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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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