Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.92 394	0.56 158	2.08 104	0.98 433	2.29 495	0.47 73	0.18 22	0.35 4	0.78 321	0.74 367	0.33 71	0.15 1	0.18 24	1.00 249	0.55 239	0.09 26	3.79 503	0.07 1	0.26 357	0.22 227	3.26 501

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.41 43	0.80 255	1.77 42	0.25 12	0.13 7	0.43 49	0.24 133	0.42 15	0.59 127	0.38 71	0.41 114	0.26 56	0.24 76	0.37 44	0.24 25	0.08 4	0.81 385	0.08 7	0.07 19	0.26 289	0.31 161

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

CREStereo++_RVC	0.38 33	0.37 60	2.47 233	0.25 12	0.16 27	0.54 135	0.15 5	0.42 15	0.57 110	0.37 67	0.52 190	0.24 38	0.19 32	0.31 9	0.27 59	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 381	0.09 9	0.22 94
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
rvit_stereo_0081_aga	0.34 14	0.67 192	1.79 44	0.27 39	0.20 102	0.34 22	0.21 60	0.43 18	0.48 45	0.26 38	0.28 37	0.27 67	0.21 49	0.33 23	0.25 36	0.14 278	0.11 145	0.11 150	0.10 95	0.14 71	0.18 67

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.32 8	0.40 81	1.80 46	0.28 55	0.11 1	0.47 73	0.19 27	0.45 23	0.47 41	0.39 76	0.31 58	0.23 28	0.17 11	0.31 9	0.21 4	0.11 158	0.06 1	0.15 322	0.12 177	0.16 101	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	0.65 255	0.73 224	2.78 358	0.39 257	0.29 210	0.60 218	0.18 22	0.45 23	0.63 157	0.75 370	1.89 465	0.47 195	0.29 150	1.59 345	1.21 382	0.15 308	0.07 8	0.13 261	0.13 197	0.11 26	0.10 5

fffft	0.36 25	0.70 212	1.51 28	0.25 12	0.15 18	0.42 46	0.24 133	0.46 29	0.42 20	0.22 13	0.19 5	0.20 11	0.16 7	0.47 85	0.69 290	0.07 2	0.09 91	0.10 86	0.08 38	0.30 332	0.45 253
1: 1. 1
Occ-G	0.68 284	0.54 147	2.08 104	0.99 438	0.74 394	0.38 37	0.25 158	0.46 29	0.78 321	0.40 79	0.36 86	0.46 186	0.22 57	0.90 240	0.70 292	0.09 26	1.53 452	0.09 35	0.16 260	0.31 341	2.06 469

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

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

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

CES	0.33 10	0.32 20	1.46 23	0.25 12	0.50 330	0.40 40	0.20 39	0.48 34	0.48 45	0.22 13	0.29 42	0.26 56	0.19 32	0.35 38	0.22 7	0.09 26	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.16 101	0.54 289

GMStereo	0.44 63	1.32 387	2.65 306	0.28 55	0.16 27	0.42 46	0.22 75	0.48 34	0.63 157	0.41 81	0.36 86	0.26 56	0.25 94	0.41 66	0.30 88	0.14 278	0.08 42	0.10 86	0.12 177	0.17 124	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 19	0.38 70	1.75 41	0.21 3	0.14 11	0.57 176	0.24 133	0.48 34	0.44 32	0.28 46	0.32 68	0.26 56	0.24 76	0.41 66	0.24 25	0.42 444	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.18 148	0.15 38

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UDGNet	0.50 110	1.36 401	2.44 202	0.37 224	0.19 91	0.58 187	0.23 108	0.49 37	0.69 231	0.42 87	0.39 103	0.34 109	0.29 150	0.55 135	0.32 114	0.25 415	0.10 119	0.37 444	0.19 302	0.30 332	0.17 58

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

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

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

LoS	0.34 14	0.35 45	1.88 64	0.25 12	0.13 7	0.53 125	0.20 39	0.50 49	0.53 84	0.26 38	0.28 37	0.37 119	0.24 76	0.40 57	0.25 36	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.06 8	0.15 82	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.47 80	0.80 255	2.15 123	0.36 212	0.29 210	0.59 205	0.28 205	0.50 49	0.42 20	0.43 95	0.76 376	0.39 129	0.22 57	0.73 201	0.49 215	0.08 4	0.18 241	0.11 150	0.15 239	0.29 324	0.27 131

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

CREStereo	0.31 5	0.35 45	1.66 37	0.19 1	0.13 7	0.55 147	0.17 16	0.50 49	0.50 58	0.28 46	0.34 77	0.24 38	0.21 49	0.34 28	0.23 22	0.11 158	0.07 8	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AIO_rvc	0.95 404	1.02 315	2.57 276	2.80 503	1.91 487	0.37 33	0.24 133	0.52 54	0.60 133	0.98 414	0.29 42	0.25 46	0.18 24	2.16 427	0.29 82	0.11 158	1.39 446	0.08 7	0.11 141	0.26 289	2.87 494

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.17 46	0.61 238	0.26 175	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.56 138	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 50	0.36 49	2.44 202	0.48 317	0.18 60	0.61 238	0.28 205	0.53 59	0.61 137	0.48 123	0.43 120	0.43 150	0.28 133	0.49 111	0.30 88	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.10 95	0.17 124	0.13 18

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 373	0.60 170	2.65 306	1.35 456	1.25 459	0.56 154	0.23 108	0.54 69	0.71 256	1.14 434	0.25 22	0.22 21	0.24 76	1.24 287	0.24 25	0.09 26	2.34 492	0.10 86	0.18 285	0.25 270	3.13 500
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet+	0.50 110	0.43 98	2.54 261	0.49 328	0.18 60	0.58 187	0.76 435	0.54 69	0.72 265	0.56 218	0.48 152	0.39 129	0.26 105	0.94 244	0.33 127	0.14 278	0.09 91	0.14 296	0.13 197	0.12 36	0.16 51

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

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

CRE-IMP	0.46 75	0.31 10	2.40 180	0.53 342	0.17 46	0.79 378	0.68 425	0.54 69	0.66 180	0.47 120	0.43 120	0.44 165	0.26 105	0.43 75	0.33 127	0.12 198	0.07 8	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.23 103

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

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

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

rvit_0105_6	0.36 25	0.55 155	1.48 26	0.31 109	0.18 60	0.35 27	0.26 175	0.56 81	0.66 180	0.26 38	0.29 42	0.33 104	0.26 105	0.41 66	0.27 59	0.18 355	0.16 222	0.15 322	0.13 197	0.15 82	0.25 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 8	0.40 81	1.21 9	0.35 195	0.16 27	0.29 8	0.16 12	0.59 99	0.56 103	0.20 4	0.20 7	0.17 5	0.26 105	0.40 57	0.38 159	0.09 26	0.08 42	0.08 7	0.25 350	0.12 36	0.43 234

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

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

raftrobust	0.52 122	1.14 343	2.15 123	0.33 150	0.99 429	0.53 125	0.21 60	0.59 99	0.50 58	0.53 188	0.36 86	0.31 90	0.33 177	0.47 85	0.42 175	0.10 77	0.55 350	0.09 35	0.08 38	0.22 227	0.46 257

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

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

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

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

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

knoymous	0.37 29	0.34 37	1.83 51	0.25 12	0.18 60	0.45 55	0.24 133	0.60 106	0.40 14	0.42 87	0.39 103	0.54 230	0.25 94	0.41 66	0.29 82	0.12 198	0.08 42	0.12 201	0.07 19	0.13 51	0.20 80

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

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

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

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.88 380	0.85 270	2.33 163	0.26 28	0.16 27	0.59 205	2.69 496	0.62 115	0.54 88	0.62 291	1.61 459	0.96 410	1.77 472	1.67 356	2.20 444	0.10 77	0.08 42	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.21 87

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.46 75	0.48 119	1.88 64	0.32 129	0.16 27	0.61 238	0.19 27	0.66 131	0.62 146	0.28 46	0.30 49	0.41 144	0.33 177	0.51 117	0.32 114	0.11 158	1.09 411	0.09 35	0.35 414	0.19 178	0.37 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 50	0.34 37	2.01 89	0.33 150	0.17 46	0.54 135	0.24 133	0.71 157	0.52 73	0.62 291	0.55 224	0.40 138	0.41 238	0.43 75	0.33 127	0.17 344	0.10 119	0.14 296	0.11 141	0.18 148	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HART	0.75 328	0.75 239	2.22 140	0.94 427	1.59 479	0.30 10	0.19 27	0.72 158	0.85 376	0.30 53	0.52 190	0.39 129	0.16 7	0.81 227	0.43 182	0.08 4	2.61 498	0.10 86	0.07 19	0.36 377	1.61 454

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OMP-Stereo	0.64 247	0.87 277	2.38 171	0.56 360	0.37 281	0.60 218	0.26 175	0.75 167	0.71 256	0.65 326	0.60 269	0.68 311	0.32 172	2.07 416	1.18 378	0.11 158	0.08 42	0.12 201	0.09 60	0.17 124	0.28 137

castereo	0.34 14	0.48 119	1.00 3	0.25 12	0.29 210	0.41 41	0.27 192	0.76 170	0.49 49	0.23 18	0.30 49	0.24 38	0.31 165	0.29 5	0.29 82	0.09 26	0.20 259	0.09 35	0.31 388	0.12 36	0.44 248

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

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

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

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

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

UCFNet_RVC	0.55 148	1.16 351	2.48 239	0.31 109	0.27 194	0.65 300	0.28 205	0.76 170	0.58 117	0.51 169	0.53 196	0.67 297	0.42 250	0.91 241	0.45 191	0.16 325	0.11 145	0.17 356	0.17 276	0.20 198	0.23 103

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.59 188	1.41 412	2.41 185	0.31 109	0.15 18	0.60 218	0.23 108	0.77 177	0.63 157	0.67 335	0.66 318	0.55 239	0.37 196	1.16 273	1.09 367	0.10 77	0.07 8	0.09 35	0.07 19	0.21 210	0.29 143

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 19	0.71 216	1.67 39	0.32 129	0.17 46	0.19 1	0.21 60	0.79 193	0.54 88	0.22 13	0.25 22	0.55 239	0.22 57	0.28 3	0.28 72	0.10 77	0.08 42	0.08 7	0.07 19	0.12 36	0.10 5
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.48 91	0.33 30	2.37 168	0.34 173	0.22 124	0.60 218	0.55 388	0.79 193	0.53 84	0.45 106	0.60 269	0.49 205	0.36 190	0.55 135	0.46 196	0.16 325	0.16 222	0.14 296	0.11 141	0.16 101	0.32 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.50 110	0.75 239	2.08 104	0.39 257	0.29 210	0.58 187	0.22 75	0.79 193	0.67 193	0.49 139	0.49 166	0.48 203	0.37 196	1.13 269	0.40 165	0.15 308	0.10 119	0.15 322	0.13 197	0.21 210	0.19 72

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 47	0.31 10	2.51 250	0.30 93	0.18 60	0.56 154	0.25 158	0.82 215	0.41 15	0.57 234	0.67 323	0.33 104	0.24 76	0.34 28	0.33 127	0.10 77	0.08 42	0.09 35	0.07 19	0.09 9	0.18 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.69 291	1.05 324	2.59 280	0.37 224	0.47 327	0.66 313	0.33 283	0.82 215	0.76 305	0.51 169	0.65 311	0.93 401	0.62 362	2.20 430	0.80 324	0.14 278	0.09 91	0.09 35	0.11 141	0.18 148	0.37 193

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

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

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

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

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

FENet	0.48 91	0.58 162	2.46 228	0.33 150	0.18 60	0.58 187	0.22 75	0.83 226	0.64 166	0.49 139	0.42 117	0.55 239	0.38 205	0.52 121	0.51 222	0.12 198	0.09 91	0.12 201	0.11 141	0.17 124	0.31 161

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

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

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.91 392	0.39 76	3.80 460	0.42 284	1.95 488	0.56 154	0.64 413	0.84 234	0.55 97	1.45 466	0.53 196	0.79 354	0.42 250	0.57 142	1.13 372	0.10 77	0.49 338	0.10 86	0.34 412	0.19 178	2.97 497

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 224	1.15 349	3.11 404	0.39 257	0.37 281	0.60 218	0.28 205	0.87 267	0.64 166	0.63 300	0.56 237	0.71 330	0.45 279	1.08 260	0.52 224	0.15 308	0.12 162	0.14 296	0.15 239	0.18 148	0.25 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 148	0.61 176	2.07 102	0.34 173	0.21 114	0.68 326	0.26 175	0.87 267	0.73 270	0.70 349	0.69 330	0.74 338	0.45 279	1.10 262	0.62 267	0.12 198	0.09 91	0.14 296	0.14 219	0.27 303	0.24 112
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.76 333	1.36 401	3.15 407	0.32 129	0.27 194	0.59 205	0.29 232	0.88 275	0.72 265	0.55 206	0.79 386	0.83 374	0.47 297	2.46 448	1.23 386	0.12 198	0.10 119	0.18 375	0.31 388	0.20 198	0.25 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 148	1.28 382	2.73 346	0.35 195	0.14 11	0.56 154	0.23 108	0.89 283	0.62 146	0.52 179	0.51 181	0.49 205	0.38 205	0.52 121	0.60 258	0.09 26	0.07 8	0.10 86	0.08 38	0.25 270	0.61 311
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.59 188	1.09 330	2.54 261	0.44 299	0.18 60	0.65 300	0.29 232	0.89 283	0.75 296	0.59 259	0.64 304	0.43 150	0.39 220	0.73 201	1.24 388	0.11 158	0.08 42	0.09 35	0.08 38	0.21 210	0.40 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 400	1.36 401	4.14 472	0.64 382	0.41 302	0.70 332	0.53 381	0.91 299	0.88 393	0.53 188	0.60 269	0.70 328	0.54 328	2.40 444	2.57 459	0.17 344	0.28 299	0.19 382	0.28 368	0.25 270	0.48 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.71 302	1.60 442	2.53 256	0.33 150	0.30 223	0.67 320	0.29 232	0.92 306	0.75 296	0.45 106	0.49 166	0.66 294	0.57 340	1.85 388	0.85 335	0.46 451	0.20 259	0.17 356	0.20 312	0.60 448	0.37 193

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

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

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

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

DANet	0.85 370	0.68 201	2.41 185	1.18 451	0.48 328	0.77 368	1.23 477	0.93 308	1.53 471	0.90 405	0.72 361	0.97 412	0.57 340	1.86 390	1.05 362	0.18 355	0.16 222	0.19 382	0.16 260	0.26 289	0.67 327
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.65 255	1.45 421	2.27 149	0.34 173	0.25 168	0.64 285	0.23 108	0.93 308	0.79 333	0.48 123	0.59 260	0.58 254	0.40 227	2.28 433	0.63 273	0.13 244	0.09 91	0.15 322	0.14 219	0.34 360	0.26 124

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 50	0.50 130	2.21 138	0.27 39	0.18 60	0.63 274	0.17 16	0.94 313	0.58 117	0.49 139	0.48 152	0.30 83	0.30 160	0.40 57	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.10 86	0.08 38	0.15 82	0.33 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.19 438	1.62 443	5.29 494	0.37 224	0.26 183	0.81 385	0.87 444	0.94 313	1.19 454	0.68 341	0.68 326	0.63 275	1.37 452	1.73 362	3.30 474	0.16 325	0.12 162	0.17 356	0.16 260	2.74 503	0.63 317

ADCP+	1.03 421	1.68 451	3.83 462	0.35 195	0.39 291	1.05 430	0.79 440	0.94 313	0.86 383	0.69 345	0.68 326	0.85 380	1.53 465	1.02 252	4.56 494	0.13 244	0.12 162	0.16 341	0.15 239	0.28 316	0.44 248

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.71 302	1.90 465	3.48 441	0.43 294	0.22 124	0.60 218	0.29 232	0.96 329	0.78 321	0.60 270	0.65 311	0.60 264	0.46 289	0.80 224	1.21 382	0.12 198	0.08 42	0.10 86	0.07 19	0.44 421	0.33 170

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.48 91	0.44 105	2.18 129	0.36 212	0.20 102	0.59 205	0.29 232	0.97 337	0.74 290	0.52 179	0.55 224	0.61 266	0.33 177	0.52 121	0.44 187	0.18 355	0.08 42	0.17 356	0.11 141	0.18 148	0.24 112
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SCV	0.69 291	0.68 201	1.95 77	0.90 421	1.04 438	0.49 84	0.24 133	0.98 344	0.73 270	0.54 194	0.31 58	0.24 38	0.20 42	1.32 301	0.26 50	0.11 158	1.59 453	0.09 35	0.32 396	0.34 360	1.58 451

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.75 328	1.03 319	2.27 149	0.68 398	0.26 183	0.68 326	0.30 247	0.99 353	0.82 355	0.59 259	0.58 255	0.77 348	0.39 220	2.75 471	0.48 206	0.25 415	0.24 278	0.28 423	0.26 357	0.29 324	1.07 409

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

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

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

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

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

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

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

S-Stereo	0.82 353	0.73 224	3.79 459	0.40 270	0.37 281	0.70 332	0.69 427	1.00 363	1.03 434	0.63 300	0.92 410	0.82 369	0.59 350	2.35 438	0.71 298	0.18 355	0.22 271	0.17 356	0.18 285	0.30 332	0.67 327

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

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

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.72 311	0.60 170	2.86 374	0.37 224	0.29 210	0.64 285	0.55 388	1.01 372	0.91 403	0.76 372	0.94 412	0.93 401	0.79 405	1.82 383	0.60 258	0.19 370	0.19 246	0.17 356	0.16 260	0.23 242	0.47 259

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

SGM-Forest	1.84 477	7.91 510	10.36 506	0.42 284	0.33 249	1.04 428	1.29 479	1.01 372	0.88 393	1.19 439	2.30 477	1.03 424	1.79 473	2.60 458	2.81 467	0.22 394	0.21 268	0.21 395	0.19 302	0.25 270	0.79 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.11 432	2.10 478	3.52 445	0.97 432	0.87 415	1.06 433	0.54 384	1.02 380	0.93 411	0.63 300	0.76 376	0.93 401	0.67 377	1.76 367	1.71 415	1.03 480	0.46 331	0.76 470	0.41 435	1.29 481	0.86 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 350	1.44 420	3.04 398	0.49 328	0.27 194	0.83 391	0.63 412	1.03 387	0.92 405	0.63 300	0.61 277	0.72 331	0.59 350	2.40 444	0.58 250	0.33 436	0.25 287	0.37 444	0.25 350	0.41 411	0.36 192
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DispFullNet	1.69 475	2.25 487	5.23 492	1.53 470	8.78 506	0.89 407	0.37 311	1.03 387	0.98 426	1.37 459	1.00 424	1.13 443	1.97 478	1.51 327	0.98 353	0.55 455	0.32 304	1.19 485	0.64 472	1.16 476	0.88 383

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

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

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

Abc-Net	0.88 380	1.22 369	2.97 387	0.60 367	0.45 318	1.88 476	0.48 366	1.04 393	0.75 296	0.70 349	0.85 394	0.93 401	0.84 411	1.81 380	1.51 408	0.28 426	0.19 246	0.23 408	0.31 388	0.27 303	0.35 184
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.69 291	1.37 406	2.44 202	0.31 109	0.32 243	0.64 285	0.34 291	1.04 393	0.74 290	0.56 218	0.75 373	0.51 213	0.42 250	2.41 446	0.54 236	0.24 409	0.17 234	0.27 421	0.18 285	0.30 332	0.23 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 373	1.00 310	2.82 366	0.35 195	0.21 114	0.78 374	0.78 438	1.05 401	0.87 389	0.90 405	0.74 366	0.87 386	1.89 476	1.67 356	1.38 402	0.19 370	0.20 259	0.21 395	0.19 302	0.28 316	0.84 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR	0.58 171	0.64 186	3.12 405	0.37 224	0.18 60	0.62 260	0.54 384	1.06 414	0.69 231	0.73 361	0.46 139	0.50 209	0.44 271	1.12 268	0.31 104	0.10 77	0.08 42	0.11 150	0.09 60	0.21 210	0.20 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 440	1.65 448	3.41 435	0.66 390	0.69 389	1.01 425	0.68 425	1.10 425	0.96 419	1.40 463	1.25 443	1.46 463	1.08 439	2.05 414	2.24 447	0.66 462	0.61 359	0.58 460	0.57 467	0.66 455	1.65 457
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 401	0.84 266	3.40 433	1.46 464	0.78 404	1.37 451	0.70 429	1.11 429	0.68 220	0.80 385	1.29 445	1.09 438	0.59 350	1.16 273	1.01 359	0.14 278	0.53 345	0.11 150	0.46 444	0.31 341	0.86 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 460	1.12 339	3.30 420	0.48 317	0.41 302	1.13 439	0.60 404	1.17 445	1.28 458	2.25 486	2.85 489	3.65 489	3.34 495	2.58 456	2.44 453	0.31 433	0.26 290	0.31 433	0.30 381	0.37 384	0.78 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	1.35 452	1.80 459	4.39 483	0.41 280	0.29 210	1.72 469	0.89 448	1.17 445	2.47 488	1.22 448	1.82 463	1.72 469	1.70 469	2.57 454	3.30 474	0.18 355	0.16 222	0.16 341	0.15 239	0.34 360	0.62 313

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

NVStereoNet_ROB	1.45 460	1.62 443	3.59 450	1.09 442	0.70 391	0.86 398	0.67 423	1.19 447	1.51 470	1.20 444	4.05 499	1.61 467	1.94 477	2.97 481	2.07 435	0.67 463	0.69 371	0.55 459	0.70 474	0.57 445	0.67 327
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 361	1.46 423	2.84 370	0.65 385	0.59 358	1.17 443	0.48 366	1.19 447	1.08 443	0.67 335	0.72 361	1.00 419	0.61 360	1.24 287	1.05 362	0.38 441	0.18 241	0.28 423	0.24 342	0.58 446	0.44 248

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 298	0.40 81	2.45 220	0.27 39	0.19 91	0.68 326	0.30 247	1.29 454	0.73 270	0.73 361	0.70 343	0.77 348	0.45 279	3.73 495	0.46 196	0.13 244	0.09 91	0.10 86	0.09 60	0.13 51	0.32 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CSAN	1.38 454	1.74 457	4.12 471	0.53 342	0.38 289	1.06 433	1.15 469	1.29 454	1.12 447	1.19 439	1.90 466	1.04 428	1.44 456	5.92 504	2.82 468	0.26 419	0.22 271	0.24 413	0.25 350	0.35 372	0.54 289

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

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

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

MDST_ROB	1.28 445	0.53 145	3.84 463	0.55 351	0.45 318	4.06 500	0.60 404	1.36 460	0.89 398	2.18 483	1.17 438	0.98 413	0.72 388	4.28 498	2.12 438	0.20 379	0.16 222	0.19 382	0.17 276	0.20 198	0.84 374

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

iRaft-Stereo_20w	1.50 463	0.42 90	4.81 488	2.24 493	2.09 491	1.36 449	1.27 478	1.38 462	0.94 412	2.07 478	0.42 117	0.85 380	0.69 384	0.87 233	1.37 400	0.10 77	4.04 505	0.09 35	0.40 431	0.17 124	4.53 507

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

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

MeshStereo	1.29 446	1.34 393	3.04 398	0.35 195	0.28 205	1.10 437	0.69 427	1.42 465	1.07 441	2.71 495	2.43 479	2.95 482	1.50 462	2.92 479	2.03 431	0.23 402	0.22 271	0.22 400	0.19 302	0.50 436	0.69 338
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
riskmin	0.96 407	0.32 20	2.07 102	1.72 480	1.61 480	1.62 464	0.57 395	1.45 466	0.55 97	0.73 361	0.89 404	0.92 396	0.45 279	1.16 273	0.60 258	0.11 158	1.30 436	0.12 201	1.38 499	0.14 71	1.51 448

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 466	0.88 281	3.36 423	0.63 378	0.56 348	1.53 458	2.73 497	1.53 469	1.76 479	2.26 487	2.21 476	2.10 474	3.07 491	2.08 419	2.52 455	0.42 444	0.42 325	0.42 451	0.37 423	0.51 438	0.84 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.62 473	2.32 494	4.27 478	1.11 445	0.56 348	1.81 473	1.84 491	1.55 471	1.54 472	1.45 466	1.81 462	1.82 470	1.38 453	3.34 487	2.14 440	1.09 483	0.57 354	0.98 479	0.59 469	1.50 489	0.79 364

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

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

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

ELAS	1.52 467	0.92 299	2.91 380	0.62 375	0.57 353	3.13 495	2.21 495	1.67 475	1.58 474	2.42 490	2.43 479	1.87 471	2.49 486	1.85 388	2.70 462	0.42 444	0.43 328	0.41 449	0.40 431	0.51 438	0.85 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	1.89 478	2.09 477	4.16 473	0.74 403	1.23 458	4.52 504	3.86 502	1.68 476	1.26 456	1.28 455	1.54 457	2.36 478	1.86 475	3.35 488	3.37 476	0.54 453	0.49 338	0.48 456	0.49 450	1.39 487	1.21 422

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 484	1.07 326	2.87 375	0.98 433	0.92 420	2.72 494	1.88 494	1.91 484	12.27 507	2.09 479	1.99 468	2.47 479	2.24 484	2.87 478	2.03 431	0.54 453	0.47 334	0.42 451	0.47 445	0.74 460	1.22 424
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	0.89 387	1.02 315	2.91 380	4.59 507	0.31 231	0.93 415	0.23 108	1.93 485	0.66 180	0.37 67	0.54 214	0.48 203	0.40 227	0.67 180	0.29 82	0.13 244	0.37 313	0.11 150	0.48 448	0.13 51	1.21 422

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

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

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

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

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

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

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

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

MADNet++	2.94 495	2.17 481	3.27 416	2.55 499	2.28 494	3.29 497	3.37 498	2.76 494	2.67 492	3.10 499	3.20 494	2.78 481	3.25 493	4.11 497	4.68 496	2.72 503	2.27 490	3.03 507	2.43 505	2.34 500	2.59 490

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

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

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

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

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

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

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

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

HanzoNet	7.85 507	3.30 506	5.75 497	7.47 510	3.97 501	2.34 489	1.37 481	3.47 502	4.02 497	13.30 512	10.49 505	10.86 509	16.67 515	8.50 509	10.51 511	10.80 515	9.84 517	5.83 511	13.69 515	7.24 511	7.51 511

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark