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	0.51 186	3.46 40	1.71 21	0.95 79	0.16 7	0.24 33	0.55 86	2.81 90	0.41 41	0.12 393	0.21 432	0.20 445	0.25 412	0.21 340	0.20 351

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	5.08 352	2.78 89	1.01 168	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 194

Selective-IGEV	1.23 66	0.18 3	1.13 4	0.07 17	0.17 109	2.38 123	0.54 191	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	0.11 355	0.04 113	0.10 263

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	0.08 346	0.00 1	0.13 361	0.01 11	0.10 263

RSM	1.21 64	0.20 5	1.30 11	0.12 31	0.06 24	2.48 132	0.51 186	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	0.16 368	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	0.01 209	0.05 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213

PSM-AAD	3.33 281	0.20 5	1.47 19	0.73 146	0.54 244	2.55 142	6.19 438	4.97 122	3.27 107	10.92 415	11.92 354	2.95 158	9.59 434	7.90 303	0.82 131	0.01 209	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	2.47 467

GrayStereo	3.74 312	0.20 5	1.94 54	1.55 265	0.60 250	3.12 219	8.22 460	5.76 178	3.32 113	10.40 404	16.66 408	5.81 283	8.60 421	6.57 218	1.37 199	0.01 209	0.00 1	0.01 342	0.63 456	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	0.02 210	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	0.83 271	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	0.29 421	0.18 317	0.14 304

test_1	1.85 120	0.21 9	2.45 103	1.02 186	0.22 145	1.37 29	0.82 267	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	0.29 421	0.18 317	0.14 304

AIO-Stereo	0.94 28	0.22 12	1.20 9	0.06 14	0.08 46	2.36 119	0.62 216	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	0.35 438	0.06 163	0.12 289

test_3	1.88 126	0.22 12	2.75 141	0.96 178	0.22 145	1.28 23	0.77 255	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	0.28 420	0.17 306	0.14 304

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	0.01 263	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 11	0.23 14	1.31 12	0.06 14	1.62 338	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	0.01 209	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	2.22 371	1.68 346	4.36 306	0.28 125	12.45 395	11.09 393	6.90 280	11.85 352	4.08 212	3.28 252	8.47 346	7.85 399	0.06 365	0.04 288	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	0.17 376	0.11 240	0.09 241

U	2.12 153	0.25 18	2.47 109	0.17 52	8.09 481	10.63 421	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	9.89 487	5.19 497	0.01 11	0.01 18

test_sample2	2.32 183	0.25 18	3.38 212	2.08 352	0.41 209	2.58 147	0.15 83	9.50 303	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	5.01 327	0.56 197	8.51 273	5.58 225	4.01 155	4.85 158	5.44 270	2.26 209	2.45 83	0.35 27	0.00 1	0.15 403	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CAS	2.24 168	0.25 18	1.86 43	11.21 484	3.86 437	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	9.43 492	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 479

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	2.08 352	0.46 219	2.62 156	0.05 27	9.88 314	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	0.67 230	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	0.47 415	0.00 1

11t1	1.62 96	0.26 22	2.53 113	2.37 388	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	0.01 209	0.02 210	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	4.91 425	5.06 128	3.08 92	7.06 287	16.72 409	6.21 292	3.70 277	7.60 284	1.16 183	0.04 344	0.00 1	0.00 1	0.04 318	0.10 221	4.45 474

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	0.83 271	8.74 285	3.55 127	3.28 132	2.12 83	3.10 168	1.96 196	2.90 92	1.12 177	0.00 1	0.02 210	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	0.53 188	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	0.05 302	0.00 1	0.07 332	0.26 364	0.06 194

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	0.09 355	0.00 1	0.22 401	0.10 221	0.41 404

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	0.03 325	0.03 259	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	0.65 224	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	0.18 317	0.09 241
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 8	0.29 30	1.62 27	0.16 51	0.06 24	1.95 81	0.45 167	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	9.45 302	4.05 158	5.84 210	10.80 331	2.47 145	2.86 240	4.07 122	0.75 114	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.01 263	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	0.88 285	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	0.03 259	0.00 1	0.29 421	0.10 221	0.09 241

GLC_STEREO	0.75 12	0.29 30	1.19 8	0.55 122	0.01 1	1.98 85	0.57 206	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	4.75 423	4.41 85	3.23 105	9.32 378	20.63 438	4.06 211	7.19 397	7.70 291	1.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	4.72 478

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	0.01 209	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	5.10 328	0.32 137	12.86 408	9.82 369	6.01 222	9.73 308	8.78 350	5.97 373	9.43 394	10.39 437	0.06 365	0.03 259	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	8.45 268	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	0.01 209	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

PAM	3.38 284	0.31 43	5.61 363	1.37 238	0.71 268	7.60 385	0.38 151	8.94 288	3.55 127	5.54 198	4.69 153	16.09 432	7.03 395	3.67 107	1.02 169	0.00 1	0.21 432	0.00 1	0.38 440	0.07 180	0.41 404

RAFT-Stereo-weight	1.67 98	0.31 43	1.57 23	0.97 181	0.15 94	3.19 226	0.77 255	5.06 128	6.19 261	4.96 181	3.38 121	2.83 154	0.35 49	2.87 91	0.74 109	0.01 209	0.06 319	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	0.48 171	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	0.02 210	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	0.48 171	4.53 93	10.19 375	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 405	9.35 425	0.00 1	0.02 210	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	0.48 171	12.18 391	10.66 388	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 405	9.35 425	0.05 356	0.02 210	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	0.48 171	12.18 391	10.66 388	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 405	9.35 425	0.05 356	0.02 210	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	0.75 251	4.52 92	6.30 263	7.90 327	6.34 216	2.53 146	1.18 146	7.72 294	1.62 222	0.03 325	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	4.04 407	4.75 110	3.25 106	8.93 369	19.47 431	6.62 306	5.07 351	7.79 298	0.71 103	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.01 263	0.04 113	5.38 481

SST-Stereo	2.75 224	0.31 43	2.78 147	1.33 229	0.33 189	3.99 290	0.82 267	5.60 170	3.93 147	10.92 415	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	4.51 370	0.31 43	2.77 145	1.69 284	0.47 226	7.74 387	0.07 38	14.04 425	7.91 326	5.82 208	8.97 286	9.34 356	3.41 263	7.33 271	20.24 472	0.05 356	0.03 259	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	0.01 209	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

PAM_32	3.50 295	0.32 53	5.22 343	1.32 228	0.53 242	7.49 379	0.39 152	9.52 306	3.91 145	5.22 190	5.28 183	16.75 438	7.44 401	4.61 138	0.90 154	0.00 1	0.20 429	0.00 1	0.39 443	0.09 210	0.39 399

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	0.14 396	0.00 1	0.16 368	0.00 1	0.02 59

rvit_stereo_0075_2	2.00 143	0.32 53	5.49 355	0.60 131	1.98 366	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	0.16 326

AE-Stereo	1.44 83	0.32 53	2.69 131	1.58 270	0.20 138	2.24 108	0.59 208	6.01 189	5.70 228	1.18 90	3.17 111	1.02 96	0.78 111	1.73 55	0.83 132	0.02 289	0.18 419	0.00 1	0.29 421	0.11 240	0.07 213

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	0.01 209	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	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.21 395	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	0.65 224	5.13 131	4.88 199	8.59 356	7.04 238	2.84 155	1.03 129	8.85 370	0.83 132	0.01 209	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	7.12 370	0.50 183	9.05 290	4.69 191	6.11 230	6.15 204	5.29 264	0.83 115	3.91 113	1.77 236	0.01 209	0.03 259	0.03 390	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	7.13 372	1.63 347	9.05 290	4.69 191	6.11 230	6.15 204	6.26 293	2.54 218	3.91 113	1.91 246	0.01 209	0.03 259	0.03 390	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	8.68 395	2.84 381	9.87 313	4.69 191	8.08 332	8.69 278	6.26 293	2.54 218	3.91 113	1.91 246	0.01 209	0.04 288	0.06 413	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	0.61 213	6.37 209	3.08 92	9.14 372	17.44 422	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	0.61 213	6.37 209	3.08 92	9.14 372	17.44 422	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	6.95 367	1.69 351	11.96 379	8.36 340	8.83 363	12.17 361	15.18 424	4.21 303	6.91 241	3.30 310	0.02 289	0.02 210	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	8.37 440	0.32 53	9.03 425	4.18 461	2.42 388	26.86 486	6.14 437	19.36 473	13.52 418	27.09 480	22.75 448	9.47 359	4.74 337	15.06 457	6.34 378	0.02 289	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 297

SGM-Forest	4.96 378	0.32 53	2.84 156	1.21 210	0.64 257	10.23 414	6.64 449	11.55 366	10.98 392	10.94 417	13.59 380	11.65 397	4.30 312	8.94 374	4.63 350	0.11 389	0.04 288	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.46 415
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	0.01 209	0.09 355	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	0.05 302	0.00 1	0.19 388	0.03 86	0.16 326

UGAM-zero	3.51 296	0.33 69	4.44 293	0.88 161	0.65 258	3.52 253	0.16 88	11.35 360	2.71 60	5.09 187	5.82 194	15.28 425	9.14 429	8.38 340	1.61 221	0.00 1	0.16 411	0.00 1	0.46 451	0.02 42	0.19 345

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	1.27 319	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	0.16 293	0.01 18

NF-Stereo	2.24 168	0.33 69	3.00 171	2.04 346	0.10 59	3.46 238	0.43 162	6.51 221	3.17 99	6.84 273	5.24 178	2.67 152	1.34 156	8.17 330	1.53 212	0.01 209	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	0.43 162	6.50 218	3.17 99	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.33 154	8.18 331	1.56 216	0.01 209	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	1.00 303	5.69 174	4.29 170	9.69 387	6.33 215	5.02 257	4.02 295	8.58 352	0.86 141	0.01 209	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	0.43 162	6.50 218	3.18 102	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.34 156	8.18 331	1.58 218	0.01 209	0.00 1	0.01 342	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	0.43 162	6.50 218	3.18 102	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.34 156	8.18 331	1.58 218	0.01 209	0.00 1	0.01 342	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	0.08 346	0.00 1	0.32 431	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	0.01 209	0.09 355	0.00 1	0.25 412	0.01 11	0.02 59

FACV-RUCA	2.21 166	0.34 81	3.59 231	1.30 225	2.90 400	2.22 107	1.25 324	7.98 259	5.71 232	3.59 141	7.21 242	1.14 100	1.60 178	3.12 96	1.46 206	0.01 209	0.03 259	0.10 427	0.04 318	0.35 393	0.17 331

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	0.02 289	0.02 210	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	0.48 171	4.89 116	14.65 427	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	5.30 347	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	0.18 335

tt	83.26 524	0.34 81	99.99 532	79.40 524	93.18 525	100.00 532	100.00 532	100.00 535	99.95 529	60.33 516	47.63 503	99.98 534	99.96 530	99.98 532	100.00 535	92.42 526	99.82 530	73.83 526	73.63 523	88.42 526	56.35 521

test_4	2.38 190	0.34 81	2.68 129	0.08 22	0.11 68	3.69 266	1.14 317	3.33 33	3.34 117	4.03 156	17.35 421	3.31 177	0.51 80	6.28 193	1.15 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 355	0.16 293	0.01 18

AAGNet	3.41 289	0.34 81	2.45 103	1.78 298	0.39 203	3.69 266	1.05 308	4.79 111	4.61 189	9.62 385	7.74 261	4.98 251	6.38 380	7.34 272	13.02 455	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	2.05 351	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	0.02 289	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 353

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	0.13 297

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	0.16 293	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	0.04 288	0.00 1	0.15 365	0.02 42	0.01 18

CES	1.56 91	0.35 91	1.44 16	0.42 105	7.70 480	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	0.01 209	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.54 417	6.26 482

iRaft-Stereo_20w	2.56 208	0.35 91	4.98 323	0.37 98	0.67 261	3.47 240	0.59 208	12.57 403	3.89 143	6.10 229	6.23 210	1.49 114	2.24 205	6.65 224	0.86 141	0.00 1	0.19 425	0.00 1	0.33 433	0.08 192	0.22 355

DAS	3.74 312	0.35 91	5.19 340	1.99 334	3.74 429	2.36 119	3.22 390	7.77 251	9.27 358	8.70 357	12.08 357	4.45 233	5.43 362	8.39 341	1.71 230	0.01 209	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	3.74 429	2.36 119	3.22 390	7.77 251	9.27 358	8.70 357	12.08 357	4.45 233	5.43 362	9.18 384	1.71 230	0.01 209	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	0.86 282	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	0.10 367	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.19 345

CRE-IMP	1.95 136	0.35 91	2.68 129	0.27 74	0.17 109	3.90 285	0.85 281	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	0.19 345

cross-raft	2.03 147	0.35 91	2.78 147	1.10 198	0.16 101	3.77 278	0.48 171	7.03 241	3.75 135	5.06 185	5.55 190	6.26 293	1.41 160	1.75 56	0.89 151	0.01 209	0.07 335	0.00 1	0.19 388	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	0.56 197	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	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.31 381	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	0.01 209	0.13 392	0.00 1	0.25 412	0.03 86	0.02 59

RAFT-Test	2.17 161	0.36 101	3.40 216	1.05 195	0.34 191	4.90 324	0.69 235	6.27 203	3.98 149	4.65 174	7.02 235	6.30 296	1.12 134	1.81 60	0.99 165	0.01 209	0.17 415	0.00 1	0.34 435	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	0.04 288	0.00 1	0.21 395	0.07 180	0.04 142

FTStereo	4.55 374	0.36 101	2.18 88	0.94 172	0.38 201	2.60 152	8.82 463	4.98 124	3.17 99	10.88 414	30.35 472	5.60 277	7.60 407	7.62 286	1.55 215	0.17 407	0.00 1	0.05 409	0.00 1	0.03 86	3.80 472

pcwnet_v2	4.20 351	0.36 101	8.53 421	1.33 229	1.12 309	3.43 236	0.41 157	12.85 407	14.16 422	9.90 393	14.29 388	5.90 285	3.03 244	6.20 190	2.06 258	0.01 209	0.05 302	0.04 402	0.02 286	0.16 293	0.18 335

test_xeample	4.13 345	0.36 101	2.75 141	1.23 212	0.51 237	3.96 289	0.13 70	12.63 404	7.65 313	7.49 310	10.86 335	3.29 176	3.36 255	6.71 229	21.53 477	0.02 289	0.03 259	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	0.66 227	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	0.16 293	0.01 18

DCVSM-stereo	3.13 258	0.37 108	2.95 168	1.51 256	0.80 278	2.75 173	0.49 181	6.79 232	5.25 211	11.43 423	5.57 191	10.79 382	5.30 356	5.25 157	2.95 296	0.03 325	0.09 355	0.03 390	0.00 1	0.12 257	0.09 241

test_sample3	2.87 237	0.37 108	4.45 294	1.95 327	0.59 248	4.69 318	0.16 88	11.50 365	6.45 273	5.82 208	6.44 218	3.76 202	2.64 223	6.01 181	2.41 279	0.01 209	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	5.28 334	2.54 370	4.35 80	3.70 131	8.21 340	20.15 433	5.13 261	10.38 440	7.65 287	3.85 333	0.01 209	0.01 153	0.01 342	0.00 1	0.02 42	0.06 194

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	5.00 478	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	0.69 235	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	0.03 259	0.00 1	0.17 376	0.16 293	0.01 18

ICVP	2.32 183	0.38 114	2.89 166	0.92 169	0.70 267	2.55 142	0.87 284	9.97 317	3.99 150	4.13 157	8.97 286	2.71 153	1.69 182	2.52 85	3.52 324	0.05 356	0.24 443	0.01 342	0.01 263	0.11 240	0.13 297
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	5.96 372	2.25 372	2.20 379	1.54 45	0.21 106	5.44 163	3.05 89	2.28 107	16.16 401	7.03 312	0.24 19	6.19 188	0.79 126	0.00 1	0.15 403	0.00 1	0.23 404	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	1.07 311	9.70 310	3.39 118	5.21 189	6.64 221	1.84 129	3.36 255	4.86 142	2.54 285	0.06 365	0.01 153	0.06 413	0.01 263	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	0.01 209	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.21 340	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	12.46 396	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	3.51 320	0.07 374	0.05 302	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	12.46 396	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	3.51 320	0.07 374	0.05 302	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	12.46 396	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	0.30 18	0.07 374	0.05 302	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	12.46 396	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	0.30 18	0.07 374	0.05 302	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	9.24 296	9.22 356	7.12 290	11.53 349	6.94 310	2.41 214	4.02 120	1.33 195	0.01 209	0.02 210	0.02 373	0.00 1	0.05 139	0.07 213

anonymousdsp2	1.78 109	0.39 118	3.40 216	1.10 198	0.04 12	3.63 259	0.50 183	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	0.02 373	0.15 365	0.05 139	0.12 289

DeepStereo_RVC	2.05 149	0.39 118	2.87 163	0.14 46	0.17 109	3.51 250	0.70 238	5.21 138	3.00 85	6.27 246	4.13 138	3.47 185	4.53 327	4.81 141	1.49 208	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 335

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	3.03 485	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	9.35 300	9.25 357	7.08 288	11.39 344	6.93 309	2.43 215	4.01 119	1.34 197	0.01 209	0.02 210	0.02 373	0.00 1	0.05 139	0.07 213

AIO_test	0.90 26	0.40 128	1.67 33	0.14 46	0.16 101	2.97 203	0.83 271	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	0.04 288	0.00 1	0.08 337	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	11.27 356	6.55 277	6.18 236	8.35 273	3.65 194	2.71 230	6.61 221	2.15 263	0.02 289	0.02 210	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	11.48 364	6.49 276	6.33 253	6.81 226	3.68 198	2.65 225	6.11 184	2.36 275	0.02 289	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	11.27 356	6.55 277	6.50 260	10.86 335	3.65 194	2.71 230	6.61 221	2.15 263	0.02 289	0.02 210	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	0.66 227	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.32 144	3.46 182	1.52 170	6.88 237	0.70 99	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 241
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	0.71 241	5.23 139	2.96 79	5.86 211	4.33 146	3.45 180	1.51 165	5.40 164	0.69 97	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 241

PFNet	2.93 243	0.40 128	5.51 358	2.13 360	0.84 282	3.11 218	0.75 251	6.78 231	4.79 197	9.98 395	6.00 197	4.78 245	2.13 201	8.33 338	2.11 259	0.19 411	0.06 319	0.00 1	0.11 355	0.20 329	0.35 394

Pruner-Stereo	2.49 203	0.40 128	2.46 106	1.80 300	0.25 155	3.51 250	0.77 255	6.03 190	4.92 200	8.91 366	6.09 199	4.45 233	1.11 133	6.99 248	2.11 259	0.02 289	0.00 1	0.02 373	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	0.73 246	5.23 139	2.97 83	5.87 216	4.37 150	3.48 186	1.52 170	6.73 230	0.74 109	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 228

iRAFT	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 273	0.66 227	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.32 144	3.46 182	1.52 170	6.88 237	0.70 99	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 241

222	5.36 386	0.40 128	2.72 137	1.50 253	0.48 228	6.15 350	0.07 38	13.73 422	8.06 329	8.79 360	11.03 339	3.71 200	4.21 303	7.47 279	38.74 507	0.03 325	0.02 210	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	11.30 358	6.69 281	6.50 260	10.86 335	4.03 209	2.93 243	7.06 254	2.65 287	0.02 289	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 194

testlalala	1.50 88	0.41 139	1.67 33	0.98 182	0.31 181	4.00 291	0.90 290	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	0.02 210	0.00 1	0.29 421	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	0.73 246	5.23 139	2.95 76	5.86 211	4.36 149	3.46 182	1.51 165	5.86 176	0.69 97	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 228

HUI-Stereo	1.80 112	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.18 123	3.72 271	0.65 224	5.23 139	2.97 83	5.87 216	4.34 147	3.45 180	1.52 170	3.93 116	0.65 90	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.10 263

IRAFT_RVC	2.85 231	0.41 139	3.32 208	2.09 355	0.41 209	2.92 199	5.22 430	6.41 214	3.63 130	6.53 263	5.48 188	5.09 259	4.88 346	8.20 334	2.15 263	0.01 209	0.17 415	0.01 342	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	0.48 171	3.76 58	5.51 220	7.35 305	24.88 457	4.25 222	1.76 191	8.15 326	2.13 261	0.01 209	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	0.01 209	0.10 367	0.00 1	0.20 391	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	0.20 429	0.00 1	0.24 407	0.05 139	0.02 59

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 70	0.42 145	2.36 99	0.59 130	1.26 317	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	0.04 344	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.10 263

hknet	3.31 273	0.42 145	4.68 310	0.46 110	1.17 312	7.13 372	1.63 347	9.05 290	6.91 288	6.11 230	6.15 204	9.66 361	2.85 239	7.48 280	2.45 281	0.01 209	0.03 259	0.03 390	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	1.60 345	4.99 125	3.57 129	6.05 224	10.59 325	4.59 239	6.79 391	7.46 277	0.72 105	0.01 209	0.00 1	0.01 342	0.77 463	0.30 376	3.57 470

ROB_FTStereo	1.90 130	0.42 145	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.71 268	0.75 251	5.24 145	2.95 76	5.87 216	4.26 142	3.41 178	1.51 165	5.80 173	0.65 90	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 228

RAFT-IKP	1.90 130	0.42 145	2.83 154	0.12 31	0.18 123	3.50 247	0.64 221	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.34 147	3.50 189	1.51 165	5.99 180	0.76 116	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 228

CFNet_pseudo	2.81 228	0.42 145	4.04 271	0.33 87	0.24 152	2.59 150	0.12 61	8.20 263	7.66 314	7.04 286	10.42 321	6.56 303	2.05 199	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 210	0.01 342	0.00 1	0.05 139	0.07 213

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	8.19 262	7.68 315	7.02 283	10.37 320	6.54 299	2.06 200	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 210	0.01 342	0.00 1	0.05 139	0.07 213

WCG-NET	1.24 67	0.43 156	1.46 18	0.33 87	0.08 46	2.14 99	1.08 314	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	0.04 288	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	3.10 403	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	0.02 289	0.07 335	0.00 1	0.18 383	5.14 476	9.77 497

PSMNet-ADL	2.98 246	0.43 156	2.41 100	1.43 247	0.40 205	5.94 347	0.28 125	8.45 268	5.13 207	3.36 136	6.77 224	8.41 342	4.61 331	7.20 265	4.55 349	0.02 289	0.09 355	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	1.34 333	5.33 156	4.31 171	10.30 400	21.91 442	3.27 175	8.83 423	7.36 274	3.66 328	0.05 356	0.10 367	0.00 1	0.14 362	0.10 221	0.14 304

test_xeample3	1.08 49	0.43 156	3.39 214	0.49 115	0.05 15	2.58 147	0.93 293	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	0.26 419	0.06 163	0.10 263

SFCPSM	3.29 270	0.43 156	5.11 333	0.34 92	0.94 293	8.48 391	2.15 363	14.51 432	5.29 212	7.00 282	7.65 257	3.43 179	2.59 222	5.11 154	2.37 276	0.01 209	0.03 259	0.01 342	0.07 332	0.13 271	0.15 314

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	0.75 251	6.42 215	3.91 145	3.75 148	1.67 63	7.79 327	0.55 86	2.61 86	0.53 75	0.02 289	0.21 432	0.00 1	0.23 404	0.00 1	0.05 175

testlalala2	2.15 158	0.44 162	2.44 102	9.24 479	6.30 471	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	0.10 367	0.00 1	0.44 450	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	9.80 312	8.49 346	7.64 315	12.62 368	5.67 278	1.76 191	4.96 149	1.51 209	0.00 1	0.04 288	0.01 342	0.00 1	0.09 210	0.11 276

CASS	2.44 196	0.44 162	3.56 229	0.85 158	0.38 201	3.14 221	0.22 108	9.64 308	4.00 151	6.78 269	7.62 255	3.57 192	3.58 270	3.80 110	1.10 175	0.02 289	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	6.37 385	0.33 87	0.50 234	4.33 302	0.54 191	4.43 86	2.48 44	2.21 103	3.24 114	1.53 117	1.14 137	5.64 167	1.29 192	0.17 407	0.23 438	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 314

EAI-Stereo	2.31 181	0.44 162	2.72 137	0.68 143	0.56 246	3.51 250	2.62 375	11.42 362	4.14 165	2.09 102	7.23 244	1.21 103	0.91 119	5.67 170	1.51 209	0.01 209	0.25 444	0.00 1	0.88 465	0.04 113	0.26 376

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	0.01 209	0.00 1	0.04 402	0.17 376	0.19 325	0.03 98

IGEVStereo-DCA	1.06 48	0.45 169	2.06 68	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.84 275	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	0.16 368	0.06 163	0.06 194

rrr	1.05 46	0.45 169	3.18 198	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.95 299	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	0.21 395	0.06 163	0.10 263

CrosDoStereo	3.96 335	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 230	11.63 481	5.76 178	4.45 178	9.04 370	16.58 406	4.99 252	7.45 402	8.04 312	3.72 329	0.00 1	0.02 210	0.01 342	0.00 1	0.16 293	0.10 263

DeepStereo_LL	3.96 335	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 230	11.63 481	5.76 178	4.45 178	9.04 370	16.58 406	4.99 252	7.45 402	8.04 312	3.72 329	0.00 1	0.02 210	0.01 342	0.00 1	0.16 293	0.10 263

test-1	1.82 117	0.45 169	5.42 350	0.89 163	0.41 209	2.14 99	0.56 197	5.75 176	4.15 166	3.28 132	5.11 166	3.61 193	0.70 99	1.53 45	1.56 216	0.02 289	0.34 450	0.00 1	0.08 337	0.02 42	0.30 388

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	11.25 421	32.23 476	5.29 264	1.68 181	8.13 324	2.14 262	0.08 379	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.01 11	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 271	0.46 175	2.62 125	2.08 352	1.01 302	5.60 338	0.74 249	10.37 330	11.48 400	5.15 188	8.43 275	5.67 278	1.73 185	7.97 308	2.34 272	0.02 289	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.14 304

test_sample7	3.30 271	0.47 177	3.43 221	1.98 332	0.35 194	4.33 302	1.88 357	10.66 337	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	6.58 219	1.62 222	0.06 365	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 194

GMOStereo	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 286	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	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

error version	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 286	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	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-v	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 286	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	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-2	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 286	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	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

UPFNet	3.82 322	0.47 177	4.34 289	2.21 368	3.38 414	7.26 374	2.69 377	9.89 315	5.96 242	7.98 330	7.53 250	7.89 330	3.15 248	7.72 294	5.88 373	0.01 209	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.06 194

ac_64	3.70 310	0.47 177	3.50 225	2.87 413	3.50 420	5.91 346	0.72 245	10.17 327	4.34 172	8.16 335	5.80 193	10.82 384	5.64 368	7.08 255	4.73 352	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.14 304

UGAM	3.90 329	0.48 184	4.69 311	0.17 52	0.08 46	3.67 262	1.22 322	4.81 112	14.45 424	4.59 169	11.94 355	14.20 416	3.80 287	9.92 404	3.61 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 286	0.32 385	0.07 213

EKT-Stereo	1.91 132	0.48 184	2.77 145	2.19 365	4.36 447	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	0.04 344	0.12 382	0.00 1	0.09 348	0.06 163	0.05 175

testlalala_base	3.12 257	0.48 184	2.79 151	2.14 361	1.98 366	4.13 296	0.64 221	6.16 197	2.09 29	2.38 108	4.08 137	1.80 126	0.50 79	1.65 50	0.72 105	12.33 500	2.33 482	0.00 1	0.31 429	14.56 494	1.32 449

GwcNet-ADL	2.65 215	0.48 184	3.84 257	0.82 153	0.33 189	2.04 89	0.69 235	8.07 260	9.42 361	6.05 224	6.66 222	4.14 217	1.73 185	5.40 164	3.01 298	0.08 379	0.06 319	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	0.01 209	0.05 302	0.00 1	0.21 395	0.16 293	0.07 213

GCAP-BAT	1.77 108	0.49 188	2.78 147	0.66 141	0.16 101	3.76 277	0.80 263	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	0.05 302	0.00 1	0.24 407	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	1.01 305	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	0.12 382	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.08 228

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	0.16 411	0.00 1	0.18 383	0.17 306	0.04 142

GANet-ADL	2.20 165	0.50 191	3.27 204	2.02 341	0.11 68	2.21 106	0.48 171	8.64 282	6.79 285	4.56 168	5.83 195	3.98 207	1.27 153	2.68 87	1.43 202	0.04 344	0.08 346	0.02 373	0.00 1	0.15 286	0.03 98

ASMatch	3.32 279	0.50 191	3.32 208	1.72 290	0.45 218	1.93 79	0.68 231	6.42 215	3.89 143	6.18 236	22.30 445	4.61 240	4.82 344	7.65 287	1.70 229	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.03 300	0.01 11	0.18 335

DSFCA	4.21 353	0.50 191	5.45 353	1.34 231	1.68 346	7.04 368	4.51 418	10.73 341	7.00 292	10.78 412	6.80 225	8.48 346	4.63 332	9.91 403	5.12 359	0.02 289	0.06 319	0.02 373	0.03 300	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	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.16 326

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	1.01 305	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	0.05 302	0.00 1	0.05 324	0.11 240	0.11 276

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	0.40 407	0.02 59

IPLGR	2.28 177	0.51 196	6.00 373	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	0.18 335

FC-DCNN v2	10.88 464	0.52 203	4.17 279	1.92 320	1.63 339	17.79 466	5.35 433	18.87 466	19.88 455	28.77 483	34.99 486	34.62 490	21.72 482	16.03 464	11.16 446	0.03 325	0.01 153	0.02 373	0.00 1	0.06 163	0.08 228

HGLStereo	4.25 357	0.52 203	4.65 308	3.09 422	5.18 464	6.51 359	0.73 246	10.37 330	6.74 284	7.32 303	12.44 366	7.00 311	7.21 399	7.46 277	5.51 365	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.10 263

FC-DCNN	10.72 463	0.52 203	4.27 283	1.88 312	1.63 339	17.18 462	5.29 432	18.20 459	19.69 454	28.50 482	34.51 484	34.03 488	21.48 481	15.89 461	11.15 445	0.03 325	0.01 153	0.02 373	0.01 263	0.07 180	0.09 241

CBMV_ROB	4.14 346	0.52 203	3.14 195	1.30 225	0.77 275	6.92 366	1.97 359	10.11 326	9.58 364	8.92 367	14.20 387	7.12 318	5.90 371	8.65 356	3.50 319	0.01 209	0.05 302	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.09 241

G2L-Stereo_aug	4.27 359	0.53 207	5.19 340	2.04 346	1.22 314	4.85 322	0.41 157	7.92 256	13.66 419	9.59 384	10.62 326	10.81 383	4.57 328	9.00 377	4.81 355	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.05 175

DDVS	3.59 302	0.53 207	4.53 299	2.02 341	1.27 319	6.63 360	0.49 181	8.73 284	4.10 162	7.14 291	7.63 256	12.68 405	2.25 207	8.69 360	4.09 340	0.08 379	0.20 429	0.01 342	0.00 1	0.14 282	0.59 429

HCRNet	2.56 208	0.53 207	3.35 210	0.24 66	3.39 416	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	0.02 210	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	0.55 195	8.35 264	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	0.17 306	0.01 18

acv_ft	3.69 309	0.53 207	4.58 307	2.31 383	4.71 462	7.44 378	0.86 282	8.54 275	5.70 228	9.29 377	9.26 299	5.77 280	4.15 300	2.24 77	8.13 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 374	0.01 18

castereo++	1.18 60	0.54 212	1.95 57	0.30 75	0.51 237	4.56 314	1.00 303	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	0.04 288	0.00 1	0.31 429	0.03 86	0.00 1

mms	1.03 42	0.54 212	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	0.04 288	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.28 384

ITSA-stereo	3.76 316	0.54 212	3.80 249	1.91 316	0.29 174	3.09 214	0.70 238	13.22 415	15.64 433	6.79 270	6.66 222	4.15 218	3.52 268	8.30 337	5.00 358	0.09 384	0.07 335	0.11 428	0.10 353	0.18 317	0.95 441

IER	3.20 265	0.54 212	5.13 335	0.58 128	1.59 335	7.29 375	0.56 197	6.36 207	4.95 201	7.44 308	8.84 279	6.20 291	6.26 376	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	0.55 216	5.49 355	3.20 430	2.69 395	2.11 95	0.26 121	7.01 239	6.40 269	11.00 418	17.99 426	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	0.55 216	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	0.18 317	0.13 297

CAS++	1.18 60	0.55 216	1.99 61	0.17 52	0.27 165	1.85 74	0.63 217	8.48 272	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	0.55 216	7.03 400	1.03 188	0.10 59	3.49 245	1.04 307	6.38 213	4.55 185	2.69 112	6.28 212	7.95 335	4.38 316	5.08 152	2.58 286	0.01 209	0.11 375	0.00 1	0.04 318	0.28 372	0.19 345

anonymousa	3.80 321	0.55 216	3.35 210	1.24 213	3.74 429	9.04 400	0.36 145	6.74 230	4.03 154	7.72 318	19.64 432	10.62 378	6.01 374	1.52 44	1.40 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 324	0.00 1	0.03 98

HHNet	2.59 212	0.55 216	2.55 115	0.20 58	0.32 184	2.84 192	0.94 295	5.77 181	5.14 208	7.33 304	13.80 382	0.94 93	3.20 249	5.27 159	2.41 279	0.13 398	0.02 210	0.06 413	0.00 1	0.23 352	0.03 98

NINENet	3.09 253	0.56 222	3.22 201	1.61 275	1.37 328	7.12 370	0.50 183	11.88 376	5.63 226	6.63 266	8.40 274	5.29 264	0.83 115	6.51 214	1.77 236	0.15 401	0.07 335	0.07 419	0.00 1	0.09 210	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 460	0.56 222	3.49 224	1.96 330	1.29 322	16.90 461	4.59 420	17.16 452	19.10 449	24.64 478	32.46 480	33.82 487	22.14 484	15.93 462	10.45 438	0.04 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.21 353
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	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 275	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	0.16 368	0.09 210	0.06 194

ffff	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 275	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	0.16 368	0.09 210	0.06 194

11t	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 275	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	0.16 368	0.09 210	0.06 194

ccc-4	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 275	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	0.16 368	0.09 210	0.06 194

DISCO	6.28 404	0.57 224	5.78 366	3.43 437	1.17 312	11.22 427	3.39 397	12.14 389	16.16 437	6.52 262	11.22 342	16.96 440	6.32 378	19.51 477	10.74 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 393	0.11 276

SCV	1.59 93	0.58 229	2.57 117	2.72 407	0.31 181	2.15 101	0.79 261	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	0.03 259	0.00 1	0.22 401	0.37 398	0.24 365

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 153	0.58 229	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	0.01 209	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.02 59

AdaStereo	3.09 253	0.58 229	3.04 180	2.84 412	0.48 228	4.08 293	1.29 330	12.16 390	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	0.59 232	1.93 51	1.43 247	3.99 441	2.44 129	0.81 265	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	0.33 388	0.05 175

AIO_rvc	1.02 40	0.59 232	1.95 57	0.15 48	0.09 52	3.42 235	0.99 301	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	0.03 259	0.00 1	0.04 318	0.11 240	0.11 276

anonymousdsp	1.12 52	0.59 232	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.81 186	0.82 267	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	0.17 376	0.10 221	0.05 175

IGEV-Stereo	1.12 52	0.59 232	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.82 189	0.82 267	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	0.17 376	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	0.60 236	1.07 2	0.34 92	0.17 109	1.89 75	0.79 261	4.84 114	2.05 28	0.65 69	2.55 92	0.31 48	0.40 61	1.02 19	0.38 37	0.01 209	0.09 355	0.00 1	0.24 407	0.03 86	0.02 59

ProNet	1.20 62	0.60 236	2.00 63	0.26 70	0.08 46	2.73 167	0.68 231	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	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.07 213

GANet-RSSM	3.27 268	0.60 236	3.38 212	2.94 419	2.00 368	2.61 153	0.48 171	10.93 349	6.11 254	5.47 196	10.20 315	6.57 304	5.44 365	6.25 191	2.23 268	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.00 1	0.17 306	0.03 98

SGM_RVC	10.08 457	0.60 236	3.42 218	2.30 377	0.32 184	19.41 470	6.33 444	18.95 467	14.64 425	25.14 479	24.32 454	33.34 486	18.79 471	19.86 478	12.55 454	0.25 421	0.26 446	0.22 447	0.24 407	0.34 392	0.40 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 177	0.61 240	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	5.41 359	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

csc	2.28 177	0.61 240	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	5.41 359	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

cscssc	2.28 177	0.61 240	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	5.41 359	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

UNet	3.97 338	0.61 240	6.50 390	1.68 283	3.22 408	9.82 409	0.31 136	9.50 303	5.32 214	7.20 297	6.35 217	10.59 376	5.91 372	6.93 242	5.49 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RASNet	4.52 373	0.61 240	4.42 291	3.42 436	4.68 461	4.58 315	0.99 301	9.54 307	8.01 328	5.28 193	11.42 346	10.34 375	8.88 424	9.28 389	8.68 416	0.15 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

GCAP-Stereo	0.95 29	0.62 245	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	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.02 59

Anonymous_2	4.14 346	0.62 245	3.21 200	1.40 242	1.43 331	5.19 329	0.32 137	6.63 225	4.38 174	4.48 167	2.30 87	8.08 336	7.00 393	5.37 162	2.29 270	0.23 418	0.75 469	5.20 484	18.12 509	5.66 477	0.23 361

StereoDRNet-Refined	4.46 366	0.62 245	3.80 249	1.92 320	0.40 205	9.35 403	0.15 83	10.02 322	8.83 352	12.69 433	11.62 351	9.34 356	3.87 289	8.06 319	8.02 403	0.00 1	0.00 1	0.01 342	0.05 324	0.20 329	0.26 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 156	0.63 248	2.22 90	2.27 373	0.02 3	5.71 340	0.63 217	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	0.02 210	0.00 1	0.03 300	0.10 221	0.04 142

HUF	1.05 46	0.64 249	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	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.39 399

tg	1.96 139	0.64 249	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	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.25 370

ADStereo(finetuned)	2.26 176	0.64 249	5.22 343	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	6.37 379	1.87 65	1.87 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.18 335

DCANet	2.08 151	0.64 249	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	0.19 345

DMCA	2.82 230	0.64 249	4.45 294	1.61 275	0.89 286	3.86 283	0.57 206	9.18 294	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	0.64 249	2.95 168	0.17 52	0.10 59	4.83 321	0.13 70	8.60 280	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	0.65 255	2.15 80	2.30 377	0.02 3	5.80 342	0.56 197	8.45 268	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.03 300	0.02 42	0.03 98

xx1	2.33 185	0.65 255	2.15 80	2.30 377	0.02 3	5.80 342	0.56 197	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	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

1test111	1.86 121	0.65 255	2.15 80	2.30 377	0.02 3	5.80 342	0.56 197	8.45 268	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.03 300	0.02 42	0.03 98

cc1	2.17 161	0.65 255	2.15 80	2.30 377	0.02 3	5.80 342	0.56 197	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	0.02 210	0.00 1	0.03 300	0.10 221	0.05 175

sCroCo_RVC	1.21 64	0.65 255	5.16 338	1.09 197	1.29 322	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	0.09 384	0.25 444	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.11 276

hitnet-ft	3.66 307	0.65 255	2.79 151	0.89 163	0.72 270	4.25 298	0.55 195	9.11 293	7.52 309	7.14 291	10.19 314	12.49 404	4.70 335	7.44 276	4.41 346	0.03 325	0.00 1	0.06 413	0.00 1	0.20 329	0.04 142

MyStereo06	2.35 186	0.66 261	4.54 300	1.10 198	0.96 295	2.57 145	0.10 51	9.30 298	4.05 158	5.22 190	6.09 199	5.95 286	2.38 213	3.00 93	0.73 107	0.01 209	0.08 346	0.00 1	0.01 263	0.13 271	0.15 314

MyStereo05	2.94 244	0.66 261	5.25 346	1.10 198	0.96 295	2.57 145	0.10 51	8.53 274	12.34 411	6.28 247	3.88 131	3.18 173	3.30 253	7.81 299	2.37 276	0.01 209	0.08 346	0.00 1	0.01 263	0.13 271	0.15 314

IPLG	2.43 194	0.66 261	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	0.01 209	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.12 289

HART	1.68 99	0.67 264	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	0.12 382	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.17 331

CRFU-Net	4.45 365	0.67 264	5.02 324	2.78 410	1.32 326	12.67 443	3.35 395	11.26 354	3.52 124	10.06 397	9.30 301	10.91 387	6.92 392	7.26 267	3.24 307	0.15 401	0.16 411	0.16 438	0.00 1	0.26 364	0.05 175

CoDeX	3.43 291	0.68 266	4.49 296	0.98 182	1.65 341	6.37 354	2.14 362	13.23 416	6.07 250	7.23 298	8.95 283	4.09 213	3.79 286	6.31 196	2.37 276	0.03 325	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.15 314

DCRE	1.79 110	0.68 266	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	0.12 382	0.00 1	0.24 407	0.04 113	0.09 241

iRaftStereo_RVC	1.62 96	0.68 266	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	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.27 380

AFF-stereo	2.59 212	0.68 266	2.35 98	1.55 265	0.17 109	1.67 56	0.08 43	5.75 176	6.60 279	6.20 238	12.13 359	6.16 290	2.36 212	4.75 140	1.11 176	0.02 289	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.05 175

FAT-Stereo	6.78 417	0.68 266	6.80 395	2.30 377	1.77 356	5.63 339	4.20 411	18.79 463	18.62 446	10.53 408	17.15 417	18.52 449	13.74 459	8.86 372	7.38 392	0.03 325	0.15 403	0.01 342	0.07 332	0.12 257	0.26 376

MaDis-Stereo	0.80 15	0.69 271	3.02 175	0.33 87	1.83 360	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	0.69 271	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	0.01 342	0.01 263	0.20 329	0.13 297

test_5	2.90 240	0.70 273	3.69 240	2.01 339	3.17 407	4.61 317	1.32 332	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	0.03 300	0.19 325	0.26 376

TransformOpticalFlow	3.38 284	0.70 273	4.54 300	1.00 184	0.30 175	3.56 255	0.14 77	9.67 309	7.30 303	5.55 199	13.34 377	6.74 307	5.03 349	8.22 335	1.34 197	0.00 1	0.01 153	0.01 342	0.00 1	0.04 113	0.11 276

RAFT+CT+SA	2.36 188	0.71 275	2.46 106	0.83 155	2.26 382	3.18 225	0.93 293	6.82 234	5.48 217	2.55 110	8.07 268	1.64 119	1.59 177	8.54 349	1.15 181	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.38 440	0.19 325	0.36 396

DispNO	3.25 267	0.72 276	6.85 397	1.95 327	1.34 327	3.49 245	0.84 275	8.14 261	6.30 263	6.34 254	7.76 262	6.30 296	4.28 311	6.93 242	3.51 320	0.00 1	0.03 259	0.03 390	0.12 358	0.07 180	0.07 213

StereoVision	2.25 173	0.72 276	4.00 267	1.03 188	2.64 393	1.91 77	0.28 125	5.83 185	4.43 176	1.89 101	10.65 329	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	0.72 276	4.50 297	1.07 196	3.75 433	10.79 425	4.04 407	9.95 316	7.89 324	8.09 333	8.89 281	8.46 344	3.81 288	7.56 282	5.80 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

HH	2.42 192	0.73 279	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 241	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	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

HanStereo	2.42 192	0.73 279	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 241	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	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

STrans-v2	3.43 291	0.73 279	4.82 315	0.26 70	0.60 250	3.00 206	1.19 321	10.41 332	7.22 300	5.79 204	10.97 338	6.75 308	7.03 395	8.25 336	1.40 200	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.18 335

GEStereo_RVC	3.74 312	0.73 279	4.95 322	2.01 339	1.24 316	4.36 306	3.07 385	11.77 373	7.80 323	6.87 277	6.52 220	7.70 326	4.31 314	8.98 376	4.19 342	0.03 325	0.01 153	0.02 373	0.02 286	0.13 271	0.11 276

SA	3.06 251	0.74 283	3.79 248	1.60 274	0.30 175	3.19 226	1.43 336	6.72 229	9.06 355	4.63 173	10.80 331	2.89 157	4.71 336	9.62 400	1.18 186	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.19 388	0.23 352	0.02 59

raftrobust	1.86 121	0.74 283	1.94 54	2.15 362	2.24 381	2.74 168	0.53 188	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	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.08 228

MIM_Stereo	2.50 206	0.75 285	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	0.12 382	0.00 1	0.01 263	0.18 317	0.15 314

Sa-1000	3.55 300	0.75 285	3.63 237	1.91 316	0.30 175	3.55 254	1.63 347	7.39 247	8.54 347	7.70 317	17.44 422	4.00 208	2.82 237	9.44 397	1.33 195	0.00 1	0.10 367	0.00 1	0.18 383	0.21 340	0.04 142

IIG-Stereo	3.16 261	0.75 285	2.83 154	4.08 457	0.21 141	2.56 144	0.74 249	6.55 223	5.56 224	8.39 348	9.38 302	7.94 333	2.79 235	9.50 399	1.89 245	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

AIO-test1	2.22 167	0.76 288	2.78 147	0.30 75	4.38 448	2.48 132	0.96 300	5.59 169	14.64 425	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	0.03 300	0.17 306	0.14 304

ACV-stereo	4.46 366	0.76 288	9.94 433	1.91 316	1.06 304	11.61 432	1.28 328	6.25 202	7.09 296	3.09 126	5.21 176	16.88 439	10.23 439	7.96 306	5.47 363	0.06 365	0.15 403	0.01 342	0.00 1	0.12 257	0.14 304

RAFT	2.57 210	0.76 288	3.09 191	0.91 165	0.09 52	2.41 126	0.94 295	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	0.12 382	0.00 1	0.02 286	0.46 414	0.08 228

THIR-Stereo	3.86 325	0.77 291	2.62 125	0.12 31	0.13 85	4.25 298	6.63 448	5.30 152	4.18 167	10.33 401	17.13 416	6.58 305	7.62 408	7.78 297	3.51 320	0.01 209	0.07 335	0.07 419	0.00 1	0.11 240	0.02 59

MMNet	4.16 349	0.77 291	5.47 354	1.40 242	1.67 344	10.78 424	0.63 217	8.64 282	8.47 344	8.80 362	8.33 272	7.51 322	6.61 383	7.53 281	6.54 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.05 175

PSMNet-RSSM	3.33 281	0.77 291	3.22 201	2.12 358	1.90 365	2.33 117	0.71 241	11.17 351	5.83 234	5.90 219	11.43 347	7.04 314	4.83 345	5.96 179	3.17 303	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.08 192	0.02 59

UCFNet_RVC	3.09 253	0.77 291	2.27 93	2.35 386	1.79 357	3.50 247	1.06 309	12.12 388	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	0.77 291	4.02 268	2.03 344	0.11 68	5.58 337	0.59 208	9.24 296	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	0.78 296	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	0.06 194

MyStereo07	1.31 74	0.79 297	1.61 26	1.03 188	1.11 307	2.63 158	0.46 168	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	0.09 355	0.00 1	0.01 263	0.11 240	0.09 241

MyStereo04	2.95 245	0.79 297	5.38 349	1.03 188	1.11 307	2.63 158	0.46 168	10.00 320	12.44 412	4.19 158	3.91 133	3.04 165	3.60 271	7.34 272	2.74 293	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.01 263	0.11 240	0.09 241

rafts_anoy	1.72 103	0.79 297	2.58 119	2.03 344	1.75 353	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	0.01 209	0.18 419	0.00 1	0.01 263	0.03 86	0.07 213

HSM	4.00 340	0.79 297	3.16 197	1.59 273	2.17 376	6.77 363	1.11 315	12.28 393	6.35 268	6.75 267	8.11 270	13.90 413	5.37 358	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	0.80 301	5.08 330	1.77 296	0.09 52	1.95 81	3.62 402	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	0.01 263	0.04 113	0.08 228

ADLNet	4.32 363	0.80 301	4.33 286	3.60 445	3.56 422	6.87 365	2.48 369	11.20 353	7.58 312	9.87 391	9.62 305	8.39 341	4.95 347	6.16 186	6.60 384	0.01 209	0.01 153	0.00 1	0.01 263	0.12 257	0.25 370

TestStereo1	2.85 231	0.81 303	3.48 222	3.11 424	0.44 213	2.52 135	1.50 339	6.37 209	8.18 334	4.62 170	9.24 296	2.23 141	3.69 275	9.19 385	1.26 188	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 370	0.09 241

SA-5K	2.85 231	0.81 303	3.48 222	3.11 424	0.44 213	2.52 135	1.50 339	6.37 209	8.18 334	4.62 170	9.24 296	2.23 141	3.69 275	9.19 385	1.26 188	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 370	0.09 241

cf-r	3.42 290	0.81 303	3.97 261	2.41 392	2.78 396	2.85 193	0.64 221	8.44 267	6.32 265	6.25 243	11.57 350	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	0.07 213

psm_up	3.85 324	0.82 306	3.01 173	2.00 338	2.58 392	5.28 334	3.34 394	10.85 347	6.33 266	7.27 301	7.32 247	10.15 369	9.02 427	6.19 188	2.51 283	0.22 417	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.03 98

NVstereo2D	4.51 370	0.82 306	6.86 398	3.28 433	3.38 414	8.16 389	3.13 387	10.51 333	15.15 430	4.90 180	6.89 228	7.87 328	4.78 341	9.88 402	3.91 335	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.06 331	0.02 42	0.58 426

LL-Strereo2	1.86 121	0.83 308	2.33 95	0.36 96	0.17 109	3.79 280	1.52 341	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	0.02 210	0.00 1	0.05 324	0.06 163	0.11 276

raft+_RVC	1.79 110	0.84 309	2.32 94	2.40 389	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	0.10 367	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.22 355

S-Stereo	6.63 412	0.84 309	9.67 430	3.15 428	3.48 419	6.49 357	6.22 440	12.99 411	22.84 465	9.48 380	15.51 397	12.00 401	8.43 418	8.04 312	10.70 440	0.12 393	0.17 415	0.00 1	0.38 440	0.13 271	1.92 459

XX-TBD	1.44 83	0.85 311	2.04 66	2.45 394	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	0.86 312	3.01 173	0.09 24	2.86 399	3.57 258	1.06 309	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	0.09 241

iRaft-Stereo_5w	2.86 235	0.86 312	4.08 276	0.06 14	0.25 155	2.76 174	0.60 211	4.97 122	4.10 162	2.98 124	7.85 265	10.17 370	4.17 302	8.16 327	5.83 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 263	0.26 364	0.06 194

coex_refinement	4.04 341	0.87 314	3.55 228	2.96 420	1.40 330	4.28 300	0.32 137	11.18 352	7.72 316	8.32 341	13.44 379	10.01 367	3.48 264	6.28 193	6.76 387	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.16 326

rvit_0105_6	1.26 70	0.87 314	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	0.06 194

ssnet_v2	4.46 366	0.87 314	5.18 339	1.57 269	0.67 261	9.14 401	4.73 422	11.84 374	9.68 365	8.79 360	6.24 211	9.91 364	4.34 315	6.28 193	9.30 424	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.28 372	0.30 388

WCMA_ROB	9.21 448	0.87 314	7.37 408	2.54 398	2.13 373	13.59 449	5.80 435	11.64 367	14.01 421	24.43 477	32.99 481	27.09 475	18.02 466	12.51 438	9.85 434	0.81 453	0.07 335	0.01 342	0.01 263	0.16 293	0.23 361

CroCo-Stereo Lap2	1.24 67	0.88 318	3.39 214	0.95 176	4.59 460	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	0.15 286	0.12 289

stereogan	7.69 431	0.88 318	7.08 402	3.49 443	3.93 439	18.98 468	3.23 392	16.52 448	19.58 453	9.93 394	18.92 429	20.50 462	9.04 428	14.07 450	6.14 374	0.26 423	0.04 288	0.21 446	0.03 300	0.63 427	0.33 392

MLCV	3.44 293	0.88 318	5.60 362	1.39 241	0.25 155	4.36 306	0.33 141	7.25 244	7.28 302	9.17 374	12.24 364	5.09 259	2.47 216	9.15 383	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	0.89 321	5.43 351	0.46 110	0.04 12	1.60 48	0.60 211	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	0.06 194

CroCo-Stereo	0.99 36	0.89 321	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	0.01 209	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	6.34 406	0.89 321	5.88 368	1.41 245	4.48 457	15.97 456	4.18 410	13.41 417	16.49 438	10.81 413	7.00 234	14.33 417	8.72 422	9.43 394	13.71 459	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 213

HI	3.18 263	0.90 324	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 328	12.69 369	11.43 394	6.61 383	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

CoSv	3.18 263	0.90 324	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 328	12.69 369	11.43 394	6.61 383	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

rvit_0105_3	1.71 102	0.90 324	5.93 371	0.78 149	0.02 3	1.62 51	1.69 351	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	4.46 366	0.90 324	6.06 375	2.74 409	3.91 438	6.79 364	3.01 384	10.95 350	8.40 342	7.27 301	9.80 309	9.85 362	5.43 362	7.29 268	6.44 380	0.01 209	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 276

iResNet	3.68 308	0.91 328	7.94 416	2.97 421	0.34 191	4.44 312	0.48 171	7.70 250	9.74 367	7.72 318	12.74 371	4.03 209	2.87 241	8.05 315	3.37 311	0.02 289	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.09 241

DLCB_ROB	4.51 370	0.91 328	3.78 247	2.19 365	1.07 306	6.28 351	3.09 386	9.78 311	7.72 316	10.65 410	12.97 373	13.91 414	3.71 278	8.72 366	5.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.10 263

CBMV	5.35 385	0.91 328	3.67 239	1.62 278	0.44 213	10.09 412	7.19 456	12.49 400	12.33 410	12.22 429	14.69 393	10.93 388	6.48 381	8.51 348	4.96 357	0.02 289	0.15 403	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.17 331
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	0.92 331	4.41 290	3.56 444	4.00 442	6.70 361	1.26 327	18.71 462	6.14 255	7.35 305	7.91 267	4.35 230	2.58 221	3.04 94	6.62 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 404	0.14 304

111	2.78 226	0.92 331	3.81 251	0.22 62	0.07 32	2.83 191	0.70 238	6.03 190	14.00 420	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	0.29 386

ccnet	6.87 420	0.92 331	5.15 337	3.09 422	2.18 378	11.78 434	4.90 424	17.97 457	8.79 351	12.79 436	20.20 434	16.00 431	8.35 417	9.12 381	14.17 462	0.42 441	0.33 449	0.25 450	0.09 348	0.40 407	0.48 416

OMP-Stereo	3.03 249	0.93 334	2.72 137	4.21 462	0.51 237	2.19 104	1.25 324	6.19 201	6.00 247	7.99 331	6.21 208	8.50 348	2.49 217	9.44 397	1.74 234	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.05 175

STTStereo	3.60 304	0.93 334	6.34 384	2.71 405	2.23 380	3.68 265	0.63 217	9.42 301	6.73 283	9.87 391	6.97 229	8.84 352	3.65 273	6.85 236	3.04 299	0.00 1	0.02 210	0.01 342	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CBFPSM	4.87 377	0.94 336	14.70 461	1.51 256	1.15 311	11.49 430	2.55 374	7.28 245	6.47 274	6.23 240	4.83 157	15.30 426	8.99 426	6.88 237	8.20 410	0.03 325	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.40 407	0.42 407

CFNet-ft	3.31 273	0.94 336	2.69 131	1.50 253	2.38 385	2.81 186	0.68 231	8.35 264	7.43 305	4.45 164	9.94 310	10.20 371	4.60 329	6.50 213	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 390	0.00 1	0.22 346	0.03 98

CFNet_RVC	3.31 273	0.94 336	2.69 131	1.50 253	2.38 385	2.81 186	0.68 231	8.35 264	7.43 305	4.45 164	9.94 310	10.20 371	4.60 329	6.49 212	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 390	0.00 1	0.22 346	0.03 98

rvit_0105_4	1.38 79	0.98 339	5.52 360	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	5.87 393	0.98 339	5.89 369	2.69 404	3.65 426	12.37 440	3.35 395	20.07 480	10.20 378	11.93 428	12.31 365	11.06 391	5.31 357	7.89 302	9.05 420	0.04 344	0.05 302	0.04 402	0.04 318	0.18 317	0.25 370

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 235	0.99 341	7.52 413	1.52 258	0.92 289	2.94 201	0.03 17	9.31 299	3.81 139	2.42 109	5.86 196	9.23 355	4.64 333	4.31 130	2.19 267	0.02 289	0.18 419	0.00 1	0.54 455	0.35 393	0.35 394

GMStereo	1.83 118	0.99 341	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	0.20 414	0.00 1	0.00 1	0.12 358	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	1.01 343	2.75 141	1.88 312	1.75 353	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	0.34 450	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.16 326

edge stereo	6.76 414	1.01 343	6.76 394	2.20 367	2.45 389	6.41 355	2.45 368	14.84 436	11.98 407	15.29 452	18.31 428	22.02 465	12.56 451	10.82 418	7.49 393	0.03 325	0.06 319	0.11 428	0.03 300	0.30 376	0.14 304

TestStereo	1.74 106	1.02 345	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	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 354	1.02 345	4.90 319	2.18 364	0.93 292	2.92 199	0.37 147	15.10 439	16.91 442	7.89 326	10.51 324	7.03 312	3.07 247	8.16 327	3.46 318	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

AACVNet	3.33 281	1.03 347	3.56 229	3.46 438	0.63 255	3.09 214	0.28 125	8.78 286	3.43 120	5.99 221	10.64 328	10.08 368	4.03 296	8.69 360	2.51 283	0.03 325	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.26 364	0.06 194

FBW_ROB	8.50 443	1.03 347	7.98 417	1.93 325	1.28 321	13.10 446	6.23 441	22.50 484	18.98 447	18.82 461	14.91 395	19.06 452	10.04 437	18.41 472	9.83 432	0.62 448	0.22 436	1.82 473	0.82 464	0.99 445	1.36 451

HBP-ISP	4.09 342	1.05 349	4.10 277	1.87 309	1.31 325	7.56 381	3.98 406	11.26 354	9.94 372	7.81 321	14.44 390	3.23 174	4.27 307	8.89 373	1.87 242	0.06 365	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

GwcNet-RSSM	3.77 317	1.05 349	5.06 328	2.21 368	1.87 362	2.36 119	1.52 341	8.98 289	7.96 327	5.91 220	14.59 391	7.94 333	3.50 265	6.43 204	5.70 369	0.00 1	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.20 329	0.08 228

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 323	1.06 351	5.23 345	2.72 407	3.27 410	4.36 306	0.61 213	10.71 340	7.56 310	8.75 359	7.89 266	9.86 363	3.90 290	7.15 263	3.44 314	0.14 399	0.02 210	0.02 373	0.03 300	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	1.07 352	4.52 298	1.27 218	3.14 404	4.00 291	1.07 311	3.93 67	4.43 176	4.66 175	17.94 425	7.21 321	2.76 233	10.82 418	0.85 136	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.01 18

GANet	6.22 403	1.07 352	4.07 275	2.27 373	0.89 286	9.19 402	9.52 468	12.02 382	8.13 333	10.72 411	29.09 468	13.86 412	7.52 406	11.00 421	4.39 345	0.36 432	0.00 1	0.02 373	0.02 286	0.12 257	0.08 228

ACRE	2.41 191	1.08 354	5.11 333	0.55 122	2.05 369	2.65 161	0.78 260	5.26 150	4.67 190	7.59 313	9.20 289	1.70 122	1.08 132	3.74 108	2.18 266	0.01 209	0.18 419	0.02 373	0.08 337	0.22 346	0.10 263

SGM-ForestM	16.99 487	1.08 354	5.74 365	2.12 358	0.75 271	31.63 491	12.21 484	27.80 493	32.25 481	37.88 495	39.99 493	52.96 504	35.20 499	33.60 497	24.47 487	0.26 423	0.39 457	0.31 453	0.39 443	0.26 364	0.53 422

RALAANet	2.46 201	1.09 356	3.70 243	2.55 400	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	0.05 324	0.21 340	0.03 98

MSMD_ROB	9.28 450	1.09 356	4.65 308	1.58 270	0.39 203	16.52 457	4.41 416	13.60 419	14.87 429	22.34 468	39.89 492	25.67 473	20.71 478	12.42 437	6.98 388	0.34 431	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.09 241

CIPLG	2.47 202	1.10 358	4.71 313	0.63 137	2.15 375	2.67 165	0.77 255	5.19 137	4.73 194	7.85 323	9.56 304	1.72 123	1.14 137	4.20 126	2.34 272	0.01 209	0.19 425	0.02 373	0.09 348	0.23 352	0.08 228

CFNet	3.72 311	1.10 358	5.03 326	2.49 396	1.59 335	4.90 324	0.22 108	11.38 361	9.88 371	4.80 178	11.25 343	6.44 298	3.68 274	8.33 338	3.00 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.07 213

DualNet (step1)	3.91 332	1.11 360	6.15 378	1.27 218	0.60 250	5.22 330	2.54 370	10.66 337	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	6.58 219	1.62 222	1.49 467	0.03 259	3.10 476	2.99 482	0.20 329	0.15 314

test_sample9	5.87 393	1.11 360	6.15 378	1.27 218	0.60 250	5.22 330	2.54 370	10.66 337	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	11.68 429	11.44 447	1.49 467	24.31 515	3.10 476	2.99 482	0.20 329	0.15 314

test_sample8	7.99 436	1.11 360	6.15 378	1.27 218	0.60 250	5.22 330	2.54 370	12.04 383	6.15 256	17.46 458	9.02 288	24.67 469	18.16 467	11.68 429	11.44 447	1.49 467	24.31 515	3.10 476	2.99 482	0.20 329	0.15 314

ARAFT	3.13 258	1.11 360	7.34 407	0.42 105	0.14 90	4.52 313	2.99 383	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	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.33 388	0.11 276

TDLM	4.11 343	1.11 360	3.54 227	1.62 278	1.04 303	3.91 286	7.41 458	10.60 335	10.67 390	6.38 255	12.59 367	5.95 286	4.77 339	8.79 368	3.04 299	0.58 446	0.00 1	0.01 342	0.00 1	0.19 325	0.12 289

FINET	5.32 384	1.14 365	10.04 434	2.17 363	3.67 428	6.49 357	6.76 451	11.68 369	22.08 463	7.42 307	12.15 360	4.24 221	3.61 272	9.25 388	5.35 362	0.04 344	0.04 288	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.09 241

DeepPruner_ROB	3.52 297	1.14 365	4.06 273	1.12 204	1.65 341	3.65 261	0.83 271	13.96 424	4.47 180	7.80 320	10.84 333	7.05 316	2.16 204	8.14 325	3.08 301	0.07 374	0.03 259	0.00 1	0.01 263	0.32 385	0.06 194

CVANet_RVC	4.16 349	1.16 367	3.60 232	1.94 326	1.46 332	3.92 287	4.68 421	10.89 348	8.34 339	7.58 312	10.84 333	10.27 373	6.62 386	8.56 350	2.69 288	0.39 435	0.00 1	0.00 1	0.01 263	0.21 340	0.09 241

IPLGR_C	2.44 196	1.17 368	4.94 321	0.62 134	2.08 370	2.65 161	0.80 263	5.60 170	4.79 197	7.87 324	9.23 291	1.67 121	1.15 139	3.43 102	2.23 268	0.01 209	0.19 425	0.02 373	0.08 337	0.22 346	0.10 263

MyStereo8	2.88 239	1.19 369	5.03 326	1.61 275	3.75 433	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	0.16 411	0.00 1	0.14 362	0.26 364	0.43 409

raft_robust	2.64 214	1.20 370	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	9.06 380	1.07 171	0.03 325	0.12 382	0.00 1	0.21 395	0.17 306	0.22 355

dd	2.16 159	1.22 371	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	0.12 393	0.01 153	0.04 402	0.21 395	0.07 180	0.01 18

XPNet_ROB	6.03 402	1.22 371	5.61 363	2.56 401	0.90 288	6.32 352	7.07 454	12.92 409	8.30 338	14.76 450	15.13 396	19.84 456	6.66 388	10.36 411	8.58 415	0.02 289	0.04 288	0.00 1	0.03 300	0.11 240	0.24 365

AIO-test2	2.70 219	1.23 373	3.52 226	1.24 213	3.05 402	2.65 161	0.06 31	6.30 205	15.40 432	2.58 111	7.30 246	0.48 71	0.57 90	5.36 161	0.96 160	3.06 476	0.00 1	0.00 1	0.01 263	0.16 293	0.15 314

DANet	6.02 401	1.23 373	8.45 420	3.86 454	3.94 440	7.64 386	1.34 333	9.51 305	7.00 292	13.39 441	15.53 398	15.99 430	7.02 394	12.14 434	12.37 452	0.19 411	0.12 382	0.02 373	0.03 300	0.13 271	0.56 424
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	6.00 400	1.24 375	6.29 382	1.34 231	1.68 346	9.60 408	10.31 474	15.09 437	15.79 435	12.62 432	8.95 283	11.67 400	5.83 369	11.78 432	6.41 379	0.05 356	0.13 392	0.08 422	0.20 391	0.22 346	0.79 436

Nwc_Net	6.97 422	1.25 376	6.63 392	3.82 452	3.37 413	10.83 426	1.67 350	19.56 478	11.35 398	8.36 343	23.62 450	17.19 442	11.44 447	11.21 423	8.08 408	0.80 452	0.00 1	0.00 1	0.02 286	0.13 271	0.09 241

SACVNet	4.15 348	1.26 377	3.81 251	3.12 426	1.68 346	3.09 214	2.85 382	11.91 377	5.96 242	10.52 407	11.20 341	10.59 376	3.95 291	8.97 375	3.25 308	0.08 379	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.32 385	0.44 411

DMCA-RVC	3.17 262	1.26 377	6.39 387	2.10 357	1.51 334	3.02 208	0.56 197	7.84 255	5.06 204	9.23 375	5.19 172	8.46 344	2.72 232	6.31 196	3.22 305	0.06 365	0.11 375	0.09 425	0.02 286	0.16 293	0.08 228

BEATNet_4x	3.24 266	1.27 379	5.89 369	1.56 268	0.10 59	5.26 333	1.07 311	10.08 324	5.50 218	6.89 278	7.73 259	4.53 237	4.13 297	5.05 151	5.27 360	0.04 344	0.05 302	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.23 361

MANE	19.47 494	1.27 379	5.07 329	4.69 465	5.55 466	30.49 490	9.94 472	34.01 497	37.27 494	44.13 504	51.57 508	52.51 502	40.41 504	33.58 496	24.81 488	0.89 455	0.86 470	1.11 468	9.72 500	0.38 400	1.06 444

pmcnn	7.72 432	1.27 379	9.42 429	2.91 414	3.14 404	9.44 404	6.23 441	12.56 402	16.51 439	14.53 448	24.08 452	27.44 476	8.49 419	9.32 391	8.44 413	0.06 365	0.08 346	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.15 314

CSP-Net	4.12 344	1.28 382	3.70 243	1.54 263	1.06 304	13.28 448	2.33 365	12.96 410	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	0.18 317	0.03 98

LE_ROB	16.73 486	1.28 382	11.61 440	3.72 449	1.65 341	16.67 459	9.17 466	14.39 430	55.91 508	63.81 519	40.86 495	35.94 491	37.73 502	14.24 451	26.87 493	0.05 356	0.10 367	0.13 435	0.22 401	0.12 257	0.15 314

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 301	1.29 384	12.46 447	1.53 261	0.98 297	3.48 243	0.81 265	11.99 380	4.40 175	4.33 161	11.05 340	8.83 351	2.02 198	4.52 134	1.66 226	0.01 209	0.14 396	0.00 1	0.68 460	0.86 441	0.44 411

LMCR-Stereo	3.63 305	1.29 384	4.20 280	2.54 398	0.17 109	8.08 388	1.52 341	11.46 363	4.73 194	8.45 351	10.66 330	1.91 133	5.03 349	7.69 290	3.58 325	0.92 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 397	0.02 59

RP	6.84 419	1.29 384	5.53 361	3.92 455	5.18 464	6.32 352	3.53 398	11.73 372	15.31 431	9.54 382	22.38 446	18.25 447	14.47 461	10.11 405	7.49 393	0.91 456	0.01 153	0.12 431	0.15 365	0.33 388	0.19 345

G2L-Stereo	4.36 364	1.36 387	5.08 330	1.92 320	1.72 350	4.34 305	0.94 295	10.84 346	8.83 352	10.16 399	7.81 264	14.89 421	4.13 297	9.03 378	5.59 367	0.02 289	0.01 153	0.00 1	0.02 286	0.29 374	0.24 365

ADCRef	7.27 423	1.38 388	16.37 465	2.52 397	3.30 412	11.63 433	3.16 389	10.80 344	9.35 360	13.03 439	25.27 460	8.17 337	8.92 425	8.06 319	21.81 480	0.15 401	0.08 346	0.16 438	0.34 435	0.38 400	0.58 426

fast-acv-ft	5.62 391	1.39 389	7.01 399	2.02 341	1.89 364	12.23 438	1.82 356	7.35 246	9.45 362	10.46 406	20.27 436	14.55 419	7.71 410	7.41 275	7.61 395	0.10 387	0.09 355	0.16 438	0.07 332	0.59 422	0.13 297

DN-CSS_ROB	2.69 216	1.40 390	5.34 348	2.31 383	0.75 271	3.14 221	0.06 31	6.11 194	3.87 141	5.34 195	12.18 362	2.34 143	1.22 150	7.84 300	1.48 207	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 393	0.03 98

LoS_RVC	1.26 70	1.43 391	1.91 48	0.42 105	3.77 435	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	0.01 209	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.02 42	4.49 476

iResNetv2_ROB	4.28 361	1.43 391	7.17 403	2.91 414	1.26 317	4.36 306	1.62 346	13.64 421	10.25 379	9.83 389	11.41 345	7.68 325	4.00 292	7.75 296	1.85 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.09 241

AF-Net	7.78 433	1.44 393	6.68 393	3.37 434	4.50 458	8.61 394	2.69 377	17.07 451	20.17 458	9.52 381	24.02 451	20.31 461	14.59 462	11.58 428	9.84 433	0.61 447	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.38 400	0.12 289

gwcnet-sp	3.31 273	1.47 394	7.26 404	1.73 291	0.69 263	7.57 382	1.14 317	8.59 276	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	0.15 286	0.11 276

scenet	3.31 273	1.47 394	7.26 404	1.73 291	0.69 263	7.57 382	1.14 317	8.59 276	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	0.15 286	0.11 276

ssnet	3.31 273	1.47 394	7.26 404	1.73 291	0.69 263	7.57 382	1.14 317	8.59 276	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	0.15 286	0.11 276

PA-Net	4.98 379	1.47 394	7.42 409	2.40 389	2.14 374	8.73 396	3.64 403	12.42 394	13.11 414	7.03 285	7.57 254	7.88 329	6.52 382	10.16 410	7.82 398	0.02 289	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.11 240	1.07 445
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 415	1.49 398	6.48 388	2.92 416	4.40 449	7.43 376	3.61 400	19.52 476	13.29 415	8.39 348	16.91 411	15.96 428	12.13 448	12.85 440	7.70 396	1.47 465	0.11 375	0.01 342	0.42 446	0.14 282	0.24 365

Abc-Net	6.77 415	1.49 398	6.48 388	2.92 416	4.40 449	7.43 376	3.61 400	19.52 476	13.29 415	8.39 348	16.91 411	15.96 428	12.13 448	12.85 440	7.70 396	1.47 465	0.11 375	0.01 342	0.42 446	0.14 282	0.24 365
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 467	1.52 400	4.55 303	1.89 314	1.46 332	19.87 472	5.11 428	20.66 482	15.91 436	32.67 488	34.51 484	39.34 495	21.15 479	18.74 474	12.10 450	0.11 389	0.06 319	0.01 342	0.00 1	0.45 413	0.22 355
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	8.41 441	1.54 401	10.97 438	5.73 472	3.60 424	26.19 480	4.41 416	10.10 325	7.42 304	19.71 464	24.99 458	14.38 418	15.83 463	10.99 420	9.53 430	0.50 445	0.46 463	0.19 444	0.25 412	0.80 438	0.66 431

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 398	1.55 402	9.92 432	2.40 389	3.22 408	10.28 415	3.14 388	11.64 367	9.79 368	9.54 382	20.22 435	11.16 392	6.77 390	10.61 416	9.16 421	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

RAFT + AFF	4.30 362	1.55 402	5.84 367	1.43 247	2.36 384	5.94 347	6.72 450	10.01 321	7.56 310	7.55 311	8.96 285	7.09 317	6.73 389	8.57 351	4.02 337	0.02 289	0.47 464	0.00 1	0.01 263	0.56 418	0.54 423

psmorigin	7.34 424	1.58 404	18.31 472	2.35 386	0.87 284	6.72 362	1.70 354	10.63 336	7.14 298	19.77 465	22.71 447	20.13 458	11.34 445	12.96 442	9.49 429	0.04 344	0.17 415	0.06 413	0.17 376	0.21 340	0.50 419

NCCL2	5.88 395	1.59 405	5.44 352	1.87 309	0.92 289	9.55 406	11.55 480	12.11 386	9.94 372	9.67 386	8.85 280	22.28 467	7.41 400	8.78 367	7.17 390	0.01 209	0.00 1	0.03 390	0.00 1	0.13 271	0.23 361

iinet-f	5.94 396	1.60 406	26.88 491	1.79 299	1.38 329	11.92 436	1.47 338	6.80 233	7.11 297	6.90 280	14.43 389	10.64 380	7.97 412	7.00 249	12.12 451	0.02 289	0.03 259	0.05 409	0.00 1	0.63 427	0.02 59

CSAN	7.62 427	1.60 406	6.56 391	1.83 307	0.66 259	12.40 441	10.52 477	14.45 431	21.32 461	14.19 446	15.98 400	17.84 443	13.02 456	12.32 436	8.38 412	0.09 384	0.07 335	0.03 390	0.04 318	0.33 388	0.67 432

FADNet-RVC-Resample	3.79 319	1.62 408	12.06 443	1.43 247	0.66 259	5.94 347	2.41 366	10.18 328	8.58 349	6.28 247	4.22 141	5.33 268	4.80 343	7.71 292	3.19 304	0.17 407	0.21 432	0.17 441	0.12 358	0.41 410	0.29 386

PSMNet_ROB	5.02 381	1.63 409	6.03 374	1.90 315	1.83 360	9.57 407	6.35 445	15.58 444	7.23 301	6.15 235	10.48 323	12.22 402	4.16 301	8.02 311	8.71 417	0.02 289	0.01 153	0.01 342	0.10 353	0.20 329	0.12 289

LL-Strereo	4.71 376	1.64 410	7.51 412	1.15 206	4.31 446	3.71 268	1.45 337	9.21 295	8.36 340	8.37 347	8.17 271	10.82 384	11.36 446	12.51 438	4.82 356	0.00 1	0.12 382	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.32 391

FADNet	4.23 354	1.65 411	11.75 442	1.64 280	0.80 278	4.80 320	0.77 255	13.76 423	11.65 402	3.97 153	5.24 178	9.62 360	5.14 353	8.40 342	3.78 331	0.21 415	0.04 288	0.07 419	0.05 324	1.14 447	0.10 263

sAnonymous2	1.35 76	1.66 412	8.14 418	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	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.07 463	0.22 355

CroCo_RVC	1.35 76	1.66 412	8.14 418	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	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.07 463	0.22 355

FADNet_RVC	3.91 332	1.67 414	12.95 454	0.96 178	0.75 271	5.71 340	0.54 191	10.83 345	6.60 279	3.46 138	8.09 269	4.10 215	3.40 262	9.43 394	6.33 377	0.36 432	0.44 461	0.17 441	0.46 451	0.91 442	0.95 441

APVNet	5.98 398	1.72 415	8.72 422	3.21 431	4.04 443	12.31 439	1.81 355	19.09 469	6.10 251	6.13 234	13.41 378	10.69 381	6.30 377	11.26 424	13.90 460	0.05 356	0.02 210	0.11 428	0.03 300	0.53 416	0.20 351

AANet_RVC	5.01 380	1.74 416	6.38 386	1.96 330	1.29 322	2.26 109	1.69 351	10.07 323	18.53 445	7.88 325	18.15 427	8.49 347	2.70 227	10.59 415	7.04 389	0.96 458	0.15 403	0.02 373	0.00 1	0.13 271	0.12 289

StereoDRNet	5.59 389	1.75 417	6.80 395	3.12 426	4.45 453	10.61 420	4.35 415	18.80 464	9.73 366	12.22 429	6.87 227	11.44 396	4.65 334	8.09 322	8.26 411	0.02 289	0.11 375	0.00 1	0.03 300	0.20 329	0.28 384

ETE_ROB	5.80 392	1.77 418	6.33 383	1.44 251	0.78 277	6.43 356	6.90 452	12.53 401	8.08 331	12.93 438	14.89 394	21.13 464	5.87 370	9.83 401	6.57 383	0.04 344	0.01 153	0.00 1	0.02 286	0.08 192	0.33 392

ADCP+	8.09 437	1.79 419	14.50 459	1.54 263	4.28 445	16.57 458	5.20 429	12.80 406	11.20 396	12.83 437	17.07 415	11.02 390	10.80 443	17.59 470	23.18 485	0.03 325	0.05 302	0.01 342	0.18 383	0.39 404	0.81 437

LALA_ROB	6.58 411	1.80 420	6.25 381	1.26 216	0.94 293	10.08 411	9.02 465	16.00 446	11.51 401	12.74 434	13.02 374	24.77 470	5.25 355	10.56 414	8.02 403	0.04 344	0.05 302	0.00 1	0.02 286	0.10 221	0.25 370

YMNet	5.52 387	1.83 421	8.79 423	3.47 440	4.46 454	10.72 422	0.91 291	9.99 318	6.43 271	13.76 444	16.35 403	11.65 397	4.49 325	7.95 304	8.03 405	0.12 393	0.35 452	0.12 431	0.08 337	0.71 433	0.27 380

YMNet_1	5.52 387	1.83 421	8.79 423	3.47 440	4.46 454	10.72 422	0.91 291	9.99 318	6.43 271	13.76 444	16.35 403	11.65 397	4.49 325	7.95 304	8.03 405	0.12 393	0.35 452	0.12 431	0.08 337	0.71 433	0.27 380

FADNet-RVC	3.98 339	1.84 423	12.48 449	1.69 284	0.44 213	4.33 302	1.31 331	11.84 374	7.15 299	3.53 140	3.50 126	10.63 379	4.43 319	9.12 381	6.25 376	0.03 325	0.10 367	0.00 1	0.03 300	0.60 424	0.25 370

PS-NSSS	3.90 329	1.84 423	4.55 303	0.87 160	2.95 401	4.10 295	2.00 360	10.77 343	8.23 337	6.75 267	14.63 392	5.01 256	2.24 205	8.41 343	2.91 295	0.33 430	0.03 259	0.83 464	0.00 1	0.82 439	0.70 434

SANet	10.64 462	1.86 425	10.91 436	1.76 294	0.71 268	14.62 452	9.23 467	19.18 470	37.14 493	19.22 462	27.96 464	25.86 474	19.11 473	13.02 443	10.63 439	0.08 379	0.06 319	0.03 390	0.02 286	0.62 425	0.81 437

DPSNet	10.14 458	1.88 426	16.82 468	1.85 308	1.73 351	24.84 478	17.20 501	19.92 479	27.41 473	12.23 431	13.62 381	16.52 434	18.35 468	14.42 453	12.50 453	0.78 451	0.54 467	0.08 422	0.25 412	1.18 448	0.59 429

dad	4.66 375	1.89 427	5.51 358	0.94 172	0.09 52	2.16 103	0.37 147	7.10 242	14.43 423	10.13 398	16.84 410	14.97 422	1.90 194	6.82 233	4.15 341	1.09 460	0.11 375	4.08 481	0.46 451	0.17 306	0.06 194

Wz-Net-LNSev	6.46 408	1.93 428	16.44 467	1.52 258	4.15 444	12.66 442	4.96 426	13.05 412	12.10 408	10.55 409	16.23 402	11.32 393	7.19 397	8.43 345	8.48 414	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.06 194

TCMNet	5.22 383	1.96 429	9.78 431	4.11 458	6.57 472	8.83 397	1.35 335	10.74 342	8.07 330	6.39 256	12.76 372	8.32 340	4.75 338	8.62 355	10.09 436	0.11 389	0.18 419	0.31 453	0.09 348	0.75 436	0.57 425

GwcNet	6.42 407	1.97 430	10.92 437	2.59 402	5.58 467	11.55 431	2.21 364	14.10 427	16.52 441	10.04 396	17.19 419	10.86 386	5.61 367	9.23 387	8.84 419	0.01 209	0.06 319	0.03 390	0.08 337	0.56 418	0.40 402

GMStereo_Zeroshot	2.77 225	1.98 431	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	0.20 329	0.01 18

PDISCO_ROB	9.62 455	1.99 432	11.51 439	9.88 481	9.61 484	21.48 473	3.83 404	19.33 472	28.49 476	11.27 422	14.17 386	19.92 457	5.02 348	16.35 466	9.18 422	5.28 480	0.41 458	0.14 436	0.09 348	2.05 462	2.36 466

ADCL	10.16 459	2.11 433	19.36 475	1.92 320	1.88 363	22.23 474	8.91 464	14.04 425	23.56 467	14.62 449	26.19 461	12.75 406	13.59 458	16.06 465	22.95 484	0.26 423	0.18 419	0.75 462	0.65 457	0.69 431	0.58 426

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 32	2.14 434	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	0.07 335	0.00 1	0.17 376	0.01 11	0.01 18

ELAS	16.72 485	2.14 434	9.23 426	4.92 467	4.53 459	32.66 495	15.11 496	27.40 492	28.68 477	40.27 499	44.90 498	38.33 494	30.50 494	26.44 491	21.94 481	0.88 454	1.23 474	0.67 461	0.89 466	1.49 455	2.18 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 421	2.23 436	6.13 376	4.05 456	4.73 463	8.94 398	2.78 379	15.19 441	11.74 403	11.13 419	19.34 430	17.86 444	10.42 441	13.02 443	8.03 405	0.73 450	0.01 153	0.24 449	0.41 445	0.31 381	0.38 398

ELAS_RVC	16.54 484	2.26 437	10.09 435	5.50 471	4.46 454	28.28 488	16.72 500	25.55 489	33.54 484	40.19 498	40.30 494	36.68 492	30.03 493	29.40 492	20.61 474	0.98 459	1.21 473	0.86 465	0.70 461	1.39 454	2.16 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 426	2.32 438	15.58 464	1.82 306	0.63 255	44.66 507	0.44 166	8.59 276	9.52 363	9.84 390	25.18 459	5.30 267	4.38 316	11.46 427	6.49 381	0.05 356	0.03 259	0.00 1	0.01 263	1.79 460	1.87 458

Wz-Net-MNSev	7.43 425	2.35 439	15.22 462	2.34 385	3.41 418	17.27 464	8.55 461	11.91 377	13.48 417	13.37 440	17.05 414	13.70 409	7.47 405	11.90 433	9.99 435	0.40 437	0.03 259	0.00 1	0.01 263	0.16 293	0.07 213

ADCPNet	9.54 453	2.39 440	31.46 495	2.09 355	1.60 337	16.71 460	6.39 446	12.11 386	11.45 399	13.53 442	21.45 441	19.41 453	10.94 444	14.38 452	21.54 478	0.27 426	1.16 472	0.39 459	1.49 474	0.58 421	1.45 452

SHD	9.61 454	2.60 441	12.46 447	3.69 448	3.54 421	9.47 405	1.25 324	20.16 481	37.84 495	18.19 460	21.24 440	16.96 440	12.83 455	14.47 454	16.05 465	0.32 429	0.13 392	0.01 342	0.08 337	0.38 400	0.48 416

DGSMNet	6.47 409	2.61 442	13.64 457	3.46 438	3.74 429	8.97 399	6.01 436	14.15 428	13.01 413	7.46 309	14.10 385	9.94 365	4.79 342	10.44 412	6.22 375	1.30 464	1.70 477	1.80 471	1.52 476	2.27 466	2.35 465

DeepPrunerF	6.75 413	2.69 443	23.31 484	3.68 447	7.16 474	3.78 279	4.29 413	13.42 418	20.13 457	8.13 334	10.46 322	7.18 320	8.06 414	11.10 422	9.44 428	0.24 420	0.15 403	0.29 451	0.42 446	0.66 430	0.45 413

Syn2CoEx	6.32 405	2.72 444	9.33 427	2.45 394	1.67 344	8.59 393	3.32 393	18.08 458	12.27 409	8.53 352	21.08 439	10.30 374	9.80 435	9.30 390	7.86 400	0.01 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 427	0.43 409

SAMSARA	14.63 476	2.74 445	12.38 445	12.65 487	6.74 473	36.50 499	72.93 522	19.36 473	23.77 468	16.20 456	13.04 375	29.21 479	12.78 453	16.98 468	15.21 464	0.11 389	0.26 446	0.03 390	0.14 362	0.76 437	0.77 435

GANetREF_RVC	6.56 410	2.89 446	7.58 414	3.41 435	0.40 205	12.96 445	9.58 469	15.09 437	17.25 444	10.33 401	10.62 326	12.27 403	8.16 416	12.21 435	4.53 348	0.41 438	0.00 1	0.00 1	0.02 286	3.12 469	0.39 399
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	15.44 478	2.93 447	14.67 460	4.21 462	3.39 416	17.43 465	4.16 409	27.84 494	48.84 504	31.02 486	43.54 497	29.76 481	30.81 495	25.97 490	21.40 476	0.23 418	0.41 458	0.04 402	0.33 433	0.41 410	1.33 450

RTSC	9.15 447	3.00 448	13.57 456	3.72 449	1.76 355	11.82 435	0.46 168	16.95 450	36.83 492	15.80 454	15.53 398	12.91 407	7.46 404	20.01 480	21.76 479	0.31 428	0.13 392	0.01 342	0.08 337	0.57 420	0.41 404

TRStereo	2.36 188	3.10 449	4.70 312	1.99 334	2.08 370	2.61 153	1.11 315	8.79 287	3.73 133	3.19 129	3.04 107	3.96 206	0.77 108	5.92 177	1.44 203	0.03 325	0.14 396	0.00 1	0.29 421	0.08 192	0.25 370

ADCMid	10.24 460	3.13 450	20.70 478	2.21 368	2.39 387	11.23 428	6.19 438	14.17 429	11.19 395	23.20 474	22.25 444	17.89 445	19.54 474	18.51 473	26.21 492	0.45 443	0.42 460	1.10 467	1.29 471	1.56 457	1.18 446

PWC_ROB	8.24 439	3.13 450	12.74 452	2.43 393	4.43 452	7.51 380	1.22 322	16.63 449	19.24 451	16.08 455	28.29 465	13.99 415	10.16 438	13.63 447	14.06 461	0.42 441	0.00 1	0.05 409	0.00 1	0.59 422	0.27 380

SuperB	8.10 438	3.15 452	24.67 486	2.65 403	1.23 315	9.88 410	4.29 413	10.18 328	30.07 478	11.53 425	12.18 362	6.12 289	6.65 387	10.50 413	14.47 463	0.14 399	0.11 375	0.35 456	0.25 412	13.06 492	0.48 416

PWCDC_ROB	7.92 435	3.17 453	7.48 411	5.73 472	4.40 449	10.45 417	0.35 144	14.52 433	28.19 475	10.36 403	31.27 474	7.04 314	9.14 429	13.22 445	8.78 418	2.74 475	0.02 210	0.00 1	0.00 1	1.31 452	0.17 331

aanetorigin	8.72 445	3.29 454	27.55 492	1.95 327	3.84 436	4.93 326	5.39 434	5.49 166	10.05 374	27.85 481	31.47 475	15.80 427	12.78 453	9.04 379	11.98 449	0.25 421	0.22 436	0.22 447	0.25 412	1.28 451	0.84 439

SQANet	7.64 428	3.40 455	5.49 355	11.73 486	9.62 485	11.96 437	2.82 380	11.33 359	6.10 251	8.33 342	11.49 348	11.00 389	5.16 354	10.12 409	2.72 292	8.92 489	2.21 479	10.41 488	1.58 477	11.13 488	7.39 487

XQC	8.43 442	3.58 456	16.40 466	2.92 416	2.17 376	13.22 447	3.60 399	14.64 434	25.86 471	11.87 427	12.04 356	15.06 423	10.67 442	15.24 459	19.41 470	0.39 435	0.08 346	0.05 409	0.07 332	0.84 440	0.45 413

MFN_U_SF_RVC	12.94 470	3.66 457	25.81 489	3.61 446	2.26 382	22.77 475	4.55 419	27.10 490	20.06 456	23.90 475	28.99 467	30.53 482	16.98 464	19.92 479	20.26 473	1.24 461	1.07 471	0.98 466	1.33 472	1.80 461	2.04 461

anonymity	7.68 429	3.83 458	12.39 446	7.04 477	12.67 492	8.18 390	2.00 360	17.50 454	6.85 286	13.56 443	9.21 290	9.97 366	7.82 411	11.28 425	5.58 366	6.27 483	4.98 505	3.68 480	2.96 481	3.33 471	4.48 475

PASM	7.90 434	4.22 459	21.97 482	3.25 432	3.29 411	5.39 336	6.57 447	10.57 334	19.09 448	12.77 435	13.92 383	18.11 446	9.51 433	13.79 448	10.77 443	0.19 411	0.45 462	0.29 451	1.08 469	1.49 455	1.19 447

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 456	4.27 460	14.47 458	2.29 376	2.85 398	23.40 477	13.62 488	13.60 419	19.54 452	19.42 463	24.27 453	16.74 437	8.59 420	17.05 469	7.98 402	1.25 462	1.68 476	0.17 441	2.63 479	0.72 435	1.04 443

GASNet	5.19 382	4.61 461	9.38 428	4.73 466	2.10 372	3.80 281	1.57 344	12.07 384	10.96 391	8.92 367	7.03 237	8.21 338	7.67 409	14.02 449	7.36 391	0.02 289	0.15 403	0.00 1	0.00 1	0.69 431	0.42 407

PSMNet-RUCA	5.60 390	4.62 462	11.61 440	10.29 483	7.55 479	7.08 369	1.94 358	12.01 381	10.52 387	3.90 151	11.88 353	4.43 232	1.75 190	7.56 282	4.24 343	1.68 470	0.12 382	4.78 483	0.67 459	4.74 474	0.68 433

WZ-Net	13.00 471	4.64 463	41.07 503	3.48 442	3.15 406	19.12 469	15.66 499	14.81 435	31.33 480	15.71 453	27.88 463	22.22 466	14.01 460	20.44 482	25.03 489	0.64 449	0.00 1	0.01 342	0.03 300	0.39 404	0.37 397

Consistency-Raft	9.42 451	4.74 464	12.66 450	5.30 470	9.08 482	4.08 293	5.26 431	19.26 471	24.87 469	11.17 420	29.85 470	13.57 408	5.51 366	7.67 289	13.40 457	0.36 432	0.35 452	1.81 472	4.24 490	11.61 489	3.57 470

ADCS	13.02 472	4.93 465	28.38 493	3.17 429	2.67 394	13.61 450	10.83 478	18.70 461	33.46 483	22.59 469	24.78 456	19.59 455	18.51 470	23.40 487	32.16 501	0.10 387	0.19 425	0.37 458	0.18 383	1.26 450	1.46 453

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 397	5.36 466	5.02 324	3.75 451	3.57 423	15.81 455	4.27 412	11.72 371	6.96 290	7.23 298	8.47 276	9.09 354	2.66 226	9.36 393	2.71 289	7.49 485	2.32 481	2.01 474	0.08 337	6.77 483	4.67 477

AnyNet_C32	10.98 465	5.58 467	22.79 483	4.16 459	5.83 468	15.64 453	14.30 489	13.18 413	17.15 443	16.44 457	20.52 437	14.68 420	13.44 457	22.46 484	30.08 498	0.17 407	0.26 446	0.36 457	0.36 439	1.23 449	0.91 440

LSM	14.01 475	5.95 468	33.49 496	6.78 476	43.61 516	10.22 413	9.98 473	15.16 440	22.93 466	23.07 473	32.34 479	18.52 449	12.67 452	15.45 460	11.10 444	0.16 406	0.51 466	0.09 425	0.32 431	1.08 446	16.85 511

EDNetEfficient	13.82 474	6.19 469	54.79 509	2.83 411	3.60 424	4.86 323	8.57 462	8.61 281	32.90 482	40.77 500	30.59 473	18.33 448	21.87 483	11.38 426	25.36 490	0.15 401	0.23 438	0.06 413	1.03 468	2.54 467	1.79 456

SPS-STEREO	15.04 477	6.23 470	13.21 455	11.34 485	11.65 489	23.30 476	7.15 455	24.16 487	15.65 434	31.78 487	29.19 469	31.62 483	21.32 480	24.62 488	19.50 471	7.59 486	4.19 503	3.22 479	1.48 473	6.99 484	6.54 484
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 449	6.70 471	24.28 485	1.87 309	1.81 359	8.57 392	12.29 486	17.37 453	20.39 459	10.43 405	23.11 449	16.66 436	8.03 413	14.47 454	17.86 467	0.00 1	0.02 210	0.01 342	0.00 1	0.41 410	0.30 388

AnonymousM	2.71 220	6.75 472	0.98 1	0.73 146	0.06 24	2.41 126	0.53 188	5.30 152	3.05 89	4.75 177	2.09 78	1.89 130	1.01 126	1.88 67	0.51 73	0.01 209	0.02 210	17.42 493	4.76 493	0.02 42	0.01 18

NVStereoNet_ROB	16.04 481	6.75 472	12.90 453	6.37 475	7.42 477	12.89 444	9.74 471	22.78 485	25.12 470	30.32 484	46.19 500	34.37 489	25.38 487	21.48 483	21.38 475	5.94 481	3.10 495	6.07 486	10.09 501	4.01 472	8.54 492
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	16.41 483	6.93 474	21.83 481	5.94 474	2.81 397	38.71 501	14.59 490	24.55 488	34.87 490	33.66 492	34.35 483	29.24 480	24.20 486	22.59 485	17.95 468	2.52 474	2.81 490	1.17 469	1.51 475	5.89 479	2.16 462

UDGNet	2.73 223	7.09 475	3.90 259	2.71 405	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	1.28 463	0.00 1	5.24 485	0.94 467	1.70 458	0.13 297

SGM+DAISY	15.62 479	7.26 476	19.28 474	8.94 478	10.11 486	26.25 481	10.49 476	19.36 473	14.65 427	30.64 485	33.59 482	33.00 485	22.32 485	24.96 489	16.42 466	7.90 487	6.25 507	4.51 482	3.37 486	5.86 478	7.20 486

otaku	11.73 468	7.51 477	7.07 401	13.22 489	10.85 488	26.61 485	7.25 457	18.84 465	19.16 450	11.58 426	17.23 420	20.19 459	8.09 415	15.11 458	4.64 351	9.13 491	2.42 483	13.08 489	1.83 478	12.48 491	8.22 490

StereoAnything_RVC	1.52 89	7.77 478	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	0.02 289	0.08 346	0.00 1	0.00 1	6.69 482	0.02 59

MFMNet_re	13.29 473	8.60 479	18.29 471	9.75 480	7.25 476	19.65 471	14.84 493	20.71 483	30.72 479	23.03 472	28.77 466	18.85 451	26.09 490	13.55 446	9.82 431	2.44 473	1.35 475	0.34 455	0.23 404	4.78 475	6.69 485

Ntro	12.35 469	8.88 480	7.80 415	13.79 490	12.42 491	26.54 484	6.98 453	18.54 460	22.14 464	9.82 388	16.45 405	20.30 460	9.29 432	15.95 463	6.61 385	9.53 493	2.47 485	14.93 491	2.77 480	13.11 493	8.63 493

BEATNet-Init1	23.31 496	9.03 481	41.67 504	4.17 460	2.53 391	45.68 509	19.47 504	33.43 496	38.45 496	47.59 507	49.10 504	59.31 508	41.80 506	38.35 504	29.21 497	0.47 444	0.50 465	0.81 463	0.66 458	2.10 465	1.86 457

CC-Net-ROB	7.68 429	9.21 482	7.46 410	3.82 452	3.66 427	15.68 454	5.02 427	17.95 456	10.45 386	6.44 259	14.00 384	7.63 324	4.77 339	10.75 417	3.10 302	5.99 482	2.46 484	16.28 492	1.08 469	6.30 481	1.56 455

UDG	8.58 444	9.31 483	4.89 318	10.00 482	9.52 483	10.36 416	2.41 366	12.07 384	9.82 369	7.81 321	9.55 303	16.52 434	9.81 436	7.84 300	7.88 401	4.20 477	2.51 486	18.53 494	3.71 489	9.55 485	5.28 480

RTS	18.87 492	9.32 484	86.48 518	4.95 468	6.10 469	42.08 503	14.70 491	15.49 442	41.06 497	22.65 470	32.32 477	13.77 410	19.54 474	37.98 502	28.96 495	0.41 438	0.23 438	0.00 1	0.02 286	0.91 442	0.50 419

RTSA	18.87 492	9.32 484	86.48 518	4.95 468	6.10 469	42.08 503	14.70 491	15.49 442	41.06 497	22.65 470	32.32 477	13.77 410	19.54 474	37.98 502	28.96 495	0.41 438	0.23 438	0.00 1	0.02 286	0.91 442	0.50 419

Wz-Net-TNSev	11.35 466	10.56 486	35.88 500	2.28 375	1.73 351	18.25 467	11.42 479	15.88 445	20.88 460	14.44 447	16.97 413	19.57 454	19.04 472	19.31 476	18.67 469	0.01 209	0.06 319	0.00 1	0.16 368	0.62 425	1.25 448

AnyNet_C01	16.12 482	10.81 487	59.36 511	4.42 464	2.49 390	30.06 489	15.15 497	17.51 455	16.51 439	17.88 459	37.69 489	24.04 468	17.54 465	29.60 493	33.29 502	0.28 427	0.38 456	0.43 460	0.42 446	2.57 468	1.98 460

DDUNet	9.47 452	11.32 488	6.14 377	12.93 488	11.65 489	10.45 417	3.87 405	11.70 370	7.89 324	9.27 376	13.28 376	16.18 433	6.14 375	8.80 369	5.77 370	6.64 484	3.38 498	20.90 495	4.28 491	11.01 487	7.80 488

EDNetEfficientorigin	17.87 489	14.00 489	99.53 530	1.64 280	0.92 289	10.55 419	6.26 443	13.21 414	34.84 489	38.20 497	36.91 488	27.47 477	26.32 491	14.71 456	25.69 491	0.04 344	0.06 319	0.14 436	0.52 454	3.16 470	3.27 468

JetBlue	29.12 502	15.72 490	54.12 508	15.93 491	20.98 504	60.90 520	30.62 511	39.38 499	34.62 488	34.08 493	39.69 491	57.35 507	43.17 507	50.71 516	50.60 517	2.41 472	3.79 501	2.81 475	3.45 487	9.57 486	12.59 505

GCST	9.08 446	17.31 491	3.98 265	52.92 514	10.66 487	11.29 429	0.20 103	6.97 238	6.47 274	9.46 379	4.68 152	4.75 243	1.51 165	9.34 392	1.31 193	8.19 488	0.05 302	22.38 496	0.34 435	6.17 480	3.53 469

coex-ft	19.78 495	19.39 492	87.73 520	1.77 296	1.80 358	17.25 463	13.50 487	12.63 404	42.10 499	60.18 515	38.90 490	28.72 478	28.74 492	11.74 431	27.40 494	0.21 415	0.23 438	0.04 402	0.30 427	1.36 453	1.54 454

ACVNet-4b	15.90 480	22.00 493	12.37 444	16.40 492	15.14 495	31.87 492	7.50 459	19.04 468	27.85 474	11.48 424	22.02 443	31.86 484	9.16 431	17.95 471	5.69 368	10.43 495	2.58 487	24.44 499	4.87 495	16.04 496	9.28 494

WAO-7	29.39 503	24.43 494	20.47 477	32.71 504	13.83 493	34.70 496	20.27 507	52.19 515	65.03 516	43.29 502	59.35 514	52.19 501	44.68 509	31.71 494	30.56 499	10.98 497	4.94 504	13.71 490	12.52 506	12.06 490	8.22 490

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 356	25.07 495	26.53 490	0.44 108	0.07 32	1.50 42	0.54 191	2.09 7	1.57 19	0.51 61	0.62 25	0.21 27	0.20 13	1.44 39	0.53 75	12.03 499	0.01 153	0.00 1	0.08 337	1.75 459	9.69 495

ACVNet_1	18.70 491	25.08 496	12.72 451	17.33 493	15.18 496	26.02 479	9.62 470	28.44 495	34.49 486	24.39 476	24.32 454	37.22 493	20.13 477	16.67 467	13.39 456	10.45 496	2.59 488	24.77 500	4.92 496	16.57 497	9.75 496

DispFullNet	17.47 488	26.01 497	33.98 498	22.58 498	20.86 503	13.84 451	1.28 328	16.50 447	26.27 472	19.97 466	17.17 418	20.52 463	18.49 469	22.86 486	10.76 442	5.13 479	2.83 491	30.72 503	7.72 499	20.86 500	11.01 501

RainbowNet	18.01 490	26.22 498	19.95 476	18.59 494	14.88 494	27.38 487	10.46 475	27.39 491	34.54 487	14.91 451	27.01 462	25.65 472	12.44 450	18.94 475	9.23 423	13.91 503	3.46 499	23.36 498	4.86 494	16.03 495	10.91 500

test_for_model	6.81 418	27.63 499	2.16 87	21.79 497	16.18 498	3.48 243	0.94 295	5.88 186	3.72 132	7.62 314	2.72 98	1.03 97	0.42 73	0.58 4	0.35 27	9.03 490	2.28 480	0.00 1	0.05 324	23.91 504	6.49 483

IMH-64-1	27.21 500	28.77 500	16.84 469	31.57 501	20.76 501	26.43 482	15.10 494	47.11 504	45.20 501	33.53 490	51.16 506	41.42 496	31.10 496	36.48 498	22.39 482	13.48 501	2.87 493	33.95 505	10.70 502	23.50 502	11.75 502

IMH-64	27.21 500	28.77 500	16.84 469	31.57 501	20.76 501	26.43 482	15.10 494	47.11 504	45.20 501	33.53 490	51.16 506	41.42 496	31.10 496	36.48 498	22.39 482	13.48 501	2.87 493	33.95 505	10.70 502	23.50 502	11.75 502

IMH	29.82 504	29.11 502	18.51 473	34.28 505	21.40 506	32.33 494	15.39 498	49.40 511	53.07 506	37.88 495	55.32 511	45.05 498	39.54 503	40.63 505	24.12 486	14.03 504	3.27 497	34.93 507	11.24 504	24.69 505	12.21 504

ACVNet_2	26.45 498	29.35 503	25.14 487	20.27 496	15.43 497	34.97 497	12.23 485	48.37 509	66.25 518	42.69 501	56.73 512	51.77 500	25.59 488	20.39 481	13.52 458	10.13 494	2.59 488	22.78 497	3.52 488	17.57 498	9.80 498

TorneroNet-64	32.42 506	31.89 504	30.52 494	34.73 506	21.13 505	46.99 510	18.82 502	43.10 502	59.42 511	32.70 489	46.98 501	62.01 511	36.98 500	43.97 509	33.88 503	14.10 505	3.22 496	35.28 508	11.72 505	26.84 508	14.07 506

MADNet+	27.07 499	33.84 505	90.97 522	20.14 495	7.47 478	48.43 511	47.10 518	35.43 498	36.46 491	20.11 467	30.05 471	25.29 471	35.08 498	45.50 510	50.28 516	2.13 471	2.00 478	1.19 470	0.76 462	4.71 473	4.43 473

TorneroNet	35.11 510	33.92 506	33.82 497	37.86 508	22.01 507	49.64 513	21.58 508	48.09 508	55.23 507	37.50 494	53.79 509	62.81 514	43.66 508	46.71 512	41.25 511	14.80 506	3.53 500	36.72 509	14.57 508	28.28 511	16.49 509

WAO-8	38.15 511	35.51 507	21.50 479	43.67 509	23.92 508	44.44 505	20.26 505	52.83 516	76.62 521	53.57 512	66.79 520	62.63 512	54.56 516	42.03 507	39.18 509	22.71 509	6.65 508	37.08 510	19.08 510	24.72 507	15.24 507

Venus	38.15 511	35.51 507	21.50 479	43.67 509	23.92 508	44.44 505	20.26 505	52.83 516	76.62 521	53.57 512	66.81 521	62.63 512	54.56 516	42.03 507	39.18 509	22.71 509	6.65 508	37.08 510	19.08 510	24.70 506	15.24 507

WAO-6	34.74 508	36.76 509	15.36 463	37.53 507	24.15 510	35.99 498	19.36 503	48.96 510	68.54 519	43.84 503	47.58 502	52.77 503	52.60 513	32.63 495	34.73 505	26.20 511	7.74 510	42.78 512	21.64 512	28.07 510	17.62 512

Dean	34.67 507	38.70 510	25.33 488	29.89 500	17.21 499	45.24 508	11.98 483	56.90 519	76.55 520	63.47 518	60.22 515	67.36 517	48.14 512	37.24 500	39.01 508	11.00 498	2.83 491	28.35 501	5.60 498	18.14 499	10.31 499

LVE	34.99 509	40.10 511	34.97 499	32.49 503	18.61 500	51.45 516	26.82 509	52.15 514	65.94 517	47.21 505	61.04 516	53.99 505	37.30 501	37.95 501	34.09 504	15.55 507	5.95 506	31.01 504	13.81 507	22.58 501	16.72 510

PWCK	30.53 505	44.32 512	47.25 506	29.76 499	7.23 475	40.78 502	27.10 510	44.73 503	44.32 500	47.31 506	36.37 487	47.16 499	26.05 489	41.26 506	31.87 500	21.83 508	4.03 502	29.50 502	4.67 492	27.17 509	7.80 488

UNDER WATER-64	45.16 514	46.99 513	66.69 512	43.90 511	27.64 511	55.58 519	41.87 515	39.42 500	48.42 503	51.73 511	43.08 496	67.76 518	56.69 518	48.02 514	48.34 514	39.50 514	17.64 513	51.78 515	38.93 515	36.62 512	32.61 514

UNDER WATER	45.09 513	48.60 514	67.37 513	49.30 513	31.41 512	53.80 518	37.39 513	40.25 501	52.48 505	50.24 508	45.37 499	68.37 519	57.76 519	51.03 517	49.88 515	29.97 512	13.75 512	51.22 514	36.57 513	37.87 513	29.12 513

DLNR_Zeroshot_test	24.70 497	50.77 515	90.11 521	98.11 530	97.34 528	1.38 30	0.12 61	22.79 486	3.09 95	1.07 86	2.95 103	0.71 86	0.29 34	6.93 242	2.29 270	38.56 513	0.37 455	0.00 1	0.30 427	76.73 524	0.09 241

notaker	47.42 515	55.20 516	49.13 507	56.52 517	40.18 513	38.52 500	32.97 512	47.21 506	56.08 509	57.21 514	57.24 513	60.09 509	59.19 520	53.93 518	41.64 512	40.61 515	19.93 514	57.21 516	37.41 514	49.02 515	39.02 515

ktn	48.94 516	57.58 517	38.86 502	59.57 518	43.27 515	50.37 514	43.38 516	48.07 507	61.11 512	51.30 510	54.25 510	54.96 506	52.88 514	47.30 513	35.83 506	57.77 519	24.88 517	62.69 519	43.55 516	50.70 516	40.41 516

HanzoNet	56.48 519	59.32 518	58.25 510	55.32 516	41.94 514	50.95 515	41.33 514	51.12 512	61.40 513	65.62 521	65.59 519	71.66 520	69.41 521	70.77 521	60.03 519	63.99 521	34.70 519	61.96 518	50.54 518	51.00 517	44.71 517

JetRed	61.02 520	61.05 519	82.56 517	46.09 512	56.80 520	83.19 521	63.76 520	59.26 521	63.61 514	69.29 522	68.85 522	66.59 516	47.62 511	61.57 519	74.09 522	45.58 516	66.14 522	46.59 513	45.06 517	63.17 519	49.58 519

KSHMR	55.63 518	63.60 520	37.85 501	74.69 520	49.56 518	49.01 512	45.73 517	57.46 520	63.97 515	61.61 517	62.07 518	72.39 521	47.01 510	50.65 515	43.29 513	54.10 518	62.21 520	66.10 520	53.94 520	51.25 518	46.11 518

DPSimNet_ROB	53.45 517	64.73 521	44.39 505	53.97 515	45.39 517	53.66 517	54.83 519	55.15 518	57.87 510	64.16 520	50.83 505	63.40 515	53.34 515	46.45 511	65.81 521	63.13 520	26.54 518	57.94 517	51.11 519	45.52 514	50.69 520

LRCNet_RVC	66.23 521	65.67 522	67.63 514	71.47 519	54.32 519	32.17 493	2.66 376	63.19 522	21.35 462	81.79 523	91.26 524	83.62 522	71.62 522	69.32 520	52.57 518	95.49 527	64.45 521	95.07 527	95.19 527	71.52 520	74.31 522

ASD4		81.57 523

MADNet++	82.84 523	82.38 524	73.57 515	87.72 525	82.97 524	93.14 523	69.15 521	86.42 526	82.50 523	93.46 527	86.70 523	86.28 523	80.92 523	88.34 523	88.84 523	86.83 525	84.17 526	72.64 522	68.92 522	80.47 525	81.42 526

TCMNet-wrong-test	67.23 522	85.83 525	81.56 516	95.63 526	94.73 526	89.35 522	85.42 523	51.73 513	33.71 485	51.26 509	61.71 517	61.33 510	41.23 505	77.26 522	64.71 520	48.76 517	9.03 511	70.12 521	68.11 521	90.76 527	82.37 527

xxxxx1	85.63 525	90.31 526	96.68 525	76.54 521	80.57 521	97.44 527	96.86 527	85.53 523	88.53 524	88.68 524	91.71 525	94.23 524	92.93 524	90.02 524	91.98 524	70.60 522	70.39 523	73.68 523	81.46 524	74.61 521	79.86 523

tt_ll	85.63 525	90.31 526	96.68 525	76.54 521	80.57 521	97.44 527	96.86 527	85.53 523	88.53 524	88.68 524	91.71 525	94.23 524	92.93 524	90.02 524	91.98 524	70.60 522	70.39 523	73.68 523	81.46 524	74.61 521	79.86 523

ff	85.63 525	90.31 526	96.68 525	76.54 521	80.57 521	97.44 527	96.86 527	85.53 523	88.53 524	88.68 524	91.71 525	94.23 524	92.93 524	90.02 524	91.98 524	70.60 522	70.39 523	73.68 523	81.46 524	74.61 521	79.86 523

ccccc		96.61 529		100.00 536	100.00 532	97.41 526		99.56 531		99.27 531		99.35 530		99.92 530		100.00 534	100.00 533	99.95 530	99.77 531	100.00 533

MEDIAN_ROB	98.41 529	99.70 530	99.30 529	97.09 527	97.02 527	96.89 525	95.77 526	97.66 529	97.28 527	98.79 530	98.94 529	99.18 529	98.14 528	96.89 527	96.88 529	99.96 531	99.16 528	100.00 531	99.99 532	99.69 530	99.88 530

Anonymous_1	99.08 531	99.91 531	99.85 531	97.63 528	99.10 530	100.00 532	100.00 532	99.61 532	99.96 530	99.28 532	99.86 530	99.54 531	99.99 531	99.29 529	99.75 530	96.05 528	99.59 529	97.31 528	98.57 529	97.71 528	98.63 529

HaxPig	98.85 530	99.94 532	95.08 523	99.99 533	100.00 532	94.03 524	94.78 524	99.15 530	99.98 531	99.99 533	100.00 531	99.98 534	99.99 531	98.12 528	95.97 527	100.00 534	99.99 532	100.00 531	99.99 532	100.00 533	99.99 533

AVERAGE_ROB	99.62 533	99.95 533	98.81 528	100.00 536	100.00 532	98.08 530	95.47 525	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 531	100.00 536	100.00 533	100.00 535	99.99 532	100.00 534	100.00 533	100.00 531	100.00 534	100.00 533	100.00 535

test_example2	99.39 532	99.98 534	99.99 532	100.00 536	99.98 531	99.72 531	99.99 531	97.34 528	100.00 532	100.00 534	100.00 531	96.42 527	96.66 527	99.97 531	99.96 531	100.00 534	99.97 531	98.66 529	99.15 530	100.00 533	100.00 535

Selective-RAFT-Error	100.00 538	100.00 535	100.00 536	100.00 536	100.00 532	100.00 532	100.00 532	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 531	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 535	100.00 534	100.00 533	100.00 531	100.00 534	100.00 533	100.00 535

PML	97.88 528	100.00 535	96.45 524	98.01 529	97.88 529	100.00 532	99.35 530	96.88 527	97.72 528	100.00 534	97.36 528	97.38 528	99.60 529	100.00 535	96.32 528	99.99 532	97.55 527	100.00 531	96.01 528	99.18 529	87.92 528

CasAABBNet	100.00 538	100.00 535	100.00 536	100.00 536	100.00 532	100.00 532	100.00 532	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 531	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 535	100.00 534	100.00 533	100.00 531	100.00 534	100.00 533	100.00 535

LSM0	100.00 538	100.00 535	100.00 536	100.00 536	100.00 532	100.00 532	100.00 532	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 531	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 535	100.00 534	100.00 533	100.00 531	100.00 534	100.00 533	99.99 533

DPSMNet_ROB	99.91 535	100.00 535	99.99 532	99.99 533	100.00 532	100.00 532	100.00 532	99.98 534	100.00 532	98.35 528	100.00 531	99.84 532	100.00 533	99.98 532	99.99 532	100.00 534	100.00 533	100.00 531	100.00 534	100.00 533	100.00 535

DGTPSM_ROB	99.90 534	100.00 535	99.99 532	99.99 533	100.00 532	100.00 532	100.00 532	99.97 533	100.00 532	98.35 528	100.00 531	99.84 532	100.00 533	99.98 532	99.99 532	99.99 532	100.00 533	100.00 531	100.00 534	100.00 533	100.00 535

DPSM_ROB	99.95 536	100.00 535	100.00 536	99.76 531	100.00 532	100.00 532	100.00 532	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 531	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 535	99.21 529	100.00 533	100.00 531	100.00 534	99.99 531	99.95 531

DPSM	99.95 536	100.00 535	100.00 536	99.76 531	100.00 532	100.00 532	100.00 532	100.00 535	100.00 532	100.00 534	100.00 531	100.00 536	100.00 533	100.00 535	100.00 535	99.21 529	100.00 533	100.00 531	100.00 534	99.99 531	99.95 531

Low-res two-view benchmark