Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.58 171	0.29 3	1.66 37	0.37 224	0.53 342	0.47 73	0.13 1	0.54 69	0.37 7	1.02 422	0.25 22	0.17 5	0.22 57	1.04 256	0.27 59	0.08 4	1.98 474	0.08 7	0.06 8	0.17 124	1.92 463

IGEV-Stereo+	0.48 91	0.32 20	1.43 19	0.26 28	0.46 325	0.30 10	0.13 1	0.32 3	0.57 110	0.80 385	0.24 14	0.19 9	0.19 32	0.57 142	0.46 196	0.10 77	1.36 441	0.08 7	0.22 334	0.46 428	1.04 406

MonSter	0.47 80	0.29 3	1.07 5	0.22 4	0.18 60	0.51 100	0.14 3	0.49 37	0.35 4	0.26 38	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 237	0.47 201	0.06 1	2.11 480	0.07 1	0.81 482	0.07 1	1.01 402

GCAP-Stereo	0.59 188	1.35 396	2.44 202	0.49 328	1.02 436	0.52 117	0.14 3	0.53 59	0.54 88	0.44 102	0.50 178	0.30 83	0.22 57	0.68 184	0.41 170	0.09 26	1.30 436	0.09 35	0.07 19	0.23 242	0.54 289

StereoAnything_RVC	1.22 440	1.71 453	3.17 409	2.52 497	2.63 498	0.26 5	0.15 5	0.47 32	0.54 88	0.49 139	0.71 356	0.52 220	0.19 32	1.60 348	0.57 245	0.11 158	4.13 506	0.08 7	0.05 1	0.76 463	3.79 504

dual_stereo	0.94 401	0.31 10	1.80 46	0.90 421	2.52 497	0.54 135	0.15 5	0.69 141	1.02 432	0.25 30	0.18 2	0.18 7	0.14 2	0.63 164	0.35 144	0.09 26	3.76 502	0.07 1	0.47 445	0.07 1	4.59 508

Pointernet	0.37 29	0.31 10	1.91 70	0.25 12	0.37 281	0.47 73	0.15 5	0.67 134	0.52 73	0.23 18	0.30 49	0.28 74	0.20 42	0.32 19	0.23 22	0.10 77	0.24 278	0.07 1	0.13 197	0.10 18	0.51 276

U	3.41 498	0.37 60	1.27 11	0.27 39	13.75 513	19.65 519	0.15 5	0.43 18	0.33 2	0.18 2	0.19 5	0.27 67	0.15 5	0.23 1	0.19 1	0.10 77	0.06 1	17.75 518	12.73 514	0.11 26	0.10 5

trnet	0.31 5	0.31 10	1.65 36	0.20 2	0.12 3	0.55 147	0.15 5	0.50 49	0.51 63	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.24 25	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 15

DLNR_Zeroshot_test	13.74 514	20.06 517	23.92 518	121.50 528	35.20 523	0.46 62	0.15 5	7.96 511	0.47 41	0.29 52	0.37 92	0.26 56	0.17 11	0.79 220	0.36 147	7.16 513	2.95 500	0.09 35	0.38 427	50.40 526	1.95 465

CREStereo++_RVC	0.38 33	0.37 60	2.47 233	0.25 12	0.16 27	0.54 135	0.15 5	0.42 15	0.57 110	0.37 67	0.52 190	0.24 38	0.19 32	0.31 9	0.27 59	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 381	0.09 9	0.22 94
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 8	0.40 81	1.21 9	0.35 195	0.16 27	0.29 8	0.16 12	0.59 99	0.56 103	0.20 4	0.20 7	0.17 5	0.26 105	0.40 57	0.38 159	0.09 26	0.08 42	0.08 7	0.25 350	0.12 36	0.43 234

FoundationStereo	0.61 205	0.37 60	0.91 2	1.96 492	2.40 496	0.20 2	0.16 12	0.26 1	0.86 383	0.16 1	0.12 1	0.19 9	0.17 11	0.58 148	0.32 114	0.10 77	2.98 501	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 80

TANstereo	0.39 36	0.70 212	2.48 239	0.23 5	0.12 3	0.54 135	0.16 12	0.41 11	0.47 41	0.45 106	0.51 181	0.26 56	0.22 57	0.34 28	0.21 4	0.10 77	0.10 119	0.08 7	0.07 19	0.09 9	0.18 67

XX-Stereo	0.98 412	0.57 160	4.45 485	1.64 475	5.33 505	0.55 147	0.16 12	0.96 329	0.43 25	0.45 106	0.65 311	0.85 380	0.19 32	0.79 220	0.26 50	0.11 158	0.80 382	0.10 86	0.32 396	0.17 124	0.78 361

GIP-stereo	0.61 205	0.68 201	1.05 4	0.95 430	1.46 472	0.42 46	0.17 16	0.69 141	0.49 49	0.19 3	0.24 14	0.23 28	0.18 24	0.95 247	0.59 254	0.10 77	1.33 439	0.08 7	0.06 8	0.18 148	2.21 480

MaDis-Stereo	0.35 19	0.89 286	2.15 123	0.25 12	0.29 210	0.29 8	0.17 16	0.47 32	0.41 15	0.21 7	0.22 10	0.28 74	0.21 49	0.32 19	0.31 104	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.11 26	0.12 15

MIF-Stereo (partial)	0.41 43	0.71 216	2.67 318	0.27 39	0.24 161	0.32 14	0.17 16	0.56 81	0.46 35	0.26 38	0.37 92	0.25 46	0.26 105	0.46 81	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.21 210	0.15 38

XX-TBD	0.40 41	1.04 322	2.49 244	0.35 195	0.13 7	0.51 100	0.17 16	0.44 21	0.52 73	0.38 71	0.51 181	0.23 28	0.19 32	0.31 9	0.25 36	0.10 77	0.07 8	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 67

CREStereo	0.31 5	0.35 45	1.66 37	0.19 1	0.13 7	0.55 147	0.17 16	0.50 49	0.50 58	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.23 22	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 15
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
DIP-Stereo	0.43 50	0.50 130	2.21 138	0.27 39	0.18 60	0.63 274	0.17 16	0.94 313	0.58 117	0.49 139	0.48 152	0.30 83	0.30 160	0.40 57	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.15 82	0.33 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GREAT-IGEV	0.92 394	0.56 158	2.08 104	0.98 433	2.29 495	0.47 73	0.18 22	0.35 4	0.78 321	0.74 367	0.33 71	0.15 1	0.18 24	1.00 249	0.55 239	0.09 26	3.79 503	0.07 1	0.26 357	0.22 227	3.26 501

DEFOM-Stereo	0.26 1	0.61 176	1.22 10	0.24 6	0.14 11	0.49 84	0.18 22	0.31 2	0.31 1	0.20 4	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 73	0.19 1	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 51

tg	0.45 67	0.83 262	1.85 58	0.29 73	0.16 27	0.57 176	0.18 22	0.60 106	0.56 103	0.37 67	0.44 132	0.38 125	0.24 76	0.48 98	0.28 72	0.09 26	0.30 301	0.11 150	0.11 141	0.44 421	0.77 355

UniTT-Stereo	0.36 25	0.66 191	2.43 194	0.28 55	0.24 161	0.30 10	0.18 22	0.35 4	0.36 6	0.26 38	0.37 92	0.18 7	0.18 24	0.33 23	0.30 88	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.25 270	0.09 2

RAFT-RH_RVC	0.65 255	0.73 224	2.78 358	0.39 257	0.29 210	0.60 218	0.18 22	0.45 23	0.63 157	0.75 370	1.89 465	0.47 195	0.29 150	1.59 345	1.21 382	0.15 308	0.07 8	0.13 261	0.13 197	0.11 26	0.10 5

HART	0.75 328	0.75 239	2.22 140	0.94 427	1.59 479	0.30 10	0.19 27	0.72 158	0.85 376	0.30 53	0.52 190	0.39 129	0.16 7	0.81 227	0.43 182	0.08 4	2.61 498	0.10 86	0.07 19	0.36 377	1.61 454

GCST	0.84 361	1.48 426	3.02 396	1.12 448	1.09 446	0.62 260	0.19 27	0.79 193	0.56 103	0.60 270	0.65 311	0.50 209	0.31 165	1.24 287	0.74 309	0.76 467	0.46 331	0.84 471	0.64 472	0.71 457	0.57 301

H2IRNET	0.48 91	1.04 322	2.57 276	0.31 109	0.19 91	0.54 135	0.19 27	0.55 78	0.53 84	0.28 46	0.56 237	0.47 195	0.35 187	0.47 85	0.40 165	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.14 219	0.37 384	0.26 124

MoCha-V2	0.74 317	0.78 249	2.18 129	1.01 439	1.55 475	0.36 31	0.19 27	0.61 111	0.49 49	0.33 60	0.34 77	0.30 83	0.27 119	1.56 333	0.47 201	0.09 26	1.94 471	0.08 7	0.37 423	0.18 148	1.62 455

GMStereo_Zeroshot	0.44 63	0.44 105	1.84 54	0.44 299	0.20 102	0.52 117	0.19 27	0.60 106	0.54 88	0.58 240	0.59 260	0.63 275	0.29 150	0.59 149	0.34 136	0.16 325	0.09 91	0.16 341	0.09 60	0.26 289	0.26 124

MIM_Stereo	0.55 148	0.92 299	2.65 306	0.32 129	1.09 446	0.51 100	0.19 27	0.67 134	0.52 73	0.48 123	0.54 214	0.43 150	0.27 119	0.57 142	0.30 88	0.08 4	0.17 234	0.11 150	0.10 95	0.28 316	0.80 366

CASnet	0.32 8	0.40 81	1.80 46	0.28 55	0.11 1	0.47 73	0.19 27	0.45 23	0.47 41	0.39 76	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.31 9	0.21 4	0.11 158	0.06 1	0.15 322	0.12 177	0.16 101	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.46 75	0.48 119	1.88 64	0.32 129	0.16 27	0.61 238	0.19 27	0.66 131	0.62 146	0.28 46	0.30 49	0.41 144	0.33 177	0.51 117	0.32 114	0.11 158	1.09 411	0.09 35	0.35 414	0.19 178	0.37 193

MC-Stereo	0.58 171	0.37 60	2.00 87	0.88 418	0.64 379	0.54 135	0.19 27	0.46 29	0.39 11	0.58 240	0.39 103	0.27 67	0.27 119	0.71 195	0.32 114	0.09 26	1.20 417	0.09 35	0.16 260	0.22 227	1.92 463

RALAANet	0.52 122	1.37 406	2.63 296	0.33 150	0.23 149	0.48 79	0.19 27	0.69 141	0.55 97	0.49 139	0.46 139	0.39 129	0.31 165	0.53 128	0.53 231	0.10 77	0.33 308	0.11 150	0.17 276	0.29 324	0.13 18

Gwc-CoAtRS	0.41 43	0.37 60	2.06 101	0.28 55	0.41 302	0.48 79	0.19 27	0.64 125	0.49 49	0.45 106	0.39 103	0.57 250	0.26 105	0.37 44	0.28 72	0.09 26	0.19 246	0.09 35	0.31 388	0.11 26	0.25 116

DN-CSS_ROB	0.56 156	1.64 447	2.75 351	0.42 284	0.22 124	0.57 176	0.19 27	0.79 193	0.66 180	0.46 117	0.62 284	0.41 144	0.32 172	0.73 201	0.49 215	0.12 198	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 391	0.17 58

HI	0.47 80	0.82 260	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

CoSv	0.47 80	0.82 260	2.49 244	0.29 73	0.22 124	0.45 55	0.20 39	0.59 99	0.43 25	0.59 259	0.59 260	0.65 285	0.45 279	0.48 98	0.40 165	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.11 141	0.24 249	0.20 80

SCV_C0	0.73 313	0.68 201	2.05 99	1.50 469	0.92 420	0.45 55	0.20 39	0.96 329	0.71 256	0.65 326	0.33 71	0.31 90	0.20 42	1.25 291	0.52 224	0.09 26	1.68 460	0.08 7	0.30 381	0.27 303	1.52 449

castereo++	0.39 36	0.83 262	1.38 17	0.29 73	0.18 60	0.53 125	0.20 39	0.57 87	0.58 117	0.20 4	0.27 33	0.32 96	0.17 11	0.34 28	0.22 7	0.09 26	0.54 347	0.09 35	0.29 372	0.15 82	0.52 282

RAStereo	0.33 10	0.81 259	2.22 140	0.27 39	0.18 60	0.25 4	0.20 39	0.45 23	0.38 9	0.21 7	0.26 27	0.20 11	0.16 7	0.26 2	0.26 50	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.13 51	0.09 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 67	1.36 401	1.30 13	0.24 6	0.12 3	0.33 20	0.20 39	0.41 11	0.37 7	0.32 58	0.21 8	0.16 4	0.14 2	0.29 5	0.62 267	0.55 455	1.42 448	0.11 150	0.13 197	0.25 270	0.56 297

AIO-Stereo	0.64 247	0.60 170	1.63 34	1.31 452	1.45 469	0.38 37	0.20 39	0.55 78	0.83 362	0.31 55	0.31 58	0.23 28	0.15 5	0.39 50	0.63 273	0.10 77	1.25 424	0.09 35	0.41 435	0.21 210	1.73 459

RSM++	0.48 91	0.52 141	1.27 11	1.62 473	1.27 462	0.39 39	0.20 39	0.49 37	0.56 103	0.22 13	0.25 22	0.24 38	0.17 11	0.39 50	0.23 22	0.09 26	0.11 145	0.09 35	0.35 414	0.29 324	0.80 366

CAS++	0.34 14	0.39 76	1.90 67	0.25 12	0.18 60	0.32 14	0.20 39	0.78 184	0.44 32	0.31 55	0.31 58	0.21 19	0.16 7	0.34 28	0.20 3	0.15 308	0.13 177	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.52 122	0.86 275	2.38 171	0.32 129	0.60 363	0.70 332	0.20 39	0.78 184	0.58 117	0.44 102	0.36 86	0.81 364	0.24 76	0.53 128	0.30 88	0.10 77	0.35 310	0.09 35	0.31 388	0.09 9	0.40 214

testlalala2	0.48 91	0.34 37	2.53 256	0.65 385	0.56 348	0.57 176	0.20 39	0.84 234	0.63 157	0.42 87	0.54 214	0.45 177	0.21 49	0.30 7	0.26 50	0.10 77	0.13 177	0.09 35	0.29 372	0.12 36	0.31 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 122	0.51 137	1.12 6	0.26 28	0.22 124	0.46 62	0.20 39	1.10 425	1.33 462	3.13 500	0.33 71	0.22 21	0.20 42	0.34 28	0.26 50	0.11 158	0.09 91	0.11 150	0.09 60	0.17 124	0.21 87

MyStereo8	0.73 313	1.16 351	2.89 377	0.53 342	0.34 259	0.71 337	0.20 39	1.87 481	0.59 127	0.53 188	0.66 318	0.50 209	0.33 177	1.27 296	0.62 267	0.10 77	1.19 416	0.10 86	0.21 323	0.21 210	0.61 311

MSKI-zero shot	0.70 298	0.44 105	2.62 295	1.47 465	0.75 396	0.56 154	0.20 39	0.80 199	0.45 34	0.60 270	0.52 190	0.44 165	0.17 11	0.70 188	0.26 50	0.09 26	2.87 499	0.09 35	0.32 396	0.14 71	0.50 272

LoS	0.34 14	0.35 45	1.88 64	0.25 12	0.13 7	0.53 125	0.20 39	0.50 49	0.53 84	0.26 38	0.28 37	0.37 119	0.24 76	0.40 57	0.25 36	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.06 8	0.15 82	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 10	0.32 20	1.46 23	0.25 12	0.50 330	0.40 40	0.20 39	0.48 34	0.48 45	0.22 13	0.29 42	0.26 56	0.19 32	0.35 38	0.22 7	0.09 26	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.16 101	0.54 289

Selective-IGEV	0.57 163	0.42 90	1.87 63	1.67 477	1.33 463	0.36 31	0.20 39	0.61 111	0.71 256	0.22 13	0.31 58	0.22 21	0.19 32	0.52 121	0.36 147	0.09 26	0.97 397	0.09 35	0.15 239	0.20 198	0.85 378

GLC_STEREO	0.31 5	0.30 8	1.80 46	0.29 73	0.12 3	0.41 41	0.20 39	0.39 6	0.42 20	0.26 38	0.31 58	0.25 46	0.19 32	0.36 41	0.26 50	0.09 26	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.15 38

iRaftStereo_RVC	0.47 80	0.84 266	1.91 70	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.20 39	0.58 90	0.50 58	0.37 67	0.43 120	0.42 149	0.23 72	0.38 47	0.28 72	0.09 26	0.70 374	0.12 201	0.11 141	0.43 417	0.77 355

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 171	1.48 426	2.53 256	0.29 73	0.78 404	0.52 117	0.20 39	0.68 138	0.66 180	0.51 169	0.61 277	0.40 138	0.32 172	0.40 57	0.43 182	0.08 4	0.63 363	0.09 35	0.09 60	0.37 384	0.58 303

CFNet-RSSM	0.44 63	0.36 49	2.38 171	0.28 55	0.43 314	0.53 125	0.20 39	0.86 258	0.52 73	0.44 102	0.36 86	0.53 223	0.26 105	0.40 57	0.27 59	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.38 427	0.10 18	0.22 94

ISRNet	0.51 120	0.58 162	1.96 81	0.38 243	0.31 231	0.49 84	0.21 60	0.80 199	0.71 256	0.64 310	0.71 356	0.66 294	0.40 227	0.59 149	0.45 191	0.23 402	0.16 222	0.21 395	0.20 312	0.21 210	0.37 193

rvit_stereo_0081_aga	0.34 14	0.67 192	1.79 44	0.27 39	0.20 102	0.34 22	0.21 60	0.43 18	0.48 45	0.26 38	0.28 37	0.27 67	0.21 49	0.33 23	0.25 36	0.14 278	0.11 145	0.11 150	0.10 95	0.14 71	0.18 67

rvit_stereo_0075_2	0.45 67	0.45 111	2.60 285	0.34 173	0.32 243	0.41 41	0.21 60	0.60 106	0.54 88	0.39 76	0.51 181	0.40 138	0.29 150	0.46 81	0.31 104	0.21 388	0.15 208	0.22 400	0.15 239	0.18 148	0.33 170

RSM	0.47 80	0.51 137	1.36 15	1.37 458	1.04 438	0.37 33	0.21 60	0.52 54	0.55 97	0.23 18	0.28 37	0.28 74	0.17 11	0.40 57	0.22 7	0.09 26	0.24 278	0.09 35	0.35 414	0.24 249	0.80 366

IGEV++	0.74 317	0.70 212	2.05 99	1.11 445	1.09 446	0.32 14	0.21 60	0.75 167	0.43 25	0.30 53	0.30 49	0.22 21	0.27 119	0.98 248	0.31 104	0.10 77	2.50 495	0.08 7	0.15 239	0.27 303	2.70 492

11t1	0.60 197	0.49 123	2.19 131	0.35 195	0.58 357	0.48 79	0.21 60	0.72 158	0.73 270	0.49 139	0.47 145	0.35 113	0.34 185	0.61 158	0.71 298	0.12 198	1.26 428	0.10 86	0.29 372	0.16 101	1.22 424

plain	0.43 50	0.73 224	2.80 360	0.28 55	0.19 91	0.33 20	0.21 60	0.63 122	0.50 58	0.24 25	0.38 98	0.24 38	0.25 94	0.48 98	0.32 114	0.12 198	0.08 42	0.13 261	0.09 60	0.43 417	0.13 18

testlalala_base	0.61 205	0.35 45	2.44 202	0.35 195	0.33 249	0.55 147	0.21 60	0.88 275	0.41 15	0.41 81	0.39 103	0.31 90	0.24 76	0.33 23	0.36 147	0.98 478	1.61 454	0.09 35	0.22 334	1.11 473	0.68 332

AEACV	0.89 387	0.29 3	1.84 54	2.50 496	1.68 481	0.53 125	0.21 60	1.01 372	0.42 20	0.68 341	0.31 58	0.22 21	0.39 220	1.63 349	0.25 36	0.09 26	2.60 496	0.09 35	0.54 460	0.23 242	2.27 486

Any-RAFT	0.42 47	0.33 30	1.89 66	0.28 55	0.21 114	0.69 329	0.21 60	0.83 226	0.60 133	0.45 106	0.43 120	0.62 271	0.30 160	0.48 98	0.24 25	0.11 158	0.40 323	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 51

CroCo-Stereo Lap2	0.38 33	0.91 294	2.02 92	0.33 150	0.38 289	0.23 3	0.21 60	0.63 122	0.51 63	0.23 18	0.28 37	0.29 81	0.23 72	0.34 28	0.28 72	0.10 77	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.22 227	0.15 38

IIG-Stereo	0.65 255	0.87 277	2.32 161	0.55 351	0.23 149	0.62 260	0.21 60	0.78 184	0.71 256	0.64 310	0.69 330	0.69 322	0.38 205	2.07 416	1.37 400	0.11 158	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.27 131

CroCo-Stereo	0.35 19	0.71 216	1.67 39	0.32 129	0.17 46	0.19 1	0.21 60	0.79 193	0.54 88	0.22 13	0.25 22	0.55 239	0.22 57	0.28 3	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.07 19	0.12 36	0.10 5
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
raftrobust	0.52 122	1.14 343	2.15 123	0.33 150	0.99 429	0.53 125	0.21 60	0.59 99	0.50 58	0.53 188	0.36 86	0.31 90	0.33 177	0.47 85	0.42 175	0.10 77	0.55 350	0.09 35	0.08 38	0.22 227	0.46 257

AFF-stereo	0.57 163	1.51 429	2.59 280	0.33 150	0.23 149	0.51 100	0.21 60	0.69 141	0.68 220	0.49 139	0.63 292	0.49 205	0.34 185	0.50 116	0.37 152	0.08 4	0.54 347	0.10 86	0.10 95	0.40 405	0.60 310

SMoEStereo_RVC	0.36 25	0.83 262	1.48 26	0.26 28	0.15 18	0.46 62	0.22 75	0.40 8	0.43 25	0.23 18	0.24 14	0.21 19	0.18 24	0.47 85	0.59 254	0.07 2	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.42 227

tt45	0.35 19	0.80 255	1.46 23	0.26 28	0.17 46	0.55 147	0.22 75	0.44 21	0.39 11	0.24 25	0.26 27	0.25 46	0.18 24	0.64 170	0.36 147	0.09 26	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.29 143

mms	0.39 36	0.63 183	1.31 14	0.34 173	0.65 382	0.32 14	0.22 75	0.39 6	0.39 11	0.27 45	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.57 142	0.22 7	0.08 4	0.21 268	0.10 86	0.08 38	0.24 249	1.16 414

ours_stereo	0.37 29	0.67 192	1.63 34	0.30 93	0.50 330	0.35 27	0.22 75	0.41 11	0.38 9	0.21 7	0.32 68	0.23 28	0.17 11	0.47 85	0.22 7	0.08 4	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.24 249	0.77 355

fffy	0.39 36	0.67 192	1.57 29	0.45 306	0.52 336	0.37 33	0.22 75	0.45 23	0.35 4	0.21 7	0.30 49	0.26 56	0.20 42	0.45 79	0.24 25	0.08 4	0.29 300	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.77 355

rvit_stereo_0083	0.28 2	0.37 60	0.88 1	0.28 55	0.18 60	0.28 6	0.22 75	0.40 8	0.58 117	0.25 30	0.30 49	0.27 67	0.27 119	0.38 47	0.25 36	0.14 278	0.12 162	0.13 261	0.10 95	0.13 51	0.14 30

rvit_stereo_0081	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

model_zeroshot	0.75 328	0.94 304	2.48 239	1.88 487	0.68 387	0.72 343	0.22 75	1.01 372	0.51 63	1.10 429	0.35 84	0.63 275	0.20 42	0.78 217	0.32 114	0.12 198	1.97 473	0.10 86	0.23 339	0.12 36	0.56 297

GCAP-BAT	0.78 341	0.38 70	2.37 168	0.98 433	0.60 363	0.77 368	0.22 75	1.13 436	0.51 63	0.80 385	0.90 407	0.81 364	0.25 94	0.77 210	0.88 339	0.10 77	1.94 471	0.09 35	0.50 452	0.17 124	1.35 437

rvit_stereo_0082	0.29 3	0.46 113	1.13 7	0.28 55	0.17 46	0.32 14	0.22 75	0.45 23	0.58 117	0.25 30	0.26 27	0.26 56	0.22 57	0.36 41	0.25 36	0.14 278	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.13 51	0.11 12

RAFT-Stereo-weight	0.46 75	0.37 60	1.60 33	0.29 73	0.51 333	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.67 193	0.48 123	0.38 98	0.36 114	0.17 11	0.39 50	0.27 59	0.09 26	1.28 431	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.41 222

test_for_model	0.82 353	1.62 443	2.47 233	1.36 457	1.04 438	0.53 125	0.22 75	0.82 215	0.63 157	0.60 270	0.29 42	0.25 46	0.21 49	0.28 3	0.25 36	0.80 469	1.87 466	0.08 7	0.08 38	1.81 493	1.18 415

MGS-Stereo	0.35 19	0.48 119	1.99 86	0.26 28	0.14 11	0.41 41	0.22 75	0.41 11	0.48 45	0.24 25	0.51 181	0.25 46	0.18 24	0.33 23	0.22 7	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.47 432	0.10 5

EKT-Stereo	1.56 469	0.55 155	2.60 285	2.54 498	19.66 515	0.55 147	0.22 75	0.76 170	0.51 63	0.40 79	0.36 86	0.43 150	0.27 119	0.74 204	0.42 175	0.13 244	0.17 234	0.11 150	0.16 260	0.20 198	0.50 272

PCWNet_CMD	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.43 234

testlalala	0.53 136	0.36 49	2.40 180	0.29 73	0.35 267	0.60 218	0.22 75	1.02 380	0.63 157	0.56 218	0.40 112	0.32 96	0.21 49	0.33 23	0.27 59	0.10 77	1.73 462	0.09 35	0.24 342	0.08 4	0.43 234

LoS_RVC	0.34 14	0.38 70	1.96 81	0.27 39	0.35 267	0.43 49	0.22 75	0.43 18	0.34 3	0.24 25	0.34 77	0.23 28	0.28 133	0.34 28	0.22 7	0.08 4	0.07 8	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 184

anonymousdsp2	0.88 380	0.31 10	1.96 81	1.06 441	1.56 476	0.57 176	0.22 75	0.84 234	0.98 426	1.20 444	0.37 92	0.65 285	0.26 105	1.19 280	0.46 196	0.10 77	2.40 494	0.10 86	0.13 197	0.19 178	2.96 496

DCANet-4	0.43 50	0.32 20	2.31 159	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.55 206	0.48 152	0.28 74	0.37 196	0.40 57	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

fff	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

ADStereo(finetuned)	0.50 110	0.91 294	2.43 194	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.75 399	0.40 57	0.40 165	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.13 51	0.45 253

AnonymousM	0.45 67	0.49 123	1.83 51	0.29 73	0.15 18	0.53 125	0.22 75	0.64 125	0.66 180	0.47 120	0.33 71	0.30 83	0.25 94	0.49 111	0.29 82	0.12 198	0.27 297	0.71 468	0.37 423	0.12 36	0.41 222

CFNet_pseudo	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.15 322	0.10 95	0.18 148	0.33 170

sCroCo_RVC	0.37 29	0.39 76	2.38 171	0.35 195	0.27 194	0.31 13	0.22 75	0.49 37	0.48 45	0.23 18	0.34 77	0.25 46	0.24 76	0.35 38	0.25 36	0.15 308	0.17 234	0.12 201	0.11 141	0.15 82	0.15 38

HCRNet	0.50 110	0.75 239	2.08 104	0.39 257	0.29 210	0.58 187	0.22 75	0.79 193	0.67 193	0.49 139	0.49 166	0.48 203	0.37 196	1.13 269	0.40 165	0.15 308	0.10 119	0.15 322	0.13 197	0.21 210	0.19 72

DCANet	0.49 106	0.91 294	2.63 296	0.26 28	0.14 11	0.51 100	0.22 75	0.84 234	0.78 321	0.56 218	0.49 166	0.32 96	0.41 238	0.39 50	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.14 71	0.45 253

csc	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

cscssc	0.50 110	0.90 291	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.51 100	0.22 75	0.85 247	0.82 355	0.55 206	0.48 152	0.31 90	0.65 369	0.39 50	0.37 152	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.08 4	0.43 234

GMStereo	0.44 63	1.32 387	2.65 306	0.28 55	0.16 27	0.42 46	0.22 75	0.48 34	0.63 157	0.41 81	0.36 86	0.26 56	0.25 94	0.41 66	0.30 88	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.12 177	0.17 124	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 91	0.58 162	2.46 228	0.33 150	0.18 60	0.58 187	0.22 75	0.83 226	0.64 166	0.49 139	0.42 117	0.55 239	0.38 205	0.52 121	0.51 222	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.11 141	0.17 124	0.31 161

MSMDNet	0.48 91	0.50 130	2.23 142	0.27 39	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.78 184	0.67 193	0.49 139	0.55 224	0.68 311	0.56 335	0.48 98	0.32 114	0.11 158	0.10 119	0.13 261	0.10 95	0.18 148	0.43 234

ccs_rob	0.47 80	0.50 130	2.19 131	0.26 28	0.20 102	0.56 154	0.22 75	0.80 199	0.62 146	0.50 158	0.56 237	0.68 311	0.47 297	0.53 128	0.33 127	0.11 158	0.10 119	0.16 341	0.10 95	0.18 148	0.33 170

iResNet_ROB	0.60 197	1.59 438	2.04 96	0.32 129	0.21 114	0.60 218	0.22 75	0.99 353	0.85 376	0.61 279	0.63 292	0.58 254	0.42 250	1.08 260	0.98 353	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.06 8	0.23 242	0.33 170

AIO-test2	0.60 197	1.55 432	2.73 346	0.63 378	0.42 312	0.50 94	0.23 108	0.84 234	0.73 270	0.34 63	0.53 196	0.37 119	0.22 57	0.70 188	0.32 114	0.75 466	0.16 222	0.13 261	0.17 276	0.21 210	0.47 259

AIO-test1	0.58 171	1.37 406	2.77 356	0.66 390	1.08 444	0.50 94	0.23 108	0.86 258	0.69 231	0.31 55	0.42 117	0.29 81	0.22 57	0.77 210	0.34 136	0.13 244	0.15 208	0.12 201	0.16 260	0.31 341	0.30 152

999	0.35 19	0.74 234	1.38 17	0.27 39	0.18 60	0.50 94	0.23 108	0.40 8	0.41 15	0.21 7	0.33 71	0.23 28	0.18 24	0.74 204	0.37 152	0.09 26	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.26 289	0.26 124

AE-Stereo	0.71 302	0.32 20	2.44 202	0.44 299	0.50 330	0.58 187	0.23 108	1.08 420	0.67 193	0.67 335	0.51 181	0.47 195	0.24 76	0.63 164	0.32 114	0.09 26	2.15 486	0.11 150	0.45 440	0.22 227	2.01 466

ff7	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

IGEVStereo-DCA	0.74 317	0.74 234	2.09 108	0.76 405	0.77 401	0.45 55	0.23 108	0.49 37	0.62 146	0.71 358	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 410	0.10 77	1.50 450	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

ffff	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

11t	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

CFNet_ucs	0.50 110	0.55 155	2.28 151	0.27 39	0.22 124	0.58 187	0.23 108	0.90 292	0.69 231	0.54 194	0.64 304	0.68 311	0.44 271	0.55 135	0.34 136	0.14 278	0.12 162	0.16 341	0.11 141	0.19 178	0.38 202

HH	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 462	0.80 406	0.91 411	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 310	0.55 224	0.87 386	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 417	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 474

HanStereo	0.79 345	0.52 141	2.72 341	1.45 462	0.80 406	0.91 411	0.23 108	0.76 170	0.76 305	0.64 310	0.55 224	0.87 386	0.41 238	0.94 244	0.45 191	0.09 26	1.20 417	0.10 86	0.09 60	0.16 101	2.16 474

CAS	0.39 36	0.31 10	1.79 44	0.81 415	0.34 259	0.51 100	0.23 108	0.49 37	0.42 20	0.23 18	0.31 58	0.20 11	0.17 11	0.30 7	0.25 36	0.77 468	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 222

anonymousdsp	0.86 373	0.59 169	2.65 306	1.33 454	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.13 433	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.12 499

RCA-Stereo	0.45 67	0.38 70	1.80 46	0.27 39	0.25 168	0.58 187	0.23 108	0.84 234	0.66 180	0.42 87	0.44 132	0.28 74	0.35 187	0.31 9	0.21 4	0.09 26	1.01 401	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.53 286

ccc-4	0.65 255	0.58 162	2.09 108	0.39 257	0.60 363	0.56 154	0.23 108	0.49 37	0.62 146	1.00 417	0.24 14	0.20 11	0.24 76	0.71 195	0.24 25	0.09 26	2.09 476	0.10 86	0.18 285	0.24 249	2.22 481

BUS	0.45 67	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.91 411	0.23 108	1.05 401	0.67 193	0.64 310	0.53 196	0.65 285	0.32 172	0.48 98	0.34 136	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

NINENet	0.54 144	0.40 81	2.19 131	0.55 351	0.26 183	0.91 411	0.23 108	1.05 401	0.77 316	0.54 194	0.57 248	0.65 285	0.32 172	1.22 282	0.34 136	0.16 325	0.13 177	0.16 341	0.11 141	0.16 101	0.14 30

IGEV-Stereo	0.86 373	0.60 170	2.65 306	1.35 456	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.14 434	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.13 500
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.50 110	1.36 401	2.44 202	0.37 224	0.19 91	0.58 187	0.23 108	0.49 37	0.69 231	0.42 87	0.39 103	0.34 109	0.29 150	0.55 135	0.32 114	0.25 415	0.10 119	0.37 444	0.19 302	0.30 332	0.17 58

test-3	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 338	0.59 358	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.52 179	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.27 429	0.10 86	0.35 414	0.29 324	0.62 313

test_1	0.58 171	0.43 98	2.44 202	0.52 338	0.59 358	0.46 62	0.23 108	0.77 177	0.49 49	0.51 169	0.29 42	0.44 165	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.27 429	0.10 86	0.35 414	0.29 324	0.63 317

TRStereo	0.89 387	1.02 315	2.91 380	4.59 507	0.31 231	0.93 415	0.23 108	1.93 485	0.66 180	0.37 67	0.54 214	0.48 203	0.40 227	0.67 180	0.29 82	0.13 244	0.37 313	0.11 150	0.48 448	0.13 51	1.21 422

CFNet	0.65 255	1.45 421	2.27 149	0.34 173	0.25 168	0.64 285	0.23 108	0.93 308	0.79 333	0.48 123	0.59 260	0.58 254	0.40 227	2.28 433	0.63 273	0.13 244	0.09 91	0.15 322	0.14 219	0.34 360	0.26 124

HITNet	0.55 148	1.28 382	2.73 346	0.35 195	0.14 11	0.56 154	0.23 108	0.89 283	0.62 146	0.52 179	0.51 181	0.49 205	0.38 205	0.52 121	0.60 258	0.09 26	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.61 311
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
MLCV	0.59 188	1.41 412	2.41 185	0.31 109	0.15 18	0.60 218	0.23 108	0.77 177	0.63 157	0.67 335	0.66 318	0.55 239	0.37 196	1.16 273	1.09 367	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.29 143

SCV	0.69 291	0.68 201	1.95 77	0.90 421	1.04 438	0.49 84	0.24 133	0.98 344	0.73 270	0.54 194	0.31 58	0.24 38	0.20 42	1.32 301	0.26 50	0.11 158	1.59 453	0.09 35	0.32 396	0.34 360	1.58 451

AIO_rvc	0.95 404	1.02 315	2.57 276	2.80 503	1.91 487	0.37 33	0.24 133	0.52 54	0.60 133	0.98 414	0.29 42	0.25 46	0.18 24	2.16 427	0.29 82	0.11 158	1.39 446	0.08 7	0.11 141	0.26 289	2.87 494

HUF	1.33 451	0.96 306	4.06 469	2.73 501	2.17 493	0.35 27	0.24 133	1.87 481	0.75 296	1.28 455	0.29 42	1.35 456	0.19 32	1.97 408	0.43 182	0.15 308	3.91 504	0.08 7	0.06 8	0.31 341	3.41 502

fffft	0.36 25	0.70 212	1.51 28	0.25 12	0.15 18	0.42 46	0.24 133	0.46 29	0.42 20	0.22 13	0.19 5	0.20 11	0.16 7	0.47 85	0.69 290	0.07 2	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.30 332	0.45 253
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 43	0.80 255	1.77 42	0.25 12	0.13 7	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.59 127	0.38 71	0.41 114	0.26 56	0.24 76	0.37 44	0.24 25	0.08 4	0.81 385	0.08 7	0.07 19	0.26 289	0.31 161

WCG-NET（raft）	0.44 63	0.97 308	1.78 43	0.24 6	0.17 46	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.52 73	0.38 71	0.35 84	0.46 186	0.25 94	0.41 66	0.26 50	0.08 4	1.08 409	0.08 7	0.08 38	0.27 303	0.40 214

test_sample1	0.61 205	0.45 111	1.84 54	0.33 150	0.29 210	0.49 84	0.24 133	0.83 226	0.73 270	0.51 169	0.53 196	0.52 220	0.45 279	1.40 309	0.72 302	0.11 158	0.96 396	0.10 86	0.24 342	0.15 82	1.25 427

SMFormer	0.64 247	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 337	0.13 244	1.01 401	0.11 150	0.26 357	0.17 124	0.84 374

tta	0.63 237	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.86 337	0.13 244	1.01 401	0.11 150	0.26 357	0.19 178	0.59 306

qqq1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 401	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 306

fff1	0.62 224	0.54 147	1.92 72	0.32 129	0.16 27	0.46 62	0.24 133	0.94 313	0.85 376	0.58 240	0.70 343	0.51 213	0.41 238	1.89 397	0.64 275	0.13 244	1.01 401	0.09 35	0.24 342	0.19 178	0.59 306

ACVNet-DCA	0.67 278	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 415

xx1	0.71 302	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 438	0.77 374	0.39 103	0.46 186	0.37 196	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.12 201	0.41 435	0.16 101	1.18 415

1test111	0.72 311	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.81 207	0.83 362	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	1.03 254	0.75 310	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.16 101	1.18 415

cc1	0.74 317	0.73 224	2.43 194	0.67 393	0.52 336	0.76 358	0.24 133	0.85 247	1.05 438	0.77 374	0.39 103	0.25 46	0.38 205	0.70 188	0.22 7	0.10 77	2.13 482	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.20 479

tt1	0.74 317	0.73 224	2.34 164	0.67 393	0.63 375	0.75 354	0.24 133	0.85 247	0.96 419	0.81 389	0.38 98	0.26 56	0.35 187	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 487	0.11 150	0.09 60	0.25 270	2.19 476

SDNR	2.06 482	2.93 505	2.94 384	1.55 471	5.13 504	1.98 481	0.24 133	1.95 487	2.62 490	0.92 408	2.71 487	5.76 502	0.68 379	3.61 493	3.84 485	0.33 436	0.38 317	0.22 400	0.17 276	1.13 474	2.04 468

CASS	0.43 50	0.34 37	2.01 89	0.33 150	0.17 46	0.54 135	0.24 133	0.71 157	0.52 73	0.62 291	0.55 224	0.40 138	0.41 238	0.43 75	0.33 127	0.17 344	0.10 119	0.14 296	0.11 141	0.18 148	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 29	0.34 37	1.83 51	0.25 12	0.18 60	0.45 55	0.24 133	0.60 106	0.40 14	0.42 87	0.39 103	0.54 230	0.25 94	0.41 66	0.29 82	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.07 19	0.13 51	0.20 80

x	0.65 255	0.62 181	2.12 117	0.36 212	0.61 372	0.48 79	0.24 133	0.80 199	0.89 398	0.50 158	0.56 237	0.44 165	0.36 190	0.62 163	0.80 324	0.11 158	1.44 449	0.11 150	0.39 430	0.16 101	1.34 436

ASMatch	0.61 205	0.47 116	2.72 341	0.91 425	0.36 275	0.56 154	0.24 133	0.54 69	0.67 193	0.48 123	1.20 440	0.47 195	0.65 369	1.33 303	0.93 344	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.10 18	0.17 58

s12784h	0.41 43	0.34 37	2.17 126	0.24 6	0.11 1	0.64 285	0.24 133	0.85 247	0.70 242	0.45 106	0.54 214	0.28 74	0.27 119	0.51 117	0.27 59	0.11 158	0.06 1	0.09 35	0.06 8	0.16 101	0.14 30

222	1.02 417	0.60 170	1.95 77	0.29 73	0.51 333	0.62 260	0.24 133	1.09 422	0.86 383	0.64 310	0.67 323	0.47 195	0.42 250	1.86 390	6.73 503	0.13 244	1.21 420	0.11 150	0.32 396	0.17 124	1.44 445

xxxx	0.97 410	0.64 186	2.14 122	0.30 93	0.67 384	0.64 285	0.24 133	1.09 422	0.91 403	0.57 234	0.65 311	0.58 254	0.39 220	1.57 338	5.49 500	0.13 244	1.38 443	0.11 150	0.32 396	0.17 124	1.41 443

PMTNet	0.35 19	0.38 70	1.75 41	0.21 3	0.14 11	0.57 176	0.24 133	0.48 34	0.44 32	0.28 46	0.32 68	0.26 56	0.24 76	0.41 66	0.24 25	0.42 444	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.18 148	0.15 38

MM-Stereo_test2	0.65 255	0.43 98	2.54 261	0.62 375	0.18 60	0.50 94	0.25 158	0.49 37	0.47 41	0.36 64	0.26 27	0.24 38	0.23 72	0.40 57	0.38 159	0.08 4	2.33 491	0.09 35	0.10 95	0.38 391	2.66 491

AIO_test	1.11 432	0.77 243	2.51 250	3.32 505	2.81 499	0.35 27	0.25 158	1.29 454	0.68 220	1.28 455	0.27 33	0.32 96	0.17 11	2.86 477	0.27 59	0.12 198	1.72 461	0.08 7	0.21 323	0.15 82	2.81 493

Occ-G	0.68 284	0.54 147	2.08 104	0.99 438	0.74 394	0.38 37	0.25 158	0.46 29	0.78 321	0.40 79	0.36 86	0.46 186	0.22 57	0.90 240	0.70 292	0.09 26	1.53 452	0.09 35	0.16 260	0.31 341	2.06 469

test_sample4	0.62 224	0.49 123	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.57 176	0.25 158	0.98 344	0.76 305	0.56 218	0.55 224	0.45 177	0.38 205	1.78 373	0.56 242	0.13 244	0.80 382	0.13 261	0.21 323	0.17 124	0.76 352

test_sample3	0.61 205	0.48 119	2.24 144	0.34 173	0.19 91	0.58 187	0.25 158	0.97 337	0.76 305	0.54 194	0.52 190	0.46 186	0.37 196	1.78 373	0.57 245	0.13 244	0.79 380	0.12 201	0.21 323	0.17 124	0.73 348

ProNet	0.46 75	0.60 170	1.85 58	0.35 195	0.67 384	0.49 84	0.25 158	0.53 59	0.57 110	0.21 7	0.24 14	0.22 21	0.20 42	0.52 121	0.22 7	0.09 26	0.47 334	0.10 86	0.09 60	0.23 242	1.33 434

raft_robust	0.68 284	1.24 374	2.42 189	0.30 93	0.57 353	0.53 125	0.25 158	0.95 326	0.79 333	0.49 139	0.46 139	1.12 442	0.74 395	1.50 326	0.61 264	0.09 26	0.62 362	0.10 86	0.30 381	0.26 289	0.30 152

AACVNet	0.61 205	1.13 342	2.47 233	0.37 224	0.21 114	0.57 176	0.25 158	0.75 167	0.55 97	0.56 218	0.60 269	0.66 294	0.44 271	2.11 423	0.49 215	0.14 278	0.11 145	0.14 296	0.11 141	0.35 372	0.23 103

GANet-ADL	0.48 91	0.56 158	2.51 250	0.34 173	0.20 102	0.58 187	0.25 158	0.80 199	0.57 110	0.43 95	0.61 277	0.56 246	0.31 165	0.44 78	0.44 187	0.14 278	0.11 145	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.38 202

rafts_anoy	0.60 197	1.33 391	2.59 280	0.53 342	1.09 446	0.49 84	0.25 158	0.67 134	0.53 84	0.41 81	0.38 98	0.33 104	0.30 160	0.68 184	0.41 170	0.10 77	1.13 414	0.13 261	0.15 239	0.20 198	0.29 143

TestStereo	0.49 106	0.88 281	2.38 171	0.30 93	0.16 27	0.43 49	0.25 158	0.55 78	0.46 35	0.38 71	0.46 139	0.34 109	0.28 133	1.96 407	0.28 72	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.15 82	0.13 18

raft+_RVC	0.62 224	1.18 357	2.43 194	0.36 212	2.08 490	0.52 117	0.25 158	0.66 131	0.54 88	0.36 64	0.46 139	0.32 96	0.28 133	0.49 111	0.43 182	0.10 77	0.91 393	0.10 86	0.09 60	0.22 227	0.70 341

pcwnet_v2	0.65 255	0.54 147	4.29 481	0.33 150	0.27 194	0.60 218	0.25 158	1.02 380	0.92 405	0.61 279	0.69 330	0.62 271	0.54 328	0.67 180	0.38 159	0.18 355	0.15 208	0.15 322	0.14 219	0.21 210	0.49 270

FADNet_RVC	0.87 379	1.51 429	2.90 379	0.31 109	0.24 161	0.71 337	0.25 158	1.00 363	0.65 173	0.45 106	0.57 248	0.61 266	0.44 271	1.53 329	0.75 310	0.94 474	0.97 397	0.28 423	1.00 492	0.89 469	1.36 440

BEATNet_4x	0.57 163	1.16 351	2.56 272	0.35 195	0.16 27	0.56 154	0.25 158	0.91 299	0.64 166	0.55 206	0.53 196	0.59 257	0.43 262	0.67 180	0.76 313	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.23 242	0.58 303

R-Stereo Train	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67

RAFT-Stereo	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.36 25	0.55 155	1.48 26	0.31 109	0.18 60	0.35 27	0.26 175	0.56 81	0.66 180	0.26 38	0.29 42	0.33 104	0.26 105	0.41 66	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.13 197	0.15 82	0.25 116

test_sample5	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.55 206	0.63 292	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 387	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 352

DualNet	0.63 237	0.50 130	2.19 131	0.34 173	0.19 91	0.56 154	0.26 175	0.98 344	0.77 316	0.56 218	0.66 318	0.45 177	0.38 205	1.87 394	0.58 250	0.14 278	0.82 387	0.13 261	0.22 334	0.18 148	0.76 352

StereoVision	0.52 122	1.12 339	2.70 338	0.34 173	0.32 243	0.47 73	0.26 175	0.73 161	0.61 137	0.33 60	0.89 404	0.45 177	0.26 105	0.52 121	0.39 163	0.14 278	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.22 227	0.14 30

4D-IteraStereo	0.62 224	1.29 384	3.04 398	0.27 39	0.30 223	0.46 62	0.26 175	0.54 69	0.51 63	0.41 81	0.31 58	0.39 129	0.19 32	0.53 128	0.65 280	0.09 26	0.47 334	0.12 201	0.11 141	0.21 210	2.14 473

DCRE	0.76 333	0.80 255	2.31 159	1.05 440	1.18 455	0.63 274	0.26 175	1.03 387	0.59 127	0.52 179	2.12 470	0.44 165	0.27 119	0.41 66	0.53 231	0.09 26	1.02 406	0.10 86	0.32 396	0.16 101	1.47 447

anonymousa	0.74 317	0.60 170	2.58 278	0.96 431	1.33 463	0.61 238	0.26 175	0.69 141	0.56 103	0.55 206	0.84 391	0.82 369	0.46 289	0.56 138	0.61 264	0.10 77	1.11 413	0.12 201	0.98 491	0.14 71	0.97 398

dd	0.48 91	1.32 387	2.41 185	0.31 109	0.17 46	0.58 187	0.26 175	0.50 49	0.71 256	0.42 87	0.41 114	0.34 109	0.28 133	0.47 85	0.41 170	0.18 355	0.10 119	0.13 261	0.12 177	0.22 227	0.16 51

dad	0.58 171	1.35 396	2.39 178	0.31 109	0.20 102	0.62 260	0.26 175	0.56 81	0.79 333	0.66 333	0.64 304	0.64 282	0.36 190	0.87 233	0.48 206	0.28 426	0.15 208	0.40 447	0.18 285	0.24 249	0.22 94

Patchmatch Stereo++	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18
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
OMP-Stereo	0.64 247	0.87 277	2.38 171	0.56 360	0.37 281	0.60 218	0.26 175	0.75 167	0.71 256	0.65 326	0.60 269	0.68 311	0.32 172	2.07 416	1.18 378	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.28 137

ROB_FTStereo	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

iRAFT	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

RALCasStereoNet	0.65 255	1.34 393	2.56 272	0.43 294	0.96 425	0.50 94	0.26 175	0.62 115	0.56 103	0.43 95	0.49 166	0.36 114	0.28 133	0.72 200	0.53 231	0.10 77	1.18 415	0.09 35	0.08 38	0.27 303	1.27 429

111	0.57 163	1.41 412	2.63 296	0.25 12	0.15 18	0.59 205	0.26 175	0.90 292	0.83 362	0.50 158	0.54 214	0.57 250	0.38 205	0.54 134	0.41 170	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.24 249	0.81 371

DMCA	0.50 110	0.83 262	1.95 77	0.32 129	0.24 161	0.59 205	0.26 175	0.81 207	0.68 220	0.59 259	0.49 166	0.56 246	0.36 190	0.65 174	0.65 280	0.14 278	0.10 119	0.14 296	0.10 95	0.19 178	0.29 143

StereoDRNet-Refined	0.55 148	0.61 176	2.07 102	0.34 173	0.21 114	0.68 326	0.26 175	0.87 267	0.73 270	0.70 349	0.69 330	0.74 338	0.45 279	1.10 262	0.62 267	0.12 198	0.09 91	0.14 296	0.14 219	0.27 303	0.24 112
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo	0.34 14	0.48 119	1.00 3	0.25 12	0.29 210	0.41 41	0.27 192	0.76 170	0.49 49	0.23 18	0.30 49	0.24 38	0.31 165	0.29 5	0.29 82	0.09 26	0.20 259	0.09 35	0.31 388	0.12 36	0.44 248

rvit_stereo_0080	0.33 10	0.77 243	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

rvit_stereo_ft	0.38 33	1.01 313	1.86 62	0.33 150	0.21 114	0.28 6	0.27 192	0.59 99	0.55 97	0.24 25	0.28 37	0.28 74	0.27 119	0.35 38	0.28 72	0.14 278	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.14 71	0.31 161

test_sample6	0.64 247	0.51 137	2.17 126	0.35 195	0.18 60	0.56 154	0.27 192	1.00 363	0.80 341	0.56 218	0.66 318	0.47 195	0.39 220	1.95 405	0.60 258	0.14 278	0.80 382	0.13 261	0.21 323	0.18 148	0.78 361

mmm	0.66 274	0.53 145	1.83 51	0.38 243	0.86 412	0.49 84	0.27 192	0.82 215	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.47 195	0.38 205	0.81 227	0.73 304	0.12 198	1.37 442	0.14 296	0.45 440	0.18 148	1.35 437

whm_eth	0.33 10	0.77 243	1.43 19	0.24 6	0.18 60	0.34 22	0.27 192	0.58 90	0.51 63	0.25 30	0.27 33	0.27 67	0.22 57	0.32 19	0.27 59	0.14 278	0.10 119	0.10 86	0.10 95	0.15 82	0.17 58

qqq	0.65 255	0.63 183	2.10 114	0.30 93	0.64 379	0.46 62	0.27 192	0.81 207	0.83 362	0.48 123	0.56 237	0.46 186	0.37 196	1.03 254	0.75 310	0.11 158	1.41 447	0.12 201	0.41 435	0.16 101	1.18 415

IER	0.49 106	0.73 224	2.12 117	0.27 39	0.25 168	0.65 300	0.27 192	0.76 170	0.59 127	0.56 218	0.59 260	0.60 264	0.53 326	0.64 170	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.11 141	0.18 148	0.15 38

PSMNet-ADL	0.56 156	0.47 116	2.03 93	0.35 195	0.22 124	0.67 320	0.27 192	0.77 177	0.58 117	0.43 95	0.53 196	0.70 328	0.45 279	1.89 397	0.64 275	0.16 325	0.13 177	0.11 150	0.13 197	0.15 82	0.51 276

HUI-Stereo	0.43 50	0.36 49	2.45 220	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.47 85	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

PFNet	0.62 224	0.42 90	2.69 331	0.43 294	0.55 346	0.62 260	0.27 192	0.64 125	0.72 265	0.61 279	0.56 237	0.45 177	0.33 177	1.86 390	1.12 371	0.28 426	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.26 289	0.27 131

iGMRVC	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.27 192	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.57 142	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

UNet	0.56 156	0.58 162	2.81 364	0.32 129	0.33 249	0.74 352	0.27 192	0.86 258	0.67 193	0.55 206	0.55 224	0.72 331	0.55 333	0.79 220	0.58 250	0.12 198	0.09 91	0.13 261	0.11 141	0.20 198	0.19 72

MM-Stereo_test1	0.63 237	0.64 186	2.51 250	0.54 349	0.37 281	0.44 53	0.28 205	0.68 138	0.59 127	0.43 95	0.33 71	0.26 56	0.25 94	0.89 239	0.52 224	0.10 77	1.84 465	0.10 86	0.09 60	0.41 411	1.40 442

FACV-RUCA	0.61 205	0.44 105	2.11 116	0.43 294	1.73 483	0.49 84	0.28 205	0.74 163	0.68 220	0.41 81	0.53 196	0.34 109	0.64 366	0.41 66	0.33 127	0.13 244	0.11 145	0.62 463	0.12 177	0.72 458	1.02 404

test_sample2	0.59 188	0.42 90	1.84 54	0.33 150	0.18 60	0.52 117	0.28 205	0.86 258	0.70 242	0.47 120	0.53 196	0.46 186	0.41 238	1.51 327	0.66 283	0.12 198	0.93 395	0.11 150	0.24 342	0.16 101	1.01 402

rrr	0.84 361	0.74 234	3.40 433	0.76 405	0.77 401	0.45 55	0.28 205	1.23 451	0.84 374	0.71 358	0.22 10	0.30 83	0.28 133	1.29 298	1.53 410	0.10 77	1.50 450	0.10 86	0.29 372	0.24 249	1.75 460

ffm	0.78 341	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 419	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	0.64 170	0.22 7	0.10 77	2.16 487	0.15 322	0.33 407	0.25 270	2.19 476

ff1	1.07 426	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	0.85 247	0.96 419	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.10 77	2.16 487	0.15 322	0.33 407	0.25 270	2.19 476

mmx	0.99 414	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 405	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.13 244	1.25 424	0.15 322	0.33 407	0.19 178	1.28 431

ttt	0.89 387	0.51 137	2.51 250	0.36 212	0.31 231	0.61 238	0.28 205	1.07 417	0.92 405	0.56 218	0.77 380	0.55 239	0.37 196	2.27 432	3.51 480	0.16 325	1.21 420	0.13 261	0.31 388	0.18 148	1.26 428

xxx	0.99 414	0.67 192	3.39 428	0.32 129	0.22 124	0.58 187	0.28 205	1.05 401	0.92 405	0.54 194	0.74 366	0.67 297	0.40 227	2.75 471	3.86 486	0.13 244	1.25 424	0.15 322	0.33 407	0.19 178	1.28 431

LL-Strereo2	0.62 224	1.36 401	2.47 233	1.37 458	0.96 425	0.54 135	0.28 205	0.61 111	0.49 49	0.42 87	0.34 77	0.44 165	0.21 49	0.57 142	0.53 231	0.11 158	0.26 290	0.16 341	0.14 219	0.18 148	0.98 400

test_4	0.47 80	0.80 255	2.15 123	0.36 212	0.29 210	0.59 205	0.28 205	0.50 49	0.42 20	0.43 95	0.76 376	0.39 129	0.22 57	0.73 201	0.49 215	0.08 4	0.18 241	0.11 150	0.15 239	0.29 324	0.27 131

iRaft-Stereo_5w	0.65 255	1.35 396	2.21 138	0.30 93	0.63 375	0.49 84	0.28 205	0.78 184	0.64 166	0.41 81	0.61 277	0.62 271	0.46 289	1.79 377	0.48 206	0.10 77	0.25 287	0.11 150	0.12 177	0.40 405	0.94 390

TransformOpticalFlow	0.65 255	0.61 176	2.67 318	0.45 306	0.26 183	0.62 260	0.28 205	0.88 275	0.76 305	0.76 372	0.74 366	0.90 395	0.84 411	1.82 383	0.80 324	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.12 36	0.19 72

PSM-adaLoss	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.49 111	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

ROB_FTStereo_v2	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.49 328	0.17 46	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.44 165	0.28 133	0.48 98	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

test-1	0.61 205	0.54 147	2.09 108	0.31 109	1.37 465	0.51 100	0.28 205	0.83 226	0.50 58	0.42 87	0.55 224	0.54 230	0.24 76	0.38 47	1.25 389	0.10 77	1.08 409	0.10 86	0.17 276	0.11 26	0.77 355

RAFT-IKP	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.16 27	0.60 218	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.51 117	0.31 104	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

sAnonymous2	0.45 67	0.88 281	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 391	0.43 234

CroCo_RVC	0.45 67	0.88 281	2.97 387	0.31 109	0.25 168	0.34 22	0.28 205	0.56 81	0.49 49	0.25 30	0.30 49	0.23 28	0.29 150	0.31 9	0.22 7	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.13 197	0.38 391	0.43 234

test_xeample	0.98 412	0.65 190	2.12 117	0.29 73	0.67 384	0.60 218	0.28 205	1.08 420	0.85 376	0.62 291	0.70 343	0.44 165	0.41 238	1.95 405	5.45 499	0.12 198	1.33 439	0.11 150	0.31 388	0.18 148	1.42 444

MMNet	0.55 148	0.92 299	2.03 93	0.34 173	0.27 194	0.79 378	0.28 205	0.86 258	0.79 333	0.62 291	0.58 255	0.59 257	0.56 335	0.80 224	0.61 264	0.11 158	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.21 210	0.22 94

cf-r	0.62 224	1.27 380	2.99 392	0.34 173	0.28 205	0.60 218	0.28 205	0.82 215	0.70 242	0.55 206	0.61 277	0.77 348	0.41 238	1.32 301	0.52 224	0.13 244	0.09 91	0.11 150	0.12 177	0.22 227	0.27 131

PSMNet-RSSM	0.61 205	1.19 360	2.43 194	0.33 150	0.25 168	0.59 205	0.28 205	0.88 275	0.65 173	0.54 194	0.62 284	0.69 322	0.46 289	1.67 356	0.50 219	0.15 308	0.10 119	0.14 296	0.16 260	0.20 198	0.28 137

CFNet-ft	0.60 197	1.16 351	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 354	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 423	0.14 219	0.21 210	0.29 143

CFNet_RVC	0.60 197	1.16 351	2.45 220	0.29 73	0.30 223	0.64 285	0.28 205	0.69 141	0.57 110	0.49 139	0.57 248	0.79 354	0.44 271	1.48 323	0.62 267	0.15 308	0.10 119	0.28 423	0.14 219	0.21 210	0.29 143

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 224	1.15 349	3.11 404	0.39 257	0.37 281	0.60 218	0.28 205	0.87 267	0.64 166	0.63 300	0.56 237	0.71 330	0.45 279	1.08 260	0.52 224	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.15 239	0.18 148	0.25 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.55 148	1.16 351	2.48 239	0.31 109	0.27 194	0.65 300	0.28 205	0.76 170	0.58 117	0.51 169	0.53 196	0.67 297	0.42 250	0.91 241	0.45 191	0.16 325	0.11 145	0.17 356	0.17 276	0.20 198	0.23 103

rvit_0105_4	0.40 41	0.64 186	1.98 84	0.31 109	0.18 60	0.37 33	0.29 232	0.64 125	0.67 193	0.28 46	0.32 68	0.36 114	0.28 133	0.45 79	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.14 219	0.15 82	0.25 116

ITSA-stereo	0.52 122	0.42 90	1.46 23	0.34 173	0.18 60	0.60 218	0.29 232	0.99 353	0.82 355	0.51 169	0.48 152	0.53 223	0.59 350	1.25 291	0.73 304	0.15 308	0.12 162	0.17 356	0.16 260	0.19 178	0.32 166

DispNO	0.76 333	1.36 401	3.15 407	0.32 129	0.27 194	0.59 205	0.29 232	0.88 275	0.72 265	0.55 206	0.79 386	0.83 374	0.47 297	2.46 448	1.23 386	0.12 198	0.10 119	0.18 375	0.31 388	0.20 198	0.25 116

RAFT_CTSACE	0.58 171	1.16 351	2.76 354	0.36 212	0.29 210	0.54 135	0.29 232	0.69 141	0.51 63	0.51 169	0.75 373	0.67 297	0.37 196	0.63 164	0.47 201	0.08 4	0.49 338	0.11 150	0.10 95	0.41 411	0.32 166

GwcNet-ADL	0.54 144	0.78 249	2.85 372	0.31 109	0.20 102	0.58 187	0.29 232	0.93 308	0.67 193	0.48 123	0.47 145	0.56 246	0.33 177	0.48 98	0.80 324	0.13 244	0.12 162	0.09 35	0.09 60	0.14 71	0.40 214

LCNet	0.58 171	0.43 98	2.42 189	0.91 425	0.22 124	0.95 419	0.29 232	0.62 115	0.64 166	0.52 179	0.55 224	0.41 144	0.75 399	0.84 230	0.27 59	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.18 285	0.97 472	0.40 214

acv_ft	0.57 163	0.87 277	2.45 220	0.33 150	0.41 302	0.63 274	0.29 232	0.86 258	0.73 270	0.64 310	0.59 260	0.69 322	0.45 279	0.47 85	0.68 288	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.43 417	0.39 209

GANet-RSSM	0.63 237	1.14 343	2.67 318	0.38 243	0.26 183	0.59 205	0.29 232	0.81 207	0.56 103	0.50 158	0.57 248	0.67 297	0.50 312	1.91 403	0.50 219	0.14 278	0.10 119	0.24 413	0.12 177	0.36 377	0.28 137

FADNet-RVC	0.69 291	1.65 448	2.74 349	0.35 195	0.26 183	0.60 218	0.29 232	0.91 299	0.67 193	0.46 117	0.51 181	0.62 271	0.46 289	1.75 365	0.81 328	0.17 344	0.20 259	0.17 356	0.18 285	0.60 448	0.39 209

FADNet	0.71 302	1.60 442	2.53 256	0.33 150	0.30 223	0.67 320	0.29 232	0.92 306	0.75 296	0.45 106	0.49 166	0.66 294	0.57 340	1.85 388	0.85 335	0.46 451	0.20 259	0.17 356	0.20 312	0.60 448	0.37 193

AdaStereo	0.48 91	0.44 105	2.18 129	0.36 212	0.20 102	0.59 205	0.29 232	0.97 337	0.74 290	0.52 179	0.55 224	0.61 266	0.33 177	0.52 121	0.44 187	0.18 355	0.08 42	0.17 356	0.11 141	0.18 148	0.24 112
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.
iResNetv2_ROB	0.71 302	1.90 465	3.48 441	0.43 294	0.22 124	0.60 218	0.29 232	0.96 329	0.78 321	0.60 270	0.65 311	0.60 264	0.46 289	0.80 224	1.21 382	0.12 198	0.08 42	0.10 86	0.07 19	0.44 421	0.33 170

HSM	0.67 278	0.92 299	2.29 154	0.30 93	0.29 210	0.65 300	0.29 232	0.98 344	0.67 193	0.59 259	0.58 255	1.39 459	0.65 369	2.56 453	0.45 191	0.11 158	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.24 112

iResNet	0.59 188	1.09 330	2.54 261	0.44 299	0.18 60	0.65 300	0.29 232	0.89 283	0.75 296	0.59 259	0.64 304	0.43 150	0.39 220	0.73 201	1.24 388	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.21 210	0.40 214

PWCDC_ROB	0.83 359	1.57 434	2.63 296	0.48 317	0.37 281	0.78 374	0.29 232	1.04 393	1.36 464	0.63 300	2.05 469	0.64 282	0.70 386	1.10 262	1.20 381	0.33 436	0.14 192	0.15 322	0.12 177	0.63 452	0.46 257

MM-Stereo_test3	0.59 188	0.85 270	2.28 151	0.53 342	0.31 231	0.45 55	0.30 247	0.78 184	0.76 305	0.33 60	0.43 120	0.32 96	0.23 72	0.61 158	0.54 236	0.10 77	1.65 459	0.10 86	0.08 38	0.42 414	0.68 332

MyStereo06	0.70 298	0.72 221	3.51 443	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.90 292	0.67 193	1.48 469	0.53 196	0.84 375	0.57 340	0.60 155	1.11 369	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 297

MyStereo05	0.57 163	0.72 221	2.72 341	0.31 109	0.25 168	0.60 218	0.30 247	0.87 267	0.82 355	0.54 194	0.37 92	0.53 223	0.42 250	0.63 164	0.73 304	0.09 26	0.55 350	0.12 201	0.20 312	0.16 101	0.56 297

SA	0.61 205	1.14 343	2.79 359	0.32 129	0.63 375	0.57 176	0.30 247	0.97 337	0.78 321	0.43 95	0.63 292	0.39 129	0.46 289	0.70 188	0.31 104	0.10 77	0.44 329	0.13 261	0.32 396	0.31 341	0.51 276

AASNet	0.66 274	1.49 428	2.97 387	0.37 224	0.33 249	0.65 300	0.30 247	1.00 363	0.78 321	0.56 218	0.60 269	0.55 239	0.39 220	0.88 237	0.96 346	0.15 308	0.12 162	0.13 261	0.11 141	0.45 424	0.35 184

test_3	0.59 188	0.44 105	2.44 202	0.53 342	0.59 358	0.48 79	0.30 247	0.79 193	0.52 73	0.51 169	0.30 49	0.45 177	0.22 57	0.59 149	0.97 347	0.08 4	1.25 424	0.11 150	0.35 414	0.30 332	0.62 313

GES	0.49 106	0.54 147	2.37 168	0.31 109	0.19 91	0.61 238	0.30 247	0.93 308	0.52 73	0.49 139	0.53 196	0.40 138	0.43 262	0.59 149	0.67 286	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.10 95	0.20 198	0.30 152

ac_64	0.63 237	0.77 243	2.71 339	0.37 224	0.34 259	0.64 285	0.30 247	0.86 258	0.67 193	0.58 240	0.53 196	0.88 390	0.48 304	1.84 386	0.71 298	0.15 308	0.12 162	0.12 201	0.12 177	0.21 210	0.25 116

HGLStereo	0.61 205	1.20 362	2.59 280	0.36 212	0.40 297	0.65 300	0.30 247	0.87 267	0.67 193	0.60 270	0.70 343	0.69 322	0.56 335	1.07 259	0.59 254	0.14 278	0.13 177	0.13 261	0.12 177	0.23 242	0.23 103

HSM-Net_RVC	0.70 298	0.40 81	2.45 220	0.27 39	0.19 91	0.68 326	0.30 247	1.29 454	0.73 270	0.73 361	0.70 343	0.77 348	0.45 279	3.73 495	0.46 196	0.13 244	0.09 91	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.32 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.75 328	1.03 319	2.27 149	0.68 398	0.26 183	0.68 326	0.30 247	0.99 353	0.82 355	0.59 259	0.58 255	0.77 348	0.39 220	2.75 471	0.48 206	0.25 415	0.24 278	0.28 423	0.26 357	0.29 324	1.07 409

rvit_0105_5	0.43 50	0.73 224	2.10 114	0.31 109	0.18 60	0.41 41	0.31 258	0.69 141	0.67 193	0.32 58	0.34 77	0.38 125	0.30 160	0.42 73	0.30 88	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.15 82	0.30 152

MyStereo07	0.56 156	0.68 201	2.42 189	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.58 90	0.72 265	1.17 438	0.26 27	0.20 11	0.27 119	1.28 297	0.28 72	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 264

MyStereo04	0.57 163	0.68 201	2.66 310	0.30 93	0.41 302	0.61 238	0.31 258	0.88 275	0.80 341	0.48 123	0.37 92	0.54 230	0.42 250	0.61 158	0.71 298	0.09 26	0.59 357	0.12 201	0.21 323	0.16 101	0.48 264

gwcnet-sp	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

scenet	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

ssnet	0.52 122	0.71 216	2.66 310	0.32 129	0.22 124	0.66 313	0.31 258	0.84 234	0.69 231	0.61 279	0.49 166	0.46 186	0.43 262	0.77 210	0.48 206	0.12 198	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.19 178	0.19 72

Sa-1000	0.61 205	1.07 326	2.71 339	0.32 129	0.61 372	0.61 238	0.31 258	1.00 363	0.76 305	0.53 188	0.83 389	0.43 150	0.33 177	0.69 187	0.30 88	0.10 77	0.52 343	0.13 261	0.28 368	0.29 324	0.29 143

LMCR-Stereo	0.61 205	1.00 310	2.60 285	0.42 284	0.22 124	0.74 352	0.31 258	1.06 414	0.70 242	0.62 291	0.64 304	0.40 138	0.52 323	0.84 230	1.27 391	0.20 379	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.26 289	0.16 51

DMCA-RVC	0.70 298	1.30 385	3.59 450	0.37 224	0.89 416	0.57 176	0.31 258	0.73 161	0.59 127	0.69 345	0.54 214	0.59 257	0.57 340	1.25 291	0.66 283	0.16 325	0.38 317	0.20 391	0.15 239	0.22 227	0.23 103

DeepPruner_ROB	0.58 171	1.06 325	2.68 324	0.30 93	0.26 183	0.63 274	0.31 258	0.83 226	0.51 63	0.62 291	0.56 237	0.65 285	0.39 220	1.06 257	0.56 242	0.19 370	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.24 249	0.33 170

PWC_ROB	0.81 350	1.41 412	2.60 285	0.41 280	0.40 297	0.63 274	0.31 258	1.04 393	0.99 429	0.92 408	1.29 445	0.78 352	0.68 379	1.65 355	1.50 407	0.19 370	0.12 162	0.18 375	0.13 197	0.51 438	0.54 289

test_sample7	0.65 255	0.41 87	2.08 104	0.36 212	0.20 102	0.52 117	0.32 269	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.18 355	1.21 420	0.16 341	0.15 239	0.19 178	1.22 424

CoDeX	0.54 144	0.52 141	2.25 147	0.30 93	0.26 183	0.61 238	0.32 269	1.03 387	0.73 270	0.49 139	0.56 237	0.52 220	0.40 227	1.59 345	0.38 159	0.12 198	0.09 91	0.11 150	0.10 95	0.15 82	0.22 94

BSDual-CNN	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.31 109	0.22 124	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.67 193	0.64 310	0.53 196	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 347	0.13 244	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

hknet	0.53 136	0.39 76	2.04 96	0.31 109	0.24 161	0.76 358	0.32 269	1.05 401	0.71 256	0.64 310	0.53 196	0.79 354	0.40 227	0.84 230	0.78 319	0.12 198	0.10 119	0.14 296	0.12 177	0.13 51	0.15 38

GMOStereo	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

error version	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

test-v	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

STrans-v2	0.69 291	0.62 181	2.66 310	0.28 55	0.23 149	0.57 176	0.32 269	1.01 372	0.77 316	0.92 408	0.84 391	0.88 390	0.92 426	1.81 380	1.19 380	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.12 36	0.30 152

test-2	0.58 171	0.89 286	2.46 228	0.29 73	0.99 429	0.51 100	0.32 269	0.58 90	0.46 35	0.58 240	0.48 152	0.54 230	0.27 119	0.31 9	0.25 36	0.09 26	1.64 455	0.13 261	0.11 141	0.34 360	0.42 227

Anonymous3	0.47 80	0.49 123	2.61 290	0.33 150	0.25 168	0.72 343	0.32 269	0.80 199	0.60 133	0.36 64	0.41 114	0.33 104	0.29 150	0.46 81	0.30 88	0.19 370	0.18 241	0.13 261	0.13 197	0.18 148	0.22 94

SFCPSM	0.48 91	0.39 76	2.30 156	0.28 55	0.27 194	0.70 332	0.32 269	1.00 363	0.69 231	0.50 158	0.52 190	0.43 150	0.36 190	0.53 128	0.44 187	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.16 260	0.18 148	0.23 103

GwcNet-RSSM	0.64 247	1.38 410	2.69 331	0.33 150	0.26 183	0.60 218	0.32 269	0.84 234	0.73 270	0.56 218	0.65 311	0.72 331	0.42 250	1.78 373	0.60 258	0.14 278	0.10 119	0.12 201	0.13 197	0.26 289	0.26 124

STTStereo	0.58 171	0.95 305	2.95 385	0.37 224	0.31 231	0.62 260	0.32 269	0.81 207	0.63 157	0.61 279	0.55 224	0.67 297	0.43 262	0.87 233	0.48 206	0.16 325	0.16 222	0.17 356	0.20 312	0.17 124	0.25 116

AANet_RVC	0.79 345	1.46 423	2.72 341	0.34 173	0.25 168	0.59 205	0.32 269	0.88 275	0.83 362	0.62 291	0.95 415	0.80 361	0.43 262	2.46 448	1.72 417	0.38 441	0.26 290	0.10 86	0.09 60	0.25 270	0.43 234

DualNet (step1)	0.76 333	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	1.18 278	0.52 224	0.65 459	1.21 420	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

test_sample9	1.07 426	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	0.99 353	0.86 383	0.64 310	0.63 292	0.67 297	0.49 308	2.02 411	2.70 462	0.65 459	4.33 507	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

test_sample8	1.23 442	0.69 209	2.69 331	0.28 55	0.23 149	0.81 385	0.33 283	1.01 372	0.75 296	1.23 450	0.63 292	2.53 480	1.31 447	2.02 411	2.70 462	0.65 459	4.33 507	0.86 472	0.56 463	0.25 270	0.72 344

1111x	1.06 424	0.79 253	3.29 419	0.33 150	0.60 363	0.64 285	0.33 283	1.10 425	0.92 405	0.59 259	0.69 330	0.59 257	0.47 297	2.64 461	4.61 495	0.12 198	1.38 443	0.11 150	0.49 450	0.18 148	1.30 433

LL-Strereo	0.85 370	1.73 454	3.06 402	0.37 224	0.61 372	0.54 135	0.33 283	1.01 372	0.76 305	0.69 345	0.58 255	0.85 380	0.78 403	2.65 462	0.54 236	0.14 278	0.58 356	0.14 296	0.12 177	0.42 414	1.05 407

test_xeample3	0.86 373	0.75 239	3.36 423	0.65 385	0.76 399	0.49 84	0.33 283	1.21 450	0.80 341	0.61 279	0.23 13	0.30 83	0.29 150	1.17 276	1.57 412	0.10 77	1.79 463	0.10 86	0.40 431	0.25 270	2.09 470

RTSC	0.84 361	1.40 411	2.67 318	0.50 334	0.40 297	0.83 391	0.33 283	1.11 429	1.14 449	0.93 411	0.82 387	0.84 375	0.58 347	1.34 304	1.82 425	0.18 355	0.49 338	0.14 296	0.30 381	0.46 428	0.42 227

RASNet	0.69 291	1.05 324	2.59 280	0.37 224	0.47 327	0.66 313	0.33 283	0.82 215	0.76 305	0.51 169	0.65 311	0.93 401	0.62 362	2.20 430	0.80 324	0.14 278	0.09 91	0.09 35	0.11 141	0.18 148	0.37 193

UGAM	0.69 291	0.84 266	2.66 310	0.40 270	0.20 102	0.53 125	0.34 291	0.63 122	0.74 290	0.45 106	0.74 366	0.95 409	0.36 190	2.57 454	0.42 175	0.11 158	0.45 330	0.17 356	0.19 302	0.43 417	0.57 301

iinet-f	0.62 224	1.18 357	2.55 269	0.33 150	0.25 168	0.82 390	0.34 291	0.87 267	0.69 231	0.56 218	0.64 304	0.73 336	0.67 377	0.80 224	0.81 328	0.14 278	0.13 177	0.11 150	0.10 95	0.44 421	0.26 124

GASNet	0.84 361	1.98 468	4.07 470	0.48 317	0.33 249	0.58 187	0.34 291	0.97 337	0.81 349	0.60 270	0.59 260	0.74 338	0.55 333	2.08 419	1.18 378	0.22 394	0.15 208	0.19 382	0.17 276	0.55 444	0.29 143

TestStereo1	0.59 188	1.21 364	2.63 296	0.40 270	0.60 363	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 282

RAFT+CT+SA	0.60 197	1.25 377	2.49 244	0.38 243	0.75 396	0.55 147	0.34 291	0.83 226	0.68 220	0.39 76	0.55 224	0.44 165	0.29 150	0.75 206	0.28 72	0.09 26	0.24 278	0.11 150	0.51 456	0.30 332	0.74 351

SA-5K	0.59 188	1.21 364	2.63 296	0.40 270	0.60 363	0.56 154	0.34 291	0.82 215	0.73 270	0.45 106	0.63 292	0.36 114	0.42 250	0.66 177	0.42 175	0.10 77	0.32 304	0.12 201	0.10 95	0.34 360	0.52 282

ADLNet	0.68 284	1.02 315	2.68 324	0.35 195	0.34 259	0.67 320	0.34 291	0.95 326	0.79 333	0.70 349	0.62 284	0.80 361	0.46 289	1.77 370	0.69 290	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.14 219	0.31 341	0.54 289

SHD	0.84 361	1.14 343	2.54 261	0.80 413	0.52 336	0.76 358	0.34 291	1.16 442	1.29 459	1.11 431	0.85 394	0.98 413	0.74 395	1.25 291	1.48 406	0.22 394	0.37 313	0.20 391	0.27 366	0.36 377	0.41 222

PS-NSSS	0.69 291	1.37 406	2.44 202	0.31 109	0.32 243	0.64 285	0.34 291	1.04 393	0.74 290	0.56 218	0.75 373	0.51 213	0.42 250	2.41 446	0.54 236	0.24 409	0.17 234	0.27 421	0.18 285	0.30 332	0.23 103

rvit_0105_3	0.46 75	0.86 275	2.24 144	0.33 150	0.19 91	0.44 53	0.35 300	0.74 163	0.70 242	0.38 71	0.38 98	0.41 144	0.33 177	0.46 81	0.32 114	0.19 370	0.17 234	0.17 356	0.18 285	0.15 82	0.22 94

CRFU-Net	0.58 171	0.42 90	1.90 67	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.35 300	0.94 313	0.54 88	0.65 326	0.60 269	0.78 352	1.34 448	1.00 249	0.51 222	0.17 344	0.14 192	0.17 356	0.10 95	0.19 178	0.20 80

test_5	0.61 205	1.25 377	2.76 354	0.39 257	0.64 379	0.58 187	0.35 300	0.85 247	0.66 180	0.49 139	0.56 237	0.55 239	0.40 227	0.79 220	0.32 114	0.10 77	0.19 246	0.12 201	0.12 177	0.33 353	0.85 378

psmg	0.48 91	0.32 20	1.58 30	0.28 55	0.22 124	0.75 354	0.35 300	0.94 313	0.67 193	0.61 279	0.59 260	0.63 275	0.38 205	0.48 98	0.97 347	0.13 244	0.11 145	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.15 38

CSP-Net	0.55 148	0.61 176	1.81 50	0.30 93	0.23 149	0.77 368	0.35 300	0.90 292	0.62 146	0.62 291	0.60 269	0.65 285	0.42 250	1.76 367	0.47 201	0.17 344	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.21 210	0.16 51

cross-raft	0.47 80	0.34 37	2.17 126	0.70 400	0.84 411	0.50 94	0.35 300	0.74 163	0.43 25	0.44 102	0.45 135	0.63 275	0.25 94	0.37 44	0.27 59	0.08 4	0.14 192	0.10 86	0.23 339	0.11 26	0.27 131

RAFT	0.62 224	1.35 396	2.26 148	0.62 375	0.53 342	0.47 73	0.35 300	0.70 151	0.58 117	0.50 158	0.50 178	0.79 354	0.40 227	0.49 111	0.36 147	0.11 158	0.79 380	0.14 296	0.13 197	0.52 441	0.72 344

DISCO	0.61 205	0.63 183	1.98 84	0.46 310	0.34 259	0.84 396	0.35 300	0.88 275	0.81 349	0.61 279	0.64 304	1.06 432	0.53 326	1.11 266	0.83 333	0.13 244	0.10 119	0.11 150	0.10 95	0.26 289	0.37 193

ARAFT	0.65 255	1.69 452	3.34 422	0.29 73	0.16 27	0.65 300	0.36 308	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.49 166	0.56 246	0.31 165	1.23 285	0.35 144	0.11 158	0.08 42	0.14 296	0.13 197	0.38 391	0.50 272

ACVNet	0.54 144	0.87 277	2.45 220	0.28 55	0.22 124	0.59 205	0.36 308	0.69 141	0.73 270	0.49 139	0.59 260	0.69 322	0.42 250	0.47 85	0.70 292	0.11 158	0.10 119	0.10 86	0.09 60	0.36 377	0.39 209

hitnet-ft	0.73 313	1.09 330	2.59 280	0.28 55	0.22 124	0.71 337	0.36 308	0.89 283	0.67 193	0.58 240	0.83 389	1.03 424	0.94 429	2.31 435	0.70 292	0.23 402	0.14 192	0.41 449	0.13 197	0.24 249	0.28 137

PSMNet-RUCA	0.64 247	1.12 339	2.61 290	0.59 366	0.56 348	0.64 285	0.37 311	0.89 283	0.72 265	0.53 188	0.68 326	0.53 223	0.43 262	0.61 158	0.46 196	0.35 439	0.19 246	0.44 454	0.29 372	0.49 435	0.35 184

RAFT-Test	0.56 156	0.41 87	2.01 89	0.90 421	1.07 443	0.65 300	0.37 311	0.83 226	0.65 173	0.49 139	0.49 166	0.93 401	0.24 76	0.52 121	0.30 88	0.10 77	0.38 317	0.09 35	0.38 427	0.11 26	0.19 72

SACVNet	0.68 284	1.08 329	2.58 278	0.38 243	0.28 205	0.65 300	0.37 311	0.91 299	0.65 173	0.67 335	0.62 284	0.69 322	0.47 297	2.07 416	0.65 280	0.18 355	0.14 192	0.16 341	0.15 239	0.39 399	0.41 222

ADLNet2	0.73 313	1.22 369	3.28 417	0.34 173	0.36 275	0.65 300	0.37 311	0.94 313	0.87 389	0.57 234	0.65 311	0.92 396	0.48 304	2.05 414	0.60 258	0.13 244	0.11 145	0.11 150	0.11 141	0.37 384	0.38 202

GEStereo_RVC	0.61 205	1.19 360	2.61 290	0.48 317	0.25 168	0.63 274	0.37 311	1.05 401	0.79 333	0.55 206	0.55 224	0.59 257	0.44 271	1.10 262	0.48 206	0.16 325	0.11 145	0.12 201	0.11 141	0.27 303	0.43 234

UPFNet	0.51 120	0.67 192	2.04 96	0.34 173	0.33 249	0.65 300	0.37 311	0.88 275	0.65 173	0.60 270	0.53 196	0.61 266	0.41 238	0.77 210	0.55 239	0.13 244	0.13 177	0.13 261	0.13 197	0.20 198	0.16 51

psmorigin	1.41 456	0.91 294	13.83 512	0.37 224	0.30 223	0.63 274	0.37 311	0.80 199	0.64 166	0.98 414	0.87 400	1.16 448	0.78 403	3.95 496	1.09 367	0.19 370	0.22 271	0.17 356	0.19 302	0.25 270	0.47 259

DLCB_ROB	0.61 205	0.96 306	2.00 87	0.37 224	0.25 168	0.65 300	0.37 311	0.86 258	0.76 305	0.73 361	0.70 343	0.84 375	0.47 297	1.57 338	0.72 302	0.13 244	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.18 148	0.33 170

DispFullNet	1.69 475	2.25 487	5.23 492	1.53 470	8.78 506	0.89 407	0.37 311	1.03 387	0.98 426	1.37 459	1.00 424	1.13 443	1.97 478	1.51 327	0.98 353	0.55 455	0.32 304	1.19 485	0.64 472	1.16 476	0.88 383

SQANet	0.92 394	1.96 466	3.23 411	0.77 408	0.83 409	0.76 358	0.38 320	0.87 267	0.68 220	0.64 310	0.69 330	0.73 336	0.52 323	1.35 305	1.36 398	0.80 469	0.30 301	0.60 462	0.29 372	0.93 470	0.70 341

CBFPSM	0.62 224	1.34 393	2.12 117	0.30 93	0.23 149	0.71 337	0.38 320	0.77 177	0.68 220	0.51 169	0.49 166	1.03 424	0.82 408	0.63 164	1.35 396	0.11 158	0.12 162	0.10 86	0.10 95	0.19 178	0.37 193

ToySt	0.67 278	0.88 281	2.61 290	0.39 257	0.73 393	0.61 238	0.38 320	0.78 184	0.73 270	0.43 95	0.70 343	0.72 331	0.45 279	0.66 177	0.62 267	0.14 278	0.63 363	0.13 261	0.33 407	0.24 249	1.18 415

UDG	0.86 373	1.57 434	2.80 360	0.68 398	0.59 358	0.78 374	0.38 320	0.97 337	0.74 290	0.63 300	0.70 343	1.01 420	0.68 379	1.02 252	1.22 385	0.45 449	0.34 309	0.89 476	0.51 456	0.73 459	0.58 303

psm_up	0.65 255	1.02 315	2.53 256	0.36 212	0.31 231	0.64 285	0.38 320	0.96 329	0.73 270	0.63 300	0.57 248	0.68 311	0.57 340	1.90 402	0.52 224	0.17 344	0.15 208	0.16 341	0.15 239	0.27 303	0.22 94

FADNet-RVC-Resample	0.74 317	1.54 431	3.81 461	0.38 243	0.29 210	0.62 260	0.38 320	0.91 299	0.67 193	0.52 179	0.51 181	0.63 275	0.44 271	1.56 333	0.59 254	0.24 409	0.32 304	0.22 400	0.19 302	0.30 332	0.71 343

PSM-softLoss	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 351	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 315	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

KMStereo	0.52 122	0.34 37	2.47 233	0.55 351	0.17 46	0.61 238	0.39 326	0.64 125	0.67 193	0.52 179	0.48 152	0.39 129	0.25 94	1.46 320	0.77 315	0.13 244	0.08 42	0.13 261	0.12 177	0.12 36	0.15 38

Nwc_Net	0.75 328	1.10 335	2.96 386	0.42 284	0.39 291	0.77 368	0.39 326	1.06 414	0.73 270	0.65 326	1.00 424	0.99 416	0.74 395	1.43 315	0.99 355	0.24 409	0.15 208	0.23 408	0.26 357	0.27 303	0.30 152

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 255	1.15 349	2.40 180	0.33 150	0.30 223	0.83 391	0.40 329	0.94 313	0.82 355	0.67 335	0.76 376	0.68 311	0.58 347	1.13 269	1.25 389	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.18 148	0.28 137

RGC	0.78 341	1.10 335	2.55 269	0.45 306	0.45 318	0.73 347	0.40 329	1.00 363	0.75 296	0.75 370	1.04 431	1.02 423	0.73 391	1.74 364	1.15 375	0.24 409	0.19 246	0.28 423	0.26 357	0.31 341	0.38 202

RAFT-345	0.56 156	0.37 60	2.68 324	0.40 270	0.34 259	0.58 187	0.41 331	0.49 37	0.70 242	0.51 169	0.99 423	0.43 150	0.28 133	1.56 333	0.81 328	0.10 77	0.07 8	0.11 150	0.09 60	0.11 26	0.09 2

Prome-Stereo	0.53 136	0.36 49	2.39 178	0.60 367	0.23 149	0.63 274	0.41 331	0.66 131	0.67 193	0.59 259	1.02 427	0.43 150	0.71 387	0.61 158	0.34 136	0.10 77	0.07 8	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.44 248

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 361	1.41 412	2.80 360	0.94 427	0.35 267	0.89 407	0.41 331	0.89 283	0.66 180	0.57 234	0.63 292	0.75 342	0.38 205	2.37 439	0.55 239	1.16 485	0.31 303	0.36 442	0.21 323	0.59 447	0.63 317

AF-Net	0.76 333	1.14 343	2.74 349	0.42 284	0.41 302	0.70 332	0.41 331	1.07 417	0.94 412	0.73 361	1.05 433	1.04 428	0.86 416	1.23 285	1.00 357	0.23 402	0.15 208	0.25 418	0.18 285	0.32 349	0.35 184

edge stereo	0.84 361	0.74 234	3.42 438	0.38 243	1.21 457	0.63 274	0.41 331	0.98 344	0.83 362	0.81 389	0.88 402	1.14 444	0.73 391	2.16 427	0.89 340	0.22 394	0.20 259	0.26 420	0.18 285	0.38 391	0.43 234

DRN-Test	0.71 302	0.79 253	2.83 368	0.40 270	0.44 315	0.80 381	0.41 331	1.07 417	0.83 362	0.82 393	0.64 304	0.68 311	0.57 340	1.78 373	0.79 322	0.16 325	0.13 177	0.17 356	0.16 260	0.24 249	0.51 276

EGLCR-Stereo	0.90 390	0.31 10	1.90 67	1.60 472	0.95 424	1.14 440	0.42 337	0.85 247	0.43 25	1.74 475	0.21 8	0.27 67	0.17 11	1.56 333	0.30 88	0.10 77	2.60 496	0.10 86	0.09 60	0.10 18	3.10 498

DAS	0.61 205	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 399	0.69 330	0.57 250	0.51 316	2.38 442	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 193

SepStereo	0.57 163	0.42 90	1.85 58	0.34 173	0.34 259	0.52 117	0.42 337	0.89 283	0.80 341	0.85 399	0.69 330	0.57 250	0.51 316	1.55 331	0.57 245	0.13 244	0.09 91	0.12 201	0.09 60	0.18 148	0.37 193

OCTAStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.42 337	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.79 322	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

IRAFT_RVC	0.59 188	0.74 234	2.42 189	0.47 316	0.21 114	0.59 205	0.42 337	0.68 138	0.73 270	0.54 194	0.50 178	0.49 205	0.51 316	1.57 338	1.00 357	0.11 158	0.25 287	0.13 261	0.10 95	0.15 82	0.14 30

LRCNet_RVC	13.78 515	19.34 516	13.01 510	19.47 517	12.67 510	1.85 475	0.42 337	12.28 513	1.10 444	15.76 514	18.69 518	12.52 515	8.65 507	12.22 513	9.64 507	22.29 519	8.38 515	25.92 521	24.06 521	19.72 519	17.59 519

stereogan	0.74 317	0.68 201	2.82 366	0.40 270	0.40 297	1.05 430	0.42 337	0.99 353	0.96 419	0.78 382	0.86 399	1.15 446	0.73 391	1.57 338	0.56 242	0.20 379	0.19 246	0.20 391	0.16 260	0.37 384	0.34 178

NF-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.55 269	0.55 351	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.44 319	0.78 319	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

KYRaft	0.52 122	0.35 45	2.40 180	0.34 173	0.21 114	0.75 354	0.43 344	0.62 115	0.63 157	0.64 310	0.92 410	0.53 223	0.72 388	0.60 155	0.26 50	0.10 77	0.07 8	0.12 201	0.14 219	0.13 51	0.54 289

RE-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 315	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

TVStereo	0.53 136	0.33 30	2.54 261	0.56 360	0.16 27	0.61 238	0.43 344	0.70 151	0.70 242	0.50 158	0.47 145	0.37 119	0.26 105	1.43 315	0.77 315	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.17 58

Syn2CoEx	0.78 341	1.43 419	3.54 447	0.44 299	0.31 231	0.64 285	0.43 344	1.04 393	0.83 362	0.64 310	0.77 380	0.74 338	0.74 395	1.91 403	0.64 275	0.20 379	0.17 234	0.19 382	0.15 239	0.30 332	0.59 306

CVANet_RVC	0.82 353	1.18 357	3.98 466	0.40 270	0.28 205	0.63 274	0.43 344	0.90 292	0.78 321	1.14 434	0.69 330	0.68 311	0.52 323	2.62 459	0.48 206	0.20 379	0.13 177	0.22 400	0.37 423	0.37 384	0.48 264

DDUNet	0.90 390	1.63 446	2.77 356	0.77 408	0.69 389	0.83 391	0.44 350	0.90 292	0.70 242	0.68 341	0.76 376	0.92 396	0.54 328	1.14 271	1.35 396	0.61 457	0.37 313	0.96 478	0.52 458	0.77 465	0.67 327

APVNet	0.76 333	1.11 337	3.23 411	0.39 257	0.36 275	0.85 397	0.44 350	0.96 329	0.73 270	0.58 240	0.69 330	0.76 346	0.56 335	2.29 434	0.82 331	0.17 344	0.18 241	0.24 413	0.19 302	0.35 372	0.27 131

RYNet	0.77 339	0.91 294	2.36 166	0.37 224	0.41 302	0.88 405	0.44 350	0.99 353	0.88 393	0.65 326	0.54 214	0.92 396	0.61 360	2.70 466	1.23 386	0.15 308	0.14 192	0.17 356	0.14 219	0.27 303	0.55 296

CC-Net-ROB	0.95 404	1.57 434	2.93 382	0.90 421	0.39 291	0.87 403	0.44 350	1.12 432	0.83 362	0.59 259	0.69 330	0.64 282	0.50 312	2.73 469	0.93 344	0.97 477	0.40 323	0.87 475	0.29 372	0.61 451	0.66 324

rvit_105_1	0.52 122	0.93 303	2.30 156	0.36 212	0.24 161	0.51 100	0.45 354	0.81 207	0.79 333	0.46 117	0.44 132	0.45 177	0.38 205	0.63 164	0.39 163	0.20 379	0.18 241	0.18 375	0.22 334	0.18 148	0.21 87

ssnet_v2	0.64 247	0.99 309	2.67 318	0.33 150	0.22 124	0.72 343	0.45 354	1.00 363	0.80 341	0.66 333	0.54 214	0.81 364	0.48 304	0.91 241	1.08 366	0.16 325	0.14 192	0.14 296	0.14 219	0.33 353	0.31 161

AAGNet	0.92 394	0.40 81	2.53 256	0.60 367	1.01 434	0.62 260	0.45 354	0.52 54	0.68 220	0.58 240	0.53 196	0.50 209	0.72 388	1.22 282	7.32 505	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

Pruner-Stereo	0.55 148	0.38 70	2.49 244	1.78 482	0.19 91	0.63 274	0.45 354	0.59 99	0.67 193	0.61 279	0.48 152	0.41 144	0.25 94	0.49 111	0.99 355	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.13 51	0.14 30

GwcNet	0.76 333	1.09 330	3.68 454	0.38 243	0.45 318	0.81 385	0.45 354	0.91 299	0.89 398	0.63 300	0.77 380	0.82 369	0.51 316	1.64 352	0.85 335	0.17 344	0.16 222	0.15 322	0.15 239	0.33 353	0.34 178

RP	0.74 317	1.01 313	2.48 239	0.44 299	0.45 318	0.66 313	0.45 354	0.95 326	0.87 389	0.70 349	0.95 415	0.99 416	0.82 408	1.55 331	0.82 331	0.26 419	0.19 246	0.23 408	0.20 312	0.34 360	0.38 202

GMM-Stereo	0.53 136	0.33 30	2.89 377	0.53 342	0.24 161	0.77 368	0.46 360	0.62 115	0.65 173	0.58 240	0.73 363	0.47 195	0.43 262	0.68 184	0.29 82	0.10 77	0.06 1	0.13 261	0.13 197	0.14 71	0.44 248

delet	0.60 197	0.84 266	2.45 220	0.33 150	0.35 267	0.73 347	0.46 360	0.89 283	0.80 341	0.58 240	0.62 284	0.67 297	0.51 316	1.14 271	0.64 275	0.12 198	0.12 162	0.13 261	0.14 219	0.22 227	0.29 143

StereoDRNet	0.71 302	1.24 374	2.56 272	0.42 284	0.45 318	0.73 347	0.46 360	0.98 344	0.81 349	0.77 374	0.56 237	0.74 338	0.48 304	1.69 360	0.91 343	0.15 308	0.14 192	0.15 322	0.15 239	0.26 289	0.51 276

FBW_ROB	0.94 401	1.23 373	2.35 165	0.46 310	0.32 243	0.87 403	0.46 360	1.15 439	0.97 425	0.83 396	0.78 384	1.01 420	0.64 366	3.65 494	1.65 414	0.27 423	0.24 278	0.40 447	0.26 357	0.32 349	0.88 383

CBMV_ROB	0.88 380	0.75 239	2.73 346	0.36 212	0.22 124	0.76 358	0.47 364	1.05 401	0.81 349	1.06 426	1.04 431	0.88 390	1.36 451	2.17 429	2.03 431	0.23 402	0.24 278	0.27 421	0.25 350	0.27 303	0.73 348

XPNet_ROB	0.68 284	1.11 337	2.28 151	0.38 243	0.27 194	0.67 320	0.47 364	0.94 313	0.75 296	0.80 385	0.71 356	0.81 364	0.54 328	1.72 361	0.84 334	0.22 394	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.25 270	0.45 253

fast-acv-ft	0.67 278	1.24 374	3.26 415	0.39 257	0.30 223	0.80 381	0.48 366	0.74 163	0.76 305	0.60 270	0.78 384	0.76 346	0.60 358	0.70 188	0.78 319	0.16 325	0.15 208	0.18 375	0.17 276	0.38 391	0.24 112

Wz-Net-LNSev	0.66 274	1.30 385	2.81 364	0.35 195	0.37 281	0.80 381	0.48 366	0.91 299	0.87 389	0.63 300	0.70 343	0.80 361	0.59 350	0.67 180	0.68 288	0.15 308	0.14 192	0.12 201	0.12 177	0.24 249	0.38 202

NCC-stereo	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184

Abc-Net	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.84 361	1.46 423	2.84 370	0.65 385	0.59 358	1.17 443	0.48 366	1.19 447	1.08 443	0.67 335	0.72 361	1.00 419	0.61 360	1.24 287	1.05 362	0.38 441	0.18 241	0.28 423	0.24 342	0.58 446	0.44 248

EDNetEfficientorigin	8.19 508	1.27 380	145.54 528	0.51 337	0.96 425	0.75 354	0.49 371	0.86 258	1.57 473	2.12 481	1.49 456	1.28 451	1.35 449	1.84 386	2.15 441	0.14 278	0.13 177	0.17 356	0.18 285	0.39 399	0.64 322

DeepPrunerF	0.92 394	1.33 391	3.41 435	0.46 310	0.51 333	0.64 285	0.49 371	1.16 442	2.62 490	0.65 326	0.61 277	0.65 285	0.62 362	2.23 431	1.31 392	0.23 402	0.19 246	0.30 432	0.28 368	0.39 399	0.34 178

NVstereo2D	0.63 237	0.57 160	2.29 154	0.37 224	0.35 267	0.69 329	0.49 371	0.96 329	0.88 393	0.49 139	0.54 214	0.72 331	0.46 289	1.98 409	0.50 219	0.19 370	0.20 259	0.18 375	0.16 260	0.28 316	0.34 178

RAFT + AFF	0.79 345	1.73 454	2.99 392	0.34 173	0.35 267	0.67 320	0.51 374	1.05 401	0.79 333	0.54 194	0.58 255	0.59 257	0.81 406	1.80 378	1.21 382	0.13 244	0.27 297	0.15 322	0.14 219	0.45 424	0.69 338

MFN_U_SF_RVC	1.57 470	2.56 502	3.30 420	0.66 390	0.41 302	1.15 441	0.51 374	1.27 452	1.35 463	1.61 473	1.20 440	1.43 461	0.97 431	1.80 378	2.10 436	1.88 500	1.79 463	1.97 503	2.14 503	1.61 491	1.76 461

ADCRef	0.88 380	1.45 421	2.68 324	0.38 243	0.35 267	0.95 419	0.51 374	0.92 306	0.81 349	0.89 403	0.84 391	0.61 266	1.35 449	1.26 295	3.38 477	0.14 278	0.12 162	0.17 356	0.19 302	0.28 316	0.34 178

ETE_ROB	0.68 284	1.09 330	2.32 161	0.38 243	0.26 183	0.69 329	0.51 374	1.49 468	0.75 296	0.81 389	0.71 356	0.85 380	0.51 316	1.39 307	0.70 292	0.17 344	0.14 192	0.19 382	0.16 260	0.24 249	0.35 184

DCVSM-stereo	0.52 122	0.37 60	2.45 220	0.30 93	0.22 124	0.54 135	0.52 378	0.60 106	0.52 73	0.69 345	0.47 145	0.79 354	0.49 308	0.56 138	0.90 342	0.13 244	0.14 192	0.15 322	0.13 197	0.20 198	0.21 87

anonymity	0.86 373	0.68 201	1.44 22	0.64 382	0.83 409	0.67 320	0.52 378	0.98 344	0.73 270	0.96 413	0.70 343	0.81 364	0.86 416	1.10 262	1.34 394	0.64 458	0.72 377	0.58 460	1.44 500	0.60 448	0.91 386

RAFT_R40	0.55 148	0.31 10	2.44 202	0.57 364	0.42 312	0.62 260	0.52 378	0.58 90	0.66 180	0.56 218	0.54 214	0.54 230	0.50 312	1.56 333	0.53 231	0.11 158	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.16 101	0.10 5

ACVNet-4b	2.00 481	2.19 482	4.85 489	1.09 442	0.86 412	1.15 441	0.53 381	1.11 429	1.15 451	0.65 326	1.09 435	1.97 472	0.69 384	2.31 435	9.78 509	5.73 508	0.42 325	1.03 482	0.55 461	1.89 494	0.92 389

XQC	0.84 361	1.32 387	2.61 290	0.78 411	0.44 315	0.89 407	0.53 381	1.16 442	1.07 441	0.85 399	0.69 330	0.92 396	0.73 391	1.40 309	1.44 404	0.24 409	0.35 310	0.23 408	0.26 357	0.45 424	0.39 209

PA-Net	0.93 400	1.36 401	4.14 472	0.64 382	0.41 302	0.70 332	0.53 381	0.91 299	0.88 393	0.53 188	0.60 269	0.70 328	0.54 328	2.40 444	2.57 459	0.17 344	0.28 299	0.19 382	0.28 368	0.25 270	0.48 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Ntro	1.11 432	2.10 478	3.52 445	0.97 432	0.87 415	1.06 433	0.54 384	1.02 380	0.93 411	0.63 300	0.76 376	0.93 401	0.67 377	1.76 367	1.71 415	1.03 480	0.46 331	0.76 470	0.41 435	1.29 481	0.86 381

HBP-ISP	0.82 353	1.57 434	3.28 417	0.50 334	0.27 194	0.86 398	0.54 384	1.09 422	0.78 321	0.81 389	0.70 343	0.68 311	1.00 433	2.02 411	0.47 201	0.24 409	0.24 278	0.29 431	0.25 350	0.28 316	0.52 282

IPLGR	0.58 171	0.64 186	3.12 405	0.37 224	0.18 60	0.62 260	0.54 384	1.06 414	0.69 231	0.73 361	0.46 139	0.50 209	0.44 271	1.12 268	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.21 210	0.20 80

Consistency-Raft	0.92 394	1.21 364	3.50 442	0.98 433	0.63 375	0.77 368	0.54 384	1.02 380	1.01 431	0.62 291	1.03 429	0.65 285	1.04 436	0.81 227	1.36 398	0.45 449	0.47 334	0.51 458	0.59 469	0.65 454	0.47 259

ICVP	0.48 91	0.33 30	2.37 168	0.34 173	0.22 124	0.60 218	0.55 388	0.79 193	0.53 84	0.45 106	0.60 269	0.49 205	0.36 190	0.55 135	0.46 196	0.16 325	0.16 222	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.32 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FAT-Stereo	0.72 311	0.60 170	2.86 374	0.37 224	0.29 210	0.64 285	0.55 388	1.01 372	0.91 403	0.76 372	0.94 412	0.93 401	0.79 405	1.82 383	0.60 258	0.19 370	0.19 246	0.17 356	0.16 260	0.23 242	0.47 259

TDLM	0.83 359	1.28 382	2.38 171	0.46 310	0.26 183	0.66 313	0.55 388	0.87 267	0.80 341	2.54 492	0.62 284	0.61 266	0.51 316	2.68 465	0.67 286	0.20 379	0.11 145	0.35 441	0.15 239	0.33 353	0.48 264

LALA_ROB	0.68 284	1.14 343	2.50 249	0.37 224	0.29 210	0.78 374	0.55 388	0.99 353	0.84 374	0.82 393	0.68 326	0.93 401	0.50 312	1.01 251	0.89 340	0.21 388	0.15 208	0.21 395	0.18 285	0.26 289	0.30 152

ACRE	0.63 237	1.55 432	3.41 435	0.76 405	0.28 205	0.60 218	0.56 392	0.82 215	0.68 220	0.57 234	0.62 284	0.43 150	0.30 160	0.47 85	0.42 175	0.12 198	0.19 246	0.13 261	0.14 219	0.36 377	0.20 80

PSMNet_ROB	0.75 328	1.42 416	2.93 382	0.39 257	0.32 243	0.73 347	0.56 392	0.90 292	0.74 290	0.56 218	0.60 269	0.75 342	0.47 297	2.00 410	1.31 392	0.18 355	0.13 177	0.19 382	0.20 312	0.26 289	0.40 214

pmcnn	1.44 458	1.25 377	3.57 448	0.74 403	1.42 467	0.72 343	0.56 392	1.04 393	1.06 440	1.03 423	2.89 491	6.01 503	0.75 399	2.54 452	3.60 482	0.14 278	0.11 145	0.08 7	0.06 8	0.34 360	0.81 371

riskmin	0.96 407	0.32 20	2.07 102	1.72 480	1.61 480	1.62 464	0.57 395	1.45 466	0.55 97	0.73 361	0.89 404	0.92 396	0.45 279	1.16 273	0.60 258	0.11 158	1.30 436	0.12 201	1.38 499	0.14 71	1.51 448

CIPLG	0.63 237	1.59 438	3.16 408	0.79 412	0.31 231	0.62 260	0.57 395	0.82 215	0.68 220	0.58 240	0.63 292	0.43 150	0.31 165	0.48 98	0.42 175	0.12 198	0.20 259	0.13 261	0.13 197	0.36 377	0.21 87

Anonymous_2	1.36 453	0.49 123	2.03 93	1.71 479	1.58 477	2.49 492	0.58 397	1.59 473	2.31 486	0.77 374	0.88 402	1.03 424	0.58 347	1.20 281	0.66 283	0.32 434	1.38 443	1.42 494	3.87 508	0.78 467	1.56 450

DeepStereo_RVC	0.47 80	0.37 60	2.19 131	0.55 351	0.18 60	0.60 218	0.58 397	0.52 54	0.62 146	0.49 139	0.45 135	0.39 129	0.85 414	0.47 85	0.34 136	0.12 198	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.15 82	0.19 72

ADCMid	1.06 424	1.82 460	3.53 446	0.39 257	0.36 275	0.99 422	0.58 397	1.01 372	0.94 412	1.23 450	1.02 427	1.01 420	1.01 434	1.11 266	4.04 489	0.22 394	0.19 246	0.42 451	0.32 396	0.42 414	0.53 286

ACV-stereo	0.71 302	0.85 270	3.01 394	0.33 150	0.25 168	1.01 425	0.59 400	0.62 115	0.54 88	0.42 87	0.45 135	1.54 466	1.44 456	1.40 309	0.73 304	0.14 278	0.13 177	0.12 201	0.11 141	0.20 198	0.35 184

otaku	1.15 436	2.10 478	3.51 443	0.98 433	0.74 394	1.02 427	0.59 400	1.03 387	0.89 398	0.70 349	1.60 458	0.98 413	0.65 369	1.63 349	1.80 424	0.99 479	0.46 331	0.73 469	0.40 431	1.30 483	0.88 383

ccnet	0.77 339	0.61 176	2.01 89	0.40 270	0.46 325	1.05 430	0.59 400	1.02 380	0.74 290	0.90 405	0.97 417	0.82 369	0.89 421	1.68 359	1.16 377	0.32 434	0.26 290	0.32 436	0.28 368	0.35 372	0.47 259

PASM	0.82 353	1.00 310	2.68 324	0.52 338	0.48 328	0.65 300	0.59 400	0.83 226	0.89 398	0.82 393	0.73 363	0.89 393	0.68 379	2.39 443	0.73 304	0.35 439	0.37 313	0.36 442	0.41 435	0.45 424	0.51 276

IPLG	0.74 317	1.09 330	2.87 375	0.36 212	0.21 114	1.63 465	0.60 404	1.39 463	0.63 157	1.39 461	0.51 181	0.40 138	0.86 416	1.40 309	0.37 152	0.09 26	0.07 8	0.14 296	0.12 177	0.34 360	0.23 103

IPLGR_C	0.64 247	1.66 450	3.36 423	0.80 413	0.31 231	0.60 218	0.60 404	0.82 215	0.69 231	0.58 240	0.62 284	0.44 165	0.31 165	0.47 85	0.43 182	0.12 198	0.22 271	0.13 261	0.15 239	0.35 372	0.21 87

HHNet	0.63 237	0.67 192	3.10 403	0.37 224	0.25 168	0.64 285	0.60 404	0.70 151	0.67 193	0.55 206	1.12 437	0.32 96	0.60 358	0.43 75	1.75 420	0.16 325	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.18 148	0.22 94

FCDSN-DC	1.45 460	1.12 339	3.30 420	0.48 317	0.41 302	1.13 439	0.60 404	1.17 445	1.28 458	2.25 486	2.85 489	3.65 489	3.34 495	2.58 456	2.44 453	0.31 433	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.37 384	0.78 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	1.28 445	0.53 145	3.84 463	0.55 351	0.45 318	4.06 500	0.60 404	1.36 460	0.89 398	2.18 483	1.17 438	0.98 413	0.72 388	4.28 498	2.12 438	0.20 379	0.16 222	0.19 382	0.17 276	0.20 198	0.84 374

Wz-Net-MNSev	0.74 317	1.42 416	2.75 351	0.38 243	0.33 249	0.90 410	0.61 409	0.98 344	0.94 412	0.77 374	0.75 373	0.75 342	0.66 375	1.39 307	0.76 313	0.17 344	0.13 177	0.14 296	0.14 219	0.28 316	0.48 264

MSMD_ROB	1.41 456	1.03 319	2.75 351	0.41 280	0.32 243	2.00 482	0.61 409	0.96 329	1.43 465	2.97 498	2.63 485	4.76 498	2.04 480	2.44 447	1.78 423	0.30 431	0.26 290	0.32 436	0.32 396	0.32 349	0.63 317

DisPM	0.48 91	0.41 87	2.54 261	0.61 373	0.18 60	0.59 205	0.62 411	0.54 69	0.67 193	0.61 279	0.53 196	0.38 125	0.26 105	0.76 208	0.31 104	0.13 244	0.07 8	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.15 38

GANetREF_RVC	0.81 350	1.44 420	3.04 398	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.63 412	1.03 387	0.92 405	0.63 300	0.61 277	0.72 331	0.59 350	2.40 444	0.58 250	0.33 436	0.25 287	0.37 444	0.25 350	0.41 411	0.36 192
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
IGEV_Zeroshot_test	0.91 392	0.39 76	3.80 460	0.42 284	1.95 488	0.56 154	0.64 413	0.84 234	0.55 97	1.45 466	0.53 196	0.79 354	0.42 250	0.57 142	1.13 372	0.10 77	0.49 338	0.10 86	0.34 412	0.19 178	2.97 497

PVD	1.05 423	1.21 364	2.36 166	0.84 416	0.91 419	1.04 428	0.64 413	1.32 458	1.68 475	1.43 465	1.41 454	1.14 444	1.15 443	1.49 325	1.77 422	0.27 423	0.65 365	0.28 423	0.35 414	0.40 405	0.73 348

ADCPNet	1.07 426	1.37 406	4.54 487	0.38 243	0.68 387	1.36 449	0.64 413	0.93 308	0.83 362	0.79 383	0.82 387	1.08 435	1.18 445	1.30 300	2.68 461	0.21 388	0.69 371	0.21 395	0.95 489	0.30 332	0.54 289

SST-Stereo	0.56 156	0.30 8	2.44 202	0.71 402	0.55 346	0.62 260	0.65 416	0.57 87	0.67 193	0.59 259	0.53 196	0.51 213	0.59 350	1.57 338	0.31 104	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.11 12

DRaft	0.65 255	0.47 116	2.38 171	0.25 12	0.17 46	0.64 285	0.65 416	0.56 81	0.57 110	0.67 335	0.98 420	0.38 125	0.99 432	1.42 314	2.06 434	0.11 158	0.14 192	0.10 86	0.14 219	0.18 148	0.21 87

FC-DCNN v2	1.65 474	0.85 270	3.39 428	0.46 310	0.39 291	2.02 484	0.66 418	1.94 486	1.84 482	2.81 497	2.99 493	4.39 496	3.25 493	2.81 475	2.75 465	0.29 430	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.33 353	0.91 386

ACVNet_1	1.47 462	2.27 490	4.92 490	1.11 445	0.89 416	1.19 445	0.66 418	1.28 453	1.19 454	0.98 414	0.97 417	3.06 485	1.48 461	2.37 439	1.82 425	1.08 482	0.49 338	1.03 482	0.48 448	1.20 477	0.95 393

Wz-Net-SNSev	0.85 370	1.83 461	3.36 423	0.42 284	0.31 231	0.71 337	0.66 418	1.04 393	0.94 412	0.68 341	0.85 394	0.96 410	0.62 362	1.75 365	1.14 373	0.16 325	0.15 208	0.16 341	0.17 276	0.39 399	0.63 317

GANet	0.92 394	1.20 362	2.68 324	0.45 306	0.27 194	0.76 358	0.66 418	0.94 313	0.77 316	0.79 383	1.17 438	0.84 375	0.91 423	2.72 467	1.76 421	0.18 355	0.42 325	0.44 454	0.20 312	0.33 353	0.94 390

FC-DCNN	1.60 472	0.85 270	3.44 439	0.46 310	0.39 291	1.96 478	0.66 418	1.72 477	1.70 476	2.75 496	2.91 492	4.20 492	3.15 492	2.72 467	2.66 460	0.30 431	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.33 353	0.91 386

NCCL2	0.71 302	1.32 387	2.30 156	0.44 299	0.31 231	0.71 337	0.67 423	0.89 283	0.69 231	0.70 349	0.61 277	0.85 380	0.54 328	1.58 344	0.70 292	0.20 379	0.17 234	0.66 465	0.25 350	0.26 289	0.38 202

NVStereoNet_ROB	1.45 460	1.62 443	3.59 450	1.09 442	0.70 391	0.86 398	0.67 423	1.19 447	1.51 470	1.20 444	4.05 499	1.61 467	1.94 477	2.97 481	2.07 435	0.67 463	0.69 371	0.55 459	0.70 474	0.57 445	0.67 327
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CRE-IMP	0.46 75	0.31 10	2.40 180	0.53 342	0.17 46	0.79 378	0.68 425	0.54 69	0.66 180	0.47 120	0.43 120	0.44 165	0.26 105	0.43 75	0.33 127	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.23 103

SPS-STEREO	1.22 440	1.65 448	3.41 435	0.66 390	0.69 389	1.01 425	0.68 425	1.10 425	0.96 419	1.40 463	1.25 443	1.46 463	1.08 439	2.05 414	2.24 447	0.66 462	0.61 359	0.58 460	0.57 467	0.66 455	1.65 457
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	0.82 353	0.73 224	3.79 459	0.40 270	0.37 281	0.70 332	0.69 427	1.00 363	1.03 434	0.63 300	0.92 410	0.82 369	0.59 350	2.35 438	0.71 298	0.18 355	0.22 271	0.17 356	0.18 285	0.30 332	0.67 327

MeshStereo	1.29 446	1.34 393	3.04 398	0.35 195	0.28 205	1.10 437	0.69 427	1.42 465	1.07 441	2.71 495	2.43 479	2.95 482	1.50 462	2.92 479	2.03 431	0.23 402	0.22 271	0.22 400	0.19 302	0.50 436	0.69 338
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
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 401	0.84 266	3.40 433	1.46 464	0.78 404	1.37 451	0.70 429	1.11 429	0.68 220	0.80 385	1.29 445	1.09 438	0.59 350	1.16 273	1.01 359	0.14 278	0.53 345	0.11 150	0.46 444	0.31 341	0.86 381

Wz-Net-TNSev	1.02 417	2.26 489	3.69 455	0.38 243	0.31 231	1.00 424	0.71 430	1.12 432	1.02 432	0.74 367	0.73 363	1.09 438	0.91 423	2.46 448	2.15 441	0.21 388	0.20 259	0.16 341	0.20 312	0.48 433	0.62 313

WZ-Net	1.04 422	1.83 461	4.20 475	0.42 284	0.36 275	0.88 405	0.71 430	1.05 401	1.11 446	0.84 397	0.94 412	1.06 432	1.17 444	2.37 439	2.24 447	0.20 379	0.14 192	0.15 322	0.16 260	0.36 377	0.53 286

G-Net	1.02 417	0.70 212	3.23 411	0.60 367	0.66 383	2.00 482	0.71 430	0.78 184	0.70 242	1.14 434	2.53 481	1.29 453	1.01 434	1.47 322	1.74 419	0.25 415	0.24 278	0.24 413	0.26 357	0.37 384	0.40 214

NRIStereo	0.50 110	0.34 37	2.44 202	0.52 338	0.16 27	0.94 417	0.73 433	0.52 54	0.65 173	0.48 123	0.40 112	0.59 257	0.29 150	0.78 217	0.33 127	0.11 158	0.13 177	0.11 150	0.09 60	0.22 227	0.25 116

DPSNet	1.02 417	0.72 221	2.84 370	0.60 367	0.39 291	1.08 435	0.75 434	1.41 464	1.14 449	0.74 367	0.69 330	1.05 431	1.67 467	2.09 422	2.22 446	0.27 423	0.61 359	0.20 391	0.50 452	0.48 433	1.03 405

UGAM-zero	0.97 410	0.44 105	2.48 239	0.33 150	0.86 412	1.26 448	0.76 435	1.05 401	0.52 73	0.93 411	0.45 135	1.32 455	0.81 406	2.08 419	0.49 215	0.10 77	0.52 343	0.09 35	0.47 445	0.11 26	4.43 506

RainbowNet	1.27 444	2.22 485	3.58 449	1.14 449	0.92 420	1.08 435	0.76 435	1.19 447	1.15 451	0.77 374	0.97 417	1.08 435	0.83 410	1.64 352	1.72 417	1.20 487	1.30 436	1.01 481	0.58 468	1.23 478	0.97 398

PFNet+	0.50 110	0.43 98	2.54 261	0.49 328	0.18 60	0.58 187	0.76 435	0.54 69	0.72 265	0.56 218	0.48 152	0.39 129	0.26 105	0.94 244	0.33 127	0.14 278	0.09 91	0.14 296	0.13 197	0.12 36	0.16 51

WCMA_ROB	1.29 446	1.21 364	3.13 406	0.65 385	0.36 275	1.20 446	0.78 438	1.00 363	0.98 426	1.78 476	2.62 484	3.08 486	2.01 479	1.86 390	2.35 451	0.38 441	0.38 317	0.32 436	0.32 396	0.31 341	1.06 408

CBMV	0.86 373	1.00 310	2.82 366	0.35 195	0.21 114	0.78 374	0.78 438	1.05 401	0.87 389	0.90 405	0.74 366	0.87 386	1.89 476	1.67 356	1.38 402	0.19 370	0.20 259	0.21 395	0.19 302	0.28 316	0.84 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.03 421	1.68 451	3.83 462	0.35 195	0.39 291	1.05 430	0.79 440	0.94 313	0.86 383	0.69 345	0.68 326	0.85 380	1.53 465	1.02 252	4.56 494	0.13 244	0.12 162	0.16 341	0.15 239	0.28 316	0.44 248

ADCS	1.14 435	2.02 473	3.36 423	0.43 294	0.37 281	0.96 421	0.81 441	1.12 432	1.17 453	1.25 452	0.98 420	1.08 435	0.92 426	1.41 313	4.97 497	0.23 402	0.21 268	0.22 400	0.23 339	0.40 405	0.67 327

MFMNet_re	1.01 416	1.73 454	3.04 398	0.85 417	0.76 399	0.93 415	0.81 441	1.02 380	1.10 444	1.05 424	1.06 434	0.84 375	0.96 430	0.93 243	0.97 347	0.68 464	0.61 359	0.63 464	0.60 471	0.77 465	0.80 366

DSFCA	0.62 224	0.77 243	1.95 77	0.29 73	0.29 210	0.79 378	0.86 443	0.81 207	0.73 270	0.73 361	0.66 318	0.67 297	0.57 340	1.17 276	1.03 360	0.16 325	0.15 208	0.13 261	0.14 219	0.19 178	0.28 137

ACVNet_2	1.54 468	2.20 484	4.42 484	1.10 444	0.93 423	1.37 451	0.87 444	1.53 469	1.71 477	1.22 448	1.72 461	2.12 475	1.06 437	2.58 456	1.93 427	0.94 474	0.54 347	1.00 480	0.56 463	2.11 498	0.96 395

SuperB	1.19 438	1.62 443	5.29 494	0.37 224	0.26 183	0.81 385	0.87 444	0.94 313	1.19 454	0.68 341	0.68 326	0.63 275	1.37 452	1.73 362	3.30 474	0.16 325	0.12 162	0.17 356	0.16 260	2.74 503	0.63 317

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 353	0.78 249	3.67 453	0.35 195	0.81 408	1.25 447	0.88 446	1.13 436	0.58 117	0.84 397	0.52 190	1.24 449	0.64 366	0.77 210	0.70 292	0.10 77	0.53 345	0.11 150	0.45 440	0.29 324	0.81 371

DEmStereo	0.69 291	0.40 81	2.42 189	0.42 284	0.18 60	0.66 313	0.88 446	0.54 69	0.64 166	0.60 270	1.00 424	0.45 177	1.24 446	1.53 329	2.21 445	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.10 95	0.11 26	0.14 30

SANet	1.35 452	1.80 459	4.39 483	0.41 280	0.29 210	1.72 469	0.89 448	1.17 445	2.47 488	1.22 448	1.82 463	1.72 469	1.70 469	2.57 454	3.30 474	0.18 355	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.34 360	0.62 313

RTS	1.29 446	1.59 438	6.48 501	0.63 378	0.57 353	1.59 462	0.90 449	1.15 439	1.44 466	1.20 444	1.31 447	1.10 440	0.87 419	2.67 463	2.27 449	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 428	0.68 332

RTSA	1.29 446	1.59 438	6.48 501	0.63 378	0.57 353	1.59 462	0.90 449	1.15 439	1.44 466	1.20 444	1.31 447	1.10 440	0.87 419	2.67 463	2.27 449	0.21 388	0.38 317	0.19 382	0.20 312	0.46 428	0.68 332

IMH	2.14 485	2.46 498	3.60 452	1.70 478	1.13 453	1.65 466	0.93 451	2.13 489	1.93 483	1.37 459	2.64 486	2.19 476	1.82 474	5.77 502	2.18 443	5.70 507	1.05 408	1.31 490	0.72 478	1.39 487	1.13 413

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 430	2.01 472	2.56 272	0.49 328	0.40 297	1.49 456	0.96 452	1.02 380	0.95 417	0.85 399	0.94 412	1.06 432	0.59 350	2.92 479	1.15 375	0.43 447	0.74 378	0.32 436	0.55 461	0.74 460	1.35 437

Reg-Stereo(zero)	0.66 274	0.26 1	2.13 121	0.25 12	1.15 454	0.99 422	0.97 453	0.57 87	0.81 349	0.52 179	0.46 139	0.54 230	0.59 350	0.47 85	1.14 373	0.08 4	0.88 391	0.08 7	0.36 421	0.12 36	0.80 366

DDVS	0.67 278	0.46 113	1.74 40	2.40 495	0.35 267	0.86 398	0.98 454	0.72 158	0.52 73	0.53 188	0.57 248	0.89 393	0.37 196	1.22 282	0.57 245	0.15 308	0.14 192	0.14 296	0.12 177	0.19 178	0.42 227

WAO-8	2.91 492	2.55 500	3.77 457	1.93 490	1.04 438	4.08 501	0.99 455	3.25 500	6.09 501	2.20 484	3.34 495	3.33 487	2.64 487	11.73 510	2.52 455	2.12 501	1.92 468	1.55 496	0.93 487	1.27 479	0.96 395

Venus	2.91 492	2.55 500	3.77 457	1.93 490	1.04 438	4.08 501	0.99 455	3.25 500	6.09 501	2.20 484	3.34 495	3.33 487	2.64 487	11.73 510	2.52 455	2.12 501	1.92 468	1.55 496	0.93 487	1.27 479	0.96 395

Dean	1.92 479	2.31 493	5.03 491	1.31 452	1.08 444	1.55 459	0.99 455	1.98 488	2.33 487	1.51 470	4.15 500	4.23 495	1.39 454	2.31 435	2.10 436	1.18 486	0.69 371	1.18 484	0.75 480	1.30 483	1.07 409

NaN_ROB	1.25 443	1.46 423	3.84 463	0.54 349	0.56 348	1.12 438	0.99 455	1.05 401	1.03 434	1.10 429	0.87 400	0.77 348	1.07 438	5.85 503	2.98 470	0.16 325	0.23 276	0.16 341	0.24 342	0.28 316	0.66 324

aanetorigin	0.81 350	1.03 319	2.64 305	0.44 299	0.44 315	0.59 205	1.00 459	0.59 99	0.70 242	1.54 471	1.22 442	0.82 369	1.08 439	1.06 257	1.07 365	0.18 355	0.15 208	0.17 356	0.21 323	0.53 442	0.65 323

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 455	2.04 475	3.02 396	0.58 365	0.41 302	2.15 487	1.00 459	1.31 457	1.29 459	1.05 424	1.10 436	1.29 453	0.91 423	3.07 482	1.34 394	1.65 497	0.84 389	0.68 467	0.88 486	1.55 490	1.91 462

TorneroNet-64	2.74 489	2.23 486	4.18 474	1.48 466	1.20 456	3.88 499	1.01 461	3.48 504	6.61 504	2.62 494	4.55 502	4.20 492	3.84 498	3.39 490	3.40 478	1.23 488	0.66 366	1.39 493	0.80 481	3.42 505	1.27 429

LVE	2.10 483	2.61 503	4.30 482	1.79 483	1.81 485	1.68 468	1.04 462	2.35 491	2.78 493	1.27 454	2.87 490	4.21 494	1.46 458	2.83 476	2.02 430	2.87 504	0.92 394	1.19 485	1.47 501	1.29 481	1.18 415

WAO-6	1.69 475	1.87 463	3.21 410	1.15 450	1.01 434	2.29 488	1.06 463	1.85 480	2.84 494	1.30 458	2.59 483	2.19 476	1.67 467	2.62 459	2.52 455	0.96 476	0.68 368	1.19 485	0.84 483	1.13 474	0.95 393

TorneroNet	5.60 505	2.30 492	3.98 466	1.49 468	1.26 461	14.47 512	1.11 464	4.85 506	20.66 522	10.12 507	16.30 514	11.78 512	7.35 505	3.41 491	4.38 493	1.36 492	0.70 374	1.46 495	0.87 485	2.73 502	1.33 434

MADNet+	1.44 458	2.19 482	6.00 499	0.89 419	0.70 391	1.58 461	1.11 464	1.56 472	1.30 461	0.89 403	1.03 429	1.25 450	1.12 442	3.29 486	2.80 466	0.48 452	0.57 354	0.39 446	0.36 421	0.63 452	0.69 338

WAO-7	1.58 471	2.04 475	3.25 414	0.94 427	0.75 396	1.75 470	1.13 466	1.87 481	1.97 484	1.46 468	2.53 481	1.98 473	1.75 470	3.13 483	2.48 454	0.69 465	0.67 367	0.94 477	0.74 479	0.80 468	0.77 355

notaker	2.77 490	2.35 495	4.02 468	2.61 500	1.44 468	1.77 471	1.14 467	2.77 495	1.81 481	2.30 488	11.41 509	3.95 490	4.70 500	3.24 485	3.01 471	1.58 496	0.88 391	1.71 501	1.08 494	2.10 497	1.44 445

LSM	3.40 497	1.42 416	5.81 498	9.98 512	30.74 522	0.86 398	1.14 467	0.99 353	1.26 456	1.40 463	2.18 473	0.93 401	0.85 414	1.76 367	1.03 360	0.22 394	0.35 310	0.24 413	0.29 372	0.40 405	6.21 510

PSM-AAD	0.67 278	0.29 3	2.41 185	0.37 224	0.23 149	0.86 398	1.15 469	0.62 115	0.66 180	0.64 310	0.71 356	0.67 297	2.90 489	0.65 174	0.32 114	0.10 77	0.08 42	0.17 356	0.15 239	0.14 71	0.34 178

CSAN	1.38 454	1.74 457	4.12 471	0.53 342	0.38 289	1.06 433	1.15 469	1.29 454	1.12 447	1.19 439	1.90 466	1.04 428	1.44 456	5.92 504	2.82 468	0.26 419	0.22 271	0.24 413	0.25 350	0.35 372	0.54 289

PAM_32	0.95 404	0.43 98	2.68 324	0.64 382	1.10 450	1.78 472	1.16 471	1.12 432	0.96 419	1.07 427	0.90 407	1.38 458	0.76 402	0.78 217	1.11 369	0.10 77	1.29 433	0.10 86	0.50 452	0.16 101	0.98 400

AnyNet_C32	1.08 430	1.76 458	3.01 394	0.50 334	0.54 344	1.17 443	1.16 471	0.97 337	0.95 417	1.11 431	0.98 420	0.87 386	0.93 428	1.57 338	4.11 491	0.22 394	0.20 259	0.25 418	0.25 350	0.40 405	0.68 332

coex-ft	6.14 506	1.98 468	60.80 526	0.34 173	0.30 223	0.80 381	1.17 473	0.76 170	4.34 498	19.82 518	2.15 472	1.61 467	8.77 508	1.82 383	10.36 510	0.44 448	2.05 475	0.18 375	0.19 302	0.39 399	4.61 509

IMH-64-1	1.50 463	1.98 468	2.69 331	1.39 460	1.12 451	1.39 453	1.19 474	1.80 478	1.47 468	1.19 439	2.20 474	1.53 464	1.51 463	2.12 424	1.98 428	1.34 490	0.68 368	1.28 488	0.70 474	1.37 485	1.12 411

IMH-64	1.50 463	1.98 468	2.69 331	1.39 460	1.12 451	1.39 453	1.19 474	1.80 478	1.47 468	1.19 439	2.20 474	1.53 464	1.51 463	2.12 424	1.98 428	1.34 490	0.68 368	1.28 488	0.70 474	1.37 485	1.12 411

PAM	0.91 392	0.43 98	2.67 318	0.77 408	0.89 416	1.81 473	1.22 476	1.13 436	0.78 321	1.16 437	0.91 409	1.39 459	0.68 379	0.76 208	1.06 364	0.10 77	0.98 399	0.10 86	0.50 452	0.14 71	0.66 324

DANet	0.85 370	0.68 201	2.41 185	1.18 451	0.48 328	0.77 368	1.23 477	0.93 308	1.53 471	0.90 405	0.72 361	0.97 412	0.57 340	1.86 390	1.05 362	0.18 355	0.16 222	0.19 382	0.16 260	0.26 289	0.67 327
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iRaft-Stereo_20w	1.50 463	0.42 90	4.81 488	2.24 493	2.09 491	1.36 449	1.27 478	1.38 462	0.94 412	2.07 478	0.42 117	0.85 380	0.69 384	0.87 233	1.37 400	0.10 77	4.04 505	0.09 35	0.40 431	0.17 124	4.53 507

KSHMR	4.19 501	2.37 496	6.24 500	1.73 481	1.48 473	1.97 480	1.29 479	3.18 498	17.06 517	2.15 482	15.74 512	9.09 507	1.75 470	8.33 508	2.37 452	1.55 495	1.29 433	1.70 500	1.23 497	1.75 492	1.60 453

SGM-Forest	1.84 477	7.91 510	10.36 506	0.42 284	0.33 249	1.04 428	1.29 479	1.01 372	0.88 393	1.19 439	2.30 477	1.03 424	1.79 473	2.60 458	2.81 467	0.22 394	0.21 268	0.21 395	0.19 302	0.25 270	0.79 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.85 507	3.30 506	5.75 497	7.47 510	3.97 501	2.34 489	1.37 481	3.47 502	4.02 497	13.30 512	10.49 505	10.86 509	16.67 515	8.50 509	10.51 511	10.80 515	9.84 517	5.83 511	13.69 515	7.24 511	7.51 511

MIPNet	0.88 380	1.07 326	2.85 372	0.61 373	0.18 60	1.46 455	1.37 481	1.65 474	0.78 321	1.93 477	0.85 394	0.75 342	1.66 466	0.87 233	0.34 136	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.32 396	0.27 303	0.26 124

EDNetEfficient	1.29 446	0.78 249	4.27 478	0.65 385	1.03 437	0.94 417	1.38 483	0.87 267	1.75 478	2.33 489	1.32 449	1.04 428	2.21 483	1.59 345	4.07 490	0.16 325	0.19 246	0.15 322	0.27 366	0.38 391	0.40 214

AnyNet_C01	1.20 439	1.89 464	4.25 477	0.55 351	0.54 344	1.57 460	1.39 484	1.10 425	1.13 448	1.19 439	1.34 451	1.15 446	1.11 441	1.73 362	2.89 469	0.26 419	0.24 278	0.28 423	0.24 342	0.50 436	0.68 332

ktn	4.44 502	2.47 499	3.70 456	1.82 484	1.49 474	2.11 486	1.40 485	2.30 490	12.56 508	11.36 510	16.25 513	11.30 511	3.77 497	4.41 500	3.47 479	1.86 499	0.99 400	1.74 502	1.21 496	3.28 504	1.39 441

GrayStereo	0.71 302	0.27 2	2.40 180	0.89 419	0.23 149	0.62 260	1.40 485	0.67 134	0.70 242	0.72 360	0.77 380	0.55 239	3.03 490	0.60 155	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.21 323	0.12 36	0.37 193

SAMSARA	1.11 432	1.35 396	2.60 285	1.34 455	0.77 401	1.67 467	1.41 487	1.47 467	0.99 429	1.54 471	0.89 404	1.44 462	0.90 422	1.88 396	1.71 415	0.25 415	0.55 350	0.22 400	0.34 412	0.39 399	0.50 272

UNDER WATER	2.84 491	2.25 487	5.25 493	1.84 485	1.45 469	2.36 490	1.44 488	3.23 499	6.51 503	2.61 493	2.73 488	5.69 501	5.64 503	3.14 484	4.18 492	1.48 493	0.81 385	1.60 499	1.07 493	1.91 495	1.67 458

UNDER WATER-64	2.59 487	2.28 491	5.63 496	1.85 486	1.45 469	3.28 496	1.60 489	2.62 492	5.57 500	2.09 479	2.12 470	4.10 491	4.21 499	2.74 470	3.64 483	1.49 494	0.86 390	1.58 498	1.09 495	1.91 495	1.62 455

FTStereo	0.79 345	0.32 20	2.83 368	0.70 400	0.21 114	0.73 347	1.75 490	0.61 111	0.60 133	1.07 427	1.62 460	1.28 451	2.11 481	0.75 206	0.30 88	0.19 370	0.08 42	0.12 201	0.11 141	0.12 36	0.39 209

PWCK	1.62 473	2.32 494	4.27 478	1.11 445	0.56 348	1.81 473	1.84 491	1.55 471	1.54 472	1.45 466	1.81 462	1.82 470	1.38 453	3.34 487	2.14 440	1.09 483	0.57 354	0.98 479	0.59 469	1.50 489	0.79 364

IGEV-RUCA	2.30 486	0.38 70	1.36 15	0.41 280	1.90 486	2.03 485	1.86 492	1.37 461	1.78 480	3.73 502	3.72 497	5.06 499	8.09 506	2.15 426	1.63 413	0.26 419	0.77 379	2.71 505	1.91 502	2.43 501	2.42 488

ADCL	1.07 426	1.22 369	2.80 360	0.40 270	0.33 249	1.50 457	1.87 493	0.97 337	1.04 437	1.26 453	1.28 444	0.99 416	1.41 455	1.36 306	3.51 480	0.17 344	0.14 192	0.22 400	0.21 323	0.32 349	0.43 234

SGM_RVC	2.11 484	1.07 326	2.87 375	0.98 433	0.92 420	2.72 494	1.88 494	1.91 484	12.27 507	2.09 479	1.99 468	2.47 479	2.24 484	2.87 478	2.03 431	0.54 453	0.47 334	0.42 451	0.47 445	0.74 460	1.22 424
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 467	0.92 299	2.91 380	0.62 375	0.57 353	3.13 495	2.21 495	1.67 475	1.58 474	2.42 490	2.43 479	1.87 471	2.49 486	1.85 388	2.70 462	0.42 444	0.43 328	0.41 449	0.40 431	0.51 438	0.85 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
THIR-Stereo	0.88 380	0.85 270	2.33 163	0.26 28	0.16 27	0.59 205	2.69 496	0.62 115	0.54 88	0.62 291	1.61 459	0.96 410	1.77 472	1.67 356	2.20 444	0.10 77	0.08 42	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.21 87

ELAS_RVC	1.51 466	0.88 281	3.36 423	0.63 378	0.56 348	1.53 458	2.73 497	1.53 469	1.76 479	2.26 487	2.21 476	2.10 474	3.07 491	2.08 419	2.52 455	0.42 444	0.42 325	0.42 451	0.37 423	0.51 438	0.84 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.94 495	2.17 481	3.27 416	2.55 499	2.28 494	3.29 497	3.37 498	2.76 494	2.67 492	3.10 499	3.20 494	2.78 481	3.25 493	4.11 497	4.68 496	2.72 503	2.27 490	3.03 507	2.43 505	2.34 500	2.59 490

LE_ROB	4.55 503	2.43 497	9.94 504	2.79 502	4.03 502	2.40 491	3.54 499	2.72 493	11.04 506	11.64 511	4.69 503	5.25 500	10.74 509	4.52 501	9.73 508	0.82 471	0.70 374	1.34 491	0.97 490	0.74 460	0.94 390

CrosDoStereo	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 500	0.77 177	0.66 180	0.70 349	1.39 452	0.53 223	1.47 459	1.77 370	3.02 472	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 152

DeepStereo_LL	0.96 407	0.49 123	2.66 310	0.27 39	0.33 249	0.54 135	3.69 500	0.77 177	0.66 180	0.70 349	1.39 452	0.53 223	1.47 459	1.77 370	3.02 472	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.11 141	0.22 227	0.30 152

JetBlue	1.89 478	2.09 477	4.16 473	0.74 403	1.23 458	4.52 504	3.86 502	1.68 476	1.26 456	1.28 455	1.54 457	2.36 478	1.86 475	3.35 488	3.37 476	0.54 453	0.49 338	0.48 456	0.49 450	1.39 487	1.21 422

FINET	1.92 479	1.96 466	4.49 486	1.62 473	1.39 466	3.51 498	4.39 503	2.89 496	2.58 489	1.39 461	1.98 467	1.35 456	2.12 482	1.64 352	2.12 438	0.84 472	1.03 407	0.18 375	0.29 372	0.54 443	2.12 472

MANE	3.51 499	2.03 474	3.88 465	1.89 488	2.01 489	5.98 505	4.72 504	5.87 508	7.13 505	3.80 503	5.10 504	6.11 504	5.34 502	4.39 499	5.05 498	1.07 481	1.28 431	0.50 457	0.85 484	0.76 463	2.36 487

SGM-ForestM	3.67 500	2.70 504	5.34 495	1.65 476	1.72 482	6.02 506	5.08 505	4.10 505	3.47 496	4.59 504	4.21 501	9.81 508	5.79 504	6.44 505	6.97 504	0.88 473	1.09 411	0.33 440	0.45 440	0.68 456	2.10 471

SGM+DAISY	2.67 488	2.14 480	4.28 480	1.92 489	2.11 492	4.36 503	5.22 506	3.17 497	3.00 495	3.24 501	3.81 498	3.03 484	3.61 496	2.53 451	3.79 484	1.15 484	1.29 433	0.66 465	0.71 477	0.95 471	2.44 489

JetRed	3.37 496	4.96 507	10.08 505	1.48 466	1.73 483	7.63 507	5.47 507	3.47 502	2.20 485	2.42 490	2.40 478	2.98 483	2.35 485	3.52 492	6.60 502	1.33 489	1.90 467	1.38 492	1.23 497	2.30 499	2.02 467

DGSMNet	2.93 494	0.77 243	3.44 439	3.58 506	4.25 503	2.53 493	6.86 508	1.03 387	0.88 393	0.58 240	1.85 464	0.79 354	0.62 362	1.63 349	1.46 405	4.62 506	4.98 509	5.15 510	4.71 509	4.52 509	4.37 505

EAI-Stereo	1.16 437	0.29 3	1.94 76	0.55 351	0.97 428	1.96 478	7.94 509	1.34 459	1.03 434	1.01 421	1.48 455	0.51 213	0.66 375	0.65 174	1.42 403	0.09 26	0.23 276	0.09 35	0.53 459	0.13 51	0.49 270

BEATNet-Init1	12.32 511	12.82 514	28.66 523	3.22 504	3.71 500	21.59 522	11.42 510	14.54 517	13.73 513	20.24 519	20.16 519	26.14 524	19.85 517	19.08 521	15.33 517	1.81 498	1.93 470	2.05 504	2.48 506	4.25 507	3.41 502

HaxPig	19.88 516	22.39 522	22.30 517	17.98 516	17.98 514	12.06 511	12.06 511	16.25 518	15.97 516	21.05 520	21.41 520	18.85 519	18.35 516	20.07 522	19.64 519	23.57 523	23.19 522	24.07 520	23.71 520	22.95 520	23.72 522

MEDIAN_ROB	23.95 519	26.96 526	26.29 522	22.14 518	22.09 516	16.18 513	14.23 512	20.47 519	20.09 518	25.43 524	25.22 525	22.96 520	22.54 521	24.33 523	23.18 523	28.15 525	27.16 526	28.60 522	27.73 522	27.59 521	27.58 523

AVERAGE_ROB	26.91 524	30.28 527	29.18 524	25.78 519	25.30 518	19.49 518	15.38 513	23.70 524	23.02 523	28.38 526	27.78 526	26.23 525	25.76 526	26.95 527	25.55 524	31.27 526	30.02 527	31.76 523	30.80 523	30.88 525	30.77 524

tt	4.94 504	0.32 20	4.22 476	2.29 494	1.58 477	10.19 510	16.94 514	9.44 512	5.03 499	1.69 474	1.33 450	4.68 497	5.02 501	3.38 489	5.91 501	6.15 509	9.47 516	2.80 506	3.16 507	3.54 506	1.58 451

DGTPSM_ROB	8.97 509	5.94 508	13.01 510	5.95 509	11.34 508	8.54 508	24.06 515	6.47 509	13.52 509	5.19 505	11.52 510	6.18 505	11.04 510	7.02 506	13.92 512	4.47 505	7.66 510	3.90 508	7.43 512	4.34 508	7.98 512

DPSMNet_ROB	9.58 510	5.96 509	13.98 513	8.88 511	11.87 509	8.54 508	24.08 516	6.48 510	13.67 512	5.35 506	11.53 511	6.31 506	11.04 510	7.69 507	14.09 513	7.61 514	8.23 512	5.03 509	7.75 513	5.24 510	8.36 513

xxxxx1	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

tt_ll	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

ff	29.05 525	20.74 518	14.05 514	50.10 524	40.25 524	19.01 514	26.60 517	21.83 521	20.22 519	16.52 515	17.56 515	18.33 516	21.41 518	16.11 518	20.77 520	23.48 520	26.77 523	66.36 525	78.56 525	30.19 522	32.23 525

Anonymous_1	22.76 517	11.11 511	11.93 507	12.73 513	26.05 521	19.39 517	27.77 520	14.18 514	13.64 511	14.92 513	10.66 506	11.26 510	11.24 512	12.48 514	14.45 514	37.82 527	7.87 511	34.92 524	63.61 524	87.51 527	11.75 516

DPSM_ROB	12.32 511	11.13 512	12.31 508	12.90 514	12.80 511	19.81 520	28.13 521	14.50 515	14.31 514	10.62 508	11.34 507	12.03 513	11.89 513	13.08 515	15.22 515	7.09 511	8.31 513	6.47 513	7.32 510	8.69 512	8.43 514

DPSM	12.32 511	11.13 512	12.31 508	12.90 514	12.80 511	19.81 520	28.13 521	14.50 515	14.31 514	10.62 508	11.34 507	12.03 513	11.89 513	13.08 515	15.22 515	7.09 511	8.31 513	6.47 513	7.32 510	8.69 512	8.43 514

DPSimNet_ROB	24.35 520	23.81 525	31.38 525	25.93 520	22.83 517	31.30 523	34.38 523	20.78 520	28.92 526	27.39 525	22.99 524	28.29 526	35.76 527	15.47 517	17.82 518	24.28 524	17.90 521	22.23 519	14.12 516	19.38 518	22.12 521

LSM0	26.57 523	22.53 524	25.76 521	30.62 523	52.30 527	39.86 526	56.49 524	29.18 526	28.76 524	21.26 522	22.46 521	24.42 523	23.97 523	26.42 526	30.66 527	14.29 518	16.56 518	13.06 517	14.65 517	17.62 517	20.52 520

Selective-RAFT-Error	24.83 522	22.44 523	24.80 520	26.10 522	25.82 520	39.85 525	56.72 525	29.21 527	29.03 527	21.29 523	22.80 523	24.25 522	24.07 525	26.28 525	30.60 525	14.24 517	16.85 520	13.04 516	14.75 518	17.53 516	17.02 518

CasAABBNet	24.76 521	22.38 521	24.44 519	26.05 521	25.75 519	39.79 524	56.76 526	29.10 525	28.88 525	21.22 521	22.69 522	24.21 521	23.99 524	26.23 524	30.62 526	14.22 516	16.71 519	13.03 515	14.75 518	17.49 515	16.97 517

PML	22.99 518	17.34 515	8.24 503	5.48 508	9.84 507	50.35 527	102.65 527	5.84 507	13.52 509	37.08 527	104.84 527	30.61 527	23.20 522	12.09 512	7.96 506	6.27 510	2.12 481	6.31 512	2.42 504	10.67 514	2.95 495

test_example2	115.17 528	122.38 528	93.45 527	115.38 527	123.53 528	101.24 528	113.11 528	54.67 528	99.94 528	135.50 528	136.43 528	85.67 528	85.40 528	110.44 528	104.91 528	152.17 528	205.21 528	99.17 528	114.27 528	138.55 528	112.04 528

ccccc		297.53 529		372.50 529	377.87 529	200.30 529		217.33 529		202.36 529		213.34 529		312.79 529		409.97 529	354.33 529	255.69 529	227.31 529	431.13 529

Low-res two-view benchmark