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

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

fffft	0.36 28	0.70 218	1.51 33	0.25 15	0.15 19	0.42 49	0.24 139	0.46 32	0.42 21	0.22 15	0.19 6	0.20 13	0.16 8	0.47 89	0.69 296	0.07 2	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.30 340	0.45 263
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 28	0.83 268	1.48 31	0.26 31	0.15 19	0.46 66	0.22 80	0.40 11	0.43 26	0.23 20	0.24 16	0.21 21	0.18 28	0.47 89	0.59 260	0.07 2	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.24 255	0.42 235

MM-Stereo_test2	0.65 263	0.43 101	2.54 269	0.62 387	0.18 62	0.50 98	0.25 164	0.49 40	0.47 45	0.36 68	0.26 30	0.24 41	0.23 76	0.40 61	0.38 163	0.08 4	2.33 504	0.09 37	0.10 98	0.38 399	2.66 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AEACV	0.89 399	0.29 3	1.84 59	2.50 508	1.68 493	0.53 129	0.21 65	1.01 384	0.42 21	0.68 350	0.31 62	0.22 23	0.39 227	1.63 357	0.25 37	0.09 26	2.60 509	0.09 37	0.54 472	0.23 248	2.27 498

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.60 203	1.25 386	2.49 252	0.38 250	0.75 408	0.55 152	0.34 299	0.83 234	0.68 227	0.39 80	0.55 231	0.44 169	0.29 156	0.75 210	0.28 73	0.09 26	0.24 289	0.11 155	0.51 468	0.30 340	0.74 363

IGEV-Stereo	0.86 385	0.60 174	2.65 315	1.35 468	1.25 471	0.56 159	0.23 114	0.54 72	0.71 264	1.14 445	0.25 24	0.22 23	0.24 81	1.24 294	0.24 26	0.09 26	2.34 505	0.10 90	0.18 295	0.25 277	3.13 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 8	0.30 8	1.80 51	0.29 77	0.12 4	0.41 44	0.20 43	0.39 9	0.42 21	0.26 42	0.31 62	0.25 49	0.19 36	0.36 44	0.26 51	0.09 26	0.11 149	0.12 208	0.10 98	0.13 53	0.15 40

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 37	0.37 62	2.47 240	0.25 15	0.16 28	0.54 139	0.15 7	0.42 18	0.57 115	0.37 71	0.52 195	0.24 41	0.19 36	0.31 12	0.27 60	0.09 26	0.06 1	0.08 7	0.30 392	0.09 9	0.22 98
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
EAI-Stereo	1.16 449	0.29 3	1.94 81	0.55 363	0.97 440	1.96 490	7.94 522	1.34 471	1.03 446	1.01 432	1.48 467	0.51 218	0.66 387	0.65 178	1.42 415	0.09 26	0.23 287	0.09 37	0.53 471	0.13 53	0.49 280

CFNet-RSSM	0.44 67	0.36 51	2.38 178	0.28 59	0.43 325	0.53 129	0.20 43	0.86 266	0.52 78	0.44 106	0.36 90	0.53 228	0.26 110	0.40 61	0.27 60	0.09 26	0.08 43	0.09 37	0.38 438	0.10 18	0.22 98

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

HITNet	0.55 153	1.28 392	2.73 356	0.35 202	0.14 12	0.56 159	0.23 114	0.89 292	0.62 152	0.52 184	0.51 186	0.49 209	0.38 212	0.52 125	0.60 264	0.09 26	0.07 9	0.10 90	0.08 41	0.25 277	0.61 323
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DFGA-Net	0.61 211	1.55 443	2.59 288	0.32 135	0.26 188	0.54 139	0.22 80	0.67 138	0.63 163	0.50 162	0.52 195	0.35 116	0.28 138	1.84 396	0.99 363	0.10 77	0.08 43	0.12 208	0.12 183	0.38 399	0.18 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	3.41 510	0.37 62	1.27 13	0.27 43	13.75 526	19.65 532	0.15 7	0.43 21	0.33 2	0.18 3	0.19 6	0.27 70	0.15 6	0.23 1	0.19 2	0.10 77	0.06 1	17.75 531	12.73 527	0.11 28	0.10 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Test	0.56 161	0.41 90	2.01 94	0.90 433	1.07 455	0.65 308	0.37 320	0.83 234	0.65 180	0.49 143	0.49 171	0.93 413	0.24 81	0.52 125	0.30 91	0.10 77	0.38 328	0.09 37	0.38 438	0.11 28	0.19 76

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

LoS	0.34 17	0.35 47	1.88 69	0.25 15	0.13 8	0.53 129	0.20 43	0.50 52	0.53 89	0.26 42	0.28 40	0.37 123	0.24 81	0.40 61	0.25 37	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.06 8	0.15 85	0.10 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 402	0.31 10	1.90 72	1.60 484	0.95 436	1.14 452	0.42 347	0.85 255	0.43 26	1.74 487	0.21 10	0.27 70	0.17 12	1.56 341	0.30 91	0.10 77	2.60 509	0.10 90	0.09 63	0.10 18	3.10 510

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

CroCo-Stereo Lap2	0.38 37	0.91 300	2.02 97	0.33 157	0.38 298	0.23 3	0.21 65	0.63 126	0.51 68	0.23 20	0.28 40	0.29 84	0.23 76	0.34 31	0.28 73	0.10 77	0.09 94	0.10 90	0.08 41	0.22 232	0.15 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 22	0.71 222	1.67 44	0.32 135	0.17 47	0.19 1	0.21 65	0.79 199	0.54 93	0.22 15	0.25 24	0.55 244	0.22 61	0.28 4	0.28 73	0.10 77	0.08 43	0.08 7	0.07 20	0.12 38	0.10 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.61 211	0.54 151	2.09 113	0.31 114	1.37 477	0.51 104	0.28 211	0.83 234	0.50 62	0.42 91	0.55 231	0.54 235	0.24 81	0.38 50	1.25 401	0.10 77	1.08 422	0.10 90	0.17 284	0.11 28	0.77 367

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 54	0.50 134	2.21 145	0.27 43	0.18 62	0.63 281	0.17 19	0.94 324	0.58 122	0.49 143	0.48 157	0.30 86	0.30 166	0.40 61	0.31 107	0.10 77	0.08 43	0.10 90	0.08 41	0.15 85	0.33 174
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69

RAFT-Stereo	0.42 51	0.31 10	2.51 258	0.30 98	0.18 62	0.56 159	0.25 164	0.82 223	0.41 16	0.57 240	0.67 332	0.33 107	0.24 81	0.34 31	0.33 130	0.10 77	0.08 43	0.09 37	0.07 20	0.09 9	0.18 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 194	1.41 423	2.41 192	0.31 114	0.15 19	0.60 224	0.23 114	0.77 183	0.63 163	0.67 344	0.66 327	0.55 244	0.37 202	1.16 280	1.09 378	0.10 77	0.07 9	0.09 37	0.07 20	0.21 215	0.29 147

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

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

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

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

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

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

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

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

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

H2IRNET	0.48 95	1.04 330	2.57 284	0.31 114	0.19 93	0.54 139	0.19 31	0.55 81	0.53 89	0.28 50	0.56 244	0.47 199	0.35 193	0.47 89	0.40 169	0.11 161	0.08 43	0.12 208	0.14 227	0.37 392	0.26 128

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

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

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

CASnet	0.32 11	0.40 84	1.80 51	0.28 59	0.11 1	0.47 77	0.19 31	0.45 26	0.47 45	0.39 80	0.31 62	0.23 31	0.17 12	0.31 12	0.21 5	0.11 161	0.06 1	0.15 331	0.12 183	0.16 105	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 95	0.50 134	2.23 149	0.27 43	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.78 190	0.67 200	0.49 143	0.55 231	0.68 317	0.56 347	0.48 102	0.32 117	0.11 161	0.10 122	0.14 305	0.10 98	0.19 183	0.43 243

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 8	0.35 47	1.66 42	0.19 1	0.13 8	0.55 152	0.17 19	0.50 52	0.50 62	0.28 50	0.34 81	0.24 41	0.21 53	0.34 31	0.23 23	0.11 161	0.07 9	0.08 7	0.05 1	0.10 18	0.12 16
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.54 149	0.87 283	2.45 227	0.28 59	0.22 128	0.59 210	0.36 317	0.69 146	0.73 278	0.49 143	0.59 267	0.69 328	0.42 257	0.47 89	0.70 298	0.11 161	0.10 122	0.10 90	0.09 63	0.36 385	0.39 215

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

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

ccs_rob	0.47 84	0.50 134	2.19 138	0.26 31	0.20 104	0.56 159	0.22 80	0.80 206	0.62 152	0.50 162	0.56 244	0.68 317	0.47 307	0.53 132	0.33 130	0.11 161	0.10 122	0.16 350	0.10 98	0.18 152	0.33 174

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

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

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

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

model_zeroshot	0.75 340	0.94 310	2.48 246	1.88 499	0.68 399	0.72 351	0.22 80	1.01 384	0.51 68	1.10 440	0.35 88	0.63 280	0.20 46	0.78 221	0.32 117	0.12 204	1.97 486	0.10 90	0.23 350	0.12 38	0.56 308

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.17 47	0.61 244	0.26 181	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.56 142	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 406	0.40 84	2.53 264	0.60 379	1.01 446	0.62 266	0.45 366	0.52 57	0.68 227	0.58 246	0.53 202	0.50 213	0.72 400	1.22 289	7.32 518	0.12 204	0.07 9	0.12 208	0.10 98	0.16 105	0.10 6

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

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

PSM-adaLoss	0.43 54	0.36 51	2.44 209	0.48 328	0.18 62	0.61 244	0.28 211	0.53 62	0.61 143	0.48 127	0.43 125	0.43 154	0.28 138	0.49 115	0.30 91	0.12 204	0.08 43	0.12 208	0.10 98	0.17 128	0.13 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SFCPSM	0.48 95	0.39 78	2.30 163	0.28 59	0.27 201	0.70 340	0.32 277	1.00 375	0.69 239	0.50 162	0.52 195	0.43 154	0.36 196	0.53 132	0.44 191	0.12 204	0.09 94	0.12 208	0.16 268	0.18 152	0.23 107

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 153	0.61 180	2.07 107	0.34 180	0.21 116	0.68 334	0.26 181	0.87 275	0.73 278	0.70 358	0.69 340	0.74 346	0.45 286	1.10 269	0.62 273	0.12 204	0.09 94	0.14 305	0.14 227	0.27 310	0.24 116
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 161	1.64 459	2.75 361	0.42 292	0.22 128	0.57 181	0.19 31	0.79 199	0.66 187	0.46 121	0.62 291	0.41 148	0.32 178	0.73 205	0.49 219	0.12 204	0.08 43	0.14 305	0.13 205	0.38 399	0.17 60

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.64 255	0.54 151	1.92 77	0.32 135	0.16 28	0.46 66	0.24 139	0.94 324	0.85 388	0.58 246	0.70 353	0.51 218	0.41 245	1.89 409	0.86 344	0.13 250	1.01 414	0.11 155	0.26 368	0.17 128	0.84 386

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 309	0.40 84	2.45 227	0.27 43	0.19 93	0.68 334	0.30 255	1.29 466	0.73 278	0.73 370	0.70 353	0.77 356	0.45 286	3.73 507	0.46 200	0.13 250	0.09 94	0.10 90	0.09 63	0.13 53	0.32 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 263	1.45 432	2.27 156	0.34 180	0.25 173	0.64 292	0.23 114	0.93 319	0.79 345	0.48 127	0.59 267	0.58 259	0.40 234	2.28 445	0.63 279	0.13 250	0.09 94	0.15 331	0.14 227	0.34 368	0.26 128

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

DLCB_ROB	0.61 211	0.96 312	2.00 92	0.37 231	0.25 173	0.65 308	0.37 320	0.86 266	0.76 313	0.73 370	0.70 353	0.84 386	0.47 307	1.57 346	0.72 308	0.13 250	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.18 152	0.33 174

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 67	1.32 397	2.65 315	0.28 59	0.16 28	0.42 49	0.22 80	0.48 37	0.63 163	0.41 85	0.36 90	0.26 59	0.25 99	0.41 70	0.30 91	0.14 286	0.08 43	0.10 90	0.12 183	0.17 128	0.13 20
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 521	1.27 389	145.54 541	0.51 348	0.96 437	0.75 364	0.49 383	0.86 266	1.57 485	2.12 493	1.49 468	1.28 463	1.35 461	1.84 396	2.15 453	0.14 286	0.13 183	0.17 365	0.18 295	0.39 408	0.64 334

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 17	0.39 78	1.90 72	0.25 15	0.18 62	0.32 16	0.20 43	0.78 190	0.44 34	0.31 59	0.31 62	0.21 21	0.16 8	0.34 31	0.20 4	0.15 316	0.13 183	0.13 269	0.10 98	0.15 85	0.14 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 282	1.30 395	2.81 376	0.35 202	0.37 289	0.80 391	0.48 378	0.91 308	0.87 401	0.63 308	0.70 353	0.80 369	0.59 362	0.67 184	0.68 294	0.15 316	0.14 198	0.12 208	0.12 183	0.24 255	0.38 207

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 231	1.15 357	3.11 416	0.39 265	0.37 289	0.60 224	0.28 211	0.87 275	0.64 173	0.63 308	0.56 244	0.71 336	0.45 286	1.08 267	0.52 228	0.15 316	0.12 167	0.14 305	0.15 247	0.18 152	0.25 120
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 313	1.24 383	2.56 280	0.42 292	0.45 329	0.73 355	0.46 372	0.98 356	0.81 361	0.77 385	0.56 244	0.74 346	0.48 314	1.69 368	0.91 350	0.15 316	0.14 198	0.15 331	0.15 247	0.26 296	0.51 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 95	0.33 32	2.37 175	0.34 180	0.22 128	0.60 224	0.55 400	0.79 199	0.53 89	0.45 110	0.60 276	0.49 209	0.36 196	0.55 139	0.46 200	0.16 333	0.16 228	0.14 305	0.11 146	0.16 105	0.32 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 211	1.19 369	2.61 299	0.48 328	0.25 173	0.63 281	0.37 320	1.05 413	0.79 345	0.55 211	0.55 231	0.59 262	0.44 278	1.10 269	0.48 210	0.16 333	0.11 149	0.12 208	0.11 146	0.27 310	0.43 243

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 54	0.34 39	2.01 94	0.33 157	0.17 47	0.54 139	0.24 139	0.71 162	0.52 78	0.62 299	0.55 231	0.40 142	0.41 245	0.43 79	0.33 130	0.17 353	0.10 122	0.14 305	0.11 146	0.18 152	0.23 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 329	1.42 427	2.75 361	0.38 250	0.33 257	0.90 422	0.61 421	0.98 356	0.94 424	0.77 385	0.75 383	0.75 350	0.66 387	1.39 315	0.76 320	0.17 353	0.13 183	0.14 305	0.14 227	0.28 323	0.48 274

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

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

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

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

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

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

ADCL	1.07 438	1.22 378	2.80 371	0.40 278	0.33 257	1.50 469	1.87 505	0.97 349	1.04 449	1.26 465	1.28 456	0.99 428	1.41 467	1.36 313	3.51 492	0.17 353	0.14 198	0.22 411	0.21 334	0.32 357	0.43 243

PA-Net	0.93 412	1.36 412	4.14 484	0.64 394	0.41 311	0.70 340	0.53 393	0.91 308	0.88 405	0.53 193	0.60 276	0.70 334	0.54 340	2.40 456	2.57 471	0.17 353	0.28 310	0.19 391	0.28 379	0.25 277	0.48 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 295	1.09 338	2.32 168	0.38 250	0.26 188	0.69 337	0.51 386	1.49 480	0.75 304	0.81 400	0.71 366	0.85 391	0.51 327	1.39 315	0.70 298	0.17 353	0.14 198	0.19 391	0.16 268	0.24 255	0.35 189

TCMNet	0.72 322	1.15 357	2.78 368	0.51 348	0.52 347	0.73 355	0.39 335	0.94 324	0.78 332	0.60 276	0.68 335	0.63 280	0.46 296	1.71 369	0.72 308	0.18 364	0.19 254	0.23 419	0.18 295	0.40 414	0.56 308

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 382	0.68 207	2.41 192	1.18 463	0.48 339	0.77 378	1.23 489	0.93 319	1.53 483	0.90 416	0.72 371	0.97 424	0.57 352	1.86 402	1.05 371	0.18 364	0.16 228	0.19 391	0.16 268	0.26 296	0.67 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 406	1.20 371	2.68 334	0.45 316	0.27 201	0.76 368	0.66 430	0.94 324	0.77 327	0.79 394	1.17 450	0.84 386	0.91 435	2.72 479	1.76 433	0.18 364	0.42 336	0.44 466	0.20 323	0.33 361	0.94 402

AdaStereo	0.48 95	0.44 109	2.18 136	0.36 219	0.20 104	0.59 210	0.29 239	0.97 349	0.74 298	0.52 184	0.55 231	0.61 271	0.33 183	0.52 125	0.44 191	0.18 364	0.08 43	0.17 365	0.11 146	0.18 152	0.24 116
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SANet	1.35 464	1.80 471	4.39 495	0.41 288	0.29 218	1.72 481	0.89 460	1.17 457	2.47 501	1.22 460	1.82 475	1.72 481	1.70 481	2.57 466	3.30 486	0.18 364	0.16 228	0.16 350	0.15 247	0.34 368	0.62 325

PSMNet_ROB	0.75 340	1.42 427	2.93 394	0.39 265	0.32 251	0.73 355	0.56 404	0.90 301	0.74 298	0.56 223	0.60 276	0.75 350	0.47 307	2.00 422	1.31 404	0.18 364	0.13 183	0.19 391	0.20 323	0.26 296	0.40 222

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 385	1.00 318	2.82 378	0.35 202	0.21 116	0.78 384	0.78 450	1.05 413	0.87 401	0.90 416	0.74 376	0.87 397	1.89 488	1.67 364	1.38 414	0.19 380	0.20 268	0.21 406	0.19 313	0.28 323	0.84 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.52 126	0.93 309	2.30 163	0.36 219	0.24 165	0.51 104	0.45 366	0.81 214	0.79 345	0.46 121	0.44 137	0.45 181	0.38 212	0.63 168	0.39 167	0.20 391	0.18 248	0.18 384	0.22 345	0.18 152	0.21 91

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

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

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

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

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

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

NCCL2	0.71 313	1.32 397	2.30 163	0.44 309	0.31 239	0.71 345	0.67 435	0.89 292	0.69 239	0.70 358	0.61 284	0.85 391	0.54 340	1.58 352	0.70 298	0.20 391	0.17 241	0.66 477	0.25 361	0.26 296	0.38 207

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SHD	0.84 373	1.14 351	2.54 269	0.80 425	0.52 347	0.76 368	0.34 299	1.16 454	1.29 471	1.11 442	0.85 406	0.98 425	0.74 407	1.25 298	1.48 418	0.22 406	0.37 324	0.20 400	0.27 377	0.36 385	0.41 230

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 489	7.91 523	10.36 519	0.42 292	0.33 257	1.04 440	1.29 491	1.01 384	0.88 405	1.19 451	2.30 489	1.03 436	1.79 485	2.60 470	2.81 479	0.22 406	0.21 277	0.21 406	0.19 313	0.25 277	0.79 376
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.51 124	0.58 166	1.96 86	0.38 250	0.31 239	0.49 88	0.21 65	0.80 206	0.71 264	0.64 318	0.71 366	0.66 300	0.40 234	0.59 153	0.45 195	0.23 414	0.16 228	0.21 406	0.20 323	0.21 215	0.37 198

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 458	1.34 404	3.04 410	0.35 202	0.28 213	1.10 449	0.69 439	1.42 477	1.07 453	2.71 508	2.43 491	2.95 494	1.50 474	2.92 491	2.03 443	0.23 414	0.22 280	0.22 411	0.19 313	0.50 448	0.69 350
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HBP-ISP	0.82 365	1.57 446	3.28 429	0.50 345	0.27 201	0.86 408	0.54 396	1.09 434	0.78 332	0.81 400	0.70 353	0.68 317	1.00 445	2.02 423	0.47 205	0.24 421	0.24 289	0.29 443	0.25 361	0.28 323	0.52 293

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 392	1.22 378	2.97 399	0.60 379	0.45 329	1.88 488	0.48 378	1.04 405	0.75 304	0.70 358	0.85 406	0.93 413	0.84 423	1.81 390	1.51 420	0.28 438	0.19 254	0.23 419	0.31 399	0.27 310	0.35 189
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	1.65 486	0.85 276	3.39 440	0.46 321	0.39 300	2.02 496	0.66 430	1.94 498	1.84 495	2.81 510	2.99 505	4.39 508	3.25 505	2.81 487	2.75 477	0.29 442	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.33 361	0.91 398

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

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

FCDSN-DC	1.45 472	1.12 347	3.30 432	0.48 328	0.41 311	1.13 451	0.60 416	1.17 457	1.28 470	2.25 498	2.85 501	3.65 501	3.34 507	2.58 468	2.44 465	0.31 445	0.26 301	0.31 445	0.30 392	0.37 392	0.78 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 465	0.49 127	2.03 98	1.71 491	1.58 489	2.49 504	0.58 409	1.59 485	2.31 499	0.77 385	0.88 414	1.03 436	0.58 359	1.20 288	0.66 289	0.32 446	1.38 456	1.42 506	3.87 521	0.78 479	1.56 462

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

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

GANetREF_RVC	0.81 362	1.44 431	3.04 410	0.49 339	0.27 201	0.83 401	0.63 424	1.03 399	0.92 417	0.63 308	0.61 284	0.72 338	0.59 362	2.40 456	0.58 255	0.33 448	0.25 298	0.37 456	0.25 361	0.41 421	0.36 197
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWCDC_ROB	0.83 371	1.57 446	2.63 305	0.48 328	0.37 289	0.78 384	0.29 239	1.04 405	1.36 476	0.63 308	2.05 481	0.64 288	0.70 398	1.10 269	1.20 393	0.33 448	0.14 198	0.15 331	0.12 183	0.63 464	0.46 267

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

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

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

PDISCO_ROB	0.84 373	1.46 434	2.84 382	0.65 397	0.59 370	1.17 455	0.48 378	1.19 459	1.08 455	0.67 344	0.72 371	1.00 431	0.61 372	1.24 294	1.05 371	0.38 453	0.18 248	0.28 435	0.24 353	0.58 458	0.44 258

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

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

ELAS_RVC	1.51 478	0.88 287	3.36 435	0.63 390	0.56 360	1.53 470	2.73 509	1.53 481	1.76 492	2.26 499	2.21 488	2.10 486	3.07 503	2.08 431	2.52 467	0.42 456	0.42 336	0.42 463	0.37 434	0.51 450	0.84 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 479	0.92 305	2.91 392	0.62 387	0.57 365	3.13 507	2.21 507	1.67 487	1.58 486	2.42 502	2.43 491	1.87 483	2.49 498	1.85 400	2.70 474	0.42 456	0.43 339	0.41 461	0.40 442	0.51 450	0.85 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 442	2.01 484	2.56 280	0.49 339	0.40 306	1.49 468	0.96 464	1.02 392	0.95 429	0.85 410	0.94 424	1.06 444	0.59 362	2.92 491	1.15 387	0.43 459	0.74 390	0.32 448	0.55 473	0.74 472	1.35 449

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 496	1.07 334	2.87 387	0.98 445	0.92 432	2.72 506	1.88 506	1.91 496	12.27 520	2.09 491	1.99 480	2.47 491	2.24 496	2.87 490	2.03 443	0.54 465	0.47 345	0.42 463	0.47 457	0.74 472	1.22 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 71	1.36 412	1.30 15	0.24 8	0.12 4	0.33 22	0.20 43	0.41 14	0.37 7	0.32 62	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.29 6	0.62 273	0.55 467	1.42 461	0.11 155	0.13 205	0.25 277	0.56 308

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 452	1.65 460	3.41 447	0.66 402	0.69 401	1.01 437	0.68 437	1.10 437	0.96 431	1.40 475	1.25 455	1.46 475	1.08 451	2.05 426	2.24 459	0.66 474	0.61 371	0.58 472	0.57 479	0.66 467	1.65 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 472	1.62 455	3.59 462	1.09 454	0.70 403	0.86 408	0.67 435	1.19 459	1.51 482	1.20 456	4.05 512	1.61 479	1.94 489	2.97 493	2.07 447	0.67 475	0.69 383	0.55 471	0.70 486	0.57 457	0.67 339
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 428	1.73 466	3.04 410	0.85 429	0.76 411	0.93 427	0.81 453	1.02 392	1.10 456	1.05 435	1.06 446	0.84 386	0.96 442	0.93 250	0.97 355	0.68 476	0.61 371	0.63 476	0.60 483	0.77 477	0.80 378

WAO-7	1.58 483	2.04 487	3.25 426	0.94 439	0.75 408	1.75 482	1.13 478	1.87 493	1.97 497	1.46 480	2.53 493	1.98 485	1.75 482	3.13 495	2.48 466	0.69 477	0.67 379	0.94 489	0.74 491	0.80 480	0.77 367

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dean	1.92 491	2.31 505	5.03 503	1.31 464	1.08 456	1.55 471	0.99 467	1.98 500	2.33 500	1.51 482	4.15 513	4.23 507	1.39 466	2.31 447	2.10 448	1.18 498	0.69 383	1.18 496	0.75 492	1.30 495	1.07 421

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

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

JetRed	3.37 508	4.96 519	10.08 518	1.48 478	1.73 495	7.63 520	5.47 519	3.47 514	2.20 498	2.42 502	2.40 490	2.98 495	2.35 497	3.52 504	6.60 515	1.33 501	1.90 480	1.38 504	1.23 509	2.30 511	2.02 479

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LVE	2.10 495	2.61 515	4.30 494	1.79 495	1.81 497	1.68 480	1.04 474	2.35 503	2.78 506	1.27 466	2.87 502	4.21 506	1.46 470	2.83 488	2.02 442	2.87 516	0.92 406	1.19 497	1.47 513	1.29 493	1.18 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark