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	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 10	0.08 5	0.14 9	0.12 7	0.24 48	0.19 34	0.09 2	0.11 8	0.08 2	0.07 1	0.14 4	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

AIO_rvc	0.12 8	0.11 106	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.15 13	0.17 108	0.20 13	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.13 28	0.08 2	0.22 96	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 110

DEFOM-Stereo	0.11 5	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.09 17	0.22 156	0.14 29	0.14 2	0.16 8	0.11 9	0.10 6	0.09 3	0.08 2	0.21 82	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 10	0.08 5	0.09 1	0.13 13	0.24 48	0.13 4	0.10 5	0.09 5	0.09 3	0.08 2	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 168	0.72 490	0.70 413	0.17 10	0.08 5	0.15 13	0.15 50	0.18 7	0.16 8	0.13 25	0.12 12	0.09 3	0.08 2	0.16 18	0.13 52	0.35 481	0.04 1	0.08 115	0.07 97	0.11 304	0.23 459

AIO-Stereo	0.13 16	0.10 51	0.22 26	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.27 65	0.16 8	0.13 25	0.15 37	0.13 28	0.08 2	0.18 38	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

Selective-IGEV	0.12 8	0.09 24	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.15 13	0.14 29	0.27 65	0.15 6	0.13 25	0.14 35	0.13 28	0.08 2	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.05 4

LGtest1	0.10 2	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.08 5	0.13 8	0.09 2	0.16 3	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.09 3	0.09 8	0.15 8	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.06 43

LG-Stereo	0.13 16	0.10 51	0.24 39	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.18 151	0.21 18	0.18 24	0.11 9	0.17 53	0.09 3	0.09 8	0.15 8	0.14 80	0.05 1	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

HART	0.15 62	0.11 106	0.30 95	0.21 148	0.09 17	0.17 39	0.16 73	0.30 108	0.19 34	0.15 47	0.25 129	0.17 86	0.09 8	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.07 220	0.07 40	0.05 16	0.08 130	0.06 43

GREAT-IGEV	0.12 8	0.09 24	0.25 51	0.16 5	0.11 72	0.14 9	0.16 73	0.17 5	0.17 18	0.10 5	0.15 37	0.09 3	0.09 8	0.18 38	0.10 1	0.06 3	0.07 220	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.10 286

SCV_C0	0.14 37	0.11 106	0.25 51	0.19 51	0.12 125	0.15 13	0.16 73	0.30 108	0.22 75	0.13 25	0.15 37	0.13 28	0.09 8	0.24 114	0.10 1	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.09 194	0.06 43

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 5	0.12 6	0.13 13	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 9	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 4

AIO_test	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.19 51	0.11 72	0.15 13	0.17 108	0.19 10	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.14 50	0.09 8	0.20 63	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

GIP-stereo	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.19 51	0.11 72	0.16 27	0.14 29	0.29 91	0.18 24	0.11 9	0.16 46	0.13 28	0.09 8	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

mms	0.13 16	0.11 106	0.19 10	0.19 51	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.20 13	0.17 18	0.13 25	0.17 53	0.14 50	0.09 8	0.24 114	0.14 80	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.07 110

RAStereo	0.13 16	0.12 139	0.27 67	0.22 206	0.11 72	0.15 13	0.18 151	0.23 36	0.23 93	0.13 25	0.17 53	0.11 15	0.09 8	0.15 8	0.13 52	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.05 4

U	1.00 493	0.09 24	0.21 21	0.21 148	3.68 519	6.12 523	0.14 29	0.21 18	0.21 64	0.11 9	0.11 8	0.10 9	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 38	0.05 9	5.42 526	2.90 524	0.07 68	0.06 43

RSM++	0.12 8	0.09 24	0.19 10	0.20 105	0.09 17	0.17 39	0.15 50	0.21 18	0.19 34	0.12 19	0.12 12	0.14 50	0.09 8	0.20 63	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.05 4

RSM	0.12 8	0.09 24	0.20 16	0.20 105	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.23 36	0.18 24	0.13 25	0.13 18	0.15 65	0.09 8	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

CAS	0.15 62	0.07 1	0.21 21	0.41 471	0.16 318	0.20 105	0.18 151	0.22 22	0.19 34	0.15 47	0.19 69	0.11 15	0.09 8	0.14 4	0.13 52	0.29 474	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 377

EGLCR-Stereo	0.13 16	0.08 6	0.20 16	0.18 22	0.09 17	0.21 131	0.13 13	0.27 65	0.21 64	0.13 25	0.10 6	0.15 65	0.09 8	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

SCV	0.14 37	0.14 240	0.24 39	0.21 148	0.11 72	0.15 13	0.16 73	0.31 119	0.18 24	0.11 9	0.15 37	0.13 28	0.10 23	0.23 105	0.11 6	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.06 43

StereoAnything_RVC	0.13 16	0.37 458	0.36 169	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 7	0.17 5	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 23	0.20 63	0.10 1	0.09 229	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.24 452	0.05 4

castereo++	0.13 16	0.10 51	0.18 9	0.18 22	0.10 39	0.27 242	0.13 13	0.23 36	0.23 93	0.11 9	0.13 18	0.16 79	0.10 23	0.18 38	0.10 1	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.04 1

fffft	0.13 16	0.09 24	0.24 39	0.19 51	0.10 39	0.17 39	0.19 194	0.22 22	0.16 8	0.14 42	0.11 8	0.13 28	0.10 23	0.24 114	0.18 177	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.06 43
1: 1. 1
tt45	0.14 37	0.09 24	0.22 26	0.19 51	0.11 72	0.23 177	0.18 151	0.22 22	0.17 18	0.15 47	0.13 18	0.14 50	0.10 23	0.30 223	0.14 80	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.07 110

ours_stereo	0.13 16	0.11 106	0.23 32	0.20 105	0.11 72	0.17 39	0.18 151	0.20 13	0.19 34	0.13 25	0.18 62	0.14 50	0.10 23	0.23 105	0.14 80	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.06 13	0.05 4

IGEV-Stereo+	0.12 8	0.08 6	0.17 5	0.18 22	0.13 196	0.09 1	0.11 5	0.16 3	0.15 6	0.10 5	0.08 4	0.10 9	0.10 23	0.21 82	0.11 6	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.16 392	0.24 464

RAFT-Stereo-weight	0.15 62	0.09 24	0.26 59	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.36 193	0.29 173	0.24 136	0.20 85	0.19 110	0.10 23	0.18 38	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.05 4

CAS++	0.16 76	0.12 139	0.27 67	0.18 22	0.12 125	0.17 39	0.15 50	0.42 259	0.24 107	0.19 98	0.18 62	0.13 28	0.10 23	0.21 82	0.12 22	0.12 347	0.10 359	0.11 315	0.08 168	0.10 257	0.09 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 37	0.11 106	0.32 115	0.19 51	0.11 72	0.18 53	0.17 108	0.20 13	0.22 75	0.14 42	0.24 121	0.15 65	0.10 23	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.10 257	0.06 43

MSKI-zero shot	0.17 92	0.09 24	0.43 265	0.20 105	0.11 72	0.21 131	0.15 50	0.32 129	0.21 64	0.23 122	0.24 121	0.23 160	0.10 23	0.31 230	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

DLNR_Zeroshot_test	10.44 526	12.10 533	19.93 533	106.08 541	23.66 538	0.14 9	0.13 13	3.22 521	0.17 18	0.16 68	0.23 109	0.16 79	0.10 23	0.31 230	0.15 104	2.36 521	0.06 109	0.07 40	0.07 97	39.70 539	0.06 43

CES	0.14 37	0.08 6	0.19 10	0.17 10	0.22 416	0.18 53	0.16 73	0.23 36	0.19 34	0.14 42	0.17 53	0.14 50	0.10 23	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.08 130	0.18 421

XX-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.83 439	0.26 370	0.17 338	0.23 177	0.13 13	0.40 232	0.18 24	0.20 101	0.41 302	0.31 262	0.10 23	0.32 236	0.12 22	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 16	0.09 24	0.24 39	0.20 105	0.10 39	0.15 13	0.14 29	0.22 22	0.16 8	0.12 19	0.19 69	0.15 65	0.11 37	0.13 3	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.07 68	0.06 43

MM-Stereo_test2	0.15 62	0.10 51	0.44 273	0.23 252	0.11 72	0.21 131	0.21 270	0.27 65	0.22 75	0.15 47	0.16 46	0.13 28	0.11 37	0.20 63	0.13 52	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.05 4

HUF	0.15 62	0.11 106	0.38 200	0.17 10	0.11 72	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.20 51	0.11 9	0.13 18	0.14 50	0.11 37	0.18 38	0.12 22	0.07 38	0.20 462	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.14 377

AIO-test2	0.20 168	0.20 357	0.36 169	0.26 370	0.15 286	0.22 156	0.16 73	0.42 259	0.42 321	0.16 68	0.29 163	0.15 65	0.11 37	0.26 161	0.13 52	0.18 440	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.07 68	0.07 110

SMoEStereo_RVC	0.13 16	0.10 51	0.22 26	0.19 51	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.19 10	0.19 34	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.11 37	0.24 114	0.16 127	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

999	0.14 37	0.08 6	0.24 39	0.19 51	0.11 72	0.20 105	0.17 108	0.24 48	0.18 24	0.13 25	0.16 46	0.14 50	0.11 37	0.36 263	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.07 110

GCAP-BAT	0.16 76	0.11 106	0.36 169	0.18 22	0.13 196	0.21 131	0.16 73	0.23 36	0.18 24	0.26 156	0.28 151	0.20 118	0.11 37	0.24 114	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.06 43

IGEV-Stereo++	0.11 5	0.08 6	0.15 3	0.19 51	0.11 72	0.14 9	0.10 3	0.22 22	0.18 24	0.10 5	0.13 18	0.10 9	0.11 37	0.14 4	0.11 6	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

Occ-G	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.17 10	0.10 39	0.15 13	0.19 194	0.22 22	0.19 34	0.13 25	0.19 69	0.21 129	0.11 37	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.06 43

Pointernet	0.13 16	0.07 1	0.27 67	0.19 51	0.11 72	0.20 105	0.12 7	0.31 119	0.24 107	0.15 47	0.15 37	0.13 28	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

test_for_model	0.29 347	0.89 499	0.34 139	0.69 492	0.49 483	0.20 105	0.16 73	0.30 108	0.23 93	0.28 175	0.15 37	0.13 28	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.29 474	0.10 359	0.06 2	0.04 1	0.86 503	0.18 421

MaDis-Stereo	0.14 37	0.13 198	0.26 59	0.19 51	0.14 237	0.16 27	0.13 13	0.25 52	0.21 64	0.13 25	0.14 35	0.14 50	0.11 37	0.17 25	0.17 156	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.06 43

UniTT-Stereo	0.14 37	0.10 51	0.30 95	0.21 148	0.13 196	0.17 39	0.13 13	0.19 10	0.18 24	0.15 47	0.20 85	0.10 9	0.11 37	0.18 38	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.06 43

CASnet	0.14 37	0.12 139	0.22 26	0.22 206	0.08 5	0.16 27	0.15 50	0.27 65	0.25 120	0.22 117	0.20 85	0.15 65	0.11 37	0.17 25	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.11 315	0.09 254	0.08 130	0.05 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 62	0.10 51	0.36 169	0.19 51	0.12 125	0.23 177	0.16 73	0.26 55	0.19 34	0.24 136	0.19 69	0.14 50	0.11 37	0.16 18	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.05 1	0.05 4

4D-IteraStereo	0.17 92	0.16 297	0.50 325	0.21 148	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.28 80	0.28 154	0.23 122	0.20 85	0.20 118	0.11 37	0.19 55	0.14 80	0.06 3	0.04 1	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.06 43

GLC_STEREO	0.15 62	0.10 51	0.24 39	0.21 148	0.09 17	0.17 39	0.15 50	0.23 36	0.27 139	0.17 79	0.20 85	0.17 86	0.11 37	0.23 105	0.16 127	0.07 38	0.09 335	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.06 43

CREStereo++_RVC	0.15 62	0.08 6	0.26 59	0.17 10	0.11 72	0.18 53	0.13 13	0.22 22	0.30 185	0.21 112	0.30 176	0.13 28	0.11 37	0.16 18	0.15 104	0.07 38	0.04 1	0.06 2	0.15 417	0.06 13	0.05 4
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
S2M2	0.13 16	0.11 106	0.20 16	0.16 5	0.12 125	0.12 6	0.07 1	0.18 7	0.20 51	0.12 19	0.15 37	0.14 50	0.12 55	0.15 8	0.14 80	0.13 364	0.09 335	0.09 188	0.10 296	0.11 304	0.09 231

SGD-Stereo	0.11 5	0.08 6	0.17 5	0.17 10	0.07 1	0.17 39	0.13 13	0.18 7	0.16 8	0.11 9	0.13 18	0.11 15	0.12 55	0.18 38	0.11 6	0.08 152	0.04 1	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.04 1

MM-Stereo_test3	0.17 92	0.12 139	0.29 88	0.23 252	0.14 237	0.19 77	0.22 295	0.39 221	0.36 254	0.16 68	0.24 121	0.17 86	0.12 55	0.19 55	0.14 80	0.07 38	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.06 43

tg	0.16 76	0.11 106	0.25 51	0.21 148	0.11 72	0.23 177	0.15 50	0.34 151	0.24 107	0.20 101	0.25 129	0.19 110	0.12 55	0.24 114	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.08 130	0.07 110

WCG-NET	0.14 37	0.09 24	0.23 32	0.18 22	0.08 5	0.18 53	0.17 108	0.21 18	0.28 154	0.18 93	0.21 97	0.15 65	0.12 55	0.18 38	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

model_zeroshot	0.17 92	0.11 106	0.39 214	0.20 105	0.12 125	0.24 198	0.15 50	0.34 151	0.22 75	0.30 233	0.20 85	0.22 140	0.12 55	0.24 114	0.14 80	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.07 110

WCG-NET（raft）	0.14 37	0.09 24	0.23 32	0.17 10	0.08 5	0.19 77	0.16 73	0.23 36	0.26 129	0.18 93	0.19 69	0.20 118	0.12 55	0.21 82	0.12 22	0.06 3	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 4

testlalala2	0.18 115	0.10 51	0.50 325	0.36 458	0.25 443	0.23 177	0.14 29	0.34 151	0.24 107	0.25 144	0.25 129	0.21 129	0.12 55	0.16 18	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

IGEV++	0.13 16	0.10 51	0.23 32	0.21 148	0.10 39	0.15 13	0.15 50	0.29 91	0.16 8	0.12 19	0.15 37	0.12 18	0.12 55	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.07 68	0.07 110

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 92	0.13 198	0.24 39	0.19 51	0.13 196	0.24 198	0.17 108	0.30 108	0.37 265	0.43 405	0.17 53	0.13 28	0.12 55	0.19 55	0.15 104	0.08 152	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.08 175

ff7	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

IGEVStereo-DCA	0.14 37	0.11 106	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.12 12	0.14 50	0.12 55	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

ffff	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

rrr	0.17 92	0.11 106	0.57 360	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.35 175	0.22 75	0.15 47	0.12 12	0.14 50	0.12 55	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

11t	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

LL-Strereo2	0.18 115	0.18 329	0.39 214	0.22 206	0.12 125	0.24 198	0.13 13	0.31 119	0.23 93	0.24 136	0.20 85	0.24 172	0.12 55	0.26 161	0.15 104	0.06 3	0.06 109	0.12 351	0.09 254	0.08 130	0.07 110

anonymousdsp	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.28 80	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110

ProNet	0.14 37	0.12 139	0.25 51	0.19 51	0.11 72	0.19 77	0.19 194	0.27 65	0.20 51	0.14 42	0.13 18	0.13 28	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.07 110

CroCo-Stereo Lap2	0.15 62	0.15 273	0.28 78	0.25 338	0.18 359	0.11 3	0.19 194	0.28 80	0.21 64	0.13 25	0.16 46	0.15 65	0.12 55	0.17 25	0.14 80	0.07 38	0.07 220	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.07 110

ccc-4	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.27 65	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.07 110

IGEV-Stereo	0.14 37	0.12 139	0.27 67	0.19 51	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.28 80	0.20 51	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.12 55	0.24 114	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 76	0.09 24	0.31 109	0.21 148	0.11 72	0.18 53	0.16 73	0.30 108	0.27 139	0.26 156	0.16 46	0.22 140	0.12 55	0.26 161	0.18 177	0.06 3	0.04 1	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.06 43

test_1	0.16 76	0.09 24	0.31 109	0.21 148	0.11 72	0.18 53	0.16 73	0.30 108	0.27 139	0.25 144	0.16 46	0.22 140	0.12 55	0.26 161	0.18 177	0.06 3	0.04 1	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.06 43

CroCo-Stereo	0.14 37	0.13 198	0.24 39	0.25 338	0.11 72	0.11 3	0.18 151	0.32 129	0.23 93	0.12 19	0.12 12	0.18 96	0.12 55	0.14 4	0.13 52	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.07 68	0.06 43
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
iRaftStereo_RVC	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.21 148	0.11 72	0.20 105	0.17 108	0.32 129	0.23 93	0.20 101	0.25 129	0.18 96	0.12 55	0.20 63	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.08 130	0.07 110

TANstereo	0.15 62	0.09 24	0.28 78	0.16 5	0.08 5	0.25 212	0.14 29	0.23 36	0.28 154	0.24 136	0.30 176	0.16 79	0.12 55	0.17 25	0.13 52	0.08 152	0.07 220	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 110

XX-TBD	0.15 62	0.18 329	0.28 78	0.22 206	0.10 39	0.22 156	0.15 50	0.22 22	0.27 139	0.22 117	0.26 139	0.14 50	0.12 55	0.16 18	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43

test_xeample3	0.16 76	0.11 106	0.56 357	0.19 51	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.35 175	0.20 51	0.16 68	0.12 12	0.13 28	0.12 55	0.24 114	0.15 104	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.07 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 16	0.14 240	0.19 10	0.26 370	0.09 17	0.15 13	0.13 13	0.22 22	0.18 24	0.12 19	0.11 8	0.10 9	0.13 83	0.21 82	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.05 4

AIO-test1	0.19 153	0.14 240	0.41 245	0.27 397	0.15 286	0.21 131	0.16 73	0.39 221	0.36 254	0.17 79	0.26 139	0.18 96	0.13 83	0.28 193	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.06 13	0.09 231

fffy	0.14 37	0.11 106	0.24 39	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.18 151	0.22 22	0.19 34	0.13 25	0.16 46	0.15 65	0.13 83	0.25 145	0.14 80	0.06 3	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.06 43

rvit_stereo_0081_aga	0.16 76	0.14 240	0.28 78	0.21 148	0.13 196	0.19 77	0.17 108	0.23 36	0.24 107	0.17 79	0.21 97	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.14 80	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

rvit_stereo_0080	0.15 62	0.13 198	0.25 51	0.19 51	0.13 196	0.15 13	0.20 240	0.28 80	0.24 107	0.15 47	0.17 53	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.15 104	0.11 311	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.07 110

trnet	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.15 3	0.07 1	0.21 131	0.12 7	0.24 48	0.24 107	0.16 68	0.21 97	0.15 65	0.13 83	0.18 38	0.13 52	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 4

MyStereo07	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.29 91	0.21 64	0.15 47	0.13 18	0.12 18	0.13 83	0.25 145	0.13 52	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

AE-Stereo	0.17 92	0.11 106	0.31 109	0.24 301	0.14 237	0.23 177	0.18 151	0.34 151	0.29 173	0.15 47	0.25 129	0.21 129	0.13 83	0.20 63	0.14 80	0.07 38	0.08 301	0.09 188	0.10 296	0.07 68	0.06 43

whm_eth	0.15 62	0.13 198	0.25 51	0.19 51	0.13 196	0.15 13	0.20 240	0.28 80	0.24 107	0.15 47	0.17 53	0.19 110	0.13 83	0.19 55	0.15 104	0.11 311	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.07 110

IGEV_Zeroshot_test	0.18 115	0.10 51	0.65 396	0.20 105	0.12 125	0.19 77	0.15 50	0.34 151	0.19 34	0.28 175	0.22 106	0.27 210	0.13 83	0.23 105	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.06 43

MIM_Stereo	0.18 115	0.12 139	0.38 200	0.20 105	0.11 72	0.17 39	0.14 29	0.35 175	0.25 120	0.27 165	0.35 239	0.23 160	0.13 83	0.27 180	0.16 127	0.06 3	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.08 130	0.06 43

GCAP-Stereo	0.14 37	0.14 240	0.33 130	0.20 105	0.09 17	0.21 131	0.10 3	0.26 55	0.20 51	0.18 93	0.19 69	0.15 65	0.13 83	0.17 25	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.06 43

LoS	0.14 37	0.08 6	0.27 67	0.16 5	0.09 17	0.22 156	0.14 29	0.26 55	0.26 129	0.15 47	0.18 62	0.18 96	0.13 83	0.22 96	0.14 80	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 43
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 37	0.09 24	0.25 51	0.21 148	0.09 17	0.18 53	0.16 73	0.23 36	0.19 34	0.18 93	0.23 109	0.16 79	0.13 83	0.22 96	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

test_4	0.18 115	0.12 139	0.34 139	0.23 252	0.12 125	0.18 53	0.22 295	0.26 55	0.24 107	0.24 136	0.47 372	0.22 140	0.13 83	0.24 114	0.16 127	0.06 3	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.07 68	0.05 4

test_3	0.18 115	0.11 106	0.32 115	0.24 301	0.11 72	0.22 156	0.25 359	0.31 119	0.31 197	0.25 144	0.18 62	0.23 160	0.13 83	0.25 145	0.19 206	0.06 3	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.07 68	0.06 43

TRStereo	0.19 153	0.17 315	0.47 300	0.23 252	0.19 377	0.19 77	0.16 73	0.52 366	0.28 154	0.20 101	0.19 69	0.21 129	0.13 83	0.24 114	0.13 52	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.11 334	0.06 13	0.06 43

CREStereo	0.13 16	0.08 6	0.21 21	0.14 1	0.08 5	0.22 156	0.15 50	0.25 52	0.24 107	0.16 68	0.21 97	0.14 50	0.13 83	0.18 38	0.13 52	0.09 229	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43
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
MM-Stereo_test1	0.17 92	0.10 51	0.39 214	0.23 252	0.11 72	0.20 105	0.22 295	0.33 143	0.29 173	0.22 117	0.21 97	0.15 65	0.14 101	0.23 105	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.06 43

rvit_stereo_0081	0.16 76	0.11 106	0.24 39	0.21 148	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.33 217	0.16 68	0.18 62	0.18 96	0.14 101	0.20 63	0.16 127	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

rvit_stereo_0082	0.16 76	0.11 106	0.24 39	0.21 148	0.12 125	0.16 27	0.17 108	0.22 22	0.33 217	0.16 68	0.18 62	0.18 96	0.14 101	0.20 63	0.16 127	0.11 311	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.07 110

gcap-zeroshot	0.17 92	0.11 106	0.36 169	0.20 105	0.12 125	0.26 232	0.16 73	0.30 108	0.22 75	0.26 156	0.20 85	0.30 251	0.14 101	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

MoCha-V2	0.13 16	0.08 6	0.26 59	0.23 252	0.09 17	0.16 27	0.15 50	0.26 55	0.16 8	0.15 47	0.15 37	0.13 28	0.14 101	0.20 63	0.11 6	0.06 3	0.07 220	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.05 4

testlalala_base	0.20 168	0.13 198	0.35 149	0.25 338	0.15 286	0.25 212	0.16 73	0.34 151	0.17 18	0.19 98	0.26 139	0.17 86	0.14 101	0.18 38	0.16 127	0.39 486	0.09 335	0.07 40	0.05 16	0.45 481	0.08 175

RAFT-Test	0.17 92	0.10 51	0.38 200	0.19 51	0.12 125	0.25 212	0.17 108	0.33 143	0.23 93	0.23 122	0.29 163	0.27 210	0.14 101	0.20 63	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

AnonymousM	0.17 92	0.19 345	0.24 39	0.18 22	0.10 39	0.18 53	0.17 108	0.30 108	0.23 93	0.26 156	0.20 85	0.18 96	0.14 101	0.19 55	0.14 80	0.09 229	0.06 109	0.38 479	0.15 417	0.06 13	0.05 4

test-1	0.17 92	0.11 106	0.40 222	0.23 252	0.13 196	0.22 156	0.23 321	0.34 151	0.26 129	0.20 101	0.24 121	0.22 140	0.14 101	0.16 18	0.20 220	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.08 175

sCroCo_RVC	0.18 115	0.14 240	0.49 314	0.27 397	0.18 359	0.22 156	0.17 108	0.27 65	0.23 93	0.14 42	0.22 106	0.17 86	0.14 101	0.21 82	0.15 104	0.10 275	0.11 380	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

PMTNet	0.15 62	0.08 6	0.23 32	0.15 3	0.09 17	0.23 177	0.16 73	0.25 52	0.23 93	0.17 79	0.21 97	0.16 79	0.14 101	0.22 96	0.13 52	0.29 474	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.07 68	0.06 43

R-Stereo Train	0.18 115	0.09 24	0.32 115	0.22 206	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.42 259	0.19 34	0.31 250	0.45 355	0.20 118	0.14 101	0.18 38	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43

RAFT-Stereo	0.18 115	0.09 24	0.32 115	0.22 206	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.42 259	0.19 34	0.31 250	0.45 355	0.20 118	0.14 101	0.18 38	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.06 43
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	0.38 413	0.12 139	0.38 200	0.42 472	3.88 521	0.21 131	0.17 108	0.35 175	0.28 154	0.20 101	0.20 85	0.23 160	0.15 114	0.28 193	0.16 127	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

LoS_RVC	0.13 16	0.10 51	0.19 10	0.18 22	0.16 318	0.20 105	0.18 151	0.20 13	0.17 18	0.13 25	0.19 69	0.12 18	0.15 114	0.17 25	0.13 52	0.06 3	0.05 9	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 342

anonymousdsp2	0.17 92	0.10 51	0.28 78	0.20 105	0.11 72	0.25 212	0.17 108	0.41 245	0.31 197	0.23 122	0.23 109	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.08 130	0.07 110

CIPLG	0.21 188	0.21 371	0.55 353	0.23 252	0.15 286	0.25 212	0.20 240	0.35 175	0.29 173	0.31 250	0.33 219	0.22 140	0.15 114	0.26 161	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

IPLGR_C	0.21 188	0.22 383	0.60 374	0.23 252	0.15 286	0.24 198	0.20 240	0.35 175	0.29 173	0.31 250	0.32 198	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

ACRE	0.21 188	0.20 357	0.62 385	0.23 252	0.15 286	0.24 198	0.20 240	0.35 175	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.22 140	0.15 114	0.25 145	0.20 220	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175

Pruner-Stereo	0.19 153	0.11 106	0.34 139	0.29 420	0.12 125	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.29 173	0.33 284	0.32 198	0.25 180	0.15 114	0.24 114	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.09 231

cross-raft	0.17 92	0.12 139	0.41 245	0.23 252	0.10 39	0.20 105	0.24 343	0.33 143	0.23 93	0.23 122	0.28 151	0.29 235	0.15 114	0.17 25	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

raft+_RVC	0.18 115	0.14 240	0.32 115	0.21 148	0.15 286	0.21 131	0.16 73	0.38 209	0.34 226	0.21 112	0.28 151	0.20 118	0.15 114	0.24 114	0.19 206	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.08 175

RALCasStereoNet	0.18 115	0.15 273	0.33 130	0.21 148	0.14 237	0.21 131	0.18 151	0.31 119	0.25 120	0.21 112	0.29 163	0.22 140	0.15 114	0.27 180	0.17 156	0.08 152	0.10 359	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.09 231

RALAANet	0.19 153	0.18 329	0.37 181	0.23 252	0.14 237	0.23 177	0.13 13	0.37 203	0.29 173	0.28 175	0.26 139	0.25 180	0.15 114	0.26 161	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.06 43

GMStereo	0.19 153	0.25 401	0.40 222	0.21 148	0.12 125	0.22 156	0.19 194	0.29 91	0.40 304	0.25 144	0.23 109	0.16 79	0.15 114	0.25 145	0.19 206	0.09 229	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.08 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 92	0.10 51	0.40 222	0.20 105	0.11 72	0.20 105	0.15 50	0.36 193	0.30 185	0.23 122	0.21 97	0.26 201	0.15 114	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.05 4

Gwc-CoAtRS	0.17 92	0.10 51	0.37 181	0.20 105	0.12 125	0.19 77	0.15 50	0.32 129	0.28 154	0.23 122	0.23 109	0.27 210	0.15 114	0.20 63	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.06 13	0.06 43

castereo	0.14 37	0.10 51	0.19 10	0.18 22	0.10 39	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.13 25	0.18 62	0.16 79	0.16 128	0.15 8	0.13 52	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.05 4

rvit_stereo_0083	0.16 76	0.12 139	0.26 59	0.21 148	0.13 196	0.17 39	0.17 108	0.22 22	0.34 226	0.16 68	0.21 97	0.19 110	0.16 128	0.21 82	0.16 127	0.11 311	0.10 359	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.07 110

rvit_stereo_ft	0.17 92	0.14 240	0.30 95	0.25 338	0.14 237	0.17 39	0.21 270	0.28 80	0.26 129	0.16 68	0.19 69	0.20 118	0.16 128	0.22 96	0.17 156	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.07 110

tt1	0.18 115	0.14 240	0.35 149	0.23 252	0.11 72	0.30 296	0.19 194	0.35 175	0.44 343	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.16 128	0.27 180	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.08 175

plain	0.17 92	0.13 198	0.43 265	0.21 148	0.13 196	0.16 27	0.17 108	0.27 65	0.22 75	0.16 68	0.26 139	0.13 28	0.16 128	0.27 180	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.07 97	0.10 257	0.07 110

StereoVision	0.22 218	0.18 329	0.37 181	0.27 397	0.17 338	0.23 177	0.22 295	0.38 209	0.31 197	0.20 101	0.51 388	0.22 140	0.16 128	0.28 193	0.18 177	0.11 311	0.12 397	0.13 371	0.13 396	0.10 257	0.07 110

MIF-Stereo (partial)	0.16 76	0.10 51	0.34 139	0.21 148	0.15 286	0.15 13	0.13 13	0.28 80	0.25 120	0.17 79	0.26 139	0.15 65	0.16 128	0.25 145	0.17 156	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.08 175

AEACV	0.13 16	0.09 24	0.23 32	0.18 22	0.19 377	0.19 77	0.16 73	0.23 36	0.14 5	0.13 25	0.17 53	0.13 28	0.16 128	0.16 18	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.06 43

Any-RAFT	0.17 92	0.08 6	0.31 109	0.19 51	0.10 39	0.29 279	0.16 73	0.42 259	0.30 185	0.24 136	0.27 146	0.27 210	0.16 128	0.21 82	0.12 22	0.08 152	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.06 43

DCRE	0.20 168	0.13 198	0.40 222	0.21 148	0.15 286	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.22 117	0.80 463	0.23 160	0.16 128	0.23 105	0.15 104	0.07 38	0.07 220	0.07 40	0.08 168	0.07 68	0.06 43

knoymous	0.17 92	0.09 24	0.32 115	0.17 10	0.11 72	0.21 131	0.17 108	0.32 129	0.23 93	0.23 122	0.28 151	0.27 210	0.16 128	0.23 105	0.16 127	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.06 49	0.09 194	0.09 231

DisPM	0.19 153	0.10 51	0.35 149	0.23 252	0.13 196	0.18 53	0.20 240	0.29 91	0.29 173	0.33 284	0.34 228	0.23 160	0.16 128	0.33 243	0.16 127	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.11 320

RAFT+CT+SA	0.21 188	0.18 329	0.33 130	0.25 338	0.18 359	0.23 177	0.29 397	0.40 232	0.36 254	0.24 136	0.38 271	0.18 96	0.16 128	0.32 236	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.12 371	0.09 194	0.09 231

dd	0.22 218	0.26 412	0.40 222	0.22 206	0.12 125	0.25 212	0.21 270	0.32 129	0.44 343	0.29 202	0.28 151	0.25 180	0.16 128	0.30 223	0.25 300	0.12 347	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.11 304	0.09 231

PFNet+	0.20 168	0.10 51	0.37 181	0.21 148	0.12 125	0.17 39	0.19 194	0.29 91	0.34 226	0.33 284	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.32 236	0.17 156	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.12 342

NF-Stereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

OCTAStereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

PSM-softLoss	0.21 188	0.10 51	0.39 214	0.24 301	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.38 209	0.26 129	0.29 202	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.52 321	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.12 342

KMStereo	0.21 188	0.10 51	0.39 214	0.24 301	0.12 125	0.20 105	0.18 151	0.38 209	0.26 129	0.29 202	0.32 198	0.24 172	0.16 128	0.52 321	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.12 342

RE-Stereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

TVStereo	0.20 168	0.10 51	0.35 149	0.24 301	0.12 125	0.21 131	0.18 151	0.38 209	0.32 205	0.28 175	0.30 176	0.22 140	0.16 128	0.51 315	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.13 358

RAFT-345	0.21 188	0.10 51	0.46 292	0.22 206	0.11 72	0.20 105	0.16 73	0.26 55	0.25 120	0.27 165	0.66 442	0.21 129	0.16 128	0.55 336	0.21 242	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.06 43

rafts_anoy	0.18 115	0.15 273	0.35 149	0.22 206	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.32 129	0.30 185	0.23 122	0.25 129	0.20 118	0.16 128	0.22 96	0.19 206	0.08 152	0.07 220	0.10 260	0.12 371	0.09 194	0.08 175

sAnonymous2	0.20 168	0.21 371	0.58 365	0.24 301	0.17 338	0.22 156	0.19 194	0.34 151	0.28 154	0.17 79	0.19 69	0.17 86	0.16 128	0.17 25	0.14 80	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.23 449	0.17 408

CroCo_RVC	0.20 168	0.21 371	0.58 365	0.24 301	0.17 338	0.22 156	0.19 194	0.34 151	0.28 154	0.17 79	0.19 69	0.17 86	0.16 128	0.17 25	0.14 80	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.23 449	0.17 408

EAI-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.33 130	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.46 465	0.46 297	0.20 51	0.25 144	0.50 382	0.17 86	0.16 128	0.24 114	0.23 280	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.10 296	0.06 13	0.07 110

DFGA-Net	0.23 235	0.24 396	0.49 314	0.22 206	0.15 286	0.25 212	0.17 108	0.39 221	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.21 129	0.17 154	0.59 362	0.28 321	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.08 175

rvit_0105_6	0.19 153	0.14 240	0.34 139	0.23 252	0.14 237	0.18 53	0.20 240	0.29 91	0.37 265	0.18 93	0.22 106	0.23 160	0.17 154	0.26 161	0.17 156	0.15 403	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.11 304	0.08 175

GCST	0.47 443	0.60 484	0.57 360	1.04 507	0.48 482	0.38 377	0.11 5	0.40 232	0.32 205	0.41 390	0.34 228	0.29 235	0.17 154	0.46 296	0.19 206	0.69 499	0.42 492	0.79 501	0.62 503	0.62 490	0.46 490

GMStereo_Zeroshot	0.24 264	0.21 371	0.45 284	0.26 370	0.13 196	0.28 258	0.15 50	0.39 221	0.35 241	0.37 341	0.43 331	0.40 343	0.17 154	0.34 249	0.20 220	0.12 347	0.07 220	0.13 371	0.07 97	0.16 392	0.09 231

RCA-Stereo	0.16 76	0.09 24	0.25 51	0.20 105	0.10 39	0.19 77	0.17 108	0.36 193	0.35 241	0.20 101	0.25 129	0.17 86	0.17 154	0.18 38	0.14 80	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.05 4

RAFT_CTSACE	0.21 188	0.16 297	0.41 245	0.25 338	0.15 286	0.22 156	0.24 343	0.32 129	0.28 154	0.33 284	0.51 388	0.29 235	0.17 154	0.32 236	0.13 52	0.06 3	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.06 43

IPLG	0.21 188	0.15 273	0.53 344	0.21 148	0.12 125	0.28 258	0.17 108	0.42 259	0.30 185	0.33 284	0.32 198	0.15 65	0.17 154	0.50 310	0.21 242	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

GMOStereo	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

error version	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

test-v	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

Patchmatch Stereo++	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.26 161	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175
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
ROB_FTStereo_v2	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.16 73	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

ROB_FTStereo	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

HUI-Stereo	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.25 180	0.17 154	0.22 96	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

iGMRVC	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.15 50	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.27 180	0.17 156	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

RAFT-RH_RVC	0.25 291	0.11 106	0.45 284	0.21 148	0.12 125	0.25 212	0.14 29	0.27 65	0.27 139	0.38 355	1.15 484	0.23 160	0.17 154	0.57 350	0.24 291	0.07 38	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.06 13	0.07 110

iRAFT	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.14 29	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.17 154	0.26 161	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

CRE-IMP	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.11 72	0.24 198	0.17 108	0.29 91	0.21 64	0.27 165	0.26 139	0.24 172	0.17 154	0.23 105	0.18 177	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.10 257	0.10 286

test-2	0.18 115	0.14 240	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.20 105	0.27 376	0.26 55	0.28 154	0.31 250	0.32 198	0.26 201	0.17 154	0.15 8	0.12 22	0.07 38	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.05 4

s12784h	0.17 92	0.09 24	0.26 59	0.18 22	0.07 1	0.32 320	0.19 194	0.37 203	0.32 205	0.23 122	0.25 129	0.18 96	0.17 154	0.25 145	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.05 4

raftrobust	0.16 76	0.13 198	0.29 88	0.22 206	0.15 286	0.19 77	0.13 13	0.32 129	0.26 129	0.26 156	0.20 85	0.19 110	0.17 154	0.21 82	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.06 13	0.07 110

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 92	0.14 240	0.32 115	0.20 105	0.09 17	0.19 77	0.17 108	0.32 129	0.30 185	0.25 144	0.33 219	0.20 118	0.17 154	0.19 55	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.05 4

AFF-stereo	0.18 115	0.15 273	0.32 115	0.21 148	0.10 39	0.18 53	0.18 151	0.33 143	0.27 139	0.25 144	0.37 258	0.25 180	0.17 154	0.24 114	0.15 104	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.05 4

DIP-Stereo	0.18 115	0.12 139	0.33 130	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.12 7	0.42 259	0.25 120	0.27 165	0.32 198	0.21 129	0.17 154	0.25 145	0.20 220	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.07 68	0.08 175
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.16 76	0.07 1	0.36 169	0.19 51	0.10 39	0.19 77	0.14 29	0.28 80	0.24 107	0.22 117	0.20 85	0.24 172	0.18 178	0.21 82	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.06 49	0.06 13	0.06 43

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 291	0.14 240	0.95 462	0.21 148	0.27 450	0.20 105	0.19 194	0.48 316	0.25 120	0.26 156	0.55 409	0.34 285	0.18 178	0.25 145	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.12 371	0.12 341	0.12 342

MyStereo8	0.22 218	0.15 273	0.63 388	0.21 148	0.17 338	0.31 311	0.16 73	0.36 193	0.32 205	0.28 175	0.36 249	0.25 180	0.18 178	0.25 145	0.28 321	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.12 342

MyStereo06	0.20 168	0.12 139	0.57 360	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.40 232	0.21 64	0.30 233	0.24 121	0.31 262	0.18 178	0.22 96	0.18 177	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

ACVNet-DCA	0.18 115	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.09 231

1test111	0.19 153	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.34 249	0.22 262	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.09 194	0.09 231

cc1	0.18 115	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.35 175	0.47 376	0.17 79	0.19 69	0.13 28	0.18 178	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.08 115	0.06 49	0.08 130	0.08 175

HH	0.18 115	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.12 125	0.18 53	0.18 151	0.34 151	0.19 34	0.20 101	0.24 121	0.34 285	0.18 178	0.29 209	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.06 43

HanStereo	0.18 115	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.12 125	0.18 53	0.18 151	0.34 151	0.19 34	0.20 101	0.24 121	0.34 285	0.18 178	0.29 209	0.12 22	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.07 97	0.07 68	0.06 43

Selective-RAFT	0.17 92	0.12 139	0.30 95	0.24 301	0.10 39	0.29 279	0.15 50	0.32 129	0.31 197	0.17 79	0.17 53	0.21 129	0.18 178	0.28 193	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.06 43

NRIStereo	0.18 115	0.11 106	0.35 149	0.23 252	0.11 72	0.24 198	0.20 240	0.29 91	0.26 129	0.26 156	0.25 129	0.25 180	0.18 178	0.34 249	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.08 175

PSM-adaLoss	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.16 73	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.18 178	0.24 114	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

RAFT-IKP	0.18 115	0.12 139	0.37 181	0.22 206	0.10 39	0.18 53	0.15 50	0.29 91	0.22 75	0.28 175	0.29 163	0.25 180	0.18 178	0.25 145	0.16 127	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

Anonymous3	0.23 235	0.18 329	0.63 388	0.27 397	0.18 359	0.41 394	0.23 321	0.43 271	0.35 241	0.23 122	0.27 146	0.20 118	0.18 178	0.27 180	0.18 177	0.12 347	0.11 380	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.12 342

TestStereo	0.21 188	0.19 345	0.40 222	0.25 338	0.10 39	0.22 156	0.21 270	0.31 119	0.31 197	0.23 122	0.34 228	0.22 140	0.18 178	0.62 379	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.07 97	0.11 304	0.06 43

rvit_0105_5	0.21 188	0.15 273	0.38 200	0.23 252	0.13 196	0.22 156	0.24 343	0.36 193	0.39 288	0.21 112	0.23 109	0.26 201	0.19 193	0.26 161	0.19 206	0.15 403	0.13 409	0.12 351	0.12 371	0.10 257	0.09 231

rvit_0105_4	0.20 168	0.15 273	0.38 200	0.23 252	0.14 237	0.20 105	0.22 295	0.33 143	0.39 288	0.19 98	0.24 121	0.25 180	0.19 193	0.27 180	0.17 156	0.16 418	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.11 304	0.08 175

Sa-1000	0.22 218	0.15 273	0.35 149	0.23 252	0.13 196	0.28 258	0.23 321	0.47 305	0.39 288	0.30 233	0.50 382	0.26 201	0.19 193	0.33 243	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.08 130	0.06 43

UDGNet	0.23 235	0.31 441	0.38 200	0.24 301	0.14 237	0.24 198	0.18 151	0.32 129	0.43 328	0.29 202	0.28 151	0.24 172	0.19 193	0.29 209	0.20 220	0.15 403	0.07 220	0.21 448	0.11 334	0.14 373	0.10 286

IPLGR	0.21 188	0.13 198	0.61 377	0.21 148	0.11 72	0.25 212	0.18 151	0.41 245	0.37 265	0.28 175	0.27 146	0.21 129	0.19 193	0.37 266	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

GANet-ADL	0.21 188	0.12 139	0.45 284	0.23 252	0.14 237	0.29 279	0.19 194	0.46 297	0.35 241	0.25 144	0.32 198	0.32 271	0.19 193	0.24 114	0.20 220	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.10 286

OMP-Stereo	0.23 235	0.14 240	0.35 149	0.29 420	0.13 196	0.21 131	0.16 73	0.37 203	0.33 217	0.34 304	0.30 176	0.34 285	0.19 193	0.70 407	0.24 291	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.07 68	0.06 43

PFNet	0.23 235	0.10 51	0.57 360	0.24 301	0.14 237	0.22 156	0.19 194	0.39 221	0.33 217	0.35 320	0.32 198	0.27 210	0.19 193	0.64 386	0.22 262	0.09 229	0.05 9	0.09 188	0.07 97	0.08 130	0.07 110

ARAFT	0.24 264	0.21 371	0.78 424	0.22 206	0.12 125	0.29 279	0.24 343	0.43 271	0.32 205	0.33 284	0.28 151	0.28 225	0.19 193	0.49 307	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.12 351	0.11 334	0.09 194	0.06 43

rvit_stereo_0075_2	0.24 264	0.17 315	0.50 325	0.26 370	0.22 416	0.22 156	0.15 50	0.40 232	0.35 241	0.27 165	0.37 258	0.29 235	0.20 202	0.28 193	0.19 206	0.17 429	0.12 397	0.19 442	0.12 371	0.13 356	0.13 358

H2IRNET	0.18 115	0.13 198	0.35 149	0.21 148	0.12 125	0.20 105	0.15 50	0.27 65	0.30 185	0.17 79	0.31 190	0.25 180	0.20 202	0.24 114	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.06 43

BUS	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.25 338	0.14 237	0.43 409	0.17 108	0.56 409	0.34 226	0.34 304	0.35 239	0.32 271	0.20 202	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

NINENet	0.25 291	0.15 273	0.37 181	0.23 252	0.16 318	0.43 409	0.17 108	0.60 438	0.46 371	0.32 273	0.37 258	0.32 271	0.20 202	0.42 284	0.21 242	0.10 275	0.10 359	0.12 351	0.08 168	0.11 304	0.10 286

iRaft-Stereo_20w	0.19 153	0.10 51	0.46 292	0.19 51	0.13 196	0.25 212	0.19 194	0.52 366	0.19 34	0.29 202	0.21 97	0.22 140	0.20 202	0.28 193	0.18 177	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.08 130	0.08 175

GwcNet-ADL	0.22 218	0.14 240	0.58 365	0.24 301	0.13 196	0.22 156	0.23 321	0.49 324	0.40 304	0.27 165	0.29 163	0.30 251	0.20 202	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.09 194	0.09 231

DN-CSS_ROB	0.22 218	0.25 401	0.47 300	0.24 301	0.14 237	0.25 212	0.12 7	0.40 232	0.33 217	0.29 202	0.42 318	0.22 140	0.20 202	0.33 243	0.19 206	0.07 38	0.06 109	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.07 110

DDVS	0.25 291	0.15 273	0.39 214	0.24 301	0.17 338	0.34 345	0.21 270	0.41 245	0.30 185	0.33 284	0.41 302	0.48 391	0.21 209	0.52 321	0.27 317	0.11 311	0.09 335	0.11 315	0.09 254	0.13 356	0.14 377

rvit_0105_3	0.23 235	0.17 315	0.40 222	0.25 338	0.15 286	0.24 198	0.28 391	0.38 209	0.41 314	0.25 144	0.25 129	0.28 225	0.21 209	0.28 193	0.20 220	0.15 403	0.13 409	0.14 395	0.15 417	0.10 257	0.09 231

TestStereo1	0.21 188	0.16 297	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.26 232	0.27 376	0.40 232	0.36 254	0.29 202	0.39 284	0.22 140	0.21 209	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.07 110

SA-5K	0.21 188	0.16 297	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.26 232	0.27 376	0.40 232	0.36 254	0.29 202	0.39 284	0.22 140	0.21 209	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.07 110

dad	0.28 336	0.31 441	0.44 273	0.21 148	0.14 237	0.30 296	0.20 240	0.33 143	0.49 395	0.44 411	0.44 342	0.45 375	0.21 209	0.41 281	0.26 313	0.20 449	0.11 380	0.20 446	0.11 334	0.14 373	0.10 286

HHNet	0.22 218	0.12 139	0.52 340	0.18 22	0.18 359	0.20 105	0.20 240	0.34 151	0.31 197	0.32 273	0.59 422	0.20 118	0.21 209	0.24 114	0.31 347	0.08 152	0.05 9	0.09 188	0.07 97	0.08 130	0.11 320

IIG-Stereo	0.23 235	0.13 198	0.35 149	0.29 420	0.12 125	0.23 177	0.14 29	0.38 209	0.31 197	0.34 304	0.37 258	0.33 278	0.21 209	0.70 407	0.26 313	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.07 68	0.06 43

GMM-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.43 265	0.23 252	0.13 196	0.24 198	0.25 359	0.37 203	0.27 139	0.30 233	0.45 355	0.27 210	0.21 209	0.31 230	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.10 260	0.09 254	0.08 130	0.19 429

111	0.20 168	0.17 315	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.24 198	0.17 108	0.41 245	0.45 354	0.23 122	0.29 163	0.29 235	0.21 209	0.24 114	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.07 68	0.08 175

SFCPSM	0.22 218	0.10 51	0.51 336	0.21 148	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.55 394	0.39 288	0.29 202	0.32 198	0.23 160	0.21 209	0.27 180	0.19 206	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.08 175

HITNet	0.20 168	0.17 315	0.43 265	0.19 51	0.08 5	0.27 242	0.14 29	0.42 259	0.30 185	0.29 202	0.32 198	0.27 210	0.21 209	0.28 193	0.25 300	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.06 43
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
AdaStereo	0.24 264	0.16 297	0.37 181	0.24 301	0.12 125	0.32 320	0.17 108	0.54 384	0.42 321	0.33 284	0.38 271	0.35 299	0.21 209	0.30 223	0.22 262	0.14 390	0.06 109	0.13 371	0.08 168	0.11 304	0.08 175
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.
MLCV	0.22 218	0.16 297	0.44 273	0.21 148	0.08 5	0.29 279	0.19 194	0.38 209	0.37 265	0.38 355	0.44 342	0.31 262	0.21 209	0.41 281	0.24 291	0.07 38	0.05 9	0.06 2	0.05 16	0.07 68	0.06 43

G2L-Stereo	0.25 291	0.16 297	0.47 300	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.18 151	0.46 297	0.35 241	0.33 284	0.37 258	0.40 343	0.22 222	0.60 364	0.30 340	0.10 275	0.09 335	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.09 231

UGAM	0.26 307	0.14 240	0.45 284	0.25 338	0.12 125	0.23 177	0.25 359	0.32 129	0.41 314	0.31 250	0.42 318	0.41 348	0.22 222	0.92 465	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.14 395	0.12 371	0.10 257	0.07 110

test_sample3	0.23 235	0.12 139	0.43 265	0.19 51	0.12 125	0.32 320	0.20 240	0.50 333	0.34 226	0.31 250	0.33 219	0.29 235	0.22 222	0.53 327	0.22 262	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.10 257	0.10 286

MyStereo05	0.23 235	0.12 139	0.57 360	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.48 316	0.52 414	0.31 250	0.23 109	0.25 180	0.22 222	0.30 223	0.21 242	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

CoDeX	0.23 235	0.12 139	0.46 292	0.21 148	0.14 237	0.29 279	0.21 270	0.53 377	0.41 314	0.29 202	0.35 239	0.29 235	0.22 222	0.48 302	0.19 206	0.09 229	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.07 110

ttt	0.29 347	0.12 139	0.34 139	0.21 148	0.13 196	0.29 279	0.20 240	0.56 409	0.47 376	0.31 250	0.44 342	0.30 251	0.22 222	0.65 392	0.85 467	0.13 364	0.10 359	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.11 320

CFNet_ucs	0.24 264	0.13 198	0.50 325	0.20 105	0.15 286	0.28 258	0.17 108	0.49 324	0.45 354	0.32 273	0.42 318	0.39 330	0.22 222	0.31 230	0.21 242	0.11 311	0.08 301	0.12 351	0.09 254	0.12 341	0.11 320

DCANet-4	0.19 153	0.10 51	0.52 340	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.36 193	0.39 288	0.29 202	0.30 176	0.17 86	0.22 222	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

test_5	0.23 235	0.19 345	0.38 200	0.26 370	0.18 359	0.25 212	0.29 397	0.40 232	0.37 265	0.29 202	0.40 294	0.25 180	0.22 222	0.34 249	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.10 286

RAFT	0.21 188	0.17 315	0.32 115	0.24 301	0.12 125	0.25 212	0.27 376	0.35 175	0.28 154	0.33 284	0.33 219	0.38 318	0.22 222	0.29 209	0.17 156	0.08 152	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.10 257	0.06 43

HCRNet	0.24 264	0.25 401	0.33 130	0.34 448	0.16 318	0.27 242	0.18 151	0.43 271	0.35 241	0.30 233	0.35 239	0.32 271	0.22 222	0.44 290	0.20 220	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.11 334	0.10 257	0.09 231

iResNet	0.24 264	0.18 329	0.61 377	0.25 338	0.11 72	0.29 279	0.21 270	0.42 259	0.43 328	0.33 284	0.43 331	0.27 210	0.22 222	0.34 249	0.26 313	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 235	0.13 198	0.83 439	0.20 105	0.21 400	0.23 177	0.17 108	0.48 316	0.27 139	0.23 122	0.29 163	0.39 330	0.23 234	0.25 145	0.15 104	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.11 334	0.11 304	0.10 286

test_sample5	0.24 264	0.13 198	0.42 254	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.21 270	0.50 333	0.34 226	0.32 273	0.41 302	0.29 235	0.23 234	0.55 336	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

test_sample4	0.24 264	0.13 198	0.43 265	0.20 105	0.12 125	0.32 320	0.21 270	0.51 349	0.34 226	0.31 250	0.37 258	0.28 225	0.23 234	0.53 327	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

MyStereo04	0.23 235	0.12 139	0.55 353	0.22 206	0.14 237	0.25 212	0.23 321	0.49 324	0.52 414	0.28 175	0.23 109	0.27 210	0.23 234	0.30 223	0.22 262	0.07 38	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.08 130	0.08 175

11t1	0.18 115	0.10 51	0.30 95	0.20 105	0.11 72	0.27 242	0.17 108	0.35 175	0.23 93	0.25 144	0.23 109	0.23 160	0.23 234	0.25 145	0.18 177	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.09 194	0.09 231

DualNet	0.24 264	0.13 198	0.42 254	0.21 148	0.12 125	0.30 296	0.21 270	0.50 333	0.34 226	0.33 284	0.43 331	0.29 235	0.23 234	0.55 336	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.11 304	0.10 286

ffm	0.22 218	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.35 175	0.44 343	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.27 180	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.08 175

ff1	0.29 347	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.35 175	0.44 343	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 479	0.08 152	0.05 9	0.11 315	0.10 296	0.08 130	0.08 175

mmx	0.31 363	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.55 394	0.45 354	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 479	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.10 286

xxx	0.31 363	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.20 240	0.55 394	0.45 354	0.30 233	0.42 318	0.34 285	0.23 234	0.81 447	1.08 479	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.10 286

raft_robust	0.22 218	0.17 315	0.30 95	0.22 206	0.12 125	0.23 177	0.22 295	0.49 324	0.48 386	0.32 273	0.32 198	0.26 201	0.23 234	0.53 327	0.15 104	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.10 296	0.08 130	0.06 43

SA	0.22 218	0.16 297	0.36 169	0.23 252	0.13 196	0.24 198	0.23 321	0.45 286	0.40 304	0.27 165	0.44 342	0.23 160	0.23 234	0.33 243	0.17 156	0.07 38	0.06 109	0.10 260	0.11 334	0.08 130	0.06 43

iRaft-Stereo_5w	0.23 235	0.18 329	0.44 273	0.22 206	0.13 196	0.19 77	0.19 194	0.37 203	0.32 205	0.28 175	0.37 258	0.34 285	0.23 234	0.65 392	0.27 317	0.06 3	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.08 175

CFNet_pseudo	0.23 235	0.13 198	0.47 300	0.19 51	0.13 196	0.26 232	0.16 73	0.44 276	0.44 343	0.29 202	0.37 258	0.38 318	0.23 234	0.29 209	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.08 168	0.11 304	0.09 231

GES	0.22 218	0.12 139	0.42 254	0.20 105	0.14 237	0.27 242	0.19 194	0.49 324	0.33 217	0.30 233	0.36 249	0.25 180	0.23 234	0.29 209	0.22 262	0.10 275	0.08 301	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.11 320

DCANet	0.18 115	0.13 198	0.40 222	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.34 151	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.18 96	0.23 234	0.20 63	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.07 110

FENet	0.21 188	0.11 106	0.45 284	0.21 148	0.12 125	0.26 232	0.17 108	0.41 245	0.35 241	0.30 233	0.31 190	0.29 235	0.23 234	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

ccs_rob	0.23 235	0.13 198	0.47 300	0.20 105	0.13 196	0.26 232	0.17 108	0.44 276	0.44 343	0.29 202	0.37 258	0.38 318	0.23 234	0.29 209	0.21 242	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.08 168	0.11 304	0.09 231

HI	0.20 168	0.13 198	0.33 130	0.18 22	0.15 286	0.17 39	0.16 73	0.34 151	0.21 64	0.37 341	0.39 284	0.36 304	0.24 252	0.29 209	0.21 242	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.09 254	0.09 194	0.07 110

CoSv	0.20 168	0.13 198	0.33 130	0.18 22	0.15 286	0.17 39	0.16 73	0.34 151	0.21 64	0.37 341	0.39 284	0.36 304	0.24 252	0.29 209	0.21 242	0.06 3	0.05 9	0.08 115	0.09 254	0.09 194	0.07 110

FACV-RUCA	0.21 188	0.15 273	0.32 115	0.23 252	0.23 428	0.26 232	0.19 194	0.39 221	0.34 226	0.25 144	0.32 198	0.21 129	0.24 252	0.24 114	0.19 206	0.10 275	0.07 220	0.15 409	0.08 168	0.16 392	0.13 358

test_sample6	0.25 291	0.13 198	0.41 245	0.21 148	0.11 72	0.30 296	0.22 295	0.51 349	0.35 241	0.33 284	0.43 331	0.30 251	0.24 252	0.57 350	0.22 262	0.10 275	0.07 220	0.10 260	0.10 296	0.11 304	0.10 286

test_sample2	0.21 188	0.10 51	0.28 78	0.19 51	0.11 72	0.27 242	0.21 270	0.43 271	0.29 173	0.26 156	0.31 190	0.30 251	0.24 252	0.45 293	0.18 177	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.09 231

xx1	0.20 168	0.14 240	0.38 200	0.23 252	0.11 72	0.31 311	0.19 194	0.35 175	0.47 376	0.17 79	0.19 69	0.28 225	0.24 252	0.28 193	0.11 6	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.09 254	0.09 194	0.09 231

mmm	0.21 188	0.12 139	0.31 109	0.22 206	0.12 125	0.28 258	0.21 270	0.41 245	0.27 139	0.29 202	0.38 271	0.29 235	0.24 252	0.29 209	0.22 262	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.09 254	0.10 257	0.09 231

PCWNet_CMD	0.23 235	0.13 198	0.48 309	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.16 73	0.46 297	0.46 371	0.29 202	0.36 249	0.37 310	0.24 252	0.28 193	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.11 304	0.09 231

CASS	0.21 188	0.15 273	0.32 115	0.26 370	0.11 72	0.28 258	0.19 194	0.39 221	0.30 185	0.32 273	0.34 228	0.25 180	0.24 252	0.25 145	0.20 220	0.13 364	0.08 301	0.11 315	0.09 254	0.11 304	0.11 320
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 115	0.09 24	0.34 139	0.18 22	0.12 125	0.24 198	0.16 73	0.34 151	0.28 154	0.21 112	0.23 109	0.33 278	0.24 252	0.23 105	0.17 156	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.06 49	0.10 257	0.10 286

qqq	0.20 168	0.12 139	0.31 109	0.20 105	0.11 72	0.23 177	0.19 194	0.41 245	0.27 139	0.24 136	0.28 151	0.28 225	0.24 252	0.34 249	0.22 262	0.08 152	0.07 220	0.10 260	0.09 254	0.09 194	0.09 231

x	0.19 153	0.11 106	0.29 88	0.20 105	0.11 72	0.26 232	0.18 151	0.41 245	0.29 173	0.25 144	0.29 163	0.28 225	0.24 252	0.26 161	0.23 280	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.08 175

BSDual-CNN	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.25 338	0.14 237	0.35 360	0.21 270	0.56 409	0.34 226	0.34 304	0.35 239	0.38 318	0.24 252	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

psmg	0.23 235	0.12 139	0.28 78	0.21 148	0.14 237	0.35 360	0.23 321	0.51 349	0.34 226	0.35 320	0.38 271	0.38 318	0.24 252	0.26 161	0.21 242	0.10 275	0.08 301	0.10 260	0.10 296	0.09 194	0.08 175

MIPNet	0.21 188	0.15 273	0.52 340	0.21 148	0.12 125	0.27 242	0.20 240	0.45 286	0.37 265	0.30 233	0.23 109	0.19 110	0.24 252	0.27 180	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.07 68	0.06 43

RAFT_R40	0.21 188	0.10 51	0.37 181	0.24 301	0.13 196	0.18 53	0.18 151	0.31 119	0.29 173	0.33 284	0.33 219	0.30 251	0.24 252	0.55 336	0.18 177	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.07 110

IRAFT_RVC	0.22 218	0.12 139	0.39 214	0.26 370	0.11 72	0.18 53	0.24 343	0.40 232	0.37 265	0.31 250	0.30 176	0.29 235	0.24 252	0.55 336	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.10 260	0.08 168	0.08 130	0.07 110

xxxx	0.34 388	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.37 370	0.20 240	0.58 425	0.38 279	0.29 202	0.42 318	0.38 318	0.24 252	0.46 296	2.20 511	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.09 231

DMCA	0.22 218	0.14 240	0.36 169	0.22 206	0.14 237	0.27 242	0.20 240	0.43 271	0.38 279	0.31 250	0.32 198	0.33 278	0.24 252	0.24 114	0.28 321	0.11 311	0.08 301	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.11 320

MSMDNet	0.23 235	0.13 198	0.48 309	0.20 105	0.13 196	0.28 258	0.16 73	0.46 297	0.46 371	0.29 202	0.36 249	0.37 310	0.24 252	0.28 193	0.20 220	0.09 229	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.11 304	0.09 231

AASNet	0.27 316	0.19 345	0.49 314	0.26 370	0.17 338	0.34 345	0.20 240	0.62 450	0.48 386	0.35 320	0.40 294	0.32 271	0.25 272	0.28 193	0.34 365	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.08 168	0.13 356	0.11 320

SST-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.37 181	0.24 301	0.13 196	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.24 107	0.34 304	0.33 219	0.29 235	0.25 272	0.56 347	0.17 156	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.08 168	0.09 194	0.07 110

ICVP	0.23 235	0.13 198	0.44 273	0.26 370	0.14 237	0.29 279	0.25 359	0.45 286	0.33 217	0.29 202	0.43 331	0.35 299	0.25 272	0.26 161	0.23 280	0.12 347	0.09 335	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.10 286
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 316	0.20 357	0.44 273	0.27 397	0.16 318	0.33 332	0.25 359	0.56 409	0.54 421	0.34 304	0.38 271	0.34 285	0.25 272	0.51 315	0.28 321	0.12 347	0.08 301	0.09 188	0.08 168	0.11 304	0.11 320

CFNet-ft	0.24 264	0.15 273	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.30 296	0.21 270	0.39 221	0.36 254	0.28 175	0.40 294	0.43 360	0.25 272	0.47 300	0.24 291	0.12 347	0.07 220	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.09 231

BEATNet_4x	0.22 218	0.18 329	0.47 300	0.22 206	0.10 39	0.28 258	0.14 29	0.46 297	0.32 205	0.31 250	0.34 228	0.31 262	0.25 272	0.31 230	0.29 332	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.06 49	0.10 257	0.08 175

CFNet_RVC	0.24 264	0.15 273	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.30 296	0.21 270	0.39 221	0.36 254	0.28 175	0.40 294	0.43 360	0.25 272	0.47 300	0.24 291	0.12 347	0.07 220	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.09 231

UCFNet_RVC	0.24 264	0.16 297	0.34 139	0.18 22	0.15 286	0.33 332	0.16 73	0.46 297	0.35 241	0.29 202	0.35 239	0.39 330	0.25 272	0.34 249	0.22 262	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.14 408	0.13 356	0.12 342

iResNetv2_ROB	0.27 316	0.26 412	0.72 417	0.23 252	0.13 196	0.29 279	0.18 151	0.52 366	0.49 395	0.37 341	0.45 355	0.39 330	0.25 272	0.34 249	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.05 16	0.12 341	0.09 231

PAM	0.23 235	0.10 51	0.63 388	0.22 206	0.15 286	0.34 345	0.21 270	0.37 203	0.22 75	0.31 250	0.27 146	0.55 420	0.26 281	0.26 161	0.17 156	0.08 152	0.06 109	0.07 40	0.09 254	0.07 68	0.09 231

rvit_105_1	0.27 316	0.19 345	0.46 292	0.27 397	0.19 377	0.30 296	0.35 430	0.44 276	0.51 406	0.31 250	0.31 190	0.31 262	0.26 281	0.35 258	0.25 300	0.15 403	0.14 418	0.15 409	0.17 438	0.11 304	0.10 286

test_sample1	0.20 168	0.10 51	0.28 78	0.19 51	0.12 125	0.28 258	0.19 194	0.41 245	0.25 120	0.26 156	0.31 190	0.29 235	0.26 281	0.44 290	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.09 194	0.09 231

SMFormer	0.25 291	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.28 321	0.10 275	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.09 231

tta	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.28 321	0.10 275	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.08 130	0.07 110

qqq1	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.16 127	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

fff1	0.24 264	0.12 139	0.40 222	0.19 51	0.10 39	0.27 242	0.19 194	0.51 349	0.45 354	0.34 304	0.41 302	0.31 262	0.26 281	0.58 356	0.16 127	0.10 275	0.07 220	0.07 40	0.06 49	0.08 130	0.07 110

anonymousa	0.23 235	0.11 106	0.50 325	0.21 148	0.16 318	0.31 311	0.20 240	0.36 193	0.35 241	0.32 273	0.50 382	0.39 330	0.26 281	0.22 96	0.20 220	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.11 334	0.07 68	0.08 175

CSP-Net	0.27 316	0.15 273	0.30 95	0.21 148	0.14 237	0.44 411	0.24 343	0.50 333	0.40 304	0.41 390	0.43 331	0.42 356	0.26 281	0.66 397	0.28 321	0.12 347	0.08 301	0.08 115	0.08 168	0.10 257	0.09 231

KYRaft	0.22 218	0.10 51	0.30 95	0.23 252	0.12 125	0.23 177	0.23 321	0.35 175	0.24 107	0.35 320	0.54 405	0.34 285	0.26 281	0.29 209	0.15 104	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.08 130	0.31 475

ASMatch	0.23 235	0.11 106	0.51 336	0.24 301	0.14 237	0.19 77	0.17 108	0.31 119	0.28 154	0.28 175	0.68 446	0.27 210	0.26 281	0.50 310	0.22 262	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.11 320

test_xeample	0.34 388	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.33 332	0.23 321	0.55 394	0.38 279	0.32 273	0.45 355	0.29 235	0.26 281	0.57 350	2.24 513	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.09 194	0.09 231

ACVNet	0.23 235	0.13 198	0.35 149	0.18 22	0.15 286	0.27 242	0.23 321	0.39 221	0.44 343	0.28 175	0.41 302	0.38 318	0.26 281	0.27 180	0.32 353	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.10 257	0.07 110

cf-r	0.24 264	0.15 273	0.44 273	0.21 148	0.14 237	0.27 242	0.22 295	0.42 259	0.40 304	0.30 233	0.42 318	0.42 356	0.26 281	0.43 286	0.25 300	0.11 311	0.06 109	0.08 115	0.10 296	0.08 130	0.08 175

PSMNet-RSSM	0.24 264	0.15 273	0.36 169	0.21 148	0.14 237	0.25 212	0.20 240	0.48 316	0.37 265	0.30 233	0.44 342	0.38 318	0.26 281	0.52 321	0.22 262	0.12 347	0.07 220	0.11 315	0.13 396	0.10 257	0.09 231

GwcNet-RSSM	0.26 307	0.17 315	0.46 292	0.21 148	0.13 196	0.28 258	0.23 321	0.44 276	0.42 321	0.31 250	0.45 355	0.40 343	0.26 281	0.55 336	0.28 321	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.08 175

HSM-Net_RVC	0.27 316	0.11 106	0.42 254	0.19 51	0.11 72	0.34 345	0.20 240	0.62 450	0.43 328	0.40 380	0.43 331	0.50 402	0.26 281	0.76 430	0.22 262	0.08 152	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.08 130	0.08 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 307	0.19 345	0.44 273	0.21 148	0.16 318	0.30 296	0.21 270	0.52 366	0.32 205	0.35 320	0.38 271	0.39 330	0.26 281	0.42 284	0.24 291	0.15 403	0.11 380	0.11 315	0.11 334	0.14 373	0.13 358

iResNet_ROB	0.25 291	0.19 345	0.40 222	0.20 105	0.12 125	0.30 296	0.16 73	0.55 394	0.53 418	0.38 355	0.43 331	0.37 310	0.26 281	0.38 270	0.22 262	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.04 1	0.09 194	0.09 231

coex_refinement	0.26 307	0.16 297	0.36 169	0.23 252	0.15 286	0.31 311	0.20 240	0.49 324	0.42 321	0.35 320	0.42 318	0.45 375	0.27 300	0.55 336	0.33 360	0.10 275	0.06 109	0.07 40	0.07 97	0.10 257	0.10 286

ISRNet	0.27 316	0.13 198	0.45 284	0.26 370	0.19 377	0.24 198	0.14 29	0.45 286	0.43 328	0.39 370	0.48 378	0.42 356	0.27 300	0.32 236	0.29 332	0.20 449	0.12 397	0.17 426	0.16 429	0.16 392	0.20 439

DispNO	0.27 316	0.18 329	0.62 385	0.23 252	0.17 338	0.25 212	0.22 295	0.45 286	0.41 314	0.32 273	0.39 284	0.38 318	0.27 300	0.77 436	0.27 317	0.09 229	0.07 220	0.10 260	0.10 296	0.08 130	0.08 175

SDNR	0.42 429	0.21 371	0.82 438	0.21 148	0.18 359	1.27 501	0.17 108	0.50 333	0.49 395	0.42 399	0.81 464	0.38 318	0.27 300	1.19 487	0.38 378	0.23 454	0.24 474	0.17 426	0.13 396	0.17 409	0.20 439

gwcnet-sp	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

scenet	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

ssnet	0.24 264	0.13 198	0.63 388	0.22 206	0.14 237	0.34 345	0.22 295	0.44 276	0.39 288	0.35 320	0.34 228	0.27 210	0.27 300	0.35 258	0.25 300	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.09 194	0.09 231

hknet	0.25 291	0.14 240	0.40 222	0.25 338	0.15 286	0.35 360	0.21 270	0.56 409	0.37 265	0.34 304	0.35 239	0.43 360	0.27 300	0.37 266	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.10 296	0.09 194	0.09 231

ADLNet	0.28 336	0.15 273	0.42 254	0.23 252	0.19 377	0.34 345	0.23 321	0.53 377	0.43 328	0.42 399	0.41 302	0.44 371	0.27 300	0.55 336	0.35 369	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.12 342

222	0.41 426	0.10 51	0.29 88	0.19 51	0.11 72	0.36 365	0.20 240	0.57 417	0.39 288	0.35 320	0.44 342	0.30 251	0.27 300	0.55 336	3.56 518	0.11 311	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.09 231

acv_ft	0.25 291	0.13 198	0.40 222	0.23 252	0.19 377	0.34 345	0.21 270	0.45 286	0.44 343	0.38 355	0.41 302	0.38 318	0.27 300	0.27 180	0.35 369	0.08 152	0.07 220	0.08 115	0.07 97	0.11 304	0.07 110

FADNet-RVC-Resample	0.29 347	0.25 401	0.93 459	0.26 370	0.16 318	0.32 320	0.21 270	0.47 305	0.39 288	0.35 320	0.38 271	0.33 278	0.27 300	0.53 327	0.24 291	0.10 275	0.10 359	0.14 395	0.13 396	0.13 356	0.16 397

FADNet_RVC	0.30 356	0.28 422	0.83 439	0.23 252	0.15 286	0.30 296	0.17 108	0.49 324	0.37 265	0.30 233	0.38 271	0.30 251	0.27 300	0.52 321	0.31 347	0.14 390	0.14 418	0.14 395	0.16 429	0.21 440	0.23 459

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 397	0.36 453	0.53 344	0.34 448	0.19 377	0.51 438	0.24 343	0.55 394	0.38 279	0.41 390	0.47 372	0.47 385	0.27 300	0.73 417	0.30 340	0.36 482	0.19 457	0.27 460	0.17 438	0.26 460	0.23 459

CFNet	0.27 316	0.20 357	0.44 273	0.22 206	0.14 237	0.33 332	0.14 29	0.51 349	0.45 354	0.30 233	0.40 294	0.38 318	0.27 300	0.76 430	0.25 300	0.09 229	0.07 220	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.08 175

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 316	0.21 371	0.59 372	0.25 338	0.18 359	0.29 279	0.22 295	0.50 333	0.40 304	0.38 355	0.41 302	0.43 360	0.27 300	0.43 286	0.29 332	0.11 311	0.08 301	0.10 260	0.10 296	0.10 257	0.11 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_aug	0.26 307	0.10 51	0.58 365	0.19 51	0.12 125	0.32 320	0.22 295	0.40 232	0.51 406	0.40 380	0.44 342	0.45 375	0.28 316	0.53 327	0.31 347	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.08 130	0.08 175

PAM_32	0.23 235	0.10 51	0.63 388	0.21 148	0.14 237	0.33 332	0.19 194	0.36 193	0.23 93	0.29 202	0.28 151	0.56 423	0.28 316	0.27 180	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.09 231

ITSA-stereo	0.25 291	0.15 273	0.33 130	0.23 252	0.11 72	0.27 242	0.18 151	0.56 409	0.59 435	0.31 250	0.32 198	0.33 278	0.28 316	0.49 307	0.30 340	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.13 358

1111x	0.32 372	0.11 106	0.40 222	0.22 206	0.11 72	0.32 320	0.26 371	0.59 430	0.43 328	0.31 250	0.41 302	0.39 330	0.28 316	0.76 430	1.37 495	0.09 229	0.08 301	0.09 188	0.10 296	0.09 194	0.08 175

fff	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

AACVNet	0.26 307	0.16 297	0.37 181	0.22 206	0.14 237	0.29 279	0.19 194	0.41 245	0.31 197	0.38 355	0.42 318	0.43 360	0.28 316	0.73 417	0.25 300	0.11 311	0.08 301	0.11 315	0.09 254	0.13 356	0.11 320

PSMNet-ADL	0.25 291	0.15 273	0.32 115	0.26 370	0.14 237	0.31 311	0.22 295	0.44 276	0.36 254	0.27 165	0.33 219	0.41 348	0.28 316	0.61 371	0.29 332	0.11 311	0.09 335	0.09 188	0.11 334	0.10 257	0.10 286

DeepStereo_RVC	0.18 115	0.11 106	0.40 222	0.21 148	0.11 72	0.19 77	0.16 73	0.28 80	0.22 75	0.27 165	0.27 146	0.23 160	0.28 316	0.24 114	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.10 286

Prome-Stereo	0.21 188	0.10 51	0.30 95	0.24 301	0.12 125	0.23 177	0.23 321	0.36 193	0.25 120	0.33 284	0.59 422	0.24 172	0.28 316	0.29 209	0.16 127	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.20 439

csc	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

cscssc	0.19 153	0.13 198	0.40 222	0.18 22	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.35 175	0.43 328	0.29 202	0.30 176	0.18 96	0.28 316	0.20 63	0.18 177	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.05 1	0.07 110

UPFNet	0.25 291	0.12 139	0.38 200	0.24 301	0.19 377	0.37 370	0.28 391	0.48 316	0.38 279	0.34 304	0.37 258	0.37 310	0.28 316	0.39 272	0.33 360	0.10 275	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.10 257	0.08 175

GANet-RSSM	0.24 264	0.14 240	0.36 169	0.21 148	0.14 237	0.27 242	0.21 270	0.45 286	0.33 217	0.29 202	0.39 284	0.39 330	0.28 316	0.58 356	0.23 280	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.09 231

STTStereo	0.28 336	0.20 357	0.61 377	0.25 338	0.17 338	0.29 279	0.24 343	0.47 305	0.39 288	0.39 370	0.41 302	0.44 371	0.28 316	0.40 279	0.28 321	0.13 364	0.12 397	0.13 371	0.16 429	0.12 341	0.11 320

StereoDRNet-Refined	0.27 316	0.17 315	0.35 149	0.25 338	0.14 237	0.37 370	0.21 270	0.47 305	0.41 314	0.44 411	0.51 388	0.41 348	0.28 316	0.45 293	0.37 376	0.09 229	0.06 109	0.11 315	0.11 334	0.10 257	0.10 286
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 363	0.20 357	0.35 149	0.24 301	0.16 318	0.32 320	0.19 194	0.52 366	0.48 386	0.33 284	0.36 249	0.42 356	0.28 316	0.93 467	0.24 291	0.19 446	0.20 462	0.24 457	0.22 460	0.17 409	0.17 408

TCMNet	0.33 380	0.23 392	0.72 417	0.29 420	0.30 463	0.40 390	0.28 391	0.50 333	0.47 376	0.37 341	0.45 355	0.40 343	0.29 332	0.60 364	0.39 386	0.14 390	0.13 409	0.15 409	0.14 408	0.17 409	0.15 388

DCVSM-stereo	0.24 264	0.13 198	0.52 340	0.20 105	0.14 237	0.26 232	0.13 13	0.34 151	0.34 226	0.41 390	0.33 219	0.47 385	0.29 332	0.30 223	0.22 262	0.10 275	0.10 359	0.11 315	0.10 296	0.12 341	0.15 388

ssnet_v2	0.28 336	0.16 297	0.44 273	0.22 206	0.15 286	0.40 390	0.30 407	0.57 417	0.46 371	0.38 355	0.36 249	0.47 385	0.29 332	0.38 270	0.39 386	0.13 364	0.11 380	0.11 315	0.11 334	0.11 304	0.11 320

DAS	0.27 316	0.12 139	0.42 254	0.24 301	0.18 359	0.29 279	0.24 343	0.45 286	0.45 354	0.41 390	0.44 342	0.34 285	0.29 332	0.75 425	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

SepStereo	0.26 307	0.12 139	0.42 254	0.24 301	0.18 359	0.29 279	0.24 343	0.45 286	0.45 354	0.41 390	0.44 342	0.34 285	0.29 332	0.64 386	0.21 242	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.09 194	0.09 231

LMCR-Stereo	0.26 307	0.18 329	0.49 314	0.28 417	0.14 237	0.36 365	0.23 321	0.54 384	0.34 226	0.39 370	0.40 294	0.29 235	0.29 332	0.37 266	0.27 317	0.11 311	0.07 220	0.09 188	0.07 97	0.13 356	0.09 231

pcwnet_v2	0.32 372	0.15 273	1.26 487	0.23 252	0.18 359	0.32 320	0.18 151	0.59 430	0.60 439	0.36 336	0.45 355	0.35 299	0.29 332	0.36 263	0.25 300	0.14 390	0.11 380	0.12 351	0.11 334	0.14 373	0.15 388

DSFCA	0.27 316	0.13 198	0.36 169	0.20 105	0.17 338	0.38 377	0.31 411	0.47 305	0.43 328	0.43 405	0.37 258	0.39 330	0.29 332	0.52 321	0.32 353	0.12 347	0.10 359	0.10 260	0.11 334	0.11 304	0.10 286

FADNet-RVC	0.31 363	0.35 450	0.78 424	0.25 338	0.20 393	0.33 332	0.20 240	0.49 324	0.40 304	0.34 304	0.39 284	0.41 348	0.29 332	0.63 384	0.31 347	0.13 364	0.14 418	0.14 395	0.15 417	0.19 429	0.19 429

TDLM	0.30 356	0.21 371	0.38 200	0.28 417	0.15 286	0.33 332	0.32 415	0.52 366	0.47 376	0.38 355	0.43 331	0.39 330	0.29 332	0.91 464	0.28 321	0.14 390	0.08 301	0.13 371	0.11 334	0.12 341	0.10 286

AANet_RVC	0.31 363	0.22 383	0.50 325	0.23 252	0.14 237	0.30 296	0.24 343	0.47 305	0.54 421	0.38 355	0.60 427	0.43 360	0.29 332	0.87 456	0.40 393	0.11 311	0.07 220	0.07 40	0.07 97	0.09 194	0.09 231

YMNet	0.32 372	0.22 383	0.58 365	0.27 397	0.23 428	0.48 429	0.27 376	0.51 349	0.45 354	0.48 428	0.56 415	0.51 406	0.30 343	0.39 272	0.40 393	0.13 364	0.16 440	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

YMNet_1	0.32 372	0.22 383	0.58 365	0.27 397	0.23 428	0.48 429	0.27 376	0.51 349	0.45 354	0.48 428	0.56 415	0.51 406	0.30 343	0.39 272	0.40 393	0.13 364	0.16 440	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

DualNet (step1)	0.28 336	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.39 272	0.23 280	0.23 454	0.09 335	0.28 466	0.24 464	0.18 422	0.16 397

test_sample9	0.42 429	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.66 397	0.91 470	0.23 454	1.82 519	0.28 466	0.24 464	0.18 422	0.16 397

test_sample7	0.25 291	0.15 273	0.35 149	0.20 105	0.14 237	0.28 258	0.21 270	0.51 349	0.38 279	0.37 341	0.34 228	0.37 310	0.30 343	0.39 272	0.23 280	0.14 390	0.09 335	0.13 371	0.12 371	0.13 356	0.12 342

GASNet	0.36 397	0.46 468	0.88 451	0.34 448	0.23 428	0.35 360	0.22 295	0.60 438	0.53 418	0.40 380	0.37 258	0.45 375	0.30 343	0.79 440	0.35 369	0.15 403	0.10 359	0.14 395	0.14 408	0.22 446	0.12 342

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 356	0.20 357	0.70 413	0.21 148	0.17 338	0.46 418	0.27 376	0.50 333	0.49 395	0.42 399	0.55 409	0.43 360	0.30 343	0.46 296	0.38 378	0.09 229	0.06 109	0.07 40	0.06 49	0.11 304	0.10 286

ADLNet2	0.30 356	0.17 315	0.72 417	0.23 252	0.17 338	0.36 365	0.24 343	0.52 366	0.51 406	0.32 273	0.38 271	0.45 375	0.30 343	0.69 404	0.35 369	0.10 275	0.08 301	0.09 188	0.09 254	0.12 341	0.10 286

LCNet	0.21 188	0.11 106	0.29 88	0.25 338	0.12 125	0.23 177	0.19 194	0.34 151	0.26 129	0.28 175	0.35 239	0.26 201	0.30 343	0.35 258	0.17 156	0.07 38	0.05 9	0.09 188	0.10 296	0.13 356	0.22 452

AAGNet	0.33 380	0.11 106	0.37 181	0.25 338	0.16 318	0.20 105	0.19 194	0.30 108	0.27 139	0.35 320	0.35 239	0.27 210	0.30 343	0.44 290	2.66 515	0.08 152	0.05 9	0.10 260	0.07 97	0.08 130	0.06 43

FINET	0.34 388	0.27 419	0.80 433	0.24 301	0.24 436	0.36 365	0.34 427	0.54 384	0.72 463	0.39 370	0.47 372	0.32 271	0.30 343	0.51 315	0.32 353	0.19 446	0.17 447	0.13 371	0.12 371	0.18 422	0.16 397

delet	0.27 316	0.14 240	0.40 222	0.23 252	0.19 377	0.41 394	0.29 397	0.49 324	0.48 386	0.33 284	0.41 302	0.37 310	0.30 343	0.48 302	0.34 365	0.09 229	0.09 335	0.11 315	0.12 371	0.08 130	0.08 175

ac_64	0.27 316	0.13 198	0.41 245	0.24 301	0.17 338	0.36 365	0.22 295	0.46 297	0.33 217	0.35 320	0.36 249	0.52 412	0.30 343	0.62 379	0.32 353	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.09 194	0.08 175

NVstereo2D	0.31 363	0.16 297	0.54 347	0.24 301	0.22 416	0.42 401	0.28 391	0.58 425	0.56 429	0.28 175	0.38 271	0.40 343	0.30 343	0.71 410	0.28 321	0.13 364	0.08 301	0.13 371	0.10 296	0.19 429	0.16 397

PS-NSSS	0.32 372	0.30 435	0.46 292	0.23 252	0.17 338	0.33 332	0.24 343	0.57 417	0.41 314	0.37 341	0.52 396	0.35 299	0.30 343	0.80 444	0.30 340	0.17 429	0.14 418	0.21 448	0.15 417	0.15 385	0.13 358

StereoDRNet	0.32 372	0.22 383	0.61 377	0.27 397	0.21 400	0.42 401	0.30 407	0.61 442	0.48 386	0.46 418	0.39 284	0.48 391	0.30 343	0.57 350	0.40 393	0.11 311	0.09 335	0.12 351	0.11 334	0.12 341	0.10 286

ToySt	0.24 264	0.16 297	0.48 309	0.21 148	0.13 196	0.29 279	0.29 397	0.39 221	0.39 288	0.27 165	0.35 239	0.39 330	0.31 359	0.31 230	0.29 332	0.08 152	0.09 335	0.10 260	0.11 334	0.11 304	0.10 286

ADStereo(finetuned)	0.19 153	0.13 198	0.49 314	0.19 51	0.09 17	0.19 77	0.18 151	0.34 151	0.39 288	0.29 202	0.31 190	0.18 96	0.31 359	0.21 82	0.19 206	0.07 38	0.05 9	0.07 40	0.05 16	0.06 13	0.07 110

TransformOpticalFlow	0.24 264	0.13 198	0.56 357	0.23 252	0.11 72	0.21 131	0.19 194	0.40 232	0.32 205	0.30 233	0.43 331	0.36 304	0.31 359	0.61 371	0.20 220	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.07 110

RAFT + AFF	0.27 316	0.23 392	0.50 325	0.25 338	0.17 338	0.30 296	0.33 425	0.52 366	0.40 304	0.28 175	0.30 176	0.30 251	0.31 359	0.62 379	0.24 291	0.09 229	0.10 359	0.11 315	0.10 296	0.11 304	0.11 320

CVANet_RVC	0.30 356	0.19 345	0.41 245	0.26 370	0.16 318	0.33 332	0.26 371	0.52 366	0.47 376	0.40 380	0.46 365	0.43 360	0.31 359	0.89 460	0.26 313	0.14 390	0.09 335	0.14 395	0.13 396	0.14 373	0.10 286

HSM	0.28 336	0.16 297	0.35 149	0.20 105	0.15 286	0.33 332	0.19 194	0.53 377	0.37 265	0.36 336	0.38 271	0.67 458	0.31 359	0.89 460	0.23 280	0.08 152	0.06 109	0.08 115	0.07 97	0.08 130	0.08 175

PSMNet_ROB	0.33 380	0.24 396	0.54 347	0.31 434	0.21 400	0.42 401	0.43 459	0.59 430	0.47 376	0.37 341	0.44 342	0.49 396	0.31 359	0.64 386	0.43 405	0.14 390	0.10 359	0.15 409	0.14 408	0.13 356	0.11 320

SACVNet	0.30 356	0.20 357	0.41 245	0.25 338	0.18 359	0.34 345	0.25 359	0.52 366	0.40 304	0.41 390	0.44 342	0.46 383	0.32 366	0.71 410	0.25 300	0.13 364	0.10 359	0.12 351	0.12 371	0.16 392	0.17 408

GwcNet	0.35 393	0.23 392	0.88 451	0.25 338	0.24 436	0.48 429	0.27 376	0.55 394	0.57 432	0.38 355	0.52 396	0.51 406	0.32 366	0.60 364	0.41 401	0.13 364	0.11 380	0.12 351	0.11 334	0.13 356	0.14 377

FADNet	0.32 372	0.36 453	0.74 422	0.23 252	0.22 416	0.37 370	0.19 194	0.53 377	0.48 386	0.32 273	0.36 249	0.43 360	0.32 366	0.64 386	0.25 300	0.16 418	0.16 440	0.14 395	0.16 429	0.24 452	0.19 429

PSMNet-RUCA	0.37 406	0.41 466	0.66 400	0.46 478	0.41 476	0.34 345	0.25 359	0.57 417	0.45 354	0.39 370	0.52 396	0.43 360	0.33 369	0.41 281	0.29 332	0.25 463	0.14 418	0.33 476	0.21 452	0.31 471	0.22 452

UGAM-zero	0.23 235	0.10 51	0.54 347	0.19 51	0.13 196	0.21 131	0.14 29	0.44 276	0.22 75	0.28 175	0.28 151	0.51 406	0.33 369	0.65 392	0.14 80	0.07 38	0.06 109	0.07 40	0.08 168	0.06 13	0.07 110

SQANet	0.40 424	0.48 472	0.67 401	0.48 480	0.39 473	0.48 429	0.22 295	0.51 349	0.43 328	0.40 380	0.47 372	0.47 385	0.33 369	0.54 334	0.32 353	0.36 482	0.15 433	0.40 481	0.21 452	0.45 481	0.31 475

IER	0.23 235	0.12 139	0.39 214	0.20 105	0.14 237	0.31 311	0.19 194	0.42 259	0.36 254	0.33 284	0.40 294	0.32 271	0.33 369	0.29 209	0.22 262	0.09 229	0.07 220	0.08 115	0.08 168	0.09 194	0.08 175

DGSMNet	0.61 471	0.29 429	0.91 455	0.51 483	0.70 496	0.62 460	1.38 518	0.59 430	0.55 426	0.37 341	0.61 433	0.52 412	0.33 369	0.65 392	0.43 405	0.53 489	0.60 507	0.67 494	0.61 502	0.63 491	0.61 502

MMNet	0.27 316	0.14 240	0.49 314	0.24 301	0.17 338	0.47 424	0.22 295	0.45 286	0.51 406	0.39 370	0.41 302	0.36 304	0.33 369	0.39 272	0.34 365	0.08 152	0.07 220	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.08 175

UNet	0.28 336	0.14 240	0.69 407	0.23 252	0.20 393	0.44 411	0.22 295	0.50 333	0.40 304	0.34 304	0.39 284	0.43 360	0.33 369	0.40 279	0.31 347	0.09 229	0.07 220	0.10 260	0.08 168	0.10 257	0.08 175

HGLStereo	0.27 316	0.14 240	0.46 292	0.24 301	0.21 400	0.33 332	0.23 321	0.50 333	0.42 321	0.35 320	0.48 378	0.41 348	0.33 369	0.45 293	0.33 360	0.11 311	0.10 359	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.12 342

DLCB_ROB	0.28 336	0.16 297	0.34 139	0.27 397	0.16 318	0.38 377	0.25 359	0.48 316	0.43 328	0.46 418	0.46 365	0.51 406	0.33 369	0.53 327	0.33 360	0.10 275	0.10 359	0.11 315	0.11 334	0.10 257	0.09 231

iinet-f	0.30 356	0.18 329	1.03 473	0.20 105	0.15 286	0.44 411	0.22 295	0.45 286	0.37 265	0.35 320	0.44 342	0.41 348	0.34 378	0.34 249	0.40 393	0.10 275	0.09 335	0.08 115	0.08 168	0.13 356	0.11 320

hitnet-ft	0.29 347	0.17 315	0.40 222	0.19 51	0.14 237	0.39 385	0.23 321	0.44 276	0.41 314	0.36 336	0.46 365	0.53 416	0.34 378	0.76 430	0.32 353	0.14 390	0.10 359	0.13 371	0.10 296	0.15 385	0.13 358

DRN-Test	0.33 380	0.17 315	0.61 377	0.27 397	0.19 377	0.46 418	0.29 397	0.65 458	0.51 406	0.47 425	0.46 365	0.44 371	0.34 378	0.62 379	0.41 401	0.12 347	0.08 301	0.13 371	0.12 371	0.12 341	0.10 286

PWCDC_ROB	0.38 413	0.30 435	0.60 374	0.33 446	0.20 393	0.42 401	0.19 194	0.58 425	0.89 481	0.42 399	1.26 488	0.36 304	0.34 378	0.50 310	0.38 378	0.18 440	0.11 380	0.11 315	0.09 254	0.19 429	0.13 358

fast-acv-ft	0.31 363	0.20 357	0.81 435	0.24 301	0.18 359	0.46 418	0.27 376	0.41 245	0.49 395	0.39 370	0.55 409	0.49 396	0.35 382	0.37 266	0.38 378	0.11 311	0.11 380	0.11 315	0.12 371	0.12 341	0.09 231

Wz-Net-LNSev	0.34 388	0.29 429	0.91 455	0.26 370	0.21 400	0.47 424	0.31 411	0.54 384	0.54 421	0.44 411	0.52 396	0.50 402	0.35 382	0.39 272	0.39 386	0.11 311	0.11 380	0.10 260	0.09 254	0.14 373	0.13 358

STrans-v2	0.24 264	0.13 198	0.54 347	0.21 148	0.12 125	0.23 177	0.21 270	0.47 305	0.28 154	0.31 250	0.42 318	0.36 304	0.35 382	0.62 379	0.23 280	0.07 38	0.05 9	0.08 115	0.07 97	0.06 13	0.06 43

MDST_ROB	0.48 446	0.14 240	0.95 462	0.30 428	0.21 400	1.33 504	0.32 415	0.77 481	0.56 429	1.06 490	0.71 451	0.49 396	0.35 382	1.26 493	0.38 378	0.13 364	0.11 380	0.16 420	0.13 396	0.12 341	0.12 342

Wz-Net-MNSev	0.36 397	0.26 412	0.79 430	0.26 370	0.21 400	0.59 455	0.38 444	0.55 394	0.56 429	0.48 428	0.54 405	0.53 416	0.36 386	0.60 364	0.44 409	0.11 311	0.09 335	0.11 315	0.11 334	0.15 385	0.13 358

DDUNet	0.41 426	0.50 477	0.48 309	0.44 475	0.39 473	0.46 418	0.32 415	0.50 333	0.43 328	0.45 415	0.52 396	0.57 428	0.36 386	0.48 302	0.33 360	0.33 479	0.21 464	0.55 489	0.25 467	0.37 478	0.32 478

DMCA-RVC	0.27 316	0.21 371	0.61 377	0.28 417	0.17 338	0.29 279	0.21 270	0.42 259	0.35 241	0.40 380	0.37 258	0.39 330	0.36 386	0.43 286	0.30 340	0.13 364	0.10 359	0.15 409	0.11 334	0.13 356	0.10 286

RTSC	0.39 418	0.28 422	0.78 424	0.27 397	0.18 359	0.49 434	0.22 295	0.59 430	0.84 479	0.55 450	0.53 402	0.49 396	0.36 386	0.67 401	0.82 463	0.13 364	0.10 359	0.11 315	0.12 371	0.17 409	0.17 408

PA-Net	0.37 406	0.28 422	0.83 439	0.31 434	0.28 455	0.39 385	0.42 457	0.51 349	0.55 426	0.34 304	0.42 318	0.41 348	0.36 386	0.79 440	0.49 423	0.12 347	0.23 472	0.16 420	0.23 462	0.12 341	0.18 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 372	0.13 198	0.51 336	0.25 338	0.16 318	0.48 429	0.25 359	0.50 333	0.57 432	0.37 341	0.45 355	0.62 442	0.36 386	0.64 386	0.49 423	0.09 229	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.12 341	0.11 320

ETE_ROB	0.34 388	0.26 412	0.45 284	0.29 420	0.18 359	0.40 390	0.37 438	0.57 417	0.47 376	0.50 431	0.50 382	0.62 442	0.36 386	0.55 336	0.38 378	0.13 364	0.10 359	0.14 395	0.12 371	0.16 392	0.16 397

LALA_ROB	0.36 397	0.25 401	0.46 292	0.30 428	0.21 400	0.47 424	0.39 449	0.61 442	0.51 406	0.52 442	0.51 388	0.69 464	0.36 386	0.50 310	0.43 405	0.17 429	0.11 380	0.16 420	0.14 408	0.17 409	0.15 388

psm_up	0.29 347	0.16 297	0.41 245	0.26 370	0.17 338	0.32 320	0.26 371	0.55 394	0.43 328	0.36 336	0.40 294	0.45 375	0.37 394	0.58 356	0.30 340	0.11 311	0.12 397	0.13 371	0.12 371	0.10 257	0.10 286

RASNet	0.28 336	0.14 240	0.44 273	0.22 206	0.18 359	0.32 320	0.19 194	0.48 316	0.38 279	0.29 202	0.43 331	0.47 385	0.37 394	0.79 440	0.36 375	0.09 229	0.07 220	0.07 40	0.09 254	0.07 68	0.07 110

XPNet_ROB	0.33 380	0.20 357	0.43 265	0.27 397	0.18 359	0.37 370	0.31 411	0.55 394	0.50 403	0.51 436	0.53 402	0.58 431	0.37 394	0.63 384	0.45 412	0.17 429	0.12 397	0.13 371	0.12 371	0.15 385	0.14 377

pmcnn	0.50 451	0.20 357	0.78 424	0.24 301	0.26 448	0.39 385	0.30 407	0.51 349	0.50 403	0.54 449	1.23 487	2.52 511	0.37 394	0.77 436	0.95 473	0.08 152	0.06 109	0.06 2	0.05 16	0.10 257	0.08 175

CBFPSM	0.27 316	0.16 297	0.67 401	0.20 105	0.14 237	0.38 377	0.25 359	0.40 232	0.36 254	0.33 284	0.36 249	0.56 423	0.38 398	0.32 236	0.38 378	0.08 152	0.08 301	0.07 40	0.08 168	0.09 194	0.11 320

Anonymous_2	0.37 406	0.21 371	0.47 300	0.20 105	0.21 400	0.42 401	0.26 371	0.38 209	0.29 173	0.33 284	0.30 176	0.44 371	0.38 398	0.36 263	0.29 332	0.26 464	0.29 482	0.44 483	1.41 518	0.34 475	0.21 447

HBP-ISP	0.33 380	0.30 435	0.72 417	0.22 206	0.16 318	0.32 320	0.22 295	0.54 384	0.44 343	0.41 390	0.49 380	0.33 278	0.38 398	0.73 417	0.25 300	0.18 440	0.19 457	0.24 457	0.20 449	0.16 392	0.13 358

APVNet	0.36 397	0.20 357	0.70 413	0.26 370	0.22 416	0.52 447	0.35 430	0.61 442	0.44 343	0.38 355	0.52 396	0.48 391	0.38 398	0.84 452	0.46 418	0.13 364	0.14 418	0.15 409	0.16 429	0.16 392	0.15 388

CC-Net-ROB	0.43 433	0.47 470	0.65 396	0.37 464	0.23 428	0.51 438	0.29 397	0.66 464	0.49 395	0.46 418	0.51 388	0.48 391	0.38 398	0.96 472	0.35 369	0.34 480	0.23 472	0.55 489	0.25 467	0.31 471	0.20 439

Wz-Net-SNSev	0.43 433	0.41 466	1.27 488	0.30 428	0.21 400	0.44 411	0.41 454	0.61 442	0.65 449	0.46 418	0.65 440	0.62 442	0.39 403	0.74 424	0.59 441	0.12 347	0.11 380	0.12 351	0.13 396	0.16 392	0.14 377

RYNet	0.37 406	0.18 329	0.59 372	0.25 338	0.28 455	0.61 459	0.32 415	0.59 430	0.59 435	0.41 390	0.38 271	0.57 428	0.39 403	0.87 456	0.53 433	0.11 311	0.08 301	0.12 351	0.11 334	0.18 422	0.18 421

NCCL2	0.35 393	0.26 412	0.49 314	0.36 458	0.22 416	0.41 394	0.41 454	0.53 377	0.42 321	0.47 425	0.46 365	0.61 440	0.39 403	0.55 336	0.37 376	0.16 418	0.13 409	0.21 448	0.21 452	0.16 392	0.16 397

LL-Strereo	0.29 347	0.25 401	0.58 365	0.25 338	0.21 400	0.23 177	0.24 343	0.55 394	0.42 321	0.34 304	0.32 198	0.41 348	0.40 406	0.94 469	0.23 280	0.08 152	0.07 220	0.11 315	0.09 254	0.09 194	0.09 231

GANet	0.36 397	0.22 383	0.49 314	0.29 420	0.17 338	0.41 394	0.38 444	0.57 417	0.45 354	0.46 418	0.75 457	0.55 420	0.40 406	0.94 469	0.41 401	0.13 364	0.13 409	0.13 371	0.11 334	0.14 373	0.11 320

PDISCO_ROB	0.43 433	0.30 435	0.67 401	0.43 473	0.36 472	0.67 465	0.32 415	0.72 477	0.76 468	0.43 405	0.53 402	0.63 450	0.40 406	0.66 397	0.47 420	0.21 451	0.12 397	0.21 448	0.19 448	0.25 454	0.20 439

PWC_ROB	0.38 413	0.29 429	0.69 407	0.25 338	0.20 393	0.38 377	0.19 194	0.58 425	0.67 453	0.57 453	0.85 468	0.51 406	0.40 406	0.71 410	0.52 431	0.13 364	0.09 335	0.14 395	0.10 296	0.17 409	0.14 377

DRaft	0.24 264	0.10 51	0.34 139	0.18 22	0.12 125	0.28 258	0.23 321	0.33 143	0.39 288	0.38 355	0.61 433	0.21 129	0.41 410	0.48 302	0.42 404	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.08 175

S-Stereo	0.38 413	0.20 357	1.05 474	0.27 397	0.22 416	0.38 377	0.32 415	0.55 394	0.66 450	0.39 370	0.59 422	0.49 396	0.41 410	0.75 425	0.40 393	0.12 347	0.15 433	0.13 371	0.13 396	0.16 392	0.21 447

DeepPrunerF	0.44 439	0.29 429	1.29 490	0.33 446	0.30 463	0.35 360	0.36 434	0.62 450	1.15 498	0.40 380	0.44 342	0.39 330	0.41 410	0.80 444	0.52 431	0.18 440	0.14 418	0.23 455	0.21 452	0.17 409	0.17 408

DANet	0.35 393	0.23 392	0.60 374	0.36 458	0.22 416	0.39 385	0.25 359	0.48 316	0.43 328	0.52 442	0.50 382	0.59 433	0.41 410	0.76 430	0.49 423	0.13 364	0.11 380	0.14 395	0.12 371	0.17 409	0.15 388
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 426	0.28 422	0.62 385	0.30 428	0.19 377	0.51 438	0.47 469	0.58 425	0.59 435	0.56 451	0.47 372	0.49 396	0.41 410	1.21 490	0.64 450	0.12 347	0.18 453	0.12 351	0.13 396	0.11 304	0.14 377

FBW_ROB	0.43 433	0.26 412	0.54 347	0.31 434	0.20 393	0.51 438	0.32 415	0.70 474	0.60 439	0.59 454	0.55 409	0.65 453	0.41 410	1.40 498	0.51 430	0.13 364	0.17 447	0.21 448	0.16 429	0.17 409	0.18 421

SGM-Forest	0.36 397	0.17 315	0.47 300	0.23 252	0.16 318	0.45 416	0.41 454	0.55 394	0.48 386	0.52 442	0.60 427	0.52 412	0.41 410	0.85 453	0.50 428	0.17 429	0.17 447	0.17 426	0.15 417	0.15 385	0.15 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 380	0.21 371	0.54 347	0.23 252	0.13 196	0.42 401	0.33 425	0.53 377	0.48 386	0.52 442	0.49 380	0.50 402	0.41 410	0.56 347	0.31 347	0.15 403	0.16 440	0.18 434	0.16 429	0.13 356	0.13 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 347	0.18 329	0.79 430	0.23 252	0.16 318	0.47 424	0.19 194	0.36 193	0.34 226	0.29 202	0.33 219	0.67 458	0.42 418	0.54 334	0.30 340	0.10 275	0.09 335	0.09 188	0.09 254	0.10 257	0.11 320

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 455	0.50 477	0.86 448	0.39 468	0.24 436	0.84 481	0.55 480	0.56 409	0.62 444	0.60 455	0.68 446	0.62 442	0.42 418	1.13 485	0.43 405	0.23 454	0.27 478	0.27 460	0.35 481	0.25 454	0.29 472

stereogan	0.37 406	0.17 315	0.65 396	0.27 397	0.22 416	0.62 460	0.26 371	0.59 430	0.63 447	0.43 405	0.60 427	0.67 458	0.42 418	0.68 402	0.35 369	0.13 364	0.14 418	0.14 395	0.12 371	0.19 429	0.17 408

CBMV_ROB	0.33 380	0.18 329	0.53 344	0.21 148	0.14 237	0.33 332	0.20 240	0.51 349	0.45 354	0.51 436	0.55 409	0.45 375	0.42 418	0.71 410	0.32 353	0.18 440	0.19 457	0.23 455	0.21 452	0.14 373	0.15 388

ACVNet-4b	0.72 481	0.81 494	1.33 492	0.72 494	0.50 485	0.80 479	0.31 411	0.71 476	0.80 473	0.50 431	0.72 455	0.95 480	0.43 422	0.96 472	1.20 491	1.13 516	0.21 464	0.76 498	0.45 488	0.65 494	0.46 490

UDG	0.40 424	0.46 468	0.49 314	0.40 470	0.35 471	0.47 424	0.27 376	0.54 384	0.47 376	0.39 370	0.45 355	0.59 433	0.44 423	0.46 296	0.39 386	0.26 464	0.19 457	0.48 485	0.22 460	0.34 475	0.26 468

Syn2CoEx	0.36 397	0.31 441	0.78 424	0.34 448	0.21 400	0.41 394	0.28 391	0.61 442	0.49 395	0.42 399	0.56 415	0.45 375	0.44 423	0.69 404	0.38 378	0.17 429	0.14 418	0.15 409	0.12 371	0.13 356	0.12 342

GANetREF_RVC	0.43 433	0.47 470	0.69 407	0.38 466	0.20 393	0.51 438	0.48 473	0.66 464	0.66 450	0.46 418	0.46 365	0.50 402	0.44 423	0.90 463	0.39 386	0.27 469	0.21 464	0.32 474	0.18 444	0.27 464	0.22 452
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
otaku	0.57 465	0.62 486	0.87 450	0.63 490	0.44 479	0.73 470	0.37 438	0.65 458	0.66 450	0.51 436	0.75 457	0.66 457	0.45 426	0.69 404	0.46 418	0.53 489	0.34 487	0.55 489	0.35 481	0.60 489	0.45 487

ccnet	0.42 429	0.31 441	0.48 309	0.27 397	0.32 467	0.60 458	0.32 415	0.65 458	0.46 371	0.53 447	0.66 442	0.56 423	0.45 426	0.72 415	0.61 444	0.26 464	0.19 457	0.24 457	0.21 452	0.26 460	0.22 452

SuperB	0.49 448	0.28 422	2.23 504	0.23 252	0.15 286	0.41 394	0.32 415	0.47 305	0.82 474	0.43 405	0.50 382	0.33 278	0.45 426	0.68 402	1.08 479	0.10 275	0.07 220	0.09 188	0.08 168	0.98 510	0.14 377

RGC	0.39 418	0.32 446	0.64 395	0.34 448	0.27 450	0.40 390	0.29 397	0.57 417	0.53 418	0.45 415	0.64 439	0.62 442	0.45 426	0.72 415	0.39 386	0.15 403	0.15 433	0.21 448	0.20 449	0.18 422	0.19 429

Nwc_Net	0.37 406	0.25 401	0.68 406	0.31 434	0.24 436	0.44 411	0.30 407	0.65 458	0.50 403	0.37 341	0.69 450	0.58 431	0.45 426	0.60 364	0.40 393	0.15 403	0.12 397	0.19 442	0.21 452	0.14 373	0.13 358

PASM	0.45 440	0.35 450	0.90 454	0.35 457	0.33 468	0.39 385	0.38 444	0.50 333	0.61 442	0.52 442	0.51 388	0.62 442	0.45 426	0.93 467	0.48 421	0.26 464	0.29 482	0.29 470	0.33 479	0.29 469	0.26 468

CRFU-Net	0.28 336	0.14 240	0.45 284	0.25 338	0.15 286	0.45 416	0.23 321	0.50 333	0.30 185	0.43 405	0.41 302	0.48 391	0.46 432	0.43 286	0.29 332	0.11 311	0.10 359	0.09 188	0.08 168	0.10 257	0.10 286

CrosDoStereo	0.31 363	0.10 51	0.49 314	0.18 22	0.12 125	0.22 156	1.11 514	0.34 151	0.37 265	0.38 355	0.61 433	0.28 225	0.46 432	0.61 371	0.57 435	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.07 110

DeepStereo_LL	0.31 363	0.10 51	0.49 314	0.18 22	0.12 125	0.22 156	1.11 514	0.34 151	0.37 265	0.38 355	0.61 433	0.28 225	0.46 432	0.61 371	0.57 435	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.07 68	0.07 110

RP	0.35 393	0.22 383	0.51 336	0.31 434	0.24 436	0.37 370	0.28 391	0.50 333	0.58 434	0.40 380	0.63 438	0.61 440	0.47 435	0.61 371	0.39 386	0.16 418	0.15 433	0.17 426	0.15 417	0.17 409	0.17 408

NCC-stereo	0.39 418	0.25 401	0.69 407	0.32 440	0.28 455	0.46 418	0.36 434	0.65 458	0.52 414	0.40 380	0.57 418	0.56 423	0.47 435	0.73 417	0.45 412	0.17 429	0.14 418	0.18 434	0.25 467	0.16 392	0.16 397

Abc-Net	0.39 418	0.25 401	0.69 407	0.32 440	0.28 455	0.46 418	0.36 434	0.65 458	0.52 414	0.40 380	0.57 418	0.56 423	0.47 435	0.73 417	0.45 412	0.17 429	0.14 418	0.18 434	0.25 467	0.16 392	0.16 397
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 429	0.27 419	0.81 435	0.31 434	0.25 443	0.42 401	0.22 295	0.66 464	0.94 488	0.63 459	0.60 427	0.59 433	0.47 435	0.59 362	0.58 440	0.15 403	0.13 409	0.16 420	0.16 429	0.20 437	0.22 452

XQC	0.43 433	0.37 458	0.96 464	0.34 448	0.25 443	0.53 448	0.34 427	0.60 438	0.73 466	0.51 436	0.46 365	0.57 428	0.47 435	0.70 407	0.72 455	0.17 429	0.12 397	0.18 434	0.15 417	0.25 454	0.23 459

ADCRef	0.38 413	0.24 396	0.88 451	0.26 370	0.21 400	0.49 434	0.27 376	0.52 366	0.48 386	0.50 431	0.58 420	0.35 299	0.47 435	0.48 302	1.29 494	0.09 229	0.08 301	0.12 351	0.12 371	0.11 304	0.11 320

DEmStereo	0.26 307	0.09 24	0.47 300	0.19 51	0.12 125	0.30 296	0.25 359	0.28 80	0.36 254	0.36 336	0.58 420	0.25 180	0.48 441	0.53 327	0.44 409	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.08 168	0.06 13	0.07 110

IGEV-RUCA	0.21 188	0.08 6	0.23 32	0.19 51	0.19 377	0.28 258	0.24 343	0.23 36	0.21 64	0.20 101	0.23 109	0.28 225	0.49 442	0.26 161	0.18 177	0.09 229	0.08 301	0.18 434	0.13 396	0.17 409	0.17 408

AF-Net	0.37 406	0.26 412	0.56 357	0.32 440	0.23 428	0.41 394	0.29 397	0.61 442	0.64 448	0.42 399	0.68 446	0.65 453	0.49 442	0.57 350	0.44 409	0.15 403	0.11 380	0.19 442	0.14 408	0.15 385	0.13 358

THIR-Stereo	0.29 347	0.12 139	0.41 245	0.19 51	0.11 72	0.28 258	0.72 492	0.32 129	0.35 241	0.37 341	0.65 440	0.34 285	0.50 444	0.57 350	0.45 412	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.07 110

FAT-Stereo	0.36 397	0.18 329	0.73 421	0.26 370	0.18 359	0.33 332	0.29 397	0.60 438	0.59 435	0.46 418	0.60 427	0.60 436	0.50 444	0.61 371	0.34 365	0.13 364	0.14 418	0.13 371	0.12 371	0.14 373	0.18 421

edge stereo	0.39 418	0.22 383	0.81 435	0.27 397	0.22 416	0.37 370	0.24 343	0.56 409	0.54 421	0.53 447	0.60 427	0.71 467	0.50 444	0.78 438	0.40 393	0.16 418	0.14 418	0.19 442	0.14 408	0.16 392	0.17 408

Ntro	0.58 466	0.64 487	0.92 457	0.66 491	0.50 485	0.77 474	0.36 434	0.66 464	0.70 460	0.50 431	0.59 422	0.65 453	0.51 447	0.75 425	0.45 412	0.56 493	0.32 486	0.56 492	0.34 480	0.63 491	0.46 490

psmorigin	0.50 451	0.25 401	3.03 513	0.24 301	0.19 377	0.38 377	0.22 295	0.50 333	0.44 343	0.64 461	0.68 446	0.71 467	0.51 447	0.85 453	0.45 412	0.14 390	0.17 447	0.13 371	0.14 408	0.16 392	0.21 447

ADCP+	0.45 440	0.24 396	1.15 481	0.25 338	0.22 416	0.56 450	0.39 449	0.54 384	0.51 406	0.44 411	0.51 388	0.46 383	0.52 449	0.56 347	1.89 507	0.10 275	0.08 301	0.11 315	0.10 296	0.14 373	0.13 358

WZ-Net	0.52 459	0.38 461	1.90 502	0.30 428	0.24 436	0.57 453	0.48 473	0.62 450	0.78 471	0.50 431	0.71 451	0.68 462	0.54 450	0.98 475	0.84 464	0.13 364	0.10 359	0.11 315	0.12 371	0.19 429	0.20 439

aanetorigin	0.39 418	0.29 429	1.09 476	0.24 301	0.19 377	0.28 258	0.37 438	0.33 143	0.47 376	0.94 482	0.82 465	0.52 412	0.54 450	0.49 307	0.50 428	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.10 296	0.16 392	0.15 388

AnyNet_C32	0.51 455	0.40 463	1.10 479	0.29 420	0.28 455	0.59 455	0.58 482	0.54 384	0.60 439	0.62 457	0.66 442	0.54 418	0.54 450	0.78 438	1.74 504	0.15 403	0.14 418	0.15 409	0.17 438	0.20 437	0.20 439

LSM	1.64 510	0.40 463	2.56 510	2.02 519	17.61 531	0.51 438	0.52 477	0.61 442	0.76 468	0.82 476	1.11 482	0.63 450	0.54 450	0.75 425	0.49 423	0.16 418	0.24 474	0.18 434	0.21 452	0.25 454	2.42 522

FTStereo	0.28 336	0.10 51	0.43 265	0.23 252	0.13 196	0.21 131	0.53 479	0.34 151	0.26 129	0.38 355	0.95 475	0.30 251	0.56 454	0.32 236	0.18 177	0.08 152	0.06 109	0.09 188	0.08 168	0.07 68	0.19 429

ADCPNet	0.48 446	0.29 429	1.60 498	0.27 397	0.23 428	0.70 469	0.38 444	0.53 377	0.51 406	0.51 436	0.59 422	0.67 458	0.56 454	0.60 364	1.14 484	0.15 403	0.18 453	0.14 395	0.23 462	0.19 429	0.19 429

SAMSARA	0.56 462	0.39 462	0.80 433	0.60 488	0.46 480	1.00 490	1.23 517	0.67 469	0.68 456	0.71 468	0.54 405	0.89 477	0.57 456	0.81 447	0.62 446	0.19 446	0.22 468	0.18 434	0.18 444	0.27 464	0.25 466

RTS	0.78 487	0.48 472	4.68 516	0.34 448	0.28 455	1.12 494	0.46 465	0.62 450	1.03 490	0.73 469	0.89 473	0.60 436	0.59 457	1.61 501	1.16 487	0.14 390	0.11 380	0.15 409	0.15 417	0.21 440	0.19 429

RTSA	0.78 487	0.48 472	4.68 516	0.34 448	0.28 455	1.12 494	0.46 465	0.62 450	1.03 490	0.73 469	0.89 473	0.60 436	0.59 457	1.61 501	1.16 487	0.14 390	0.11 380	0.15 409	0.15 417	0.21 440	0.19 429

RainbowNet	0.72 481	0.89 499	1.02 471	0.82 497	0.63 494	0.78 477	0.52 477	0.81 488	0.93 487	0.60 455	0.79 462	0.80 472	0.60 459	0.80 444	0.57 435	0.78 503	0.55 503	0.78 499	0.49 491	0.76 499	0.58 497

Wz-Net-TNSev	0.51 455	0.58 482	1.61 500	0.25 338	0.21 400	0.65 462	0.45 463	0.63 456	0.69 458	0.51 436	0.54 405	0.71 467	0.60 459	1.00 476	0.77 459	0.15 403	0.15 433	0.13 371	0.15 417	0.21 440	0.20 439

anonymity	0.56 462	0.54 481	0.70 413	0.47 479	0.61 492	0.56 450	0.43 459	0.69 473	0.49 395	0.63 459	0.55 409	0.54 418	0.60 459	0.61 371	0.57 435	0.55 492	0.53 500	0.50 486	0.54 497	0.51 483	0.56 495

Consistency-Raft	0.55 461	0.48 472	1.02 471	0.45 476	0.49 483	0.49 434	0.47 469	0.72 477	0.72 463	0.45 415	0.82 465	0.47 385	0.60 459	0.50 310	0.63 449	0.39 486	0.39 490	0.44 483	0.51 494	0.52 484	0.37 481

G-Net	0.46 442	0.25 401	0.86 448	0.34 448	0.28 455	0.90 486	0.35 430	0.47 305	0.45 354	0.68 465	1.22 486	0.64 452	0.60 459	0.61 371	0.57 435	0.16 418	0.14 418	0.17 426	0.13 396	0.22 446	0.19 429

ADCL	0.47 443	0.22 383	1.00 468	0.27 397	0.19 377	0.74 471	0.64 487	0.54 384	0.69 458	0.56 451	0.71 451	0.55 420	0.60 459	0.60 364	1.43 496	0.11 311	0.09 335	0.13 371	0.13 396	0.14 373	0.14 377

ADCS	0.58 466	0.40 463	1.35 493	0.29 420	0.24 436	0.55 449	0.45 463	0.67 469	0.83 477	0.76 474	0.71 451	0.68 462	0.60 459	0.76 430	2.23 512	0.16 418	0.16 440	0.16 420	0.17 438	0.22 446	0.22 452

AnyNet_C01	0.65 474	0.58 482	2.60 511	0.32 440	0.26 448	0.88 484	0.61 485	0.63 456	0.62 444	0.68 465	0.96 476	0.76 470	0.60 459	0.96 472	1.43 496	0.16 418	0.16 440	0.17 426	0.17 438	0.23 449	0.23 459

CSAN	0.50 451	0.35 450	0.78 424	0.36 458	0.23 428	0.56 450	0.59 484	0.61 442	0.70 460	0.64 461	0.78 461	0.65 453	0.60 459	1.38 497	0.62 446	0.21 451	0.17 447	0.20 446	0.20 449	0.18 422	0.18 421

MFN_U_SF_RVC	0.56 462	0.51 479	1.19 482	0.38 466	0.22 416	0.69 466	0.27 376	0.80 486	0.67 453	0.73 469	0.74 456	0.87 474	0.61 468	0.81 447	0.76 456	0.29 474	0.27 478	0.32 474	0.37 485	0.32 474	0.31 475

ADCMid	0.49 448	0.34 448	1.13 480	0.26 370	0.21 400	0.51 438	0.37 438	0.57 417	0.54 421	0.75 473	0.66 442	0.62 442	0.64 469	0.64 386	1.68 501	0.13 364	0.12 397	0.17 426	0.17 438	0.20 437	0.17 408

test_sample8	0.49 448	0.19 345	0.50 325	0.18 22	0.16 318	0.34 345	0.20 240	0.55 394	0.34 226	0.62 457	0.38 271	1.15 486	0.67 470	0.66 397	0.91 470	0.23 454	1.82 519	0.28 466	0.24 464	0.18 422	0.16 397

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 477	0.64 487	1.06 475	0.45 476	0.27 450	1.40 507	0.58 482	0.78 482	0.92 485	0.84 477	0.86 469	0.88 476	0.68 471	1.33 496	0.68 453	0.37 484	0.29 482	0.34 477	0.36 484	0.43 479	0.37 481

DPSNet	0.47 443	0.24 396	0.93 459	0.27 397	0.20 393	0.75 473	0.57 481	0.84 490	0.79 472	0.47 425	0.51 388	0.60 436	0.69 472	0.87 456	0.71 454	0.16 418	0.13 409	0.12 351	0.10 296	0.25 454	0.21 447

SPS-STEREO	0.69 478	0.61 485	0.98 466	0.52 485	0.57 490	0.74 471	0.50 476	0.78 482	0.62 444	0.95 484	0.86 469	0.94 478	0.70 473	1.01 477	0.87 468	0.58 495	0.51 497	0.50 486	0.50 493	0.55 486	0.58 497
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 460	0.28 422	0.96 464	0.26 370	0.15 286	0.69 466	0.44 462	0.67 469	1.34 500	0.67 464	0.98 477	0.94 478	0.71 474	0.89 460	0.76 456	0.14 390	0.12 397	0.12 351	0.11 334	0.17 409	0.16 397

ACVNet_1	0.72 481	0.81 494	1.37 494	0.72 494	0.53 488	0.77 474	0.42 457	0.85 493	0.90 483	0.74 472	0.75 457	1.32 492	0.72 475	1.02 478	0.55 434	0.54 491	0.31 485	0.71 496	0.35 481	0.64 493	0.45 487

SGM_RVC	0.50 451	0.19 345	0.50 325	0.25 338	0.15 286	0.69 466	0.39 449	0.68 472	0.82 474	0.95 484	0.84 467	1.13 483	0.76 476	1.16 486	0.60 443	0.16 418	0.16 440	0.16 420	0.16 429	0.16 392	0.17 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 481	0.76 492	0.99 467	0.62 489	0.70 496	0.77 474	0.67 488	0.75 479	0.83 477	0.78 475	0.86 469	0.69 464	0.78 477	0.71 410	0.61 444	0.66 498	0.59 506	0.61 493	0.58 501	0.68 497	0.71 506

PSM-AAD	0.25 291	0.10 51	0.30 95	0.24 301	0.12 125	0.26 232	0.38 444	0.34 151	0.28 154	0.35 320	0.39 284	0.28 225	0.79 478	0.30 223	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.12 351	0.11 334	0.08 130	0.21 447

GrayStereo	0.25 291	0.09 24	0.32 115	0.26 370	0.13 196	0.23 177	0.47 469	0.34 151	0.30 185	0.39 370	0.47 372	0.30 251	0.79 478	0.29 209	0.16 127	0.07 38	0.06 109	0.08 115	0.09 254	0.07 68	0.13 358

MeshStereo	0.58 466	0.27 419	0.67 401	0.22 206	0.17 338	0.66 464	0.37 438	0.78 482	0.61 442	1.47 511	1.30 489	1.65 497	0.79 478	1.12 484	0.59 441	0.17 429	0.17 447	0.17 426	0.14 408	0.17 409	0.14 377
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
WCMA_ROB	0.51 455	0.21 371	0.65 396	0.25 338	0.21 400	0.58 454	0.32 415	0.54 384	0.55 426	0.95 484	1.40 492	1.28 490	0.81 481	0.73 417	0.62 446	0.18 440	0.15 433	0.15 409	0.15 417	0.19 429	0.19 429

PVD	0.58 466	0.34 448	0.84 444	0.39 468	0.31 466	0.59 455	0.47 469	0.80 486	1.25 499	0.92 481	1.09 480	0.79 471	0.82 482	0.85 453	0.76 456	0.21 451	0.18 453	0.22 454	0.18 444	0.27 464	0.35 480

NVStereoNet_ROB	0.67 476	0.49 476	0.83 439	0.48 480	0.40 475	0.51 438	0.46 465	0.70 474	0.77 470	0.84 477	1.72 504	1.02 482	0.83 483	1.23 491	0.79 461	0.32 478	0.38 489	0.40 481	0.46 489	0.36 477	0.41 485
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 490	0.87 498	1.25 486	0.82 497	0.62 493	0.97 489	0.62 486	1.14 498	1.42 502	1.00 487	1.40 492	1.47 495	0.84 484	1.11 482	0.66 452	0.61 496	0.43 493	0.78 499	0.49 491	0.75 498	0.52 493

EDNetEfficientorigin	7.51 523	0.52 480	140.47 541	0.25 338	0.17 338	0.42 401	0.29 397	0.47 305	1.03 490	1.28 497	1.02 478	0.83 473	0.84 484	0.75 425	0.99 475	0.10 275	0.09 335	0.12 351	0.10 296	0.21 440	0.22 452

MADNet+	1.01 495	1.16 511	4.72 518	0.70 493	0.47 481	1.24 500	0.96 507	0.97 495	0.89 481	0.65 463	0.77 460	0.87 474	0.85 486	2.09 511	1.68 501	0.38 485	0.39 490	0.31 473	0.27 474	0.43 479	0.39 483

PWCK	1.00 493	1.17 512	1.70 501	0.91 500	0.41 476	1.19 498	0.92 505	1.10 496	1.14 497	1.16 495	1.14 483	1.25 489	0.88 487	1.75 507	1.04 478	0.87 507	0.50 495	0.87 502	0.53 496	0.96 509	0.52 493

DispFullNet	0.66 475	0.89 499	1.59 497	0.77 496	1.21 513	0.51 438	0.23 321	0.59 430	0.72 463	0.69 467	0.61 433	0.69 464	0.91 488	0.79 440	0.48 421	0.27 469	0.12 397	0.73 497	0.30 478	0.65 494	0.40 484

EDNetEfficient	0.63 472	0.37 458	2.40 508	0.26 370	0.25 443	0.38 377	0.49 475	0.41 245	1.06 493	1.38 500	0.87 472	0.62 442	0.95 489	0.65 392	1.65 500	0.11 311	0.09 335	0.10 260	0.11 334	0.19 429	0.17 408

IMH-64-1	0.91 491	0.86 496	0.84 444	0.97 502	0.75 498	0.92 487	0.71 490	1.27 499	1.10 495	0.89 479	1.45 494	1.14 484	0.96 490	1.19 487	0.84 464	0.74 500	0.51 497	0.97 504	0.55 498	0.84 501	0.60 499

IMH-64	0.91 491	0.86 496	0.84 444	0.97 502	0.75 498	0.92 487	0.71 490	1.27 499	1.10 495	0.89 479	1.45 494	1.14 484	0.96 490	1.19 487	0.84 464	0.74 500	0.51 497	0.97 504	0.55 498	0.84 501	0.60 499

MSMD_ROB	0.60 470	0.33 447	0.61 377	0.30 428	0.25 443	0.86 483	0.35 430	0.55 394	0.67 453	1.10 492	1.49 497	1.76 500	0.97 492	0.88 459	0.49 423	0.23 454	0.21 464	0.27 460	0.27 474	0.25 454	0.24 464

LVE	1.13 499	1.02 505	1.28 489	1.01 504	0.80 504	1.29 503	0.81 501	1.47 506	1.96 507	1.07 491	1.90 507	1.90 501	1.01 493	1.48 499	0.91 470	0.93 510	0.61 509	0.94 503	0.69 506	0.87 504	0.75 510

KSHMR	1.89 513	1.36 516	1.60 498	1.47 517	1.22 514	1.38 506	1.06 511	1.79 511	5.97 523	1.42 505	5.65 523	2.98 515	1.14 494	2.23 514	1.20 491	1.27 517	1.12 517	1.46 518	1.10 517	1.32 516	1.15 517

IMH	1.05 497	0.95 504	1.00 468	1.01 504	0.78 501	1.11 493	0.68 489	1.38 502	1.43 503	1.00 487	1.72 504	1.43 493	1.14 494	1.73 506	0.89 469	1.09 513	0.55 503	0.99 506	0.57 500	0.87 504	0.62 504

Dean	1.17 501	1.04 507	1.49 496	1.03 506	0.78 501	1.20 499	0.77 497	1.48 507	1.96 507	1.28 497	1.99 509	2.15 505	1.14 494	1.25 492	1.00 476	0.81 505	0.60 507	1.01 507	0.69 506	0.92 508	0.74 509

ELAS	0.74 485	0.36 453	0.85 447	0.36 458	0.33 468	1.36 505	0.77 497	0.93 494	0.92 485	1.41 503	1.53 499	1.16 487	1.17 497	0.95 471	1.03 477	0.26 464	0.25 476	0.28 466	0.28 477	0.31 471	0.30 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 495	0.89 499	0.93 459	0.83 499	0.66 495	1.18 496	0.81 501	1.40 503	1.57 505	1.11 493	1.76 506	1.45 494	1.19 498	1.50 500	1.14 484	0.61 496	0.62 510	0.70 495	0.68 505	0.66 496	0.60 499

WAO-6	1.07 498	0.93 503	0.92 457	0.96 501	0.78 501	1.28 502	0.75 494	1.34 501	2.00 509	1.02 489	1.54 500	1.59 496	1.22 499	1.31 495	1.14 484	0.78 503	0.55 503	1.02 508	0.75 509	0.83 500	0.69 505

SGM+DAISY	0.87 489	0.66 489	1.30 491	0.51 483	0.60 491	1.03 491	0.84 503	0.76 480	0.73 466	1.39 501	1.51 498	1.31 491	1.22 499	1.11 482	1.08 479	0.57 494	0.53 500	0.51 488	0.51 494	0.54 485	0.61 502

FCDSN-DC	0.63 472	0.31 441	0.61 377	0.36 458	0.30 463	0.65 462	0.37 438	0.66 464	0.68 456	1.14 494	1.54 500	1.71 499	1.26 501	0.92 465	0.64 450	0.24 460	0.22 468	0.27 460	0.26 471	0.27 464	0.27 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 479	0.30 435	0.69 407	0.32 440	0.27 450	0.81 480	0.39 449	0.79 485	0.82 474	1.41 503	1.58 502	1.98 502	1.26 501	1.02 478	0.77 459	0.24 460	0.22 468	0.27 460	0.26 471	0.26 460	0.26 468

FC-DCNN v2	0.71 480	0.30 435	0.67 401	0.32 440	0.27 450	0.84 481	0.39 449	0.84 490	0.85 480	1.44 507	1.64 503	2.09 504	1.28 503	1.06 480	0.80 462	0.24 460	0.22 468	0.27 460	0.26 471	0.26 460	0.25 466

JetBlue	1.14 500	0.76 492	2.36 506	0.59 487	0.75 498	3.04 518	1.78 519	1.11 497	0.90 483	0.94 482	1.10 481	1.66 498	1.28 503	2.09 511	1.72 503	0.43 488	0.36 488	0.38 479	0.38 487	0.58 488	0.56 495

ELAS_RVC	0.74 485	0.36 453	1.00 468	0.37 464	0.33 468	0.88 484	0.93 506	0.83 489	1.08 494	1.35 499	1.33 491	1.24 488	1.33 505	1.06 480	0.95 473	0.27 469	0.25 476	0.29 470	0.27 474	0.30 470	0.30 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 504	1.03 506	1.20 483	1.10 508	0.86 507	2.26 515	0.73 493	1.84 512	3.84 519	1.25 496	2.25 514	2.69 513	1.42 506	1.76 508	1.43 496	0.76 502	0.50 495	1.09 509	0.66 504	1.23 513	0.76 511

WAO-8	1.46 506	1.10 509	1.09 476	1.10 508	0.84 505	2.06 511	0.75 494	1.84 512	3.83 517	1.44 507	2.21 512	2.15 505	1.43 507	3.17 517	1.19 489	0.91 508	0.65 512	1.09 509	0.79 510	0.90 506	0.71 506

Venus	1.46 506	1.10 509	1.09 476	1.10 508	0.84 505	2.06 511	0.75 494	1.84 512	3.83 517	1.44 507	2.21 512	2.15 505	1.43 507	3.17 517	1.19 489	0.91 508	0.65 512	1.09 509	0.79 510	0.90 506	0.71 506

ktn	1.77 512	1.36 516	1.22 484	1.43 516	1.14 512	1.52 508	1.08 512	1.51 509	3.96 520	2.77 519	4.69 520	3.35 516	1.46 509	1.69 505	1.25 493	1.43 518	0.77 516	1.45 517	0.99 515	1.32 516	0.96 513

JetRed	2.30 516	2.64 521	6.12 519	1.12 511	1.38 516	5.85 522	3.29 521	1.99 515	1.67 506	1.98 514	1.95 508	2.16 508	1.60 510	2.48 515	4.10 520	1.05 511	1.60 518	1.09 509	1.01 516	1.67 518	1.28 518

notaker	1.45 505	1.34 515	1.48 495	1.40 515	1.07 511	1.18 496	0.85 504	1.48 507	1.40 501	1.51 512	3.46 518	2.40 510	1.81 511	1.76 508	1.45 499	1.11 514	0.69 515	1.38 516	0.87 512	1.31 515	0.97 514

TorneroNet	2.22 514	1.08 508	1.24 485	1.14 512	0.90 508	5.58 520	0.80 499	2.12 517	8.69 525	2.58 517	5.42 522	3.88 518	1.97 512	1.78 510	1.87 506	0.86 506	0.54 502	1.15 513	0.74 508	1.23 513	0.85 512

UNDER WATER-64	1.55 508	1.19 513	2.52 509	1.31 513	0.95 509	2.12 513	1.21 516	1.45 505	3.19 513	1.43 506	1.32 490	2.64 512	2.04 513	1.63 503	1.83 505	1.11 514	0.67 514	1.28 514	0.92 513	1.19 511	1.02 515

coex-ft	3.44 518	0.73 491	48.55 539	0.24 301	0.19 377	0.50 437	0.43 459	0.47 305	2.40 511	7.03 524	1.20 485	0.97 481	2.23 514	0.73 417	1.92 508	0.12 347	0.15 433	0.14 395	0.12 371	0.21 440	0.43 486

UNDER WATER	1.59 509	1.22 514	2.36 506	1.38 514	1.03 510	1.67 510	1.10 513	1.54 510	3.63 515	1.44 507	1.47 496	2.85 514	2.25 515	1.67 504	1.94 509	1.06 512	0.62 510	1.31 515	0.93 514	1.21 512	1.02 515

MADNet++	2.26 515	1.80 519	2.06 503	2.13 521	1.97 518	2.61 517	1.79 520	2.38 518	2.16 510	2.75 518	2.65 516	2.38 509	2.43 516	3.17 517	3.21 516	2.17 520	1.95 521	1.94 520	1.63 519	2.06 519	2.01 521

SGM-ForestM	1.36 502	0.28 422	0.79 430	0.26 370	0.16 318	2.26 515	1.00 509	1.42 504	1.46 504	2.38 516	2.05 510	5.95 524	2.66 517	2.95 516	2.46 514	0.17 429	0.18 453	0.18 434	0.18 444	0.15 385	0.18 421

MANE	1.41 503	0.36 453	0.74 422	0.43 473	0.41 476	2.16 514	0.80 499	2.39 519	3.38 514	2.22 515	3.06 517	3.54 517	2.73 518	2.15 513	1.94 509	0.28 472	0.27 478	0.30 472	0.46 489	0.28 468	0.34 479

TCMNet-wrong-test	4.29 519	5.57 525	4.65 515	11.33 529	10.39 526	5.73 521	4.48 523	4.13 522	1.02 489	1.91 513	2.39 515	6.16 525	3.62 519	3.84 522	4.50 522	1.99 519	0.47 494	1.97 521	1.69 520	5.69 525	4.31 525

LE_ROB	1.76 511	0.20 357	2.68 512	0.48 480	0.52 487	0.78 477	0.96 507	0.84 490	6.61 524	7.40 525	2.08 511	2.08 503	4.83 520	1.27 494	3.79 519	0.10 275	0.08 301	0.12 351	0.11 334	0.11 304	0.10 286

tt	4.71 521	0.10 51	3.94 514	2.06 520	1.53 517	10.14 528	16.88 528	9.27 528	4.98 521	1.39 501	1.02 478	4.68 519	4.90 521	3.35 520	5.86 524	5.76 526	9.15 531	2.24 522	2.53 522	3.10 521	1.32 519

LRCNet_RVC	10.90 527	14.34 535	9.35 522	15.35 530	8.04 523	1.08 492	0.34 427	8.78 527	0.70 460	12.63 533	16.05 533	9.85 526	6.54 522	8.57 527	6.34 525	20.27 537	5.40 525	23.70 535	21.88 534	14.87 532	13.83 534

DPSimNet_ROB	4.34 520	4.23 522	6.89 521	3.67 522	3.68 519	4.75 519	5.21 524	2.67 520	3.68 516	5.82 523	3.95 519	5.57 520	6.72 523	3.46 521	4.48 521	4.05 525	2.88 524	4.68 525	3.12 525	3.69 522	3.62 524

HanzoNet	2.97 517	1.69 518	2.29 505	1.74 518	1.33 515	1.53 509	1.03 510	1.99 515	2.64 512	5.51 522	5.16 521	5.90 523	6.82 524	4.32 523	3.29 517	3.16 522	2.02 523	1.92 519	2.87 523	2.24 520	1.89 520

BEATNet-Init1	4.73 522	2.61 520	13.29 531	0.58 486	0.53 488	10.12 527	3.33 522	4.83 523	5.01 522	8.75 526	8.51 524	14.08 533	7.60 525	7.70 526	5.34 523	0.28 472	0.28 481	0.34 477	0.37 485	0.57 487	0.45 487

DPSMNet_ROB	8.40 525	5.11 524	10.49 530	5.58 525	10.25 525	8.34 525	23.62 533	6.07 526	13.45 532	4.93 521	10.88 530	5.66 522	10.44 526	6.24 525	12.64 528	3.98 524	7.61 527	3.76 524	7.30 529	4.20 524	7.51 527

DGTPSM_ROB	8.34 524	5.10 523	10.37 529	5.31 524	10.18 524	8.33 524	23.60 532	6.06 525	13.41 531	4.90 520	10.87 529	5.65 521	10.44 526	6.17 524	12.59 527	3.74 523	7.55 526	3.69 523	7.26 528	4.14 523	7.46 526

Anonymous_1	16.62 534	9.35 527	9.84 523	10.66 526	14.64 529	18.66 534	27.12 534	12.64 532	13.51 533	10.76 532	10.30 528	10.13 527	10.60 528	11.06 532	12.74 529	15.87 536	7.74 528	16.92 533	43.48 537	58.66 540	7.68 528

xxxxx1	15.27 530	9.54 528	10.31 524	20.13 533	18.88 532	17.08 530	23.03 529	10.36 529	10.99 527	9.21 527	9.62 525	10.74 528	10.61 529	10.72 529	13.89 532	7.97 530	9.20 532	31.85 538	44.72 538	12.84 529	13.69 531

tt_ll	15.27 530	9.54 528	10.31 524	20.13 533	18.88 532	17.08 530	23.03 529	10.36 529	10.99 527	9.21 527	9.62 525	10.74 528	10.61 529	10.72 529	13.89 532	7.97 530	9.20 532	31.85 538	44.72 538	12.84 529	13.69 531

ff	15.27 530	9.54 528	10.31 524	20.13 533	18.88 532	17.08 530	23.03 529	10.36 529	10.99 527	9.21 527	9.62 525	10.74 528	10.61 529	10.72 529	13.89 532	7.97 530	9.20 532	31.85 538	44.72 538	12.84 529	13.69 531

DPSM_ROB	11.49 528	9.87 531	10.35 527	11.13 527	11.31 527	19.11 535	27.51 535	13.37 533	14.21 534	10.31 530	11.06 531	10.96 531	11.27 532	11.96 533	13.59 530	6.78 528	8.19 529	6.03 527	7.09 526	7.93 526	7.73 529

DPSM	11.49 528	9.87 531	10.35 527	11.13 527	11.31 527	19.11 535	27.51 535	13.37 533	14.21 534	10.31 530	11.06 531	10.96 531	11.27 532	11.96 533	13.59 530	6.78 528	8.19 529	6.03 527	7.09 526	7.93 526	7.73 529

PML	16.10 533	12.82 534	6.78 520	5.23 523	7.76 522	33.92 537	66.56 540	5.30 524	10.28 526	26.12 539	68.59 540	20.51 535	13.49 534	10.06 528	6.78 526	5.96 527	2.00 522	6.04 529	2.18 521	8.96 528	2.60 523

HaxPig	17.72 535	20.22 539	19.73 532	16.53 531	16.51 530	9.27 526	9.33 525	14.34 535	13.27 530	18.65 534	18.70 534	17.35 534	16.77 535	17.04 535	16.45 535	22.05 538	20.89 538	22.27 534	21.53 533	21.29 536	22.13 538

MEDIAN_ROB	21.21 536	24.62 540	23.47 537	19.58 532	19.65 535	13.22 529	10.96 526	17.88 536	17.00 536	22.14 538	22.02 536	20.86 536	20.36 536	21.06 536	19.71 536	25.63 539	24.13 539	26.21 536	25.20 535	25.17 537	25.38 539

CasAABBNet	23.10 537	19.86 536	20.64 534	22.47 536	22.73 536	38.41 538	55.50 539	26.89 538	28.70 539	20.61 536	22.15 537	22.08 537	22.75 537	23.99 537	27.36 539	13.59 533	16.48 536	12.14 530	14.27 531	15.95 533	15.53 535

LSM0	24.24 539	19.98 538	22.32 536	24.22 538	40.14 540	38.48 539	55.20 537	26.95 539	28.57 538	20.49 535	21.83 535	22.26 539	22.75 537	24.22 539	27.30 538	13.66 535	16.32 535	12.19 532	14.15 530	16.10 535	17.66 537

Selective-RAFT-Error	23.16 538	19.93 537	20.87 535	22.54 537	22.81 537	38.52 540	55.47 538	27.01 540	28.83 540	20.66 537	22.25 538	22.09 538	22.80 539	24.09 538	27.36 539	13.61 534	16.48 536	12.15 531	14.28 532	15.99 534	15.57 536

AVERAGE_ROB	25.43 540	29.06 541	27.24 538	24.63 539	24.20 539	17.73 533	12.61 527	22.29 537	21.39 537	26.79 540	26.16 539	25.20 540	24.64 540	25.07 540	23.53 537	29.96 540	28.40 540	30.60 537	29.58 536	29.72 538	29.84 540

test_example2	101.33 541	108.28 542	68.15 540	98.43 540	106.93 541	89.75 541	102.43 541	36.80 541	97.65 541	129.04 541	130.15 541	65.26 541	66.62 541	92.11 541	80.24 541	144.10 541	199.48 541	81.81 541	103.01 541	125.01 541	101.27 541

ccccc		256.29 543		354.40 542	364.36 542	149.10 542		152.89 542		153.93 542		164.00 542		268.02 542		390.55 542	349.22 542	244.59 542	219.82 542	412.30 542

ASD4		6.65 526

Low-res two-view benchmark