 36	0.14 120	0.14 71	0.13 64

SFCPSM	0.48 240	0.22 150	0.59 279	0.41 170	0.27 223	0.85 371	0.36 212	1.39 426	0.79 222	0.81 264	0.85 227	0.54 151	0.50 220	0.60 153	0.39 199	0.18 215	0.14 234	0.18 178	0.20 301	0.17 184	0.16 159

BEATNet_4x	0.49 253	0.35 352	0.72 339	0.38 84	0.20 31	0.65 296	0.36 212	1.08 321	0.78 215	0.78 252	0.88 242	0.73 268	0.64 295	0.71 261	0.60 319	0.16 147	0.12 134	0.16 100	0.15 144	0.24 331	0.18 225

AdaStereo	0.52 292	0.34 348	0.53 232	0.49 341	0.25 152	0.71 323	0.36 212	1.24 382	0.91 301	0.77 241	0.98 289	0.75 277	0.50 220	0.71 261	0.51 278	0.27 368	0.13 197	0.28 385	0.18 253	0.23 318	0.18 225
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.
PAM	0.50 266	0.21 120	0.75 351	0.41 170	0.26 188	1.11 418	0.37 225	1.10 328	0.39 51	0.75 227	0.46 67	1.92 460	0.61 277	0.62 181	0.28 75	0.16 147	0.10 17	0.16 100	0.14 120	0.14 71	0.15 128

rvit_stereo_0081	0.33 76	0.25 230	0.49 182	0.43 242	0.26 188	0.31 83	0.37 225	0.45 23	0.56 123	0.37 52	0.40 54	0.39 76	0.38 154	0.44 48	0.35 155	0.22 307	0.16 281	0.19 211	0.16 171	0.20 264	0.14 91

rvit_stereo_0082	0.33 76	0.25 230	0.49 182	0.43 242	0.26 188	0.31 83	0.37 225	0.45 23	0.56 123	0.37 52	0.40 54	0.39 76	0.38 154	0.44 48	0.35 155	0.22 307	0.16 281	0.19 211	0.16 171	0.20 264	0.14 91

test_sample4	0.49 253	0.27 279	0.55 249	0.36 50	0.23 84	0.70 318	0.37 225	1.22 377	0.86 268	0.82 266	0.86 231	0.62 201	0.58 261	0.71 261	0.49 271	0.21 289	0.16 281	0.21 290	0.20 301	0.22 298	0.21 282

test_sample3	0.49 253	0.27 279	0.55 249	0.36 50	0.23 84	0.70 318	0.37 225	1.21 370	0.87 275	0.79 257	0.84 218	0.66 231	0.53 229	0.70 252	0.50 274	0.21 289	0.16 281	0.20 247	0.19 280	0.21 275	0.21 282

ACVNet-DCA	0.36 100	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.91 255	0.59 134	0.42 80	0.50 82	0.34 45	0.47 209	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.18 212	0.19 236

xx1	0.40 163	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.71 163	1.17 405	0.42 80	0.50 82	0.65 219	0.56 247	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.20 247	0.19 280	0.18 212	0.19 236

1test111	0.37 118	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.91 255	0.59 134	0.42 80	0.50 82	0.34 45	0.47 209	0.59 141	0.48 262	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.18 212	0.19 236

cc1	0.38 135	0.25 230	0.35 38	0.42 202	0.23 84	0.53 225	0.37 225	0.71 163	1.17 405	0.42 80	0.50 82	0.34 45	0.47 209	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.16 158	0.17 201

tt1	0.37 118	0.25 230	0.35 38	0.43 242	0.23 84	0.52 222	0.37 225	0.72 173	1.13 394	0.42 80	0.46 67	0.35 52	0.44 190	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.19 211	0.13 92	0.16 158	0.17 201

dad	0.61 354	0.53 416	0.72 339	0.44 266	0.31 304	0.64 289	0.37 225	0.85 236	1.28 425	1.05 394	1.17 370	1.18 400	0.61 277	0.70 252	0.54 299	0.36 427	0.23 379	0.37 427	0.21 320	0.31 381	0.23 323

AnonymousM	0.42 185	0.86 461	0.31 21	0.35 28	0.23 84	0.30 69	0.37 225	0.56 69	0.44 85	0.72 209	0.50 82	0.47 124	0.29 88	0.42 40	0.35 155	0.16 147	0.12 134	1.51 482	0.32 420	0.12 9	0.11 8

GES	0.46 220	0.25 230	0.62 291	0.41 170	0.30 292	0.62 274	0.37 225	1.06 314	0.70 176	0.75 227	0.83 215	0.47 124	0.52 228	0.69 245	0.46 249	0.23 332	0.17 313	0.17 136	0.16 171	0.18 212	0.24 334

222	1.25 451	0.23 178	0.53 232	0.38 84	0.23 84	0.78 342	0.37 225	1.41 432	0.93 312	0.97 366	1.13 354	0.74 272	0.71 333	0.74 270	14.86 509	0.20 273	0.16 281	0.17 136	0.16 171	0.18 212	0.20 265

CFNet-ft	0.50 266	0.25 230	0.39 75	0.41 170	0.26 188	0.66 303	0.37 225	0.91 255	0.87 275	0.67 180	1.00 301	1.05 373	0.70 328	0.68 238	0.57 309	0.23 332	0.16 281	0.24 337	0.21 320	0.24 331	0.19 236

CFNet_RVC	0.50 266	0.25 230	0.39 75	0.41 170	0.26 188	0.66 303	0.37 225	0.91 255	0.87 275	0.67 180	1.00 301	1.05 373	0.70 328	0.68 238	0.57 309	0.23 332	0.16 281	0.24 337	0.21 320	0.24 331	0.19 236

iResNetv2_ROB	0.55 312	0.29 309	0.86 386	0.39 108	0.25 152	0.67 312	0.37 225	1.21 370	1.02 355	1.02 381	1.10 341	0.89 329	0.79 372	0.74 270	0.43 232	0.19 252	0.13 197	0.15 76	0.11 40	0.19 247	0.16 159

AIO_test	0.24 8	0.17 22	0.33 26	0.35 28	0.21 44	0.31 83	0.38 242	0.45 23	0.26 7	0.26 14	0.28 21	0.32 32	0.21 19	0.40 31	0.26 37	0.13 24	0.10 17	0.13 22	0.11 40	0.13 34	0.11 8

AIO-test2	0.40 163	0.21 120	0.44 130	0.48 331	0.26 188	0.44 191	0.38 242	0.79 220	1.28 425	0.37 52	0.87 238	0.38 69	0.30 104	0.50 88	0.28 75	0.16 147	0.13 197	0.21 290	0.24 369	0.15 111	0.15 128

test_sample5	0.50 266	0.28 295	0.55 249	0.37 66	0.23 84	0.65 296	0.38 242	1.19 361	0.86 268	0.81 264	0.97 285	0.64 213	0.60 271	0.72 266	0.48 262	0.22 307	0.16 281	0.22 304	0.21 320	0.23 318	0.22 301

CoDeX	0.48 240	0.21 120	0.53 232	0.43 242	0.25 152	0.74 335	0.38 242	1.36 424	0.82 249	0.84 279	0.96 277	0.63 206	0.57 258	0.63 192	0.40 220	0.17 182	0.13 197	0.17 136	0.15 144	0.16 158	0.15 128

mmm	0.47 231	0.28 295	0.51 203	0.39 108	0.25 152	0.61 270	0.38 242	1.00 292	0.60 141	0.77 241	1.07 333	0.65 219	0.53 229	0.61 159	0.49 271	0.18 215	0.15 255	0.23 323	0.20 301	0.21 275	0.20 265

DualNet	0.51 279	0.28 295	0.55 249	0.37 66	0.23 84	0.65 296	0.38 242	1.19 361	0.86 268	0.84 279	1.06 329	0.64 213	0.60 271	0.72 266	0.48 262	0.22 307	0.16 281	0.22 304	0.21 320	0.23 318	0.22 301

StereoVision	0.43 198	0.29 309	0.54 245	0.50 352	0.28 245	0.37 137	0.38 242	0.75 201	0.63 145	0.46 95	1.11 346	0.53 149	0.38 154	0.57 129	0.34 146	0.21 289	0.24 388	0.25 350	0.24 369	0.26 350	0.17 201

CAS	0.37 118	0.13 1	0.27 10	1.34 480	0.31 304	0.46 200	0.38 242	0.50 39	0.48 103	0.35 47	0.52 96	0.24 9	0.19 10	0.30 4	0.28 75	1.03 482	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 9	0.28 364

IER	0.48 240	0.25 230	0.60 284	0.38 84	0.28 245	0.67 312	0.38 242	0.82 230	0.68 166	0.88 312	0.95 273	0.74 272	0.79 372	0.62 181	0.46 249	0.17 182	0.14 234	0.17 136	0.17 222	0.17 184	0.16 159

dd	0.44 204	0.40 384	0.62 291	0.44 266	0.26 188	0.51 214	0.38 242	0.72 173	1.07 377	0.60 134	0.66 139	0.43 104	0.40 173	0.68 238	0.53 294	0.24 342	0.15 255	0.21 290	0.16 171	0.24 331	0.19 236

AACVNet	0.52 292	0.25 230	0.56 260	0.48 331	0.29 268	0.55 237	0.38 242	0.96 279	0.59 134	0.83 273	1.03 317	1.03 364	0.77 370	0.91 346	0.58 316	0.22 307	0.18 327	0.24 337	0.18 253	0.24 331	0.22 301

PSMNet-ADL	0.50 266	0.28 295	0.43 125	0.49 341	0.31 304	0.70 318	0.38 242	0.94 271	0.81 239	0.62 143	0.80 200	0.91 337	0.62 282	0.76 287	0.68 341	0.24 342	0.18 327	0.19 211	0.20 301	0.22 298	0.22 301

TestStereo	0.39 148	0.32 335	0.42 106	0.45 279	0.20 31	0.41 169	0.38 242	0.69 144	0.66 158	0.56 125	0.78 185	0.48 129	0.43 184	0.59 141	0.37 175	0.18 215	0.13 197	0.20 247	0.15 144	0.23 318	0.14 91

pcwnet_v2	0.60 350	0.29 309	0.89 395	0.46 303	0.36 364	0.62 274	0.38 242	1.33 417	1.24 417	1.02 381	1.27 391	0.71 248	0.59 267	0.71 261	0.51 278	0.28 377	0.21 361	0.24 337	0.23 355	0.29 369	0.30 375

RALCasStereoNet	0.37 118	0.23 178	0.41 94	0.44 266	0.28 245	0.36 126	0.38 242	0.66 117	0.67 164	0.51 108	0.74 169	0.51 140	0.29 88	0.64 199	0.38 190	0.17 182	0.14 234	0.15 76	0.13 92	0.17 184	0.17 201

cf-r	0.49 253	0.24 199	0.49 182	0.40 145	0.23 84	0.58 256	0.38 242	0.92 264	0.87 275	0.77 241	1.06 329	0.98 350	0.67 313	0.59 141	0.61 324	0.21 289	0.14 234	0.17 136	0.19 280	0.15 111	0.16 159

DMCA-RVC	0.54 304	0.32 335	0.83 372	0.51 364	0.32 328	0.59 263	0.38 242	0.89 249	0.70 176	0.95 351	0.88 242	0.90 331	0.69 323	0.75 277	0.63 331	0.23 332	0.18 327	0.31 404	0.24 369	0.27 359	0.21 282

HUF	0.25 10	0.17 22	0.38 69	0.33 16	0.19 16	0.25 26	0.39 259	0.53 52	0.36 35	0.26 14	0.23 6	0.33 40	0.27 62	0.36 17	0.25 25	0.14 44	0.11 68	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 28

test_sample6	0.51 279	0.27 279	0.55 249	0.38 84	0.23 84	0.64 289	0.39 259	1.18 357	0.88 286	0.84 279	1.06 329	0.66 231	0.61 277	0.75 277	0.52 283	0.23 332	0.17 313	0.22 304	0.22 342	0.24 331	0.23 323

DispNO	0.48 240	0.24 199	0.84 379	0.40 145	0.31 304	0.58 256	0.39 259	0.91 255	0.79 222	0.79 257	0.83 215	0.71 248	0.59 267	0.75 277	0.50 274	0.19 252	0.14 234	0.20 247	0.18 253	0.16 158	0.17 201

qqq	0.42 185	0.28 295	0.50 194	0.37 66	0.22 57	0.47 202	0.39 259	0.91 255	0.59 134	0.57 128	0.71 153	0.65 219	0.56 247	0.59 141	0.48 262	0.17 182	0.17 313	0.20 247	0.19 280	0.18 212	0.19 236

RAFT_CTSACE	0.46 220	0.20 92	0.48 174	0.46 303	0.27 223	0.34 115	0.39 259	0.62 90	0.74 200	0.78 252	1.44 420	0.86 314	0.38 154	1.09 396	0.27 58	0.13 24	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.16 158	0.12 28

GMOStereo	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

error version	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

test-v	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

DRaft	0.49 253	0.18 39	0.50 194	0.38 84	0.25 152	0.57 251	0.39 259	0.67 128	0.86 268	1.02 381	1.75 445	0.50 136	0.79 372	0.65 207	0.42 230	0.14 44	0.11 68	0.16 100	0.16 171	0.14 71	0.17 201

test-2	0.38 135	0.19 62	0.42 106	0.43 242	0.24 123	0.40 158	0.39 259	0.55 61	0.64 149	0.89 319	0.84 218	0.65 219	0.37 146	0.39 23	0.29 91	0.14 44	0.12 134	0.20 247	0.18 253	0.15 111	0.12 28

test_xeample	1.06 433	0.23 178	0.51 203	0.37 66	0.22 57	0.71 323	0.39 259	1.31 408	0.92 307	0.87 304	1.08 339	0.70 245	0.64 295	0.75 277	11.43 506	0.19 252	0.16 281	0.18 178	0.17 222	0.18 212	0.19 236

MMNet	0.57 327	0.26 263	0.67 312	0.45 279	0.35 357	1.04 407	0.39 259	0.93 266	0.98 341	0.96 363	0.97 285	0.86 314	0.80 376	0.83 319	0.80 367	0.16 147	0.15 255	0.19 211	0.19 280	0.20 264	0.17 201

PWC_ROB	0.92 416	0.57 432	1.64 464	0.53 390	0.33 340	0.93 383	0.39 259	1.42 437	1.51 452	1.66 455	2.57 470	1.18 400	1.11 431	1.50 446	1.54 450	0.26 359	0.18 327	0.28 385	0.20 301	0.30 377	0.32 386

ffm	0.47 231	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	0.72 173	1.13 394	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	0.61 159	0.26 37	0.17 182	0.11 68	0.25 350	0.21 320	0.16 158	0.17 201

ff1	0.56 321	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	0.72 173	1.13 394	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	1.25 415	1.46 444	0.17 182	0.11 68	0.25 350	0.21 320	0.16 158	0.17 201

mmx	0.59 343	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	1.24 382	1.06 369	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	1.25 415	1.46 444	0.21 289	0.16 281	0.25 350	0.21 320	0.24 331	0.22 301

xxx	0.59 343	0.28 295	0.68 319	0.39 108	0.26 188	0.56 243	0.40 272	1.24 382	1.06 369	0.76 233	0.98 289	0.71 248	0.55 240	1.25 415	1.46 444	0.21 289	0.16 281	0.25 350	0.21 320	0.24 331	0.22 301

gwcnet-sp	0.50 266	0.25 230	0.84 379	0.41 170	0.27 223	0.79 348	0.40 272	0.93 266	0.85 262	0.95 351	0.79 190	0.65 219	0.63 287	0.69 245	0.52 283	0.18 215	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.19 236

scenet	0.50 266	0.25 230	0.84 379	0.41 170	0.27 223	0.79 348	0.40 272	0.93 266	0.85 262	0.95 351	0.79 190	0.65 219	0.63 287	0.69 245	0.52 283	0.18 215	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.19 236

DCRE	0.38 135	0.19 62	0.47 161	0.45 279	0.33 340	0.45 198	0.40 272	0.66 117	0.53 120	0.49 105	0.95 273	0.57 163	0.39 169	0.53 101	0.32 124	0.14 44	0.13 197	0.15 76	0.14 120	0.14 71	0.15 128

ssnet	0.50 266	0.25 230	0.84 379	0.41 170	0.27 223	0.79 348	0.40 272	0.93 266	0.85 262	0.95 351	0.79 190	0.65 219	0.63 287	0.69 245	0.52 283	0.18 215	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.19 236

TestStereo1	0.44 204	0.24 199	0.45 137	0.52 381	0.25 152	0.35 118	0.40 272	0.81 225	0.94 320	0.70 198	0.96 277	0.48 129	0.45 197	0.94 354	0.33 134	0.16 147	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.14 91

SA-5K	0.44 204	0.24 199	0.45 137	0.52 381	0.25 152	0.35 118	0.40 272	0.81 225	0.94 320	0.70 198	0.96 277	0.48 129	0.45 197	0.94 354	0.33 134	0.16 147	0.13 197	0.18 178	0.16 171	0.15 111	0.14 91

GwcNet-ADL	0.45 213	0.24 199	0.51 203	0.46 303	0.30 292	0.41 169	0.40 272	0.95 274	0.98 341	0.73 216	0.78 185	0.61 194	0.41 177	0.67 229	0.55 301	0.20 273	0.14 234	0.15 76	0.14 120	0.19 247	0.22 301

UNet	0.55 312	0.27 279	0.72 339	0.45 279	0.41 389	0.97 390	0.40 272	1.01 293	0.80 230	0.87 304	0.90 251	1.03 364	0.75 356	0.76 287	0.67 337	0.19 252	0.15 255	0.20 247	0.17 222	0.21 275	0.18 225

ACVNet	0.47 231	0.24 199	0.39 75	0.40 145	0.28 245	0.58 256	0.40 272	0.91 255	0.81 239	0.67 180	0.96 277	0.79 298	0.66 304	0.65 207	0.71 347	0.18 215	0.15 255	0.16 100	0.15 144	0.18 212	0.15 128

acv_ft	0.52 292	0.24 199	0.64 300	0.45 279	0.28 245	0.85 371	0.40 272	0.95 274	0.81 239	1.00 375	0.96 277	0.79 298	0.62 282	0.65 207	0.88 377	0.18 215	0.15 255	0.16 100	0.15 144	0.18 212	0.15 128

hitnet-ft	0.57 327	0.29 309	0.43 125	0.42 202	0.29 268	0.81 359	0.40 272	0.98 283	0.91 301	0.84 279	1.01 305	1.13 396	0.72 344	0.83 319	0.71 347	0.28 377	0.21 361	0.28 385	0.22 342	0.29 369	0.27 354

PSMNet-RSSM	0.50 266	0.24 199	0.41 94	0.43 242	0.26 188	0.51 214	0.40 272	1.16 348	0.79 222	0.75 227	1.07 333	0.87 320	0.69 323	0.66 219	0.52 283	0.24 342	0.16 281	0.23 323	0.26 390	0.20 264	0.20 265

FADNet-RVC	0.62 360	0.56 431	1.29 436	0.47 323	0.39 381	0.63 280	0.40 272	1.16 348	0.91 301	0.71 208	0.86 231	1.04 369	0.55 240	0.99 377	0.78 359	0.27 368	0.26 405	0.28 385	0.29 407	0.32 387	0.31 382

RASNet	0.57 327	0.24 199	0.61 285	0.39 108	0.23 84	0.71 323	0.40 272	1.02 296	0.93 312	0.77 241	1.05 323	1.05 373	0.98 418	0.99 377	1.03 410	0.16 147	0.14 234	0.14 36	0.17 222	0.15 111	0.14 91

HSM-Net_RVC	0.55 312	0.23 178	0.37 59	0.38 84	0.22 57	0.86 373	0.40 272	1.31 408	0.93 312	0.92 336	1.15 360	1.26 406	0.71 333	0.75 277	0.53 294	0.17 182	0.14 234	0.16 100	0.15 144	0.17 184	0.17 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test2	0.30 50	0.18 39	0.41 94	0.41 170	0.25 152	0.41 169	0.41 291	0.65 111	0.43 81	0.38 58	0.36 46	0.31 24	0.26 56	0.55 110	0.25 25	0.12 5	0.11 68	0.15 76	0.12 61	0.15 111	0.12 28

castereo	0.29 41	0.17 22	0.34 31	0.36 50	0.21 44	0.40 158	0.41 291	0.52 46	0.67 164	0.27 21	0.41 56	0.37 63	0.36 140	0.34 12	0.25 25	0.13 24	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.10 1

rvit_0105_6	0.40 163	0.28 295	0.68 319	0.51 364	0.30 292	0.39 150	0.41 291	0.53 52	0.68 166	0.41 76	0.45 64	0.50 136	0.45 197	0.55 110	0.37 175	0.28 377	0.26 405	0.24 337	0.22 342	0.22 298	0.17 201

ACV-stereo	0.63 363	0.37 363	1.03 414	0.44 266	0.31 304	1.27 436	0.41 291	0.78 213	0.84 256	0.65 165	0.76 174	2.07 465	1.00 419	0.84 323	0.68 341	0.22 307	0.17 313	0.19 211	0.18 253	0.22 298	0.23 323

GANet-RSSM	0.49 253	0.22 150	0.42 106	0.39 108	0.26 188	0.58 256	0.41 291	1.12 334	0.82 249	0.73 216	1.02 307	0.88 324	0.75 356	0.67 229	0.48 262	0.22 307	0.16 281	0.18 178	0.19 280	0.18 212	0.18 225

GwcNet-RSSM	0.51 279	0.25 230	0.51 203	0.41 170	0.24 123	0.56 243	0.41 291	0.97 281	0.96 331	0.75 227	1.17 370	0.89 329	0.66 304	0.66 219	0.74 353	0.22 307	0.15 255	0.19 211	0.21 320	0.17 184	0.16 159

FADNet	0.63 363	0.53 416	1.20 426	0.46 303	0.44 406	0.66 303	0.41 291	1.24 382	1.07 377	0.70 198	0.84 218	0.98 350	0.65 303	0.87 330	0.54 299	0.29 387	0.30 424	0.27 374	0.30 408	0.48 439	0.36 406

DANet	0.74 383	0.47 409	0.98 410	0.60 423	0.41 389	0.92 382	0.41 291	1.02 296	0.87 275	1.22 427	1.22 379	1.33 418	0.88 400	1.26 418	1.37 439	0.27 368	0.24 388	0.31 404	0.25 382	0.37 413	0.36 406
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet-Refined	0.61 354	0.33 343	0.63 295	0.47 323	0.31 304	0.94 385	0.41 291	1.04 302	0.97 336	1.15 420	1.13 354	1.00 356	0.74 353	0.93 351	0.93 391	0.18 215	0.13 197	0.22 304	0.21 320	0.20 264	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ttt	0.56 321	0.27 279	0.49 182	0.39 108	0.25 152	0.65 296	0.42 300	1.24 382	1.08 381	0.76 233	1.10 341	0.63 206	0.51 225	0.95 360	1.03 410	0.25 354	0.22 370	0.22 304	0.21 320	0.25 342	0.25 340

ProNet	0.30 50	0.22 150	0.41 94	0.36 50	0.25 152	0.33 106	0.42 300	0.62 90	0.41 68	0.33 41	0.31 27	0.32 32	0.28 72	0.60 153	0.28 75	0.13 24	0.11 68	0.16 100	0.13 92	0.13 34	0.14 91

test_5	0.44 204	0.25 230	0.48 174	0.53 390	0.28 245	0.28 52	0.42 300	0.77 210	0.87 275	0.63 150	0.91 258	0.73 268	0.53 229	0.82 317	0.36 166	0.14 44	0.11 68	0.18 178	0.18 253	0.18 212	0.16 159

psmg	0.50 266	0.26 263	0.47 161	0.42 202	0.29 268	0.82 362	0.42 300	1.07 316	0.80 230	0.95 351	0.94 269	0.76 284	0.59 267	0.66 219	0.48 262	0.21 289	0.16 281	0.20 247	0.20 301	0.19 247	0.19 236

Prome-Stereo	0.46 220	0.20 92	0.37 59	0.45 279	0.26 188	0.40 158	0.42 300	0.69 144	0.49 106	0.96 363	1.84 449	0.58 178	0.64 295	0.63 192	0.32 124	0.15 105	0.11 68	0.16 100	0.14 120	0.17 184	0.30 375

UCFNet_RVC	0.50 266	0.27 279	0.37 59	0.40 145	0.27 223	0.66 303	0.42 300	1.18 357	0.86 268	0.70 198	0.89 245	0.91 337	0.60 271	0.62 181	0.48 262	0.24 342	0.18 327	0.28 385	0.27 396	0.25 342	0.24 334

PWCDC_ROB	0.93 417	0.54 423	0.97 409	0.78 461	0.41 389	1.03 405	0.42 300	1.39 426	2.34 480	1.04 389	3.73 489	0.80 302	1.12 433	1.29 422	1.04 415	0.37 431	0.22 370	0.24 337	0.20 301	0.36 407	0.31 382

rvit_0105_5	0.44 204	0.32 335	0.79 360	0.51 364	0.29 268	0.44 191	0.43 307	0.62 90	0.76 208	0.51 108	0.52 96	0.61 194	0.53 229	0.58 133	0.38 190	0.28 377	0.25 396	0.25 350	0.24 369	0.22 298	0.20 265

test_sample2	0.45 213	0.24 199	0.49 182	0.34 19	0.21 44	0.60 269	0.43 307	1.01 293	0.73 194	0.67 180	0.80 200	0.70 245	0.64 295	0.65 207	0.41 225	0.19 252	0.15 255	0.18 178	0.16 171	0.19 247	0.19 236

DAS	0.54 304	0.26 263	0.66 307	0.49 341	0.31 304	0.61 270	0.43 307	0.89 249	1.01 350	0.95 351	1.16 365	0.71 248	0.85 389	0.89 337	0.47 258	0.18 215	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.22 298	0.19 236

SepStereo	0.54 304	0.26 263	0.66 307	0.49 341	0.31 304	0.61 270	0.43 307	0.89 249	1.01 350	0.95 351	1.16 365	0.71 248	0.85 389	0.97 370	0.47 258	0.18 215	0.14 234	0.18 178	0.15 144	0.22 298	0.19 236

ICVP	0.48 240	0.26 263	0.42 106	0.49 341	0.28 245	0.63 280	0.43 307	1.05 309	0.72 184	0.68 189	0.95 273	0.75 277	0.56 247	0.55 110	0.61 324	0.24 342	0.18 327	0.19 211	0.17 222	0.19 247	0.21 282
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.58 339	0.35 352	1.34 442	0.50 352	0.34 351	0.73 331	0.43 307	1.09 324	0.96 331	0.83 273	0.87 238	0.76 284	0.66 304	0.77 294	0.52 283	0.19 252	0.18 327	0.26 366	0.27 396	0.28 367	0.29 370

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 312	0.33 343	0.71 333	0.46 303	0.31 304	0.66 303	0.43 307	1.07 316	0.89 291	0.93 339	0.91 258	0.98 350	0.61 277	0.76 287	0.64 333	0.22 307	0.18 327	0.22 304	0.22 342	0.22 298	0.24 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 312	0.37 363	0.67 312	0.42 202	0.31 304	0.50 209	0.43 307	1.22 377	0.73 194	0.86 301	1.05 323	0.85 310	0.58 261	0.90 343	0.56 303	0.29 387	0.23 379	0.22 304	0.22 342	0.26 350	0.26 344

MM-Stereo_test3	0.35 90	0.19 62	0.33 26	0.42 202	0.26 188	0.34 115	0.44 315	0.74 192	0.93 312	0.47 98	0.52 96	0.42 95	0.29 88	0.46 59	0.29 91	0.17 182	0.15 255	0.17 136	0.13 92	0.14 71	0.15 128

MM-Stereo_test1	0.34 85	0.19 62	0.37 59	0.42 202	0.23 84	0.35 118	0.44 315	0.62 90	0.56 123	0.61 139	0.51 89	0.38 69	0.36 140	0.65 207	0.27 58	0.15 105	0.13 197	0.17 136	0.14 120	0.15 111	0.13 64

rvit_0105_4	0.42 185	0.30 324	0.77 356	0.52 381	0.29 268	0.41 169	0.44 315	0.57 72	0.75 203	0.45 89	0.48 75	0.56 159	0.49 217	0.58 133	0.37 175	0.28 377	0.26 405	0.25 350	0.22 342	0.24 331	0.19 236

AASNet	0.55 312	0.27 279	0.62 291	0.51 364	0.32 328	0.73 331	0.44 315	1.55 451	0.88 286	0.88 312	0.94 269	0.64 213	0.63 287	0.62 181	0.84 372	0.23 332	0.20 353	0.20 247	0.16 171	0.22 298	0.20 265

GMM-Stereo	0.44 204	0.20 92	0.39 75	0.42 202	0.25 152	0.50 209	0.44 315	0.72 173	0.57 130	0.77 241	1.37 408	0.76 284	0.38 154	0.62 181	0.34 146	0.15 105	0.10 17	0.20 247	0.19 280	0.17 184	0.28 364

ac_64	0.54 304	0.24 199	0.58 271	0.46 303	0.28 245	0.79 348	0.44 315	1.11 330	0.63 145	0.94 346	0.85 227	1.06 377	0.70 328	0.76 287	0.72 350	0.22 307	0.18 327	0.20 247	0.19 280	0.18 212	0.16 159

HSM	0.53 299	0.25 230	0.46 150	0.40 145	0.25 152	0.74 335	0.44 315	1.29 404	0.78 215	0.82 266	0.92 264	1.21 402	0.75 356	0.90 343	0.48 262	0.18 215	0.14 234	0.17 136	0.14 120	0.17 184	0.18 225

RAFT+CT+SA	0.40 163	0.24 199	0.40 87	0.53 390	0.27 223	0.28 52	0.45 322	0.79 220	0.81 239	0.51 108	0.90 251	0.42 95	0.39 169	0.81 312	0.33 134	0.15 105	0.11 68	0.18 178	0.18 253	0.15 111	0.15 128

HGLStereo	0.58 339	0.30 324	0.65 305	0.51 364	0.38 373	0.78 342	0.45 322	1.07 316	0.82 249	0.89 319	1.16 365	0.88 324	0.91 406	0.80 307	0.74 353	0.21 289	0.21 361	0.20 247	0.18 253	0.19 247	0.22 301

STTStereo	0.57 327	0.39 376	0.87 391	0.45 279	0.32 328	0.62 274	0.45 322	1.01 293	0.87 275	1.01 377	0.91 258	0.95 344	0.58 261	0.77 294	0.66 334	0.25 354	0.24 388	0.27 374	0.33 426	0.25 342	0.26 344

rvit_stereo_0080	0.32 68	0.26 263	0.45 137	0.39 108	0.28 245	0.27 39	0.46 325	0.51 43	0.46 95	0.36 50	0.42 58	0.41 88	0.29 88	0.41 35	0.34 146	0.22 307	0.17 313	0.17 136	0.16 171	0.23 318	0.16 159

rvit_stereo_ft	0.35 90	0.26 263	0.54 245	0.53 390	0.32 328	0.33 106	0.46 325	0.52 46	0.52 117	0.35 47	0.41 56	0.41 88	0.34 127	0.49 83	0.36 166	0.22 307	0.14 234	0.19 211	0.18 253	0.19 247	0.15 128

1111x	0.64 365	0.23 178	0.61 285	0.39 108	0.21 44	0.68 316	0.46 325	1.32 414	1.03 359	0.76 233	1.02 307	0.95 344	0.72 344	1.13 400	2.15 468	0.18 215	0.18 327	0.18 178	0.19 280	0.20 264	0.19 236

whm_eth	0.32 68	0.26 263	0.45 137	0.39 108	0.28 245	0.27 39	0.46 325	0.51 43	0.46 95	0.36 50	0.42 58	0.41 88	0.29 88	0.41 35	0.34 146	0.22 307	0.17 313	0.17 136	0.16 171	0.23 318	0.16 159

BSDual-CNN	0.48 240	0.26 263	0.47 161	0.46 303	0.29 268	0.75 339	0.46 325	0.99 286	0.80 230	0.77 241	0.80 200	0.76 284	0.59 267	0.66 219	0.48 262	0.21 289	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.18 212	0.19 236

hknet	0.51 279	0.26 263	0.58 271	0.46 303	0.29 268	0.75 339	0.46 325	0.99 286	0.89 291	0.77 241	0.80 200	0.96 347	0.67 313	0.75 277	0.50 274	0.19 252	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.18 212	0.19 236

TransformOpticalFlow	0.46 220	0.21 120	0.49 182	0.42 202	0.24 123	0.36 126	0.46 325	1.04 302	0.84 256	0.67 180	1.14 358	0.73 268	0.56 247	0.78 302	0.33 134	0.15 105	0.10 17	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.15 128

ADLNet	0.57 327	0.29 309	0.58 271	0.46 303	0.35 357	0.80 354	0.46 325	1.14 343	0.88 286	1.03 384	0.98 289	0.92 341	0.66 304	0.71 261	0.83 371	0.22 307	0.16 281	0.22 304	0.22 342	0.22 298	0.23 323

test_sample7	0.54 304	0.30 324	0.55 249	0.37 66	0.28 245	0.63 280	0.47 333	1.11 330	0.92 307	0.93 339	0.89 245	0.86 314	0.71 333	0.74 270	0.53 294	0.27 368	0.22 370	0.27 374	0.26 390	0.27 359	0.26 344

SACVNet	0.61 354	0.36 361	0.67 312	0.57 413	0.37 367	0.65 296	0.47 333	1.16 348	0.80 230	1.04 389	1.06 329	1.02 362	0.81 379	0.99 377	0.57 309	0.28 377	0.21 361	0.25 350	0.24 369	0.30 377	0.39 415

PSM-AAD	0.48 240	0.21 120	0.39 75	0.44 266	0.23 84	0.56 243	0.47 333	0.67 128	0.73 194	1.08 404	1.12 348	0.58 178	0.87 396	0.63 192	0.33 134	0.15 105	0.11 68	0.25 350	0.26 390	0.18 212	0.42 428

RAFT	0.46 220	0.23 178	0.52 224	0.48 331	0.27 223	0.55 237	0.47 333	0.68 134	0.60 141	0.83 273	0.82 210	1.00 356	0.56 247	0.76 287	0.37 175	0.18 215	0.16 281	0.22 304	0.20 301	0.16 158	0.14 91

AANet_RVC	0.59 343	0.35 352	0.68 319	0.47 323	0.28 245	0.57 251	0.47 333	1.04 302	1.28 425	0.87 304	1.33 400	0.86 314	0.63 287	1.16 406	0.89 379	0.19 252	0.13 197	0.15 76	0.14 120	0.18 212	0.20 265

iResNet	0.52 292	0.31 333	0.86 386	0.44 266	0.22 57	0.66 303	0.47 333	0.92 264	1.02 355	0.89 319	1.12 348	0.69 243	0.55 240	0.86 328	0.60 319	0.15 105	0.11 68	0.15 76	0.12 61	0.17 184	0.17 201

rvit_0105_3	0.48 240	0.35 352	0.85 385	0.56 409	0.31 304	0.48 207	0.48 339	0.65 111	0.81 239	0.66 171	0.59 120	0.66 231	0.56 247	0.66 219	0.41 225	0.30 394	0.27 410	0.29 393	0.28 402	0.21 275	0.21 282

MyStereo07	0.33 76	0.23 178	0.37 59	0.43 242	0.29 268	0.40 158	0.48 339	0.78 213	0.38 46	0.38 58	0.34 42	0.32 32	0.30 104	0.63 192	0.28 75	0.14 44	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.17 201

MyStereo06	0.40 163	0.22 150	0.65 305	0.42 202	0.29 268	0.43 183	0.48 339	1.05 309	0.43 81	0.64 160	0.54 105	0.78 291	0.27 62	0.53 101	0.31 117	0.14 44	0.13 197	0.18 178	0.17 222	0.17 184	0.17 201

MyStereo05	0.46 220	0.22 150	0.51 203	0.42 202	0.29 268	0.43 183	0.48 339	0.96 279	1.12 389	0.77 241	0.62 129	0.51 140	0.57 258	0.79 304	0.43 232	0.14 44	0.13 197	0.18 178	0.17 222	0.17 184	0.17 201

MyStereo04	0.45 213	0.23 178	0.52 224	0.43 242	0.29 268	0.40 158	0.48 339	1.02 296	1.12 389	0.62 143	0.58 118	0.55 153	0.56 247	0.77 294	0.45 245	0.14 44	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.18 212	0.17 201

LL-Strereo	0.58 339	0.29 309	0.83 372	0.48 331	0.35 357	0.39 150	0.48 339	1.04 302	0.99 344	0.87 304	0.79 190	1.08 382	1.15 438	1.35 433	0.51 278	0.18 215	0.15 255	0.22 304	0.19 280	0.17 184	0.21 282

GASNet	0.70 374	0.77 451	1.16 424	0.71 454	0.49 426	0.62 274	0.48 339	1.12 334	1.05 365	0.98 369	0.84 218	0.94 343	0.82 380	1.41 437	0.85 374	0.33 410	0.22 370	0.29 393	0.28 402	0.44 432	0.26 344

sAnonymous2	0.42 185	0.41 388	0.96 405	0.48 331	0.37 367	0.41 169	0.48 339	0.60 80	0.52 117	0.39 63	0.48 75	0.35 52	0.44 190	0.44 48	0.30 105	0.19 252	0.14 234	0.19 211	0.17 222	0.55 455	0.43 433

CroCo_RVC	0.42 185	0.41 388	0.96 405	0.48 331	0.37 367	0.41 169	0.48 339	0.60 80	0.52 117	0.39 63	0.48 75	0.35 52	0.44 190	0.44 48	0.30 105	0.19 252	0.14 234	0.19 211	0.17 222	0.55 455	0.43 433

UPFNet	0.55 312	0.26 263	0.59 279	0.46 303	0.38 373	0.83 365	0.48 339	1.03 301	0.80 230	0.92 336	0.91 258	0.85 310	0.67 313	0.87 330	0.78 359	0.20 273	0.21 361	0.20 247	0.20 301	0.20 264	0.15 128

NVstereo2D	0.62 360	0.32 335	0.82 368	0.50 352	0.44 406	0.88 376	0.48 339	1.12 334	1.17 405	0.67 180	0.90 251	0.90 331	0.69 323	1.02 386	0.69 343	0.33 410	0.16 281	0.29 393	0.20 301	0.43 429	0.46 443

DualNet (step1)	0.60 350	0.37 363	0.83 372	0.39 108	0.31 304	0.72 327	0.49 350	1.11 330	0.92 307	0.93 339	0.89 245	0.86 314	0.71 333	0.74 270	0.53 294	0.42 444	0.22 370	0.40 436	0.41 447	0.36 407	0.35 400

test_sample9	1.17 445	0.37 363	0.83 372	0.39 108	0.31 304	0.72 327	0.49 350	1.11 330	0.92 307	0.93 339	0.89 245	0.86 314	0.71 333	1.29 422	2.03 464	0.42 444	9.50 515	0.40 436	0.41 447	0.36 407	0.35 400

test_sample8	1.36 459	0.37 363	0.83 372	0.39 108	0.31 304	0.72 327	0.49 350	1.19 361	0.79 222	1.51 446	0.96 277	3.29 484	1.64 464	1.29 422	2.03 464	0.42 444	9.50 515	0.40 436	0.41 447	0.36 407	0.35 400

CSP-Net	0.57 327	0.29 309	0.55 249	0.42 202	0.29 268	1.20 432	0.49 350	1.29 404	0.75 203	0.98 369	0.97 285	0.88 324	0.69 323	0.85 326	0.66 334	0.27 368	0.18 327	0.17 136	0.17 222	0.18 212	0.19 236

STrans-v2	0.47 231	0.21 120	0.49 182	0.41 170	0.25 152	0.54 232	0.49 350	1.16 348	0.82 249	0.67 180	1.05 323	0.71 248	0.67 313	0.74 270	0.34 146	0.15 105	0.11 68	0.17 136	0.15 144	0.14 71	0.14 91

SuperB	1.00 430	0.41 388	4.03 490	0.45 279	0.32 328	0.99 396	0.49 350	1.09 324	2.09 474	1.10 412	1.10 341	0.74 272	0.83 382	1.13 400	1.75 455	0.20 273	0.15 255	0.17 136	0.15 144	2.50 497	0.27 354

fast-acv-ft	0.66 367	0.32 335	0.80 361	0.46 303	0.34 351	1.26 435	0.50 356	0.91 255	1.00 348	1.05 394	1.36 405	1.28 407	0.84 385	0.81 312	0.90 385	0.22 307	0.24 388	0.23 323	0.23 355	0.21 275	0.22 301

stereogan	0.83 403	0.33 343	0.89 395	0.61 427	0.51 432	1.80 466	0.50 356	1.41 432	1.39 440	1.05 394	1.47 426	1.56 448	1.04 424	1.32 431	0.87 376	0.29 387	0.29 419	0.29 393	0.25 382	0.39 419	0.40 420

SHD	0.98 427	0.54 423	1.30 438	0.63 434	0.50 430	1.14 422	0.50 356	1.80 473	2.20 475	1.66 455	1.39 410	1.47 436	1.21 440	1.40 434	1.80 456	0.32 403	0.27 410	0.32 409	0.34 428	0.41 423	0.44 437

SQANet	0.87 412	0.76 450	0.76 353	1.16 475	0.99 473	1.10 414	0.51 359	1.12 334	0.85 262	0.93 339	1.05 323	1.03 364	0.76 365	1.07 392	0.70 344	0.79 471	0.25 396	1.04 477	0.36 432	1.56 479	0.70 466

CRFU-Net	0.59 343	0.29 309	0.62 291	0.47 323	0.31 304	1.20 432	0.51 359	1.19 361	0.59 134	1.05 394	1.00 301	1.06 377	0.87 396	0.83 319	0.77 358	0.22 307	0.19 345	0.18 178	0.16 171	0.19 247	0.20 265

ADLNet2	0.57 327	0.26 263	0.71 333	0.48 331	0.31 304	0.83 365	0.51 359	1.10 328	0.99 344	0.85 291	0.99 297	0.99 355	0.70 328	0.79 304	0.78 359	0.21 289	0.17 313	0.18 178	0.18 253	0.22 298	0.22 301

IRAFT_RVC	0.43 198	0.20 92	0.52 224	0.45 279	0.24 123	0.26 29	0.51 359	0.76 205	0.78 215	0.77 241	0.80 200	0.73 268	0.50 220	0.74 270	0.39 199	0.18 215	0.10 17	0.21 290	0.17 222	0.17 184	0.15 128

delet	0.57 327	0.25 230	0.63 295	0.46 303	0.34 351	1.05 410	0.51 359	1.04 302	0.94 320	0.90 326	0.99 297	0.90 331	0.68 321	0.87 330	0.78 359	0.18 215	0.18 327	0.20 247	0.21 320	0.17 184	0.17 201

DLCB_ROB	0.60 350	0.29 309	0.53 232	0.50 352	0.33 340	0.76 341	0.51 359	1.02 296	0.94 320	1.07 403	1.16 365	1.21 402	0.73 349	0.98 372	0.75 355	0.21 289	0.20 353	0.22 304	0.23 355	0.22 298	0.20 265

UGAM	0.54 304	0.23 178	0.51 203	0.46 303	0.26 188	0.40 158	0.52 365	0.65 111	1.19 410	0.78 252	1.15 360	1.38 429	0.56 247	1.03 388	0.56 303	0.18 215	0.15 255	0.25 350	0.21 320	0.15 111	0.13 64

GwcNet	0.73 378	0.39 376	1.37 444	0.53 390	0.43 401	1.10 414	0.52 365	1.27 395	1.19 410	1.05 394	1.41 413	1.06 377	0.86 393	0.98 372	1.01 405	0.26 359	0.24 388	0.24 337	0.23 355	0.23 318	0.28 364

AF-Net	0.85 409	0.41 388	0.87 391	0.66 441	0.54 439	0.96 389	0.52 365	1.66 465	1.37 437	1.03 384	2.04 458	1.46 434	1.36 449	1.19 410	1.05 417	0.34 418	0.24 388	0.39 433	0.28 402	0.31 381	0.26 344

ADCRef	0.84 404	0.46 403	1.60 461	0.52 381	0.45 412	1.08 412	0.52 365	1.13 341	1.03 359	1.22 427	1.43 419	0.87 320	0.93 410	0.91 346	3.35 483	0.19 252	0.16 281	0.23 323	0.23 355	0.23 318	0.22 301

PSMNet-RUCA	0.78 393	0.78 453	1.23 429	1.01 469	0.91 465	0.68 316	0.53 369	1.16 348	1.06 369	0.79 257	1.10 341	0.82 306	0.72 344	0.94 354	0.70 344	0.55 463	0.27 410	0.76 470	0.46 454	0.70 463	0.49 449

Anonymous_2	0.84 404	0.45 398	0.66 307	0.41 170	0.45 412	0.82 362	0.53 369	0.81 225	0.81 239	0.73 216	0.61 126	0.91 337	0.76 365	0.77 294	0.61 324	0.51 457	0.55 474	0.54 461	4.92 511	0.54 453	0.42 428

iRaft-Stereo_5w	0.46 220	0.22 150	0.53 232	0.43 242	0.30 292	0.30 69	0.53 369	0.66 117	0.71 182	0.62 143	0.89 245	1.01 360	0.67 313	0.76 287	0.67 337	0.13 24	0.12 134	0.17 136	0.15 144	0.15 111	0.17 201

DSFCA	0.57 327	0.27 279	0.71 333	0.41 170	0.36 364	0.78 342	0.53 369	1.08 321	0.85 262	1.08 404	0.84 218	0.90 331	0.66 304	1.05 391	0.63 331	0.26 359	0.22 370	0.21 290	0.21 320	0.22 298	0.20 265

StereoDRNet	0.67 368	0.35 352	0.82 368	0.53 390	0.44 406	1.03 405	0.53 369	1.51 448	1.06 369	1.13 418	0.91 258	1.07 381	0.74 353	0.87 330	0.95 396	0.24 342	0.19 345	0.25 350	0.23 355	0.27 359	0.22 301

DISCO	0.72 377	0.27 279	0.72 339	0.45 279	0.31 304	1.12 420	0.53 369	1.32 414	1.25 419	0.84 279	1.07 333	1.52 444	0.87 396	1.82 463	1.08 422	0.20 273	0.15 255	0.18 178	0.16 171	0.24 331	0.24 334

NOSS_ROB	0.59 343	0.40 384	0.42 106	0.45 279	0.31 304	0.79 348	0.53 369	1.09 324	1.12 389	0.69 192	0.92 264	0.77 289	0.63 287	0.81 312	0.52 283	0.39 437	0.38 451	0.44 444	0.42 452	0.38 415	0.36 406

GEStereo_RVC	0.56 321	0.30 324	0.70 331	0.51 364	0.31 304	0.70 318	0.54 376	1.31 408	0.93 312	0.85 291	0.86 231	0.84 308	0.63 287	0.92 348	0.67 337	0.24 342	0.16 281	0.19 211	0.17 222	0.21 275	0.23 323

ARAFT	0.48 240	0.25 230	0.82 368	0.42 202	0.25 152	0.56 243	0.54 376	0.82 230	0.82 249	0.92 336	0.75 171	0.75 277	0.48 213	0.89 337	0.37 175	0.15 105	0.12 134	0.23 323	0.22 342	0.14 71	0.14 91

SGM-Forest	0.65 366	0.33 343	0.43 125	0.44 266	0.30 292	1.01 401	0.54 376	1.13 341	1.09 387	1.11 415	1.21 377	1.10 388	0.76 365	0.99 377	0.71 347	0.32 403	0.33 442	0.33 414	0.30 408	0.30 377	0.28 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous3	0.47 231	0.35 352	0.91 398	0.50 352	0.38 373	0.81 359	0.55 379	0.76 205	0.66 158	0.52 111	0.65 135	0.44 107	0.45 197	0.66 219	0.39 199	0.25 354	0.25 396	0.22 304	0.21 320	0.23 318	0.24 334

RTSC	0.93 417	0.54 423	1.59 458	0.56 409	0.40 384	1.17 430	0.55 379	1.44 439	1.82 468	1.53 448	1.26 387	1.15 398	0.82 380	1.70 457	2.44 472	0.26 359	0.20 353	0.23 323	0.24 369	0.31 381	0.32 386

DispFullNet	1.64 471	2.64 505	3.14 483	2.57 499	1.78 491	1.32 438	0.55 379	1.42 437	1.45 446	1.89 465	1.48 427	1.55 446	2.35 485	2.08 473	1.12 425	0.60 466	0.19 345	2.33 497	0.73 478	2.35 493	1.30 490

ToySt	0.52 292	0.27 279	0.93 399	0.42 202	0.28 245	0.67 312	0.56 382	0.88 248	0.79 222	0.61 139	0.85 227	0.92 341	0.70 328	0.72 266	0.61 324	0.16 147	0.17 313	0.21 290	0.21 320	0.22 298	0.21 282

Syn2CoEx	0.74 383	0.55 429	1.17 425	0.66 441	0.45 412	0.89 379	0.56 382	1.54 450	1.15 400	0.95 351	1.35 404	1.03 364	1.03 422	0.96 363	0.89 379	0.31 398	0.27 410	0.29 393	0.24 369	0.23 318	0.27 354

UDG	0.93 417	1.03 471	0.75 351	1.00 468	0.97 471	1.02 403	0.57 384	1.18 357	1.01 350	0.93 339	1.02 307	1.32 413	1.03 422	0.88 336	0.92 389	0.55 463	0.33 442	1.82 486	0.41 447	1.20 477	0.74 468

RAFT + AFF	0.54 304	0.30 324	0.84 379	0.51 364	0.32 328	0.63 280	0.57 384	1.05 309	0.95 324	0.80 260	0.87 238	0.85 310	0.57 258	0.87 330	0.51 278	0.18 215	0.21 361	0.23 323	0.22 342	0.19 247	0.19 236

psmorigin	0.84 404	0.53 416	2.21 476	0.50 352	0.41 389	0.86 373	0.57 384	1.08 321	0.90 295	1.50 445	1.42 417	1.50 440	1.09 429	1.29 422	1.03 410	0.32 403	0.33 442	0.27 374	0.27 396	0.34 398	0.45 439

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 376	0.84 459	0.80 361	0.55 406	0.38 373	1.38 442	0.57 384	1.07 316	0.81 239	0.90 326	0.94 269	0.95 344	0.54 236	1.01 383	0.61 324	0.41 442	0.30 424	0.57 463	0.31 417	0.86 468	0.39 415

RP	0.80 395	0.38 371	0.73 344	0.67 443	0.59 448	0.82 362	0.57 384	1.21 370	1.28 425	1.03 384	1.68 440	1.45 433	1.49 459	1.08 395	0.90 385	0.36 427	0.31 432	0.37 427	0.30 408	0.36 407	0.36 406

Nwc_Net	0.82 398	0.40 384	0.86 386	0.62 431	0.56 441	1.04 407	0.57 384	1.72 469	1.08 381	0.93 339	1.88 451	1.44 432	1.24 443	1.19 410	0.94 393	0.31 398	0.25 396	0.36 422	0.39 439	0.31 381	0.31 382

PS-NSSS	0.60 350	0.46 403	0.68 319	0.43 242	0.34 351	0.66 303	0.57 384	1.05 309	0.91 301	0.80 260	1.28 392	0.72 263	0.67 313	0.89 337	0.61 324	0.32 403	0.26 405	0.40 436	0.27 396	0.35 403	0.29 370

iinet-f	0.69 373	0.29 309	2.34 478	0.41 170	0.31 304	1.16 426	0.58 391	0.87 241	0.85 262	0.86 301	1.17 370	1.04 369	0.83 382	0.76 287	1.26 433	0.21 289	0.18 327	0.17 136	0.16 171	0.21 275	0.21 282

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 368	0.30 324	1.20 426	0.42 202	0.31 304	1.00 397	0.58 391	1.16 348	1.07 377	1.01 377	1.25 383	1.08 382	0.75 356	1.18 409	1.03 410	0.20 273	0.12 134	0.16 100	0.13 92	0.22 298	0.22 301

edge stereo	0.79 394	0.40 384	0.82 368	0.52 381	0.44 406	0.83 365	0.58 391	1.34 419	1.08 381	1.30 436	1.38 409	1.79 455	1.13 435	1.15 405	0.92 389	0.34 418	0.32 437	0.42 441	0.28 402	0.33 392	0.39 415

S-Stereo	0.76 390	0.36 361	1.10 418	0.57 413	0.46 421	0.83 365	0.59 394	1.31 408	1.62 460	0.98 369	1.41 413	1.11 390	0.93 410	0.85 326	1.07 420	0.27 368	0.31 432	0.28 385	0.25 382	0.33 392	0.50 452

RGC	0.82 398	0.62 439	0.80 361	0.67 443	0.66 457	0.91 381	0.59 394	1.35 420	1.09 387	1.12 417	1.46 424	1.50 440	1.09 429	1.28 421	0.97 401	0.34 418	0.30 424	0.48 453	0.40 442	0.38 415	0.38 414

psm_up	0.57 327	0.27 279	0.52 224	0.50 352	0.33 340	0.65 296	0.60 396	1.07 316	0.84 256	0.87 304	0.91 258	1.00 356	1.06 426	0.80 307	0.66 334	0.22 307	0.25 396	0.26 366	0.23 355	0.22 298	0.21 282

MeshStereo	1.38 460	0.45 398	0.58 271	0.45 279	0.35 357	1.63 458	0.60 396	2.07 477	1.43 444	4.49 501	3.32 485	4.67 492	2.08 479	2.08 473	1.32 437	0.36 427	0.36 449	0.37 427	0.32 420	0.32 387	0.34 397
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
ADCP+	1.18 447	0.37 363	3.09 482	0.50 352	0.52 434	1.48 448	0.61 398	1.32 414	1.07 377	1.21 425	1.16 365	1.08 382	1.11 431	1.63 452	7.17 500	0.20 273	0.16 281	0.24 337	0.22 342	0.29 369	0.22 301

DRN-Test	0.68 371	0.34 348	0.77 356	0.52 381	0.40 384	1.14 422	0.61 398	1.56 455	1.04 363	1.18 422	1.10 341	1.05 373	0.72 344	0.82 317	1.01 405	0.24 342	0.18 327	0.26 366	0.25 382	0.26 350	0.23 323

ssnet_v2	0.61 354	0.29 309	0.69 328	0.45 279	0.30 292	0.93 383	0.62 400	1.20 367	1.03 359	0.97 366	0.81 208	0.98 350	0.67 313	0.84 323	0.97 401	0.26 359	0.23 379	0.23 323	0.24 369	0.20 264	0.21 282

GrayStereo	0.49 253	0.20 92	0.44 130	0.47 323	0.29 268	0.51 214	0.62 400	0.71 163	0.66 158	1.04 389	1.46 424	0.77 289	0.73 349	0.58 133	0.35 155	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.17 222	0.15 111	0.30 375

LRCNet_RVC	21.27 516	31.14 520	21.46 511	28.97 518	23.77 516	3.11 491	0.62 400	20.94 518	1.64 462	25.57 519	28.13 519	21.96 519	14.74 509	21.99 520	16.44 511	29.16 524	14.92 518	33.57 520	31.28 520	29.67 522	26.33 520

FAT-Stereo	0.75 387	0.34 348	0.81 367	0.51 364	0.38 373	0.78 342	0.63 403	1.39 426	1.32 433	1.05 394	1.40 411	1.58 449	1.14 436	0.92 348	0.91 387	0.29 387	0.28 417	0.28 385	0.23 355	0.28 367	0.41 425

G-Net	0.95 422	0.48 411	1.13 421	0.67 443	0.49 426	2.07 472	0.63 403	1.02 296	0.90 295	1.77 461	2.62 473	1.28 407	1.60 462	1.09 396	1.06 418	0.37 431	0.30 424	0.35 417	0.25 382	0.46 436	0.45 439

THIR-Stereo	0.51 279	0.19 62	0.47 161	0.39 108	0.23 84	0.74 335	0.64 405	0.68 134	0.88 286	1.03 384	1.40 411	0.71 248	0.75 356	0.64 199	0.43 232	0.16 147	0.11 68	0.17 136	0.18 253	0.15 111	0.17 201

FCDSN-DC	1.43 464	0.57 432	0.69 328	0.74 457	0.59 448	1.42 444	0.65 406	1.40 430	1.41 441	3.31 496	4.42 499	4.57 491	3.01 493	1.70 457	1.19 430	0.46 448	0.42 462	0.48 453	0.47 457	0.51 448	0.51 456
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CBFPSM	0.61 354	0.25 230	1.41 448	0.39 108	0.27 223	1.10 414	0.67 407	0.83 232	0.84 256	0.82 266	0.81 208	1.33 418	0.85 389	0.72 266	0.86 375	0.16 147	0.15 255	0.15 76	0.17 222	0.17 184	0.23 323

CVANet_RVC	0.59 343	0.35 352	0.54 245	0.49 341	0.33 340	0.70 318	0.67 407	1.12 334	0.97 336	0.88 312	1.05 323	1.01 360	0.72 344	0.94 354	0.55 301	0.30 394	0.20 353	0.28 385	0.26 390	0.32 387	0.23 323

MSMD_ROB	1.25 451	0.51 412	0.64 300	0.60 423	0.50 430	1.66 460	0.67 407	1.26 390	1.26 423	2.64 483	3.82 490	3.06 480	3.20 495	1.45 442	0.91 387	0.46 448	0.41 460	0.49 456	0.51 467	0.47 438	0.45 439

rvit_105_1	0.56 321	0.42 392	0.84 379	0.59 421	0.37 367	0.59 263	0.68 410	0.73 185	0.97 336	0.82 266	0.69 149	0.75 277	0.63 287	0.80 307	0.56 303	0.34 418	0.29 419	0.31 404	0.34 428	0.23 318	0.23 323

APVNet	0.73 378	0.39 376	1.01 412	0.58 419	0.45 412	1.16 426	0.68 410	1.47 443	0.87 275	0.84 279	1.15 360	1.04 369	0.84 385	1.14 402	1.18 428	0.27 368	0.28 417	0.32 409	0.31 417	0.29 369	0.32 386

RYNet	0.76 390	0.37 363	0.74 348	0.54 400	0.67 458	1.35 440	0.68 410	1.28 400	1.21 416	1.10 412	0.90 251	1.31 411	0.94 413	1.01 383	1.30 435	0.22 307	0.16 281	0.27 374	0.23 355	0.43 429	0.45 439

DDUNet	1.10 437	2.58 504	0.83 372	1.21 477	1.27 482	1.02 403	0.69 413	1.17 355	0.95 324	0.98 369	1.26 387	1.28 407	0.84 385	0.97 370	0.79 366	0.85 474	0.40 458	2.00 489	0.60 473	1.34 478	0.94 474

aanetorigin	0.85 409	0.58 435	1.98 472	0.50 352	0.40 384	0.66 303	0.70 414	0.72 173	1.01 350	2.44 481	2.00 456	1.32 413	1.25 444	0.96 363	1.16 427	0.20 273	0.19 345	0.20 247	0.20 301	0.27 359	0.33 395

MFN_U_SF_RVC	1.14 441	0.63 440	2.33 477	0.69 449	0.46 421	2.04 471	0.70 414	1.90 475	1.37 437	1.62 451	1.56 433	1.94 461	1.36 449	1.73 459	1.90 458	0.41 442	0.38 451	0.45 445	0.48 461	0.45 433	0.47 445

FC-DCNN v2	1.74 473	0.53 416	0.68 319	0.62 431	0.49 426	1.67 461	0.71 416	1.85 474	1.57 455	4.84 504	5.01 503	6.42 504	3.92 498	2.24 478	1.43 443	0.47 451	0.42 462	0.47 449	0.46 454	0.48 439	0.47 445

CC-Net-ROB	0.84 404	1.01 470	0.93 399	0.60 423	0.45 412	1.25 434	0.71 416	1.20 367	1.05 365	0.84 279	1.24 382	0.90 331	0.78 371	1.14 402	0.70 344	0.48 453	0.34 445	1.71 484	0.38 437	0.78 466	0.40 420

FC-DCNN	1.67 472	0.53 416	0.68 319	0.62 431	0.49 426	1.62 457	0.71 416	1.77 472	1.55 453	4.73 503	4.66 501	5.82 500	3.94 499	2.13 475	1.42 441	0.47 451	0.42 462	0.47 449	0.46 454	0.48 439	0.47 445

pmcnn	1.27 453	0.31 333	1.14 423	0.41 170	0.23 84	0.97 390	0.71 416	1.23 381	1.32 433	1.83 463	2.34 463	11.25 509	0.89 402	1.04 390	0.96 398	0.15 105	0.12 134	0.12 3	0.10 23	0.15 111	0.16 159

CBMV	0.68 371	0.37 363	0.50 194	0.43 242	0.26 188	1.00 397	0.71 416	1.17 355	1.16 402	1.24 431	1.29 396	1.06 377	0.86 393	0.98 372	0.75 355	0.29 387	0.30 424	0.34 416	0.30 408	0.26 350	0.27 354
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	1.10 437	0.96 465	0.96 405	1.37 481	1.06 479	1.65 459	0.72 421	1.46 442	1.19 410	1.10 412	1.32 399	1.32 413	0.95 415	1.29 422	0.81 369	0.89 476	0.46 469	1.24 480	0.50 466	1.86 482	0.89 473

ccnet	0.84 404	0.59 437	0.86 386	0.56 409	0.60 451	1.11 418	0.72 421	1.44 439	0.97 336	1.15 420	1.44 420	1.28 407	0.95 415	1.01 383	1.33 438	0.49 454	0.43 465	0.50 458	0.47 457	0.52 451	0.48 448

NCC-stereo	0.82 398	0.43 395	0.87 391	0.63 434	0.68 459	0.88 376	0.72 421	1.60 461	1.12 389	0.95 351	1.41 413	1.37 425	1.37 451	1.26 418	0.94 393	0.32 403	0.30 424	0.37 427	0.49 464	0.34 398	0.35 400

Abc-Net	0.82 398	0.43 395	0.87 391	0.63 434	0.68 459	0.88 376	0.72 421	1.60 461	1.12 389	0.95 351	1.41 413	1.37 425	1.37 451	1.26 418	0.94 393	0.32 403	0.30 424	0.37 427	0.49 464	0.34 398	0.35 400
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.59 343	0.35 352	0.57 269	0.53 390	0.32 328	0.67 312	0.72 421	1.09 324	1.03 359	0.84 279	1.11 346	0.84 308	0.71 333	0.96 363	0.61 324	0.28 377	0.18 327	0.26 366	0.22 342	0.27 359	0.21 282

FTStereo	0.56 321	0.21 120	0.39 75	0.42 202	0.25 152	0.39 150	0.73 426	0.69 144	0.45 89	1.09 408	3.23 481	0.69 243	0.71 333	0.55 110	0.34 146	0.15 105	0.13 197	0.19 211	0.17 222	0.15 111	0.32 386

PA-Net	0.70 374	0.46 403	0.96 405	0.51 364	0.53 436	0.94 385	0.73 426	1.14 343	1.15 400	0.83 273	0.90 251	0.88 324	0.76 365	1.19 410	0.96 398	0.25 354	0.41 460	0.29 393	0.44 453	0.27 359	0.39 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EDNetEfficientorigin	9.96 509	1.17 475	175.17 527	0.49 341	0.37 367	1.13 421	0.74 428	1.27 395	2.70 484	3.16 495	2.49 467	2.28 468	2.15 481	1.88 465	2.27 471	0.21 289	0.19 345	0.25 350	0.20 301	0.54 453	0.53 460

DeepPrunerF	0.93 417	0.55 429	3.88 487	0.70 452	0.81 464	0.72 327	0.74 428	1.28 400	1.97 471	0.95 351	1.02 307	0.87 320	0.85 389	1.16 406	1.07 420	0.35 424	0.29 419	0.43 442	0.40 442	0.31 381	0.33 395

DGSMNet	0.80 395	0.58 435	1.42 449	0.61 427	0.65 455	0.94 385	0.75 430	1.35 420	1.16 402	0.88 312	1.26 387	1.00 356	0.75 356	1.07 392	0.89 379	0.36 427	0.31 432	0.41 440	0.40 442	0.60 461	0.59 464

FBW_ROB	0.94 421	0.54 423	1.03 414	0.56 409	0.42 398	1.16 426	0.76 431	1.56 455	1.41 441	1.38 442	1.33 400	1.47 436	1.07 427	2.94 489	1.14 426	0.26 359	0.32 437	0.45 445	0.30 408	0.34 398	0.30 375

ACVNet-4b	1.43 464	1.34 480	1.28 435	1.95 490	1.60 485	1.93 470	0.77 432	1.59 459	1.64 462	1.05 394	1.60 437	2.10 466	0.92 408	1.79 462	0.84 372	1.76 493	0.35 447	2.03 492	0.67 475	2.16 489	1.18 485

ADCMid	1.22 448	0.57 432	3.17 484	0.54 400	0.44 406	1.07 411	0.77 432	1.31 408	1.13 394	2.14 474	1.48 427	1.49 439	1.47 458	1.65 454	5.30 496	0.26 359	0.24 388	0.29 393	0.32 420	0.38 415	0.36 406

PDISCO_ROB	0.96 423	0.51 412	1.13 421	1.03 472	1.00 474	1.81 467	0.77 432	1.72 469	1.60 458	1.09 408	1.19 375	1.34 421	0.80 376	1.62 451	1.01 405	0.58 465	0.22 370	0.45 445	0.40 442	0.50 445	0.41 425

SGM_RVC	1.04 432	0.30 324	0.47 161	0.41 170	0.23 84	1.73 465	0.77 432	1.63 463	1.30 431	2.39 479	1.99 455	2.64 474	1.78 470	2.22 477	1.40 440	0.28 377	0.27 410	0.27 374	0.25 382	0.25 342	0.25 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-LNSev	0.75 387	0.54 423	1.59 458	0.51 364	0.41 389	1.16 426	0.79 436	1.27 395	1.13 394	1.04 389	1.14 358	1.11 390	0.94 413	0.93 351	1.00 404	0.24 342	0.22 370	0.21 290	0.19 280	0.26 350	0.27 354

WCMA_ROB	1.22 448	0.39 376	0.93 399	0.51 364	0.45 412	1.44 445	0.79 436	1.20 367	1.30 431	2.99 492	3.94 493	3.30 485	2.17 482	1.42 438	1.31 436	0.46 448	0.35 447	0.35 417	0.37 434	0.41 423	0.42 428

Ntro	1.15 442	1.00 469	1.00 411	1.49 482	1.20 481	1.69 463	0.81 438	1.39 426	1.25 419	1.01 377	1.28 392	1.31 411	1.00 419	1.31 429	0.89 379	1.10 484	0.43 465	1.36 481	0.51 467	1.95 484	0.99 480

XQC	0.97 425	0.70 445	1.54 456	0.70 452	0.55 440	1.48 448	0.81 438	1.41 432	1.57 455	1.21 425	1.12 348	1.33 418	1.04 424	1.55 448	2.00 463	0.39 437	0.25 396	0.37 427	0.32 420	0.55 455	0.49 449

anonymity	0.98 427	0.89 462	1.06 417	0.93 466	1.04 478	0.97 390	0.82 440	1.33 417	0.93 312	1.08 404	0.98 289	1.02 362	0.95 415	1.02 386	0.93 391	0.96 477	0.96 498	0.90 474	0.91 485	0.92 470	0.95 476

MDST_ROB	0.97 425	0.29 309	1.02 413	0.64 437	0.43 401	2.64 480	0.82 440	1.68 467	1.18 409	2.89 486	1.82 448	0.97 348	0.75 356	1.83 464	0.89 379	0.26 359	0.22 370	0.32 409	0.28 402	0.26 350	0.26 344

Consistency-Raft	1.01 431	0.82 455	1.27 434	0.85 463	0.97 471	0.81 359	0.83 442	1.35 420	1.61 459	1.06 402	1.66 439	1.11 390	0.93 410	0.93 351	1.11 423	0.65 467	0.75 485	0.79 471	0.91 485	1.09 476	0.79 471

EDNetEfficient	1.47 466	0.82 455	6.28 498	0.48 331	0.40 384	0.73 331	0.83 442	0.95 274	2.77 485	3.48 498	1.95 453	1.64 451	2.12 480	1.42 438	3.84 488	0.21 289	0.19 345	0.21 290	0.21 320	0.43 429	0.42 428

ADCPNet	1.11 440	0.53 416	3.26 485	0.55 406	0.44 406	1.47 447	0.83 442	1.21 370	1.17 405	1.26 434	1.42 417	1.67 452	1.12 433	1.48 445	3.86 489	0.30 394	0.29 419	0.30 403	0.32 420	0.37 413	0.37 412

XPNet_ROB	0.73 378	0.38 371	0.80 361	0.53 390	0.40 384	0.80 354	0.83 442	1.21 370	0.96 331	1.37 440	1.17 370	1.37 425	0.87 396	1.14 402	0.99 403	0.33 410	0.25 396	0.27 374	0.24 369	0.31 381	0.29 370

PSMNet_ROB	0.67 368	0.39 376	0.76 353	0.57 413	0.43 401	1.00 397	0.85 446	1.25 388	0.93 312	0.82 266	1.04 320	1.08 382	0.64 295	0.89 337	1.02 409	0.29 387	0.21 361	0.31 404	0.31 417	0.27 359	0.25 340

ETE_ROB	0.73 378	0.52 414	0.93 399	0.57 413	0.37 367	0.80 354	0.86 447	1.19 361	0.95 324	1.20 424	1.22 379	1.39 431	0.86 393	1.07 392	0.88 377	0.27 368	0.21 361	0.31 404	0.27 396	0.34 398	0.35 400

PVD	1.34 458	0.70 445	1.42 449	0.78 461	0.65 455	1.68 462	0.91 448	2.12 480	3.01 487	2.25 476	2.35 465	1.90 459	1.99 477	1.98 469	2.14 467	0.40 441	0.38 451	0.49 456	0.37 434	0.51 448	0.67 465

SPS-STEREO	1.29 455	0.94 464	1.10 418	1.05 473	1.03 476	1.48 448	0.91 448	1.57 457	1.24 417	2.13 471	1.90 452	1.94 461	1.46 456	1.77 460	1.64 452	0.97 478	0.94 497	0.90 474	0.89 484	0.96 473	0.97 478
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	1.10 437	0.42 392	1.57 457	0.51 364	0.41 389	1.71 464	0.92 450	1.36 424	1.45 446	1.33 438	1.56 433	1.22 405	1.26 445	1.45 442	5.27 495	0.22 307	0.19 345	0.25 350	0.25 382	0.29 369	0.29 370

PASM	0.96 423	0.71 448	2.05 474	0.72 455	0.72 463	0.84 370	0.92 450	1.14 343	1.34 436	1.25 432	1.22 379	1.34 421	1.07 427	1.31 429	1.11 423	0.53 459	0.57 476	0.59 465	0.67 475	0.56 460	0.57 463

LALA_ROB	0.76 390	0.46 403	0.86 386	0.55 406	0.41 389	1.00 397	0.93 452	1.25 388	1.13 394	1.23 429	1.15 360	1.55 446	0.80 376	1.11 399	0.96 398	0.33 410	0.23 379	0.35 417	0.30 408	0.35 403	0.32 386

Wz-Net-MNSev	0.81 397	0.42 392	1.64 464	0.51 364	0.41 389	1.46 446	0.95 453	1.24 382	1.26 423	1.31 437	1.25 383	1.17 399	0.83 382	1.21 414	1.06 418	0.22 307	0.19 345	0.24 337	0.23 355	0.29 369	0.26 344

GANet	0.74 383	0.38 371	0.63 295	0.54 400	0.35 357	1.01 401	0.95 453	1.15 346	0.95 324	1.09 408	2.00 456	1.14 397	0.92 408	1.29 422	0.75 355	0.25 354	0.27 410	0.27 374	0.23 355	0.32 387	0.24 334

ACVNet_1	1.55 468	1.36 481	1.35 443	1.96 491	1.63 486	1.83 468	0.96 455	2.09 478	1.85 469	1.43 444	1.54 431	2.31 469	1.68 467	1.42 438	1.18 428	1.76 493	0.51 473	2.05 494	0.59 472	2.24 492	1.30 490

LE_ROB	4.86 503	0.27 279	9.43 501	0.45 279	0.24 123	1.61 456	0.96 455	2.05 476	17.75 516	16.36 518	4.84 502	5.17 497	19.48 518	2.05 470	15.49 510	0.17 182	0.15 255	0.16 100	0.16 171	0.20 264	0.19 236

FINET	0.75 387	0.45 398	1.38 445	0.48 331	0.46 421	0.98 394	1.00 457	1.22 377	1.69 464	0.91 335	1.25 383	0.74 272	0.74 353	1.09 396	0.82 370	0.37 431	0.31 432	0.27 374	0.24 369	0.35 403	0.34 397

RainbowNet	1.42 463	1.53 486	1.31 439	1.93 489	1.46 483	1.52 453	1.03 458	1.67 466	1.55 453	1.23 429	1.59 436	1.54 445	1.21 440	1.40 434	1.03 410	1.70 491	0.70 480	1.82 486	0.80 481	2.11 488	1.22 486

NVStereoNet_ROB	1.31 457	0.96 465	1.33 441	0.90 465	0.92 466	1.15 424	1.05 459	1.49 444	1.62 460	1.63 452	2.51 468	2.31 469	1.62 463	2.16 476	1.42 441	0.81 473	0.73 481	0.79 471	1.02 489	0.73 464	0.97 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GANetREF_RVC	0.82 398	0.77 451	0.95 404	0.68 446	0.43 401	1.15 424	1.06 460	1.19 361	1.20 413	1.03 384	1.02 307	1.10 388	0.89 402	1.20 413	0.78 359	0.49 454	0.39 455	0.58 464	0.39 439	0.69 462	0.49 449
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
Wz-Net-TNSev	1.23 450	1.24 476	5.25 495	0.51 364	0.43 401	1.49 451	1.09 461	1.58 458	1.42 443	1.25 432	1.26 387	1.58 449	1.52 460	1.97 468	1.95 459	0.33 410	0.32 437	0.26 366	0.30 408	0.41 423	0.43 433

ADCS	1.60 469	0.70 445	4.02 489	0.61 427	0.53 436	1.31 437	1.11 462	1.71 468	1.86 470	1.97 469	1.68 440	1.51 442	1.46 456	2.07 472	9.20 503	0.34 418	0.32 437	0.33 414	0.36 432	0.45 433	0.46 443

NaN_ROB	0.73 378	0.46 403	0.89 395	0.52 381	0.34 351	0.98 394	1.11 462	1.28 400	1.20 413	1.27 435	0.96 277	1.08 382	0.79 372	1.34 432	0.78 359	0.24 342	0.30 424	0.23 323	0.24 369	0.23 318	0.26 344

CSAN	0.88 413	0.52 414	0.93 399	0.61 427	0.42 398	1.19 431	1.11 462	1.27 395	1.48 450	1.37 440	1.44 420	1.37 425	1.30 446	1.46 444	1.01 405	0.39 437	0.31 432	0.36 422	0.37 434	0.35 403	0.36 406

CrosDoStereo	0.51 279	0.19 62	0.46 150	0.39 108	0.24 123	0.39 150	1.14 465	0.69 144	0.87 275	0.94 346	1.36 405	0.62 201	0.75 356	0.68 238	0.46 249	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.18 253	0.14 71	0.16 159

DeepStereo_LL	0.51 279	0.19 62	0.46 150	0.39 108	0.24 123	0.39 150	1.14 465	0.69 144	0.87 275	0.94 346	1.36 405	0.62 201	0.75 356	0.68 238	0.46 249	0.15 105	0.12 134	0.17 136	0.18 253	0.14 71	0.16 159

NCCL2	0.74 383	0.45 398	0.77 356	0.65 439	0.45 412	0.97 390	1.16 467	1.16 348	1.02 355	1.00 375	0.98 289	1.48 438	0.88 400	0.99 377	0.89 379	0.31 398	0.27 410	0.39 433	0.39 439	0.33 392	0.34 397

LSM	4.83 502	0.83 458	11.23 503	0.76 460	56.73 522	1.10 414	1.18 468	1.35 420	1.70 465	2.13 471	2.34 463	1.34 421	1.19 439	1.52 447	1.23 432	0.34 418	0.50 472	0.39 433	0.47 457	0.51 448	9.82 512

SGM+DAISY	1.52 467	0.99 467	1.61 462	1.01 469	1.02 475	1.86 469	1.19 469	1.49 444	1.38 439	2.96 490	3.00 480	2.79 476	1.94 473	1.88 465	1.62 451	0.98 480	0.97 499	0.91 476	0.91 485	0.94 472	0.99 480

coex-ft	6.50 507	1.57 487	87.99 526	0.49 341	0.38 373	1.41 443	1.21 470	1.21 370	7.96 503	12.14 510	2.78 476	2.74 475	3.83 497	1.30 428	3.19 482	0.24 342	0.23 379	0.27 374	0.24 369	0.48 439	0.40 420

SANet	1.15 442	0.45 398	1.40 447	0.50 352	0.32 328	1.54 454	1.21 470	1.49 444	3.35 491	1.61 450	2.41 466	2.32 471	1.80 471	1.57 449	1.27 434	0.28 377	0.25 396	0.26 366	0.24 369	0.36 407	0.32 386

Wz-Net-SNSev	0.99 429	0.80 454	3.00 481	0.57 413	0.46 421	0.94 385	1.22 472	1.40 430	1.28 425	1.04 389	1.33 400	1.46 434	0.90 405	2.06 471	1.65 453	0.26 359	0.24 388	0.25 350	0.26 390	0.33 392	0.30 375

DPSNet	1.08 436	0.44 397	2.64 480	0.54 400	0.42 398	1.59 455	1.25 473	2.39 484	1.50 451	1.13 418	1.12 348	1.51 442	2.19 483	1.44 441	1.51 449	0.35 424	0.25 396	0.25 350	0.21 320	0.49 443	0.39 415

Dean	2.07 483	1.39 482	1.69 468	2.17 493	1.83 493	2.75 484	1.28 474	3.49 496	3.80 495	2.13 471	3.30 484	3.18 482	1.98 476	1.78 461	1.72 454	1.73 492	0.79 491	1.99 488	0.91 485	2.17 490	1.34 493

WZ-Net	1.29 455	0.64 441	5.42 496	0.64 437	0.52 434	1.37 441	1.29 475	1.41 432	1.77 467	1.56 449	1.69 442	1.74 453	1.41 453	2.50 484	2.16 469	0.28 377	0.21 361	0.23 323	0.25 382	0.39 419	0.41 425

MFMNet_re	1.17 445	0.99 467	1.31 439	1.02 471	0.95 469	1.32 438	1.32 476	1.44 439	1.58 457	1.72 460	1.70 443	1.21 402	1.57 461	1.16 406	1.04 415	0.88 475	0.76 487	0.79 471	0.75 479	0.90 469	0.94 474

IMH	2.15 485	1.66 493	1.29 436	2.25 494	1.92 496	2.87 487	1.33 477	3.25 491	3.04 488	1.87 464	3.33 487	3.00 479	2.03 478	2.80 488	1.95 459	2.09 498	0.78 488	2.45 500	1.05 494	2.44 496	1.62 498

ACVNet_2	1.74 473	1.30 479	1.62 463	1.81 486	1.63 486	2.28 476	1.34 478	2.35 483	2.64 483	1.82 462	2.55 469	2.99 478	1.71 468	1.67 455	1.20 431	1.48 488	0.59 477	1.81 485	0.71 477	2.09 487	1.29 489

WAO-8	3.00 490	1.60 488	1.52 453	1.82 487	1.65 488	5.57 501	1.35 479	4.65 503	12.37 506	2.89 486	4.04 495	4.89 495	2.78 489	3.73 495	2.44 472	1.29 485	0.93 495	2.00 489	1.16 498	2.02 485	1.23 487

IMH-64-1	1.96 477	1.64 491	1.26 431	2.26 495	1.91 494	2.30 477	1.35 479	2.99 488	2.29 476	1.70 457	2.79 477	2.47 472	1.66 465	2.33 479	1.95 459	2.07 496	0.74 483	2.44 498	1.04 491	2.40 494	1.59 496

IMH-64	1.96 477	1.64 491	1.26 431	2.26 495	1.91 494	2.30 477	1.35 479	2.99 488	2.29 476	1.70 457	2.79 477	2.47 472	1.66 465	2.33 479	1.95 459	2.07 496	0.74 483	2.44 498	1.04 491	2.40 494	1.59 496

Venus	3.00 490	1.60 488	1.52 453	1.82 487	1.65 488	5.57 501	1.35 479	4.65 503	12.37 506	2.89 486	4.04 495	4.89 495	2.78 489	3.73 495	2.44 472	1.29 485	0.93 495	2.00 489	1.16 498	2.02 485	1.23 487

MADNet+	2.28 487	2.56 502	10.82 502	1.25 478	0.96 470	2.77 485	1.44 483	2.34 482	1.76 466	1.36 439	1.78 447	1.84 458	1.74 469	6.33 504	4.57 493	0.67 468	0.66 479	0.59 465	0.54 470	0.84 467	0.81 472

AnyNet_C01	1.63 470	1.16 474	7.38 499	0.65 439	0.56 441	2.25 475	1.53 484	1.53 449	1.46 448	1.71 459	1.95 453	1.83 456	1.41 453	2.48 482	4.42 492	0.33 410	0.32 437	0.32 409	0.34 428	0.45 433	0.50 452

AnyNet_C32	1.27 453	0.72 449	3.33 486	0.59 421	0.56 441	1.51 452	1.53 484	1.27 395	1.28 425	1.52 447	1.48 427	1.38 429	1.23 442	1.64 453	5.26 494	0.30 394	0.29 419	0.29 393	0.34 428	0.38 415	0.44 437

RTS	2.03 480	1.03 471	11.50 504	0.68 446	0.63 453	2.71 481	1.56 486	1.55 451	2.32 478	1.93 466	2.57 470	1.32 413	1.32 447	5.20 501	4.30 490	0.31 398	0.23 379	0.29 393	0.30 408	0.41 423	0.40 420

RTSA	2.03 480	1.03 471	11.50 504	0.68 446	0.63 453	2.71 481	1.56 486	1.55 451	2.32 478	1.93 466	2.57 470	1.32 413	1.32 447	5.20 501	4.30 490	0.31 398	0.23 379	0.29 393	0.30 408	0.41 423	0.40 420

WAO-6	2.11 484	1.52 485	1.25 430	1.73 485	1.69 490	2.72 483	1.62 488	3.15 490	3.64 492	2.01 470	3.28 483	3.52 489	2.20 484	2.59 485	2.48 475	1.31 487	0.92 493	2.04 493	1.22 500	1.89 483	1.35 494

WAO-7	1.96 477	1.24 476	1.52 453	1.28 479	1.06 479	2.92 489	1.64 489	3.32 492	3.05 489	2.28 477	3.32 485	3.19 483	2.38 486	3.39 491	2.49 476	1.02 481	0.92 493	1.06 478	1.04 491	1.05 475	0.99 480

MANE	4.73 500	0.54 423	0.77 356	0.69 449	0.60 451	10.35 507	1.67 490	8.68 509	12.66 508	6.90 508	9.43 509	11.59 510	10.59 507	8.26 508	8.41 501	0.51 457	0.45 467	0.48 453	1.02 489	0.50 445	0.50 452

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 433	0.61 438	1.82 469	0.69 449	0.51 432	2.62 479	1.69 491	1.28 400	1.44 445	1.39 443	1.56 433	1.34 421	0.91 406	1.68 456	0.95 396	0.38 436	0.39 455	0.46 448	0.61 474	0.41 423	0.43 433

TorneroNet-64	3.54 495	1.89 495	1.59 458	2.62 502	2.29 499	6.88 504	1.72 492	4.72 505	11.88 504	2.43 480	5.46 506	8.16 506	2.80 491	4.13 499	3.03 481	2.25 501	0.75 485	2.57 502	1.09 495	2.65 500	1.84 500

ELAS	1.77 476	0.64 441	1.10 418	0.72 455	0.58 447	3.37 494	1.76 493	2.54 485	2.57 482	3.77 499	3.96 494	2.83 477	3.44 496	2.34 481	2.73 479	0.53 459	0.47 470	0.50 458	0.48 461	0.55 455	0.55 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.20 486	1.47 484	1.44 451	2.06 492	1.80 492	2.79 486	1.77 494	2.96 487	3.94 497	1.95 468	4.29 498	3.47 488	1.97 474	2.48 482	1.85 457	2.06 495	0.88 492	2.06 495	1.13 496	2.17 490	1.53 495

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 460	0.91 463	2.11 475	0.89 464	0.57 446	4.27 499	1.79 495	1.55 451	2.00 473	1.64 453	1.85 450	1.83 456	1.44 455	1.89 467	1.49 447	0.49 454	0.40 458	0.56 462	0.58 471	0.75 465	0.52 458

notaker	2.87 489	2.31 501	2.01 473	3.03 505	2.60 506	2.94 490	1.82 496	3.43 494	3.06 490	2.89 486	4.21 497	6.15 503	2.71 488	3.42 492	2.90 480	2.67 506	1.18 501	3.00 508	1.67 504	3.13 503	2.26 503

TorneroNet	4.49 499	1.92 496	1.65 466	2.60 501	2.29 499	14.95 512	1.86 497	4.86 506	19.56 520	3.10 494	7.52 508	7.00 505	2.90 492	4.48 500	3.66 485	2.24 500	0.78 488	2.68 504	1.14 497	2.79 501	1.80 499

SAMSARA	1.15 442	0.69 444	1.44 451	1.09 474	0.93 467	2.10 473	1.87 498	1.64 464	1.47 449	1.64 453	1.21 377	2.06 464	1.14 436	1.61 450	1.50 448	0.39 437	0.45 467	0.36 422	0.38 437	0.50 445	0.51 456

KSHMR	2.64 488	1.96 497	1.86 471	2.69 503	2.44 501	2.88 488	2.04 499	3.46 495	6.31 501	2.51 482	3.27 482	3.39 487	1.97 474	2.59 485	2.08 466	2.48 503	1.41 503	2.80 507	1.51 503	2.98 502	2.09 501

ktn	3.02 492	2.27 500	1.85 470	2.89 504	2.54 505	3.72 495	2.14 500	3.79 499	5.33 499	2.82 485	5.09 504	5.95 501	2.54 487	3.34 490	2.58 478	2.65 505	1.44 504	2.78 506	2.03 506	2.61 499	2.10 502

HanzoNet	6.97 508	2.57 503	4.66 494	3.29 507	2.96 508	3.75 496	2.35 501	5.08 507	7.11 502	14.46 517	13.06 510	17.69 514	22.95 520	13.72 512	6.61 498	4.36 509	1.96 505	3.14 509	2.59 508	3.88 509	3.19 509

UNDER WATER	3.63 496	2.12 499	4.11 491	3.17 506	2.51 503	3.77 497	2.45 502	3.53 497	13.66 509	2.98 491	2.92 479	5.75 499	4.13 501	3.85 497	3.75 486	2.84 507	1.11 500	2.71 505	1.41 501	3.26 505	2.50 505

ELAS_RVC	1.76 475	0.64 441	1.20 426	0.74 457	0.59 448	2.18 474	2.53 503	2.10 479	2.85 486	3.46 497	3.41 488	3.12 481	4.11 500	2.69 487	2.53 477	0.54 462	0.47 470	0.51 460	0.48 461	0.55 455	0.55 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	3.72 497	2.07 498	4.57 493	3.30 508	2.52 504	5.61 503	2.63 504	3.67 498	12.27 505	3.09 493	2.66 474	5.99 502	4.74 503	3.93 498	3.57 484	2.54 504	1.24 502	2.65 503	1.48 502	3.21 504	2.62 506

PWCK	2.06 482	1.75 494	4.11 491	1.69 484	0.93 467	3.13 492	2.86 505	2.18 481	2.41 481	2.38 478	2.33 462	2.22 467	1.85 472	3.52 493	2.20 470	1.65 490	0.73 481	1.52 483	0.83 483	1.81 480	1.02 483

SGM-ForestM	4.73 500	0.34 348	1.05 416	0.46 303	0.28 245	10.26 506	3.48 506	4.52 501	5.16 498	8.68 509	7.48 507	18.87 516	10.80 508	11.26 511	10.01 504	0.32 403	0.34 445	0.32 409	0.32 420	0.29 369	0.30 375

MADNet++	4.18 498	2.72 507	4.00 488	3.80 510	3.44 509	4.72 500	4.05 507	4.01 500	3.74 493	4.52 502	5.14 505	4.20 490	4.89 504	7.04 507	6.39 497	3.79 508	3.70 509	3.27 510	2.70 509	3.68 507	3.74 510

JetBlue	3.02 492	1.39 482	7.91 500	1.17 476	1.49 484	8.53 505	7.94 508	2.82 486	1.98 472	2.15 475	2.69 475	3.32 486	3.01 493	6.66 505	3.81 487	0.79 471	0.78 488	0.75 469	0.76 480	1.04 474	1.33 492

DPSimNet_ROB	5.19 504	2.71 506	18.56 508	2.59 500	2.49 502	4.25 498	10.93 509	3.33 493	3.93 496	5.02 505	4.52 500	5.74 498	10.18 506	5.44 503	8.79 502	2.40 502	2.47 506	2.48 501	2.54 507	2.56 498	2.87 507

JetRed	5.38 505	6.17 510	12.68 507	2.38 497	2.85 507	12.60 511	11.17 510	4.60 502	3.74 493	3.87 500	3.85 491	4.83 493	4.13 501	6.81 506	12.18 507	2.18 499	2.95 508	2.19 496	1.98 505	3.49 506	3.01 508

BEATNet-Init1	15.65 512	1.62 490	54.26 525	0.75 459	0.56 441	37.03 522	13.39 511	13.20 513	14.59 510	29.41 523	29.29 523	47.69 526	21.87 519	26.91 521	19.58 512	0.43 447	0.39 455	0.47 449	0.47 457	0.52 451	0.52 458

tt	6.21 506	0.22 150	5.88 497	3.55 509	2.07 497	11.25 510	19.19 512	11.84 512	5.47 500	2.71 484	2.18 460	4.87 494	6.25 505	3.71 494	7.09 499	8.31 513	11.17 517	4.91 511	5.39 512	5.72 510	2.42 504

HaxPig	31.93 517	37.19 522	34.22 518	24.41 517	24.94 517	18.53 513	20.18 513	21.15 519	28.84 522	35.74 524	38.86 524	26.18 520	28.75 522	33.85 522	34.15 522	35.89 525	38.80 525	37.79 521	40.52 521	39.33 523	39.33 525

MEDIAN_ROB	37.35 524	40.72 527	40.37 521	32.26 519	31.80 518	27.29 517	25.02 514	29.47 523	33.43 526	41.99 526	41.60 526	33.48 521	34.37 526	39.66 524	36.94 523	43.49 527	43.96 527	44.07 523	43.35 523	41.32 525	42.43 527

AVERAGE_ROB	37.53 525	40.05 526	40.01 520	34.74 520	33.76 519	28.46 521	25.14 515	32.31 524	34.08 527	41.20 525	40.52 525	34.51 522	34.78 527	39.11 523	37.48 524	42.68 526	43.32 526	43.80 522	42.99 522	40.42 524	41.31 526

DGTPSM_ROB	12.12 510	8.03 511	21.12 509	8.97 512	16.81 511	10.68 508	30.77 516	9.14 510	15.23 511	6.55 506	15.49 517	9.02 507	15.13 510	9.26 509	21.71 514	4.58 510	8.60 510	5.07 512	9.26 513	5.88 511	11.06 513

DPSMNet_ROB	12.13 511	8.03 511	21.13 510	9.02 513	16.82 512	10.68 508	30.78 517	9.15 511	15.24 512	6.56 507	15.50 518	9.02 507	15.13 510	9.28 510	21.71 514	4.59 511	8.60 510	5.08 513	9.26 513	5.89 512	11.06 513

Anonymous_1	33.12 518	18.23 513	23.86 512	20.53 514	21.18 515	25.45 514	35.84 518	22.44 522	15.68 513	13.41 511	13.70 514	18.00 515	15.15 512	20.31 513	24.47 516	14.56 520	8.84 512	66.24 524	117.79 524	155.41 527	11.40 515

DPSM_ROB	17.80 513	18.60 514	24.24 516	20.89 515	19.49 513	25.83 515	36.10 519	21.62 520	16.41 514	13.46 512	14.26 515	19.11 517	16.15 513	20.74 514	25.59 517	9.37 515	9.23 513	9.47 515	9.81 515	13.47 513	12.09 516

DPSM	17.80 513	18.60 514	24.24 516	20.89 515	19.49 513	25.83 515	36.10 519	21.62 520	16.41 514	13.46 512	14.26 515	19.11 517	16.15 513	20.74 514	25.59 517	9.37 515	9.23 513	9.47 515	9.81 515	13.47 513	12.09 516

xxxxx1	36.77 521	19.69 516	24.00 513	62.46 524	66.77 524	27.30 518	39.89 521	20.40 515	18.80 517	14.18 514	13.11 511	17.29 511	17.30 515	21.62 517	27.81 519	13.61 517	18.98 522	111.36 525	133.25 525	28.84 519	38.64 522

tt_ll	36.77 521	19.69 516	24.00 513	62.46 524	66.77 524	27.30 518	39.89 521	20.40 515	18.80 517	14.18 514	13.11 511	17.29 511	17.30 515	21.62 517	27.81 519	13.61 517	18.98 522	111.36 525	133.25 525	28.84 519	38.64 522

ff	36.77 521	19.69 516	24.00 513	62.46 524	66.77 524	27.30 518	39.89 521	20.40 515	18.80 517	14.18 514	13.11 511	17.29 511	17.30 515	21.62 517	27.81 519	13.61 517	18.98 522	111.36 525	133.25 525	28.84 519	38.64 522

LSM0	38.96 526	37.52 525	48.37 522	43.79 523	91.31 527	52.31 525	72.38 524	43.71 527	32.75 523	27.16 522	28.73 522	38.51 524	32.63 524	41.75 527	51.59 527	18.85 523	18.43 519	19.09 517	19.60 517	27.21 518	33.44 521

Selective-RAFT-Error	35.87 520	37.42 524	48.73 524	42.24 522	39.28 521	52.00 524	72.87 525	43.41 526	32.95 524	26.97 521	28.72 521	38.71 525	33.15 525	41.59 526	51.42 525	18.77 522	18.60 521	19.14 519	19.78 519	27.19 517	24.42 519

CasAABBNet	35.77 519	37.38 523	48.59 523	42.20 521	39.23 520	51.95 523	72.92 526	43.36 525	33.03 525	26.93 520	28.31 520	38.43 523	32.32 523	41.58 525	51.50 526	18.71 521	18.58 520	19.11 518	19.75 518	27.11 516	24.33 518

test_example2	176.82 528	204.75 528	198.54 528	188.58 528	191.23 528	151.28 528	169.77 527	97.63 528	125.81 528	179.94 528	183.74 527	158.20 528	139.14 528	192.16 528	198.12 528	203.48 528	236.37 528	163.71 528	173.22 528	217.79 528	162.95 528

PML	40.49 527	30.31 519	12.46 506	7.19 511	14.30 510	91.44 527	212.44 528	7.73 508	23.24 521	74.44 527	185.05 528	49.81 527	25.78 521	21.34 516	12.84 508	8.71 514	2.93 507	8.43 514	3.24 510	13.77 515	4.45 511

ccccc		430.66 529		506.24 529	500.20 529	349.93 529		384.19 529		330.97 529		370.48 529		498.75 529		557.84 529	430.47 529	334.14 529	290.91 529	547.74 529

Low-res two-view benchmark