Low-res two-view results

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

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

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

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

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

HART	4.24 64	2.13 188	6.15 44	5.53 123	1.40 98	4.32 36	0.74 27	13.35 95	5.92 38	6.13 71	12.75 120	6.81 90	1.70 24	11.14 124	2.42 45	0.03 31	1.48 404	0.10 220	0.00 1	0.55 235	2.26 334

FoundationStereo	1.56 1	0.84 4	3.56 4	3.37 10	1.49 116	2.27 6	0.59 22	3.96 1	2.27 2	2.10 7	0.11 1	2.58 17	2.83 48	2.97 2	1.00 3	0.04 41	0.88 298	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.34 36

StereoAnything_RVC	2.80 8	12.35 432	6.48 62	2.89 5	1.06 68	1.47 3	0.17 8	5.24 4	2.04 1	1.29 1	0.35 2	0.29 1	3.53 62	8.37 49	1.01 4	0.05 63	0.88 298	0.00 1	0.00 1	6.93 428	1.66 244

HUF	3.37 22	1.82 113	7.11 84	3.74 20	1.68 136	5.10 84	2.12 130	10.44 48	5.26 20	2.44 13	4.54 18	5.45 69	2.61 43	7.44 36	2.03 22	0.91 346	2.05 424	0.09 210	0.00 1	0.19 69	2.46 348

GIP-stereo	3.09 13	1.42 46	4.82 18	5.64 134	4.11 272	3.31 14	0.74 27	9.86 39	6.75 49	2.44 13	5.48 38	4.08 37	3.14 52	5.77 13	1.68 12	0.14 156	0.63 258	0.00 1	0.00 1	0.09 28	1.66 244

fffft	2.87 9	1.37 39	6.09 42	3.63 15	1.48 110	4.34 37	4.03 212	9.11 31	3.91 8	3.19 25	2.34 7	1.90 10	1.43 14	10.93 112	2.22 27	0.00 1	0.23 160	0.00 1	0.00 1	0.38 172	0.85 133
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	2.43 4	1.22 20	4.56 13	3.89 24	1.05 65	12.70 253	0.80 31	5.07 3	2.70 4	3.02 23	1.81 5	0.61 3	0.54 2	8.77 54	1.01 4	0.02 14	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.69 112

SMoEStereo_RVC	3.08 12	1.77 97	5.88 38	4.29 56	0.76 33	6.25 146	1.85 113	8.81 26	4.44 11	4.08 40	3.85 13	2.76 19	2.21 34	11.07 115	2.28 30	0.01 3	0.13 127	0.03 145	0.00 1	0.35 143	0.83 131

999	3.74 36	1.55 63	5.72 34	5.15 102	2.42 191	7.40 182	2.13 131	10.76 55	7.33 58	3.20 27	5.04 32	5.01 57	2.26 37	12.45 191	3.06 86	0.06 91	0.24 163	0.00 1	0.00 1	0.37 160	0.66 107

mms	3.23 17	1.87 123	6.16 46	4.22 46	2.38 189	4.13 33	3.87 206	8.68 22	5.05 17	2.68 17	5.66 47	3.05 21	1.33 10	9.68 83	2.35 38	0.01 3	0.55 241	0.00 1	0.00 1	0.42 190	2.47 351

ours_stereo	3.25 18	1.81 105	5.95 41	4.18 42	1.97 162	3.79 23	2.71 165	8.97 28	6.86 50	2.39 11	5.79 49	3.97 34	1.82 28	9.84 86	2.05 23	0.02 14	0.21 155	0.00 1	0.00 1	0.38 172	2.35 342

fffy	3.69 34	1.76 94	7.01 77	4.25 55	1.49 116	4.74 58	1.69 94	10.96 59	7.10 53	2.90 21	6.29 51	6.27 82	3.10 51	10.41 99	2.09 26	0.01 3	1.02 327	0.00 1	0.00 1	0.37 160	2.28 337

tg	5.41 87	2.04 156	7.70 103	5.40 118	1.27 90	7.45 185	0.49 18	18.97 191	13.10 139	9.51 104	14.60 134	7.15 95	4.05 76	10.89 111	2.99 83	0.02 14	0.70 265	0.00 1	0.00 1	0.55 235	1.42 216

rvit_stereo_0081_aga	4.01 52	3.10 297	10.05 200	5.65 136	3.01 228	4.91 73	1.88 117	8.80 25	7.27 56	6.97 74	6.94 55	5.81 75	3.23 55	7.63 38	3.77 117	0.08 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 260	0.44 69

WCG-NET	4.15 59	1.44 50	6.47 58	3.48 11	0.31 2	4.36 39	1.74 101	8.24 15	15.53 172	8.94 100	9.64 80	6.87 91	4.12 79	7.42 35	2.86 80	0.02 14	1.09 334	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.28 27

IGEV-Stereo++	2.55 6	0.93 6	4.65 14	4.40 58	3.52 249	3.33 15	0.10 3	8.77 24	4.60 12	2.63 16	4.41 16	2.00 13	4.67 107	3.47 4	0.98 1	0.02 14	0.78 279	0.09 210	0.00 1	0.06 13	1.65 243

RAStereo	2.53 5	1.48 53	7.27 87	4.18 42	1.48 110	1.78 4	0.13 5	8.50 19	8.15 81	2.40 12	4.11 15	3.37 24	0.81 5	3.73 5	2.75 68	0.05 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 143	0.14 13

rvit_stereo_0080	4.27 67	2.89 279	9.02 150	4.10 36	1.93 159	4.06 26	7.35 311	10.37 45	8.86 95	5.39 65	7.51 59	6.20 80	4.36 84	7.08 29	4.75 161	0.45 270	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.59 250	0.45 71

rvit_stereo_ft	5.02 82	3.45 315	10.80 238	11.76 400	2.76 210	4.08 31	8.16 328	10.64 52	10.63 117	4.34 43	6.39 52	6.65 88	4.63 103	9.35 72	5.82 198	0.11 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 138	0.42 63

RAFT-Stereo-weight	5.42 89	1.21 16	6.22 48	4.69 70	1.28 91	6.18 143	1.58 71	18.42 186	18.47 212	11.35 123	10.27 91	11.93 167	1.65 21	9.59 81	3.83 119	0.10 131	0.60 254	0.00 1	0.00 1	0.16 55	0.89 142

CAS++	4.25 65	2.16 195	6.64 69	4.57 67	1.14 75	4.22 34	1.62 74	19.22 198	10.81 118	9.35 103	9.25 76	1.97 12	1.40 13	9.87 88	2.00 19	0.15 167	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.33 132	0.28 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	3.47 27	1.54 61	7.34 94	3.79 21	0.51 19	4.78 61	1.51 65	6.53 8	9.92 111	4.54 47	10.22 90	5.44 68	1.26 9	8.51 51	2.53 53	0.21 198	0.01 10	0.02 128	0.00 1	0.59 250	0.23 22

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 80	3.05 296	9.51 179	4.55 64	3.59 250	9.01 205	1.46 60	14.59 120	19.31 224	7.65 89	7.22 58	2.04 14	2.21 34	10.13 94	2.51 50	0.12 147	0.03 44	0.08 202	0.00 1	0.62 260	0.50 82

whm_eth	4.27 67	2.89 279	9.02 150	4.10 36	1.93 159	4.06 26	7.35 311	10.37 45	8.86 95	5.39 65	7.51 59	6.20 80	4.36 84	7.08 29	4.75 161	0.45 270	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.59 250	0.45 71

MaDis-Stereo	2.96 10	2.05 162	7.26 86	3.35 9	2.54 198	1.78 4	0.28 11	8.41 16	5.58 25	2.77 19	3.62 11	7.05 93	4.60 95	5.95 15	3.33 97	0.01 3	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.19 69	0.39 54

GCAP-Stereo	4.26 66	2.26 216	8.78 141	5.09 97	1.45 101	5.66 116	1.08 41	13.30 94	8.20 82	8.93 99	10.09 88	6.61 86	3.52 60	5.14 8	3.20 93	0.02 14	1.13 343	0.06 177	0.00 1	0.32 128	0.39 54

Any-RAFT	6.28 135	1.42 46	4.91 19	5.00 90	1.25 88	10.18 214	1.90 119	22.68 247	15.87 175	12.12 127	19.23 181	13.69 202	4.65 105	9.35 72	2.36 39	0.06 91	0.57 246	0.00 1	0.00 1	0.05 7	0.35 38

LoS	3.83 42	1.25 24	4.39 12	3.29 8	0.58 23	4.87 65	1.15 43	11.00 60	13.34 146	5.02 56	10.69 99	4.14 38	3.78 68	9.15 68	3.20 93	0.08 112	0.03 44	0.09 210	0.00 1	0.13 46	0.35 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	4.08 53	1.34 36	3.46 2	3.65 16	11.49 440	5.24 92	0.99 38	10.15 43	9.15 101	3.80 38	9.29 77	1.76 9	0.91 6	6.94 27	2.64 63	0.07 108	0.05 61	0.01 109	0.00 1	1.63 355	9.03 447

EGLCR-Stereo	3.41 25	1.28 29	6.47 58	4.22 46	1.36 94	5.18 88	1.24 48	11.58 73	5.47 23	3.80 38	3.40 10	8.10 113	1.69 23	9.53 80	2.23 29	0.09 121	0.89 302	0.01 109	0.00 1	0.24 88	1.42 216

knoymous	6.46 142	1.84 117	5.13 26	4.31 57	1.88 155	6.36 153	5.55 254	15.25 126	14.48 160	13.85 170	21.25 210	12.66 177	6.63 159	13.20 227	5.11 171	0.19 192	0.13 127	0.12 246	0.00 1	0.71 286	0.57 97

RCA-Stereo	5.58 93	1.26 25	6.71 71	4.85 78	0.80 42	5.51 102	3.97 210	17.56 174	19.40 225	8.45 91	14.11 131	8.73 120	8.70 201	6.88 26	2.77 75	0.05 63	0.98 313	0.11 241	0.00 1	0.14 48	0.61 100

CroCo-Stereo Lap2	4.21 63	2.60 263	9.11 155	10.21 363	6.06 359	1.11 2	0.78 30	10.63 51	8.34 84	3.46 32	5.18 34	8.92 124	5.66 132	6.42 24	4.53 155	0.03 31	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.81 306	0.39 54

DCANet-4	6.78 156	1.21 16	11.48 259	3.95 25	0.76 33	4.73 54	1.68 86	18.40 185	25.78 298	15.44 194	20.36 197	6.42 85	8.48 196	8.87 56	6.24 210	0.18 182	0.05 61	0.01 109	0.00 1	0.10 29	1.37 202

fff	7.26 178	1.99 144	9.12 157	4.17 38	0.47 14	4.73 54	1.68 86	16.56 151	33.55 360	15.45 195	20.36 197	7.49 100	12.54 269	9.03 59	6.26 211	0.18 182	0.05 61	0.01 109	0.00 1	0.10 29	1.37 202

ADStereo(finetuned)	7.09 173	2.04 156	11.52 262	4.01 26	0.77 36	4.78 61	1.73 97	16.15 139	25.08 285	15.89 210	20.74 205	7.88 108	13.56 289	9.11 65	6.07 201	0.18 182	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.28 115	1.93 276

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 380	4.56 347	29.46 419	7.78 294	6.11 360	26.08 405	13.01 397	31.08 347	37.61 392	27.66 392	46.96 446	29.92 375	15.40 319	21.54 380	22.39 385	1.09 364	0.05 61	0.10 220	0.00 1	0.43 193	1.21 186

NINENet	11.46 315	3.02 292	11.83 272	8.45 318	5.40 327	19.47 358	2.69 163	39.63 434	34.82 375	19.11 286	27.64 280	14.37 209	11.63 250	16.21 292	12.39 313	0.94 350	0.21 155	0.29 322	0.00 1	0.48 212	0.55 89

CSP-Net	13.41 356	3.62 327	11.03 249	6.62 217	4.07 268	25.76 403	9.61 349	29.66 330	27.14 310	29.97 409	33.42 364	29.84 374	17.23 347	20.64 361	16.03 343	1.12 368	0.41 208	0.03 145	0.00 1	0.75 296	1.29 197

GLC_STEREO	3.61 32	1.35 37	3.91 7	6.86 239	0.23 1	4.69 51	1.61 73	9.80 37	7.20 55	5.64 68	9.11 72	5.19 60	2.02 32	10.25 96	3.70 113	0.07 108	0.04 52	0.22 300	0.00 1	0.24 88	0.17 19

GMOStereo	6.33 136	2.04 156	8.28 126	5.68 147	1.20 79	6.11 133	2.14 132	11.20 65	13.15 140	18.66 271	21.83 220	17.35 258	6.64 163	7.09 31	2.78 76	0.02 14	1.42 395	0.13 252	0.00 1	0.53 226	0.37 48

error version	6.33 136	2.04 156	8.28 126	5.68 147	1.20 79	6.11 133	2.14 132	11.20 65	13.15 140	18.66 271	21.83 220	17.35 258	6.64 163	7.09 31	2.78 76	0.02 14	1.42 395	0.13 252	0.00 1	0.53 226	0.37 48

test-v	6.33 136	2.04 156	8.28 126	5.68 147	1.20 79	6.11 133	2.14 132	11.20 65	13.15 140	18.66 271	21.83 220	17.35 258	6.64 163	7.09 31	2.78 76	0.02 14	1.42 395	0.13 252	0.00 1	0.53 226	0.37 48

Patchmatch Stereo++	5.88 114	1.97 136	10.43 223	5.66 139	0.45 5	5.54 110	2.32 142	13.26 89	7.79 66	12.69 135	18.14 164	12.86 183	6.63 159	12.36 186	5.60 189	1.09 364	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.25 92	0.35 38
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	7.59 192	2.47 247	9.40 175	10.39 371	1.78 149	6.67 165	1.47 61	17.83 176	16.51 191	18.91 283	20.12 194	17.76 267	8.74 202	13.21 229	5.43 183	0.44 266	0.05 61	0.03 145	0.00 1	0.17 61	0.45 71

NRIStereo	5.98 122	1.91 130	9.60 183	6.29 193	0.45 5	6.56 162	2.52 152	15.37 128	11.43 123	12.55 131	15.07 140	11.45 153	6.11 143	12.32 181	6.23 209	0.83 333	0.16 139	0.11 241	0.00 1	0.32 128	0.33 33

PSM-adaLoss	5.83 107	1.97 136	10.44 225	5.66 139	0.46 11	5.54 110	1.91 120	13.24 87	7.80 70	12.69 135	18.19 170	12.80 179	6.65 167	11.89 160	5.45 185	1.02 358	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.26 102	0.36 44

ROB_FTStereo_v2	5.85 110	1.97 136	10.38 218	5.66 139	0.46 11	5.52 103	1.95 122	13.24 87	7.78 65	12.68 134	18.16 166	12.83 180	6.61 157	12.27 178	5.63 192	1.00 355	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.26 102	0.36 44

ROB_FTStereo	5.82 105	1.97 136	10.37 217	5.67 146	0.46 11	5.52 103	1.63 75	13.27 91	7.79 66	12.69 135	18.06 163	12.86 183	6.63 159	12.28 180	5.43 183	0.87 341	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.26 102	0.36 44

HUI-Stereo	5.80 103	1.98 143	10.42 221	5.66 139	0.45 5	5.52 103	2.68 162	13.29 93	7.82 72	12.71 141	18.16 166	12.91 188	6.60 155	10.73 107	5.36 180	0.89 342	0.08 103	0.10 220	0.00 1	0.25 92	0.36 44

SST-Stereo	6.85 157	1.67 81	9.39 174	7.24 267	0.82 43	5.89 127	1.87 116	15.34 127	9.89 110	19.25 289	20.26 196	16.63 246	8.40 194	13.81 248	5.75 193	0.40 252	0.05 61	0.13 252	0.00 1	0.10 29	0.08 5

RAFT_R40	7.14 177	1.73 90	9.36 173	7.36 271	0.82 43	5.74 122	3.69 202	15.47 130	15.09 165	18.24 268	19.87 190	16.82 247	8.50 197	13.72 246	5.81 197	0.28 225	0.02 31	0.14 259	0.00 1	0.11 36	0.09 7

DeepStereo_RVC	5.95 119	1.88 124	10.44 225	5.76 157	0.60 24	5.45 99	1.78 107	12.93 83	8.02 77	14.07 172	14.98 138	12.40 172	10.05 222	12.02 165	7.35 229	0.61 304	0.10 116	0.12 246	0.00 1	0.21 76	0.29 29

iGMRVC	5.86 113	1.97 136	10.41 220	5.66 139	0.45 5	5.53 107	1.75 103	13.35 95	7.81 71	12.69 135	18.17 168	12.86 183	6.53 153	12.34 184	5.77 194	1.13 370	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.26 102	0.34 36

iRAFT	5.88 114	1.97 136	10.43 223	5.66 139	0.45 5	5.54 110	2.32 142	13.26 89	7.79 66	12.69 135	18.14 164	12.86 183	6.63 159	12.36 186	5.60 189	1.09 364	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.25 92	0.35 38

CRE-IMP	5.83 107	1.86 119	11.10 252	6.20 183	0.51 19	6.86 169	1.64 77	12.56 79	9.01 97	13.16 151	16.11 150	10.94 149	6.14 145	12.81 205	6.46 221	0.50 279	0.07 97	0.10 220	0.00 1	0.27 111	0.27 26

CroCo-Stereo	3.51 30	2.49 252	8.03 119	9.10 334	1.26 89	0.97 1	0.96 36	11.24 70	8.52 89	3.79 37	4.87 26	7.93 111	4.44 93	3.26 3	2.76 70	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 138	0.16 17
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
test-2	6.33 136	2.04 156	8.28 126	5.68 147	1.20 79	6.11 133	2.14 132	11.20 65	13.15 140	18.66 271	21.83 220	17.35 258	6.64 163	7.09 31	2.78 76	0.02 14	1.42 395	0.13 252	0.00 1	0.53 226	0.37 48

RAFT-IKP	5.85 110	1.97 136	10.36 215	5.66 139	0.45 5	5.33 98	2.01 127	13.27 91	7.79 66	12.69 135	18.19 170	12.77 178	6.67 168	12.36 186	5.60 189	1.11 367	0.09 105	0.10 220	0.00 1	0.25 92	0.35 38

s12784h	6.22 133	1.01 9	4.95 21	3.57 14	0.54 22	19.55 360	0.95 35	19.51 205	18.39 207	12.98 148	12.58 119	7.78 107	5.56 129	11.34 132	4.36 148	0.89 342	0.01 10	0.05 168	0.00 1	0.07 19	0.20 21

TestStereo	6.45 141	3.34 311	8.02 118	6.23 185	1.68 136	6.33 149	2.48 150	14.54 119	16.71 192	11.71 124	24.13 248	9.38 130	7.13 171	11.83 156	4.32 145	0.12 147	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.73 289	0.33 33

raft+_RVC	7.10 175	2.37 235	6.59 66	6.94 247	5.82 349	6.35 152	5.97 269	21.05 226	23.63 269	10.90 118	17.95 162	9.80 136	5.55 128	11.49 141	4.47 153	0.04 41	1.50 405	0.00 1	0.00 1	0.38 172	1.23 189

XX-TBD	4.63 74	10.71 414	3.94 8	10.55 377	0.62 25	5.95 130	0.08 1	7.91 14	12.75 134	11.73 125	14.80 137	4.04 36	1.64 20	4.90 7	2.61 59	0.08 112	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.26 102	0.06 2

DCANet	6.87 160	2.02 152	9.12 157	4.03 29	0.76 33	4.77 60	1.74 101	16.15 139	25.07 284	15.88 209	20.79 206	7.89 109	11.31 243	9.23 69	6.15 204	0.18 182	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.28 115	2.01 301

csc	7.26 178	1.99 144	9.12 157	4.17 38	0.47 14	4.73 54	1.68 86	16.56 151	33.55 360	15.45 195	20.36 197	7.49 100	12.54 269	9.03 59	6.26 211	0.18 182	0.05 61	0.01 109	0.00 1	0.10 29	1.37 202

cscssc	7.26 178	1.99 144	9.12 157	4.17 38	0.47 14	4.73 54	1.68 86	16.56 151	33.55 360	15.45 195	20.36 197	7.49 100	12.54 269	9.03 59	6.26 211	0.18 182	0.05 61	0.01 109	0.00 1	0.10 29	1.37 202

111	7.73 202	2.39 240	9.12 157	4.17 38	0.47 14	10.65 227	3.49 199	21.34 234	28.25 320	10.60 114	16.85 156	14.74 215	10.22 226	12.48 193	6.61 224	0.43 263	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.35 143	2.39 346

ARAFT	8.86 238	3.86 332	17.37 362	5.96 169	0.94 60	12.59 251	10.80 367	18.20 179	19.95 228	18.77 278	16.27 152	17.78 268	8.88 205	18.82 342	5.30 179	0.35 239	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.62 260	0.64 102

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 117	2.35 233	8.80 142	4.07 33	1.36 94	2.78 10	0.66 23	17.05 161	15.89 176	12.65 133	18.49 174	11.81 162	7.89 182	8.48 50	3.80 118	0.02 14	0.75 273	0.00 1	0.00 1	0.43 193	1.49 227

AFF-stereo	6.50 145	2.29 219	8.09 121	4.63 69	0.87 48	3.48 19	0.75 29	16.92 160	13.98 154	13.26 154	25.21 257	15.46 227	7.68 179	11.50 143	3.71 115	0.04 41	0.70 265	0.00 1	0.00 1	0.48 212	1.02 164

DIP-Stereo	6.99 172	2.37 235	11.45 258	4.78 74	1.70 140	13.13 259	1.47 61	15.76 133	7.43 59	14.57 178	26.61 273	10.76 147	5.10 113	14.97 278	8.10 241	0.06 91	0.06 86	0.06 177	0.00 1	0.17 61	1.22 187
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	7.33 184	1.62 70	9.31 171	6.80 236	2.33 184	7.57 186	5.36 249	24.47 268	7.63 60	16.40 216	33.07 357	12.42 173	5.52 125	8.06 44	5.23 176	0.05 63	0.05 61	0.01 109	0.00 1	0.12 39	0.56 92

RAFT-Stereo	7.33 184	1.62 70	9.31 171	6.80 236	2.33 184	7.57 186	5.36 249	24.47 268	7.63 60	16.40 216	33.07 357	12.42 173	5.52 125	8.06 44	5.23 176	0.05 63	0.05 61	0.01 109	0.00 1	0.12 39	0.56 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	11.37 314	1.57 66	6.32 51	5.99 171	2.67 204	20.99 370	7.19 306	28.50 314	28.64 322	21.03 320	25.84 262	33.64 404	16.37 335	16.83 311	10.76 291	0.21 198	0.08 103	0.02 128	0.00 1	0.16 55	0.55 89
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	12.41 332	3.19 300	12.39 288	6.63 218	3.72 255	16.98 335	2.64 159	32.29 362	38.58 400	26.93 389	33.73 367	26.24 354	17.40 351	17.36 320	8.95 256	0.33 236	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.40 180	0.35 38

DN-CSS_ROB	8.72 232	3.49 318	16.63 353	6.74 229	3.39 243	6.20 144	3.43 195	23.40 259	22.03 251	17.46 245	30.28 314	9.33 129	8.32 192	14.71 268	6.36 218	0.91 346	0.00 1	0.45 341	0.00 1	0.65 270	0.70 115

pmcnn	15.27 375	4.31 343	22.32 403	7.46 277	4.46 290	22.15 379	15.74 412	28.53 315	31.88 348	27.78 395	40.04 411	39.06 427	19.11 372	18.79 341	20.78 379	1.04 360	0.23 160	0.00 1	0.00 1	0.53 226	1.17 182

tt45	3.47 27	1.65 77	5.29 29	4.20 45	1.93 159	8.00 197	1.99 126	9.99 42	4.05 9	5.83 69	4.57 19	4.57 51	2.37 39	11.40 133	2.38 43	0.01 3	0.14 133	0.00 1	0.01 78	0.40 180	0.69 112

rvit_0105_6	6.06 127	3.23 302	15.34 340	10.26 364	1.75 145	5.08 83	5.19 240	11.03 62	20.73 234	6.39 72	7.02 56	10.21 140	7.94 184	11.42 135	3.83 119	0.40 252	0.29 177	0.00 1	0.01 78	0.57 241	0.40 60

rvit_stereo_0083	4.77 75	2.28 218	10.63 231	7.49 280	1.73 142	4.88 66	2.71 165	8.97 28	18.71 218	5.01 55	7.88 64	6.38 84	5.11 114	7.80 40	4.86 165	0.28 225	0.04 52	0.00 1	0.01 78	0.26 102	0.39 54

rvit_stereo_0081	4.20 61	2.18 200	9.43 176	6.66 223	1.77 147	3.43 16	2.29 140	8.53 20	16.32 186	4.68 49	5.52 39	5.21 61	4.60 95	8.22 46	4.20 136	0.05 63	0.01 10	0.00 1	0.01 78	0.41 184	0.49 80

rvit_stereo_0082	4.20 61	2.18 200	9.43 176	6.66 223	1.77 147	3.43 16	2.29 140	8.53 20	16.32 186	4.68 49	5.52 39	5.21 61	4.60 95	8.22 46	4.20 136	0.05 63	0.01 10	0.00 1	0.01 78	0.41 184	0.49 80

trnet	3.79 40	1.10 10	3.76 5	2.70 3	0.63 26	5.60 114	0.41 14	10.89 58	14.11 157	7.11 78	10.55 98	5.73 73	3.75 66	6.25 21	2.89 82	0.04 41	0.02 31	0.03 145	0.01 78	0.06 13	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	11.32 310	8.59 408	21.66 398	10.06 357	2.53 197	12.38 246	1.43 56	21.36 235	21.50 243	23.48 352	35.74 385	24.85 338	6.12 144	20.48 359	8.28 245	0.83 333	0.02 31	0.25 307	0.01 78	6.33 427	0.53 85

plain	4.41 71	2.18 200	11.50 261	5.46 121	2.97 226	3.20 13	1.38 53	9.01 30	5.96 39	3.56 33	16.63 153	3.01 20	2.76 46	14.80 275	4.25 142	0.32 234	0.00 1	0.04 160	0.01 78	0.79 301	0.43 66

UniTT-Stereo	3.10 15	1.22 20	7.79 109	4.50 63	2.51 195	2.59 8	0.42 15	5.88 6	5.74 26	5.46 67	7.76 62	1.12 8	1.46 16	9.06 62	5.42 182	0.06 91	0.07 97	0.00 1	0.01 78	0.60 256	0.26 25

MIM_Stereo	7.37 186	2.06 166	12.02 281	4.71 72	1.69 138	5.17 87	1.28 50	19.54 206	13.09 138	16.93 233	28.48 292	13.05 192	5.43 120	13.25 230	7.41 230	0.02 14	0.62 256	0.00 1	0.01 78	0.45 202	2.09 320

LoS_RVC	4.09 55	3.01 291	4.81 16	4.88 80	7.78 404	5.24 92	2.80 170	7.57 11	4.24 10	4.41 44	10.34 92	3.62 30	6.34 148	6.59 25	2.37 41	0.04 41	0.03 44	0.00 1	0.01 78	0.06 13	7.70 435

CASS	8.64 230	2.03 154	8.60 134	8.71 326	1.59 126	15.02 291	2.75 168	23.27 258	18.58 216	16.29 212	22.78 237	13.42 198	13.68 293	13.07 222	7.66 231	1.18 377	0.05 61	0.13 252	0.01 78	0.75 296	3.24 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	11.51 316	2.60 263	15.62 343	9.37 340	6.27 369	16.04 309	7.71 318	22.70 248	33.92 365	19.53 292	29.03 297	19.51 291	19.10 370	17.44 321	8.98 257	0.78 325	0.02 31	0.29 322	0.01 78	0.48 212	0.81 128

SepStereo	12.04 324	2.60 263	15.62 343	9.37 340	6.27 369	16.04 309	7.71 318	22.70 248	33.92 365	19.53 292	29.03 297	19.51 291	19.10 370	27.97 414	8.98 257	0.78 325	0.02 31	0.29 322	0.01 78	0.48 212	0.81 128

GwcNet-ADL	8.81 236	2.00 148	10.21 208	7.70 290	2.82 214	6.99 171	7.05 303	30.58 341	26.21 303	15.71 203	17.65 160	13.93 204	6.83 169	13.90 249	11.43 301	0.49 277	0.76 277	0.01 109	0.01 78	0.55 235	1.46 220

AAGNet	8.15 215	1.75 92	10.57 228	7.72 292	0.74 28	5.74 122	4.98 237	15.90 135	14.59 161	20.31 304	23.80 245	15.08 223	11.25 241	12.27 178	16.70 348	0.85 336	0.06 86	0.32 329	0.01 78	0.15 51	0.16 17

STrans-v2	8.16 216	2.09 173	9.79 190	5.44 120	1.53 122	11.87 241	9.69 351	19.77 208	13.20 144	14.01 171	25.80 261	17.88 271	12.55 272	13.30 232	4.39 149	0.06 91	0.01 10	0.18 278	0.01 78	0.25 92	1.31 200

iRaftStereo_RVC	5.06 83	2.15 191	7.88 114	5.54 126	0.78 39	5.22 91	0.45 16	18.47 187	11.75 128	9.72 107	15.05 139	5.74 74	3.18 54	9.29 71	2.52 51	0.02 14	1.24 368	0.00 1	0.01 78	0.58 244	1.62 240

TANstereo	4.87 78	1.49 57	5.02 23	4.02 28	0.51 19	14.25 279	0.15 7	9.17 34	12.84 136	12.80 143	18.36 172	5.14 59	4.43 90	6.01 17	2.30 31	0.09 121	0.12 126	0.00 1	0.01 78	0.02 2	0.68 110

RALCasStereoNet	6.53 148	2.84 277	8.12 122	7.88 300	6.12 361	6.85 168	5.29 247	14.66 121	13.94 153	10.20 108	18.18 169	10.24 141	3.83 71	12.33 182	5.56 188	0.04 41	1.88 419	0.11 241	0.01 78	0.26 102	2.24 333

MMNet	13.55 357	2.82 276	13.90 311	7.63 284	6.36 372	26.45 408	4.63 229	24.00 265	42.67 417	26.25 381	33.12 360	20.98 304	19.45 376	20.14 353	19.49 372	0.75 317	0.54 237	0.11 241	0.01 78	0.53 226	1.10 175

CREStereo	3.75 38	1.21 16	3.79 6	2.66 2	0.66 27	5.52 103	0.39 13	10.77 57	14.18 158	7.14 79	10.54 96	5.25 63	3.54 63	6.27 22	2.88 81	0.04 41	0.01 10	0.03 145	0.01 78	0.05 7	0.05 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
RASNet	12.38 330	2.58 261	12.48 291	6.76 230	5.97 354	16.37 321	6.74 291	34.99 394	22.20 252	17.44 243	33.11 359	22.81 320	24.84 401	20.33 356	18.27 361	1.16 373	0.05 61	0.06 177	0.01 78	0.27 111	1.06 170

iResNetv2_ROB	12.78 342	4.09 336	15.60 341	6.44 205	3.75 257	14.86 283	7.17 304	34.46 389	37.12 388	26.06 378	34.81 381	29.76 372	16.32 332	14.77 273	7.67 232	0.31 231	0.03 44	0.12 246	0.01 78	0.94 320	1.23 189

HSM	11.89 323	2.32 224	8.70 137	6.70 228	4.10 271	16.45 323	8.06 325	30.42 339	20.31 233	23.35 351	26.42 271	41.60 442	17.59 354	20.66 362	9.57 271	0.11 136	0.03 44	0.01 109	0.01 78	0.24 88	1.22 187

MM-Stereo_test3	6.01 125	1.69 84	6.25 50	6.36 197	5.46 334	4.64 46	6.31 279	20.05 213	24.24 277	8.85 96	11.38 107	7.22 96	2.79 47	9.11 65	3.08 87	0.11 136	0.92 305	0.00 1	0.02 103	0.54 233	1.11 179

MM-Stereo_test1	5.41 87	1.55 63	6.52 63	5.96 169	1.09 69	4.88 66	6.82 294	14.32 109	12.83 135	13.28 155	10.54 96	5.88 76	6.54 154	11.72 150	2.75 68	0.18 182	1.13 343	0.00 1	0.02 103	0.48 212	1.73 251

rvit_0105_4	7.09 173	3.33 309	16.60 352	10.68 380	1.59 126	5.89 127	6.84 296	14.50 117	23.99 273	7.31 84	9.49 79	13.18 193	9.62 217	12.33 182	4.32 145	0.39 249	0.46 219	0.00 1	0.02 103	0.67 277	0.68 110

CoDeX	9.58 257	2.12 182	10.82 239	6.52 207	3.76 258	16.55 326	6.82 294	26.62 295	25.63 297	17.50 246	25.62 260	14.70 214	11.81 258	12.82 206	7.88 236	0.42 262	0.20 147	0.15 264	0.02 103	0.36 154	1.28 195

4D-IteraStereo	5.47 91	2.05 162	8.66 135	5.34 112	4.93 306	6.11 133	1.79 108	13.74 104	16.35 188	14.53 177	11.10 104	8.22 114	1.59 17	8.73 53	3.37 99	0.00 1	0.49 226	0.09 210	0.02 103	0.25 92	1.98 288

CAS	5.44 90	0.98 7	3.95 9	17.59 439	7.74 403	7.82 192	6.09 271	9.89 40	9.40 105	4.82 53	10.69 99	1.93 11	1.22 8	4.54 6	2.47 48	10.98 461	0.02 31	0.00 1	0.02 103	0.53 226	8.19 441

OMP-Stereo	7.13 176	2.89 279	9.89 194	10.98 388	1.73 142	4.81 63	1.85 113	18.38 184	16.26 183	16.94 235	14.11 131	17.45 263	7.57 176	13.26 231	5.12 173	0.43 263	0.04 52	0.06 177	0.02 103	0.20 75	0.56 92

RAFT	9.07 245	2.76 272	10.38 218	8.89 332	1.24 86	13.48 266	8.19 329	17.14 163	17.29 198	23.01 347	19.34 186	20.06 297	11.13 236	17.79 330	6.43 219	0.09 121	1.12 342	0.28 317	0.02 103	0.79 301	1.94 283

HCRNet	9.13 248	1.82 113	8.73 138	14.95 428	5.22 322	10.66 228	2.49 151	26.57 294	18.64 217	16.31 213	25.51 259	18.42 278	11.15 237	13.53 237	7.25 228	0.10 131	0.04 52	0.10 220	0.02 103	0.27 111	0.76 123

PMTNet	5.52 92	1.11 12	4.24 10	2.49 1	1.38 96	8.75 201	0.67 24	12.64 81	12.84 136	8.66 92	11.27 106	6.00 77	4.70 109	9.91 89	3.02 85	22.39 476	0.01 10	0.04 160	0.02 103	0.06 13	0.23 22

AdaStereo	10.85 301	4.57 348	10.79 236	9.59 346	3.46 246	17.49 339	6.29 277	32.70 367	26.07 300	19.04 285	26.55 272	19.60 293	10.12 224	17.71 329	10.38 281	1.00 355	0.05 61	0.42 338	0.02 103	0.70 282	0.46 74
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.
WCG-NET（raft）	4.87 78	1.67 81	6.84 75	3.49 12	0.31 2	4.96 80	1.95 122	11.08 64	15.49 171	8.82 95	11.46 108	9.50 133	4.96 112	11.32 131	3.26 96	0.09 121	1.41 393	0.00 1	0.03 114	0.23 84	0.54 87

StereoVision	7.48 187	2.90 282	10.47 227	10.13 359	3.93 265	4.99 82	1.86 115	21.10 228	17.66 199	8.90 98	29.71 308	10.95 150	6.61 157	12.83 207	5.11 171	0.69 314	0.05 61	0.17 274	0.03 114	0.98 322	0.56 92

MIF-Stereo (partial)	4.55 73	1.63 73	8.37 132	5.46 121	5.35 325	3.48 19	0.94 34	9.80 37	8.03 78	4.45 45	15.68 143	5.33 67	5.11 114	11.92 162	4.57 156	0.06 91	0.02 31	0.06 177	0.03 114	0.45 202	0.30 30

Wz-Net-LNSev	19.04 408	11.48 423	43.55 449	10.82 384	8.01 409	24.96 396	17.46 429	34.72 393	44.36 426	33.43 431	44.72 439	32.54 393	24.13 398	21.64 382	24.38 399	0.93 349	0.22 158	0.00 1	0.03 114	1.44 348	1.99 298

RAFT_CTSACE	8.55 226	2.62 268	9.63 184	7.41 272	5.06 315	5.76 124	2.54 153	15.38 129	17.84 200	24.33 360	34.69 380	16.37 241	7.22 172	18.05 332	2.63 61	0.01 3	0.56 243	0.00 1	0.03 114	0.42 190	0.41 61

LMCR-Stereo	11.32 310	4.98 359	11.87 274	14.09 419	4.01 266	16.97 334	5.70 257	26.41 291	23.41 266	22.57 344	22.11 233	15.18 224	15.44 321	21.48 379	17.57 354	2.29 403	0.04 52	0.00 1	0.03 114	1.53 353	0.65 104

sCroCo_RVC	5.29 86	3.82 331	17.52 363	11.17 391	6.67 378	5.78 125	2.66 160	10.47 49	8.48 88	3.78 36	9.32 78	4.76 54	4.83 110	8.33 48	4.88 166	1.17 376	0.52 233	0.06 177	0.03 114	0.70 282	0.90 144

psm_up	13.88 364	2.70 270	10.89 243	10.20 362	5.97 354	15.01 290	12.58 391	39.13 431	31.75 347	21.39 327	31.09 328	30.18 380	25.01 404	20.33 356	17.62 355	0.75 317	0.39 199	0.18 278	0.03 114	0.82 309	1.67 246

FENet	8.22 217	1.39 41	7.33 93	6.43 203	2.17 177	10.97 229	2.20 137	22.10 240	21.26 238	17.85 256	23.22 241	14.29 206	11.50 246	13.56 240	8.32 246	0.29 228	0.24 163	0.03 145	0.03 114	0.18 65	1.04 166

ac_64	11.57 318	2.13 188	11.77 269	8.79 329	5.51 335	19.40 356	6.29 277	24.72 272	15.20 167	23.50 353	24.91 253	33.07 398	16.82 341	19.33 345	17.78 356	0.53 283	0.15 136	0.02 128	0.03 114	0.35 143	1.03 165

SGM-Forest	13.63 359	2.55 258	8.22 125	6.30 194	2.16 176	23.84 390	11.13 375	34.68 392	32.40 352	27.27 390	33.02 356	30.08 378	17.82 356	22.13 384	15.40 336	1.66 393	0.32 182	0.88 376	0.03 114	0.79 301	1.93 276
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO_rvc	3.33 20	1.66 80	6.67 70	4.55 64	3.62 252	5.18 88	1.79 108	8.85 27	5.06 18	2.17 8	4.89 27	4.69 52	1.16 7	10.57 100	2.01 21	0.59 299	1.10 338	0.00 1	0.04 125	0.16 55	1.84 264

ACVNet-DCA	5.76 100	2.52 253	6.38 52	6.77 232	0.74 28	10.55 223	5.19 240	21.10 228	13.53 147	7.39 85	10.06 83	4.44 46	9.58 214	11.08 116	2.33 33	0.05 63	1.18 351	0.00 1	0.04 125	0.37 160	1.93 276

1test111	6.16 131	2.52 253	6.38 52	6.77 232	0.74 28	10.55 223	5.19 240	21.10 228	13.53 147	7.39 85	10.06 83	4.44 46	9.58 214	12.08 168	9.26 263	0.05 63	1.18 351	0.00 1	0.04 125	0.37 160	1.93 276

cc1	5.79 102	2.52 253	6.38 52	6.77 232	0.74 28	10.55 223	5.19 240	19.19 195	15.95 177	7.39 85	10.06 83	4.44 46	9.58 214	11.08 116	2.33 33	0.05 63	1.18 351	0.00 1	0.04 125	0.34 138	2.04 308

tt1	5.74 98	2.52 253	6.54 64	6.89 241	0.86 47	10.31 220	4.08 213	19.77 208	16.80 193	7.17 80	9.02 69	4.71 53	8.97 206	11.11 120	2.34 36	0.05 63	1.17 347	0.00 1	0.04 125	0.29 120	2.07 314

BUS	9.86 264	1.86 119	9.14 162	7.14 257	4.12 274	19.47 358	2.69 163	34.15 383	23.28 263	18.82 280	21.95 227	14.37 209	11.63 250	14.72 269	12.39 313	0.36 242	0.13 127	0.15 264	0.04 125	0.37 160	0.46 74

BSDual-CNN	10.33 284	1.86 119	9.14 162	7.14 257	4.12 274	15.83 307	8.93 333	34.15 383	23.28 263	18.82 280	21.95 227	22.14 315	13.58 290	14.72 269	9.53 269	0.36 242	0.13 127	0.15 264	0.04 125	0.37 160	0.46 74

hknet	10.77 298	1.95 134	11.80 270	7.14 257	3.83 263	15.83 307	8.93 333	34.15 383	22.70 259	18.82 280	21.95 227	23.13 323	17.03 344	16.94 314	9.85 274	0.28 225	0.13 127	0.15 264	0.04 125	0.37 160	0.46 74

psmg	10.36 285	1.86 119	9.14 162	5.58 128	4.12 274	15.74 306	7.65 317	30.05 337	23.28 263	21.80 334	26.26 267	22.14 315	13.58 290	14.72 269	9.53 269	0.36 242	0.13 127	0.17 274	0.04 125	0.44 196	0.67 108

PSMNet-ADL	10.30 280	2.32 224	7.83 111	9.69 349	4.44 287	16.04 309	4.16 214	27.57 307	25.08 285	15.16 186	19.04 179	25.28 347	13.63 292	16.49 302	15.33 335	0.86 339	0.81 284	0.01 109	0.04 125	0.33 132	1.81 259

CrosDoStereo	9.41 251	1.65 77	8.83 143	5.19 104	1.13 72	7.34 179	14.47 404	16.33 144	24.64 281	24.44 361	33.36 362	13.18 193	13.52 286	12.56 196	9.08 259	0.06 91	0.11 120	0.09 210	0.04 125	0.41 184	1.73 251

TransformOpticalFlow	7.95 209	2.10 175	9.83 193	6.06 174	1.24 86	6.82 167	7.98 322	18.60 188	14.06 156	14.93 183	28.79 294	18.74 281	11.03 233	12.79 204	4.12 133	0.06 91	0.04 52	0.21 292	0.04 125	0.21 76	1.27 194

DeepStereo_LL	9.41 251	1.65 77	8.83 143	5.19 104	1.13 72	7.34 179	14.47 404	16.33 144	24.64 281	24.44 361	33.36 362	13.18 193	13.52 286	12.56 196	9.08 259	0.06 91	0.11 120	0.09 210	0.04 125	0.41 184	1.73 251

raftrobust	5.94 117	2.07 170	6.94 76	7.67 286	6.24 365	4.96 80	1.82 110	17.76 175	14.36 159	12.03 126	11.62 110	7.74 106	9.01 207	11.29 130	3.71 115	0.05 63	0.79 281	0.00 1	0.04 125	0.25 92	0.38 52

GANet-RSSM	10.17 274	2.02 152	8.21 124	7.09 256	5.57 338	13.17 261	7.29 310	27.27 303	19.65 226	15.81 205	28.83 296	26.18 353	16.33 333	14.58 266	9.28 267	0.25 213	0.27 170	0.16 271	0.04 125	0.65 270	0.72 118

HH	6.00 123	2.42 241	9.81 191	5.74 154	1.64 133	7.05 172	3.48 196	17.54 171	7.69 62	8.73 93	12.47 116	14.83 216	8.86 203	13.04 218	2.59 57	0.04 41	1.21 363	0.20 289	0.05 140	0.30 123	2.34 339

HanStereo	6.00 123	2.42 241	9.81 191	5.74 154	1.64 133	7.05 172	3.48 196	17.54 171	7.69 62	8.73 93	12.47 116	14.83 216	8.86 203	13.04 218	2.59 57	0.04 41	1.21 363	0.20 289	0.05 140	0.30 123	2.34 339

iinet-f	14.05 367	5.00 360	47.51 456	6.57 211	4.04 267	21.14 371	14.37 401	28.25 312	21.37 240	21.95 337	31.37 330	21.31 307	18.66 361	16.15 290	20.61 377	0.31 231	0.41 208	0.09 210	0.05 140	1.00 325	0.76 123

AASNet	13.05 346	3.27 305	12.23 285	10.28 365	6.90 383	17.61 340	7.88 320	41.14 440	38.29 397	23.20 349	29.62 307	16.85 248	15.59 323	15.50 286	19.03 368	0.39 249	0.03 44	0.78 365	0.05 140	1.32 342	1.08 173

THIR-Stereo	9.52 256	2.21 203	9.26 170	5.38 116	0.85 45	15.55 299	11.50 382	16.88 159	21.74 248	24.45 363	31.96 341	14.20 205	13.85 298	11.89 160	8.54 251	0.14 156	0.25 168	0.10 220	0.05 140	0.40 180	1.11 179

IRAFT_RVC	8.93 241	1.80 102	10.65 232	7.83 296	1.81 151	6.36 153	10.05 358	26.32 290	27.59 314	17.93 259	19.70 187	17.67 266	9.98 221	13.20 227	6.29 214	0.37 246	0.30 179	0.19 284	0.05 140	0.23 84	0.24 24

rafts_anoy	6.46 142	2.37 235	7.09 80	7.48 279	6.02 356	5.31 97	2.45 149	14.50 117	22.01 250	12.94 147	16.18 151	8.48 118	5.53 127	9.70 84	6.32 215	0.05 63	1.66 413	0.10 220	0.05 140	0.30 123	0.69 112

GwcNet-RSSM	11.34 312	2.72 271	10.26 211	7.24 267	5.38 326	12.67 252	6.70 290	26.70 296	31.93 349	17.56 249	34.45 377	24.37 334	15.77 325	13.70 245	15.31 334	0.19 192	0.20 147	0.14 259	0.05 140	0.81 306	0.64 102

DMCA	8.96 242	2.60 263	11.84 273	5.61 130	4.25 279	11.09 232	4.36 220	25.89 280	20.23 232	17.10 239	20.96 208	17.55 264	11.92 260	11.47 136	12.27 312	0.60 302	0.09 105	0.35 332	0.05 140	0.48 212	0.57 97

MLCV	9.96 267	3.33 309	14.77 323	5.75 156	1.62 131	14.91 284	1.31 51	22.06 239	24.83 283	22.51 342	31.57 336	17.20 253	8.07 186	17.07 316	12.11 307	0.48 274	0.01 10	0.05 168	0.05 140	0.48 212	1.10 175

DCVSM-stereo	10.23 276	2.16 195	12.54 292	6.23 185	3.65 253	12.01 244	3.56 201	19.41 203	23.18 261	24.08 358	19.88 191	29.55 371	18.82 363	14.49 263	10.42 284	0.25 213	1.17 347	0.28 317	0.06 150	0.82 309	2.07 314

IPLGR	7.48 187	1.61 69	14.03 314	4.92 88	1.30 92	10.30 218	1.20 46	24.52 271	22.59 258	16.71 230	18.84 177	8.44 117	7.49 175	9.62 82	6.34 217	0.26 217	0.05 61	0.05 168	0.06 150	0.37 160	0.93 150

RAFT-345	6.94 164	1.48 53	7.45 96	5.65 136	0.96 61	5.49 101	3.20 184	13.73 103	10.97 119	13.81 169	42.93 428	9.01 126	5.31 119	13.09 223	4.73 160	0.58 295	0.05 61	0.10 220	0.06 150	0.08 23	0.08 5

Anonymous3	10.07 271	4.14 338	31.49 426	9.77 352	5.11 317	25.00 397	11.85 384	25.20 274	19.24 223	10.80 117	14.78 136	7.92 110	8.68 200	14.40 258	6.12 203	3.25 420	1.40 390	0.08 202	0.06 150	0.81 306	1.30 198

cf-r	10.67 296	2.34 228	9.77 189	6.17 180	5.79 346	12.94 257	5.14 239	25.21 276	27.86 317	17.84 255	32.03 342	25.81 350	15.91 327	12.22 176	12.56 319	0.17 176	0.19 146	0.05 168	0.06 150	0.59 250	0.72 118

AANet_RVC	13.75 361	6.34 383	12.90 296	8.87 330	4.53 293	14.09 275	9.12 338	29.37 328	38.32 398	23.85 357	37.41 393	23.55 328	17.51 353	23.31 391	18.56 362	2.08 399	1.30 373	0.25 307	0.06 150	0.73 289	2.87 371

HITNet	8.41 221	3.59 326	9.91 196	5.30 109	1.52 121	13.35 265	4.48 223	22.00 238	16.06 180	15.52 199	22.95 240	15.28 226	11.74 253	14.91 277	9.25 262	0.10 131	0.01 10	0.48 344	0.06 150	0.58 244	1.04 166
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
PWCDC_ROB	18.66 404	11.24 420	21.32 397	18.82 444	8.08 411	25.75 402	6.94 300	35.08 395	53.33 456	30.37 413	49.70 454	20.87 303	21.63 393	31.05 428	22.39 385	6.94 448	0.28 175	0.10 220	0.06 150	5.98 426	3.22 381

IPLG	7.65 196	2.00 148	13.81 310	5.86 167	4.35 284	10.97 229	1.43 56	22.52 244	16.50 190	19.78 295	20.62 203	5.28 65	5.49 123	12.58 198	9.70 273	0.13 154	0.06 86	0.03 145	0.07 158	0.41 184	1.38 206

AACVNet	11.24 308	3.71 329	11.56 264	9.45 342	3.35 240	11.67 240	4.88 236	23.23 257	14.00 155	28.19 397	29.90 310	30.39 381	18.03 357	20.04 351	13.22 323	0.50 279	0.21 155	0.23 301	0.07 158	0.75 296	1.52 231

UPFNet	12.31 327	2.15 191	11.91 276	7.90 302	7.21 390	20.03 364	9.28 342	29.44 329	27.18 311	20.88 314	30.86 325	21.23 305	18.11 358	19.60 347	17.41 353	0.55 291	0.57 246	0.26 309	0.07 158	0.67 277	0.92 145

ACVNet	10.83 300	2.25 212	7.10 81	6.43 203	3.02 229	13.17 261	3.75 204	22.83 251	35.15 380	15.81 205	30.67 321	24.65 335	15.77 325	16.47 300	18.13 358	0.16 170	0.01 10	0.06 177	0.07 158	0.65 270	0.43 66

acv_ft	12.59 337	2.25 212	13.50 307	8.30 314	6.23 364	19.81 362	6.34 281	26.43 292	35.15 380	26.38 383	30.67 321	24.65 335	14.91 312	16.47 300	19.16 370	0.16 170	0.01 10	0.06 177	0.07 158	0.74 292	0.43 66

DISCO	16.93 383	2.58 261	17.15 361	8.26 312	4.37 285	27.65 415	10.68 365	31.28 352	44.93 430	22.21 340	34.47 378	36.48 417	23.91 397	36.14 443	34.48 445	0.35 239	0.11 120	0.04 160	0.07 158	1.95 363	1.40 211

rvit_stereo_0075_2	9.46 254	4.16 339	20.27 389	12.15 407	8.82 421	5.72 121	4.24 217	23.21 256	18.05 204	12.37 129	28.80 295	16.10 237	8.43 195	14.57 264	8.89 255	0.58 295	0.34 190	0.52 348	0.08 164	0.44 196	1.41 214

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 205	28.14 467	42.31 446	3.20 7	0.50 18	4.12 32	1.45 59	7.06 10	4.60 12	4.66 48	3.90 14	2.47 16	1.37 12	6.02 18	1.94 16	24.62 477	0.43 215	0.01 109	0.08 164	4.61 414	14.42 467

LL-Strereo	11.34 312	4.25 342	13.90 311	9.09 333	6.20 363	7.31 178	8.93 333	35.93 401	30.30 330	16.93 233	15.83 146	21.85 311	17.45 352	21.92 383	10.25 279	0.43 263	1.47 403	0.74 363	0.08 164	1.15 332	2.71 362

test_5	8.85 237	2.05 162	9.51 179	11.62 396	4.99 310	6.74 166	5.48 253	18.25 180	23.57 267	16.72 231	29.73 309	15.54 230	10.54 229	16.25 296	4.02 127	0.05 63	0.40 201	0.27 311	0.08 164	0.34 138	0.81 128

MIPNet	7.26 178	2.30 221	13.74 309	5.32 111	1.61 129	11.32 234	2.77 169	27.02 299	18.47 212	15.56 201	13.20 125	7.01 92	9.46 213	8.84 55	6.32 215	0.15 167	0.03 44	0.06 177	0.08 164	0.42 190	1.39 208

ADLNet2	12.99 345	2.94 284	14.18 316	9.57 345	5.96 353	20.23 367	10.41 363	33.05 371	37.61 392	19.46 291	19.74 189	22.46 318	18.63 360	22.37 386	20.76 378	0.37 246	0.15 136	0.06 177	0.08 164	1.04 327	0.72 118

delet	13.26 354	2.43 244	12.99 298	8.45 318	6.26 368	22.40 380	10.83 369	28.78 319	38.76 401	20.39 307	30.36 315	20.85 302	17.67 355	22.97 388	19.13 369	0.14 156	0.45 217	0.19 284	0.08 164	0.78 300	1.24 191

HGLStereo	13.21 352	3.45 315	14.01 313	10.32 368	7.72 402	15.72 305	7.19 306	31.94 359	28.12 319	20.83 313	36.16 388	26.61 357	20.82 383	18.74 340	19.63 373	1.01 357	0.22 158	0.07 194	0.08 164	0.59 250	1.00 160

ACV-stereo	12.12 326	6.01 379	30.51 422	7.45 275	3.42 245	21.69 376	6.74 291	22.11 241	20.81 235	17.88 258	21.26 211	26.73 361	17.28 348	20.80 366	14.16 326	0.79 329	1.10 338	0.17 274	0.09 172	0.67 277	2.66 357

gwcnet-sp	10.26 277	3.56 322	15.31 337	6.59 212	4.30 280	15.71 302	5.71 259	26.09 283	25.15 287	21.68 330	21.77 217	15.01 220	16.42 336	15.21 280	10.76 291	0.12 147	0.20 147	0.02 128	0.09 172	0.63 264	0.86 135

scenet	10.26 277	3.56 322	15.31 337	6.59 212	4.30 280	15.71 302	5.71 259	26.09 283	25.15 287	21.68 330	21.77 217	15.01 220	16.42 336	15.21 280	10.76 291	0.12 147	0.20 147	0.02 128	0.09 172	0.63 264	0.86 135

ssnet	10.26 277	3.56 322	15.31 337	6.59 212	4.30 280	15.71 302	5.71 259	26.09 283	25.15 287	21.68 330	21.77 217	15.01 220	16.42 336	15.21 280	10.76 291	0.12 147	0.20 147	0.02 128	0.09 172	0.63 264	0.86 135

DEmStereo	9.07 245	1.70 85	10.89 243	4.86 79	1.23 83	11.51 237	5.70 257	14.24 107	27.02 309	22.33 341	32.56 352	11.70 159	15.04 314	11.83 156	8.53 250	0.31 231	0.16 139	0.02 128	0.09 172	0.11 36	1.47 222

UNet	13.18 351	2.47 247	14.45 320	7.45 275	7.82 405	26.01 404	4.67 231	34.38 388	29.42 327	20.90 316	31.81 340	26.68 359	18.98 367	21.08 373	15.56 338	0.21 198	0.06 86	0.27 311	0.09 172	0.37 160	1.01 161

hitnet-ft	12.59 337	3.03 295	7.87 113	7.49 280	4.20 277	27.41 413	3.75 204	23.41 260	24.15 275	21.14 323	34.12 374	31.93 391	19.74 378	20.28 355	18.13 358	0.54 289	1.45 400	0.35 332	0.09 172	1.26 338	1.41 214

CFNet	11.23 307	3.41 314	10.68 233	7.08 255	4.22 278	17.38 337	4.83 235	31.29 353	31.29 343	19.15 287	26.85 275	24.06 331	13.75 294	16.23 293	12.22 311	0.26 217	0.05 61	0.44 340	0.09 172	0.92 319	0.41 61

HI	8.56 227	2.44 245	7.70 103	5.09 97	5.21 320	4.06 26	0.49 18	19.26 199	9.96 112	25.77 374	27.88 282	20.72 299	12.22 265	18.06 333	11.58 302	0.05 63	0.11 120	0.00 1	0.10 180	0.16 55	0.31 31

CoSv	8.56 227	2.44 245	7.70 103	5.09 97	5.21 320	4.06 26	0.49 18	19.26 199	9.96 112	25.77 374	27.88 282	20.72 299	12.22 265	18.06 333	11.58 302	0.05 63	0.11 120	0.00 1	0.10 180	0.16 55	0.31 31

IER	10.32 283	2.06 166	11.88 275	4.95 89	5.34 324	13.34 264	6.11 272	27.47 305	23.59 268	20.37 305	30.03 311	16.50 243	20.42 381	14.24 253	8.81 254	0.16 170	0.03 44	0.18 278	0.10 180	0.27 111	0.56 92

Pruner-Stereo	6.85 157	1.81 105	10.24 210	6.92 244	0.92 53	5.55 113	4.01 211	14.42 115	11.85 129	18.22 267	21.92 226	15.64 231	5.69 134	12.10 171	6.08 202	0.84 335	0.02 31	0.18 278	0.10 180	0.11 36	0.38 52

iResNet	11.06 304	4.16 339	16.83 355	7.89 301	2.23 180	15.59 300	9.17 341	24.49 270	29.14 325	20.78 311	31.13 329	16.87 249	11.58 247	15.45 284	12.50 318	0.64 307	0.05 61	0.02 128	0.10 180	0.79 301	1.71 249

ADLNet	12.84 343	2.93 283	11.94 278	8.87 330	6.88 382	17.96 344	8.85 332	34.12 381	26.67 306	27.81 396	26.24 266	26.84 363	15.04 314	17.54 323	19.94 374	0.59 299	0.58 249	0.24 305	0.11 185	0.80 305	2.85 370

BEATNet_4x	10.11 273	5.82 372	14.80 325	6.14 177	1.55 123	13.87 271	5.98 270	26.24 286	18.35 206	16.53 220	25.41 258	18.01 272	13.78 296	18.01 331	12.39 313	0.48 274	0.18 143	0.81 372	0.11 185	2.02 365	1.70 248

DispNO	9.82 263	2.57 259	17.77 368	6.22 184	5.73 343	11.89 242	4.77 232	25.54 277	21.70 247	17.56 249	21.28 212	18.01 272	13.83 297	17.46 322	9.91 275	0.35 239	0.16 139	0.03 145	0.12 187	0.51 223	1.05 169

GANet-ADL	8.73 233	2.80 273	9.48 178	7.87 299	2.77 211	12.88 256	5.29 247	29.97 336	25.61 296	14.50 175	16.64 154	17.02 250	7.60 178	11.61 149	8.01 239	0.51 282	0.40 201	0.10 220	0.12 187	0.77 299	0.70 115

Prome-Stereo	8.22 217	1.48 53	6.24 49	7.06 252	1.55 123	6.54 161	9.08 336	21.88 237	9.88 109	21.12 322	32.48 351	11.82 163	11.59 249	11.99 164	4.04 129	0.08 112	0.02 31	0.19 284	0.12 187	0.45 202	6.89 430

CBMV	14.52 372	4.59 349	9.99 198	6.61 216	2.85 216	22.76 383	12.45 390	30.63 342	33.32 359	31.98 420	35.00 382	31.68 386	19.43 375	26.53 406	16.71 349	1.28 381	0.61 255	0.63 355	0.12 187	1.26 338	1.89 270
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASnet	4.11 56	1.27 27	5.28 28	5.63 133	0.31 2	4.89 68	2.86 172	11.52 72	11.73 127	11.06 120	11.80 111	4.16 39	1.63 19	6.30 23	2.22 27	0.63 306	0.00 1	0.60 353	0.13 191	0.15 51	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	5.97 120	2.88 278	10.62 230	6.59 212	3.38 242	6.31 148	2.20 137	15.61 131	8.46 87	11.33 122	10.75 102	15.69 232	3.45 57	13.58 241	4.65 158	0.16 170	0.48 223	1.33 398	0.13 191	0.36 154	1.42 216

ssnet_v2	13.84 362	3.15 299	13.44 305	7.99 304	3.08 232	22.60 381	14.51 406	36.65 412	33.59 363	22.04 338	26.10 264	28.64 367	17.16 346	23.13 389	20.86 380	0.50 279	0.32 182	0.20 289	0.13 191	1.41 345	1.38 206

TestStereo1	8.04 211	2.22 206	8.85 145	10.87 386	2.12 173	4.66 48	2.40 147	21.17 232	23.79 271	17.41 241	26.31 269	9.41 131	9.09 209	16.23 293	3.85 122	0.14 156	0.40 201	0.02 128	0.13 191	0.58 244	1.10 175

Wz-Net-MNSev	19.84 415	7.55 396	35.79 436	10.79 383	7.51 394	38.96 454	18.39 434	35.08 395	44.72 428	31.28 416	41.70 420	41.18 440	20.49 382	28.41 416	30.13 440	0.96 353	0.36 194	0.05 168	0.13 191	1.70 359	1.64 241

SA-5K	8.04 211	2.22 206	8.85 145	10.87 386	2.12 173	4.66 48	2.40 147	21.17 232	23.79 271	17.41 241	26.31 269	9.41 131	9.09 209	16.23 293	3.85 122	0.14 156	0.40 201	0.02 128	0.13 191	0.58 244	1.10 175

RAFT-RH_RVC	7.88 208	1.51 60	7.72 106	5.41 119	0.96 61	11.41 236	1.48 63	13.43 97	15.04 164	17.54 248	45.66 440	10.86 148	6.42 151	13.48 235	5.26 178	0.81 330	0.04 52	0.12 246	0.13 191	0.12 39	0.17 19

test-1	6.03 126	1.76 94	15.61 342	8.01 305	1.98 163	7.82 192	1.16 44	13.64 99	13.60 150	9.69 106	15.16 141	11.55 156	5.45 122	7.78 39	4.35 147	0.16 170	1.18 351	0.00 1	0.13 191	0.16 55	1.39 208

ICVP	10.54 294	2.11 179	7.49 97	9.62 347	3.41 244	13.85 270	6.34 281	26.81 297	23.24 262	16.90 232	31.76 339	27.31 365	12.81 276	12.18 173	12.47 317	1.59 387	0.58 249	0.19 284	0.13 191	0.63 264	1.45 219
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test2	4.38 70	1.62 70	7.85 112	5.85 166	1.12 70	7.07 174	2.18 136	15.22 125	8.69 92	7.23 83	5.26 36	4.83 56	3.75 66	10.87 110	2.40 44	0.03 31	1.04 331	0.00 1	0.14 200	0.41 184	2.02 302

test_sample7	11.16 306	2.69 269	11.55 263	5.82 162	2.21 179	15.39 297	9.15 339	29.36 325	25.26 290	24.82 365	21.48 214	24.89 339	18.88 366	14.41 259	11.06 297	0.78 325	1.96 422	0.43 339	0.14 200	0.73 289	2.20 329

qqq1	10.51 290	1.90 125	14.85 326	4.89 82	1.48 110	14.92 285	3.21 186	31.03 343	30.74 336	20.28 298	29.37 302	18.33 274	14.54 305	16.56 304	4.42 150	0.41 256	1.20 357	0.00 1	0.14 200	0.39 176	1.60 235

fff1	10.51 290	1.90 125	14.85 326	4.89 82	1.48 110	14.92 285	3.21 186	31.03 343	30.74 336	20.28 298	29.37 302	18.33 274	14.54 305	16.56 304	4.42 150	0.41 256	1.20 357	0.00 1	0.14 200	0.39 176	1.60 235

EKT-Stereo	6.11 129	1.71 86	9.09 154	7.69 287	5.56 337	5.16 86	4.26 218	19.18 194	15.13 166	9.20 102	12.84 122	9.55 134	4.18 80	11.74 151	3.24 95	0.53 283	0.62 256	0.09 210	0.14 200	0.17 61	2.16 328

HHNet	7.57 191	2.01 150	8.03 119	3.71 18	3.46 246	4.93 76	6.17 273	19.69 207	16.27 184	20.91 317	31.75 338	10.56 144	5.82 136	10.69 105	5.10 170	0.67 312	0.07 97	0.21 292	0.14 200	0.63 264	0.54 87

GEStereo_RVC	13.23 353	3.13 298	15.23 334	10.33 369	4.95 308	18.92 355	11.46 381	31.58 357	48.03 439	20.51 308	27.68 281	19.00 287	13.31 284	20.44 358	16.01 342	1.15 372	0.51 230	0.10 220	0.14 200	0.67 277	1.47 222

StereoDRNet	16.00 379	5.45 368	16.67 354	11.34 395	8.74 420	25.62 400	11.07 373	40.40 438	37.03 387	29.77 406	30.04 312	34.35 409	19.09 369	19.81 348	25.28 405	0.65 308	0.30 179	0.16 271	0.14 200	1.80 360	2.33 338

rvit_0105_5	8.01 210	3.69 328	17.73 366	10.42 373	1.61 129	7.29 176	6.68 289	18.33 181	25.98 299	10.45 110	10.46 95	15.53 229	11.01 231	12.87 209	5.37 181	0.44 266	0.41 208	0.00 1	0.15 208	0.70 282	1.08 173

IGEV++	3.49 29	1.67 81	6.59 66	6.41 199	1.44 100	4.50 41	1.66 85	11.20 65	5.34 22	3.01 22	6.40 53	4.30 44	4.36 84	5.66 12	3.53 107	0.05 63	1.20 357	0.00 1	0.15 208	0.32 128	2.10 321

DisPM	6.68 151	1.58 68	9.90 195	7.19 264	1.12 70	5.71 120	3.69 202	13.74 104	12.42 131	16.60 223	23.63 243	12.64 175	6.39 150	13.31 233	4.08 132	0.77 322	0.01 10	0.08 202	0.15 208	0.14 48	0.53 85

CIPLG	7.69 198	3.27 305	14.40 319	7.84 297	5.08 316	10.24 215	4.59 227	16.02 137	15.45 168	18.05 263	19.72 188	8.79 123	4.61 98	11.84 158	10.40 283	0.76 319	0.33 188	0.03 145	0.15 208	0.44 196	1.83 263

IPLGR_C	7.70 199	3.32 308	14.54 321	7.98 303	5.04 313	10.26 216	4.64 230	16.50 149	16.28 185	17.97 261	18.85 178	8.30 115	4.66 106	11.22 125	10.89 295	0.77 322	0.32 182	0.03 145	0.15 208	0.43 193	1.84 264

ACRE	7.62 194	3.21 301	14.93 331	7.81 295	5.00 311	10.01 211	4.45 222	16.32 143	15.86 174	17.81 253	19.21 180	8.38 116	4.25 81	11.11 120	10.58 287	0.78 325	0.32 182	0.03 145	0.15 208	0.44 196	1.84 264

GES	9.01 243	2.61 267	12.88 294	6.76 230	2.02 166	13.08 258	6.33 280	22.23 242	22.21 253	19.80 296	26.73 274	8.97 125	11.01 231	14.41 259	8.35 249	0.54 289	0.10 116	0.30 326	0.15 208	0.82 309	0.99 158

DLCB_ROB	13.97 365	3.74 330	11.01 248	9.99 356	5.85 351	21.40 373	10.37 362	30.17 338	30.49 331	28.21 398	32.18 349	32.67 394	21.17 387	20.20 354	18.59 363	0.34 238	0.18 143	0.41 337	0.15 208	0.61 258	1.76 255

test_sample4	9.81 262	2.27 217	11.39 257	5.70 151	2.74 208	17.40 338	5.20 245	28.01 311	21.50 243	18.70 275	28.46 291	14.96 218	12.86 277	13.80 247	9.68 272	0.24 207	0.97 311	0.06 177	0.16 216	0.51 223	1.48 225

test_for_model	10.44 286	31.57 470	7.69 102	28.25 466	19.35 465	5.66 116	1.73 97	9.50 36	9.59 106	13.59 166	6.15 50	5.25 63	2.58 42	5.60 10	1.81 14	10.21 457	3.48 451	0.00 1	0.16 216	35.71 480	10.93 459

CRFU-Net	13.32 355	3.53 321	12.90 296	8.76 328	6.05 358	26.25 406	10.15 360	25.86 279	14.68 162	30.76 415	30.58 319	30.11 379	21.59 392	20.52 360	20.28 376	1.53 386	0.48 223	0.27 311	0.16 216	0.64 269	1.28 195

PSM-AAD	8.76 234	1.41 44	6.46 57	6.87 240	1.18 78	12.78 254	9.66 350	20.03 212	15.78 173	21.79 333	24.91 253	14.31 207	13.16 282	12.42 190	4.07 131	0.05 63	0.06 86	2.44 418	0.16 216	0.45 202	7.17 433

FTStereo	8.76 234	1.57 66	6.75 72	6.55 209	2.45 193	7.65 188	11.62 383	18.36 182	9.01 97	20.25 297	40.79 415	15.87 234	12.36 268	11.02 113	4.69 159	0.24 207	0.01 10	0.09 210	0.16 216	0.19 69	5.58 413

RYNet	19.73 413	5.52 369	18.58 374	11.63 397	15.84 457	47.05 466	17.28 426	38.60 425	49.19 443	27.71 393	27.46 278	38.63 425	26.42 412	20.79 365	32.08 443	0.73 315	0.59 252	0.97 381	0.16 216	7.40 431	8.04 439

test_sample5	10.07 271	2.24 208	11.22 254	5.82 162	2.68 205	16.15 316	5.79 262	27.87 309	21.59 245	19.26 290	32.74 355	15.92 235	12.97 278	14.33 255	9.26 263	0.27 221	0.98 313	0.07 194	0.17 222	0.57 241	1.49 227

test_sample3	9.46 254	2.24 208	11.38 256	5.72 152	2.79 213	18.29 350	5.20 245	27.54 306	21.43 241	18.03 262	21.98 230	16.47 242	11.22 239	13.58 241	9.99 276	0.24 207	0.96 309	0.05 168	0.17 222	0.47 209	1.39 208

ff7	3.92 45	2.12 182	7.30 88	4.22 46	1.47 105	4.90 69	1.65 80	14.40 110	5.82 29	5.08 59	5.59 43	3.45 25	4.61 98	11.48 137	2.76 70	0.04 41	0.98 313	0.00 1	0.17 222	0.35 143	1.98 288

IGEVStereo-DCA	3.90 44	2.95 285	7.30 88	4.05 30	0.92 53	4.94 78	1.65 80	14.40 110	5.82 29	4.17 41	4.67 21	4.50 49	3.95 72	11.24 127	4.28 143	0.18 182	0.56 243	0.00 1	0.17 222	0.25 92	1.98 288

ffff	3.92 45	2.12 182	7.30 88	4.22 46	1.47 105	4.90 69	1.65 80	14.40 110	5.82 29	5.08 59	5.59 43	3.45 25	4.61 98	11.48 137	2.76 70	0.04 41	0.98 313	0.00 1	0.17 222	0.35 143	1.98 288

DualNet	10.19 275	2.24 208	11.22 254	5.82 162	2.68 205	16.15 316	5.79 262	27.87 309	21.59 245	20.28 298	34.11 372	15.92 235	12.97 278	14.33 255	9.26 263	0.27 221	0.98 313	0.07 194	0.17 222	0.57 241	1.49 227

11t	3.92 45	2.12 182	7.30 88	4.22 46	1.47 105	4.90 69	1.65 80	14.40 110	5.82 29	5.08 59	5.59 43	3.45 25	4.61 98	11.48 137	2.76 70	0.04 41	0.98 313	0.00 1	0.17 222	0.35 143	1.98 288

CBFPSM	12.96 344	3.37 312	30.97 424	5.30 109	3.22 236	22.79 384	16.93 421	21.82 236	21.35 239	21.93 336	28.34 290	29.99 376	17.38 350	15.32 283	16.39 345	0.11 136	0.48 223	0.10 220	0.17 222	0.58 244	2.72 363

ccc-4	3.92 45	2.12 182	7.30 88	4.22 46	1.47 105	4.90 69	1.65 80	14.40 110	5.82 29	5.08 59	5.59 43	3.45 25	4.61 98	11.48 137	2.76 70	0.04 41	0.98 313	0.00 1	0.17 222	0.35 143	1.98 288

test_4	5.75 99	1.40 43	6.47 58	7.20 265	0.89 50	5.81 126	1.82 110	12.26 78	6.62 47	12.85 144	30.51 318	7.61 103	3.81 69	12.70 202	3.47 104	0.02 14	0.27 170	0.03 145	0.17 222	0.39 176	0.67 108

ASMatch	7.61 193	1.63 73	9.18 165	5.79 158	2.27 181	4.63 45	2.54 153	17.23 165	13.73 151	17.27 240	34.28 375	13.26 196	10.15 225	12.39 189	5.49 186	0.12 147	0.24 163	0.21 292	0.17 222	0.18 65	1.55 234

DeepPruner_ROB	11.28 309	5.83 373	15.23 334	6.93 245	4.50 292	10.08 212	6.62 286	36.65 412	20.17 231	18.12 264	27.95 284	23.10 322	13.43 285	20.08 352	11.90 305	1.16 373	0.51 230	0.23 301	0.17 222	1.11 331	1.91 274

RSM++	3.35 21	1.29 31	5.82 35	5.16 103	1.00 63	4.93 76	2.54 153	10.70 53	5.17 19	3.45 31	4.81 25	6.63 87	1.86 29	10.23 95	2.06 24	0.05 63	0.06 86	0.01 109	0.18 234	0.19 69	0.95 155

anonymousdsp2	6.47 144	1.81 105	9.73 188	5.25 108	1.23 83	9.35 208	3.96 209	22.51 243	18.39 207	12.87 146	10.19 89	10.17 139	4.46 94	11.77 153	3.83 119	0.06 91	1.00 322	0.31 327	0.18 234	0.25 92	2.06 313

anonymousdsp	3.97 49	2.10 175	6.76 73	4.43 60	1.82 153	4.92 74	1.68 86	14.84 122	5.82 29	5.26 64	5.54 41	4.20 40	4.37 88	11.54 147	2.68 64	0.04 41	0.87 296	0.00 1	0.18 234	0.36 154	1.98 288

IGEV-Stereo	3.97 49	2.10 175	6.78 74	4.43 60	1.81 151	4.92 74	1.68 86	14.84 122	5.82 29	5.25 63	5.54 41	4.22 42	4.36 84	11.55 148	2.68 64	0.04 41	0.88 298	0.00 1	0.18 234	0.36 154	1.98 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEFOM-Stereo_RVC	3.40 24	7.12 389	4.30 11	11.17 391	1.69 138	4.59 43	0.46 17	9.11 31	3.63 7	2.69 18	3.29 9	0.75 4	7.02 170	9.35 72	2.00 19	0.01 3	0.15 136	0.00 1	0.19 238	0.06 13	0.39 54

Occ-G	4.14 57	1.50 59	5.89 39	3.82 23	1.88 155	3.75 22	6.51 284	8.68 22	6.38 44	4.81 51	8.44 65	9.56 135	4.31 82	10.00 90	4.16 134	0.05 63	0.84 289	0.00 1	0.19 238	0.23 84	1.71 249

test_sample6	10.49 289	2.24 208	11.49 260	5.91 168	2.48 194	16.12 315	6.37 283	28.98 322	22.48 257	20.28 298	34.11 372	17.08 251	13.28 283	14.57 264	10.61 288	0.32 234	0.95 308	0.10 220	0.19 238	0.59 250	1.61 238

test_sample1	8.49 224	1.83 116	10.60 229	5.53 123	2.95 224	15.17 293	4.51 224	20.73 222	11.47 124	14.78 181	22.80 238	19.06 288	13.86 299	12.52 194	10.17 278	0.14 156	1.20 357	0.02 128	0.19 238	0.28 115	1.93 276

PFNet	8.10 213	1.75 92	12.34 287	7.54 283	2.40 190	7.41 183	5.81 264	23.83 264	17.85 201	20.78 311	17.57 159	15.22 225	7.72 180	13.37 234	6.46 221	0.33 236	0.20 147	0.12 246	0.19 238	0.32 128	0.77 125

test_sample2	8.68 231	1.84 117	9.64 185	5.53 123	2.43 192	13.92 272	8.00 323	21.09 227	16.82 196	14.92 182	22.73 236	19.44 290	13.75 294	12.99 213	6.85 225	0.15 167	1.15 346	0.07 194	0.20 243	0.35 143	1.78 257

Selective-IGEV	3.46 26	1.32 34	5.92 40	4.55 64	2.27 181	4.65 47	2.07 129	11.50 71	5.81 28	3.19 25	4.75 23	5.46 70	1.77 26	11.24 127	2.37 41	0.05 63	0.82 287	0.00 1	0.20 243	0.10 29	1.17 182

DDVS	11.10 305	3.37 312	13.49 306	7.49 280	4.07 268	16.17 318	2.73 167	24.18 266	17.91 202	21.37 326	30.15 313	31.23 383	8.50 197	19.92 350	15.00 333	0.82 332	1.56 410	0.08 202	0.22 245	0.84 313	2.84 368

rrr	3.99 51	2.95 285	11.04 250	4.05 30	0.92 53	4.94 78	1.53 68	11.97 76	6.50 45	4.17 41	4.67 21	4.50 49	3.95 72	11.24 127	4.28 143	0.18 182	0.56 243	0.00 1	0.22 245	0.25 92	1.88 269

iRaft-Stereo_5w	9.10 247	2.33 226	10.69 234	6.64 221	4.47 291	4.74 58	10.72 366	16.71 156	16.97 197	15.39 192	26.15 265	21.25 306	12.59 273	16.38 298	12.90 322	0.85 336	0.51 230	0.08 202	0.22 245	0.95 321	1.53 232

OCTAStereo	6.97 167	1.80 102	10.20 207	7.15 262	0.78 39	6.12 138	3.38 192	20.72 218	18.47 212	13.41 158	19.33 182	11.91 165	6.05 139	12.68 201	6.19 206	0.59 299	0.06 86	0.21 292	0.22 245	0.12 39	0.10 9

RE-Stereo	6.97 167	1.79 99	10.18 205	7.14 257	0.77 36	6.14 139	3.39 193	20.72 218	18.43 209	13.41 158	19.33 182	11.78 160	6.09 141	12.66 199	6.22 207	0.58 295	0.05 61	0.21 292	0.22 245	0.12 39	0.10 9

TVStereo	6.97 167	1.79 99	10.18 205	7.14 257	0.77 36	6.14 139	3.39 193	20.72 218	18.43 209	13.41 158	19.33 182	11.78 160	6.09 141	12.66 199	6.22 207	0.58 295	0.05 61	0.21 292	0.22 245	0.12 39	0.10 9

cross-raft	5.70 97	1.44 50	7.08 79	6.69 225	2.11 171	5.89 127	1.44 58	16.44 146	8.38 85	13.42 161	20.70 204	12.20 171	4.38 89	9.06 62	3.11 89	0.03 31	0.38 196	0.00 1	0.22 245	0.24 88	0.84 132

SFCPSM	9.16 249	1.72 88	12.32 286	5.64 134	3.51 248	16.58 327	6.93 299	31.11 348	26.15 301	17.05 238	20.08 193	11.05 151	9.94 220	12.55 195	6.05 200	0.36 242	0.17 142	0.37 334	0.22 245	0.40 180	1.01 161

SCV_C0	3.81 41	1.92 133	7.94 116	4.22 46	1.75 145	4.82 64	1.56 70	11.79 74	8.00 76	3.23 28	5.14 33	6.19 79	1.81 27	11.49 141	2.42 45	0.17 176	1.09 334	0.00 1	0.23 253	0.38 172	2.04 308

dual_stereo	2.05 2	0.76 1	3.43 1	2.96 6	1.50 118	2.64 9	0.08 1	5.59 5	2.63 3	1.35 3	0.77 4	2.38 15	0.61 3	10.75 108	1.98 18	0.02 14	1.41 393	0.00 1	0.23 253	0.01 1	1.86 267

CFNet_ucs	10.56 295	2.15 191	12.88 294	5.55 127	4.11 272	15.24 295	3.93 208	28.55 316	32.41 353	18.70 275	24.95 255	22.99 321	9.66 218	14.22 252	8.13 242	0.29 228	0.84 289	1.63 403	0.23 253	3.43 399	1.31 200

Sa-1000	8.91 240	2.10 175	9.11 155	8.07 307	1.16 76	16.62 328	2.39 146	25.58 278	25.43 293	15.52 199	28.24 289	12.19 170	8.67 199	16.40 299	3.70 113	0.39 249	0.86 295	0.16 271	0.23 253	0.48 212	0.89 142

NF-Stereo	6.96 166	1.80 102	10.17 204	7.16 263	0.79 41	6.15 141	3.26 191	20.74 223	18.45 211	13.42 161	19.33 182	11.67 157	6.05 139	12.71 203	6.17 205	0.57 294	0.06 86	0.21 292	0.23 253	0.12 39	0.09 7

RAFT + AFF	10.71 297	4.59 349	18.51 373	10.52 374	5.02 312	13.14 260	11.12 374	26.24 286	27.48 313	15.09 185	16.07 149	19.83 294	11.23 240	17.09 317	10.38 281	0.45 270	1.45 400	0.65 357	0.23 253	2.31 376	2.74 364

GREAT-IGEV	2.67 7	1.48 53	5.32 30	3.65 16	1.73 142	2.92 11	0.20 9	6.37 7	6.52 46	1.34 2	5.23 35	1.09 7	1.45 15	10.01 91	1.57 10	0.11 136	1.50 405	0.00 1	0.24 259	0.19 69	2.48 352

MoCha-V2	3.68 33	1.42 46	5.50 32	6.03 172	1.50 118	4.53 42	1.32 52	11.05 63	6.30 42	5.86 70	5.39 37	2.66 18	6.33 147	10.36 98	1.58 11	0.19 192	1.57 411	0.00 1	0.24 259	0.07 19	1.77 256

SMFormer	11.03 302	1.90 125	14.85 326	4.89 82	1.48 110	14.92 285	3.21 186	31.03 343	30.74 336	20.28 298	29.37 302	18.33 274	14.54 305	16.56 304	14.46 329	0.41 256	1.20 357	0.28 317	0.24 259	0.45 202	1.47 222

tta	11.03 302	1.90 125	14.85 326	4.89 82	1.48 110	14.92 285	3.21 186	31.03 343	30.73 335	20.28 298	29.37 302	18.33 274	14.54 305	16.56 304	14.46 329	0.41 256	1.20 357	0.28 317	0.24 259	0.39 176	1.60 235

MC-Stereo	4.47 72	1.16 13	5.85 37	6.14 177	1.43 99	3.70 21	1.73 97	10.62 50	7.83 73	6.85 73	13.33 126	6.77 89	6.21 146	11.23 126	2.52 51	0.04 41	1.30 373	0.06 177	0.24 259	0.17 61	2.14 326

pcwnet_v2	12.68 340	2.30 221	18.36 372	8.32 315	5.74 344	17.73 341	4.77 232	36.75 415	46.28 437	20.98 318	29.07 299	16.62 244	13.52 286	16.56 304	10.30 280	0.55 291	1.02 327	0.34 331	0.24 259	2.10 368	2.11 322

PSMNet-RSSM	10.31 281	2.47 247	7.79 109	7.85 298	4.38 286	10.47 222	6.67 287	29.67 331	22.25 254	16.62 224	33.75 368	23.30 325	14.58 309	13.91 250	10.56 285	0.23 202	0.09 105	0.07 194	0.24 259	0.87 316	0.48 78

DMCA-RVC	12.06 325	4.35 345	14.21 318	10.52 374	4.86 302	13.84 269	4.33 219	25.20 274	24.13 274	20.56 309	29.22 300	26.65 358	25.85 409	17.02 315	16.34 344	0.41 256	0.35 191	0.55 350	0.24 259	0.83 312	1.81 259

FADNet-RVC	13.86 363	12.75 435	41.65 445	8.64 323	4.63 296	16.45 323	6.89 298	28.91 320	24.20 276	20.89 315	31.44 333	26.73 361	11.37 244	21.58 381	15.91 340	0.25 213	0.14 133	0.14 259	0.24 259	2.97 386	1.50 230

MSMDNet	9.96 267	2.08 171	11.66 266	5.39 117	2.92 220	16.50 325	2.89 173	29.73 333	34.55 373	17.86 257	21.91 225	18.86 284	8.36 193	13.06 220	7.74 235	0.24 207	0.47 222	0.66 358	0.24 259	3.07 388	1.04 166

IGEV_Zeroshot_test	5.90 116	2.30 221	15.24 336	6.90 242	2.11 171	4.35 38	1.51 65	15.68 132	8.52 89	13.73 168	11.89 113	11.49 154	3.82 70	11.41 134	4.76 163	0.11 136	0.84 289	0.15 264	0.25 269	0.87 316	1.98 288

PCWNet_CMD	9.97 269	2.08 171	11.61 265	5.36 115	2.92 220	16.39 322	2.94 177	29.76 334	34.38 370	17.83 254	21.86 224	18.91 285	8.27 191	13.01 215	7.73 234	0.23 202	0.46 219	0.79 366	0.25 269	3.46 400	1.12 181

castereo	4.17 60	1.71 86	4.94 20	4.23 54	1.13 72	6.25 146	6.97 301	10.76 55	16.22 181	3.25 29	7.74 61	3.55 29	7.25 173	5.61 11	2.63 61	0.04 41	0.38 196	0.00 1	0.26 271	0.08 23	0.44 69

MyStereo06	6.95 165	2.25 212	14.05 315	6.69 225	4.74 298	7.75 189	9.60 345	17.85 177	9.03 99	13.29 156	10.78 103	18.68 280	5.70 135	10.66 102	4.52 154	0.09 121	1.32 377	0.02 128	0.26 271	0.84 313	0.92 145

MyStereo05	9.63 260	2.25 212	10.26 211	6.69 225	4.74 298	7.75 189	9.60 345	31.51 356	41.00 410	17.45 244	13.02 123	10.28 142	12.27 267	14.74 272	7.68 233	0.09 121	1.32 377	0.02 128	0.26 271	0.84 313	0.92 145

ProNet	4.14 57	2.35 233	7.50 98	4.22 46	1.47 105	5.67 119	6.24 275	13.78 106	7.71 64	3.38 30	4.93 29	3.72 31	3.52 60	11.52 146	2.72 66	0.08 112	1.32 377	0.01 109	0.26 271	0.47 209	2.02 302

DRaft	9.41 251	1.56 65	10.09 202	4.18 42	0.92 53	12.87 255	5.68 256	17.40 170	29.75 328	21.24 324	38.12 400	9.96 138	13.97 302	11.81 155	8.08 240	0.66 311	0.30 179	0.07 194	0.26 271	0.33 132	0.88 139

Reg-Stereo(zero)	4.96 81	0.83 3	5.01 22	3.71 18	2.33 184	3.81 24	1.18 45	17.25 166	13.30 145	10.52 112	10.73 101	10.47 143	4.43 90	9.47 78	4.17 135	0.06 91	0.74 270	0.00 1	0.27 276	0.04 6	0.88 139

CFNet_pseudo	9.92 265	2.21 203	11.76 268	5.09 97	2.93 223	14.43 280	3.12 180	27.16 300	32.52 354	17.58 251	22.81 239	21.97 313	9.29 212	13.06 220	8.34 247	0.23 202	0.46 219	1.23 394	0.27 276	2.89 384	0.99 158

XPNet_ROB	18.03 399	6.06 380	18.19 370	11.68 398	6.83 380	21.23 372	16.93 421	36.66 414	39.82 405	32.51 426	42.05 423	41.04 439	25.77 408	25.72 401	28.80 431	1.67 394	0.91 304	0.79 366	0.27 276	1.24 337	2.38 345

sAnonymous2	6.98 170	7.12 389	20.67 393	9.13 335	5.40 327	5.28 95	8.11 326	16.71 156	11.50 125	5.04 57	9.17 73	3.77 32	8.23 189	7.84 41	3.15 90	0.11 136	0.07 97	0.06 177	0.28 279	10.80 450	7.09 431

CroCo_RVC	6.98 170	7.12 389	20.67 393	9.13 335	5.40 327	5.28 95	8.11 326	16.71 156	11.50 125	5.04 57	9.17 73	3.77 32	8.23 189	7.84 41	3.15 90	0.11 136	0.07 97	0.06 177	0.28 279	10.80 450	7.09 431

ccs_rob	9.95 266	2.21 203	11.74 267	5.11 101	2.91 219	14.48 281	3.21 186	27.26 302	32.72 356	17.53 247	22.70 235	21.96 312	9.25 211	12.99 213	8.34 247	0.23 202	0.45 217	1.38 399	0.28 279	3.13 392	1.07 172

AIO_test	3.09 13	1.33 35	5.84 36	4.60 68	3.35 240	5.26 94	2.32 142	9.12 33	5.01 16	1.93 5	4.76 24	4.23 43	1.35 11	7.85 43	1.18 7	0.92 348	1.03 329	0.00 1	0.29 282	0.07 19	1.30 198

IGEV-RUCA	3.15 16	1.28 29	5.12 25	5.23 106	2.34 187	6.02 132	1.75 103	7.71 13	5.31 21	2.77 19	4.98 31	4.01 35	2.39 40	10.02 92	1.73 13	0.17 176	0.26 169	0.21 292	0.29 282	0.74 292	0.58 99

ttt	10.82 299	2.17 198	9.66 187	7.03 248	4.44 287	14.16 276	6.87 297	33.72 379	30.69 334	15.67 202	31.50 334	14.99 219	10.50 228	16.54 303	13.98 325	0.41 256	1.31 375	0.10 220	0.29 282	0.47 209	1.92 275

MSKI-zero shot	5.11 84	1.81 105	6.47 58	6.17 180	1.78 149	6.42 156	1.50 64	13.59 98	8.66 91	10.63 115	11.58 109	13.29 197	2.35 38	12.34 184	3.09 88	0.05 63	1.21 363	0.02 128	0.29 282	0.15 51	0.85 133

x	7.70 199	2.12 182	8.93 148	5.08 96	2.55 199	11.65 238	4.40 221	20.91 225	12.53 132	13.58 165	20.49 202	15.73 233	11.10 235	10.65 101	10.16 277	0.11 136	1.37 387	0.04 160	0.29 282	0.34 138	1.95 284

RALAANet	6.86 159	3.28 307	11.09 251	7.63 284	4.95 308	6.16 142	1.63 75	20.54 217	15.45 168	15.30 191	14.52 133	12.98 189	4.35 83	13.53 237	3.98 125	0.11 136	0.35 191	0.00 1	0.29 282	0.58 244	0.48 78

Gwc-CoAtRS	5.80 103	1.37 39	9.07 152	4.80 76	1.39 97	6.90 170	1.27 49	16.50 149	15.48 170	13.07 150	13.35 127	12.64 175	5.61 130	9.14 67	4.20 136	0.04 41	0.32 182	0.00 1	0.29 282	0.30 123	0.33 33

PFNet+	6.92 163	1.64 76	10.96 246	6.27 188	0.90 51	5.66 116	1.68 86	14.43 116	16.02 179	18.13 265	21.24 209	14.33 208	5.97 138	13.13 224	5.51 187	0.90 344	0.20 147	0.11 241	0.30 289	0.08 23	0.94 154

11t1	6.61 149	1.76 94	9.64 185	5.62 132	2.15 175	13.57 268	2.67 161	15.77 134	8.83 94	13.66 167	11.90 114	12.03 169	9.76 219	12.23 177	8.58 252	0.23 202	1.33 381	0.00 1	0.31 290	0.26 102	1.95 284

ToySt	11.51 316	2.48 250	17.84 369	6.10 175	2.09 169	16.11 314	12.36 389	25.07 273	28.25 320	15.22 188	25.16 256	25.51 348	15.98 329	17.63 328	15.46 337	0.19 192	1.08 333	0.04 160	0.31 290	0.66 275	2.67 359

MyStereo07	4.80 76	2.38 238	6.21 47	6.63 218	4.77 300	6.47 157	9.60 345	16.70 155	5.88 36	4.81 51	5.77 48	3.13 22	5.68 133	12.07 167	2.46 47	0.09 121	1.33 381	0.03 145	0.32 292	0.74 292	0.93 150

MyStereo04	9.58 257	2.38 238	10.28 213	6.63 218	4.77 300	6.47 157	9.60 345	32.50 364	42.15 414	14.59 179	12.10 115	11.92 166	11.87 259	14.80 275	8.14 243	0.09 121	1.33 381	0.03 145	0.32 292	0.74 292	0.93 150

AE-Stereo	5.68 96	1.78 98	9.22 169	9.25 338	2.52 196	10.13 213	2.92 174	13.10 85	14.88 163	4.88 54	13.10 124	10.72 146	4.43 90	9.24 70	3.37 99	0.10 131	1.31 375	0.06 177	0.32 292	0.21 76	2.03 306

222	13.07 348	1.99 144	10.74 235	6.56 210	2.74 208	19.95 363	2.54 153	34.13 382	24.42 279	22.52 343	31.39 331	20.78 301	16.99 343	14.31 254	48.07 480	0.16 170	1.33 381	0.01 109	0.32 292	0.37 160	2.02 302

xxxx	12.60 339	2.03 154	10.79 236	6.18 182	2.86 217	21.84 377	3.02 178	34.55 391	25.46 294	16.39 215	31.58 337	26.87 364	14.75 311	14.00 251	37.45 450	0.21 198	1.36 386	0.01 109	0.32 292	0.35 143	2.07 314

UCFNet_RVC	10.01 270	2.81 274	6.11 43	7.31 269	3.92 264	16.80 330	8.00 323	28.68 318	20.81 235	16.57 221	23.35 242	25.82 351	13.06 281	13.55 239	9.18 261	0.12 147	0.06 86	1.19 390	0.32 292	1.47 349	1.06 170

ITSA-stereo	11.88 322	2.48 250	11.96 280	6.54 208	1.92 158	13.33 263	4.81 234	37.17 417	49.04 441	18.70 275	18.52 175	21.69 310	12.63 274	16.77 309	15.60 339	0.53 283	0.40 201	0.32 329	0.33 298	1.07 328	3.89 396

gcap-zeroshot	5.83 107	1.82 113	11.95 279	5.34 112	1.98 163	11.06 231	1.64 77	11.01 61	7.05 52	15.27 189	9.84 81	18.92 286	5.12 116	9.85 87	2.50 49	0.27 221	0.90 303	0.07 194	0.33 298	0.05 7	1.61 238

DLNR_Zeroshot_test	27.91 458	51.88 482	91.97 506	98.26 514	97.92 514	3.07 12	0.49 18	31.27 351	8.33 83	8.40 90	15.66 142	7.22 96	1.66 22	12.16 172	4.82 164	40.46 483	1.87 418	0.06 177	0.33 298	80.45 506	1.99 298

riskmin	7.28 182	1.54 61	8.37 132	5.01 91	3.24 237	11.65 238	3.20 184	16.61 154	18.86 219	10.45 110	13.46 128	16.20 240	12.68 275	12.46 192	6.57 223	0.17 176	1.38 389	0.14 259	0.33 298	0.67 277	2.52 354

test_xeample	12.39 331	2.09 173	10.36 215	5.73 153	3.06 231	18.17 349	6.27 276	31.98 360	24.37 278	18.78 279	33.92 371	19.09 289	16.00 330	14.60 267	39.03 458	0.19 192	1.32 377	0.01 109	0.33 298	0.36 154	2.04 308

AIO-test1	6.69 152	2.11 179	7.06 78	10.57 378	6.38 373	8.85 203	1.73 97	22.56 246	20.92 237	7.01 75	17.67 161	8.06 112	4.87 111	10.79 109	3.39 101	0.17 176	0.09 105	0.00 1	0.34 303	0.35 143	0.86 135

castereo++	3.76 39	1.79 99	5.06 24	4.09 35	2.65 203	16.30 320	1.89 118	8.46 18	9.15 101	2.53 15	4.66 20	5.04 58	2.00 31	9.08 64	1.04 6	0.02 14	0.59 252	0.00 1	0.34 303	0.08 23	0.50 82

CFNet-ft	10.46 287	3.02 292	7.10 81	7.69 287	5.42 330	16.93 331	5.92 267	22.83 251	22.31 255	15.81 205	30.40 316	26.42 356	15.19 317	13.60 243	12.18 309	0.14 156	0.10 116	1.87 406	0.34 303	1.22 335	0.73 121

CFNet_RVC	10.46 287	3.02 292	7.10 81	7.69 287	5.42 330	16.93 331	5.92 267	22.82 250	22.31 255	15.81 205	30.40 316	26.41 355	15.19 317	13.60 243	12.19 310	0.14 156	0.10 116	1.87 406	0.34 303	1.22 335	0.73 121

FACV-RUCA	8.11 214	2.29 219	10.34 214	8.07 307	6.02 356	14.18 278	3.04 179	20.05 213	19.00 220	12.98 148	18.43 173	8.73 120	11.58 247	12.20 174	5.78 196	0.38 248	0.64 260	4.34 433	0.35 307	1.89 362	1.96 286

Pointernet	3.56 31	0.99 8	6.55 65	3.79 21	0.85 45	5.19 90	0.36 12	17.55 173	7.32 57	4.50 46	6.92 54	4.82 55	2.69 44	5.26 9	2.99 83	0.04 41	0.53 235	0.00 1	0.35 307	0.05 7	0.42 63

RSM	3.39 23	1.22 20	5.46 31	5.06 93	1.60 128	4.70 53	1.76 105	10.72 54	4.92 15	3.67 35	4.52 17	7.70 105	1.74 25	11.04 114	2.06 24	0.05 63	0.18 143	0.00 1	0.35 307	0.19 69	0.92 145

DRN-Test	16.60 381	4.76 354	16.90 358	10.75 381	8.16 413	29.42 423	14.37 401	43.26 453	39.35 402	28.93 403	35.46 383	29.03 369	20.11 380	20.78 364	24.51 401	0.94 350	0.93 306	0.46 342	0.35 307	1.42 347	2.12 323

SGM_RVC	20.33 417	3.24 304	8.92 147	7.20 265	1.62 131	39.61 456	17.01 423	39.11 429	35.12 379	46.26 462	42.62 427	51.57 469	39.45 456	39.66 462	29.87 438	1.16 373	0.37 195	0.55 350	0.35 307	1.20 333	1.64 241
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UGAM	10.51 290	1.74 91	10.16 203	7.06 252	4.44 287	6.56 162	11.34 377	16.06 138	27.83 316	21.09 321	28.18 288	23.47 327	11.21 238	26.86 408	11.33 300	0.05 63	0.49 226	0.46 342	0.36 312	0.44 196	0.97 156

xx1	6.52 147	2.52 253	6.38 52	6.77 232	0.74 28	10.55 223	5.19 240	19.19 195	15.95 177	7.39 85	10.07 87	16.17 238	12.10 261	11.08 116	2.33 33	0.05 63	1.18 351	0.02 128	0.36 312	0.37 160	1.93 276

qqq	7.72 201	2.15 191	10.06 201	5.01 91	1.82 153	8.62 199	7.27 309	21.10 228	13.53 147	12.48 130	18.71 176	16.17 238	12.10 261	12.08 168	9.26 263	0.08 112	1.35 385	0.02 128	0.36 312	0.36 154	1.93 276

GMStereo	6.44 140	4.92 357	12.13 283	5.60 129	0.87 48	9.18 207	2.57 157	12.99 84	25.54 295	12.85 144	11.84 112	5.60 71	3.62 64	11.92 162	6.44 220	0.53 283	0.02 31	0.05 168	0.36 312	0.98 322	0.70 115
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	5.78 101	1.24 23	9.20 167	4.82 77	1.23 83	6.33 149	1.21 47	17.35 168	18.14 205	13.35 157	11.17 105	11.69 158	5.43 120	9.71 85	3.34 98	0.03 31	0.20 147	0.00 1	0.36 312	0.37 160	0.42 63

ffm	8.89 239	2.34 228	12.99 298	6.28 189	3.81 259	12.43 247	7.47 313	19.77 208	16.80 193	16.64 226	32.03 342	17.29 254	11.78 254	11.11 120	2.34 36	0.05 63	1.17 347	0.80 368	0.37 317	0.29 120	2.07 314

ff1	10.31 281	2.34 228	12.99 298	6.28 189	3.81 259	12.43 247	7.47 313	19.77 208	16.80 193	16.64 226	32.03 342	17.29 254	11.78 254	17.54 323	24.30 396	0.05 63	1.17 347	0.80 368	0.37 317	0.29 120	2.07 314

mmx	11.59 319	2.34 228	12.99 298	6.28 189	3.81 259	12.43 247	7.47 313	32.76 369	28.92 323	16.64 226	32.03 342	17.29 254	11.78 254	17.54 323	24.30 396	0.24 207	1.21 363	0.80 368	0.37 317	0.65 270	1.89 270

xxx	11.59 319	2.34 228	12.99 298	6.28 189	3.81 259	12.43 247	7.47 313	32.75 368	28.92 323	16.64 226	32.03 342	17.29 254	11.78 254	17.54 323	24.30 396	0.24 207	1.21 363	0.80 368	0.37 317	0.65 270	1.89 270

DCRE	6.73 153	2.11 179	9.19 166	7.76 293	4.90 304	7.81 191	5.86 266	16.46 147	11.38 122	9.61 105	22.55 234	11.84 164	6.35 149	11.09 119	3.63 112	0.04 41	1.19 356	0.06 177	0.37 317	0.15 51	2.23 331

test-3	5.64 95	1.29 31	9.52 181	4.88 80	1.45 101	6.53 160	2.92 174	13.64 99	19.04 221	12.75 142	8.67 66	13.01 190	4.10 78	9.39 76	2.58 54	0.01 3	1.09 334	0.00 1	0.37 317	0.28 115	1.25 192

test_3	5.97 120	1.26 25	9.95 197	6.84 238	1.45 101	8.73 200	3.18 183	14.26 108	19.86 227	12.22 128	8.91 68	13.78 203	3.99 74	9.38 75	2.58 54	0.01 3	1.10 338	0.00 1	0.37 317	0.30 123	1.20 185

TRStereo	6.64 150	6.95 388	12.06 282	9.69 349	7.59 396	5.12 85	1.68 86	20.72 218	12.34 130	10.93 119	9.07 70	10.57 145	3.16 53	14.33 255	4.23 140	0.60 302	0.80 283	0.14 259	0.37 317	0.56 239	1.86 267

PS-NSSS	14.36 371	8.44 406	16.43 351	7.44 274	5.79 346	18.65 354	12.71 394	39.02 428	26.84 308	20.99 319	36.15 387	21.47 308	18.25 359	18.21 335	18.63 364	2.44 408	0.55 241	5.38 437	0.37 317	5.25 418	4.11 397

PWC_ROB	19.21 410	12.15 431	28.02 415	11.02 389	6.62 376	25.15 398	5.47 252	36.42 409	49.47 444	33.19 429	44.32 436	34.98 411	26.66 414	32.22 432	27.30 422	1.71 395	0.27 170	1.62 402	0.37 317	2.38 378	4.90 406

MonSter	2.06 3	0.90 5	4.81 16	2.70 3	1.72 141	6.01 131	0.13 5	6.67 9	3.15 6	1.51 4	2.25 6	0.33 2	0.36 1	7.02 28	1.29 9	0.01 3	0.98 313	0.00 1	0.38 327	0.02 2	1.01 161

model_zeroshot	5.85 110	1.91 130	10.98 247	6.34 196	2.55 199	10.42 221	2.38 145	17.38 169	9.39 104	14.72 180	10.36 93	11.21 152	2.93 50	8.95 58	3.57 109	0.14 156	1.01 324	0.15 264	0.38 327	0.08 23	2.15 327

RAFT-Test	6.19 132	1.47 52	7.90 115	4.91 87	2.70 207	9.97 209	1.52 67	17.08 162	9.06 100	13.21 153	23.67 244	12.89 187	4.63 103	9.47 78	3.57 109	0.02 14	0.81 284	0.00 1	0.38 327	0.21 76	0.39 54

test_1	5.63 94	1.29 31	9.52 181	4.90 86	1.45 101	6.51 159	2.93 176	13.65 101	19.05 222	12.58 132	8.67 66	13.02 191	4.07 77	9.39 76	2.58 54	0.01 3	1.09 334	0.00 1	0.38 327	0.28 115	1.26 193

test_xeample3	4.08 53	2.95 285	11.20 253	4.05 30	1.05 65	5.62 115	1.58 71	13.23 86	4.76 14	7.10 77	3.83 12	3.18 23	3.30 56	11.75 152	4.42 150	0.08 112	0.74 270	0.00 1	0.38 327	0.26 102	2.04 308

DSFCA	12.44 333	3.00 289	14.87 330	6.04 173	7.03 386	17.06 336	10.86 370	31.11 348	32.12 350	26.41 384	23.81 246	22.37 317	15.13 316	21.13 374	13.53 324	0.95 352	0.66 261	0.28 317	0.38 327	1.21 334	0.77 125

StereoDRNet-Refined	14.03 366	3.52 319	12.77 293	8.70 325	3.31 238	18.50 352	4.58 226	29.08 323	30.59 333	29.85 407	42.52 425	25.24 346	19.57 377	23.88 393	23.55 392	0.44 266	0.07 97	0.54 349	0.38 327	0.88 318	2.64 356
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV-Stereo+	3.03 11	1.10 10	5.14 27	3.52 13	4.87 303	2.53 7	0.68 25	4.40 2	3.11 5	2.20 9	0.71 3	0.79 6	3.45 57	8.89 57	1.25 8	0.08 112	0.70 265	0.00 1	0.40 334	5.72 424	11.13 462

SA	8.43 222	2.16 195	10.02 199	8.41 316	0.93 57	7.36 181	2.21 139	23.73 262	26.15 301	13.55 164	30.84 324	9.89 137	10.09 223	16.84 312	3.52 106	0.18 182	0.68 263	0.17 274	0.40 334	0.48 212	0.92 145

testlalala	4.28 69	1.72 88	8.36 131	4.01 26	3.59 250	7.88 194	1.70 95	9.98 41	5.56 24	13.20 152	10.02 82	7.06 94	1.91 30	5.98 16	2.36 39	0.03 31	1.26 371	0.00 1	0.41 336	0.06 13	0.52 84

1111x	12.31 327	2.33 226	12.13 283	5.79 158	2.84 215	15.49 298	8.70 331	36.34 407	29.33 326	16.58 222	27.52 279	26.70 360	15.76 324	17.21 318	24.79 402	0.26 217	1.37 387	0.04 160	0.42 337	0.46 207	2.07 314

XX-Stereo	6.50 145	1.81 105	10.42 221	12.71 412	7.14 388	3.46 18	0.90 33	16.31 142	6.13 40	9.03 101	28.11 287	13.48 200	2.22 36	11.87 159	2.61 59	0.45 270	0.78 279	0.08 202	0.42 337	1.09 330	0.88 139

NaN_ROB	17.35 387	7.91 399	18.84 378	11.29 393	4.93 306	33.28 437	20.75 440	38.10 423	43.81 422	30.28 412	31.53 335	32.88 396	20.88 385	29.10 419	17.85 357	0.40 252	0.43 215	0.31 327	0.44 339	0.98 322	3.03 377

testlalala_base	7.81 206	3.52 319	8.75 140	8.73 327	5.44 333	12.21 245	1.77 106	12.73 82	6.24 41	10.56 113	13.62 129	8.76 122	5.61 130	8.69 52	4.24 141	16.24 470	3.38 448	0.00 1	0.46 340	22.32 472	3.02 376

Selective-RAFT	6.10 128	1.16 13	10.90 245	7.41 272	0.91 52	15.22 294	1.11 42	14.84 122	16.23 182	7.19 82	7.06 57	11.49 154	8.10 187	12.83 207	5.19 175	0.26 217	0.97 311	0.00 1	0.46 340	0.10 29	0.65 104

RAFT+CT+SA	7.76 204	2.01 150	7.56 100	11.32 394	3.31 238	4.60 44	7.19 306	17.21 164	27.40 312	10.43 109	27.34 277	7.63 104	7.83 181	15.46 285	3.51 105	0.03 31	0.39 199	0.18 278	0.46 340	0.33 132	0.93 150

dd	8.57 229	5.20 361	13.37 304	6.91 243	1.05 65	10.30 218	3.89 207	17.29 167	34.00 367	15.73 204	17.50 158	7.45 99	6.60 155	15.00 279	10.99 296	1.39 384	0.41 208	0.18 278	0.46 340	2.25 373	1.40 211

Syn2CoEx	17.68 393	11.86 425	28.39 416	20.88 449	8.24 414	25.66 401	12.35 387	37.57 419	33.60 364	29.57 404	39.80 410	30.02 377	28.00 419	19.91 349	18.91 367	1.14 371	0.53 235	1.23 394	0.46 340	1.97 364	3.61 386

GwcNet	17.31 386	6.61 387	23.02 405	10.83 385	8.63 418	29.48 424	10.80 367	39.37 433	45.73 432	24.16 359	37.85 398	31.50 384	21.81 394	21.37 377	27.25 421	0.81 330	0.88 298	0.57 352	0.46 340	1.54 354	3.61 386

MDST_ROB	18.99 407	3.23 302	15.81 347	14.15 420	6.98 385	44.89 463	16.81 420	43.19 452	42.83 418	43.71 457	43.84 434	28.79 368	19.02 368	30.64 427	18.70 365	1.84 396	0.84 289	0.69 359	0.47 346	0.71 286	2.61 355

MyStereo8	7.68 197	3.00 289	12.46 289	7.70 290	5.11 317	11.40 235	1.39 55	15.98 136	10.05 115	16.45 218	24.04 247	12.01 168	7.91 183	10.68 104	10.57 286	0.14 156	1.52 408	0.08 202	0.48 347	0.60 256	1.98 288

fast-acv-ft	14.96 374	4.73 353	17.68 365	8.03 306	5.27 323	28.61 419	9.97 357	26.25 288	35.58 384	26.03 377	38.02 399	31.91 390	21.50 389	19.25 344	21.18 381	0.61 304	0.38 196	0.63 355	0.48 347	1.31 340	1.73 251

SACVNet	14.10 369	5.24 363	14.19 317	12.11 405	6.12 361	18.45 351	9.11 337	33.13 372	22.94 260	28.79 401	33.88 370	32.69 395	23.78 396	20.91 367	12.13 308	1.08 362	0.54 237	0.84 375	0.48 347	1.41 345	4.26 398

rvit_0105_3	9.68 261	4.32 344	19.50 382	12.22 408	1.90 157	9.16 206	8.63 330	19.21 197	30.92 340	15.42 193	14.72 135	18.81 283	12.18 263	15.98 289	7.12 226	0.67 312	0.42 213	0.01 109	0.49 350	0.56 239	1.40 211

FADNet	14.77 373	11.96 426	39.55 443	8.50 320	6.64 377	18.53 353	6.74 291	35.70 399	35.06 378	19.21 288	28.06 286	28.14 366	13.94 301	18.54 339	11.61 304	0.48 274	0.75 273	0.38 336	0.49 350	9.17 441	2.05 312

testlalala2	6.22 133	2.05 162	8.67 136	15.89 434	10.72 436	7.88 194	3.50 200	13.65 101	10.50 116	15.90 211	12.54 118	8.50 119	2.47 41	5.89 14	3.87 124	0.06 91	0.63 258	0.00 1	0.50 352	0.54 233	0.61 100

raft_robust	8.39 220	2.81 274	7.62 101	6.32 195	1.17 77	5.47 100	0.82 32	34.37 387	35.49 382	18.40 270	20.25 195	7.24 98	5.51 124	15.77 287	3.40 103	0.11 136	1.10 338	0.00 1	0.50 352	0.33 132	1.19 184

SDNR	16.80 382	5.88 375	30.01 421	6.39 198	6.53 374	57.67 480	3.15 181	24.30 267	31.49 345	21.50 329	36.56 391	14.69 213	16.76 340	19.14 343	14.45 328	11.12 463	14.00 475	3.11 427	0.51 354	8.86 440	9.92 454

GASNet	17.87 395	20.62 457	32.66 431	21.17 450	9.48 428	16.26 319	9.15 339	45.00 461	40.55 408	26.16 379	24.34 249	33.05 397	15.45 322	29.82 423	18.15 360	3.79 426	0.28 175	1.87 406	0.51 354	7.06 429	1.97 287

H2IRNET	6.11 129	1.63 73	7.52 99	4.69 70	2.30 183	4.07 30	0.71 26	12.58 80	13.88 152	7.18 81	20.80 207	15.50 228	10.48 227	10.72 106	8.26 244	0.19 192	0.00 1	0.07 194	0.52 356	0.52 225	0.55 89

SCV	3.72 35	1.81 105	7.24 85	5.65 136	1.66 135	4.31 35	1.64 77	12.11 77	6.98 51	2.28 10	4.94 30	6.07 78	2.70 45	10.28 97	2.30 31	0.09 121	0.98 313	0.00 1	0.53 357	0.55 235	2.27 335

DANet	17.51 390	8.91 410	27.61 414	14.94 427	7.48 392	22.67 382	5.66 255	27.33 304	26.64 304	32.62 427	36.27 389	37.40 420	30.07 431	31.65 429	26.09 413	1.30 382	1.46 402	2.33 415	0.53 357	3.54 401	5.69 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AEACV	3.74 36	1.42 46	6.45 56	5.61 130	6.24 365	4.69 51	1.54 69	7.61 12	7.19 54	3.59 34	7.87 63	4.20 40	6.43 152	6.07 19	1.96 17	0.03 31	1.03 329	0.04 160	0.54 359	0.23 84	2.12 323

FADNet-RVC-Resample	12.31 327	5.22 362	32.28 429	10.14 360	4.08 270	14.97 289	6.98 302	26.54 293	24.42 279	23.72 354	29.31 301	19.87 295	15.01 313	16.26 297	10.61 288	0.65 308	0.52 233	0.48 344	0.54 359	1.52 352	3.09 379

LE_ROB	23.59 440	4.64 352	16.84 356	8.59 321	3.05 230	33.01 435	18.53 435	28.96 321	67.40 489	70.71 490	55.67 470	48.44 463	48.90 472	26.06 404	37.98 451	0.44 266	0.24 163	0.27 311	0.54 359	0.49 221	0.98 157

ISRNet	12.68 340	2.57 259	19.05 379	13.05 414	6.24 365	7.30 177	2.84 171	29.80 335	32.13 351	23.26 350	35.61 384	24.75 337	16.48 339	15.81 288	14.55 331	0.85 336	1.01 324	2.29 413	0.55 362	1.08 329	4.43 399

PSM-softLoss	6.90 161	1.81 105	10.84 240	7.04 249	0.93 57	5.53 107	1.97 124	23.18 253	9.65 107	14.16 173	22.01 231	12.84 181	5.15 117	13.03 216	7.95 237	0.76 319	0.06 86	0.27 311	0.55 362	0.21 76	0.14 13

KMStereo	6.90 161	1.81 105	10.84 240	7.04 249	0.93 57	5.53 107	1.97 124	23.18 253	9.65 107	14.16 173	22.01 231	12.84 181	5.15 117	13.03 216	7.95 237	0.76 319	0.06 86	0.27 311	0.55 362	0.21 76	0.14 13

APVNet	18.42 402	6.37 384	23.10 406	12.76 413	8.28 415	30.74 427	24.17 455	42.08 447	30.76 339	25.86 376	41.66 419	31.83 389	24.99 402	28.01 415	28.77 429	0.49 277	0.57 246	3.05 425	0.55 362	1.80 360	2.46 348

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 336	4.09 336	18.25 371	8.26 312	5.83 350	14.72 282	5.85 265	33.49 377	27.86 317	22.14 339	32.16 348	24.94 343	14.01 303	16.19 291	16.82 350	0.90 344	0.35 191	0.37 334	0.58 366	1.51 351	3.31 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GCAP-BAT	5.15 85	2.42 241	8.74 139	4.07 33	5.04 313	6.61 164	1.82 110	10.43 47	6.66 48	13.47 163	12.76 121	9.14 128	2.87 49	11.51 145	3.58 111	0.03 31	1.24 368	0.01 109	0.60 367	0.13 46	1.81 259

mmm	8.54 225	2.13 188	10.21 208	5.81 160	2.96 225	14.00 274	6.67 287	19.28 201	12.59 133	16.95 236	24.40 252	17.83 270	10.70 230	12.90 211	9.42 268	0.17 176	1.28 372	0.50 346	0.60 367	0.44 196	2.03 306

TDLM	13.70 360	4.93 358	11.80 270	11.93 403	5.53 336	16.75 329	14.38 403	36.12 405	32.59 355	23.08 348	27.03 276	25.90 352	15.40 319	25.87 403	14.23 327	1.24 380	0.09 105	1.53 401	0.61 369	2.06 367	2.94 373

AIO-test2	7.31 183	2.95 285	8.32 130	9.20 337	5.66 342	8.78 202	5.13 238	26.30 289	23.78 270	7.04 76	20.37 201	5.69 72	3.51 59	10.05 93	2.74 67	4.35 431	0.14 133	0.03 145	0.62 370	0.71 286	0.80 127

RTSC	20.52 418	11.06 417	33.58 432	12.11 405	7.19 389	28.90 421	11.99 386	38.49 424	58.85 473	32.22 424	37.28 392	33.11 399	21.14 386	36.93 452	38.84 457	1.49 385	1.50 405	0.15 264	0.64 371	2.18 371	2.67 359

KYRaft	9.17 250	1.39 41	7.74 108	7.07 254	1.03 64	8.05 198	7.90 321	23.72 261	9.22 103	21.43 328	31.08 327	22.52 319	8.03 185	12.21 175	3.16 92	0.10 131	0.02 31	0.05 168	0.67 372	0.46 207	17.51 471

anonymousa	9.61 259	2.06 166	9.20 167	5.24 107	6.67 378	15.03 292	4.18 216	19.08 193	21.43 241	19.03 284	30.96 326	21.49 309	14.23 304	11.12 123	8.61 253	0.08 112	1.24 368	0.29 322	0.69 373	0.18 65	1.48 225

SANet	22.05 428	8.47 407	32.65 430	9.90 354	4.31 283	33.49 438	23.44 450	42.82 449	56.64 468	39.67 448	44.09 435	44.62 450	32.96 443	29.24 422	25.79 410	1.08 362	0.74 270	0.98 382	0.69 373	5.69 423	3.66 391

AIO-Stereo	3.32 19	1.49 57	5.67 33	5.06 93	1.51 120	4.67 50	1.71 96	10.31 44	5.90 37	3.02 23	4.90 28	5.32 66	0.80 4	10.66 102	1.88 15	0.06 91	0.85 294	0.00 1	0.70 375	0.14 48	1.78 257

GANet	17.85 394	5.41 367	14.79 324	11.91 402	4.73 297	24.54 394	17.04 424	41.01 439	34.96 377	33.06 428	45.84 441	39.83 432	29.19 425	24.71 397	22.45 387	1.34 383	0.41 208	1.09 384	0.70 375	2.15 370	1.89 270

SuperB	18.07 400	7.33 393	56.73 467	8.42 317	5.42 330	20.39 368	9.73 352	26.04 282	50.80 449	26.88 388	39.52 407	17.79 269	21.54 390	23.17 390	25.96 412	0.77 322	0.32 182	1.11 387	0.73 377	16.11 464	2.75 366

FINET	17.02 385	8.11 404	28.42 417	9.29 339	8.89 423	24.46 392	25.06 458	35.40 397	49.52 445	26.73 386	33.49 366	20.50 298	18.75 362	20.67 363	19.18 371	2.30 404	2.09 425	1.13 388	0.75 378	2.86 383	2.84 368

GrayStereo	9.02 244	1.35 37	7.73 107	8.62 322	2.88 218	10.28 217	10.99 371	18.66 189	16.36 189	22.78 345	30.63 320	17.56 265	12.19 264	11.50 143	5.08 169	0.09 121	0.02 31	0.19 284	0.78 379	0.33 132	2.37 343

PAM_32	7.56 190	1.96 135	15.04 333	6.11 176	2.08 168	16.93 331	1.38 53	16.49 148	7.93 75	15.16 186	9.17 73	25.77 349	11.69 252	12.95 212	4.03 128	0.14 156	0.77 278	0.09 210	0.83 380	0.61 258	2.00 300

PAM	7.81 206	1.90 125	15.85 348	6.14 177	2.58 202	17.79 342	4.51 224	16.29 141	8.05 80	16.48 219	9.10 71	25.01 345	11.39 245	12.89 210	3.54 108	0.05 63	0.79 281	0.08 202	0.83 380	0.62 260	2.23 331

iRaft-Stereo_20w	6.75 155	2.17 198	13.20 303	5.07 95	2.34 187	7.43 184	2.61 158	20.20 216	7.85 74	15.28 190	10.36 93	14.42 211	8.13 188	16.81 310	4.20 136	0.06 91	0.84 289	0.13 252	0.83 380	0.66 275	2.42 347

MaskLacGwcNet_RVC	17.56 391	17.23 447	20.10 388	12.02 404	6.91 384	28.81 420	11.45 380	41.35 441	21.95 249	30.13 411	34.66 379	32.04 392	11.30 242	21.04 371	16.43 346	8.91 452	2.67 438	12.29 463	0.84 383	12.72 458	8.43 443

stereogan	19.38 411	4.02 335	18.62 375	13.54 416	10.30 432	37.03 446	9.83 353	39.12 430	46.13 436	25.09 370	41.76 421	40.01 433	27.19 415	32.16 430	25.48 406	2.44 408	1.13 343	2.70 423	0.86 384	5.45 420	4.81 403

CVANet_RVC	14.09 368	4.82 356	10.86 242	9.46 343	5.60 340	19.70 361	12.94 396	33.38 375	34.86 376	23.72 354	33.31 361	29.76 372	16.35 334	24.37 394	12.45 316	1.22 378	0.23 160	1.45 400	0.87 385	3.41 398	3.01 375

GMM-Stereo	8.44 223	1.27 27	7.36 95	6.64 221	2.56 201	10.00 210	9.29 343	23.79 263	11.33 121	17.96 260	29.59 306	17.14 252	7.59 177	11.77 153	4.61 157	0.13 154	0.01 10	0.24 305	0.94 386	0.49 221	6.14 419

aanetorigin	19.84 415	13.32 437	54.46 462	10.07 358	7.99 407	14.16 276	15.32 410	17.85 177	34.49 372	49.59 467	48.88 451	34.28 408	31.32 438	23.53 392	29.64 436	1.12 368	0.81 284	0.73 361	0.94 386	3.05 387	5.23 411

ETE_ROB	18.45 403	10.71 414	20.90 395	14.23 421	4.92 305	23.28 387	22.01 443	33.00 370	36.14 386	30.68 414	39.03 406	46.10 457	26.28 410	27.52 412	26.22 414	0.53 283	0.49 226	1.16 389	0.94 386	1.69 358	3.07 378

Wz-Net-SNSev	23.35 437	18.18 449	47.37 455	14.55 423	8.63 418	28.33 418	29.16 468	39.88 435	55.80 465	32.16 423	53.91 464	39.35 429	24.42 399	27.60 413	38.11 452	1.06 361	0.24 163	1.20 391	0.95 389	3.16 393	2.93 372

WZ-Net	25.86 454	14.23 438	64.17 476	15.77 432	10.61 435	39.36 455	28.01 465	41.38 443	54.97 459	28.82 402	53.68 461	40.90 437	30.14 432	37.91 454	42.98 470	1.59 387	0.49 226	0.73 361	0.95 389	5.43 419	5.12 409

dad	13.05 346	11.39 422	15.64 345	7.35 270	2.10 170	15.64 301	3.48 196	18.77 190	35.55 383	27.77 394	33.76 369	31.59 385	13.04 280	14.79 274	11.16 299	3.35 421	0.54 237	7.85 454	0.96 391	3.88 406	2.49 353

coex-ft	31.29 467	39.15 478	93.51 507	9.71 351	5.77 345	36.25 445	26.79 463	31.43 355	59.45 474	73.35 494	58.73 472	45.49 454	48.48 471	30.19 424	46.52 477	1.59 387	1.71 415	0.94 379	0.97 392	9.43 442	6.35 423

AF-Net	19.18 409	6.50 385	16.90 358	16.60 438	11.00 438	23.83 389	11.31 376	36.25 406	51.10 452	25.56 371	38.34 401	41.77 443	31.01 436	30.20 425	27.83 424	4.87 437	0.27 170	4.60 435	1.00 393	2.67 381	2.02 302

G-Net	21.66 426	9.10 411	39.39 442	15.85 433	9.60 429	51.00 471	16.73 419	28.32 313	31.17 342	38.99 445	43.24 431	33.26 402	32.09 440	28.50 417	26.50 417	4.74 434	3.92 456	3.60 432	1.02 394	8.42 439	7.86 437

RTS	30.97 464	24.38 463	96.47 508	17.75 441	12.63 448	58.43 482	26.47 461	38.01 421	63.33 481	44.41 458	46.81 444	33.16 400	45.26 467	52.06 477	42.65 468	2.66 410	1.40 390	1.09 384	1.02 394	5.49 421	5.86 416

RTSA	30.97 464	24.38 463	96.47 508	17.75 441	12.63 448	58.43 482	26.47 461	38.01 421	63.33 481	44.41 458	46.81 444	33.16 400	45.26 467	52.06 477	42.65 468	2.66 410	1.40 390	1.09 384	1.02 394	5.49 421	5.86 416

UGAM-zero	7.48 187	1.91 130	14.55 322	4.78 74	2.00 165	6.34 151	1.02 40	18.99 192	8.70 93	14.93 183	15.74 144	24.94 343	13.86 299	13.13 224	5.05 168	0.04 41	0.96 309	0.02 128	1.08 397	0.18 65	1.46 220

NVstereo2D	15.77 377	4.01 334	17.73 366	9.96 355	8.10 412	30.36 426	9.52 344	43.10 451	43.12 420	15.45 195	28.03 285	23.46 326	16.84 342	24.62 395	17.06 351	3.35 421	0.87 296	1.76 405	1.13 398	7.76 434	9.19 448

DPSNet	25.20 449	7.92 400	36.17 437	11.72 399	6.85 381	53.68 473	43.17 483	52.22 475	60.09 476	31.61 417	39.76 409	40.91 438	35.82 448	33.42 434	26.48 416	4.98 438	2.10 426	0.50 346	1.13 398	9.63 443	5.83 415

psmorigin	21.56 425	11.18 419	36.59 438	10.19 361	7.08 387	25.30 399	12.35 387	33.52 378	33.12 358	43.62 456	54.15 466	42.72 446	37.44 451	36.87 451	28.98 432	1.65 392	2.78 441	0.81 372	1.19 400	3.62 402	8.10 440

ADCP+	18.93 406	5.83 373	35.35 435	9.85 353	10.36 433	29.49 425	13.65 399	34.22 386	37.75 394	30.02 410	41.45 417	24.18 332	26.43 413	34.71 437	36.58 448	0.27 221	0.40 201	2.00 409	1.19 400	2.31 376	2.66 357

FAT-Stereo	17.45 389	3.56 322	19.19 380	10.31 367	6.54 375	18.00 348	14.89 409	38.68 426	40.49 406	27.39 391	39.66 408	37.32 419	32.14 441	21.07 372	22.97 388	3.68 424	2.16 431	0.81 372	1.21 402	2.10 368	6.78 428

SGM-ForestM	25.21 450	4.80 355	13.50 307	8.68 324	3.74 256	46.85 465	22.04 444	46.25 465	51.32 454	51.28 469	52.07 457	62.64 482	47.13 470	46.05 470	36.30 447	1.99 398	2.25 433	1.21 392	1.24 403	1.65 357	3.21 380

CBMV_ROB	12.51 335	3.86 332	7.98 117	5.81 160	2.99 227	16.05 313	4.62 228	27.61 308	31.37 344	26.75 387	32.62 353	23.97 330	22.66 395	21.14 375	12.09 306	2.15 400	1.78 416	2.24 412	1.27 404	1.64 356	1.54 233

FADNet_RVC	12.44 333	6.19 381	40.86 444	7.04 249	3.69 254	11.30 233	4.17 215	29.67 331	27.67 315	18.20 266	26.04 263	13.47 199	17.15 345	16.85 313	14.95 332	0.99 354	0.75 273	0.60 353	1.32 405	4.18 408	3.62 388

Wz-Net-TNSev	25.85 453	21.47 459	59.51 473	10.38 370	7.64 398	42.40 462	23.33 448	35.97 403	54.36 458	36.56 440	43.26 432	45.90 455	41.27 462	37.81 453	37.10 449	2.35 405	1.90 420	0.77 364	1.34 406	5.89 425	7.75 436

LALA_ROB	19.82 414	8.32 405	18.64 377	13.59 417	5.79 346	28.03 417	23.44 450	43.09 450	37.57 391	33.91 435	41.55 418	50.73 467	25.61 407	29.09 418	27.30 422	0.73 315	0.67 262	2.08 410	1.42 407	2.70 382	2.12 323

STTStereo	13.60 358	5.63 370	28.73 418	8.07 307	5.65 341	13.97 273	7.17 304	31.25 350	26.70 307	25.59 372	32.06 347	31.71 388	14.71 310	17.24 319	16.46 347	0.29 228	0.40 201	0.71 360	1.43 408	1.31 340	2.82 367

WCMA_ROB	21.17 424	5.89 376	22.32 403	10.39 371	7.65 399	34.55 440	16.42 418	33.20 374	34.02 368	42.06 452	52.50 458	44.09 449	37.59 452	33.66 435	26.77 418	7.45 451	3.18 447	1.27 397	1.43 408	4.18 408	4.81 403

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 203	3.47 317	14.99 332	5.34 112	7.99 407	7.13 175	0.96 36	23.20 255	10.00 114	11.29 121	17.31 157	18.44 279	9.03 208	13.19 226	5.77 194	0.06 91	1.01 324	0.12 246	1.51 410	1.49 350	2.74 364

edge stereo	19.38 411	5.98 378	19.25 381	11.11 390	8.07 410	23.51 388	12.74 395	35.93 401	42.55 415	35.05 436	43.06 430	41.34 441	36.05 449	26.06 404	25.62 408	2.70 412	2.47 435	6.38 442	1.54 411	3.18 394	5.01 407

EAI-Stereo	5.82 105	2.06 166	9.08 153	6.23 185	2.20 178	6.24 145	6.20 274	20.18 215	6.36 43	10.65 116	15.97 148	6.31 83	3.63 65	12.09 170	4.88 166	0.06 91	0.73 269	0.04 160	1.59 412	0.21 76	1.67 246

NOSS_ROB	11.76 321	4.63 351	8.14 123	7.46 277	2.92 220	17.82 343	10.55 364	30.45 340	34.08 369	16.37 214	19.97 192	23.14 324	16.31 331	18.22 336	10.67 290	2.98 415	1.84 417	3.39 431	1.64 413	2.24 372	2.37 343

RP	18.36 401	5.94 377	17.54 364	15.95 437	12.33 447	21.55 375	12.66 393	28.65 317	45.65 431	23.78 356	42.55 426	39.77 431	29.54 428	26.72 407	23.58 394	6.14 442	1.05 332	4.38 434	1.77 414	3.90 407	3.82 394

ADCRef	18.01 398	8.01 402	44.10 450	10.75 381	8.85 422	27.18 412	11.06 372	31.77 358	34.40 371	31.90 419	42.45 424	18.79 282	21.55 391	25.18 400	35.17 446	1.03 359	0.42 213	2.18 411	1.79 415	1.38 344	2.27 335

CSAN	22.36 432	11.11 418	26.06 411	21.79 453	5.59 339	34.55 440	36.54 477	40.04 436	50.84 450	37.47 442	40.31 412	45.09 453	33.07 444	27.44 410	25.80 411	1.60 390	0.75 273	1.08 383	1.80 416	2.89 384	3.36 385

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 219	4.16 339	20.63 392	5.82 162	11.79 441	6.40 155	2.02 128	20.82 224	8.03 78	14.52 176	21.38 213	17.44 262	5.83 137	14.43 262	5.13 174	0.06 91	1.00 322	0.05 168	1.81 417	2.44 379	3.62 388

ADCL	22.44 433	7.79 397	49.20 458	10.61 379	7.28 391	40.40 459	21.03 441	32.07 361	55.07 460	28.53 399	48.73 449	31.68 386	31.69 439	34.04 436	38.38 453	1.22 378	0.93 306	2.65 422	1.89 418	2.65 380	2.94 373

SHD	22.33 431	11.30 421	32.10 427	15.61 431	9.88 430	26.75 409	10.12 359	41.84 445	61.77 478	36.36 439	44.65 438	39.28 428	31.10 437	35.07 439	32.76 444	2.35 405	1.95 421	1.24 396	1.90 419	4.33 411	6.34 421

S-Stereo	17.36 388	4.46 346	22.16 402	12.58 411	9.10 425	23.07 385	12.60 392	33.18 373	46.12 435	22.78 345	38.67 405	29.04 370	27.48 416	19.40 346	23.90 395	3.14 419	3.13 446	0.88 376	1.95 420	3.77 405	9.86 453

LCNet	7.64 195	1.41 44	6.15 44	6.93 245	1.35 93	9.00 204	5.44 251	18.37 183	11.30 120	16.62 224	24.39 251	14.67 212	11.03 233	12.03 166	4.01 126	0.07 108	0.02 31	0.23 301	2.07 421	1.00 325	6.69 426

NCCL2	17.94 397	7.94 401	16.87 357	24.07 460	7.60 397	24.52 393	17.08 425	35.42 398	26.65 305	32.01 421	38.57 402	41.96 445	27.61 417	22.24 385	24.43 400	0.65 308	0.33 188	2.64 421	2.13 422	2.28 375	3.86 395

PSMNet_ROB	17.59 392	6.52 386	16.27 349	14.43 422	7.71 401	29.22 422	33.59 475	43.94 456	38.52 399	24.74 364	33.46 365	34.17 407	17.29 349	18.52 338	25.68 409	0.40 252	0.29 177	0.96 380	2.22 423	2.03 366	1.81 259

XQC	25.15 448	18.26 450	52.31 460	22.53 458	12.15 445	37.47 448	21.78 442	38.74 427	55.51 464	32.40 425	30.75 323	38.36 424	30.19 433	38.28 455	41.25 463	4.61 432	1.44 399	2.77 424	2.26 424	12.52 457	9.49 450

MeshStereo	22.95 436	7.84 398	12.46 289	8.13 311	5.20 319	38.49 452	13.36 398	42.69 448	38.05 396	51.34 470	53.82 462	58.22 475	43.29 465	38.42 457	29.59 435	2.96 414	2.84 443	3.11 427	2.33 425	3.12 391	3.65 390
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
rvit_105_1	14.11 370	6.23 382	22.11 401	13.74 418	4.55 294	15.38 296	28.19 466	27.21 301	43.35 421	19.53 292	24.36 250	22.05 314	15.96 328	18.37 337	12.70 320	2.27 402	0.58 249	0.26 309	2.37 426	0.70 282	2.20 329

EDNetEfficientorigin	29.50 461	36.05 475	99.77 518	9.67 348	5.93 352	26.79 410	16.02 414	26.87 298	55.18 461	61.15 478	57.72 471	45.04 452	50.99 475	26.90 409	44.78 473	0.53 283	0.54 237	1.72 404	2.53 427	11.05 453	10.75 456

UDGNet	10.51 290	14.75 440	11.91 276	10.29 366	2.78 212	7.93 196	1.94 121	19.31 202	34.57 374	17.74 252	13.70 130	13.56 201	7.30 174	13.52 236	7.18 227	5.80 440	0.11 120	12.86 464	2.76 428	9.87 446	2.34 339

EDNetEfficient	25.68 452	22.94 461	77.88 495	9.49 344	7.66 400	20.89 369	17.37 427	22.52 244	56.02 466	61.49 481	53.31 460	35.83 415	41.88 464	25.06 399	39.53 459	0.86 339	0.83 288	0.91 378	2.82 429	8.28 437	7.98 438

AnyNet_C01	30.67 462	27.57 466	76.09 493	17.61 440	12.18 446	50.42 470	28.89 467	39.14 432	41.14 411	41.36 450	65.66 485	47.21 460	40.16 459	47.50 471	49.82 482	2.38 407	2.79 442	2.31 414	2.83 430	8.35 438	9.99 455

AnyNet_C32	24.34 442	15.07 442	42.84 447	13.07 415	11.83 442	31.80 431	31.73 472	32.47 363	45.77 433	35.92 437	49.66 453	34.05 405	35.21 447	44.09 469	43.39 471	1.61 391	1.70 414	1.22 393	2.94 431	4.87 415	7.60 434

FBW_ROB	21.87 427	11.80 424	25.52 408	14.64 424	7.49 393	31.20 430	16.35 417	45.28 462	44.78 429	44.85 461	40.36 413	43.50 448	27.85 418	34.94 438	23.52 390	3.07 417	2.15 430	7.53 453	3.03 432	4.30 410	5.17 410

Nwc_Net	18.76 405	5.80 371	19.91 387	14.99 429	11.96 444	26.32 407	15.90 413	41.68 444	40.50 407	21.85 335	43.58 433	34.89 410	29.47 427	27.48 411	26.34 415	3.75 425	0.27 170	2.55 420	3.31 433	2.25 373	2.46 348

ADCS	27.11 457	15.49 444	48.87 457	15.20 430	10.99 437	31.86 432	24.37 456	43.99 457	58.30 471	43.12 454	49.92 455	41.90 444	41.43 463	42.90 468	46.29 475	3.00 416	2.60 436	2.45 419	3.47 434	7.63 432	8.41 442

PDISCO_ROB	25.35 451	10.44 412	31.01 425	29.47 469	20.36 467	38.32 449	17.74 430	45.56 463	55.34 462	29.88 408	42.94 429	46.63 458	29.76 429	36.23 444	31.29 442	10.74 459	2.20 432	6.96 447	3.53 435	9.98 447	8.52 444

ADCPNet	22.75 435	10.94 416	58.96 471	12.24 409	7.57 395	37.33 447	20.08 439	33.89 380	37.37 390	33.49 432	44.32 436	39.36 430	28.43 421	32.19 431	38.55 455	2.25 401	2.69 440	2.37 417	3.59 436	4.33 411	5.01 407

CC-Net-ROB	22.73 434	23.99 462	30.57 423	14.72 425	8.91 424	32.98 434	16.17 415	46.75 466	37.29 389	33.88 434	32.33 350	35.48 414	25.00 403	24.75 398	28.78 430	9.60 456	3.03 444	25.33 473	3.87 437	14.82 463	6.33 420

ADCMid	23.61 441	12.42 433	44.10 450	11.85 401	8.33 416	27.89 416	20.03 438	36.49 410	39.56 404	40.81 449	47.01 447	36.89 418	43.95 466	39.12 460	42.60 467	1.95 397	1.55 409	3.05 425	3.98 438	5.20 417	5.37 412

DeepPrunerF	20.61 419	12.13 430	46.35 453	21.53 451	17.78 461	19.41 357	23.64 453	37.23 418	50.61 446	26.20 380	37.72 394	24.90 342	25.02 405	24.63 396	23.53 391	3.13 418	1.65 412	5.69 438	4.09 439	3.64 403	3.34 384

HBP-ISP	13.07 348	8.80 409	8.99 149	8.11 310	4.55 294	13.48 266	6.60 285	29.09 324	30.50 332	21.33 325	36.14 386	16.62 244	19.42 374	20.92 368	12.81 321	3.63 423	2.61 437	7.18 450	4.12 440	3.74 404	2.69 361

SAMSARA	35.29 473	19.78 452	33.90 433	55.86 484	36.15 478	76.79 502	94.89 511	49.29 469	51.59 455	38.15 444	37.83 397	53.71 471	39.29 454	40.56 463	40.41 460	4.02 427	6.72 467	2.35 416	4.12 440	9.70 445	10.76 457

RGC	20.62 422	14.30 439	21.99 400	18.85 445	14.53 452	21.42 374	14.82 408	36.00 404	44.32 425	28.54 400	41.82 422	40.12 434	29.43 426	35.44 442	23.33 389	4.12 428	0.72 268	8.80 455	4.39 442	4.55 413	4.84 405

PVD	34.10 470	19.91 453	39.04 441	27.08 465	18.09 462	35.11 442	44.32 485	52.16 474	66.36 486	53.04 472	64.50 481	52.33 470	56.17 479	52.24 479	42.11 465	4.17 429	4.82 460	9.60 457	4.65 443	11.11 454	25.25 478

PA-Net	16.98 384	8.05 403	29.56 420	10.52 374	11.30 439	21.91 378	29.93 470	32.64 365	39.50 403	20.38 306	28.51 293	23.80 329	20.82 383	21.45 378	25.60 407	0.25 213	2.36 434	0.23 301	4.99 444	1.34 343	6.47 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	25.07 446	12.06 429	20.30 390	19.06 446	9.41 426	38.40 450	23.46 452	41.37 442	44.07 424	46.76 464	53.99 465	50.49 465	39.32 455	36.43 448	29.46 434	7.40 450	3.39 449	6.15 439	5.01 445	8.05 436	6.83 429

FC-DCNN v2	25.13 447	12.03 427	19.82 386	19.08 447	9.43 427	38.89 453	23.42 449	41.85 446	44.02 423	46.96 465	54.51 467	50.70 466	39.69 457	36.34 445	29.25 433	7.36 449	3.39 449	6.17 440	5.02 446	8.00 435	6.71 427

DGSMNet	20.75 423	13.28 436	34.59 434	14.80 426	17.14 460	23.25 386	17.99 433	36.39 408	43.00 419	20.70 310	32.67 354	36.05 416	19.22 373	30.34 426	25.04 404	4.61 432	4.62 459	6.31 441	5.20 447	14.71 462	15.15 469

U	3.84 43	0.81 2	6.63 68	4.40 58	11.89 443	11.98 243	0.20 9	8.42 17	5.78 27	1.97 6	2.73 8	0.77 5	1.59 17	2.60 1	0.98 1	0.04 41	0.04 52	10.46 459	5.41 448	0.05 7	0.14 13

GANetREF_RVC	26.12 455	30.35 469	27.03 412	26.08 462	6.28 371	31.16 429	37.25 479	48.48 468	50.90 451	37.30 441	36.39 390	34.11 406	30.98 435	38.51 458	28.38 426	9.08 453	2.68 439	16.48 466	5.42 449	16.24 465	9.34 449
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	22.07 429	25.29 465	21.78 399	26.81 464	18.92 464	30.75 428	10.25 361	33.47 376	30.10 329	25.73 373	34.31 376	33.45 403	19.94 379	29.16 420	20.03 375	11.68 464	3.08 445	26.95 475	5.80 450	20.97 470	12.99 463

FCDSN-DC	26.18 456	15.77 445	20.36 391	28.79 468	15.78 456	40.13 457	19.12 437	43.57 454	42.59 416	44.78 460	52.51 459	50.73 467	40.32 460	35.32 441	28.55 427	6.41 443	3.61 453	7.11 449	6.54 451	10.58 448	10.93 459
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	36.29 475	22.72 460	56.79 468	28.53 467	13.41 451	59.81 485	33.49 473	53.72 478	58.64 472	60.78 476	63.63 477	70.42 487	56.59 481	53.93 481	46.48 476	5.63 439	4.14 458	7.49 452	7.45 452	11.35 455	10.88 458

DualNet (step1)	13.16 350	5.31 364	19.76 383	6.41 199	3.12 233	17.98 345	9.85 354	29.36 325	25.26 290	24.82 365	21.48 214	24.89 339	18.87 364	14.41 259	11.06 297	6.83 444	1.96 422	6.61 443	7.47 453	3.22 395	4.59 400

test_sample9	15.79 378	5.31 364	19.76 383	6.41 199	3.12 233	17.98 345	9.85 354	29.36 325	25.26 290	24.82 365	21.48 214	24.89 339	18.87 364	21.03 369	22.11 383	6.83 444	36.75 483	6.61 443	7.47 453	3.22 395	4.59 400

test_sample8	17.93 396	5.31 364	19.76 383	6.41 199	3.12 233	17.98 345	9.85 354	32.68 366	20.05 229	33.68 433	26.30 268	40.74 436	34.14 445	21.03 369	22.11 383	6.83 444	36.75 483	6.61 443	7.47 453	3.22 395	4.59 400

ELAS_RVC	34.88 472	20.50 455	37.14 439	22.37 457	15.07 454	54.02 474	38.42 480	50.06 471	56.72 469	61.86 482	63.52 476	58.79 476	54.60 478	54.13 482	43.99 472	12.20 466	7.90 470	10.75 461	7.65 456	14.42 460	13.42 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	22.21 430	15.90 446	16.41 350	21.71 452	20.17 466	32.51 433	13.78 400	36.62 411	35.77 385	26.64 385	31.43 332	37.49 421	32.33 442	22.77 387	21.19 382	11.08 462	5.60 463	23.12 470	7.74 457	17.07 466	14.89 468

ccnet	24.80 445	17.64 448	24.53 407	12.35 410	18.18 463	38.47 451	17.76 431	46.24 464	32.78 357	37.51 443	46.76 443	38.80 426	30.45 434	38.35 456	41.98 464	9.41 455	6.40 465	9.67 458	8.04 458	11.64 456	9.00 446

ELAS	34.78 471	20.32 454	38.13 440	21.79 453	14.89 453	57.95 481	37.04 478	51.15 473	51.19 453	60.95 477	64.42 480	59.08 477	54.44 477	51.53 475	46.26 474	12.00 465	7.83 469	10.46 459	8.04 458	14.42 460	13.71 465
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnonymousM	6.73 153	12.03 427	3.53 3	4.47 62	1.55 123	4.42 40	3.17 182	11.94 75	8.44 86	17.00 237	10.06 83	9.08 127	4.00 75	7.56 37	4.06 130	0.55 291	0.68 263	23.13 471	8.12 460	0.07 19	0.65 104

LSM	30.92 463	21.18 458	57.13 470	19.98 448	54.02 489	33.70 439	25.92 460	43.87 455	49.18 442	46.43 463	55.59 469	43.44 447	36.70 450	36.70 449	28.75 428	2.94 413	9.77 472	5.07 436	8.20 461	10.77 449	29.00 480

PSMNet-RUCA	24.65 443	28.24 468	42.85 448	35.58 472	34.48 477	16.04 309	11.34 377	40.36 437	31.70 346	31.88 418	41.00 416	37.50 422	25.41 406	29.19 421	17.07 352	12.35 467	2.12 427	20.72 469	8.27 462	17.19 467	9.64 451

MFN_U_SF_RVC	28.91 459	15.44 443	55.12 464	22.00 455	8.49 417	41.39 460	15.36 411	52.74 476	46.70 438	47.83 466	53.87 463	54.97 472	40.50 461	39.54 461	40.77 461	6.09 441	4.92 461	7.08 448	9.02 463	7.68 433	8.69 445

NCC-stereo	20.61 419	7.39 394	25.96 409	15.90 435	16.62 458	20.15 365	23.27 446	44.11 459	41.29 412	25.00 368	38.64 403	35.47 412	28.75 422	36.35 446	26.90 419	4.83 435	2.14 428	3.33 429	9.27 464	3.10 389	3.72 392

Abc-Net	20.61 419	7.39 394	25.96 409	15.90 435	16.62 458	20.15 365	23.27 446	44.11 459	41.29 412	25.00 368	38.64 403	35.47 412	28.75 422	36.35 446	26.90 419	4.83 435	2.14 428	3.33 429	9.27 464	3.10 389	3.72 392
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
otaku	33.83 469	36.87 476	53.81 461	40.41 475	21.58 468	54.54 475	17.45 428	44.01 458	61.47 477	39.63 446	50.06 456	46.76 459	29.76 429	40.64 464	30.07 439	19.17 474	7.09 468	32.34 477	9.92 466	24.17 473	16.94 470

CREStereo++_RVC	4.83 77	1.16 13	4.67 15	4.71 72	2.02 166	4.01 25	0.11 4	9.48 35	18.00 203	8.87 97	16.74 155	4.43 45	2.15 33	6.09 20	3.39 101	0.07 108	0.00 1	0.00 1	10.51 467	0.05 7	0.12 12
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
Ntro	35.59 474	38.58 477	55.41 465	43.66 479	22.54 471	57.26 476	23.73 454	47.69 467	63.99 484	39.63 446	48.82 450	47.68 462	37.60 453	41.55 466	30.80 441	17.85 472	6.61 466	33.21 478	10.52 468	26.65 474	17.97 472

MSMD_ROB	23.50 439	10.55 413	15.65 346	17.87 443	10.07 431	35.58 443	19.04 436	34.53 390	37.81 395	41.55 451	60.11 474	46.01 456	39.81 458	32.74 433	24.92 403	6.86 447	3.63 454	8.92 456	11.16 469	7.21 430	5.99 418

DDUNet	23.49 438	20.59 456	17.13 360	24.58 461	22.45 470	24.86 395	17.96 432	31.42 354	31.06 341	29.59 405	37.81 396	37.85 423	26.39 411	25.77 402	18.74 366	18.99 473	8.10 471	26.65 474	11.80 470	19.41 469	18.58 473

MADNet+	53.97 484	69.36 492	98.79 515	67.30 489	38.52 480	79.97 506	81.50 508	61.38 486	62.53 479	52.01 471	55.50 468	61.22 481	59.61 485	70.25 493	77.26 507	25.21 478	25.07 478	17.40 467	12.69 471	34.21 479	29.70 482

DispFullNet	31.01 466	32.97 471	59.04 472	30.27 470	28.46 474	33.06 436	11.44 379	37.69 420	54.13 457	33.30 430	37.78 395	44.68 451	28.96 424	42.19 467	29.68 437	12.35 467	3.56 452	36.10 479	12.90 472	32.29 478	19.42 475

ACVNet_1	42.11 480	50.66 481	66.19 481	45.24 481	25.33 473	50.11 469	25.60 459	55.90 480	65.25 485	60.15 475	59.98 473	63.57 483	50.05 474	50.45 474	38.46 454	20.06 475	11.00 473	38.79 480	14.48 473	31.31 477	19.68 476

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 478	35.62 474	55.10 463	38.16 474	13.19 450	57.63 479	24.72 457	52.87 477	63.40 483	66.39 486	63.74 478	58.16 474	54.28 476	51.56 476	47.39 478	9.36 454	5.44 462	14.82 465	15.34 474	18.80 468	11.04 461

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 444	14.86 441	32.18 428	26.47 463	10.48 434	40.27 458	22.83 445	36.88 416	44.51 427	42.59 453	47.13 448	40.20 435	28.00 419	36.70 449	28.36 425	4.23 430	4.00 457	6.73 446	16.35 475	5.05 416	6.34 421

MANE	33.27 468	12.69 434	21.10 396	22.10 456	15.09 455	49.75 468	29.51 469	54.10 479	56.36 467	59.73 474	64.93 482	65.43 485	57.34 483	52.70 480	41.02 462	10.52 458	6.09 464	7.35 451	20.29 476	9.66 444	9.65 452

PASM	29.37 460	19.17 451	50.43 459	23.55 459	23.15 472	27.62 414	27.82 464	35.90 400	50.76 448	35.98 438	40.55 414	47.26 461	34.98 446	35.28 440	38.72 456	12.58 469	15.96 476	17.57 468	22.46 477	13.71 459	13.92 466

Anonymous_2	15.61 376	7.12 389	18.63 376	6.49 206	7.98 406	26.94 411	11.93 385	19.48 204	18.48 215	18.25 269	15.95 147	24.18 332	21.32 388	21.17 376	15.94 341	10.88 460	13.80 474	11.19 462	25.13 478	10.92 452	6.42 424

JetBlue	54.72 485	46.20 480	75.05 491	51.44 482	47.85 484	76.48 501	62.38 494	64.44 488	62.86 480	63.67 485	65.49 484	78.96 494	68.77 488	68.63 491	75.95 506	37.07 481	25.78 480	29.10 476	29.19 479	29.75 476	35.27 484

NVStereoNet_ROB	42.81 481	34.00 472	46.84 454	37.40 473	28.64 475	35.65 444	33.88 476	49.95 470	58.27 470	69.65 489	75.69 494	66.36 486	65.66 487	48.37 472	62.04 494	16.50 471	25.07 478	23.61 472	32.35 480	21.58 471	24.72 477
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	51.77 482	63.10 491	65.03 480	60.15 485	39.21 482	59.39 484	31.46 471	57.61 484	78.49 500	50.61 468	66.05 486	59.57 478	45.26 467	50.17 473	42.57 466	46.92 487	45.90 489	53.26 486	32.46 481	54.03 487	34.14 483

ACVNet-4b	36.91 476	52.81 483	57.04 469	42.64 478	22.08 469	48.32 467	14.64 407	50.28 472	59.78 475	43.17 455	46.34 442	55.50 473	24.49 400	39.03 459	23.55 392	25.75 479	3.76 455	47.36 482	33.76 482	28.62 475	19.22 474

ACVNet_2	58.13 488	62.74 490	73.58 490	66.59 488	38.77 481	63.23 487	49.56 486	72.12 498	82.24 504	79.37 502	88.96 510	76.25 491	73.29 493	55.14 483	48.05 479	38.17 482	24.21 477	54.92 487	37.94 483	48.23 482	29.29 481

IMH-64-1	59.89 489	58.89 486	69.08 485	66.46 486	50.96 485	57.48 477	51.18 488	69.03 492	67.25 487	67.90 487	80.31 499	70.42 487	74.30 494	72.66 499	50.07 483	42.88 484	43.00 486	65.88 488	47.48 484	53.41 485	39.15 485

IMH-64	59.89 489	58.89 486	69.08 485	66.46 486	50.96 485	57.48 477	51.18 488	69.03 492	67.25 487	67.90 487	80.31 499	70.42 487	74.30 494	72.66 499	50.07 483	42.88 484	43.00 486	65.88 488	47.48 484	53.41 485	39.15 485

PWCK	66.53 493	88.82 510	80.30 497	80.69 502	30.85 476	65.18 490	41.64 482	72.55 500	71.28 492	78.68 501	69.18 489	78.14 493	62.17 486	82.93 508	63.46 496	80.46 503	40.52 485	82.05 502	47.71 486	74.54 503	39.47 487

SPS-STEREO	56.02 487	59.82 488	64.35 477	45.23 480	53.96 488	61.34 486	44.05 484	60.08 485	50.73 447	62.61 483	61.78 475	59.73 479	57.62 484	60.63 485	59.08 489	58.29 492	48.28 490	51.30 485	49.29 487	55.67 488	56.59 491
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	55.54 486	57.77 484	64.45 478	40.89 476	53.89 487	63.34 488	50.45 487	56.00 481	45.95 434	61.43 480	64.32 479	61.05 480	56.70 482	61.32 486	56.86 488	56.51 491	49.35 493	50.49 483	50.00 488	52.52 484	57.57 493

anonymity	52.60 483	58.73 485	63.81 475	41.37 477	59.41 493	53.52 472	41.39 481	56.50 482	40.60 409	55.03 473	49.64 452	49.57 464	56.22 480	59.42 484	50.07 483	55.57 490	50.19 495	51.15 484	51.23 489	51.90 483	56.75 492

IMH	63.51 491	61.05 489	69.15 487	69.90 490	54.09 490	65.82 491	55.66 490	72.12 498	72.52 493	72.73 492	81.82 501	73.16 490	79.86 499	77.03 504	52.57 486	44.46 486	50.01 494	68.11 490	51.57 490	56.59 489	41.88 488

Consistency-Raft	41.94 479	35.39 473	45.40 452	33.16 471	41.47 483	45.14 464	33.50 474	56.78 483	55.37 463	32.11 422	65.41 483	30.46 382	49.76 473	40.94 465	48.33 481	27.72 480	35.00 481	43.33 481	51.89 491	39.60 481	28.04 479

LVE	71.96 496	73.19 495	84.13 500	75.60 493	55.78 492	75.59 498	63.60 495	77.67 504	83.64 505	82.16 503	87.25 509	83.54 501	82.79 504	76.17 502	65.22 497	49.11 489	57.71 501	74.86 494	62.93 492	66.84 492	61.36 495

TorneroNet-64	66.18 492	71.37 494	72.19 489	76.80 494	59.54 494	67.82 492	59.56 491	67.83 491	79.98 501	63.09 484	67.00 487	82.98 499	69.97 490	68.02 488	62.78 495	49.03 488	44.17 488	73.23 492	64.19 493	69.14 493	54.83 490

ktn	72.86 500	80.20 505	70.88 488	79.38 500	69.76 504	75.01 496	70.17 502	69.27 494	77.21 497	73.05 493	77.79 496	77.79 492	77.01 497	73.04 501	56.44 487	79.36 501	66.31 503	80.24 499	68.37 494	72.53 500	63.45 497

notaker	72.59 499	79.99 504	79.75 496	79.06 498	68.60 501	63.66 489	62.15 493	69.61 495	75.78 496	77.77 499	79.16 497	79.92 497	84.80 506	77.69 505	59.73 490	70.15 498	61.03 502	77.65 495	68.69 495	70.81 495	65.81 500

JetRed	79.80 508	80.33 506	91.79 505	71.25 491	75.71 507	91.85 510	80.84 507	79.41 508	80.84 502	84.48 508	84.47 504	83.34 500	72.72 492	79.51 506	85.74 510	69.66 497	81.68 509	73.70 493	72.68 496	82.42 507	73.53 506

WAO-7	72.48 498	78.58 499	55.84 466	79.20 499	69.56 503	71.30 494	73.06 503	78.20 507	84.37 506	77.52 498	85.78 505	79.44 496	80.26 500	65.93 487	66.47 498	62.13 494	69.81 506	70.46 491	73.18 497	66.66 490	61.95 496

WAO-6	71.06 494	73.42 496	67.24 482	79.78 501	61.93 497	69.67 493	60.23 492	75.12 503	87.02 507	74.87 495	79.60 498	79.28 495	84.75 505	68.25 490	61.91 493	67.67 495	48.98 492	81.65 500	73.43 498	66.76 491	59.64 494

TorneroNet	71.59 495	73.91 497	76.67 494	81.06 503	65.65 498	71.44 495	65.68 496	71.66 497	75.08 495	71.76 491	73.09 493	84.12 503	74.51 496	70.46 494	69.58 499	59.87 493	48.58 491	79.93 496	73.78 499	75.74 504	69.18 503

MFMNet_re	72.11 497	79.45 502	64.79 479	52.91 483	84.26 508	78.00 504	69.47 499	64.08 487	67.45 490	61.33 479	71.28 491	64.22 484	69.42 489	72.45 496	61.54 491	81.63 506	73.93 508	80.19 498	74.21 500	83.02 508	88.49 510

GCST	37.71 477	41.51 479	27.28 413	92.08 511	36.49 479	24.16 391	0.99 38	26.00 281	20.14 230	26.34 382	15.80 145	19.97 296	4.67 107	17.54 323	5.83 199	80.93 504	35.32 482	87.67 509	74.76 501	73.87 502	42.93 489

HanzoNet	77.99 507	81.45 507	83.64 498	78.05 497	69.26 502	75.78 499	69.09 498	73.99 501	78.09 499	82.39 505	83.06 502	85.66 507	87.00 509	86.11 510	74.40 504	85.46 511	68.53 505	81.84 501	75.61 502	73.07 501	67.26 501

DPSimNet_ROB	74.86 503	83.75 508	61.14 474	77.51 495	65.78 499	76.04 500	75.86 504	74.62 502	77.61 498	82.20 504	75.97 495	80.50 498	72.45 491	68.06 489	84.65 509	81.90 507	52.11 496	79.97 497	76.71 503	70.85 496	79.47 508

UNDER WATER-64	73.59 501	75.19 498	88.26 503	74.50 492	55.55 491	78.94 505	76.55 505	65.86 489	68.37 491	75.79 497	69.24 490	84.00 502	77.49 498	69.01 492	73.11 502	81.39 505	57.22 500	82.69 503	80.62 504	69.53 494	68.45 502

WAO-8	77.20 505	78.94 500	67.39 483	86.73 506	72.82 505	79.98 507	69.63 500	77.88 505	88.66 509	83.17 506	86.77 506	85.56 505	85.20 507	72.63 497	69.82 500	75.00 499	55.65 498	87.92 510	83.63 505	71.60 497	64.97 498

Venus	77.20 505	78.94 500	67.39 483	86.73 506	72.82 505	79.98 507	69.63 500	77.88 505	88.66 509	83.17 506	86.77 506	85.56 505	85.20 507	72.63 497	69.82 500	75.00 499	55.65 498	87.92 510	83.63 505	71.61 498	64.97 498

UNDER WATER	76.36 504	79.65 503	88.23 502	84.62 504	67.01 500	77.90 503	78.03 506	67.43 490	72.64 494	75.52 496	71.49 492	85.52 504	82.57 503	70.68 495	75.48 505	79.61 502	54.01 497	86.59 507	84.76 507	72.44 499	72.94 505

Dean	80.94 509	86.19 509	83.94 499	85.03 505	60.07 495	75.42 497	67.27 497	81.85 509	88.36 508	92.35 511	87.09 508	92.14 510	93.19 511	83.37 509	74.06 503	68.69 496	66.48 504	94.89 513	84.90 508	83.86 509	69.69 504

tt	89.84 511	1.21 16	99.99 520	99.29 517	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	99.99 518	78.46 500	68.51 488	99.99 522	100.00 519	100.00 522	100.00 522	95.27 512	99.93 518	87.33 508	86.20 509	94.13 515	86.50 509

xxxxx1	91.89 512	95.36 513	98.42 512	87.40 508	89.37 509	98.54 513	98.20 515	92.95 511	93.30 512	93.53 512	95.30 513	97.01 512	96.36 512	94.68 511	94.93 511	83.39 508	84.31 510	82.86 504	88.15 510	84.30 510	89.46 511

tt_ll	91.89 512	95.36 513	98.42 512	87.40 508	89.37 509	98.54 513	98.20 515	92.95 511	93.30 512	93.53 512	95.30 513	97.01 512	96.36 512	94.68 511	94.93 511	83.39 508	84.31 510	82.86 504	88.15 510	84.30 510	89.46 511

ff	91.89 512	95.36 513	98.42 512	87.40 508	89.37 509	98.54 513	98.20 515	92.95 511	93.30 512	93.53 512	95.30 513	97.01 512	96.36 512	94.68 511	94.93 511	83.39 508	84.31 510	82.86 504	88.15 510	84.30 510	89.46 511

MADNet++	94.07 515	93.58 512	90.62 504	96.24 513	96.57 513	97.26 512	90.52 510	94.64 514	91.89 511	97.09 515	93.64 511	94.65 511	92.81 510	96.06 514	95.06 514	95.31 513	95.85 513	92.44 512	92.08 513	91.00 513	94.17 516

KSHMR	88.63 510	93.05 511	84.15 501	95.59 512	91.74 512	82.94 509	83.28 509	84.59 510	81.87 503	87.85 509	83.96 503	91.71 509	81.49 501	76.73 503	82.12 508	96.47 514	96.06 514	96.71 514	97.16 514	92.74 514	92.47 514

LRCNet_RVC	73.95 502	70.63 493	75.65 492	77.92 496	60.69 496	41.66 461	16.24 416	71.26 496	48.66 440	88.23 510	93.84 512	90.11 508	82.18 502	80.69 507	61.88 492	97.09 515	72.20 507	96.71 514	97.62 515	77.99 505	77.70 507

Anonymous_1	99.63 519	99.96 518	99.94 519	99.77 518	99.59 517	100.00 521	100.00 520	99.81 520	99.98 517	99.63 519	99.94 518	99.75 519	100.00 519	99.67 517	99.89 518	98.37 516	99.84 517	98.70 516	99.26 516	99.29 516	99.24 517

PML	99.07 516	100.00 522	98.17 511	99.22 516	99.21 516	99.98 520	99.74 518	98.27 516	98.10 515	100.00 522	99.37 516	98.77 516	99.85 517	100.00 522	98.07 516	100.00 519	99.54 515	100.00 519	99.51 517	99.87 518	93.65 515

test_example2	99.67 520	99.99 519	99.99 520	100.00 520	99.99 518	99.87 519	99.99 519	98.01 515	100.00 520	100.00 522	100.00 519	98.18 515	98.43 515	99.98 519	99.98 519	100.00 519	99.99 519	99.40 517	99.52 518	100.00 519	100.00 520

ccccc		98.11 516		100.00 520	100.00 520	99.33 518		99.78 519		99.63 519		99.67 518		99.95 518		100.00 519	100.00 520	99.97 518	99.91 519	100.00 519

HaxPig	99.40 518	99.99 519	97.53 510	99.99 519	99.99 518	96.91 511	97.19 512	99.57 518	99.99 518	99.98 521	100.00 519	99.99 522	99.96 518	99.06 516	97.86 515	99.99 517	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	99.98 519

Selective-RAFT-Error	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

CasAABBNet	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

LSM0	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DPSMNet_ROB	99.95 522	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	99.16 516	100.00 519	99.95 520	100.00 519	99.98 519	99.99 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DGTPSM_ROB	99.95 522	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	99.16 516	100.00 519	99.95 520	100.00 519	99.98 519	99.99 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DPSM_ROB	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DPSM	100.00 524	100.00 522	100.00 522	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 521	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

MEDIAN_ROB	99.20 517	99.85 517	99.64 517	98.51 515	98.53 515	98.60 516	97.88 514	98.83 517	98.59 516	99.35 518	99.47 517	99.57 517	99.05 516	98.38 515	98.37 517	99.99 517	99.63 516	100.00 519	100.00 520	99.82 517	99.92 518

AVERAGE_ROB	99.81 521	99.99 519	99.44 516	100.00 520	100.00 520	99.02 517	97.81 513	100.00 521	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

Low-res two-view benchmark