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

FoundationStereo	0.61 211	0.37 62	0.91 4	1.96 504	2.40 508	0.20 2	0.16 14	0.26 1	0.86 395	0.16 1	0.12 1	0.19 11	0.17 12	0.58 152	0.32 117	0.10 77	2.98 514	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 84

LGtest1	0.26 2	0.43 101	0.82 1	0.23 5	0.21 116	0.31 14	0.11 2	0.36 7	0.43 26	0.24 27	0.18 2	0.16 4	0.14 2	0.30 8	0.28 73	0.10 77	0.16 228	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.42 235

MonSter	0.47 84	0.29 3	1.07 7	0.22 4	0.18 62	0.51 104	0.14 5	0.49 40	0.35 4	0.26 42	0.18 2	0.15 1	0.11 1	0.88 244	0.47 205	0.06 1	2.11 493	0.07 1	0.81 494	0.07 1	1.01 414

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 180	1.22 12	0.24 8	0.14 12	0.49 88	0.18 26	0.31 2	0.31 1	0.20 5	0.18 2	0.15 1	0.14 2	0.42 77	0.19 2	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.16 53

dual_stereo	0.94 413	0.31 10	1.80 51	0.90 433	2.52 509	0.54 139	0.15 7	0.69 146	1.02 444	0.25 33	0.18 2	0.18 8	0.14 2	0.63 168	0.35 147	0.09 26	3.76 515	0.07 1	0.47 457	0.07 1	4.59 520

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 10	0.87 2	0.23 5	0.11 1	0.40 42	0.16 14	0.33 4	0.40 14	0.20 5	0.19 6	0.18 8	0.17 12	0.38 50	0.17 1	0.11 161	0.06 1	0.08 7	0.07 20	0.10 18	0.09 2

fffft	0.36 28	0.70 218	1.51 33	0.25 15	0.15 19	0.42 49	0.24 139	0.46 32	0.42 21	0.22 15	0.19 6	0.20 13	0.16 8	0.47 89	0.69 296	0.07 2	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.30 340	0.45 263
1: 1. 1
U	3.41 510	0.37 62	1.27 13	0.27 43	13.75 526	19.65 532	0.15 7	0.43 21	0.33 2	0.18 3	0.19 6	0.27 70	0.15 6	0.23 1	0.19 2	0.10 77	0.06 1	17.75 531	12.73 527	0.11 28	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 11	0.40 84	1.21 11	0.35 202	0.16 28	0.29 9	0.16 14	0.59 103	0.56 108	0.20 5	0.20 9	0.17 6	0.26 110	0.40 61	0.38 163	0.09 26	0.08 43	0.08 7	0.25 361	0.12 38	0.43 243

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 71	1.36 412	1.30 15	0.24 8	0.12 4	0.33 22	0.20 43	0.41 14	0.37 7	0.32 62	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.29 6	0.62 273	0.55 467	1.42 461	0.11 155	0.13 205	0.25 277	0.56 308

EGLCR-Stereo	0.90 402	0.31 10	1.90 72	1.60 484	0.95 436	1.14 452	0.42 347	0.85 255	0.43 26	1.74 487	0.21 10	0.27 70	0.17 12	1.56 341	0.30 91	0.10 77	2.60 509	0.10 90	0.09 63	0.10 18	3.10 510

IGEVStereo-DCA	0.74 329	0.74 240	2.09 113	0.76 417	0.77 413	0.45 59	0.23 114	0.49 40	0.62 152	0.71 367	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 422	0.10 77	1.50 463	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

rrr	0.84 373	0.74 240	3.40 445	0.76 417	0.77 413	0.45 59	0.28 211	1.23 463	0.84 386	0.71 367	0.22 12	0.30 86	0.28 138	1.29 305	1.53 422	0.10 77	1.50 463	0.10 90	0.29 383	0.24 255	1.75 472

MaDis-Stereo	0.35 22	0.89 292	2.15 130	0.25 15	0.29 218	0.29 9	0.17 19	0.47 35	0.41 16	0.21 9	0.22 12	0.28 77	0.21 53	0.32 22	0.31 107	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.11 28	0.12 16

test_xeample3	0.86 385	0.75 245	3.36 435	0.65 397	0.76 411	0.49 88	0.33 291	1.21 462	0.80 353	0.61 286	0.23 15	0.30 86	0.29 156	1.17 283	1.57 424	0.10 77	1.79 476	0.10 90	0.40 442	0.25 277	2.09 482

GIP-stereo	0.61 211	0.68 207	1.05 6	0.95 442	1.46 484	0.42 49	0.17 19	0.69 146	0.49 53	0.19 4	0.24 16	0.23 31	0.18 28	0.95 254	0.59 260	0.10 77	1.33 452	0.08 7	0.06 8	0.18 152	2.21 492

SMoEStereo_RVC	0.36 28	0.83 268	1.48 31	0.26 31	0.15 19	0.46 66	0.22 80	0.40 11	0.43 26	0.23 20	0.24 16	0.21 21	0.18 28	0.47 89	0.59 260	0.07 2	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.42 235

IGEV-Stereo+	0.48 95	0.32 21	1.43 24	0.26 31	0.46 336	0.30 11	0.13 3	0.32 3	0.57 115	0.80 396	0.24 16	0.19 11	0.19 36	0.57 146	0.46 200	0.10 77	1.36 454	0.08 7	0.22 345	0.46 440	1.04 418

ff7	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

ffff	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

11t	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

ProNet	0.46 79	0.60 174	1.85 63	0.35 202	0.67 396	0.49 88	0.25 164	0.53 62	0.57 115	0.21 9	0.24 16	0.22 23	0.20 46	0.52 125	0.22 8	0.09 26	0.47 345	0.10 90	0.09 63	0.23 248	1.33 446

ccc-4	0.65 263	0.58 166	2.09 113	0.39 265	0.60 375	0.56 159	0.23 114	0.49 40	0.62 152	1.00 428	0.24 16	0.20 13	0.24 81	0.71 199	0.24 26	0.09 26	2.09 489	0.10 90	0.18 295	0.24 255	2.22 493

S2M2	0.27 4	0.32 21	1.41 23	0.24 8	0.17 47	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 62	0.17 2	0.25 24	0.22 23	0.17 12	0.27 3	0.29 84	0.16 333	0.12 167	0.11 155	0.12 183	0.15 85	0.12 16

IGEV-Stereo++	0.58 176	0.29 3	1.66 42	0.37 231	0.53 354	0.47 77	0.13 3	0.54 72	0.37 7	1.02 433	0.25 24	0.17 6	0.22 61	1.04 263	0.27 60	0.08 4	1.98 487	0.08 7	0.06 8	0.17 128	1.92 475

RSM++	0.48 95	0.52 145	1.27 13	1.62 485	1.27 474	0.39 41	0.20 43	0.49 40	0.56 108	0.22 15	0.25 24	0.24 41	0.17 12	0.39 54	0.23 23	0.09 26	0.11 149	0.09 37	0.35 425	0.29 331	0.80 378

anonymousdsp	0.86 385	0.59 173	2.65 315	1.33 466	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.13 444	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.12 511

IGEV-Stereo	0.86 385	0.60 174	2.65 315	1.35 468	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.14 445	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.13 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.35 22	0.71 222	1.67 44	0.32 135	0.17 47	0.19 1	0.21 65	0.79 199	0.54 93	0.22 15	0.25 24	0.55 244	0.22 61	0.28 4	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.07 20	0.12 38	0.10 6
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
MM-Stereo_test2	0.65 263	0.43 101	2.54 269	0.62 387	0.18 62	0.50 98	0.25 164	0.49 40	0.47 45	0.36 68	0.26 30	0.24 41	0.23 76	0.40 61	0.38 163	0.08 4	2.33 504	0.09 37	0.10 98	0.38 399	2.66 503

tt45	0.35 22	0.80 261	1.46 28	0.26 31	0.17 47	0.55 152	0.22 80	0.44 24	0.39 11	0.24 27	0.26 30	0.25 49	0.18 28	0.64 174	0.36 150	0.09 26	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.29 147

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 117	1.13 9	0.28 59	0.17 47	0.32 16	0.22 80	0.45 26	0.58 122	0.25 33	0.26 30	0.26 59	0.22 61	0.36 44	0.25 37	0.14 286	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.13 53	0.11 13

RAStereo	0.33 13	0.81 265	2.22 147	0.27 43	0.18 62	0.25 5	0.20 43	0.45 26	0.38 9	0.21 9	0.26 30	0.20 13	0.16 8	0.26 2	0.26 51	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.13 53	0.09 2

MyStereo07	0.56 161	0.68 207	2.42 196	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.58 94	0.72 273	1.17 449	0.26 30	0.20 13	0.27 124	1.28 304	0.28 73	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 274

AIO_test	1.11 444	0.77 249	2.51 258	3.32 517	2.81 511	0.35 29	0.25 164	1.29 466	0.68 227	1.28 467	0.27 36	0.32 99	0.17 12	2.86 489	0.27 60	0.12 204	1.72 474	0.08 7	0.21 334	0.15 85	2.81 505

castereo++	0.39 40	0.83 268	1.38 21	0.29 77	0.18 62	0.53 129	0.20 43	0.57 91	0.58 122	0.20 5	0.27 36	0.32 99	0.17 12	0.34 31	0.22 8	0.09 26	0.54 359	0.09 37	0.29 383	0.15 85	0.52 293

rvit_stereo_0080	0.33 13	0.77 249	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

whm_eth	0.33 13	0.77 249	1.43 24	0.24 8	0.18 62	0.34 24	0.27 198	0.58 94	0.51 68	0.25 33	0.27 36	0.27 70	0.22 61	0.32 22	0.27 60	0.14 286	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.15 85	0.17 60

rvit_stereo_0081_aga	0.34 17	0.67 198	1.79 49	0.27 43	0.20 104	0.34 24	0.21 65	0.43 21	0.48 49	0.26 42	0.28 40	0.27 70	0.21 53	0.33 26	0.25 37	0.14 286	0.11 149	0.11 155	0.10 98	0.14 74	0.18 69

rvit_stereo_ft	0.38 37	1.01 321	1.86 67	0.33 157	0.21 116	0.28 7	0.27 198	0.59 103	0.55 102	0.24 27	0.28 40	0.28 77	0.27 124	0.35 41	0.28 73	0.14 286	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.14 74	0.31 165

RSM	0.47 84	0.51 141	1.36 18	1.37 470	1.04 450	0.37 35	0.21 65	0.52 57	0.55 102	0.23 20	0.28 40	0.28 77	0.17 12	0.40 61	0.22 8	0.09 26	0.24 289	0.09 37	0.35 425	0.24 255	0.80 378

LoS	0.34 17	0.35 47	1.88 69	0.25 15	0.13 8	0.53 129	0.20 43	0.50 52	0.53 89	0.26 42	0.28 40	0.37 123	0.24 81	0.40 61	0.25 37	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.06 8	0.15 85	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.38 37	0.91 300	2.02 97	0.33 157	0.38 298	0.23 3	0.21 65	0.63 126	0.51 68	0.23 20	0.28 40	0.29 84	0.23 76	0.34 31	0.28 73	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.22 232	0.15 40

AIO_rvc	0.95 416	1.02 323	2.57 284	2.80 515	1.91 499	0.37 35	0.24 139	0.52 57	0.60 138	0.98 425	0.29 45	0.25 49	0.18 28	2.16 439	0.29 84	0.11 161	1.39 459	0.08 7	0.11 146	0.26 296	2.87 506

HUF	1.33 463	0.96 312	4.06 481	2.73 513	2.17 505	0.35 29	0.24 139	1.87 493	0.75 304	1.28 467	0.29 45	1.35 468	0.19 36	1.97 420	0.43 186	0.15 316	3.91 517	0.08 7	0.06 8	0.31 349	3.41 514

rvit_0105_6	0.36 28	0.55 159	1.48 31	0.31 114	0.18 62	0.35 29	0.26 181	0.56 85	0.66 187	0.26 42	0.29 45	0.33 107	0.26 110	0.41 70	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.13 205	0.15 85	0.25 120

test_for_model	0.82 365	1.62 455	2.47 240	1.36 469	1.04 450	0.53 129	0.22 80	0.82 223	0.63 163	0.60 276	0.29 45	0.25 49	0.21 53	0.28 4	0.25 37	0.80 481	1.87 479	0.08 7	0.08 41	1.81 505	1.18 427

CES	0.33 13	0.32 21	1.46 28	0.25 15	0.50 341	0.40 42	0.20 43	0.48 37	0.48 49	0.22 15	0.29 45	0.26 59	0.19 36	0.35 41	0.22 8	0.09 26	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 105	0.54 300

test-3	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 350	0.59 370	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.52 184	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.27 442	0.10 90	0.35 425	0.29 331	0.62 325

test_1	0.58 176	0.43 101	2.44 209	0.52 350	0.59 370	0.46 66	0.23 114	0.77 183	0.49 53	0.51 174	0.29 45	0.44 169	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.27 442	0.10 90	0.35 425	0.29 331	0.63 329

LG-Stereo	0.36 28	0.61 180	1.37 20	0.26 31	0.37 289	0.43 52	0.20 43	0.55 81	0.44 34	0.25 33	0.30 52	0.50 213	0.17 12	0.30 8	0.37 155	0.10 77	0.18 248	0.11 155	0.10 98	0.24 255	0.43 243

castereo	0.34 17	0.48 123	1.00 5	0.25 15	0.29 218	0.41 44	0.27 198	0.76 176	0.49 53	0.23 20	0.30 52	0.24 41	0.31 171	0.29 6	0.29 84	0.09 26	0.20 268	0.09 37	0.31 399	0.12 38	0.44 258

fffy	0.39 40	0.67 198	1.57 34	0.45 316	0.52 347	0.37 35	0.22 80	0.45 26	0.35 4	0.21 9	0.30 52	0.26 59	0.20 46	0.45 83	0.24 26	0.08 4	0.29 311	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.77 367

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 62	0.88 3	0.28 59	0.18 62	0.28 7	0.22 80	0.40 11	0.58 122	0.25 33	0.30 52	0.27 70	0.27 124	0.38 50	0.25 37	0.14 286	0.12 167	0.13 269	0.10 98	0.13 53	0.14 32

Pointernet	0.37 33	0.31 10	1.91 75	0.25 15	0.37 289	0.47 77	0.15 7	0.67 138	0.52 78	0.23 20	0.30 52	0.28 77	0.20 46	0.32 22	0.23 23	0.10 77	0.24 289	0.07 1	0.13 205	0.10 18	0.51 287

IGEV++	0.74 329	0.70 218	2.05 104	1.11 457	1.09 458	0.32 16	0.21 65	0.75 173	0.43 26	0.30 57	0.30 52	0.22 23	0.27 124	0.98 255	0.31 107	0.10 77	2.50 508	0.08 7	0.15 247	0.27 310	2.70 504

Selective-RAFT	0.46 79	0.48 123	1.88 69	0.32 135	0.16 28	0.61 244	0.19 31	0.66 135	0.62 152	0.28 50	0.30 52	0.41 148	0.33 183	0.51 121	0.32 117	0.11 161	1.09 424	0.09 37	0.35 425	0.19 183	0.37 198

test_3	0.59 194	0.44 109	2.44 209	0.53 354	0.59 370	0.48 83	0.30 255	0.79 199	0.52 78	0.51 174	0.30 52	0.45 181	0.22 61	0.59 153	0.97 355	0.08 4	1.25 437	0.11 155	0.35 425	0.30 340	0.62 325

sAnonymous2	0.45 71	0.88 287	2.97 399	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 399	0.43 243

CroCo_RVC	0.45 71	0.88 287	2.97 399	0.31 114	0.25 173	0.34 24	0.28 211	0.56 85	0.49 53	0.25 33	0.30 52	0.23 31	0.29 156	0.31 12	0.22 8	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.13 205	0.38 399	0.43 243

SCV	0.69 302	0.68 207	1.95 82	0.90 433	1.04 450	0.49 88	0.24 139	0.98 356	0.73 278	0.54 199	0.31 62	0.24 41	0.20 46	1.32 308	0.26 51	0.11 161	1.59 466	0.09 37	0.32 407	0.34 368	1.58 463

mms	0.39 40	0.63 189	1.31 17	0.34 180	0.65 394	0.32 16	0.22 80	0.39 9	0.39 11	0.27 49	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.57 146	0.22 8	0.08 4	0.21 277	0.10 90	0.08 41	0.24 255	1.16 426

AIO-Stereo	0.64 255	0.60 174	1.63 39	1.31 464	1.45 481	0.38 39	0.20 43	0.55 81	0.83 374	0.31 59	0.31 62	0.23 31	0.15 6	0.39 54	0.63 279	0.10 77	1.25 437	0.09 37	0.41 447	0.21 215	1.73 471

CAS++	0.34 17	0.39 78	1.90 72	0.25 15	0.18 62	0.32 16	0.20 43	0.78 190	0.44 34	0.31 59	0.31 62	0.21 21	0.16 8	0.34 31	0.20 4	0.15 316	0.13 183	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CASnet	0.32 11	0.40 84	1.80 51	0.28 59	0.11 1	0.47 77	0.19 31	0.45 26	0.47 45	0.39 80	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.31 12	0.21 5	0.11 161	0.06 1	0.15 331	0.12 183	0.16 105	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.89 399	0.29 3	1.84 59	2.50 508	1.68 493	0.53 129	0.21 65	1.01 384	0.42 21	0.68 350	0.31 62	0.22 23	0.39 227	1.63 357	0.25 37	0.09 26	2.60 509	0.09 37	0.54 472	0.23 248	2.27 498

4D-IteraStereo	0.62 231	1.29 394	3.04 410	0.27 43	0.30 231	0.46 66	0.26 181	0.54 72	0.51 68	0.41 85	0.31 62	0.39 133	0.19 36	0.53 132	0.65 286	0.09 26	0.47 345	0.12 208	0.11 146	0.21 215	2.14 485

CAS	0.39 40	0.31 10	1.79 49	0.81 427	0.34 267	0.51 104	0.23 114	0.49 40	0.42 21	0.23 20	0.31 62	0.20 13	0.17 12	0.30 8	0.25 37	0.77 480	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.41 230

Selective-IGEV	0.57 168	0.42 93	1.87 68	1.67 489	1.33 475	0.36 33	0.20 43	0.61 115	0.71 264	0.22 15	0.31 62	0.22 23	0.19 36	0.52 125	0.36 150	0.09 26	0.97 409	0.09 37	0.15 247	0.20 203	0.85 390

GLC_STEREO	0.31 8	0.30 8	1.80 51	0.29 77	0.12 4	0.41 44	0.20 43	0.39 9	0.42 21	0.26 42	0.31 62	0.25 49	0.19 36	0.36 44	0.26 51	0.09 26	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.15 40

ours_stereo	0.37 33	0.67 198	1.63 39	0.30 98	0.50 341	0.35 29	0.22 80	0.41 14	0.38 9	0.21 9	0.32 72	0.23 31	0.17 12	0.47 89	0.22 8	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.77 367

rvit_0105_4	0.40 45	0.64 192	1.98 89	0.31 114	0.18 62	0.37 35	0.29 239	0.64 129	0.67 200	0.28 50	0.32 72	0.36 118	0.28 138	0.45 83	0.27 60	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.14 227	0.15 85	0.25 120

PMTNet	0.35 22	0.38 72	1.75 46	0.21 3	0.14 12	0.57 181	0.24 139	0.48 37	0.44 34	0.28 50	0.32 72	0.26 59	0.24 81	0.41 70	0.24 26	0.42 456	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 152	0.15 40

MM-Stereo_test1	0.63 245	0.64 192	2.51 258	0.54 361	0.37 289	0.44 57	0.28 211	0.68 143	0.59 132	0.43 99	0.33 75	0.26 59	0.25 99	0.89 246	0.52 228	0.10 77	1.84 478	0.10 90	0.09 63	0.41 421	1.40 454

GREAT-IGEV	0.92 406	0.56 162	2.08 109	0.98 445	2.29 507	0.47 77	0.18 26	0.35 5	0.78 332	0.74 376	0.33 75	0.15 1	0.18 28	1.00 256	0.55 243	0.09 26	3.79 516	0.07 1	0.26 368	0.22 232	3.26 513

SCV_C0	0.73 325	0.68 207	2.05 104	1.50 481	0.92 432	0.45 59	0.20 43	0.96 341	0.71 264	0.65 334	0.33 75	0.31 93	0.20 46	1.25 298	0.52 228	0.09 26	1.68 473	0.08 7	0.30 392	0.27 310	1.52 461

999	0.35 22	0.74 240	1.38 21	0.27 43	0.18 62	0.50 98	0.23 114	0.40 11	0.41 16	0.21 9	0.33 75	0.23 31	0.18 28	0.74 208	0.37 155	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.26 296	0.26 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 126	0.51 141	1.12 8	0.26 31	0.22 128	0.46 66	0.20 43	1.10 437	1.33 474	3.13 513	0.33 75	0.22 23	0.20 46	0.34 31	0.26 51	0.11 161	0.09 94	0.11 155	0.09 63	0.17 128	0.21 91

AnonymousM	0.45 71	0.49 127	1.83 56	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.22 80	0.64 129	0.66 187	0.47 124	0.33 75	0.30 86	0.25 99	0.49 115	0.29 84	0.12 204	0.27 308	0.71 480	0.37 434	0.12 38	0.41 230

rvit_0105_5	0.43 54	0.73 230	2.10 119	0.31 114	0.18 62	0.41 44	0.31 266	0.69 146	0.67 200	0.32 62	0.34 81	0.38 129	0.30 166	0.42 77	0.30 91	0.18 364	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.15 85	0.30 156

trnet	0.31 8	0.31 10	1.65 41	0.20 2	0.12 4	0.55 152	0.15 7	0.50 52	0.51 68	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.24 26	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 9	0.12 16

MoCha-V2	0.74 329	0.78 255	2.18 136	1.01 451	1.55 487	0.36 33	0.19 31	0.61 115	0.49 53	0.33 64	0.34 81	0.30 86	0.27 124	1.56 341	0.47 205	0.09 26	1.94 484	0.08 7	0.37 434	0.18 152	1.62 467

LL-Strereo2	0.62 231	1.36 412	2.47 240	1.37 470	0.96 437	0.54 139	0.28 211	0.61 115	0.49 53	0.42 91	0.34 81	0.44 169	0.21 53	0.57 146	0.53 235	0.11 161	0.26 301	0.16 350	0.14 227	0.18 152	0.98 412

LoS_RVC	0.34 17	0.38 72	1.96 86	0.27 43	0.35 275	0.43 52	0.22 80	0.43 21	0.34 3	0.24 27	0.34 81	0.23 31	0.28 138	0.34 31	0.22 8	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 18	0.35 189

sCroCo_RVC	0.37 33	0.39 78	2.38 178	0.35 202	0.27 201	0.31 14	0.22 80	0.49 40	0.48 49	0.23 20	0.34 81	0.25 49	0.24 81	0.35 41	0.25 37	0.15 316	0.17 241	0.12 208	0.11 146	0.15 85	0.15 40

CREStereo	0.31 8	0.35 47	1.66 42	0.19 1	0.13 8	0.55 152	0.17 19	0.50 52	0.50 62	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.23 23	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 16
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
model_zeroshot	0.75 340	0.94 310	2.48 246	1.88 499	0.68 399	0.72 351	0.22 80	1.01 384	0.51 68	1.10 440	0.35 88	0.63 280	0.20 46	0.78 221	0.32 117	0.12 204	1.97 486	0.10 90	0.23 350	0.12 38	0.56 308

WCG-NET（raft）	0.44 67	0.97 314	1.78 48	0.24 8	0.17 47	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.52 78	0.38 75	0.35 88	0.46 190	0.25 99	0.41 70	0.26 51	0.08 4	1.08 422	0.08 7	0.08 41	0.27 310	0.40 222

Occ-G	0.68 295	0.54 151	2.08 109	0.99 450	0.74 406	0.38 39	0.25 164	0.46 32	0.78 332	0.40 83	0.36 90	0.46 190	0.22 61	0.90 247	0.70 298	0.09 26	1.53 465	0.09 37	0.16 268	0.31 349	2.06 481

gcap-zeroshot	0.52 126	0.86 281	2.38 178	0.32 135	0.60 375	0.70 340	0.20 43	0.78 190	0.58 122	0.44 106	0.36 90	0.81 373	0.24 81	0.53 132	0.30 91	0.10 77	0.35 321	0.09 37	0.31 399	0.09 9	0.40 222

EKT-Stereo	1.56 481	0.55 159	2.60 294	2.54 510	19.66 528	0.55 152	0.22 80	0.76 176	0.51 68	0.40 83	0.36 90	0.43 154	0.27 124	0.74 208	0.42 179	0.13 250	0.17 241	0.11 155	0.16 268	0.20 203	0.50 282

raftrobust	0.52 126	1.14 351	2.15 130	0.33 157	0.99 441	0.53 129	0.21 65	0.59 103	0.50 62	0.53 193	0.36 90	0.31 93	0.33 183	0.47 89	0.42 179	0.10 77	0.55 362	0.09 37	0.08 41	0.22 232	0.46 267

GMStereo	0.44 67	1.32 397	2.65 315	0.28 59	0.16 28	0.42 49	0.22 80	0.48 37	0.63 163	0.41 85	0.36 90	0.26 59	0.25 99	0.41 70	0.30 91	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.12 183	0.17 128	0.13 20
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 67	0.36 51	2.38 178	0.28 59	0.43 325	0.53 129	0.20 43	0.86 266	0.52 78	0.44 106	0.36 90	0.53 228	0.26 110	0.40 61	0.27 60	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.38 438	0.10 18	0.22 98

MyStereo05	0.57 168	0.72 227	2.72 351	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.87 275	0.82 367	0.54 199	0.37 96	0.53 228	0.42 257	0.63 168	0.73 311	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 308

MyStereo04	0.57 168	0.68 207	2.66 319	0.30 98	0.41 311	0.61 244	0.31 266	0.88 283	0.80 353	0.48 127	0.37 96	0.54 235	0.42 257	0.61 162	0.71 304	0.09 26	0.59 369	0.12 208	0.21 334	0.16 105	0.48 274

MIF-Stereo (partial)	0.41 47	0.71 222	2.67 327	0.27 43	0.24 165	0.32 16	0.17 19	0.56 85	0.46 39	0.26 42	0.37 96	0.25 49	0.26 110	0.46 85	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.21 215	0.15 40

UniTT-Stereo	0.36 28	0.66 197	2.43 201	0.28 59	0.24 165	0.30 11	0.18 26	0.35 5	0.36 6	0.26 42	0.37 96	0.18 8	0.18 28	0.33 26	0.30 91	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.25 277	0.09 2

DLNR_Zeroshot_test	13.74 527	20.06 530	23.92 531	121.50 541	35.20 536	0.46 66	0.15 7	7.96 524	0.47 45	0.29 56	0.37 96	0.26 59	0.17 12	0.79 224	0.36 150	7.16 526	2.95 513	0.09 37	0.38 438	50.40 539	1.95 477

anonymousdsp2	0.88 392	0.31 10	1.96 86	1.06 453	1.56 488	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.98 438	1.20 456	0.37 96	0.65 291	0.26 110	1.19 287	0.46 200	0.10 77	2.40 507	0.10 90	0.13 205	0.19 183	2.96 508

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 140	0.39 78	1.30 15	0.45 316	0.21 116	0.74 361	0.17 19	0.71 162	0.44 34	1.17 449	0.38 102	0.89 404	0.23 76	0.86 237	0.94 353	0.11 161	0.49 349	0.09 37	0.40 442	0.13 53	0.50 282

rvit_0105_3	0.46 79	0.86 281	2.24 151	0.33 157	0.19 93	0.44 57	0.35 309	0.74 169	0.70 250	0.38 75	0.38 102	0.41 148	0.33 183	0.46 85	0.32 117	0.19 380	0.17 241	0.17 365	0.18 295	0.15 85	0.22 98

RAFT-Stereo-weight	0.46 79	0.37 62	1.60 38	0.29 77	0.51 344	0.57 181	0.22 80	0.84 242	0.67 200	0.48 127	0.38 102	0.36 118	0.17 12	0.39 54	0.27 60	0.09 26	1.28 444	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.41 230

tt1	0.74 329	0.73 230	2.34 171	0.67 405	0.63 387	0.75 364	0.24 139	0.85 255	0.96 431	0.81 400	0.38 102	0.26 59	0.35 193	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 500	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.19 488

plain	0.43 54	0.73 230	2.80 371	0.28 59	0.19 93	0.33 22	0.21 65	0.63 126	0.50 62	0.24 27	0.38 102	0.24 41	0.25 99	0.48 102	0.32 117	0.12 204	0.08 43	0.13 269	0.09 63	0.43 429	0.13 20

rafts_anoy	0.60 203	1.33 401	2.59 288	0.53 354	1.09 458	0.49 88	0.25 164	0.67 138	0.53 89	0.41 85	0.38 102	0.33 107	0.30 166	0.68 188	0.41 174	0.10 77	1.13 427	0.13 269	0.15 247	0.20 203	0.29 147

ACVNet-DCA	0.67 288	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 427

xx1	0.71 313	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 450	0.77 385	0.39 108	0.46 190	0.37 202	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.12 208	0.41 447	0.16 105	1.18 427

1test111	0.72 322	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.81 214	0.83 374	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	1.03 261	0.75 317	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.16 105	1.18 427

cc1	0.74 329	0.73 230	2.43 201	0.67 405	0.52 347	0.76 368	0.24 139	0.85 255	1.05 450	0.77 385	0.39 108	0.25 49	0.38 212	0.70 192	0.22 8	0.10 77	2.13 495	0.11 155	0.09 63	0.25 277	2.20 491

testlalala_base	0.61 211	0.35 47	2.44 209	0.35 202	0.33 257	0.55 152	0.21 65	0.88 283	0.41 16	0.41 85	0.39 108	0.31 93	0.24 81	0.33 26	0.36 150	0.98 490	1.61 467	0.09 37	0.22 345	1.11 485	0.68 344

knoymous	0.37 33	0.34 39	1.83 56	0.25 15	0.18 62	0.45 59	0.24 139	0.60 110	0.40 14	0.42 91	0.39 108	0.54 235	0.25 99	0.41 70	0.29 84	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.07 20	0.13 53	0.20 84

MC-Stereo	0.58 176	0.37 62	2.00 92	0.88 430	0.64 391	0.54 139	0.19 31	0.46 32	0.39 11	0.58 246	0.39 108	0.27 70	0.27 124	0.71 199	0.32 117	0.09 26	1.20 430	0.09 37	0.16 268	0.22 232	1.92 475

UDGNet	0.50 114	1.36 412	2.44 209	0.37 231	0.19 93	0.58 192	0.23 114	0.49 40	0.69 239	0.42 91	0.39 108	0.34 112	0.29 156	0.55 139	0.32 117	0.25 427	0.10 122	0.37 456	0.19 313	0.30 340	0.17 60

Gwc-CoAtRS	0.41 47	0.37 62	2.06 106	0.28 59	0.41 311	0.48 83	0.19 31	0.64 129	0.49 53	0.45 110	0.39 108	0.57 255	0.26 110	0.37 47	0.28 73	0.09 26	0.19 254	0.09 37	0.31 399	0.11 28	0.25 120

testlalala	0.53 140	0.36 51	2.40 187	0.29 77	0.35 275	0.60 224	0.22 80	1.02 392	0.63 163	0.56 223	0.40 117	0.32 99	0.21 53	0.33 26	0.27 60	0.10 77	1.73 475	0.09 37	0.24 353	0.08 4	0.43 243

NRIStereo	0.50 114	0.34 39	2.44 209	0.52 350	0.16 28	0.94 429	0.73 445	0.52 57	0.65 180	0.48 127	0.40 117	0.59 262	0.29 156	0.78 221	0.33 130	0.11 161	0.13 183	0.11 155	0.09 63	0.22 232	0.25 120

WCG-NET	0.41 47	0.80 261	1.77 47	0.25 15	0.13 8	0.43 52	0.24 139	0.42 18	0.59 132	0.38 75	0.41 119	0.26 59	0.24 81	0.37 47	0.24 26	0.08 4	0.81 397	0.08 7	0.07 20	0.26 296	0.31 165

dd	0.48 95	1.32 397	2.41 192	0.31 114	0.17 47	0.58 192	0.26 181	0.50 52	0.71 264	0.42 91	0.41 119	0.34 112	0.28 138	0.47 89	0.41 174	0.18 364	0.10 122	0.13 269	0.12 183	0.22 232	0.16 53

Anonymous3	0.47 84	0.49 127	2.61 299	0.33 157	0.25 173	0.72 351	0.32 277	0.80 206	0.60 138	0.36 68	0.41 119	0.33 107	0.29 156	0.46 85	0.30 91	0.19 380	0.18 248	0.13 269	0.13 205	0.18 152	0.22 98

AIO-test1	0.58 176	1.37 417	2.77 366	0.66 402	1.08 456	0.50 98	0.23 114	0.86 266	0.69 239	0.31 59	0.42 122	0.29 84	0.22 61	0.77 214	0.34 139	0.13 250	0.15 214	0.12 208	0.16 268	0.31 349	0.30 156

iRaft-Stereo_20w	1.50 475	0.42 93	4.81 500	2.24 505	2.09 503	1.36 461	1.27 490	1.38 474	0.94 424	2.07 490	0.42 122	0.85 391	0.69 396	0.87 238	1.37 412	0.10 77	4.04 518	0.09 37	0.40 442	0.17 128	4.53 519

FENet	0.48 95	0.58 166	2.46 235	0.33 157	0.18 62	0.58 192	0.22 80	0.83 234	0.64 173	0.49 143	0.42 122	0.55 244	0.38 212	0.52 125	0.51 226	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.11 146	0.17 128	0.31 165

MM-Stereo_test3	0.59 194	0.85 276	2.28 158	0.53 354	0.31 239	0.45 59	0.30 255	0.78 190	0.76 313	0.33 64	0.43 125	0.32 99	0.23 76	0.61 162	0.54 240	0.10 77	1.65 472	0.10 90	0.08 41	0.42 424	0.68 344

Any-RAFT	0.42 51	0.33 32	1.89 71	0.28 59	0.21 116	0.69 337	0.21 65	0.83 234	0.60 138	0.45 110	0.43 125	0.62 276	0.30 166	0.48 102	0.24 26	0.11 161	0.40 334	0.08 7	0.06 8	0.10 18	0.16 53

Patchmatch Stereo++	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.49 115	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo_v2	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.49 339	0.17 47	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.48 102	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

ROB_FTStereo	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

HUI-Stereo	0.43 54	0.36 51	2.45 227	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.44 169	0.28 138	0.47 89	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iGMRVC	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.27 198	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.57 146	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iRAFT	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

CRE-IMP	0.46 79	0.31 10	2.40 187	0.53 354	0.17 47	0.79 388	0.68 437	0.54 72	0.66 187	0.47 124	0.43 125	0.44 169	0.26 110	0.43 79	0.33 130	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.23 107

RAFT-IKP	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.16 28	0.60 224	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.51 121	0.31 107	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

iRaftStereo_RVC	0.47 84	0.84 272	1.91 75	0.29 77	0.15 19	0.53 129	0.20 43	0.58 94	0.50 62	0.37 71	0.43 125	0.42 153	0.23 76	0.38 50	0.28 73	0.09 26	0.70 386	0.12 208	0.11 146	0.43 429	0.77 367

tg	0.45 71	0.83 268	1.85 63	0.29 77	0.16 28	0.57 181	0.18 26	0.60 110	0.56 108	0.37 71	0.44 137	0.38 129	0.24 81	0.48 102	0.28 73	0.09 26	0.30 312	0.11 155	0.11 146	0.44 433	0.77 367

rvit_105_1	0.52 126	0.93 309	2.30 163	0.36 219	0.24 165	0.51 104	0.45 366	0.81 214	0.79 345	0.46 121	0.44 137	0.45 181	0.38 212	0.63 168	0.39 167	0.20 391	0.18 248	0.18 384	0.22 345	0.18 152	0.21 91

RCA-Stereo	0.45 71	0.38 72	1.80 51	0.27 43	0.25 173	0.58 192	0.23 114	0.84 242	0.66 187	0.42 91	0.44 137	0.28 77	0.35 193	0.31 12	0.21 5	0.09 26	1.01 414	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.53 297

UGAM-zero	0.97 422	0.44 109	2.48 246	0.33 157	0.86 424	1.26 460	0.76 447	1.05 413	0.52 78	0.93 422	0.45 140	1.32 467	0.81 418	2.08 431	0.49 219	0.10 77	0.52 355	0.09 37	0.47 457	0.11 28	4.43 518

ACV-stereo	0.71 313	0.85 276	3.01 406	0.33 157	0.25 173	1.01 437	0.59 412	0.62 119	0.54 93	0.42 91	0.45 140	1.54 478	1.44 468	1.40 317	0.73 311	0.14 286	0.13 183	0.12 208	0.11 146	0.20 203	0.35 189

DeepStereo_RVC	0.47 84	0.37 62	2.19 138	0.55 363	0.18 62	0.60 224	0.58 409	0.52 57	0.62 152	0.49 143	0.45 140	0.39 133	0.85 426	0.47 89	0.34 139	0.12 204	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.19 76

cross-raft	0.47 84	0.34 39	2.17 133	0.70 412	0.84 423	0.50 98	0.35 309	0.74 169	0.43 26	0.44 106	0.45 140	0.63 280	0.25 99	0.37 47	0.27 60	0.08 4	0.14 198	0.10 90	0.23 350	0.11 28	0.27 135

Reg-Stereo(zero)	0.66 282	0.26 1	2.13 128	0.25 15	1.15 466	0.99 434	0.97 465	0.57 91	0.81 361	0.52 184	0.46 144	0.54 235	0.59 362	0.47 89	1.14 385	0.08 4	0.88 403	0.08 7	0.36 432	0.12 38	0.80 378

raft_robust	0.68 295	1.24 383	2.42 196	0.30 98	0.57 365	0.53 129	0.25 164	0.95 338	0.79 345	0.49 143	0.46 144	1.12 454	0.74 407	1.50 334	0.61 270	0.09 26	0.62 374	0.10 90	0.30 392	0.26 296	0.30 156

IPLGR	0.58 176	0.64 192	3.12 417	0.37 231	0.18 62	0.62 266	0.54 396	1.06 426	0.69 239	0.73 370	0.46 144	0.50 213	0.44 278	1.12 275	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.21 215	0.20 84

TestStereo	0.49 110	0.88 287	2.38 178	0.30 98	0.16 28	0.43 52	0.25 164	0.55 81	0.46 39	0.38 75	0.46 144	0.34 112	0.28 138	1.96 419	0.28 73	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.15 85	0.13 20

raft+_RVC	0.62 231	1.18 366	2.43 201	0.36 219	2.08 502	0.52 121	0.25 164	0.66 135	0.54 93	0.36 68	0.46 144	0.32 99	0.28 138	0.49 115	0.43 186	0.10 77	0.91 405	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.70 353

RALAANet	0.52 126	1.37 417	2.63 305	0.33 157	0.23 153	0.48 83	0.19 31	0.69 146	0.55 102	0.49 143	0.46 144	0.39 133	0.31 171	0.53 132	0.53 235	0.10 77	0.33 319	0.11 155	0.17 284	0.29 331	0.13 20

DCVSM-stereo	0.52 126	0.37 62	2.45 227	0.30 98	0.22 128	0.54 139	0.52 390	0.60 110	0.52 78	0.69 354	0.47 150	0.79 362	0.49 319	0.56 142	0.90 349	0.13 250	0.14 198	0.15 331	0.13 205	0.20 203	0.21 91

11t1	0.60 203	0.49 127	2.19 138	0.35 202	0.58 369	0.48 83	0.21 65	0.72 164	0.73 278	0.49 143	0.47 150	0.35 116	0.34 191	0.61 162	0.71 304	0.12 204	1.26 441	0.10 90	0.29 383	0.16 105	1.22 436

GwcNet-ADL	0.54 149	0.78 255	2.85 384	0.31 114	0.20 104	0.58 192	0.29 239	0.93 319	0.67 200	0.48 127	0.47 150	0.56 251	0.33 183	0.48 102	0.80 331	0.13 250	0.12 167	0.09 37	0.09 63	0.14 74	0.40 222

NF-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.55 277	0.55 363	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.44 327	0.78 326	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

OCTAStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.42 347	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.79 329	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

RE-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 322	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

TVStereo	0.53 140	0.33 32	2.54 269	0.56 372	0.16 28	0.61 244	0.43 354	0.70 156	0.70 250	0.50 162	0.47 150	0.37 123	0.26 110	1.43 323	0.77 322	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.17 60

ITSA-stereo	0.52 126	0.42 93	1.46 28	0.34 180	0.18 62	0.60 224	0.29 239	0.99 365	0.82 367	0.51 174	0.48 157	0.53 228	0.59 362	1.25 298	0.73 311	0.15 316	0.12 167	0.17 365	0.16 268	0.19 183	0.32 170

DCANet-4	0.43 54	0.32 21	2.31 166	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.55 211	0.48 157	0.28 77	0.37 202	0.40 61	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

fff	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

GMOStereo	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

error version	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

test-v	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

PFNet+	0.50 114	0.43 101	2.54 269	0.49 339	0.18 62	0.58 192	0.76 447	0.54 72	0.72 273	0.56 223	0.48 157	0.39 133	0.26 110	0.94 251	0.33 130	0.14 286	0.09 94	0.14 305	0.13 205	0.12 38	0.16 53

PSM-softLoss	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 363	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 322	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

KMStereo	0.52 126	0.34 39	2.47 240	0.55 363	0.17 47	0.61 244	0.39 335	0.64 129	0.67 200	0.52 184	0.48 157	0.39 133	0.25 99	1.46 328	0.77 322	0.13 250	0.08 43	0.13 269	0.12 183	0.12 38	0.15 40

Pruner-Stereo	0.55 153	0.38 72	2.49 252	1.78 494	0.19 93	0.63 281	0.45 366	0.59 103	0.67 200	0.61 286	0.48 157	0.41 148	0.25 99	0.49 115	0.99 363	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.14 32

test-2	0.58 176	0.89 292	2.46 235	0.29 77	0.99 441	0.51 104	0.32 277	0.58 94	0.46 39	0.58 246	0.48 157	0.54 235	0.27 124	0.31 12	0.25 37	0.09 26	1.64 468	0.13 269	0.11 146	0.34 368	0.42 235

csc	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

cscssc	0.50 114	0.90 297	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.51 104	0.22 80	0.85 255	0.82 367	0.55 211	0.48 157	0.31 93	0.65 381	0.39 54	0.37 155	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.08 4	0.43 243

DIP-Stereo	0.43 54	0.50 134	2.21 145	0.27 43	0.18 62	0.63 281	0.17 19	0.94 324	0.58 122	0.49 143	0.48 157	0.30 86	0.30 166	0.40 61	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.15 85	0.33 174
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFT-Test	0.56 161	0.41 90	2.01 94	0.90 433	1.07 455	0.65 308	0.37 320	0.83 234	0.65 180	0.49 143	0.49 171	0.93 413	0.24 81	0.52 125	0.30 91	0.10 77	0.38 328	0.09 37	0.38 438	0.11 28	0.19 76

CBFPSM	0.62 231	1.34 404	2.12 122	0.30 98	0.23 153	0.71 345	0.38 329	0.77 183	0.68 227	0.51 174	0.49 171	1.03 436	0.82 420	0.63 168	1.35 408	0.11 161	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.19 183	0.37 198

gwcnet-sp	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

scenet	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

ssnet	0.52 126	0.71 222	2.66 319	0.32 135	0.22 128	0.66 321	0.31 266	0.84 242	0.69 239	0.61 286	0.49 171	0.46 190	0.43 269	0.77 214	0.48 210	0.12 204	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.19 183	0.19 76

ADStereo(finetuned)	0.50 114	0.91 300	2.43 201	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.75 411	0.40 61	0.40 169	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.13 53	0.45 263

RALCasStereoNet	0.65 263	1.34 404	2.56 280	0.43 304	0.96 437	0.50 98	0.26 181	0.62 119	0.56 108	0.43 99	0.49 171	0.36 118	0.28 138	0.72 204	0.53 235	0.10 77	1.18 428	0.09 37	0.08 41	0.27 310	1.27 441

HCRNet	0.50 114	0.75 245	2.08 109	0.39 265	0.29 218	0.58 192	0.22 80	0.79 199	0.67 200	0.49 143	0.49 171	0.48 207	0.37 202	1.13 276	0.40 169	0.15 316	0.10 122	0.15 331	0.13 205	0.21 215	0.19 76

DCANet	0.49 110	0.91 300	2.63 305	0.26 31	0.14 12	0.51 104	0.22 80	0.84 242	0.78 332	0.56 223	0.49 171	0.32 99	0.41 245	0.39 54	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.14 74	0.45 263

ARAFT	0.65 263	1.69 464	3.34 434	0.29 77	0.16 28	0.65 308	0.36 317	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.49 171	0.56 251	0.31 171	1.23 292	0.35 147	0.11 161	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.50 282

DMCA	0.50 114	0.83 268	1.95 82	0.32 135	0.24 165	0.59 210	0.26 181	0.81 214	0.68 227	0.59 265	0.49 171	0.56 251	0.36 196	0.65 178	0.65 286	0.14 286	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.29 147

FADNet	0.71 313	1.60 454	2.53 264	0.33 157	0.30 231	0.67 328	0.29 239	0.92 315	0.75 304	0.45 110	0.49 171	0.66 300	0.57 352	1.85 400	0.85 342	0.46 463	0.20 268	0.17 365	0.20 323	0.60 460	0.37 198

GCAP-Stereo	0.59 194	1.35 407	2.44 209	0.49 339	1.02 448	0.52 121	0.14 5	0.53 62	0.54 93	0.44 106	0.50 183	0.30 86	0.22 61	0.68 188	0.41 174	0.09 26	1.30 449	0.09 37	0.07 20	0.23 248	0.54 300

IRAFT_RVC	0.59 194	0.74 240	2.42 196	0.47 327	0.21 116	0.59 210	0.42 347	0.68 143	0.73 278	0.54 199	0.50 183	0.49 209	0.51 327	1.57 346	1.00 366	0.11 161	0.25 298	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32

RAFT	0.62 231	1.35 407	2.26 155	0.62 387	0.53 354	0.47 77	0.35 309	0.70 156	0.58 122	0.50 162	0.50 183	0.79 362	0.40 234	0.49 115	0.36 150	0.11 161	0.79 392	0.14 305	0.13 205	0.52 453	0.72 356

rvit_stereo_0075_2	0.45 71	0.45 115	2.60 294	0.34 180	0.32 251	0.41 44	0.21 65	0.60 110	0.54 93	0.39 80	0.51 186	0.40 142	0.29 156	0.46 85	0.31 107	0.21 400	0.15 214	0.22 411	0.15 247	0.18 152	0.33 174

MGS-Stereo	0.35 22	0.48 123	1.99 91	0.26 31	0.14 12	0.41 44	0.22 80	0.41 14	0.48 49	0.24 27	0.51 186	0.25 49	0.18 28	0.33 26	0.22 8	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.47 444	0.10 6

AE-Stereo	0.71 313	0.32 21	2.44 209	0.44 309	0.50 341	0.58 192	0.23 114	1.08 432	0.67 200	0.67 344	0.51 186	0.47 199	0.24 81	0.63 168	0.32 117	0.09 26	2.15 499	0.11 155	0.45 452	0.22 232	2.01 478

IPLG	0.74 329	1.09 338	2.87 387	0.36 219	0.21 116	1.63 477	0.60 416	1.39 475	0.63 163	1.39 473	0.51 186	0.40 142	0.86 428	1.40 317	0.37 155	0.09 26	0.07 9	0.14 305	0.12 183	0.34 368	0.23 107

TANstereo	0.39 40	0.70 218	2.48 246	0.23 5	0.12 4	0.54 139	0.16 14	0.41 14	0.47 45	0.45 110	0.51 186	0.26 59	0.22 61	0.34 31	0.21 5	0.10 77	0.10 122	0.08 7	0.07 20	0.09 9	0.18 69

XX-TBD	0.40 45	1.04 330	2.49 252	0.35 202	0.13 8	0.51 104	0.17 19	0.44 24	0.52 78	0.38 75	0.51 186	0.23 31	0.19 36	0.31 12	0.25 37	0.10 77	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 9	0.18 69

FADNet-RVC-Resample	0.74 329	1.54 442	3.81 473	0.38 250	0.29 218	0.62 266	0.38 329	0.91 308	0.67 200	0.52 184	0.51 186	0.63 280	0.44 278	1.56 341	0.59 260	0.24 421	0.32 315	0.22 411	0.19 313	0.30 340	0.71 355

FADNet-RVC	0.69 302	1.65 460	2.74 359	0.35 202	0.26 188	0.60 224	0.29 239	0.91 308	0.67 200	0.46 121	0.51 186	0.62 276	0.46 296	1.75 375	0.81 335	0.17 353	0.20 268	0.17 365	0.18 295	0.60 460	0.39 215

HITNet	0.55 153	1.28 392	2.73 356	0.35 202	0.14 12	0.56 159	0.23 114	0.89 292	0.62 152	0.52 184	0.51 186	0.49 209	0.38 212	0.52 125	0.60 264	0.09 26	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.61 323
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
DFGA-Net	0.61 211	1.55 443	2.59 288	0.32 135	0.26 188	0.54 139	0.22 80	0.67 138	0.63 163	0.50 162	0.52 195	0.35 116	0.28 138	1.84 396	0.99 363	0.10 77	0.08 43	0.12 208	0.12 183	0.38 399	0.18 69

HART	0.75 340	0.75 245	2.22 147	0.94 439	1.59 491	0.30 11	0.19 31	0.72 164	0.85 388	0.30 57	0.52 195	0.39 133	0.16 8	0.81 231	0.43 186	0.08 4	2.61 511	0.10 90	0.07 20	0.36 385	1.61 466

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 365	0.78 255	3.67 465	0.35 202	0.81 420	1.25 459	0.88 458	1.13 448	0.58 122	0.84 408	0.52 195	1.24 461	0.64 378	0.77 214	0.70 298	0.10 77	0.53 357	0.11 155	0.45 452	0.29 331	0.81 383

test_sample3	0.61 211	0.48 123	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.58 192	0.25 164	0.97 349	0.76 313	0.54 199	0.52 195	0.46 190	0.37 202	1.78 383	0.57 249	0.13 250	0.79 392	0.12 208	0.21 334	0.17 128	0.73 360

MSKI-zero shot	0.70 309	0.44 109	2.62 304	1.47 477	0.75 408	0.56 159	0.20 43	0.80 206	0.45 38	0.60 276	0.52 195	0.44 169	0.17 12	0.70 192	0.26 51	0.09 26	2.87 512	0.09 37	0.32 407	0.14 74	0.50 282

CREStereo++_RVC	0.38 37	0.37 62	2.47 240	0.25 15	0.16 28	0.54 139	0.15 7	0.42 18	0.57 115	0.37 71	0.52 195	0.24 41	0.19 36	0.31 12	0.27 60	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 392	0.09 9	0.22 98
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
SFCPSM	0.48 95	0.39 78	2.30 163	0.28 59	0.27 201	0.70 340	0.32 277	1.00 375	0.69 239	0.50 162	0.52 195	0.43 154	0.36 196	0.53 132	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.18 152	0.23 107

G2L-Stereo	0.62 231	1.27 389	2.67 327	0.31 114	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.60 138	0.56 223	0.53 202	0.71 336	0.37 202	1.74 373	0.57 249	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.11 146	0.29 331	0.34 182

AIO-test2	0.60 203	1.55 443	2.73 356	0.63 390	0.42 323	0.50 98	0.23 114	0.84 242	0.73 278	0.34 67	0.53 202	0.37 123	0.22 61	0.70 192	0.32 117	0.75 478	0.16 228	0.13 269	0.17 284	0.21 215	0.47 269

FACV-RUCA	0.61 211	0.44 109	2.11 121	0.43 304	1.73 495	0.49 88	0.28 211	0.74 169	0.68 227	0.41 85	0.53 202	0.34 112	0.64 378	0.41 70	0.33 130	0.13 250	0.11 149	0.62 475	0.12 183	0.72 470	1.02 416

test_sample2	0.59 194	0.42 93	1.84 59	0.33 157	0.18 62	0.52 121	0.28 211	0.86 266	0.70 250	0.47 124	0.53 202	0.46 190	0.41 245	1.51 335	0.66 289	0.12 204	0.93 407	0.11 155	0.24 353	0.16 105	1.01 414

test_sample1	0.61 211	0.45 115	1.84 59	0.33 157	0.29 218	0.49 88	0.24 139	0.83 234	0.73 278	0.51 174	0.53 202	0.52 225	0.45 286	1.40 317	0.72 308	0.11 161	0.96 408	0.10 90	0.24 353	0.15 85	1.25 439

MyStereo06	0.70 309	0.72 227	3.51 455	0.31 114	0.25 173	0.60 224	0.30 255	0.90 301	0.67 200	1.48 481	0.53 202	0.84 386	0.57 352	0.60 159	1.11 381	0.09 26	0.55 362	0.12 208	0.20 323	0.16 105	0.56 308

IGEV_Zeroshot_test	0.91 404	0.39 78	3.80 472	0.42 292	1.95 500	0.56 159	0.64 425	0.84 242	0.55 102	1.45 478	0.53 202	0.79 362	0.42 257	0.57 146	1.13 384	0.10 77	0.49 349	0.10 90	0.34 423	0.19 183	2.97 509

DisPM	0.48 95	0.41 90	2.54 269	0.61 385	0.18 62	0.59 210	0.62 423	0.54 72	0.67 200	0.61 286	0.53 202	0.38 129	0.26 110	0.76 212	0.31 107	0.13 250	0.07 9	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.15 40

BUS	0.45 71	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.91 423	0.23 114	1.05 413	0.67 200	0.64 318	0.53 202	0.65 291	0.32 178	0.48 102	0.34 139	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

BSDual-CNN	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.31 114	0.22 128	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.67 200	0.64 318	0.53 202	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 355	0.13 250	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

hknet	0.53 140	0.39 78	2.04 101	0.31 114	0.24 165	0.76 368	0.32 277	1.05 413	0.71 264	0.64 318	0.53 202	0.79 362	0.40 234	0.84 234	0.78 326	0.12 204	0.10 122	0.14 305	0.12 183	0.13 53	0.15 40

PSMNet-ADL	0.56 161	0.47 120	2.03 98	0.35 202	0.22 128	0.67 328	0.27 198	0.77 183	0.58 122	0.43 99	0.53 202	0.70 334	0.45 286	1.89 409	0.64 281	0.16 333	0.13 183	0.11 155	0.13 205	0.15 85	0.51 287

AAGNet	0.92 406	0.40 84	2.53 264	0.60 379	1.01 446	0.62 266	0.45 366	0.52 57	0.68 227	0.58 246	0.53 202	0.50 213	0.72 400	1.22 289	7.32 518	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

SST-Stereo	0.56 161	0.30 8	2.44 209	0.71 414	0.55 358	0.62 266	0.65 428	0.57 91	0.67 200	0.59 265	0.53 202	0.51 218	0.59 362	1.57 346	0.31 107	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.11 13

GES	0.49 110	0.54 151	2.37 175	0.31 114	0.19 93	0.61 244	0.30 255	0.93 319	0.52 78	0.49 143	0.53 202	0.40 142	0.43 269	0.59 153	0.67 292	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.20 203	0.30 156

UPFNet	0.51 124	0.67 198	2.04 101	0.34 180	0.33 257	0.65 308	0.37 320	0.88 283	0.65 180	0.60 276	0.53 202	0.61 271	0.41 245	0.77 214	0.55 243	0.13 250	0.13 183	0.13 269	0.13 205	0.20 203	0.16 53

ac_64	0.63 245	0.77 249	2.71 349	0.37 231	0.34 267	0.64 292	0.30 255	0.86 266	0.67 200	0.58 246	0.53 202	0.88 401	0.48 314	1.84 396	0.71 304	0.15 316	0.12 167	0.12 208	0.12 183	0.21 215	0.25 120

BEATNet_4x	0.57 168	1.16 360	2.56 280	0.35 202	0.16 28	0.56 159	0.25 164	0.91 308	0.64 173	0.55 211	0.53 202	0.59 262	0.43 269	0.67 184	0.76 320	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.23 248	0.58 315

UCFNet_RVC	0.55 153	1.16 360	2.48 246	0.31 114	0.27 201	0.65 308	0.28 211	0.76 176	0.58 122	0.51 174	0.53 202	0.67 303	0.42 257	0.91 248	0.45 195	0.16 333	0.11 149	0.17 365	0.17 284	0.20 203	0.23 107

testlalala2	0.48 95	0.34 39	2.53 264	0.65 397	0.56 360	0.57 181	0.20 43	0.84 242	0.63 163	0.42 91	0.54 221	0.45 181	0.21 53	0.30 8	0.26 51	0.10 77	0.13 183	0.09 37	0.29 383	0.12 38	0.31 165

MIM_Stereo	0.55 153	0.92 305	2.65 315	0.32 135	1.09 458	0.51 104	0.19 31	0.67 138	0.52 78	0.48 127	0.54 221	0.43 154	0.27 124	0.57 146	0.30 91	0.08 4	0.17 241	0.11 155	0.10 98	0.28 323	0.80 378

ssnet_v2	0.64 255	0.99 317	2.67 327	0.33 157	0.22 128	0.72 351	0.45 366	1.00 375	0.80 353	0.66 342	0.54 221	0.81 373	0.48 314	0.91 248	1.08 377	0.16 333	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.33 361	0.31 165

TRStereo	0.89 399	1.02 323	2.91 392	4.59 519	0.31 239	0.93 427	0.23 114	1.93 497	0.66 187	0.37 71	0.54 221	0.48 207	0.40 234	0.67 184	0.29 84	0.13 250	0.37 324	0.11 155	0.48 460	0.13 53	1.21 434

RAFT_R40	0.55 153	0.31 10	2.44 209	0.57 376	0.42 323	0.62 266	0.52 390	0.58 94	0.66 187	0.56 223	0.54 221	0.54 235	0.50 323	1.56 341	0.53 235	0.11 161	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

s12784h	0.41 47	0.34 39	2.17 133	0.24 8	0.11 1	0.64 292	0.24 139	0.85 255	0.70 250	0.45 110	0.54 221	0.28 77	0.27 124	0.51 121	0.27 60	0.11 161	0.06 1	0.09 37	0.06 8	0.16 105	0.14 32

111	0.57 168	1.41 423	2.63 305	0.25 15	0.15 19	0.59 210	0.26 181	0.90 301	0.83 374	0.50 162	0.54 221	0.57 255	0.38 212	0.54 138	0.41 174	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.24 255	0.81 383

DMCA-RVC	0.70 309	1.30 395	3.59 462	0.37 231	0.89 428	0.57 181	0.31 266	0.73 167	0.59 132	0.69 354	0.54 221	0.59 262	0.57 352	1.25 298	0.66 289	0.16 333	0.38 328	0.20 400	0.15 247	0.22 232	0.23 107

RYNet	0.77 351	0.91 300	2.36 173	0.37 231	0.41 311	0.88 417	0.44 362	0.99 365	0.88 405	0.65 334	0.54 221	0.92 408	0.61 372	2.70 478	1.23 398	0.15 316	0.14 198	0.17 365	0.14 227	0.27 310	0.55 307

NVstereo2D	0.63 245	0.57 164	2.29 161	0.37 231	0.35 275	0.69 337	0.49 383	0.96 341	0.88 405	0.49 143	0.54 221	0.72 338	0.46 296	1.98 421	0.50 223	0.19 380	0.20 268	0.18 384	0.16 268	0.28 323	0.34 182

test_sample4	0.62 231	0.49 127	2.24 151	0.34 180	0.19 93	0.57 181	0.25 164	0.98 356	0.76 313	0.56 223	0.55 231	0.45 181	0.38 212	1.78 383	0.56 246	0.13 250	0.80 394	0.13 269	0.21 334	0.17 128	0.76 364

PCWNet_CMD	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.43 243

HH	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 474	0.80 418	0.91 423	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 318	0.55 231	0.87 397	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 430	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 486

HanStereo	0.79 357	0.52 145	2.72 351	1.45 474	0.80 418	0.91 423	0.23 114	0.76 176	0.76 313	0.64 318	0.55 231	0.87 397	0.41 245	0.94 251	0.45 195	0.09 26	1.20 430	0.10 90	0.09 63	0.16 105	2.16 486

CASS	0.43 54	0.34 39	2.01 94	0.33 157	0.17 47	0.54 139	0.24 139	0.71 162	0.52 78	0.62 299	0.55 231	0.40 142	0.41 245	0.43 79	0.33 130	0.17 353	0.10 122	0.14 305	0.11 146	0.18 152	0.23 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT+CT+SA	0.60 203	1.25 386	2.49 252	0.38 250	0.75 408	0.55 152	0.34 299	0.83 234	0.68 227	0.39 80	0.55 231	0.44 169	0.29 156	0.75 210	0.28 73	0.09 26	0.24 289	0.11 155	0.51 468	0.30 340	0.74 363

LCNet	0.58 176	0.43 101	2.42 196	0.91 437	0.22 128	0.95 431	0.29 239	0.62 119	0.64 173	0.52 184	0.55 231	0.41 148	0.75 411	0.84 234	0.27 60	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.18 295	0.97 484	0.40 222

test-1	0.61 211	0.54 151	2.09 113	0.31 114	1.37 477	0.51 104	0.28 211	0.83 234	0.50 62	0.42 91	0.55 231	0.54 235	0.24 81	0.38 50	1.25 401	0.10 77	1.08 422	0.10 90	0.17 284	0.11 28	0.77 367

GEStereo_RVC	0.61 211	1.19 369	2.61 299	0.48 328	0.25 173	0.63 281	0.37 320	1.05 413	0.79 345	0.55 211	0.55 231	0.59 262	0.44 278	1.10 269	0.48 210	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.27 310	0.43 243

UNet	0.56 161	0.58 166	2.81 376	0.32 135	0.33 257	0.74 361	0.27 198	0.86 266	0.67 200	0.55 211	0.55 231	0.72 338	0.55 345	0.79 224	0.58 255	0.12 204	0.09 94	0.13 269	0.11 146	0.20 203	0.19 76

STTStereo	0.58 176	0.95 311	2.95 397	0.37 231	0.31 239	0.62 266	0.32 277	0.81 214	0.63 163	0.61 286	0.55 231	0.67 303	0.43 269	0.87 238	0.48 210	0.16 333	0.16 228	0.17 365	0.20 323	0.17 128	0.25 120

MSMDNet	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.13 269	0.10 98	0.18 152	0.43 243

AdaStereo	0.48 95	0.44 109	2.18 136	0.36 219	0.20 104	0.59 210	0.29 239	0.97 349	0.74 298	0.52 184	0.55 231	0.61 271	0.33 183	0.52 125	0.44 191	0.18 364	0.08 43	0.17 365	0.11 146	0.18 152	0.24 116
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.
H2IRNET	0.48 95	1.04 330	2.57 284	0.31 114	0.19 93	0.54 139	0.19 31	0.55 81	0.53 89	0.28 50	0.56 244	0.47 199	0.35 193	0.47 89	0.40 169	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.14 227	0.37 392	0.26 128

CoDeX	0.54 149	0.52 145	2.25 154	0.30 98	0.26 188	0.61 244	0.32 277	1.03 399	0.73 278	0.49 143	0.56 244	0.52 225	0.40 234	1.59 353	0.38 163	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.10 98	0.15 85	0.22 98

qqq	0.65 263	0.63 189	2.10 119	0.30 98	0.64 391	0.46 66	0.27 198	0.81 214	0.83 374	0.48 127	0.56 244	0.46 190	0.37 202	1.03 261	0.75 317	0.11 161	1.41 460	0.12 208	0.41 447	0.16 105	1.18 427

x	0.65 263	0.62 186	2.12 122	0.36 219	0.61 384	0.48 83	0.24 139	0.80 206	0.89 410	0.50 162	0.56 244	0.44 169	0.36 196	0.62 167	0.80 331	0.11 161	1.44 462	0.11 155	0.39 441	0.16 105	1.34 448

test_5	0.61 211	1.25 386	2.76 364	0.39 265	0.64 391	0.58 192	0.35 309	0.85 255	0.66 187	0.49 143	0.56 244	0.55 244	0.40 234	0.79 224	0.32 117	0.10 77	0.19 254	0.12 208	0.12 183	0.33 361	0.85 390

PFNet	0.62 231	0.42 93	2.69 341	0.43 304	0.55 358	0.62 266	0.27 198	0.64 129	0.72 273	0.61 286	0.56 244	0.45 181	0.33 183	1.86 402	1.12 383	0.28 438	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.26 296	0.27 135

CFNet_pseudo	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.15 331	0.10 98	0.18 152	0.33 174

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 231	1.15 357	3.11 416	0.39 265	0.37 289	0.60 224	0.28 211	0.87 275	0.64 173	0.63 308	0.56 244	0.71 336	0.45 286	1.08 267	0.52 228	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.15 247	0.18 152	0.25 120
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.16 350	0.10 98	0.18 152	0.33 174

DeepPruner_ROB	0.58 176	1.06 333	2.68 334	0.30 98	0.26 188	0.63 281	0.31 266	0.83 234	0.51 68	0.62 299	0.56 244	0.65 291	0.39 227	1.06 264	0.56 246	0.19 380	0.14 198	0.14 305	0.14 227	0.24 255	0.33 174

StereoDRNet	0.71 313	1.24 383	2.56 280	0.42 292	0.45 329	0.73 355	0.46 372	0.98 356	0.81 361	0.77 385	0.56 244	0.74 346	0.48 314	1.69 368	0.91 350	0.15 316	0.14 198	0.15 331	0.15 247	0.26 296	0.51 287

DDVS	0.67 288	0.46 117	1.74 45	2.40 507	0.35 275	0.86 408	0.98 466	0.72 164	0.52 78	0.53 193	0.57 255	0.89 404	0.37 202	1.22 289	0.57 249	0.15 316	0.14 198	0.14 305	0.12 183	0.19 183	0.42 235

NINENet	0.54 149	0.40 84	2.19 138	0.55 363	0.26 188	0.91 423	0.23 114	1.05 413	0.77 327	0.54 199	0.57 255	0.65 291	0.32 178	1.22 289	0.34 139	0.16 333	0.13 183	0.16 350	0.11 146	0.16 105	0.14 32

psm_up	0.65 263	1.02 323	2.53 264	0.36 219	0.31 239	0.64 292	0.38 329	0.96 341	0.73 278	0.63 308	0.57 255	0.68 317	0.57 352	1.90 414	0.52 228	0.17 353	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.27 310	0.22 98

GANet-RSSM	0.63 245	1.14 351	2.67 327	0.38 250	0.26 188	0.59 210	0.29 239	0.81 214	0.56 108	0.50 162	0.57 255	0.67 303	0.50 323	1.91 415	0.50 223	0.14 286	0.10 122	0.24 425	0.12 183	0.36 385	0.28 141

CFNet-ft	0.60 203	1.16 360	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 362	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 435	0.14 227	0.21 215	0.29 147

FADNet_RVC	0.87 391	1.51 440	2.90 391	0.31 114	0.24 165	0.71 345	0.25 164	1.00 375	0.65 180	0.45 110	0.57 255	0.61 271	0.44 278	1.53 337	0.75 317	0.94 486	0.97 409	0.28 435	1.00 504	0.89 481	1.36 452

CFNet_RVC	0.60 203	1.16 360	2.45 227	0.29 77	0.30 231	0.64 292	0.28 211	0.69 146	0.57 115	0.49 143	0.57 255	0.79 362	0.44 278	1.48 331	0.62 273	0.15 316	0.10 122	0.28 435	0.14 227	0.21 215	0.29 147

LL-Strereo	0.85 382	1.73 466	3.06 414	0.37 231	0.61 384	0.54 139	0.33 291	1.01 384	0.76 313	0.69 354	0.58 262	0.85 391	0.78 415	2.65 474	0.54 240	0.14 286	0.58 368	0.14 305	0.12 183	0.42 424	1.05 419

RAFT + AFF	0.79 357	1.73 466	2.99 404	0.34 180	0.35 275	0.67 328	0.51 386	1.05 413	0.79 345	0.54 199	0.58 262	0.59 262	0.81 418	1.80 388	1.21 394	0.13 250	0.27 308	0.15 331	0.14 227	0.45 436	0.69 350

MMNet	0.55 153	0.92 305	2.03 98	0.34 180	0.27 201	0.79 388	0.28 211	0.86 266	0.79 345	0.62 299	0.58 262	0.59 262	0.56 347	0.80 228	0.61 270	0.11 161	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.21 215	0.22 98

HSM	0.67 288	0.92 305	2.29 161	0.30 98	0.29 218	0.65 308	0.29 239	0.98 356	0.67 200	0.59 265	0.58 262	1.39 471	0.65 381	2.56 465	0.45 195	0.11 161	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.24 116

NOSS_ROB	0.75 340	1.03 327	2.27 156	0.68 410	0.26 188	0.68 334	0.30 255	0.99 365	0.82 367	0.59 265	0.58 262	0.77 356	0.39 227	2.75 483	0.48 210	0.25 427	0.24 289	0.28 435	0.26 368	0.29 331	1.07 421

HI	0.47 84	0.82 266	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

CoSv	0.47 84	0.82 266	2.49 252	0.29 77	0.22 128	0.45 59	0.20 43	0.59 103	0.43 26	0.59 265	0.59 267	0.65 291	0.45 286	0.48 102	0.40 169	0.08 4	0.09 94	0.10 90	0.11 146	0.24 255	0.20 84

GMStereo_Zeroshot	0.44 67	0.44 109	1.84 59	0.44 309	0.20 104	0.52 121	0.19 31	0.60 110	0.54 93	0.58 246	0.59 267	0.63 280	0.29 156	0.59 153	0.34 139	0.16 333	0.09 94	0.16 350	0.09 63	0.26 296	0.26 128

GASNet	0.84 373	1.98 480	4.07 482	0.48 328	0.33 257	0.58 192	0.34 299	0.97 349	0.81 361	0.60 276	0.59 267	0.74 346	0.55 345	2.08 431	1.18 390	0.22 406	0.15 214	0.19 391	0.17 284	0.55 456	0.29 147

IER	0.49 110	0.73 230	2.12 122	0.27 43	0.25 173	0.65 308	0.27 198	0.76 176	0.59 132	0.56 223	0.59 267	0.60 269	0.53 338	0.64 174	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.11 155	0.11 146	0.18 152	0.15 40

psmg	0.48 95	0.32 21	1.58 35	0.28 59	0.22 128	0.75 364	0.35 309	0.94 324	0.67 200	0.61 286	0.59 267	0.63 280	0.38 212	0.48 102	0.97 355	0.13 250	0.11 149	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.15 40

ACVNet	0.54 149	0.87 283	2.45 227	0.28 59	0.22 128	0.59 210	0.36 317	0.69 146	0.73 278	0.49 143	0.59 267	0.69 328	0.42 257	0.47 89	0.70 298	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.36 385	0.39 215

acv_ft	0.57 168	0.87 283	2.45 227	0.33 157	0.41 311	0.63 281	0.29 239	0.86 266	0.73 278	0.64 318	0.59 267	0.69 328	0.45 286	0.47 89	0.68 294	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.43 429	0.39 215

CFNet	0.65 263	1.45 432	2.27 156	0.34 180	0.25 173	0.64 292	0.23 114	0.93 319	0.79 345	0.48 127	0.59 267	0.58 259	0.40 234	2.28 445	0.63 279	0.13 250	0.09 94	0.15 331	0.14 227	0.34 368	0.26 128

CRFU-Net	0.58 176	0.42 93	1.90 72	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.35 309	0.94 324	0.54 93	0.65 334	0.60 276	0.78 360	1.34 460	1.00 256	0.51 226	0.17 353	0.14 198	0.17 365	0.10 98	0.19 183	0.20 84

CSP-Net	0.55 153	0.61 180	1.81 55	0.30 98	0.23 153	0.77 378	0.35 309	0.90 301	0.62 152	0.62 299	0.60 276	0.65 291	0.42 257	1.76 377	0.47 205	0.17 353	0.12 167	0.10 90	0.10 98	0.21 215	0.16 53

AASNet	0.66 282	1.49 439	2.97 399	0.37 231	0.33 257	0.65 308	0.30 255	1.00 375	0.78 332	0.56 223	0.60 276	0.55 244	0.39 227	0.88 244	0.96 354	0.15 316	0.12 167	0.13 269	0.11 146	0.45 436	0.35 189

AACVNet	0.61 211	1.13 350	2.47 240	0.37 231	0.21 116	0.57 181	0.25 164	0.75 173	0.55 102	0.56 223	0.60 276	0.66 300	0.44 278	2.11 435	0.49 219	0.14 286	0.11 149	0.14 305	0.11 146	0.35 380	0.23 107

OMP-Stereo	0.64 255	0.87 283	2.38 178	0.56 372	0.37 289	0.60 224	0.26 181	0.75 173	0.71 264	0.65 334	0.60 276	0.68 317	0.32 178	2.07 428	1.18 390	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.09 63	0.17 128	0.28 141

ICVP	0.48 95	0.33 32	2.37 175	0.34 180	0.22 128	0.60 224	0.55 400	0.79 199	0.53 89	0.45 110	0.60 276	0.49 209	0.36 196	0.55 139	0.46 200	0.16 333	0.16 228	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.32 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PA-Net	0.93 412	1.36 412	4.14 484	0.64 394	0.41 311	0.70 340	0.53 393	0.91 308	0.88 405	0.53 193	0.60 276	0.70 334	0.54 340	2.40 456	2.57 471	0.17 353	0.28 310	0.19 391	0.28 379	0.25 277	0.48 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.75 340	1.42 427	2.93 394	0.39 265	0.32 251	0.73 355	0.56 404	0.90 301	0.74 298	0.56 223	0.60 276	0.75 350	0.47 307	2.00 422	1.31 404	0.18 364	0.13 183	0.19 391	0.20 323	0.26 296	0.40 222

iRaft-Stereo_5w	0.65 263	1.35 407	2.21 145	0.30 98	0.63 387	0.49 88	0.28 211	0.78 190	0.64 173	0.41 85	0.61 284	0.62 276	0.46 296	1.79 387	0.48 210	0.10 77	0.25 298	0.11 155	0.12 183	0.40 414	0.94 402

GANet-ADL	0.48 95	0.56 162	2.51 258	0.34 180	0.20 104	0.58 192	0.25 164	0.80 206	0.57 115	0.43 99	0.61 284	0.56 251	0.31 171	0.44 82	0.44 191	0.14 286	0.11 149	0.10 90	0.09 63	0.22 232	0.38 207

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 176	1.48 437	2.53 264	0.29 77	0.78 416	0.52 121	0.20 43	0.68 143	0.66 187	0.51 174	0.61 284	0.40 142	0.32 178	0.40 61	0.43 186	0.08 4	0.63 375	0.09 37	0.09 63	0.37 392	0.58 315

cf-r	0.62 231	1.27 389	2.99 404	0.34 180	0.28 213	0.60 224	0.28 211	0.82 223	0.70 250	0.55 211	0.61 284	0.77 356	0.41 245	1.32 308	0.52 228	0.13 250	0.09 94	0.11 155	0.12 183	0.22 232	0.27 135

DeepPrunerF	0.92 406	1.33 401	3.41 447	0.46 321	0.51 344	0.64 292	0.49 383	1.16 454	2.62 503	0.65 334	0.61 284	0.65 291	0.62 374	2.23 443	1.31 404	0.23 414	0.19 254	0.30 444	0.28 379	0.39 408	0.34 182

GANetREF_RVC	0.81 362	1.44 431	3.04 410	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.63 424	1.03 399	0.92 417	0.63 308	0.61 284	0.72 338	0.59 362	2.40 456	0.58 255	0.33 448	0.25 298	0.37 456	0.25 361	0.41 421	0.36 197
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
NCCL2	0.71 313	1.32 397	2.30 163	0.44 309	0.31 239	0.71 345	0.67 435	0.89 292	0.69 239	0.70 358	0.61 284	0.85 391	0.54 340	1.58 352	0.70 298	0.20 391	0.17 241	0.66 477	0.25 361	0.26 296	0.38 207

IPLGR_C	0.64 255	1.66 462	3.36 435	0.80 425	0.31 239	0.60 224	0.60 416	0.82 223	0.69 239	0.58 246	0.62 291	0.44 169	0.31 171	0.47 89	0.43 186	0.12 204	0.22 280	0.13 269	0.15 247	0.35 380	0.21 91

ACRE	0.63 245	1.55 443	3.41 447	0.76 417	0.28 213	0.60 224	0.56 404	0.82 223	0.68 227	0.57 240	0.62 291	0.43 154	0.30 166	0.47 89	0.42 179	0.12 204	0.19 254	0.13 269	0.14 227	0.36 385	0.20 84

SACVNet	0.68 295	1.08 337	2.58 286	0.38 250	0.28 213	0.65 308	0.37 320	0.91 308	0.65 180	0.67 344	0.62 291	0.69 328	0.47 307	2.07 428	0.65 286	0.18 364	0.14 198	0.16 350	0.15 247	0.39 408	0.41 230

ADLNet	0.68 295	1.02 323	2.68 334	0.35 202	0.34 267	0.67 328	0.34 299	0.95 338	0.79 345	0.70 358	0.62 291	0.80 369	0.46 296	1.77 380	0.69 296	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.14 227	0.31 349	0.54 300

delet	0.60 203	0.84 272	2.45 227	0.33 157	0.35 275	0.73 355	0.46 372	0.89 292	0.80 353	0.58 246	0.62 291	0.67 303	0.51 327	1.14 278	0.64 281	0.12 204	0.12 167	0.13 269	0.14 227	0.22 232	0.29 147

PSMNet-RSSM	0.61 211	1.19 369	2.43 201	0.33 157	0.25 173	0.59 210	0.28 211	0.88 283	0.65 180	0.54 199	0.62 291	0.69 328	0.46 296	1.67 364	0.50 223	0.15 316	0.10 122	0.14 305	0.16 268	0.20 203	0.28 141

TDLM	0.83 371	1.28 392	2.38 178	0.46 321	0.26 188	0.66 321	0.55 400	0.87 275	0.80 353	2.54 504	0.62 291	0.61 271	0.51 327	2.68 477	0.67 292	0.20 391	0.11 149	0.35 453	0.15 247	0.33 361	0.48 274

DN-CSS_ROB	0.56 161	1.64 459	2.75 361	0.42 292	0.22 128	0.57 181	0.19 31	0.79 199	0.66 187	0.46 121	0.62 291	0.41 148	0.32 178	0.73 205	0.49 219	0.12 204	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.17 60

coex_refinement	0.67 288	1.33 401	2.48 246	0.38 250	0.26 188	0.64 292	0.34 299	0.88 283	0.68 227	0.61 286	0.63 299	0.80 369	0.48 314	1.84 396	1.09 378	0.13 250	0.10 122	0.10 90	0.10 98	0.18 152	0.38 207

DualNet (step1)	0.76 345	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.65 471	1.21 433	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample9	1.07 438	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	2.02 423	2.70 474	0.65 471	4.33 520	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample8	1.23 454	0.69 215	2.69 341	0.28 59	0.23 153	0.81 395	0.33 291	1.01 384	0.75 304	1.23 462	0.63 299	2.53 492	1.31 459	2.02 423	2.70 474	0.65 471	4.33 520	0.86 484	0.56 475	0.25 277	0.72 356

test_sample7	0.65 263	0.41 90	2.08 109	0.36 219	0.20 104	0.52 121	0.32 277	0.99 365	0.86 395	0.64 318	0.63 299	0.67 303	0.49 319	1.18 285	0.52 228	0.18 364	1.21 433	0.16 350	0.15 247	0.19 183	1.22 436

test_sample5	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.55 211	0.63 299	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 399	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 364

TestStereo1	0.59 194	1.21 373	2.63 305	0.40 278	0.60 375	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 293

SA-5K	0.59 194	1.21 373	2.63 305	0.40 278	0.60 375	0.56 159	0.34 299	0.82 223	0.73 278	0.45 110	0.63 299	0.36 118	0.42 257	0.66 181	0.42 179	0.10 77	0.32 315	0.12 208	0.10 98	0.34 368	0.52 293

SA	0.61 211	1.14 351	2.79 370	0.32 135	0.63 387	0.57 181	0.30 255	0.97 349	0.78 332	0.43 99	0.63 299	0.39 133	0.46 296	0.70 192	0.31 107	0.10 77	0.44 340	0.13 269	0.32 407	0.31 349	0.51 287

CIPLG	0.63 245	1.59 450	3.16 420	0.79 424	0.31 239	0.62 266	0.57 407	0.82 223	0.68 227	0.58 246	0.63 299	0.43 154	0.31 171	0.48 102	0.42 179	0.12 204	0.20 268	0.13 269	0.13 205	0.36 385	0.21 91

AFF-stereo	0.57 168	1.51 440	2.59 288	0.33 157	0.23 153	0.51 104	0.21 65	0.69 146	0.68 227	0.49 143	0.63 299	0.49 209	0.34 191	0.50 120	0.37 155	0.08 4	0.54 359	0.10 90	0.10 98	0.40 414	0.60 322

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 373	1.41 423	2.80 371	0.94 439	0.35 275	0.89 419	0.41 341	0.89 292	0.66 187	0.57 240	0.63 299	0.75 350	0.38 212	2.37 451	0.55 243	1.16 497	0.31 314	0.36 454	0.21 334	0.59 459	0.63 329

iResNet_ROB	0.60 203	1.59 450	2.04 101	0.32 135	0.21 116	0.60 224	0.22 80	0.99 365	0.85 388	0.61 286	0.63 299	0.58 259	0.42 257	1.08 267	0.98 361	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.06 8	0.23 248	0.33 174

CFNet_ucs	0.50 114	0.55 159	2.28 158	0.27 43	0.22 128	0.58 192	0.23 114	0.90 301	0.69 239	0.54 199	0.64 312	0.68 317	0.44 278	0.55 139	0.34 139	0.14 286	0.12 167	0.16 350	0.11 146	0.19 183	0.38 207

iinet-f	0.62 231	1.18 366	2.55 277	0.33 157	0.25 173	0.82 400	0.34 299	0.87 275	0.69 239	0.56 223	0.64 312	0.73 343	0.67 389	0.80 228	0.81 335	0.14 286	0.13 183	0.11 155	0.10 98	0.44 433	0.26 128

dad	0.58 176	1.35 407	2.39 185	0.31 114	0.20 104	0.62 266	0.26 181	0.56 85	0.79 345	0.66 342	0.64 312	0.64 288	0.36 196	0.87 238	0.48 210	0.28 438	0.15 214	0.40 459	0.18 295	0.24 255	0.22 98

LMCR-Stereo	0.61 211	1.00 318	2.60 294	0.42 292	0.22 128	0.74 361	0.31 266	1.06 426	0.70 250	0.62 299	0.64 312	0.40 142	0.52 335	0.84 234	1.27 403	0.20 391	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.26 296	0.16 53

DRN-Test	0.71 313	0.79 259	2.83 380	0.40 278	0.44 326	0.80 391	0.41 341	1.07 429	0.83 374	0.82 404	0.64 312	0.68 317	0.57 352	1.78 383	0.79 329	0.16 333	0.13 183	0.17 365	0.16 268	0.24 255	0.51 287

iResNet	0.59 194	1.09 338	2.54 269	0.44 309	0.18 62	0.65 308	0.29 239	0.89 292	0.75 304	0.59 265	0.64 312	0.43 154	0.39 227	0.73 205	1.24 400	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.08 41	0.21 215	0.40 222

DISCO	0.61 211	0.63 189	1.98 89	0.46 321	0.34 267	0.84 406	0.35 309	0.88 283	0.81 361	0.61 286	0.64 312	1.06 444	0.53 338	1.11 273	0.83 340	0.13 250	0.10 122	0.11 155	0.10 98	0.26 296	0.37 198

G2L-Stereo_aug	0.58 176	0.62 186	2.80 371	0.29 77	0.24 165	0.62 266	0.28 211	0.79 199	0.76 313	0.65 334	0.65 319	0.73 343	0.51 327	1.36 313	0.58 255	0.11 161	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.22 232	0.18 69

GCST	0.84 373	1.48 437	3.02 408	1.12 460	1.09 458	0.62 266	0.19 31	0.79 199	0.56 108	0.60 276	0.65 319	0.50 213	0.31 171	1.24 294	0.74 316	0.76 479	0.46 342	0.84 483	0.64 484	0.71 469	0.57 313

ADLNet2	0.73 325	1.22 378	3.28 429	0.34 180	0.36 283	0.65 308	0.37 320	0.94 324	0.87 401	0.57 240	0.65 319	0.92 408	0.48 314	2.05 426	0.60 264	0.13 250	0.11 149	0.11 155	0.11 146	0.37 392	0.38 207

XX-Stereo	0.98 424	0.57 164	4.45 497	1.64 487	5.33 517	0.55 152	0.16 14	0.96 341	0.43 26	0.45 110	0.65 319	0.85 391	0.19 36	0.79 224	0.26 51	0.11 161	0.80 394	0.10 90	0.32 407	0.17 128	0.78 373

xxxx	0.97 422	0.64 192	2.14 129	0.30 98	0.67 396	0.64 292	0.24 139	1.09 434	0.91 415	0.57 240	0.65 319	0.58 259	0.39 227	1.57 346	5.49 512	0.13 250	1.38 456	0.11 155	0.32 407	0.17 128	1.41 455

GwcNet-RSSM	0.64 255	1.38 421	2.69 341	0.33 157	0.26 188	0.60 224	0.32 277	0.84 242	0.73 278	0.56 223	0.65 319	0.72 338	0.42 257	1.78 383	0.60 264	0.14 286	0.10 122	0.12 208	0.13 205	0.26 296	0.26 128

RASNet	0.69 302	1.05 332	2.59 288	0.37 231	0.47 338	0.66 321	0.33 291	0.82 223	0.76 313	0.51 174	0.65 319	0.93 413	0.62 374	2.20 442	0.80 331	0.14 286	0.09 94	0.09 37	0.11 146	0.18 152	0.37 198

iResNetv2_ROB	0.71 313	1.90 477	3.48 453	0.43 304	0.22 128	0.60 224	0.29 239	0.96 341	0.78 332	0.60 276	0.65 319	0.60 269	0.46 296	0.80 228	1.21 394	0.12 204	0.08 43	0.10 90	0.07 20	0.44 433	0.33 174

test_sample6	0.64 255	0.51 141	2.17 133	0.35 202	0.18 62	0.56 159	0.27 198	1.00 375	0.80 353	0.56 223	0.66 327	0.47 199	0.39 227	1.95 417	0.60 264	0.14 286	0.80 394	0.13 269	0.21 334	0.18 152	0.78 373

MyStereo8	0.73 325	1.16 360	2.89 389	0.53 354	0.34 267	0.71 345	0.20 43	1.87 493	0.59 132	0.53 193	0.66 327	0.50 213	0.33 183	1.27 303	0.62 273	0.10 77	1.19 429	0.10 90	0.21 334	0.21 215	0.61 323

DualNet	0.63 245	0.50 134	2.19 138	0.34 180	0.19 93	0.56 159	0.26 181	0.98 356	0.77 327	0.56 223	0.66 327	0.45 181	0.38 212	1.87 406	0.58 255	0.14 286	0.82 399	0.13 269	0.22 345	0.18 152	0.76 364

DSFCA	0.62 231	0.77 249	1.95 82	0.29 77	0.29 218	0.79 388	0.86 455	0.81 214	0.73 278	0.73 370	0.66 327	0.67 303	0.57 352	1.17 283	1.03 369	0.16 333	0.15 214	0.13 269	0.14 227	0.19 183	0.28 141

MLCV	0.59 194	1.41 423	2.41 192	0.31 114	0.15 19	0.60 224	0.23 114	0.77 183	0.63 163	0.67 344	0.66 327	0.55 244	0.37 202	1.16 280	1.09 378	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.29 147

222	1.02 429	0.60 174	1.95 82	0.29 77	0.51 344	0.62 266	0.24 139	1.09 434	0.86 395	0.64 318	0.67 332	0.47 199	0.42 257	1.86 402	6.73 516	0.13 250	1.21 433	0.11 155	0.32 407	0.17 128	1.44 457

R-Stereo Train	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69

RAFT-Stereo	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TCMNet	0.72 322	1.15 357	2.78 368	0.51 348	0.52 347	0.73 355	0.39 335	0.94 324	0.78 332	0.60 276	0.68 335	0.63 280	0.46 296	1.71 369	0.72 308	0.18 364	0.19 254	0.23 419	0.18 295	0.40 414	0.56 308

PSMNet-RUCA	0.64 255	1.12 347	2.61 299	0.59 378	0.56 360	0.64 292	0.37 320	0.89 292	0.72 273	0.53 193	0.68 335	0.53 228	0.43 269	0.61 162	0.46 200	0.35 451	0.19 254	0.44 466	0.29 383	0.49 447	0.35 189

SuperB	1.19 450	1.62 455	5.29 506	0.37 231	0.26 188	0.81 395	0.87 456	0.94 324	1.19 466	0.68 350	0.68 335	0.63 280	1.37 464	1.73 371	3.30 486	0.16 333	0.12 167	0.17 365	0.16 268	2.74 515	0.63 329

ADCP+	1.03 433	1.68 463	3.83 474	0.35 202	0.39 300	1.05 442	0.79 452	0.94 324	0.86 395	0.69 354	0.68 335	0.85 391	1.53 477	1.02 259	4.56 506	0.13 250	0.12 167	0.16 350	0.15 247	0.28 323	0.44 258

LALA_ROB	0.68 295	1.14 351	2.50 257	0.37 231	0.29 218	0.78 384	0.55 400	0.99 365	0.84 386	0.82 404	0.68 335	0.93 413	0.50 323	1.01 258	0.89 347	0.21 400	0.15 214	0.21 406	0.18 295	0.26 296	0.30 156

mmm	0.66 282	0.53 149	1.83 56	0.38 250	0.86 424	0.49 88	0.27 198	0.82 223	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.47 199	0.38 212	0.81 231	0.73 311	0.12 204	1.37 455	0.14 305	0.45 452	0.18 152	1.35 449

1111x	1.06 436	0.79 259	3.29 431	0.33 157	0.60 375	0.64 292	0.33 291	1.10 437	0.92 417	0.59 265	0.69 340	0.59 262	0.47 307	2.64 473	4.61 507	0.12 204	1.38 456	0.11 155	0.49 462	0.18 152	1.30 445

SQANet	0.92 406	1.96 478	3.23 423	0.77 420	0.83 421	0.76 368	0.38 329	0.87 275	0.68 227	0.64 318	0.69 340	0.73 343	0.52 335	1.35 312	1.36 410	0.80 481	0.30 312	0.60 474	0.29 383	0.93 482	0.70 353

DAS	0.61 211	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 410	0.69 340	0.57 255	0.51 327	2.38 454	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 198

SepStereo	0.57 168	0.42 93	1.85 63	0.34 180	0.34 267	0.52 121	0.42 347	0.89 292	0.80 353	0.85 410	0.69 340	0.57 255	0.51 327	1.55 339	0.57 249	0.13 250	0.09 94	0.12 208	0.09 63	0.18 152	0.37 198

IIG-Stereo	0.65 263	0.87 283	2.32 168	0.55 363	0.23 153	0.62 266	0.21 65	0.78 190	0.71 264	0.64 318	0.69 340	0.69 328	0.38 212	2.07 428	1.37 412	0.11 161	0.08 43	0.11 155	0.09 63	0.15 85	0.27 135

pcwnet_v2	0.65 263	0.54 151	4.29 493	0.33 157	0.27 201	0.60 224	0.25 164	1.02 392	0.92 417	0.61 286	0.69 340	0.62 276	0.54 340	0.67 184	0.38 163	0.18 364	0.15 214	0.15 331	0.14 227	0.21 215	0.49 280

APVNet	0.76 345	1.11 345	3.23 423	0.39 265	0.36 283	0.85 407	0.44 362	0.96 341	0.73 278	0.58 246	0.69 340	0.76 354	0.56 347	2.29 446	0.82 338	0.17 353	0.18 248	0.24 425	0.19 313	0.35 380	0.27 135

XQC	0.84 373	1.32 397	2.61 299	0.78 423	0.44 326	0.89 419	0.53 393	1.16 454	1.07 453	0.85 410	0.69 340	0.92 408	0.73 403	1.40 317	1.44 416	0.24 421	0.35 321	0.23 419	0.26 368	0.45 436	0.39 215

CC-Net-ROB	0.95 416	1.57 446	2.93 394	0.90 433	0.39 300	0.87 415	0.44 362	1.12 444	0.83 374	0.59 265	0.69 340	0.64 288	0.50 323	2.73 481	0.93 351	0.97 489	0.40 334	0.87 487	0.29 383	0.61 463	0.66 336

CVANet_RVC	0.82 365	1.18 366	3.98 478	0.40 278	0.28 213	0.63 281	0.43 354	0.90 301	0.78 332	1.14 445	0.69 340	0.68 317	0.52 335	2.62 471	0.48 210	0.20 391	0.13 183	0.22 411	0.37 434	0.37 392	0.48 274

DPSNet	1.02 429	0.72 227	2.84 382	0.60 379	0.39 300	1.08 447	0.75 446	1.41 476	1.14 461	0.74 376	0.69 340	1.05 443	1.67 479	2.09 434	2.22 458	0.27 435	0.61 371	0.20 400	0.50 464	0.48 445	1.03 417

StereoDRNet-Refined	0.55 153	0.61 180	2.07 107	0.34 180	0.21 116	0.68 334	0.26 181	0.87 275	0.73 278	0.70 358	0.69 340	0.74 346	0.45 286	1.10 269	0.62 273	0.12 204	0.09 94	0.14 305	0.14 227	0.27 310	0.24 116
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMFormer	0.64 255	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.17 128	0.84 386

tta	0.63 245	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.19 183	0.59 318

qqq1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 414	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 318

fff1	0.62 231	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.64 281	0.13 250	1.01 414	0.09 37	0.24 353	0.19 183	0.59 318

ToySt	0.67 288	0.88 287	2.61 299	0.39 265	0.73 405	0.61 244	0.38 329	0.78 190	0.73 278	0.43 99	0.70 353	0.72 338	0.45 286	0.66 181	0.62 273	0.14 286	0.63 375	0.13 269	0.33 418	0.24 255	1.18 427

HBP-ISP	0.82 365	1.57 446	3.28 429	0.50 345	0.27 201	0.86 408	0.54 396	1.09 434	0.78 332	0.81 400	0.70 353	0.68 317	1.00 445	2.02 423	0.47 205	0.24 421	0.24 289	0.29 443	0.25 361	0.28 323	0.52 293

anonymity	0.86 385	0.68 207	1.44 27	0.64 394	0.83 421	0.67 328	0.52 390	0.98 356	0.73 278	0.96 424	0.70 353	0.81 373	0.86 428	1.10 269	1.34 406	0.64 470	0.72 389	0.58 472	1.44 512	0.60 460	0.91 398

Wz-Net-LNSev	0.66 282	1.30 395	2.81 376	0.35 202	0.37 289	0.80 391	0.48 378	0.91 308	0.87 401	0.63 308	0.70 353	0.80 369	0.59 362	0.67 184	0.68 294	0.15 316	0.14 198	0.12 208	0.12 183	0.24 255	0.38 207

UDG	0.86 385	1.57 446	2.80 371	0.68 410	0.59 370	0.78 384	0.38 329	0.97 349	0.74 298	0.63 308	0.70 353	1.01 432	0.68 391	1.02 259	1.22 397	0.45 461	0.34 320	0.89 488	0.51 468	0.73 471	0.58 315

test_xeample	0.98 424	0.65 196	2.12 122	0.29 77	0.67 396	0.60 224	0.28 211	1.08 432	0.85 388	0.62 299	0.70 353	0.44 169	0.41 245	1.95 417	5.45 511	0.12 204	1.33 452	0.11 155	0.31 399	0.18 152	1.42 456

HGLStereo	0.61 211	1.20 371	2.59 288	0.36 219	0.40 306	0.65 308	0.30 255	0.87 275	0.67 200	0.60 276	0.70 353	0.69 328	0.56 347	1.07 266	0.59 260	0.14 286	0.13 183	0.13 269	0.12 183	0.23 248	0.23 107

HSM-Net_RVC	0.70 309	0.40 84	2.45 227	0.27 43	0.19 93	0.68 334	0.30 255	1.29 466	0.73 278	0.73 370	0.70 353	0.77 356	0.45 286	3.73 507	0.46 200	0.13 250	0.09 94	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.32 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.61 211	0.96 312	2.00 92	0.37 231	0.25 173	0.65 308	0.37 320	0.86 266	0.76 313	0.73 370	0.70 353	0.84 386	0.47 307	1.57 346	0.72 308	0.13 250	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.18 152	0.33 174

ISRNet	0.51 124	0.58 166	1.96 86	0.38 250	0.31 239	0.49 88	0.21 65	0.80 206	0.71 264	0.64 318	0.71 366	0.66 300	0.40 234	0.59 153	0.45 195	0.23 414	0.16 228	0.21 406	0.20 323	0.21 215	0.37 198

StereoAnything_RVC	1.22 452	1.71 465	3.17 421	2.52 509	2.63 510	0.26 6	0.15 7	0.47 35	0.54 93	0.49 143	0.71 366	0.52 225	0.19 36	1.60 356	0.57 249	0.11 161	4.13 519	0.08 7	0.05 1	0.76 475	3.79 516

PSM-AAD	0.67 288	0.29 3	2.41 192	0.37 231	0.23 153	0.86 408	1.15 481	0.62 119	0.66 187	0.64 318	0.71 366	0.67 303	2.90 501	0.65 178	0.32 117	0.10 77	0.08 43	0.17 365	0.15 247	0.14 74	0.34 182

XPNet_ROB	0.68 295	1.11 345	2.28 158	0.38 250	0.27 201	0.67 328	0.47 376	0.94 324	0.75 304	0.80 396	0.71 366	0.81 373	0.54 340	1.72 370	0.84 341	0.22 406	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.25 277	0.45 263

ETE_ROB	0.68 295	1.09 338	2.32 168	0.38 250	0.26 188	0.69 337	0.51 386	1.49 480	0.75 304	0.81 400	0.71 366	0.85 391	0.51 327	1.39 315	0.70 298	0.17 353	0.14 198	0.19 391	0.16 268	0.24 255	0.35 189

DANet	0.85 382	0.68 207	2.41 192	1.18 463	0.48 339	0.77 378	1.23 489	0.93 319	1.53 483	0.90 416	0.72 371	0.97 424	0.57 352	1.86 402	1.05 371	0.18 364	0.16 228	0.19 391	0.16 268	0.26 296	0.67 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.84 373	1.46 434	2.84 382	0.65 397	0.59 370	1.17 455	0.48 378	1.19 459	1.08 455	0.67 344	0.72 371	1.00 431	0.61 372	1.24 294	1.05 371	0.38 453	0.18 248	0.28 435	0.24 353	0.58 458	0.44 258

Wz-Net-TNSev	1.02 429	2.26 501	3.69 467	0.38 250	0.31 239	1.00 436	0.71 442	1.12 444	1.02 444	0.74 376	0.73 373	1.09 450	0.91 435	2.46 460	2.15 453	0.21 400	0.20 268	0.16 350	0.20 323	0.48 445	0.62 325

GMM-Stereo	0.53 140	0.33 32	2.89 389	0.53 354	0.24 165	0.77 378	0.46 372	0.62 119	0.65 180	0.58 246	0.73 373	0.47 199	0.43 269	0.68 188	0.29 84	0.10 77	0.06 1	0.13 269	0.13 205	0.14 74	0.44 258

PASM	0.82 365	1.00 318	2.68 334	0.52 350	0.48 339	0.65 308	0.59 412	0.83 234	0.89 410	0.82 404	0.73 373	0.89 404	0.68 391	2.39 455	0.73 311	0.35 451	0.37 324	0.36 454	0.41 447	0.45 436	0.51 287

UGAM	0.69 302	0.84 272	2.66 319	0.40 278	0.20 104	0.53 129	0.34 299	0.63 126	0.74 298	0.45 110	0.74 376	0.95 421	0.36 196	2.57 466	0.42 179	0.11 161	0.45 341	0.17 365	0.19 313	0.43 429	0.57 313

ffm	0.78 353	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 431	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	0.64 174	0.22 8	0.10 77	2.16 500	0.15 331	0.33 418	0.25 277	2.19 488

ff1	1.07 438	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	0.85 255	0.96 431	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.10 77	2.16 500	0.15 331	0.33 418	0.25 277	2.19 488

mmx	0.99 426	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 417	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.13 250	1.25 437	0.15 331	0.33 418	0.19 183	1.28 443

xxx	0.99 426	0.67 198	3.39 440	0.32 135	0.22 128	0.58 192	0.28 211	1.05 413	0.92 417	0.54 199	0.74 376	0.67 303	0.40 234	2.75 483	3.86 498	0.13 250	1.25 437	0.15 331	0.33 418	0.19 183	1.28 443

TransformOpticalFlow	0.65 263	0.61 180	2.67 327	0.45 316	0.26 188	0.62 266	0.28 211	0.88 283	0.76 313	0.76 383	0.74 376	0.90 407	0.84 423	1.82 393	0.80 331	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.12 38	0.19 76

CBMV	0.86 385	1.00 318	2.82 378	0.35 202	0.21 116	0.78 384	0.78 450	1.05 413	0.87 401	0.90 416	0.74 376	0.87 397	1.89 488	1.67 364	1.38 414	0.19 380	0.20 268	0.21 406	0.19 313	0.28 323	0.84 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-MNSev	0.74 329	1.42 427	2.75 361	0.38 250	0.33 257	0.90 422	0.61 421	0.98 356	0.94 424	0.77 385	0.75 383	0.75 350	0.66 387	1.39 315	0.76 320	0.17 353	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.28 323	0.48 274

RAFT_CTSACE	0.58 176	1.16 360	2.76 364	0.36 219	0.29 218	0.54 139	0.29 239	0.69 146	0.51 68	0.51 174	0.75 383	0.67 303	0.37 202	0.63 168	0.47 205	0.08 4	0.49 349	0.11 155	0.10 98	0.41 421	0.32 170

PS-NSSS	0.69 302	1.37 417	2.44 209	0.31 114	0.32 251	0.64 292	0.34 299	1.04 405	0.74 298	0.56 223	0.75 383	0.51 218	0.42 257	2.41 458	0.54 240	0.24 421	0.17 241	0.27 433	0.18 295	0.30 340	0.23 107

Ntro	1.11 444	2.10 490	3.52 457	0.97 444	0.87 427	1.06 445	0.54 396	1.02 392	0.93 423	0.63 308	0.76 386	0.93 413	0.67 389	1.76 377	1.71 427	1.03 492	0.46 342	0.76 482	0.41 447	1.29 493	0.86 393

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 263	1.15 357	2.40 187	0.33 157	0.30 231	0.83 401	0.40 339	0.94 324	0.82 367	0.67 344	0.76 386	0.68 317	0.58 359	1.13 276	1.25 401	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.18 152	0.28 141

test_4	0.47 84	0.80 261	2.15 130	0.36 219	0.29 218	0.59 210	0.28 211	0.50 52	0.42 21	0.43 99	0.76 386	0.39 133	0.22 61	0.73 205	0.49 219	0.08 4	0.18 248	0.11 155	0.15 247	0.29 331	0.27 135

DDUNet	0.90 402	1.63 458	2.77 366	0.77 420	0.69 401	0.83 401	0.44 362	0.90 301	0.70 250	0.68 350	0.76 386	0.92 408	0.54 340	1.14 278	1.35 408	0.61 469	0.37 324	0.96 490	0.52 470	0.77 477	0.67 339

ttt	0.89 399	0.51 141	2.51 258	0.36 219	0.31 239	0.61 244	0.28 211	1.07 429	0.92 417	0.56 223	0.77 390	0.55 244	0.37 202	2.27 444	3.51 492	0.16 333	1.21 433	0.13 269	0.31 399	0.18 152	1.26 440

GrayStereo	0.71 313	0.27 2	2.40 187	0.89 431	0.23 153	0.62 266	1.40 497	0.67 138	0.70 250	0.72 369	0.77 390	0.55 244	3.03 502	0.60 159	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.21 334	0.12 38	0.37 198

Syn2CoEx	0.78 353	1.43 430	3.54 459	0.44 309	0.31 239	0.64 292	0.43 354	1.04 405	0.83 374	0.64 318	0.77 390	0.74 346	0.74 407	1.91 415	0.64 281	0.20 391	0.17 241	0.19 391	0.15 247	0.30 340	0.59 318

GwcNet	0.76 345	1.09 338	3.68 466	0.38 250	0.45 329	0.81 395	0.45 366	0.91 308	0.89 410	0.63 308	0.77 390	0.82 378	0.51 327	1.64 360	0.85 342	0.17 353	0.16 228	0.15 331	0.15 247	0.33 361	0.34 182

fast-acv-ft	0.67 288	1.24 383	3.26 427	0.39 265	0.30 231	0.80 391	0.48 378	0.74 169	0.76 313	0.60 276	0.78 394	0.76 354	0.60 370	0.70 192	0.78 326	0.16 333	0.15 214	0.18 384	0.17 284	0.38 399	0.24 116

FBW_ROB	0.94 413	1.23 382	2.35 172	0.46 321	0.32 251	0.87 415	0.46 372	1.15 451	0.97 437	0.83 407	0.78 394	1.01 432	0.64 378	3.65 506	1.65 426	0.27 435	0.24 289	0.40 459	0.26 368	0.32 357	0.88 395

DispNO	0.76 345	1.36 412	3.15 419	0.32 135	0.27 201	0.59 210	0.29 239	0.88 283	0.72 273	0.55 211	0.79 396	0.83 383	0.47 307	2.46 460	1.23 398	0.12 204	0.10 122	0.18 384	0.31 399	0.20 203	0.25 120

YMNet	0.66 282	0.98 315	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 408	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 379	0.81 397	0.83 383	0.46 296	0.87 238	1.07 374	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 424	0.39 215

YMNet_1	0.66 282	0.98 315	2.12 122	0.42 292	0.41 311	0.86 408	0.43 354	0.92 315	0.76 313	0.75 379	0.81 397	0.83 383	0.46 296	0.87 238	1.07 374	0.19 380	0.22 280	0.20 400	0.17 284	0.42 424	0.39 215

RTSC	0.84 373	1.40 422	2.67 327	0.50 345	0.40 306	0.83 401	0.33 291	1.11 441	1.14 461	0.93 422	0.82 399	0.84 386	0.58 359	1.34 311	1.82 437	0.18 364	0.49 349	0.14 305	0.30 392	0.46 440	0.42 235

ADCPNet	1.07 438	1.37 417	4.54 499	0.38 250	0.68 399	1.36 461	0.64 425	0.93 319	0.83 374	0.79 394	0.82 399	1.08 447	1.18 457	1.30 307	2.68 473	0.21 400	0.69 383	0.21 406	0.95 501	0.30 340	0.54 300

Sa-1000	0.61 211	1.07 334	2.71 349	0.32 135	0.61 384	0.61 244	0.31 266	1.00 375	0.76 313	0.53 193	0.83 401	0.43 154	0.33 183	0.69 191	0.30 91	0.10 77	0.52 355	0.13 269	0.28 379	0.29 331	0.29 147

hitnet-ft	0.73 325	1.09 338	2.59 288	0.28 59	0.22 128	0.71 345	0.36 317	0.89 292	0.67 200	0.58 246	0.83 401	1.03 436	0.94 441	2.31 447	0.70 298	0.23 414	0.14 198	0.41 461	0.13 205	0.24 255	0.28 141

anonymousa	0.74 329	0.60 174	2.58 286	0.96 443	1.33 475	0.61 244	0.26 181	0.69 146	0.56 108	0.55 211	0.84 403	0.82 378	0.46 296	0.56 142	0.61 270	0.10 77	1.11 426	0.12 208	0.98 503	0.14 74	0.97 410

STrans-v2	0.69 302	0.62 186	2.66 319	0.28 59	0.23 153	0.57 181	0.32 277	1.01 384	0.77 327	0.92 419	0.84 403	0.88 401	0.92 438	1.81 390	1.19 392	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.12 38	0.30 156

ADCRef	0.88 392	1.45 432	2.68 334	0.38 250	0.35 275	0.95 431	0.51 386	0.92 315	0.81 361	0.89 414	0.84 403	0.61 271	1.35 461	1.26 302	3.38 489	0.14 286	0.12 167	0.17 365	0.19 313	0.28 323	0.34 182

Wz-Net-SNSev	0.85 382	1.83 473	3.36 435	0.42 292	0.31 239	0.71 345	0.66 430	1.04 405	0.94 424	0.68 350	0.85 406	0.96 422	0.62 374	1.75 375	1.14 385	0.16 333	0.15 214	0.16 350	0.17 284	0.39 408	0.63 329

MIPNet	0.88 392	1.07 334	2.85 384	0.61 385	0.18 62	1.46 467	1.37 493	1.65 486	0.78 332	1.93 489	0.85 406	0.75 350	1.66 478	0.87 238	0.34 139	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.32 407	0.27 310	0.26 128

NCC-stereo	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189

Abc-Net	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.84 373	1.14 351	2.54 269	0.80 425	0.52 347	0.76 368	0.34 299	1.16 454	1.29 471	1.11 442	0.85 406	0.98 425	0.74 407	1.25 298	1.48 418	0.22 406	0.37 324	0.20 400	0.27 377	0.36 385	0.41 230

stereogan	0.74 329	0.68 207	2.82 378	0.40 278	0.40 306	1.05 442	0.42 347	0.99 365	0.96 431	0.78 393	0.86 411	1.15 458	0.73 403	1.57 346	0.56 246	0.20 391	0.19 254	0.20 400	0.16 268	0.37 392	0.34 182

psmorigin	1.41 468	0.91 300	13.83 525	0.37 231	0.30 231	0.63 281	0.37 320	0.80 206	0.64 173	0.98 425	0.87 412	1.16 460	0.78 415	3.95 508	1.09 378	0.19 380	0.22 280	0.17 365	0.19 313	0.25 277	0.47 269

NaN_ROB	1.25 455	1.46 434	3.84 475	0.54 361	0.56 360	1.12 450	0.99 467	1.05 413	1.03 446	1.10 440	0.87 412	0.77 356	1.07 450	5.85 516	2.98 482	0.16 333	0.23 287	0.16 350	0.24 353	0.28 323	0.66 336

Anonymous_2	1.36 465	0.49 127	2.03 98	1.71 491	1.58 489	2.49 504	0.58 409	1.59 485	2.31 499	0.77 385	0.88 414	1.03 436	0.58 359	1.20 288	0.66 289	0.32 446	1.38 456	1.42 506	3.87 521	0.78 479	1.56 462

edge stereo	0.84 373	0.74 240	3.42 450	0.38 250	1.21 469	0.63 281	0.41 341	0.98 356	0.83 374	0.81 400	0.88 414	1.14 456	0.73 403	2.16 439	0.89 347	0.22 406	0.20 268	0.26 432	0.18 295	0.38 399	0.43 243

StereoVision	0.52 126	1.12 347	2.70 348	0.34 180	0.32 251	0.47 77	0.26 181	0.73 167	0.61 143	0.33 64	0.89 416	0.45 181	0.26 110	0.52 125	0.39 167	0.14 286	0.15 214	0.16 350	0.15 247	0.22 232	0.14 32

riskmin	0.96 419	0.32 21	2.07 107	1.72 492	1.61 492	1.62 476	0.57 407	1.45 478	0.55 102	0.73 370	0.89 416	0.92 408	0.45 286	1.16 280	0.60 264	0.11 161	1.30 449	0.12 208	1.38 511	0.14 74	1.51 460

SAMSARA	1.11 444	1.35 407	2.60 294	1.34 467	0.77 413	1.67 479	1.41 499	1.47 479	0.99 441	1.54 483	0.89 416	1.44 474	0.90 434	1.88 408	1.71 427	0.25 427	0.55 362	0.22 411	0.34 423	0.39 408	0.50 282

PAM_32	0.95 416	0.43 101	2.68 334	0.64 394	1.10 462	1.78 484	1.16 483	1.12 444	0.96 431	1.07 438	0.90 419	1.38 470	0.76 414	0.78 221	1.11 381	0.10 77	1.29 446	0.10 90	0.50 464	0.16 105	0.98 412

GCAP-BAT	0.78 353	0.38 72	2.37 175	0.98 445	0.60 375	0.77 378	0.22 80	1.13 448	0.51 68	0.80 396	0.90 419	0.81 373	0.25 99	0.77 214	0.88 346	0.10 77	1.94 484	0.09 37	0.50 464	0.17 128	1.35 449

PAM	0.91 404	0.43 101	2.67 327	0.77 420	0.89 428	1.81 485	1.22 488	1.13 448	0.78 332	1.16 448	0.91 421	1.39 471	0.68 391	0.76 212	1.06 373	0.10 77	0.98 411	0.10 90	0.50 464	0.14 74	0.66 336

KYRaft	0.52 126	0.35 47	2.40 187	0.34 180	0.21 116	0.75 364	0.43 354	0.62 119	0.63 163	0.64 318	0.92 422	0.53 228	0.72 400	0.60 159	0.26 51	0.10 77	0.07 9	0.12 208	0.14 227	0.13 53	0.54 300

S-Stereo	0.82 365	0.73 230	3.79 471	0.40 278	0.37 289	0.70 340	0.69 439	1.00 375	1.03 446	0.63 308	0.92 422	0.82 378	0.59 362	2.35 450	0.71 304	0.18 364	0.22 280	0.17 365	0.18 295	0.30 340	0.67 339

WZ-Net	1.04 434	1.83 473	4.20 487	0.42 292	0.36 283	0.88 417	0.71 442	1.05 413	1.11 458	0.84 408	0.94 424	1.06 444	1.17 456	2.37 451	2.24 459	0.20 391	0.14 198	0.15 331	0.16 268	0.36 385	0.53 297

FAT-Stereo	0.72 322	0.60 174	2.86 386	0.37 231	0.29 218	0.64 292	0.55 400	1.01 384	0.91 415	0.76 383	0.94 424	0.93 413	0.79 417	1.82 393	0.60 264	0.19 380	0.19 254	0.17 365	0.16 268	0.23 248	0.47 269

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 442	2.01 484	2.56 280	0.49 339	0.40 306	1.49 468	0.96 464	1.02 392	0.95 429	0.85 410	0.94 424	1.06 444	0.59 362	2.92 491	1.15 387	0.43 459	0.74 390	0.32 448	0.55 473	0.74 472	1.35 449

RP	0.74 329	1.01 321	2.48 246	0.44 309	0.45 329	0.66 321	0.45 366	0.95 338	0.87 401	0.70 358	0.95 427	0.99 428	0.82 420	1.55 339	0.82 338	0.26 431	0.19 254	0.23 419	0.20 323	0.34 368	0.38 207

AANet_RVC	0.79 357	1.46 434	2.72 351	0.34 180	0.25 173	0.59 210	0.32 277	0.88 283	0.83 374	0.62 299	0.95 427	0.80 369	0.43 269	2.46 460	1.72 429	0.38 453	0.26 301	0.10 90	0.09 63	0.25 277	0.43 243

RainbowNet	1.27 456	2.22 497	3.58 461	1.14 461	0.92 432	1.08 447	0.76 447	1.19 459	1.15 463	0.77 385	0.97 429	1.08 447	0.83 422	1.64 360	1.72 429	1.20 499	1.30 449	1.01 493	0.58 480	1.23 490	0.97 410

ACVNet_1	1.47 474	2.27 502	4.92 502	1.11 457	0.89 428	1.19 457	0.66 430	1.28 465	1.19 466	0.98 425	0.97 429	3.06 497	1.48 473	2.37 451	1.82 437	1.08 494	0.49 349	1.03 494	0.48 460	1.20 489	0.95 405

ccnet	0.77 351	0.61 180	2.01 94	0.40 278	0.46 336	1.05 442	0.59 412	1.02 392	0.74 298	0.90 416	0.97 429	0.82 378	0.89 433	1.68 367	1.16 389	0.32 446	0.26 301	0.32 448	0.28 379	0.35 380	0.47 269

DRaft	0.65 263	0.47 120	2.38 178	0.25 15	0.17 47	0.64 292	0.65 428	0.56 85	0.57 115	0.67 344	0.98 432	0.38 129	0.99 444	1.42 322	2.06 446	0.11 161	0.14 198	0.10 90	0.14 227	0.18 152	0.21 91

ADCS	1.14 447	2.02 485	3.36 435	0.43 304	0.37 289	0.96 433	0.81 453	1.12 444	1.17 465	1.25 464	0.98 432	1.08 447	0.92 438	1.41 321	4.97 509	0.23 414	0.21 277	0.22 411	0.23 350	0.40 414	0.67 339

AnyNet_C32	1.08 442	1.76 470	3.01 406	0.50 345	0.54 356	1.17 455	1.16 483	0.97 349	0.95 429	1.11 442	0.98 432	0.87 397	0.93 440	1.57 346	4.11 503	0.22 406	0.20 268	0.25 430	0.25 361	0.40 414	0.68 344

RAFT-345	0.56 161	0.37 62	2.68 334	0.40 278	0.34 267	0.58 192	0.41 341	0.49 40	0.70 250	0.51 174	0.99 435	0.43 154	0.28 138	1.56 341	0.81 335	0.10 77	0.07 9	0.11 155	0.09 63	0.11 28	0.09 2

DEmStereo	0.69 302	0.40 84	2.42 196	0.42 292	0.18 62	0.66 321	0.88 458	0.54 72	0.64 173	0.60 276	1.00 436	0.45 181	1.24 458	1.53 337	2.21 457	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.10 98	0.11 28	0.14 32

Nwc_Net	0.75 340	1.10 343	2.96 398	0.42 292	0.39 300	0.77 378	0.39 335	1.06 426	0.73 278	0.65 334	1.00 436	0.99 428	0.74 407	1.43 323	0.99 363	0.24 421	0.15 214	0.23 419	0.26 368	0.27 310	0.30 156

DispFullNet	1.69 487	2.25 499	5.23 504	1.53 482	8.78 518	0.89 419	0.37 320	1.03 399	0.98 438	1.37 471	1.00 436	1.13 455	1.97 490	1.51 335	0.98 361	0.55 467	0.32 315	1.19 497	0.64 484	1.16 488	0.88 395

Prome-Stereo	0.53 140	0.36 51	2.39 185	0.60 379	0.23 153	0.63 281	0.41 341	0.66 135	0.67 200	0.59 265	1.02 439	0.43 154	0.71 399	0.61 162	0.34 139	0.10 77	0.07 9	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.44 258

ADCMid	1.06 436	1.82 472	3.53 458	0.39 265	0.36 283	0.99 434	0.58 409	1.01 384	0.94 424	1.23 462	1.02 439	1.01 432	1.01 446	1.11 273	4.04 501	0.22 406	0.19 254	0.42 463	0.32 407	0.42 424	0.53 297

Consistency-Raft	0.92 406	1.21 373	3.50 454	0.98 445	0.63 387	0.77 378	0.54 396	1.02 392	1.01 443	0.62 299	1.03 441	0.65 291	1.04 448	0.81 231	1.36 410	0.45 461	0.47 345	0.51 470	0.59 481	0.65 466	0.47 269

MADNet+	1.44 470	2.19 494	6.00 511	0.89 431	0.70 403	1.58 473	1.11 476	1.56 484	1.30 473	0.89 414	1.03 441	1.25 462	1.12 454	3.29 498	2.80 478	0.48 464	0.57 366	0.39 458	0.36 432	0.63 464	0.69 350

RGC	0.78 353	1.10 343	2.55 277	0.45 316	0.45 329	0.73 355	0.40 339	1.00 375	0.75 304	0.75 379	1.04 443	1.02 435	0.73 403	1.74 373	1.15 387	0.24 421	0.19 254	0.28 435	0.26 368	0.31 349	0.38 207

CBMV_ROB	0.88 392	0.75 245	2.73 356	0.36 219	0.22 128	0.76 368	0.47 376	1.05 413	0.81 361	1.06 437	1.04 443	0.88 401	1.36 463	2.17 441	2.03 443	0.23 414	0.24 289	0.27 433	0.25 361	0.27 310	0.73 360

AF-Net	0.76 345	1.14 351	2.74 359	0.42 292	0.41 311	0.70 340	0.41 341	1.07 429	0.94 424	0.73 370	1.05 445	1.04 440	0.86 428	1.23 292	1.00 366	0.23 414	0.15 214	0.25 430	0.18 295	0.32 357	0.35 189

MFMNet_re	1.01 428	1.73 466	3.04 410	0.85 429	0.76 411	0.93 427	0.81 453	1.02 392	1.10 456	1.05 435	1.06 446	0.84 386	0.96 442	0.93 250	0.97 355	0.68 476	0.61 371	0.63 476	0.60 483	0.77 477	0.80 378

ACVNet-4b	2.00 493	2.19 494	4.85 501	1.09 454	0.86 424	1.15 453	0.53 393	1.11 441	1.15 463	0.65 334	1.09 447	1.97 484	0.69 396	2.31 447	9.78 522	5.73 521	0.42 336	1.03 494	0.55 473	1.89 506	0.92 401

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 467	2.04 487	3.02 408	0.58 377	0.41 311	2.15 499	1.00 471	1.31 469	1.29 471	1.05 435	1.10 448	1.29 465	0.91 435	3.07 494	1.34 406	1.65 509	0.84 401	0.68 479	0.88 498	1.55 502	1.91 474

HHNet	0.63 245	0.67 198	3.10 415	0.37 231	0.25 173	0.64 292	0.60 416	0.70 156	0.67 200	0.55 211	1.12 449	0.32 99	0.60 370	0.43 79	1.75 432	0.16 333	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.18 152	0.22 98

GANet	0.92 406	1.20 371	2.68 334	0.45 316	0.27 201	0.76 368	0.66 430	0.94 324	0.77 327	0.79 394	1.17 450	0.84 386	0.91 435	2.72 479	1.76 433	0.18 364	0.42 336	0.44 466	0.20 323	0.33 361	0.94 402

MDST_ROB	1.28 457	0.53 149	3.84 475	0.55 363	0.45 329	4.06 512	0.60 416	1.36 472	0.89 410	2.18 495	1.17 450	0.98 425	0.72 400	4.28 510	2.12 450	0.20 391	0.16 228	0.19 391	0.17 284	0.20 203	0.84 386

ASMatch	0.61 211	0.47 120	2.72 351	0.91 437	0.36 283	0.56 159	0.24 139	0.54 72	0.67 200	0.48 127	1.20 452	0.47 199	0.65 381	1.33 310	0.93 351	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.10 18	0.17 60

MFN_U_SF_RVC	1.57 482	2.56 514	3.30 432	0.66 402	0.41 311	1.15 453	0.51 386	1.27 464	1.35 475	1.61 485	1.20 452	1.43 473	0.97 443	1.80 388	2.10 448	1.88 512	1.79 476	1.97 515	2.14 516	1.61 503	1.76 473

aanetorigin	0.81 362	1.03 327	2.64 314	0.44 309	0.44 326	0.59 210	1.00 471	0.59 103	0.70 250	1.54 483	1.22 454	0.82 378	1.08 451	1.06 264	1.07 374	0.18 364	0.15 214	0.17 365	0.21 334	0.53 454	0.65 335

SPS-STEREO	1.22 452	1.65 460	3.41 447	0.66 402	0.69 401	1.01 437	0.68 437	1.10 437	0.96 431	1.40 475	1.25 455	1.46 475	1.08 451	2.05 426	2.24 459	0.66 474	0.61 371	0.58 472	0.57 479	0.66 467	1.65 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	1.07 438	1.22 378	2.80 371	0.40 278	0.33 257	1.50 469	1.87 505	0.97 349	1.04 449	1.26 465	1.28 456	0.99 428	1.41 467	1.36 313	3.51 492	0.17 353	0.14 198	0.22 411	0.21 334	0.32 357	0.43 243

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 413	0.84 272	3.40 445	1.46 476	0.78 416	1.37 463	0.70 441	1.11 441	0.68 227	0.80 396	1.29 457	1.09 450	0.59 362	1.16 280	1.01 368	0.14 286	0.53 357	0.11 155	0.46 456	0.31 349	0.86 393

PWC_ROB	0.81 362	1.41 423	2.60 294	0.41 288	0.40 306	0.63 281	0.31 266	1.04 405	0.99 441	0.92 419	1.29 457	0.78 360	0.68 391	1.65 363	1.50 419	0.19 380	0.12 167	0.18 384	0.13 205	0.51 450	0.54 300

RTS	1.29 458	1.59 450	6.48 514	0.63 390	0.57 365	1.59 474	0.90 461	1.15 451	1.44 478	1.20 456	1.31 459	1.10 452	0.87 431	2.67 475	2.27 461	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 440	0.68 344

RTSA	1.29 458	1.59 450	6.48 514	0.63 390	0.57 365	1.59 474	0.90 461	1.15 451	1.44 478	1.20 456	1.31 459	1.10 452	0.87 431	2.67 475	2.27 461	0.21 400	0.38 328	0.19 391	0.20 323	0.46 440	0.68 344

EDNetEfficient	1.29 458	0.78 255	4.27 490	0.65 397	1.03 449	0.94 429	1.38 495	0.87 275	1.75 491	2.33 501	1.32 461	1.04 440	2.21 495	1.59 353	4.07 502	0.16 333	0.19 254	0.15 331	0.27 377	0.38 399	0.40 222

tt	4.94 516	0.32 21	4.22 488	2.29 506	1.58 489	10.19 523	16.94 527	9.44 525	5.03 512	1.69 486	1.33 462	4.68 509	5.02 513	3.38 501	5.91 513	6.15 522	9.47 529	2.80 519	3.16 520	3.54 518	1.58 463

AnyNet_C01	1.20 451	1.89 476	4.25 489	0.55 363	0.54 356	1.57 472	1.39 496	1.10 437	1.13 460	1.19 451	1.34 463	1.15 458	1.11 453	1.73 371	2.89 481	0.26 431	0.24 289	0.28 435	0.24 353	0.50 448	0.68 344

CrosDoStereo	0.96 419	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 512	0.77 183	0.66 187	0.70 358	1.39 464	0.53 228	1.47 471	1.77 380	3.02 484	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 156

DeepStereo_LL	0.96 419	0.49 127	2.66 319	0.27 43	0.33 257	0.54 139	3.69 512	0.77 183	0.66 187	0.70 358	1.39 464	0.53 228	1.47 471	1.77 380	3.02 484	0.10 77	0.08 43	0.11 155	0.11 146	0.22 232	0.30 156

PVD	1.05 435	1.21 373	2.36 173	0.84 428	0.91 431	1.04 440	0.64 425	1.32 470	1.68 488	1.43 477	1.41 466	1.14 456	1.15 455	1.49 333	1.77 434	0.27 435	0.65 377	0.28 435	0.35 425	0.40 414	0.73 360

EAI-Stereo	1.16 449	0.29 3	1.94 81	0.55 363	0.97 440	1.96 490	7.94 522	1.34 471	1.03 446	1.01 432	1.48 467	0.51 218	0.66 387	0.65 178	1.42 415	0.09 26	0.23 287	0.09 37	0.53 471	0.13 53	0.49 280

EDNetEfficientorigin	8.19 521	1.27 389	145.54 541	0.51 348	0.96 437	0.75 364	0.49 383	0.86 266	1.57 485	2.12 493	1.49 468	1.28 463	1.35 461	1.84 396	2.15 453	0.14 286	0.13 183	0.17 365	0.18 295	0.39 408	0.64 334

JetBlue	1.89 490	2.09 489	4.16 485	0.74 415	1.23 470	4.52 516	3.86 514	1.68 488	1.26 468	1.28 467	1.54 469	2.36 490	1.86 487	3.35 500	3.37 488	0.54 465	0.49 349	0.48 468	0.49 462	1.39 499	1.21 434

otaku	1.15 448	2.10 490	3.51 455	0.98 445	0.74 406	1.02 439	0.59 412	1.03 399	0.89 410	0.70 358	1.60 470	0.98 425	0.65 381	1.63 357	1.80 436	0.99 491	0.46 342	0.73 481	0.40 442	1.30 495	0.88 395

THIR-Stereo	0.88 392	0.85 276	2.33 170	0.26 31	0.16 28	0.59 210	2.69 508	0.62 119	0.54 93	0.62 299	1.61 471	0.96 422	1.77 484	1.67 364	2.20 456	0.10 77	0.08 43	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.21 91

FTStereo	0.79 357	0.32 21	2.83 380	0.70 412	0.21 116	0.73 355	1.75 502	0.61 115	0.60 138	1.07 438	1.62 472	1.28 463	2.11 493	0.75 210	0.30 91	0.19 380	0.08 43	0.12 208	0.11 146	0.12 38	0.39 215

ACVNet_2	1.54 480	2.20 496	4.42 496	1.10 456	0.93 435	1.37 463	0.87 456	1.53 481	1.71 490	1.22 460	1.72 473	2.12 487	1.06 449	2.58 468	1.93 439	0.94 486	0.54 359	1.00 492	0.56 475	2.11 510	0.96 407

PWCK	1.62 485	2.32 506	4.27 490	1.11 457	0.56 360	1.81 485	1.84 503	1.55 483	1.54 484	1.45 478	1.81 474	1.82 482	1.38 465	3.34 499	2.14 452	1.09 495	0.57 366	0.98 491	0.59 481	1.50 501	0.79 376

SANet	1.35 464	1.80 471	4.39 495	0.41 288	0.29 218	1.72 481	0.89 460	1.17 457	2.47 501	1.22 460	1.82 475	1.72 481	1.70 481	2.57 466	3.30 486	0.18 364	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.34 368	0.62 325

DGSMNet	2.93 506	0.77 249	3.44 451	3.58 518	4.25 515	2.53 505	6.86 521	1.03 399	0.88 405	0.58 246	1.85 476	0.79 362	0.62 374	1.63 357	1.46 417	4.62 519	4.98 522	5.15 523	4.71 522	4.52 521	4.37 517

RAFT-RH_RVC	0.65 263	0.73 230	2.78 368	0.39 265	0.29 218	0.60 224	0.18 26	0.45 26	0.63 163	0.75 379	1.89 477	0.47 199	0.29 156	1.59 353	1.21 394	0.15 316	0.07 9	0.13 269	0.13 205	0.11 28	0.10 6

CSAN	1.38 466	1.74 469	4.12 483	0.53 354	0.38 298	1.06 445	1.15 481	1.29 466	1.12 459	1.19 451	1.90 478	1.04 440	1.44 468	5.92 517	2.82 480	0.26 431	0.22 280	0.24 425	0.25 361	0.35 380	0.54 300

FINET	1.92 491	1.96 478	4.49 498	1.62 485	1.39 478	3.51 510	4.39 515	2.89 508	2.58 502	1.39 473	1.98 479	1.35 468	2.12 494	1.64 360	2.12 450	0.84 484	1.03 420	0.18 384	0.29 383	0.54 455	2.12 484

SGM_RVC	2.11 496	1.07 334	2.87 387	0.98 445	0.92 432	2.72 506	1.88 506	1.91 496	12.27 520	2.09 491	1.99 480	2.47 491	2.24 496	2.87 490	2.03 443	0.54 465	0.47 345	0.42 463	0.47 457	0.74 472	1.22 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWCDC_ROB	0.83 371	1.57 446	2.63 305	0.48 328	0.37 289	0.78 384	0.29 239	1.04 405	1.36 476	0.63 308	2.05 481	0.64 288	0.70 398	1.10 269	1.20 393	0.33 448	0.14 198	0.15 331	0.12 183	0.63 464	0.46 267

UNDER WATER-64	2.59 499	2.28 503	5.63 508	1.85 498	1.45 481	3.28 508	1.60 501	2.62 504	5.57 513	2.09 491	2.12 482	4.10 503	4.21 511	2.74 482	3.64 495	1.49 506	0.86 402	1.58 510	1.09 507	1.91 507	1.62 467

DCRE	0.76 345	0.80 261	2.31 166	1.05 452	1.18 467	0.63 281	0.26 181	1.03 399	0.59 132	0.52 184	2.12 482	0.44 169	0.27 124	0.41 70	0.53 235	0.09 26	1.02 419	0.10 90	0.32 407	0.16 105	1.47 459

coex-ft	6.14 519	1.98 480	60.80 539	0.34 180	0.30 231	0.80 391	1.17 485	0.76 176	4.34 511	19.82 531	2.15 484	1.61 479	8.77 521	1.82 393	10.36 523	0.44 460	2.05 488	0.18 384	0.19 313	0.39 408	4.61 521

LSM	3.40 509	1.42 427	5.81 510	9.98 524	30.74 535	0.86 408	1.14 479	0.99 365	1.26 468	1.40 475	2.18 485	0.93 413	0.85 426	1.76 377	1.03 369	0.22 406	0.35 321	0.24 425	0.29 383	0.40 414	6.21 523

IMH-64-1	1.50 475	1.98 480	2.69 341	1.39 472	1.12 463	1.39 465	1.19 486	1.80 490	1.47 480	1.19 451	2.20 486	1.53 476	1.51 475	2.12 436	1.98 440	1.34 502	0.68 380	1.28 500	0.70 486	1.37 497	1.12 423

IMH-64	1.50 475	1.98 480	2.69 341	1.39 472	1.12 463	1.39 465	1.19 486	1.80 490	1.47 480	1.19 451	2.20 486	1.53 476	1.51 475	2.12 436	1.98 440	1.34 502	0.68 380	1.28 500	0.70 486	1.37 497	1.12 423

ELAS_RVC	1.51 478	0.88 287	3.36 435	0.63 390	0.56 360	1.53 470	2.73 509	1.53 481	1.76 492	2.26 499	2.21 488	2.10 486	3.07 503	2.08 431	2.52 467	0.42 456	0.42 336	0.42 463	0.37 434	0.51 450	0.84 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.84 489	7.91 523	10.36 519	0.42 292	0.33 257	1.04 440	1.29 491	1.01 384	0.88 405	1.19 451	2.30 489	1.03 436	1.79 485	2.60 470	2.81 479	0.22 406	0.21 277	0.21 406	0.19 313	0.25 277	0.79 376
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetRed	3.37 508	4.96 519	10.08 518	1.48 478	1.73 495	7.63 520	5.47 519	3.47 514	2.20 498	2.42 502	2.40 490	2.98 495	2.35 497	3.52 504	6.60 515	1.33 501	1.90 480	1.38 504	1.23 509	2.30 511	2.02 479

MeshStereo	1.29 458	1.34 404	3.04 410	0.35 202	0.28 213	1.10 449	0.69 439	1.42 477	1.07 453	2.71 508	2.43 491	2.95 494	1.50 474	2.92 491	2.03 443	0.23 414	0.22 280	0.22 411	0.19 313	0.50 448	0.69 350
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
ELAS	1.52 479	0.92 305	2.91 392	0.62 387	0.57 365	3.13 507	2.21 507	1.67 487	1.58 486	2.42 502	2.43 491	1.87 483	2.49 498	1.85 400	2.70 474	0.42 456	0.43 339	0.41 461	0.40 442	0.51 450	0.85 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.58 483	2.04 487	3.25 426	0.94 439	0.75 408	1.75 482	1.13 478	1.87 493	1.97 497	1.46 480	2.53 493	1.98 485	1.75 482	3.13 495	2.48 466	0.69 477	0.67 379	0.94 489	0.74 491	0.80 480	0.77 367

G-Net	1.02 429	0.70 218	3.23 423	0.60 379	0.66 395	2.00 494	0.71 442	0.78 190	0.70 250	1.14 445	2.53 493	1.29 465	1.01 446	1.47 330	1.74 431	0.25 427	0.24 289	0.24 425	0.26 368	0.37 392	0.40 222

WAO-6	1.69 487	1.87 475	3.21 422	1.15 462	1.01 446	2.29 500	1.06 475	1.85 492	2.84 507	1.30 470	2.59 495	2.19 488	1.67 479	2.62 471	2.52 467	0.96 488	0.68 380	1.19 497	0.84 495	1.13 486	0.95 405

WCMA_ROB	1.29 458	1.21 373	3.13 418	0.65 397	0.36 283	1.20 458	0.78 450	1.00 375	0.98 438	1.78 488	2.62 496	3.08 498	2.01 491	1.86 402	2.35 463	0.38 453	0.38 328	0.32 448	0.32 407	0.31 349	1.06 420

MSMD_ROB	1.41 468	1.03 327	2.75 361	0.41 288	0.32 251	2.00 494	0.61 421	0.96 341	1.43 477	2.97 511	2.63 497	4.76 510	2.04 492	2.44 459	1.78 435	0.30 443	0.26 301	0.32 448	0.32 407	0.32 357	0.63 329

IMH	2.14 497	2.46 510	3.60 464	1.70 490	1.13 465	1.65 478	0.93 463	2.13 501	1.93 496	1.37 471	2.64 498	2.19 488	1.82 486	5.77 515	2.18 455	5.70 520	1.05 421	1.31 502	0.72 490	1.39 499	1.13 425

SDNR	2.06 494	2.93 517	2.94 396	1.55 483	5.13 516	1.98 493	0.24 139	1.95 499	2.62 503	0.92 419	2.71 499	5.76 514	0.68 391	3.61 505	3.84 497	0.33 448	0.38 328	0.22 411	0.17 284	1.13 486	2.04 480

UNDER WATER	2.84 503	2.25 499	5.25 505	1.84 497	1.45 481	2.36 502	1.44 500	3.23 511	6.51 516	2.61 505	2.73 500	5.69 513	5.64 515	3.14 496	4.18 504	1.48 505	0.81 397	1.60 511	1.07 505	1.91 507	1.67 470

FCDSN-DC	1.45 472	1.12 347	3.30 432	0.48 328	0.41 311	1.13 451	0.60 416	1.17 457	1.28 470	2.25 498	2.85 501	3.65 501	3.34 507	2.58 468	2.44 465	0.31 445	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.37 392	0.78 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.10 495	2.61 515	4.30 494	1.79 495	1.81 497	1.68 480	1.04 474	2.35 503	2.78 506	1.27 466	2.87 502	4.21 506	1.46 470	2.83 488	2.02 442	2.87 516	0.92 406	1.19 497	1.47 513	1.29 493	1.18 427

pmcnn	1.44 470	1.25 386	3.57 460	0.74 415	1.42 479	0.72 351	0.56 404	1.04 405	1.06 452	1.03 434	2.89 503	6.01 515	0.75 411	2.54 464	3.60 494	0.14 286	0.11 149	0.08 7	0.06 8	0.34 368	0.81 383

FC-DCNN	1.60 484	0.85 276	3.44 451	0.46 321	0.39 300	1.96 490	0.66 430	1.72 489	1.70 489	2.75 509	2.91 504	4.20 504	3.15 504	2.72 479	2.66 472	0.30 443	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

FC-DCNN v2	1.65 486	0.85 276	3.39 440	0.46 321	0.39 300	2.02 496	0.66 430	1.94 498	1.84 495	2.81 510	2.99 505	4.39 508	3.25 505	2.81 487	2.75 477	0.29 442	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

TCMNet-wrong-test	5.56 517	6.73 522	6.40 513	13.05 528	11.91 522	7.29 519	5.47 519	7.17 523	1.58 486	2.68 507	3.15 506	8.30 519	5.87 517	4.80 514	6.10 514	3.08 517	0.98 411	2.37 517	1.99 515	6.69 523	5.63 522

MADNet++	2.94 507	2.17 493	3.27 428	2.55 511	2.28 506	3.29 509	3.37 510	2.76 506	2.67 505	3.10 512	3.20 507	2.78 493	3.25 505	4.11 509	4.68 508	2.72 515	2.27 503	3.03 520	2.43 518	2.34 512	2.59 502

WAO-8	2.91 504	2.55 512	3.77 469	1.93 502	1.04 450	4.08 513	0.99 467	3.25 512	6.09 514	2.20 496	3.34 508	3.33 499	2.64 499	11.73 523	2.52 467	2.12 513	1.92 481	1.55 508	0.93 499	1.27 491	0.96 407

Venus	2.91 504	2.55 512	3.77 469	1.93 502	1.04 450	4.08 513	0.99 467	3.25 512	6.09 514	2.20 496	3.34 508	3.33 499	2.64 499	11.73 523	2.52 467	2.12 513	1.92 481	1.55 508	0.93 499	1.27 491	0.96 407

IGEV-RUCA	2.30 498	0.38 72	1.36 18	0.41 288	1.90 498	2.03 497	1.86 504	1.37 473	1.78 493	3.73 515	3.72 510	5.06 511	8.09 519	2.15 438	1.63 425	0.26 431	0.77 391	2.71 518	1.91 514	2.43 513	2.42 500

SGM+DAISY	2.67 500	2.14 492	4.28 492	1.92 501	2.11 504	4.36 515	5.22 518	3.17 509	3.00 508	3.24 514	3.81 511	3.03 496	3.61 508	2.53 463	3.79 496	1.15 496	1.29 446	0.66 477	0.71 489	0.95 483	2.44 501

NVStereoNet_ROB	1.45 472	1.62 455	3.59 462	1.09 454	0.70 403	0.86 408	0.67 435	1.19 459	1.51 482	1.20 456	4.05 512	1.61 479	1.94 489	2.97 493	2.07 447	0.67 475	0.69 383	0.55 471	0.70 486	0.57 457	0.67 339
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.92 491	2.31 505	5.03 503	1.31 464	1.08 456	1.55 471	0.99 467	1.98 500	2.33 500	1.51 482	4.15 513	4.23 507	1.39 466	2.31 447	2.10 448	1.18 498	0.69 383	1.18 496	0.75 492	1.30 495	1.07 421

SGM-ForestM	3.67 512	2.70 516	5.34 507	1.65 488	1.72 494	6.02 518	5.08 517	4.10 517	3.47 509	4.59 517	4.21 514	9.81 521	5.79 516	6.44 518	6.97 517	0.88 485	1.09 424	0.33 452	0.45 452	0.68 468	2.10 483

TorneroNet-64	2.74 501	2.23 498	4.18 486	1.48 478	1.20 468	3.88 511	1.01 473	3.48 516	6.61 517	2.62 506	4.55 515	4.20 504	3.84 510	3.39 502	3.40 490	1.23 500	0.66 378	1.39 505	0.80 493	3.42 517	1.27 441

LE_ROB	4.55 515	2.43 509	9.94 517	2.79 514	4.03 514	2.40 503	3.54 511	2.72 505	11.04 519	11.64 524	4.69 516	5.25 512	10.74 522	4.52 513	9.73 521	0.82 483	0.70 386	1.34 503	0.97 502	0.74 472	0.94 402

MANE	3.51 511	2.03 486	3.88 477	1.89 500	2.01 501	5.98 517	4.72 516	5.87 520	7.13 518	3.80 516	5.10 517	6.11 516	5.34 514	4.39 511	5.05 510	1.07 493	1.28 444	0.50 469	0.85 496	0.76 475	2.36 499

HanzoNet	7.85 520	3.30 518	5.75 509	7.47 522	3.97 513	2.34 501	1.37 493	3.47 514	4.02 510	13.30 525	10.49 518	10.86 522	16.67 528	8.50 522	10.51 524	10.80 528	9.84 530	5.83 524	13.69 528	7.24 524	7.51 524

Anonymous_1	22.76 530	11.11 524	11.93 520	12.73 525	26.05 534	19.39 530	27.77 533	14.18 527	13.64 524	14.92 526	10.66 519	11.26 523	11.24 525	12.48 527	14.45 527	37.82 540	7.87 524	34.92 537	63.61 537	87.51 540	11.75 529

DPSM_ROB	12.32 524	11.13 525	12.31 521	12.90 526	12.80 524	19.81 533	28.13 534	14.50 528	14.31 527	10.62 521	11.34 520	12.03 526	11.89 526	13.08 528	15.22 528	7.09 524	8.31 526	6.47 526	7.32 523	8.69 525	8.43 527

DPSM	12.32 524	11.13 525	12.31 521	12.90 526	12.80 524	19.81 533	28.13 534	14.50 528	14.31 527	10.62 521	11.34 520	12.03 526	11.89 526	13.08 528	15.22 528	7.09 524	8.31 526	6.47 526	7.32 523	8.69 525	8.43 527

notaker	2.77 502	2.35 507	4.02 480	2.61 512	1.44 480	1.77 483	1.14 479	2.77 507	1.81 494	2.30 500	11.41 522	3.95 502	4.70 512	3.24 497	3.01 483	1.58 508	0.88 403	1.71 513	1.08 506	2.10 509	1.44 457

DGTPSM_ROB	8.97 522	5.94 520	13.01 523	5.95 521	11.34 520	8.54 521	24.06 528	6.47 521	13.52 522	5.19 518	11.52 523	6.18 517	11.04 523	7.02 519	13.92 525	4.47 518	7.66 523	3.90 521	7.43 525	4.34 520	7.98 525

DPSMNet_ROB	9.58 523	5.96 521	13.98 526	8.88 523	11.87 521	8.54 521	24.08 529	6.48 522	13.67 525	5.35 519	11.53 524	6.31 518	11.04 523	7.69 520	14.09 526	7.61 527	8.23 525	5.03 522	7.75 526	5.24 522	8.36 526

KSHMR	4.19 513	2.37 508	6.24 512	1.73 493	1.48 485	1.97 492	1.29 491	3.18 510	17.06 530	2.15 494	15.74 525	9.09 520	1.75 482	8.33 521	2.37 464	1.55 507	1.29 446	1.70 512	1.23 509	1.75 504	1.60 465

ktn	4.44 514	2.47 511	3.70 468	1.82 496	1.49 486	2.11 498	1.40 497	2.30 502	12.56 521	11.36 523	16.25 526	11.30 524	3.77 509	4.41 512	3.47 491	1.86 511	0.99 413	1.74 514	1.21 508	3.28 516	1.39 453

TorneroNet	5.60 518	2.30 504	3.98 478	1.49 480	1.26 473	14.47 525	1.11 476	4.85 518	20.66 535	10.12 520	16.30 527	11.78 525	7.35 518	3.41 503	4.38 505	1.36 504	0.70 386	1.46 507	0.87 497	2.73 514	1.33 446

xxxxx1	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

tt_ll	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

ff	29.05 538	20.74 531	14.05 527	50.10 537	40.25 537	19.01 527	26.60 530	21.83 534	20.22 532	16.52 528	17.56 528	18.33 529	21.41 531	16.11 531	20.77 533	23.48 533	26.77 536	66.36 538	78.56 538	30.19 535	32.23 538

LRCNet_RVC	13.78 528	19.34 529	13.01 523	19.47 530	12.67 523	1.85 487	0.42 347	12.28 526	1.10 456	15.76 527	18.69 531	12.52 528	8.65 520	12.22 526	9.64 520	22.29 532	8.38 528	25.92 534	24.06 534	19.72 532	17.59 532

BEATNet-Init1	12.32 524	12.82 527	28.66 536	3.22 516	3.71 512	21.59 535	11.42 523	14.54 530	13.73 526	20.24 532	20.16 532	26.14 537	19.85 530	19.08 534	15.33 530	1.81 510	1.93 483	2.05 516	2.48 519	4.25 519	3.41 514

HaxPig	19.88 529	22.39 535	22.30 530	17.98 529	17.98 527	12.06 524	12.06 524	16.25 531	15.97 529	21.05 533	21.41 533	18.85 532	18.35 529	20.07 535	19.64 532	23.57 536	23.19 535	24.07 533	23.71 533	22.95 533	23.72 535

LSM0	26.57 536	22.53 537	25.76 534	30.62 536	52.30 540	39.86 539	56.49 537	29.18 539	28.76 537	21.26 535	22.46 534	24.42 536	23.97 536	26.42 539	30.66 540	14.29 531	16.56 531	13.06 530	14.65 530	17.62 530	20.52 533

CasAABBNet	24.76 534	22.38 534	24.44 532	26.05 534	25.75 532	39.79 537	56.76 539	29.10 538	28.88 538	21.22 534	22.69 535	24.21 534	23.99 537	26.23 537	30.62 539	14.22 529	16.71 532	13.03 528	14.75 531	17.49 528	16.97 530

Selective-RAFT-Error	24.83 535	22.44 536	24.80 533	26.10 535	25.82 533	39.85 538	56.72 538	29.21 540	29.03 540	21.29 536	22.80 536	24.25 535	24.07 538	26.28 538	30.60 538	14.24 530	16.85 533	13.04 529	14.75 531	17.53 529	17.02 531

DPSimNet_ROB	24.35 533	23.81 538	31.38 538	25.93 533	22.83 530	31.30 536	34.38 536	20.78 533	28.92 539	27.39 538	22.99 537	28.29 539	35.76 540	15.47 530	17.82 531	24.28 537	17.90 534	22.23 532	14.12 529	19.38 531	22.12 534

MEDIAN_ROB	23.95 532	26.96 539	26.29 535	22.14 531	22.09 529	16.18 526	14.23 525	20.47 532	20.09 531	25.43 537	25.22 538	22.96 533	22.54 534	24.33 536	23.18 536	28.15 538	27.16 539	28.60 535	27.73 535	27.59 534	27.58 536

AVERAGE_ROB	26.91 537	30.28 540	29.18 537	25.78 532	25.30 531	19.49 531	15.38 526	23.70 537	23.02 536	28.38 539	27.78 539	26.23 538	25.76 539	26.95 540	25.55 537	31.27 539	30.02 540	31.76 536	30.80 536	30.88 538	30.77 537

PML	22.99 531	17.34 528	8.24 516	5.48 520	9.84 519	50.35 540	102.65 540	5.84 519	13.52 522	37.08 540	104.84 540	30.61 540	23.20 535	12.09 525	7.96 519	6.27 523	2.12 494	6.31 525	2.42 517	10.67 527	2.95 507

test_example2	115.17 541	122.38 541	93.45 540	115.38 540	123.53 541	101.24 541	113.11 541	54.67 541	99.94 541	135.50 541	136.43 541	85.67 541	85.40 541	110.44 541	104.91 541	152.17 541	205.21 541	99.17 541	114.27 541	138.55 541	112.04 541

ccccc		297.53 542		372.50 542	377.87 542	200.30 542		217.33 542		202.36 542		213.34 542		312.79 542		409.97 542	354.33 542	255.69 542	227.31 542	431.13 542

Low-res two-view benchmark