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.

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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

IGEV-RUCA	0.81 18	0.15 1	1.13 4	0.52 117	0.32 184	2.13 98	0.51 185	3.46 40	1.71 21	0.95 79	0.16 7	0.24 33	0.55 86	2.81 90	0.41 41	0.12 392	0.21 431	0.20 444	0.25 411	0.21 339	0.20 350

riskmin	1.88 126	0.15 1	2.11 79	1.38 240	0.88 285	2.40 125	0.04 19	5.93 188	6.10 251	2.25 105	1.34 51	6.06 288	5.08 351	2.78 89	1.01 168	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 193

Selective-IGEV	1.23 66	0.18 3	1.13 4	0.07 17	0.17 109	2.38 123	0.54 190	6.10 193	2.51 47	0.41 48	3.20 112	0.26 36	0.29 34	6.94 245	0.16 6	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.11 354	0.04 113	0.10 262

Reg-Stereo(zero)	1.60 95	0.19 4	2.59 120	0.45 109	0.47 226	1.64 53	0.23 112	3.22 27	5.87 235	4.29 159	3.01 104	4.49 236	1.64 180	2.47 84	1.16 183	0.00 1	0.08 345	0.00 1	0.13 360	0.01 11	0.10 262

RSM	1.21 64	0.20 5	1.30 11	0.12 31	0.06 24	2.48 132	0.51 185	3.78 59	2.74 65	0.48 57	2.38 89	2.18 139	0.28 30	6.77 231	0.56 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.07 180	0.05 175

EGLCR-Stereo	1.04 45	0.20 5	2.00 63	1.14 205	0.16 101	2.50 134	0.11 55	4.96 121	2.61 53	0.79 75	0.07 5	1.46 113	0.37 54	3.96 118	0.23 14	0.01 208	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 212

PSM-AAD	3.33 281	0.20 5	1.47 19	0.73 146	0.54 244	2.55 142	6.19 437	4.97 122	3.27 107	10.92 414	11.92 353	2.95 158	9.59 433	7.90 303	0.82 131	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	2.47 466

GrayStereo	3.74 312	0.20 5	1.94 54	1.55 265	0.60 250	3.12 219	8.22 459	5.76 178	3.32 113	10.40 403	16.66 407	5.81 283	8.60 420	6.57 218	1.37 199	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.63 455	0.02 42	0.04 142

knoymous	1.36 78	0.21 9	1.68 35	0.20 58	0.49 231	1.58 46	0.11 55	5.15 134	2.40 43	4.62 170	1.77 67	4.56 238	0.45 76	3.23 97	0.63 88	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

test-3	1.86 121	0.21 9	2.46 106	1.03 188	0.22 145	1.38 30	0.83 270	4.65 105	5.04 203	7.26 300	1.78 69	4.10 215	0.41 68	6.53 217	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 420	0.18 316	0.14 303

test_1	1.85 120	0.21 9	2.45 103	1.02 186	0.22 145	1.37 29	0.82 266	4.66 107	5.06 204	7.02 283	1.73 65	4.09 213	0.41 68	6.51 214	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 420	0.18 316	0.14 303

AIO-Stereo	0.94 28	0.22 12	1.20 9	0.06 14	0.08 46	2.36 119	0.62 215	5.50 167	2.61 53	0.30 21	3.32 115	0.41 63	0.25 20	1.12 24	0.17 8	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.35 437	0.06 163	0.12 288

test_3	1.88 126	0.22 12	2.75 141	0.96 178	0.22 145	1.28 23	0.77 254	4.62 100	5.87 235	6.55 264	1.84 71	4.28 226	0.45 76	6.48 211	0.76 116	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.28 419	0.17 305	0.14 303

MonSter	0.46 3	0.23 14	1.44 16	0.05 11	0.77 275	1.17 12	0.01 2	3.17 26	0.72 2	0.28 16	0.18 11	0.07 1	0.04 1	0.83 11	0.17 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 11	0.23 14	1.31 12	0.06 14	1.62 337	1.95 81	0.01 2	3.29 30	1.81 23	0.38 35	1.68 64	0.10 6	1.16 144	0.91 13	0.19 11	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18

ttt	3.86 325	0.23 14	2.34 97	2.22 370	1.68 345	4.36 306	0.28 125	12.45 394	11.09 393	6.90 280	11.85 351	4.08 212	3.28 252	8.47 346	7.85 398	0.06 364	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

RSM++	1.02 40	0.24 17	1.33 13	0.86 159	0.04 12	2.78 175	0.30 135	2.63 12	2.67 56	0.48 57	1.95 73	0.52 75	0.25 20	5.50 166	0.57 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 375	0.11 240	0.09 240

U	2.12 153	0.25 18	2.47 109	0.17 52	8.09 480	10.63 420	0.00 1	3.08 20	0.87 7	0.24 11	0.45 20	0.17 11	0.08 2	0.69 6	0.15 5	0.00 1	0.00 1	9.89 486	5.19 496	0.01 11	0.01 18

test_sample2	2.32 183	0.25 18	3.38 212	2.08 351	0.41 209	2.58 147	0.15 83	9.50 302	4.97 202	3.66 143	4.86 159	4.29 228	3.26 251	5.83 175	1.09 174	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

Any-RAFT	2.18 163	0.25 18	1.94 54	1.37 238	0.80 278	5.01 326	0.56 196	8.51 272	5.58 225	4.01 155	4.85 158	5.44 270	2.26 209	2.45 83	0.35 27	0.00 1	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CAS	2.24 168	0.25 18	1.86 43	11.21 483	3.86 436	1.67 56	0.02 13	3.87 64	2.67 56	0.41 48	1.63 60	0.24 33	0.27 28	1.50 43	0.74 109	9.43 491	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 478

rvit_stereo_0083	1.03 42	0.26 22	3.09 191	0.49 115	0.09 52	1.27 21	0.24 114	2.72 13	4.60 188	0.38 35	0.77 30	0.78 90	1.18 146	4.35 131	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

test_sample1	2.31 181	0.26 22	3.29 205	2.08 351	0.46 219	2.62 156	0.05 27	9.88 313	4.23 169	3.90 151	3.92 134	3.49 187	4.44 320	5.67 170	1.88 244	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MGS-Stereo	1.10 51	0.26 22	2.45 103	0.58 128	0.06 24	1.84 73	0.67 229	2.16 8	3.42 119	1.03 81	6.13 203	0.49 72	0.36 51	1.43 38	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 414	0.00 1

11t1	1.62 96	0.26 22	2.53 113	2.37 387	0.24 152	2.58 147	0.06 31	6.66 226	3.00 85	3.40 137	3.01 104	1.14 100	1.94 195	4.18 124	0.91 155	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

GMM-Stereo	3.32 279	0.27 26	2.52 112	0.82 153	0.48 228	2.27 110	4.91 424	5.06 128	3.08 92	7.06 287	16.72 408	6.21 292	3.70 277	7.60 284	1.16 183	0.04 343	0.00 1	0.00 1	0.04 317	0.10 221	4.45 473

rvit_stereo_0081	0.88 22	0.28 27	1.81 39	0.62 134	0.13 85	1.34 27	0.12 61	3.14 22	4.59 186	0.43 54	0.30 16	0.54 78	0.11 5	3.89 111	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 22	0.28 27	1.81 39	0.62 134	0.13 85	1.34 27	0.12 61	3.14 22	4.59 186	0.43 54	0.30 16	0.54 78	0.11 5	3.89 111	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

x	1.73 105	0.28 27	2.49 110	1.91 316	0.17 109	2.10 93	0.83 270	8.74 284	3.55 127	3.28 132	2.12 83	3.10 168	1.96 196	2.90 92	1.12 177	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MM-Stereo_test2	0.99 36	0.29 30	2.26 91	1.34 231	0.12 78	1.78 71	0.53 187	4.71 108	3.31 112	0.76 73	0.80 31	0.50 74	0.35 49	1.86 63	0.73 107	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.07 331	0.26 363	0.06 193

GREAT-IGEV	0.72 10	0.29 30	1.91 48	1.31 227	0.40 205	1.41 34	0.08 43	2.29 9	2.48 44	0.18 5	0.69 27	0.10 6	0.34 48	1.72 54	0.37 34	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.22 400	0.10 221	0.41 403

FoundationStereo	0.26 1	0.29 30	1.25 10	0.24 66	0.10 59	0.41 2	0.07 38	0.57 1	0.80 5	0.24 11	0.03 2	0.09 5	0.37 54	0.46 2	0.12 2	0.03 324	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 31	0.29 30	1.69 36	0.03 1	0.05 15	2.12 97	0.65 223	3.44 39	1.87 27	0.34 29	0.60 24	0.23 30	0.20 13	6.69 227	0.89 151	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.09 240
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 8	0.29 30	1.62 27	0.16 51	0.06 24	1.95 81	0.45 166	0.88 2	0.74 3	0.55 63	0.51 21	0.14 9	0.09 3	6.32 198	0.20 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

mmm	2.50 206	0.29 30	3.22 201	1.98 332	0.32 184	3.72 271	0.12 61	9.45 301	4.05 158	5.84 210	10.80 330	2.47 145	2.86 240	4.07 122	0.75 114	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.01 262	0.03 86	0.02 59

AEACV	0.80 15	0.29 30	1.70 37	0.96 178	0.24 152	2.03 88	0.88 284	3.50 43	0.88 8	0.34 29	0.20 12	0.29 43	2.01 197	1.77 59	0.33 23	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.29 420	0.10 221	0.09 240

GLC_STEREO	0.75 12	0.29 30	1.19 8	0.55 122	0.01 1	1.98 85	0.57 205	3.07 19	3.02 88	0.90 78	1.48 54	0.19 13	0.40 61	0.93 14	0.36 30	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

Prome-Stereo	3.65 306	0.29 30	1.92 50	0.91 165	0.49 231	2.07 90	4.75 422	4.41 85	3.23 105	9.32 378	20.63 437	4.06 211	7.19 396	7.70 291	1.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	4.72 477

SGStereo	0.69 7	0.30 39	1.15 6	0.25 68	0.12 78	1.26 19	0.29 129	1.87 6	0.62 1	0.50 60	0.51 21	0.08 3	0.11 5	6.67 226	0.09 1	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

1111x	4.25 357	0.30 39	4.31 285	1.47 252	0.37 199	5.10 327	0.32 137	12.86 407	9.82 369	6.01 222	9.73 308	8.78 350	5.97 372	9.43 393	10.39 436	0.06 364	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

qqq	1.93 134	0.30 39	2.96 170	1.40 242	0.05 15	1.96 84	0.39 152	8.45 267	3.33 114	3.06 125	3.84 130	4.67 241	2.70 227	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

s12784h	1.89 129	0.30 39	2.57 117	0.11 29	0.09 52	4.18 297	0.13 70	6.61 224	7.44 307	3.62 142	4.28 143	0.59 82	0.81 114	6.61 221	0.46 58	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

PAM	3.38 284	0.31 43	5.61 362	1.37 238	0.71 268	7.60 384	0.38 151	8.94 287	3.55 127	5.54 198	4.69 153	16.09 431	7.03 394	3.67 107	1.02 169	0.00 1	0.21 431	0.00 1	0.38 439	0.07 180	0.41 403

RAFT-Stereo-weight	1.67 98	0.31 43	1.57 23	0.97 181	0.15 94	3.19 226	0.77 254	5.06 128	6.19 261	4.96 181	3.38 121	2.83 154	0.35 49	2.87 91	0.74 109	0.01 208	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

ffm	2.90 240	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	4.53 93	10.19 375	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	8.00 309	0.46 58	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

ff1	3.45 294	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	4.53 93	10.19 375	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 404	9.35 424	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

mmx	3.86 325	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	12.18 390	10.66 388	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 404	9.35 424	0.05 355	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

xxx	3.86 325	0.31 43	3.98 265	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	12.18 390	10.66 388	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 404	9.35 424	0.05 355	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

PFNet+	2.35 186	0.31 43	3.69 240	0.79 150	0.17 109	3.15 224	0.75 250	4.52 92	6.30 263	7.90 327	6.34 216	2.53 146	1.18 146	7.72 294	1.62 222	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

KYRaft	3.59 302	0.31 43	1.84 42	0.76 148	0.46 219	2.29 111	4.04 406	4.75 110	3.25 106	8.93 369	19.47 430	6.62 306	5.07 350	7.79 298	0.71 103	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.04 113	5.38 480

SST-Stereo	2.75 224	0.31 43	2.78 147	1.33 229	0.33 189	3.99 290	0.82 266	5.60 170	3.93 147	10.92 414	6.19 207	5.00 255	4.23 305	8.66 357	0.74 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

xxxx	4.51 369	0.31 43	2.77 145	1.69 284	0.47 226	7.74 386	0.07 38	14.04 424	7.91 326	5.82 208	8.97 286	9.34 356	3.41 263	7.33 271	20.24 471	0.05 355	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

LG-Stereo	0.79 14	0.32 53	3.96 260	0.04 9	0.15 94	1.19 14	0.18 96	3.52 46	2.95 76	0.32 28	1.77 67	0.22 29	0.14 9	0.39 1	0.43 46	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

PAM_32	3.50 295	0.32 53	5.22 342	1.32 228	0.53 242	7.49 378	0.39 152	9.52 305	3.91 145	5.22 190	5.28 183	16.75 437	7.44 400	4.61 138	0.90 154	0.00 1	0.20 428	0.00 1	0.39 442	0.09 210	0.39 398

dual_stereo	0.56 5	0.32 53	1.08 3	0.07 17	0.11 68	0.77 6	0.03 17	3.60 47	1.17 17	0.12 1	0.03 2	0.20 17	0.11 5	2.77 88	0.51 73	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.16 367	0.00 1	0.02 59

rvit_stereo_0075_2	2.00 143	0.32 53	5.49 354	0.60 131	1.98 365	1.77 69	0.10 51	7.24 243	5.70 228	2.90 121	4.06 136	3.11 169	0.56 88	5.32 160	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.16 325

AE-Stereo	1.44 83	0.32 53	2.69 131	1.58 270	0.20 138	2.24 108	0.59 207	6.01 189	5.70 228	1.18 90	3.17 111	1.02 96	0.78 111	1.73 55	0.83 132	0.02 288	0.18 418	0.00 1	0.29 420	0.11 240	0.07 212

CASnet	0.98 32	0.32 53	1.62 27	0.65 140	0.07 32	2.11 95	0.14 77	3.50 43	4.03 154	3.77 149	1.41 52	0.31 48	0.29 34	0.80 10	0.57 79	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 100	0.32 53	3.29 205	0.92 169	0.18 123	3.89 284	0.06 31	4.22 77	4.00 151	1.47 93	1.98 74	3.07 167	2.81 236	6.35 202	0.89 151	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.21 394	0.05 139	0.00 1

DisPM	2.43 194	0.32 53	3.04 180	1.76 294	0.18 123	3.46 238	0.65 223	5.13 131	4.88 199	8.59 356	7.04 238	2.84 155	1.03 129	8.85 370	0.83 132	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

BUS	2.49 203	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 219	7.12 369	0.50 182	9.05 289	4.69 191	6.11 230	6.15 204	5.29 264	0.83 115	3.91 113	1.77 236	0.01 208	0.03 258	0.03 389	0.00 1	0.04 113	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 216	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 219	7.13 371	1.63 346	9.05 289	4.69 191	6.11 230	6.15 204	6.26 293	2.54 218	3.91 113	1.91 246	0.01 208	0.03 258	0.03 389	0.00 1	0.04 113	0.00 1

psmg	3.10 256	0.32 53	3.05 185	0.54 119	0.46 219	8.68 394	2.84 380	9.87 312	4.69 191	8.08 332	8.69 278	6.26 293	2.54 218	3.91 113	1.91 246	0.01 208	0.04 287	0.06 412	0.00 1	0.11 240	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 262	0.61 212	6.37 209	3.08 92	9.14 372	17.44 421	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

RAFT-Stereo	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 262	0.61 212	6.37 209	3.08 92	9.14 372	17.44 421	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 351	0.32 53	2.76 144	0.63 137	0.69 263	6.95 366	1.69 350	11.96 378	8.36 340	8.83 363	12.17 360	15.18 423	4.21 303	6.91 241	3.30 310	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 439	0.32 53	9.03 424	4.18 460	2.42 387	26.86 485	6.14 436	19.36 472	13.52 418	27.09 479	22.75 447	9.47 359	4.74 336	15.06 456	6.34 377	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 296

SGM-Forest	4.96 377	0.32 53	2.84 156	1.21 210	0.64 257	10.23 413	6.64 448	11.55 365	10.98 392	10.94 416	13.59 379	11.65 396	4.30 312	8.94 374	4.63 350	0.11 388	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.46 414
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LGtest1	0.42 2	0.33 69	1.42 15	0.13 45	0.16 101	0.98 8	0.01 2	2.30 10	0.96 10	0.21 9	0.07 5	0.08 3	0.10 4	1.10 22	0.31 21	0.01 208	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 15	0.33 69	2.51 111	0.25 68	0.53 242	1.93 79	0.27 124	5.07 130	1.05 12	0.47 56	0.68 26	0.64 84	0.22 17	0.95 16	0.65 90	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.19 387	0.03 86	0.16 325

UGAM-zero	3.51 296	0.33 69	4.44 293	0.88 161	0.65 258	3.52 253	0.16 88	11.35 359	2.71 60	5.09 187	5.82 194	15.28 424	9.14 428	8.38 340	1.61 221	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.46 450	0.02 42	0.19 344

MIF-Stereo (partial)	1.29 73	0.33 69	3.02 175	0.03 1	1.12 309	1.26 19	0.13 70	4.46 88	3.75 135	0.35 31	2.39 90	0.31 48	0.74 103	6.09 183	1.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.04 142

UniTT-Stereo	0.83 19	0.33 69	1.98 59	0.92 169	1.27 318	0.54 4	0.11 55	1.35 3	2.94 75	1.67 97	2.09 78	0.20 17	0.31 44	1.57 46	1.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.01 18

NF-Stereo	2.24 168	0.33 69	3.00 171	2.04 346	0.10 59	3.46 238	0.43 161	6.51 221	3.17 99	6.84 273	5.24 178	2.67 152	1.34 156	8.17 330	1.53 212	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

OCTAStereo	2.24 168	0.33 69	3.03 177	2.04 346	0.10 59	3.45 237	0.43 161	6.50 218	3.17 99	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.33 154	8.18 331	1.56 216	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RAFT_R40	2.71 220	0.33 69	3.00 171	1.26 216	0.30 175	3.83 282	1.00 302	5.69 174	4.29 170	9.69 386	6.33 215	5.02 257	4.02 295	8.58 352	0.86 141	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

RE-Stereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 346	0.10 59	3.47 240	0.43 161	6.50 218	3.18 102	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.34 156	8.18 331	1.58 218	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.01 18

TVStereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 346	0.10 59	3.47 240	0.43 161	6.50 218	3.18 102	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.34 156	8.18 331	1.58 218	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.01 18

CFNet-RSSM	2.11 152	0.33 69	2.71 135	1.04 193	0.30 175	3.21 228	0.41 157	6.67 227	6.96 290	5.62 200	4.58 151	5.40 269	1.71 183	1.86 63	0.87 143	0.00 1	0.08 345	0.00 1	0.32 430	0.02 42	0.02 59

Gwc-CoAtRS	2.02 146	0.33 69	2.61 123	1.04 193	0.30 175	3.56 255	0.40 156	5.89 187	5.94 241	5.08 186	5.01 164	5.55 272	1.72 184	1.60 48	0.91 155	0.01 208	0.09 354	0.00 1	0.25 411	0.01 11	0.02 59

FACV-RUCA	2.21 166	0.34 81	3.59 231	1.30 225	2.90 399	2.22 107	1.25 323	7.98 258	5.71 232	3.59 141	7.21 242	1.14 100	1.60 178	3.12 96	1.46 206	0.01 208	0.03 258	0.10 426	0.04 317	0.35 392	0.17 330

LoS	0.91 27	0.34 81	2.10 78	0.38 101	0.13 85	2.47 130	0.26 121	5.00 126	2.74 65	0.89 77	0.21 13	0.49 72	0.36 51	1.97 69	0.67 95	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 142	0.34 81	2.71 135	0.26 70	0.06 24	2.29 111	0.48 170	4.89 116	14.65 426	2.81 118	5.51 189	0.78 90	3.21 250	1.44 39	0.33 23	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

DCANet-4	2.03 147	0.34 81	5.30 346	0.31 79	0.18 123	1.69 60	0.12 61	4.95 119	8.55 348	5.78 203	5.17 168	1.12 99	2.82 237	2.11 76	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 334

tt	83.26 523	0.34 81	99.99 531	79.40 523	93.18 524	100.00 531	100.00 531	100.00 534	99.95 528	60.33 515	47.63 502	99.98 533	99.96 529	99.98 531	100.00 534	92.42 525	99.82 529	73.83 525	73.63 522	88.42 525	56.35 520

test_4	2.38 190	0.34 81	2.68 129	0.08 22	0.11 68	3.69 266	1.14 316	3.33 33	3.34 117	4.03 156	17.35 420	3.31 177	0.51 80	6.28 193	1.15 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 354	0.16 292	0.01 18

AAGNet	3.41 289	0.34 81	2.45 103	1.78 298	0.39 203	3.69 266	1.05 307	4.79 111	4.61 189	9.62 384	7.74 261	4.98 251	6.38 379	7.34 272	13.02 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

PSM-softLoss	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 302	0.17 109	2.74 168	0.39 152	6.17 199	2.92 73	6.26 244	6.29 213	2.96 159	0.97 124	8.68 358	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

KMStereo	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 302	0.17 109	2.74 168	0.39 152	6.17 199	2.92 73	6.26 244	6.29 213	2.96 159	0.97 124	8.68 358	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

FENet	2.19 164	0.34 81	3.04 180	2.05 350	0.26 162	2.82 189	0.13 70	7.02 240	5.55 222	4.97 182	1.94 72	4.91 250	3.39 260	4.71 139	2.50 282	0.02 288	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 352

SMoEStereo_RVC	0.95 29	0.35 91	1.37 14	0.63 137	0.07 32	2.07 90	0.16 88	2.88 16	1.68 20	0.30 21	1.23 48	0.19 13	0.28 30	6.80 232	0.84 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.13 296

tt45	1.09 50	0.35 91	1.49 20	0.39 102	0.23 150	3.50 247	0.14 77	3.35 34	1.81 23	0.36 32	2.04 76	0.27 38	0.26 26	6.84 235	0.63 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.03 98

Pointernet	0.84 20	0.35 91	2.00 63	0.12 31	0.13 85	1.77 69	0.06 31	4.87 115	2.53 49	0.14 3	2.11 80	0.76 89	0.44 75	1.02 19	0.32 22	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.15 364	0.02 42	0.01 18

CES	1.56 91	0.35 91	1.44 16	0.42 105	7.70 479	2.66 164	0.13 70	4.89 116	2.53 49	0.25 13	1.10 40	0.33 55	0.31 44	1.61 49	0.58 83	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.54 416	6.26 481

iRaft-Stereo_20w	2.56 208	0.35 91	4.98 323	0.37 98	0.67 261	3.47 240	0.59 207	12.57 402	3.89 143	6.10 229	6.23 210	1.49 114	2.24 205	6.65 224	0.86 141	0.00 1	0.19 424	0.00 1	0.33 432	0.08 192	0.22 354

DAS	3.74 312	0.35 91	5.19 340	1.99 334	3.74 428	2.36 119	3.22 389	7.77 251	9.27 358	8.70 357	12.08 356	4.45 233	5.43 361	8.39 341	1.71 230	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

SepStereo	3.78 318	0.35 91	5.19 340	1.99 334	3.74 428	2.36 119	3.22 389	7.77 251	9.27 358	8.70 357	12.08 356	4.45 233	5.43 361	9.18 383	1.71 230	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

NRIStereo	2.14 156	0.35 91	2.65 128	1.10 198	0.14 90	3.05 211	0.86 281	5.35 157	3.18 102	6.24 241	3.36 120	4.17 219	1.82 193	8.12 323	2.01 254	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.19 344

CRE-IMP	1.95 136	0.35 91	2.68 129	0.27 74	0.17 109	3.90 285	0.85 280	5.14 132	2.87 71	5.74 202	4.14 139	3.49 187	0.83 115	6.40 203	1.80 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.19 344

cross-raft	2.03 147	0.35 91	2.78 147	1.10 198	0.16 101	3.77 278	0.48 170	7.03 241	3.75 135	5.06 185	5.55 190	6.26 293	1.41 160	1.75 56	0.89 151	0.01 208	0.07 334	0.00 1	0.19 387	0.03 86	0.03 98

MM-Stereo_test1	1.57 92	0.36 101	2.19 89	1.17 208	0.35 194	2.39 124	0.56 196	4.53 93	5.21 210	3.67 144	1.65 62	0.40 60	0.84 118	6.90 240	0.80 129	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.31 380	0.03 98

MSKI-zero shot	2.00 143	0.36 101	2.15 80	0.81 151	0.25 155	2.69 166	0.29 129	6.16 197	2.34 42	4.31 160	7.52 249	3.70 199	0.25 20	8.42 344	0.41 41	0.01 208	0.13 391	0.00 1	0.25 411	0.03 86	0.02 59

RAFT-Test	2.17 161	0.36 101	3.40 216	1.05 195	0.34 191	4.90 323	0.69 234	6.27 203	3.98 149	4.65 174	7.02 235	6.30 296	1.12 134	1.81 60	0.99 165	0.01 208	0.17 414	0.00 1	0.34 434	0.02 42	0.02 59

MC-Stereo	1.47 85	0.36 101	2.54 114	1.99 334	0.12 78	1.90 76	0.12 61	4.47 90	2.83 69	3.31 135	3.44 124	0.56 80	1.47 164	5.39 163	0.47 64	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.21 394	0.07 180	0.04 142

FTStereo	4.55 373	0.36 101	2.18 88	0.94 172	0.38 201	2.60 152	8.82 462	4.98 124	3.17 99	10.88 413	30.35 471	5.60 277	7.60 406	7.62 286	1.55 215	0.17 406	0.00 1	0.05 408	0.00 1	0.03 86	3.80 471

pcwnet_v2	4.20 351	0.36 101	8.53 420	1.33 229	1.12 309	3.43 236	0.41 157	12.85 406	14.16 421	9.90 392	14.29 387	5.90 285	3.03 244	6.20 190	2.06 258	0.01 208	0.05 301	0.04 401	0.02 285	0.16 292	0.18 334

test_xeample	4.13 345	0.36 101	2.75 141	1.23 212	0.51 237	3.96 289	0.13 70	12.63 403	7.65 313	7.49 310	10.86 334	3.29 176	3.36 255	6.71 229	21.53 476	0.02 288	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

999	1.25 69	0.37 108	1.63 29	1.15 206	0.34 191	3.03 209	0.66 226	3.41 37	2.27 34	0.30 21	3.20 112	0.19 13	0.25 20	7.23 266	0.85 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.01 18

DCVSM-stereo	3.13 258	0.37 108	2.95 168	1.51 256	0.80 278	2.75 173	0.49 180	6.79 232	5.25 211	11.43 422	5.57 191	10.79 382	5.30 355	5.25 157	2.95 296	0.03 324	0.09 354	0.03 389	0.00 1	0.12 257	0.09 240

test_sample3	2.87 237	0.37 108	4.45 294	1.95 327	0.59 248	4.69 318	0.16 88	11.50 364	6.45 273	5.82 208	6.44 218	3.76 202	2.64 223	6.01 181	2.41 279	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 175

trnet	0.99 36	0.37 108	1.89 46	0.08 22	0.19 133	1.68 59	0.02 13	4.12 75	6.41 270	0.70 70	1.57 57	0.46 69	0.67 97	1.15 26	0.41 41	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

DEmStereo	3.79 319	0.37 108	3.69 240	0.17 52	0.17 109	5.28 333	2.54 369	4.35 80	3.70 131	8.21 340	20.15 432	5.13 261	10.38 439	7.65 287	3.85 333	0.01 208	0.01 153	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.06 193

PMTNet	1.41 81	0.37 108	2.06 68	0.26 70	0.15 94	2.94 201	0.34 143	3.39 35	5.33 215	1.00 80	1.27 49	0.28 42	0.93 121	4.04 121	0.74 109	5.00 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.01 18

Occ-G	0.98 32	0.38 114	1.82 41	0.15 48	0.18 123	1.45 36	0.69 234	3.15 24	2.25 33	1.45 92	0.59 23	5.06 258	0.54 85	0.75 8	0.77 122	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.17 375	0.16 292	0.01 18

ICVP	2.32 183	0.38 114	2.89 166	0.92 169	0.70 267	2.55 142	0.87 283	9.97 316	3.99 150	4.13 157	8.97 286	2.71 153	1.69 182	2.52 85	3.52 324	0.05 355	0.24 442	0.01 341	0.01 262	0.11 240	0.13 296
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 220	0.38 114	5.96 371	2.25 371	2.20 378	1.54 45	0.21 106	5.44 163	3.05 89	2.28 107	16.16 400	7.03 312	0.24 19	6.19 188	0.79 126	0.00 1	0.15 402	0.00 1	0.23 403	0.13 271	0.04 142

GES	2.49 203	0.38 114	4.29 284	1.58 270	0.05 15	4.58 315	1.07 310	9.70 309	3.39 118	5.21 189	6.64 221	1.84 129	3.36 255	4.86 142	2.54 285	0.06 364	0.01 153	0.06 412	0.01 262	0.12 257	0.03 98

S2M2	0.46 3	0.39 118	1.17 7	0.37 98	0.17 109	1.14 10	0.01 2	1.46 4	1.83 25	0.19 7	0.87 33	0.13 8	0.19 12	0.57 3	0.43 46	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.21 339	0.00 1

SMFormer	3.54 298	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	3.51 320	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

tta	3.54 298	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	3.51 320	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

qqq1	3.38 284	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	0.30 18	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

fff1	3.38 284	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	0.30 18	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

PCWNet_CMD	2.99 247	0.39 118	4.02 268	0.39 102	0.26 162	2.53 138	0.15 83	9.24 295	9.22 356	7.12 290	11.53 348	6.94 310	2.41 214	4.02 120	1.33 195	0.01 208	0.02 209	0.02 372	0.00 1	0.05 139	0.07 212

anonymousdsp2	1.78 109	0.39 118	3.40 216	1.10 198	0.04 12	3.63 259	0.50 182	7.80 253	2.77 67	2.91 122	2.88 101	3.17 172	1.01 126	5.15 156	0.43 46	0.00 1	0.01 153	0.02 372	0.15 364	0.05 139	0.12 288

DeepStereo_RVC	2.05 149	0.39 118	2.87 163	0.14 46	0.17 109	3.51 250	0.70 237	5.21 138	3.00 85	6.27 246	4.13 138	3.47 185	4.53 327	4.81 141	1.49 208	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 334

CREStereo++_RVC	1.59 93	0.39 118	2.26 91	0.36 96	0.01 1	1.67 56	0.01 2	2.95 17	8.12 332	3.69 146	7.44 248	0.47 70	0.32 46	0.74 7	0.39 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 484	0.00 1	0.00 1
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
MSMDNet	2.99 247	0.39 118	4.02 268	0.40 104	0.25 155	2.53 138	0.16 88	9.35 299	9.25 357	7.08 288	11.39 343	6.93 309	2.43 215	4.01 119	1.34 197	0.01 208	0.02 209	0.02 372	0.00 1	0.05 139	0.07 212

AIO_test	0.90 26	0.40 128	1.67 33	0.14 46	0.16 101	2.97 203	0.83 270	3.61 48	2.67 56	0.29 18	0.71 28	1.50 115	0.29 34	2.37 80	0.13 3	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.08 336	0.03 86	0.03 98

test_sample5	2.91 242	0.40 128	4.33 286	1.81 302	0.50 234	3.33 232	0.17 93	11.27 355	6.55 277	6.18 236	8.35 273	3.65 194	2.71 230	6.61 221	2.15 263	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 175

test_sample4	2.87 237	0.40 128	4.54 300	1.80 300	0.54 244	3.95 288	0.15 83	11.48 363	6.49 276	6.33 253	6.81 226	3.68 198	2.65 225	6.11 184	2.36 275	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 175

DualNet	3.05 250	0.40 128	4.33 286	1.81 302	0.50 234	3.33 232	0.17 93	11.27 355	6.55 277	6.50 260	10.86 334	3.65 194	2.71 230	6.61 221	2.15 263	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 175

Patchmatch Stereo++	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 273	0.66 226	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.32 144	3.46 182	1.52 170	6.88 237	0.70 99	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 240
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 126	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.75 276	0.71 240	5.23 139	2.96 79	5.86 211	4.33 146	3.45 180	1.51 165	5.40 164	0.69 97	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 240

PFNet	2.93 243	0.40 128	5.51 357	2.13 359	0.84 282	3.11 218	0.75 250	6.78 231	4.79 197	9.98 394	6.00 197	4.78 245	2.13 201	8.33 338	2.11 259	0.19 410	0.06 318	0.00 1	0.11 354	0.20 328	0.35 393

Pruner-Stereo	2.49 203	0.40 128	2.46 106	1.80 300	0.25 155	3.51 250	0.77 254	6.03 190	4.92 200	8.91 366	6.09 199	4.45 233	1.11 133	6.99 248	2.11 259	0.02 288	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.01 11	0.04 142

iGMRVC	1.96 139	0.40 128	2.88 164	0.12 31	0.19 133	3.74 273	0.73 245	5.23 139	2.97 83	5.87 216	4.37 150	3.48 186	1.52 170	6.73 230	0.74 109	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

iRAFT	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 273	0.66 226	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.32 144	3.46 182	1.52 170	6.88 237	0.70 99	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 240

222	5.36 385	0.40 128	2.72 137	1.50 253	0.48 228	6.15 349	0.07 38	13.73 421	8.06 329	8.79 360	11.03 338	3.71 200	4.21 303	7.47 279	38.74 506	0.03 324	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 175

test_sample6	3.14 260	0.41 139	4.42 291	1.92 320	0.49 231	3.25 229	0.21 106	11.30 357	6.69 281	6.50 260	10.86 334	4.03 209	2.93 243	7.06 254	2.65 287	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 193

testlalala	1.50 88	0.41 139	1.67 33	0.98 182	0.31 181	4.00 291	0.90 289	5.26 150	2.17 30	6.56 265	3.61 128	1.74 124	0.38 57	1.21 30	0.42 45	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.29 420	0.01 11	0.01 18

ROB_FTStereo_v2	1.91 132	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.19 133	3.71 268	0.73 245	5.23 139	2.95 76	5.86 211	4.36 149	3.46 182	1.51 165	5.86 176	0.69 97	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

HUI-Stereo	1.80 112	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.18 123	3.72 271	0.65 223	5.23 139	2.97 83	5.87 216	4.34 147	3.45 180	1.52 170	3.93 116	0.65 90	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.10 262

IRAFT_RVC	2.85 231	0.41 139	3.32 208	2.09 354	0.41 209	2.92 199	5.22 429	6.41 214	3.63 130	6.53 263	5.48 188	5.09 259	4.88 345	8.20 334	2.15 263	0.01 208	0.17 414	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.04 142

RAFT-345	3.27 268	0.41 139	2.88 164	1.02 186	0.21 141	2.63 158	0.48 170	3.76 58	5.51 220	7.35 305	24.88 456	4.25 222	1.76 191	8.15 326	2.13 261	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

model_zeroshot	1.52 89	0.42 145	4.10 277	1.25 215	0.11 68	3.04 210	0.14 77	5.79 182	2.84 70	3.12 127	3.65 129	2.05 137	0.42 73	2.38 81	0.71 103	0.01 208	0.10 366	0.00 1	0.20 390	0.02 42	0.04 142

RAStereo	0.68 6	0.42 145	3.15 196	0.18 57	0.52 241	1.17 12	0.02 13	3.16 25	0.98 11	0.51 61	1.43 53	0.16 10	0.22 17	0.75 8	0.83 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

MoCha-V2	1.41 81	0.42 145	2.61 123	0.81 151	0.23 150	2.53 138	0.20 103	4.81 112	3.16 96	0.82 76	3.15 110	0.30 44	1.61 179	6.66 225	0.40 40	0.00 1	0.20 428	0.00 1	0.24 406	0.05 139	0.02 59

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 70	0.42 145	2.36 99	0.59 130	1.26 316	2.43 128	0.01 2	3.29 30	7.76 321	1.71 98	2.78 99	0.27 38	0.32 46	1.16 28	0.58 83	0.04 343	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.10 262

hknet	3.31 273	0.42 145	4.68 310	0.46 110	1.17 312	7.13 371	1.63 346	9.05 289	6.91 288	6.11 230	6.15 204	9.66 361	2.85 239	7.48 280	2.45 281	0.01 208	0.03 258	0.03 389	0.00 1	0.04 113	0.00 1

LCNet	2.85 231	0.42 145	1.90 47	0.95 176	0.56 246	2.07 90	1.60 344	4.99 125	3.57 129	6.05 224	10.59 325	4.59 239	6.79 390	7.46 277	0.72 105	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.77 462	0.30 375	3.57 469

ROB_FTStereo	1.90 130	0.42 145	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.71 268	0.75 250	5.24 145	2.95 76	5.87 216	4.26 142	3.41 178	1.51 165	5.80 173	0.65 90	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

RAFT-IKP	1.90 130	0.42 145	2.83 154	0.12 31	0.18 123	3.50 247	0.64 220	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.34 147	3.50 189	1.51 165	5.99 180	0.76 116	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

CFNet_pseudo	2.81 228	0.42 145	4.04 271	0.33 87	0.24 152	2.59 150	0.12 61	8.20 262	7.66 314	7.04 286	10.42 321	6.56 303	2.05 199	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.05 139	0.07 212

CREStereo	0.98 32	0.42 145	1.86 43	0.07 17	0.22 145	1.65 54	0.02 13	4.07 71	6.33 266	0.72 71	1.54 56	0.43 66	0.64 95	1.22 31	0.44 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
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
ccs_rob	2.81 228	0.42 145	4.06 273	0.33 87	0.25 155	2.59 150	0.12 61	8.19 261	7.68 315	7.02 283	10.37 320	6.54 299	2.06 200	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.05 139	0.07 212

WCG-NET	1.24 67	0.43 156	1.46 18	0.33 87	0.08 46	2.14 99	1.08 313	3.09 21	6.86 287	2.73 115	3.43 123	0.74 87	0.94 123	0.89 12	0.33 23	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.05 175

IGEV-Stereo+	1.69 100	0.43 156	1.59 25	0.37 98	3.10 402	2.10 93	0.07 38	1.86 5	0.91 9	0.39 42	0.03 2	0.20 17	0.41 68	7.05 251	0.16 6	0.02 288	0.07 334	0.00 1	0.18 382	5.14 475	9.77 496

PSMNet-ADL	2.98 246	0.43 156	2.41 100	1.43 247	0.40 205	5.94 346	0.28 125	8.45 267	5.13 207	3.36 136	6.77 224	8.41 342	4.61 330	7.20 265	4.55 349	0.02 288	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

DRaft	3.74 312	0.43 156	2.60 121	0.12 31	0.15 94	4.76 319	1.34 332	5.33 156	4.31 171	10.30 399	21.91 441	3.27 175	8.83 422	7.36 274	3.66 328	0.05 355	0.10 366	0.00 1	0.14 361	0.10 221	0.14 303

test_xeample3	1.08 49	0.43 156	3.39 214	0.49 115	0.05 15	2.58 147	0.93 292	3.32 32	1.77 22	0.23 10	0.23 14	0.19 13	0.28 30	6.34 200	0.85 136	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.26 418	0.06 163	0.10 262

SFCPSM	3.29 270	0.43 156	5.11 333	0.34 92	0.94 293	8.48 390	2.15 362	14.51 431	5.29 212	7.00 282	7.65 257	3.43 179	2.59 222	5.11 154	2.37 276	0.01 208	0.03 258	0.01 341	0.07 331	0.13 271	0.15 313

GIP-stereo	0.70 8	0.44 162	1.70 37	1.52 258	0.75 271	1.48 37	0.05 27	4.18 76	1.10 13	0.18 5	0.42 19	0.58 81	0.38 57	0.65 5	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

gcap-zeroshot	1.87 125	0.44 162	4.24 281	0.53 118	0.51 237	3.12 219	0.75 250	6.42 215	3.91 145	3.75 148	1.67 63	7.79 327	0.55 86	2.61 86	0.53 75	0.02 288	0.21 431	0.00 1	0.23 403	0.00 1	0.05 175

testlalala2	2.15 158	0.44 162	2.44 102	9.24 478	6.30 470	3.64 260	0.18 96	4.63 101	2.55 52	3.73 147	4.17 140	3.14 170	0.51 80	1.08 21	0.26 16	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.44 449	0.11 240	0.03 98

CFNet_ucs	3.07 252	0.44 162	4.05 272	0.54 119	0.37 199	3.08 212	0.19 99	9.80 311	8.49 346	7.64 315	12.62 367	5.67 278	1.76 191	4.96 149	1.51 209	0.00 1	0.04 287	0.01 341	0.00 1	0.09 210	0.11 275

CASS	2.44 196	0.44 162	3.56 229	0.85 158	0.38 201	3.14 221	0.22 108	9.64 307	4.00 151	6.78 269	7.62 255	3.57 192	3.58 270	3.80 110	1.10 175	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 107	0.44 162	6.37 384	0.33 87	0.50 234	4.33 302	0.54 190	4.43 86	2.48 44	2.21 103	3.24 114	1.53 117	1.14 137	5.64 167	1.29 192	0.17 406	0.23 437	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 313

EAI-Stereo	2.31 181	0.44 162	2.72 137	0.68 143	0.56 246	3.51 250	2.62 374	11.42 361	4.14 165	2.09 102	7.23 244	1.21 103	0.91 119	5.67 170	1.51 209	0.01 208	0.25 443	0.00 1	0.88 464	0.04 113	0.26 375

H2IRNET	2.16 159	0.45 169	2.60 121	1.22 211	0.03 10	1.98 85	0.13 70	4.73 109	7.04 295	1.15 87	7.79 263	5.88 284	3.39 260	4.97 150	1.45 205	0.01 208	0.00 1	0.04 401	0.17 375	0.19 324	0.03 98

IGEVStereo-DCA	1.06 48	0.45 169	2.06 68	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.06 163	0.06 193

rrr	1.05 46	0.45 169	3.18 198	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.95 298	3.49 42	1.12 14	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 394	0.06 163	0.10 262

CrosDoStereo	3.96 335	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 230	11.63 480	5.76 178	4.45 178	9.04 370	16.58 405	4.99 252	7.45 401	8.04 312	3.72 329	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.16 292	0.10 262

DeepStereo_LL	3.96 335	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 230	11.63 480	5.76 178	4.45 178	9.04 370	16.58 405	4.99 252	7.45 401	8.04 312	3.72 329	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.16 292	0.10 262

test-1	1.82 117	0.45 169	5.42 349	0.89 163	0.41 209	2.14 99	0.56 196	5.75 176	4.15 166	3.28 132	5.11 166	3.61 193	0.70 99	1.53 45	1.56 216	0.02 288	0.34 449	0.00 1	0.08 336	0.02 42	0.30 387

RAFT-RH_RVC	3.96 335	0.46 175	2.93 167	1.55 265	0.42 212	3.14 221	0.14 77	3.70 50	5.98 245	11.25 420	32.23 475	5.29 264	1.68 181	8.13 324	2.14 262	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.03 299	0.01 11	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 271	0.46 175	2.62 125	2.08 351	1.01 302	5.60 337	0.74 248	10.37 329	11.48 400	5.15 188	8.43 275	5.67 278	1.73 185	7.97 308	2.34 272	0.02 288	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.14 303

test_sample7	3.30 271	0.47 177	3.43 221	1.98 332	0.35 194	4.33 302	1.88 356	10.66 336	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	6.58 219	1.62 222	0.06 364	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 193

GMOStereo	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

error version	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

test-v	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

test-2	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

UPFNet	3.82 322	0.47 177	4.34 289	2.21 367	3.38 413	7.26 373	2.69 376	9.89 314	5.96 242	7.98 330	7.53 250	7.89 330	3.15 248	7.72 294	5.88 372	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.06 193

ac_64	3.70 310	0.47 177	3.50 225	2.87 412	3.50 419	5.91 345	0.72 244	10.17 326	4.34 172	8.16 335	5.80 193	10.82 383	5.64 367	7.08 255	4.73 352	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.14 303

UGAM	3.90 329	0.48 184	4.69 311	0.17 52	0.08 46	3.67 262	1.22 321	4.81 112	14.45 423	4.59 169	11.94 354	14.20 415	3.80 287	9.92 403	3.61 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.32 384	0.07 212

EKT-Stereo	1.91 132	0.48 184	2.77 145	2.19 364	4.36 446	1.42 35	0.24 114	4.63 101	3.51 123	2.94 123	3.47 125	3.55 191	2.25 207	5.26 158	0.85 136	0.04 343	0.12 381	0.00 1	0.09 347	0.06 163	0.05 175

testlalala_base	3.12 257	0.48 184	2.79 151	2.14 360	1.98 365	4.13 296	0.64 220	6.16 197	2.09 29	2.38 108	4.08 137	1.80 126	0.50 79	1.65 50	0.72 105	12.33 499	2.33 481	0.00 1	0.31 428	14.56 493	1.32 448

GwcNet-ADL	2.65 215	0.48 184	3.84 257	0.82 153	0.33 189	2.04 89	0.69 234	8.07 259	9.42 361	6.05 224	6.66 222	4.14 217	1.73 185	5.40 164	3.01 298	0.08 378	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

SCV_C0	1.40 80	0.49 188	3.06 190	0.12 31	0.21 141	2.29 111	0.09 48	6.46 217	3.81 139	0.63 67	2.00 75	0.24 33	0.41 68	7.31 269	0.43 46	0.01 208	0.05 301	0.00 1	0.21 394	0.16 292	0.07 212

GCAP-BAT	1.77 108	0.49 188	2.78 147	0.66 141	0.16 101	3.76 277	0.80 262	3.72 56	3.27 107	3.68 145	5.03 165	3.66 196	0.56 88	5.82 174	0.65 90	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.24 406	0.01 11	0.01 18

TANstereo	1.20 62	0.49 188	2.04 66	0.34 92	0.10 59	1.80 72	0.01 2	3.40 36	4.10 162	4.37 162	4.82 156	0.41 63	0.70 99	0.94 15	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET（raft）	1.49 87	0.50 191	1.55 21	0.21 61	0.08 46	2.15 101	1.01 304	2.72 13	6.26 262	2.79 116	3.06 109	4.38 231	1.04 131	3.53 104	0.26 16	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.08 227

IGEV_Zeroshot_test	2.13 155	0.50 191	4.91 320	1.41 245	0.18 123	2.62 156	0.36 145	7.80 253	3.87 141	5.04 184	5.42 186	4.77 244	1.03 129	3.43 102	0.79 126	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.18 382	0.17 305	0.04 142

GANet-ADL	2.20 165	0.50 191	3.27 204	2.02 341	0.11 68	2.21 106	0.48 170	8.64 281	6.79 285	4.56 168	5.83 195	3.98 207	1.27 153	2.68 87	1.43 202	0.04 343	0.08 345	0.02 372	0.00 1	0.15 285	0.03 98

ASMatch	3.32 279	0.50 191	3.32 208	1.72 290	0.45 218	1.93 79	0.68 230	6.42 215	3.89 143	6.18 236	22.30 444	4.61 240	4.82 343	7.65 287	1.70 229	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.01 11	0.18 334

DSFCA	4.21 353	0.50 191	5.45 352	1.34 231	1.68 345	7.04 367	4.51 417	10.73 340	7.00 292	10.78 411	6.80 225	8.48 346	4.63 331	9.91 402	5.12 358	0.02 288	0.06 318	0.02 372	0.03 299	0.08 192	0.03 98

fffy	1.13 58	0.51 196	2.15 80	1.01 185	0.09 52	2.30 116	0.19 99	4.07 71	1.13 16	0.16 4	2.66 94	0.20 17	0.38 57	6.98 247	0.35 27	0.00 1	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.14 281	0.16 325

rvit_stereo_0081_aga	0.76 13	0.51 196	3.29 205	0.11 29	0.25 155	1.73 68	0.22 108	3.68 49	2.54 51	0.26 15	0.16 7	0.27 38	0.30 41	1.31 32	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 142

rvit_stereo_0080	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 147	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

IGEV++	1.14 59	0.51 196	1.66 30	0.55 122	0.08 46	2.52 135	1.01 304	6.51 221	3.16 96	0.59 66	2.11 80	0.43 66	1.18 146	1.44 39	0.79 126	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.05 323	0.11 240	0.11 275

whm_eth	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 147	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

plain	1.34 75	0.51 196	5.09 332	0.30 75	0.05 15	1.58 46	0.08 43	4.47 90	3.77 138	0.42 52	1.76 66	0.60 83	0.74 103	6.11 184	0.94 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 406	0.02 59

IPLGR	2.28 177	0.51 196	6.00 372	0.15 48	0.15 94	1.99 87	0.22 108	6.34 206	6.04 249	6.80 271	5.76 192	2.87 156	2.31 210	4.88 143	1.28 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 334

FC-DCNN v2	10.88 463	0.52 203	4.17 279	1.92 320	1.63 338	17.79 465	5.35 432	18.87 465	19.88 454	28.77 482	34.99 485	34.62 489	21.72 481	16.03 463	11.16 445	0.03 324	0.01 153	0.02 372	0.00 1	0.06 163	0.08 227

HGLStereo	4.25 357	0.52 203	4.65 308	3.09 421	5.18 463	6.51 358	0.73 245	10.37 329	6.74 284	7.32 303	12.44 365	7.00 311	7.21 398	7.46 277	5.51 364	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.10 262

FC-DCNN	10.72 462	0.52 203	4.27 283	1.88 312	1.63 338	17.18 461	5.29 431	18.20 458	19.69 453	28.50 481	34.51 483	34.03 487	21.48 480	15.89 460	11.15 444	0.03 324	0.01 153	0.02 372	0.01 262	0.07 180	0.09 240

CBMV_ROB	4.14 346	0.52 203	3.14 195	1.30 225	0.77 275	6.92 365	1.97 358	10.11 325	9.58 364	8.92 367	14.20 386	7.12 318	5.90 370	8.65 356	3.50 319	0.01 208	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.09 240

DDVS	3.59 302	0.53 207	4.53 299	2.02 341	1.27 318	6.63 359	0.49 180	8.73 283	4.10 162	7.14 291	7.63 256	12.68 404	2.25 207	8.69 360	4.09 340	0.08 378	0.20 428	0.01 341	0.00 1	0.14 281	0.59 428

HCRNet	2.56 208	0.53 207	3.35 210	0.24 66	3.39 415	2.19 104	0.23 112	6.89 236	5.50 218	5.26 192	4.79 154	5.27 263	2.78 234	7.71 292	2.89 294	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.04 142

ACVNet	2.58 211	0.53 207	2.69 131	0.84 156	0.59 248	2.61 153	0.55 194	8.35 263	5.70 228	4.45 164	9.26 299	5.77 280	3.50 265	2.24 77	4.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.01 18

acv_ft	3.69 309	0.53 207	4.58 307	2.31 382	4.71 461	7.44 377	0.86 281	8.54 274	5.70 228	9.29 377	9.26 299	5.77 280	4.15 300	2.24 77	8.13 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 373	0.01 18

castereo++	1.18 60	0.54 211	1.95 57	0.30 75	0.51 237	4.56 314	1.00 302	4.61 98	1.12 14	0.29 18	2.14 84	1.89 130	0.15 10	3.94 117	0.18 10	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.31 428	0.03 86	0.00 1

mms	1.03 42	0.54 211	1.58 24	0.05 11	0.36 196	1.52 44	0.08 43	2.97 18	1.84 26	0.38 35	2.94 102	0.32 51	0.25 20	6.82 233	0.39 38	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.28 383

ITSA-stereo	3.76 316	0.54 211	3.80 249	1.91 316	0.29 174	3.09 214	0.70 237	13.22 414	15.64 432	6.79 270	6.66 222	4.15 218	3.52 268	8.30 337	5.00 357	0.09 383	0.07 334	0.11 427	0.10 352	0.18 316	0.95 440

IER	3.20 265	0.54 211	5.13 335	0.58 128	1.59 334	7.29 374	0.56 196	6.36 207	4.95 201	7.44 308	8.84 279	6.20 291	6.26 375	4.88 143	3.29 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

ISRNet	3.93 334	0.55 215	5.49 354	3.20 429	2.69 394	2.11 95	0.26 121	7.01 239	6.40 269	11.00 417	17.99 425	8.31 339	2.64 223	6.51 214	4.36 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.02 59

ours_stereo	1.03 42	0.55 215	1.86 43	0.12 31	0.32 184	1.16 11	0.09 48	3.27 29	2.18 31	0.39 42	3.02 106	0.34 58	0.26 26	6.32 198	0.37 34	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.13 296

CAS++	1.18 60	0.55 215	1.99 61	0.17 52	0.27 165	1.85 74	0.63 216	8.48 271	3.07 91	1.71 98	2.32 88	0.18 12	0.20 13	1.91 68	0.30 18	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 216	0.55 215	7.03 399	1.03 188	0.10 59	3.49 245	1.04 306	6.38 213	4.55 185	2.69 112	6.28 212	7.95 335	4.38 316	5.08 152	2.58 286	0.01 208	0.11 374	0.00 1	0.04 317	0.28 371	0.19 344

anonymousa	3.80 321	0.55 215	3.35 210	1.24 213	3.74 428	9.04 399	0.36 145	6.74 230	4.03 154	7.72 318	19.64 431	10.62 378	6.01 373	1.52 44	1.40 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 323	0.00 1	0.03 98

HHNet	2.59 212	0.55 215	2.55 115	0.20 58	0.32 184	2.84 192	0.94 294	5.77 181	5.14 208	7.33 304	13.80 381	0.94 93	3.20 249	5.27 159	2.41 279	0.13 397	0.02 209	0.06 412	0.00 1	0.23 351	0.03 98

NINENet	3.09 253	0.56 221	3.22 201	1.61 275	1.37 327	7.12 369	0.50 182	11.88 375	5.63 226	6.63 266	8.40 274	5.29 264	0.83 115	6.51 214	1.77 236	0.15 400	0.07 334	0.07 418	0.00 1	0.09 210	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 459	0.56 221	3.49 224	1.96 330	1.29 321	16.90 460	4.59 419	17.16 451	19.10 448	24.64 477	32.46 479	33.82 486	22.14 483	15.93 461	10.45 437	0.04 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.21 352
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.09 210	0.06 193

ffff	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.09 210	0.06 193

11t	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.09 210	0.06 193

ccc-4	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.09 210	0.06 193

DISCO	6.28 403	0.57 223	5.78 365	3.43 436	1.17 312	11.22 426	3.39 396	12.14 388	16.16 436	6.52 262	11.22 341	16.96 439	6.32 377	19.51 476	10.74 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 392	0.11 275

SCV	1.59 93	0.58 228	2.57 117	2.72 406	0.31 181	2.15 101	0.79 260	6.88 235	2.72 61	0.20 8	2.68 95	0.68 85	0.58 92	7.60 284	0.41 41	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.22 400	0.37 397	0.24 364

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 153	0.58 228	2.43 101	1.27 218	0.16 101	1.60 48	0.14 77	5.17 136	5.90 238	7.10 289	10.10 312	3.06 166	1.74 187	1.87 65	0.97 163	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.02 59

AdaStereo	3.09 253	0.58 228	3.04 180	2.84 411	0.48 228	4.08 293	1.29 329	12.16 389	7.77 322	6.03 223	9.62 305	5.79 282	1.53 174	4.56 136	1.93 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59
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.
MM-Stereo_test3	1.83 118	0.59 231	1.93 51	1.43 247	3.99 440	2.44 129	0.81 264	5.81 183	6.70 282	1.73 100	4.79 154	1.23 104	0.65 96	3.30 98	0.85 136	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.33 387	0.05 175

AIO_rvc	1.02 40	0.59 231	1.95 57	0.15 48	0.09 52	3.42 235	0.99 300	4.46 88	2.73 64	0.28 16	1.62 59	1.32 105	0.28 30	2.10 75	0.21 13	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.04 317	0.11 240	0.11 275

anonymousdsp	1.12 52	0.59 231	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.81 186	0.82 266	4.07 71	2.30 40	0.41 48	1.12 44	0.30 44	0.40 61	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 375	0.10 221	0.05 175

IGEV-Stereo	1.12 52	0.59 231	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.82 189	0.82 266	4.09 74	2.30 40	0.41 48	1.11 41	0.30 44	0.41 68	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 375	0.10 221	0.05 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo	0.87 21	0.60 235	1.07 2	0.34 92	0.17 109	1.89 75	0.79 260	4.84 114	2.05 28	0.65 69	2.55 92	0.31 48	0.40 61	1.02 19	0.38 37	0.01 208	0.09 354	0.00 1	0.24 406	0.03 86	0.02 59

ProNet	1.20 62	0.60 235	2.00 63	0.26 70	0.08 46	2.73 167	0.68 230	5.00 126	2.52 48	0.29 18	1.32 50	0.37 59	0.36 51	6.94 245	0.44 50	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.07 212

GANet-RSSM	3.27 268	0.60 235	3.38 212	2.94 418	2.00 367	2.61 153	0.48 170	10.93 348	6.11 254	5.47 196	10.20 315	6.57 304	5.44 364	6.25 191	2.23 268	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1	0.17 305	0.03 98

SGM_RVC	10.08 456	0.60 235	3.42 218	2.30 376	0.32 184	19.41 469	6.33 443	18.95 466	14.64 424	25.14 478	24.32 453	33.34 485	18.79 470	19.86 477	12.55 453	0.25 420	0.26 445	0.22 446	0.24 406	0.34 391	0.40 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 177	0.61 239	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 404	5.80 205	5.17 168	1.44 110	5.41 358	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 334

csc	2.28 177	0.61 239	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 404	5.80 205	5.17 168	1.44 110	5.41 358	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 334

cscssc	2.28 177	0.61 239	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 404	5.80 205	5.17 168	1.44 110	5.41 358	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 334

UNet	3.97 338	0.61 239	6.50 389	1.68 283	3.22 407	9.82 408	0.31 136	9.50 302	5.32 214	7.20 297	6.35 217	10.59 376	5.91 371	6.93 242	5.49 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RASNet	4.52 372	0.61 239	4.42 291	3.42 435	4.68 460	4.58 315	0.99 300	9.54 306	8.01 328	5.28 193	11.42 345	10.34 375	8.88 423	9.28 388	8.68 415	0.15 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

GCAP-Stereo	0.95 29	0.62 244	1.99 61	0.30 75	0.03 10	1.66 55	0.01 2	4.43 86	3.00 85	1.63 96	1.17 47	1.39 107	0.76 105	1.31 32	0.55 77	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.02 59

Anonymous_2	4.14 346	0.62 244	3.21 200	1.40 242	1.43 330	5.19 328	0.32 137	6.63 225	4.38 174	4.48 167	2.30 87	8.08 336	7.00 392	5.37 162	2.29 270	0.23 417	0.75 468	5.20 483	18.12 508	5.66 476	0.23 360

StereoDRNet-Refined	4.46 365	0.62 244	3.80 249	1.92 320	0.40 205	9.35 402	0.15 83	10.02 321	8.83 352	12.69 432	11.62 350	9.34 356	3.87 289	8.06 319	8.02 402	0.00 1	0.00 1	0.01 341	0.05 323	0.20 328	0.26 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 156	0.63 247	2.22 90	2.27 372	0.02 3	5.71 339	0.63 216	4.53 93	10.19 375	1.16 88	3.39 122	0.33 55	3.05 246	8.00 309	0.46 58	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.10 221	0.04 142

HUF	1.05 46	0.64 248	2.33 95	0.35 95	0.22 145	3.09 214	0.41 157	3.73 57	2.89 72	0.36 32	2.71 97	0.33 55	0.30 41	2.28 79	0.23 14	0.00 1	0.61 467	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.39 398

tg	1.96 139	0.64 248	2.15 80	0.68 143	0.12 78	4.40 311	0.04 19	5.74 175	4.19 168	4.00 154	5.23 177	2.58 148	0.93 121	7.12 258	0.77 122	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.31 380	0.25 369

ADStereo(finetuned)	2.26 176	0.64 248	5.22 342	0.31 79	0.18 123	1.71 65	0.25 119	5.23 139	8.46 343	6.06 226	5.30 184	1.41 108	6.37 378	1.87 65	1.87 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.18 334

DCANet	2.08 151	0.64 248	3.81 251	0.31 79	0.17 109	1.70 64	0.25 119	5.23 139	8.47 344	6.07 227	5.30 184	1.41 108	4.23 305	1.85 62	2.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.19 344

DMCA	2.82 230	0.64 248	4.45 294	1.61 275	0.89 286	3.86 283	0.57 205	9.18 293	5.10 206	6.24 241	6.49 219	7.17 319	2.13 201	3.31 99	4.73 352	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

DIP-Stereo	1.97 141	0.64 248	2.95 168	0.17 52	0.10 59	4.83 321	0.13 70	8.60 279	4.06 161	6.42 257	4.92 160	0.44 68	0.72 102	3.57 105	1.80 239	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 145	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	8.45 267	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.02 42	0.03 98

xx1	2.33 185	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	4.31 78	10.41 380	1.03 81	3.33 116	4.67 241	2.70 227	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

1test111	1.86 121	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	8.45 267	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.02 42	0.03 98

cc1	2.17 161	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	4.31 78	10.41 380	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.10 221	0.05 175

sCroCo_RVC	1.21 64	0.65 254	5.16 338	1.09 197	1.29 321	0.92 7	0.19 99	3.92 65	2.68 59	0.30 21	3.04 107	0.52 75	1.56 175	1.58 47	0.78 124	0.09 383	0.25 443	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.11 275

hitnet-ft	3.66 307	0.65 254	2.79 151	0.89 163	0.72 270	4.25 298	0.55 194	9.11 292	7.52 309	7.14 291	10.19 314	12.49 403	4.70 334	7.44 276	4.41 346	0.03 324	0.00 1	0.06 412	0.00 1	0.20 328	0.04 142

MyStereo06	2.35 186	0.66 260	4.54 300	1.10 198	0.96 295	2.57 145	0.10 51	9.30 297	4.05 158	5.22 190	6.09 199	5.95 286	2.38 213	3.00 93	0.73 107	0.01 208	0.08 345	0.00 1	0.01 262	0.13 271	0.15 313

MyStereo05	2.94 244	0.66 260	5.25 345	1.10 198	0.96 295	2.57 145	0.10 51	8.53 273	12.34 411	6.28 247	3.88 131	3.18 173	3.30 253	7.81 299	2.37 276	0.01 208	0.08 345	0.00 1	0.01 262	0.13 271	0.15 313

IPLG	2.43 194	0.66 260	4.77 314	0.54 119	0.31 181	3.01 207	0.26 121	6.15 196	5.55 222	7.69 316	6.21 208	1.89 130	1.74 187	7.19 264	2.35 274	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.12 288

HART	1.68 99	0.67 263	2.72 137	0.04 9	0.27 165	1.72 67	0.04 19	5.60 170	3.16 96	1.44 91	7.73 259	2.41 144	0.15 10	6.44 205	0.62 85	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.17 330

CRFU-Net	4.45 364	0.67 263	5.02 324	2.78 409	1.32 325	12.67 442	3.35 394	11.26 353	3.52 124	10.06 396	9.30 301	10.91 386	6.92 391	7.26 267	3.24 307	0.15 400	0.16 410	0.16 437	0.00 1	0.26 363	0.05 175

CoDeX	3.43 291	0.68 265	4.49 296	0.98 182	1.65 340	6.37 353	2.14 361	13.23 415	6.07 250	7.23 298	8.95 283	4.09 213	3.79 286	6.31 196	2.37 276	0.03 324	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.15 313

DCRE	1.79 110	0.68 265	2.55 115	1.66 282	0.27 165	1.27 21	0.05 27	4.57 97	4.04 156	3.30 134	9.24 296	3.83 203	1.20 149	2.08 74	0.67 95	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.24 406	0.04 113	0.09 240

iRaftStereo_RVC	1.62 96	0.68 265	1.98 59	0.67 142	0.05 15	2.99 205	0.04 19	5.36 159	3.74 134	3.82 150	4.96 161	2.54 147	0.62 94	3.35 101	0.97 163	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.00 1	0.30 375	0.27 379

AFF-stereo	2.59 212	0.68 265	2.35 98	1.55 265	0.17 109	1.67 56	0.08 43	5.75 176	6.60 279	6.20 238	12.13 358	6.16 290	2.36 212	4.75 140	1.11 176	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.05 175

FAT-Stereo	6.78 416	0.68 265	6.80 394	2.30 376	1.77 355	5.63 338	4.20 410	18.79 462	18.62 445	10.53 407	17.15 416	18.52 448	13.74 458	8.86 372	7.38 391	0.03 324	0.15 402	0.01 341	0.07 331	0.12 257	0.26 375

MaDis-Stereo	0.80 15	0.69 270	3.02 175	0.33 87	1.83 359	1.22 15	0.06 31	3.41 37	1.49 18	0.31 26	0.38 18	0.42 65	0.51 80	1.14 25	1.21 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 175

MIPNet	2.06 150	0.69 270	4.57 306	0.32 82	0.21 141	1.92 78	0.19 99	6.89 236	5.64 227	5.48 197	4.02 135	2.02 136	3.50 265	3.32 100	2.01 254	0.00 1	0.01 153	0.01 341	0.01 262	0.20 328	0.13 296

test_5	2.90 240	0.70 272	3.69 240	2.01 339	3.17 406	4.61 317	1.32 331	6.69 228	7.02 294	2.79 116	7.18 240	4.99 252	4.14 299	7.96 306	1.31 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299	0.19 324	0.26 375

TransformOpticalFlow	3.38 284	0.70 272	4.54 300	1.00 184	0.30 175	3.56 255	0.14 77	9.67 308	7.30 303	5.55 199	13.34 376	6.74 307	5.03 348	8.22 335	1.34 197	0.00 1	0.01 153	0.01 341	0.00 1	0.04 113	0.11 275

RAFT+CT+SA	2.36 188	0.71 274	2.46 106	0.83 155	2.26 381	3.18 225	0.93 292	6.82 234	5.48 217	2.55 110	8.07 268	1.64 119	1.59 177	8.54 349	1.15 181	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.38 439	0.19 324	0.36 395

DispNO	3.25 267	0.72 275	6.85 396	1.95 327	1.34 326	3.49 245	0.84 274	8.14 260	6.30 263	6.34 254	7.76 262	6.30 296	4.28 311	6.93 242	3.51 320	0.00 1	0.03 258	0.03 389	0.12 357	0.07 180	0.07 212

StereoVision	2.25 173	0.72 275	4.00 267	1.03 188	2.64 392	1.91 77	0.28 125	5.83 185	4.43 176	1.89 101	10.65 328	3.88 204	0.52 83	5.13 155	1.98 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.03 98

delet	4.27 359	0.72 275	4.50 297	1.07 196	3.75 432	10.79 424	4.04 406	9.95 315	7.89 324	8.09 333	8.89 281	8.46 344	3.81 288	7.56 282	5.80 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

HH	2.42 192	0.73 278	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 240	7.92 256	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 331	4.01 293	8.60 353	0.44 50	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

HanStereo	2.42 192	0.73 278	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 240	7.92 256	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 331	4.01 293	8.60 353	0.44 50	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

STrans-v2	3.43 291	0.73 278	4.82 315	0.26 70	0.60 250	3.00 206	1.19 320	10.41 331	7.22 300	5.79 204	10.97 337	6.75 308	7.03 394	8.25 336	1.40 200	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.18 334

GEStereo_RVC	3.74 312	0.73 278	4.95 322	2.01 339	1.24 315	4.36 306	3.07 384	11.77 372	7.80 323	6.87 277	6.52 220	7.70 326	4.31 314	8.98 376	4.19 342	0.03 324	0.01 153	0.02 372	0.02 285	0.13 271	0.11 275

SA	3.06 251	0.74 282	3.79 248	1.60 274	0.30 175	3.19 226	1.43 335	6.72 229	9.06 355	4.63 173	10.80 330	2.89 157	4.71 335	9.62 399	1.18 186	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.19 387	0.23 351	0.02 59

raftrobust	1.86 121	0.74 282	1.94 54	2.15 361	2.24 380	2.74 168	0.53 187	4.89 116	4.05 158	6.09 228	3.89 132	1.64 119	2.55 220	2.44 82	1.12 177	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.08 227

MIM_Stereo	2.50 206	0.75 284	4.26 282	1.18 209	0.11 68	3.08 212	0.33 141	6.07 192	3.28 109	5.01 183	10.12 313	4.29 228	1.74 187	8.06 319	1.27 190	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.01 262	0.18 316	0.15 313

Sa-1000	3.55 300	0.75 284	3.63 237	1.91 316	0.30 175	3.55 254	1.63 346	7.39 247	8.54 347	7.70 317	17.44 421	4.00 208	2.82 237	9.44 396	1.33 195	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.18 382	0.21 339	0.04 142

IIG-Stereo	3.16 261	0.75 284	2.83 154	4.08 456	0.21 141	2.56 144	0.74 248	6.55 223	5.56 224	8.39 348	9.38 302	7.94 333	2.79 235	9.50 398	1.89 245	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

AIO-test1	2.22 167	0.76 287	2.78 147	0.30 75	4.38 447	2.48 132	0.96 299	5.59 169	14.64 424	0.74 72	2.86 100	0.92 92	0.30 41	5.64 167	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299	0.17 305	0.14 303

ACV-stereo	4.46 365	0.76 287	9.94 432	1.91 316	1.06 304	11.61 431	1.28 327	6.25 202	7.09 296	3.09 126	5.21 176	16.88 438	10.23 438	7.96 306	5.47 362	0.06 364	0.15 402	0.01 341	0.00 1	0.12 257	0.14 303

RAFT	2.57 210	0.76 287	3.09 191	0.91 165	0.09 52	2.41 126	0.94 294	5.35 157	2.65 55	6.11 230	7.21 242	9.43 358	4.30 312	5.73 172	1.77 236	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.02 285	0.46 413	0.08 227

THIR-Stereo	3.86 325	0.77 290	2.62 125	0.12 31	0.13 85	4.25 298	6.63 447	5.30 152	4.18 167	10.33 400	17.13 415	6.58 305	7.62 407	7.78 297	3.51 320	0.01 208	0.07 334	0.07 418	0.00 1	0.11 240	0.02 59

MMNet	4.16 349	0.77 290	5.47 353	1.40 242	1.67 343	10.78 423	0.63 216	8.64 281	8.47 344	8.80 362	8.33 272	7.51 322	6.61 382	7.53 281	6.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.05 175

PSMNet-RSSM	3.33 281	0.77 290	3.22 201	2.12 357	1.90 364	2.33 117	0.71 240	11.17 350	5.83 234	5.90 219	11.43 346	7.04 314	4.83 344	5.96 179	3.17 303	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.08 192	0.02 59

UCFNet_RVC	3.09 253	0.77 290	2.27 93	2.35 385	1.79 356	3.50 247	1.06 308	12.12 387	6.91 288	4.71 176	7.67 258	7.58 323	4.40 318	4.95 148	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.01 18

HITNet	2.79 227	0.77 290	4.02 268	2.03 344	0.11 68	5.58 336	0.59 207	9.24 295	5.15 209	6.42 257	7.26 245	3.66 196	2.92 242	4.07 122	3.87 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.02 59
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
rvit_stereo_ft	1.00 39	0.78 295	3.84 257	0.84 156	0.36 196	1.23 16	0.24 114	3.81 63	3.76 137	0.37 34	0.87 33	0.74 87	1.12 134	1.18 29	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.06 193

MyStereo07	1.31 74	0.79 296	1.61 26	1.03 188	1.11 307	2.63 158	0.46 167	5.48 164	2.24 32	0.64 68	1.48 54	0.27 38	0.59 93	7.03 250	0.45 54	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.01 262	0.11 240	0.09 240

MyStereo04	2.95 245	0.79 296	5.38 348	1.03 188	1.11 307	2.63 158	0.46 167	10.00 319	12.44 412	4.19 158	3.91 133	3.04 165	3.60 271	7.34 272	2.74 293	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.01 262	0.11 240	0.09 240

rafts_anoy	1.72 103	0.79 296	2.58 119	2.03 344	1.75 352	2.47 130	0.16 88	5.48 164	6.01 248	3.24 131	2.11 80	1.92 134	1.33 154	3.08 95	1.13 179	0.01 208	0.18 418	0.00 1	0.01 262	0.03 86	0.07 212

HSM	4.00 340	0.79 296	3.16 197	1.59 273	2.17 375	6.77 362	1.11 314	12.28 392	6.35 268	6.75 267	8.11 270	13.90 412	5.37 357	8.85 370	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

rvit_105_1	2.44 196	0.80 300	5.08 330	1.77 296	0.09 52	1.95 81	3.62 401	5.62 173	8.21 336	4.85 179	2.07 77	3.15 171	1.58 176	7.08 255	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.04 113	0.08 227

ADLNet	4.32 362	0.80 300	4.33 286	3.60 444	3.56 421	6.87 364	2.48 368	11.20 352	7.58 312	9.87 390	9.62 305	8.39 341	4.95 346	6.16 186	6.60 383	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.01 262	0.12 257	0.25 369

TestStereo1	2.85 231	0.81 302	3.48 222	3.11 423	0.44 213	2.52 135	1.50 338	6.37 209	8.18 334	4.62 170	9.24 296	2.23 141	3.69 275	9.19 384	1.26 188	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 369	0.09 240

SA-5K	2.85 231	0.81 302	3.48 222	3.11 423	0.44 213	2.52 135	1.50 338	6.37 209	8.18 334	4.62 170	9.24 296	2.23 141	3.69 275	9.19 384	1.26 188	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 369	0.09 240

cf-r	3.42 290	0.81 302	3.97 261	2.41 391	2.78 395	2.85 193	0.64 220	8.44 266	6.32 265	6.25 243	11.57 349	8.97 353	3.54 269	5.93 178	3.83 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.07 212

psm_up	3.85 324	0.82 305	3.01 173	2.00 338	2.58 391	5.28 333	3.34 393	10.85 346	6.33 266	7.27 301	7.32 247	10.15 369	9.02 426	6.19 188	2.51 283	0.22 416	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.03 98

NVstereo2D	4.51 369	0.82 305	6.86 397	3.28 432	3.38 413	8.16 388	3.13 386	10.51 332	15.15 429	4.90 180	6.89 228	7.87 328	4.78 340	9.88 401	3.91 335	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.02 42	0.58 425

LL-Strereo2	1.86 121	0.83 307	2.33 95	0.36 96	0.17 109	3.79 280	1.52 340	5.82 184	4.04 156	4.43 163	2.51 91	4.23 220	0.37 54	5.66 169	0.99 165	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.05 323	0.06 163	0.11 275

raft+_RVC	1.79 110	0.84 308	2.32 94	2.40 388	0.85 283	1.38 30	0.09 48	6.36 207	4.75 196	2.85 119	5.46 187	1.17 102	1.36 159	4.54 135	0.91 155	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.22 354

S-Stereo	6.63 411	0.84 308	9.67 429	3.15 427	3.48 418	6.49 356	6.22 439	12.99 410	22.84 464	9.48 380	15.51 396	12.00 400	8.43 417	8.04 312	10.70 439	0.12 392	0.17 414	0.00 1	0.38 439	0.13 271	1.92 458

XX-TBD	1.44 83	0.85 310	2.04 66	2.45 393	0.05 15	2.34 118	0.01 2	3.46 40	7.51 308	2.88 120	4.98 163	0.26 36	0.25 20	1.15 26	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 103	0.86 311	3.01 173	0.09 24	2.86 398	3.57 258	1.06 308	3.92 65	5.31 213	5.28 193	1.02 35	3.92 205	0.38 57	1.83 61	1.04 170	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.09 240

iRaft-Stereo_5w	2.86 235	0.86 311	4.08 276	0.06 14	0.25 155	2.76 174	0.60 210	4.97 122	4.10 162	2.98 124	7.85 265	10.17 370	4.17 302	8.16 327	5.83 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.26 363	0.06 193

coex_refinement	4.04 341	0.87 313	3.55 228	2.96 419	1.40 329	4.28 300	0.32 137	11.18 351	7.72 316	8.32 341	13.44 378	10.01 367	3.48 264	6.28 193	6.76 386	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.16 325

rvit_0105_6	1.26 70	0.87 313	4.85 317	0.61 132	0.07 32	1.60 48	0.32 137	3.79 62	5.87 235	0.25 13	0.26 15	1.09 98	0.29 34	4.60 137	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 193

ssnet_v2	4.46 365	0.87 313	5.18 339	1.57 269	0.67 261	9.14 400	4.73 421	11.84 373	9.68 365	8.79 360	6.24 211	9.91 364	4.34 315	6.28 193	9.30 423	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.28 371	0.30 387

WCMA_ROB	9.21 447	0.87 313	7.37 407	2.54 397	2.13 372	13.59 448	5.80 434	11.64 366	14.01 420	24.43 476	32.99 480	27.09 474	18.02 465	12.51 437	9.85 433	0.81 452	0.07 334	0.01 341	0.01 262	0.16 292	0.23 360

CroCo-Stereo Lap2	1.24 67	0.88 317	3.39 214	0.95 176	4.59 459	0.47 3	0.08 43	3.51 45	2.80 68	1.17 89	2.24 85	1.57 118	0.20 13	1.48 42	1.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.12 288

stereogan	7.69 430	0.88 317	7.08 401	3.49 442	3.93 438	18.98 467	3.23 391	16.52 447	19.58 452	9.93 393	18.92 428	20.50 461	9.04 427	14.07 449	6.14 373	0.26 422	0.04 287	0.21 445	0.03 299	0.63 426	0.33 391

MLCV	3.44 293	0.88 317	5.60 361	1.39 241	0.25 155	4.36 306	0.33 141	7.25 244	7.28 302	9.17 374	12.24 363	5.09 259	2.47 216	9.15 382	3.23 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

rvit_0105_5	1.48 86	0.89 320	5.43 350	0.46 110	0.04 12	1.60 48	0.60 210	4.65 105	5.90 238	0.76 73	1.59 58	1.75 125	0.78 111	4.20 126	0.88 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 193

CroCo-Stereo	0.99 36	0.89 320	3.19 199	0.46 110	0.44 213	0.38 1	0.05 27	4.61 98	3.95 148	0.48 57	1.78 69	1.01 95	0.27 28	1.11 23	1.07 171	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
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
RYNet	6.34 405	0.89 320	5.88 367	1.41 245	4.48 456	15.97 455	4.18 409	13.41 416	16.49 437	10.81 412	7.00 234	14.33 416	8.72 421	9.43 393	13.71 458	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 212

HI	3.18 263	0.90 323	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 328	12.69 368	11.43 393	6.61 382	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

CoSv	3.18 263	0.90 323	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 328	12.69 368	11.43 393	6.61 382	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

rvit_0105_3	1.71 102	0.90 323	5.93 370	0.78 149	0.02 3	1.62 51	1.69 350	5.15 134	5.99 246	2.22 104	1.64 61	1.97 135	1.17 145	4.19 125	0.92 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

ADLNet2	4.46 365	0.90 323	6.06 374	2.74 408	3.91 437	6.79 363	3.01 383	10.95 349	8.40 342	7.27 301	9.80 309	9.85 362	5.43 361	7.29 268	6.44 379	0.01 208	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

iResNet	3.68 308	0.91 327	7.94 415	2.97 420	0.34 191	4.44 312	0.48 170	7.70 250	9.74 367	7.72 318	12.74 370	4.03 209	2.87 241	8.05 315	3.37 311	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.09 240

DLCB_ROB	4.51 369	0.91 327	3.78 247	2.19 364	1.07 306	6.28 350	3.09 385	9.78 310	7.72 316	10.65 409	12.97 372	13.91 413	3.71 278	8.72 366	5.30 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.10 262

CBMV	5.35 384	0.91 327	3.67 239	1.62 278	0.44 213	10.09 411	7.19 455	12.49 399	12.33 410	12.22 428	14.69 392	10.93 387	6.48 380	8.51 348	4.96 356	0.02 288	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.17 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 329	0.92 330	4.41 290	3.56 443	4.00 441	6.70 360	1.26 326	18.71 461	6.14 255	7.35 305	7.91 267	4.35 230	2.58 221	3.04 94	6.62 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 403	0.14 303

111	2.78 226	0.92 330	3.81 251	0.22 62	0.07 32	2.83 191	0.70 237	6.03 190	14.00 419	3.22 130	8.93 282	5.48 271	3.30 253	3.66 106	2.03 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.29 385

ccnet	6.87 419	0.92 330	5.15 337	3.09 421	2.18 377	11.78 433	4.90 423	17.97 456	8.79 351	12.79 435	20.20 433	16.00 430	8.35 416	9.12 380	14.17 461	0.42 440	0.33 448	0.25 449	0.09 347	0.40 406	0.48 415

OMP-Stereo	3.03 249	0.93 333	2.72 137	4.21 461	0.51 237	2.19 104	1.25 323	6.19 201	6.00 247	7.99 331	6.21 208	8.50 348	2.49 217	9.44 396	1.74 234	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.05 175

STTStereo	3.60 304	0.93 333	6.34 383	2.71 404	2.23 379	3.68 265	0.63 216	9.42 300	6.73 283	9.87 390	6.97 229	8.84 352	3.65 273	6.85 236	3.04 299	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CBFPSM	4.87 376	0.94 335	14.70 460	1.51 256	1.15 311	11.49 429	2.55 373	7.28 245	6.47 274	6.23 240	4.83 157	15.30 425	8.99 425	6.88 237	8.20 409	0.03 324	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.40 406	0.42 406

CFNet-ft	3.31 273	0.94 335	2.69 131	1.50 253	2.38 384	2.81 186	0.68 230	8.35 263	7.43 305	4.45 164	9.94 310	10.20 371	4.60 328	6.50 213	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.22 345	0.03 98

CFNet_RVC	3.31 273	0.94 335	2.69 131	1.50 253	2.38 384	2.81 186	0.68 230	8.35 263	7.43 305	4.45 164	9.94 310	10.20 371	4.60 328	6.49 212	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.22 345	0.03 98

rvit_0105_4	1.38 79	0.98 338	5.52 359	0.61 132	0.05 15	1.62 51	0.41 157	3.95 68	5.80 233	0.31 26	0.73 29	1.37 106	0.53 84	4.89 147	0.78 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

DRN-Test	5.87 392	0.98 338	5.89 368	2.69 403	3.65 425	12.37 439	3.35 394	20.07 479	10.20 378	11.93 427	12.31 364	11.06 390	5.31 356	7.89 302	9.05 419	0.04 343	0.05 301	0.04 401	0.04 317	0.18 316	0.25 369

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 235	0.99 340	7.52 412	1.52 258	0.92 289	2.94 201	0.03 17	9.31 298	3.81 139	2.42 109	5.86 196	9.23 355	4.64 332	4.31 130	2.19 267	0.02 288	0.18 418	0.00 1	0.54 454	0.35 392	0.35 393

GMStereo	1.83 118	0.99 340	4.55 303	0.57 127	0.05 15	2.53 138	0.01 2	4.95 119	11.14 394	3.52 139	2.24 85	0.53 77	0.49 78	3.76 109	0.80 129	0.20 413	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.12 257	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 134	1.01 342	2.75 141	1.88 312	1.75 352	2.88 198	0.18 96	4.64 104	4.36 173	2.27 106	5.14 167	2.22 140	0.79 113	7.10 257	1.00 167	0.00 1	0.34 449	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.16 325

edge stereo	6.76 413	1.01 342	6.76 393	2.20 366	2.45 388	6.41 354	2.45 367	14.84 435	11.98 407	15.29 451	18.31 427	22.02 464	12.56 450	10.82 417	7.49 392	0.03 324	0.06 318	0.11 427	0.03 299	0.30 375	0.14 303

TestStereo	1.74 106	1.02 344	3.64 238	0.20 58	0.28 172	1.33 26	0.01 2	5.24 145	4.01 153	3.18 128	4.97 162	2.07 138	0.70 99	7.32 270	0.75 114	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 354	1.02 344	4.90 319	2.18 363	0.93 292	2.92 199	0.37 147	15.10 438	16.91 441	7.89 326	10.51 324	7.03 312	3.07 247	8.16 327	3.46 318	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

AACVNet	3.33 281	1.03 346	3.56 229	3.46 437	0.63 255	3.09 214	0.28 125	8.78 285	3.43 120	5.99 221	10.64 327	10.08 368	4.03 296	8.69 360	2.51 283	0.03 324	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.26 363	0.06 193

FBW_ROB	8.50 442	1.03 346	7.98 416	1.93 325	1.28 320	13.10 445	6.23 440	22.50 483	18.98 446	18.82 460	14.91 394	19.06 451	10.04 436	18.41 471	9.83 431	0.62 447	0.22 435	1.82 472	0.82 463	0.99 444	1.36 450

HBP-ISP	4.09 342	1.05 348	4.10 277	1.87 309	1.31 324	7.56 380	3.98 405	11.26 353	9.94 372	7.81 321	14.44 389	3.23 174	4.27 307	8.89 373	1.87 242	0.06 364	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

GwcNet-RSSM	3.77 317	1.05 348	5.06 328	2.21 367	1.87 361	2.36 119	1.52 340	8.98 288	7.96 327	5.91 220	14.59 390	7.94 333	3.50 265	6.43 204	5.70 368	0.00 1	0.00 1	0.04 401	0.00 1	0.20 328	0.08 227

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 323	1.06 350	5.23 344	2.72 406	3.27 409	4.36 306	0.61 212	10.71 339	7.56 310	8.75 359	7.89 266	9.86 363	3.90 290	7.15 263	3.44 314	0.14 398	0.02 209	0.02 372	0.03 299	0.04 113	0.03 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 288	1.07 351	4.52 298	1.27 218	3.14 403	4.00 291	1.07 310	3.93 67	4.43 176	4.66 175	17.94 424	7.21 321	2.76 233	10.82 417	0.85 136	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.00 1	0.30 375	0.01 18

GANet	6.22 402	1.07 351	4.07 275	2.27 372	0.89 286	9.19 401	9.52 467	12.02 381	8.13 333	10.72 410	29.09 467	13.86 411	7.52 405	11.00 420	4.39 345	0.36 431	0.00 1	0.02 372	0.02 285	0.12 257	0.08 227

ACRE	2.41 191	1.08 353	5.11 333	0.55 122	2.05 368	2.65 161	0.78 259	5.26 150	4.67 190	7.59 313	9.20 289	1.70 122	1.08 132	3.74 108	2.18 266	0.01 208	0.18 418	0.02 372	0.08 336	0.22 345	0.10 262

SGM-ForestM	16.99 486	1.08 353	5.74 364	2.12 357	0.75 271	31.63 490	12.21 483	27.80 492	32.25 480	37.88 494	39.99 492	52.96 503	35.20 498	33.60 496	24.47 486	0.26 422	0.39 456	0.31 452	0.39 442	0.26 363	0.53 421

RALAANet	2.46 201	1.09 355	3.70 243	2.55 399	0.80 278	3.37 234	0.15 83	7.44 249	5.54 221	5.65 201	6.01 198	3.54 190	1.13 136	6.34 200	1.58 218	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.05 323	0.21 339	0.03 98

MSMD_ROB	9.28 449	1.09 355	4.65 308	1.58 270	0.39 203	16.52 456	4.41 415	13.60 418	14.87 428	22.34 467	39.89 491	25.67 472	20.71 477	12.42 436	6.98 387	0.34 430	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.09 240

CIPLG	2.47 202	1.10 357	4.71 313	0.63 137	2.15 374	2.67 165	0.77 254	5.19 137	4.73 194	7.85 323	9.56 304	1.72 123	1.14 137	4.20 126	2.34 272	0.01 208	0.19 424	0.02 372	0.09 347	0.23 351	0.08 227

CFNet	3.72 311	1.10 357	5.03 326	2.49 395	1.59 334	4.90 323	0.22 108	11.38 360	9.88 371	4.80 178	11.25 342	6.44 298	3.68 274	8.33 338	3.00 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.07 212

DualNet (step1)	3.91 332	1.11 359	6.15 377	1.27 218	0.60 250	5.22 329	2.54 369	10.66 336	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	6.58 219	1.62 222	1.49 466	0.03 258	3.10 475	2.99 481	0.20 328	0.15 313

test_sample9	5.87 392	1.11 359	6.15 377	1.27 218	0.60 250	5.22 329	2.54 369	10.66 336	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	11.68 428	11.44 446	1.49 466	24.31 514	3.10 475	2.99 481	0.20 328	0.15 313

test_sample8	7.99 435	1.11 359	6.15 377	1.27 218	0.60 250	5.22 329	2.54 369	12.04 382	6.15 256	17.46 457	9.02 288	24.67 468	18.16 466	11.68 428	11.44 446	1.49 466	24.31 514	3.10 475	2.99 481	0.20 328	0.15 313

ARAFT	3.13 258	1.11 359	7.34 406	0.42 105	0.14 90	4.52 313	2.99 382	7.41 248	5.97 244	8.85 364	7.06 239	5.20 262	1.25 152	8.49 347	1.44 203	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.33 387	0.11 275

TDLM	4.11 343	1.11 359	3.54 227	1.62 278	1.04 303	3.91 286	7.41 457	10.60 334	10.67 390	6.38 255	12.59 366	5.95 286	4.77 338	8.79 368	3.04 299	0.58 445	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.19 324	0.12 288

FINET	5.32 383	1.14 364	10.04 433	2.17 362	3.67 427	6.49 356	6.76 450	11.68 368	22.08 462	7.42 307	12.15 359	4.24 221	3.61 272	9.25 387	5.35 361	0.04 343	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.09 240

DeepPruner_ROB	3.52 297	1.14 364	4.06 273	1.12 204	1.65 340	3.65 261	0.83 270	13.96 423	4.47 180	7.80 320	10.84 332	7.05 316	2.16 204	8.14 325	3.08 301	0.07 373	0.03 258	0.00 1	0.01 262	0.32 384	0.06 193

CVANet_RVC	4.16 349	1.16 366	3.60 232	1.94 326	1.46 331	3.92 287	4.68 420	10.89 347	8.34 339	7.58 312	10.84 332	10.27 373	6.62 385	8.56 350	2.69 288	0.39 434	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.21 339	0.09 240

IPLGR_C	2.44 196	1.17 367	4.94 321	0.62 134	2.08 369	2.65 161	0.80 262	5.60 170	4.79 197	7.87 324	9.23 291	1.67 121	1.15 139	3.43 102	2.23 268	0.01 208	0.19 424	0.02 372	0.08 336	0.22 345	0.10 262

MyStereo8	2.88 239	1.19 368	5.03 326	1.61 275	3.75 432	4.30 301	0.07 38	6.14 195	6.16 257	6.22 239	9.64 307	4.28 226	1.45 163	2.05 73	4.76 354	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.14 361	0.26 363	0.43 408

raft_robust	2.64 214	1.20 369	2.62 125	1.10 198	0.28 172	1.50 42	0.12 61	6.28 204	9.04 354	6.80 271	7.19 241	3.73 201	2.13 201	9.06 379	1.07 171	0.03 324	0.12 381	0.00 1	0.21 394	0.17 305	0.22 354

dd	2.16 159	1.22 370	4.82 315	0.68 143	0.12 78	1.39 33	0.17 93	5.14 132	11.22 397	2.70 114	3.51 127	1.52 116	1.23 151	5.08 152	3.96 336	0.12 392	0.01 153	0.04 401	0.21 394	0.07 180	0.01 18

XPNet_ROB	6.03 401	1.22 370	5.61 362	2.56 400	0.90 288	6.32 351	7.07 453	12.92 408	8.30 338	14.76 449	15.13 395	19.84 455	6.66 387	10.36 410	8.58 414	0.02 288	0.04 287	0.00 1	0.03 299	0.11 240	0.24 364

AIO-test2	2.70 219	1.23 372	3.52 226	1.24 213	3.05 401	2.65 161	0.06 31	6.30 205	15.40 431	2.58 111	7.30 246	0.48 71	0.57 90	5.36 161	0.96 160	3.06 475	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.16 292	0.15 313

DANet	6.02 400	1.23 372	8.45 419	3.86 453	3.94 439	7.64 385	1.34 332	9.51 304	7.00 292	13.39 440	15.53 397	15.99 429	7.02 393	12.14 433	12.37 451	0.19 410	0.12 381	0.02 372	0.03 299	0.13 271	0.56 423
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	6.00 399	1.24 374	6.29 381	1.34 231	1.68 345	9.60 407	10.31 473	15.09 436	15.79 434	12.62 431	8.95 283	11.67 399	5.83 368	11.78 431	6.41 378	0.05 355	0.13 391	0.08 421	0.20 390	0.22 345	0.79 435

Nwc_Net	6.97 421	1.25 375	6.63 391	3.82 451	3.37 412	10.83 425	1.67 349	19.56 477	11.35 398	8.36 343	23.62 449	17.19 441	11.44 446	11.21 422	8.08 407	0.80 451	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.13 271	0.09 240

SACVNet	4.15 348	1.26 376	3.81 251	3.12 425	1.68 345	3.09 214	2.85 381	11.91 376	5.96 242	10.52 406	11.20 340	10.59 376	3.95 291	8.97 375	3.25 308	0.08 378	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.32 384	0.44 410

DMCA-RVC	3.17 262	1.26 376	6.39 386	2.10 356	1.51 333	3.02 208	0.56 196	7.84 255	5.06 204	9.23 375	5.19 172	8.46 344	2.72 232	6.31 196	3.22 305	0.06 364	0.11 374	0.09 424	0.02 285	0.16 292	0.08 227

BEATNet_4x	3.24 266	1.27 378	5.89 368	1.56 268	0.10 59	5.26 332	1.07 310	10.08 323	5.50 218	6.89 278	7.73 259	4.53 237	4.13 297	5.05 151	5.27 359	0.04 343	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.23 360

MANE	19.47 493	1.27 378	5.07 329	4.69 464	5.55 465	30.49 489	9.94 471	34.01 496	37.27 493	44.13 503	51.57 507	52.51 501	40.41 503	33.58 495	24.81 487	0.89 454	0.86 469	1.11 467	9.72 499	0.38 399	1.06 443

pmcnn	7.72 431	1.27 378	9.42 428	2.91 413	3.14 403	9.44 403	6.23 440	12.56 401	16.51 438	14.53 447	24.08 451	27.44 475	8.49 418	9.32 390	8.44 412	0.06 364	0.08 345	0.00 1	0.00 1	0.30 375	0.15 313

CSP-Net	4.12 344	1.28 381	3.70 243	1.54 263	1.06 304	13.28 447	2.33 364	12.96 409	5.45 216	8.87 365	8.54 277	8.43 343	3.03 244	8.16 327	3.65 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.03 98

LE_ROB	16.73 485	1.28 381	11.61 439	3.72 448	1.65 340	16.67 458	9.17 465	14.39 429	55.91 507	63.81 518	40.86 494	35.94 490	37.73 501	14.24 450	26.87 492	0.05 355	0.10 366	0.13 434	0.22 400	0.12 257	0.15 313

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 301	1.29 383	12.46 446	1.53 261	0.98 297	3.48 243	0.81 264	11.99 379	4.40 175	4.33 161	11.05 339	8.83 351	2.02 198	4.52 134	1.66 226	0.01 208	0.14 395	0.00 1	0.68 459	0.86 440	0.44 410

LMCR-Stereo	3.63 305	1.29 383	4.20 280	2.54 397	0.17 109	8.08 387	1.52 340	11.46 362	4.73 194	8.45 351	10.66 329	1.91 133	5.03 348	7.69 290	3.58 325	0.92 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 396	0.02 59

RP	6.84 418	1.29 383	5.53 360	3.92 454	5.18 463	6.32 351	3.53 397	11.73 371	15.31 430	9.54 382	22.38 445	18.25 446	14.47 460	10.11 404	7.49 392	0.91 455	0.01 153	0.12 430	0.15 364	0.33 387	0.19 344

G2L-Stereo	4.36 363	1.36 386	5.08 330	1.92 320	1.72 349	4.34 305	0.94 294	10.84 345	8.83 352	10.16 398	7.81 264	14.89 420	4.13 297	9.03 377	5.59 366	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.02 285	0.29 373	0.24 364

ADCRef	7.27 422	1.38 387	16.37 464	2.52 396	3.30 411	11.63 432	3.16 388	10.80 343	9.35 360	13.03 438	25.27 459	8.17 337	8.92 424	8.06 319	21.81 479	0.15 400	0.08 345	0.16 437	0.34 434	0.38 399	0.58 425

fast-acv-ft	5.62 390	1.39 388	7.01 398	2.02 341	1.89 363	12.23 437	1.82 355	7.35 246	9.45 362	10.46 405	20.27 435	14.55 418	7.71 409	7.41 275	7.61 394	0.10 386	0.09 354	0.16 437	0.07 331	0.59 421	0.13 296

DN-CSS_ROB	2.69 216	1.40 389	5.34 347	2.31 382	0.75 271	3.14 221	0.06 31	6.11 194	3.87 141	5.34 195	12.18 361	2.34 143	1.22 150	7.84 300	1.48 207	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 392	0.03 98

LoS_RVC	1.26 70	1.43 390	1.91 48	0.42 105	3.77 434	1.71 65	0.04 19	2.58 11	2.49 46	0.42 52	2.58 93	0.30 44	0.57 90	1.71 51	0.66 94	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	4.49 475

iResNetv2_ROB	4.28 360	1.43 390	7.17 402	2.91 413	1.26 316	4.36 306	1.62 345	13.64 420	10.25 379	9.83 388	11.41 344	7.68 325	4.00 292	7.75 296	1.85 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 397	0.09 240

AF-Net	7.78 432	1.44 392	6.68 392	3.37 433	4.50 457	8.61 393	2.69 376	17.07 450	20.17 457	9.52 381	24.02 450	20.31 460	14.59 461	11.58 427	9.84 432	0.61 446	0.00 1	0.12 430	0.00 1	0.38 399	0.12 288

gwcnet-sp	3.31 273	1.47 393	7.26 403	1.73 291	0.69 263	7.57 381	1.14 316	8.59 275	6.17 258	8.57 353	5.25 180	4.26 223	3.36 255	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

scenet	3.31 273	1.47 393	7.26 403	1.73 291	0.69 263	7.57 381	1.14 316	8.59 275	6.17 258	8.57 353	5.25 180	4.26 223	3.36 255	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

ssnet	3.31 273	1.47 393	7.26 403	1.73 291	0.69 263	7.57 381	1.14 316	8.59 275	6.17 258	8.57 353	5.25 180	4.26 223	3.36 255	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

PA-Net	4.98 378	1.47 393	7.42 408	2.40 388	2.14 373	8.73 395	3.64 402	12.42 393	13.11 414	7.03 285	7.57 254	7.88 329	6.52 381	10.16 409	7.82 397	0.02 288	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.11 240	1.07 444
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 414	1.49 397	6.48 387	2.92 415	4.40 448	7.43 375	3.61 399	19.52 475	13.29 415	8.39 348	16.91 410	15.96 427	12.13 447	12.85 439	7.70 395	1.47 464	0.11 374	0.01 341	0.42 445	0.14 281	0.24 364

Abc-Net	6.77 414	1.49 397	6.48 387	2.92 415	4.40 448	7.43 375	3.61 399	19.52 475	13.29 415	8.39 348	16.91 410	15.96 427	12.13 447	12.85 439	7.70 395	1.47 464	0.11 374	0.01 341	0.42 445	0.14 281	0.24 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 466	1.52 399	4.55 303	1.89 314	1.46 331	19.87 471	5.11 427	20.66 481	15.91 435	32.67 487	34.51 483	39.34 494	21.15 478	18.74 473	12.10 449	0.11 388	0.06 318	0.01 341	0.00 1	0.45 412	0.22 354
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
G-Net	8.41 440	1.54 400	10.97 437	5.73 471	3.60 423	26.19 479	4.41 415	10.10 324	7.42 304	19.71 463	24.99 457	14.38 417	15.83 462	10.99 419	9.53 429	0.50 444	0.46 462	0.19 443	0.25 411	0.80 437	0.66 430

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 397	1.55 401	9.92 431	2.40 388	3.22 407	10.28 414	3.14 387	11.64 366	9.79 368	9.54 382	20.22 434	11.16 391	6.77 389	10.61 415	9.16 420	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

RAFT + AFF	4.30 361	1.55 401	5.84 366	1.43 247	2.36 383	5.94 346	6.72 449	10.01 320	7.56 310	7.55 311	8.96 285	7.09 317	6.73 388	8.57 351	4.02 337	0.02 288	0.47 463	0.00 1	0.01 262	0.56 417	0.54 422

psmorigin	7.34 423	1.58 403	18.31 471	2.35 385	0.87 284	6.72 361	1.70 353	10.63 335	7.14 298	19.77 464	22.71 446	20.13 457	11.34 444	12.96 441	9.49 428	0.04 343	0.17 414	0.06 412	0.17 375	0.21 339	0.50 418

NCCL2	5.88 394	1.59 404	5.44 351	1.87 309	0.92 289	9.55 405	11.55 479	12.11 385	9.94 372	9.67 385	8.85 280	22.28 466	7.41 399	8.78 367	7.17 389	0.01 208	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.13 271	0.23 360

iinet-f	5.94 395	1.60 405	26.88 490	1.79 299	1.38 328	11.92 435	1.47 337	6.80 233	7.11 297	6.90 280	14.43 388	10.64 380	7.97 411	7.00 249	12.12 450	0.02 288	0.03 258	0.05 408	0.00 1	0.63 426	0.02 59

CSAN	7.62 426	1.60 405	6.56 390	1.83 307	0.66 259	12.40 440	10.52 476	14.45 430	21.32 460	14.19 445	15.98 399	17.84 442	13.02 455	12.32 435	8.38 411	0.09 383	0.07 334	0.03 389	0.04 317	0.33 387	0.67 431

FADNet-RVC-Resample	3.79 319	1.62 407	12.06 442	1.43 247	0.66 259	5.94 346	2.41 365	10.18 327	8.58 349	6.28 247	4.22 141	5.33 268	4.80 342	7.71 292	3.19 304	0.17 406	0.21 431	0.17 440	0.12 357	0.41 409	0.29 385

PSMNet_ROB	5.02 380	1.63 408	6.03 373	1.90 315	1.83 359	9.57 406	6.35 444	15.58 443	7.23 301	6.15 235	10.48 323	12.22 401	4.16 301	8.02 311	8.71 416	0.02 288	0.01 153	0.01 341	0.10 352	0.20 328	0.12 288

LL-Strereo	4.71 375	1.64 409	7.51 411	1.15 206	4.31 445	3.71 268	1.45 336	9.21 294	8.36 340	8.37 347	8.17 271	10.82 383	11.36 445	12.51 437	4.82 355	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.00 1	0.31 380	0.32 390

FADNet	4.23 354	1.65 410	11.75 441	1.64 280	0.80 278	4.80 320	0.77 254	13.76 422	11.65 402	3.97 153	5.24 178	9.62 360	5.14 352	8.40 342	3.78 331	0.21 414	0.04 287	0.07 418	0.05 323	1.14 446	0.10 262

sAnonymous2	1.35 76	1.66 411	8.14 417	0.55 122	0.46 219	1.23 16	0.24 114	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 161	0.96 17	0.57 79	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.20 390	2.07 462	0.22 354

CroCo_RVC	1.35 76	1.66 411	8.14 417	0.55 122	0.46 219	1.23 16	0.24 114	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 161	0.96 17	0.57 79	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.20 390	2.07 462	0.22 354

FADNet_RVC	3.91 332	1.67 413	12.95 453	0.96 178	0.75 271	5.71 339	0.54 190	10.83 344	6.60 279	3.46 138	8.09 269	4.10 215	3.40 262	9.43 393	6.33 376	0.36 431	0.44 460	0.17 440	0.46 450	0.91 441	0.95 440

APVNet	5.98 397	1.72 414	8.72 421	3.21 430	4.04 442	12.31 438	1.81 354	19.09 468	6.10 251	6.13 234	13.41 377	10.69 381	6.30 376	11.26 423	13.90 459	0.05 355	0.02 209	0.11 427	0.03 299	0.53 415	0.20 350

AANet_RVC	5.01 379	1.74 415	6.38 385	1.96 330	1.29 321	2.26 109	1.69 350	10.07 322	18.53 444	7.88 325	18.15 426	8.49 347	2.70 227	10.59 414	7.04 388	0.96 457	0.15 402	0.02 372	0.00 1	0.13 271	0.12 288

StereoDRNet	5.59 388	1.75 416	6.80 394	3.12 425	4.45 452	10.61 419	4.35 414	18.80 463	9.73 366	12.22 428	6.87 227	11.44 395	4.65 333	8.09 322	8.26 410	0.02 288	0.11 374	0.00 1	0.03 299	0.20 328	0.28 383

ETE_ROB	5.80 391	1.77 417	6.33 382	1.44 251	0.78 277	6.43 355	6.90 451	12.53 400	8.08 331	12.93 437	14.89 393	21.13 463	5.87 369	9.83 400	6.57 382	0.04 343	0.01 153	0.00 1	0.02 285	0.08 192	0.33 391

ADCP+	8.09 436	1.79 418	14.50 458	1.54 263	4.28 444	16.57 457	5.20 428	12.80 405	11.20 396	12.83 436	17.07 414	11.02 389	10.80 442	17.59 469	23.18 484	0.03 324	0.05 301	0.01 341	0.18 382	0.39 403	0.81 436

LALA_ROB	6.58 410	1.80 419	6.25 380	1.26 216	0.94 293	10.08 410	9.02 464	16.00 445	11.51 401	12.74 433	13.02 373	24.77 469	5.25 354	10.56 413	8.02 402	0.04 343	0.05 301	0.00 1	0.02 285	0.10 221	0.25 369

YMNet	5.52 386	1.83 420	8.79 422	3.47 439	4.46 453	10.72 421	0.91 290	9.99 317	6.43 271	13.76 443	16.35 402	11.65 396	4.49 325	7.95 304	8.03 404	0.12 392	0.35 451	0.12 430	0.08 336	0.71 432	0.27 379

YMNet_1	5.52 386	1.83 420	8.79 422	3.47 439	4.46 453	10.72 421	0.91 290	9.99 317	6.43 271	13.76 443	16.35 402	11.65 396	4.49 325	7.95 304	8.03 404	0.12 392	0.35 451	0.12 430	0.08 336	0.71 432	0.27 379

FADNet-RVC	3.98 339	1.84 422	12.48 448	1.69 284	0.44 213	4.33 302	1.31 330	11.84 373	7.15 299	3.53 140	3.50 126	10.63 379	4.43 319	9.12 380	6.25 375	0.03 324	0.10 366	0.00 1	0.03 299	0.60 423	0.25 369

PS-NSSS	3.90 329	1.84 422	4.55 303	0.87 160	2.95 400	4.10 295	2.00 359	10.77 342	8.23 337	6.75 267	14.63 391	5.01 256	2.24 205	8.41 343	2.91 295	0.33 429	0.03 258	0.83 463	0.00 1	0.82 438	0.70 433

SANet	10.64 461	1.86 424	10.91 435	1.76 294	0.71 268	14.62 451	9.23 466	19.18 469	37.14 492	19.22 461	27.96 463	25.86 473	19.11 472	13.02 442	10.63 438	0.08 378	0.06 318	0.03 389	0.02 285	0.62 424	0.81 436

DPSNet	10.14 457	1.88 425	16.82 467	1.85 308	1.73 350	24.84 477	17.20 500	19.92 478	27.41 472	12.23 430	13.62 380	16.52 433	18.35 467	14.42 452	12.50 452	0.78 450	0.54 466	0.08 421	0.25 411	1.18 447	0.59 428

dad	4.66 374	1.89 426	5.51 357	0.94 172	0.09 52	2.16 103	0.37 147	7.10 242	14.43 422	10.13 397	16.84 409	14.97 421	1.90 194	6.82 233	4.15 341	1.09 459	0.11 374	4.08 480	0.46 450	0.17 305	0.06 193

Wz-Net-LNSev	6.46 407	1.93 427	16.44 466	1.52 258	4.15 443	12.66 441	4.96 425	13.05 411	12.10 408	10.55 408	16.23 401	11.32 392	7.19 396	8.43 345	8.48 413	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.06 193

TCMNet	5.22 382	1.96 428	9.78 430	4.11 457	6.57 471	8.83 396	1.35 334	10.74 341	8.07 330	6.39 256	12.76 371	8.32 340	4.75 337	8.62 355	10.09 435	0.11 388	0.18 418	0.31 452	0.09 347	0.75 435	0.57 424

GwcNet	6.42 406	1.97 429	10.92 436	2.59 401	5.58 466	11.55 430	2.21 363	14.10 426	16.52 440	10.04 395	17.19 418	10.86 385	5.61 366	9.23 386	8.84 418	0.01 208	0.06 318	0.03 389	0.08 336	0.56 417	0.40 401

GMStereo_Zeroshot	2.77 225	1.98 430	5.14 336	1.53 261	0.36 196	3.56 255	0.10 51	5.57 168	5.91 240	6.89 278	7.02 235	8.50 348	0.91 119	6.01 181	1.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.01 18

PDISCO_ROB	9.62 454	1.99 431	11.51 438	9.88 480	9.61 483	21.48 472	3.83 403	19.33 471	28.49 475	11.27 421	14.17 385	19.92 456	5.02 347	16.35 465	9.18 421	5.28 479	0.41 457	0.14 435	0.09 347	2.05 461	2.36 465

ADCL	10.16 458	2.11 432	19.36 474	1.92 320	1.88 362	22.23 473	8.91 463	14.04 424	23.56 466	14.62 448	26.19 460	12.75 405	13.59 457	16.06 464	22.95 483	0.26 422	0.18 418	0.75 461	0.65 456	0.69 430	0.58 425

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 32	2.14 433	1.55 21	0.88 161	0.26 162	0.56 5	0.04 19	2.80 15	0.86 6	0.30 21	0.80 31	0.21 27	2.33 211	6.17 187	0.37 34	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.17 375	0.01 11	0.01 18

ELAS	16.72 484	2.14 433	9.23 425	4.92 466	4.53 458	32.66 494	15.11 495	27.40 491	28.68 476	40.27 498	44.90 497	38.33 493	30.50 493	26.44 490	21.94 480	0.88 453	1.23 473	0.67 460	0.89 465	1.49 454	2.18 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 420	2.23 435	6.13 375	4.05 455	4.73 462	8.94 397	2.78 378	15.19 440	11.74 403	11.13 418	19.34 429	17.86 443	10.42 440	13.02 442	8.03 404	0.73 449	0.01 153	0.24 448	0.41 444	0.31 380	0.38 397

ELAS_RVC	16.54 483	2.26 436	10.09 434	5.50 470	4.46 453	28.28 487	16.72 499	25.55 488	33.54 483	40.19 497	40.30 493	36.68 491	30.03 492	29.40 491	20.61 473	0.98 458	1.21 472	0.86 464	0.70 460	1.39 453	2.16 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 425	2.32 437	15.58 463	1.82 306	0.63 255	44.66 506	0.44 165	8.59 275	9.52 363	9.84 389	25.18 458	5.30 267	4.38 316	11.46 426	6.49 380	0.05 355	0.03 258	0.00 1	0.01 262	1.79 459	1.87 457

Wz-Net-MNSev	7.43 424	2.35 438	15.22 461	2.34 384	3.41 417	17.27 463	8.55 460	11.91 376	13.48 417	13.37 439	17.05 413	13.70 408	7.47 404	11.90 432	9.99 434	0.40 436	0.03 258	0.00 1	0.01 262	0.16 292	0.07 212

ADCPNet	9.54 452	2.39 439	31.46 494	2.09 354	1.60 336	16.71 459	6.39 445	12.11 385	11.45 399	13.53 441	21.45 440	19.41 452	10.94 443	14.38 451	21.54 477	0.27 425	1.16 471	0.39 458	1.49 473	0.58 420	1.45 451

SHD	9.61 453	2.60 440	12.46 446	3.69 447	3.54 420	9.47 404	1.25 323	20.16 480	37.84 494	18.19 459	21.24 439	16.96 439	12.83 454	14.47 453	16.05 464	0.32 428	0.13 391	0.01 341	0.08 336	0.38 399	0.48 415

DGSMNet	6.47 408	2.61 441	13.64 456	3.46 437	3.74 428	8.97 398	6.01 435	14.15 427	13.01 413	7.46 309	14.10 384	9.94 365	4.79 341	10.44 411	6.22 374	1.30 463	1.70 476	1.80 470	1.52 475	2.27 465	2.35 464

DeepPrunerF	6.75 412	2.69 442	23.31 483	3.68 446	7.16 473	3.78 279	4.29 412	13.42 417	20.13 456	8.13 334	10.46 322	7.18 320	8.06 413	11.10 421	9.44 427	0.24 419	0.15 402	0.29 450	0.42 445	0.66 429	0.45 412

Syn2CoEx	6.32 404	2.72 443	9.33 426	2.45 393	1.67 343	8.59 392	3.32 392	18.08 457	12.27 409	8.53 352	21.08 438	10.30 374	9.80 434	9.30 389	7.86 399	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 426	0.43 408

SAMSARA	14.63 475	2.74 444	12.38 444	12.65 486	6.74 472	36.50 498	72.93 521	19.36 472	23.77 467	16.20 455	13.04 374	29.21 478	12.78 452	16.98 467	15.21 463	0.11 388	0.26 445	0.03 389	0.14 361	0.76 436	0.77 434

GANetREF_RVC	6.56 409	2.89 445	7.58 413	3.41 434	0.40 205	12.96 444	9.58 468	15.09 436	17.25 443	10.33 400	10.62 326	12.27 402	8.16 415	12.21 434	4.53 348	0.41 437	0.00 1	0.00 1	0.02 285	3.12 468	0.39 398
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
PVD	15.44 477	2.93 446	14.67 459	4.21 461	3.39 415	17.43 464	4.16 408	27.84 493	48.84 503	31.02 485	43.54 496	29.76 480	30.81 494	25.97 489	21.40 475	0.23 417	0.41 457	0.04 401	0.33 432	0.41 409	1.33 449

RTSC	9.15 446	3.00 447	13.57 455	3.72 448	1.76 354	11.82 434	0.46 167	16.95 449	36.83 491	15.80 453	15.53 397	12.91 406	7.46 403	20.01 479	21.76 478	0.31 427	0.13 391	0.01 341	0.08 336	0.57 419	0.41 403

TRStereo	2.36 188	3.10 448	4.70 312	1.99 334	2.08 369	2.61 153	1.11 314	8.79 286	3.73 133	3.19 129	3.04 107	3.96 206	0.77 108	5.92 177	1.44 203	0.03 324	0.14 395	0.00 1	0.29 420	0.08 192	0.25 369

ADCMid	10.24 459	3.13 449	20.70 477	2.21 367	2.39 386	11.23 427	6.19 437	14.17 428	11.19 395	23.20 473	22.25 443	17.89 444	19.54 473	18.51 472	26.21 491	0.45 442	0.42 459	1.10 466	1.29 470	1.56 456	1.18 445

PWC_ROB	8.24 438	3.13 449	12.74 451	2.43 392	4.43 451	7.51 379	1.22 321	16.63 448	19.24 450	16.08 454	28.29 464	13.99 414	10.16 437	13.63 446	14.06 460	0.42 440	0.00 1	0.05 408	0.00 1	0.59 421	0.27 379

SuperB	8.10 437	3.15 451	24.67 485	2.65 402	1.23 314	9.88 409	4.29 412	10.18 327	30.07 477	11.53 424	12.18 361	6.12 289	6.65 386	10.50 412	14.47 462	0.14 398	0.11 374	0.35 455	0.25 411	13.06 491	0.48 415

PWCDC_ROB	7.92 434	3.17 452	7.48 410	5.73 471	4.40 448	10.45 416	0.35 144	14.52 432	28.19 474	10.36 402	31.27 473	7.04 314	9.14 428	13.22 444	8.78 417	2.74 474	0.02 209	0.00 1	0.00 1	1.31 451	0.17 330

aanetorigin	8.72 444	3.29 453	27.55 491	1.95 327	3.84 435	4.93 325	5.39 433	5.49 166	10.05 374	27.85 480	31.47 474	15.80 426	12.78 452	9.04 378	11.98 448	0.25 420	0.22 435	0.22 446	0.25 411	1.28 450	0.84 438

SQANet	7.64 427	3.40 454	5.49 354	11.73 485	9.62 484	11.96 436	2.82 379	11.33 358	6.10 251	8.33 342	11.49 347	11.00 388	5.16 353	10.12 408	2.72 292	8.92 488	2.21 478	10.41 487	1.58 476	11.13 487	7.39 486

XQC	8.43 441	3.58 455	16.40 465	2.92 415	2.17 375	13.22 446	3.60 398	14.64 433	25.86 470	11.87 426	12.04 355	15.06 422	10.67 441	15.24 458	19.41 469	0.39 434	0.08 345	0.05 408	0.07 331	0.84 439	0.45 412

MFN_U_SF_RVC	12.94 469	3.66 456	25.81 488	3.61 445	2.26 381	22.77 474	4.55 418	27.10 489	20.06 455	23.90 474	28.99 466	30.53 481	16.98 463	19.92 478	20.26 472	1.24 460	1.07 470	0.98 465	1.33 471	1.80 460	2.04 460

anonymity	7.68 428	3.83 457	12.39 445	7.04 476	12.67 491	8.18 389	2.00 359	17.50 453	6.85 286	13.56 442	9.21 290	9.97 366	7.82 410	11.28 424	5.58 365	6.27 482	4.98 504	3.68 479	2.96 480	3.33 470	4.48 474

PASM	7.90 433	4.22 458	21.97 481	3.25 431	3.29 410	5.39 335	6.57 446	10.57 333	19.09 447	12.77 434	13.92 382	18.11 445	9.51 432	13.79 447	10.77 442	0.19 410	0.45 461	0.29 450	1.08 468	1.49 454	1.19 446

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 455	4.27 459	14.47 457	2.29 375	2.85 397	23.40 476	13.62 487	13.60 418	19.54 451	19.42 462	24.27 452	16.74 436	8.59 419	17.05 468	7.98 401	1.25 461	1.68 475	0.17 440	2.63 478	0.72 434	1.04 442

GASNet	5.19 381	4.61 460	9.38 427	4.73 465	2.10 371	3.80 281	1.57 343	12.07 383	10.96 391	8.92 367	7.03 237	8.21 338	7.67 408	14.02 448	7.36 390	0.02 288	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.69 430	0.42 406

PSMNet-RUCA	5.60 389	4.62 461	11.61 439	10.29 482	7.55 478	7.08 368	1.94 357	12.01 380	10.52 387	3.90 151	11.88 352	4.43 232	1.75 190	7.56 282	4.24 343	1.68 469	0.12 381	4.78 482	0.67 458	4.74 473	0.68 432

WZ-Net	13.00 470	4.64 462	41.07 502	3.48 441	3.15 405	19.12 468	15.66 498	14.81 434	31.33 479	15.71 452	27.88 462	22.22 465	14.01 459	20.44 481	25.03 488	0.64 448	0.00 1	0.01 341	0.03 299	0.39 403	0.37 396

Consistency-Raft	9.42 450	4.74 463	12.66 449	5.30 469	9.08 481	4.08 293	5.26 430	19.26 470	24.87 468	11.17 419	29.85 469	13.57 407	5.51 365	7.67 289	13.40 456	0.36 431	0.35 451	1.81 471	4.24 489	11.61 488	3.57 469

ADCS	13.02 471	4.93 464	28.38 492	3.17 428	2.67 393	13.61 449	10.83 477	18.70 460	33.46 482	22.59 468	24.78 455	19.59 454	18.51 469	23.40 486	32.16 500	0.10 386	0.19 424	0.37 457	0.18 382	1.26 449	1.46 452

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 396	5.36 465	5.02 324	3.75 450	3.57 422	15.81 454	4.27 411	11.72 370	6.96 290	7.23 298	8.47 276	9.09 354	2.66 226	9.36 392	2.71 289	7.49 484	2.32 480	2.01 473	0.08 336	6.77 482	4.67 476

AnyNet_C32	10.98 464	5.58 466	22.79 482	4.16 458	5.83 467	15.64 452	14.30 488	13.18 412	17.15 442	16.44 456	20.52 436	14.68 419	13.44 456	22.46 483	30.08 497	0.17 406	0.26 445	0.36 456	0.36 438	1.23 448	0.91 439

LSM	14.01 474	5.95 467	33.49 495	6.78 475	43.61 515	10.22 412	9.98 472	15.16 439	22.93 465	23.07 472	32.34 478	18.52 448	12.67 451	15.45 459	11.10 443	0.16 405	0.51 465	0.09 424	0.32 430	1.08 445	16.85 510

EDNetEfficient	13.82 473	6.19 468	54.79 508	2.83 410	3.60 423	4.86 322	8.57 461	8.61 280	32.90 481	40.77 499	30.59 472	18.33 447	21.87 482	11.38 425	25.36 489	0.15 400	0.23 437	0.06 412	1.03 467	2.54 466	1.79 455

SPS-STEREO	15.04 476	6.23 469	13.21 454	11.34 484	11.65 488	23.30 475	7.15 454	24.16 486	15.65 433	31.78 486	29.19 468	31.62 482	21.32 479	24.62 487	19.50 470	7.59 485	4.19 502	3.22 478	1.48 472	6.99 483	6.54 483
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 448	6.70 470	24.28 484	1.87 309	1.81 358	8.57 391	12.29 485	17.37 452	20.39 458	10.43 404	23.11 448	16.66 435	8.03 412	14.47 453	17.86 466	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.41 409	0.30 387

AnonymousM	2.71 220	6.75 471	0.98 1	0.73 146	0.06 24	2.41 126	0.53 187	5.30 152	3.05 89	4.75 177	2.09 78	1.89 130	1.01 126	1.88 67	0.51 73	0.01 208	0.02 209	17.42 492	4.76 492	0.02 42	0.01 18

NVStereoNet_ROB	16.04 480	6.75 471	12.90 452	6.37 474	7.42 476	12.89 443	9.74 470	22.78 484	25.12 469	30.32 483	46.19 499	34.37 488	25.38 486	21.48 482	21.38 474	5.94 480	3.10 494	6.07 485	10.09 500	4.01 471	8.54 491
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 482	6.93 473	21.83 480	5.94 473	2.81 396	38.71 500	14.59 489	24.55 487	34.87 489	33.66 491	34.35 482	29.24 479	24.20 485	22.59 484	17.95 467	2.52 473	2.81 489	1.17 468	1.51 474	5.89 478	2.16 461

UDGNet	2.73 223	7.09 474	3.90 259	2.71 404	0.06 24	2.98 204	0.20 103	4.63 101	8.58 349	2.69 112	2.70 96	0.95 94	1.01 126	6.27 192	1.51 209	1.28 462	0.00 1	5.24 484	0.94 466	1.70 457	0.13 296

SGM+DAISY	15.62 478	7.26 475	19.28 473	8.94 477	10.11 485	26.25 480	10.49 475	19.36 472	14.65 426	30.64 484	33.59 481	33.00 484	22.32 484	24.96 488	16.42 465	7.90 486	6.25 506	4.51 481	3.37 485	5.86 477	7.20 485

otaku	11.73 467	7.51 476	7.07 400	13.22 488	10.85 487	26.61 484	7.25 456	18.84 464	19.16 449	11.58 425	17.23 419	20.19 458	8.09 414	15.11 457	4.64 351	9.13 490	2.42 482	13.08 488	1.83 477	12.48 490	8.22 489

StereoAnything_RVC	1.52 89	7.77 477	2.81 153	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 31	3.26 28	0.75 4	0.12 1	0.02 1	0.07 1	0.68 98	6.69 227	0.13 3	0.02 288	0.08 345	0.00 1	0.00 1	6.69 481	0.02 59

MFMNet_re	13.29 472	8.60 478	18.29 470	9.75 479	7.25 475	19.65 470	14.84 492	20.71 482	30.72 478	23.03 471	28.77 465	18.85 450	26.09 489	13.55 445	9.82 430	2.44 472	1.35 474	0.34 454	0.23 403	4.78 474	6.69 484

Ntro	12.35 468	8.88 479	7.80 414	13.79 489	12.42 490	26.54 483	6.98 452	18.54 459	22.14 463	9.82 387	16.45 404	20.30 459	9.29 431	15.95 462	6.61 384	9.53 492	2.47 484	14.93 490	2.77 479	13.11 492	8.63 492

BEATNet-Init1	23.31 495	9.03 480	41.67 503	4.17 459	2.53 390	45.68 508	19.47 503	33.43 495	38.45 495	47.59 506	49.10 503	59.31 507	41.80 505	38.35 503	29.21 496	0.47 443	0.50 464	0.81 462	0.66 457	2.10 464	1.86 456

CC-Net-ROB	7.68 428	9.21 481	7.46 409	3.82 451	3.66 426	15.68 453	5.02 426	17.95 455	10.45 386	6.44 259	14.00 383	7.63 324	4.77 338	10.75 416	3.10 302	5.99 481	2.46 483	16.28 491	1.08 468	6.30 480	1.56 454

UDG	8.58 443	9.31 482	4.89 318	10.00 481	9.52 482	10.36 415	2.41 365	12.07 383	9.82 369	7.81 321	9.55 303	16.52 433	9.81 435	7.84 300	7.88 400	4.20 476	2.51 485	18.53 493	3.71 488	9.55 484	5.28 479

RTS	18.87 491	9.32 483	86.48 517	4.95 467	6.10 468	42.08 502	14.70 490	15.49 441	41.06 496	22.65 469	32.32 476	13.77 409	19.54 473	37.98 501	28.96 494	0.41 437	0.23 437	0.00 1	0.02 285	0.91 441	0.50 418

RTSA	18.87 491	9.32 483	86.48 517	4.95 467	6.10 468	42.08 502	14.70 490	15.49 441	41.06 496	22.65 469	32.32 476	13.77 409	19.54 473	37.98 501	28.96 494	0.41 437	0.23 437	0.00 1	0.02 285	0.91 441	0.50 418

Wz-Net-TNSev	11.35 465	10.56 485	35.88 499	2.28 374	1.73 350	18.25 466	11.42 478	15.88 444	20.88 459	14.44 446	16.97 412	19.57 453	19.04 471	19.31 475	18.67 468	0.01 208	0.06 318	0.00 1	0.16 367	0.62 424	1.25 447

AnyNet_C01	16.12 481	10.81 486	59.36 510	4.42 463	2.49 389	30.06 488	15.15 496	17.51 454	16.51 438	17.88 458	37.69 488	24.04 467	17.54 464	29.60 492	33.29 501	0.28 426	0.38 455	0.43 459	0.42 445	2.57 467	1.98 459

DDUNet	9.47 451	11.32 487	6.14 376	12.93 487	11.65 488	10.45 416	3.87 404	11.70 369	7.89 324	9.27 376	13.28 375	16.18 432	6.14 374	8.80 369	5.77 369	6.64 483	3.38 497	20.90 494	4.28 490	11.01 486	7.80 487

EDNetEfficientorigin	17.87 488	14.00 488	99.53 529	1.64 280	0.92 289	10.55 418	6.26 442	13.21 413	34.84 488	38.20 496	36.91 487	27.47 476	26.32 490	14.71 455	25.69 490	0.04 343	0.06 318	0.14 435	0.52 453	3.16 469	3.27 467

JetBlue	29.12 501	15.72 489	54.12 507	15.93 490	20.98 503	60.90 519	30.62 510	39.38 498	34.62 487	34.08 492	39.69 490	57.35 506	43.17 506	50.71 515	50.60 516	2.41 471	3.79 500	2.81 474	3.45 486	9.57 485	12.59 504

GCST	9.08 445	17.31 490	3.98 265	52.92 513	10.66 486	11.29 428	0.20 103	6.97 238	6.47 274	9.46 379	4.68 152	4.75 243	1.51 165	9.34 391	1.31 193	8.19 487	0.05 301	22.38 495	0.34 434	6.17 479	3.53 468

coex-ft	19.78 494	19.39 491	87.73 519	1.77 296	1.80 357	17.25 462	13.50 486	12.63 403	42.10 498	60.18 514	38.90 489	28.72 477	28.74 491	11.74 430	27.40 493	0.21 414	0.23 437	0.04 401	0.30 426	1.36 452	1.54 453

ACVNet-4b	15.90 479	22.00 492	12.37 443	16.40 491	15.14 494	31.87 491	7.50 458	19.04 467	27.85 473	11.48 423	22.02 442	31.86 483	9.16 430	17.95 470	5.69 367	10.43 494	2.58 486	24.44 498	4.87 494	16.04 495	9.28 493

WAO-7	29.39 502	24.43 493	20.47 476	32.71 503	13.83 492	34.70 495	20.27 506	52.19 514	65.03 515	43.29 501	59.35 513	52.19 500	44.68 508	31.71 493	30.56 498	10.98 496	4.94 503	13.71 489	12.52 505	12.06 489	8.22 489

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 356	25.07 494	26.53 489	0.44 108	0.07 32	1.50 42	0.54 190	2.09 7	1.57 19	0.51 61	0.62 25	0.21 27	0.20 13	1.44 39	0.53 75	12.03 498	0.01 153	0.00 1	0.08 336	1.75 458	9.69 494

ACVNet_1	18.70 490	25.08 495	12.72 450	17.33 492	15.18 495	26.02 478	9.62 469	28.44 494	34.49 485	24.39 475	24.32 453	37.22 492	20.13 476	16.67 466	13.39 455	10.45 495	2.59 487	24.77 499	4.92 495	16.57 496	9.75 495

DispFullNet	17.47 487	26.01 496	33.98 497	22.58 497	20.86 502	13.84 450	1.28 327	16.50 446	26.27 471	19.97 465	17.17 417	20.52 462	18.49 468	22.86 485	10.76 441	5.13 478	2.83 490	30.72 502	7.72 498	20.86 499	11.01 500

RainbowNet	18.01 489	26.22 497	19.95 475	18.59 493	14.88 493	27.38 486	10.46 474	27.39 490	34.54 486	14.91 450	27.01 461	25.65 471	12.44 449	18.94 474	9.23 422	13.91 502	3.46 498	23.36 497	4.86 493	16.03 494	10.91 499

test_for_model	6.81 417	27.63 498	2.16 87	21.79 496	16.18 497	3.48 243	0.94 294	5.88 186	3.72 132	7.62 314	2.72 98	1.03 97	0.42 73	0.58 4	0.35 27	9.03 489	2.28 479	0.00 1	0.05 323	23.91 503	6.49 482

IMH-64-1	27.21 499	28.77 499	16.84 468	31.57 500	20.76 500	26.43 481	15.10 493	47.11 503	45.20 500	33.53 489	51.16 505	41.42 495	31.10 495	36.48 497	22.39 481	13.48 500	2.87 492	33.95 504	10.70 501	23.50 501	11.75 501

IMH-64	27.21 499	28.77 499	16.84 468	31.57 500	20.76 500	26.43 481	15.10 493	47.11 503	45.20 500	33.53 489	51.16 505	41.42 495	31.10 495	36.48 497	22.39 481	13.48 500	2.87 492	33.95 504	10.70 501	23.50 501	11.75 501

IMH	29.82 503	29.11 501	18.51 472	34.28 504	21.40 505	32.33 493	15.39 497	49.40 510	53.07 505	37.88 494	55.32 510	45.05 497	39.54 502	40.63 504	24.12 485	14.03 503	3.27 496	34.93 506	11.24 503	24.69 504	12.21 503

ACVNet_2	26.45 497	29.35 502	25.14 486	20.27 495	15.43 496	34.97 496	12.23 484	48.37 508	66.25 517	42.69 500	56.73 511	51.77 499	25.59 487	20.39 480	13.52 457	10.13 493	2.59 487	22.78 496	3.52 487	17.57 497	9.80 497

TorneroNet-64	32.42 505	31.89 503	30.52 493	34.73 505	21.13 504	46.99 509	18.82 501	43.10 501	59.42 510	32.70 488	46.98 500	62.01 510	36.98 499	43.97 508	33.88 502	14.10 504	3.22 495	35.28 507	11.72 504	26.84 507	14.07 505

MADNet+	27.07 498	33.84 504	90.97 521	20.14 494	7.47 477	48.43 510	47.10 517	35.43 497	36.46 490	20.11 466	30.05 470	25.29 470	35.08 497	45.50 509	50.28 515	2.13 470	2.00 477	1.19 469	0.76 461	4.71 472	4.43 472

TorneroNet	35.11 509	33.92 505	33.82 496	37.86 507	22.01 506	49.64 512	21.58 507	48.09 507	55.23 506	37.50 493	53.79 508	62.81 513	43.66 507	46.71 511	41.25 510	14.80 505	3.53 499	36.72 508	14.57 507	28.28 510	16.49 508

WAO-8	38.15 510	35.51 506	21.50 478	43.67 508	23.92 507	44.44 504	20.26 504	52.83 515	76.62 520	53.57 511	66.79 519	62.63 511	54.56 515	42.03 506	39.18 508	22.71 508	6.65 507	37.08 509	19.08 509	24.72 506	15.24 506

Venus	38.15 510	35.51 506	21.50 478	43.67 508	23.92 507	44.44 504	20.26 504	52.83 515	76.62 520	53.57 511	66.81 520	62.63 511	54.56 515	42.03 506	39.18 508	22.71 508	6.65 507	37.08 509	19.08 509	24.70 505	15.24 506

WAO-6	34.74 507	36.76 508	15.36 462	37.53 506	24.15 509	35.99 497	19.36 502	48.96 509	68.54 518	43.84 502	47.58 501	52.77 502	52.60 512	32.63 494	34.73 504	26.20 510	7.74 509	42.78 511	21.64 511	28.07 509	17.62 511

Dean	34.67 506	38.70 509	25.33 487	29.89 499	17.21 498	45.24 507	11.98 482	56.90 518	76.55 519	63.47 517	60.22 514	67.36 516	48.14 511	37.24 499	39.01 507	11.00 497	2.83 490	28.35 500	5.60 497	18.14 498	10.31 498

LVE	34.99 508	40.10 510	34.97 498	32.49 502	18.61 499	51.45 515	26.82 508	52.15 513	65.94 516	47.21 504	61.04 515	53.99 504	37.30 500	37.95 500	34.09 503	15.55 506	5.95 505	31.01 503	13.81 506	22.58 500	16.72 509

PWCK	30.53 504	44.32 511	47.25 505	29.76 498	7.23 474	40.78 501	27.10 509	44.73 502	44.32 499	47.31 505	36.37 486	47.16 498	26.05 488	41.26 505	31.87 499	21.83 507	4.03 501	29.50 501	4.67 491	27.17 508	7.80 487

UNDER WATER-64	45.16 513	46.99 512	66.69 511	43.90 510	27.64 510	55.58 518	41.87 514	39.42 499	48.42 502	51.73 510	43.08 495	67.76 517	56.69 517	48.02 513	48.34 513	39.50 513	17.64 512	51.78 514	38.93 514	36.62 511	32.61 513

UNDER WATER	45.09 512	48.60 513	67.37 512	49.30 512	31.41 511	53.80 517	37.39 512	40.25 500	52.48 504	50.24 507	45.37 498	68.37 518	57.76 518	51.03 516	49.88 514	29.97 511	13.75 511	51.22 513	36.57 512	37.87 512	29.12 512

DLNR_Zeroshot_test	24.70 496	50.77 514	90.11 520	98.11 529	97.34 527	1.38 30	0.12 61	22.79 485	3.09 95	1.07 86	2.95 103	0.71 86	0.29 34	6.93 242	2.29 270	38.56 512	0.37 454	0.00 1	0.30 426	76.73 523	0.09 240

notaker	47.42 514	55.20 515	49.13 506	56.52 516	40.18 512	38.52 499	32.97 511	47.21 505	56.08 508	57.21 513	57.24 512	60.09 508	59.19 519	53.93 517	41.64 511	40.61 514	19.93 513	57.21 515	37.41 513	49.02 514	39.02 514

ktn	48.94 515	57.58 516	38.86 501	59.57 517	43.27 514	50.37 513	43.38 515	48.07 506	61.11 511	51.30 509	54.25 509	54.96 505	52.88 513	47.30 512	35.83 505	57.77 518	24.88 516	62.69 518	43.55 515	50.70 515	40.41 515

HanzoNet	56.48 518	59.32 517	58.25 509	55.32 515	41.94 513	50.95 514	41.33 513	51.12 511	61.40 512	65.62 520	65.59 518	71.66 519	69.41 520	70.77 520	60.03 518	63.99 520	34.70 518	61.96 517	50.54 517	51.00 516	44.71 516

JetRed	61.02 519	61.05 518	82.56 516	46.09 511	56.80 519	83.19 520	63.76 519	59.26 520	63.61 513	69.29 521	68.85 521	66.59 515	47.62 510	61.57 518	74.09 521	45.58 515	66.14 521	46.59 512	45.06 516	63.17 518	49.58 518

KSHMR	55.63 517	63.60 519	37.85 500	74.69 519	49.56 517	49.01 511	45.73 516	57.46 519	63.97 514	61.61 516	62.07 517	72.39 520	47.01 509	50.65 514	43.29 512	54.10 517	62.21 519	66.10 519	53.94 519	51.25 517	46.11 517

DPSimNet_ROB	53.45 516	64.73 520	44.39 504	53.97 514	45.39 516	53.66 516	54.83 518	55.15 517	57.87 509	64.16 519	50.83 504	63.40 514	53.34 514	46.45 510	65.81 520	63.13 519	26.54 517	57.94 516	51.11 518	45.52 513	50.69 519

LRCNet_RVC	66.23 520	65.67 521	67.63 513	71.47 518	54.32 518	32.17 492	2.66 375	63.19 521	21.35 461	81.79 522	91.26 523	83.62 521	71.62 521	69.32 519	52.57 517	95.49 526	64.45 520	95.07 526	95.19 526	71.52 519	74.31 521

ASD4		81.57 522

MADNet++	82.84 522	82.38 523	73.57 514	87.72 524	82.97 523	93.14 522	69.15 520	86.42 525	82.50 522	93.46 526	86.70 522	86.28 522	80.92 522	88.34 522	88.84 522	86.83 524	84.17 525	72.64 521	68.92 521	80.47 524	81.42 525

TCMNet-wrong-test	67.23 521	85.83 524	81.56 515	95.63 525	94.73 525	89.35 521	85.42 522	51.73 512	33.71 484	51.26 508	61.71 516	61.33 509	41.23 504	77.26 521	64.71 519	48.76 516	9.03 510	70.12 520	68.11 520	90.76 526	82.37 526

xxxxx1	85.63 524	90.31 525	96.68 524	76.54 520	80.57 520	97.44 526	96.86 526	85.53 522	88.53 523	88.68 523	91.71 524	94.23 523	92.93 523	90.02 523	91.98 523	70.60 521	70.39 522	73.68 522	81.46 523	74.61 520	79.86 522

tt_ll	85.63 524	90.31 525	96.68 524	76.54 520	80.57 520	97.44 526	96.86 526	85.53 522	88.53 523	88.68 523	91.71 524	94.23 523	92.93 523	90.02 523	91.98 523	70.60 521	70.39 522	73.68 522	81.46 523	74.61 520	79.86 522

ff	85.63 524	90.31 525	96.68 524	76.54 520	80.57 520	97.44 526	96.86 526	85.53 522	88.53 523	88.68 523	91.71 524	94.23 523	92.93 523	90.02 523	91.98 523	70.60 521	70.39 522	73.68 522	81.46 523	74.61 520	79.86 522

ccccc		96.61 528		100.00 535	100.00 531	97.41 525		99.56 530		99.27 530		99.35 529		99.92 529		100.00 533	100.00 532	99.95 529	99.77 530	100.00 532

MEDIAN_ROB	98.41 528	99.70 529	99.30 528	97.09 526	97.02 526	96.89 524	95.77 525	97.66 528	97.28 526	98.79 529	98.94 528	99.18 528	98.14 527	96.89 526	96.88 528	99.96 530	99.16 527	100.00 530	99.99 531	99.69 529	99.88 529

Anonymous_1	99.08 530	99.91 530	99.85 530	97.63 527	99.10 529	100.00 531	100.00 531	99.61 531	99.96 529	99.28 531	99.86 529	99.54 530	99.99 530	99.29 528	99.75 529	96.05 527	99.59 528	97.31 527	98.57 528	97.71 527	98.63 528

HaxPig	98.85 529	99.94 531	95.08 522	99.99 532	100.00 531	94.03 523	94.78 523	99.15 529	99.98 530	99.99 532	100.00 530	99.98 533	99.99 530	98.12 527	95.97 526	100.00 533	99.99 531	100.00 530	99.99 531	100.00 532	99.99 532

AVERAGE_ROB	99.62 532	99.95 532	98.81 527	100.00 535	100.00 531	98.08 529	95.47 524	100.00 534	100.00 531	100.00 533	100.00 530	100.00 535	100.00 532	100.00 534	99.99 531	100.00 533	100.00 532	100.00 530	100.00 533	100.00 532	100.00 534

test_example2	99.39 531	99.98 533	99.99 531	100.00 535	99.98 530	99.72 530	99.99 530	97.34 527	100.00 531	100.00 533	100.00 530	96.42 526	96.66 526	99.97 530	99.96 530	100.00 533	99.97 530	98.66 528	99.15 529	100.00 532	100.00 534

Selective-RAFT-Error	100.00 537	100.00 534	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 531	100.00 531	100.00 534	100.00 531	100.00 533	100.00 530	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 532	100.00 530	100.00 533	100.00 532	100.00 534

PML	97.88 527	100.00 534	96.45 523	98.01 528	97.88 528	100.00 531	99.35 529	96.88 526	97.72 527	100.00 533	97.36 527	97.38 527	99.60 528	100.00 534	96.32 527	99.99 531	97.55 526	100.00 530	96.01 527	99.18 528	87.92 527

CasAABBNet	100.00 537	100.00 534	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 531	100.00 531	100.00 534	100.00 531	100.00 533	100.00 530	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 532	100.00 530	100.00 533	100.00 532	100.00 534

LSM0	100.00 537	100.00 534	100.00 535	100.00 535	100.00 531	100.00 531	100.00 531	100.00 534	100.00 531	100.00 533	100.00 530	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 534	100.00 533	100.00 532	100.00 530	100.00 533	100.00 532	99.99 532

DPSMNet_ROB	99.91 534	100.00 534	99.99 531	99.99 532	100.00 531	100.00 531	100.00 531	99.98 533	100.00 531	98.35 527	100.00 530	99.84 531	100.00 532	99.98 531	99.99 531	100.00 533	100.00 532	100.00 530	100.00 533	100.00 532	100.00 534

DGTPSM_ROB	99.90 533	100.00 534	99.99 531	99.99 532	100.00 531	100.00 531	100.00 531	99.97 532	100.00 531	98.35 527	100.00 530	99.84 531	100.00 532	99.98 531	99.99 531	99.99 531	100.00 532	100.00 530	100.00 533	100.00 532	100.00 534

DPSM_ROB	99.95 535	100.00 534	100.00 535	99.76 530	100.00 531	100.00 531	100.00 531	100.00 534	100.00 531	100.00 533	100.00 530	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 534	99.21 528	100.00 532	100.00 530	100.00 533	99.99 530	99.95 530

DPSM	99.95 535	100.00 534	100.00 535	99.76 530	100.00 531	100.00 531	100.00 531	100.00 534	100.00 531	100.00 533	100.00 530	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 534	99.21 528	100.00 532	100.00 530	100.00 533	99.99 530	99.95 530

Low-res two-view benchmark