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

dual_stereo	0.20 2	0.15 3	0.27 10	0.32 11	0.17 6	0.16 2	0.20 6	0.30 4	0.21 3	0.24 10	0.20 6	0.25 15	0.14 1	0.55 115	0.25 27	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

AIO_rvc	0.24 10	0.17 24	0.37 63	0.35 30	0.20 33	0.26 32	0.33 171	0.45 28	0.23 5	0.26 17	0.25 12	0.33 45	0.15 2	0.55 115	0.24 20	0.12 6	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 9

MonSter	0.20 2	0.14 2	0.27 10	0.31 7	0.16 2	0.22 8	0.21 19	0.39 11	0.34 27	0.20 3	0.25 12	0.18 2	0.15 2	0.39 28	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 3	0.10 1

LG-Stereo	0.25 13	0.18 42	0.43 129	0.40 149	0.20 33	0.22 8	0.26 67	0.33 6	0.39 54	0.27 24	0.45 67	0.22 7	0.16 4	0.38 25	0.28 79	0.11 2	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.13 35	0.10 1

IGEV-Stereo++	0.22 5	0.16 14	0.29 16	0.38 88	0.20 33	0.22 8	0.18 4	0.44 25	0.36 38	0.23 7	0.29 25	0.24 12	0.17 5	0.28 4	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.11 9

AIO-Stereo	0.26 21	0.19 66	0.36 54	0.39 112	0.18 12	0.28 56	0.30 120	0.52 51	0.29 13	0.30 37	0.31 29	0.32 37	0.17 5	0.55 115	0.23 12	0.13 25	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.11 9

DEFOM-Stereo	0.23 8	0.16 14	0.29 16	0.34 21	0.20 33	0.59 270	0.20 6	0.32 5	0.31 17	0.23 7	0.19 5	0.18 2	0.18 7	0.42 45	0.22 5	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.12 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 330	3.08 520	2.41 491	0.32 11	0.18 12	0.29 66	0.20 6	0.39 11	0.33 24	0.29 31	0.25 12	0.18 2	0.18 7	0.32 8	0.22 5	1.08 495	0.09 2	0.17 141	0.16 176	0.15 116	0.96 489

Selective-IGEV	0.25 13	0.18 42	0.37 63	0.37 70	0.20 33	0.27 43	0.25 56	0.59 83	0.25 7	0.27 24	0.26 17	0.34 50	0.18 7	0.62 186	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.11 9

EGLCR-Stereo	0.27 29	0.17 24	0.36 54	0.35 30	0.21 47	0.37 142	0.20 6	0.58 80	0.37 45	0.29 31	0.28 22	0.42 100	0.18 7	0.47 72	0.27 61	0.14 45	0.10 18	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.12 31

FoundationStereo	0.18 1	0.15 3	0.26 6	0.31 7	0.17 6	0.23 13	0.20 6	0.24 2	0.16 1	0.19 2	0.16 2	0.21 5	0.19 11	0.27 2	0.22 5	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 1

RAStereo	0.25 13	0.17 24	0.33 28	0.40 149	0.21 47	0.24 17	0.26 67	0.45 28	0.46 100	0.23 7	0.34 44	0.30 25	0.19 11	0.34 15	0.26 39	0.15 107	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.11 9

MSKI-zero shot	0.33 81	0.19 66	0.36 54	0.41 176	0.22 61	0.32 101	0.22 29	0.65 116	0.45 94	0.52 116	0.64 138	0.60 198	0.19 11	0.78 308	0.27 61	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.13 67

CAS	0.37 123	0.13 1	0.27 10	1.34 492	0.31 311	0.46 205	0.38 248	0.50 44	0.48 108	0.35 52	0.52 100	0.24 12	0.19 11	0.30 5	0.28 79	1.03 494	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 9	0.28 375

SCV_C0	0.28 39	0.20 96	0.40 91	0.36 53	0.25 157	0.23 13	0.28 91	0.60 85	0.41 72	0.31 40	0.36 48	0.37 68	0.20 15	0.61 164	0.23 12	0.13 25	0.11 71	0.13 22	0.11 42	0.16 163	0.13 67

GIP-stereo	0.25 13	0.19 66	0.32 25	0.38 88	0.25 157	0.26 32	0.20 6	0.50 44	0.41 72	0.25 12	0.39 56	0.35 57	0.20 15	0.33 10	0.22 5	0.16 150	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 31

mms	0.27 29	0.21 125	0.36 54	0.38 88	0.25 157	0.31 88	0.32 156	0.43 22	0.33 24	0.29 31	0.34 44	0.34 50	0.20 15	0.48 79	0.26 39	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.15 116	0.13 67

RSM	0.26 21	0.19 66	0.35 42	0.37 70	0.21 47	0.27 43	0.33 171	0.55 66	0.28 11	0.26 17	0.25 12	0.38 74	0.20 15	0.59 146	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.14 74	0.11 9

RAFT-Stereo-weight	0.33 81	0.19 66	0.36 54	0.39 112	0.23 88	0.28 56	0.29 103	0.69 149	0.83 263	0.55 127	0.51 93	0.58 184	0.20 15	0.48 79	0.30 110	0.13 25	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.12 31

LGtest1	0.20 2	0.15 3	0.30 20	0.35 30	0.17 6	0.26 32	0.17 2	0.33 6	0.21 3	0.21 4	0.16 2	0.23 10	0.21 20	0.33 10	0.20 3	0.15 107	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.11 9

GREAT-IGEV	0.23 8	0.15 3	0.33 28	0.30 5	0.23 88	0.20 5	0.26 67	0.35 8	0.34 27	0.21 4	0.31 29	0.22 7	0.21 20	0.50 93	0.22 5	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.12 31

StereoAnything_RVC	0.22 5	0.85 472	0.41 98	0.28 1	0.16 2	0.23 13	0.18 4	0.23 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.21 20	0.32 8	0.19 1	0.16 150	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 163	0.10 1

AIO_test	0.24 10	0.17 24	0.33 28	0.35 30	0.21 47	0.31 88	0.38 248	0.45 28	0.26 8	0.26 17	0.28 22	0.32 37	0.21 20	0.40 36	0.26 39	0.13 25	0.10 18	0.13 22	0.11 42	0.13 35	0.11 9

IGEV-RUCA	0.26 21	0.16 14	0.36 54	0.40 149	0.27 229	0.32 101	0.20 6	0.39 11	0.36 38	0.27 24	0.31 29	0.25 15	0.21 20	0.50 93	0.24 20	0.20 279	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.17 189	0.16 163

RSM++	0.26 21	0.19 66	0.36 54	0.37 70	0.21 47	0.28 56	0.29 103	0.54 63	0.34 27	0.26 17	0.23 7	0.36 67	0.21 20	0.52 101	0.24 20	0.12 6	0.11 71	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.11 9

CAS++	0.33 81	0.25 237	0.39 79	0.38 88	0.26 194	0.32 101	0.24 46	0.87 247	0.53 125	0.48 108	0.46 71	0.26 17	0.21 20	0.50 93	0.26 39	0.23 341	0.20 362	0.22 312	0.17 228	0.21 282	0.17 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.12 528	36.36 534	38.38 532	170.13 540	62.28 536	0.22 8	0.20 6	13.43 526	0.40 66	0.45 94	0.66 144	0.42 100	0.21 20	0.64 204	0.32 129	5.57 524	0.10 18	0.15 80	0.11 42	72.31 539	0.13 67

HART	0.30 55	0.17 24	0.33 28	0.41 176	0.21 47	0.32 101	0.26 67	0.67 133	0.32 21	0.33 46	0.66 144	0.41 93	0.22 28	0.58 138	0.25 27	0.12 6	0.11 71	0.15 80	0.11 42	0.15 116	0.12 31

fffft	0.26 21	0.18 42	0.39 79	0.37 70	0.23 88	0.29 66	0.35 205	0.46 34	0.26 8	0.37 57	0.23 7	0.27 18	0.22 28	0.55 115	0.28 79	0.12 6	0.09 2	0.16 104	0.13 96	0.13 35	0.13 67
1: 1. 1
U	3.17 506	0.17 24	0.35 42	0.41 176	0.71 473	57.93 539	0.20 6	0.43 22	0.39 54	0.26 17	0.23 7	0.23 10	0.22 28	0.26 1	0.22 5	0.16 150	0.10 18	0.74 480	0.13 96	0.13 35	0.11 9

IGEV-Stereo+	0.25 13	0.15 3	0.28 13	0.32 11	0.19 18	0.13 1	0.17 2	0.29 3	0.30 15	0.22 6	0.15 1	0.22 7	0.22 28	0.42 45	0.22 5	0.14 45	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.15 116	1.09 496

IGEV++	0.25 13	0.17 24	0.35 42	0.40 149	0.23 88	0.24 17	0.23 41	0.56 74	0.24 6	0.29 31	0.36 48	0.30 25	0.22 28	0.33 10	0.29 96	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.14 94

4D-IteraStereo	0.33 81	0.19 66	0.43 129	0.40 149	0.24 128	0.32 101	0.27 78	0.59 83	0.72 189	0.66 176	0.53 107	0.42 100	0.22 28	0.46 64	0.30 110	0.14 45	0.09 2	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.12 31

SCV	0.27 29	0.20 96	0.37 63	0.36 53	0.22 61	0.27 43	0.33 171	0.65 116	0.31 17	0.25 12	0.29 25	0.37 68	0.23 34	0.52 101	0.23 12	0.19 258	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.15 116	0.12 31

ours_stereo	0.27 29	0.22 155	0.35 42	0.38 88	0.24 128	0.30 74	0.32 156	0.46 34	0.39 54	0.27 24	0.34 44	0.35 57	0.23 34	0.49 88	0.27 61	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.12 31

CES	0.29 46	0.15 3	0.25 1	0.31 7	0.71 473	0.36 131	0.27 78	0.51 48	0.47 106	0.34 50	0.48 79	0.27 18	0.23 34	0.40 36	0.24 20	0.13 25	0.11 71	0.12 3	0.08 1	0.13 35	0.32 398

GLC_STEREO	0.30 55	0.20 96	0.28 13	0.44 273	0.19 18	0.31 88	0.25 56	0.49 42	0.43 86	0.37 57	0.47 77	0.40 88	0.23 34	0.51 100	0.37 180	0.15 107	0.18 335	0.19 218	0.16 176	0.16 163	0.14 94

iRaftStereo_RVC	0.33 81	0.20 96	0.40 91	0.40 149	0.23 88	0.31 88	0.29 103	0.70 161	0.55 127	0.49 110	0.66 144	0.37 68	0.23 34	0.47 72	0.33 139	0.14 45	0.11 71	0.19 218	0.17 228	0.16 163	0.13 67

SMoEStereo_RVC	0.27 29	0.20 96	0.37 63	0.36 53	0.23 88	0.36 131	0.31 143	0.43 22	0.36 38	0.38 63	0.30 28	0.32 37	0.24 39	0.56 125	0.24 20	0.12 6	0.10 18	0.16 104	0.12 65	0.12 9	0.12 31

999	0.28 39	0.17 24	0.38 73	0.37 70	0.25 157	0.30 74	0.27 78	0.55 66	0.42 79	0.26 17	0.31 29	0.39 81	0.24 39	0.65 212	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.12 9	0.15 132

tg	0.34 90	0.19 66	0.40 91	0.40 149	0.23 88	0.38 148	0.26 67	0.74 197	0.60 146	0.48 108	0.65 140	0.42 100	0.24 39	0.57 134	0.33 139	0.14 45	0.10 18	0.18 185	0.17 228	0.14 74	0.12 31

testlalala2	0.37 123	0.19 66	0.45 143	0.94 479	0.56 452	0.45 203	0.25 56	0.64 113	0.51 121	0.69 197	0.57 120	0.44 112	0.24 39	0.35 18	0.33 139	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.10 23	0.13 35	0.14 94

MGS-Stereo	0.29 46	0.20 96	0.42 110	0.37 70	0.24 128	0.37 142	0.30 120	0.40 15	0.50 115	0.32 44	0.51 93	0.40 88	0.24 39	0.45 58	0.28 79	0.16 150	0.12 137	0.15 80	0.13 96	0.15 116	0.14 94

CASnet	0.30 55	0.20 96	0.34 33	0.42 208	0.17 6	0.25 29	0.24 46	0.53 57	0.56 128	0.54 125	0.54 110	0.39 81	0.24 39	0.41 40	0.26 39	0.15 107	0.10 18	0.22 312	0.18 259	0.18 218	0.12 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 105	0.25 237	0.52 230	0.43 248	0.27 229	0.36 131	0.27 78	0.70 161	0.46 100	0.55 127	0.53 107	0.65 225	0.24 39	0.69 250	0.32 129	0.14 45	0.13 202	0.23 332	0.20 310	0.19 253	0.14 94

S2M2	0.26 21	0.23 184	0.34 33	0.32 11	0.25 157	0.24 17	0.13 1	0.36 9	0.42 79	0.25 12	0.37 51	0.29 22	0.25 46	0.31 7	0.26 39	0.22 315	0.19 353	0.17 141	0.19 287	0.21 282	0.19 241

tt45	0.28 39	0.18 42	0.36 54	0.36 53	0.24 128	0.37 142	0.28 91	0.50 44	0.31 17	0.41 81	0.27 18	0.38 74	0.25 46	0.61 164	0.26 39	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.12 9	0.15 132

WCG-NET	0.29 46	0.15 3	0.35 42	0.34 21	0.19 18	0.32 101	0.27 78	0.42 20	0.82 257	0.46 100	0.49 84	0.39 81	0.25 46	0.42 45	0.27 61	0.12 6	0.09 2	0.13 22	0.11 42	0.12 9	0.11 9

model_zeroshot	0.35 95	0.20 96	0.56 267	0.41 176	0.30 299	0.51 220	0.26 67	0.69 149	0.48 108	0.65 170	0.51 93	0.52 150	0.25 46	0.46 64	0.27 61	0.17 188	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.14 94

GCAP-BAT	0.32 73	0.21 125	0.45 143	0.34 21	0.29 275	0.28 56	0.27 78	0.53 57	0.32 21	0.61 144	0.66 144	0.47 129	0.25 46	0.59 146	0.28 79	0.15 107	0.12 137	0.15 80	0.10 23	0.12 9	0.12 31

Occ-G	0.27 29	0.15 3	0.32 25	0.35 30	0.21 47	0.28 56	0.32 156	0.44 25	0.34 27	0.29 31	0.43 63	0.49 140	0.25 46	0.50 93	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.13 67

Pointernet	0.27 29	0.15 3	0.35 42	0.36 53	0.23 88	0.35 123	0.21 19	0.74 197	0.41 72	0.39 68	0.37 51	0.34 50	0.25 46	0.37 22	0.27 61	0.15 107	0.11 71	0.12 3	0.09 5	0.11 3	0.11 9

IGEV_Zeroshot_test	0.36 105	0.19 66	0.71 341	0.41 176	0.29 275	0.30 74	0.25 56	0.86 246	0.40 66	0.64 165	0.57 120	0.56 165	0.25 46	0.56 125	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.14 94

UniTT-Stereo	0.27 29	0.18 42	0.40 91	0.40 149	0.28 252	0.30 74	0.28 91	0.40 15	0.33 24	0.30 37	0.46 71	0.27 18	0.25 46	0.48 79	0.35 160	0.17 188	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.13 67

testlalala	0.29 46	0.20 96	0.45 143	0.34 21	0.24 128	0.44 196	0.29 103	0.50 44	0.30 15	0.70 203	0.50 86	0.35 57	0.25 46	0.33 10	0.25 27	0.15 107	0.11 71	0.14 40	0.09 5	0.12 9	0.13 67

test_3	0.37 123	0.19 66	0.50 200	0.45 287	0.24 128	0.47 208	0.36 218	0.69 149	0.84 264	0.66 176	0.46 71	0.68 247	0.25 46	0.45 58	0.32 129	0.12 6	0.10 18	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.12 31

CREStereo++_RVC	0.32 73	0.16 14	0.25 1	0.32 11	0.24 128	0.27 43	0.22 29	0.48 41	0.89 299	0.47 103	0.80 206	0.29 22	0.25 46	0.37 22	0.34 151	0.14 45	0.09 2	0.13 22	0.52 481	0.14 74	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	0.38 140	0.18 42	0.52 230	0.58 430	0.38 382	0.39 155	0.20 6	0.62 95	0.31 17	0.47 103	1.29 406	0.72 269	0.25 46	0.59 146	0.28 79	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.16 176	0.14 74	0.11 9

MM-Stereo_test2	0.30 55	0.18 42	0.41 98	0.41 176	0.25 157	0.41 174	0.41 299	0.65 116	0.43 86	0.38 63	0.36 48	0.31 29	0.26 59	0.55 115	0.25 27	0.12 6	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.15 116	0.12 31

test_4	0.37 123	0.19 66	0.34 33	0.45 287	0.26 194	0.20 5	0.34 182	0.58 80	0.42 79	0.60 139	1.45 435	0.43 109	0.26 59	0.67 234	0.29 96	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.19 287	0.15 116	0.12 31

TRStereo	0.39 153	0.32 344	0.64 308	0.49 350	0.41 398	0.30 74	0.30 120	0.97 288	0.63 150	0.53 124	0.43 63	0.52 150	0.26 59	0.77 300	0.29 96	0.18 221	0.12 137	0.19 218	0.19 287	0.13 35	0.13 67

CroCo-Stereo	0.27 29	0.23 184	0.40 91	0.49 350	0.22 61	0.20 5	0.29 103	0.55 66	0.45 94	0.29 31	0.27 18	0.42 100	0.26 59	0.30 5	0.26 39	0.15 107	0.13 202	0.13 22	0.12 65	0.16 163	0.13 67
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.31 68	0.16 14	0.34 33	0.31 7	0.17 6	0.55 243	0.23 41	0.46 34	0.56 128	0.60 139	0.69 154	0.37 68	0.26 59	0.36 20	0.28 79	0.16 150	0.16 288	0.13 22	0.10 23	0.14 74	0.15 132

XX-TBD	0.32 73	0.53 428	0.26 6	0.53 399	0.21 47	0.38 148	0.24 46	0.41 17	0.77 216	0.55 127	0.70 157	0.31 29	0.26 59	0.33 10	0.28 79	0.16 150	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.11 9

SGD-Stereo	0.22 5	0.16 14	0.28 13	0.32 11	0.16 2	0.28 56	0.20 6	0.39 11	0.29 13	0.25 12	0.29 25	0.21 5	0.27 65	0.38 25	0.27 61	0.16 150	0.09 2	0.13 22	0.11 42	0.13 35	0.11 9

HUF	0.25 13	0.17 24	0.38 73	0.33 18	0.19 18	0.25 29	0.39 265	0.53 57	0.36 38	0.26 17	0.23 7	0.33 45	0.27 65	0.36 20	0.25 27	0.14 45	0.11 71	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.12 31

castereo++	0.26 21	0.17 24	0.29 16	0.34 21	0.20 33	0.74 343	0.20 6	0.41 17	0.49 111	0.24 10	0.24 11	0.35 57	0.27 65	0.41 40	0.20 3	0.14 45	0.09 2	0.14 40	0.09 5	0.11 3	0.11 9

fffy	0.29 46	0.22 155	0.38 73	0.38 88	0.23 88	0.33 111	0.29 103	0.55 66	0.42 79	0.33 46	0.37 51	0.39 81	0.27 65	0.52 101	0.28 79	0.13 25	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.12 31

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.16 14	0.39 79	0.33 18	0.19 18	0.35 123	0.27 78	0.54 63	0.79 227	0.45 94	0.55 115	0.47 129	0.27 65	0.56 125	0.28 79	0.13 25	0.10 18	0.12 3	0.11 42	0.12 9	0.12 31

MyStereo06	0.40 168	0.22 155	0.65 313	0.42 208	0.29 275	0.43 188	0.48 348	1.05 317	0.43 86	0.64 165	0.54 110	0.78 297	0.27 65	0.53 106	0.31 122	0.14 45	0.13 202	0.18 185	0.17 228	0.17 189	0.17 206

IGEVStereo-DCA	0.30 55	0.24 206	0.42 110	0.36 53	0.27 229	0.38 148	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.31 29	0.35 57	0.27 65	0.62 186	0.25 27	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.16 163

rrr	0.31 68	0.24 206	0.56 267	0.36 53	0.27 229	0.38 148	0.31 143	0.56 74	0.44 90	0.39 68	0.31 29	0.35 57	0.27 65	0.62 186	0.25 27	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.14 94

MaDis-Stereo	0.27 29	0.19 66	0.39 79	0.37 70	0.26 194	0.28 56	0.28 91	0.45 28	0.37 45	0.27 24	0.27 18	0.40 88	0.27 65	0.40 36	0.30 110	0.16 150	0.14 239	0.16 104	0.13 96	0.15 116	0.12 31

GCAP-Stereo	0.29 46	0.21 125	0.45 143	0.39 112	0.20 33	0.39 155	0.22 29	0.60 85	0.46 100	0.47 103	0.50 86	0.39 81	0.27 65	0.34 15	0.24 20	0.14 45	0.12 137	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.12 31

cross-raft	0.34 90	0.20 96	0.38 73	0.45 287	0.24 128	0.32 101	0.35 205	0.77 215	0.42 79	0.62 148	0.77 182	0.58 184	0.27 65	0.46 64	0.31 122	0.12 6	0.10 18	0.15 80	0.13 96	0.15 116	0.12 31

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 10	0.17 24	0.34 33	0.40 149	0.21 47	0.18 3	0.21 19	0.36 9	0.27 10	0.30 37	0.52 100	0.28 21	0.28 76	0.27 2	0.24 20	0.14 45	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.14 74	0.14 94

test_for_model	0.90 427	3.60 521	0.42 110	2.47 510	2.11 510	0.39 155	0.28 91	0.46 34	0.48 108	0.76 239	0.32 36	0.30 25	0.28 76	0.35 18	0.27 61	0.69 481	0.12 137	0.13 22	0.09 5	3.76 520	0.74 480

trnet	0.28 39	0.15 3	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 148	0.23 41	0.53 57	0.77 216	0.43 90	0.52 100	0.34 50	0.28 76	0.39 28	0.27 61	0.15 107	0.11 71	0.12 3	0.08 1	0.11 3	0.11 9

AE-Stereo	0.36 105	0.21 125	0.47 167	0.49 350	0.31 311	0.50 215	0.34 182	0.72 178	0.73 199	0.34 50	0.55 115	0.52 150	0.28 76	0.48 79	0.31 122	0.13 25	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

ff7	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

ffff	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

11t	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

EKT-Stereo	0.36 105	0.24 206	0.44 135	0.44 273	0.30 299	0.37 142	0.30 120	0.72 178	0.68 171	0.47 103	0.63 135	0.49 140	0.28 76	0.59 146	0.34 151	0.19 258	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.16 163	0.18 230

RAFT-Test	0.35 95	0.19 66	0.42 110	0.39 112	0.24 128	0.50 215	0.23 41	0.74 197	0.44 90	0.62 148	0.85 233	0.64 219	0.28 76	0.48 79	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.13 67

anonymousdsp	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.38 88	0.26 194	0.31 88	0.35 205	0.68 139	0.36 38	0.40 78	0.33 38	0.32 37	0.28 76	0.62 186	0.26 39	0.14 45	0.10 18	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

ProNet	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.36 53	0.25 157	0.33 111	0.42 308	0.62 95	0.41 72	0.33 46	0.31 29	0.32 37	0.28 76	0.60 158	0.28 79	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.13 35	0.14 94

ccc-4	0.30 55	0.22 155	0.42 110	0.37 70	0.26 194	0.31 88	0.34 182	0.66 122	0.35 32	0.39 68	0.33 38	0.31 29	0.28 76	0.61 164	0.26 39	0.14 45	0.11 71	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163

IGEV-Stereo	0.30 55	0.22 155	0.41 98	0.38 88	0.26 194	0.30 74	0.35 205	0.68 139	0.36 38	0.40 78	0.33 38	0.32 37	0.28 76	0.62 186	0.26 39	0.14 45	0.10 18	0.17 141	0.12 65	0.15 116	0.16 163
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.31 68	0.23 184	0.56 267	0.36 53	0.26 194	0.35 123	0.32 156	0.60 85	0.38 49	0.44 93	0.32 36	0.33 45	0.28 76	0.66 224	0.27 61	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.12 65	0.14 74	0.14 94

EAI-Stereo	0.36 105	0.21 125	0.46 156	0.40 149	0.22 61	0.33 111	0.36 218	1.22 389	0.32 21	0.52 116	0.75 176	0.35 57	0.28 76	0.65 212	0.30 110	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.14 124	0.14 74	0.13 67

CFNet-RSSM	0.35 95	0.18 42	0.47 167	0.39 112	0.22 61	0.35 123	0.23 41	0.78 218	0.86 276	0.67 185	0.54 110	0.56 165	0.28 76	0.49 88	0.28 79	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.12 31

CREStereo	0.28 39	0.16 14	0.25 1	0.28 1	0.17 6	0.38 148	0.25 56	0.52 51	0.76 213	0.43 90	0.51 93	0.32 37	0.28 76	0.39 28	0.27 61	0.16 150	0.11 71	0.12 3	0.09 5	0.12 9	0.12 31
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
MM-Stereo_test3	0.35 95	0.19 66	0.33 28	0.42 208	0.26 194	0.34 120	0.44 323	0.74 197	0.93 322	0.47 103	0.52 100	0.42 100	0.29 93	0.46 64	0.29 96	0.17 188	0.15 262	0.17 141	0.13 96	0.14 74	0.15 132

Reg-Stereo(zero)	0.31 68	0.17 24	0.30 20	0.35 30	0.19 18	0.33 111	0.21 19	0.64 113	0.72 189	0.52 116	0.52 100	0.51 146	0.29 93	0.48 79	0.27 61	0.13 25	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.12 9	0.13 67

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 13	0.32 344	0.25 1	0.52 390	0.20 33	0.29 66	0.22 29	0.44 25	0.38 49	0.27 24	0.25 12	0.24 12	0.29 93	0.46 64	0.23 12	0.14 45	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 74	0.11 9

AIO-test1	0.39 153	0.18 42	0.42 110	0.51 373	0.25 157	0.44 196	0.30 120	0.74 197	1.20 425	0.41 81	0.71 158	0.45 120	0.29 93	0.56 125	0.27 61	0.15 107	0.13 202	0.19 218	0.21 329	0.13 35	0.18 230

rvit_stereo_0080	0.32 73	0.26 271	0.45 143	0.39 112	0.28 252	0.27 43	0.46 333	0.51 48	0.46 100	0.36 55	0.42 61	0.41 93	0.29 93	0.41 40	0.34 151	0.22 315	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.23 327	0.16 163

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 90	0.28 303	0.48 180	0.37 70	0.25 157	0.47 208	0.30 120	0.60 85	0.92 316	0.43 90	0.37 51	0.30 25	0.29 93	0.50 93	0.30 110	0.17 188	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.18 218	0.16 163

whm_eth	0.32 73	0.26 271	0.45 143	0.39 112	0.28 252	0.27 43	0.46 333	0.51 48	0.46 100	0.36 55	0.42 61	0.41 93	0.29 93	0.41 40	0.34 151	0.22 315	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.23 327	0.16 163

MIM_Stereo	0.39 153	0.18 42	0.59 287	0.38 88	0.25 157	0.27 43	0.24 46	0.72 178	0.56 128	0.72 215	1.00 308	0.62 207	0.29 93	0.67 234	0.39 204	0.13 25	0.14 239	0.17 141	0.16 176	0.14 74	0.12 31

Any-RAFT	0.36 105	0.17 24	0.31 23	0.35 30	0.21 47	0.51 220	0.21 19	0.93 273	0.75 208	0.56 130	0.73 162	0.66 237	0.29 93	0.48 79	0.25 27	0.15 107	0.10 18	0.13 22	0.10 23	0.13 35	0.13 67

LoS	0.30 55	0.16 14	0.32 25	0.30 5	0.19 18	0.32 101	0.29 103	0.54 63	0.73 199	0.35 52	0.52 100	0.42 100	0.29 93	0.48 79	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.13 22	0.09 5	0.12 9	0.12 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.35 95	0.17 24	0.48 180	0.40 149	0.22 61	0.42 184	0.22 29	0.66 122	0.80 235	0.72 215	0.45 67	0.63 212	0.29 93	0.45 58	0.32 129	0.13 25	0.09 2	0.17 141	0.13 96	0.13 35	0.11 9

test_1	0.35 95	0.17 24	0.48 180	0.40 149	0.22 61	0.42 184	0.22 29	0.66 122	0.80 235	0.70 203	0.45 67	0.63 212	0.29 93	0.45 58	0.32 129	0.13 25	0.09 2	0.17 141	0.13 96	0.13 35	0.11 9

AnonymousM	0.42 190	0.86 473	0.31 23	0.35 30	0.23 88	0.30 74	0.37 231	0.56 74	0.44 90	0.72 215	0.50 86	0.47 129	0.29 93	0.42 45	0.35 160	0.16 150	0.12 137	1.51 494	0.32 432	0.12 9	0.11 9

raft+_RVC	0.38 140	0.20 96	0.38 73	0.39 112	0.27 229	0.44 196	0.35 205	0.81 230	0.90 304	0.52 116	0.78 191	0.50 142	0.29 93	0.56 125	0.41 230	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.13 67

RALCasStereoNet	0.37 123	0.23 184	0.41 98	0.44 273	0.28 252	0.36 131	0.38 248	0.66 122	0.67 169	0.51 113	0.74 174	0.51 146	0.29 93	0.64 204	0.38 195	0.17 188	0.14 239	0.15 80	0.13 96	0.17 189	0.17 206

Gwc-CoAtRS	0.35 95	0.18 42	0.46 156	0.39 112	0.23 88	0.34 120	0.22 29	0.74 197	0.77 216	0.62 148	0.60 128	0.58 184	0.29 93	0.47 72	0.29 96	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.13 67

AIO-test2	0.40 168	0.21 125	0.44 135	0.48 340	0.26 194	0.44 196	0.38 248	0.79 225	1.28 437	0.37 57	0.87 244	0.38 74	0.30 109	0.50 93	0.28 79	0.16 150	0.13 202	0.21 298	0.24 378	0.15 116	0.15 132

MyStereo07	0.33 81	0.23 184	0.37 63	0.43 248	0.29 275	0.40 163	0.48 348	0.78 218	0.38 49	0.38 63	0.34 44	0.32 37	0.30 109	0.63 197	0.28 79	0.14 45	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.17 206

Pruner-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.41 176	0.25 157	0.22 8	0.24 46	0.71 168	0.59 139	0.90 335	0.75 176	0.67 244	0.30 109	0.64 204	0.39 204	0.19 258	0.12 137	0.20 255	0.17 228	0.17 189	0.19 241

RALAANet	0.40 168	0.24 206	0.56 267	0.43 248	0.30 299	0.36 131	0.25 56	0.89 256	0.69 178	0.69 197	0.65 140	0.61 200	0.30 109	0.63 197	0.35 160	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.15 148	0.21 282	0.14 94

testlalala_base	0.49 259	0.26 271	0.44 135	0.47 332	0.34 360	0.57 258	0.26 67	0.60 85	0.37 45	0.52 116	0.56 118	0.46 124	0.31 113	0.45 58	0.33 139	1.56 501	0.11 71	0.14 40	0.10 23	1.85 493	0.15 132

MC-Stereo	0.29 46	0.18 42	0.35 42	0.40 149	0.21 47	0.26 32	0.26 67	0.53 57	0.40 66	0.38 63	0.61 131	0.41 93	0.31 113	0.57 134	0.27 61	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.12 31

CroCo-Stereo Lap2	0.29 46	0.25 237	0.44 135	0.50 361	0.30 299	0.19 4	0.31 143	0.52 51	0.41 72	0.25 12	0.28 22	0.46 124	0.31 113	0.39 28	0.30 110	0.15 107	0.15 262	0.16 104	0.13 96	0.17 189	0.16 163

NF-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.69 250	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

OCTAStereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.58 184	0.31 113	0.69 250	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

RE-Stereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.70 258	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

TVStereo	0.39 153	0.21 125	0.51 209	0.42 208	0.25 157	0.26 32	0.30 120	0.71 168	0.72 189	0.66 176	0.77 182	0.57 169	0.31 113	0.70 258	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.16 163	0.27 365

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 299	0.23 184	1.38 457	0.40 149	0.53 447	0.29 66	0.30 120	1.49 456	0.45 94	0.69 197	1.15 370	0.98 358	0.32 120	0.70 258	0.29 96	0.15 107	0.11 71	0.17 141	0.20 310	0.22 307	0.27 365

DisPM	0.40 168	0.20 96	0.50 200	0.42 208	0.27 229	0.24 17	0.30 120	0.68 139	0.61 149	0.88 321	0.87 244	0.59 194	0.32 120	0.80 314	0.34 151	0.19 258	0.12 137	0.19 218	0.17 228	0.16 163	0.21 289

raft_robust	0.41 183	0.24 206	0.39 79	0.43 248	0.22 61	0.40 163	0.33 171	0.80 228	0.98 352	0.80 266	0.88 248	0.41 93	0.32 120	0.89 346	0.30 110	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.18 259	0.15 116	0.13 67

IPLG	0.40 168	0.21 125	0.64 308	0.41 176	0.25 157	0.54 238	0.27 78	0.77 215	0.68 171	0.85 297	0.82 216	0.33 45	0.32 120	0.64 204	0.49 276	0.13 25	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.14 94

ACRE	0.42 190	0.23 184	0.73 352	0.45 287	0.33 348	0.50 215	0.33 171	0.68 139	0.70 181	0.82 272	0.92 271	0.46 124	0.32 120	0.53 106	0.52 288	0.17 188	0.12 137	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.16 163

sCroCo_RVC	0.36 105	0.29 317	0.73 352	0.52 390	0.39 390	0.42 184	0.31 143	0.52 51	0.46 100	0.31 40	0.48 79	0.38 74	0.32 120	0.46 64	0.33 139	0.22 315	0.23 388	0.19 218	0.19 287	0.21 282	0.22 308

plain	0.32 73	0.21 125	0.59 287	0.40 149	0.29 275	0.27 43	0.30 120	0.46 34	0.36 38	0.32 44	0.66 144	0.31 29	0.33 126	0.68 243	0.32 129	0.18 221	0.13 202	0.20 255	0.15 148	0.18 218	0.13 67

CIPLG	0.42 190	0.23 184	0.71 341	0.45 287	0.33 348	0.51 220	0.33 171	0.68 139	0.68 171	0.84 285	0.96 284	0.47 129	0.33 126	0.56 125	0.52 288	0.17 188	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.16 163

IPLGR_C	0.42 190	0.23 184	0.71 341	0.46 312	0.33 348	0.51 220	0.34 182	0.69 149	0.69 178	0.84 285	0.92 271	0.46 124	0.33 126	0.53 106	0.53 299	0.17 188	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.13 35	0.16 163

PSM-softLoss	0.40 168	0.21 125	0.53 238	0.42 208	0.26 194	0.29 66	0.34 182	0.70 161	0.49 111	0.63 155	0.82 216	0.59 194	0.33 126	0.75 283	0.43 237	0.20 279	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.17 189	0.22 308

KMStereo	0.40 168	0.21 125	0.53 238	0.42 208	0.26 194	0.29 66	0.34 182	0.70 161	0.49 111	0.63 155	0.82 216	0.59 194	0.33 126	0.75 283	0.43 237	0.20 279	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.17 189	0.22 308

rafts_anoy	0.38 140	0.22 155	0.38 73	0.43 248	0.28 252	0.32 101	0.32 156	0.70 161	0.91 310	0.59 137	0.66 144	0.45 120	0.33 126	0.49 88	0.41 230	0.16 150	0.12 137	0.21 298	0.23 364	0.18 218	0.16 163

rvit_stereo_0081_aga	0.32 73	0.29 317	0.50 200	0.43 248	0.29 275	0.36 131	0.32 156	0.46 34	0.42 79	0.40 78	0.44 65	0.41 93	0.34 132	0.43 50	0.31 122	0.23 341	0.17 320	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.15 132

rvit_stereo_ft	0.35 95	0.26 271	0.54 251	0.53 399	0.32 336	0.33 111	0.46 333	0.52 51	0.52 122	0.35 52	0.41 59	0.41 93	0.34 132	0.49 88	0.36 171	0.22 315	0.14 239	0.19 218	0.18 259	0.19 253	0.15 132

gcap-zeroshot	0.35 95	0.20 96	0.61 293	0.39 112	0.23 88	0.53 231	0.27 78	0.58 80	0.35 32	0.64 165	0.49 84	0.87 326	0.34 132	0.49 88	0.25 27	0.14 45	0.12 137	0.15 80	0.12 65	0.13 35	0.14 94

MoCha-V2	0.26 21	0.16 14	0.30 20	0.41 176	0.18 12	0.27 43	0.26 67	0.57 77	0.28 11	0.37 57	0.27 18	0.33 45	0.34 132	0.56 125	0.23 12	0.12 6	0.10 18	0.12 3	0.10 23	0.13 35	0.13 67

anonymousdsp2	0.37 123	0.21 125	0.49 188	0.38 88	0.24 128	0.48 213	0.31 143	0.91 262	0.68 171	0.57 133	0.51 93	0.51 146	0.34 132	0.59 146	0.33 139	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.10 23	0.16 163	0.16 163

PFNet+	0.41 183	0.20 96	0.53 238	0.40 149	0.25 157	0.28 56	0.22 29	0.66 122	0.76 213	0.85 297	0.79 196	0.63 212	0.34 132	0.75 283	0.37 180	0.20 279	0.14 239	0.23 332	0.20 310	0.17 189	0.21 289

PMTNet	0.33 81	0.17 24	0.26 6	0.29 3	0.18 12	0.44 196	0.22 29	0.57 77	0.66 163	0.46 100	0.54 110	0.38 74	0.34 132	0.50 93	0.25 27	0.75 482	0.10 18	0.12 3	0.09 5	0.13 35	0.12 31

GCST	0.85 421	1.25 490	0.80 369	1.58 495	1.03 488	1.04 417	0.24 46	0.81 230	0.81 244	0.99 383	0.67 151	0.78 297	0.35 139	0.98 384	0.38 195	0.97 490	0.65 490	1.20 491	0.81 494	0.93 483	0.72 479

RAFT-345	0.41 183	0.19 66	0.42 110	0.39 112	0.23 88	0.32 101	0.25 56	0.62 95	0.56 128	0.74 229	1.77 458	0.44 112	0.35 139	0.67 234	0.37 180	0.14 45	0.11 71	0.18 185	0.14 124	0.14 74	0.13 67

test-1	0.37 123	0.20 96	0.76 361	0.47 332	0.27 229	0.44 196	0.36 218	0.63 103	0.65 160	0.49 110	0.67 151	0.54 157	0.35 139	0.42 45	0.30 110	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.15 116	0.18 230

DIP-Stereo	0.40 168	0.22 155	0.58 279	0.42 208	0.29 275	0.62 281	0.27 78	0.87 247	0.42 79	0.65 170	0.86 237	0.52 150	0.35 139	0.67 234	0.43 237	0.15 107	0.13 202	0.17 141	0.14 124	0.15 116	0.17 206
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 168	0.19 66	0.47 167	0.43 248	0.27 229	0.41 174	0.31 143	0.74 197	0.38 49	0.90 335	1.28 402	0.58 184	0.35 139	0.43 50	0.35 160	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.14 94

RAFT-Stereo	0.40 168	0.19 66	0.47 167	0.43 248	0.27 229	0.41 174	0.31 143	0.74 197	0.38 49	0.90 335	1.28 402	0.58 184	0.35 139	0.43 50	0.35 160	0.15 107	0.13 202	0.14 40	0.12 65	0.14 74	0.14 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.34 90	0.19 66	0.37 63	0.42 208	0.23 88	0.35 123	0.44 323	0.62 95	0.56 128	0.61 144	0.51 93	0.38 74	0.36 145	0.65 212	0.27 61	0.15 107	0.13 202	0.17 141	0.14 124	0.15 116	0.13 67

castereo	0.29 46	0.17 24	0.34 33	0.36 53	0.21 47	0.40 163	0.41 299	0.52 51	0.67 169	0.27 24	0.41 59	0.37 68	0.36 145	0.34 15	0.25 27	0.13 25	0.09 2	0.13 22	0.10 23	0.12 9	0.10 1

MIF-Stereo (partial)	0.32 73	0.19 66	0.41 98	0.41 176	0.32 336	0.29 66	0.24 46	0.49 42	0.44 90	0.31 40	0.63 135	0.37 68	0.36 145	0.60 158	0.32 129	0.17 188	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.15 132

AEACV	0.28 39	0.18 42	0.34 33	0.36 53	0.45 421	0.27 43	0.27 78	0.41 17	0.39 54	0.31 40	0.46 71	0.31 29	0.36 145	0.38 25	0.25 27	0.14 45	0.11 71	0.15 80	0.13 96	0.13 35	0.13 67

HHNet	0.42 190	0.19 66	0.43 129	0.35 30	0.38 382	0.33 111	0.33 171	0.71 168	0.78 220	0.87 311	1.30 408	0.52 150	0.36 145	0.53 106	0.37 180	0.16 150	0.11 71	0.19 218	0.15 148	0.15 116	0.25 351

GMStereo	0.40 168	0.38 380	0.61 293	0.41 176	0.27 229	0.47 208	0.35 205	0.62 95	1.04 374	0.57 133	0.54 110	0.38 74	0.36 145	0.56 125	0.41 230	0.20 279	0.13 202	0.16 104	0.17 228	0.24 340	0.20 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0083	0.34 90	0.25 237	0.53 238	0.45 287	0.28 252	0.35 123	0.35 205	0.47 40	0.64 154	0.38 63	0.47 77	0.42 100	0.37 151	0.41 40	0.39 204	0.22 315	0.20 362	0.20 255	0.17 228	0.21 282	0.15 132

GMStereo_Zeroshot	0.51 285	0.46 415	0.80 369	0.50 361	0.28 252	0.57 258	0.30 120	0.75 206	0.79 227	0.88 321	0.94 276	0.90 338	0.37 151	0.77 300	0.46 254	0.27 378	0.14 239	0.26 377	0.15 148	0.39 431	0.19 241

GMOStereo	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

error version	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

test-v	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

NRIStereo	0.37 123	0.21 125	0.49 188	0.42 208	0.23 88	0.33 111	0.25 56	0.68 139	0.59 139	0.65 170	0.63 135	0.55 159	0.37 151	0.67 234	0.40 225	0.16 150	0.12 137	0.18 185	0.15 148	0.17 189	0.15 132

CRE-IMP	0.37 123	0.23 184	0.53 238	0.42 208	0.24 128	0.40 163	0.21 19	0.61 92	0.45 94	0.65 170	0.73 162	0.53 155	0.37 151	0.63 197	0.40 225	0.18 221	0.11 71	0.19 218	0.16 176	0.21 282	0.19 241

test-2	0.38 140	0.19 66	0.42 110	0.43 248	0.24 128	0.40 163	0.39 265	0.55 66	0.64 154	0.89 328	0.84 224	0.65 225	0.37 151	0.39 28	0.29 96	0.14 45	0.12 137	0.20 255	0.18 259	0.15 116	0.12 31

rvit_stereo_0081	0.33 81	0.25 237	0.49 188	0.43 248	0.26 194	0.31 88	0.37 231	0.45 28	0.56 128	0.37 57	0.40 57	0.39 81	0.38 159	0.44 53	0.35 160	0.22 315	0.16 288	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.14 94

rvit_stereo_0082	0.33 81	0.25 237	0.49 188	0.43 248	0.26 194	0.31 88	0.37 231	0.45 28	0.56 128	0.37 57	0.40 57	0.39 81	0.38 159	0.44 53	0.35 160	0.22 315	0.16 288	0.19 218	0.16 176	0.20 270	0.14 94

StereoVision	0.43 203	0.29 317	0.54 251	0.50 361	0.28 252	0.37 142	0.38 248	0.75 206	0.63 150	0.46 100	1.11 354	0.53 155	0.38 159	0.57 134	0.34 151	0.21 295	0.24 397	0.25 359	0.24 378	0.26 361	0.17 206

LoS_RVC	0.28 39	0.17 24	0.29 16	0.33 18	0.32 336	0.43 188	0.34 182	0.42 20	0.34 27	0.33 46	0.51 93	0.29 22	0.38 159	0.37 22	0.28 79	0.11 2	0.10 18	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.26 355

RAFT_CTSACE	0.46 225	0.20 96	0.48 180	0.46 312	0.27 229	0.34 120	0.39 265	0.62 95	0.74 205	0.78 258	1.44 432	0.86 320	0.38 159	1.09 408	0.27 61	0.13 25	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.16 163	0.12 31

Patchmatch Stereo++	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.21 19	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.31 143	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.59 146	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

ROB_FTStereo_v2	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.31 143	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.60 158	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

ROB_FTStereo	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.20 6	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.60 158	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

HUI-Stereo	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.22 29	0.63 103	0.40 66	0.64 165	0.73 162	0.58 184	0.38 159	0.53 106	0.38 195	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

iGMRVC	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.29 103	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

iRAFT	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.21 19	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

GMM-Stereo	0.44 209	0.20 96	0.39 79	0.42 208	0.25 157	0.50 215	0.44 323	0.72 178	0.57 135	0.77 247	1.37 420	0.76 290	0.38 159	0.62 186	0.34 151	0.15 107	0.10 18	0.20 255	0.19 287	0.17 189	0.28 375

RAFT-IKP	0.36 105	0.24 206	0.51 209	0.42 208	0.22 61	0.24 17	0.27 78	0.63 103	0.39 54	0.63 155	0.73 162	0.57 169	0.38 159	0.61 164	0.39 204	0.18 221	0.12 137	0.20 255	0.16 176	0.21 282	0.16 163

AFF-stereo	0.39 153	0.20 96	0.42 110	0.37 70	0.22 61	0.27 43	0.31 143	0.67 133	0.72 189	0.66 176	1.12 356	0.75 283	0.38 159	0.57 134	0.35 160	0.11 2	0.09 2	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.12 31

DCRE	0.38 140	0.19 66	0.47 167	0.45 287	0.33 348	0.45 203	0.40 279	0.66 122	0.53 125	0.49 110	0.95 280	0.57 169	0.39 174	0.53 106	0.32 129	0.14 45	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.15 132

Selective-RAFT	0.36 105	0.23 184	0.54 251	0.45 287	0.22 61	0.64 296	0.27 78	0.62 95	0.65 160	0.41 81	0.38 55	0.55 159	0.39 174	0.59 146	0.36 171	0.14 45	0.12 137	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.14 94

RAFT+CT+SA	0.40 168	0.24 206	0.40 91	0.53 399	0.27 229	0.28 56	0.45 330	0.79 225	0.81 244	0.51 113	0.90 257	0.42 100	0.39 174	0.81 319	0.33 139	0.15 107	0.11 71	0.18 185	0.18 259	0.15 116	0.15 132

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 123	0.18 42	0.45 143	0.36 53	0.19 18	0.33 111	0.28 91	0.67 133	0.77 216	0.72 215	0.99 304	0.56 165	0.39 174	0.44 53	0.31 122	0.11 2	0.09 2	0.15 80	0.14 124	0.13 35	0.11 9

knoymous	0.37 123	0.22 155	0.34 33	0.32 11	0.22 61	0.38 148	0.29 103	0.63 103	0.65 160	0.69 197	0.69 154	0.60 198	0.40 178	0.61 164	0.36 171	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.12 65	0.18 218	0.19 241

dd	0.44 209	0.40 393	0.62 299	0.44 273	0.26 194	0.51 220	0.38 248	0.72 178	1.07 388	0.60 139	0.66 144	0.43 109	0.40 178	0.68 243	0.53 299	0.24 351	0.15 262	0.21 298	0.16 176	0.24 340	0.19 241

KYRaft	0.48 246	0.21 125	0.41 98	0.45 287	0.23 88	0.43 188	0.36 218	0.68 139	0.45 94	0.94 355	1.72 456	0.78 297	0.40 178	0.65 212	0.32 129	0.16 150	0.11 71	0.18 185	0.22 351	0.17 189	0.76 482

RAFT-RH_RVC	0.57 336	0.18 42	0.44 135	0.38 88	0.23 88	0.56 249	0.24 46	0.61 92	0.73 199	1.18 432	3.90 504	0.55 159	0.40 178	0.67 234	0.38 195	0.14 45	0.11 71	0.20 255	0.15 148	0.12 9	0.14 94

IPLGR	0.40 168	0.22 155	0.70 339	0.40 149	0.22 61	0.51 220	0.29 103	0.78 218	0.78 220	0.80 266	0.77 182	0.44 112	0.41 182	0.48 79	0.40 225	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.16 163	0.14 94

GwcNet-ADL	0.45 218	0.24 206	0.51 209	0.46 312	0.30 299	0.41 174	0.40 279	0.95 281	0.98 352	0.73 222	0.78 191	0.61 200	0.41 182	0.67 234	0.55 306	0.20 279	0.14 239	0.15 80	0.14 124	0.19 253	0.22 308

OMP-Stereo	0.43 203	0.23 184	0.50 200	0.53 399	0.25 157	0.36 131	0.24 46	0.73 190	0.81 244	0.78 258	0.64 138	0.88 330	0.41 182	0.95 372	0.36 171	0.15 107	0.12 137	0.20 255	0.15 148	0.16 163	0.13 67

PFNet	0.43 203	0.19 66	0.61 293	0.44 273	0.24 128	0.42 184	0.31 143	0.76 210	0.81 244	1.01 386	0.74 174	0.67 244	0.41 182	0.75 283	0.39 204	0.16 150	0.10 18	0.20 255	0.15 148	0.16 163	0.14 94

s12784h	0.37 123	0.15 3	0.26 6	0.34 21	0.15 1	0.80 363	0.29 103	0.83 238	0.87 283	0.58 136	0.58 123	0.43 109	0.41 182	0.59 146	0.35 160	0.12 6	0.10 18	0.14 40	0.09 5	0.14 74	0.10 1

iRaft-Stereo_20w	0.42 190	0.20 96	0.63 303	0.39 112	0.27 229	0.33 111	0.25 56	1.76 483	0.37 45	0.73 222	0.53 107	0.63 212	0.42 187	0.86 335	0.29 96	0.14 45	0.11 71	0.14 40	0.13 96	0.15 116	0.15 132

SST-Stereo	0.41 183	0.20 96	0.48 180	0.43 248	0.25 157	0.25 29	0.21 19	0.68 139	0.50 115	1.08 414	0.79 196	0.71 254	0.42 187	0.81 319	0.38 195	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.16 176	0.19 253	0.15 132

DFGA-Net	0.47 236	0.31 341	0.93 407	0.43 248	0.33 348	0.56 249	0.35 205	0.81 230	0.89 299	0.70 203	0.76 179	0.48 134	0.43 189	0.78 308	0.64 338	0.16 150	0.14 239	0.19 218	0.19 287	0.20 270	0.19 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 209	0.22 155	0.83 380	0.39 112	0.45 421	0.41 174	0.26 67	1.04 310	0.50 115	0.54 125	0.76 179	1.03 373	0.43 189	0.67 234	0.28 79	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.19 287	0.21 282	0.21 289

HH	0.37 123	0.22 155	0.49 188	0.41 176	0.26 194	0.36 131	0.30 120	0.87 247	0.41 72	0.45 94	0.59 125	0.78 297	0.43 189	0.77 300	0.26 39	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.14 94

HanStereo	0.37 123	0.22 155	0.49 188	0.41 176	0.26 194	0.36 131	0.30 120	0.87 247	0.41 72	0.45 94	0.59 125	0.78 297	0.43 189	0.77 300	0.26 39	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.14 124	0.14 74	0.14 94

RCA-Stereo	0.36 105	0.18 42	0.37 63	0.38 88	0.23 88	0.31 88	0.33 171	0.70 161	1.25 431	0.45 94	0.65 140	0.46 124	0.43 189	0.40 36	0.29 96	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.12 31

RAFT_R40	0.41 183	0.20 96	0.47 167	0.44 273	0.25 157	0.23 13	0.25 56	0.69 149	0.70 181	0.98 378	0.78 191	0.72 269	0.43 189	0.80 314	0.39 204	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.16 176	0.18 218	0.15 132

TestStereo	0.39 153	0.32 344	0.42 110	0.45 287	0.20 33	0.41 174	0.38 248	0.69 149	0.66 163	0.56 130	0.78 191	0.48 134	0.43 189	0.59 146	0.37 180	0.18 221	0.13 202	0.20 255	0.15 148	0.23 327	0.14 94

MyStereo8	0.42 190	0.21 125	0.64 308	0.43 248	0.29 275	0.55 243	0.28 91	0.72 178	0.50 115	0.73 222	1.01 312	0.57 169	0.44 196	0.52 101	0.52 288	0.15 107	0.12 137	0.16 104	0.14 124	0.19 253	0.21 289

tt1	0.37 123	0.25 237	0.35 42	0.43 248	0.23 88	0.52 228	0.37 231	0.72 178	1.13 406	0.42 85	0.46 71	0.35 57	0.44 196	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.16 163	0.17 206

Sa-1000	0.49 259	0.25 237	0.45 143	0.46 312	0.25 157	0.64 296	0.34 182	0.85 242	0.95 335	0.85 297	1.51 442	0.55 159	0.44 196	0.94 366	0.31 122	0.16 150	0.12 137	0.21 298	0.20 310	0.15 116	0.14 94

UDGNet	0.50 272	0.82 467	0.56 267	0.51 373	0.32 336	0.41 174	0.34 182	0.71 168	0.93 322	0.65 170	0.60 128	0.58 184	0.44 196	0.65 212	0.43 237	0.33 422	0.15 262	0.67 479	0.20 310	0.49 455	0.23 332

GANet-ADL	0.44 209	0.27 287	0.48 180	0.44 273	0.30 299	0.54 238	0.36 218	0.94 278	0.88 294	0.64 165	0.72 160	0.68 247	0.44 196	0.55 115	0.44 244	0.22 315	0.15 262	0.15 80	0.13 96	0.18 218	0.21 289

sAnonymous2	0.42 190	0.41 399	0.96 414	0.48 340	0.37 376	0.41 174	0.48 348	0.60 85	0.52 122	0.39 68	0.48 79	0.35 57	0.44 196	0.44 53	0.30 110	0.19 258	0.14 239	0.19 218	0.17 228	0.55 467	0.43 445

CroCo_RVC	0.42 190	0.41 399	0.96 414	0.48 340	0.37 376	0.41 174	0.48 348	0.60 85	0.52 122	0.39 68	0.48 79	0.35 57	0.44 196	0.44 53	0.30 110	0.19 258	0.14 239	0.19 218	0.17 228	0.55 467	0.43 445

rvit_0105_6	0.40 168	0.28 303	0.68 327	0.51 373	0.30 299	0.39 155	0.41 299	0.53 57	0.68 171	0.41 81	0.45 67	0.50 142	0.45 203	0.55 115	0.37 180	0.28 389	0.26 414	0.24 346	0.22 351	0.22 307	0.17 206

TestStereo1	0.44 209	0.24 206	0.45 143	0.52 390	0.25 157	0.35 123	0.40 279	0.81 230	0.94 331	0.70 203	0.96 284	0.48 134	0.45 203	0.94 366	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

SA-5K	0.44 209	0.24 206	0.45 143	0.52 390	0.25 157	0.35 123	0.40 279	0.81 230	0.94 331	0.70 203	0.96 284	0.48 134	0.45 203	0.94 366	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.18 185	0.16 176	0.15 116	0.14 94

Anonymous3	0.47 236	0.35 361	0.91 406	0.50 361	0.38 382	0.81 368	0.55 390	0.76 210	0.66 163	0.52 116	0.65 140	0.44 112	0.45 203	0.66 224	0.39 204	0.25 363	0.25 405	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.24 343

raftrobust	0.35 95	0.20 96	0.39 79	0.43 248	0.29 275	0.31 88	0.25 56	0.73 190	0.66 163	0.59 137	0.56 118	0.44 112	0.45 203	0.55 115	0.31 122	0.16 150	0.12 137	0.14 40	0.12 65	0.12 9	0.14 94

MLCV	0.49 259	0.26 271	0.73 352	0.38 88	0.18 12	0.64 296	0.33 171	0.84 241	0.89 299	0.96 372	1.12 356	0.72 269	0.45 203	1.00 394	0.59 323	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.14 74	0.14 94

DN-CSS_ROB	0.45 218	0.27 287	0.74 356	0.41 176	0.29 275	0.43 188	0.29 103	0.80 228	0.78 220	0.73 222	1.08 347	0.48 134	0.45 203	0.81 319	0.40 225	0.15 107	0.12 137	0.21 298	0.19 287	0.18 218	0.17 206

DDVS	0.53 306	0.32 344	0.63 303	0.42 208	0.31 311	0.71 331	0.35 205	0.95 281	0.69 178	0.86 307	0.90 257	1.11 400	0.46 210	0.90 354	0.67 343	0.23 341	0.17 320	0.22 312	0.18 259	0.25 351	0.28 375

PCWNet_CMD	0.49 259	0.25 237	0.56 267	0.40 149	0.27 229	0.64 296	0.32 156	0.98 290	0.99 355	0.87 311	1.07 341	0.78 297	0.46 210	0.61 164	0.44 244	0.17 188	0.13 202	0.21 298	0.16 176	0.26 361	0.20 272

DCANet-4	0.38 140	0.22 155	0.58 279	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.69 149	0.97 347	0.70 203	0.79 196	0.40 88	0.46 210	0.46 64	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

IIG-Stereo	0.45 218	0.22 155	0.48 180	0.51 373	0.26 194	0.43 188	0.21 19	0.73 190	0.80 235	0.84 285	0.95 280	0.82 312	0.46 210	0.95 372	0.37 180	0.16 150	0.12 137	0.19 218	0.15 148	0.15 116	0.12 31

MSMDNet	0.49 259	0.25 237	0.56 267	0.40 149	0.27 229	0.64 296	0.32 156	0.99 294	0.99 355	0.87 311	1.07 341	0.79 304	0.46 210	0.61 164	0.44 244	0.17 188	0.13 202	0.20 255	0.16 176	0.25 351	0.20 272

rvit_stereo_0075_2	0.48 246	0.38 380	0.74 356	0.54 411	0.46 430	0.43 188	0.35 205	0.85 242	0.68 171	0.56 130	0.73 162	0.59 194	0.47 215	0.64 204	0.47 263	0.33 422	0.23 388	0.35 429	0.26 401	0.32 398	0.26 355

ACVNet-DCA	0.36 105	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.91 262	0.59 139	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.18 218	0.19 241

1test111	0.37 123	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.91 262	0.59 139	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.59 146	0.48 267	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.18 218	0.19 241

cc1	0.38 140	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.71 168	1.17 417	0.42 85	0.50 86	0.34 50	0.47 215	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.13 96	0.16 163	0.17 206

MIPNet	0.39 153	0.22 155	0.66 315	0.40 149	0.25 157	0.53 231	0.29 103	0.78 218	0.74 205	0.68 194	0.60 128	0.40 88	0.48 219	0.45 58	0.39 204	0.14 45	0.11 71	0.16 104	0.13 96	0.14 74	0.14 94

CFNet_pseudo	0.47 236	0.25 237	0.55 255	0.38 88	0.28 252	0.58 263	0.32 156	0.89 256	0.90 304	0.83 279	1.03 324	0.75 283	0.48 219	0.61 164	0.46 254	0.17 188	0.13 202	0.24 346	0.16 176	0.26 361	0.21 289

ARAFT	0.48 246	0.25 237	0.82 376	0.42 208	0.25 157	0.56 249	0.54 387	0.82 236	0.82 257	0.92 345	0.75 176	0.75 283	0.48 219	0.89 346	0.37 180	0.15 107	0.12 137	0.23 332	0.22 351	0.14 74	0.14 94

ccs_rob	0.47 236	0.25 237	0.55 255	0.38 88	0.28 252	0.58 263	0.32 156	0.89 256	0.90 304	0.83 279	1.02 314	0.75 283	0.48 219	0.61 164	0.46 254	0.17 188	0.12 137	0.24 346	0.16 176	0.26 361	0.21 289

rvit_0105_4	0.42 190	0.30 332	0.77 364	0.52 390	0.29 275	0.41 174	0.44 323	0.57 77	0.75 208	0.45 94	0.48 79	0.56 165	0.49 223	0.58 138	0.37 180	0.28 389	0.26 414	0.25 359	0.22 351	0.24 340	0.19 241

11t1	0.38 140	0.23 184	0.49 188	0.36 53	0.23 88	0.61 277	0.31 143	0.74 197	0.47 106	0.62 148	0.55 115	0.55 159	0.49 223	0.58 138	0.45 250	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.13 96	0.17 189	0.19 241

CFNet_ucs	0.51 285	0.25 237	0.58 279	0.39 112	0.31 311	0.59 270	0.35 205	1.04 310	0.95 335	0.89 328	1.19 385	0.80 308	0.49 223	0.66 224	0.45 250	0.21 295	0.16 288	0.26 377	0.18 259	0.27 370	0.23 332

SA	0.45 218	0.26 271	0.50 200	0.47 332	0.24 128	0.46 205	0.36 218	0.79 225	1.00 359	0.61 144	1.04 327	0.50 142	0.50 226	0.98 384	0.33 139	0.16 150	0.13 202	0.21 298	0.19 287	0.15 116	0.14 94

DeepStereo_RVC	0.37 123	0.22 155	0.51 209	0.41 176	0.24 128	0.26 32	0.22 29	0.64 113	0.40 66	0.69 197	0.67 151	0.57 169	0.50 226	0.58 138	0.42 235	0.17 188	0.12 137	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.19 241

IRAFT_RVC	0.43 203	0.20 96	0.52 230	0.45 287	0.24 128	0.26 32	0.51 370	0.76 210	0.78 220	0.77 247	0.80 206	0.73 274	0.50 226	0.74 276	0.39 204	0.18 221	0.10 18	0.21 298	0.17 228	0.17 189	0.15 132

SFCPSM	0.48 246	0.22 155	0.59 287	0.41 176	0.27 229	0.85 380	0.36 218	1.39 438	0.79 227	0.81 270	0.85 233	0.54 157	0.50 226	0.60 158	0.39 204	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.20 310	0.17 189	0.16 163

AdaStereo	0.52 299	0.34 357	0.53 238	0.49 350	0.25 157	0.71 331	0.36 218	1.24 394	0.91 310	0.77 247	0.98 296	0.75 283	0.50 226	0.71 267	0.51 283	0.27 378	0.13 202	0.28 396	0.18 259	0.23 327	0.18 230
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.
ttt	0.56 330	0.27 287	0.49 188	0.39 112	0.25 157	0.65 303	0.42 308	1.24 394	1.08 392	0.76 239	1.10 349	0.63 212	0.51 231	0.95 372	1.03 421	0.25 363	0.22 379	0.22 312	0.21 329	0.25 351	0.25 351

ASMatch	0.48 246	0.20 96	0.47 167	0.39 112	0.28 252	0.37 142	0.26 67	0.76 210	0.72 189	0.77 247	2.29 473	0.61 200	0.51 231	0.64 204	0.39 204	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.22 308

111	0.42 190	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.52 228	0.28 91	0.76 210	1.16 414	0.52 116	0.92 271	0.65 225	0.51 231	0.65 212	0.37 180	0.15 107	0.10 18	0.14 40	0.12 65	0.13 35	0.16 163

GES	0.46 225	0.25 237	0.62 299	0.41 176	0.30 299	0.62 281	0.37 231	1.06 322	0.70 181	0.75 233	0.83 221	0.47 129	0.52 234	0.69 250	0.46 254	0.23 341	0.17 320	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.24 343

rvit_0105_5	0.44 209	0.32 344	0.79 368	0.51 373	0.29 275	0.44 196	0.43 315	0.62 95	0.76 213	0.51 113	0.52 100	0.61 200	0.53 235	0.58 138	0.38 195	0.28 389	0.25 405	0.25 359	0.24 378	0.22 307	0.20 272

test_sample3	0.49 259	0.27 287	0.55 255	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.37 231	1.21 382	0.87 283	0.79 263	0.84 224	0.66 237	0.53 235	0.70 258	0.50 279	0.21 295	0.16 288	0.20 255	0.19 287	0.21 282	0.21 289

H2IRNET	0.38 140	0.21 125	0.36 54	0.39 112	0.25 157	0.26 32	0.24 46	0.61 92	0.74 205	0.39 68	0.89 251	0.74 278	0.53 235	0.53 106	0.44 244	0.16 150	0.13 202	0.19 218	0.20 310	0.17 189	0.15 132

mmm	0.47 236	0.28 303	0.51 209	0.39 112	0.25 157	0.61 277	0.38 248	1.00 300	0.60 146	0.77 247	1.07 341	0.65 225	0.53 235	0.61 164	0.49 276	0.18 221	0.15 262	0.23 332	0.20 310	0.21 282	0.20 272

x	0.41 183	0.25 237	0.46 156	0.36 53	0.24 128	0.54 238	0.31 143	0.94 278	0.58 138	0.60 139	0.72 160	0.61 200	0.53 235	0.52 101	0.50 279	0.18 221	0.16 288	0.17 141	0.16 176	0.17 189	0.18 230

test_5	0.44 209	0.25 237	0.48 180	0.53 399	0.28 252	0.28 56	0.42 308	0.77 215	0.87 283	0.63 155	0.91 265	0.73 274	0.53 235	0.82 324	0.36 171	0.14 45	0.11 71	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.16 163

HCRNet	0.46 225	0.35 361	0.45 143	0.54 411	0.26 194	0.52 228	0.29 103	0.87 247	0.64 154	0.75 233	0.82 216	0.76 290	0.53 235	0.70 258	0.38 195	0.24 351	0.16 288	0.24 346	0.20 310	0.21 282	0.20 272

FACV-RUCA	0.45 218	0.28 303	0.51 209	0.46 312	0.33 348	0.62 281	0.34 182	0.87 247	0.75 208	0.60 139	0.84 224	0.48 134	0.54 242	0.56 125	0.39 204	0.22 315	0.15 262	0.35 429	0.16 176	0.29 380	0.22 308

BUS	0.47 236	0.26 271	0.47 167	0.46 312	0.29 275	0.78 351	0.34 182	0.99 294	0.80 235	0.77 247	0.80 206	0.64 219	0.54 242	0.66 224	0.56 308	0.21 295	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

NINENet	0.52 299	0.30 332	0.55 255	0.46 312	0.33 348	0.78 351	0.34 182	1.18 369	0.91 310	0.84 285	0.97 292	0.64 219	0.54 242	0.74 276	0.56 308	0.23 341	0.20 362	0.25 359	0.18 259	0.22 307	0.22 308

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 388	0.84 471	0.80 369	0.55 417	0.38 382	1.38 454	0.57 396	1.07 326	0.81 244	0.90 335	0.94 276	0.95 352	0.54 242	1.01 395	0.61 329	0.41 454	0.30 434	0.57 475	0.31 429	0.86 480	0.39 427

ffm	0.47 236	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	0.72 178	1.13 406	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.25 359	0.21 329	0.16 163	0.17 206

ff1	0.56 330	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	0.72 178	1.13 406	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 456	0.17 188	0.11 71	0.25 359	0.21 329	0.16 163	0.17 206

mmx	0.59 352	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	1.24 394	1.06 380	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 456	0.21 295	0.16 288	0.25 359	0.21 329	0.24 340	0.22 308

xxx	0.59 352	0.28 303	0.68 327	0.39 112	0.26 194	0.56 249	0.40 279	1.24 394	1.06 380	0.76 239	0.98 296	0.71 254	0.55 246	1.25 427	1.46 456	0.21 295	0.16 288	0.25 359	0.21 329	0.24 340	0.22 308

DMCA	0.47 236	0.27 287	0.59 287	0.39 112	0.29 275	0.53 231	0.34 182	0.98 290	0.70 181	0.78 258	0.83 221	0.79 304	0.55 246	0.54 114	0.57 314	0.21 295	0.16 288	0.21 298	0.16 176	0.19 253	0.22 308

FADNet-RVC	0.62 369	0.56 443	1.29 448	0.47 332	0.39 390	0.63 287	0.40 279	1.16 359	0.91 310	0.71 214	0.86 237	1.04 378	0.55 246	0.99 389	0.78 366	0.27 378	0.26 414	0.28 396	0.29 419	0.32 398	0.31 394

iResNet	0.52 299	0.31 341	0.86 394	0.44 273	0.22 61	0.66 310	0.47 341	0.92 271	1.02 366	0.89 328	1.12 356	0.69 249	0.55 246	0.86 335	0.60 324	0.15 107	0.11 71	0.15 80	0.12 65	0.17 189	0.17 206

G2L-Stereo	0.51 285	0.25 237	0.55 255	0.44 273	0.27 229	0.46 205	0.47 341	0.98 290	0.81 244	0.86 307	0.90 257	0.91 344	0.56 253	0.88 343	0.80 374	0.21 295	0.17 320	0.22 312	0.18 259	0.17 189	0.22 308

rvit_0105_3	0.48 246	0.35 361	0.85 393	0.56 420	0.31 311	0.48 213	0.48 348	0.65 116	0.81 244	0.66 176	0.59 125	0.66 237	0.56 253	0.66 224	0.41 230	0.30 406	0.27 420	0.29 404	0.28 413	0.21 282	0.21 289

UGAM	0.54 311	0.23 184	0.51 209	0.46 312	0.26 194	0.40 163	0.52 376	0.65 116	1.19 422	0.78 258	1.15 370	1.38 441	0.56 253	1.03 400	0.56 308	0.18 221	0.15 262	0.25 359	0.21 329	0.15 116	0.13 67

MyStereo04	0.45 218	0.23 184	0.52 230	0.43 248	0.29 275	0.40 163	0.48 348	1.02 304	1.12 401	0.62 148	0.58 123	0.55 159	0.56 253	0.77 300	0.45 250	0.14 45	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.17 206

xx1	0.40 168	0.25 237	0.35 42	0.42 208	0.23 88	0.53 231	0.37 231	0.71 168	1.17 417	0.42 85	0.50 86	0.65 225	0.56 253	0.61 164	0.26 39	0.17 188	0.11 71	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.19 241

qqq	0.42 190	0.28 303	0.50 200	0.37 70	0.22 61	0.47 208	0.39 265	0.91 262	0.59 139	0.57 133	0.71 158	0.65 225	0.56 253	0.59 146	0.48 267	0.17 188	0.17 320	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.19 241

TransformOpticalFlow	0.46 225	0.21 125	0.49 188	0.42 208	0.24 128	0.36 131	0.46 333	1.04 310	0.84 264	0.67 185	1.14 367	0.73 274	0.56 253	0.78 308	0.33 139	0.15 107	0.10 18	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.15 132

RAFT	0.46 225	0.23 184	0.52 230	0.48 340	0.27 229	0.55 243	0.47 341	0.68 139	0.60 146	0.83 279	0.82 216	1.00 365	0.56 253	0.76 293	0.37 180	0.18 221	0.16 288	0.22 312	0.20 310	0.16 163	0.14 94

ICVP	0.48 246	0.26 271	0.42 110	0.49 350	0.28 252	0.63 287	0.43 315	1.05 317	0.72 189	0.68 194	0.95 280	0.75 283	0.56 253	0.55 115	0.61 329	0.24 351	0.18 335	0.19 218	0.17 228	0.19 253	0.21 289
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	0.38 140	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.72 178	0.96 342	0.72 215	0.77 182	0.45 120	0.56 253	0.47 72	0.36 171	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.15 132

FENet	0.43 203	0.23 184	0.40 91	0.40 149	0.24 128	0.54 238	0.33 171	0.83 238	0.72 189	0.74 229	0.73 162	0.63 212	0.56 253	0.65 212	0.45 250	0.19 258	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.18 218	0.20 272

HITNet	0.43 203	0.27 287	0.50 200	0.34 21	0.18 12	0.65 303	0.32 156	0.99 294	0.70 181	0.73 222	0.86 237	0.66 237	0.56 253	0.61 164	0.47 263	0.14 45	0.10 18	0.15 80	0.13 96	0.18 218	0.13 67
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
coex_refinement	0.54 311	0.22 155	0.44 135	0.45 287	0.31 311	0.75 347	0.40 279	1.16 359	0.92 316	0.87 311	1.12 356	0.99 363	0.57 265	0.69 250	0.90 393	0.21 295	0.14 239	0.16 104	0.16 176	0.21 282	0.22 308

MyStereo05	0.46 225	0.22 155	0.51 209	0.42 208	0.29 275	0.43 188	0.48 348	0.96 286	1.12 401	0.77 247	0.62 134	0.51 146	0.57 265	0.79 311	0.43 237	0.14 45	0.13 202	0.18 185	0.17 228	0.17 189	0.17 206

CoDeX	0.48 246	0.21 125	0.53 238	0.43 248	0.25 157	0.74 343	0.38 248	1.36 436	0.82 257	0.84 285	0.96 284	0.63 212	0.57 265	0.63 197	0.40 225	0.17 188	0.13 202	0.17 141	0.15 148	0.16 163	0.15 132

RAFT + AFF	0.54 311	0.30 332	0.84 387	0.51 373	0.32 336	0.63 287	0.57 396	1.05 317	0.95 335	0.80 266	0.87 244	0.85 316	0.57 265	0.87 337	0.51 283	0.18 221	0.21 370	0.23 332	0.22 351	0.19 253	0.19 241

ITSA-stereo	0.54 311	0.29 317	0.55 255	0.41 176	0.23 88	0.59 270	0.35 205	1.31 420	1.25 431	0.82 272	0.80 206	0.72 269	0.58 269	0.89 346	0.72 357	0.22 315	0.18 335	0.23 332	0.22 351	0.22 307	0.29 381

test_sample4	0.49 259	0.27 287	0.55 255	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.37 231	1.22 389	0.86 276	0.82 272	0.86 237	0.62 207	0.58 269	0.71 267	0.49 276	0.21 295	0.16 288	0.21 298	0.20 310	0.22 307	0.21 289

CASS	0.46 225	0.28 303	0.45 143	0.48 340	0.22 61	0.63 287	0.34 182	0.99 294	0.66 163	0.76 239	0.86 237	0.61 200	0.58 269	0.58 138	0.44 244	0.29 399	0.16 288	0.22 312	0.18 259	0.23 327	0.28 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LCNet	0.42 190	0.21 125	0.34 33	0.44 273	0.24 128	0.47 208	0.28 91	0.69 149	0.57 135	0.72 215	1.03 324	0.66 237	0.58 269	0.60 158	0.35 160	0.15 107	0.10 18	0.19 218	0.19 287	0.22 307	0.37 424

STTStereo	0.57 336	0.39 385	0.87 399	0.45 287	0.32 336	0.62 281	0.45 330	1.01 301	0.87 283	1.01 386	0.91 265	0.95 352	0.58 269	0.77 300	0.66 340	0.25 363	0.24 397	0.27 385	0.33 438	0.25 351	0.26 355

DeepPruner_ROB	0.55 321	0.37 372	0.67 320	0.42 208	0.31 311	0.50 215	0.43 315	1.22 389	0.73 199	0.86 307	1.05 330	0.85 316	0.58 269	0.90 354	0.56 308	0.29 399	0.23 388	0.22 312	0.22 351	0.26 361	0.26 355

DispNO	0.48 246	0.24 206	0.84 387	0.40 149	0.31 311	0.58 263	0.39 265	0.91 262	0.79 227	0.79 263	0.83 221	0.71 254	0.59 275	0.75 283	0.50 279	0.19 258	0.14 239	0.20 255	0.18 259	0.16 163	0.17 206

BSDual-CNN	0.48 246	0.26 271	0.47 167	0.46 312	0.29 275	0.75 347	0.46 333	0.99 294	0.80 235	0.77 247	0.80 206	0.76 290	0.59 275	0.66 224	0.48 267	0.21 295	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

psmg	0.50 272	0.26 271	0.47 167	0.42 208	0.29 275	0.82 371	0.42 308	1.07 326	0.80 235	0.95 360	0.94 276	0.76 290	0.59 275	0.66 224	0.48 267	0.21 295	0.16 288	0.20 255	0.20 310	0.19 253	0.19 241

pcwnet_v2	0.60 359	0.29 317	0.89 403	0.46 312	0.36 373	0.62 281	0.38 248	1.33 429	1.24 429	1.02 390	1.27 401	0.71 254	0.59 275	0.71 267	0.51 283	0.28 389	0.21 370	0.24 346	0.23 364	0.29 380	0.30 386

test_sample5	0.50 272	0.28 303	0.55 255	0.37 70	0.23 88	0.65 303	0.38 248	1.19 373	0.86 276	0.81 270	0.97 292	0.64 219	0.60 279	0.72 272	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.22 308

DualNet	0.51 285	0.28 303	0.55 255	0.37 70	0.23 88	0.65 303	0.38 248	1.19 373	0.86 276	0.84 285	1.06 336	0.64 219	0.60 279	0.72 272	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.21 329	0.23 327	0.22 308

riskmin	0.41 183	0.21 125	0.44 135	0.34 21	0.24 128	0.58 263	0.32 156	0.70 161	0.86 276	0.52 116	0.57 120	0.78 297	0.60 279	0.58 138	0.39 204	0.17 188	0.12 137	0.19 218	0.13 96	0.19 253	0.22 308

AAGNet	1.40 474	0.20 96	0.52 230	0.45 287	0.26 194	0.29 66	0.29 103	0.67 133	0.71 187	0.97 375	0.86 237	0.66 237	0.60 279	0.66 224	19.98 526	0.17 188	0.11 71	0.19 218	0.15 148	0.20 270	0.13 67

CFNet	0.53 306	0.30 332	0.53 238	0.42 208	0.28 252	0.73 339	0.35 205	1.21 382	1.01 361	0.74 229	1.07 341	0.85 316	0.60 279	0.83 326	0.58 321	0.19 258	0.15 262	0.23 332	0.23 364	0.21 282	0.17 206

UCFNet_RVC	0.50 272	0.27 287	0.37 63	0.40 149	0.27 229	0.66 310	0.42 308	1.18 369	0.86 276	0.70 203	0.89 251	0.91 344	0.60 279	0.62 186	0.48 267	0.24 351	0.18 335	0.28 396	0.27 407	0.25 351	0.24 343

ISRNet	0.57 336	0.25 237	0.72 347	0.57 424	0.36 373	0.43 188	0.28 91	0.85 242	0.84 264	1.09 418	1.25 393	0.91 344	0.61 285	0.68 243	0.60 324	0.35 436	0.26 414	0.36 434	0.33 438	0.30 388	0.42 440

PAM	0.50 272	0.21 125	0.75 359	0.41 176	0.26 194	1.11 430	0.37 231	1.10 338	0.39 54	0.75 233	0.46 71	1.92 472	0.61 285	0.62 186	0.28 79	0.16 150	0.10 18	0.16 104	0.14 124	0.14 74	0.15 132

test_sample6	0.51 285	0.27 287	0.55 255	0.38 88	0.23 88	0.64 296	0.39 265	1.18 369	0.88 294	0.84 285	1.06 336	0.66 237	0.61 285	0.75 283	0.52 288	0.23 341	0.17 320	0.22 312	0.22 351	0.24 340	0.23 332

dad	0.61 363	0.53 428	0.72 347	0.44 273	0.31 311	0.64 296	0.37 231	0.85 242	1.28 437	1.05 404	1.17 380	1.18 412	0.61 285	0.70 258	0.54 304	0.36 439	0.23 388	0.37 439	0.21 329	0.31 392	0.23 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 321	0.33 352	0.71 341	0.46 312	0.31 311	0.66 310	0.43 315	1.07 326	0.89 299	0.93 348	0.91 265	0.98 358	0.61 285	0.76 293	0.64 338	0.22 315	0.18 335	0.22 312	0.22 351	0.22 307	0.24 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
fff	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

PSMNet-ADL	0.50 272	0.28 303	0.43 129	0.49 350	0.31 311	0.70 325	0.38 248	0.94 278	0.81 244	0.62 148	0.80 206	0.91 344	0.62 290	0.76 293	0.68 348	0.24 351	0.18 335	0.19 218	0.20 310	0.22 307	0.22 308

csc	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

cscssc	0.39 153	0.18 42	0.46 156	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.73 190	1.08 392	0.70 203	0.79 196	0.44 112	0.62 290	0.47 72	0.37 180	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.12 9	0.15 132

acv_ft	0.52 299	0.24 206	0.64 308	0.45 287	0.28 252	0.85 380	0.40 279	0.95 281	0.81 244	1.00 384	0.96 284	0.79 304	0.62 290	0.65 212	0.88 385	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.15 148	0.18 218	0.15 132

rvit_105_1	0.56 330	0.42 404	0.84 387	0.59 432	0.37 376	0.59 270	0.68 422	0.73 190	0.97 347	0.82 272	0.69 154	0.75 283	0.63 295	0.80 314	0.56 308	0.34 430	0.29 429	0.31 415	0.34 440	0.23 327	0.23 332

gwcnet-sp	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

scenet	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

ssnet	0.50 272	0.25 237	0.84 387	0.41 176	0.27 229	0.79 357	0.40 279	0.93 273	0.85 270	0.95 360	0.79 196	0.65 225	0.63 295	0.69 250	0.52 288	0.18 221	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.18 218	0.19 241

AASNet	0.55 321	0.27 287	0.62 299	0.51 373	0.32 336	0.73 339	0.44 323	1.55 463	0.88 294	0.88 321	0.94 276	0.64 219	0.63 295	0.62 186	0.84 380	0.23 341	0.20 362	0.20 255	0.16 176	0.22 307	0.20 272

GEStereo_RVC	0.56 330	0.30 332	0.70 339	0.51 373	0.31 311	0.70 325	0.54 387	1.31 420	0.93 322	0.85 297	0.86 237	0.84 314	0.63 295	0.92 359	0.67 343	0.24 351	0.16 288	0.19 218	0.17 228	0.21 282	0.23 332

AANet_RVC	0.59 352	0.35 361	0.68 327	0.47 332	0.28 252	0.57 258	0.47 341	1.04 310	1.28 437	0.87 311	1.33 412	0.86 320	0.63 295	1.16 418	0.89 387	0.19 258	0.13 202	0.15 80	0.14 124	0.18 218	0.20 272

NOSS_ROB	0.59 352	0.40 393	0.42 110	0.45 287	0.31 311	0.79 357	0.53 380	1.09 334	1.12 401	0.69 197	0.92 271	0.77 295	0.63 295	0.81 319	0.52 288	0.39 449	0.38 463	0.44 456	0.42 464	0.38 427	0.36 418

PAM_32	0.50 272	0.20 96	0.69 336	0.40 149	0.24 128	1.09 425	0.29 103	1.12 345	0.40 66	0.74 229	0.44 65	1.98 475	0.64 303	0.64 204	0.27 61	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.15 132

test_sample2	0.45 218	0.24 206	0.49 188	0.34 21	0.21 47	0.60 276	0.43 315	1.01 301	0.73 199	0.67 185	0.80 206	0.70 251	0.64 303	0.65 212	0.41 230	0.19 258	0.15 262	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.19 241

Prome-Stereo	0.46 225	0.20 96	0.37 63	0.45 287	0.26 194	0.40 163	0.42 308	0.69 149	0.49 111	0.96 372	1.84 461	0.58 184	0.64 303	0.63 197	0.32 129	0.15 107	0.11 71	0.16 104	0.14 124	0.17 189	0.30 386

LMCR-Stereo	0.55 321	0.33 352	0.57 276	0.60 434	0.30 299	0.80 363	0.36 218	1.30 418	0.79 227	0.90 335	1.04 327	0.57 169	0.64 303	0.87 337	0.73 359	0.20 279	0.15 262	0.19 218	0.14 124	0.25 351	0.18 230

xxxx	1.07 447	0.23 184	0.53 238	0.38 88	0.22 61	0.83 374	0.36 218	1.41 444	0.95 335	0.75 233	0.99 304	0.97 356	0.64 303	0.70 258	11.37 518	0.20 279	0.17 320	0.18 185	0.17 228	0.19 253	0.20 272

test_xeample	1.06 445	0.23 184	0.51 209	0.37 70	0.22 61	0.71 331	0.39 265	1.31 420	0.92 316	0.87 311	1.08 347	0.70 251	0.64 303	0.75 283	11.43 519	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.18 218	0.19 241

BEATNet_4x	0.49 259	0.35 361	0.72 347	0.38 88	0.20 33	0.65 303	0.36 218	1.08 331	0.78 220	0.78 258	0.88 248	0.73 274	0.64 303	0.71 267	0.60 324	0.16 150	0.12 137	0.16 104	0.15 148	0.24 340	0.18 230

PSMNet_ROB	0.67 377	0.39 385	0.76 361	0.57 424	0.43 410	1.00 407	0.85 458	1.25 400	0.93 322	0.82 272	1.04 327	1.08 392	0.64 303	0.89 346	1.02 420	0.29 399	0.21 370	0.31 415	0.31 429	0.27 370	0.25 351

TCMNet	0.68 380	0.41 399	1.08 429	0.60 434	0.61 464	0.97 399	0.55 390	1.11 340	0.93 322	0.87 311	1.14 367	0.89 335	0.65 311	0.92 359	1.06 429	0.26 368	0.26 414	0.31 415	0.28 413	0.33 403	0.30 386

FADNet	0.63 372	0.53 428	1.20 438	0.46 312	0.44 415	0.66 310	0.41 299	1.24 394	1.07 388	0.70 203	0.84 224	0.98 358	0.65 311	0.87 337	0.54 304	0.29 399	0.30 434	0.27 385	0.30 420	0.48 451	0.36 418

SMFormer	0.53 306	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.60 324	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.19 253	0.20 272

tta	0.53 306	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.60 324	0.19 258	0.16 288	0.18 185	0.17 228	0.15 116	0.16 163

qqq1	0.51 285	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.36 171	0.19 258	0.16 288	0.14 40	0.12 65	0.15 116	0.16 163

fff1	0.51 285	0.24 206	0.67 320	0.35 30	0.20 33	0.63 287	0.34 182	1.26 402	1.06 380	0.85 297	1.02 314	0.71 254	0.66 313	0.96 375	0.36 171	0.19 258	0.16 288	0.14 40	0.12 65	0.15 116	0.16 163

ADLNet	0.57 336	0.29 317	0.58 279	0.46 312	0.35 366	0.80 363	0.46 333	1.14 354	0.88 294	1.03 394	0.98 296	0.92 349	0.66 313	0.71 267	0.83 379	0.22 315	0.16 288	0.22 312	0.22 351	0.22 307	0.23 332

ACVNet	0.47 236	0.24 206	0.39 79	0.40 149	0.28 252	0.58 263	0.40 279	0.91 262	0.81 244	0.67 185	0.96 284	0.79 304	0.66 313	0.65 212	0.71 354	0.18 221	0.15 262	0.16 104	0.15 148	0.18 218	0.15 132

GwcNet-RSSM	0.51 285	0.25 237	0.51 209	0.41 176	0.24 128	0.56 249	0.41 299	0.97 288	0.96 342	0.75 233	1.17 380	0.89 335	0.66 313	0.66 224	0.74 360	0.22 315	0.15 262	0.19 218	0.21 329	0.17 189	0.16 163

DSFCA	0.57 336	0.27 287	0.71 341	0.41 176	0.36 373	0.78 351	0.53 380	1.08 331	0.85 270	1.08 414	0.84 224	0.90 338	0.66 313	1.05 403	0.63 336	0.26 368	0.22 379	0.21 298	0.21 329	0.22 307	0.20 272

FADNet-RVC-Resample	0.58 348	0.35 361	1.34 454	0.50 361	0.34 360	0.73 339	0.43 315	1.09 334	0.96 342	0.83 279	0.87 244	0.76 290	0.66 313	0.77 300	0.52 288	0.19 258	0.18 335	0.26 377	0.27 407	0.28 378	0.29 381

anonymousa	0.51 285	0.21 125	0.47 167	0.39 112	0.25 157	0.89 388	0.36 218	0.78 218	0.63 150	0.88 321	1.54 443	1.09 397	0.67 322	0.53 106	0.46 254	0.17 188	0.14 239	0.19 218	0.21 329	0.16 163	0.16 163

ssnet_v2	0.61 363	0.29 317	0.69 336	0.45 287	0.30 299	0.93 392	0.62 412	1.20 379	1.03 370	0.97 375	0.81 214	0.98 358	0.67 322	0.84 330	0.97 412	0.26 368	0.23 388	0.23 332	0.24 378	0.20 270	0.21 289

hknet	0.51 285	0.26 271	0.58 279	0.46 312	0.29 275	0.75 347	0.46 333	0.99 294	0.89 299	0.77 247	0.80 206	0.96 355	0.67 322	0.75 283	0.50 279	0.19 258	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.18 218	0.19 241

iRaft-Stereo_5w	0.46 225	0.22 155	0.53 238	0.43 248	0.30 299	0.30 74	0.53 380	0.66 122	0.71 187	0.62 148	0.89 251	1.01 369	0.67 322	0.76 293	0.67 343	0.13 25	0.12 137	0.17 141	0.15 148	0.15 116	0.17 206

STrans-v2	0.47 236	0.21 125	0.49 188	0.41 176	0.25 157	0.54 238	0.49 361	1.16 359	0.82 257	0.67 185	1.05 330	0.71 254	0.67 322	0.74 276	0.34 151	0.15 107	0.11 71	0.17 141	0.15 148	0.14 74	0.14 94

UPFNet	0.55 321	0.26 271	0.59 287	0.46 312	0.38 382	0.83 374	0.48 348	1.03 309	0.80 235	0.92 345	0.91 265	0.85 316	0.67 322	0.87 337	0.78 366	0.20 279	0.21 370	0.20 255	0.20 310	0.20 270	0.15 132

cf-r	0.49 259	0.24 206	0.49 188	0.40 149	0.23 88	0.58 263	0.38 248	0.92 271	0.87 283	0.77 247	1.06 336	0.98 358	0.67 322	0.59 146	0.61 329	0.21 295	0.14 239	0.17 141	0.19 287	0.15 116	0.16 163

PS-NSSS	0.60 359	0.46 415	0.68 327	0.43 248	0.34 360	0.66 310	0.57 396	1.05 317	0.91 310	0.80 266	1.28 402	0.72 269	0.67 322	0.89 346	0.61 329	0.32 415	0.26 414	0.40 448	0.27 407	0.35 415	0.29 381

ADStereo(finetuned)	0.39 153	0.18 42	0.58 279	0.35 30	0.19 18	0.30 74	0.30 120	0.72 178	0.96 342	0.72 215	0.77 182	0.45 120	0.68 330	0.46 64	0.36 171	0.14 45	0.10 18	0.14 40	0.11 42	0.13 35	0.15 132

delet	0.57 336	0.25 237	0.63 303	0.46 312	0.34 360	1.05 422	0.51 370	1.04 310	0.94 331	0.90 335	0.99 304	0.90 338	0.68 330	0.87 337	0.78 366	0.18 221	0.18 335	0.20 255	0.21 329	0.17 189	0.17 206

CSP-Net	0.57 336	0.29 317	0.55 255	0.42 208	0.29 275	1.20 444	0.49 361	1.29 416	0.75 208	0.98 378	0.97 292	0.88 330	0.69 332	0.85 333	0.66 340	0.27 378	0.18 335	0.17 141	0.17 228	0.18 218	0.19 241

PSMNet-RSSM	0.50 272	0.24 206	0.41 98	0.43 248	0.26 194	0.51 220	0.40 279	1.16 359	0.79 227	0.75 233	1.07 341	0.87 326	0.69 332	0.66 224	0.52 288	0.24 351	0.16 288	0.23 332	0.26 401	0.20 270	0.20 272

DMCA-RVC	0.54 311	0.32 344	0.83 380	0.51 373	0.32 336	0.59 270	0.38 248	0.89 256	0.70 181	0.95 360	0.88 248	0.90 338	0.69 332	0.75 283	0.63 336	0.23 341	0.18 335	0.31 415	0.24 378	0.27 370	0.21 289

NVstereo2D	0.62 369	0.32 344	0.82 376	0.50 361	0.44 415	0.88 385	0.48 348	1.12 345	1.17 417	0.67 185	0.90 257	0.90 338	0.69 332	1.02 398	0.69 350	0.33 422	0.16 288	0.29 404	0.20 310	0.43 441	0.46 455

iResNet_ROB	0.55 321	0.24 206	0.61 293	0.38 88	0.22 61	0.66 310	0.30 120	1.59 471	1.33 447	0.94 355	1.05 330	0.81 310	0.69 332	0.84 330	0.46 254	0.17 188	0.12 137	0.14 40	0.09 5	0.15 116	0.20 272

ToySt	0.52 299	0.27 287	0.93 407	0.42 208	0.28 252	0.67 319	0.56 394	0.88 255	0.79 227	0.61 144	0.85 233	0.92 349	0.70 337	0.72 272	0.61 329	0.16 150	0.17 320	0.21 298	0.21 329	0.22 307	0.21 289

ADLNet2	0.57 336	0.26 271	0.71 341	0.48 340	0.31 311	0.83 374	0.51 370	1.10 338	0.99 355	0.85 297	0.99 304	0.99 363	0.70 337	0.79 311	0.78 366	0.21 295	0.17 320	0.18 185	0.18 259	0.22 307	0.22 308

ac_64	0.54 311	0.24 206	0.58 279	0.46 312	0.28 252	0.79 357	0.44 323	1.11 340	0.63 150	0.94 355	0.85 233	1.06 387	0.70 337	0.76 293	0.72 357	0.22 315	0.18 335	0.20 255	0.19 287	0.18 218	0.16 163

CFNet-ft	0.50 272	0.25 237	0.39 79	0.41 176	0.26 194	0.66 310	0.37 231	0.91 262	0.87 283	0.67 185	1.00 308	1.05 382	0.70 337	0.68 243	0.57 314	0.23 341	0.16 288	0.24 346	0.21 329	0.24 340	0.19 241

CFNet_RVC	0.50 272	0.25 237	0.39 79	0.41 176	0.26 194	0.66 310	0.37 231	0.91 262	0.87 283	0.67 185	1.00 308	1.05 382	0.70 337	0.68 243	0.57 314	0.23 341	0.16 288	0.24 346	0.21 329	0.24 340	0.19 241

DualNet (step1)	0.60 359	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	0.74 276	0.53 299	0.42 456	0.22 379	0.40 448	0.41 459	0.36 419	0.35 412

test_sample9	1.17 457	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	1.29 434	2.03 476	0.42 456	9.50 528	0.40 448	0.41 459	0.36 419	0.35 412

test_sample7	0.54 311	0.30 332	0.55 255	0.37 70	0.28 252	0.63 287	0.47 341	1.11 340	0.92 316	0.93 348	0.89 251	0.86 320	0.71 342	0.74 276	0.53 299	0.27 378	0.22 379	0.27 385	0.26 401	0.27 370	0.26 355

test_sample1	0.44 209	0.24 206	0.52 230	0.35 30	0.23 88	0.59 270	0.36 218	1.05 317	0.57 135	0.66 176	0.78 191	0.70 251	0.71 342	0.62 186	0.51 283	0.18 221	0.15 262	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.18 230

SDNR	0.89 426	0.39 385	1.66 479	0.42 208	0.39 390	3.35 505	0.32 156	0.95 281	1.05 376	1.05 404	2.12 471	0.62 207	0.71 342	1.40 446	0.78 366	0.53 471	0.56 487	0.36 434	0.27 407	0.46 448	0.50 464

HBP-ISP	0.61 363	0.47 421	0.45 143	0.46 312	0.33 348	0.79 357	0.29 103	1.15 357	1.05 376	0.85 297	1.18 384	0.67 244	0.71 342	0.92 359	0.57 314	0.37 443	0.38 463	0.47 461	0.41 459	0.39 431	0.32 398

FTStereo	0.56 330	0.21 125	0.39 79	0.42 208	0.25 157	0.39 155	0.73 438	0.69 149	0.45 94	1.09 418	3.23 493	0.69 249	0.71 342	0.55 115	0.34 151	0.15 107	0.13 202	0.19 218	0.17 228	0.15 116	0.32 398

222	1.25 463	0.23 184	0.53 238	0.38 88	0.23 88	0.78 351	0.37 231	1.41 444	0.93 322	0.97 375	1.13 363	0.74 278	0.71 342	0.74 276	14.86 522	0.20 279	0.16 288	0.17 141	0.16 176	0.18 218	0.20 272

FADNet_RVC	0.58 348	0.39 385	1.26 443	0.45 287	0.32 336	0.55 243	0.34 182	1.12 345	0.90 304	0.68 194	0.90 257	0.61 200	0.71 342	1.03 400	0.80 374	0.21 295	0.18 335	0.27 385	0.23 364	0.33 403	0.30 386

HSM-Net_RVC	0.55 321	0.23 184	0.37 63	0.38 88	0.22 61	0.86 382	0.40 279	1.31 420	0.93 322	0.92 345	1.15 370	1.26 418	0.71 342	0.75 283	0.53 299	0.17 188	0.14 239	0.16 104	0.15 148	0.17 189	0.17 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.59 352	0.35 361	0.57 276	0.53 399	0.32 336	0.67 319	0.72 433	1.09 334	1.03 370	0.84 285	1.11 354	0.84 314	0.71 342	0.96 375	0.61 329	0.28 389	0.18 335	0.26 377	0.22 351	0.27 370	0.21 289

PSMNet-RUCA	0.78 405	0.78 465	1.23 441	1.01 481	0.91 477	0.68 323	0.53 380	1.16 359	1.06 380	0.79 263	1.10 349	0.82 312	0.72 353	0.94 366	0.70 351	0.55 475	0.27 420	0.76 482	0.46 466	0.70 475	0.49 461

1111x	0.64 374	0.23 184	0.61 293	0.39 112	0.21 47	0.68 323	0.46 333	1.32 426	1.03 370	0.76 239	1.02 314	0.95 352	0.72 353	1.13 412	2.15 480	0.18 221	0.18 335	0.18 185	0.19 287	0.20 270	0.19 241

hitnet-ft	0.57 336	0.29 317	0.43 129	0.42 208	0.29 275	0.81 368	0.40 279	0.98 290	0.91 310	0.84 285	1.01 312	1.13 408	0.72 353	0.83 326	0.71 354	0.28 389	0.21 370	0.28 396	0.22 351	0.29 380	0.27 365

CVANet_RVC	0.59 352	0.35 361	0.54 251	0.49 350	0.33 348	0.70 325	0.67 419	1.12 345	0.97 347	0.88 321	1.05 330	1.01 369	0.72 353	0.94 366	0.55 306	0.30 406	0.20 362	0.28 396	0.26 401	0.32 398	0.23 332

DRN-Test	0.68 380	0.34 357	0.77 364	0.52 390	0.40 393	1.14 434	0.61 410	1.56 467	1.04 374	1.18 432	1.10 349	1.05 382	0.72 353	0.82 324	1.01 416	0.24 351	0.18 335	0.26 377	0.25 391	0.26 361	0.23 332

YMNet	0.68 380	0.40 393	1.01 421	0.53 399	0.46 430	1.04 417	0.48 348	1.06 322	0.81 244	1.21 435	1.31 409	1.11 400	0.73 358	0.89 346	0.96 407	0.27 378	0.31 442	0.25 359	0.25 391	0.25 351	0.24 343

YMNet_1	0.68 380	0.40 393	1.01 421	0.53 399	0.46 430	1.04 417	0.48 348	1.06 322	0.81 244	1.21 435	1.31 409	1.11 400	0.73 358	0.89 346	0.96 407	0.27 378	0.31 442	0.25 359	0.25 391	0.25 351	0.24 343

HI	0.46 225	0.22 155	0.41 98	0.35 30	0.35 366	0.27 43	0.32 156	0.75 206	0.50 115	0.90 335	1.13 363	1.12 406	0.73 358	0.70 258	0.57 314	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

CoSv	0.46 225	0.22 155	0.41 98	0.35 30	0.35 366	0.27 43	0.32 156	0.75 206	0.50 115	0.90 335	1.13 363	1.12 406	0.73 358	0.70 258	0.57 314	0.12 6	0.10 18	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

GrayStereo	0.49 259	0.20 96	0.44 135	0.47 332	0.29 275	0.51 220	0.62 412	0.71 168	0.66 163	1.04 399	1.46 436	0.77 295	0.73 358	0.58 138	0.35 160	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.17 228	0.15 116	0.30 386

DLCB_ROB	0.60 359	0.29 317	0.53 238	0.50 361	0.33 348	0.76 350	0.51 370	1.02 304	0.94 331	1.07 413	1.16 375	1.21 414	0.73 358	0.98 384	0.75 362	0.21 295	0.20 362	0.22 312	0.23 364	0.22 307	0.20 272

FINET	0.75 399	0.45 410	1.38 457	0.48 340	0.46 430	0.98 404	1.00 469	1.22 389	1.69 476	0.91 344	1.25 393	0.74 278	0.74 364	1.09 408	0.82 378	0.37 443	0.31 442	0.27 385	0.24 378	0.35 415	0.34 409

StereoDRNet-Refined	0.61 363	0.33 352	0.63 303	0.47 332	0.31 311	0.94 394	0.41 299	1.04 310	0.97 347	1.15 430	1.13 363	1.00 365	0.74 364	0.93 363	0.93 400	0.18 221	0.13 202	0.22 312	0.21 329	0.20 270	0.21 289
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.67 377	0.35 361	0.82 376	0.53 399	0.44 415	1.03 415	0.53 380	1.51 460	1.06 380	1.13 428	0.91 265	1.07 391	0.74 364	0.87 337	0.95 405	0.24 351	0.19 353	0.25 359	0.23 364	0.27 370	0.22 308

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 377	0.30 332	1.20 438	0.42 208	0.31 311	1.00 407	0.58 403	1.16 359	1.07 388	1.01 386	1.25 393	1.08 392	0.75 367	1.18 421	1.03 421	0.20 279	0.12 137	0.16 104	0.13 96	0.22 307	0.22 308

CrosDoStereo	0.51 285	0.19 66	0.46 156	0.39 112	0.24 128	0.39 155	1.14 477	0.69 149	0.87 283	0.94 355	1.36 417	0.62 207	0.75 367	0.68 243	0.46 254	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.18 259	0.14 74	0.16 163

DeepStereo_LL	0.51 285	0.19 66	0.46 156	0.39 112	0.24 128	0.39 155	1.14 477	0.69 149	0.87 283	0.94 355	1.36 417	0.62 207	0.75 367	0.68 243	0.46 254	0.15 107	0.12 137	0.17 141	0.18 259	0.14 74	0.16 163

THIR-Stereo	0.51 285	0.19 66	0.47 167	0.39 112	0.23 88	0.74 343	0.64 417	0.68 139	0.88 294	1.03 394	1.40 423	0.71 254	0.75 367	0.64 204	0.43 237	0.16 150	0.11 71	0.17 141	0.18 259	0.15 116	0.17 206

DGSMNet	0.80 407	0.58 447	1.42 461	0.61 439	0.65 467	0.94 394	0.75 442	1.35 432	1.16 414	0.88 321	1.26 397	1.00 365	0.75 367	1.07 404	0.89 387	0.36 439	0.31 442	0.41 452	0.40 454	0.60 473	0.59 476

UNet	0.55 321	0.27 287	0.72 347	0.45 287	0.41 398	0.97 399	0.40 279	1.01 301	0.80 235	0.87 311	0.90 257	1.03 373	0.75 367	0.76 293	0.67 343	0.19 258	0.15 262	0.20 255	0.17 228	0.21 282	0.18 230

GANet-RSSM	0.49 259	0.22 155	0.42 110	0.39 112	0.26 194	0.58 263	0.41 299	1.12 345	0.82 257	0.73 222	1.02 314	0.88 330	0.75 367	0.67 234	0.48 267	0.22 315	0.16 288	0.18 185	0.19 287	0.18 218	0.18 230

HSM	0.53 306	0.25 237	0.46 156	0.40 149	0.25 157	0.74 343	0.44 323	1.29 416	0.78 220	0.82 272	0.92 271	1.21 414	0.75 367	0.90 354	0.48 267	0.18 221	0.14 239	0.17 141	0.14 124	0.17 189	0.18 230

MDST_ROB	0.97 437	0.29 317	1.02 424	0.64 449	0.43 410	2.64 492	0.82 452	1.68 479	1.18 421	2.89 498	1.82 460	0.97 356	0.75 367	1.83 476	0.89 387	0.26 368	0.22 379	0.32 421	0.28 413	0.26 361	0.26 355

DCVSM-stereo	0.51 285	0.28 303	0.56 267	0.39 112	0.29 275	0.55 243	0.28 91	0.78 218	0.78 220	1.11 425	0.77 182	1.04 378	0.76 376	0.65 212	0.52 288	0.20 279	0.20 362	0.24 346	0.21 329	0.25 351	0.31 394

SQANet	0.87 424	0.76 462	0.76 361	1.16 487	0.99 485	1.10 426	0.51 370	1.12 345	0.85 270	0.93 348	1.05 330	1.03 373	0.76 376	1.07 404	0.70 351	0.79 483	0.25 405	1.04 489	0.36 444	1.56 491	0.70 478

Anonymous_2	0.84 416	0.45 410	0.66 315	0.41 176	0.45 421	0.82 371	0.53 380	0.81 230	0.81 244	0.73 222	0.61 131	0.91 344	0.76 376	0.77 300	0.61 329	0.51 469	0.55 486	0.54 473	4.92 524	0.54 465	0.42 440

PA-Net	0.70 386	0.46 415	0.96 414	0.51 373	0.53 447	0.94 394	0.73 438	1.14 354	1.15 412	0.83 279	0.90 257	0.88 330	0.76 376	1.19 422	0.96 407	0.25 363	0.41 472	0.29 404	0.44 465	0.27 370	0.39 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.65 375	0.33 352	0.43 129	0.44 273	0.30 299	1.01 411	0.54 387	1.13 352	1.09 398	1.11 425	1.21 387	1.10 398	0.76 376	0.99 389	0.71 354	0.32 415	0.33 454	0.33 426	0.30 420	0.30 388	0.28 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.52 299	0.25 237	0.56 267	0.48 340	0.29 275	0.55 243	0.38 248	0.96 286	0.59 139	0.83 279	1.03 324	1.03 373	0.77 381	0.91 357	0.58 321	0.22 315	0.18 335	0.24 346	0.18 259	0.24 340	0.22 308

G2L-Stereo_aug	0.54 311	0.20 96	0.57 276	0.36 53	0.23 88	0.70 325	0.39 265	0.87 247	1.11 400	1.02 390	1.06 336	1.05 382	0.78 382	0.88 343	0.67 343	0.16 150	0.12 137	0.13 22	0.11 42	0.14 74	0.16 163

CC-Net-ROB	0.84 416	1.01 482	0.93 407	0.60 434	0.45 421	1.25 446	0.71 428	1.20 379	1.05 376	0.84 285	1.24 392	0.90 338	0.78 382	1.14 414	0.70 351	0.48 465	0.34 457	1.71 496	0.38 449	0.78 478	0.40 432

IER	0.48 246	0.25 237	0.60 292	0.38 88	0.28 252	0.67 319	0.38 248	0.82 236	0.68 171	0.88 321	0.95 280	0.74 278	0.79 384	0.62 186	0.46 254	0.17 188	0.14 239	0.17 141	0.17 228	0.17 189	0.16 163

DRaft	0.49 259	0.18 42	0.50 200	0.38 88	0.25 157	0.57 258	0.39 265	0.67 133	0.86 276	1.02 390	1.75 457	0.50 142	0.79 384	0.65 212	0.42 235	0.14 45	0.11 71	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.17 206

iResNetv2_ROB	0.55 321	0.29 317	0.86 394	0.39 112	0.25 157	0.67 319	0.37 231	1.21 382	1.02 366	1.02 390	1.10 349	0.89 335	0.79 384	0.74 276	0.43 237	0.19 258	0.13 202	0.15 80	0.11 42	0.19 253	0.16 163

NaN_ROB	0.73 390	0.46 415	0.89 403	0.52 390	0.34 360	0.98 404	1.11 474	1.28 412	1.20 425	1.27 447	0.96 284	1.08 392	0.79 384	1.34 444	0.78 366	0.24 351	0.30 434	0.23 332	0.24 378	0.23 327	0.26 355

MMNet	0.57 336	0.26 271	0.67 320	0.45 287	0.35 366	1.04 417	0.39 265	0.93 273	0.98 352	0.96 372	0.97 292	0.86 320	0.80 388	0.83 326	0.80 374	0.16 150	0.15 262	0.19 218	0.19 287	0.20 270	0.17 206

PDISCO_ROB	0.96 435	0.51 424	1.13 433	1.03 484	1.00 486	1.81 479	0.77 444	1.72 481	1.60 470	1.09 418	1.19 385	1.34 433	0.80 388	1.62 463	1.01 416	0.58 477	0.22 379	0.45 457	0.40 454	0.50 457	0.41 437

LALA_ROB	0.76 402	0.46 415	0.86 394	0.55 417	0.41 398	1.00 407	0.93 464	1.25 400	1.13 406	1.23 441	1.15 370	1.55 458	0.80 388	1.11 411	0.96 407	0.33 422	0.23 388	0.35 429	0.30 420	0.35 415	0.32 398

SACVNet	0.61 363	0.36 370	0.67 320	0.57 424	0.37 376	0.65 303	0.47 341	1.16 359	0.80 235	1.04 399	1.06 336	1.02 371	0.81 391	0.99 389	0.57 314	0.28 389	0.21 370	0.25 359	0.24 378	0.30 388	0.39 427

GASNet	0.70 386	0.77 463	1.16 436	0.71 466	0.49 437	0.62 281	0.48 348	1.12 345	1.05 376	0.98 378	0.84 224	0.94 351	0.82 392	1.41 449	0.85 382	0.33 422	0.22 379	0.29 404	0.28 413	0.44 444	0.26 355

RTSC	0.93 429	0.54 435	1.59 470	0.56 420	0.40 393	1.17 442	0.55 390	1.44 451	1.82 480	1.53 460	1.26 397	1.15 410	0.82 392	1.70 469	2.44 484	0.26 368	0.20 362	0.23 332	0.24 378	0.31 392	0.32 398

iinet-f	0.69 385	0.29 317	2.34 490	0.41 176	0.31 311	1.16 438	0.58 403	0.87 247	0.85 270	0.86 307	1.17 380	1.04 378	0.83 394	0.76 293	1.26 445	0.21 295	0.18 335	0.17 141	0.16 176	0.21 282	0.21 289

Wz-Net-MNSev	0.81 409	0.42 404	1.64 476	0.51 373	0.41 398	1.46 458	0.95 465	1.24 394	1.26 435	1.31 449	1.25 393	1.17 411	0.83 394	1.21 426	1.06 429	0.22 315	0.19 353	0.24 346	0.23 364	0.29 380	0.26 355

SuperB	1.00 442	0.41 399	4.03 502	0.45 287	0.32 336	0.99 406	0.49 361	1.09 334	2.09 486	1.10 422	1.10 349	0.74 278	0.83 394	1.13 412	1.75 467	0.20 279	0.15 262	0.17 141	0.15 148	2.50 509	0.27 365

fast-acv-ft	0.66 376	0.32 344	0.80 369	0.46 312	0.34 360	1.26 447	0.50 367	0.91 262	1.00 359	1.05 404	1.36 417	1.28 419	0.84 397	0.81 319	0.90 393	0.22 315	0.24 397	0.23 332	0.23 364	0.21 282	0.22 308

DDUNet	1.10 449	2.58 516	0.83 380	1.21 489	1.27 494	1.02 413	0.69 425	1.17 367	0.95 335	0.98 378	1.26 397	1.28 419	0.84 397	0.97 382	0.79 373	0.85 486	0.40 470	2.00 501	0.60 485	1.34 490	0.94 486

APVNet	0.73 390	0.39 385	1.01 421	0.58 430	0.45 421	1.16 438	0.68 422	1.47 455	0.87 283	0.84 285	1.15 370	1.04 378	0.84 397	1.14 414	1.18 440	0.27 378	0.28 427	0.32 421	0.31 429	0.29 380	0.32 398

CBMV_ROB	0.62 369	0.39 385	0.41 98	0.41 176	0.28 252	0.86 382	0.28 91	1.06 322	1.02 366	0.95 360	1.33 412	0.81 310	0.84 397	0.94 366	0.56 308	0.37 443	0.37 462	0.43 454	0.40 454	0.33 403	0.32 398

CBFPSM	0.61 363	0.25 237	1.41 460	0.39 112	0.27 229	1.10 426	0.67 419	0.83 238	0.84 264	0.82 272	0.81 214	1.33 430	0.85 401	0.72 272	0.86 383	0.16 150	0.15 262	0.15 80	0.17 228	0.17 189	0.23 332

DAS	0.54 311	0.26 271	0.66 315	0.49 350	0.31 311	0.61 277	0.43 315	0.89 256	1.01 361	0.95 360	1.16 375	0.71 254	0.85 401	0.89 346	0.47 263	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.22 307	0.19 241

SepStereo	0.54 311	0.26 271	0.66 315	0.49 350	0.31 311	0.61 277	0.43 315	0.89 256	1.01 361	0.95 360	1.16 375	0.71 254	0.85 401	0.97 382	0.47 263	0.18 221	0.14 239	0.18 185	0.15 148	0.22 307	0.19 241

DeepPrunerF	0.93 429	0.55 441	3.88 499	0.70 464	0.81 476	0.72 335	0.74 440	1.28 412	1.97 483	0.95 360	1.02 314	0.87 326	0.85 401	1.16 418	1.07 432	0.35 436	0.29 429	0.43 454	0.40 454	0.31 392	0.33 407

GwcNet	0.73 390	0.39 385	1.37 456	0.53 399	0.43 410	1.10 426	0.52 376	1.27 407	1.19 422	1.05 404	1.41 425	1.06 387	0.86 405	0.98 384	1.01 416	0.26 368	0.24 397	0.24 346	0.23 364	0.23 327	0.28 375

ETE_ROB	0.73 390	0.52 426	0.93 407	0.57 424	0.37 376	0.80 363	0.86 459	1.19 373	0.95 335	1.20 434	1.22 389	1.39 443	0.86 405	1.07 404	0.88 385	0.27 378	0.21 370	0.31 415	0.27 407	0.34 410	0.35 412

CBMV	0.68 380	0.37 372	0.50 200	0.43 248	0.26 194	1.00 407	0.71 428	1.17 367	1.16 414	1.24 443	1.29 406	1.06 387	0.86 405	0.98 384	0.75 362	0.29 399	0.30 434	0.34 428	0.30 420	0.26 361	0.27 365
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 352	0.29 317	0.62 299	0.47 332	0.31 311	1.20 444	0.51 370	1.19 373	0.59 139	1.05 404	1.00 308	1.06 387	0.87 408	0.83 326	0.77 365	0.22 315	0.19 353	0.18 185	0.16 176	0.19 253	0.20 272

PSM-AAD	0.48 246	0.21 125	0.39 79	0.44 273	0.23 88	0.56 249	0.47 341	0.67 133	0.73 199	1.08 414	1.12 356	0.58 184	0.87 408	0.63 197	0.33 139	0.15 107	0.11 71	0.25 359	0.26 401	0.18 218	0.42 440

DISCO	0.72 389	0.27 287	0.72 347	0.45 287	0.31 311	1.12 432	0.53 380	1.32 426	1.25 431	0.84 285	1.07 341	1.52 456	0.87 408	1.82 475	1.08 434	0.20 279	0.15 262	0.18 185	0.16 176	0.24 340	0.24 343

XPNet_ROB	0.73 390	0.38 380	0.80 369	0.53 399	0.40 393	0.80 363	0.83 454	1.21 382	0.96 342	1.37 452	1.17 380	1.37 437	0.87 408	1.14 414	0.99 414	0.33 422	0.25 405	0.27 385	0.24 378	0.31 392	0.29 381

DANet	0.74 395	0.47 421	0.98 419	0.60 434	0.41 398	0.92 391	0.41 299	1.02 304	0.87 283	1.22 439	1.22 389	1.33 430	0.88 412	1.26 430	1.37 451	0.27 378	0.24 397	0.31 415	0.25 391	0.37 425	0.36 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.74 395	0.45 410	0.77 364	0.65 451	0.45 421	0.97 399	1.16 479	1.16 359	1.02 366	1.00 384	0.98 296	1.48 450	0.88 412	0.99 389	0.89 387	0.31 410	0.27 420	0.39 445	0.39 451	0.33 403	0.34 409

UGAM-zero	0.48 246	0.21 125	0.66 315	0.38 88	0.23 88	0.36 131	0.22 29	1.30 418	0.43 86	0.67 185	0.61 131	1.74 465	0.89 414	0.79 311	0.27 61	0.15 107	0.12 137	0.15 80	0.12 65	0.13 35	0.14 94

GANetREF_RVC	0.82 410	0.77 463	0.95 413	0.68 458	0.43 410	1.15 436	1.06 472	1.19 373	1.20 425	1.03 394	1.02 314	1.10 398	0.89 414	1.20 425	0.78 366	0.49 466	0.39 467	0.58 476	0.39 451	0.69 474	0.49 461
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
pmcnn	1.27 465	0.31 341	1.14 435	0.41 176	0.23 88	0.97 399	0.71 428	1.23 393	1.32 445	1.83 475	2.34 475	11.25 521	0.89 414	1.04 402	0.96 407	0.15 107	0.12 137	0.12 3	0.10 23	0.15 116	0.16 163

Wz-Net-SNSev	0.99 441	0.80 466	3.00 493	0.57 424	0.46 430	0.94 394	1.22 484	1.40 442	1.28 437	1.04 399	1.33 412	1.46 446	0.90 417	2.06 483	1.65 465	0.26 368	0.24 397	0.25 359	0.26 401	0.33 403	0.30 386

HGLStereo	0.58 348	0.30 332	0.65 313	0.51 373	0.38 382	0.78 351	0.45 330	1.07 326	0.82 257	0.89 328	1.16 375	0.88 330	0.91 418	0.80 314	0.74 360	0.21 295	0.21 370	0.20 255	0.18 259	0.19 253	0.22 308

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 445	0.61 450	1.82 481	0.69 461	0.51 443	2.62 491	1.69 503	1.28 412	1.44 457	1.39 455	1.56 445	1.34 433	0.91 418	1.68 468	0.95 405	0.38 448	0.39 467	0.46 460	0.61 486	0.41 435	0.43 445

ACVNet-4b	1.43 476	1.34 492	1.28 447	1.95 502	1.60 497	1.93 482	0.77 444	1.59 471	1.64 474	1.05 404	1.60 449	2.10 478	0.92 420	1.79 474	0.84 380	1.76 505	0.35 459	2.03 504	0.67 487	2.16 501	1.18 497

GANet	0.74 395	0.38 380	0.63 303	0.54 411	0.35 366	1.01 411	0.95 465	1.15 357	0.95 335	1.09 418	2.00 468	1.14 409	0.92 420	1.29 434	0.75 362	0.25 363	0.27 420	0.27 385	0.23 364	0.32 398	0.24 343

Consistency-Raft	1.01 443	0.82 467	1.27 446	0.85 475	0.97 483	0.81 368	0.83 454	1.35 432	1.61 471	1.06 412	1.66 451	1.11 400	0.93 422	0.93 363	1.11 435	0.65 479	0.75 497	0.79 483	0.91 497	1.09 488	0.79 483

S-Stereo	0.76 402	0.36 370	1.10 430	0.57 424	0.46 430	0.83 374	0.59 406	1.31 420	1.62 472	0.98 378	1.41 425	1.11 400	0.93 422	0.85 333	1.07 432	0.27 378	0.31 442	0.28 396	0.25 391	0.33 403	0.50 464

ADCRef	0.84 416	0.46 415	1.60 473	0.52 390	0.45 421	1.08 424	0.52 376	1.13 352	1.03 370	1.22 439	1.43 431	0.87 326	0.93 422	0.91 357	3.35 495	0.19 258	0.16 288	0.23 332	0.23 364	0.23 327	0.22 308

Wz-Net-LNSev	0.75 399	0.54 435	1.59 470	0.51 373	0.41 398	1.16 438	0.79 448	1.27 407	1.13 406	1.04 399	1.14 367	1.11 400	0.94 425	0.93 363	1.00 415	0.24 351	0.22 379	0.21 298	0.19 287	0.26 361	0.27 365

RYNet	0.76 402	0.37 372	0.74 356	0.54 411	0.67 470	1.35 452	0.68 422	1.28 412	1.21 428	1.10 422	0.90 257	1.31 423	0.94 425	1.01 395	1.30 447	0.22 315	0.16 288	0.27 385	0.23 364	0.43 441	0.45 451

otaku	1.10 449	0.96 477	0.96 414	1.37 493	1.06 491	1.65 471	0.72 433	1.46 454	1.19 422	1.10 422	1.32 411	1.32 425	0.95 427	1.29 434	0.81 377	0.89 488	0.46 481	1.24 492	0.50 478	1.86 494	0.89 485

anonymity	0.98 439	0.89 474	1.06 428	0.93 478	1.04 490	0.97 399	0.82 452	1.33 429	0.93 322	1.08 414	0.98 296	1.02 371	0.95 427	1.02 398	0.93 400	0.96 489	0.96 511	0.90 486	0.91 497	0.92 482	0.95 488

ccnet	0.84 416	0.59 449	0.86 394	0.56 420	0.60 462	1.11 430	0.72 433	1.44 451	0.97 347	1.15 430	1.44 432	1.28 419	0.95 427	1.01 395	1.33 450	0.49 466	0.43 477	0.50 470	0.47 469	0.52 463	0.48 460

RASNet	0.57 336	0.24 206	0.61 293	0.39 112	0.23 88	0.71 331	0.40 279	1.02 304	0.93 322	0.77 247	1.05 330	1.05 382	0.98 430	0.99 389	1.03 421	0.16 150	0.14 239	0.14 40	0.17 228	0.15 116	0.14 94

ACV-stereo	0.63 372	0.37 372	1.03 425	0.44 273	0.31 311	1.27 448	0.41 299	0.78 218	0.84 264	0.65 170	0.76 179	2.07 477	1.00 431	0.84 330	0.68 348	0.22 315	0.17 320	0.19 218	0.18 259	0.22 307	0.23 332

Ntro	1.15 454	1.00 481	1.00 420	1.49 494	1.20 493	1.69 475	0.81 450	1.39 438	1.25 431	1.01 386	1.28 402	1.31 423	1.00 431	1.31 441	0.89 387	1.10 496	0.43 477	1.36 493	0.51 479	1.95 496	0.99 492

DEmStereo	0.49 259	0.18 42	0.53 238	0.39 112	0.26 194	0.57 258	0.33 171	0.65 116	0.75 208	0.90 335	1.65 450	0.57 169	1.02 433	0.63 197	0.44 244	0.14 45	0.12 137	0.16 104	0.16 176	0.14 74	0.17 206

UDG	0.93 429	1.03 483	0.75 359	1.00 480	0.97 483	1.02 413	0.57 396	1.18 369	1.01 361	0.93 348	1.02 314	1.32 425	1.03 434	0.88 343	0.92 398	0.55 475	0.33 454	1.82 498	0.41 459	1.20 489	0.74 480

Syn2CoEx	0.74 395	0.55 441	1.17 437	0.66 453	0.45 421	0.89 388	0.56 394	1.54 462	1.15 412	0.95 360	1.35 416	1.03 373	1.03 434	0.96 375	0.89 387	0.31 410	0.27 420	0.29 404	0.24 378	0.23 327	0.27 365

stereogan	0.83 415	0.33 352	0.89 403	0.61 439	0.51 443	1.80 478	0.50 367	1.41 444	1.39 452	1.05 404	1.47 438	1.56 460	1.04 436	1.32 443	0.87 384	0.29 399	0.29 429	0.29 404	0.25 391	0.39 431	0.40 432

XQC	0.97 437	0.70 457	1.54 468	0.70 464	0.55 451	1.48 460	0.81 450	1.41 444	1.57 467	1.21 435	1.12 356	1.33 430	1.04 436	1.55 460	2.00 475	0.39 449	0.25 405	0.37 439	0.32 432	0.55 467	0.49 461

psm_up	0.57 336	0.27 287	0.52 230	0.50 361	0.33 348	0.65 303	0.60 408	1.07 326	0.84 264	0.87 311	0.91 265	1.00 365	1.06 438	0.80 314	0.66 340	0.22 315	0.25 405	0.26 377	0.23 364	0.22 307	0.21 289

PASM	0.96 435	0.71 460	2.05 486	0.72 467	0.72 475	0.84 379	0.92 462	1.14 354	1.34 448	1.25 444	1.22 389	1.34 433	1.07 439	1.31 441	1.11 435	0.53 471	0.57 488	0.59 477	0.67 487	0.56 472	0.57 475

FBW_ROB	0.94 433	0.54 435	1.03 425	0.56 420	0.42 407	1.16 438	0.76 443	1.56 467	1.41 453	1.38 454	1.33 412	1.47 448	1.07 439	2.94 501	1.14 438	0.26 368	0.32 449	0.45 457	0.30 420	0.34 410	0.30 386

psmorigin	0.84 416	0.53 428	2.21 488	0.50 361	0.41 398	0.86 382	0.57 396	1.08 331	0.90 304	1.50 457	1.42 429	1.50 452	1.09 441	1.29 434	1.03 421	0.32 415	0.33 454	0.27 385	0.27 407	0.34 410	0.45 451

RGC	0.82 410	0.62 451	0.80 369	0.67 455	0.66 469	0.91 390	0.59 406	1.35 432	1.09 398	1.12 427	1.46 436	1.50 452	1.09 441	1.28 433	0.97 412	0.34 430	0.30 434	0.48 465	0.40 454	0.38 427	0.38 426

ADCP+	1.18 459	0.37 372	3.09 494	0.50 361	0.52 445	1.48 460	0.61 410	1.32 426	1.07 388	1.21 435	1.16 375	1.08 392	1.11 443	1.63 464	7.17 512	0.20 279	0.16 288	0.24 346	0.22 351	0.29 380	0.22 308

PWC_ROB	0.92 428	0.57 444	1.64 476	0.53 399	0.33 348	0.93 392	0.39 265	1.42 449	1.51 464	1.66 467	2.57 482	1.18 412	1.11 443	1.50 458	1.54 462	0.26 368	0.18 335	0.28 396	0.20 310	0.30 388	0.32 398

ADCPNet	1.11 452	0.53 428	3.26 497	0.55 417	0.44 415	1.47 459	0.83 454	1.21 382	1.17 417	1.26 446	1.42 429	1.67 464	1.12 445	1.48 457	3.86 501	0.30 406	0.29 429	0.30 414	0.32 432	0.37 425	0.37 424

PWCDC_ROB	0.93 429	0.54 435	0.97 418	0.78 473	0.41 398	1.03 415	0.42 308	1.39 438	2.34 492	1.04 399	3.73 501	0.80 308	1.12 445	1.29 434	1.04 426	0.37 443	0.22 379	0.24 346	0.20 310	0.36 419	0.31 394

edge stereo	0.79 406	0.40 393	0.82 376	0.52 390	0.44 415	0.83 374	0.58 403	1.34 431	1.08 392	1.30 448	1.38 421	1.79 467	1.13 447	1.15 417	0.92 398	0.34 430	0.32 449	0.42 453	0.28 413	0.33 403	0.39 427

FAT-Stereo	0.75 399	0.34 357	0.81 375	0.51 373	0.38 382	0.78 351	0.63 415	1.39 438	1.32 445	1.05 404	1.40 423	1.58 461	1.14 448	0.92 359	0.91 396	0.29 399	0.28 427	0.28 396	0.23 364	0.28 378	0.41 437

SAMSARA	1.15 454	0.69 456	1.44 463	1.09 486	0.93 479	2.10 485	1.87 510	1.64 476	1.47 461	1.64 465	1.21 387	2.06 476	1.14 448	1.61 462	1.50 460	0.39 449	0.45 479	0.36 434	0.38 449	0.50 457	0.51 468

LL-Strereo	0.58 348	0.29 317	0.83 380	0.48 340	0.35 366	0.39 155	0.48 348	1.04 310	0.99 355	0.87 311	0.79 196	1.08 392	1.15 450	1.35 445	0.51 283	0.18 221	0.15 262	0.22 312	0.19 287	0.17 189	0.21 289

LSM	4.83 514	0.83 470	11.23 516	0.76 472	56.73 535	1.10 426	1.18 480	1.35 432	1.70 477	2.13 483	2.34 475	1.34 433	1.19 451	1.52 459	1.23 444	0.34 430	0.50 484	0.39 445	0.47 469	0.51 460	9.82 524

RainbowNet	1.42 475	1.53 498	1.31 451	1.93 501	1.46 495	1.52 465	1.03 470	1.67 478	1.55 465	1.23 441	1.59 448	1.54 457	1.21 452	1.40 446	1.03 421	1.70 503	0.70 492	1.82 498	0.80 493	2.11 500	1.22 498

SHD	0.98 439	0.54 435	1.30 450	0.63 446	0.50 441	1.14 434	0.50 367	1.80 485	2.20 487	1.66 467	1.39 422	1.47 448	1.21 452	1.40 446	1.80 468	0.32 415	0.27 420	0.32 421	0.34 440	0.41 435	0.44 449

AnyNet_C32	1.27 465	0.72 461	3.33 498	0.59 432	0.56 452	1.51 464	1.53 496	1.27 407	1.28 437	1.52 459	1.48 439	1.38 441	1.23 454	1.64 465	5.26 506	0.30 406	0.29 429	0.29 404	0.34 440	0.38 427	0.44 449

Nwc_Net	0.82 410	0.40 393	0.86 394	0.62 443	0.56 452	1.04 417	0.57 396	1.72 481	1.08 392	0.93 348	1.88 463	1.44 444	1.24 455	1.19 422	0.94 402	0.31 410	0.25 405	0.36 434	0.39 451	0.31 392	0.31 394

aanetorigin	0.85 421	0.58 447	1.98 484	0.50 361	0.40 393	0.66 310	0.70 426	0.72 178	1.01 361	2.44 493	2.00 468	1.32 425	1.25 456	0.96 375	1.16 439	0.20 279	0.19 353	0.20 255	0.20 310	0.27 370	0.33 407

ADCL	1.10 449	0.42 404	1.57 469	0.51 373	0.41 398	1.71 476	0.92 462	1.36 436	1.45 458	1.33 450	1.56 445	1.22 417	1.26 457	1.45 454	5.27 507	0.22 315	0.19 353	0.25 359	0.25 391	0.29 380	0.29 381

CSAN	0.88 425	0.52 426	0.93 407	0.61 439	0.42 407	1.19 443	1.11 474	1.27 407	1.48 462	1.37 452	1.44 432	1.37 437	1.30 458	1.46 456	1.01 416	0.39 449	0.31 442	0.36 434	0.37 446	0.35 415	0.36 418

RTS	2.03 492	1.03 483	11.50 517	0.68 458	0.63 465	2.71 493	1.56 498	1.55 463	2.32 490	1.93 478	2.57 482	1.32 425	1.32 459	5.20 513	4.30 502	0.31 410	0.23 388	0.29 404	0.30 420	0.41 435	0.40 432

RTSA	2.03 492	1.03 483	11.50 517	0.68 458	0.63 465	2.71 493	1.56 498	1.55 463	2.32 490	1.93 478	2.57 482	1.32 425	1.32 459	5.20 513	4.30 502	0.31 410	0.23 388	0.29 404	0.30 420	0.41 435	0.40 432

MFN_U_SF_RVC	1.14 453	0.63 452	2.33 489	0.69 461	0.46 430	2.04 483	0.70 426	1.90 487	1.37 449	1.62 463	1.56 445	1.94 473	1.36 461	1.73 471	1.90 470	0.41 454	0.38 463	0.45 457	0.48 473	0.45 445	0.47 457

AF-Net	0.85 421	0.41 399	0.87 399	0.66 453	0.54 450	0.96 398	0.52 376	1.66 477	1.37 449	1.03 394	2.04 470	1.46 446	1.36 461	1.19 422	1.05 428	0.34 430	0.24 397	0.39 445	0.28 413	0.31 392	0.26 355

NCC-stereo	0.82 410	0.43 407	0.87 399	0.63 446	0.68 471	0.88 385	0.72 433	1.60 473	1.12 401	0.95 360	1.41 425	1.37 437	1.37 463	1.26 430	0.94 402	0.32 415	0.30 434	0.37 439	0.49 476	0.34 410	0.35 412

Abc-Net	0.82 410	0.43 407	0.87 399	0.63 446	0.68 471	0.88 385	0.72 433	1.60 473	1.12 401	0.95 360	1.41 425	1.37 437	1.37 463	1.26 430	0.94 402	0.32 415	0.30 434	0.37 439	0.49 476	0.34 410	0.35 412
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	1.29 467	0.64 453	5.42 508	0.64 449	0.52 445	1.37 453	1.29 487	1.41 444	1.77 479	1.56 461	1.69 454	1.74 465	1.41 465	2.50 496	2.16 481	0.28 389	0.21 370	0.23 332	0.25 391	0.39 431	0.41 437

AnyNet_C01	1.63 482	1.16 486	7.38 511	0.65 451	0.56 452	2.25 487	1.53 496	1.53 461	1.46 460	1.71 471	1.95 465	1.83 468	1.41 465	2.48 494	4.42 504	0.33 422	0.32 449	0.32 421	0.34 440	0.45 445	0.50 464

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 472	0.91 475	2.11 487	0.89 476	0.57 457	4.27 511	1.79 507	1.55 463	2.00 485	1.64 465	1.85 462	1.83 468	1.44 467	1.89 479	1.49 459	0.49 466	0.40 470	0.56 474	0.58 483	0.75 477	0.52 470

ADCS	1.60 481	0.70 457	4.02 501	0.61 439	0.53 447	1.31 449	1.11 474	1.71 480	1.86 482	1.97 481	1.68 452	1.51 454	1.46 468	2.07 484	9.20 515	0.34 430	0.32 449	0.33 426	0.36 444	0.45 445	0.46 455

SPS-STEREO	1.29 467	0.94 476	1.10 430	1.05 485	1.03 488	1.48 460	0.91 460	1.57 469	1.24 429	2.13 483	1.90 464	1.94 473	1.46 468	1.77 472	1.64 464	0.97 490	0.94 510	0.90 486	0.89 496	0.96 485	0.97 490
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 460	0.57 444	3.17 496	0.54 411	0.44 415	1.07 423	0.77 444	1.31 420	1.13 406	2.14 486	1.48 439	1.49 451	1.47 470	1.65 466	5.30 508	0.26 368	0.24 397	0.29 404	0.32 432	0.38 427	0.36 418

RP	0.80 407	0.38 380	0.73 352	0.67 455	0.59 459	0.82 371	0.57 396	1.21 382	1.28 437	1.03 394	1.68 452	1.45 445	1.49 471	1.08 407	0.90 393	0.36 439	0.31 442	0.37 439	0.30 420	0.36 419	0.36 418

Wz-Net-TNSev	1.23 462	1.24 488	5.25 507	0.51 373	0.43 410	1.49 463	1.09 473	1.58 470	1.42 455	1.25 444	1.26 397	1.58 461	1.52 472	1.97 480	1.95 471	0.33 422	0.32 449	0.26 377	0.30 420	0.41 435	0.43 445

MFMNet_re	1.17 457	0.99 479	1.31 451	1.02 483	0.95 481	1.32 450	1.32 488	1.44 451	1.58 469	1.72 472	1.70 455	1.21 414	1.57 473	1.16 418	1.04 426	0.88 487	0.76 499	0.79 483	0.75 491	0.90 481	0.94 486

G-Net	0.95 434	0.48 423	1.13 433	0.67 455	0.49 437	2.07 484	0.63 415	1.02 304	0.90 304	1.77 473	2.62 485	1.28 419	1.60 474	1.09 408	1.06 429	0.37 443	0.30 434	0.35 429	0.25 391	0.46 448	0.45 451

NVStereoNet_ROB	1.31 469	0.96 477	1.33 453	0.90 477	0.92 478	1.15 436	1.05 471	1.49 456	1.62 472	1.63 464	2.51 480	2.31 481	1.62 475	2.16 488	1.42 453	0.81 485	0.73 493	0.79 483	1.02 501	0.73 476	0.97 490
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.36 471	0.37 372	0.83 380	0.39 112	0.31 311	0.72 335	0.49 361	1.19 373	0.79 227	1.51 458	0.96 284	3.29 496	1.64 476	1.29 434	2.03 476	0.42 456	9.50 528	0.40 448	0.41 459	0.36 419	0.35 412

IMH-64-1	1.96 489	1.64 503	1.26 443	2.26 507	1.91 506	2.30 489	1.35 491	2.99 500	2.29 488	1.70 469	2.79 489	2.47 484	1.66 477	2.33 491	1.95 471	2.07 508	0.74 495	2.44 510	1.04 503	2.40 506	1.59 508

IMH-64	1.96 489	1.64 503	1.26 443	2.26 507	1.91 506	2.30 489	1.35 491	2.99 500	2.29 488	1.70 469	2.79 489	2.47 484	1.66 477	2.33 491	1.95 471	2.07 508	0.74 495	2.44 510	1.04 503	2.40 506	1.59 508

ACVNet_1	1.55 480	1.36 493	1.35 455	1.96 503	1.63 498	1.83 480	0.96 467	2.09 490	1.85 481	1.43 456	1.54 443	2.31 481	1.68 479	1.42 450	1.18 440	1.76 505	0.51 485	2.05 506	0.59 484	2.24 504	1.30 502

ACVNet_2	1.74 485	1.30 491	1.62 475	1.81 498	1.63 498	2.28 488	1.34 490	2.35 495	2.64 496	1.82 474	2.55 481	2.99 490	1.71 480	1.67 467	1.20 443	1.48 500	0.59 489	1.81 497	0.71 489	2.09 499	1.29 501

MADNet+	2.28 499	2.56 514	10.82 515	1.25 490	0.96 482	2.77 497	1.44 495	2.34 494	1.76 478	1.36 451	1.78 459	1.84 470	1.74 481	6.33 516	4.57 505	0.67 480	0.66 491	0.59 477	0.54 482	0.84 479	0.81 484

SGM_RVC	1.04 444	0.30 332	0.47 167	0.41 176	0.23 88	1.73 477	0.77 444	1.63 475	1.30 443	2.39 491	1.99 467	2.64 486	1.78 482	2.22 489	1.40 452	0.28 389	0.27 420	0.27 385	0.25 391	0.25 351	0.25 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.15 454	0.45 410	1.40 459	0.50 361	0.32 336	1.54 466	1.21 482	1.49 456	3.35 504	1.61 462	2.41 478	2.32 483	1.80 483	1.57 461	1.27 446	0.28 389	0.25 405	0.26 377	0.24 378	0.36 419	0.32 398

PWCK	2.06 494	1.75 506	4.11 503	1.69 496	0.93 479	3.13 504	2.86 517	2.18 493	2.41 493	2.38 490	2.33 474	2.22 479	1.85 484	3.52 505	2.20 482	1.65 502	0.73 493	1.52 495	0.83 495	1.81 492	1.02 495

SGM+DAISY	1.52 479	0.99 479	1.61 474	1.01 481	1.02 487	1.86 481	1.19 481	1.49 456	1.38 451	2.96 502	3.00 492	2.79 488	1.94 485	1.88 477	1.62 463	0.98 492	0.97 512	0.91 488	0.91 497	0.94 484	0.99 492

KSHMR	2.64 500	1.96 509	1.86 483	2.69 515	2.44 513	2.88 500	2.04 511	3.46 507	6.31 514	2.51 494	3.27 494	3.39 499	1.97 486	2.59 497	2.08 478	2.48 515	1.41 516	2.80 519	1.51 515	2.98 514	2.09 513

LVE	2.20 498	1.47 496	1.44 463	2.06 504	1.80 504	2.79 498	1.77 506	2.96 499	3.94 510	1.95 480	4.29 510	3.47 500	1.97 486	2.48 494	1.85 469	2.06 507	0.88 504	2.06 507	1.13 508	2.17 502	1.53 507

Dean	2.07 495	1.39 494	1.69 480	2.17 505	1.83 505	2.75 496	1.28 486	3.49 508	3.80 508	2.13 483	3.30 496	3.18 494	1.98 488	1.78 473	1.72 466	1.73 504	0.79 503	1.99 500	0.91 497	2.17 502	1.34 505

PVD	1.34 470	0.70 457	1.42 461	0.78 473	0.65 467	1.68 474	0.91 460	2.12 492	3.01 500	2.25 488	2.35 477	1.90 471	1.99 489	1.98 481	2.14 479	0.40 453	0.38 463	0.49 468	0.37 446	0.51 460	0.67 477

IMH	2.15 497	1.66 505	1.29 448	2.25 506	1.92 508	2.87 499	1.33 489	3.25 503	3.04 501	1.87 476	3.33 499	3.00 491	2.03 490	2.80 500	1.95 471	2.09 510	0.78 500	2.45 512	1.05 506	2.44 508	1.62 510

MeshStereo	1.38 472	0.45 410	0.58 279	0.45 287	0.35 366	1.63 470	0.60 408	2.07 489	1.43 456	4.49 513	3.32 497	4.67 504	2.08 491	2.08 485	1.32 449	0.36 439	0.36 461	0.37 439	0.32 432	0.32 398	0.34 409
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
EDNetEfficient	1.47 478	0.82 467	6.28 510	0.48 340	0.40 393	0.73 339	0.83 454	0.95 281	2.77 498	3.48 510	1.95 465	1.64 463	2.12 492	1.42 450	3.84 500	0.21 295	0.19 353	0.21 298	0.21 329	0.43 441	0.42 440

EDNetEfficientorigin	9.96 522	1.17 487	175.17 540	0.49 350	0.37 376	1.13 433	0.74 440	1.27 407	2.70 497	3.16 507	2.49 479	2.28 480	2.15 493	1.88 477	2.27 483	0.21 295	0.19 353	0.25 359	0.20 310	0.54 465	0.53 472

WCMA_ROB	1.22 460	0.39 385	0.93 407	0.51 373	0.45 421	1.44 457	0.79 448	1.20 379	1.30 443	2.99 504	3.94 505	3.30 497	2.17 494	1.42 450	1.31 448	0.46 460	0.35 459	0.35 429	0.37 446	0.41 435	0.42 440

DPSNet	1.08 448	0.44 409	2.64 492	0.54 411	0.42 407	1.59 467	1.25 485	2.39 496	1.50 463	1.13 428	1.12 356	1.51 454	2.19 495	1.44 453	1.51 461	0.35 436	0.25 405	0.25 359	0.21 329	0.49 455	0.39 427

WAO-6	2.11 496	1.52 497	1.25 442	1.73 497	1.69 502	2.72 495	1.62 500	3.15 502	3.64 505	2.01 482	3.28 495	3.52 501	2.20 496	2.59 497	2.48 487	1.31 499	0.92 506	2.04 505	1.22 512	1.89 495	1.35 506

DispFullNet	1.64 483	2.64 517	3.14 495	2.57 511	1.78 503	1.32 450	0.55 390	1.42 449	1.45 458	1.89 477	1.48 439	1.55 458	2.35 497	2.08 485	1.12 437	0.60 478	0.19 353	2.33 509	0.73 490	2.35 505	1.30 502

WAO-7	1.96 489	1.24 488	1.52 465	1.28 491	1.06 491	2.92 501	1.64 501	3.32 504	3.05 502	2.28 489	3.32 497	3.19 495	2.38 498	3.39 503	2.49 488	1.02 493	0.92 506	1.06 490	1.04 503	1.05 487	0.99 492

ktn	3.02 504	2.27 512	1.85 482	2.89 516	2.54 517	3.72 507	2.14 512	3.79 511	5.33 512	2.82 497	5.09 516	5.95 513	2.54 499	3.34 502	2.58 490	2.65 517	1.44 517	2.78 518	2.03 518	2.61 511	2.10 514

notaker	2.87 501	2.31 513	2.01 485	3.03 517	2.60 518	2.94 502	1.82 508	3.43 506	3.06 503	2.89 498	4.21 509	6.15 515	2.71 500	3.42 504	2.90 492	2.67 518	1.18 514	3.00 520	1.67 516	3.13 515	2.26 515

WAO-8	3.00 502	1.60 500	1.52 465	1.82 499	1.65 500	5.57 513	1.35 491	4.65 515	12.37 519	2.89 498	4.04 507	4.89 507	2.78 501	3.73 507	2.44 484	1.29 497	0.93 508	2.00 501	1.16 510	2.02 497	1.23 499

Venus	3.00 502	1.60 500	1.52 465	1.82 499	1.65 500	5.57 513	1.35 491	4.65 515	12.37 519	2.89 498	4.04 507	4.89 507	2.78 501	3.73 507	2.44 484	1.29 497	0.93 508	2.00 501	1.16 510	2.02 497	1.23 499

TorneroNet-64	3.54 507	1.89 507	1.59 470	2.62 514	2.29 511	6.88 516	1.72 504	4.72 517	11.88 517	2.43 492	5.46 519	8.16 518	2.80 503	4.13 511	3.03 493	2.25 513	0.75 497	2.57 514	1.09 507	2.65 512	1.84 512

TorneroNet	4.49 511	1.92 508	1.65 478	2.60 513	2.29 511	14.95 525	1.86 509	4.86 518	19.56 533	3.10 506	7.52 521	7.00 517	2.90 504	4.48 512	3.66 497	2.24 512	0.78 500	2.68 516	1.14 509	2.79 513	1.80 511

JetBlue	3.02 504	1.39 494	7.91 512	1.17 488	1.49 496	8.53 517	7.94 520	2.82 498	1.98 484	2.15 487	2.69 487	3.32 498	3.01 505	6.66 517	3.81 499	0.79 483	0.78 500	0.75 481	0.76 492	1.04 486	1.33 504

FCDSN-DC	1.43 476	0.57 444	0.69 336	0.74 469	0.59 459	1.42 456	0.65 418	1.40 442	1.41 453	3.31 508	4.42 511	4.57 503	3.01 505	1.70 469	1.19 442	0.46 460	0.42 474	0.48 465	0.47 469	0.51 460	0.51 468
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 463	0.51 424	0.64 308	0.60 434	0.50 441	1.66 472	0.67 419	1.26 402	1.26 435	2.64 495	3.82 502	3.06 492	3.20 507	1.45 454	0.91 396	0.46 460	0.41 472	0.49 468	0.51 479	0.47 450	0.45 451

ELAS	1.77 488	0.64 453	1.10 430	0.72 467	0.58 458	3.37 506	1.76 505	2.54 497	2.57 494	3.77 511	3.96 506	2.83 489	3.44 508	2.34 493	2.73 491	0.53 471	0.47 482	0.50 470	0.48 473	0.55 467	0.55 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.50 519	1.57 499	87.99 539	0.49 350	0.38 382	1.41 455	1.21 482	1.21 382	7.96 516	12.14 523	2.78 488	2.74 487	3.83 509	1.30 440	3.19 494	0.24 351	0.23 388	0.27 385	0.24 378	0.48 451	0.40 432

FC-DCNN v2	1.74 485	0.53 428	0.68 327	0.62 443	0.49 437	1.67 473	0.71 428	1.85 486	1.57 467	4.84 517	5.01 515	6.42 516	3.92 510	2.24 490	1.43 455	0.47 463	0.42 474	0.47 461	0.46 466	0.48 451	0.47 457

FC-DCNN	1.67 484	0.53 428	0.68 327	0.62 443	0.49 437	1.62 469	0.71 428	1.77 484	1.55 465	4.73 516	4.66 513	5.82 512	3.94 511	2.13 487	1.42 453	0.47 463	0.42 474	0.47 461	0.46 466	0.48 451	0.47 457

ELAS_RVC	1.76 487	0.64 453	1.20 438	0.74 469	0.59 459	2.18 486	2.53 515	2.10 491	2.85 499	3.46 509	3.41 500	3.12 493	4.11 512	2.69 499	2.53 489	0.54 474	0.47 482	0.51 472	0.48 473	0.55 467	0.55 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 517	6.17 522	12.68 520	2.38 509	2.85 519	12.60 523	11.17 523	4.60 514	3.74 506	3.87 512	3.85 503	4.83 505	4.13 513	6.81 518	12.18 520	2.18 511	2.95 521	2.19 508	1.98 517	3.49 518	3.01 520

UNDER WATER	3.63 508	2.12 511	4.11 503	3.17 518	2.51 515	3.77 509	2.45 514	3.53 509	13.66 522	2.98 503	2.92 491	5.75 511	4.13 513	3.85 509	3.75 498	2.84 519	1.11 513	2.71 517	1.41 513	3.26 517	2.50 517

UNDER WATER-64	3.72 509	2.07 510	4.57 505	3.30 520	2.52 516	5.61 515	2.63 516	3.67 510	12.27 518	3.09 505	2.66 486	5.99 514	4.74 515	3.93 510	3.57 496	2.54 516	1.24 515	2.65 515	1.48 514	3.21 516	2.62 518

MADNet++	4.18 510	2.72 519	4.00 500	3.80 522	3.44 521	4.72 512	4.05 519	4.01 512	3.74 506	4.52 514	5.14 517	4.20 502	4.89 516	7.04 519	6.39 509	3.79 520	3.70 522	3.27 522	2.70 521	3.68 519	3.74 522

tt	6.21 518	0.22 155	5.88 509	3.55 521	2.07 509	11.25 522	19.19 525	11.84 524	5.47 513	2.71 496	2.18 472	4.87 506	6.25 517	3.71 506	7.09 511	8.31 526	11.17 530	4.91 524	5.39 525	5.72 522	2.42 516

DPSimNet_ROB	5.19 516	2.71 518	18.56 521	2.59 512	2.49 514	4.25 510	10.93 522	3.33 505	3.93 509	5.02 518	4.52 512	5.74 510	10.18 518	5.44 515	8.79 514	2.40 514	2.47 519	2.48 513	2.54 519	2.56 510	2.87 519

MANE	4.73 512	0.54 435	0.77 364	0.69 461	0.60 462	10.35 519	1.67 502	8.68 521	12.66 521	6.90 521	9.43 522	11.59 522	10.59 519	8.26 521	8.41 513	0.51 469	0.45 479	0.48 465	1.02 501	0.50 457	0.50 464

SGM-ForestM	4.73 512	0.34 357	1.05 427	0.46 312	0.28 252	10.26 518	3.48 518	4.52 513	5.16 511	8.68 522	7.48 520	18.87 529	10.80 520	11.26 524	10.01 517	0.32 415	0.34 457	0.32 421	0.32 432	0.29 380	0.30 386

TCMNet-wrong-test	9.08 521	10.58 525	9.58 514	19.64 526	17.64 525	12.69 524	8.93 521	13.77 527	2.58 495	4.67 515	5.19 518	14.57 523	11.02 521	7.21 520	9.81 516	5.58 525	0.89 505	3.76 523	3.10 522	10.41 525	10.02 525

LRCNet_RVC	21.27 529	31.14 533	21.46 524	28.97 531	23.77 529	3.11 503	0.62 412	20.94 531	1.64 474	25.57 532	28.13 532	21.96 532	14.74 522	21.99 533	16.44 524	29.16 537	14.92 531	33.57 533	31.28 533	29.67 535	26.33 533

DPSMNet_ROB	12.13 524	8.03 523	21.13 523	9.02 525	16.82 524	10.68 520	30.78 530	9.15 523	15.24 525	6.56 520	15.50 531	9.02 519	15.13 523	9.28 523	21.71 527	4.59 523	8.60 523	5.08 526	9.26 526	5.89 524	11.06 526

DGTPSM_ROB	12.12 523	8.03 523	21.12 522	8.97 524	16.81 523	10.68 520	30.77 529	9.14 522	15.23 524	6.55 519	15.49 530	9.02 519	15.13 523	9.26 522	21.71 527	4.58 522	8.60 523	5.07 525	9.26 526	5.88 523	11.06 526

Anonymous_1	33.12 531	18.23 526	23.86 525	20.53 527	21.18 528	25.45 527	35.84 531	22.44 535	15.68 526	13.41 524	13.70 527	18.00 528	15.15 525	20.31 526	24.47 529	14.56 533	8.84 525	66.24 537	117.79 537	155.41 540	11.40 528

DPSM_ROB	17.80 526	18.60 527	24.24 529	20.89 528	19.49 526	25.83 528	36.10 532	21.62 533	16.41 527	13.46 525	14.26 528	19.11 530	16.15 526	20.74 527	25.59 530	9.37 528	9.23 526	9.47 528	9.81 528	13.47 526	12.09 529

DPSM	17.80 526	18.60 527	24.24 529	20.89 528	19.49 526	25.83 528	36.10 532	21.62 533	16.41 527	13.46 525	14.26 528	19.11 530	16.15 526	20.74 527	25.59 530	9.37 528	9.23 526	9.47 528	9.81 528	13.47 526	12.09 529

xxxxx1	36.77 534	19.69 529	24.00 526	62.46 537	66.77 537	27.30 531	39.89 534	20.40 528	18.80 530	14.18 527	13.11 524	17.29 524	17.30 528	21.62 530	27.81 532	13.61 530	18.98 535	111.36 538	133.25 538	28.84 532	38.64 535

tt_ll	36.77 534	19.69 529	24.00 526	62.46 537	66.77 537	27.30 531	39.89 534	20.40 528	18.80 530	14.18 527	13.11 524	17.29 524	17.30 528	21.62 530	27.81 532	13.61 530	18.98 535	111.36 538	133.25 538	28.84 532	38.64 535

ff	36.77 534	19.69 529	24.00 526	62.46 537	66.77 537	27.30 531	39.89 534	20.40 528	18.80 530	14.18 527	13.11 524	17.29 524	17.30 528	21.62 530	27.81 532	13.61 530	18.98 535	111.36 538	133.25 538	28.84 532	38.64 535

LE_ROB	4.86 515	0.27 287	9.43 513	0.45 287	0.24 128	1.61 468	0.96 467	2.05 488	17.75 529	16.36 531	4.84 514	5.17 509	19.48 531	2.05 482	15.49 523	0.17 188	0.15 262	0.16 104	0.16 176	0.20 270	0.19 241

BEATNet-Init1	15.65 525	1.62 502	54.26 538	0.75 471	0.56 452	37.03 535	13.39 524	13.20 525	14.59 523	29.41 536	29.29 536	47.69 539	21.87 532	26.91 534	19.58 525	0.43 459	0.39 467	0.47 461	0.47 469	0.52 463	0.52 470

HanzoNet	6.97 520	2.57 515	4.66 506	3.29 519	2.96 520	3.75 508	2.35 513	5.08 519	7.11 515	14.46 530	13.06 523	17.69 527	22.95 533	13.72 525	6.61 510	4.36 521	1.96 518	3.14 521	2.59 520	3.88 521	3.19 521

PML	40.49 540	30.31 532	12.46 519	7.19 523	14.30 522	91.44 540	212.44 541	7.73 520	23.24 534	74.44 540	185.05 541	49.81 540	25.78 534	21.34 529	12.84 521	8.71 527	2.93 520	8.43 527	3.24 523	13.77 528	4.45 523

HaxPig	31.93 530	37.19 535	34.22 531	24.41 530	24.94 530	18.53 526	20.18 526	21.15 532	28.84 535	35.74 537	38.86 537	26.18 533	28.75 535	33.85 535	34.15 535	35.89 538	38.80 538	37.79 534	40.52 534	39.33 536	39.33 538

CasAABBNet	35.77 532	37.38 536	48.59 536	42.20 534	39.23 533	51.95 536	72.92 539	43.36 538	33.03 538	26.93 533	28.31 533	38.43 536	32.32 536	41.58 538	51.50 539	18.71 534	18.58 533	19.11 531	19.75 531	27.11 529	24.33 531

LSM0	38.96 539	37.52 538	48.37 535	43.79 536	91.31 540	52.31 538	72.38 537	43.71 540	32.75 536	27.16 535	28.73 535	38.51 537	32.63 537	41.75 540	51.59 540	18.85 536	18.43 532	19.09 530	19.60 530	27.21 531	33.44 534

Selective-RAFT-Error	35.87 533	37.42 537	48.73 537	42.24 535	39.28 534	52.00 537	72.87 538	43.41 539	32.95 537	26.97 534	28.72 534	38.71 538	33.15 538	41.59 539	51.42 538	18.77 535	18.60 534	19.14 532	19.78 532	27.19 530	24.42 532

MEDIAN_ROB	37.35 537	40.72 540	40.37 534	32.26 532	31.80 531	27.29 530	25.02 527	29.47 536	33.43 539	41.99 539	41.60 539	33.48 534	34.37 539	39.66 537	36.94 536	43.49 540	43.96 540	44.07 536	43.35 536	41.32 538	42.43 540

AVERAGE_ROB	37.53 538	40.05 539	40.01 533	34.74 533	33.76 532	28.46 534	25.14 528	32.31 537	34.08 540	41.20 538	40.52 538	34.51 535	34.78 540	39.11 536	37.48 537	42.68 539	43.32 539	43.80 535	42.99 535	40.42 537	41.31 539

test_example2	176.82 541	204.75 541	198.54 541	188.58 541	191.23 541	151.28 541	169.77 540	97.63 541	125.81 541	179.94 541	183.74 540	158.20 541	139.14 541	192.16 541	198.12 541	203.48 541	236.37 541	163.71 541	173.22 541	217.79 541	162.95 541

ccccc		430.66 542		506.24 542	500.20 542	349.93 542		384.19 542		330.97 542		370.48 542		498.75 542		557.84 542	430.47 542	334.14 542	290.91 542	547.74 542

Low-res two-view benchmark