Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.21 5	0.68 462	0.39 121	0.28 2	0.15 1	0.23 12	0.18 4	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 3	0.15 1	0.22 25	0.30 7	0.18 1	0.16 169	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 168	0.09 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 6	0.23 12	0.20 6	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 3	0.20 5	0.19 10	0.26 1	0.21 5	0.13 32	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

GREAT-IGEV	0.22 7	0.15 11	0.31 30	0.29 4	0.22 74	0.21 7	0.26 66	0.33 8	0.31 23	0.20 3	0.30 28	0.22 7	0.22 25	0.47 84	0.22 7	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 45	0.10 9

MonSter	0.20 4	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 8	0.22 26	0.39 17	0.33 33	0.20 3	0.25 17	0.17 2	0.15 2	0.38 32	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

LGtest1	0.19 2	0.14 2	0.29 23	0.34 28	0.16 6	0.26 31	0.17 2	0.32 6	0.20 3	0.21 5	0.15 1	0.23 11	0.20 14	0.32 12	0.20 4	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.11 31

IGEV-Stereo+	0.23 10	0.14 2	0.26 12	0.32 17	0.19 21	0.12 1	0.17 2	0.29 3	0.29 16	0.21 5	0.15 1	0.22 7	0.22 25	0.40 40	0.22 7	0.14 65	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.15 130	0.86 489

IGEV-Stereo++	0.21 5	0.15 11	0.27 16	0.37 88	0.19 21	0.22 8	0.18 4	0.42 29	0.35 48	0.22 7	0.28 24	0.24 12	0.18 6	0.27 4	0.22 7	0.12 7	0.09 4	0.12 4	0.10 26	0.12 17	0.10 9

castereo++	0.26 28	0.16 23	0.26 12	0.33 22	0.19 21	0.75 350	0.20 6	0.37 11	0.47 116	0.23 8	0.23 8	0.35 57	0.28 81	0.39 36	0.19 3	0.14 65	0.09 4	0.14 44	0.09 9	0.11 3	0.10 9

DEFOM-Stereo	0.22 7	0.15 11	0.26 12	0.33 22	0.20 40	0.61 285	0.21 18	0.30 5	0.31 23	0.23 8	0.19 5	0.18 3	0.18 6	0.41 46	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 31

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 6	0.16 2	0.20 6	0.29 3	0.20 3	0.23 8	0.20 6	0.22 7	0.14 1	0.52 115	0.24 25	0.13 32	0.10 24	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

RAStereo	0.24 14	0.17 45	0.29 23	0.40 179	0.21 55	0.23 12	0.26 66	0.42 29	0.45 107	0.23 8	0.34 44	0.30 23	0.19 10	0.34 17	0.25 39	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.11 31

SGD-Stereo	0.22 7	0.15 11	0.27 16	0.31 10	0.15 1	0.29 69	0.20 6	0.37 11	0.29 16	0.24 12	0.29 27	0.21 6	0.27 67	0.36 22	0.25 39	0.16 169	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.10 9

SCV	0.26 28	0.19 92	0.33 45	0.35 55	0.21 55	0.27 44	0.34 181	0.56 83	0.28 14	0.24 12	0.28 24	0.37 68	0.23 34	0.49 98	0.22 7	0.18 236	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.15 130	0.11 31

GIP-stereo	0.24 14	0.18 64	0.30 27	0.37 88	0.24 141	0.26 31	0.20 6	0.46 44	0.36 54	0.24 12	0.39 56	0.35 57	0.20 14	0.31 9	0.21 5	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.11 31

CroCo-Stereo Lap2	0.28 45	0.24 251	0.39 121	0.50 377	0.29 292	0.20 4	0.31 141	0.49 52	0.38 73	0.24 12	0.27 20	0.46 127	0.31 116	0.39 36	0.30 124	0.14 65	0.15 276	0.16 107	0.13 99	0.16 168	0.15 170

S2M2	0.26 28	0.22 193	0.33 45	0.31 10	0.25 173	0.24 18	0.13 1	0.35 10	0.41 86	0.25 16	0.36 50	0.30 23	0.25 46	0.30 7	0.26 68	0.22 330	0.19 357	0.17 143	0.19 290	0.21 298	0.18 252

HUF	0.24 14	0.16 23	0.33 45	0.32 17	0.18 14	0.25 28	0.40 295	0.42 29	0.34 35	0.25 16	0.23 8	0.32 32	0.28 81	0.34 17	0.24 25	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 9

AIO_test	0.23 10	0.16 23	0.28 20	0.34 28	0.20 40	0.30 79	0.39 283	0.38 15	0.25 9	0.25 16	0.28 24	0.32 32	0.22 25	0.38 32	0.25 39	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.09 1

RSM++	0.25 20	0.18 64	0.34 61	0.36 72	0.20 40	0.28 58	0.30 119	0.51 62	0.32 29	0.25 16	0.22 7	0.37 68	0.21 20	0.50 103	0.24 25	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.10 9

LG-Stereo	0.24 14	0.18 64	0.40 132	0.39 144	0.20 40	0.22 8	0.27 80	0.32 6	0.36 54	0.26 20	0.44 65	0.22 7	0.16 4	0.37 27	0.27 86	0.11 2	0.12 154	0.16 107	0.15 152	0.13 45	0.09 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 20	0.31 350	0.24 4	0.51 393	0.19 21	0.29 69	0.22 26	0.40 22	0.37 68	0.26 20	0.24 14	0.24 12	0.31 116	0.44 64	0.22 7	0.14 65	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 83	0.10 9

AIO_rvc	0.23 10	0.16 23	0.32 37	0.34 28	0.19 21	0.26 31	0.33 170	0.40 22	0.22 5	0.26 20	0.24 14	0.34 48	0.15 2	0.51 109	0.24 25	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.12 17	0.10 9

IGEV-RUCA	0.25 20	0.16 23	0.34 61	0.39 144	0.27 243	0.33 111	0.20 6	0.38 15	0.36 54	0.26 20	0.31 35	0.25 16	0.21 20	0.48 94	0.24 25	0.20 289	0.11 99	0.13 23	0.10 26	0.17 202	0.15 170

castereo	0.28 45	0.16 23	0.32 37	0.35 55	0.21 55	0.40 165	0.42 319	0.50 60	0.66 180	0.26 20	0.41 59	0.37 68	0.36 155	0.33 15	0.24 25	0.13 32	0.09 4	0.13 23	0.10 26	0.11 3	0.10 9

999	0.27 38	0.16 23	0.35 70	0.36 72	0.24 141	0.31 94	0.27 80	0.49 52	0.38 73	0.26 20	0.30 28	0.39 79	0.23 34	0.63 224	0.25 39	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.14 147

ours_stereo	0.26 28	0.21 157	0.33 45	0.38 116	0.23 112	0.30 79	0.33 170	0.42 29	0.38 73	0.26 20	0.34 44	0.35 57	0.23 34	0.47 84	0.27 86	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.10 9

U	0.45 231	0.16 23	0.32 37	0.40 179	0.71 475	3.55 508	0.20 6	0.41 26	0.38 73	0.26 20	0.23 8	0.24 12	0.22 25	0.26 1	0.22 7	0.15 121	0.09 4	0.88 485	0.13 99	0.13 45	0.11 31

RSM	0.25 20	0.18 64	0.33 45	0.36 72	0.20 40	0.27 44	0.34 181	0.51 62	0.27 11	0.26 20	0.23 8	0.39 79	0.21 20	0.56 145	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.14 83	0.10 9

MaDis-Stereo	0.26 28	0.18 64	0.36 77	0.36 72	0.26 214	0.27 44	0.27 80	0.43 37	0.35 48	0.27 29	0.26 19	0.41 95	0.28 81	0.40 40	0.28 104	0.16 169	0.14 247	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.12 73

Selective-IGEV	0.24 14	0.18 64	0.35 70	0.35 55	0.19 21	0.27 44	0.25 57	0.55 81	0.23 6	0.27 29	0.25 17	0.34 48	0.19 10	0.58 176	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.10 9

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 10	0.16 23	0.32 37	0.39 144	0.21 55	0.18 3	0.21 18	0.34 9	0.26 10	0.28 31	0.51 96	0.28 21	0.29 95	0.26 1	0.24 25	0.14 65	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.14 83	0.12 73

mms	0.26 28	0.21 157	0.33 45	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.33 170	0.40 22	0.32 29	0.28 31	0.34 44	0.34 48	0.20 14	0.45 67	0.26 68	0.12 7	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.11 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 348	3.08 520	2.43 496	0.31 10	0.18 14	0.29 69	0.20 6	0.37 11	0.32 29	0.28 31	0.24 14	0.18 3	0.18 6	0.31 9	0.22 7	1.09 497	0.08 1	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.97 498

IGEV++	0.24 14	0.17 45	0.31 30	0.38 116	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.50 60	0.23 6	0.28 31	0.35 48	0.30 23	0.22 25	0.31 9	0.28 104	0.14 65	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.13 104

EGLCR-Stereo	0.25 20	0.16 23	0.33 45	0.34 28	0.20 40	0.35 129	0.20 6	0.52 71	0.36 54	0.28 31	0.27 20	0.41 95	0.18 6	0.45 67	0.26 68	0.14 65	0.10 24	0.16 107	0.14 127	0.13 45	0.11 31

CroCo-Stereo	0.26 28	0.22 193	0.36 77	0.48 348	0.22 74	0.20 4	0.29 104	0.51 62	0.44 100	0.28 31	0.23 8	0.42 104	0.26 59	0.29 5	0.26 68	0.15 121	0.13 214	0.13 23	0.11 44	0.16 168	0.12 73
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
Occ-G	0.26 28	0.14 2	0.28 20	0.34 28	0.20 40	0.27 44	0.34 181	0.41 26	0.31 23	0.29 37	0.43 64	0.49 141	0.25 46	0.47 84	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.12 73

AIO-Stereo	0.25 20	0.18 64	0.34 61	0.37 88	0.18 14	0.28 58	0.30 119	0.48 49	0.27 11	0.29 37	0.30 28	0.32 32	0.17 5	0.52 115	0.23 21	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.10 9

UniTT-Stereo	0.27 38	0.17 45	0.37 92	0.40 179	0.27 243	0.30 79	0.28 94	0.39 17	0.31 23	0.29 37	0.46 73	0.27 18	0.25 46	0.47 84	0.34 168	0.17 207	0.13 214	0.13 23	0.12 69	0.14 83	0.12 73

AEACV	0.27 38	0.17 45	0.31 30	0.34 28	0.45 427	0.26 31	0.28 94	0.37 11	0.32 29	0.30 40	0.46 73	0.31 30	0.37 159	0.36 22	0.24 25	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.11 31

SCV_C0	0.26 28	0.18 64	0.34 61	0.35 55	0.24 141	0.23 12	0.28 94	0.51 62	0.36 54	0.31 41	0.36 50	0.37 68	0.20 14	0.57 156	0.22 7	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.11 44	0.16 168	0.12 73

MGS-Stereo	0.28 45	0.19 92	0.40 132	0.36 72	0.23 112	0.37 142	0.30 119	0.39 17	0.44 100	0.31 41	0.51 96	0.40 89	0.24 41	0.43 55	0.26 68	0.15 121	0.12 154	0.15 82	0.13 99	0.14 83	0.13 104

plain	0.31 73	0.20 124	0.50 271	0.39 144	0.29 292	0.27 44	0.30 119	0.44 39	0.35 48	0.31 41	0.66 148	0.30 23	0.31 116	0.65 244	0.31 131	0.17 207	0.13 214	0.20 257	0.15 152	0.17 202	0.12 73

MIF-Stereo (partial)	0.31 73	0.18 64	0.37 92	0.41 210	0.31 328	0.28 58	0.23 39	0.47 47	0.42 94	0.31 41	0.63 135	0.36 66	0.35 141	0.57 156	0.31 131	0.17 207	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.18 225	0.14 147

LoS_RVC	0.27 38	0.16 23	0.27 16	0.32 17	0.30 306	0.44 194	0.34 181	0.41 26	0.33 33	0.31 41	0.51 96	0.29 22	0.32 121	0.36 22	0.28 104	0.11 2	0.10 24	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 285

sCroCo_RVC	0.35 109	0.28 324	0.69 370	0.51 393	0.39 393	0.41 179	0.31 141	0.49 52	0.45 107	0.31 41	0.48 81	0.38 76	0.32 121	0.46 77	0.32 141	0.21 305	0.22 383	0.19 227	0.19 290	0.21 298	0.20 307

fffy	0.28 45	0.21 157	0.34 61	0.37 88	0.23 112	0.33 111	0.29 104	0.51 62	0.41 86	0.32 47	0.37 54	0.39 79	0.27 67	0.50 103	0.27 86	0.12 7	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.11 31

AE-Stereo	0.34 94	0.21 157	0.42 162	0.48 348	0.31 328	0.48 213	0.35 204	0.61 112	0.62 154	0.32 47	0.55 116	0.52 151	0.27 67	0.47 84	0.29 118	0.13 32	0.13 214	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.12 73

HART	0.29 55	0.16 23	0.32 37	0.40 179	0.21 55	0.32 105	0.26 66	0.62 118	0.31 23	0.33 49	0.65 141	0.41 95	0.22 25	0.55 135	0.25 39	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.11 44	0.15 130	0.11 31

ProNet	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.35 55	0.24 141	0.32 105	0.43 324	0.57 87	0.37 68	0.33 49	0.30 28	0.32 32	0.28 81	0.57 156	0.26 68	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.13 104

rvit_stereo_ft	0.33 89	0.25 274	0.47 225	0.52 405	0.32 344	0.33 111	0.47 347	0.49 52	0.50 123	0.34 51	0.41 59	0.41 95	0.32 121	0.48 94	0.34 168	0.22 330	0.14 247	0.19 227	0.18 260	0.19 259	0.14 147

CAS	0.34 94	0.13 1	0.25 9	1.28 492	0.30 306	0.46 207	0.38 261	0.48 49	0.47 116	0.34 51	0.52 105	0.24 12	0.19 10	0.29 5	0.27 86	0.69 483	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 170

LoS	0.29 55	0.15 11	0.30 27	0.29 4	0.18 14	0.33 111	0.29 104	0.51 62	0.72 205	0.34 51	0.52 105	0.41 95	0.28 81	0.47 84	0.28 104	0.15 121	0.11 99	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 45	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 474	0.37 142	0.27 80	0.48 49	0.46 111	0.34 51	0.48 81	0.27 18	0.22 25	0.39 36	0.23 21	0.13 32	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.13 45	0.17 234

rvit_stereo_0080	0.31 73	0.25 274	0.40 132	0.39 144	0.28 266	0.27 44	0.46 340	0.49 52	0.44 100	0.35 55	0.42 62	0.40 89	0.28 81	0.41 46	0.33 153	0.22 330	0.17 326	0.17 143	0.16 184	0.22 320	0.15 170

whm_eth	0.31 73	0.25 274	0.40 132	0.39 144	0.28 266	0.27 44	0.46 340	0.49 52	0.44 100	0.35 55	0.42 62	0.40 89	0.28 81	0.41 46	0.33 153	0.22 330	0.17 326	0.17 143	0.16 184	0.22 320	0.15 170

AIO-test2	0.39 174	0.21 157	0.41 141	0.47 342	0.25 173	0.45 202	0.35 204	0.77 231	1.27 445	0.36 57	0.87 251	0.37 68	0.30 109	0.47 84	0.27 86	0.15 121	0.13 214	0.21 298	0.23 367	0.15 130	0.13 104

fffft	0.25 20	0.17 45	0.37 92	0.36 72	0.22 74	0.28 58	0.36 226	0.42 29	0.24 8	0.36 57	0.23 8	0.27 18	0.22 25	0.52 115	0.27 86	0.12 7	0.09 4	0.16 107	0.12 69	0.12 17	0.12 73
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 79	0.24 251	0.47 225	0.43 270	0.26 214	0.30 79	0.37 240	0.42 29	0.55 140	0.36 57	0.40 57	0.39 79	0.35 141	0.43 55	0.33 153	0.22 330	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.19 259	0.13 104

rvit_stereo_0082	0.32 79	0.24 251	0.47 225	0.43 270	0.26 214	0.30 79	0.37 240	0.42 29	0.55 140	0.36 57	0.40 57	0.39 79	0.35 141	0.43 55	0.33 153	0.22 330	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.19 259	0.13 104

MoCha-V2	0.25 20	0.15 11	0.29 23	0.40 179	0.18 14	0.27 44	0.26 66	0.49 52	0.27 11	0.36 57	0.27 20	0.33 44	0.35 141	0.49 98	0.22 7	0.12 7	0.10 24	0.12 4	0.10 26	0.13 45	0.11 31

MM-Stereo_test2	0.30 68	0.18 64	0.39 121	0.40 179	0.24 141	0.42 186	0.42 319	0.63 125	0.41 86	0.37 62	0.35 48	0.32 32	0.26 59	0.53 124	0.25 39	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.12 69	0.15 130	0.10 9

SMoEStereo_RVC	0.26 28	0.19 92	0.35 70	0.35 55	0.22 74	0.36 138	0.32 160	0.39 17	0.34 35	0.37 62	0.30 28	0.33 44	0.24 41	0.53 124	0.24 25	0.12 7	0.10 24	0.16 107	0.12 69	0.12 17	0.11 31

rvit_stereo_0083	0.34 94	0.24 251	0.50 271	0.44 289	0.27 243	0.34 121	0.35 204	0.45 42	0.62 154	0.37 62	0.47 79	0.42 104	0.35 141	0.40 40	0.36 201	0.22 330	0.20 367	0.20 257	0.17 233	0.20 275	0.14 147

MyStereo07	0.32 79	0.22 193	0.34 61	0.42 250	0.28 266	0.40 165	0.50 366	0.72 202	0.37 68	0.37 62	0.34 44	0.32 32	0.31 116	0.59 191	0.27 86	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.16 215

MC-Stereo	0.28 45	0.17 45	0.32 37	0.38 116	0.20 40	0.26 31	0.26 66	0.49 52	0.37 68	0.37 62	0.61 132	0.41 95	0.31 116	0.55 135	0.25 39	0.13 32	0.09 4	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.11 31

GLC_STEREO	0.29 55	0.19 92	0.27 16	0.44 289	0.19 21	0.31 94	0.26 66	0.47 47	0.43 96	0.37 62	0.47 79	0.41 95	0.23 34	0.50 103	0.34 168	0.14 65	0.18 343	0.19 227	0.16 184	0.16 168	0.13 104

ff7	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

IGEVStereo-DCA	0.29 55	0.22 193	0.38 103	0.35 55	0.27 243	0.37 142	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.30 28	0.35 57	0.27 67	0.51 109	0.22 7	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.12 69	0.13 45	0.15 170

ffff	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

rrr	0.29 55	0.22 193	0.41 141	0.35 55	0.27 243	0.37 142	0.32 160	0.52 71	0.42 94	0.38 68	0.30 28	0.35 57	0.27 67	0.51 109	0.22 7	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.14 147

11t	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

ccc-4	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.36 72	0.26 214	0.31 94	0.35 204	0.62 118	0.34 35	0.38 68	0.33 38	0.32 32	0.29 95	0.58 176	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

sAnonymous2	0.40 186	0.39 400	0.85 414	0.48 348	0.37 380	0.40 165	0.46 340	0.57 87	0.52 128	0.38 68	0.46 73	0.35 57	0.42 188	0.43 55	0.30 124	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.17 233	0.57 472	0.44 455

CroCo_RVC	0.40 186	0.39 400	0.85 414	0.48 348	0.37 380	0.40 165	0.46 340	0.57 87	0.52 128	0.38 68	0.46 73	0.35 57	0.42 188	0.43 55	0.30 124	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.17 233	0.57 472	0.44 455

rvit_stereo_0081_aga	0.31 73	0.28 324	0.44 184	0.42 250	0.29 292	0.34 121	0.31 141	0.44 39	0.40 82	0.39 76	0.44 65	0.40 89	0.32 121	0.42 51	0.29 118	0.23 345	0.17 326	0.19 227	0.16 184	0.20 275	0.15 170

Pointernet	0.27 38	0.14 2	0.33 45	0.35 55	0.23 112	0.35 129	0.21 18	0.72 202	0.38 73	0.39 76	0.36 50	0.34 48	0.25 46	0.36 22	0.25 39	0.15 121	0.10 24	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 9

H2IRNET	0.37 143	0.20 124	0.33 45	0.38 116	0.25 173	0.27 44	0.23 39	0.59 96	0.72 205	0.39 76	0.90 267	0.74 283	0.55 262	0.52 115	0.43 249	0.15 121	0.13 214	0.18 187	0.20 315	0.16 168	0.13 104

anonymousdsp	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.35 204	0.63 125	0.35 48	0.39 76	0.33 38	0.33 44	0.28 81	0.59 191	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170

IGEV-Stereo	0.29 55	0.21 157	0.38 103	0.37 88	0.25 173	0.30 79	0.35 204	0.63 125	0.35 48	0.39 76	0.33 38	0.33 44	0.28 81	0.59 191	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.12 69	0.14 83	0.15 170
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-test1	0.38 158	0.18 64	0.38 103	0.50 377	0.24 141	0.46 207	0.30 119	0.70 190	1.19 427	0.40 81	0.71 160	0.45 119	0.29 95	0.53 124	0.27 86	0.15 121	0.13 214	0.19 227	0.21 336	0.13 45	0.17 234

tt45	0.27 38	0.17 45	0.34 61	0.35 55	0.23 112	0.38 155	0.28 94	0.46 44	0.28 14	0.40 81	0.27 20	0.38 76	0.25 46	0.57 156	0.26 68	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.12 17	0.14 147

rvit_0105_6	0.38 158	0.28 324	0.64 344	0.50 377	0.30 306	0.39 161	0.38 261	0.51 62	0.67 183	0.40 81	0.45 68	0.50 143	0.41 186	0.54 130	0.36 201	0.27 385	0.26 415	0.24 347	0.21 336	0.22 320	0.16 215

Selective-RAFT	0.35 109	0.23 214	0.51 283	0.44 289	0.21 55	0.64 309	0.27 80	0.59 96	0.63 165	0.40 81	0.38 55	0.55 162	0.40 180	0.57 156	0.35 185	0.13 32	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.16 168	0.13 104

ACVNet-DCA	0.35 109	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.85 259	0.54 135	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.18 225	0.17 234

xx1	0.39 174	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.67 158	1.06 400	0.41 85	0.50 88	0.65 232	0.53 246	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.17 234

1test111	0.36 127	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.85 259	0.54 135	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.55 135	0.45 273	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.18 225	0.17 234

cc1	0.37 143	0.23 214	0.33 45	0.41 210	0.22 74	0.55 244	0.38 261	0.67 158	1.06 400	0.41 85	0.50 88	0.34 48	0.49 224	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.16 168	0.15 170

tt1	0.36 127	0.24 251	0.32 37	0.41 210	0.22 74	0.54 239	0.38 261	0.68 168	1.04 389	0.41 85	0.46 73	0.35 57	0.45 208	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.19 227	0.13 99	0.16 168	0.16 215

trnet	0.27 38	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 142	0.23 39	0.52 71	0.72 205	0.42 90	0.51 96	0.34 48	0.26 59	0.39 36	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 9

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 94	0.27 310	0.45 196	0.36 72	0.25 173	0.48 213	0.30 119	0.58 93	0.90 322	0.42 90	0.36 50	0.30 23	0.29 95	0.49 98	0.30 124	0.16 169	0.14 247	0.18 187	0.15 152	0.18 225	0.15 170

CREStereo	0.28 45	0.15 11	0.24 4	0.27 1	0.17 10	0.37 142	0.25 57	0.51 62	0.72 205	0.42 90	0.51 96	0.32 32	0.26 59	0.38 32	0.25 39	0.16 169	0.11 99	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 31
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
HH	0.35 109	0.20 124	0.47 225	0.40 179	0.25 173	0.33 111	0.31 141	0.76 228	0.38 73	0.43 93	0.57 122	0.79 300	0.44 203	0.71 288	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

HanStereo	0.35 109	0.20 124	0.47 225	0.40 179	0.25 173	0.33 111	0.31 141	0.76 228	0.38 73	0.43 93	0.57 122	0.79 300	0.44 203	0.71 288	0.25 39	0.15 121	0.11 99	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

test_xeample3	0.29 55	0.21 157	0.41 141	0.35 55	0.26 214	0.35 129	0.32 160	0.56 83	0.36 54	0.43 93	0.32 37	0.34 48	0.28 81	0.54 130	0.23 21	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.12 69	0.14 83	0.13 104

StereoVision	0.42 204	0.28 324	0.45 196	0.49 363	0.28 266	0.38 155	0.38 261	0.72 202	0.62 154	0.44 96	1.14 372	0.54 159	0.39 174	0.56 145	0.34 168	0.21 305	0.24 401	0.25 360	0.24 382	0.26 366	0.16 215

DLNR_Zeroshot_test	20.09 528	36.28 535	38.04 532	169.85 540	61.80 536	0.23 12	0.20 6	13.88 527	0.37 68	0.44 96	0.66 148	0.43 112	0.21 20	0.62 213	0.28 104	5.46 524	0.10 24	0.15 82	0.11 44	72.60 539	0.11 31

rvit_0105_4	0.41 197	0.29 336	0.71 379	0.50 377	0.29 292	0.41 179	0.41 310	0.55 81	0.73 212	0.45 98	0.48 81	0.55 162	0.44 203	0.57 156	0.36 201	0.28 395	0.26 415	0.25 360	0.22 354	0.23 337	0.18 252

WCG-NET（raft）	0.31 73	0.15 11	0.36 77	0.32 17	0.19 21	0.35 129	0.27 80	0.51 62	0.78 246	0.45 98	0.55 116	0.48 135	0.27 67	0.54 130	0.26 68	0.13 32	0.10 24	0.12 4	0.11 44	0.12 17	0.11 31

EKT-Stereo	0.35 109	0.23 214	0.39 121	0.43 270	0.29 292	0.38 155	0.31 141	0.69 176	0.64 172	0.45 98	0.63 135	0.49 141	0.27 67	0.56 145	0.33 153	0.18 236	0.14 247	0.18 187	0.15 152	0.16 168	0.16 215

GCAP-Stereo	0.28 45	0.19 92	0.40 132	0.38 116	0.19 21	0.38 155	0.23 39	0.57 87	0.41 86	0.45 98	0.49 84	0.39 79	0.27 67	0.33 15	0.23 21	0.14 65	0.12 154	0.14 44	0.11 44	0.12 17	0.11 31

RCA-Stereo	0.35 109	0.17 45	0.34 61	0.38 116	0.22 74	0.31 94	0.34 181	0.68 168	1.24 436	0.45 98	0.65 141	0.47 130	0.43 194	0.38 32	0.27 86	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.11 31

MM-Stereo_test3	0.34 94	0.19 92	0.31 30	0.41 210	0.25 173	0.35 129	0.44 333	0.72 202	0.92 334	0.46 103	0.52 105	0.41 95	0.29 95	0.44 64	0.28 104	0.16 169	0.15 276	0.17 143	0.13 99	0.14 83	0.13 104

WCG-NET	0.28 45	0.15 11	0.33 45	0.33 22	0.19 21	0.33 111	0.27 80	0.39 17	0.80 257	0.46 103	0.49 84	0.39 79	0.25 46	0.40 40	0.25 39	0.12 7	0.09 4	0.13 23	0.11 44	0.12 17	0.10 9

CREStereo++_RVC	0.32 79	0.15 11	0.23 1	0.31 10	0.24 141	0.27 44	0.22 26	0.46 44	0.88 306	0.46 103	0.80 208	0.30 23	0.26 59	0.36 22	0.33 153	0.13 32	0.09 4	0.13 23	0.51 480	0.13 45	0.09 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
XX-Stereo	0.37 143	0.17 45	0.45 196	0.55 423	0.36 374	0.38 155	0.20 6	0.60 106	0.30 20	0.46 103	1.30 411	0.73 277	0.26 59	0.56 145	0.26 68	0.16 169	0.11 99	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.10 9

PMTNet	0.32 79	0.16 23	0.24 4	0.29 4	0.18 14	0.45 202	0.22 26	0.56 83	0.63 165	0.46 103	0.54 111	0.39 79	0.34 138	0.48 94	0.24 25	0.75 485	0.10 24	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 31

tg	0.33 89	0.18 64	0.37 92	0.39 144	0.22 74	0.38 155	0.26 66	0.70 190	0.56 146	0.47 108	0.65 141	0.42 104	0.24 41	0.55 135	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.18 187	0.17 233	0.14 83	0.11 31

CAS++	0.32 79	0.24 251	0.36 77	0.37 88	0.26 214	0.28 58	0.23 39	0.87 270	0.50 123	0.47 108	0.45 68	0.26 17	0.21 20	0.49 98	0.24 25	0.23 345	0.19 357	0.22 312	0.17 233	0.21 298	0.16 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 143	0.18 64	0.46 213	0.45 312	0.32 344	0.42 186	0.37 240	0.63 125	0.51 125	0.47 108	0.94 278	0.56 165	0.36 155	0.52 115	0.32 141	0.14 65	0.13 214	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.13 104

test-1	0.36 127	0.19 92	0.71 379	0.46 333	0.26 214	0.44 194	0.36 226	0.60 106	0.59 150	0.48 111	0.67 152	0.53 155	0.36 155	0.40 40	0.29 118	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.14 127	0.15 130	0.16 215

riskmin	0.38 158	0.20 124	0.39 121	0.32 17	0.23 112	0.53 234	0.30 119	0.63 125	0.80 257	0.49 112	0.56 119	0.73 277	0.58 280	0.55 135	0.36 201	0.17 207	0.11 99	0.19 227	0.13 99	0.19 259	0.20 307

iRaftStereo_RVC	0.32 79	0.19 92	0.37 92	0.39 144	0.22 74	0.31 94	0.29 104	0.68 168	0.51 125	0.49 112	0.66 148	0.37 68	0.23 34	0.45 67	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.18 187	0.17 233	0.15 130	0.12 73

EAI-Stereo	0.34 94	0.19 92	0.44 184	0.39 144	0.21 55	0.31 94	0.30 119	1.15 384	0.30 20	0.49 112	0.75 176	0.36 66	0.28 81	0.62 213	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.13 99	0.13 45	0.12 73

Reg-Stereo(zero)	0.30 68	0.16 23	0.28 20	0.34 28	0.18 14	0.32 105	0.20 6	0.63 125	0.68 188	0.50 115	0.52 105	0.51 147	0.30 109	0.45 67	0.25 39	0.13 32	0.10 24	0.12 4	0.10 26	0.12 17	0.11 31

RALCasStereoNet	0.36 127	0.21 157	0.37 92	0.42 250	0.26 214	0.35 129	0.38 261	0.63 125	0.64 172	0.50 115	0.72 161	0.51 147	0.29 95	0.59 191	0.36 201	0.16 169	0.14 247	0.15 82	0.13 99	0.17 202	0.16 215

111	0.40 186	0.17 45	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.52 228	0.28 94	0.74 215	1.16 421	0.50 115	0.91 270	0.63 212	0.48 221	0.61 205	0.35 185	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.13 45	0.13 104

rvit_0105_5	0.42 204	0.31 350	0.73 387	0.50 377	0.29 292	0.44 194	0.42 319	0.61 112	0.74 219	0.51 118	0.51 96	0.60 199	0.47 216	0.57 156	0.38 224	0.27 385	0.25 409	0.25 360	0.23 367	0.22 320	0.18 252

testlalala_base	0.46 241	0.25 274	0.41 141	0.46 333	0.33 355	0.58 264	0.25 57	0.57 87	0.34 35	0.51 118	0.56 119	0.46 127	0.30 109	0.43 55	0.31 131	1.47 505	0.11 99	0.14 44	0.09 9	1.59 494	0.13 104

RAFT+CT+SA	0.39 174	0.23 214	0.36 77	0.51 393	0.27 243	0.29 69	0.46 340	0.75 221	0.80 257	0.51 118	0.89 263	0.41 95	0.40 180	0.78 325	0.32 141	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.18 260	0.15 130	0.14 147

Anonymous3	0.46 241	0.34 367	0.86 419	0.50 377	0.37 380	0.81 372	0.50 366	0.72 202	0.65 177	0.51 118	0.65 141	0.45 119	0.45 208	0.64 237	0.38 224	0.24 356	0.24 401	0.22 312	0.21 336	0.23 337	0.23 349

raft+_RVC	0.38 158	0.19 92	0.35 70	0.37 88	0.25 173	0.45 202	0.37 240	0.78 237	0.89 319	0.51 118	0.78 196	0.50 143	0.29 95	0.53 124	0.40 237	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.12 73

MSKI-zero shot	0.32 79	0.17 45	0.34 61	0.39 144	0.21 55	0.32 105	0.22 26	0.61 112	0.43 96	0.52 123	0.64 138	0.61 204	0.20 14	0.74 305	0.25 39	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.10 26	0.12 17	0.12 73

CASnet	0.30 68	0.20 124	0.33 45	0.41 210	0.16 6	0.26 31	0.24 50	0.52 71	0.53 131	0.52 123	0.54 111	0.39 79	0.24 41	0.40 40	0.26 68	0.14 65	0.10 24	0.22 312	0.18 260	0.18 225	0.11 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 143	0.27 310	0.59 320	0.47 342	0.41 405	0.29 69	0.30 119	0.84 256	0.59 150	0.52 123	0.41 59	0.52 151	0.26 59	0.73 298	0.27 86	0.17 207	0.12 154	0.19 227	0.19 290	0.13 45	0.11 31

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 204	0.20 124	0.74 392	0.38 116	0.43 416	0.39 161	0.26 66	0.94 295	0.49 119	0.53 126	0.77 185	0.93 352	0.45 208	0.63 224	0.24 25	0.16 169	0.10 24	0.17 143	0.18 260	0.20 275	0.20 307

RAFT-Stereo-weight	0.32 79	0.18 64	0.33 45	0.39 144	0.22 74	0.26 31	0.29 104	0.67 158	0.80 257	0.53 126	0.51 96	0.58 178	0.20 14	0.47 84	0.27 86	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.11 31

Any-RAFT	0.35 109	0.16 23	0.30 27	0.34 28	0.21 55	0.52 228	0.22 26	0.88 275	0.73 212	0.53 126	0.73 165	0.64 219	0.28 81	0.46 77	0.24 25	0.15 121	0.10 24	0.13 23	0.10 26	0.13 45	0.12 73

TestStereo	0.38 158	0.31 350	0.40 132	0.45 312	0.20 40	0.40 165	0.37 240	0.66 148	0.65 177	0.53 126	0.78 196	0.47 130	0.40 180	0.55 135	0.37 216	0.18 236	0.13 214	0.20 257	0.15 152	0.22 320	0.13 104

LL-Strereo2	0.35 109	0.24 251	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.35 129	0.24 50	0.67 158	0.44 100	0.54 130	0.51 96	0.66 237	0.25 46	0.66 252	0.30 124	0.14 65	0.12 154	0.23 332	0.20 315	0.18 225	0.13 104

XX-TBD	0.32 79	0.53 444	0.26 12	0.51 393	0.20 40	0.37 142	0.24 50	0.40 22	0.73 212	0.54 130	0.69 155	0.31 30	0.25 46	0.32 12	0.27 86	0.16 169	0.10 24	0.12 4	0.09 9	0.13 45	0.11 31

rvit_stereo_0075_2	0.47 256	0.37 384	0.70 374	0.53 413	0.46 434	0.43 189	0.36 226	0.81 247	0.67 183	0.55 132	0.74 174	0.59 193	0.43 194	0.63 224	0.43 249	0.32 423	0.23 393	0.35 430	0.25 391	0.30 392	0.25 364

anonymousdsp2	0.35 109	0.20 124	0.43 172	0.37 88	0.24 141	0.48 213	0.31 141	0.86 263	0.65 177	0.55 132	0.50 88	0.50 143	0.34 138	0.56 145	0.31 131	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.10 26	0.16 168	0.14 147

GMStereo	0.39 174	0.37 384	0.54 300	0.40 179	0.26 214	0.42 186	0.36 226	0.59 96	1.04 389	0.55 132	0.51 96	0.37 68	0.35 141	0.54 130	0.41 240	0.19 266	0.13 214	0.16 107	0.17 233	0.24 350	0.18 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
qqq	0.40 186	0.26 293	0.44 184	0.36 72	0.22 74	0.46 207	0.36 226	0.85 259	0.54 135	0.56 135	0.69 155	0.65 232	0.53 246	0.55 135	0.45 273	0.17 207	0.16 307	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.17 234

s12784h	0.36 127	0.15 11	0.24 4	0.34 28	0.15 1	0.77 357	0.29 104	0.80 244	0.83 275	0.56 135	0.57 122	0.43 112	0.40 180	0.57 156	0.33 153	0.12 7	0.10 24	0.14 44	0.09 9	0.14 83	0.09 1

FACV-RUCA	0.43 214	0.28 324	0.47 225	0.45 312	0.33 355	0.58 264	0.34 181	0.82 249	0.73 212	0.57 137	0.84 230	0.47 130	0.50 235	0.54 130	0.39 230	0.22 330	0.15 276	0.35 430	0.16 184	0.28 379	0.21 325

x	0.39 174	0.24 251	0.41 141	0.34 28	0.23 112	0.52 228	0.32 160	0.86 263	0.52 128	0.57 137	0.70 158	0.59 193	0.50 235	0.49 98	0.46 283	0.17 207	0.15 276	0.17 143	0.15 152	0.17 202	0.16 215

rafts_anoy	0.37 143	0.21 157	0.36 77	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.33 170	0.67 158	0.90 322	0.58 139	0.66 148	0.45 119	0.33 131	0.47 84	0.39 230	0.16 169	0.11 99	0.21 298	0.23 367	0.17 202	0.14 147

raftrobust	0.34 94	0.19 92	0.36 77	0.41 210	0.27 243	0.30 79	0.25 57	0.71 198	0.63 165	0.58 139	0.55 116	0.45 119	0.46 212	0.51 109	0.29 118	0.16 169	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.13 104

SA	0.44 221	0.25 274	0.46 213	0.46 333	0.24 141	0.43 189	0.36 226	0.75 221	0.96 354	0.59 141	1.03 327	0.48 135	0.52 242	0.94 399	0.32 141	0.16 169	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.15 130	0.13 104

test_4	0.36 127	0.18 64	0.31 30	0.44 289	0.25 173	0.20 4	0.34 181	0.56 83	0.41 86	0.59 141	1.45 437	0.43 112	0.25 46	0.63 224	0.28 104	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.19 290	0.15 130	0.11 31

dd	0.43 214	0.38 394	0.55 305	0.44 289	0.25 173	0.47 210	0.38 261	0.70 190	1.05 393	0.59 141	0.65 141	0.42 104	0.39 174	0.66 252	0.50 297	0.24 356	0.15 276	0.21 298	0.15 152	0.22 320	0.18 252

TANstereo	0.30 68	0.15 11	0.31 30	0.30 7	0.17 10	0.55 244	0.23 39	0.44 39	0.55 140	0.59 141	0.68 154	0.37 68	0.26 59	0.35 21	0.27 86	0.15 121	0.16 307	0.12 4	0.10 26	0.13 45	0.14 147

MM-Stereo_test1	0.33 89	0.19 92	0.36 77	0.41 210	0.23 112	0.36 138	0.45 336	0.58 93	0.54 135	0.60 145	0.50 88	0.38 76	0.37 159	0.60 197	0.26 68	0.15 121	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.15 130	0.12 73

GCAP-BAT	0.30 68	0.21 157	0.42 162	0.33 22	0.27 243	0.26 31	0.27 80	0.45 42	0.30 20	0.60 145	0.64 138	0.45 119	0.23 34	0.56 145	0.26 68	0.15 121	0.12 154	0.15 82	0.10 26	0.12 17	0.11 31

11t1	0.36 127	0.21 157	0.42 162	0.35 55	0.22 74	0.62 293	0.29 104	0.69 176	0.43 96	0.60 145	0.53 109	0.53 155	0.48 221	0.56 145	0.40 237	0.18 236	0.14 247	0.16 107	0.13 99	0.17 202	0.17 234

RAFT-Test	0.34 94	0.18 64	0.37 92	0.38 116	0.23 112	0.50 220	0.23 39	0.69 176	0.40 82	0.60 145	0.85 240	0.61 204	0.28 81	0.46 77	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

ToySt	0.49 284	0.27 310	0.75 396	0.40 179	0.27 243	0.64 309	0.49 361	0.84 256	0.77 237	0.60 145	0.83 225	0.88 335	0.66 333	0.70 283	0.56 328	0.16 169	0.17 326	0.21 298	0.20 315	0.21 298	0.19 285

cross-raft	0.34 94	0.20 124	0.37 92	0.44 289	0.23 112	0.32 105	0.35 204	0.74 215	0.40 82	0.60 145	0.77 185	0.57 170	0.27 67	0.43 55	0.28 104	0.12 7	0.10 24	0.15 82	0.13 99	0.15 130	0.11 31

Gwc-CoAtRS	0.34 94	0.17 45	0.44 184	0.39 144	0.23 112	0.34 121	0.22 26	0.70 190	0.75 222	0.60 145	0.59 127	0.58 178	0.29 95	0.45 67	0.26 68	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.12 17	0.12 73

model_zeroshot	0.33 89	0.18 64	0.48 245	0.39 144	0.28 266	0.45 202	0.25 57	0.63 125	0.45 107	0.61 152	0.50 88	0.51 147	0.25 46	0.45 67	0.26 68	0.16 169	0.13 214	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.13 104

PSMNet-ADL	0.48 267	0.27 310	0.40 132	0.48 348	0.30 306	0.68 325	0.37 240	0.90 282	0.80 257	0.61 152	0.80 208	0.92 350	0.62 303	0.72 293	0.63 348	0.23 345	0.18 343	0.18 187	0.20 315	0.22 320	0.20 307

test_sample1	0.42 204	0.22 193	0.46 213	0.34 28	0.23 112	0.58 264	0.35 204	0.99 314	0.49 119	0.62 154	0.75 176	0.69 249	0.61 297	0.58 176	0.44 265	0.18 236	0.14 247	0.17 143	0.15 152	0.17 202	0.17 234

MyStereo06	0.38 158	0.21 157	0.61 327	0.41 210	0.28 266	0.41 179	0.50 366	0.95 302	0.35 48	0.62 154	0.54 111	0.76 291	0.27 67	0.50 103	0.29 118	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.15 170

MyStereo04	0.44 221	0.22 193	0.44 184	0.42 250	0.28 266	0.40 165	0.50 366	1.00 318	1.08 409	0.62 154	0.58 126	0.55 162	0.57 271	0.71 288	0.44 265	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.16 215

IGEV_Zeroshot_test	0.34 94	0.18 64	0.67 360	0.39 144	0.28 266	0.30 79	0.25 57	0.74 215	0.31 23	0.62 154	0.57 122	0.54 159	0.25 46	0.53 124	0.27 86	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.14 127	0.14 83	0.12 73

test_5	0.43 214	0.24 251	0.43 172	0.52 405	0.28 266	0.28 58	0.42 319	0.72 202	0.82 270	0.62 154	0.91 270	0.72 266	0.55 262	0.79 330	0.35 185	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.16 215

iRaft-Stereo_5w	0.45 231	0.21 157	0.48 245	0.42 250	0.28 266	0.31 94	0.54 392	0.63 125	0.62 154	0.62 154	0.89 263	1.01 371	0.69 346	0.75 310	0.66 356	0.13 32	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.15 170

PSM-softLoss	0.38 158	0.20 124	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.35 204	0.69 176	0.46 111	0.62 154	0.82 219	0.59 193	0.33 131	0.70 283	0.39 230	0.19 266	0.12 154	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.22 343

KMStereo	0.38 158	0.20 124	0.48 245	0.41 210	0.26 214	0.30 79	0.35 204	0.69 176	0.46 111	0.62 154	0.82 219	0.59 193	0.33 131	0.70 283	0.39 230	0.19 266	0.12 154	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.22 343

test_sample2	0.42 204	0.22 193	0.43 172	0.33 22	0.21 55	0.58 264	0.39 283	0.95 302	0.67 183	0.63 162	0.77 185	0.69 249	0.57 271	0.61 205	0.38 224	0.19 266	0.14 247	0.18 187	0.16 184	0.19 259	0.18 252

GANet-ADL	0.42 204	0.25 274	0.45 196	0.43 270	0.29 292	0.54 239	0.35 204	0.89 277	0.86 293	0.63 162	0.72 161	0.68 245	0.42 188	0.52 115	0.41 240	0.21 305	0.14 247	0.15 82	0.13 99	0.18 225	0.19 285

Patchmatch Stereo++	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.31 141	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.56 145	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

ROB_FTStereo_v2	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.31 141	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.57 170	0.38 163	0.57 156	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

ROB_FTStereo	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.25 28	0.21 18	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.57 156	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

HUI-Stereo	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.60 106	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.50 103	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

iGMRVC	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.30 119	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

iRAFT	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.22 26	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.58 178	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

RAFT-IKP	0.35 109	0.23 214	0.47 225	0.41 210	0.22 74	0.24 18	0.28 94	0.59 96	0.36 54	0.63 162	0.73 165	0.57 170	0.38 163	0.58 176	0.36 201	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.20 275	0.15 170

ACV-stereo	0.62 375	0.34 367	1.00 434	0.43 270	0.31 328	1.20 445	0.40 295	0.75 221	0.83 275	0.64 172	0.77 185	2.10 477	1.03 440	0.81 334	0.64 351	0.21 305	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.21 298	0.21 325

gcap-zeroshot	0.34 94	0.18 64	0.52 288	0.38 116	0.22 74	0.49 217	0.27 80	0.52 71	0.34 35	0.64 172	0.50 88	0.83 313	0.34 138	0.48 94	0.24 25	0.13 32	0.11 99	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.12 73

test_3	0.36 127	0.19 92	0.44 184	0.44 289	0.23 112	0.48 213	0.36 226	0.66 148	0.82 270	0.64 172	0.45 68	0.68 245	0.25 46	0.41 46	0.31 131	0.12 7	0.10 24	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.11 31

NRIStereo	0.36 127	0.20 124	0.45 196	0.41 210	0.23 112	0.34 121	0.26 66	0.65 139	0.55 140	0.64 172	0.63 135	0.56 165	0.37 159	0.65 244	0.37 216	0.15 121	0.11 99	0.18 187	0.15 152	0.17 202	0.14 147

AFF-stereo	0.38 158	0.19 92	0.39 121	0.37 88	0.21 55	0.27 44	0.31 141	0.65 139	0.66 180	0.64 172	1.13 367	0.76 291	0.39 174	0.55 135	0.33 153	0.11 2	0.09 4	0.16 107	0.16 184	0.13 45	0.11 31

ACVNet	0.46 241	0.23 214	0.36 77	0.39 144	0.28 266	0.58 264	0.40 295	0.87 270	0.80 257	0.64 172	0.96 290	0.79 300	0.60 291	0.63 224	0.67 359	0.17 207	0.15 276	0.16 107	0.15 152	0.18 225	0.15 170

CFNet-ft	0.48 267	0.23 214	0.36 77	0.40 179	0.26 214	0.64 309	0.37 240	0.87 270	0.85 288	0.64 172	1.00 311	1.01 371	0.64 320	0.61 205	0.53 317	0.23 345	0.15 276	0.24 347	0.21 336	0.23 337	0.18 252

DIP-Stereo	0.39 174	0.21 157	0.50 271	0.41 210	0.28 266	0.62 293	0.27 80	0.77 231	0.40 82	0.64 172	0.86 243	0.52 151	0.33 131	0.66 252	0.42 244	0.15 121	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.15 130	0.15 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 267	0.23 214	0.36 77	0.40 179	0.26 214	0.64 309	0.37 240	0.87 270	0.85 288	0.64 172	1.00 311	1.01 371	0.64 320	0.61 205	0.53 317	0.23 345	0.15 276	0.24 347	0.21 336	0.23 337	0.18 252

rvit_0105_3	0.47 256	0.34 367	0.77 406	0.54 419	0.31 328	0.49 217	0.47 347	0.63 125	0.79 255	0.65 181	0.59 127	0.64 219	0.50 235	0.65 244	0.39 230	0.29 402	0.27 423	0.29 406	0.28 415	0.21 298	0.20 307

4D-IteraStereo	0.33 89	0.18 64	0.40 132	0.40 179	0.24 141	0.32 105	0.27 80	0.58 93	0.72 205	0.65 181	0.54 111	0.42 104	0.23 34	0.45 67	0.28 104	0.14 65	0.09 4	0.19 227	0.16 184	0.16 168	0.11 31

UDGNet	0.48 267	0.77 468	0.50 271	0.48 348	0.31 328	0.41 179	0.34 181	0.70 190	0.92 334	0.65 181	0.60 129	0.58 178	0.43 194	0.63 224	0.41 240	0.32 423	0.15 276	0.66 479	0.19 290	0.36 423	0.21 325

MIPNet	0.37 143	0.21 157	0.59 320	0.39 144	0.25 173	0.50 220	0.28 94	0.77 231	0.70 194	0.65 181	0.60 129	0.40 89	0.49 224	0.44 64	0.37 216	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.14 83	0.13 104

STrans-v2	0.46 241	0.20 124	0.48 245	0.40 179	0.24 141	0.55 244	0.50 366	1.07 350	0.73 212	0.65 181	1.05 337	0.72 266	0.69 346	0.72 293	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.17 143	0.14 127	0.13 45	0.12 73

TransformOpticalFlow	0.44 221	0.20 124	0.47 225	0.41 210	0.23 112	0.37 142	0.47 347	0.94 295	0.76 230	0.65 181	1.14 372	0.73 277	0.56 269	0.76 314	0.32 141	0.15 121	0.10 24	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.13 104

NF-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.45 196	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.57 170	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

OCTAStereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

RE-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

TVStereo	0.38 158	0.20 124	0.46 213	0.41 210	0.25 173	0.26 31	0.31 141	0.69 176	0.70 194	0.65 181	0.77 185	0.58 178	0.30 109	0.67 263	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.16 168	0.27 378

CRE-IMP	0.36 127	0.23 214	0.49 258	0.42 250	0.24 141	0.41 179	0.21 18	0.57 87	0.41 86	0.65 181	0.72 161	0.53 155	0.37 159	0.61 205	0.38 224	0.17 207	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.21 298	0.18 252

CFNet-RSSM	0.34 94	0.17 45	0.45 196	0.39 144	0.22 74	0.35 129	0.23 39	0.73 213	0.84 280	0.65 181	0.54 111	0.57 170	0.28 81	0.46 77	0.26 68	0.13 32	0.10 24	0.14 44	0.12 69	0.13 45	0.11 31

DFGA-Net	0.45 231	0.29 336	0.80 410	0.42 250	0.32 344	0.53 234	0.35 204	0.78 237	0.89 319	0.66 193	0.75 176	0.48 135	0.39 174	0.74 305	0.60 339	0.15 121	0.13 214	0.19 227	0.18 260	0.20 275	0.17 234

UGAM-zero	0.46 241	0.19 92	0.62 330	0.37 88	0.23 112	0.34 121	0.21 18	1.15 384	0.39 81	0.66 193	0.61 132	1.70 465	0.91 419	0.75 310	0.25 39	0.14 65	0.11 99	0.15 82	0.12 69	0.13 45	0.13 104

NVstereo2D	0.60 372	0.30 345	0.75 396	0.48 348	0.43 416	0.89 391	0.48 355	1.05 342	1.15 420	0.66 193	0.86 243	0.88 335	0.70 359	0.99 402	0.65 353	0.32 423	0.15 276	0.28 398	0.20 315	0.40 435	0.36 428

knoymous	0.36 127	0.20 124	0.31 30	0.31 10	0.22 74	0.36 138	0.29 104	0.61 112	0.64 172	0.67 196	0.70 158	0.60 199	0.40 180	0.58 176	0.34 168	0.17 207	0.11 99	0.20 257	0.11 44	0.17 202	0.18 252

ICVP	0.46 241	0.25 274	0.38 103	0.48 348	0.28 266	0.58 264	0.43 324	1.00 318	0.70 194	0.67 196	0.95 286	0.75 285	0.55 262	0.53 124	0.54 321	0.23 345	0.17 326	0.19 227	0.17 233	0.19 259	0.20 307
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 158	0.23 214	0.48 245	0.42 250	0.29 292	0.35 129	0.25 57	0.86 263	0.64 172	0.67 196	0.65 141	0.60 199	0.29 95	0.60 197	0.34 168	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.21 298	0.13 104

FADNet_RVC	0.55 337	0.37 384	1.17 453	0.44 289	0.31 328	0.56 257	0.34 181	1.06 346	0.88 306	0.67 196	0.90 267	0.61 204	0.65 326	0.93 392	0.70 366	0.21 305	0.18 343	0.26 378	0.23 367	0.31 398	0.28 385

UCFNet_RVC	0.49 284	0.26 293	0.35 70	0.39 144	0.26 214	0.64 309	0.36 226	1.15 384	0.84 280	0.67 196	0.88 259	0.88 335	0.59 287	0.58 176	0.45 273	0.24 356	0.17 326	0.27 390	0.27 410	0.25 360	0.23 349

NOSS_ROB	0.57 355	0.39 400	0.39 121	0.44 289	0.30 306	0.73 346	0.54 392	1.03 334	1.08 409	0.67 196	0.87 251	0.76 291	0.57 271	0.77 321	0.47 290	0.38 450	0.38 465	0.44 456	0.42 464	0.37 428	0.34 421

PAM_32	0.46 241	0.19 92	0.67 360	0.39 144	0.24 141	0.75 350	0.27 80	0.95 302	0.34 35	0.68 202	0.44 65	1.91 473	0.65 326	0.62 213	0.26 68	0.15 121	0.10 24	0.16 107	0.15 152	0.14 83	0.13 104

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 267	0.21 157	1.26 462	0.39 144	0.51 445	0.28 58	0.30 119	1.25 429	0.44 100	0.68 202	1.11 356	0.86 324	0.33 131	0.67 263	0.27 86	0.15 121	0.11 99	0.17 143	0.20 315	0.22 320	0.24 357

testlalala2	0.36 127	0.18 64	0.45 196	0.89 478	0.53 450	0.44 194	0.26 66	0.61 112	0.49 119	0.68 202	0.56 119	0.44 117	0.24 41	0.34 17	0.31 131	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.10 26	0.13 45	0.13 104

testlalala	0.28 45	0.19 92	0.43 172	0.34 28	0.23 112	0.45 202	0.30 119	0.43 37	0.29 16	0.68 202	0.49 84	0.35 57	0.25 46	0.32 12	0.25 39	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.09 9	0.11 3	0.11 31

TestStereo1	0.43 214	0.23 214	0.41 141	0.51 393	0.24 141	0.34 121	0.40 295	0.77 231	0.90 322	0.68 202	0.96 290	0.48 135	0.46 212	0.91 383	0.32 141	0.16 169	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.14 83	0.13 104

SA-5K	0.43 214	0.23 214	0.41 141	0.51 393	0.24 141	0.34 121	0.40 295	0.77 231	0.90 322	0.68 202	0.96 290	0.48 135	0.46 212	0.91 383	0.32 141	0.16 169	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.14 83	0.13 104

test_1	0.34 94	0.16 23	0.43 172	0.39 144	0.21 55	0.43 189	0.23 39	0.63 125	0.78 246	0.68 202	0.45 68	0.64 219	0.27 67	0.43 55	0.31 131	0.12 7	0.09 4	0.17 143	0.13 99	0.12 17	0.10 9

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 127	0.17 45	0.41 141	0.35 55	0.19 21	0.33 111	0.29 104	0.65 139	0.73 212	0.68 202	1.01 314	0.56 165	0.40 180	0.42 51	0.30 124	0.11 2	0.09 4	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.10 9

GANet-RSSM	0.47 256	0.21 157	0.37 92	0.38 116	0.25 173	0.58 264	0.36 226	1.07 350	0.78 246	0.68 202	1.01 314	0.86 324	0.67 336	0.62 213	0.44 265	0.21 305	0.15 276	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.17 234

DCANet-4	0.36 127	0.20 124	0.48 245	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.66 148	0.92 334	0.69 211	0.78 196	0.40 89	0.47 216	0.45 67	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

fff	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

iRaft-Stereo_20w	0.39 174	0.19 92	0.57 315	0.37 88	0.27 243	0.31 94	0.24 50	1.44 463	0.29 16	0.69 211	0.53 109	0.60 199	0.42 188	0.83 345	0.27 86	0.14 65	0.11 99	0.14 44	0.13 99	0.15 130	0.13 104

DeepStereo_RVC	0.36 127	0.21 157	0.47 225	0.40 179	0.24 141	0.26 31	0.22 26	0.60 106	0.38 73	0.69 211	0.67 152	0.57 170	0.51 240	0.56 145	0.39 230	0.16 169	0.12 154	0.18 187	0.15 152	0.19 259	0.18 252

csc	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

cscssc	0.37 143	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.29 69	0.30 119	0.69 176	1.06 400	0.69 211	0.78 196	0.42 104	0.63 309	0.46 77	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.11 3	0.13 104

PAM	0.46 241	0.19 92	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.75 350	0.33 170	0.85 259	0.34 35	0.70 217	0.46 73	1.83 468	0.63 309	0.61 205	0.26 68	0.15 121	0.10 24	0.16 107	0.14 127	0.14 83	0.13 104

ADStereo(finetuned)	0.37 143	0.16 23	0.49 258	0.34 28	0.19 21	0.30 79	0.30 119	0.68 168	0.91 329	0.70 217	0.77 185	0.43 112	0.69 346	0.45 67	0.33 153	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

AnonymousM	0.41 197	0.81 471	0.29 23	0.34 28	0.22 74	0.28 58	0.38 261	0.53 80	0.41 86	0.70 217	0.49 84	0.47 130	0.27 67	0.41 46	0.31 131	0.15 121	0.12 154	1.51 494	0.26 404	0.12 17	0.10 9

DCANet	0.36 127	0.16 23	0.41 141	0.34 28	0.19 21	0.30 79	0.30 119	0.68 168	0.91 329	0.70 217	0.77 185	0.43 112	0.57 271	0.45 67	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.14 44	0.11 44	0.13 45	0.12 73

PSMNet-RSSM	0.48 267	0.22 193	0.38 103	0.42 250	0.25 173	0.50 220	0.37 240	1.10 360	0.77 237	0.70 217	1.06 343	0.84 317	0.64 320	0.62 213	0.47 290	0.23 345	0.15 276	0.23 332	0.25 391	0.20 275	0.19 285

FADNet-RVC	0.60 372	0.53 444	1.14 448	0.46 333	0.39 393	0.61 285	0.39 283	1.12 370	0.87 302	0.70 217	0.84 230	1.04 380	0.55 262	0.94 399	0.69 363	0.26 376	0.25 409	0.28 398	0.28 415	0.31 398	0.31 406

FADNet	0.61 374	0.51 434	1.10 443	0.45 312	0.44 423	0.65 316	0.41 310	1.19 400	1.05 393	0.70 217	0.84 230	0.98 363	0.66 333	0.82 337	0.50 297	0.29 402	0.30 436	0.27 390	0.30 423	0.46 453	0.35 426

test_for_model	0.82 419	3.60 521	0.39 121	2.35 509	2.07 509	0.39 161	0.28 94	0.42 29	0.45 107	0.71 224	0.31 35	0.30 23	0.27 67	0.34 17	0.25 39	0.34 437	0.11 99	0.13 23	0.09 9	3.49 520	0.18 252

MyStereo8	0.40 186	0.20 124	0.54 300	0.41 210	0.29 292	0.53 234	0.29 104	0.65 139	0.49 119	0.71 224	0.98 304	0.58 178	0.43 194	0.50 103	0.51 307	0.15 121	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.19 259	0.19 285

1111x	0.55 337	0.22 193	0.46 213	0.38 116	0.20 40	0.66 319	0.43 324	1.23 418	0.99 366	0.71 224	0.99 309	0.95 356	0.69 346	0.90 376	1.08 444	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.19 290	0.20 275	0.18 252

CASS	0.45 231	0.27 310	0.42 162	0.48 348	0.22 74	0.61 285	0.34 181	0.97 309	0.62 154	0.71 224	0.85 240	0.61 204	0.55 262	0.57 156	0.41 240	0.29 402	0.16 307	0.22 312	0.18 260	0.22 320	0.28 385
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 419	0.44 417	0.63 339	0.40 179	0.43 416	0.80 367	0.52 384	0.72 202	0.77 237	0.71 224	0.60 129	0.87 330	0.76 380	0.75 310	0.58 331	0.52 473	0.54 486	0.54 473	4.82 524	0.56 470	0.40 444

test-3	0.34 94	0.16 23	0.43 172	0.39 144	0.21 55	0.43 189	0.22 26	0.63 125	0.78 246	0.71 224	0.45 68	0.64 219	0.27 67	0.43 55	0.31 131	0.12 7	0.09 4	0.17 143	0.13 99	0.12 17	0.10 9

GwcNet-ADL	0.44 221	0.22 193	0.48 245	0.45 312	0.30 306	0.40 165	0.37 240	0.92 288	0.97 357	0.71 224	0.78 196	0.61 204	0.42 188	0.62 213	0.50 297	0.19 266	0.14 247	0.15 82	0.14 127	0.18 225	0.18 252

HCRNet	0.44 221	0.34 367	0.41 141	0.53 413	0.26 214	0.53 234	0.29 104	0.83 253	0.63 165	0.71 224	0.81 215	0.77 297	0.50 235	0.66 252	0.36 201	0.24 356	0.16 307	0.24 347	0.20 315	0.21 298	0.18 252

xxxx	1.01 445	0.22 193	0.43 172	0.36 72	0.21 55	0.82 380	0.36 226	1.32 441	0.88 306	0.71 224	0.94 278	0.97 360	0.63 309	0.64 237	10.58 518	0.20 289	0.16 307	0.18 187	0.17 233	0.19 259	0.19 285

FENet	0.42 204	0.22 193	0.38 103	0.39 144	0.24 141	0.55 244	0.32 160	0.79 241	0.70 194	0.71 224	0.72 161	0.63 212	0.57 271	0.62 213	0.44 265	0.19 266	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.18 225	0.19 285

GwcNet-RSSM	0.49 284	0.24 251	0.42 162	0.40 179	0.23 112	0.55 244	0.38 261	0.93 290	0.93 340	0.71 224	1.16 383	0.86 324	0.60 291	0.62 213	0.66 356	0.21 305	0.14 247	0.19 227	0.20 315	0.16 168	0.15 170

HITNet	0.41 197	0.26 293	0.45 196	0.33 22	0.17 10	0.63 302	0.30 119	0.93 290	0.64 172	0.71 224	0.82 219	0.64 219	0.52 242	0.59 191	0.43 249	0.14 65	0.10 24	0.15 82	0.13 99	0.19 259	0.12 73
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
mmm	0.44 221	0.27 310	0.46 213	0.38 116	0.24 141	0.61 285	0.35 204	0.94 295	0.53 131	0.72 236	1.05 337	0.63 212	0.50 235	0.57 156	0.45 273	0.18 236	0.15 276	0.23 332	0.20 315	0.20 275	0.18 252

ttt	0.51 307	0.25 274	0.43 172	0.38 116	0.24 141	0.65 316	0.38 261	1.18 398	1.05 393	0.72 236	1.08 349	0.63 212	0.49 224	0.84 350	0.59 336	0.24 356	0.21 377	0.22 312	0.20 315	0.24 350	0.24 357

MIM_Stereo	0.38 158	0.17 45	0.53 296	0.37 88	0.24 141	0.27 44	0.24 50	0.70 190	0.54 135	0.72 236	1.00 311	0.63 212	0.29 95	0.64 237	0.38 224	0.13 32	0.14 247	0.17 143	0.16 184	0.14 83	0.11 31

LCNet	0.41 197	0.20 124	0.32 37	0.44 289	0.24 141	0.47 210	0.29 104	0.67 158	0.53 131	0.72 236	1.03 327	0.66 237	0.60 291	0.58 176	0.34 168	0.14 65	0.10 24	0.19 227	0.19 290	0.21 298	0.36 428

cf-r	0.47 256	0.23 214	0.41 141	0.39 144	0.23 112	0.59 277	0.37 240	0.88 275	0.85 288	0.72 236	1.05 337	0.94 354	0.62 303	0.56 145	0.54 321	0.21 305	0.14 247	0.17 143	0.19 290	0.15 130	0.15 170

CFNet	0.51 307	0.29 336	0.46 213	0.41 210	0.27 243	0.70 333	0.32 160	1.13 372	1.00 372	0.72 236	1.07 346	0.85 319	0.60 291	0.76 314	0.52 314	0.19 266	0.14 247	0.23 332	0.23 367	0.21 298	0.16 215

DN-CSS_ROB	0.43 214	0.26 293	0.62 330	0.40 179	0.29 292	0.44 194	0.27 80	0.77 231	0.75 222	0.72 236	1.09 353	0.48 135	0.43 194	0.69 278	0.37 216	0.15 121	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.18 225	0.16 215

ffm	0.44 221	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	0.68 168	1.04 389	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	0.57 156	0.25 39	0.16 169	0.10 24	0.25 360	0.21 336	0.16 168	0.16 215

ff1	0.49 284	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	0.68 168	1.04 389	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 407	0.16 169	0.10 24	0.25 360	0.21 336	0.16 168	0.16 215

mmx	0.53 323	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	1.16 390	1.03 384	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 407	0.20 289	0.15 276	0.25 360	0.21 336	0.22 320	0.20 307

xxx	0.53 323	0.26 293	0.49 258	0.37 88	0.25 173	0.55 244	0.37 240	1.16 390	1.03 384	0.73 243	0.96 290	0.71 257	0.53 246	1.01 406	0.88 407	0.20 289	0.15 276	0.25 360	0.21 336	0.22 320	0.20 307

RASNet	0.53 323	0.22 193	0.52 288	0.38 116	0.22 74	0.68 325	0.38 261	0.97 309	0.88 306	0.73 243	1.04 333	1.03 378	0.92 423	0.90 376	0.86 399	0.16 169	0.14 247	0.14 44	0.17 233	0.15 130	0.13 104

RAFT-345	0.40 186	0.18 64	0.40 132	0.38 116	0.22 74	0.33 111	0.26 66	0.61 112	0.51 125	0.74 248	1.79 460	0.45 119	0.33 131	0.66 252	0.36 201	0.14 65	0.11 99	0.18 187	0.14 127	0.13 45	0.13 104

GES	0.44 221	0.23 214	0.57 315	0.40 179	0.30 306	0.59 277	0.36 226	0.96 306	0.68 188	0.74 248	0.83 225	0.47 130	0.48 221	0.67 263	0.43 249	0.22 330	0.16 307	0.17 143	0.16 184	0.18 225	0.23 349

test_sample3	0.46 241	0.25 274	0.50 271	0.35 55	0.23 112	0.69 327	0.37 240	1.15 384	0.81 265	0.75 250	0.79 205	0.66 237	0.49 224	0.63 224	0.46 283	0.21 305	0.15 276	0.20 257	0.19 290	0.21 298	0.19 285

DispNO	0.47 256	0.23 214	0.71 379	0.39 144	0.31 328	0.60 283	0.38 261	0.89 277	0.77 237	0.75 250	0.84 230	0.72 266	0.54 257	0.73 298	0.46 283	0.19 266	0.14 247	0.20 257	0.18 260	0.16 168	0.17 234

BUS	0.45 231	0.25 274	0.43 172	0.45 312	0.28 266	0.70 333	0.34 181	0.94 295	0.76 230	0.75 250	0.80 208	0.65 232	0.49 224	0.64 237	0.51 307	0.20 289	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

BSDual-CNN	0.46 241	0.25 274	0.43 172	0.45 312	0.28 266	0.77 357	0.40 295	0.94 295	0.76 230	0.75 250	0.80 208	0.76 291	0.54 257	0.64 237	0.43 249	0.20 289	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

hknet	0.49 284	0.25 274	0.51 283	0.45 312	0.29 292	0.77 357	0.40 295	0.94 295	0.83 275	0.75 250	0.80 208	0.97 360	0.61 297	0.73 298	0.45 273	0.18 236	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.18 225	0.18 252

DMCA	0.45 231	0.26 293	0.50 271	0.38 116	0.28 266	0.51 224	0.34 181	0.93 290	0.68 188	0.75 250	0.83 225	0.79 300	0.53 246	0.51 109	0.54 321	0.21 305	0.16 307	0.21 298	0.16 184	0.19 259	0.21 325

AdaStereo	0.50 300	0.32 354	0.47 225	0.48 348	0.25 173	0.67 323	0.32 160	1.17 395	0.88 306	0.75 250	0.99 309	0.75 285	0.49 224	0.67 263	0.46 283	0.27 385	0.12 154	0.28 398	0.18 260	0.23 337	0.18 252
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.
UGAM	0.52 317	0.22 193	0.46 213	0.45 312	0.25 173	0.41 179	0.52 384	0.62 118	1.16 421	0.76 257	1.13 367	1.32 430	0.57 271	1.00 405	0.53 317	0.17 207	0.14 247	0.25 360	0.21 336	0.15 130	0.13 104

MyStereo05	0.44 221	0.21 157	0.45 196	0.41 210	0.28 266	0.41 179	0.50 366	0.93 290	1.09 411	0.76 257	0.61 132	0.51 147	0.57 271	0.73 298	0.42 244	0.14 65	0.13 214	0.18 187	0.17 233	0.17 202	0.15 170

RAFT_CTSACE	0.45 231	0.20 124	0.44 184	0.45 312	0.27 243	0.34 121	0.39 283	0.60 106	0.73 212	0.76 257	1.44 434	0.83 313	0.38 163	1.08 421	0.26 68	0.12 7	0.13 214	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.11 31

ASMatch	0.48 267	0.19 92	0.45 196	0.39 144	0.28 266	0.37 142	0.26 66	0.74 215	0.68 188	0.76 257	2.34 475	0.61 204	0.52 242	0.62 213	0.37 216	0.14 65	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.14 83	0.21 325

IRAFT_RVC	0.42 204	0.20 124	0.48 245	0.44 289	0.24 141	0.27 44	0.54 392	0.74 215	0.77 237	0.76 257	0.80 208	0.73 277	0.51 240	0.70 283	0.36 201	0.17 207	0.10 24	0.21 298	0.16 184	0.16 168	0.14 147

GMM-Stereo	0.44 221	0.19 92	0.36 77	0.42 250	0.25 173	0.51 224	0.47 347	0.71 198	0.53 131	0.76 257	1.37 420	0.76 291	0.38 163	0.60 197	0.33 153	0.15 121	0.10 24	0.20 257	0.19 290	0.16 168	0.27 378

test_sample5	0.47 256	0.26 293	0.49 258	0.36 72	0.22 74	0.64 309	0.39 283	1.13 372	0.81 265	0.77 263	0.94 278	0.64 219	0.54 257	0.65 244	0.43 249	0.21 305	0.16 307	0.22 312	0.20 315	0.22 320	0.20 307

OMP-Stereo	0.42 204	0.22 193	0.46 213	0.52 405	0.24 141	0.36 138	0.25 57	0.71 198	0.78 246	0.77 263	0.64 138	0.89 339	0.39 174	0.91 383	0.35 185	0.15 121	0.12 154	0.20 257	0.15 152	0.15 130	0.12 73

BEATNet_4x	0.46 241	0.32 354	0.56 311	0.37 88	0.19 21	0.63 302	0.35 204	1.01 327	0.72 205	0.77 263	0.83 225	0.70 253	0.59 287	0.68 273	0.53 317	0.16 169	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.24 350	0.16 215

PS-NSSS	0.58 362	0.44 417	0.62 330	0.42 250	0.33 355	0.66 319	0.58 406	1.02 330	0.86 293	0.77 263	1.28 405	0.72 266	0.64 320	0.82 337	0.59 336	0.31 412	0.26 415	0.40 448	0.27 410	0.33 409	0.26 369

PSMNet-RUCA	0.76 406	0.75 466	1.08 442	1.01 484	0.90 478	0.69 327	0.50 366	1.11 365	1.03 384	0.78 267	1.11 356	0.80 308	0.72 368	0.88 368	0.63 348	0.53 477	0.27 423	0.76 481	0.46 466	0.66 477	0.47 465

test_sample4	0.47 256	0.26 293	0.50 271	0.35 55	0.22 74	0.69 327	0.38 261	1.15 384	0.81 265	0.78 267	0.82 219	0.62 210	0.53 246	0.63 224	0.44 265	0.21 305	0.15 276	0.21 298	0.19 290	0.21 298	0.19 285

IPLGR	0.39 174	0.21 157	0.63 339	0.39 144	0.22 74	0.49 217	0.29 104	0.76 228	0.74 219	0.78 267	0.77 185	0.44 117	0.42 188	0.47 84	0.38 224	0.13 32	0.12 154	0.16 107	0.14 127	0.15 130	0.13 104

RAFT + AFF	0.53 323	0.29 336	0.75 396	0.51 393	0.32 344	0.63 302	0.60 410	1.00 318	0.91 329	0.78 267	0.87 251	0.83 313	0.58 280	0.80 331	0.47 290	0.17 207	0.20 367	0.23 332	0.22 354	0.18 225	0.18 252

raft_robust	0.41 197	0.23 214	0.36 77	0.42 250	0.21 55	0.40 165	0.33 170	0.79 241	0.98 361	0.79 271	0.87 251	0.39 79	0.33 131	0.84 350	0.29 118	0.13 32	0.12 154	0.16 107	0.17 233	0.15 130	0.12 73

PSMNet_ROB	0.64 378	0.37 384	0.65 350	0.56 426	0.42 411	0.97 405	0.83 455	1.21 406	0.92 334	0.79 271	1.02 322	1.08 394	0.63 309	0.82 337	0.91 421	0.29 402	0.20 367	0.31 415	0.31 430	0.26 366	0.23 349

ITSA-stereo	0.53 323	0.28 324	0.52 288	0.40 179	0.23 112	0.56 257	0.34 181	1.24 425	1.24 436	0.80 273	0.81 215	0.72 266	0.58 280	0.82 337	0.65 353	0.21 305	0.17 326	0.23 332	0.21 336	0.22 320	0.26 369

test_sample6	0.49 284	0.26 293	0.50 271	0.37 88	0.22 74	0.63 302	0.40 295	1.12 370	0.83 275	0.80 273	1.03 327	0.66 237	0.55 262	0.67 263	0.46 283	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.22 354	0.23 337	0.21 325

DualNet	0.48 267	0.26 293	0.49 258	0.36 72	0.22 74	0.64 309	0.39 283	1.13 372	0.81 265	0.80 273	1.03 327	0.64 219	0.54 257	0.65 244	0.43 249	0.21 305	0.16 307	0.22 312	0.20 315	0.22 320	0.20 307

CBFPSM	0.59 369	0.22 193	1.31 466	0.38 116	0.27 243	1.12 434	0.65 420	0.79 241	0.82 270	0.80 273	0.81 215	1.35 439	0.87 413	0.67 263	0.76 379	0.16 169	0.15 276	0.15 82	0.16 184	0.17 202	0.22 343

iinet-f	0.67 386	0.26 293	2.15 493	0.39 144	0.31 328	1.19 444	0.56 402	0.84 256	0.84 280	0.80 273	1.17 385	1.05 385	0.84 407	0.71 288	1.21 455	0.20 289	0.18 343	0.17 143	0.15 152	0.20 275	0.20 307

NINENet	0.50 300	0.29 336	0.51 283	0.45 312	0.32 344	0.70 333	0.34 181	1.10 360	0.88 306	0.80 273	0.94 278	0.65 232	0.49 224	0.73 298	0.51 307	0.22 330	0.20 367	0.25 360	0.18 260	0.22 320	0.21 325

ACRE	0.40 186	0.21 157	0.65 350	0.45 312	0.33 355	0.51 224	0.33 170	0.66 148	0.63 165	0.80 273	0.92 274	0.45 119	0.32 121	0.52 115	0.45 273	0.16 169	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

ADLNet2	0.55 337	0.25 274	0.65 350	0.47 342	0.30 306	0.83 382	0.50 366	1.05 342	0.95 353	0.80 273	0.98 304	0.99 364	0.69 346	0.77 321	0.73 374	0.20 289	0.16 307	0.17 143	0.18 260	0.21 298	0.21 325

RAFT	0.45 231	0.22 193	0.45 196	0.47 342	0.26 214	0.54 239	0.47 347	0.66 148	0.58 149	0.80 273	0.82 219	0.94 354	0.57 271	0.75 310	0.34 168	0.17 207	0.15 276	0.22 312	0.20 315	0.16 168	0.12 73

SFCPSM	0.47 256	0.21 157	0.55 305	0.40 179	0.27 243	0.87 390	0.37 240	1.33 443	0.77 237	0.80 273	0.84 230	0.54 159	0.49 224	0.57 156	0.37 216	0.18 236	0.13 214	0.18 187	0.20 315	0.16 168	0.15 170

PA-Net	0.67 386	0.43 413	0.83 412	0.50 377	0.53 450	0.94 397	0.68 428	1.10 360	1.14 419	0.80 273	0.88 259	0.87 330	0.77 386	1.02 411	0.88 407	0.24 356	0.41 472	0.29 406	0.44 465	0.26 366	0.34 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 307	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.55 326	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.18 225	0.18 252

tta	0.51 307	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.55 326	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.15 130	0.14 147

qqq1	0.49 284	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.34 168	0.19 266	0.15 276	0.14 44	0.12 69	0.15 130	0.14 147

fff1	0.49 284	0.23 214	0.62 330	0.34 28	0.20 40	0.62 293	0.34 181	1.21 406	1.02 379	0.81 284	1.01 314	0.71 257	0.65 326	0.84 350	0.34 168	0.19 266	0.15 276	0.14 44	0.12 69	0.15 130	0.14 147

AACVNet	0.50 300	0.23 214	0.49 258	0.46 333	0.29 292	0.52 228	0.38 261	0.90 282	0.55 140	0.81 284	1.03 327	1.00 367	0.70 359	0.83 345	0.54 321	0.21 305	0.18 343	0.24 347	0.18 260	0.23 337	0.20 307

test_xeample	1.01 445	0.21 157	0.42 162	0.35 55	0.21 55	0.71 338	0.39 283	1.23 418	0.86 293	0.81 284	1.04 333	0.69 249	0.61 297	0.69 278	10.93 519	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.17 233	0.18 225	0.17 234

APVNet	0.71 397	0.37 384	0.89 422	0.56 426	0.45 427	1.18 443	0.68 428	1.41 459	0.85 288	0.81 284	1.15 378	1.04 380	0.81 397	1.10 424	1.17 452	0.26 376	0.28 427	0.32 421	0.31 430	0.29 383	0.30 399

HSM	0.51 307	0.24 251	0.41 141	0.39 144	0.24 141	0.75 350	0.40 295	1.22 414	0.75 222	0.81 284	0.91 270	1.21 414	0.69 346	0.87 365	0.46 283	0.17 207	0.13 214	0.17 143	0.14 127	0.17 202	0.17 234

DISCO	0.70 393	0.26 293	0.68 364	0.44 289	0.31 328	1.14 436	0.51 381	1.23 418	1.23 434	0.81 284	1.05 337	1.50 453	0.85 408	1.82 481	1.03 438	0.19 266	0.15 276	0.18 187	0.16 184	0.24 350	0.23 349

rvit_105_1	0.54 335	0.40 405	0.76 401	0.58 433	0.37 380	0.59 277	0.68 428	0.70 190	0.94 347	0.82 293	0.69 155	0.73 277	0.58 280	0.78 325	0.54 321	0.32 423	0.29 432	0.31 415	0.34 441	0.23 337	0.20 307

CoDeX	0.47 256	0.20 124	0.49 258	0.42 250	0.25 173	0.75 350	0.36 226	1.27 433	0.80 257	0.82 293	0.96 290	0.62 210	0.57 271	0.60 197	0.36 201	0.17 207	0.12 154	0.17 143	0.15 152	0.16 168	0.14 147

Sa-1000	0.48 267	0.24 251	0.41 141	0.45 312	0.25 173	0.59 277	0.34 181	0.81 247	0.93 340	0.82 293	1.50 441	0.53 155	0.45 208	0.92 386	0.30 124	0.15 121	0.12 154	0.21 298	0.19 290	0.15 130	0.13 104

CIPLG	0.41 197	0.21 157	0.63 339	0.45 312	0.33 355	0.52 228	0.33 170	0.65 139	0.60 152	0.82 293	0.96 290	0.46 127	0.32 121	0.55 135	0.44 265	0.16 169	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

IPLGR_C	0.40 186	0.21 157	0.64 344	0.45 312	0.33 355	0.52 228	0.34 181	0.66 148	0.62 154	0.82 293	0.92 274	0.45 119	0.32 121	0.52 115	0.46 283	0.17 207	0.12 154	0.15 82	0.14 127	0.13 45	0.14 147

GEStereo_RVC	0.55 337	0.29 336	0.63 339	0.49 363	0.31 328	0.70 333	0.54 392	1.22 414	0.92 334	0.82 293	0.85 240	0.85 319	0.63 309	0.90 376	0.65 353	0.24 356	0.16 307	0.19 227	0.16 184	0.21 298	0.22 343

CFNet_pseudo	0.46 241	0.24 251	0.52 288	0.37 88	0.27 243	0.58 264	0.30 119	0.86 263	0.88 306	0.82 293	1.03 327	0.75 285	0.47 216	0.58 176	0.44 265	0.17 207	0.12 154	0.24 347	0.16 184	0.24 350	0.19 285

psm_up	0.55 337	0.26 293	0.47 225	0.49 363	0.32 344	0.65 316	0.56 402	1.04 337	0.82 270	0.82 293	0.88 259	1.01 371	0.94 429	0.74 305	0.61 342	0.21 305	0.25 409	0.26 378	0.23 367	0.21 298	0.20 307

hitnet-ft	0.55 337	0.27 310	0.39 121	0.41 210	0.28 266	0.78 361	0.40 295	0.92 288	0.90 322	0.82 293	1.01 314	1.13 409	0.70 359	0.78 325	0.67 359	0.28 395	0.20 367	0.28 398	0.22 354	0.29 383	0.26 369

FADNet-RVC-Resample	0.56 348	0.33 362	1.16 449	0.49 363	0.34 364	0.71 338	0.43 324	1.01 327	0.93 340	0.82 293	0.87 251	0.74 283	0.67 336	0.73 298	0.45 273	0.18 236	0.18 343	0.26 378	0.27 410	0.26 366	0.27 378

TDLM	0.57 355	0.33 362	0.49 258	0.51 393	0.30 306	0.66 319	0.73 445	1.03 334	1.01 376	0.82 293	1.10 355	0.84 317	0.70 359	0.86 362	0.58 331	0.28 395	0.17 326	0.25 360	0.22 354	0.26 366	0.19 285

ccs_rob	0.46 241	0.24 251	0.52 288	0.37 88	0.27 243	0.58 264	0.31 141	0.86 263	0.88 306	0.82 293	1.02 322	0.75 285	0.47 216	0.58 176	0.44 265	0.17 207	0.12 154	0.24 347	0.16 184	0.24 350	0.19 285

LL-Strereo	0.57 355	0.27 310	0.68 364	0.48 348	0.34 364	0.39 161	0.48 355	0.94 295	0.97 357	0.83 305	0.78 196	1.10 399	1.18 455	1.33 451	0.49 296	0.17 207	0.14 247	0.22 312	0.19 290	0.16 168	0.17 234

HBP-ISP	0.59 369	0.45 421	0.43 172	0.45 312	0.33 355	0.70 333	0.28 94	1.11 365	1.00 372	0.83 305	1.18 387	0.65 232	0.68 342	0.88 368	0.52 314	0.35 442	0.38 465	0.47 461	0.41 460	0.38 432	0.31 406

IER	0.46 241	0.23 214	0.50 271	0.38 116	0.28 266	0.69 327	0.35 204	0.80 244	0.66 180	0.83 305	0.94 278	0.75 285	0.77 386	0.60 197	0.42 244	0.17 207	0.14 247	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

IIG-Stereo	0.43 214	0.21 157	0.44 184	0.50 377	0.25 173	0.44 194	0.21 18	0.71 198	0.76 230	0.83 305	0.95 286	0.83 313	0.43 194	0.90 376	0.35 185	0.15 121	0.12 154	0.19 227	0.14 127	0.15 130	0.11 31

DGSMNet	0.76 406	0.55 446	1.29 465	0.58 433	0.62 467	0.94 397	0.70 438	1.26 431	1.11 413	0.83 305	1.24 398	1.00 367	0.71 364	1.03 413	0.81 389	0.34 437	0.29 432	0.41 452	0.40 455	0.57 472	0.55 477

UNet	0.54 335	0.26 293	0.66 356	0.44 289	0.40 398	0.99 410	0.41 310	0.98 312	0.75 222	0.83 305	0.89 263	1.04 380	0.72 368	0.73 298	0.62 345	0.19 266	0.14 247	0.20 257	0.17 233	0.20 275	0.17 234

CC-Net-ROB	0.82 419	0.96 482	0.85 414	0.58 433	0.45 427	1.27 452	0.70 438	1.17 395	1.02 379	0.83 305	1.23 397	0.90 344	0.77 386	1.06 416	0.69 363	0.46 463	0.34 458	1.71 496	0.38 449	0.59 475	0.36 428

G2L-Stereo	0.49 284	0.23 214	0.48 245	0.43 270	0.26 214	0.47 210	0.42 319	0.93 290	0.78 246	0.84 312	0.86 243	0.91 346	0.52 242	0.78 325	0.70 366	0.20 289	0.17 326	0.22 312	0.18 260	0.17 202	0.21 325

TCMNet	0.66 382	0.39 400	0.98 432	0.59 437	0.61 466	0.96 403	0.55 396	1.05 342	0.90 322	0.84 312	1.14 372	0.89 339	0.65 326	0.85 357	1.01 437	0.26 376	0.26 415	0.31 415	0.28 415	0.32 403	0.29 391

IPLG	0.39 174	0.20 124	0.59 320	0.40 179	0.24 141	0.54 239	0.27 80	0.75 221	0.63 165	0.84 312	0.81 215	0.32 32	0.32 121	0.60 197	0.45 273	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.13 45	0.12 73

coex_refinement	0.53 323	0.21 157	0.39 121	0.44 289	0.30 306	0.76 356	0.39 283	1.09 358	0.90 322	0.85 315	1.12 360	1.00 367	0.56 269	0.63 224	0.81 389	0.21 305	0.13 214	0.16 107	0.16 184	0.20 275	0.21 325

DDVS	0.52 317	0.30 345	0.56 311	0.41 210	0.31 328	0.71 338	0.34 181	0.91 286	0.67 183	0.85 315	0.89 263	1.12 403	0.46 212	0.86 362	0.60 339	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.18 260	0.25 360	0.26 369

anonymousa	0.49 284	0.20 124	0.42 162	0.38 116	0.23 112	0.91 392	0.35 204	0.75 221	0.62 154	0.85 315	1.54 445	1.06 387	0.66 333	0.51 109	0.43 249	0.16 169	0.13 214	0.19 227	0.21 336	0.16 168	0.14 147

PFNet+	0.40 186	0.19 92	0.49 258	0.39 144	0.25 173	0.28 58	0.23 39	0.64 138	0.70 194	0.85 315	0.79 205	0.64 219	0.35 141	0.72 293	0.34 168	0.19 266	0.14 247	0.23 332	0.20 315	0.16 168	0.20 307

delet	0.55 337	0.24 251	0.55 305	0.44 289	0.33 355	1.07 424	0.50 366	1.00 318	0.86 293	0.85 315	0.96 290	0.90 344	0.63 309	0.83 345	0.74 377	0.18 236	0.18 343	0.20 257	0.21 336	0.16 168	0.15 170

CVANet_RVC	0.57 355	0.33 362	0.44 184	0.47 342	0.32 344	0.67 323	0.61 415	1.05 342	0.93 340	0.85 315	1.04 333	1.01 371	0.73 371	0.83 345	0.52 314	0.29 402	0.19 357	0.27 390	0.25 391	0.31 398	0.21 325

DeepPruner_ROB	0.53 323	0.34 367	0.59 320	0.41 210	0.30 306	0.50 220	0.43 324	1.19 400	0.70 194	0.85 315	1.05 337	0.86 324	0.55 262	0.84 350	0.51 307	0.29 402	0.23 393	0.22 312	0.22 354	0.26 366	0.25 364

GMStereo_Zeroshot	0.49 284	0.44 417	0.74 392	0.49 363	0.27 243	0.56 257	0.29 104	0.73 213	0.76 230	0.86 322	0.94 278	0.91 346	0.36 155	0.74 305	0.43 249	0.26 376	0.14 247	0.26 378	0.15 152	0.36 423	0.18 252

PCWNet_CMD	0.48 267	0.24 251	0.52 288	0.39 144	0.27 243	0.63 302	0.30 119	0.95 302	0.96 354	0.86 322	1.07 346	0.79 300	0.44 203	0.57 156	0.43 249	0.17 207	0.12 154	0.21 298	0.16 184	0.24 350	0.19 285

AASNet	0.53 323	0.25 274	0.52 288	0.49 363	0.32 344	0.74 347	0.40 295	1.50 469	0.86 293	0.86 322	0.92 274	0.64 219	0.59 287	0.59 191	0.79 384	0.23 345	0.19 357	0.20 257	0.16 184	0.21 298	0.19 285

HHNet	0.41 197	0.17 45	0.41 141	0.34 28	0.37 380	0.33 111	0.34 181	0.69 176	0.75 222	0.86 322	1.30 411	0.52 151	0.32 121	0.52 115	0.35 185	0.15 121	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.15 130	0.24 357

HGLStereo	0.56 348	0.28 324	0.57 315	0.50 377	0.37 380	0.80 367	0.45 336	1.02 330	0.78 246	0.86 322	1.14 372	0.89 339	0.82 401	0.76 314	0.73 374	0.21 305	0.20 367	0.19 227	0.18 260	0.19 259	0.21 325

MSMDNet	0.48 267	0.24 251	0.52 288	0.39 144	0.27 243	0.63 302	0.30 119	0.96 306	0.96 354	0.86 322	1.07 346	0.79 300	0.44 203	0.57 156	0.43 249	0.17 207	0.12 154	0.20 257	0.16 184	0.23 337	0.19 285

AANet_RVC	0.57 355	0.32 354	0.54 300	0.45 312	0.27 243	0.57 262	0.48 355	1.00 318	1.28 446	0.86 322	1.33 415	0.87 330	0.58 280	1.07 419	0.75 378	0.18 236	0.12 154	0.15 82	0.13 99	0.18 225	0.18 252

HI	0.45 231	0.21 157	0.36 77	0.34 28	0.35 370	0.28 58	0.31 141	0.72 202	0.46 111	0.87 329	1.13 367	1.09 397	0.76 380	0.69 278	0.56 328	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

CoSv	0.45 231	0.21 157	0.36 77	0.34 28	0.35 370	0.28 58	0.31 141	0.72 202	0.46 111	0.87 329	1.13 367	1.09 397	0.76 380	0.69 278	0.56 328	0.12 7	0.10 24	0.17 143	0.17 233	0.17 202	0.15 170

DisPM	0.39 174	0.19 92	0.44 184	0.41 210	0.27 243	0.24 18	0.31 141	0.65 139	0.57 148	0.87 329	0.87 251	0.60 199	0.32 121	0.76 314	0.32 141	0.18 236	0.12 154	0.19 227	0.17 233	0.15 130	0.20 307

GMOStereo	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

error version	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

test-v	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

test-2	0.37 143	0.19 92	0.38 103	0.43 270	0.24 141	0.37 142	0.38 261	0.52 71	0.62 154	0.87 329	0.84 230	0.64 219	0.35 141	0.37 27	0.28 104	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.18 260	0.15 130	0.11 31

FINET	0.67 386	0.42 411	1.00 434	0.46 333	0.43 416	0.83 382	0.89 463	1.08 354	1.50 465	0.87 329	1.14 372	0.71 257	0.68 342	0.92 386	0.70 366	0.36 446	0.30 436	0.26 378	0.24 382	0.35 419	0.33 414

UPFNet	0.53 323	0.24 251	0.51 283	0.45 312	0.38 389	0.84 385	0.49 361	0.99 314	0.75 222	0.87 329	0.88 259	0.86 324	0.64 320	0.80 331	0.71 371	0.20 289	0.20 367	0.20 257	0.20 315	0.19 259	0.15 170

iResNet	0.49 284	0.29 336	0.79 408	0.42 250	0.21 55	0.61 285	0.40 295	0.82 249	0.99 366	0.87 329	1.12 360	0.69 249	0.53 246	0.78 325	0.51 307	0.15 121	0.11 99	0.14 44	0.12 69	0.17 202	0.15 170

CFNet_ucs	0.50 300	0.24 251	0.55 305	0.38 116	0.31 328	0.58 264	0.33 170	0.98 312	0.93 340	0.88 339	1.19 391	0.80 308	0.49 224	0.63 224	0.43 249	0.21 305	0.15 276	0.26 378	0.18 260	0.26 366	0.22 343

LMCR-Stereo	0.53 323	0.30 345	0.53 296	0.58 433	0.30 306	0.83 382	0.36 226	1.19 400	0.76 230	0.88 339	1.04 333	0.56 165	0.62 303	0.82 337	0.67 359	0.19 266	0.15 276	0.19 227	0.14 127	0.23 337	0.17 234

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 386	0.81 471	0.73 387	0.53 413	0.37 380	1.40 458	0.53 388	1.04 337	0.79 255	0.88 339	0.94 278	0.95 356	0.53 246	0.93 392	0.58 331	0.39 452	0.30 436	0.57 475	0.31 430	0.53 466	0.30 399

Nwc_Net	0.78 411	0.38 394	0.73 387	0.60 443	0.55 455	1.05 422	0.55 396	1.67 484	1.05 393	0.88 339	1.86 464	1.40 444	1.09 446	1.10 424	0.87 405	0.30 409	0.25 409	0.36 435	0.38 449	0.29 383	0.29 391

DAS	0.51 307	0.25 274	0.60 325	0.48 348	0.31 328	0.58 264	0.41 310	0.83 253	0.97 357	0.89 343	1.12 360	0.70 253	0.75 377	0.82 337	0.43 249	0.17 207	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.20 275	0.18 252

SepStereo	0.51 307	0.25 274	0.60 325	0.48 348	0.31 328	0.58 264	0.41 310	0.83 253	0.97 357	0.89 343	1.12 360	0.70 253	0.75 377	0.93 392	0.43 249	0.17 207	0.13 214	0.18 187	0.15 152	0.20 275	0.18 252

DEmStereo	0.48 267	0.17 45	0.50 271	0.38 116	0.25 173	0.59 277	0.34 181	0.63 125	0.74 219	0.89 343	1.66 452	0.58 178	1.06 443	0.60 197	0.42 244	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.16 184	0.14 83	0.15 170

Pruner-Stereo	0.38 158	0.20 124	0.45 196	0.40 179	0.25 173	0.22 8	0.24 50	0.67 158	0.55 140	0.89 343	0.76 181	0.68 245	0.29 95	0.62 213	0.35 185	0.18 236	0.12 154	0.20 257	0.17 233	0.17 202	0.18 252

ARAFT	0.47 256	0.24 251	0.79 408	0.42 250	0.25 173	0.55 244	0.55 396	0.75 221	0.81 265	0.89 343	0.75 176	0.73 277	0.47 216	0.88 368	0.37 216	0.15 121	0.12 154	0.23 332	0.22 354	0.14 83	0.13 104

R-Stereo Train	0.39 174	0.18 64	0.42 162	0.42 250	0.26 214	0.40 165	0.32 160	0.72 202	0.34 35	0.89 343	1.28 405	0.57 170	0.35 141	0.42 51	0.32 141	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.13 104

RAFT-Stereo	0.39 174	0.18 64	0.42 162	0.42 250	0.26 214	0.40 165	0.32 160	0.72 202	0.34 35	0.89 343	1.28 405	0.57 170	0.35 141	0.42 51	0.32 141	0.15 121	0.12 154	0.14 44	0.12 69	0.14 83	0.13 104
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 431	0.82 474	0.67 360	1.00 483	0.96 483	1.02 414	0.57 405	1.13 372	0.99 366	0.90 350	0.97 303	1.31 425	0.99 436	0.85 357	0.84 394	0.54 478	0.32 450	1.77 497	0.40 455	0.94 484	0.66 480

NCC-stereo	0.78 411	0.40 405	0.76 401	0.61 445	0.67 470	0.81 372	0.69 433	1.54 476	1.11 413	0.90 350	1.36 417	1.33 433	1.16 452	1.19 433	0.88 407	0.31 412	0.30 436	0.37 440	0.48 473	0.33 409	0.33 414

Abc-Net	0.78 411	0.40 405	0.76 401	0.61 445	0.67 470	0.81 372	0.69 433	1.54 476	1.11 413	0.90 350	1.36 417	1.33 433	1.16 452	1.19 433	0.88 407	0.31 412	0.30 436	0.37 440	0.48 473	0.33 409	0.33 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 323	0.22 193	0.35 70	0.37 88	0.21 55	0.85 386	0.37 240	1.23 418	0.93 340	0.90 350	1.15 378	1.26 418	0.63 309	0.72 293	0.48 294	0.17 207	0.13 214	0.16 107	0.15 152	0.17 202	0.15 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 317	0.21 157	0.53 296	0.37 88	0.21 55	0.61 285	0.29 104	1.51 472	1.32 450	0.90 350	1.02 322	0.80 308	0.62 303	0.76 314	0.43 249	0.16 169	0.12 154	0.13 23	0.09 9	0.15 130	0.18 252

SQANet	0.82 419	0.74 465	0.67 360	1.13 487	0.98 486	1.11 432	0.47 347	1.07 350	0.83 275	0.91 355	1.05 337	1.03 378	0.74 373	1.01 406	0.64 351	0.61 480	0.24 401	1.03 489	0.35 444	1.18 491	0.58 478

gwcnet-sp	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

scenet	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

ssnet	0.48 267	0.23 214	0.70 374	0.40 179	0.26 214	0.81 372	0.41 310	0.89 277	0.84 280	0.91 355	0.76 181	0.66 237	0.61 297	0.66 252	0.50 297	0.18 236	0.17 326	0.18 187	0.18 260	0.18 225	0.18 252

psmg	0.49 284	0.25 274	0.43 172	0.41 210	0.28 266	0.85 386	0.43 324	0.99 314	0.76 230	0.91 355	0.94 278	0.76 291	0.54 257	0.64 237	0.43 249	0.20 289	0.15 276	0.20 257	0.20 315	0.18 225	0.18 252

MMNet	0.55 337	0.25 274	0.61 327	0.43 270	0.34 364	1.07 424	0.39 283	0.87 270	0.91 329	0.91 355	0.93 277	0.86 324	0.76 380	0.81 334	0.76 379	0.15 121	0.14 247	0.18 187	0.19 290	0.20 275	0.16 215

ac_64	0.52 317	0.22 193	0.50 271	0.45 312	0.28 266	0.80 367	0.45 336	1.02 330	0.61 153	0.91 355	0.83 225	1.07 392	0.68 342	0.74 305	0.70 366	0.21 305	0.18 343	0.20 257	0.19 290	0.18 225	0.15 170

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 323	0.32 354	0.64 344	0.44 289	0.30 306	0.66 319	0.44 333	1.04 337	0.88 306	0.91 355	0.91 270	0.99 364	0.60 291	0.68 273	0.60 339	0.21 305	0.17 326	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.21 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 355	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	0.68 273	0.50 297	0.41 457	0.20 367	0.40 448	0.41 460	0.36 423	0.33 414

test_sample9	1.05 453	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	1.20 435	1.36 463	0.41 457	8.41 523	0.40 448	0.41 460	0.36 423	0.33 414

test_sample7	0.52 317	0.29 336	0.50 271	0.36 72	0.27 243	0.62 293	0.41 310	1.06 346	0.88 306	0.92 363	0.86 243	0.85 319	0.69 346	0.68 273	0.50 297	0.26 376	0.20 367	0.27 390	0.26 404	0.27 376	0.24 357

222	1.18 465	0.22 193	0.44 184	0.37 88	0.22 74	0.79 364	0.37 240	1.31 440	0.89 319	0.92 363	1.08 349	0.72 266	0.71 364	0.66 252	13.89 522	0.20 289	0.15 276	0.17 143	0.16 184	0.18 225	0.19 285

ssnet_v2	0.58 362	0.28 324	0.56 311	0.43 270	0.29 292	0.95 400	0.59 408	1.13 372	0.99 366	0.93 367	0.80 208	0.99 364	0.64 320	0.82 337	0.94 423	0.25 366	0.22 383	0.23 332	0.24 382	0.20 275	0.19 285

Syn2CoEx	0.71 397	0.51 434	0.95 427	0.64 451	0.45 427	0.91 392	0.53 388	1.48 466	1.13 417	0.93 367	1.35 416	1.02 376	0.99 436	0.92 386	0.80 386	0.30 409	0.27 423	0.28 398	0.24 382	0.23 337	0.24 357

DeepPrunerF	0.89 433	0.52 441	3.43 502	0.68 465	0.81 476	0.72 345	0.72 444	1.22 414	1.99 485	0.93 367	1.01 314	0.87 330	0.86 410	1.08 421	0.95 426	0.34 437	0.28 427	0.43 454	0.39 453	0.30 392	0.32 410

GASNet	0.67 386	0.72 463	0.96 429	0.70 468	0.48 438	0.62 293	0.47 347	1.08 354	1.03 384	0.94 370	0.82 219	0.93 352	0.83 405	1.33 451	0.80 386	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.28 415	0.44 446	0.24 357

CrosDoStereo	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.24 141	0.40 165	1.18 482	0.67 158	0.86 293	0.94 370	1.37 420	0.63 212	0.77 386	0.65 244	0.45 273	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.14 147

KYRaft	0.48 267	0.20 124	0.38 103	0.44 289	0.23 112	0.44 194	0.37 240	0.66 148	0.41 86	0.94 370	1.73 456	0.79 300	0.41 186	0.63 224	0.31 131	0.16 169	0.11 99	0.18 187	0.22 354	0.16 168	0.78 484

DeepStereo_LL	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.24 141	0.40 165	1.18 482	0.67 158	0.86 293	0.94 370	1.37 420	0.63 212	0.77 386	0.65 244	0.45 273	0.15 121	0.12 154	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.14 147

DMCA-RVC	0.51 307	0.30 345	0.59 320	0.50 377	0.32 344	0.54 239	0.38 261	0.86 263	0.68 188	0.94 370	0.86 243	0.91 346	0.68 342	0.70 283	0.59 336	0.23 345	0.18 343	0.31 415	0.23 367	0.26 366	0.19 285

MLCV	0.47 256	0.24 251	0.61 327	0.37 88	0.17 10	0.61 285	0.33 170	0.80 244	0.87 302	0.94 370	1.13 367	0.72 266	0.43 194	0.89 374	0.51 307	0.13 32	0.10 24	0.13 23	0.11 44	0.14 83	0.12 73

CBMV_ROB	0.59 369	0.37 384	0.38 103	0.39 144	0.28 266	0.74 347	0.28 94	1.00 318	0.98 361	0.94 370	1.25 400	0.81 311	0.78 391	0.87 365	0.50 297	0.36 446	0.37 463	0.43 454	0.40 455	0.33 409	0.30 399

CSP-Net	0.56 348	0.27 310	0.49 258	0.41 210	0.28 266	1.22 447	0.50 366	1.23 418	0.72 205	0.95 377	0.95 286	0.89 339	0.62 303	0.83 345	0.62 345	0.26 376	0.17 326	0.17 143	0.17 233	0.18 225	0.17 234

DDUNet	1.06 454	2.56 517	0.68 364	1.21 489	1.26 494	1.03 417	0.69 433	1.11 365	0.94 347	0.96 378	1.22 393	1.27 419	0.82 401	0.93 392	0.72 373	0.84 488	0.38 465	1.99 500	0.60 485	1.10 490	0.85 488

Prome-Stereo	0.46 241	0.19 92	0.35 70	0.44 289	0.26 214	0.40 165	0.45 336	0.68 168	0.44 100	0.96 378	1.84 462	0.59 193	0.67 336	0.61 205	0.32 141	0.14 65	0.11 99	0.16 107	0.14 127	0.16 168	0.29 391

S-Stereo	0.74 404	0.35 373	0.96 429	0.56 426	0.45 427	0.82 380	0.60 410	1.24 425	1.60 475	0.96 378	1.41 428	1.12 403	0.94 429	0.80 331	1.04 441	0.26 376	0.31 445	0.28 398	0.25 391	0.32 403	0.47 465

AF-Net	0.81 418	0.39 400	0.68 364	0.64 451	0.54 453	0.91 392	0.51 381	1.61 480	1.31 449	0.96 378	2.02 469	1.46 447	1.26 463	1.11 426	0.99 433	0.32 423	0.24 401	0.39 445	0.27 410	0.30 392	0.25 364

G2L-Stereo_aug	0.51 307	0.19 92	0.48 245	0.35 55	0.23 112	0.69 327	0.39 283	0.82 249	1.11 413	0.97 382	1.02 322	1.04 380	0.70 359	0.86 362	0.61 342	0.16 169	0.11 99	0.13 23	0.11 44	0.14 83	0.16 215

GCST	0.83 425	1.22 491	0.74 392	1.58 495	1.01 488	1.06 423	0.23 39	0.78 237	0.78 246	0.97 382	0.65 141	0.78 298	0.35 141	0.92 386	0.34 168	0.96 491	0.65 491	1.20 491	0.81 494	0.91 482	0.70 481

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 377	0.28 324	0.99 433	0.40 179	0.30 306	1.03 417	0.56 402	1.10 360	0.99 366	0.97 382	1.22 393	1.06 387	0.69 346	1.07 419	0.95 426	0.19 266	0.11 99	0.16 107	0.13 99	0.22 320	0.21 325

AAGNet	1.43 479	0.20 124	0.48 245	0.44 289	0.25 173	0.29 69	0.31 141	0.65 139	0.68 188	0.97 382	0.86 243	0.67 244	0.62 303	0.64 237	20.63 526	0.16 169	0.11 99	0.19 227	0.15 152	0.19 259	0.12 73

acv_ft	0.51 307	0.23 214	0.56 311	0.44 289	0.28 266	0.86 389	0.39 283	0.91 286	0.80 257	0.97 382	0.96 290	0.79 300	0.59 287	0.63 224	0.87 405	0.17 207	0.15 276	0.16 107	0.15 152	0.17 202	0.15 170

RP	0.76 406	0.36 378	0.63 339	0.66 459	0.58 463	0.80 367	0.55 396	1.14 381	1.22 433	0.97 382	1.65 450	1.43 446	1.32 465	1.01 406	0.84 394	0.33 431	0.30 436	0.36 435	0.30 423	0.34 415	0.34 421

RAFT_R40	0.40 186	0.19 92	0.44 184	0.43 270	0.25 173	0.23 12	0.26 66	0.67 158	0.67 183	0.98 388	0.78 196	0.72 266	0.43 194	0.76 314	0.35 185	0.16 169	0.11 99	0.20 257	0.16 184	0.18 225	0.14 147

NCCL2	0.72 401	0.41 409	0.65 350	0.64 451	0.44 423	0.98 409	1.20 484	1.11 365	1.00 372	0.98 388	0.96 290	1.49 452	0.87 413	0.90 376	0.79 384	0.31 412	0.26 415	0.39 445	0.39 453	0.32 403	0.32 410

SDNR	0.86 428	0.37 384	1.47 479	0.40 179	0.38 389	3.38 507	0.33 170	0.90 282	0.98 361	0.99 390	2.09 472	0.59 193	0.71 364	1.29 447	0.70 366	0.51 472	0.56 487	0.36 435	0.26 404	0.43 445	0.46 460

pcwnet_v2	0.58 362	0.28 324	0.84 413	0.45 312	0.35 370	0.61 285	0.35 204	1.27 433	1.21 431	0.99 390	1.27 403	0.72 266	0.58 280	0.67 263	0.48 294	0.27 385	0.21 377	0.24 347	0.23 367	0.29 383	0.29 391

ADLNet	0.55 337	0.27 310	0.51 283	0.44 289	0.35 370	0.78 361	0.46 340	1.08 354	0.86 293	0.99 390	0.98 304	0.92 350	0.63 309	0.69 278	0.81 389	0.22 330	0.16 307	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.21 325

STTStereo	0.55 337	0.37 384	0.76 401	0.44 289	0.31 328	0.60 283	0.44 333	0.96 306	0.86 293	0.99 390	0.90 267	0.96 358	0.58 280	0.71 288	0.61 342	0.25 366	0.23 393	0.26 378	0.32 436	0.24 350	0.23 349

iResNetv2_ROB	0.52 317	0.27 310	0.69 370	0.38 116	0.25 173	0.62 293	0.35 204	1.17 395	1.01 376	0.99 390	1.06 343	0.88 335	0.67 336	0.66 252	0.39 230	0.19 266	0.13 214	0.15 82	0.11 44	0.18 225	0.16 215

Ntro	1.09 458	0.97 485	0.91 425	1.44 494	1.19 493	1.69 479	0.80 453	1.35 448	1.25 441	1.00 395	1.29 408	1.31 425	0.97 434	1.26 444	0.84 394	0.84 488	0.43 478	1.36 493	0.50 478	1.56 493	0.78 484

CRFU-Net	0.57 355	0.27 310	0.57 315	0.46 333	0.30 306	1.20 445	0.52 384	1.10 360	0.56 146	1.00 395	0.98 304	1.06 387	0.79 393	0.81 334	0.71 371	0.21 305	0.19 357	0.18 187	0.16 184	0.18 225	0.19 285

PFNet	0.42 204	0.18 64	0.58 319	0.43 270	0.24 141	0.43 189	0.32 160	0.74 215	0.78 246	1.00 395	0.74 174	0.68 245	0.39 174	0.72 293	0.37 216	0.16 169	0.10 24	0.20 257	0.15 152	0.16 168	0.13 104

GwcNet	0.69 391	0.36 378	1.10 443	0.51 393	0.42 411	1.08 428	0.50 366	1.21 406	1.16 421	1.00 395	1.37 420	1.06 387	0.79 393	0.92 386	0.94 423	0.25 366	0.24 401	0.24 347	0.22 354	0.23 337	0.26 369

stereogan	0.80 415	0.31 350	0.71 379	0.59 437	0.50 442	1.72 480	0.48 355	1.35 448	1.37 453	1.00 395	1.46 439	1.56 459	0.95 432	1.29 447	0.84 394	0.28 395	0.29 432	0.29 406	0.25 391	0.38 432	0.38 439

dad	0.58 362	0.50 431	0.64 344	0.43 270	0.30 306	0.59 277	0.36 226	0.78 237	1.25 441	1.01 400	1.17 385	1.15 412	0.53 246	0.68 273	0.50 297	0.35 442	0.23 393	0.37 440	0.21 336	0.29 383	0.20 307

GANetREF_RVC	0.80 415	0.75 466	0.86 419	0.66 459	0.42 411	1.15 438	0.98 470	1.14 381	1.19 427	1.01 400	1.02 322	1.10 399	0.90 418	1.15 429	0.76 379	0.48 467	0.39 469	0.57 475	0.38 449	0.63 476	0.46 460
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
fast-acv-ft	0.64 378	0.30 345	0.73 387	0.45 312	0.34 364	1.17 441	0.49 361	0.86 263	0.98 361	1.02 402	1.36 417	1.29 422	0.85 408	0.76 314	0.81 389	0.21 305	0.23 393	0.23 332	0.23 367	0.21 298	0.20 307

Wz-Net-SNSev	0.91 437	0.73 464	2.13 492	0.56 426	0.45 427	0.95 400	1.13 481	1.34 445	1.24 436	1.02 402	1.30 411	1.46 447	0.86 410	1.81 480	1.50 468	0.25 366	0.23 393	0.25 360	0.26 404	0.32 403	0.29 391

Wz-Net-LNSev	0.71 397	0.51 434	1.36 474	0.50 377	0.41 405	1.15 438	0.69 433	1.21 406	1.07 406	1.02 402	1.12 360	1.08 394	0.87 413	0.89 374	0.89 417	0.24 356	0.22 383	0.21 298	0.19 290	0.26 366	0.26 369

SACVNet	0.58 362	0.34 367	0.55 305	0.55 423	0.36 374	0.63 302	0.48 355	1.13 372	0.77 237	1.02 402	1.06 343	1.02 376	0.74 373	0.90 376	0.51 307	0.27 385	0.21 377	0.25 360	0.24 382	0.29 383	0.36 428

THIR-Stereo	0.50 300	0.18 64	0.45 196	0.38 116	0.23 112	0.75 350	0.67 423	0.66 148	0.87 302	1.02 402	1.40 426	0.72 266	0.76 380	0.62 213	0.42 244	0.15 121	0.11 99	0.17 143	0.18 260	0.14 83	0.15 170

DRaft	0.49 284	0.17 45	0.47 225	0.37 88	0.25 173	0.58 264	0.40 295	0.65 139	0.85 288	1.02 402	1.75 459	0.50 143	0.82 401	0.63 224	0.40 237	0.13 32	0.11 99	0.16 107	0.16 184	0.14 83	0.15 170

GrayStereo	0.49 284	0.19 92	0.42 162	0.46 333	0.28 266	0.53 234	0.67 423	0.69 176	0.63 165	1.02 402	1.47 440	0.78 298	0.76 380	0.56 145	0.33 153	0.14 65	0.12 154	0.17 143	0.17 233	0.15 130	0.29 391

PWCDC_ROB	0.89 433	0.49 427	0.80 410	0.74 472	0.40 398	1.03 417	0.39 283	1.33 443	2.35 494	1.02 402	3.77 501	0.81 311	0.92 423	1.20 435	0.90 419	0.34 437	0.22 383	0.24 347	0.20 315	0.34 415	0.29 391

FAT-Stereo	0.73 403	0.33 362	0.75 396	0.49 363	0.37 380	0.71 338	0.59 408	1.36 451	1.30 448	1.03 410	1.40 426	1.59 462	1.15 451	0.87 365	0.86 399	0.28 395	0.28 427	0.28 398	0.23 367	0.28 379	0.38 439

GANet	0.70 393	0.37 384	0.55 305	0.51 393	0.34 364	0.94 397	0.96 469	1.08 354	0.94 347	1.04 411	1.98 468	1.13 409	0.88 416	1.12 427	0.66 356	0.25 366	0.26 415	0.27 390	0.22 354	0.31 398	0.22 343

DLCB_ROB	0.58 362	0.28 324	0.47 225	0.49 363	0.32 344	0.77 357	0.50 366	0.99 314	0.92 334	1.04 411	1.14 372	1.21 414	0.69 346	0.88 368	0.69 363	0.20 289	0.20 367	0.22 312	0.22 354	0.21 298	0.18 252

ACVNet-4b	1.35 475	1.31 494	1.10 443	1.90 502	1.59 497	1.92 483	0.77 449	1.52 475	1.62 476	1.05 413	1.60 449	2.11 478	0.94 429	1.64 473	0.77 383	1.30 501	0.35 460	2.03 504	0.67 488	1.88 502	0.84 487

Consistency-Raft	1.01 445	0.81 471	1.24 460	0.84 475	0.97 484	0.81 372	0.84 458	1.30 439	1.59 472	1.05 413	1.68 455	1.12 403	0.91 419	0.92 386	1.11 446	0.65 481	0.74 495	0.79 483	0.90 497	1.06 489	0.79 486

RYNet	0.72 401	0.35 373	0.64 344	0.53 413	0.67 470	1.31 454	0.67 423	1.20 404	1.18 425	1.05 413	0.87 251	1.27 419	0.93 428	0.93 392	1.27 460	0.22 330	0.16 307	0.26 378	0.23 367	0.40 435	0.39 441

DSFCA	0.55 337	0.25 274	0.62 330	0.40 179	0.36 374	0.74 347	0.52 384	1.04 337	0.82 270	1.06 416	0.84 230	0.89 339	0.63 309	0.99 402	0.58 331	0.25 366	0.21 377	0.21 298	0.21 336	0.21 298	0.19 285

PDISCO_ROB	0.91 437	0.48 424	1.06 439	0.99 481	0.97 484	1.67 478	0.63 417	1.64 482	1.59 472	1.06 416	1.18 387	1.31 425	0.79 393	1.55 464	0.97 429	0.49 469	0.22 383	0.45 457	0.40 455	0.45 450	0.37 433

SGM-Forest	0.62 375	0.32 354	0.39 121	0.43 270	0.30 306	1.02 414	0.55 396	1.09 358	1.05 393	1.06 416	1.18 387	1.10 399	0.67 336	0.88 368	0.62 345	0.31 412	0.33 456	0.33 426	0.30 423	0.30 392	0.28 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 348	0.24 251	0.66 356	0.56 426	0.36 374	0.44 194	0.25 57	0.82 249	0.84 280	1.07 419	1.25 400	0.91 346	0.60 291	0.66 252	0.58 331	0.35 442	0.26 415	0.36 435	0.33 439	0.30 392	0.42 448

anonymity	0.97 442	0.89 477	1.05 438	0.92 479	1.03 489	0.97 405	0.81 454	1.29 436	0.91 329	1.07 419	0.98 304	1.00 367	0.95 432	1.02 411	0.92 422	0.96 491	0.95 511	0.90 486	0.91 500	0.92 483	0.94 492

PSM-AAD	0.48 267	0.20 124	0.37 92	0.43 270	0.23 112	0.56 257	0.50 366	0.65 139	0.70 194	1.07 419	1.12 360	0.58 178	0.92 423	0.61 205	0.32 141	0.15 121	0.11 99	0.25 360	0.26 404	0.18 225	0.43 454

RGC	0.79 414	0.59 451	0.71 379	0.65 456	0.65 469	0.92 396	0.58 406	1.29 436	1.05 393	1.07 419	1.45 437	1.47 450	1.03 440	1.21 439	0.88 407	0.32 423	0.30 436	0.48 465	0.40 455	0.37 428	0.37 433

otaku	1.04 450	0.93 479	0.88 421	1.33 493	1.05 491	1.66 476	0.70 438	1.40 458	1.18 425	1.08 423	1.32 414	1.33 433	0.91 419	1.23 441	0.76 379	0.72 484	0.46 483	1.24 492	0.50 478	1.40 492	0.75 482

SST-Stereo	0.40 186	0.19 92	0.45 196	0.42 250	0.25 173	0.25 28	0.21 18	0.66 148	0.47 116	1.08 423	0.79 205	0.72 266	0.43 194	0.77 321	0.35 185	0.16 169	0.11 99	0.20 257	0.16 184	0.19 259	0.15 170

FTStereo	0.56 348	0.20 124	0.37 92	0.41 210	0.25 173	0.40 165	0.79 452	0.66 148	0.43 96	1.09 425	3.27 495	0.70 253	0.73 371	0.55 135	0.33 153	0.14 65	0.13 214	0.19 227	0.17 233	0.15 130	0.30 399

SuperB	1.04 450	0.37 384	4.81 509	0.43 270	0.31 328	0.99 410	0.46 340	1.02 330	2.09 486	1.09 425	1.09 353	0.75 285	0.81 397	1.06 416	1.76 474	0.19 266	0.15 276	0.17 143	0.15 152	2.82 515	0.26 369

DPSNet	0.99 444	0.42 411	1.88 489	0.53 413	0.41 405	1.59 472	1.26 490	2.21 495	1.43 459	1.10 427	1.11 356	1.46 447	1.95 492	1.34 453	1.26 458	0.34 437	0.25 409	0.25 360	0.21 336	0.46 453	0.37 433

StereoDRNet	0.64 378	0.33 362	0.68 364	0.51 393	0.43 416	1.03 417	0.53 388	1.47 465	0.99 366	1.10 427	0.87 251	1.07 392	0.71 364	0.82 337	0.88 407	0.23 345	0.19 357	0.25 360	0.23 367	0.27 376	0.19 285

DCVSM-stereo	0.49 284	0.27 310	0.53 296	0.39 144	0.29 292	0.51 224	0.26 66	0.75 221	0.75 222	1.11 429	0.75 176	1.05 385	0.72 368	0.60 197	0.47 290	0.20 289	0.19 357	0.24 347	0.20 315	0.25 360	0.30 399

ccnet	0.82 419	0.57 449	0.75 396	0.54 419	0.59 464	1.09 431	0.66 421	1.38 454	0.94 347	1.12 430	1.44 434	1.29 422	0.92 423	0.95 401	1.24 456	0.49 469	0.42 474	0.50 470	0.47 471	0.51 461	0.46 460

StereoDRNet-Refined	0.58 362	0.32 354	0.54 300	0.46 333	0.30 306	0.96 403	0.40 295	1.00 318	0.94 347	1.12 430	1.08 349	0.96 358	0.67 336	0.90 376	0.89 417	0.17 207	0.13 214	0.22 312	0.21 336	0.20 275	0.19 285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 382	0.32 354	0.66 356	0.50 377	0.39 393	1.15 438	0.61 415	1.49 468	1.01 376	1.12 430	1.08 349	1.06 387	0.69 346	0.77 321	0.94 423	0.23 345	0.17 326	0.26 378	0.25 391	0.25 360	0.21 325

XQC	0.89 433	0.65 459	1.31 466	0.67 462	0.52 449	1.22 447	0.68 428	1.26 431	1.52 466	1.14 433	1.11 356	1.28 421	1.04 442	1.40 461	1.77 475	0.38 450	0.24 401	0.37 440	0.31 430	0.53 466	0.47 465

ADCP+	1.06 454	0.35 373	1.51 481	0.49 363	0.51 445	1.45 464	0.55 396	1.25 429	1.03 384	1.16 434	1.15 378	1.10 399	1.07 445	1.56 466	6.75 514	0.19 266	0.16 307	0.23 332	0.21 336	0.28 379	0.21 325

ADCRef	0.80 415	0.43 413	1.32 468	0.50 377	0.45 427	1.07 424	0.51 381	1.07 350	0.98 361	1.17 435	1.42 429	0.87 330	0.91 419	0.85 357	3.19 495	0.18 236	0.16 307	0.23 332	0.23 367	0.22 320	0.21 325

CBMV	0.64 378	0.35 373	0.41 141	0.42 250	0.25 173	1.01 412	0.77 449	1.13 372	1.09 411	1.17 435	1.22 393	1.04 380	0.75 377	0.88 368	0.63 348	0.28 395	0.30 436	0.34 428	0.30 423	0.26 366	0.26 369
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 382	0.38 394	0.90 423	0.52 405	0.46 434	1.08 428	0.49 361	1.00 318	0.77 237	1.18 437	1.29 408	1.12 403	0.74 373	0.85 357	0.86 399	0.27 385	0.31 445	0.25 360	0.25 391	0.24 350	0.23 349

YMNet_1	0.66 382	0.38 394	0.90 423	0.52 405	0.46 434	1.08 428	0.49 361	1.00 318	0.77 237	1.18 437	1.29 408	1.12 403	0.74 373	0.85 357	0.86 399	0.27 385	0.31 445	0.25 360	0.25 391	0.24 350	0.23 349

RAFT-RH_RVC	0.56 348	0.17 45	0.41 141	0.37 88	0.23 112	0.57 262	0.24 50	0.60 106	0.70 194	1.19 439	3.94 506	0.56 165	0.38 163	0.65 244	0.36 201	0.13 32	0.11 99	0.20 257	0.14 127	0.12 17	0.13 104

PASM	0.90 436	0.64 458	1.69 483	0.69 467	0.69 473	0.78 361	0.84 458	1.03 334	1.26 444	1.19 439	1.15 378	1.31 425	0.98 435	1.24 442	1.03 438	0.52 473	0.56 487	0.59 478	0.66 487	0.56 470	0.54 476

ETE_ROB	0.70 393	0.49 427	0.73 387	0.56 426	0.36 374	0.79 364	0.87 462	1.14 381	0.93 340	1.19 439	1.18 387	1.39 442	0.82 401	0.99 402	0.80 386	0.26 376	0.21 377	0.31 415	0.26 404	0.33 409	0.34 421

RainbowNet	1.35 475	1.49 498	1.19 455	1.88 501	1.45 495	1.48 465	1.07 478	1.61 480	1.55 469	1.20 442	1.59 448	1.54 457	1.13 449	1.34 453	0.97 429	1.36 504	0.70 492	1.82 498	0.79 493	1.71 496	1.07 501

DANet	0.71 397	0.45 421	0.91 425	0.59 437	0.40 398	0.81 372	0.40 295	0.97 309	0.84 280	1.20 442	1.22 393	1.33 433	0.88 416	1.16 430	1.24 456	0.27 385	0.23 393	0.31 415	0.25 391	0.35 419	0.32 410
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 460	1.06 488	4.32 508	0.49 363	0.42 411	1.51 467	1.11 480	1.48 466	1.40 458	1.22 444	1.26 402	1.58 461	1.43 471	1.76 478	1.70 471	0.32 423	0.31 445	0.26 378	0.30 423	0.41 441	0.41 447

ADCPNet	1.03 449	0.48 424	2.70 497	0.54 419	0.42 411	1.40 458	0.75 447	1.13 372	1.07 406	1.22 444	1.42 429	1.68 464	1.09 446	1.36 458	3.45 499	0.30 409	0.28 427	0.29 406	0.32 436	0.37 428	0.35 426

LALA_ROB	0.74 404	0.43 413	0.69 370	0.54 419	0.40 398	1.01 412	0.95 468	1.21 406	1.07 406	1.22 444	1.12 360	1.56 459	0.79 393	1.04 415	0.86 399	0.33 431	0.22 383	0.35 430	0.30 423	0.35 419	0.31 406

NaN_ROB	0.69 391	0.44 417	0.69 370	0.51 393	0.33 355	0.97 405	1.06 476	1.22 414	1.19 427	1.24 447	0.96 290	1.08 394	0.78 391	1.20 435	0.67 359	0.24 356	0.30 436	0.23 332	0.24 382	0.23 337	0.25 364

Wz-Net-MNSev	0.76 406	0.40 405	1.34 469	0.50 377	0.40 398	1.44 463	0.83 455	1.15 384	1.16 421	1.25 448	1.20 392	1.13 409	0.81 397	1.16 430	1.00 436	0.22 330	0.19 357	0.24 347	0.23 367	0.28 379	0.26 369

edge stereo	0.76 406	0.38 394	0.74 392	0.52 405	0.43 416	0.80 367	0.53 388	1.28 435	1.06 400	1.28 449	1.38 425	1.81 467	1.11 448	1.08 421	0.85 398	0.33 431	0.32 450	0.41 452	0.28 415	0.32 403	0.36 428

ADCL	1.04 450	0.38 394	1.35 470	0.50 377	0.39 393	1.61 473	0.89 463	1.29 436	1.39 456	1.29 450	1.50 441	1.24 417	1.24 460	1.37 459	4.87 507	0.21 305	0.19 357	0.25 360	0.25 391	0.29 383	0.27 378

MADNet+	2.23 500	2.43 514	10.85 517	1.22 490	0.91 480	2.76 496	1.40 498	2.12 494	1.67 478	1.32 451	1.74 458	1.86 472	1.74 484	6.25 516	4.41 505	0.65 481	0.64 490	0.58 477	0.54 482	0.80 480	0.76 483

CSAN	0.83 425	0.49 427	0.77 406	0.60 443	0.41 405	1.14 436	1.06 476	1.19 400	1.46 463	1.32 451	1.43 432	1.37 440	1.19 457	1.27 446	0.86 399	0.39 452	0.31 445	0.36 435	0.37 446	0.35 419	0.34 421

FBW_ROB	0.88 431	0.50 431	0.85 414	0.55 423	0.40 398	1.17 441	0.78 451	1.50 469	1.37 453	1.33 453	1.27 403	1.48 451	1.00 438	2.57 501	0.98 432	0.25 366	0.32 450	0.45 457	0.30 423	0.34 415	0.28 385

XPNet_ROB	0.70 393	0.35 373	0.68 364	0.52 405	0.40 398	0.79 364	0.85 461	1.16 390	0.94 347	1.33 453	1.15 378	1.38 441	0.83 405	1.03 413	0.90 419	0.32 423	0.25 409	0.26 378	0.24 382	0.31 398	0.28 385

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 448	0.57 449	1.51 481	0.67 462	0.50 442	2.57 492	1.66 505	1.20 404	1.43 459	1.38 455	1.57 447	1.33 433	0.92 423	1.64 473	0.88 407	0.37 449	0.39 469	0.46 460	0.60 485	0.41 441	0.40 444

ACVNet_1	1.46 480	1.33 495	1.12 446	1.91 503	1.62 498	1.83 482	0.98 470	2.00 492	1.85 482	1.39 456	1.53 444	2.32 482	1.53 473	1.34 453	1.11 446	1.30 501	0.50 485	2.06 506	0.58 484	1.93 504	0.95 494

psmorigin	0.82 419	0.51 434	2.09 491	0.49 363	0.41 405	0.85 386	0.50 366	1.04 337	0.88 306	1.45 457	1.43 432	1.50 453	1.06 443	1.22 440	0.97 429	0.31 412	0.32 450	0.27 390	0.27 410	0.33 409	0.42 448

AnyNet_C32	1.16 464	0.62 457	2.40 495	0.57 432	0.55 455	1.41 460	1.34 495	1.18 398	1.24 436	1.49 458	1.42 429	1.39 442	1.20 459	1.55 464	4.82 506	0.29 402	0.28 427	0.29 406	0.34 441	0.38 432	0.42 448

test_sample8	1.25 470	0.36 378	0.72 384	0.38 116	0.30 306	0.71 338	0.43 324	1.13 372	0.75 222	1.50 459	0.95 286	3.29 497	1.59 478	1.20 435	1.36 463	0.41 457	8.41 523	0.40 448	0.41 460	0.36 423	0.33 414

SAMSARA	1.07 456	0.65 459	1.19 455	1.06 486	0.90 478	1.76 481	1.76 509	1.46 464	1.44 461	1.51 460	1.16 383	2.00 476	1.14 450	1.48 462	1.31 462	0.39 452	0.44 480	0.35 430	0.38 449	0.49 458	0.49 471

RTSC	0.87 429	0.48 424	1.23 459	0.52 405	0.37 380	1.13 435	0.50 366	1.34 445	1.79 480	1.51 460	1.24 398	1.12 403	0.81 397	1.62 470	2.16 484	0.25 366	0.19 357	0.23 332	0.24 382	0.30 392	0.31 406

WZ-Net	1.19 466	0.59 451	4.07 506	0.62 449	0.51 445	1.34 455	1.31 494	1.32 441	1.74 479	1.53 462	1.65 450	1.74 466	1.28 464	2.25 495	2.01 481	0.27 385	0.21 377	0.23 332	0.25 391	0.40 435	0.39 441

SHD	0.93 440	0.50 431	1.18 454	0.59 437	0.46 434	0.97 405	0.48 355	1.70 485	2.15 487	1.58 463	1.37 420	1.42 445	1.19 457	1.31 449	1.60 469	0.31 412	0.26 415	0.32 421	0.33 439	0.40 435	0.42 448

SANet	1.07 456	0.41 409	1.06 439	0.48 348	0.30 306	1.41 460	0.94 467	1.42 460	3.36 505	1.58 463	2.43 478	2.33 483	1.70 483	1.34 453	1.07 443	0.28 395	0.24 401	0.26 378	0.23 367	0.34 415	0.30 399

NVStereoNet_ROB	1.24 469	0.90 478	1.13 447	0.86 476	0.88 477	1.11 432	0.99 472	1.42 460	1.53 467	1.59 465	2.48 479	2.24 480	1.53 473	1.96 488	1.30 461	0.76 486	0.70 492	0.78 482	1.00 502	0.71 479	0.88 490
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 458	0.59 451	1.97 490	0.67 462	0.44 423	1.93 484	0.60 410	1.85 488	1.36 451	1.61 466	1.54 445	1.95 475	1.37 467	1.64 473	1.73 472	0.40 456	0.37 463	0.45 457	0.48 473	0.44 446	0.44 455

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 473	0.87 476	1.76 486	0.86 476	0.56 458	4.29 512	1.79 510	1.50 469	1.98 484	1.61 466	1.85 463	1.84 469	1.41 469	1.89 483	1.36 463	0.48 467	0.40 471	0.56 474	0.57 483	0.69 478	0.48 468

PWC_ROB	0.87 429	0.52 441	1.28 463	0.50 377	0.32 344	0.91 392	0.37 240	1.36 451	1.46 463	1.61 466	2.59 484	1.16 413	1.01 439	1.34 453	1.40 467	0.25 366	0.18 343	0.28 398	0.20 315	0.29 383	0.28 385

AnyNet_C01	1.56 483	1.05 487	7.45 513	0.64 451	0.54 453	1.99 485	1.38 497	1.43 462	1.36 451	1.63 469	1.92 465	1.84 469	1.33 466	2.40 497	4.03 501	0.33 431	0.32 450	0.32 421	0.34 441	0.44 446	0.45 459

IMH-64-1	1.86 490	1.62 503	1.16 449	2.20 506	1.89 506	2.33 489	1.30 491	2.89 500	2.29 491	1.66 470	2.80 489	2.49 485	1.61 479	2.10 491	1.78 476	1.60 506	0.74 495	2.43 510	1.02 503	2.12 505	1.17 505

IMH-64	1.86 490	1.62 503	1.16 449	2.20 506	1.89 506	2.33 489	1.30 491	2.89 500	2.29 491	1.66 470	2.80 489	2.49 485	1.61 479	2.10 491	1.78 476	1.60 506	0.74 495	2.43 510	1.02 503	2.12 505	1.17 505

pmcnn	1.23 468	0.29 336	0.96 429	0.40 179	0.23 112	0.95 400	0.69 433	1.16 390	1.28 446	1.67 472	2.33 474	11.15 522	0.86 410	0.93 392	0.88 407	0.15 121	0.12 154	0.12 4	0.10 26	0.15 130	0.15 170

MFMNet_re	1.14 460	0.97 485	1.19 455	0.99 481	0.95 482	1.25 451	1.22 487	1.39 455	1.55 469	1.69 473	1.67 454	1.21 414	1.53 473	1.12 427	0.99 433	0.87 490	0.75 499	0.79 483	0.75 491	0.90 481	0.94 492

G-Net	0.95 441	0.46 423	1.04 437	0.64 451	0.48 438	2.12 487	0.64 419	1.01 327	0.87 302	1.75 474	2.82 491	1.30 424	1.64 482	1.06 416	0.96 428	0.36 446	0.29 432	0.35 430	0.25 391	0.45 450	0.42 448

ACVNet_2	1.65 488	1.27 493	1.41 477	1.75 498	1.62 498	2.22 488	1.20 484	2.30 496	2.62 496	1.78 475	2.56 481	3.03 490	1.61 479	1.54 463	1.12 450	1.06 496	0.58 489	1.82 498	0.70 490	1.82 498	0.96 495

IMH	2.04 497	1.62 503	1.20 458	2.20 506	1.89 506	2.91 504	1.30 491	3.11 503	3.03 501	1.81 476	3.35 499	3.03 490	1.90 489	2.48 498	1.80 478	1.66 509	0.77 501	2.45 512	1.04 506	2.15 507	1.19 508

DispFullNet	1.60 485	2.63 518	2.75 498	2.56 513	1.79 504	1.24 450	0.47 347	1.37 453	1.45 462	1.87 477	1.50 441	1.55 458	2.46 498	2.04 490	1.04 441	0.59 479	0.18 343	2.32 509	0.68 489	2.29 508	1.14 502

RTS	1.98 494	0.96 482	11.36 518	0.65 456	0.57 461	2.77 497	1.40 498	1.39 455	2.26 489	1.89 478	2.56 481	1.32 430	1.25 461	5.20 514	4.05 502	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.29 421	0.40 435	0.37 433

RTSA	1.98 494	0.96 482	11.36 518	0.65 456	0.57 461	2.77 497	1.40 498	1.39 455	2.26 489	1.89 478	2.56 481	1.32 430	1.25 461	5.20 514	4.05 502	0.31 412	0.22 383	0.29 406	0.29 421	0.40 435	0.37 433

LVE	2.12 499	1.44 497	1.36 474	1.99 504	1.78 503	2.75 495	1.79 510	2.82 499	3.95 510	1.90 480	4.33 511	3.52 500	1.81 485	2.24 494	1.74 473	1.74 510	0.87 504	2.06 506	1.13 508	1.91 503	1.35 510

ADCS	1.51 482	0.61 454	3.42 501	0.59 437	0.51 445	1.27 452	1.08 479	1.59 478	1.81 481	1.91 481	1.66 452	1.51 456	1.42 470	1.94 487	8.60 516	0.33 431	0.32 450	0.33 426	0.36 445	0.44 446	0.42 448

WAO-6	2.04 497	1.50 499	1.16 449	1.70 497	1.67 502	2.69 493	1.44 501	3.06 502	3.63 508	1.98 482	3.27 495	3.54 501	2.07 495	2.36 496	2.22 487	1.31 503	0.91 506	2.04 505	1.22 512	1.73 497	1.27 509

LSM	4.74 516	0.77 468	10.16 516	0.70 468	56.56 535	1.02 414	1.00 474	1.24 425	1.62 476	2.04 483	2.34 475	1.33 433	1.17 454	1.38 460	1.09 445	0.33 431	0.49 484	0.39 445	0.46 466	0.51 461	10.09 525

Dean	1.98 494	1.36 496	1.36 474	2.12 505	1.81 505	2.74 494	1.36 496	3.37 509	3.80 509	2.08 484	3.32 497	3.21 495	1.82 486	1.71 477	1.67 470	1.27 498	0.77 501	1.99 500	0.90 497	1.86 499	1.03 500

SPS-STEREO	1.25 470	0.93 479	1.06 439	1.04 485	1.03 489	1.41 460	0.91 466	1.51 472	1.19 427	2.09 485	1.83 461	1.94 474	1.39 468	1.62 470	1.39 466	0.97 493	0.94 510	0.90 486	0.89 496	0.96 486	0.96 495
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 503	1.26 492	7.04 512	1.16 488	1.48 496	8.00 520	6.02 521	2.60 498	1.92 483	2.12 486	2.64 485	3.34 498	3.05 508	6.49 517	3.39 497	0.78 487	0.76 500	0.75 480	0.76 492	0.97 487	1.18 507

ADCMid	1.14 460	0.52 441	2.23 494	0.53 413	0.43 416	1.07 424	0.75 447	1.23 418	1.05 393	2.15 487	1.44 434	1.50 453	1.43 471	1.56 466	5.01 508	0.26 376	0.24 401	0.29 406	0.31 430	0.37 428	0.33 414

PVD	1.28 472	0.67 461	1.28 463	0.74 472	0.62 467	1.50 466	0.84 458	1.99 491	2.96 500	2.18 488	2.36 477	1.85 471	1.95 492	1.92 485	1.94 479	0.39 452	0.36 462	0.49 468	0.37 446	0.51 461	0.64 479

WAO-7	1.90 492	1.20 490	1.35 470	1.27 491	1.06 492	2.84 499	1.56 504	3.23 505	3.06 503	2.23 489	3.33 498	3.17 494	2.28 497	3.12 502	2.21 485	1.02 495	0.91 506	1.06 490	1.03 505	1.04 488	0.97 498

SGM_RVC	0.97 442	0.28 324	0.41 141	0.39 144	0.22 74	1.55 469	0.73 445	1.51 472	1.25 441	2.25 490	1.92 465	2.58 487	1.56 476	2.02 489	1.19 454	0.27 385	0.27 423	0.27 390	0.25 391	0.25 360	0.25 364
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 507	1.86 507	1.42 478	2.58 514	2.28 512	6.87 517	1.68 506	4.70 517	12.03 517	2.31 491	5.59 519	8.25 518	2.55 501	3.97 511	2.73 492	1.81 511	0.74 495	2.57 514	1.07 507	2.35 509	1.44 511

PWCK	1.92 493	1.66 506	3.12 500	1.65 496	0.91 480	2.84 499	2.26 515	2.10 493	2.41 495	2.36 492	2.31 473	2.22 479	1.82 486	3.43 505	2.03 482	1.61 508	0.71 494	1.51 494	0.82 495	1.69 495	0.91 491

aanetorigin	0.83 425	0.56 447	1.87 488	0.49 363	0.38 389	0.56 257	0.66 421	0.70 190	1.00 372	2.42 493	2.02 469	1.31 425	1.18 455	0.93 392	1.13 451	0.20 289	0.18 343	0.20 257	0.19 290	0.27 376	0.30 399

MSMD_ROB	1.21 467	0.49 427	0.62 330	0.59 437	0.50 442	1.62 475	0.67 423	1.23 418	1.24 436	2.45 494	3.77 501	3.09 493	2.98 507	1.32 450	0.81 389	0.45 462	0.41 472	0.49 468	0.51 480	0.47 455	0.44 455

KSHMR	2.57 501	1.93 509	1.69 483	2.63 515	2.42 514	2.86 501	2.07 513	3.27 507	6.50 514	2.49 495	3.36 500	3.41 499	1.92 490	2.49 499	1.94 479	2.13 515	1.40 516	2.79 519	1.50 515	2.73 513	1.77 513

SGM+DAISY	1.35 475	0.94 481	1.25 461	0.96 480	1.00 487	1.52 468	1.02 475	1.34 445	1.21 431	2.64 496	2.65 486	2.44 484	1.56 476	1.64 473	1.26 458	0.97 493	0.95 511	0.90 486	0.90 497	0.94 484	0.96 495

tt	6.20 518	0.20 124	5.89 510	3.55 521	2.07 509	11.26 523	19.21 525	11.74 524	5.46 512	2.69 497	2.04 471	4.87 509	6.25 518	3.70 509	7.09 515	8.32 526	11.17 530	4.93 524	5.41 525	5.74 522	2.37 518

ktn	2.98 506	2.25 512	1.73 485	2.84 516	2.53 517	3.76 511	2.15 514	3.70 511	5.47 513	2.75 498	5.17 518	5.94 513	2.48 499	3.23 503	2.46 491	2.34 519	1.44 517	2.78 518	2.03 518	2.45 511	2.01 516

notaker	2.76 502	2.29 513	1.80 487	2.96 517	2.58 518	2.90 503	1.75 508	3.24 506	3.05 502	2.78 499	4.24 510	6.15 515	2.51 500	3.34 504	2.75 493	2.31 517	1.18 514	3.00 520	1.65 516	2.84 516	1.97 514

MDST_ROB	0.91 437	0.27 310	0.85 414	0.63 450	0.41 405	2.53 491	0.71 443	1.60 479	1.13 417	2.83 500	1.73 456	0.97 360	0.69 346	1.61 469	0.73 374	0.25 366	0.22 383	0.32 421	0.28 415	0.25 360	0.24 357

WAO-8	2.92 504	1.55 501	1.35 470	1.79 499	1.63 500	5.23 514	1.22 487	4.58 515	12.56 520	2.84 501	4.07 509	4.83 506	2.72 504	3.49 506	2.25 488	1.27 498	0.91 506	1.99 500	1.15 510	1.86 499	1.15 503

Venus	2.92 504	1.55 501	1.35 470	1.79 499	1.63 500	5.23 514	1.22 487	4.58 515	12.56 520	2.84 501	4.06 508	4.83 506	2.72 504	3.49 506	2.25 488	1.27 498	0.91 506	1.99 500	1.15 510	1.86 499	1.15 503

WCMA_ROB	1.14 460	0.36 378	0.76 401	0.49 363	0.44 423	1.23 449	0.67 423	1.11 365	1.23 434	2.84 501	3.95 507	3.28 496	1.83 488	1.25 443	0.99 433	0.44 461	0.34 458	0.34 428	0.37 446	0.41 441	0.40 444

TorneroNet	4.53 515	1.89 508	1.48 480	2.55 512	2.27 511	13.78 526	1.69 507	4.84 519	23.73 534	2.89 504	7.70 521	7.06 517	2.69 503	4.26 513	3.42 498	1.84 512	0.77 501	2.68 516	1.13 508	2.42 510	1.47 512

UNDER WATER	3.46 508	2.07 511	3.64 504	3.09 518	2.48 515	3.75 510	2.42 517	3.31 508	13.77 522	2.90 505	2.95 492	5.84 511	3.69 513	3.69 508	3.48 500	2.07 514	1.11 513	2.70 517	1.40 513	2.84 516	1.98 515

UNDER WATER-64	3.53 509	2.01 510	3.94 505	3.22 520	2.49 516	5.41 516	2.60 518	3.43 510	12.41 519	3.03 506	2.68 487	6.07 514	4.04 514	3.79 510	3.33 496	2.02 513	1.24 515	2.63 515	1.46 514	2.78 514	2.08 517

EDNetEfficientorigin	9.93 522	1.15 489	175.16 540	0.48 348	0.36 374	1.04 421	0.68 428	1.24 425	2.69 498	3.17 507	2.50 480	2.30 481	2.07 495	1.76 478	2.21 485	0.20 289	0.18 343	0.24 347	0.19 290	0.51 461	0.50 472

FCDSN-DC	1.39 478	0.56 447	0.65 350	0.74 472	0.59 464	1.38 457	0.63 417	1.35 448	1.39 456	3.26 508	4.50 512	4.61 503	2.63 502	1.58 468	1.03 438	0.46 463	0.42 474	0.48 465	0.47 471	0.50 460	0.50 472
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 485	0.61 454	1.01 436	0.70 468	0.56 458	2.00 486	1.89 512	1.96 490	2.65 497	3.33 509	3.26 494	3.03 490	3.41 512	2.49 499	2.09 483	0.52 473	0.45 481	0.50 470	0.48 473	0.54 468	0.52 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 480	0.80 470	6.12 511	0.47 342	0.39 393	0.69 327	0.83 455	0.90 282	2.77 499	3.50 510	1.96 467	1.66 463	2.03 494	1.26 444	4.18 504	0.21 305	0.18 343	0.21 298	0.20 315	0.41 441	0.39 441

ELAS	1.63 487	0.61 454	0.95 427	0.68 465	0.55 455	3.01 505	1.55 503	2.39 497	2.33 493	3.64 511	3.89 505	2.75 488	2.90 506	2.15 493	2.27 490	0.52 473	0.45 481	0.50 470	0.48 473	0.54 468	0.52 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 517	5.84 522	12.81 521	2.36 510	2.83 519	12.23 524	10.50 524	4.46 514	3.60 506	3.86 512	3.83 503	4.85 508	4.18 515	6.78 518	11.96 520	2.17 516	2.96 521	2.18 508	1.97 517	3.38 519	2.68 520

MADNet++	4.03 511	2.70 519	3.44 503	3.72 522	3.44 521	4.44 513	3.52 519	3.95 513	3.61 507	4.46 513	4.98 516	4.10 502	4.58 516	7.00 519	5.89 510	3.74 520	3.67 522	3.27 522	2.71 521	3.70 521	3.66 522

MeshStereo	1.34 473	0.43 413	0.54 300	0.44 289	0.34 364	1.66 476	0.60 410	1.94 489	1.37 453	4.47 514	3.25 493	4.71 505	1.94 491	1.92 485	1.17 452	0.35 442	0.35 460	0.37 440	0.31 430	0.32 403	0.32 410
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
TCMNet-wrong-test	8.97 521	10.42 526	8.74 515	19.56 526	17.61 525	12.53 525	9.01 523	13.59 526	2.18 488	4.64 515	5.11 517	14.63 523	11.09 521	7.19 520	9.73 517	5.56 525	0.89 505	3.77 523	3.11 522	10.34 525	9.80 524

FC-DCNN	1.59 484	0.51 434	0.66 356	0.61 445	0.49 440	1.56 470	0.70 438	1.66 483	1.53 467	4.64 515	4.62 513	5.85 512	3.34 511	1.84 482	1.11 446	0.46 463	0.42 474	0.47 461	0.46 466	0.48 456	0.46 460

DPSimNet_ROB	3.58 510	2.45 515	8.57 514	2.53 511	2.37 513	2.88 502	3.77 520	3.14 504	3.23 504	4.71 517	3.86 504	4.68 504	4.87 517	4.07 512	5.62 509	2.33 518	2.33 519	2.47 513	2.52 519	2.51 512	2.64 519

FC-DCNN v2	1.65 488	0.51 434	0.65 350	0.61 445	0.49 440	1.61 473	0.70 438	1.75 487	1.56 471	4.74 518	4.91 515	6.46 516	3.31 509	1.91 484	1.11 446	0.46 463	0.42 474	0.47 461	0.46 466	0.48 456	0.46 460

DGTPSM_ROB	12.07 523	8.00 523	20.99 522	8.93 524	16.78 523	10.67 521	30.87 529	9.01 522	15.16 524	6.50 519	15.41 530	9.04 519	14.85 523	9.25 522	21.67 527	4.57 522	8.57 525	5.08 525	9.28 526	5.90 523	10.95 526

DPSMNet_ROB	12.08 524	8.00 523	21.00 523	8.97 525	16.79 524	10.67 521	30.89 530	9.02 523	15.17 525	6.51 520	15.41 530	9.04 519	14.85 523	9.27 523	21.67 527	4.58 523	8.57 525	5.09 526	9.29 527	5.90 523	10.95 526

MANE	4.13 513	0.51 434	0.64 344	0.66 459	0.56 458	6.89 518	0.99 472	7.55 520	12.04 518	6.68 521	8.57 522	10.69 521	9.45 520	7.59 521	6.39 512	0.49 469	0.43 478	0.48 465	0.98 501	0.49 458	0.48 468

SGM-ForestM	4.04 512	0.32 354	0.46 213	0.43 270	0.27 243	7.50 519	1.45 502	3.84 512	4.24 511	8.19 522	6.76 520	19.00 529	9.08 519	10.74 524	6.62 513	0.31 412	0.33 456	0.32 421	0.32 436	0.29 383	0.29 391

coex-ft	6.43 519	1.51 500	87.33 539	0.49 363	0.38 389	1.34 455	1.21 486	1.16 390	8.09 516	12.12 523	2.79 488	2.77 489	3.31 509	1.16 430	3.15 494	0.24 356	0.23 393	0.27 390	0.24 382	0.45 450	0.37 433

Anonymous_1	33.25 531	18.26 527	23.92 525	20.54 527	21.28 528	25.59 528	35.94 531	22.01 535	15.57 526	13.33 524	13.49 527	18.08 528	15.29 525	20.36 526	24.60 529	16.28 533	8.84 527	66.59 537	118.00 537	155.73 540	11.23 528

DPSM_ROB	17.78 526	18.63 528	24.31 529	20.90 528	19.47 526	25.97 529	36.21 532	21.23 533	16.24 527	13.38 525	14.06 528	19.18 530	16.30 526	20.78 527	25.67 530	9.38 528	9.23 528	9.49 528	9.82 528	13.51 527	11.91 529

DPSM	17.78 526	18.63 528	24.31 529	20.90 528	19.47 526	25.97 529	36.21 532	21.23 533	16.24 527	13.38 525	14.06 528	19.18 530	16.30 526	20.78 527	25.67 530	9.38 528	9.23 528	9.49 528	9.82 528	13.51 527	11.91 529

HanzoNet	6.76 520	2.45 515	4.22 507	3.19 519	2.94 520	3.62 509	2.28 516	4.79 518	7.20 515	14.00 527	13.19 526	17.49 527	22.30 532	13.25 525	6.19 511	4.20 521	1.93 518	3.10 521	2.56 520	3.35 518	2.88 521

xxxxx1	36.64 534	19.51 530	24.21 526	61.66 537	64.63 537	27.28 532	40.10 534	20.25 528	18.63 530	14.07 528	12.97 523	17.26 524	17.36 528	21.70 530	27.93 532	13.18 530	18.50 533	111.26 538	133.37 538	29.24 532	39.73 535

tt_ll	36.64 534	19.51 530	24.21 526	61.66 537	64.63 537	27.28 532	40.10 534	20.25 528	18.63 530	14.07 528	12.97 523	17.26 524	17.36 528	21.70 530	27.93 532	13.18 530	18.50 533	111.26 538	133.37 538	29.24 532	39.73 535

ff	36.64 534	19.51 530	24.21 526	61.66 537	64.63 537	27.28 532	40.10 534	20.25 528	18.63 530	14.07 528	12.97 523	17.26 524	17.36 528	21.70 530	27.93 532	13.18 530	18.50 533	111.26 538	133.37 538	29.24 532	39.73 535

LE_ROB	4.42 514	0.24 251	2.75 498	0.42 250	0.23 112	1.57 471	0.90 465	1.71 486	17.88 529	16.56 531	4.88 514	5.17 510	18.85 531	1.63 472	14.62 523	0.17 207	0.14 247	0.16 107	0.16 184	0.19 259	0.17 234

LRCNet_RVC	21.24 529	31.15 534	21.41 524	28.98 531	23.82 529	3.13 506	0.60 410	20.96 532	1.59 472	25.58 532	28.15 534	21.99 532	14.79 522	21.94 533	16.41 524	28.89 537	14.87 531	33.53 533	31.28 533	29.51 535	26.16 533

CasAABBNet	35.74 532	37.43 537	48.72 536	42.22 534	39.20 533	52.24 537	73.12 539	42.61 538	32.62 537	26.78 533	27.95 532	38.58 536	32.60 536	41.67 538	51.65 539	18.74 534	18.57 536	19.15 531	19.77 531	27.20 529	23.98 531

Selective-RAFT-Error	35.84 533	37.49 538	48.83 537	42.26 535	39.24 534	52.30 538	73.09 538	42.66 539	32.61 536	26.80 534	28.30 535	38.84 538	33.51 538	41.68 539	51.59 538	18.82 535	18.58 537	19.17 532	19.80 532	27.28 530	24.05 532

LSM0	38.95 539	37.60 539	48.58 535	43.57 536	91.06 540	52.57 539	72.57 537	43.17 540	32.63 538	26.97 535	27.97 533	38.65 537	32.94 537	41.86 540	51.78 540	18.89 536	18.41 532	19.13 530	19.63 530	27.29 531	33.77 534

BEATNet-Init1	15.13 525	0.82 474	50.86 538	0.72 471	0.53 450	38.10 536	7.03 522	11.83 525	14.25 523	29.78 536	30.17 536	48.21 539	22.64 533	26.78 534	18.11 525	0.42 460	0.38 465	0.47 461	0.46 466	0.51 461	0.48 468

HaxPig	31.96 530	37.24 536	34.27 531	24.37 530	24.88 530	18.26 527	19.86 526	20.64 531	28.52 535	35.97 537	38.75 537	25.57 533	28.72 535	33.88 535	34.39 535	35.94 538	38.87 538	37.80 534	40.48 534	39.68 536	41.15 538

AVERAGE_ROB	37.58 538	40.13 540	40.15 533	34.81 533	33.82 532	28.55 535	25.10 528	32.02 537	34.06 540	41.28 538	40.66 538	34.46 535	34.81 540	39.18 536	37.57 537	42.78 539	43.44 539	43.82 535	43.03 535	40.47 537	41.51 539

MEDIAN_ROB	37.38 537	40.85 541	40.60 534	32.31 532	31.85 531	27.20 531	24.55 527	29.10 536	33.19 539	42.09 539	41.76 539	33.35 534	34.39 539	39.78 537	37.07 536	43.64 540	44.10 540	44.12 536	43.40 536	41.51 538	42.76 540

PML	40.80 540	29.24 533	11.87 520	7.20 523	14.47 522	92.13 540	213.69 541	7.63 521	23.35 533	74.72 540	190.14 541	50.17 540	26.15 534	21.39 529	12.70 521	8.76 527	2.92 520	8.45 527	3.25 523	13.26 526	4.42 523

test_example2	176.61 541	205.14 542	198.86 541	188.60 541	190.98 541	152.67 541	170.61 540	94.86 541	123.55 541	178.88 541	179.48 540	158.94 541	141.34 541	192.61 541	198.96 541	203.76 541	236.37 541	164.13 541	173.55 541	218.58 541	160.41 541

ccccc		429.19 543		507.10 542	501.20 542	356.95 542		380.82 542		334.51 542		372.86 542		499.17 542		561.44 542	431.22 542	334.28 542	290.86 542	540.88 542

ASD4		8.86 525

Low-res two-view benchmark