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

LG-Stereo_L2	0.29 6	0.42 94	0.97 6	0.36 226	0.25 176	0.31 15	0.22 88	0.40 15	0.28 1	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 86	0.23 30	0.08 4	0.49 352	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.58 322

LG-Stereo_L1	0.30 9	0.42 94	0.97 6	0.35 208	0.28 217	0.28 7	0.21 72	0.39 11	0.30 2	0.19 4	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 88	0.22 14	0.08 4	0.71 396	0.08 7	0.06 8	0.08 4	0.51 293

GREAT-IGEV	0.92 417	0.56 172	2.08 120	0.98 457	2.29 519	0.47 83	0.18 33	0.35 5	0.78 344	0.74 388	0.33 84	0.15 3	0.18 37	1.00 267	0.55 252	0.09 30	3.79 529	0.07 1	0.26 380	0.22 243	3.26 525

MonSter	0.47 95	0.29 4	1.07 11	0.22 4	0.18 65	0.51 112	0.14 12	0.49 49	0.35 6	0.26 46	0.18 7	0.15 3	0.11 2	0.88 253	0.47 214	0.06 1	2.11 505	0.07 1	0.81 506	0.07 1	1.01 426

DEFOM-Stereo	0.26 2	0.61 190	1.22 16	0.24 10	0.14 15	0.49 94	0.18 33	0.31 2	0.31 3	0.20 7	0.18 7	0.15 3	0.14 8	0.42 80	0.19 5	0.08 4	0.06 1	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.16 55

LGtest1	0.26 2	0.43 104	0.82 1	0.23 7	0.21 119	0.31 15	0.11 2	0.36 7	0.43 29	0.24 30	0.18 7	0.16 6	0.14 8	0.30 9	0.28 82	0.10 88	0.16 231	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.42 238

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 81	1.36 424	1.30 20	0.24 10	0.12 4	0.33 24	0.20 50	0.41 19	0.37 9	0.32 69	0.21 18	0.16 6	0.14 8	0.29 7	0.62 283	0.55 479	1.42 472	0.11 165	0.13 217	0.25 288	0.56 315

MLG-Stereo_test3	0.31 10	0.44 115	1.03 9	0.48 336	0.40 314	0.36 35	0.13 6	0.39 11	0.46 44	0.28 55	0.19 11	0.17 8	0.12 3	0.25 2	0.18 2	0.09 30	0.53 361	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.45 266

MLG-Stereo	0.38 42	0.43 104	1.46 34	0.24 10	0.42 332	0.44 61	0.13 6	0.42 23	0.51 77	0.27 53	0.14 5	0.17 8	0.13 7	0.35 43	0.18 2	0.08 4	1.45 474	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 14	0.40 85	1.21 15	0.35 208	0.16 31	0.29 10	0.16 21	0.59 115	0.56 119	0.20 7	0.20 15	0.17 8	0.26 120	0.40 64	0.38 172	0.09 30	0.08 45	0.08 7	0.25 373	0.12 46	0.43 246

IGEV-Stereo++	0.58 187	0.29 4	1.66 52	0.37 239	0.53 365	0.47 83	0.13 6	0.54 81	0.37 9	1.02 445	0.25 32	0.17 8	0.22 70	1.04 274	0.27 69	0.08 4	1.98 499	0.08 7	0.06 8	0.17 139	1.92 487

111111	0.39 46	0.28 3	0.93 5	0.33 162	0.42 332	0.43 55	0.13 6	0.48 45	0.39 13	0.24 30	0.31 70	0.18 12	0.17 20	0.43 82	0.23 30	0.09 30	1.32 461	0.08 7	0.06 8	0.25 288	1.00 425

MLG-Stereo_test1	0.36 31	0.45 123	1.50 40	0.24 10	0.35 280	0.45 64	0.13 6	0.36 7	0.51 77	0.20 7	0.10 1	0.18 12	0.12 3	0.33 27	0.18 2	0.08 4	1.36 464	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.47 273

SGD-Stereo	0.23 1	0.31 11	0.87 2	0.23 7	0.11 1	0.40 45	0.16 21	0.33 4	0.40 17	0.20 7	0.19 11	0.18 12	0.17 20	0.38 53	0.17 1	0.11 172	0.06 1	0.08 7	0.07 29	0.10 26	0.09 2

dual_stereo	0.94 424	0.31 11	1.80 62	0.90 445	2.52 521	0.54 148	0.15 14	0.69 158	1.02 456	0.25 37	0.18 7	0.18 12	0.14 8	0.63 176	0.35 156	0.09 30	3.76 528	0.07 1	0.47 469	0.07 1	4.59 533

UniTT-Stereo	0.36 31	0.66 207	2.43 212	0.28 64	0.24 168	0.30 12	0.18 33	0.35 5	0.36 8	0.26 46	0.37 106	0.18 12	0.18 37	0.33 27	0.30 100	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.25 288	0.09 2

LG-G_1	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

LG-G	0.41 55	0.43 104	1.62 47	0.50 354	0.35 280	0.50 104	0.12 3	0.47 41	0.44 37	0.33 71	0.20 15	0.19 17	0.15 12	0.94 260	0.21 9	0.09 30	0.61 376	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.87 404

FoundationStereo	0.61 222	0.37 63	0.91 4	1.96 516	2.40 520	0.20 2	0.16 21	0.26 1	0.86 407	0.16 1	0.12 2	0.19 17	0.17 20	0.58 159	0.32 126	0.10 88	2.98 526	0.08 7	0.06 8	0.07 1	0.20 87

IGEV-Stereo+	0.48 106	0.32 22	1.43 30	0.26 36	0.46 347	0.30 12	0.13 6	0.32 3	0.57 126	0.80 408	0.24 24	0.19 17	0.19 45	0.57 153	0.46 209	0.10 88	1.36 464	0.08 7	0.22 357	0.46 452	1.04 430

fffft	0.36 31	0.70 228	1.51 41	0.25 20	0.15 22	0.42 52	0.24 149	0.46 38	0.42 24	0.22 18	0.19 11	0.20 21	0.16 16	0.47 96	0.69 307	0.07 2	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.30 352	0.45 266
1: 1. 1
RAStereo	0.33 16	0.81 275	2.22 158	0.27 48	0.18 65	0.25 5	0.20 50	0.45 32	0.38 11	0.21 12	0.26 38	0.20 21	0.16 16	0.26 3	0.26 60	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.09 2

MyStereo07	0.56 172	0.68 217	2.42 207	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.58 106	0.72 285	1.17 461	0.26 38	0.20 21	0.27 134	1.28 315	0.28 82	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

ff7	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

ffff	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

11t	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

CAS	0.39 46	0.31 11	1.79 60	0.81 439	0.34 272	0.51 112	0.23 123	0.49 49	0.42 24	0.23 23	0.31 70	0.20 21	0.17 20	0.30 9	0.25 46	0.77 492	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.41 233

ccc-4	0.65 274	0.58 176	2.09 124	0.39 273	0.60 386	0.56 168	0.23 123	0.49 49	0.62 164	1.00 440	0.24 24	0.20 21	0.24 90	0.71 207	0.24 35	0.09 30	2.09 501	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

SMoEStereo_RVC	0.36 31	0.83 278	1.48 38	0.26 36	0.15 22	0.46 72	0.22 88	0.40 15	0.43 29	0.23 23	0.24 24	0.21 29	0.18 37	0.47 96	0.59 269	0.07 2	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.42 238

CAS++	0.34 20	0.39 79	1.90 83	0.25 20	0.18 65	0.32 18	0.20 50	0.78 202	0.44 37	0.31 66	0.31 70	0.21 29	0.16 16	0.34 33	0.20 7	0.15 327	0.13 186	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
S2M2	0.27 4	0.32 22	1.41 29	0.24 10	0.17 50	0.24 4	0.09 1	0.36 7	0.50 70	0.17 2	0.25 32	0.22 31	0.17 20	0.27 4	0.29 93	0.16 344	0.12 170	0.11 165	0.12 195	0.15 96	0.12 16

IGEV++	0.74 340	0.70 228	2.05 115	1.11 469	1.09 470	0.32 18	0.21 72	0.75 185	0.43 29	0.30 63	0.30 60	0.22 31	0.27 134	0.98 266	0.31 116	0.10 88	2.50 520	0.08 7	0.15 259	0.27 322	2.70 516

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 137	0.51 151	1.12 12	0.26 36	0.22 131	0.46 72	0.20 50	1.10 449	1.33 486	3.13 525	0.33 84	0.22 31	0.20 55	0.34 33	0.26 60	0.11 172	0.09 97	0.11 165	0.09 74	0.17 139	0.21 94

AEACV	0.89 410	0.29 4	1.84 70	2.50 520	1.68 505	0.53 137	0.21 72	1.01 396	0.42 24	0.68 362	0.31 70	0.22 31	0.39 237	1.63 369	0.25 46	0.09 30	2.60 521	0.09 46	0.54 484	0.23 259	2.27 510

anonymousdsp	0.86 396	0.59 183	2.65 326	1.33 478	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.13 456	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.12 523

Selective-IGEV	0.57 179	0.42 94	1.87 79	1.67 501	1.33 487	0.36 35	0.20 50	0.61 127	0.71 276	0.22 18	0.31 70	0.22 31	0.19 45	0.52 132	0.36 159	0.09 30	0.97 417	0.09 46	0.15 259	0.20 214	0.85 399

ProNet	0.46 89	0.60 184	1.85 74	0.35 208	0.67 407	0.49 94	0.25 175	0.53 71	0.57 126	0.21 12	0.24 24	0.22 31	0.20 55	0.52 132	0.22 14	0.09 30	0.47 348	0.10 99	0.09 74	0.23 259	1.33 458

IGEV-Stereo	0.86 396	0.60 184	2.65 326	1.35 480	1.25 483	0.56 168	0.23 123	0.54 81	0.71 276	1.14 457	0.25 32	0.22 31	0.24 90	1.24 305	0.24 35	0.09 30	2.34 517	0.10 99	0.18 307	0.25 288	3.13 524
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GIP-stereo	0.61 222	0.68 217	1.05 10	0.95 454	1.46 496	0.42 52	0.17 26	0.69 158	0.49 60	0.19 4	0.24 24	0.23 39	0.18 37	0.95 265	0.59 269	0.10 88	1.33 462	0.08 7	0.06 8	0.18 163	2.21 504

999	0.35 25	0.74 250	1.38 26	0.27 48	0.18 65	0.50 104	0.23 123	0.40 15	0.41 19	0.21 12	0.33 84	0.23 39	0.18 37	0.74 216	0.37 164	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.26 308	0.26 131

mms	0.39 46	0.63 199	1.31 22	0.34 186	0.65 405	0.32 18	0.22 88	0.39 11	0.39 13	0.27 53	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.57 153	0.22 14	0.08 4	0.21 280	0.10 99	0.08 50	0.24 266	1.16 438

ours_stereo	0.37 37	0.67 208	1.63 49	0.30 103	0.50 352	0.35 31	0.22 88	0.41 19	0.38 11	0.21 12	0.32 81	0.23 39	0.17 20	0.47 96	0.22 14	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.77 376

AIO-Stereo	0.64 266	0.60 184	1.63 49	1.31 476	1.45 493	0.38 42	0.20 50	0.55 90	0.83 386	0.31 66	0.31 70	0.23 39	0.15 12	0.39 57	0.63 290	0.10 88	1.25 446	0.09 46	0.41 459	0.21 226	1.73 483

CASnet	0.32 14	0.40 85	1.80 62	0.28 64	0.11 1	0.47 83	0.19 38	0.45 32	0.47 51	0.39 90	0.31 70	0.23 39	0.17 20	0.31 13	0.21 9	0.11 172	0.06 1	0.15 342	0.12 195	0.16 116	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.34 20	0.38 73	1.96 97	0.27 48	0.35 280	0.43 55	0.22 88	0.43 27	0.34 5	0.24 30	0.34 91	0.23 39	0.28 148	0.34 33	0.22 14	0.08 4	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 26	0.35 192

XX-TBD	0.40 52	1.04 342	2.49 263	0.35 208	0.13 11	0.51 112	0.17 26	0.44 30	0.52 89	0.38 85	0.51 197	0.23 39	0.19 45	0.31 13	0.25 46	0.10 88	0.07 9	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.18 71

sAnonymous2	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

CroCo_RVC	0.45 81	0.88 297	2.97 410	0.31 119	0.25 176	0.34 26	0.28 223	0.56 95	0.49 60	0.25 37	0.30 60	0.23 39	0.29 166	0.31 13	0.22 14	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.13 217	0.38 411	0.43 246

MLG-Stereo_test2	0.46 89	0.49 136	1.77 57	0.79 435	0.70 414	0.63 291	0.12 3	0.37 10	0.48 55	0.39 90	0.15 6	0.24 49	0.10 1	0.46 91	0.20 7	0.16 344	1.21 441	0.08 7	0.06 8	0.09 11	0.66 344

MM-Stereo_test2	0.65 274	0.43 104	2.54 280	0.62 398	0.18 65	0.50 104	0.25 175	0.49 49	0.47 51	0.36 78	0.26 38	0.24 49	0.23 85	0.40 64	0.38 172	0.08 4	2.33 516	0.09 46	0.10 110	0.38 411	2.66 515

SCV	0.69 313	0.68 217	1.95 93	0.90 445	1.04 462	0.49 94	0.24 149	0.98 368	0.73 290	0.54 210	0.31 70	0.24 49	0.20 55	1.32 319	0.26 60	0.11 172	1.59 478	0.09 46	0.32 419	0.34 380	1.58 475

castereo	0.34 20	0.48 132	1.00 8	0.25 20	0.29 223	0.41 47	0.27 210	0.76 188	0.49 60	0.23 23	0.30 60	0.24 49	0.31 181	0.29 7	0.29 93	0.09 30	0.20 271	0.09 46	0.31 411	0.12 46	0.44 261

RSM++	0.48 106	0.52 155	1.27 18	1.62 497	1.27 486	0.39 44	0.20 50	0.49 49	0.56 119	0.22 18	0.25 32	0.24 49	0.17 20	0.39 57	0.23 30	0.09 30	0.11 152	0.09 46	0.35 437	0.29 343	0.80 387

trnet	0.31 10	0.31 11	1.65 51	0.20 2	0.12 4	0.55 161	0.15 14	0.50 61	0.51 77	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.24 35	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.09 11	0.12 16

plain	0.43 64	0.73 240	2.80 382	0.28 64	0.19 96	0.33 24	0.21 72	0.63 138	0.50 70	0.24 30	0.38 112	0.24 49	0.25 109	0.48 109	0.32 126	0.12 215	0.08 45	0.13 280	0.09 74	0.43 441	0.13 21

CREStereo++_RVC	0.38 42	0.37 63	2.47 251	0.25 20	0.16 31	0.54 148	0.15 14	0.42 23	0.57 126	0.37 81	0.52 206	0.24 49	0.19 45	0.31 13	0.27 69	0.09 30	0.06 1	0.08 7	0.30 404	0.09 11	0.22 101
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
CREStereo	0.31 10	0.35 48	1.66 52	0.19 1	0.13 11	0.55 161	0.17 26	0.50 61	0.50 70	0.28 55	0.34 91	0.24 49	0.21 62	0.34 33	0.23 30	0.11 172	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 26	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
AIO_rvc	0.95 427	1.02 335	2.57 295	2.80 527	1.91 511	0.37 38	0.24 149	0.52 66	0.60 150	0.98 437	0.29 53	0.25 58	0.18 37	2.16 451	0.29 93	0.11 172	1.39 470	0.08 7	0.11 158	0.26 308	2.87 518

tt45	0.35 25	0.80 271	1.46 34	0.26 36	0.17 50	0.55 161	0.22 88	0.44 30	0.39 13	0.24 30	0.26 38	0.25 58	0.18 37	0.64 182	0.36 159	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.24 266	0.29 150

test_for_model	0.82 376	1.62 467	2.47 251	1.36 481	1.04 462	0.53 137	0.22 88	0.82 235	0.63 175	0.60 287	0.29 53	0.25 58	0.21 62	0.28 5	0.25 46	0.80 493	1.87 491	0.08 7	0.08 50	1.81 517	1.18 439

MGS-Stereo	0.35 25	0.48 132	1.99 102	0.26 36	0.14 15	0.41 47	0.22 88	0.41 19	0.48 55	0.24 30	0.51 197	0.25 58	0.18 37	0.33 27	0.22 14	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.47 456	0.10 6

ACVNet-DCA	0.67 299	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

1test111	0.72 333	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.81 226	0.83 386	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	1.03 272	0.75 328	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.16 116	1.18 439

cc1	0.74 340	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.25 58	0.38 222	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.20 503

MIF-Stereo (partial)	0.41 55	0.71 232	2.67 338	0.27 48	0.24 168	0.32 18	0.17 26	0.56 95	0.46 44	0.26 46	0.37 106	0.25 58	0.26 120	0.46 91	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.21 226	0.15 42

GLC_STEREO	0.31 10	0.30 9	1.80 62	0.29 82	0.12 4	0.41 47	0.20 50	0.39 11	0.42 24	0.26 46	0.31 70	0.25 58	0.19 45	0.36 47	0.26 60	0.09 30	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.15 42

sCroCo_RVC	0.37 37	0.39 79	2.38 189	0.35 208	0.27 205	0.31 15	0.22 88	0.49 49	0.48 55	0.23 23	0.34 91	0.25 58	0.24 90	0.35 43	0.25 46	0.15 327	0.17 244	0.12 219	0.11 158	0.15 96	0.15 42

MM-Stereo_test1	0.63 256	0.64 202	2.51 269	0.54 372	0.37 297	0.44 61	0.28 223	0.68 155	0.59 144	0.43 110	0.33 84	0.26 68	0.25 109	0.89 255	0.52 237	0.10 88	1.84 490	0.10 99	0.09 74	0.41 433	1.40 466

fffy	0.39 46	0.67 208	1.57 42	0.45 324	0.52 358	0.37 38	0.22 88	0.45 32	0.35 6	0.21 12	0.30 60	0.26 68	0.20 55	0.45 88	0.24 35	0.08 4	0.29 314	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.77 376

WCG-NET	0.41 55	0.80 271	1.77 57	0.25 20	0.13 11	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.59 144	0.38 85	0.41 129	0.26 68	0.24 90	0.37 50	0.24 35	0.08 4	0.81 405	0.08 7	0.07 29	0.26 308	0.31 168

rvit_stereo_0081	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

rvit_stereo_0082	0.29 6	0.46 126	1.13 13	0.28 64	0.17 50	0.32 18	0.22 88	0.45 32	0.58 133	0.25 37	0.26 38	0.26 68	0.22 70	0.36 47	0.25 46	0.14 297	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.13 62	0.11 13

tt1	0.74 340	0.73 240	2.34 182	0.67 416	0.63 398	0.75 375	0.24 149	0.85 267	0.96 443	0.81 412	0.38 112	0.26 68	0.35 203	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.11 165	0.09 74	0.25 288	2.19 500

DLNR_Zeroshot_test	13.74 540	20.06 543	23.92 543	121.50 554	35.20 549	0.46 72	0.15 14	7.96 536	0.47 51	0.29 62	0.37 106	0.26 68	0.17 20	0.79 232	0.36 159	7.16 539	2.95 525	0.09 46	0.38 450	50.40 552	1.95 489

CES	0.33 16	0.32 22	1.46 34	0.25 20	0.50 352	0.40 45	0.20 50	0.48 45	0.48 55	0.22 18	0.29 53	0.26 68	0.19 45	0.35 43	0.22 14	0.09 30	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.16 116	0.54 307

TANstereo	0.39 46	0.70 228	2.48 257	0.23 7	0.12 4	0.54 148	0.16 21	0.41 19	0.47 51	0.45 121	0.51 197	0.26 68	0.22 70	0.34 33	0.21 9	0.10 88	0.10 125	0.08 7	0.07 29	0.09 11	0.18 71

GMStereo	0.44 77	1.32 409	2.65 326	0.28 64	0.16 31	0.42 52	0.22 88	0.48 45	0.63 175	0.41 96	0.36 100	0.26 68	0.25 109	0.41 73	0.30 100	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.12 195	0.17 139	0.13 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 25	0.38 73	1.75 56	0.21 3	0.14 15	0.57 190	0.24 149	0.48 45	0.44 37	0.28 55	0.32 81	0.26 68	0.24 90	0.41 73	0.24 35	0.42 468	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.18 163	0.15 42

rvit_stereo_0083	0.28 5	0.37 63	0.88 3	0.28 64	0.18 65	0.28 7	0.22 88	0.40 15	0.58 133	0.25 37	0.30 60	0.27 79	0.27 134	0.38 53	0.25 46	0.14 297	0.12 170	0.13 280	0.10 110	0.13 62	0.14 33

rvit_stereo_0081_aga	0.34 20	0.67 208	1.79 60	0.27 48	0.20 107	0.34 26	0.21 72	0.43 27	0.48 55	0.26 46	0.28 48	0.27 79	0.21 62	0.33 27	0.25 46	0.14 297	0.11 152	0.11 165	0.10 110	0.14 85	0.18 71

U	3.41 522	0.37 63	1.27 18	0.27 48	13.75 539	19.65 545	0.15 14	0.43 27	0.33 4	0.18 3	0.19 11	0.27 79	0.15 12	0.23 1	0.19 5	0.10 88	0.06 1	17.75 544	12.73 540	0.11 36	0.10 6

rvit_stereo_0080	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

whm_eth	0.33 16	0.77 259	1.43 30	0.24 10	0.18 65	0.34 26	0.27 210	0.58 106	0.51 77	0.25 37	0.27 44	0.27 79	0.22 70	0.32 23	0.27 69	0.14 297	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.15 96	0.17 62

EGLCR-Stereo	0.90 413	0.31 11	1.90 83	1.60 496	0.95 448	1.14 463	0.42 359	0.85 267	0.43 29	1.74 499	0.21 18	0.27 79	0.17 20	1.56 353	0.30 100	0.10 88	2.60 521	0.10 99	0.09 74	0.10 26	3.10 522

MC-Stereo	0.58 187	0.37 63	2.00 103	0.88 442	0.64 402	0.54 148	0.19 38	0.46 38	0.39 13	0.58 257	0.39 118	0.27 79	0.27 134	0.71 207	0.32 126	0.09 30	1.20 438	0.09 46	0.16 280	0.22 243	1.92 487

Pointernet	0.37 37	0.31 11	1.91 86	0.25 20	0.37 297	0.47 83	0.15 14	0.67 150	0.52 89	0.23 23	0.30 60	0.28 86	0.20 55	0.32 23	0.23 30	0.10 88	0.24 292	0.07 1	0.13 217	0.10 26	0.51 293

rvit_stereo_ft	0.38 42	1.01 333	1.86 78	0.33 162	0.21 119	0.28 7	0.27 210	0.59 115	0.55 113	0.24 30	0.28 48	0.28 86	0.27 134	0.35 43	0.28 82	0.14 297	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.14 85	0.31 168

RSM	0.47 95	0.51 151	1.36 23	1.37 482	1.04 462	0.37 38	0.21 72	0.52 66	0.55 113	0.23 23	0.28 48	0.28 86	0.17 20	0.40 64	0.22 14	0.09 30	0.24 292	0.09 46	0.35 437	0.24 266	0.80 387

MaDis-Stereo	0.35 25	0.89 302	2.15 141	0.25 20	0.29 223	0.29 10	0.17 26	0.47 41	0.41 19	0.21 12	0.22 20	0.28 86	0.21 62	0.32 23	0.31 116	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.11 36	0.12 16

RCA-Stereo	0.45 81	0.38 73	1.80 62	0.27 48	0.25 176	0.58 201	0.23 123	0.84 254	0.66 199	0.42 102	0.44 147	0.28 86	0.35 203	0.31 13	0.21 9	0.09 30	1.01 422	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.53 304

DCANet-4	0.43 64	0.32 22	2.31 177	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.55 222	0.48 168	0.28 86	0.37 212	0.40 64	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

s12784h	0.41 55	0.34 40	2.17 144	0.24 10	0.11 1	0.64 303	0.24 149	0.85 267	0.70 262	0.45 121	0.54 232	0.28 86	0.27 134	0.51 128	0.27 69	0.11 172	0.06 1	0.09 46	0.06 8	0.16 116	0.14 33

xyz-stereo-finetune	0.37 37	0.90 308	1.23 17	0.22 4	0.12 4	0.53 137	0.26 192	0.57 102	0.58 133	0.30 63	0.33 84	0.29 93	0.24 90	0.60 166	0.62 283	0.09 30	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.13 62	0.14 33

AIO-test1	0.58 187	1.37 429	2.77 377	0.66 413	1.08 468	0.50 104	0.23 123	0.86 278	0.69 251	0.31 66	0.42 132	0.29 93	0.22 70	0.77 222	0.34 148	0.13 261	0.15 217	0.12 219	0.16 280	0.31 361	0.30 159

CroCo-Stereo Lap2	0.38 42	0.91 312	2.02 108	0.33 162	0.38 306	0.23 3	0.21 72	0.63 138	0.51 77	0.23 23	0.28 48	0.29 93	0.23 85	0.34 33	0.28 82	0.10 88	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.22 243	0.15 42

xyz-stereo-finetune2	0.40 52	0.89 302	1.40 28	0.22 4	0.12 4	0.58 201	0.23 123	0.55 90	0.50 70	0.33 71	0.47 160	0.30 96	0.41 255	0.81 239	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.12 16

MoCha-V2	0.74 340	0.78 265	2.18 147	1.01 463	1.55 499	0.36 35	0.19 38	0.61 127	0.49 60	0.33 71	0.34 91	0.30 96	0.27 134	1.56 353	0.47 214	0.09 30	1.94 496	0.08 7	0.37 446	0.18 163	1.62 479

IGEVStereo-DCA	0.74 340	0.74 250	2.09 124	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.23 123	0.49 49	0.62 164	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.18 307	0.24 266	2.22 505

rrr	0.84 384	0.74 250	3.40 456	0.76 428	0.77 425	0.45 64	0.28 223	1.23 475	0.84 398	0.71 379	0.22 20	0.30 96	0.28 148	1.29 316	1.53 434	0.10 88	1.50 475	0.10 99	0.29 395	0.24 266	1.75 484

GCAP-Stereo	0.59 205	1.35 419	2.44 220	0.49 348	1.02 460	0.52 129	0.14 12	0.53 71	0.54 104	0.44 117	0.50 194	0.30 96	0.22 70	0.68 196	0.41 183	0.09 30	1.30 458	0.09 46	0.07 29	0.23 259	0.54 307

AnonymousM	0.45 81	0.49 136	1.83 67	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.22 88	0.64 141	0.66 199	0.47 135	0.33 84	0.30 96	0.25 109	0.49 122	0.29 93	0.12 215	0.27 311	0.71 492	0.37 446	0.12 46	0.41 233

test_xeample3	0.86 396	0.75 255	3.36 446	0.65 408	0.76 423	0.49 94	0.33 303	1.21 474	0.80 365	0.61 297	0.23 23	0.30 96	0.29 166	1.17 294	1.57 436	0.10 88	1.79 488	0.10 99	0.40 454	0.25 288	2.09 494

DIP-Stereo	0.43 64	0.50 144	2.21 156	0.27 48	0.18 65	0.63 291	0.17 26	0.94 336	0.58 133	0.49 154	0.48 168	0.30 96	0.30 176	0.40 64	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.15 96	0.33 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SCV_C0	0.73 336	0.68 217	2.05 115	1.50 493	0.92 444	0.45 64	0.20 50	0.96 353	0.71 276	0.65 346	0.33 84	0.31 104	0.20 55	1.25 309	0.52 237	0.09 30	1.68 485	0.08 7	0.30 404	0.27 322	1.52 473

testlalala_base	0.61 222	0.35 48	2.44 220	0.35 208	0.33 262	0.55 161	0.21 72	0.88 295	0.41 19	0.41 96	0.39 118	0.31 104	0.24 90	0.33 27	0.36 159	0.98 502	1.61 479	0.09 46	0.22 357	1.11 497	0.68 353

fff	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

raftrobust	0.52 137	1.14 363	2.15 141	0.33 162	0.99 453	0.53 137	0.21 72	0.59 115	0.50 70	0.53 204	0.36 100	0.31 104	0.33 193	0.47 96	0.42 188	0.10 88	0.55 367	0.09 46	0.08 50	0.22 243	0.46 271

csc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

cscssc	0.50 125	0.90 308	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.51 112	0.22 88	0.85 267	0.82 379	0.55 222	0.48 168	0.31 104	0.65 393	0.39 57	0.37 164	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.08 4	0.43 246

MM-Stereo_test3	0.59 205	0.85 286	2.28 169	0.53 365	0.31 244	0.45 64	0.30 267	0.78 202	0.76 325	0.33 71	0.43 135	0.32 110	0.23 85	0.61 170	0.54 249	0.10 88	1.65 484	0.10 99	0.08 50	0.42 436	0.68 353

AIO_test	1.11 455	0.77 259	2.51 269	3.32 529	2.81 523	0.35 31	0.25 175	1.29 478	0.68 239	1.28 479	0.27 44	0.32 110	0.17 20	2.86 501	0.27 69	0.12 215	1.72 486	0.08 7	0.21 346	0.15 96	2.81 517

castereo++	0.39 46	0.83 278	1.38 26	0.29 82	0.18 65	0.53 137	0.20 50	0.57 102	0.58 133	0.20 7	0.27 44	0.32 110	0.17 20	0.34 33	0.22 14	0.09 30	0.54 364	0.09 46	0.29 395	0.15 96	0.52 300

testlalala	0.53 151	0.36 52	2.40 198	0.29 82	0.35 280	0.60 234	0.22 88	1.02 404	0.63 175	0.56 234	0.40 127	0.32 110	0.21 62	0.33 27	0.27 69	0.10 88	1.73 487	0.09 46	0.24 365	0.08 4	0.43 246

ADStereo(finetuned)	0.50 125	0.91 312	2.43 212	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.75 423	0.40 64	0.40 178	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.13 62	0.45 266

HHNet	0.63 256	0.67 208	3.10 426	0.37 239	0.25 176	0.64 303	0.60 428	0.70 168	0.67 212	0.55 222	1.12 460	0.32 110	0.60 382	0.43 82	1.75 444	0.16 344	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.18 163	0.22 101

raft+_RVC	0.62 242	1.18 378	2.43 212	0.36 226	2.08 514	0.52 129	0.25 175	0.66 147	0.54 104	0.36 78	0.46 154	0.32 110	0.28 148	0.49 122	0.43 195	0.10 88	0.91 413	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.70 362

DCANet	0.49 121	0.91 312	2.63 316	0.26 36	0.14 15	0.51 112	0.22 88	0.84 254	0.78 344	0.56 234	0.49 182	0.32 110	0.41 255	0.39 57	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.14 85	0.45 266

rvit_0105_6	0.36 31	0.55 169	1.48 38	0.31 119	0.18 65	0.35 31	0.26 192	0.56 95	0.66 199	0.26 46	0.29 53	0.33 118	0.26 120	0.41 73	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.13 217	0.15 96	0.25 123

rafts_anoy	0.60 214	1.33 413	2.59 299	0.53 365	1.09 470	0.49 94	0.25 175	0.67 150	0.53 100	0.41 96	0.38 112	0.33 118	0.30 176	0.68 196	0.41 183	0.10 88	1.13 435	0.13 280	0.15 259	0.20 214	0.29 150

Anonymous3	0.47 95	0.49 136	2.61 310	0.33 162	0.25 176	0.72 362	0.32 289	0.80 218	0.60 150	0.36 78	0.41 129	0.33 118	0.29 166	0.46 91	0.30 100	0.19 392	0.18 251	0.13 280	0.13 217	0.18 163	0.22 101

R-Stereo Train	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71

RAFT-Stereo	0.42 61	0.31 11	2.51 269	0.30 103	0.18 65	0.56 168	0.25 175	0.82 235	0.41 19	0.57 251	0.67 343	0.33 118	0.24 90	0.34 33	0.33 139	0.10 88	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.18 71
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FACV-RUCA	0.61 222	0.44 115	2.11 132	0.43 312	1.73 507	0.49 94	0.28 223	0.74 181	0.68 239	0.41 96	0.53 213	0.34 123	0.64 390	0.41 73	0.33 139	0.13 261	0.11 152	0.62 487	0.12 195	0.72 482	1.02 428

UDGNet	0.50 125	1.36 424	2.44 220	0.37 239	0.19 96	0.58 201	0.23 123	0.49 49	0.69 251	0.42 102	0.39 118	0.34 123	0.29 166	0.55 146	0.32 126	0.25 439	0.10 125	0.37 468	0.19 325	0.30 352	0.17 62

dd	0.48 106	1.32 409	2.41 203	0.31 119	0.17 50	0.58 201	0.26 192	0.50 61	0.71 276	0.42 102	0.41 129	0.34 123	0.28 148	0.47 96	0.41 183	0.18 376	0.10 125	0.13 280	0.12 195	0.22 243	0.16 55

TestStereo	0.49 121	0.88 297	2.38 189	0.30 103	0.16 31	0.43 55	0.25 175	0.55 90	0.46 44	0.38 85	0.46 154	0.34 123	0.28 148	1.96 431	0.28 82	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.15 96	0.13 21

DFGA-Net	0.61 222	1.55 455	2.59 299	0.32 140	0.26 192	0.54 148	0.22 88	0.67 150	0.63 175	0.50 173	0.52 206	0.35 127	0.28 148	1.84 408	0.99 374	0.10 88	0.08 45	0.12 219	0.12 195	0.38 411	0.18 71

11t1	0.60 214	0.49 136	2.19 149	0.35 208	0.58 380	0.48 89	0.21 72	0.72 176	0.73 290	0.49 154	0.47 160	0.35 127	0.34 201	0.61 170	0.71 315	0.12 215	1.26 450	0.10 99	0.29 395	0.16 116	1.22 448

rvit_0105_4	0.40 52	0.64 202	1.98 100	0.31 119	0.18 65	0.37 38	0.29 251	0.64 141	0.67 212	0.28 55	0.32 81	0.36 129	0.28 148	0.45 88	0.27 69	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.14 239	0.15 96	0.25 123

RAFT-Stereo-weight	0.46 89	0.37 63	1.60 46	0.29 82	0.51 355	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.67 212	0.48 138	0.38 112	0.36 129	0.17 20	0.39 57	0.27 69	0.09 30	1.28 453	0.09 46	0.07 29	0.09 11	0.41 233

TestStereo1	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

SA-5K	0.59 205	1.21 385	2.63 316	0.40 286	0.60 386	0.56 168	0.34 311	0.82 235	0.73 290	0.45 121	0.63 310	0.36 129	0.42 268	0.66 189	0.42 188	0.10 88	0.32 318	0.12 219	0.10 110	0.34 380	0.52 300

RALCasStereoNet	0.65 274	1.34 416	2.56 291	0.43 312	0.96 449	0.50 104	0.26 192	0.62 131	0.56 119	0.43 110	0.49 182	0.36 129	0.28 148	0.72 212	0.53 244	0.10 88	1.18 436	0.09 46	0.08 50	0.27 322	1.27 453

AIO-test2	0.60 214	1.55 455	2.73 367	0.63 401	0.42 332	0.50 104	0.23 123	0.84 254	0.73 290	0.34 77	0.53 213	0.37 134	0.22 70	0.70 200	0.32 126	0.75 490	0.16 231	0.13 280	0.17 296	0.21 226	0.47 273

LoS	0.34 20	0.35 48	1.88 80	0.25 20	0.13 11	0.53 137	0.20 50	0.50 61	0.53 100	0.26 46	0.28 48	0.37 134	0.24 90	0.40 64	0.25 46	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.06 8	0.15 96	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NF-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.55 288	0.55 374	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.44 338	0.78 337	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

OCTAStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.42 359	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.79 340	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

RE-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

TVStereo	0.53 151	0.33 33	2.54 280	0.56 383	0.16 31	0.61 254	0.43 366	0.70 168	0.70 262	0.50 173	0.47 160	0.37 134	0.26 120	1.43 334	0.77 333	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.17 62

tg	0.45 81	0.83 278	1.85 74	0.29 82	0.16 31	0.57 190	0.18 33	0.60 122	0.56 119	0.37 81	0.44 147	0.38 140	0.24 90	0.48 109	0.28 82	0.09 30	0.30 315	0.11 165	0.11 158	0.44 445	0.77 376

rvit_0105_5	0.43 64	0.73 240	2.10 130	0.31 119	0.18 65	0.41 47	0.31 278	0.69 158	0.67 212	0.32 69	0.34 91	0.38 140	0.30 176	0.42 80	0.30 100	0.18 376	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.15 96	0.30 159

DisPM	0.48 106	0.41 91	2.54 280	0.61 396	0.18 65	0.59 220	0.62 435	0.54 81	0.67 212	0.61 297	0.53 213	0.38 140	0.26 120	0.76 220	0.31 116	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.15 42

DRaft	0.65 274	0.47 129	2.38 189	0.25 20	0.17 50	0.64 303	0.65 440	0.56 95	0.57 126	0.67 356	0.98 443	0.38 140	0.99 456	1.42 333	2.06 458	0.11 172	0.14 201	0.10 99	0.14 239	0.18 163	0.21 94

HART	0.75 351	0.75 255	2.22 158	0.94 451	1.59 503	0.30 12	0.19 38	0.72 176	0.85 400	0.30 63	0.52 206	0.39 144	0.16 16	0.81 239	0.43 195	0.08 4	2.61 523	0.10 99	0.07 29	0.36 397	1.61 478

4D-IteraStereo	0.62 242	1.29 406	3.04 421	0.27 48	0.30 236	0.46 72	0.26 192	0.54 81	0.51 77	0.41 96	0.31 70	0.39 144	0.19 45	0.53 139	0.65 297	0.09 30	0.47 348	0.12 219	0.11 158	0.21 226	2.14 497

SA	0.61 222	1.14 363	2.79 381	0.32 140	0.63 398	0.57 190	0.30 267	0.97 361	0.78 344	0.43 110	0.63 310	0.39 144	0.46 307	0.70 200	0.31 116	0.10 88	0.44 343	0.13 280	0.32 419	0.31 361	0.51 293

test_4	0.47 95	0.80 271	2.15 141	0.36 226	0.29 223	0.59 220	0.28 223	0.50 61	0.42 24	0.43 110	0.76 397	0.39 144	0.22 70	0.73 213	0.49 228	0.08 4	0.18 251	0.11 165	0.15 259	0.29 343	0.27 138

PFNet+	0.50 125	0.43 104	2.54 280	0.49 348	0.18 65	0.58 201	0.76 459	0.54 81	0.72 285	0.56 234	0.48 168	0.39 144	0.26 120	0.94 260	0.33 139	0.14 297	0.09 97	0.14 316	0.13 217	0.12 46	0.16 55

PSM-softLoss	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

KMStereo	0.52 137	0.34 40	2.47 251	0.55 374	0.17 50	0.61 254	0.39 347	0.64 141	0.67 212	0.52 195	0.48 168	0.39 144	0.25 109	1.46 340	0.77 333	0.13 261	0.08 45	0.13 280	0.12 195	0.12 46	0.15 42

DeepStereo_RVC	0.47 95	0.37 63	2.19 149	0.55 374	0.18 65	0.60 234	0.58 421	0.52 66	0.62 164	0.49 154	0.45 150	0.39 144	0.85 438	0.47 96	0.34 148	0.12 215	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.19 78

RALAANet	0.52 137	1.37 429	2.63 316	0.33 162	0.23 156	0.48 89	0.19 38	0.69 158	0.55 113	0.49 154	0.46 154	0.39 144	0.31 181	0.53 139	0.53 244	0.10 88	0.33 322	0.11 165	0.17 296	0.29 343	0.13 21

rvit_stereo_0075_2	0.45 81	0.45 123	2.60 305	0.34 186	0.32 256	0.41 47	0.21 72	0.60 122	0.54 104	0.39 90	0.51 197	0.40 153	0.29 166	0.46 91	0.31 116	0.21 412	0.15 217	0.22 422	0.15 259	0.18 163	0.33 177

CASS	0.43 64	0.34 40	2.01 105	0.33 162	0.17 50	0.54 148	0.24 149	0.71 174	0.52 89	0.62 310	0.55 242	0.40 153	0.41 255	0.43 82	0.33 139	0.17 365	0.10 125	0.14 316	0.11 158	0.18 163	0.23 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 340	1.09 350	2.87 398	0.36 226	0.21 119	1.63 488	0.60 428	1.39 487	0.63 175	1.39 485	0.51 197	0.40 153	0.86 440	1.40 328	0.37 164	0.09 30	0.07 9	0.14 316	0.12 195	0.34 380	0.23 110

LMCR-Stereo	0.61 222	1.00 330	2.60 305	0.42 300	0.22 131	0.74 372	0.31 278	1.06 438	0.70 262	0.62 310	0.64 323	0.40 153	0.52 347	0.84 243	1.27 415	0.20 403	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.26 308	0.16 55

GES	0.49 121	0.54 161	2.37 186	0.31 119	0.19 96	0.61 254	0.30 267	0.93 331	0.52 89	0.49 154	0.53 213	0.40 153	0.43 280	0.59 160	0.67 303	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.10 110	0.20 214	0.30 159

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 187	1.48 449	2.53 275	0.29 82	0.78 428	0.52 129	0.20 50	0.68 155	0.66 199	0.51 185	0.61 295	0.40 153	0.32 188	0.40 64	0.43 195	0.08 4	0.63 382	0.09 46	0.09 74	0.37 404	0.58 322

rvit_0105_3	0.46 89	0.86 291	2.24 162	0.33 162	0.19 96	0.44 61	0.35 321	0.74 181	0.70 262	0.38 85	0.38 112	0.41 159	0.33 193	0.46 91	0.32 126	0.19 392	0.17 244	0.17 376	0.18 307	0.15 96	0.22 101

Selective-RAFT	0.46 89	0.48 132	1.88 80	0.32 140	0.16 31	0.61 254	0.19 38	0.66 147	0.62 164	0.28 55	0.30 60	0.41 159	0.33 193	0.51 128	0.32 126	0.11 172	1.09 432	0.09 46	0.35 437	0.19 194	0.37 201

LCNet	0.58 187	0.43 104	2.42 207	0.91 449	0.22 131	0.95 442	0.29 251	0.62 131	0.64 185	0.52 195	0.55 242	0.41 159	0.75 423	0.84 243	0.27 69	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.18 307	0.97 496	0.40 225

Pruner-Stereo	0.55 164	0.38 73	2.49 263	1.78 506	0.19 96	0.63 291	0.45 378	0.59 115	0.67 212	0.61 297	0.48 168	0.41 159	0.25 109	0.49 122	0.99 374	0.13 261	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.13 62	0.14 33

DN-CSS_ROB	0.56 172	1.64 471	2.75 372	0.42 300	0.22 131	0.57 190	0.19 38	0.79 211	0.66 199	0.46 132	0.62 302	0.41 159	0.32 188	0.73 213	0.49 228	0.12 215	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.17 62

iRaftStereo_RVC	0.47 95	0.84 282	1.91 86	0.29 82	0.15 22	0.53 137	0.20 50	0.58 106	0.50 70	0.37 81	0.43 135	0.42 164	0.23 85	0.38 53	0.28 82	0.09 30	0.70 393	0.12 219	0.11 158	0.43 441	0.77 376

EKT-Stereo	1.56 492	0.55 169	2.60 305	2.54 522	19.66 541	0.55 161	0.22 88	0.76 188	0.51 77	0.40 94	0.36 100	0.43 165	0.27 134	0.74 216	0.42 188	0.13 261	0.17 244	0.11 165	0.16 280	0.20 214	0.50 288

MIM_Stereo	0.55 164	0.92 317	2.65 326	0.32 140	1.09 470	0.51 112	0.19 38	0.67 150	0.52 89	0.48 138	0.54 232	0.43 165	0.27 134	0.57 153	0.30 100	0.08 4	0.17 244	0.11 165	0.10 110	0.28 335	0.80 387

Sa-1000	0.61 222	1.07 346	2.71 360	0.32 140	0.61 395	0.61 254	0.31 278	1.00 387	0.76 325	0.53 204	0.83 412	0.43 165	0.33 193	0.69 199	0.30 100	0.10 88	0.52 359	0.13 280	0.28 391	0.29 343	0.29 150

CIPLG	0.63 256	1.59 462	3.16 431	0.79 435	0.31 244	0.62 276	0.57 419	0.82 235	0.68 239	0.58 257	0.63 310	0.43 165	0.31 181	0.48 109	0.42 188	0.12 215	0.20 271	0.13 280	0.13 217	0.36 397	0.21 94

ACRE	0.63 256	1.55 455	3.41 458	0.76 428	0.28 217	0.60 234	0.56 416	0.82 235	0.68 239	0.57 251	0.62 302	0.43 165	0.30 176	0.47 96	0.42 188	0.12 215	0.19 257	0.13 280	0.14 239	0.36 397	0.20 87

Patchmatch Stereo++	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21
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 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.49 122	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

ROB_FTStereo	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

iGMRVC	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.57 153	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

RAFT-345	0.56 172	0.37 63	2.68 345	0.40 286	0.34 272	0.58 201	0.41 353	0.49 49	0.70 262	0.51 185	0.99 446	0.43 165	0.28 148	1.56 353	0.81 346	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.11 36	0.09 2

iRAFT	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.17 50	0.61 254	0.26 192	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.56 149	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

RAFT-IKP	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.48 336	0.16 31	0.60 234	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.43 165	0.28 148	0.51 128	0.31 116	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

Prome-Stereo	0.53 151	0.36 52	2.39 196	0.60 390	0.23 156	0.63 291	0.41 353	0.66 147	0.67 212	0.59 276	1.02 450	0.43 165	0.71 411	0.61 170	0.34 148	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.44 261

SFCPSM	0.48 106	0.39 79	2.30 174	0.28 64	0.27 205	0.70 351	0.32 289	1.00 387	0.69 251	0.50 173	0.52 206	0.43 165	0.36 206	0.53 139	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.18 163	0.23 110

iResNet	0.59 205	1.09 350	2.54 280	0.44 317	0.18 65	0.65 319	0.29 251	0.89 304	0.75 316	0.59 276	0.64 323	0.43 165	0.39 237	0.73 213	1.24 412	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.08 50	0.21 226	0.40 225

MSKI-zero shot	0.70 320	0.44 115	2.62 315	1.47 489	0.75 420	0.56 168	0.20 50	0.80 218	0.45 43	0.60 287	0.52 206	0.44 180	0.17 20	0.70 200	0.26 60	0.09 30	2.87 524	0.09 46	0.32 419	0.14 85	0.50 288

LL-Strereo2	0.62 242	1.36 424	2.47 251	1.37 482	0.96 449	0.54 148	0.28 223	0.61 127	0.49 60	0.42 102	0.34 91	0.44 180	0.21 62	0.57 153	0.53 244	0.11 172	0.26 304	0.16 361	0.14 239	0.18 163	0.98 423

DCRE	0.76 356	0.80 271	2.31 177	1.05 464	1.18 479	0.63 291	0.26 192	1.03 411	0.59 144	0.52 195	2.12 493	0.44 180	0.27 134	0.41 73	0.53 244	0.09 30	1.02 427	0.10 99	0.32 419	0.16 116	1.47 471

x	0.65 274	0.62 196	2.12 133	0.36 226	0.61 395	0.48 89	0.24 149	0.80 218	0.89 422	0.50 173	0.56 255	0.44 180	0.36 206	0.62 175	0.80 342	0.11 172	1.44 473	0.11 165	0.39 453	0.16 116	1.34 460

RAFT+CT+SA	0.60 214	1.25 398	2.49 263	0.38 258	0.75 420	0.55 161	0.34 311	0.83 246	0.68 239	0.39 90	0.55 242	0.44 180	0.29 166	0.75 218	0.28 82	0.09 30	0.24 292	0.11 165	0.51 480	0.30 352	0.74 372

IPLGR_C	0.64 266	1.66 474	3.36 446	0.80 437	0.31 244	0.60 234	0.60 428	0.82 235	0.69 251	0.58 257	0.62 302	0.44 180	0.31 181	0.47 96	0.43 195	0.12 215	0.22 283	0.13 280	0.15 259	0.35 392	0.21 94

test-3	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.52 195	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.62 333

test_1	0.58 187	0.43 104	2.44 220	0.52 361	0.59 381	0.46 72	0.23 123	0.77 195	0.49 60	0.51 185	0.29 53	0.44 180	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.27 451	0.10 99	0.35 437	0.29 343	0.63 337

ROB_FTStereo_v2	0.43 64	0.36 52	2.44 220	0.49 348	0.17 50	0.61 254	0.28 223	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.48 109	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

HUI-Stereo	0.43 64	0.36 52	2.45 238	0.48 336	0.18 65	0.61 254	0.27 210	0.53 71	0.61 155	0.48 138	0.43 135	0.44 180	0.28 148	0.47 96	0.30 100	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.13 21

CRE-IMP	0.46 89	0.31 11	2.40 198	0.53 365	0.17 50	0.79 399	0.68 449	0.54 81	0.66 199	0.47 135	0.43 135	0.44 180	0.26 120	0.43 82	0.33 139	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.23 110

test_xeample	0.98 435	0.65 206	2.12 133	0.29 82	0.67 407	0.60 234	0.28 223	1.08 444	0.85 400	0.62 310	0.70 364	0.44 180	0.41 255	1.95 429	5.45 523	0.12 215	1.33 462	0.11 165	0.31 411	0.18 163	1.42 468

rvit_105_1	0.52 137	0.93 321	2.30 174	0.36 226	0.24 168	0.51 112	0.45 378	0.81 226	0.79 357	0.46 132	0.44 147	0.45 192	0.38 222	0.63 176	0.39 176	0.20 403	0.18 251	0.18 395	0.22 357	0.18 163	0.21 94

test_sample5	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.55 222	0.63 310	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

test_sample4	0.62 242	0.49 136	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.57 190	0.25 175	0.98 368	0.76 325	0.56 234	0.55 242	0.45 192	0.38 222	1.78 395	0.56 255	0.13 261	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.17 139	0.76 373

testlalala2	0.48 106	0.34 40	2.53 275	0.65 408	0.56 371	0.57 190	0.20 50	0.84 254	0.63 175	0.42 102	0.54 232	0.45 192	0.21 62	0.30 9	0.26 60	0.10 88	0.13 186	0.09 46	0.29 395	0.12 46	0.31 168

DualNet	0.63 256	0.50 144	2.19 149	0.34 186	0.19 96	0.56 168	0.26 192	0.98 368	0.77 339	0.56 234	0.66 338	0.45 192	0.38 222	1.87 418	0.58 264	0.14 297	0.82 407	0.13 280	0.22 357	0.18 163	0.76 373

StereoVision	0.52 137	1.12 359	2.70 359	0.34 186	0.32 256	0.47 83	0.26 192	0.73 179	0.61 155	0.33 71	0.89 427	0.45 192	0.26 120	0.52 132	0.39 176	0.14 297	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.22 243	0.14 33

test_3	0.59 205	0.44 115	2.44 220	0.53 365	0.59 381	0.48 89	0.30 267	0.79 211	0.52 89	0.51 185	0.30 60	0.45 192	0.22 70	0.59 160	0.97 366	0.08 4	1.25 446	0.11 165	0.35 437	0.30 352	0.62 333

DEmStereo	0.69 313	0.40 85	2.42 207	0.42 300	0.18 65	0.66 332	0.88 470	0.54 81	0.64 185	0.60 287	1.00 447	0.45 192	1.24 470	1.53 349	2.21 469	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.10 110	0.11 36	0.14 33

PFNet	0.62 242	0.42 94	2.69 352	0.43 312	0.55 369	0.62 276	0.27 210	0.64 141	0.72 285	0.61 297	0.56 255	0.45 192	0.33 193	1.86 414	1.12 395	0.28 450	0.09 97	0.12 219	0.16 280	0.26 308	0.27 138

Occ-G	0.68 306	0.54 161	2.08 120	0.99 462	0.74 418	0.38 42	0.25 175	0.46 38	0.78 344	0.40 94	0.36 100	0.46 201	0.22 70	0.90 256	0.70 309	0.09 30	1.53 477	0.09 46	0.16 280	0.31 361	2.06 493

WCG-NET（raft）	0.44 77	0.97 326	1.78 59	0.24 10	0.17 50	0.43 55	0.24 149	0.42 23	0.52 89	0.38 85	0.35 98	0.46 201	0.25 109	0.41 73	0.26 60	0.08 4	1.08 430	0.08 7	0.08 50	0.27 322	0.40 225

test_sample3	0.61 222	0.48 132	2.24 162	0.34 186	0.19 96	0.58 201	0.25 175	0.97 361	0.76 325	0.54 210	0.52 206	0.46 201	0.37 212	1.78 395	0.57 258	0.13 261	0.79 400	0.12 219	0.21 346	0.17 139	0.73 369

test_sample2	0.59 205	0.42 94	1.84 70	0.33 162	0.18 65	0.52 129	0.28 223	0.86 278	0.70 262	0.47 135	0.53 213	0.46 201	0.41 255	1.51 347	0.66 300	0.12 215	0.93 415	0.11 165	0.24 365	0.16 116	1.01 426

xx1	0.71 324	0.73 240	2.43 212	0.67 416	0.52 358	0.76 379	0.24 149	0.85 267	1.05 462	0.77 397	0.39 118	0.46 201	0.37 212	0.70 200	0.22 14	0.10 88	2.13 507	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

gwcnet-sp	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

scenet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

ssnet	0.52 137	0.71 232	2.66 330	0.32 140	0.22 131	0.66 332	0.31 278	0.84 254	0.69 251	0.61 297	0.49 182	0.46 201	0.43 280	0.77 222	0.48 219	0.12 215	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.19 194	0.19 78

qqq	0.65 274	0.63 199	2.10 130	0.30 103	0.64 402	0.46 72	0.27 210	0.81 226	0.83 386	0.48 138	0.56 255	0.46 201	0.37 212	1.03 272	0.75 328	0.11 172	1.41 471	0.12 219	0.41 459	0.16 116	1.18 439

test_sample6	0.64 266	0.51 151	2.17 144	0.35 208	0.18 65	0.56 168	0.27 210	1.00 387	0.80 365	0.56 234	0.66 338	0.47 210	0.39 237	1.95 429	0.60 273	0.14 297	0.80 402	0.13 280	0.21 346	0.18 163	0.78 382

H2IRNET	0.48 106	1.04 342	2.57 295	0.31 119	0.19 96	0.54 148	0.19 38	0.55 90	0.53 100	0.28 55	0.56 255	0.47 210	0.35 203	0.47 96	0.40 178	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.14 239	0.37 404	0.26 131

AE-Stereo	0.71 324	0.32 22	2.44 220	0.44 317	0.50 352	0.58 201	0.23 123	1.08 444	0.67 212	0.67 356	0.51 197	0.47 210	0.24 90	0.63 176	0.32 126	0.09 30	2.15 511	0.11 165	0.45 464	0.22 243	2.01 490

mmm	0.66 293	0.53 159	1.83 67	0.38 258	0.86 436	0.49 94	0.27 210	0.82 235	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.47 210	0.38 222	0.81 239	0.73 322	0.12 215	1.37 466	0.14 316	0.45 464	0.18 163	1.35 461

ASMatch	0.61 222	0.47 129	2.72 362	0.91 449	0.36 291	0.56 168	0.24 149	0.54 81	0.67 212	0.48 138	1.20 463	0.47 210	0.65 393	1.33 321	0.93 362	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.10 26	0.17 62

RAFT-RH_RVC	0.65 274	0.73 240	2.78 379	0.39 273	0.29 223	0.60 234	0.18 33	0.45 32	0.63 175	0.75 391	1.89 488	0.47 210	0.29 166	1.59 365	1.21 406	0.15 327	0.07 9	0.13 280	0.13 217	0.11 36	0.10 6

GMM-Stereo	0.53 151	0.33 33	2.89 400	0.53 365	0.24 168	0.77 389	0.46 384	0.62 131	0.65 192	0.58 257	0.73 384	0.47 210	0.43 280	0.68 196	0.29 93	0.10 88	0.06 1	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.44 261

222	1.02 440	0.60 184	1.95 93	0.29 82	0.51 355	0.62 276	0.24 149	1.09 446	0.86 407	0.64 330	0.67 343	0.47 210	0.42 268	1.86 414	6.73 528	0.13 261	1.21 441	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.44 469

TRStereo	0.89 410	1.02 335	2.91 403	4.59 531	0.31 244	0.93 438	0.23 123	1.93 509	0.66 199	0.37 81	0.54 232	0.48 218	0.40 244	0.67 192	0.29 93	0.13 261	0.37 327	0.11 165	0.48 472	0.13 62	1.21 446

HCRNet	0.50 125	0.75 255	2.08 120	0.39 273	0.29 223	0.58 201	0.22 88	0.79 211	0.67 212	0.49 154	0.49 182	0.48 218	0.37 212	1.13 287	0.40 178	0.15 327	0.10 125	0.15 342	0.13 217	0.21 226	0.19 78

IRAFT_RVC	0.59 205	0.74 250	2.42 207	0.47 335	0.21 119	0.59 220	0.42 359	0.68 155	0.73 290	0.54 210	0.50 194	0.49 220	0.51 339	1.57 358	1.00 377	0.11 172	0.25 301	0.13 280	0.10 110	0.15 96	0.14 33

ICVP	0.48 106	0.33 33	2.37 186	0.34 186	0.22 131	0.60 234	0.55 412	0.79 211	0.53 100	0.45 121	0.60 287	0.49 220	0.36 206	0.55 146	0.46 209	0.16 344	0.16 231	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.32 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 179	1.51 452	2.59 299	0.33 162	0.23 156	0.51 112	0.21 72	0.69 158	0.68 239	0.49 154	0.63 310	0.49 220	0.34 201	0.50 127	0.37 164	0.08 4	0.54 364	0.10 99	0.10 110	0.40 426	0.60 330

HITNet	0.55 164	1.28 404	2.73 367	0.35 208	0.14 15	0.56 168	0.23 123	0.89 304	0.62 164	0.52 195	0.51 197	0.49 220	0.38 222	0.52 132	0.60 273	0.09 30	0.07 9	0.10 99	0.08 50	0.25 288	0.61 331
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
LG-Stereo	0.36 31	0.61 190	1.37 25	0.26 36	0.37 297	0.43 55	0.20 50	0.55 90	0.44 37	0.25 37	0.30 60	0.50 224	0.17 20	0.30 9	0.37 164	0.10 88	0.18 251	0.11 165	0.10 110	0.24 266	0.43 246

GCST	0.84 384	1.48 449	3.02 419	1.12 472	1.09 470	0.62 276	0.19 38	0.79 211	0.56 119	0.60 287	0.65 330	0.50 224	0.31 181	1.24 305	0.74 327	0.76 491	0.46 345	0.84 495	0.64 496	0.71 481	0.57 320

MyStereo8	0.73 336	1.16 372	2.89 400	0.53 365	0.34 272	0.71 356	0.20 50	1.87 505	0.59 144	0.53 204	0.66 338	0.50 224	0.33 193	1.27 314	0.62 283	0.10 88	1.19 437	0.10 99	0.21 346	0.21 226	0.61 331

IPLGR	0.58 187	0.64 202	3.12 428	0.37 239	0.18 65	0.62 276	0.54 408	1.06 438	0.69 251	0.73 382	0.46 154	0.50 224	0.44 289	1.12 286	0.31 116	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.21 226	0.20 87

AAGNet	0.92 417	0.40 85	2.53 275	0.60 390	1.01 458	0.62 276	0.45 378	0.52 66	0.68 239	0.58 257	0.53 213	0.50 224	0.72 412	1.22 300	7.32 530	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

SMFormer	0.64 266	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.17 139	0.84 395

tta	0.63 256	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.86 355	0.13 261	1.01 422	0.11 165	0.26 380	0.19 194	0.59 326

qqq1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

fff1	0.62 242	0.54 161	1.92 88	0.32 140	0.16 31	0.46 72	0.24 149	0.94 336	0.85 400	0.58 257	0.70 364	0.51 229	0.41 255	1.89 421	0.64 292	0.13 261	1.01 422	0.09 46	0.24 365	0.19 194	0.59 326

SST-Stereo	0.56 172	0.30 9	2.44 220	0.71 425	0.55 369	0.62 276	0.65 440	0.57 102	0.67 212	0.59 276	0.53 213	0.51 229	0.59 374	1.57 358	0.31 116	0.12 215	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.17 139	0.11 13

EAI-Stereo	1.16 460	0.29 4	1.94 92	0.55 374	0.97 452	1.96 501	7.94 534	1.34 483	1.03 458	1.01 444	1.48 478	0.51 229	0.66 399	0.65 186	1.42 427	0.09 30	0.23 290	0.09 46	0.53 483	0.13 62	0.49 286

PS-NSSS	0.69 313	1.37 429	2.44 220	0.31 119	0.32 256	0.64 303	0.34 311	1.04 417	0.74 310	0.56 234	0.75 394	0.51 229	0.42 268	2.41 470	0.54 249	0.24 433	0.17 244	0.27 444	0.18 307	0.30 352	0.23 110

StereoAnything_RVC	1.22 463	1.71 477	3.17 432	2.52 521	2.63 522	0.26 6	0.15 14	0.47 41	0.54 104	0.49 154	0.71 377	0.52 236	0.19 45	1.60 368	0.57 258	0.11 172	4.13 532	0.08 7	0.05 1	0.76 487	3.79 528

test_sample1	0.61 222	0.45 123	1.84 70	0.33 162	0.29 223	0.49 94	0.24 149	0.83 246	0.73 290	0.51 185	0.53 213	0.52 236	0.45 297	1.40 328	0.72 319	0.11 172	0.96 416	0.10 99	0.24 365	0.15 96	1.25 451

CoDeX	0.54 160	0.52 155	2.25 165	0.30 103	0.26 192	0.61 254	0.32 289	1.03 411	0.73 290	0.49 154	0.56 255	0.52 236	0.40 244	1.59 365	0.38 172	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.10 110	0.15 96	0.22 101

PSMNet-RUCA	0.64 266	1.12 359	2.61 310	0.59 389	0.56 371	0.64 303	0.37 332	0.89 304	0.72 285	0.53 204	0.68 346	0.53 239	0.43 280	0.61 170	0.46 209	0.35 463	0.19 257	0.44 478	0.29 395	0.49 459	0.35 192

ITSA-stereo	0.52 137	0.42 94	1.46 34	0.34 186	0.18 65	0.60 234	0.29 251	0.99 377	0.82 379	0.51 185	0.48 168	0.53 239	0.59 374	1.25 309	0.73 322	0.15 327	0.12 170	0.17 376	0.16 280	0.19 194	0.32 173

MyStereo05	0.57 179	0.72 237	2.72 362	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.87 287	0.82 379	0.54 210	0.37 106	0.53 239	0.42 268	0.63 176	0.73 322	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

CrosDoStereo	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

KYRaft	0.52 137	0.35 48	2.40 198	0.34 186	0.21 119	0.75 375	0.43 366	0.62 131	0.63 175	0.64 330	0.92 433	0.53 239	0.72 412	0.60 166	0.26 60	0.10 88	0.07 9	0.12 219	0.14 239	0.13 62	0.54 307

DeepStereo_LL	0.96 430	0.49 136	2.66 330	0.27 48	0.33 262	0.54 148	3.69 524	0.77 195	0.66 199	0.70 370	1.39 475	0.53 239	1.47 483	1.77 392	3.02 496	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.11 158	0.22 243	0.30 159

CFNet-RSSM	0.44 77	0.36 52	2.38 189	0.28 64	0.43 336	0.53 137	0.20 50	0.86 278	0.52 89	0.44 117	0.36 100	0.53 239	0.26 120	0.40 64	0.27 69	0.09 30	0.08 45	0.09 46	0.38 450	0.10 26	0.22 101

Reg-Stereo(zero)	0.66 293	0.26 1	2.13 139	0.25 20	1.15 478	0.99 445	0.97 477	0.57 102	0.81 373	0.52 195	0.46 154	0.54 246	0.59 374	0.47 96	1.14 397	0.08 4	0.88 411	0.08 7	0.36 444	0.12 46	0.80 387

MyStereo04	0.57 179	0.68 217	2.66 330	0.30 103	0.41 320	0.61 254	0.31 278	0.88 295	0.80 365	0.48 138	0.37 106	0.54 246	0.42 268	0.61 170	0.71 315	0.09 30	0.59 374	0.12 219	0.21 346	0.16 116	0.48 280

knoymous	0.37 37	0.34 40	1.83 67	0.25 20	0.18 65	0.45 64	0.24 149	0.60 122	0.40 17	0.42 102	0.39 118	0.54 246	0.25 109	0.41 73	0.29 93	0.12 215	0.08 45	0.12 219	0.07 29	0.13 62	0.20 87

GMOStereo	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

error version	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-v	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

RAFT_R40	0.55 164	0.31 11	2.44 220	0.57 387	0.42 332	0.62 276	0.52 402	0.58 106	0.66 199	0.56 234	0.54 232	0.54 246	0.50 335	1.56 353	0.53 244	0.11 172	0.07 9	0.12 219	0.10 110	0.16 116	0.10 6

test-2	0.58 187	0.89 302	2.46 246	0.29 82	0.99 453	0.51 112	0.32 289	0.58 106	0.46 44	0.58 257	0.48 168	0.54 246	0.27 134	0.31 13	0.25 46	0.09 30	1.64 480	0.13 280	0.11 158	0.34 380	0.42 238

test-1	0.61 222	0.54 161	2.09 124	0.31 119	1.37 489	0.51 112	0.28 223	0.83 246	0.50 70	0.42 102	0.55 242	0.54 246	0.24 90	0.38 53	1.25 413	0.10 88	1.08 430	0.10 99	0.17 296	0.11 36	0.77 376

ttt	0.89 410	0.51 151	2.51 269	0.36 226	0.31 244	0.61 254	0.28 223	1.07 441	0.92 429	0.56 234	0.77 401	0.55 255	0.37 212	2.27 456	3.51 504	0.16 344	1.21 441	0.13 280	0.31 411	0.18 163	1.26 452

test_5	0.61 222	1.25 398	2.76 375	0.39 273	0.64 402	0.58 201	0.35 321	0.85 267	0.66 199	0.49 154	0.56 255	0.55 255	0.40 244	0.79 232	0.32 126	0.10 88	0.19 257	0.12 219	0.12 195	0.33 373	0.85 399

AASNet	0.66 293	1.49 451	2.97 410	0.37 239	0.33 262	0.65 319	0.30 267	1.00 387	0.78 344	0.56 234	0.60 287	0.55 255	0.39 237	0.88 253	0.96 365	0.15 327	0.12 170	0.13 280	0.11 158	0.45 448	0.35 192

GrayStereo	0.71 324	0.27 2	2.40 198	0.89 443	0.23 156	0.62 276	1.40 509	0.67 150	0.70 262	0.72 381	0.77 401	0.55 255	3.03 514	0.60 166	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.10 99	0.21 346	0.12 46	0.37 201

CroCo-Stereo	0.35 25	0.71 232	1.67 54	0.32 140	0.17 50	0.19 1	0.21 72	0.79 211	0.54 104	0.22 18	0.25 32	0.55 255	0.22 70	0.28 5	0.28 82	0.10 88	0.08 45	0.08 7	0.07 29	0.12 46	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
FENet	0.48 106	0.58 176	2.46 246	0.33 162	0.18 65	0.58 201	0.22 88	0.83 246	0.64 185	0.49 154	0.42 132	0.55 255	0.38 222	0.52 132	0.51 235	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.11 158	0.17 139	0.31 168

MLCV	0.59 205	1.41 435	2.41 203	0.31 119	0.15 22	0.60 234	0.23 123	0.77 195	0.63 175	0.67 356	0.66 338	0.55 255	0.37 212	1.16 291	1.09 390	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.21 226	0.29 150

GwcNet-ADL	0.54 160	0.78 265	2.85 395	0.31 119	0.20 107	0.58 201	0.29 251	0.93 331	0.67 212	0.48 138	0.47 160	0.56 262	0.33 193	0.48 109	0.80 342	0.13 261	0.12 170	0.09 46	0.09 74	0.14 85	0.40 225

GANet-ADL	0.48 106	0.56 172	2.51 269	0.34 186	0.20 107	0.58 201	0.25 175	0.80 218	0.57 126	0.43 110	0.61 295	0.56 262	0.31 181	0.44 86	0.44 200	0.14 297	0.11 152	0.10 99	0.09 74	0.22 243	0.38 210

ARAFT	0.65 274	1.69 476	3.34 445	0.29 82	0.16 31	0.65 319	0.36 329	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.49 182	0.56 262	0.31 181	1.23 303	0.35 156	0.11 172	0.08 45	0.14 316	0.13 217	0.38 411	0.50 288

DMCA	0.50 125	0.83 278	1.95 93	0.32 140	0.24 168	0.59 220	0.26 192	0.81 226	0.68 239	0.59 276	0.49 182	0.56 262	0.36 206	0.65 186	0.65 297	0.14 297	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.29 150

DAS	0.61 222	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	2.38 466	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

SepStereo	0.57 179	0.42 94	1.85 74	0.34 186	0.34 272	0.52 129	0.42 359	0.89 304	0.80 365	0.85 422	0.69 351	0.57 266	0.51 339	1.55 351	0.57 258	0.13 261	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.18 163	0.37 201

111	0.57 179	1.41 435	2.63 316	0.25 20	0.15 22	0.59 220	0.26 192	0.90 313	0.83 386	0.50 173	0.54 232	0.57 266	0.38 222	0.54 145	0.41 183	0.10 88	0.07 9	0.09 46	0.07 29	0.24 266	0.81 392

Gwc-CoAtRS	0.41 55	0.37 63	2.06 117	0.28 64	0.41 320	0.48 89	0.19 38	0.64 141	0.49 60	0.45 121	0.39 118	0.57 266	0.26 120	0.37 50	0.28 82	0.09 30	0.19 257	0.09 46	0.31 411	0.11 36	0.25 123

xxxx	0.97 433	0.64 202	2.14 140	0.30 103	0.67 407	0.64 303	0.24 149	1.09 446	0.91 427	0.57 251	0.65 330	0.58 270	0.39 237	1.57 358	5.49 524	0.13 261	1.38 467	0.11 165	0.32 419	0.17 139	1.41 467

CFNet	0.65 274	1.45 444	2.27 167	0.34 186	0.25 176	0.64 303	0.23 123	0.93 331	0.79 357	0.48 138	0.59 278	0.58 270	0.40 244	2.28 457	0.63 290	0.13 261	0.09 97	0.15 342	0.14 239	0.34 380	0.26 131

iResNet_ROB	0.60 214	1.59 462	2.04 112	0.32 140	0.21 119	0.60 234	0.22 88	0.99 377	0.85 400	0.61 297	0.63 310	0.58 270	0.42 268	1.08 278	0.98 372	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.06 8	0.23 259	0.33 177

1111x	1.06 447	0.79 269	3.29 442	0.33 162	0.60 386	0.64 303	0.33 303	1.10 449	0.92 429	0.59 276	0.69 351	0.59 273	0.47 318	2.64 485	4.61 519	0.12 215	1.38 467	0.11 165	0.49 474	0.18 163	1.30 457

NRIStereo	0.50 125	0.34 40	2.44 220	0.52 361	0.16 31	0.94 440	0.73 457	0.52 66	0.65 192	0.48 138	0.40 127	0.59 273	0.29 166	0.78 229	0.33 139	0.11 172	0.13 186	0.11 165	0.09 74	0.22 243	0.25 123

GEStereo_RVC	0.61 222	1.19 381	2.61 310	0.48 336	0.25 176	0.63 291	0.37 332	1.05 425	0.79 357	0.55 222	0.55 242	0.59 273	0.44 289	1.10 280	0.48 219	0.16 344	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.27 322	0.43 246

RAFT + AFF	0.79 368	1.73 478	2.99 415	0.34 186	0.35 280	0.67 339	0.51 398	1.05 425	0.79 357	0.54 210	0.58 273	0.59 273	0.81 430	1.80 400	1.21 406	0.13 261	0.27 311	0.15 342	0.14 239	0.45 448	0.69 359

MMNet	0.55 164	0.92 317	2.03 109	0.34 186	0.27 205	0.79 399	0.28 223	0.86 278	0.79 357	0.62 310	0.58 273	0.59 273	0.56 359	0.80 236	0.61 280	0.11 172	0.11 152	0.12 219	0.11 158	0.21 226	0.22 101

DMCA-RVC	0.70 320	1.30 407	3.59 473	0.37 239	0.89 440	0.57 190	0.31 278	0.73 179	0.59 144	0.69 366	0.54 232	0.59 273	0.57 364	1.25 309	0.66 300	0.16 344	0.38 331	0.20 411	0.15 259	0.22 243	0.23 110

BEATNet_4x	0.57 179	1.16 372	2.56 291	0.35 208	0.16 31	0.56 168	0.25 175	0.91 320	0.64 185	0.55 222	0.53 213	0.59 273	0.43 280	0.67 192	0.76 331	0.12 215	0.09 97	0.12 219	0.09 74	0.23 259	0.58 322

IER	0.49 121	0.73 240	2.12 133	0.27 48	0.25 176	0.65 319	0.27 210	0.76 188	0.59 144	0.56 234	0.59 278	0.60 280	0.53 350	0.64 182	0.44 200	0.12 215	0.09 97	0.11 165	0.11 158	0.18 163	0.15 42

iResNetv2_ROB	0.71 324	1.90 489	3.48 464	0.43 312	0.22 131	0.60 234	0.29 251	0.96 353	0.78 344	0.60 287	0.65 330	0.60 280	0.46 307	0.80 236	1.21 406	0.12 215	0.08 45	0.10 99	0.07 29	0.44 445	0.33 177

UPFNet	0.51 135	0.67 208	2.04 112	0.34 186	0.33 262	0.65 319	0.37 332	0.88 295	0.65 192	0.60 287	0.53 213	0.61 282	0.41 255	0.77 222	0.55 252	0.13 261	0.13 186	0.13 280	0.13 217	0.20 214	0.16 55

FADNet_RVC	0.87 402	1.51 452	2.90 402	0.31 119	0.24 168	0.71 356	0.25 175	1.00 387	0.65 192	0.45 121	0.57 266	0.61 282	0.44 289	1.53 349	0.75 328	0.94 498	0.97 417	0.28 446	1.00 516	0.89 493	1.36 464

ADCRef	0.88 403	1.45 444	2.68 345	0.38 258	0.35 280	0.95 442	0.51 398	0.92 327	0.81 373	0.89 426	0.84 414	0.61 282	1.35 473	1.26 313	3.38 501	0.14 297	0.12 170	0.17 376	0.19 325	0.28 335	0.34 185

TDLM	0.83 382	1.28 404	2.38 189	0.46 329	0.26 192	0.66 332	0.55 412	0.87 287	0.80 365	2.54 516	0.62 302	0.61 282	0.51 339	2.68 489	0.67 303	0.20 403	0.11 152	0.35 465	0.15 259	0.33 373	0.48 280

AdaStereo	0.48 106	0.44 115	2.18 147	0.36 226	0.20 107	0.59 220	0.29 251	0.97 361	0.74 310	0.52 195	0.55 242	0.61 282	0.33 193	0.52 132	0.44 200	0.18 376	0.08 45	0.17 376	0.11 158	0.18 163	0.24 119
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.
Any-RAFT	0.42 61	0.33 33	1.89 82	0.28 64	0.21 119	0.69 348	0.21 72	0.83 246	0.60 150	0.45 121	0.43 135	0.62 287	0.30 176	0.48 109	0.24 35	0.11 172	0.40 337	0.08 7	0.06 8	0.10 26	0.16 55

iRaft-Stereo_5w	0.65 274	1.35 419	2.21 156	0.30 103	0.63 398	0.49 94	0.28 223	0.78 202	0.64 185	0.41 96	0.61 295	0.62 287	0.46 307	1.79 399	0.48 219	0.10 88	0.25 301	0.11 165	0.12 195	0.40 426	0.94 413

pcwnet_v2	0.65 274	0.54 161	4.29 504	0.33 162	0.27 205	0.60 234	0.25 175	1.02 404	0.92 429	0.61 297	0.69 351	0.62 287	0.54 352	0.67 192	0.38 172	0.18 376	0.15 217	0.15 342	0.14 239	0.21 226	0.49 286

FADNet-RVC	0.69 313	1.65 472	2.74 370	0.35 208	0.26 192	0.60 234	0.29 251	0.91 320	0.67 212	0.46 132	0.51 197	0.62 287	0.46 307	1.75 387	0.81 346	0.17 365	0.20 271	0.17 376	0.18 307	0.60 472	0.39 218

TCMNet	0.72 333	1.15 369	2.78 379	0.51 359	0.52 358	0.73 366	0.39 347	0.94 336	0.78 344	0.60 287	0.68 346	0.63 291	0.46 307	1.71 381	0.72 319	0.18 376	0.19 257	0.23 430	0.18 307	0.40 426	0.56 315

model_zeroshot	0.75 351	0.94 322	2.48 257	1.88 511	0.68 410	0.72 362	0.22 88	1.01 396	0.51 77	1.10 452	0.35 98	0.63 291	0.20 55	0.78 229	0.32 126	0.12 215	1.97 498	0.10 99	0.23 362	0.12 46	0.56 315

GMStereo_Zeroshot	0.44 77	0.44 115	1.84 70	0.44 317	0.20 107	0.52 129	0.19 38	0.60 122	0.54 104	0.58 257	0.59 278	0.63 291	0.29 166	0.59 160	0.34 148	0.16 344	0.09 97	0.16 361	0.09 74	0.26 308	0.26 131

BSDual-CNN	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

psmg	0.48 106	0.32 22	1.58 43	0.28 64	0.22 131	0.75 375	0.35 321	0.94 336	0.67 212	0.61 297	0.59 278	0.63 291	0.38 222	0.48 109	0.97 366	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.13 217	0.14 85	0.15 42

cross-raft	0.47 95	0.34 40	2.17 144	0.70 423	0.84 435	0.50 104	0.35 321	0.74 181	0.43 29	0.44 117	0.45 150	0.63 291	0.25 109	0.37 50	0.27 69	0.08 4	0.14 201	0.10 99	0.23 362	0.11 36	0.27 138

FADNet-RVC-Resample	0.74 340	1.54 454	3.81 484	0.38 258	0.29 223	0.62 276	0.38 341	0.91 320	0.67 212	0.52 195	0.51 197	0.63 291	0.44 289	1.56 353	0.59 269	0.24 433	0.32 318	0.22 422	0.19 325	0.30 352	0.71 364

SuperB	1.19 461	1.62 467	5.29 517	0.37 239	0.26 192	0.81 406	0.87 468	0.94 336	1.19 478	0.68 362	0.68 346	0.63 291	1.37 476	1.73 383	3.30 498	0.16 344	0.12 170	0.17 376	0.16 280	2.74 527	0.63 337

xyz-stereo	3.06 519	0.44 115	30.74 550	0.24 10	0.12 4	15.34 538	0.24 149	0.56 95	0.49 60	0.62 310	7.90 530	0.64 299	0.49 330	1.44 338	1.05 382	0.09 30	0.07 9	0.34 464	0.08 50	0.13 62	0.19 78

dad	0.58 187	1.35 419	2.39 196	0.31 119	0.20 107	0.62 276	0.26 192	0.56 95	0.79 357	0.66 354	0.64 323	0.64 299	0.36 206	0.87 247	0.48 219	0.28 450	0.15 217	0.40 471	0.18 307	0.24 266	0.22 101

CC-Net-ROB	0.95 427	1.57 458	2.93 405	0.90 445	0.39 308	0.87 426	0.44 374	1.12 456	0.83 386	0.59 276	0.69 351	0.64 299	0.50 335	2.73 493	0.93 362	0.97 501	0.40 337	0.87 499	0.29 395	0.61 475	0.66 344

PWCDC_ROB	0.83 382	1.57 458	2.63 316	0.48 336	0.37 297	0.78 395	0.29 251	1.04 417	1.36 488	0.63 320	2.05 492	0.64 299	0.70 410	1.10 280	1.20 405	0.33 460	0.14 201	0.15 342	0.12 195	0.63 476	0.46 271

HI	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

CoSv	0.47 95	0.82 276	2.49 263	0.29 82	0.22 131	0.45 64	0.20 50	0.59 115	0.43 29	0.59 276	0.59 278	0.65 303	0.45 297	0.48 109	0.40 178	0.08 4	0.09 97	0.10 99	0.11 158	0.24 266	0.20 87

anonymousdsp2	0.88 403	0.31 11	1.96 97	1.06 465	1.56 500	0.57 190	0.22 88	0.84 254	0.98 450	1.20 468	0.37 106	0.65 303	0.26 120	1.19 298	0.46 209	0.10 88	2.40 519	0.10 99	0.13 217	0.19 194	2.96 520

BUS	0.45 81	0.32 22	1.58 43	0.31 119	0.22 131	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.67 212	0.64 330	0.53 213	0.65 303	0.32 188	0.48 109	0.34 148	0.13 261	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

NINENet	0.54 160	0.40 85	2.19 149	0.55 374	0.26 192	0.91 434	0.23 123	1.05 425	0.77 339	0.54 210	0.57 266	0.65 303	0.32 188	1.22 300	0.34 148	0.16 344	0.13 186	0.16 361	0.11 158	0.16 116	0.14 33

CSP-Net	0.55 164	0.61 190	1.81 66	0.30 103	0.23 156	0.77 389	0.35 321	0.90 313	0.62 164	0.62 310	0.60 287	0.65 303	0.42 268	1.76 389	0.47 214	0.17 365	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.21 226	0.16 55

Consistency-Raft	0.92 417	1.21 385	3.50 465	0.98 457	0.63 398	0.77 389	0.54 408	1.02 404	1.01 455	0.62 310	1.03 452	0.65 303	1.04 460	0.81 239	1.36 422	0.45 473	0.47 348	0.51 482	0.59 493	0.65 478	0.47 273

DeepPrunerF	0.92 417	1.33 413	3.41 458	0.46 329	0.51 355	0.64 303	0.49 395	1.16 466	2.62 515	0.65 346	0.61 295	0.65 303	0.62 386	2.23 455	1.31 416	0.23 426	0.19 257	0.30 455	0.28 391	0.39 420	0.34 185

DeepPruner_ROB	0.58 187	1.06 345	2.68 345	0.30 103	0.26 192	0.63 291	0.31 278	0.83 246	0.51 77	0.62 310	0.56 255	0.65 303	0.39 237	1.06 275	0.56 255	0.19 392	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.24 266	0.33 177

ISRNet	0.51 135	0.58 176	1.96 97	0.38 258	0.31 244	0.49 94	0.21 72	0.80 218	0.71 276	0.64 330	0.71 377	0.66 312	0.40 244	0.59 160	0.45 204	0.23 426	0.16 231	0.21 417	0.20 335	0.21 226	0.37 201

AACVNet	0.61 222	1.13 362	2.47 251	0.37 239	0.21 119	0.57 190	0.25 175	0.75 185	0.55 113	0.56 234	0.60 287	0.66 312	0.44 289	2.11 447	0.49 228	0.14 297	0.11 152	0.14 316	0.11 158	0.35 392	0.23 110

FADNet	0.71 324	1.60 466	2.53 275	0.33 162	0.30 236	0.67 339	0.29 251	0.92 327	0.75 316	0.45 121	0.49 182	0.66 312	0.57 364	1.85 412	0.85 353	0.46 475	0.20 271	0.17 376	0.20 335	0.60 472	0.37 201

DualNet (step1)	0.76 356	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.65 483	1.21 441	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

test_sample9	1.07 449	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

test_sample7	0.65 274	0.41 91	2.08 120	0.36 226	0.20 107	0.52 129	0.32 289	0.99 377	0.86 407	0.64 330	0.63 310	0.67 315	0.49 330	1.18 296	0.52 237	0.18 376	1.21 441	0.16 361	0.15 259	0.19 194	1.22 448

ffm	0.78 364	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	0.64 182	0.22 14	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

ff1	1.07 449	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	0.85 267	0.96 443	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.10 88	2.16 512	0.15 342	0.33 430	0.25 288	2.19 500

mmx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

xxx	0.99 437	0.67 208	3.39 451	0.32 140	0.22 131	0.58 201	0.28 223	1.05 425	0.92 429	0.54 210	0.74 387	0.67 315	0.40 244	2.75 495	3.86 510	0.13 261	1.25 446	0.15 342	0.33 430	0.19 194	1.28 455

RAFT_CTSACE	0.58 187	1.16 372	2.76 375	0.36 226	0.29 223	0.54 148	0.29 251	0.69 158	0.51 77	0.51 185	0.75 394	0.67 315	0.37 212	0.63 176	0.47 214	0.08 4	0.49 352	0.11 165	0.10 110	0.41 433	0.32 173

PSM-AAD	0.67 299	0.29 4	2.41 203	0.37 239	0.23 156	0.86 419	1.15 493	0.62 131	0.66 199	0.64 330	0.71 377	0.67 315	2.90 513	0.65 186	0.32 126	0.10 88	0.08 45	0.17 376	0.15 259	0.14 85	0.34 185

delet	0.60 214	0.84 282	2.45 238	0.33 162	0.35 280	0.73 366	0.46 384	0.89 304	0.80 365	0.58 257	0.62 302	0.67 315	0.51 339	1.14 289	0.64 292	0.12 215	0.12 170	0.13 280	0.14 239	0.22 243	0.29 150

GANet-RSSM	0.63 256	1.14 363	2.67 338	0.38 258	0.26 192	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.56 119	0.50 173	0.57 266	0.67 315	0.50 335	1.91 427	0.50 232	0.14 297	0.10 125	0.24 436	0.12 195	0.36 397	0.28 144

DSFCA	0.62 242	0.77 259	1.95 93	0.29 82	0.29 223	0.79 399	0.86 467	0.81 226	0.73 290	0.73 382	0.66 338	0.67 315	0.57 364	1.17 294	1.03 380	0.16 344	0.15 217	0.13 280	0.14 239	0.19 194	0.28 144

STTStereo	0.58 187	0.95 323	2.95 408	0.37 239	0.31 244	0.62 276	0.32 289	0.81 226	0.63 175	0.61 297	0.55 242	0.67 315	0.43 280	0.87 247	0.48 219	0.16 344	0.16 231	0.17 376	0.20 335	0.17 139	0.25 123

UCFNet_RVC	0.55 164	1.16 372	2.48 257	0.31 119	0.27 205	0.65 319	0.28 223	0.76 188	0.58 133	0.51 185	0.53 213	0.67 315	0.42 268	0.91 257	0.45 204	0.16 344	0.11 152	0.17 376	0.17 296	0.20 214	0.23 110

PCWNet_CMD	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.14 316	0.10 110	0.19 194	0.43 246

CFNet_ucs	0.50 125	0.55 169	2.28 169	0.27 48	0.22 131	0.58 201	0.23 123	0.90 313	0.69 251	0.54 210	0.64 323	0.68 329	0.44 289	0.55 146	0.34 148	0.14 297	0.12 170	0.16 361	0.11 158	0.19 194	0.38 210

HBP-ISP	0.82 376	1.57 458	3.28 440	0.50 354	0.27 205	0.86 419	0.54 408	1.09 446	0.78 344	0.81 412	0.70 364	0.68 329	1.00 457	2.02 435	0.47 214	0.24 433	0.24 292	0.29 454	0.25 373	0.28 335	0.52 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 274	1.15 369	2.40 198	0.33 162	0.30 236	0.83 412	0.40 351	0.94 336	0.82 379	0.67 356	0.76 397	0.68 329	0.58 371	1.13 287	1.25 413	0.14 297	0.08 45	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.28 144

OMP-Stereo	0.64 266	0.87 293	2.38 189	0.56 383	0.37 297	0.60 234	0.26 192	0.75 185	0.71 276	0.65 346	0.60 287	0.68 329	0.32 188	2.07 440	1.18 402	0.11 172	0.08 45	0.12 219	0.09 74	0.17 139	0.28 144

CFNet_pseudo	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.15 342	0.10 110	0.18 163	0.33 177

psm_up	0.65 274	1.02 335	2.53 275	0.36 226	0.31 244	0.64 303	0.38 341	0.96 353	0.73 290	0.63 320	0.57 266	0.68 329	0.57 364	1.90 426	0.52 237	0.17 365	0.15 217	0.16 361	0.15 259	0.27 322	0.22 101

MSMDNet	0.48 106	0.50 144	2.23 160	0.27 48	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.78 202	0.67 212	0.49 154	0.55 242	0.68 329	0.56 359	0.48 109	0.32 126	0.11 172	0.10 125	0.13 280	0.10 110	0.18 163	0.43 246

CVANet_RVC	0.82 376	1.18 378	3.98 489	0.40 286	0.28 217	0.63 291	0.43 366	0.90 313	0.78 344	1.14 457	0.69 351	0.68 329	0.52 347	2.62 483	0.48 219	0.20 403	0.13 186	0.22 422	0.37 446	0.37 404	0.48 280

ccs_rob	0.47 95	0.50 144	2.19 149	0.26 36	0.20 107	0.56 168	0.22 88	0.80 218	0.62 164	0.50 173	0.56 255	0.68 329	0.47 318	0.53 139	0.33 139	0.11 172	0.10 125	0.16 361	0.10 110	0.18 163	0.33 177

DRN-Test	0.71 324	0.79 269	2.83 391	0.40 286	0.44 337	0.80 402	0.41 353	1.07 441	0.83 386	0.82 416	0.64 323	0.68 329	0.57 364	1.78 395	0.79 340	0.16 344	0.13 186	0.17 376	0.16 280	0.24 266	0.51 293

SACVNet	0.68 306	1.08 349	2.58 297	0.38 258	0.28 217	0.65 319	0.37 332	0.91 320	0.65 192	0.67 356	0.62 302	0.69 340	0.47 318	2.07 440	0.65 297	0.18 376	0.14 201	0.16 361	0.15 259	0.39 420	0.41 233

IIG-Stereo	0.65 274	0.87 293	2.32 179	0.55 374	0.23 156	0.62 276	0.21 72	0.78 202	0.71 276	0.64 330	0.69 351	0.69 340	0.38 222	2.07 440	1.37 424	0.11 172	0.08 45	0.11 165	0.09 74	0.15 96	0.27 138

ACVNet	0.54 160	0.87 293	2.45 238	0.28 64	0.22 131	0.59 220	0.36 329	0.69 158	0.73 290	0.49 154	0.59 278	0.69 340	0.42 268	0.47 96	0.70 309	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.36 397	0.39 218

acv_ft	0.57 179	0.87 293	2.45 238	0.33 162	0.41 320	0.63 291	0.29 251	0.86 278	0.73 290	0.64 330	0.59 278	0.69 340	0.45 297	0.47 96	0.68 305	0.11 172	0.10 125	0.10 99	0.09 74	0.43 441	0.39 218

HGLStereo	0.61 222	1.20 383	2.59 299	0.36 226	0.40 314	0.65 319	0.30 267	0.87 287	0.67 212	0.60 287	0.70 364	0.69 340	0.56 359	1.07 277	0.59 269	0.14 297	0.13 186	0.13 280	0.12 195	0.23 259	0.23 110

PSMNet-RSSM	0.61 222	1.19 381	2.43 212	0.33 162	0.25 176	0.59 220	0.28 223	0.88 295	0.65 192	0.54 210	0.62 302	0.69 340	0.46 307	1.67 376	0.50 232	0.15 327	0.10 125	0.14 316	0.16 280	0.20 214	0.28 144

PSMNet-ADL	0.56 172	0.47 129	2.03 109	0.35 208	0.22 131	0.67 339	0.27 210	0.77 195	0.58 133	0.43 110	0.53 213	0.70 346	0.45 297	1.89 421	0.64 292	0.16 344	0.13 186	0.11 165	0.13 217	0.15 96	0.51 293

PA-Net	0.93 423	1.36 424	4.14 495	0.64 405	0.41 320	0.70 351	0.53 405	0.91 320	0.88 417	0.53 204	0.60 287	0.70 346	0.54 352	2.40 468	2.57 483	0.17 365	0.28 313	0.19 402	0.28 391	0.25 288	0.48 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.62 242	1.27 401	2.67 338	0.31 119	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.81 226	0.60 150	0.56 234	0.53 213	0.71 348	0.37 212	1.74 385	0.57 258	0.13 261	0.11 152	0.13 280	0.11 158	0.29 343	0.34 185

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 242	1.15 369	3.11 427	0.39 273	0.37 297	0.60 234	0.28 223	0.87 287	0.64 185	0.63 320	0.56 255	0.71 348	0.45 297	1.08 278	0.52 237	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.15 259	0.18 163	0.25 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ToySt	0.67 299	0.88 297	2.61 310	0.39 273	0.73 417	0.61 254	0.38 341	0.78 202	0.73 290	0.43 110	0.70 364	0.72 350	0.45 297	0.66 189	0.62 283	0.14 297	0.63 382	0.13 280	0.33 430	0.24 266	1.18 439

UNet	0.56 172	0.58 176	2.81 387	0.32 140	0.33 262	0.74 372	0.27 210	0.86 278	0.67 212	0.55 222	0.55 242	0.72 350	0.55 357	0.79 232	0.58 264	0.12 215	0.09 97	0.13 280	0.11 158	0.20 214	0.19 78

GwcNet-RSSM	0.64 266	1.38 433	2.69 352	0.33 162	0.26 192	0.60 234	0.32 289	0.84 254	0.73 290	0.56 234	0.65 330	0.72 350	0.42 268	1.78 395	0.60 273	0.14 297	0.10 125	0.12 219	0.13 217	0.26 308	0.26 131

GANetREF_RVC	0.81 373	1.44 443	3.04 421	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.63 436	1.03 411	0.92 429	0.63 320	0.61 295	0.72 350	0.59 374	2.40 468	0.58 264	0.33 460	0.25 301	0.37 468	0.25 373	0.41 433	0.36 200
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
NVstereo2D	0.63 256	0.57 174	2.29 172	0.37 239	0.35 280	0.69 348	0.49 395	0.96 353	0.88 417	0.49 154	0.54 232	0.72 350	0.46 307	1.98 433	0.50 232	0.19 392	0.20 271	0.18 395	0.16 280	0.28 335	0.34 185

G2L-Stereo_aug	0.58 187	0.62 196	2.80 382	0.29 82	0.24 168	0.62 276	0.28 223	0.79 211	0.76 325	0.65 346	0.65 330	0.73 355	0.51 339	1.36 324	0.58 264	0.11 172	0.08 45	0.09 46	0.07 29	0.22 243	0.18 71

SQANet	0.92 417	1.96 490	3.23 434	0.77 431	0.83 433	0.76 379	0.38 341	0.87 287	0.68 239	0.64 330	0.69 351	0.73 355	0.52 347	1.35 323	1.36 422	0.80 493	0.30 315	0.60 486	0.29 395	0.93 494	0.70 362

iinet-f	0.62 242	1.18 378	2.55 288	0.33 162	0.25 176	0.82 411	0.34 311	0.87 287	0.69 251	0.56 234	0.64 323	0.73 355	0.67 401	0.80 236	0.81 346	0.14 297	0.13 186	0.11 165	0.10 110	0.44 445	0.26 131

GASNet	0.84 384	1.98 492	4.07 493	0.48 336	0.33 262	0.58 201	0.34 311	0.97 361	0.81 373	0.60 287	0.59 278	0.74 358	0.55 357	2.08 443	1.18 402	0.22 418	0.15 217	0.19 402	0.17 296	0.55 468	0.29 150

Syn2CoEx	0.78 364	1.43 442	3.54 470	0.44 317	0.31 244	0.64 303	0.43 366	1.04 417	0.83 386	0.64 330	0.77 401	0.74 358	0.74 419	1.91 427	0.64 292	0.20 403	0.17 244	0.19 402	0.15 259	0.30 352	0.59 326

StereoDRNet-Refined	0.55 164	0.61 190	2.07 118	0.34 186	0.21 119	0.68 345	0.26 192	0.87 287	0.73 290	0.70 370	0.69 351	0.74 358	0.45 297	1.10 280	0.62 283	0.12 215	0.09 97	0.14 316	0.14 239	0.27 322	0.24 119
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 324	1.24 395	2.56 291	0.42 300	0.45 340	0.73 366	0.46 384	0.98 368	0.81 373	0.77 397	0.56 255	0.74 358	0.48 325	1.69 380	0.91 361	0.15 327	0.14 201	0.15 342	0.15 259	0.26 308	0.51 293

Wz-Net-MNSev	0.74 340	1.42 439	2.75 372	0.38 258	0.33 262	0.90 433	0.61 433	0.98 368	0.94 436	0.77 397	0.75 394	0.75 362	0.66 399	1.39 326	0.76 331	0.17 365	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.28 335	0.48 280

MIPNet	0.88 403	1.07 346	2.85 395	0.61 396	0.18 65	1.46 478	1.37 505	1.65 498	0.78 344	1.93 501	0.85 417	0.75 362	1.66 490	0.87 247	0.34 148	0.10 88	0.08 45	0.11 165	0.32 419	0.27 322	0.26 131

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 384	1.41 435	2.80 382	0.94 451	0.35 280	0.89 430	0.41 353	0.89 304	0.66 199	0.57 251	0.63 310	0.75 362	0.38 222	2.37 463	0.55 252	1.16 509	0.31 317	0.36 466	0.21 346	0.59 471	0.63 337

PSMNet_ROB	0.75 351	1.42 439	2.93 405	0.39 273	0.32 256	0.73 366	0.56 416	0.90 313	0.74 310	0.56 234	0.60 287	0.75 362	0.47 318	2.00 434	1.31 416	0.18 376	0.13 186	0.19 402	0.20 335	0.26 308	0.40 225

fast-acv-ft	0.67 299	1.24 395	3.26 438	0.39 273	0.30 236	0.80 402	0.48 390	0.74 181	0.76 325	0.60 287	0.78 405	0.76 366	0.60 382	0.70 200	0.78 337	0.16 344	0.15 217	0.18 395	0.17 296	0.38 411	0.24 119

APVNet	0.76 356	1.11 357	3.23 434	0.39 273	0.36 291	0.85 418	0.44 374	0.96 353	0.73 290	0.58 257	0.69 351	0.76 366	0.56 359	2.29 458	0.82 349	0.17 365	0.18 251	0.24 436	0.19 325	0.35 392	0.27 138

cf-r	0.62 242	1.27 401	2.99 415	0.34 186	0.28 217	0.60 234	0.28 223	0.82 235	0.70 262	0.55 222	0.61 295	0.77 368	0.41 255	1.32 319	0.52 237	0.13 261	0.09 97	0.11 165	0.12 195	0.22 243	0.27 138

HSM-Net_RVC	0.70 320	0.40 85	2.45 238	0.27 48	0.19 96	0.68 345	0.30 267	1.29 478	0.73 290	0.73 382	0.70 364	0.77 368	0.45 297	3.73 519	0.46 209	0.13 261	0.09 97	0.10 99	0.09 74	0.13 62	0.32 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 466	1.46 446	3.84 486	0.54 372	0.56 371	1.12 461	0.99 479	1.05 425	1.03 458	1.10 452	0.87 423	0.77 368	1.07 462	5.85 528	2.98 494	0.16 344	0.23 290	0.16 361	0.24 365	0.28 335	0.66 344

NOSS_ROB	0.75 351	1.03 339	2.27 167	0.68 421	0.26 192	0.68 345	0.30 267	0.99 377	0.82 379	0.59 276	0.58 273	0.77 368	0.39 237	2.75 495	0.48 219	0.25 439	0.24 292	0.28 446	0.26 380	0.29 343	1.07 433

CRFU-Net	0.58 187	0.42 94	1.90 83	0.49 348	0.27 205	0.83 412	0.35 321	0.94 336	0.54 104	0.65 346	0.60 287	0.78 372	1.34 472	1.00 267	0.51 235	0.17 365	0.14 201	0.17 376	0.10 110	0.19 194	0.20 87

PWC_ROB	0.81 373	1.41 435	2.60 305	0.41 296	0.40 314	0.63 291	0.31 278	1.04 417	0.99 453	0.92 431	1.29 468	0.78 372	0.68 403	1.65 375	1.50 431	0.19 392	0.12 170	0.18 395	0.13 217	0.51 462	0.54 307

DCVSM-stereo	0.52 137	0.37 63	2.45 238	0.30 103	0.22 131	0.54 148	0.52 402	0.60 122	0.52 89	0.69 366	0.47 160	0.79 374	0.49 330	0.56 149	0.90 360	0.13 261	0.14 201	0.15 342	0.13 217	0.20 214	0.21 94

IGEV_Zeroshot_test	0.91 415	0.39 79	3.80 483	0.42 300	1.95 512	0.56 168	0.64 437	0.84 254	0.55 113	1.45 490	0.53 213	0.79 374	0.42 268	0.57 153	1.13 396	0.10 88	0.49 352	0.10 99	0.34 435	0.19 194	2.97 521

hknet	0.53 151	0.39 79	2.04 112	0.31 119	0.24 168	0.76 379	0.32 289	1.05 425	0.71 276	0.64 330	0.53 213	0.79 374	0.40 244	0.84 243	0.78 337	0.12 215	0.10 125	0.14 316	0.12 195	0.13 62	0.15 42

RAFT	0.62 242	1.35 419	2.26 166	0.62 398	0.53 365	0.47 83	0.35 321	0.70 168	0.58 133	0.50 173	0.50 194	0.79 374	0.40 244	0.49 122	0.36 159	0.11 172	0.79 400	0.14 316	0.13 217	0.52 465	0.72 365

DGSMNet	2.93 517	0.77 259	3.44 462	3.58 530	4.25 527	2.53 516	6.86 533	1.03 411	0.88 417	0.58 257	1.85 487	0.79 374	0.62 386	1.63 369	1.46 429	4.62 532	4.98 535	5.15 536	4.71 535	4.52 533	4.37 530

CFNet-ft	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

CFNet_RVC	0.60 214	1.16 372	2.45 238	0.29 82	0.30 236	0.64 303	0.28 223	0.69 158	0.57 126	0.49 154	0.57 266	0.79 374	0.44 289	1.48 343	0.62 283	0.15 327	0.10 125	0.28 446	0.14 239	0.21 226	0.29 150

coex_refinement	0.67 299	1.33 413	2.48 257	0.38 258	0.26 192	0.64 303	0.34 311	0.88 295	0.68 239	0.61 297	0.63 310	0.80 381	0.48 325	1.84 408	1.09 390	0.13 261	0.10 125	0.10 99	0.10 110	0.18 163	0.38 210

Wz-Net-LNSev	0.66 293	1.30 407	2.81 387	0.35 208	0.37 297	0.80 402	0.48 390	0.91 320	0.87 413	0.63 320	0.70 364	0.80 381	0.59 374	0.67 192	0.68 305	0.15 327	0.14 201	0.12 219	0.12 195	0.24 266	0.38 210

ADLNet	0.68 306	1.02 335	2.68 345	0.35 208	0.34 272	0.67 339	0.34 311	0.95 350	0.79 357	0.70 370	0.62 302	0.80 381	0.46 307	1.77 392	0.69 307	0.15 327	0.12 170	0.14 316	0.14 239	0.31 361	0.54 307

AANet_RVC	0.79 368	1.46 446	2.72 362	0.34 186	0.25 176	0.59 220	0.32 289	0.88 295	0.83 386	0.62 310	0.95 438	0.80 381	0.43 280	2.46 472	1.72 441	0.38 465	0.26 304	0.10 99	0.09 74	0.25 288	0.43 246

GCAP-BAT	0.78 364	0.38 73	2.37 186	0.98 457	0.60 386	0.77 389	0.22 88	1.13 460	0.51 77	0.80 408	0.90 430	0.81 385	0.25 109	0.77 222	0.88 357	0.10 88	1.94 496	0.09 46	0.50 476	0.17 139	1.35 461

gcap-zeroshot	0.52 137	0.86 291	2.38 189	0.32 140	0.60 386	0.70 351	0.20 50	0.78 202	0.58 133	0.44 117	0.36 100	0.81 385	0.24 90	0.53 139	0.30 100	0.10 88	0.35 324	0.09 46	0.31 411	0.09 11	0.40 225

ssnet_v2	0.64 266	0.99 329	2.67 338	0.33 162	0.22 131	0.72 362	0.45 378	1.00 387	0.80 365	0.66 354	0.54 232	0.81 385	0.48 325	0.91 257	1.08 389	0.16 344	0.14 201	0.14 316	0.14 239	0.33 373	0.31 168

anonymity	0.86 396	0.68 217	1.44 33	0.64 405	0.83 433	0.67 339	0.52 402	0.98 368	0.73 290	0.96 436	0.70 364	0.81 385	0.86 440	1.10 280	1.34 418	0.64 482	0.72 397	0.58 484	1.44 524	0.60 472	0.91 409

XPNet_ROB	0.68 306	1.11 357	2.28 169	0.38 258	0.27 205	0.67 339	0.47 388	0.94 336	0.75 316	0.80 408	0.71 377	0.81 385	0.54 352	1.72 382	0.84 352	0.22 418	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.25 288	0.45 266

anonymousa	0.74 340	0.60 184	2.58 297	0.96 455	1.33 487	0.61 254	0.26 192	0.69 158	0.56 119	0.55 222	0.84 414	0.82 390	0.46 307	0.56 149	0.61 280	0.10 88	1.11 434	0.12 219	0.98 515	0.14 85	0.97 421

ccnet	0.77 362	0.61 190	2.01 105	0.40 286	0.46 347	1.05 453	0.59 424	1.02 404	0.74 310	0.90 428	0.97 440	0.82 390	0.89 445	1.68 379	1.16 401	0.32 458	0.26 304	0.32 459	0.28 391	0.35 392	0.47 273

aanetorigin	0.81 373	1.03 339	2.64 325	0.44 317	0.44 337	0.59 220	1.00 483	0.59 115	0.70 262	1.54 495	1.22 465	0.82 390	1.08 463	1.06 275	1.07 386	0.18 376	0.15 217	0.17 376	0.21 346	0.53 466	0.65 343

GwcNet	0.76 356	1.09 350	3.68 477	0.38 258	0.45 340	0.81 406	0.45 378	0.91 320	0.89 422	0.63 320	0.77 401	0.82 390	0.51 339	1.64 372	0.85 353	0.17 365	0.16 231	0.15 342	0.15 259	0.33 373	0.34 185

S-Stereo	0.82 376	0.73 240	3.79 482	0.40 286	0.37 297	0.70 351	0.69 451	1.00 387	1.03 458	0.63 320	0.92 433	0.82 390	0.59 374	2.35 462	0.71 315	0.18 376	0.22 283	0.17 376	0.18 307	0.30 352	0.67 348

YMNet	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

YMNet_1	0.66 293	0.98 327	2.12 133	0.42 300	0.41 320	0.86 419	0.43 366	0.92 327	0.76 325	0.75 391	0.81 408	0.83 395	0.46 307	0.87 247	1.07 386	0.19 392	0.22 283	0.20 411	0.17 296	0.42 436	0.39 218

DispNO	0.76 356	1.36 424	3.15 430	0.32 140	0.27 205	0.59 220	0.29 251	0.88 295	0.72 285	0.55 222	0.79 407	0.83 395	0.47 318	2.46 472	1.23 410	0.12 215	0.10 125	0.18 395	0.31 411	0.20 214	0.25 123

MyStereo06	0.70 320	0.72 237	3.51 466	0.31 119	0.25 176	0.60 234	0.30 267	0.90 313	0.67 212	1.48 493	0.53 213	0.84 398	0.57 364	0.60 166	1.11 393	0.09 30	0.55 367	0.12 219	0.20 335	0.16 116	0.56 315

RTSC	0.84 384	1.40 434	2.67 338	0.50 354	0.40 314	0.83 412	0.33 303	1.11 453	1.14 473	0.93 434	0.82 410	0.84 398	0.58 371	1.34 322	1.82 449	0.18 376	0.49 352	0.14 316	0.30 404	0.46 452	0.42 238

GANet	0.92 417	1.20 383	2.68 345	0.45 324	0.27 205	0.76 379	0.66 442	0.94 336	0.77 339	0.79 406	1.17 461	0.84 398	0.91 447	2.72 491	1.76 445	0.18 376	0.42 339	0.44 478	0.20 335	0.33 373	0.94 413

MFMNet_re	1.01 439	1.73 478	3.04 421	0.85 441	0.76 423	0.93 438	0.81 465	1.02 404	1.10 468	1.05 447	1.06 457	0.84 398	0.96 454	0.93 259	0.97 366	0.68 488	0.61 376	0.63 488	0.60 495	0.77 489	0.80 387

DLCB_ROB	0.61 222	0.96 324	2.00 103	0.37 239	0.25 176	0.65 319	0.37 332	0.86 278	0.76 325	0.73 382	0.70 364	0.84 398	0.47 318	1.57 358	0.72 319	0.13 261	0.13 186	0.14 316	0.14 239	0.18 163	0.33 177

LL-Strereo	0.85 393	1.73 478	3.06 425	0.37 239	0.61 395	0.54 148	0.33 303	1.01 396	0.76 325	0.69 366	0.58 273	0.85 403	0.78 427	2.65 486	0.54 249	0.14 297	0.58 373	0.14 316	0.12 195	0.42 436	1.05 431

iRaft-Stereo_20w	1.50 486	0.42 94	4.81 511	2.24 517	2.09 515	1.36 472	1.27 502	1.38 486	0.94 436	2.07 502	0.42 132	0.85 403	0.69 408	0.87 247	1.37 424	0.10 88	4.04 531	0.09 46	0.40 454	0.17 139	4.53 532

XX-Stereo	0.98 435	0.57 174	4.45 508	1.64 499	5.33 529	0.55 161	0.16 21	0.96 353	0.43 29	0.45 121	0.65 330	0.85 403	0.19 45	0.79 232	0.26 60	0.11 172	0.80 402	0.10 99	0.32 419	0.17 139	0.78 382

ADCP+	1.03 444	1.68 475	3.83 485	0.35 208	0.39 308	1.05 453	0.79 464	0.94 336	0.86 407	0.69 366	0.68 346	0.85 403	1.53 489	1.02 270	4.56 518	0.13 261	0.12 170	0.16 361	0.15 259	0.28 335	0.44 261

NCCL2	0.71 324	1.32 409	2.30 174	0.44 317	0.31 244	0.71 356	0.67 447	0.89 304	0.69 251	0.70 370	0.61 295	0.85 403	0.54 352	1.58 364	0.70 309	0.20 403	0.17 244	0.66 489	0.25 373	0.26 308	0.38 210

ETE_ROB	0.68 306	1.09 350	2.32 179	0.38 258	0.26 192	0.69 348	0.51 398	1.49 492	0.75 316	0.81 412	0.71 377	0.85 403	0.51 339	1.39 326	0.70 309	0.17 365	0.14 201	0.19 402	0.16 280	0.24 266	0.35 192

HH	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

HanStereo	0.79 368	0.52 155	2.72 362	1.45 486	0.80 430	0.91 434	0.23 123	0.76 188	0.76 325	0.64 330	0.55 242	0.87 409	0.41 255	0.94 260	0.45 204	0.09 30	1.20 438	0.10 99	0.09 74	0.16 116	2.16 498

AnyNet_C32	1.08 453	1.76 482	3.01 417	0.50 354	0.54 367	1.17 466	1.16 495	0.97 361	0.95 441	1.11 454	0.98 443	0.87 409	0.93 452	1.57 358	4.11 515	0.22 418	0.20 271	0.25 441	0.25 373	0.40 426	0.68 353

CBMV	0.86 396	1.00 330	2.82 389	0.35 208	0.21 119	0.78 395	0.78 462	1.05 425	0.87 413	0.90 428	0.74 387	0.87 409	1.89 500	1.67 376	1.38 426	0.19 392	0.20 271	0.21 417	0.19 325	0.28 335	0.84 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 313	0.62 196	2.66 330	0.28 64	0.23 156	0.57 190	0.32 289	1.01 396	0.77 339	0.92 431	0.84 414	0.88 413	0.92 450	1.81 402	1.19 404	0.10 88	0.07 9	0.10 99	0.09 74	0.12 46	0.30 159

ac_64	0.63 256	0.77 259	2.71 360	0.37 239	0.34 272	0.64 303	0.30 267	0.86 278	0.67 212	0.58 257	0.53 213	0.88 413	0.48 325	1.84 408	0.71 315	0.15 327	0.12 170	0.12 219	0.12 195	0.21 226	0.25 123

CBMV_ROB	0.88 403	0.75 255	2.73 367	0.36 226	0.22 131	0.76 379	0.47 388	1.05 425	0.81 373	1.06 449	1.04 454	0.88 413	1.36 475	2.17 453	2.03 455	0.23 426	0.24 292	0.27 444	0.25 373	0.27 322	0.73 369

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 151	0.39 79	1.30 20	0.45 324	0.21 119	0.74 372	0.17 26	0.71 174	0.44 37	1.17 461	0.38 112	0.89 416	0.23 85	0.86 246	0.94 364	0.11 172	0.49 352	0.09 46	0.40 454	0.13 62	0.50 288

DDVS	0.67 299	0.46 126	1.74 55	2.40 519	0.35 280	0.86 419	0.98 478	0.72 176	0.52 89	0.53 204	0.57 266	0.89 416	0.37 212	1.22 300	0.57 258	0.15 327	0.14 201	0.14 316	0.12 195	0.19 194	0.42 238

PASM	0.82 376	1.00 330	2.68 345	0.52 361	0.48 350	0.65 319	0.59 424	0.83 246	0.89 422	0.82 416	0.73 384	0.89 416	0.68 403	2.39 467	0.73 322	0.35 463	0.37 327	0.36 466	0.41 459	0.45 448	0.51 293

TransformOpticalFlow	0.65 274	0.61 190	2.67 338	0.45 324	0.26 192	0.62 276	0.28 223	0.88 295	0.76 325	0.76 395	0.74 387	0.90 419	0.84 435	1.82 405	0.80 342	0.10 88	0.07 9	0.11 165	0.09 74	0.12 46	0.19 78

riskmin	0.96 430	0.32 22	2.07 118	1.72 504	1.61 504	1.62 487	0.57 419	1.45 490	0.55 113	0.73 382	0.89 427	0.92 420	0.45 297	1.16 291	0.60 273	0.11 172	1.30 458	0.12 219	1.38 523	0.14 85	1.51 472

DDUNet	0.90 413	1.63 470	2.77 377	0.77 431	0.69 412	0.83 412	0.44 374	0.90 313	0.70 262	0.68 362	0.76 397	0.92 420	0.54 352	1.14 289	1.35 420	0.61 481	0.37 327	0.96 502	0.52 482	0.77 489	0.67 348

ADLNet2	0.73 336	1.22 390	3.28 440	0.34 186	0.36 291	0.65 319	0.37 332	0.94 336	0.87 413	0.57 251	0.65 330	0.92 420	0.48 325	2.05 438	0.60 273	0.13 261	0.11 152	0.11 165	0.11 158	0.37 404	0.38 210

XQC	0.84 384	1.32 409	2.61 310	0.78 434	0.44 337	0.89 430	0.53 405	1.16 466	1.07 465	0.85 422	0.69 351	0.92 420	0.73 415	1.40 328	1.44 428	0.24 433	0.35 324	0.23 430	0.26 380	0.45 448	0.39 218

RYNet	0.77 362	0.91 312	2.36 184	0.37 239	0.41 320	0.88 428	0.44 374	0.99 377	0.88 417	0.65 346	0.54 232	0.92 420	0.61 384	2.70 490	1.23 410	0.15 327	0.14 201	0.17 376	0.14 239	0.27 322	0.55 314

Ntro	1.11 455	2.10 502	3.52 468	0.97 456	0.87 439	1.06 456	0.54 408	1.02 404	0.93 435	0.63 320	0.76 397	0.93 425	0.67 401	1.76 389	1.71 439	1.03 504	0.46 345	0.76 494	0.41 459	1.29 505	0.86 402

RAFT-Test	0.56 172	0.41 91	2.01 105	0.90 445	1.07 467	0.65 319	0.37 332	0.83 246	0.65 192	0.49 154	0.49 182	0.93 425	0.24 90	0.52 132	0.30 100	0.10 88	0.38 331	0.09 46	0.38 450	0.11 36	0.19 78

FAT-Stereo	0.72 333	0.60 184	2.86 397	0.37 239	0.29 223	0.64 303	0.55 412	1.01 396	0.91 427	0.76 395	0.94 435	0.93 425	0.79 429	1.82 405	0.60 273	0.19 392	0.19 257	0.17 376	0.16 280	0.23 259	0.47 273

NCC-stereo	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192

Abc-Net	0.88 403	1.22 390	2.97 410	0.60 390	0.45 340	1.88 499	0.48 390	1.04 417	0.75 316	0.70 370	0.85 417	0.93 425	0.84 435	1.81 402	1.51 432	0.28 450	0.19 257	0.23 430	0.31 411	0.27 322	0.35 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.69 313	1.05 344	2.59 299	0.37 239	0.47 349	0.66 332	0.33 303	0.82 235	0.76 325	0.51 185	0.65 330	0.93 425	0.62 386	2.20 454	0.80 342	0.14 297	0.09 97	0.09 46	0.11 158	0.18 163	0.37 201

LSM	3.40 521	1.42 439	5.81 521	9.98 537	30.74 548	0.86 419	1.14 491	0.99 377	1.26 480	1.40 487	2.18 496	0.93 425	0.85 438	1.76 389	1.03 380	0.22 418	0.35 324	0.24 436	0.29 395	0.40 426	6.21 536

LALA_ROB	0.68 306	1.14 363	2.50 268	0.37 239	0.29 223	0.78 395	0.55 412	0.99 377	0.84 398	0.82 416	0.68 346	0.93 425	0.50 335	1.01 269	0.89 358	0.21 412	0.15 217	0.21 417	0.18 307	0.26 308	0.30 159

UGAM	0.69 313	0.84 282	2.66 330	0.40 286	0.20 107	0.53 137	0.34 311	0.63 138	0.74 310	0.45 121	0.74 387	0.95 433	0.36 206	2.57 478	0.42 188	0.11 172	0.45 344	0.17 376	0.19 325	0.43 441	0.57 320

Wz-Net-SNSev	0.85 393	1.83 485	3.36 446	0.42 300	0.31 244	0.71 356	0.66 442	1.04 417	0.94 436	0.68 362	0.85 417	0.96 434	0.62 386	1.75 387	1.14 397	0.16 344	0.15 217	0.16 361	0.17 296	0.39 420	0.63 337

THIR-Stereo	0.88 403	0.85 286	2.33 181	0.26 36	0.16 31	0.59 220	2.69 520	0.62 131	0.54 104	0.62 310	1.61 482	0.96 434	1.77 496	1.67 376	2.20 468	0.10 88	0.08 45	0.14 316	0.11 158	0.16 116	0.21 94

DANet	0.85 393	0.68 217	2.41 203	1.18 475	0.48 350	0.77 389	1.23 501	0.93 331	1.53 495	0.90 428	0.72 382	0.97 436	0.57 364	1.86 414	1.05 382	0.18 376	0.16 231	0.19 402	0.16 280	0.26 308	0.67 348
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	1.15 459	2.10 502	3.51 466	0.98 457	0.74 418	1.02 450	0.59 424	1.03 411	0.89 422	0.70 370	1.60 481	0.98 437	0.65 393	1.63 369	1.80 448	0.99 503	0.46 345	0.73 493	0.40 454	1.30 507	0.88 406

SHD	0.84 384	1.14 363	2.54 280	0.80 437	0.52 358	0.76 379	0.34 311	1.16 466	1.29 483	1.11 454	0.85 417	0.98 437	0.74 419	1.25 309	1.48 430	0.22 418	0.37 327	0.20 411	0.27 389	0.36 397	0.41 233

MDST_ROB	1.28 468	0.53 159	3.84 486	0.55 374	0.45 340	4.06 523	0.60 428	1.36 484	0.89 422	2.18 507	1.17 461	0.98 437	0.72 412	4.28 522	2.12 462	0.20 403	0.16 231	0.19 402	0.17 296	0.20 214	0.84 395

RP	0.74 340	1.01 333	2.48 257	0.44 317	0.45 340	0.66 332	0.45 378	0.95 350	0.87 413	0.70 370	0.95 438	0.99 440	0.82 432	1.55 351	0.82 349	0.26 443	0.19 257	0.23 430	0.20 335	0.34 380	0.38 210

Nwc_Net	0.75 351	1.10 355	2.96 409	0.42 300	0.39 308	0.77 389	0.39 347	1.06 438	0.73 290	0.65 346	1.00 447	0.99 440	0.74 419	1.43 334	0.99 374	0.24 433	0.15 217	0.23 430	0.26 380	0.27 322	0.30 159

ADCL	1.07 449	1.22 390	2.80 382	0.40 286	0.33 262	1.50 480	1.87 517	0.97 361	1.04 461	1.26 477	1.28 467	0.99 440	1.41 479	1.36 324	3.51 504	0.17 365	0.14 201	0.22 422	0.21 346	0.32 369	0.43 246

PDISCO_ROB	0.84 384	1.46 446	2.84 393	0.65 408	0.59 381	1.17 466	0.48 390	1.19 471	1.08 467	0.67 356	0.72 382	1.00 443	0.61 384	1.24 305	1.05 382	0.38 465	0.18 251	0.28 446	0.24 365	0.58 470	0.44 261

UDG	0.86 396	1.57 458	2.80 382	0.68 421	0.59 381	0.78 395	0.38 341	0.97 361	0.74 310	0.63 320	0.70 364	1.01 444	0.68 403	1.02 270	1.22 409	0.45 473	0.34 323	0.89 500	0.51 480	0.73 483	0.58 322

ADCMid	1.06 447	1.82 484	3.53 469	0.39 273	0.36 291	0.99 445	0.58 421	1.01 396	0.94 436	1.23 474	1.02 450	1.01 444	1.01 458	1.11 284	4.04 513	0.22 418	0.19 257	0.42 475	0.32 419	0.42 436	0.53 304

FBW_ROB	0.94 424	1.23 394	2.35 183	0.46 329	0.32 256	0.87 426	0.46 384	1.15 463	0.97 449	0.83 419	0.78 405	1.01 444	0.64 390	3.65 518	1.65 438	0.27 447	0.24 292	0.40 471	0.26 380	0.32 369	0.88 406

RGC	0.78 364	1.10 355	2.55 288	0.45 324	0.45 340	0.73 366	0.40 351	1.00 387	0.75 316	0.75 391	1.04 454	1.02 447	0.73 415	1.74 385	1.15 399	0.24 433	0.19 257	0.28 446	0.26 380	0.31 361	0.38 210

CBFPSM	0.62 242	1.34 416	2.12 133	0.30 103	0.23 156	0.71 356	0.38 341	0.77 195	0.68 239	0.51 185	0.49 182	1.03 448	0.82 432	0.63 176	1.35 420	0.11 172	0.12 170	0.10 99	0.10 110	0.19 194	0.37 201

Anonymous_2	1.36 476	0.49 136	2.03 109	1.71 503	1.58 501	2.49 515	0.58 421	1.59 497	2.31 511	0.77 397	0.88 425	1.03 448	0.58 371	1.20 299	0.66 300	0.32 458	1.38 467	1.42 518	3.87 534	0.78 491	1.56 474

hitnet-ft	0.73 336	1.09 350	2.59 299	0.28 64	0.22 131	0.71 356	0.36 329	0.89 304	0.67 212	0.58 257	0.83 412	1.03 448	0.94 453	2.31 459	0.70 309	0.23 426	0.14 201	0.41 473	0.13 217	0.24 266	0.28 144

SGM-Forest	1.84 500	7.91 536	10.36 531	0.42 300	0.33 262	1.04 451	1.29 503	1.01 396	0.88 417	1.19 463	2.30 500	1.03 448	1.79 497	2.60 482	2.81 491	0.22 418	0.21 280	0.21 417	0.19 325	0.25 288	0.79 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EDNetEfficient	1.29 469	0.78 265	4.27 501	0.65 408	1.03 461	0.94 440	1.38 507	0.87 287	1.75 503	2.33 513	1.32 472	1.04 452	2.21 507	1.59 365	4.07 514	0.16 344	0.19 257	0.15 342	0.27 389	0.38 411	0.40 225

AF-Net	0.76 356	1.14 363	2.74 370	0.42 300	0.41 320	0.70 351	0.41 353	1.07 441	0.94 436	0.73 382	1.05 456	1.04 452	0.86 440	1.23 303	1.00 377	0.23 426	0.15 217	0.25 441	0.18 307	0.32 369	0.35 192

CSAN	1.38 477	1.74 481	4.12 494	0.53 365	0.38 306	1.06 456	1.15 493	1.29 478	1.12 471	1.19 463	1.90 489	1.04 452	1.44 480	5.92 529	2.82 492	0.26 443	0.22 283	0.24 436	0.25 373	0.35 392	0.54 307

DPSNet	1.02 440	0.72 237	2.84 393	0.60 390	0.39 308	1.08 458	0.75 458	1.41 488	1.14 473	0.74 388	0.69 351	1.05 455	1.67 491	2.09 446	2.22 470	0.27 447	0.61 376	0.20 411	0.50 476	0.48 457	1.03 429

WZ-Net	1.04 445	1.83 485	4.20 498	0.42 300	0.36 291	0.88 428	0.71 454	1.05 425	1.11 470	0.84 420	0.94 435	1.06 456	1.17 468	2.37 463	2.24 471	0.20 403	0.14 201	0.15 342	0.16 280	0.36 397	0.53 304

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 453	2.01 496	2.56 291	0.49 348	0.40 314	1.49 479	0.96 476	1.02 404	0.95 441	0.85 422	0.94 435	1.06 456	0.59 374	2.92 503	1.15 399	0.43 471	0.74 398	0.32 459	0.55 485	0.74 484	1.35 461

DISCO	0.61 222	0.63 199	1.98 100	0.46 329	0.34 272	0.84 417	0.35 321	0.88 295	0.81 373	0.61 297	0.64 323	1.06 456	0.53 350	1.11 284	0.83 351	0.13 261	0.10 125	0.11 165	0.10 110	0.26 308	0.37 201

RainbowNet	1.27 467	2.22 509	3.58 472	1.14 473	0.92 444	1.08 458	0.76 459	1.19 471	1.15 475	0.77 397	0.97 440	1.08 459	0.83 434	1.64 372	1.72 441	1.20 511	1.30 458	1.01 505	0.58 492	1.23 502	0.97 421

ADCS	1.14 458	2.02 497	3.36 446	0.43 312	0.37 297	0.96 444	0.81 465	1.12 456	1.17 477	1.25 476	0.98 443	1.08 459	0.92 450	1.41 332	4.97 521	0.23 426	0.21 280	0.22 422	0.23 362	0.40 426	0.67 348

ADCPNet	1.07 449	1.37 429	4.54 510	0.38 258	0.68 410	1.36 472	0.64 437	0.93 331	0.83 386	0.79 406	0.82 410	1.08 459	1.18 469	1.30 318	2.68 485	0.21 412	0.69 390	0.21 417	0.95 513	0.30 352	0.54 307

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 424	0.84 282	3.40 456	1.46 488	0.78 428	1.37 474	0.70 453	1.11 453	0.68 239	0.80 408	1.29 468	1.09 462	0.59 374	1.16 291	1.01 379	0.14 297	0.53 361	0.11 165	0.46 468	0.31 361	0.86 402

Wz-Net-TNSev	1.02 440	2.26 513	3.69 478	0.38 258	0.31 244	1.00 447	0.71 454	1.12 456	1.02 456	0.74 388	0.73 384	1.09 462	0.91 447	2.46 472	2.15 465	0.21 412	0.20 271	0.16 361	0.20 335	0.48 457	0.62 333

RTS	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

RTSA	1.29 469	1.59 462	6.48 525	0.63 401	0.57 376	1.59 485	0.90 473	1.15 463	1.44 490	1.20 468	1.31 470	1.10 464	0.87 443	2.67 487	2.27 473	0.21 412	0.38 331	0.19 402	0.20 335	0.46 452	0.68 353

raft_robust	0.68 306	1.24 395	2.42 207	0.30 103	0.57 376	0.53 137	0.25 175	0.95 350	0.79 357	0.49 154	0.46 154	1.12 466	0.74 419	1.50 346	0.61 280	0.09 30	0.62 381	0.10 99	0.30 404	0.26 308	0.30 159

DispFullNet	1.69 498	2.25 511	5.23 515	1.53 494	8.78 530	0.89 430	0.37 332	1.03 411	0.98 450	1.37 483	1.00 447	1.13 467	1.97 502	1.51 347	0.98 372	0.55 479	0.32 318	1.19 509	0.64 496	1.16 500	0.88 406

edge stereo	0.84 384	0.74 250	3.42 461	0.38 258	1.21 481	0.63 291	0.41 353	0.98 368	0.83 386	0.81 412	0.88 425	1.14 468	0.73 415	2.16 451	0.89 358	0.22 418	0.20 271	0.26 443	0.18 307	0.38 411	0.43 246

PVD	1.05 446	1.21 385	2.36 184	0.84 440	0.91 443	1.04 451	0.64 437	1.32 482	1.68 500	1.43 489	1.41 477	1.14 468	1.15 467	1.49 345	1.77 446	0.27 447	0.65 384	0.28 446	0.35 437	0.40 426	0.73 369

stereogan	0.74 340	0.68 217	2.82 389	0.40 286	0.40 314	1.05 453	0.42 359	0.99 377	0.96 443	0.78 405	0.86 422	1.15 470	0.73 415	1.57 358	0.56 255	0.20 403	0.19 257	0.20 411	0.16 280	0.37 404	0.34 185

AnyNet_C01	1.20 462	1.89 488	4.25 500	0.55 374	0.54 367	1.57 483	1.39 508	1.10 449	1.13 472	1.19 463	1.34 474	1.15 470	1.11 465	1.73 383	2.89 493	0.26 443	0.24 292	0.28 446	0.24 365	0.50 460	0.68 353

psmorigin	1.41 479	0.91 312	13.83 537	0.37 239	0.30 236	0.63 291	0.37 332	0.80 218	0.64 185	0.98 437	0.87 423	1.16 472	0.78 427	3.95 520	1.09 390	0.19 392	0.22 283	0.17 376	0.19 325	0.25 288	0.47 273

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 376	0.78 265	3.67 476	0.35 208	0.81 432	1.25 470	0.88 470	1.13 460	0.58 133	0.84 420	0.52 206	1.24 473	0.64 390	0.77 222	0.70 309	0.10 88	0.53 361	0.11 165	0.45 464	0.29 343	0.81 392

MADNet+	1.44 481	2.19 506	6.00 522	0.89 443	0.70 414	1.58 484	1.11 488	1.56 496	1.30 485	0.89 426	1.03 452	1.25 474	1.12 466	3.29 510	2.80 490	0.48 476	0.57 371	0.39 470	0.36 444	0.63 476	0.69 359

FTStereo	0.79 368	0.32 22	2.83 391	0.70 423	0.21 119	0.73 366	1.75 514	0.61 127	0.60 150	1.07 450	1.62 483	1.28 475	2.11 505	0.75 218	0.30 100	0.19 392	0.08 45	0.12 219	0.11 158	0.12 46	0.39 218

EDNetEfficientorigin	8.19 534	1.27 401	145.54 554	0.51 359	0.96 449	0.75 375	0.49 395	0.86 278	1.57 497	2.12 505	1.49 479	1.28 475	1.35 473	1.84 408	2.15 465	0.14 297	0.13 186	0.17 376	0.18 307	0.39 420	0.64 342

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 478	2.04 499	3.02 419	0.58 388	0.41 320	2.15 510	1.00 483	1.31 481	1.29 483	1.05 447	1.10 459	1.29 477	0.91 447	3.07 506	1.34 418	1.65 521	0.84 409	0.68 491	0.88 510	1.55 514	1.91 486

G-Net	1.02 440	0.70 228	3.23 434	0.60 390	0.66 406	2.00 505	0.71 454	0.78 202	0.70 262	1.14 457	2.53 504	1.29 477	1.01 458	1.47 342	1.74 443	0.25 439	0.24 292	0.24 436	0.26 380	0.37 404	0.40 225

UGAM-zero	0.97 433	0.44 115	2.48 257	0.33 162	0.86 436	1.26 471	0.76 459	1.05 425	0.52 89	0.93 434	0.45 150	1.32 479	0.81 430	2.08 443	0.49 228	0.10 88	0.52 359	0.09 46	0.47 469	0.11 36	4.43 531

HUF	1.33 474	0.96 324	4.06 492	2.73 525	2.17 517	0.35 31	0.24 149	1.87 505	0.75 316	1.28 479	0.29 53	1.35 480	0.19 45	1.97 432	0.43 195	0.15 327	3.91 530	0.08 7	0.06 8	0.31 361	3.41 526

FINET	1.92 502	1.96 490	4.49 509	1.62 497	1.39 490	3.51 521	4.39 527	2.89 520	2.58 514	1.39 485	1.98 490	1.35 480	2.12 506	1.64 372	2.12 462	0.84 496	1.03 428	0.18 395	0.29 395	0.54 467	2.12 496

PAM_32	0.95 427	0.43 104	2.68 345	0.64 405	1.10 474	1.78 495	1.16 495	1.12 456	0.96 443	1.07 450	0.90 430	1.38 482	0.76 426	0.78 229	1.11 393	0.10 88	1.29 455	0.10 99	0.50 476	0.16 116	0.98 423

PAM	0.91 415	0.43 104	2.67 338	0.77 431	0.89 440	1.81 496	1.22 500	1.13 460	0.78 344	1.16 460	0.91 432	1.39 483	0.68 403	0.76 220	1.06 385	0.10 88	0.98 419	0.10 99	0.50 476	0.14 85	0.66 344

HSM	0.67 299	0.92 317	2.29 172	0.30 103	0.29 223	0.65 319	0.29 251	0.98 368	0.67 212	0.59 276	0.58 273	1.39 483	0.65 393	2.56 477	0.45 204	0.11 172	0.09 97	0.10 99	0.08 50	0.18 163	0.24 119

MFN_U_SF_RVC	1.57 493	2.56 526	3.30 443	0.66 413	0.41 320	1.15 464	0.51 398	1.27 476	1.35 487	1.61 497	1.20 463	1.43 485	0.97 455	1.80 400	2.10 460	1.88 524	1.79 488	1.97 527	2.14 528	1.61 515	1.76 485

SAMSARA	1.11 455	1.35 419	2.60 305	1.34 479	0.77 425	1.67 490	1.41 511	1.47 491	0.99 453	1.54 495	0.89 427	1.44 486	0.90 446	1.88 420	1.71 439	0.25 439	0.55 367	0.22 422	0.34 435	0.39 420	0.50 288

SPS-STEREO	1.22 463	1.65 472	3.41 458	0.66 413	0.69 412	1.01 448	0.68 449	1.10 449	0.96 443	1.40 487	1.25 466	1.46 487	1.08 463	2.05 438	2.24 471	0.66 486	0.61 376	0.58 484	0.57 491	0.66 479	1.65 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

IMH-64	1.50 486	1.98 492	2.69 352	1.39 484	1.12 475	1.39 476	1.19 498	1.80 502	1.47 492	1.19 463	2.20 497	1.53 488	1.51 487	2.12 448	1.98 452	1.34 514	0.68 387	1.28 512	0.70 498	1.37 509	1.12 435

ACV-stereo	0.71 324	0.85 286	3.01 417	0.33 162	0.25 176	1.01 448	0.59 424	0.62 131	0.54 104	0.42 102	0.45 150	1.54 490	1.44 480	1.40 328	0.73 322	0.14 297	0.13 186	0.12 219	0.11 158	0.20 214	0.35 192

coex-ft	6.14 531	1.98 492	60.80 552	0.34 186	0.30 236	0.80 402	1.17 497	0.76 188	4.34 523	19.82 544	2.15 495	1.61 491	8.77 534	1.82 405	10.36 535	0.44 472	2.05 500	0.18 395	0.19 325	0.39 420	4.61 534

NVStereoNet_ROB	1.45 483	1.62 467	3.59 473	1.09 466	0.70 414	0.86 419	0.67 447	1.19 471	1.51 494	1.20 468	4.05 523	1.61 491	1.94 501	2.97 505	2.07 459	0.67 487	0.69 390	0.55 483	0.70 498	0.57 469	0.67 348
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.35 475	1.80 483	4.39 506	0.41 296	0.29 223	1.72 492	0.89 472	1.17 469	2.47 513	1.22 472	1.82 486	1.72 493	1.70 493	2.57 478	3.30 498	0.18 376	0.16 231	0.16 361	0.15 259	0.34 380	0.62 333

PWCK	1.62 496	2.32 518	4.27 501	1.11 469	0.56 371	1.81 496	1.84 515	1.55 495	1.54 496	1.45 490	1.81 485	1.82 494	1.38 477	3.34 511	2.14 464	1.09 507	0.57 371	0.98 503	0.59 493	1.50 513	0.79 385

ELAS	1.52 490	0.92 317	2.91 403	0.62 398	0.57 376	3.13 518	2.21 519	1.67 499	1.58 498	2.42 514	2.43 502	1.87 495	2.49 510	1.85 412	2.70 486	0.42 468	0.43 342	0.41 473	0.40 454	0.51 462	0.85 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 504	2.19 506	4.85 512	1.09 466	0.86 436	1.15 464	0.53 405	1.11 453	1.15 475	0.65 346	1.09 458	1.97 496	0.69 408	2.31 459	9.78 534	5.73 534	0.42 339	1.03 506	0.55 485	1.89 518	0.92 412

WAO-7	1.58 494	2.04 499	3.25 437	0.94 451	0.75 420	1.75 493	1.13 490	1.87 505	1.97 509	1.46 492	2.53 504	1.98 497	1.75 494	3.13 507	2.48 478	0.69 489	0.67 386	0.94 501	0.74 503	0.80 492	0.77 376

ELAS_RVC	1.51 489	0.88 297	3.36 446	0.63 401	0.56 371	1.53 481	2.73 521	1.53 493	1.76 504	2.26 511	2.21 499	2.10 498	3.07 515	2.08 443	2.52 479	0.42 468	0.42 339	0.42 475	0.37 446	0.51 462	0.84 395
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 491	2.20 508	4.42 507	1.10 468	0.93 447	1.37 474	0.87 468	1.53 493	1.71 502	1.22 472	1.72 484	2.12 499	1.06 461	2.58 480	1.93 451	0.94 498	0.54 364	1.00 504	0.56 487	2.11 522	0.96 418

WAO-6	1.69 498	1.87 487	3.21 433	1.15 474	1.01 458	2.29 511	1.06 487	1.85 504	2.84 519	1.30 482	2.59 506	2.19 500	1.67 491	2.62 483	2.52 479	0.96 500	0.68 387	1.19 509	0.84 507	1.13 498	0.95 416

IMH	2.14 508	2.46 522	3.60 475	1.70 502	1.13 477	1.65 489	0.93 475	2.13 513	1.93 508	1.37 483	2.64 509	2.19 500	1.82 498	5.77 527	2.18 467	5.70 533	1.05 429	1.31 514	0.72 502	1.39 511	1.13 437

JetBlue	1.89 501	2.09 501	4.16 496	0.74 426	1.23 482	4.52 527	3.86 526	1.68 500	1.26 480	1.28 479	1.54 480	2.36 502	1.86 499	3.35 512	3.37 500	0.54 477	0.49 352	0.48 480	0.49 474	1.39 511	1.21 446

SGM_RVC	2.11 507	1.07 346	2.87 398	0.98 457	0.92 444	2.72 517	1.88 518	1.91 508	12.27 533	2.09 503	1.99 491	2.47 503	2.24 508	2.87 502	2.03 455	0.54 477	0.47 348	0.42 475	0.47 469	0.74 484	1.22 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.23 465	0.69 225	2.69 352	0.28 64	0.23 156	0.81 406	0.33 303	1.01 396	0.75 316	1.23 474	0.63 310	2.53 504	1.31 471	2.02 435	2.70 486	0.65 483	4.33 533	0.86 496	0.56 487	0.25 288	0.72 365

MADNet++	2.94 518	2.17 505	3.27 439	2.55 523	2.28 518	3.29 520	3.37 522	2.76 518	2.67 517	3.10 524	3.20 518	2.78 505	3.25 517	4.11 521	4.68 520	2.72 528	2.27 515	3.03 533	2.43 530	2.34 524	2.59 514

MeshStereo	1.29 469	1.34 416	3.04 421	0.35 208	0.28 217	1.10 460	0.69 451	1.42 489	1.07 465	2.71 520	2.43 502	2.95 506	1.50 486	2.92 503	2.03 455	0.23 426	0.22 283	0.22 422	0.19 325	0.50 460	0.69 359
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
JetRed	3.37 520	4.96 531	10.08 530	1.48 490	1.73 507	7.63 531	5.47 531	3.47 526	2.20 510	2.42 514	2.40 501	2.98 507	2.35 509	3.52 516	6.60 527	1.33 513	1.90 492	1.38 516	1.23 521	2.30 523	2.02 491

SGM+DAISY	2.67 511	2.14 504	4.28 503	1.92 513	2.11 516	4.36 526	5.22 530	3.17 521	3.00 520	3.24 526	3.81 522	3.03 508	3.61 520	2.53 475	3.79 508	1.15 508	1.29 455	0.66 489	0.71 501	0.95 495	2.44 513

ACVNet_1	1.47 485	2.27 514	4.92 513	1.11 469	0.89 440	1.19 468	0.66 442	1.28 477	1.19 478	0.98 437	0.97 440	3.06 509	1.48 485	2.37 463	1.82 449	1.08 506	0.49 352	1.03 506	0.48 472	1.20 501	0.95 416

WCMA_ROB	1.29 469	1.21 385	3.13 429	0.65 408	0.36 291	1.20 469	0.78 462	1.00 387	0.98 450	1.78 500	2.62 507	3.08 510	2.01 503	1.86 414	2.35 475	0.38 465	0.38 331	0.32 459	0.32 419	0.31 361	1.06 432

WAO-8	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

Venus	2.91 515	2.55 524	3.77 480	1.93 514	1.04 462	4.08 524	0.99 479	3.25 524	6.09 526	2.20 508	3.34 519	3.33 511	2.64 511	11.73 536	2.52 479	2.12 525	1.92 493	1.55 520	0.93 511	1.27 503	0.96 418

FCDSN-DC	1.45 483	1.12 359	3.30 443	0.48 336	0.41 320	1.13 462	0.60 428	1.17 469	1.28 482	2.25 510	2.85 512	3.65 513	3.34 519	2.58 480	2.44 477	0.31 457	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.37 404	0.78 382
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.77 513	2.35 519	4.02 491	2.61 524	1.44 492	1.77 494	1.14 491	2.77 519	1.81 506	2.30 512	11.41 535	3.95 514	4.70 524	3.24 509	3.01 495	1.58 520	0.88 411	1.71 525	1.08 518	2.10 521	1.44 469

UNDER WATER-64	2.59 510	2.28 515	5.63 519	1.85 510	1.45 493	3.28 519	1.60 513	2.62 516	5.57 525	2.09 503	2.12 493	4.10 515	4.21 523	2.74 494	3.64 507	1.49 518	0.86 410	1.58 522	1.09 519	1.91 519	1.62 479

TorneroNet-64	2.74 512	2.23 510	4.18 497	1.48 490	1.20 480	3.88 522	1.01 485	3.48 528	6.61 529	2.62 518	4.55 526	4.20 516	3.84 522	3.39 514	3.40 502	1.23 512	0.66 385	1.39 517	0.80 505	3.42 529	1.27 453

FC-DCNN	1.60 495	0.85 286	3.44 462	0.46 329	0.39 308	1.96 501	0.66 442	1.72 501	1.70 501	2.75 521	2.91 515	4.20 516	3.15 516	2.72 491	2.66 484	0.30 455	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

LVE	2.10 506	2.61 527	4.30 505	1.79 507	1.81 509	1.68 491	1.04 486	2.35 515	2.78 518	1.27 478	2.87 513	4.21 518	1.46 482	2.83 500	2.02 454	2.87 529	0.92 414	1.19 509	1.47 525	1.29 505	1.18 439

Dean	1.92 502	2.31 517	5.03 514	1.31 476	1.08 468	1.55 482	0.99 479	1.98 512	2.33 512	1.51 494	4.15 524	4.23 519	1.39 478	2.31 459	2.10 460	1.18 510	0.69 390	1.18 508	0.75 504	1.30 507	1.07 433

FC-DCNN v2	1.65 497	0.85 286	3.39 451	0.46 329	0.39 308	2.02 507	0.66 442	1.94 510	1.84 507	2.81 522	2.99 516	4.39 520	3.25 517	2.81 499	2.75 489	0.29 454	0.26 304	0.31 456	0.30 404	0.33 373	0.91 409

tt	4.94 528	0.32 22	4.22 499	2.29 518	1.58 501	10.19 534	16.94 539	9.44 537	5.03 524	1.69 498	1.33 473	4.68 521	5.02 525	3.38 513	5.91 525	6.15 535	9.47 542	2.80 531	3.16 532	3.54 530	1.58 475

MSMD_ROB	1.41 479	1.03 339	2.75 372	0.41 296	0.32 256	2.00 505	0.61 433	0.96 353	1.43 489	2.97 523	2.63 508	4.76 522	2.04 504	2.44 471	1.78 447	0.30 455	0.26 304	0.32 459	0.32 419	0.32 369	0.63 337

IGEV-RUCA	2.30 509	0.38 73	1.36 23	0.41 296	1.90 510	2.03 508	1.86 516	1.37 485	1.78 505	3.73 527	3.72 521	5.06 523	8.09 532	2.15 450	1.63 437	0.26 443	0.77 399	2.71 530	1.91 526	2.43 525	2.42 512

LE_ROB	4.55 527	2.43 521	9.94 529	2.79 526	4.03 526	2.40 514	3.54 523	2.72 517	11.04 532	11.64 537	4.69 527	5.25 524	10.74 535	4.52 525	9.73 533	0.82 495	0.70 393	1.34 515	0.97 514	0.74 484	0.94 413

UNDER WATER	2.84 514	2.25 511	5.25 516	1.84 509	1.45 493	2.36 513	1.44 512	3.23 523	6.51 528	2.61 517	2.73 511	5.69 525	5.64 527	3.14 508	4.18 516	1.48 517	0.81 405	1.60 523	1.07 517	1.91 519	1.67 482

SDNR	2.06 505	2.93 529	2.94 407	1.55 495	5.13 528	1.98 504	0.24 149	1.95 511	2.62 515	0.92 431	2.71 510	5.76 526	0.68 403	3.61 517	3.84 509	0.33 460	0.38 331	0.22 422	0.17 296	1.13 498	2.04 492

pmcnn	1.44 481	1.25 398	3.57 471	0.74 426	1.42 491	0.72 362	0.56 416	1.04 417	1.06 464	1.03 446	2.89 514	6.01 527	0.75 423	2.54 476	3.60 506	0.14 297	0.11 152	0.08 7	0.06 8	0.34 380	0.81 392

MANE	3.51 523	2.03 498	3.88 488	1.89 512	2.01 513	5.98 528	4.72 528	5.87 532	7.13 530	3.80 528	5.10 528	6.11 528	5.34 526	4.39 523	5.05 522	1.07 505	1.28 453	0.50 481	0.85 508	0.76 487	2.36 511

DGTPSM_ROB	8.97 535	5.94 532	13.01 535	5.95 533	11.34 533	8.54 532	24.06 541	6.47 533	13.52 535	5.19 530	11.52 536	6.18 529	11.04 536	7.02 531	13.92 538	4.47 531	7.66 536	3.90 534	7.43 538	4.34 532	7.98 538

DPSMNet_ROB	9.58 536	5.96 533	13.98 538	8.88 535	11.87 534	8.54 532	24.08 542	6.48 534	13.67 538	5.35 531	11.53 537	6.31 530	11.04 536	7.69 532	14.09 539	7.61 540	8.23 538	5.03 535	7.75 539	5.24 535	8.36 539

USTest	8.06 533	7.11 535	8.76 528	9.20 536	9.03 531	15.20 537	23.57 540	10.01 538	9.45 531	5.97 532	6.79 529	7.77 531	7.51 531	8.75 535	11.06 537	2.24 527	3.58 527	2.87 532	3.21 533	4.93 534	4.21 529

TCMNet-wrong-test	5.56 529	6.73 534	6.40 524	13.05 541	11.91 535	7.29 530	5.47 531	7.17 535	1.58 498	2.68 519	3.15 517	8.30 532	5.87 529	4.80 526	6.10 526	3.08 530	0.98 419	2.37 529	1.99 527	6.69 536	5.63 535

KSHMR	4.19 525	2.37 520	6.24 523	1.73 505	1.48 497	1.97 503	1.29 503	3.18 522	17.06 543	2.15 506	15.74 538	9.09 533	1.75 494	8.33 533	2.37 476	1.55 519	1.29 455	1.70 524	1.23 521	1.75 516	1.60 477

SGM-ForestM	3.67 524	2.70 528	5.34 518	1.65 500	1.72 506	6.02 529	5.08 529	4.10 529	3.47 521	4.59 529	4.21 525	9.81 534	5.79 528	6.44 530	6.97 529	0.88 497	1.09 432	0.33 463	0.45 464	0.68 480	2.10 495

HanzoNet	7.85 532	3.30 530	5.75 520	7.47 534	3.97 525	2.34 512	1.37 505	3.47 526	4.02 522	13.30 538	10.49 531	10.86 535	16.67 541	8.50 534	10.51 536	10.80 541	9.84 543	5.83 537	13.69 541	7.24 537	7.51 537

Anonymous_1	22.76 543	11.11 537	11.93 532	12.73 538	26.05 547	19.39 543	27.77 546	14.18 540	13.64 537	14.92 539	10.66 532	11.26 536	11.24 538	12.48 540	14.45 540	37.82 553	7.87 537	34.92 550	63.61 550	87.51 553	11.75 542

ktn	4.44 526	2.47 523	3.70 479	1.82 508	1.49 498	2.11 509	1.40 509	2.30 514	12.56 534	11.36 536	16.25 539	11.30 537	3.77 521	4.41 524	3.47 503	1.86 523	0.99 421	1.74 526	1.21 520	3.28 528	1.39 465

TorneroNet	5.60 530	2.30 516	3.98 489	1.49 492	1.26 485	14.47 536	1.11 488	4.85 530	20.66 548	10.12 533	16.30 540	11.78 538	7.35 530	3.41 515	4.38 517	1.36 516	0.70 393	1.46 519	0.87 509	2.73 526	1.33 458

DPSM_ROB	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

DPSM	12.32 537	11.13 538	12.31 533	12.90 539	12.80 537	19.81 546	28.13 547	14.50 541	14.31 540	10.62 534	11.34 533	12.03 539	11.89 539	13.08 541	15.22 541	7.09 537	8.31 539	6.47 539	7.32 536	8.69 538	8.43 540

LRCNet_RVC	13.78 541	19.34 542	13.01 535	19.47 543	12.67 536	1.85 498	0.42 359	12.28 539	1.10 468	15.76 540	18.69 544	12.52 541	8.65 533	12.22 539	9.64 532	22.29 545	8.38 541	25.92 547	24.06 547	19.72 545	17.59 545

xxxxx1	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

tt_ll	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

ff	29.05 551	20.74 544	14.05 539	50.10 550	40.25 550	19.01 540	26.60 543	21.83 547	20.22 545	16.52 541	17.56 541	18.33 542	21.41 544	16.11 544	20.77 546	23.48 546	26.77 549	66.36 551	78.56 551	30.19 548	32.23 551

HaxPig	19.88 542	22.39 548	22.30 542	17.98 542	17.98 540	12.06 535	12.06 536	16.25 544	15.97 542	21.05 546	21.41 546	18.85 545	18.35 542	20.07 548	19.64 545	23.57 549	23.19 548	24.07 546	23.71 546	22.95 546	23.72 548

MEDIAN_ROB	23.95 545	26.96 552	26.29 547	22.14 544	22.09 542	16.18 539	14.23 537	20.47 545	20.09 544	25.43 550	25.22 551	22.96 546	22.54 547	24.33 549	23.18 549	28.15 551	27.16 552	28.60 548	27.73 548	27.59 547	27.58 549

CasAABBNet	24.76 547	22.38 547	24.44 544	26.05 547	25.75 545	39.79 550	56.76 552	29.10 551	28.88 551	21.22 547	22.69 548	24.21 547	23.99 550	26.23 550	30.62 552	14.22 542	16.71 545	13.03 541	14.75 544	17.49 541	16.97 543

Selective-RAFT-Error	24.83 548	22.44 549	24.80 545	26.10 548	25.82 546	39.85 551	56.72 551	29.21 553	29.03 553	21.29 549	22.80 549	24.25 548	24.07 551	26.28 551	30.60 551	14.24 543	16.85 546	13.04 542	14.75 544	17.53 542	17.02 544

LSM0	26.57 549	22.53 550	25.76 546	30.62 549	52.30 553	39.86 552	56.49 550	29.18 552	28.76 550	21.26 548	22.46 547	24.42 549	23.97 549	26.42 552	30.66 553	14.29 544	16.56 544	13.06 543	14.65 543	17.62 543	20.52 546

BEATNet-Init1	12.32 537	12.82 540	28.66 548	3.22 528	3.71 524	21.59 548	11.42 535	14.54 543	13.73 539	20.24 545	20.16 545	26.14 550	19.85 543	19.08 547	15.33 543	1.81 522	1.93 495	2.05 528	2.48 531	4.25 531	3.41 526

AVERAGE_ROB	26.91 550	30.28 553	29.18 549	25.78 545	25.30 544	19.49 544	15.38 538	23.70 550	23.02 549	28.38 552	27.78 552	26.23 551	25.76 552	26.95 553	25.55 550	31.27 552	30.02 553	31.76 549	30.80 549	30.88 551	30.77 550

DPSimNet_ROB	24.35 546	23.81 551	31.38 551	25.93 546	22.83 543	31.30 549	34.38 549	20.78 546	28.92 552	27.39 551	22.99 550	28.29 552	35.76 553	15.47 543	17.82 544	24.28 550	17.90 547	22.23 545	14.12 542	19.38 544	22.12 547

PML	22.99 544	17.34 541	8.24 527	5.48 532	9.84 532	50.35 553	102.65 553	5.84 531	13.52 535	37.08 553	104.84 553	30.61 553	23.20 548	12.09 538	7.96 531	6.27 536	2.12 506	6.31 538	2.42 529	10.67 540	2.95 519

test_example2	115.17 554	122.38 554	93.45 553	115.38 553	123.53 554	101.24 554	113.11 554	54.67 554	99.94 554	135.50 554	136.43 554	85.67 554	85.40 554	110.44 554	104.91 554	152.17 554	205.21 554	99.17 554	114.27 554	138.55 554	112.04 554

ccccc		297.53 555		372.50 555	377.87 555	200.30 555		217.33 555		202.36 555		213.34 555		312.79 555		409.97 555	354.33 555	255.69 555	227.31 555	431.13 555

Low-res two-view benchmark