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

FoundationStereo	0.17 1	0.14 2	0.25 9	0.30 7	0.16 5	0.23 10	0.20 4	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 2	0.20 5	0.19 9	0.26 1	0.21 4	0.13 31	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 10	0.16 5	0.16 2	0.20 4	0.29 3	0.20 3	0.23 7	0.20 5	0.22 6	0.14 1	0.52 110	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

castereo++	0.26 24	0.16 21	0.26 12	0.33 20	0.19 19	0.75 342	0.20 4	0.37 7	0.47 111	0.23 7	0.23 7	0.35 52	0.28 77	0.39 31	0.19 3	0.14 64	0.09 4	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.10 8

castereo	0.28 40	0.16 21	0.32 35	0.35 52	0.21 52	0.40 160	0.42 311	0.50 55	0.66 175	0.26 17	0.41 56	0.37 63	0.36 150	0.33 12	0.24 24	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.11 3	0.10 8

MonSter	0.20 3	0.14 2	0.25 9	0.31 10	0.15 1	0.22 7	0.22 22	0.39 12	0.33 30	0.20 3	0.25 16	0.17 2	0.15 2	0.38 27	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

DEFOM-Stereo	0.22 6	0.15 10	0.26 12	0.33 20	0.20 38	0.61 278	0.21 15	0.30 5	0.31 20	0.23 7	0.19 4	0.18 3	0.18 5	0.41 41	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 29

Pointernet	0.27 33	0.14 2	0.33 42	0.35 52	0.23 108	0.35 124	0.21 15	0.72 197	0.38 69	0.39 71	0.36 48	0.34 43	0.25 44	0.36 19	0.25 37	0.15 119	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

trnet	0.27 33	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 137	0.23 35	0.52 66	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.34 43	0.26 56	0.39 31	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

testlalala	0.28 40	0.19 88	0.43 166	0.34 26	0.23 108	0.45 197	0.30 114	0.43 32	0.29 14	0.68 196	0.49 80	0.35 52	0.25 44	0.32 10	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.09 9	0.11 3	0.11 29

LoS_RVC	0.27 33	0.16 21	0.27 16	0.32 15	0.30 299	0.44 189	0.34 176	0.41 21	0.33 30	0.31 36	0.51 92	0.29 18	0.32 116	0.36 19	0.28 99	0.11 2	0.10 23	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 278

LoS	0.29 50	0.15 10	0.30 25	0.29 4	0.18 12	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.72 200	0.34 46	0.52 100	0.41 90	0.28 77	0.47 79	0.28 99	0.15 119	0.11 96	0.13 23	0.09 9	0.11 3	0.11 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 104	0.17 42	0.34 57	0.38 112	0.22 70	0.31 89	0.34 176	0.68 163	1.24 424	0.45 93	0.65 136	0.47 125	0.43 188	0.38 27	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.11 29

DCANet-4	0.36 122	0.20 119	0.48 239	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.66 143	0.92 323	0.69 205	0.78 190	0.40 84	0.47 210	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

fff	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

csc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

cscssc	0.37 138	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.29 65	0.30 114	0.69 171	1.06 389	0.69 205	0.78 190	0.42 99	0.63 301	0.46 72	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.11 3	0.13 100

Reg-Stereo(zero)	0.30 63	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.18 12	0.32 100	0.20 4	0.63 120	0.68 183	0.50 110	0.52 100	0.51 141	0.30 104	0.45 62	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.11 29

AIO_rvc	0.23 8	0.16 21	0.32 35	0.34 26	0.19 19	0.26 28	0.33 165	0.40 17	0.22 4	0.26 17	0.24 13	0.34 43	0.15 2	0.51 104	0.24 24	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.10 8

HUF	0.24 11	0.16 21	0.33 42	0.32 15	0.18 12	0.25 25	0.40 287	0.42 24	0.34 32	0.25 14	0.23 7	0.32 27	0.28 77	0.34 14	0.24 24	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.09 9	0.12 17	0.10 8

AIO_test	0.23 8	0.16 21	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.30 74	0.39 277	0.38 10	0.25 8	0.25 14	0.28 23	0.32 27	0.22 23	0.38 27	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.09 1

GIP-stereo	0.24 11	0.18 61	0.30 25	0.37 84	0.24 136	0.26 28	0.20 4	0.46 39	0.36 51	0.24 11	0.39 53	0.35 52	0.20 13	0.31 7	0.21 4	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.12 17	0.11 29

fffft	0.25 16	0.17 42	0.37 88	0.36 68	0.22 70	0.28 54	0.36 220	0.42 24	0.24 7	0.36 52	0.23 7	0.27 15	0.22 23	0.52 110	0.27 82	0.12 6	0.09 4	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.12 70
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 24	0.19 88	0.35 66	0.35 52	0.22 70	0.36 133	0.32 155	0.39 12	0.34 32	0.37 57	0.30 26	0.33 39	0.24 39	0.53 119	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.16 103	0.12 65	0.12 17	0.11 29

tt45	0.27 33	0.17 42	0.34 57	0.35 52	0.23 108	0.38 150	0.28 89	0.46 39	0.28 12	0.40 76	0.27 19	0.38 71	0.25 44	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.12 17	0.14 143

999	0.27 33	0.16 21	0.35 66	0.36 68	0.24 136	0.31 89	0.27 76	0.49 47	0.38 69	0.26 17	0.30 26	0.39 74	0.23 32	0.63 219	0.25 37	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.14 143

WCG-NET	0.28 40	0.15 10	0.33 42	0.33 20	0.19 19	0.33 106	0.27 76	0.39 12	0.80 249	0.46 98	0.49 80	0.39 74	0.25 44	0.40 35	0.25 37	0.12 6	0.09 4	0.13 23	0.11 41	0.12 17	0.10 8

GCAP-BAT	0.30 63	0.21 152	0.42 156	0.33 20	0.27 236	0.26 28	0.27 76	0.45 37	0.30 17	0.60 140	0.64 133	0.45 114	0.23 32	0.56 140	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.10 25	0.12 17	0.11 29

IGEV-Stereo++	0.21 4	0.15 10	0.27 16	0.37 84	0.19 19	0.22 7	0.18 2	0.42 24	0.35 45	0.22 6	0.28 23	0.24 9	0.18 5	0.27 3	0.22 6	0.12 6	0.09 4	0.12 4	0.10 25	0.12 17	0.10 8

Occ-G	0.26 24	0.14 2	0.28 19	0.34 26	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.41 21	0.31 20	0.29 32	0.43 61	0.49 135	0.25 44	0.47 79	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.12 70

WCG-NET（raft）	0.31 68	0.15 10	0.36 73	0.32 15	0.19 19	0.35 124	0.27 76	0.51 57	0.78 239	0.45 93	0.55 111	0.48 130	0.27 64	0.54 125	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.12 4	0.11 41	0.12 17	0.11 29

MSKI-zero shot	0.32 74	0.17 42	0.34 57	0.39 140	0.21 52	0.32 100	0.22 22	0.61 107	0.43 91	0.52 118	0.64 133	0.61 198	0.20 13	0.74 299	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.12 17	0.12 70

GCAP-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.38 112	0.19 19	0.38 150	0.23 35	0.57 82	0.41 82	0.45 93	0.49 80	0.39 74	0.27 64	0.33 12	0.23 20	0.14 64	0.12 150	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.11 29

CAS	0.34 89	0.13 1	0.25 9	1.28 480	0.30 299	0.46 202	0.38 255	0.48 44	0.47 111	0.34 46	0.52 100	0.24 9	0.19 9	0.29 4	0.27 82	0.69 471	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.15 166

Selective-IGEV	0.24 11	0.18 61	0.35 66	0.35 52	0.19 19	0.27 40	0.25 53	0.55 76	0.23 5	0.27 25	0.25 16	0.34 43	0.19 9	0.58 171	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.12 17	0.10 8

MC-Stereo	0.28 40	0.17 42	0.32 35	0.38 112	0.20 38	0.26 28	0.26 62	0.49 47	0.37 64	0.37 57	0.61 127	0.41 90	0.31 111	0.55 130	0.25 37	0.13 31	0.09 4	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.11 29

test-3	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.22 22	0.63 120	0.78 239	0.71 218	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

test_1	0.34 89	0.16 21	0.43 166	0.39 140	0.21 52	0.43 184	0.23 35	0.63 120	0.78 239	0.68 196	0.45 64	0.64 213	0.27 64	0.43 50	0.31 126	0.12 6	0.09 4	0.17 137	0.13 95	0.12 17	0.10 8

RAFT-RH_RVC	0.56 339	0.17 42	0.41 135	0.37 84	0.23 108	0.57 255	0.24 46	0.60 101	0.70 189	1.19 427	3.94 494	0.56 159	0.38 158	0.65 238	0.36 196	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.14 123	0.12 17	0.13 100

AnonymousM	0.41 192	0.81 459	0.29 22	0.34 26	0.22 70	0.28 54	0.38 255	0.53 75	0.41 82	0.70 211	0.49 80	0.47 125	0.27 64	0.41 41	0.31 126	0.15 119	0.12 150	1.51 482	0.26 393	0.12 17	0.10 8

raftrobust	0.34 89	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.27 236	0.30 74	0.25 53	0.71 193	0.63 160	0.58 134	0.55 111	0.45 114	0.46 206	0.51 104	0.29 113	0.16 165	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.13 100

Gwc-CoAtRS	0.34 89	0.17 42	0.44 178	0.39 140	0.23 108	0.34 116	0.22 22	0.70 185	0.75 217	0.60 140	0.59 122	0.58 172	0.29 91	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.12 17	0.12 70

CREStereo	0.28 40	0.15 10	0.24 4	0.27 1	0.17 8	0.37 137	0.25 53	0.51 57	0.72 200	0.42 85	0.51 92	0.32 27	0.26 56	0.38 27	0.25 37	0.16 165	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29
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
PMTNet	0.32 74	0.16 21	0.24 4	0.29 4	0.18 12	0.45 197	0.22 22	0.56 78	0.63 160	0.46 98	0.54 106	0.39 74	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.75 473	0.10 23	0.12 4	0.08 1	0.12 17	0.11 29

GREAT-IGEV	0.22 6	0.15 10	0.31 28	0.29 4	0.22 70	0.21 6	0.26 62	0.33 6	0.31 20	0.20 3	0.30 26	0.22 6	0.22 23	0.47 79	0.22 6	0.11 2	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.10 8

AIO-test1	0.38 153	0.18 61	0.38 99	0.50 368	0.24 136	0.46 202	0.30 114	0.70 185	1.19 415	0.40 76	0.71 155	0.45 114	0.29 91	0.53 119	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.13 44	0.17 229

UGAM-zero	0.46 235	0.19 88	0.62 322	0.37 84	0.23 108	0.34 116	0.21 15	1.15 372	0.39 77	0.66 188	0.61 127	1.70 453	0.91 407	0.75 303	0.25 37	0.14 64	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.13 100

model_zeroshot	0.33 84	0.18 61	0.48 239	0.39 140	0.28 259	0.45 197	0.25 53	0.63 120	0.45 102	0.61 147	0.50 84	0.51 141	0.25 44	0.45 62	0.26 65	0.16 165	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.13 100

U	0.45 226	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.71 463	3.55 496	0.20 4	0.41 21	0.38 69	0.26 17	0.23 7	0.24 9	0.22 23	0.26 1	0.22 6	0.15 119	0.09 4	0.88 473	0.13 95	0.13 44	0.11 29

AIO-Stereo	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.37 84	0.18 12	0.28 54	0.30 114	0.48 44	0.27 9	0.29 32	0.30 26	0.32 27	0.17 4	0.52 110	0.23 20	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.10 8

RAFT-Stereo-weight	0.32 74	0.18 61	0.33 42	0.39 140	0.22 70	0.26 28	0.29 99	0.67 153	0.80 249	0.53 121	0.51 92	0.58 172	0.20 13	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.11 29

gcap-zeroshot	0.34 89	0.18 61	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.49 211	0.27 76	0.52 66	0.34 32	0.64 167	0.50 84	0.83 307	0.34 133	0.48 89	0.24 24	0.13 31	0.11 96	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.12 70

testlalala2	0.36 122	0.18 61	0.45 190	0.89 466	0.53 439	0.44 189	0.26 62	0.61 107	0.49 114	0.68 196	0.56 114	0.44 112	0.24 39	0.34 14	0.31 126	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.10 25	0.13 44	0.13 100

MoCha-V2	0.25 16	0.15 10	0.29 22	0.40 173	0.18 12	0.27 40	0.26 62	0.49 47	0.27 9	0.36 52	0.27 19	0.33 39	0.35 136	0.49 93	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.11 29

IGEV++	0.24 11	0.17 42	0.31 28	0.38 112	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.50 55	0.23 5	0.28 27	0.35 46	0.30 19	0.22 23	0.31 7	0.28 99	0.14 64	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.13 100

IGEVStereo-DCA	0.29 50	0.22 187	0.38 99	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.12 65	0.13 44	0.15 166

rrr	0.29 50	0.22 187	0.41 135	0.35 52	0.27 236	0.37 137	0.32 155	0.52 66	0.42 89	0.38 63	0.30 26	0.35 52	0.27 64	0.51 104	0.22 6	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.14 143

AEACV	0.27 33	0.17 42	0.31 28	0.34 26	0.45 418	0.26 28	0.28 89	0.37 7	0.32 26	0.30 35	0.46 69	0.31 25	0.37 154	0.36 19	0.24 24	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.13 44	0.11 29

Any-RAFT	0.35 104	0.16 21	0.30 25	0.34 26	0.21 52	0.52 222	0.22 22	0.88 268	0.73 207	0.53 121	0.73 160	0.64 213	0.28 77	0.46 72	0.24 24	0.15 119	0.10 23	0.13 23	0.10 25	0.13 44	0.12 70

RAFT-Test	0.34 89	0.18 61	0.37 88	0.38 112	0.23 108	0.50 214	0.23 35	0.69 171	0.40 78	0.60 140	0.85 234	0.61 198	0.28 77	0.46 72	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

CES	0.28 40	0.14 2	0.23 1	0.30 7	0.70 462	0.37 137	0.27 76	0.48 44	0.46 106	0.34 46	0.48 77	0.27 15	0.22 23	0.39 31	0.23 20	0.13 31	0.11 96	0.12 4	0.08 1	0.13 44	0.17 229

EGLCR-Stereo	0.25 16	0.16 21	0.33 42	0.34 26	0.20 38	0.35 124	0.20 4	0.52 66	0.36 51	0.28 27	0.27 19	0.41 90	0.18 5	0.45 62	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.13 44	0.11 29

ProNet	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.35 52	0.24 136	0.32 100	0.43 315	0.57 82	0.37 64	0.33 44	0.30 26	0.32 27	0.28 77	0.57 151	0.26 65	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.13 100

ADStereo(finetuned)	0.37 138	0.16 21	0.49 250	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.69 337	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

CIPLG	0.41 192	0.21 152	0.63 331	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.33 165	0.65 134	0.60 147	0.82 287	0.96 283	0.46 122	0.32 116	0.55 130	0.44 260	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

IPLG	0.39 169	0.20 119	0.59 312	0.40 173	0.24 136	0.54 232	0.27 76	0.75 216	0.63 160	0.84 306	0.81 209	0.32 27	0.32 116	0.60 192	0.45 268	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.13 44	0.12 70

IPLGR_C	0.40 181	0.21 152	0.64 336	0.45 303	0.33 346	0.52 222	0.34 176	0.66 143	0.62 149	0.82 287	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.46 278	0.17 201	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

ACRE	0.40 181	0.21 152	0.65 342	0.45 303	0.33 346	0.51 218	0.33 165	0.66 143	0.63 160	0.80 267	0.92 267	0.45 114	0.32 116	0.52 110	0.45 268	0.16 165	0.12 150	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.14 143

TRStereo	0.37 138	0.27 302	0.59 312	0.47 333	0.41 396	0.29 65	0.30 114	0.84 249	0.59 145	0.52 118	0.41 56	0.52 145	0.26 56	0.73 292	0.27 82	0.17 201	0.12 150	0.19 220	0.19 282	0.13 44	0.11 29

STrans-v2	0.46 235	0.20 119	0.48 239	0.40 173	0.24 136	0.55 237	0.50 355	1.07 339	0.73 207	0.65 176	1.05 329	0.72 260	0.69 337	0.72 287	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.14 123	0.13 44	0.12 70

RAFT-345	0.40 181	0.18 61	0.40 127	0.38 112	0.22 70	0.33 106	0.26 62	0.61 107	0.51 120	0.74 242	1.79 448	0.45 114	0.33 126	0.66 246	0.36 196	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.14 123	0.13 44	0.13 100

CREStereo++_RVC	0.32 74	0.15 10	0.23 1	0.31 10	0.24 136	0.27 40	0.22 22	0.46 39	0.88 298	0.46 98	0.80 202	0.30 19	0.26 56	0.36 19	0.33 148	0.13 31	0.09 4	0.13 23	0.51 468	0.13 44	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
TANstereo	0.30 63	0.15 10	0.31 28	0.30 7	0.17 8	0.55 237	0.23 35	0.44 34	0.55 135	0.59 136	0.68 149	0.37 63	0.26 56	0.35 18	0.27 82	0.15 119	0.16 300	0.12 4	0.10 25	0.13 44	0.14 143

XX-TBD	0.32 74	0.53 432	0.26 12	0.51 384	0.20 38	0.37 137	0.24 46	0.40 17	0.73 207	0.54 125	0.69 150	0.31 25	0.25 44	0.32 10	0.27 82	0.16 165	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.13 44	0.11 29

DCANet	0.36 122	0.16 21	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.30 74	0.30 114	0.68 163	0.91 318	0.70 211	0.77 179	0.43 107	0.57 263	0.45 62	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.13 44	0.12 70

111	0.40 181	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.19 19	0.52 222	0.28 89	0.74 210	1.16 409	0.50 110	0.91 263	0.63 206	0.48 215	0.61 200	0.35 180	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.13 100

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 122	0.17 42	0.41 135	0.35 52	0.19 19	0.33 106	0.29 99	0.65 134	0.73 207	0.68 196	1.01 307	0.56 159	0.40 174	0.42 46	0.30 119	0.11 2	0.09 4	0.15 78	0.14 123	0.13 44	0.10 8

AFF-stereo	0.38 153	0.19 88	0.39 117	0.37 84	0.21 52	0.27 40	0.31 136	0.65 134	0.66 175	0.64 167	1.13 358	0.76 285	0.39 169	0.55 130	0.33 148	0.11 2	0.09 4	0.16 103	0.16 179	0.13 44	0.11 29

EAI-Stereo	0.34 89	0.19 88	0.44 178	0.39 140	0.21 52	0.31 89	0.30 114	1.15 372	0.30 17	0.49 107	0.75 171	0.36 61	0.28 77	0.62 208	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.13 44	0.12 70

CFNet-RSSM	0.34 89	0.17 42	0.45 190	0.39 140	0.22 70	0.35 124	0.23 35	0.73 208	0.84 272	0.65 176	0.54 106	0.57 164	0.28 77	0.46 72	0.26 65	0.13 31	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.13 44	0.11 29

MM-Stereo_test3	0.34 89	0.19 88	0.31 28	0.41 204	0.25 168	0.35 124	0.44 324	0.72 197	0.92 323	0.46 98	0.52 100	0.41 90	0.29 91	0.44 59	0.28 99	0.16 165	0.15 269	0.17 137	0.13 95	0.14 80	0.13 100

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 16	0.31 341	0.24 4	0.51 384	0.19 19	0.29 65	0.22 22	0.40 17	0.37 64	0.26 17	0.24 13	0.24 9	0.31 111	0.44 59	0.22 6	0.14 64	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.14 80	0.10 8

mms	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.33 165	0.40 17	0.32 26	0.28 27	0.34 42	0.34 43	0.20 13	0.45 62	0.26 65	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.11 29

ours_stereo	0.26 24	0.21 152	0.33 42	0.38 112	0.23 108	0.30 74	0.33 165	0.42 24	0.38 69	0.26 17	0.34 42	0.35 52	0.23 32	0.47 79	0.27 82	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.10 8

fffy	0.28 40	0.21 152	0.34 57	0.37 84	0.23 108	0.33 106	0.29 99	0.51 57	0.41 82	0.32 42	0.37 51	0.39 74	0.27 64	0.50 98	0.27 82	0.12 6	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

tg	0.33 84	0.18 61	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.38 150	0.26 62	0.70 185	0.56 141	0.47 103	0.65 136	0.42 99	0.24 39	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.14 80	0.11 29

PAM_32	0.46 235	0.19 88	0.67 352	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.27 76	0.95 294	0.34 32	0.68 196	0.44 62	1.91 461	0.65 318	0.62 208	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.15 148	0.14 80	0.13 100

PAM	0.46 235	0.19 88	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.75 342	0.33 165	0.85 252	0.34 32	0.70 211	0.46 69	1.83 456	0.63 301	0.61 200	0.26 65	0.15 119	0.10 23	0.16 103	0.14 123	0.14 80	0.13 100

RAStereo	0.24 11	0.17 42	0.29 22	0.40 173	0.21 52	0.23 10	0.26 62	0.42 24	0.45 102	0.23 7	0.34 42	0.30 19	0.19 9	0.34 14	0.25 37	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.11 29

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 339	3.08 508	2.43 484	0.31 10	0.18 12	0.29 65	0.20 4	0.37 7	0.32 26	0.28 27	0.24 13	0.18 3	0.18 5	0.31 7	0.22 6	1.09 485	0.08 1	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.97 486

RSM++	0.25 16	0.18 61	0.34 57	0.36 68	0.20 38	0.28 54	0.30 114	0.51 57	0.32 26	0.25 14	0.22 6	0.37 63	0.21 18	0.50 98	0.24 24	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.10 8

RSM	0.25 16	0.18 61	0.33 42	0.36 68	0.20 38	0.27 40	0.34 176	0.51 57	0.27 9	0.26 17	0.23 7	0.39 74	0.21 18	0.56 140	0.22 6	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.14 80	0.10 8

MGS-Stereo	0.28 40	0.19 88	0.40 127	0.36 68	0.23 108	0.37 137	0.30 114	0.39 12	0.44 95	0.31 36	0.51 92	0.40 84	0.24 39	0.43 50	0.26 65	0.15 119	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.14 80	0.13 100

ff7	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

ffff	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

11t	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

MaDis-Stereo	0.26 24	0.18 61	0.36 73	0.36 68	0.26 208	0.27 40	0.27 76	0.43 32	0.35 45	0.27 25	0.26 18	0.41 90	0.28 77	0.40 35	0.28 99	0.16 165	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.12 70

IGEV_Zeroshot_test	0.34 89	0.18 61	0.67 352	0.39 140	0.28 259	0.30 74	0.25 53	0.74 210	0.31 20	0.62 149	0.57 117	0.54 153	0.25 44	0.53 119	0.27 82	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

UniTT-Stereo	0.27 33	0.17 42	0.37 88	0.40 173	0.27 236	0.30 74	0.28 89	0.39 12	0.31 20	0.29 32	0.46 69	0.27 15	0.25 44	0.47 79	0.34 163	0.17 201	0.13 209	0.13 23	0.12 65	0.14 80	0.12 70

MIM_Stereo	0.38 153	0.17 42	0.53 288	0.37 84	0.24 136	0.27 40	0.24 46	0.70 185	0.54 130	0.72 230	1.00 304	0.63 206	0.29 91	0.64 231	0.38 219	0.13 31	0.14 240	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.11 29

HH	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

HanStereo	0.35 104	0.20 119	0.47 219	0.40 173	0.25 168	0.33 106	0.31 136	0.76 223	0.38 69	0.43 88	0.57 117	0.79 294	0.44 197	0.71 282	0.25 37	0.15 119	0.11 96	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.12 70

anonymousdsp	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

DCRE	0.37 138	0.18 61	0.46 207	0.45 303	0.32 336	0.42 181	0.37 234	0.63 120	0.51 120	0.47 103	0.94 271	0.56 159	0.36 150	0.52 110	0.32 136	0.14 64	0.13 209	0.15 78	0.14 123	0.14 80	0.13 100

TestStereo1	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

ccc-4	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.36 68	0.26 208	0.31 89	0.35 199	0.62 113	0.34 32	0.38 63	0.33 36	0.32 27	0.29 91	0.58 171	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166

SA-5K	0.43 209	0.23 207	0.41 135	0.51 384	0.24 136	0.34 116	0.40 287	0.77 226	0.90 313	0.68 196	0.96 283	0.48 130	0.46 206	0.91 371	0.32 136	0.16 165	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.14 80	0.13 100

IGEV-Stereo	0.29 50	0.21 152	0.38 99	0.37 84	0.25 168	0.30 74	0.35 199	0.63 120	0.35 45	0.39 71	0.33 36	0.33 39	0.28 77	0.59 186	0.25 37	0.14 64	0.10 23	0.17 137	0.12 65	0.14 80	0.15 166
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 226	0.21 152	0.48 239	0.42 244	0.28 259	0.31 89	0.54 381	0.63 120	0.62 149	0.62 149	0.89 256	1.01 362	0.69 337	0.75 303	0.66 349	0.13 31	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.15 166

MIPNet	0.37 138	0.21 152	0.59 312	0.39 140	0.25 168	0.50 214	0.28 89	0.77 226	0.70 189	0.65 176	0.60 124	0.40 84	0.49 218	0.44 59	0.37 211	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.14 80	0.13 100

CrosDoStereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 470	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 408	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

TransformOpticalFlow	0.44 216	0.20 119	0.47 219	0.41 204	0.23 108	0.37 137	0.47 338	0.94 287	0.76 225	0.65 176	1.14 363	0.73 271	0.56 262	0.76 307	0.32 136	0.15 119	0.10 23	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.13 100

ASMatch	0.48 261	0.19 88	0.45 190	0.39 140	0.28 259	0.37 137	0.26 62	0.74 210	0.68 183	0.76 251	2.34 463	0.61 198	0.52 236	0.62 208	0.37 211	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.21 318

DeepStereo_LL	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.24 136	0.40 160	1.18 470	0.67 153	0.86 285	0.94 361	1.37 408	0.63 206	0.77 374	0.65 238	0.45 268	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.14 143

DEmStereo	0.48 261	0.17 42	0.50 263	0.38 112	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.63 120	0.74 214	0.89 334	1.66 440	0.58 172	1.06 431	0.60 192	0.42 239	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

THIR-Stereo	0.50 293	0.18 61	0.45 190	0.38 112	0.23 108	0.75 342	0.67 411	0.66 143	0.87 294	1.02 392	1.40 414	0.72 260	0.76 368	0.62 208	0.42 239	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.18 254	0.14 80	0.15 166

DRaft	0.49 278	0.17 42	0.47 219	0.37 84	0.25 168	0.58 257	0.40 287	0.65 134	0.85 280	1.02 392	1.75 447	0.50 137	0.82 389	0.63 219	0.40 232	0.13 31	0.11 96	0.16 103	0.16 179	0.14 80	0.15 166

s12784h	0.36 122	0.15 10	0.24 4	0.34 26	0.15 1	0.77 348	0.29 99	0.80 238	0.83 267	0.56 130	0.57 117	0.43 107	0.40 174	0.57 151	0.33 148	0.12 6	0.10 23	0.14 40	0.09 9	0.14 80	0.09 1

raft+_RVC	0.38 153	0.19 88	0.35 66	0.37 84	0.25 168	0.45 197	0.37 234	0.78 232	0.89 311	0.51 113	0.78 190	0.50 137	0.29 91	0.53 119	0.40 232	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.14 80	0.12 70

XX-Stereo	0.37 138	0.17 42	0.45 190	0.55 412	0.36 365	0.38 150	0.20 4	0.60 101	0.30 17	0.46 98	1.30 399	0.73 271	0.26 56	0.56 140	0.26 65	0.16 165	0.11 96	0.17 137	0.16 179	0.14 80	0.10 8

test_xeample3	0.29 50	0.21 152	0.41 135	0.35 52	0.26 208	0.35 124	0.32 155	0.56 78	0.36 51	0.43 88	0.32 35	0.34 43	0.28 77	0.54 125	0.23 20	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.12 65	0.14 80	0.13 100

ARAFT	0.47 250	0.24 243	0.79 400	0.42 244	0.25 168	0.55 237	0.55 385	0.75 216	0.81 257	0.89 334	0.75 171	0.73 271	0.47 210	0.88 356	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.23 323	0.22 345	0.14 80	0.13 100

R-Stereo Train	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100

RAFT-Stereo	0.39 169	0.18 61	0.42 156	0.42 244	0.26 208	0.40 160	0.32 155	0.72 197	0.34 32	0.89 334	1.28 395	0.57 164	0.35 136	0.42 46	0.32 136	0.15 119	0.12 150	0.14 40	0.12 65	0.14 80	0.13 100
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 250	0.24 243	0.61 319	0.37 84	0.17 8	0.61 278	0.33 165	0.80 238	0.87 294	0.94 361	1.13 358	0.72 260	0.43 188	0.89 362	0.51 302	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.14 80	0.12 70

MM-Stereo_test2	0.30 63	0.18 61	0.39 117	0.40 173	0.24 136	0.42 181	0.42 311	0.63 120	0.41 82	0.37 57	0.35 46	0.32 27	0.26 56	0.53 119	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.12 65	0.15 125	0.10 8

MM-Stereo_test1	0.33 84	0.19 88	0.36 73	0.41 204	0.23 108	0.36 133	0.45 327	0.58 88	0.54 130	0.60 140	0.50 84	0.38 71	0.37 154	0.60 192	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.12 70

HART	0.29 50	0.16 21	0.32 35	0.40 173	0.21 52	0.32 100	0.26 62	0.62 113	0.31 20	0.33 44	0.65 136	0.41 90	0.22 23	0.55 130	0.25 37	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.11 41	0.15 125	0.11 29

SCV	0.26 24	0.19 88	0.33 42	0.35 52	0.21 52	0.27 40	0.34 176	0.56 78	0.28 12	0.24 11	0.28 23	0.37 63	0.23 32	0.49 93	0.22 6	0.18 230	0.10 23	0.14 40	0.11 41	0.15 125	0.11 29

AIO-test2	0.39 169	0.21 152	0.41 135	0.47 333	0.25 168	0.45 197	0.35 199	0.77 226	1.27 433	0.36 52	0.87 244	0.37 63	0.30 104	0.47 79	0.27 82	0.15 119	0.13 209	0.21 290	0.23 358	0.15 125	0.13 100

UGAM	0.52 309	0.22 187	0.46 207	0.45 303	0.25 168	0.41 174	0.52 373	0.62 113	1.16 409	0.76 251	1.13 358	1.32 418	0.57 263	1.00 393	0.53 312	0.17 201	0.14 240	0.25 351	0.21 327	0.15 125	0.13 100

IGEV-Stereo+	0.23 8	0.14 2	0.26 12	0.32 15	0.19 19	0.12 1	0.17 1	0.29 3	0.29 14	0.21 5	0.15 1	0.22 6	0.22 23	0.40 35	0.22 6	0.14 64	0.10 23	0.12 4	0.09 9	0.15 125	0.86 477

tta	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.14 143

qqq1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

fff1	0.49 278	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.34 163	0.19 260	0.15 269	0.14 40	0.12 65	0.15 125	0.14 143

AE-Stereo	0.34 89	0.21 152	0.42 156	0.48 339	0.31 320	0.48 207	0.35 199	0.61 107	0.62 149	0.32 42	0.55 111	0.52 145	0.27 64	0.47 79	0.29 113	0.13 31	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.12 70

DisPM	0.39 169	0.19 88	0.44 178	0.41 204	0.27 236	0.24 16	0.31 136	0.65 134	0.57 143	0.87 320	0.87 244	0.60 193	0.32 116	0.76 307	0.32 136	0.18 230	0.12 150	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.20 300

raft_robust	0.41 192	0.23 207	0.36 73	0.42 244	0.21 52	0.40 160	0.33 165	0.79 235	0.98 350	0.79 265	0.87 244	0.39 74	0.33 126	0.84 342	0.29 113	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.17 227	0.15 125	0.12 70

RAFT_CTSACE	0.45 226	0.20 119	0.44 178	0.45 303	0.27 236	0.34 116	0.39 277	0.60 101	0.73 207	0.76 251	1.44 422	0.83 307	0.38 158	1.08 409	0.26 65	0.12 6	0.13 209	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

RAFT+CT+SA	0.39 169	0.23 207	0.36 73	0.51 384	0.27 236	0.29 65	0.46 331	0.75 216	0.80 249	0.51 113	0.89 256	0.41 90	0.40 174	0.78 318	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.15 125	0.14 143

Sa-1000	0.48 261	0.24 243	0.41 135	0.45 303	0.25 168	0.59 270	0.34 176	0.81 241	0.93 329	0.82 287	1.50 429	0.53 149	0.45 202	0.92 374	0.30 119	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

SA	0.44 216	0.25 266	0.46 207	0.46 324	0.24 136	0.43 184	0.36 220	0.75 216	0.96 343	0.59 136	1.03 319	0.48 130	0.52 236	0.94 387	0.32 136	0.16 165	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.15 125	0.13 100

test_4	0.36 122	0.18 61	0.31 28	0.44 281	0.25 168	0.20 3	0.34 176	0.56 78	0.41 82	0.59 136	1.45 425	0.43 107	0.25 44	0.63 219	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.11 29

iRaft-Stereo_20w	0.39 169	0.19 88	0.57 307	0.37 84	0.27 236	0.31 89	0.24 46	1.44 451	0.29 14	0.69 205	0.53 104	0.60 193	0.42 182	0.83 337	0.27 82	0.14 64	0.11 96	0.14 40	0.13 95	0.15 125	0.13 100

IPLGR	0.39 169	0.21 152	0.63 331	0.39 140	0.22 70	0.49 211	0.29 99	0.76 223	0.74 214	0.78 261	0.77 179	0.44 112	0.42 182	0.47 79	0.38 219	0.13 31	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.13 100

GMOStereo	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

error version	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test-v	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

test_3	0.36 122	0.19 88	0.44 178	0.44 281	0.23 108	0.48 207	0.36 220	0.66 143	0.82 262	0.64 167	0.45 64	0.68 239	0.25 44	0.41 41	0.31 126	0.12 6	0.10 23	0.18 180	0.16 179	0.15 125	0.11 29

HHNet	0.41 192	0.17 42	0.41 135	0.34 26	0.37 371	0.33 106	0.34 176	0.69 171	0.75 217	0.86 313	1.30 399	0.52 145	0.32 116	0.52 110	0.35 180	0.15 119	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.15 125	0.24 346

OMP-Stereo	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.52 396	0.24 136	0.36 133	0.25 53	0.71 193	0.78 239	0.77 257	0.64 133	0.89 333	0.39 169	0.91 371	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.20 249	0.15 148	0.15 125	0.12 70

IIG-Stereo	0.43 209	0.21 152	0.44 178	0.50 368	0.25 168	0.44 189	0.21 15	0.71 193	0.76 225	0.83 299	0.95 279	0.83 307	0.43 188	0.90 364	0.35 180	0.15 119	0.12 150	0.19 220	0.14 123	0.15 125	0.11 29

FTStereo	0.56 339	0.20 119	0.37 88	0.41 204	0.25 168	0.40 160	0.79 440	0.66 143	0.43 91	1.09 415	3.27 483	0.70 247	0.73 361	0.55 130	0.33 148	0.14 64	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.15 125	0.30 387

GrayStereo	0.49 278	0.19 88	0.42 156	0.46 324	0.28 259	0.53 228	0.67 411	0.69 171	0.63 160	1.02 392	1.47 428	0.78 292	0.76 368	0.56 140	0.33 148	0.14 64	0.12 150	0.17 137	0.17 227	0.15 125	0.29 380

test-2	0.37 138	0.19 88	0.38 99	0.43 263	0.24 136	0.37 137	0.38 255	0.52 66	0.62 149	0.87 320	0.84 224	0.64 213	0.35 136	0.37 23	0.28 99	0.13 31	0.11 96	0.20 249	0.18 254	0.15 125	0.11 29

cross-raft	0.34 89	0.20 119	0.37 88	0.44 281	0.23 108	0.32 100	0.35 199	0.74 210	0.40 78	0.60 140	0.77 179	0.57 164	0.27 64	0.43 50	0.28 99	0.12 6	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.15 125	0.11 29

test-1	0.36 122	0.19 88	0.71 371	0.46 324	0.26 208	0.44 189	0.36 220	0.60 101	0.59 145	0.48 106	0.67 147	0.53 149	0.36 150	0.40 35	0.29 113	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.15 125	0.16 211

iRaftStereo_RVC	0.32 74	0.19 88	0.37 88	0.39 140	0.22 70	0.31 89	0.29 99	0.68 163	0.51 120	0.49 107	0.66 143	0.37 63	0.23 32	0.45 62	0.33 148	0.14 64	0.10 23	0.18 180	0.17 227	0.15 125	0.12 70

cf-r	0.47 250	0.23 207	0.41 135	0.39 140	0.23 108	0.59 270	0.37 234	0.88 268	0.85 280	0.72 230	1.05 329	0.94 346	0.62 295	0.56 140	0.54 316	0.21 298	0.14 240	0.17 137	0.19 282	0.15 125	0.15 166

DIP-Stereo	0.39 169	0.21 152	0.50 263	0.41 204	0.28 259	0.62 286	0.27 76	0.77 226	0.40 78	0.64 167	0.86 237	0.52 145	0.33 126	0.66 246	0.42 239	0.15 119	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.15 125	0.15 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 315	0.22 187	0.52 280	0.38 112	0.22 70	0.68 318	0.38 255	0.97 301	0.88 298	0.73 237	1.04 325	1.03 369	0.92 411	0.90 364	0.86 390	0.16 165	0.14 240	0.14 40	0.17 227	0.15 125	0.13 100

iResNet_ROB	0.52 309	0.21 152	0.53 288	0.37 84	0.21 52	0.61 278	0.29 99	1.51 460	1.32 438	0.90 341	1.02 315	0.80 302	0.62 295	0.76 307	0.43 244	0.16 165	0.12 150	0.13 23	0.09 9	0.15 125	0.18 246

pmcnn	1.23 456	0.29 328	0.96 418	0.40 173	0.23 108	0.95 391	0.69 421	1.16 378	1.28 434	1.67 460	2.33 462	11.15 510	0.86 398	0.93 380	0.88 396	0.15 119	0.12 150	0.12 4	0.10 25	0.15 125	0.15 166

SCV_C0	0.26 24	0.18 61	0.34 57	0.35 52	0.24 136	0.23 10	0.28 89	0.51 57	0.36 51	0.31 36	0.36 48	0.37 63	0.20 13	0.57 151	0.22 6	0.13 31	0.10 23	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70

StereoAnything_RVC	0.21 4	0.68 450	0.39 117	0.28 2	0.15 1	0.23 10	0.18 2	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.22 23	0.30 6	0.18 1	0.16 165	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 163	0.09 1

H2IRNET	0.37 138	0.20 119	0.33 42	0.38 112	0.25 168	0.27 40	0.23 35	0.59 91	0.72 200	0.39 71	0.90 260	0.74 277	0.55 255	0.52 110	0.43 244	0.15 119	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.13 100

DispNO	0.47 250	0.23 207	0.71 371	0.39 140	0.31 320	0.60 276	0.38 255	0.89 270	0.77 232	0.75 244	0.84 224	0.72 260	0.54 250	0.73 292	0.46 278	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.17 229

CoDeX	0.47 250	0.20 119	0.49 250	0.42 244	0.25 168	0.75 342	0.36 220	1.27 421	0.80 249	0.82 287	0.96 283	0.62 204	0.57 263	0.60 192	0.36 196	0.17 201	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.16 163	0.14 143

cc1	0.37 138	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.15 166

ffm	0.44 216	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

ff1	0.49 278	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	0.68 163	1.04 378	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 396	0.16 165	0.10 23	0.25 351	0.21 327	0.16 163	0.16 211

tt1	0.36 122	0.24 243	0.32 35	0.41 204	0.22 70	0.54 232	0.38 255	0.68 163	1.04 378	0.41 80	0.46 69	0.35 52	0.45 202	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.16 163	0.16 211

EKT-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.39 117	0.43 263	0.29 285	0.38 150	0.31 136	0.69 171	0.64 167	0.45 93	0.63 130	0.49 135	0.27 64	0.56 140	0.33 148	0.18 230	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.16 163	0.16 211

LL-Strereo	0.57 346	0.27 302	0.68 356	0.48 339	0.34 355	0.39 156	0.48 346	0.94 287	0.97 346	0.83 299	0.78 190	1.10 389	1.18 443	1.33 439	0.49 291	0.17 201	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.16 163	0.17 229

4D-IteraStereo	0.33 84	0.18 61	0.40 127	0.40 173	0.24 136	0.32 100	0.27 76	0.58 88	0.72 200	0.65 176	0.54 106	0.42 99	0.23 32	0.45 62	0.28 99	0.14 64	0.09 4	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.11 29

anonymousdsp2	0.35 104	0.20 119	0.43 166	0.37 84	0.24 136	0.48 207	0.31 136	0.86 256	0.65 172	0.55 127	0.50 84	0.50 137	0.34 133	0.56 140	0.31 126	0.14 64	0.10 23	0.14 40	0.10 25	0.16 163	0.14 143

anonymousa	0.49 278	0.20 119	0.42 156	0.38 112	0.23 108	0.91 383	0.35 199	0.75 216	0.62 149	0.85 307	1.54 433	1.06 377	0.66 324	0.51 104	0.43 244	0.16 165	0.13 209	0.19 220	0.21 327	0.16 163	0.14 143

Selective-RAFT	0.35 104	0.23 207	0.51 275	0.44 281	0.21 52	0.64 302	0.27 76	0.59 91	0.63 160	0.40 76	0.38 52	0.55 156	0.40 174	0.57 151	0.35 180	0.13 31	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.16 163	0.13 100

CroCo-Stereo Lap2	0.28 40	0.24 243	0.39 117	0.50 368	0.29 285	0.20 3	0.31 136	0.49 47	0.38 69	0.24 11	0.27 19	0.46 122	0.31 111	0.39 31	0.30 119	0.14 64	0.15 269	0.16 103	0.13 95	0.16 163	0.15 166

GLC_STEREO	0.29 50	0.19 88	0.27 16	0.44 281	0.19 19	0.31 89	0.26 62	0.47 42	0.43 91	0.37 57	0.47 75	0.41 90	0.23 32	0.50 98	0.34 163	0.14 64	0.18 335	0.19 220	0.16 179	0.16 163	0.13 100

PFNet+	0.40 181	0.19 88	0.49 250	0.39 140	0.25 168	0.28 54	0.23 35	0.64 133	0.70 189	0.85 307	0.79 199	0.64 213	0.35 136	0.72 287	0.34 163	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.20 306	0.16 163	0.20 300

NF-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.57 164	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

OCTAStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

PSM-softLoss	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

KMStereo	0.38 153	0.20 119	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.35 199	0.69 171	0.46 106	0.62 149	0.82 213	0.59 187	0.33 126	0.70 277	0.39 225	0.19 260	0.12 150	0.20 249	0.18 254	0.16 163	0.22 334

KYRaft	0.48 261	0.20 119	0.38 99	0.44 281	0.23 108	0.44 189	0.37 234	0.66 143	0.41 82	0.94 361	1.73 444	0.79 294	0.41 180	0.63 219	0.31 126	0.16 165	0.11 96	0.18 180	0.22 345	0.16 163	0.78 472

PFNet	0.42 199	0.18 61	0.58 311	0.43 263	0.24 136	0.43 184	0.32 155	0.74 210	0.78 239	1.00 385	0.74 169	0.68 239	0.39 169	0.72 287	0.37 211	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.15 148	0.16 163	0.13 100

RE-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

TVStereo	0.38 153	0.20 119	0.46 207	0.41 204	0.25 168	0.26 28	0.31 136	0.69 171	0.70 189	0.65 176	0.77 179	0.58 172	0.30 104	0.67 257	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.16 163	0.27 367

IRAFT_RVC	0.42 199	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.24 136	0.27 40	0.54 381	0.74 210	0.77 232	0.76 251	0.80 202	0.73 271	0.51 234	0.70 277	0.36 196	0.17 201	0.10 23	0.21 290	0.16 179	0.16 163	0.14 143

CroCo-Stereo	0.26 24	0.22 187	0.36 73	0.48 339	0.22 70	0.20 3	0.29 99	0.51 57	0.44 95	0.28 27	0.23 7	0.42 99	0.26 56	0.29 4	0.26 65	0.15 119	0.13 209	0.13 23	0.11 41	0.16 163	0.12 70
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
RAFT	0.45 226	0.22 187	0.45 190	0.47 333	0.26 208	0.54 232	0.47 338	0.66 143	0.58 144	0.80 267	0.82 213	0.94 346	0.57 263	0.75 303	0.34 163	0.17 201	0.15 269	0.22 304	0.20 306	0.16 163	0.12 70

GMM-Stereo	0.44 216	0.19 88	0.36 73	0.42 244	0.25 168	0.51 218	0.47 338	0.71 193	0.53 126	0.76 251	1.37 408	0.76 285	0.38 158	0.60 192	0.33 148	0.15 119	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.16 163	0.27 367

Prome-Stereo	0.46 235	0.19 88	0.35 66	0.44 281	0.26 208	0.40 160	0.45 327	0.68 163	0.44 95	0.96 369	1.84 450	0.59 187	0.67 327	0.61 200	0.32 136	0.14 64	0.11 96	0.16 103	0.14 123	0.16 163	0.29 380

SFCPSM	0.47 250	0.21 152	0.55 297	0.40 173	0.27 236	0.87 381	0.37 234	1.33 431	0.77 232	0.80 267	0.84 224	0.54 153	0.49 218	0.57 151	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.18 180	0.20 306	0.16 163	0.15 166

delet	0.55 328	0.24 243	0.55 297	0.44 281	0.33 346	1.07 414	0.50 355	1.00 310	0.86 285	0.85 307	0.96 283	0.90 337	0.63 301	0.83 337	0.74 369	0.18 230	0.18 335	0.20 249	0.21 327	0.16 163	0.15 166

GwcNet-RSSM	0.49 278	0.24 243	0.42 156	0.40 173	0.23 108	0.55 237	0.38 255	0.93 283	0.93 329	0.71 218	1.16 373	0.86 318	0.60 283	0.62 208	0.66 349	0.21 298	0.14 240	0.19 220	0.20 306	0.16 163	0.15 166

HI	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 387	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

CoSv	0.45 226	0.21 152	0.36 73	0.34 26	0.35 361	0.28 54	0.31 136	0.72 197	0.46 106	0.87 320	1.13 358	1.09 387	0.76 368	0.69 272	0.56 323	0.12 6	0.10 23	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

IGEV-RUCA	0.25 16	0.16 21	0.34 57	0.39 140	0.27 236	0.33 106	0.20 4	0.38 10	0.36 51	0.26 17	0.31 33	0.25 13	0.21 18	0.48 89	0.24 24	0.20 283	0.11 96	0.13 23	0.10 25	0.17 197	0.15 166

test_sample1	0.42 199	0.22 187	0.46 207	0.34 26	0.23 108	0.58 257	0.35 199	0.99 306	0.49 114	0.62 149	0.75 171	0.69 243	0.61 289	0.58 171	0.44 260	0.18 230	0.14 240	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.17 229

MyStereo07	0.32 74	0.22 187	0.34 57	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	0.72 197	0.37 64	0.37 57	0.34 42	0.32 27	0.31 111	0.59 186	0.27 82	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

MyStereo06	0.38 153	0.21 152	0.61 319	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.95 294	0.35 45	0.62 149	0.54 106	0.76 285	0.27 64	0.50 98	0.29 113	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo05	0.44 216	0.21 152	0.45 190	0.41 204	0.28 259	0.41 174	0.50 355	0.93 283	1.09 400	0.76 251	0.61 127	0.51 141	0.57 263	0.73 292	0.42 239	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.15 166

MyStereo04	0.44 216	0.22 187	0.44 178	0.42 244	0.28 259	0.40 160	0.50 355	1.00 310	1.08 398	0.62 149	0.58 121	0.55 156	0.57 263	0.71 282	0.44 260	0.14 64	0.13 209	0.18 180	0.17 227	0.17 197	0.16 211

11t1	0.36 122	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.22 70	0.62 286	0.29 99	0.69 171	0.43 91	0.60 140	0.53 104	0.53 149	0.48 215	0.56 140	0.40 232	0.18 230	0.14 240	0.16 103	0.13 95	0.17 197	0.17 229

plain	0.31 68	0.20 119	0.50 263	0.39 140	0.29 285	0.27 40	0.30 114	0.44 34	0.35 45	0.31 36	0.66 143	0.30 19	0.31 111	0.65 238	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.17 197	0.12 70

CBFPSM	0.59 360	0.22 187	1.31 454	0.38 112	0.27 236	1.12 422	0.65 408	0.79 235	0.82 262	0.80 267	0.81 209	1.35 427	0.87 401	0.67 257	0.76 371	0.16 165	0.15 269	0.15 78	0.16 179	0.17 197	0.22 334

knoymous	0.36 122	0.20 119	0.31 28	0.31 10	0.22 70	0.36 133	0.29 99	0.61 107	0.64 167	0.67 190	0.70 153	0.60 193	0.40 174	0.58 171	0.34 163	0.17 201	0.11 96	0.20 249	0.11 41	0.17 197	0.18 246

x	0.39 169	0.24 243	0.41 135	0.34 26	0.23 108	0.52 222	0.32 155	0.86 256	0.52 123	0.57 132	0.70 153	0.59 187	0.50 229	0.49 93	0.46 278	0.17 201	0.15 269	0.17 137	0.15 148	0.17 197	0.16 211

IER	0.46 235	0.23 207	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.69 320	0.35 199	0.80 238	0.66 175	0.83 299	0.94 271	0.75 279	0.77 374	0.60 192	0.42 239	0.17 201	0.14 240	0.17 137	0.17 227	0.17 197	0.15 166

NRIStereo	0.36 122	0.20 119	0.45 190	0.41 204	0.23 108	0.34 116	0.26 62	0.65 134	0.55 135	0.64 167	0.63 130	0.56 159	0.37 154	0.65 238	0.37 211	0.15 119	0.11 96	0.18 180	0.15 148	0.17 197	0.14 143

Pruner-Stereo	0.38 153	0.20 119	0.45 190	0.40 173	0.25 168	0.22 7	0.24 46	0.67 153	0.55 135	0.89 334	0.76 175	0.68 239	0.29 91	0.62 208	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.17 227	0.17 197	0.18 246

rafts_anoy	0.37 138	0.21 152	0.36 73	0.41 204	0.26 208	0.30 74	0.33 165	0.67 153	0.90 313	0.58 134	0.66 143	0.45 114	0.33 126	0.47 79	0.39 225	0.16 165	0.11 96	0.21 290	0.23 358	0.17 197	0.14 143

RALCasStereoNet	0.36 122	0.21 152	0.37 88	0.42 244	0.26 208	0.35 124	0.38 255	0.63 120	0.64 167	0.50 110	0.72 156	0.51 141	0.29 91	0.59 186	0.36 196	0.16 165	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.17 197	0.16 211

acv_ft	0.51 300	0.23 207	0.56 303	0.44 281	0.28 259	0.86 380	0.39 277	0.91 279	0.80 249	0.97 373	0.96 283	0.79 294	0.59 279	0.63 219	0.87 394	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166

HSM-Net_RVC	0.53 315	0.22 187	0.35 66	0.37 84	0.21 52	0.85 377	0.37 234	1.23 406	0.93 329	0.90 341	1.15 368	1.26 406	0.63 301	0.72 287	0.48 289	0.17 201	0.13 209	0.16 103	0.15 148	0.17 197	0.15 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 300	0.24 243	0.41 135	0.39 140	0.24 136	0.75 342	0.40 287	1.22 402	0.75 217	0.81 278	0.91 263	1.21 402	0.69 337	0.87 353	0.46 278	0.17 201	0.13 209	0.17 137	0.14 123	0.17 197	0.17 229

iResNet	0.49 278	0.29 328	0.79 400	0.42 244	0.21 52	0.61 278	0.40 287	0.82 243	0.99 355	0.87 320	1.12 352	0.69 243	0.53 239	0.78 318	0.51 302	0.15 119	0.11 96	0.14 40	0.12 65	0.17 197	0.15 166

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 89	0.27 302	0.45 190	0.36 68	0.25 168	0.48 207	0.30 114	0.58 88	0.90 313	0.42 85	0.36 48	0.30 19	0.29 91	0.49 93	0.30 119	0.16 165	0.14 240	0.18 180	0.15 148	0.18 219	0.15 166

SMFormer	0.51 300	0.23 207	0.62 322	0.34 26	0.20 38	0.62 286	0.34 176	1.21 394	1.02 368	0.81 278	1.01 307	0.71 251	0.65 318	0.84 342	0.55 321	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.18 246

ACVNet-DCA	0.35 104	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

xx1	0.39 169	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.67 153	1.06 389	0.41 80	0.50 84	0.65 226	0.53 239	0.57 151	0.25 37	0.16 165	0.10 23	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

1test111	0.36 122	0.23 207	0.33 42	0.41 204	0.22 70	0.55 237	0.38 255	0.85 252	0.54 130	0.41 80	0.50 84	0.34 43	0.49 218	0.55 130	0.45 268	0.16 165	0.10 23	0.19 220	0.13 95	0.18 219	0.17 229

MIF-Stereo (partial)	0.31 68	0.18 61	0.37 88	0.41 204	0.31 320	0.28 54	0.23 35	0.47 42	0.42 89	0.31 36	0.63 130	0.36 61	0.35 136	0.57 151	0.31 126	0.17 201	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.14 143

CASnet	0.30 63	0.20 119	0.33 42	0.41 204	0.16 5	0.26 28	0.24 46	0.52 66	0.53 126	0.52 118	0.54 106	0.39 74	0.24 39	0.40 35	0.26 65	0.14 64	0.10 23	0.22 304	0.18 254	0.18 219	0.11 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 104	0.24 243	0.48 239	0.41 204	0.26 208	0.35 124	0.24 46	0.67 153	0.44 95	0.54 125	0.51 92	0.66 231	0.25 44	0.66 246	0.30 119	0.14 64	0.12 150	0.23 323	0.20 306	0.18 219	0.13 100

gwcnet-sp	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

scenet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

ssnet	0.48 261	0.23 207	0.70 366	0.40 173	0.26 208	0.81 363	0.41 302	0.89 270	0.84 272	0.91 346	0.76 175	0.66 231	0.61 289	0.66 246	0.50 292	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.18 246

qqq	0.40 181	0.26 285	0.44 178	0.36 68	0.22 70	0.46 202	0.36 220	0.85 252	0.54 130	0.56 130	0.69 150	0.65 226	0.53 239	0.55 130	0.45 268	0.17 201	0.16 300	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.17 229

BUS	0.45 226	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.70 325	0.34 176	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.65 226	0.49 218	0.64 231	0.51 302	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

CRFU-Net	0.57 346	0.27 302	0.57 307	0.46 324	0.30 299	1.20 433	0.52 373	1.10 348	0.56 141	1.00 385	0.98 297	1.06 377	0.79 381	0.81 326	0.71 363	0.21 298	0.19 349	0.18 180	0.16 179	0.18 219	0.19 278

test_5	0.43 209	0.24 243	0.43 166	0.52 396	0.28 259	0.28 54	0.42 311	0.72 197	0.82 262	0.62 149	0.91 263	0.72 260	0.55 255	0.79 322	0.35 180	0.14 64	0.11 96	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.16 211

BSDual-CNN	0.46 235	0.25 266	0.43 166	0.45 303	0.28 259	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.76 225	0.75 244	0.80 202	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

hknet	0.49 278	0.25 266	0.51 275	0.45 303	0.29 285	0.77 348	0.40 287	0.94 287	0.83 267	0.75 244	0.80 202	0.97 352	0.61 289	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.14 240	0.22 304	0.19 282	0.18 219	0.18 246

psmg	0.49 278	0.25 266	0.43 166	0.41 204	0.28 259	0.85 377	0.43 315	0.99 306	0.76 225	0.91 346	0.94 271	0.76 285	0.54 250	0.64 231	0.43 244	0.20 283	0.15 269	0.20 249	0.20 306	0.18 219	0.18 246

CSP-Net	0.56 339	0.27 302	0.49 250	0.41 204	0.28 259	1.22 435	0.50 355	1.23 406	0.72 200	0.95 368	0.95 279	0.89 333	0.62 295	0.83 337	0.62 338	0.26 367	0.17 319	0.17 137	0.17 227	0.18 219	0.17 229

GwcNet-ADL	0.44 216	0.22 187	0.48 239	0.45 303	0.30 299	0.40 160	0.37 234	0.92 281	0.97 346	0.71 218	0.78 190	0.61 198	0.42 182	0.62 208	0.50 292	0.19 260	0.14 240	0.15 78	0.14 123	0.18 219	0.18 246

GANet-ADL	0.42 199	0.25 266	0.45 190	0.43 263	0.29 285	0.54 232	0.35 199	0.89 270	0.86 285	0.63 157	0.72 156	0.68 239	0.42 182	0.52 110	0.41 235	0.21 298	0.14 240	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.19 278

PSM-AAD	0.48 261	0.20 119	0.37 88	0.43 263	0.23 108	0.56 250	0.50 355	0.65 134	0.70 189	1.07 409	1.12 352	0.58 172	0.92 411	0.61 200	0.32 136	0.15 119	0.11 96	0.25 351	0.26 393	0.18 219	0.43 442

RAFT_R40	0.40 181	0.19 88	0.44 178	0.43 263	0.25 168	0.23 10	0.26 62	0.67 153	0.67 178	0.98 378	0.78 190	0.72 260	0.43 188	0.76 307	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.18 219	0.14 143

GES	0.44 216	0.23 207	0.57 307	0.40 173	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.96 298	0.68 183	0.74 242	0.83 219	0.47 125	0.48 215	0.67 257	0.43 244	0.22 322	0.16 300	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.23 340

222	1.18 453	0.22 187	0.44 178	0.37 84	0.22 70	0.79 355	0.37 234	1.31 428	0.89 311	0.92 354	1.08 341	0.72 260	0.71 354	0.66 246	13.89 509	0.20 283	0.15 269	0.17 137	0.16 179	0.18 219	0.19 278

test_xeample	1.01 433	0.21 152	0.42 156	0.35 52	0.21 52	0.71 330	0.39 277	1.23 406	0.86 285	0.81 278	1.04 325	0.69 243	0.61 289	0.69 272	10.93 506	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.17 227	0.18 219	0.17 229

RAFT + AFF	0.53 315	0.29 328	0.75 388	0.51 384	0.32 336	0.63 295	0.60 398	1.00 310	0.91 318	0.78 261	0.87 244	0.83 307	0.58 272	0.80 323	0.47 285	0.17 201	0.20 358	0.23 323	0.22 345	0.18 219	0.18 246

FENet	0.42 199	0.22 187	0.38 99	0.39 140	0.24 136	0.55 237	0.32 155	0.79 235	0.70 189	0.71 218	0.72 156	0.63 206	0.57 263	0.62 208	0.44 260	0.19 260	0.13 209	0.19 220	0.17 227	0.18 219	0.19 278

ac_64	0.52 309	0.22 187	0.50 263	0.45 303	0.28 259	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.61 148	0.91 346	0.83 219	1.07 382	0.68 333	0.74 299	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.18 219	0.15 166

ACVNet	0.46 235	0.23 207	0.36 73	0.39 140	0.28 259	0.58 257	0.40 287	0.87 263	0.80 249	0.64 167	0.96 283	0.79 294	0.60 283	0.63 219	0.67 352	0.17 201	0.15 269	0.16 103	0.15 148	0.18 219	0.15 166

GANet-RSSM	0.47 250	0.21 152	0.37 88	0.38 112	0.25 168	0.58 257	0.36 220	1.07 339	0.78 239	0.68 196	1.01 307	0.86 318	0.67 327	0.62 208	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.18 180	0.18 254	0.18 219	0.17 229

AANet_RVC	0.57 346	0.32 345	0.54 292	0.45 303	0.27 236	0.57 255	0.48 346	1.00 310	1.28 434	0.86 313	1.33 403	0.87 324	0.58 272	1.07 407	0.75 370	0.18 230	0.12 150	0.15 78	0.13 95	0.18 219	0.18 246

iResNetv2_ROB	0.52 309	0.27 302	0.69 362	0.38 112	0.25 168	0.62 286	0.35 199	1.17 383	1.01 365	0.99 380	1.06 335	0.88 329	0.67 327	0.66 246	0.39 225	0.19 260	0.13 209	0.15 78	0.11 41	0.18 219	0.16 211

DN-CSS_ROB	0.43 209	0.26 285	0.62 322	0.40 173	0.29 285	0.44 189	0.27 76	0.77 226	0.75 217	0.72 230	1.09 345	0.48 130	0.43 188	0.69 272	0.37 211	0.15 119	0.12 150	0.21 290	0.19 282	0.18 219	0.16 211

rvit_stereo_0081	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

rvit_stereo_0082	0.32 74	0.24 243	0.47 219	0.43 263	0.26 208	0.30 74	0.37 234	0.42 24	0.55 135	0.36 52	0.40 54	0.39 74	0.35 136	0.43 50	0.33 148	0.22 322	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.19 253	0.13 100

rvit_stereo_ft	0.33 84	0.25 266	0.47 219	0.52 396	0.32 336	0.33 106	0.47 338	0.49 47	0.50 118	0.34 46	0.41 56	0.41 90	0.32 116	0.48 89	0.34 163	0.22 322	0.14 240	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.14 143

test_sample2	0.42 199	0.22 187	0.43 166	0.33 20	0.21 52	0.58 257	0.39 277	0.95 294	0.67 178	0.63 157	0.77 179	0.69 243	0.57 263	0.61 200	0.38 219	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.16 179	0.19 253	0.18 246

MyStereo8	0.40 181	0.20 119	0.54 292	0.41 204	0.29 285	0.53 228	0.29 99	0.65 134	0.49 114	0.71 218	0.98 297	0.58 172	0.43 188	0.50 98	0.51 302	0.15 119	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.19 253	0.19 278

riskmin	0.38 153	0.20 119	0.39 117	0.32 15	0.23 108	0.53 228	0.30 114	0.63 120	0.80 249	0.49 107	0.56 114	0.73 271	0.58 272	0.55 130	0.36 196	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.13 95	0.19 253	0.20 300

AAGNet	1.43 467	0.20 119	0.48 239	0.44 281	0.25 168	0.29 65	0.31 136	0.65 134	0.68 183	0.97 373	0.86 237	0.67 238	0.62 295	0.64 231	20.63 513	0.16 165	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.19 253	0.12 70

SST-Stereo	0.40 181	0.19 88	0.45 190	0.42 244	0.25 168	0.25 25	0.21 15	0.66 143	0.47 111	1.08 413	0.79 199	0.72 260	0.43 188	0.77 314	0.35 180	0.16 165	0.11 96	0.20 249	0.16 179	0.19 253	0.15 166

DeepStereo_RVC	0.36 122	0.21 152	0.47 219	0.40 173	0.24 136	0.26 28	0.22 22	0.60 101	0.38 69	0.69 205	0.67 147	0.57 164	0.51 234	0.56 140	0.39 225	0.16 165	0.12 150	0.18 180	0.15 148	0.19 253	0.18 246

ICVP	0.46 235	0.25 266	0.38 99	0.48 339	0.28 259	0.58 257	0.43 315	1.00 310	0.70 189	0.67 190	0.95 279	0.75 279	0.55 255	0.53 119	0.54 316	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.17 227	0.19 253	0.20 300
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 433	0.22 187	0.43 166	0.36 68	0.21 52	0.82 371	0.36 220	1.32 429	0.88 298	0.71 218	0.94 271	0.97 352	0.63 301	0.64 231	10.58 505	0.20 283	0.16 300	0.18 180	0.17 227	0.19 253	0.19 278

UPFNet	0.53 315	0.24 243	0.51 275	0.45 303	0.38 380	0.84 376	0.49 352	0.99 306	0.75 217	0.87 320	0.88 252	0.86 318	0.64 312	0.80 323	0.71 363	0.20 283	0.20 358	0.20 249	0.20 306	0.19 253	0.15 166

HGLStereo	0.56 339	0.28 316	0.57 307	0.50 368	0.37 371	0.80 358	0.45 327	1.02 320	0.78 239	0.86 313	1.14 363	0.89 333	0.82 389	0.76 307	0.73 366	0.21 298	0.20 358	0.19 220	0.18 254	0.19 253	0.21 318

DMCA	0.45 226	0.26 285	0.50 263	0.38 112	0.28 259	0.51 218	0.34 176	0.93 283	0.68 183	0.75 244	0.83 219	0.79 294	0.53 239	0.51 104	0.54 316	0.21 298	0.16 300	0.21 290	0.16 179	0.19 253	0.21 318

HITNet	0.41 192	0.26 285	0.45 190	0.33 20	0.17 8	0.63 295	0.30 114	0.93 283	0.64 167	0.71 218	0.82 213	0.64 213	0.52 236	0.59 186	0.43 244	0.14 64	0.10 23	0.15 78	0.13 95	0.19 253	0.12 70
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
LE_ROB	4.42 502	0.24 243	2.75 486	0.42 244	0.23 108	1.57 459	0.90 453	1.71 474	17.88 516	16.56 518	4.88 502	5.17 498	18.85 518	1.63 460	14.62 510	0.17 201	0.14 240	0.16 103	0.16 179	0.19 253	0.17 229

rvit_stereo_0083	0.34 89	0.24 243	0.50 263	0.44 281	0.27 236	0.34 116	0.35 199	0.45 37	0.62 149	0.37 57	0.47 75	0.42 99	0.35 136	0.40 35	0.36 196	0.22 322	0.20 358	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.14 143

rvit_stereo_0081_aga	0.31 68	0.28 316	0.44 178	0.42 244	0.29 285	0.34 116	0.31 136	0.44 34	0.40 78	0.39 71	0.44 62	0.40 84	0.32 116	0.42 46	0.29 113	0.23 336	0.17 319	0.19 220	0.16 179	0.20 269	0.15 166

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 199	0.20 119	0.74 384	0.38 112	0.43 407	0.39 156	0.26 62	0.94 287	0.49 114	0.53 121	0.77 179	0.93 344	0.45 202	0.63 219	0.24 24	0.16 165	0.10 23	0.17 137	0.18 254	0.20 269	0.20 300

mmm	0.44 216	0.27 302	0.46 207	0.38 112	0.24 136	0.61 278	0.35 199	0.94 287	0.53 126	0.72 230	1.05 329	0.63 206	0.50 229	0.57 151	0.45 268	0.18 230	0.15 269	0.23 323	0.20 306	0.20 269	0.18 246

1111x	0.55 328	0.22 187	0.46 207	0.38 112	0.20 38	0.66 312	0.43 315	1.23 406	0.99 355	0.71 218	0.99 302	0.95 348	0.69 337	0.90 364	1.08 432	0.18 230	0.17 319	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.18 246

iinet-f	0.67 374	0.26 285	2.15 481	0.39 140	0.31 320	1.19 432	0.56 390	0.84 249	0.84 272	0.80 267	1.17 375	1.05 375	0.84 395	0.71 282	1.21 443	0.20 283	0.18 335	0.17 137	0.15 148	0.20 269	0.20 300

ssnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.56 303	0.43 263	0.29 285	0.95 391	0.59 396	1.13 360	0.99 355	0.93 358	0.80 202	0.99 356	0.64 312	0.82 329	0.94 412	0.25 357	0.22 374	0.23 323	0.24 373	0.20 269	0.19 278

DAS	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.82 329	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

SepStereo	0.51 300	0.25 266	0.60 317	0.48 339	0.31 320	0.58 257	0.41 302	0.83 246	0.97 346	0.89 334	1.12 352	0.70 247	0.75 365	0.93 380	0.43 244	0.17 201	0.13 209	0.18 180	0.15 148	0.20 269	0.18 246

Patchmatch Stereo++	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166
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	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.56 140	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo_v2	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.31 136	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.57 151	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

ROB_FTStereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.25 25	0.21 15	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.57 151	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

HUI-Stereo	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.60 101	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.50 98	0.35 180	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iGMRVC	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.30 114	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

iRAFT	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.22 22	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.58 172	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

RAFT-IKP	0.35 104	0.23 207	0.47 219	0.41 204	0.22 70	0.24 16	0.28 89	0.59 91	0.36 51	0.63 157	0.73 160	0.57 164	0.38 158	0.58 171	0.36 196	0.18 230	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.20 269	0.15 166

MMNet	0.55 328	0.25 266	0.61 319	0.43 263	0.34 355	1.07 414	0.39 277	0.87 263	0.91 318	0.91 346	0.93 270	0.86 318	0.76 368	0.81 326	0.76 371	0.15 119	0.14 240	0.18 180	0.19 282	0.20 269	0.16 211

UNet	0.54 326	0.26 285	0.66 348	0.44 281	0.40 389	0.99 400	0.41 302	0.98 304	0.75 217	0.83 299	0.89 256	1.04 371	0.72 358	0.73 292	0.62 338	0.19 260	0.14 240	0.20 249	0.17 227	0.20 269	0.17 229

PSMNet-RSSM	0.48 261	0.22 187	0.38 99	0.42 244	0.25 168	0.50 214	0.37 234	1.10 348	0.77 232	0.70 211	1.06 335	0.84 311	0.64 312	0.62 208	0.47 285	0.23 336	0.15 269	0.23 323	0.25 382	0.20 269	0.19 278

StereoDRNet-Refined	0.58 353	0.32 345	0.54 292	0.46 324	0.30 299	0.96 394	0.40 287	1.00 310	0.94 336	1.12 420	1.08 341	0.96 350	0.67 327	0.90 364	0.89 406	0.17 201	0.13 209	0.22 304	0.21 327	0.20 269	0.19 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_3	0.47 250	0.34 358	0.77 398	0.54 408	0.31 320	0.49 211	0.47 338	0.63 120	0.79 247	0.65 176	0.59 122	0.64 213	0.50 229	0.65 238	0.39 225	0.29 390	0.27 413	0.29 395	0.28 404	0.21 290	0.20 300

ACV-stereo	0.62 366	0.34 358	1.00 422	0.43 263	0.31 320	1.20 433	0.40 287	0.75 216	0.83 267	0.64 167	0.77 179	2.10 465	1.03 428	0.81 326	0.64 344	0.21 298	0.17 319	0.18 180	0.18 254	0.21 290	0.21 318

test_sample4	0.47 250	0.26 285	0.50 263	0.35 52	0.22 70	0.69 320	0.38 255	1.15 372	0.81 257	0.78 261	0.82 213	0.62 204	0.53 239	0.63 219	0.44 260	0.21 298	0.15 269	0.21 290	0.19 282	0.21 290	0.19 278

test_sample3	0.46 235	0.25 266	0.50 263	0.35 52	0.23 108	0.69 320	0.37 234	1.15 372	0.81 257	0.75 244	0.79 199	0.66 231	0.49 218	0.63 219	0.46 278	0.21 298	0.15 269	0.20 249	0.19 282	0.21 290	0.19 278

CAS++	0.32 74	0.24 243	0.36 73	0.37 84	0.26 208	0.28 54	0.23 35	0.87 263	0.50 118	0.47 103	0.45 64	0.26 14	0.21 18	0.49 93	0.24 24	0.23 336	0.19 349	0.22 304	0.17 227	0.21 290	0.16 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 369	0.30 336	0.73 379	0.45 303	0.34 355	1.17 429	0.49 352	0.86 256	0.98 350	1.02 392	1.36 405	1.29 410	0.85 396	0.76 307	0.81 381	0.21 298	0.23 384	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.20 300

ToySt	0.49 278	0.27 302	0.75 388	0.40 173	0.27 236	0.64 302	0.49 352	0.84 249	0.77 232	0.60 140	0.83 219	0.88 329	0.66 324	0.70 277	0.56 323	0.16 165	0.17 319	0.21 290	0.20 306	0.21 290	0.19 278

AASNet	0.53 315	0.25 266	0.52 280	0.49 354	0.32 336	0.74 339	0.40 287	1.50 457	0.86 285	0.86 313	0.92 267	0.64 213	0.59 279	0.59 186	0.79 376	0.23 336	0.19 349	0.20 249	0.16 179	0.21 290	0.19 278

ADLNet2	0.55 328	0.25 266	0.65 342	0.47 333	0.30 299	0.83 373	0.50 355	1.05 332	0.95 342	0.80 267	0.98 297	0.99 356	0.69 337	0.77 314	0.73 366	0.20 283	0.16 300	0.17 137	0.18 254	0.21 290	0.21 318

LCNet	0.41 192	0.20 119	0.32 35	0.44 281	0.24 136	0.47 205	0.29 99	0.67 153	0.53 126	0.72 230	1.03 319	0.66 231	0.60 283	0.58 171	0.34 163	0.14 64	0.10 23	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.36 416

CRE-IMP	0.36 122	0.23 207	0.49 250	0.42 244	0.24 136	0.41 174	0.21 15	0.57 82	0.41 82	0.65 176	0.72 156	0.53 149	0.37 154	0.61 200	0.38 219	0.17 201	0.11 96	0.19 220	0.15 148	0.21 290	0.18 246

GEStereo_RVC	0.55 328	0.29 328	0.63 331	0.49 354	0.31 320	0.70 325	0.54 381	1.22 402	0.92 323	0.82 287	0.85 234	0.85 313	0.63 301	0.90 364	0.65 346	0.24 347	0.16 300	0.19 220	0.16 179	0.21 290	0.22 334

RALAANet	0.38 153	0.23 207	0.48 239	0.42 244	0.29 285	0.35 124	0.25 53	0.86 256	0.64 167	0.67 190	0.65 136	0.60 193	0.29 91	0.60 192	0.34 163	0.15 119	0.12 150	0.17 137	0.15 148	0.21 290	0.13 100

sCroCo_RVC	0.35 104	0.28 316	0.69 362	0.51 384	0.39 384	0.41 174	0.31 136	0.49 47	0.45 102	0.31 36	0.48 77	0.38 71	0.32 116	0.46 72	0.32 136	0.21 298	0.22 374	0.19 220	0.19 282	0.21 290	0.20 300

ADLNet	0.55 328	0.27 302	0.51 275	0.44 281	0.35 361	0.78 352	0.46 331	1.08 343	0.86 285	0.99 380	0.98 297	0.92 342	0.63 301	0.69 272	0.81 381	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318

HCRNet	0.44 216	0.34 358	0.41 135	0.53 402	0.26 208	0.53 228	0.29 99	0.83 246	0.63 160	0.71 218	0.81 209	0.77 291	0.50 229	0.66 246	0.36 196	0.24 347	0.16 300	0.24 338	0.20 306	0.21 290	0.18 246

psm_up	0.55 328	0.26 285	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.65 309	0.56 390	1.04 327	0.82 262	0.82 287	0.88 252	1.01 362	0.94 417	0.74 299	0.61 336	0.21 298	0.25 400	0.26 367	0.23 358	0.21 290	0.20 300

DSFCA	0.55 328	0.25 266	0.62 322	0.40 173	0.36 365	0.74 339	0.52 373	1.04 327	0.82 262	1.06 406	0.84 224	0.89 333	0.63 301	0.99 390	0.58 326	0.25 357	0.21 368	0.21 290	0.21 327	0.21 290	0.19 278

CFNet	0.51 300	0.29 328	0.46 207	0.41 204	0.27 236	0.70 325	0.32 155	1.13 360	1.00 361	0.72 230	1.07 338	0.85 313	0.60 283	0.76 307	0.52 309	0.19 260	0.14 240	0.23 323	0.23 358	0.21 290	0.16 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 315	0.32 345	0.64 336	0.44 281	0.30 299	0.66 312	0.44 324	1.04 327	0.88 298	0.91 346	0.91 263	0.99 356	0.60 283	0.68 267	0.60 334	0.21 298	0.17 319	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.21 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 353	0.28 316	0.47 219	0.49 354	0.32 336	0.77 348	0.50 355	0.99 306	0.92 323	1.04 401	1.14 363	1.21 402	0.69 337	0.88 356	0.69 356	0.20 283	0.20 358	0.22 304	0.22 345	0.21 290	0.18 246

rvit_0105_6	0.38 153	0.28 316	0.64 336	0.50 368	0.30 299	0.39 156	0.38 255	0.51 57	0.67 178	0.40 76	0.45 64	0.50 137	0.41 180	0.54 125	0.36 196	0.27 375	0.26 406	0.24 338	0.21 327	0.22 311	0.16 211

rvit_0105_5	0.42 199	0.31 341	0.73 379	0.50 368	0.29 285	0.44 189	0.42 311	0.61 107	0.74 214	0.51 113	0.51 92	0.60 193	0.47 210	0.57 151	0.38 219	0.27 375	0.25 400	0.25 351	0.23 358	0.22 311	0.18 246

ITSA-stereo	0.53 315	0.28 316	0.52 280	0.40 173	0.23 108	0.56 250	0.34 176	1.24 413	1.24 424	0.80 267	0.81 209	0.72 260	0.58 272	0.82 329	0.65 346	0.21 298	0.17 319	0.23 323	0.21 327	0.22 311	0.26 358

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 261	0.21 152	1.26 450	0.39 140	0.51 434	0.28 54	0.30 114	1.25 417	0.44 95	0.68 196	1.11 348	0.86 318	0.33 126	0.67 257	0.27 82	0.15 119	0.11 96	0.17 137	0.20 306	0.22 311	0.24 346

rvit_stereo_0080	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

test_sample5	0.47 250	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.77 257	0.94 271	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

DualNet	0.48 261	0.26 285	0.49 250	0.36 68	0.22 70	0.64 302	0.39 277	1.13 360	0.81 257	0.80 267	1.03 319	0.64 213	0.54 250	0.65 238	0.43 244	0.21 298	0.16 300	0.22 304	0.20 306	0.22 311	0.20 300

mmx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 396	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

whm_eth	0.31 68	0.25 266	0.40 127	0.39 140	0.28 259	0.27 40	0.46 331	0.49 47	0.44 95	0.35 50	0.42 59	0.40 84	0.28 77	0.41 41	0.33 148	0.22 322	0.17 319	0.17 137	0.16 179	0.22 311	0.15 166

xxx	0.53 315	0.26 285	0.49 250	0.37 84	0.25 168	0.55 237	0.37 234	1.16 378	1.03 373	0.73 237	0.96 283	0.71 251	0.53 239	1.01 394	0.88 396	0.20 283	0.15 269	0.25 351	0.21 327	0.22 311	0.20 300

CASS	0.45 226	0.27 302	0.42 156	0.48 339	0.22 70	0.61 278	0.34 176	0.97 301	0.62 149	0.71 218	0.85 234	0.61 198	0.55 255	0.57 151	0.41 235	0.29 390	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.22 311	0.28 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 368	0.28 316	0.99 421	0.40 173	0.30 299	1.03 407	0.56 390	1.10 348	0.99 355	0.97 373	1.22 383	1.06 377	0.69 337	1.07 407	0.95 415	0.19 260	0.11 96	0.16 103	0.13 95	0.22 311	0.21 318

NINENet	0.50 293	0.29 328	0.51 275	0.45 303	0.32 336	0.70 325	0.34 176	1.10 348	0.88 298	0.80 267	0.94 271	0.65 226	0.49 218	0.73 292	0.51 302	0.22 322	0.20 358	0.25 351	0.18 254	0.22 311	0.21 318

dd	0.43 209	0.38 385	0.55 297	0.44 281	0.25 168	0.47 205	0.38 255	0.70 185	1.05 382	0.59 136	0.65 136	0.42 99	0.39 169	0.66 246	0.50 292	0.24 347	0.15 269	0.21 290	0.15 148	0.22 311	0.18 246

PSMNet-ADL	0.48 261	0.27 302	0.40 127	0.48 339	0.30 299	0.68 318	0.37 234	0.90 275	0.80 249	0.61 147	0.80 202	0.92 342	0.62 295	0.72 287	0.63 341	0.23 336	0.18 335	0.18 180	0.20 306	0.22 311	0.20 300

TestStereo	0.38 153	0.31 341	0.40 127	0.45 303	0.20 38	0.40 160	0.37 234	0.66 143	0.65 172	0.53 121	0.78 190	0.47 125	0.40 174	0.55 130	0.37 211	0.18 230	0.13 209	0.20 249	0.15 148	0.22 311	0.13 100

ADCRef	0.80 403	0.43 401	1.32 456	0.50 368	0.45 418	1.07 414	0.51 370	1.07 339	0.98 350	1.17 425	1.42 417	0.87 324	0.91 407	0.85 349	3.19 483	0.18 230	0.16 300	0.23 323	0.23 358	0.22 311	0.21 318

rvit_0105_4	0.41 192	0.29 328	0.71 371	0.50 368	0.29 285	0.41 174	0.41 302	0.55 76	0.73 207	0.45 93	0.48 77	0.55 156	0.44 197	0.57 151	0.36 196	0.28 383	0.26 406	0.25 351	0.22 345	0.23 328	0.18 246

rvit_105_1	0.54 326	0.40 393	0.76 393	0.58 422	0.37 371	0.59 270	0.68 416	0.70 185	0.94 336	0.82 287	0.69 150	0.73 271	0.58 272	0.78 318	0.54 316	0.32 411	0.29 422	0.31 404	0.34 429	0.23 328	0.20 300

test_sample6	0.49 278	0.26 285	0.50 263	0.37 84	0.22 70	0.63 295	0.40 287	1.12 358	0.83 267	0.80 267	1.03 319	0.66 231	0.55 255	0.67 257	0.46 278	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.22 345	0.23 328	0.21 318

AACVNet	0.50 293	0.23 207	0.49 250	0.46 324	0.29 285	0.52 222	0.38 255	0.90 275	0.55 135	0.81 278	1.03 319	1.00 359	0.70 350	0.83 337	0.54 316	0.21 298	0.18 335	0.24 338	0.18 254	0.23 328	0.20 300

LMCR-Stereo	0.53 315	0.30 336	0.53 288	0.58 422	0.30 299	0.83 373	0.36 220	1.19 388	0.76 225	0.88 330	1.04 325	0.56 159	0.62 295	0.82 329	0.67 352	0.19 260	0.15 269	0.19 220	0.14 123	0.23 328	0.17 229

Anonymous3	0.46 235	0.34 358	0.86 410	0.50 368	0.37 371	0.81 363	0.50 355	0.72 197	0.65 172	0.51 113	0.65 136	0.45 114	0.45 202	0.64 231	0.38 219	0.24 347	0.24 392	0.22 304	0.21 327	0.23 328	0.23 340

Syn2CoEx	0.71 385	0.51 422	0.95 416	0.64 439	0.45 418	0.91 383	0.53 377	1.48 454	1.13 405	0.93 358	1.35 404	1.02 367	0.99 424	0.92 374	0.80 378	0.30 397	0.27 413	0.28 387	0.24 373	0.23 328	0.24 346

GwcNet	0.69 379	0.36 369	1.10 431	0.51 384	0.42 402	1.08 418	0.50 355	1.21 394	1.16 409	1.00 385	1.37 408	1.06 377	0.79 381	0.92 374	0.94 412	0.25 357	0.24 392	0.24 338	0.22 345	0.23 328	0.26 358

CFNet-ft	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

MSMDNet	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.96 298	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.20 249	0.16 179	0.23 328	0.19 278

CFNet_RVC	0.48 261	0.23 207	0.36 73	0.40 173	0.26 208	0.64 302	0.37 234	0.87 263	0.85 280	0.64 167	1.00 304	1.01 362	0.64 312	0.61 200	0.53 312	0.23 336	0.15 269	0.24 338	0.21 327	0.23 328	0.18 246

AdaStereo	0.50 293	0.32 345	0.47 219	0.48 339	0.25 168	0.67 316	0.32 155	1.17 383	0.88 298	0.75 244	0.99 302	0.75 279	0.49 218	0.67 257	0.46 278	0.27 375	0.12 150	0.28 387	0.18 254	0.23 328	0.18 246
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.
NaN_ROB	0.69 379	0.44 405	0.69 362	0.51 384	0.33 346	0.97 395	1.06 464	1.22 402	1.19 415	1.24 435	0.96 283	1.08 384	0.78 379	1.20 423	0.67 352	0.24 347	0.30 426	0.23 323	0.24 373	0.23 328	0.25 353

ttt	0.51 300	0.25 266	0.43 166	0.38 112	0.24 136	0.65 309	0.38 255	1.18 386	1.05 382	0.72 230	1.08 341	0.63 206	0.49 218	0.84 342	0.59 331	0.24 347	0.21 368	0.22 304	0.20 306	0.24 341	0.24 346

PCWNet_CMD	0.48 261	0.24 243	0.52 280	0.39 140	0.27 236	0.63 295	0.30 114	0.95 294	0.96 343	0.86 313	1.07 338	0.79 294	0.44 197	0.57 151	0.43 244	0.17 201	0.12 150	0.21 290	0.16 179	0.24 341	0.19 278

CFNet_pseudo	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.30 114	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.03 319	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

GMStereo	0.39 169	0.37 375	0.54 292	0.40 173	0.26 208	0.42 181	0.36 220	0.59 91	1.04 378	0.55 127	0.51 92	0.37 63	0.35 136	0.54 125	0.41 235	0.19 260	0.13 209	0.16 103	0.17 227	0.24 341	0.18 246
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 328	0.37 375	0.76 393	0.44 281	0.31 320	0.60 276	0.44 324	0.96 298	0.86 285	0.99 380	0.90 260	0.96 350	0.58 272	0.71 282	0.61 336	0.25 357	0.23 384	0.26 367	0.32 424	0.24 341	0.23 340

BEATNet_4x	0.46 235	0.32 345	0.56 303	0.37 84	0.19 19	0.63 295	0.35 199	1.01 317	0.72 200	0.77 257	0.83 219	0.70 247	0.59 279	0.68 267	0.53 312	0.16 165	0.12 150	0.16 103	0.14 123	0.24 341	0.16 211

ccs_rob	0.46 235	0.24 243	0.52 280	0.37 84	0.27 236	0.58 257	0.31 136	0.86 256	0.88 298	0.82 287	1.02 315	0.75 279	0.47 210	0.58 171	0.44 260	0.17 201	0.12 150	0.24 338	0.16 179	0.24 341	0.19 278

DISCO	0.70 381	0.26 285	0.68 356	0.44 281	0.31 320	1.14 424	0.51 370	1.23 406	1.23 422	0.81 278	1.05 329	1.50 441	0.85 396	1.82 469	1.03 426	0.19 260	0.15 269	0.18 180	0.16 179	0.24 341	0.23 340

DDVS	0.52 309	0.30 336	0.56 303	0.41 204	0.31 320	0.71 330	0.34 176	0.91 279	0.67 178	0.85 307	0.89 256	1.12 393	0.46 206	0.86 351	0.60 334	0.22 322	0.16 300	0.22 304	0.18 254	0.25 349	0.26 358

DCVSM-stereo	0.49 278	0.27 302	0.53 288	0.39 140	0.29 285	0.51 218	0.26 62	0.75 216	0.75 217	1.11 419	0.75 171	1.05 375	0.72 358	0.60 192	0.47 285	0.20 283	0.19 349	0.24 338	0.20 306	0.25 349	0.30 387

UCFNet_RVC	0.49 278	0.26 285	0.35 66	0.39 140	0.26 208	0.64 302	0.36 220	1.15 372	0.84 272	0.67 190	0.88 252	0.88 329	0.59 279	0.58 171	0.45 268	0.24 347	0.17 319	0.27 379	0.27 399	0.25 349	0.23 340

DRN-Test	0.66 373	0.32 345	0.66 348	0.50 368	0.39 384	1.15 426	0.61 403	1.49 456	1.01 365	1.12 420	1.08 341	1.06 377	0.69 337	0.77 314	0.94 412	0.23 336	0.17 319	0.26 367	0.25 382	0.25 349	0.21 318

MDST_ROB	0.91 425	0.27 302	0.85 405	0.63 438	0.41 396	2.53 479	0.71 431	1.60 467	1.13 405	2.83 488	1.73 444	0.97 352	0.69 337	1.61 457	0.73 366	0.25 357	0.22 374	0.32 409	0.28 404	0.25 349	0.24 346

SGM_RVC	0.97 430	0.28 316	0.41 135	0.39 140	0.22 70	1.55 457	0.73 433	1.51 460	1.25 429	2.25 478	1.92 453	2.58 475	1.56 464	2.02 477	1.19 442	0.27 375	0.27 413	0.27 379	0.25 382	0.25 349	0.25 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.42 199	0.28 316	0.45 190	0.49 354	0.28 259	0.38 150	0.38 255	0.72 197	0.62 149	0.44 91	1.14 363	0.54 153	0.39 169	0.56 140	0.34 163	0.21 298	0.24 392	0.25 351	0.24 373	0.26 355	0.16 211

CFNet_ucs	0.50 293	0.24 243	0.55 297	0.38 112	0.31 320	0.58 257	0.33 165	0.98 304	0.93 329	0.88 330	1.19 381	0.80 302	0.49 218	0.63 219	0.43 244	0.21 298	0.15 269	0.26 367	0.18 254	0.26 355	0.22 334

Wz-Net-LNSev	0.71 385	0.51 422	1.36 462	0.50 368	0.41 396	1.15 426	0.69 421	1.21 394	1.07 395	1.02 392	1.12 352	1.08 384	0.87 401	0.89 362	0.89 406	0.24 347	0.22 374	0.21 290	0.19 282	0.26 355	0.26 358

DMCA-RVC	0.51 300	0.30 336	0.59 312	0.50 368	0.32 336	0.54 232	0.38 255	0.86 256	0.68 183	0.94 361	0.86 237	0.91 339	0.68 333	0.70 277	0.59 331	0.23 336	0.18 335	0.31 404	0.23 358	0.26 355	0.19 278

FADNet-RVC-Resample	0.56 339	0.33 353	1.16 437	0.49 354	0.34 355	0.71 330	0.43 315	1.01 317	0.93 329	0.82 287	0.87 244	0.74 277	0.67 327	0.73 292	0.45 268	0.18 230	0.18 335	0.26 367	0.27 399	0.26 355	0.27 367

PA-Net	0.67 374	0.43 401	0.83 403	0.50 368	0.53 439	0.94 388	0.68 416	1.10 348	1.14 407	0.80 267	0.88 252	0.87 324	0.77 374	1.02 399	0.88 396	0.24 347	0.41 460	0.29 395	0.44 453	0.26 355	0.34 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 346	0.33 353	0.49 250	0.51 384	0.30 299	0.66 312	0.73 433	1.03 324	1.01 365	0.82 287	1.10 347	0.84 311	0.70 350	0.86 351	0.58 326	0.28 383	0.17 319	0.25 351	0.22 345	0.26 355	0.19 278

DeepPruner_ROB	0.53 315	0.34 358	0.59 312	0.41 204	0.30 299	0.50 214	0.43 315	1.19 388	0.70 189	0.85 307	1.05 329	0.86 318	0.55 255	0.84 342	0.51 302	0.29 390	0.23 384	0.22 304	0.22 345	0.26 355	0.25 353

PSMNet_ROB	0.64 369	0.37 375	0.65 342	0.56 415	0.42 402	0.97 395	0.83 443	1.21 394	0.92 323	0.79 265	1.02 315	1.08 384	0.63 301	0.82 329	0.91 410	0.29 390	0.20 358	0.31 404	0.31 418	0.26 355	0.23 340

CBMV	0.64 369	0.35 364	0.41 135	0.42 244	0.25 168	1.01 402	0.77 437	1.13 360	1.09 400	1.17 425	1.22 383	1.04 371	0.75 365	0.88 356	0.63 341	0.28 383	0.30 426	0.34 416	0.30 411	0.26 355	0.26 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.52 309	0.29 328	0.50 263	0.36 68	0.27 236	0.62 286	0.41 302	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.26 367	0.20 358	0.27 379	0.26 393	0.27 365	0.24 346

aanetorigin	0.83 413	0.56 435	1.87 476	0.49 354	0.38 380	0.56 250	0.66 409	0.70 185	1.00 361	2.42 481	2.02 457	1.31 413	1.18 443	0.93 380	1.13 439	0.20 283	0.18 335	0.20 249	0.19 282	0.27 365	0.30 387

StereoDRNet	0.64 369	0.33 353	0.68 356	0.51 384	0.43 407	1.03 407	0.53 377	1.47 453	0.99 355	1.10 417	0.87 244	1.07 382	0.71 354	0.82 329	0.88 396	0.23 336	0.19 349	0.25 351	0.23 358	0.27 365	0.19 278

FACV-RUCA	0.43 209	0.28 316	0.47 219	0.45 303	0.33 346	0.58 257	0.34 176	0.82 243	0.73 207	0.57 132	0.84 224	0.47 125	0.50 229	0.54 125	0.39 225	0.22 322	0.15 269	0.35 418	0.16 179	0.28 368	0.21 318

Wz-Net-MNSev	0.76 394	0.40 393	1.34 457	0.50 368	0.40 389	1.44 451	0.83 443	1.15 372	1.16 409	1.25 436	1.20 382	1.13 397	0.81 385	1.16 418	1.00 425	0.22 322	0.19 349	0.24 338	0.23 358	0.28 368	0.26 358

FAT-Stereo	0.73 391	0.33 353	0.75 388	0.49 354	0.37 371	0.71 330	0.59 396	1.36 439	1.30 436	1.03 400	1.40 414	1.59 450	1.15 439	0.87 353	0.86 390	0.28 383	0.28 417	0.28 387	0.23 358	0.28 368	0.38 427

ADCP+	1.06 442	0.35 364	1.51 469	0.49 354	0.51 434	1.45 452	0.55 385	1.25 417	1.03 373	1.16 424	1.15 368	1.10 389	1.07 433	1.56 454	6.75 502	0.19 260	0.16 300	0.23 323	0.21 327	0.28 368	0.21 318

dad	0.58 353	0.50 419	0.64 336	0.43 263	0.30 299	0.59 270	0.36 220	0.78 232	1.25 429	1.01 390	1.17 375	1.15 400	0.53 239	0.68 267	0.50 292	0.35 430	0.23 384	0.37 428	0.21 327	0.29 372	0.20 300

SACVNet	0.58 353	0.34 358	0.55 297	0.55 412	0.36 365	0.63 295	0.48 346	1.13 360	0.77 232	1.02 392	1.06 335	1.02 367	0.74 363	0.90 364	0.51 302	0.27 375	0.21 368	0.25 351	0.24 373	0.29 372	0.36 416

pcwnet_v2	0.58 353	0.28 316	0.84 404	0.45 303	0.35 361	0.61 278	0.35 199	1.27 421	1.21 419	0.99 380	1.27 393	0.72 260	0.58 272	0.67 257	0.48 289	0.27 375	0.21 368	0.24 338	0.23 358	0.29 372	0.29 380

APVNet	0.71 385	0.37 375	0.89 413	0.56 415	0.45 418	1.18 431	0.68 416	1.41 447	0.85 280	0.81 278	1.15 368	1.04 371	0.81 385	1.10 412	1.17 440	0.26 367	0.28 417	0.32 409	0.31 418	0.29 372	0.30 387

hitnet-ft	0.55 328	0.27 302	0.39 117	0.41 204	0.28 259	0.78 352	0.40 287	0.92 281	0.90 313	0.82 287	1.01 307	1.13 397	0.70 350	0.78 318	0.67 352	0.28 383	0.20 358	0.28 387	0.22 345	0.29 372	0.26 358

Nwc_Net	0.78 399	0.38 385	0.73 379	0.60 431	0.55 444	1.05 412	0.55 385	1.67 472	1.05 382	0.88 330	1.86 452	1.40 432	1.09 434	1.10 412	0.87 394	0.30 397	0.25 400	0.36 423	0.38 437	0.29 372	0.29 380

ADCL	1.04 438	0.38 385	1.35 458	0.50 368	0.39 384	1.61 461	0.89 451	1.29 424	1.39 444	1.29 438	1.50 429	1.24 405	1.24 448	1.37 447	4.87 495	0.21 298	0.19 349	0.25 351	0.25 382	0.29 372	0.27 367

SGM-ForestM	4.04 500	0.32 345	0.46 207	0.43 263	0.27 236	7.50 507	1.45 490	3.84 500	4.24 498	8.19 509	6.76 507	19.00 516	9.08 507	10.74 511	6.62 501	0.31 400	0.33 444	0.32 409	0.32 424	0.29 372	0.29 380

PWC_ROB	0.87 417	0.52 429	1.28 451	0.50 368	0.32 336	0.91 383	0.37 234	1.36 439	1.46 451	1.61 454	2.59 472	1.16 401	1.01 427	1.34 441	1.40 455	0.25 357	0.18 335	0.28 387	0.20 306	0.29 372	0.28 374

ISRNet	0.56 339	0.24 243	0.66 348	0.56 415	0.36 365	0.44 189	0.25 53	0.82 243	0.84 272	1.07 409	1.25 390	0.91 339	0.60 283	0.66 246	0.58 326	0.35 430	0.26 406	0.36 423	0.33 427	0.30 381	0.42 436

rvit_stereo_0075_2	0.47 250	0.37 375	0.70 366	0.53 402	0.46 425	0.43 184	0.36 220	0.81 241	0.67 178	0.55 127	0.74 169	0.59 187	0.43 188	0.63 219	0.43 244	0.32 411	0.23 384	0.35 418	0.25 382	0.30 381	0.25 353

AF-Net	0.81 406	0.39 389	0.68 356	0.64 439	0.54 442	0.91 383	0.51 370	1.61 468	1.31 437	0.96 369	2.02 457	1.46 435	1.26 451	1.11 414	0.99 422	0.32 411	0.24 392	0.39 433	0.27 399	0.30 381	0.25 353

RTSC	0.87 417	0.48 412	1.23 447	0.52 396	0.37 371	1.13 423	0.50 355	1.34 433	1.79 468	1.51 448	1.24 388	1.12 393	0.81 385	1.62 458	2.16 472	0.25 357	0.19 349	0.23 323	0.24 373	0.30 381	0.31 394

DeepPrunerF	0.89 421	0.52 429	3.43 490	0.68 453	0.81 464	0.72 337	0.72 432	1.22 402	1.99 473	0.93 358	1.01 307	0.87 324	0.86 398	1.08 409	0.95 415	0.34 425	0.28 417	0.43 442	0.39 441	0.30 381	0.32 398

SGM-Forest	0.62 366	0.32 345	0.39 117	0.43 263	0.30 299	1.02 404	0.55 385	1.09 347	1.05 382	1.06 406	1.18 377	1.10 389	0.67 327	0.88 356	0.62 338	0.31 400	0.33 444	0.33 414	0.30 411	0.30 381	0.28 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet_RVC	0.55 328	0.37 375	1.17 441	0.44 281	0.31 320	0.56 250	0.34 176	1.06 335	0.88 298	0.67 190	0.90 260	0.61 198	0.65 318	0.93 380	0.70 359	0.21 298	0.18 335	0.26 367	0.23 358	0.31 387	0.28 374

FADNet-RVC	0.60 363	0.53 432	1.14 436	0.46 324	0.39 384	0.61 278	0.39 277	1.12 358	0.87 294	0.70 211	0.84 224	1.04 371	0.55 255	0.94 387	0.69 356	0.26 367	0.25 400	0.28 387	0.28 404	0.31 387	0.31 394

GANet	0.70 381	0.37 375	0.55 297	0.51 384	0.34 355	0.94 388	0.96 457	1.08 343	0.94 336	1.04 401	1.98 456	1.13 397	0.88 404	1.12 415	0.66 349	0.25 357	0.26 406	0.27 379	0.22 345	0.31 387	0.22 334

CVANet_RVC	0.57 346	0.33 353	0.44 178	0.47 333	0.32 336	0.67 316	0.61 403	1.05 332	0.93 329	0.85 307	1.04 325	1.01 362	0.73 361	0.83 337	0.52 309	0.29 390	0.19 349	0.27 379	0.25 382	0.31 387	0.21 318

XPNet_ROB	0.70 381	0.35 364	0.68 356	0.52 396	0.40 389	0.79 355	0.85 449	1.16 378	0.94 336	1.33 441	1.15 368	1.38 429	0.83 393	1.03 401	0.90 408	0.32 411	0.25 400	0.26 367	0.24 373	0.31 387	0.28 374

Wz-Net-SNSev	0.91 425	0.73 452	2.13 480	0.56 415	0.45 418	0.95 391	1.13 469	1.34 433	1.24 424	1.02 392	1.30 399	1.46 435	0.86 398	1.81 468	1.50 456	0.25 357	0.23 384	0.25 351	0.26 393	0.32 392	0.29 380

S-Stereo	0.74 392	0.35 364	0.96 418	0.56 415	0.45 418	0.82 371	0.60 398	1.24 413	1.60 463	0.96 369	1.41 416	1.12 393	0.94 417	0.80 323	1.04 429	0.26 367	0.31 435	0.28 387	0.25 382	0.32 392	0.47 453

edge stereo	0.76 394	0.38 385	0.74 384	0.52 396	0.43 407	0.80 358	0.53 377	1.28 423	1.06 389	1.28 437	1.38 413	1.81 455	1.11 436	1.08 409	0.85 389	0.33 419	0.32 438	0.41 440	0.28 404	0.32 392	0.36 416

NCCL2	0.72 389	0.41 397	0.65 342	0.64 439	0.44 414	0.98 399	1.20 472	1.11 353	1.00 361	0.98 378	0.96 283	1.49 440	0.87 401	0.90 364	0.79 376	0.31 400	0.26 406	0.39 433	0.39 441	0.32 392	0.32 398

MeshStereo	1.34 461	0.43 401	0.54 292	0.44 281	0.34 355	1.66 464	0.60 398	1.94 477	1.37 441	4.47 502	3.25 481	4.71 493	1.94 479	1.92 473	1.17 440	0.35 430	0.35 448	0.37 428	0.31 418	0.32 392	0.32 398
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
psmorigin	0.82 407	0.51 422	2.09 479	0.49 354	0.41 396	0.85 377	0.50 355	1.04 327	0.88 298	1.45 445	1.43 420	1.50 441	1.06 431	1.22 428	0.97 418	0.31 400	0.32 438	0.27 379	0.27 399	0.33 397	0.42 436

NCC-stereo	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 421	1.54 464	1.11 402	0.90 341	1.36 405	1.33 421	1.16 440	1.19 421	0.88 396	0.31 400	0.30 426	0.37 428	0.48 461	0.33 397	0.33 402

Abc-Net	0.78 399	0.40 393	0.76 393	0.61 433	0.67 458	0.81 363	0.69 421	1.54 464	1.11 402	0.90 341	1.36 405	1.33 421	1.16 440	1.19 421	0.88 396	0.31 400	0.30 426	0.37 428	0.48 461	0.33 397	0.33 402
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 353	0.44 405	0.62 322	0.42 244	0.33 346	0.66 312	0.58 394	1.02 320	0.86 285	0.77 257	1.28 395	0.72 260	0.64 312	0.82 329	0.59 331	0.31 400	0.26 406	0.40 436	0.27 399	0.33 397	0.26 358

CBMV_ROB	0.59 360	0.37 375	0.38 99	0.39 140	0.28 259	0.74 339	0.28 89	1.00 310	0.98 350	0.94 361	1.25 390	0.81 305	0.78 379	0.87 353	0.50 292	0.36 434	0.37 451	0.43 442	0.40 443	0.33 397	0.30 387

ETE_ROB	0.70 381	0.49 415	0.73 379	0.56 415	0.36 365	0.79 355	0.87 450	1.14 369	0.93 329	1.19 427	1.18 377	1.39 430	0.82 389	0.99 390	0.80 378	0.26 367	0.21 368	0.31 404	0.26 393	0.33 397	0.34 409

RP	0.76 394	0.36 369	0.63 331	0.66 447	0.58 452	0.80 358	0.55 385	1.14 369	1.22 421	0.97 373	1.65 438	1.43 434	1.32 453	1.01 394	0.84 385	0.33 419	0.30 426	0.36 423	0.30 411	0.34 403	0.34 409

FBW_ROB	0.88 419	0.50 419	0.85 405	0.55 412	0.40 389	1.17 429	0.78 439	1.50 457	1.37 441	1.33 441	1.27 393	1.48 439	1.00 426	2.57 489	0.98 421	0.25 357	0.32 438	0.45 445	0.30 411	0.34 403	0.28 374

SANet	1.07 444	0.41 397	1.06 427	0.48 339	0.30 299	1.41 448	0.94 455	1.42 448	3.36 492	1.58 451	2.43 466	2.33 471	1.70 471	1.34 441	1.07 431	0.28 383	0.24 392	0.26 367	0.23 358	0.34 403	0.30 387

PWCDC_ROB	0.89 421	0.49 415	0.80 402	0.74 460	0.40 389	1.03 407	0.39 277	1.33 431	2.35 481	1.02 392	3.77 489	0.81 305	0.92 411	1.20 423	0.90 408	0.34 425	0.22 374	0.24 338	0.20 306	0.34 403	0.29 380

FINET	0.67 374	0.42 399	1.00 422	0.46 324	0.43 407	0.83 373	0.89 451	1.08 343	1.50 453	0.87 320	1.14 363	0.71 251	0.68 333	0.92 374	0.70 359	0.36 434	0.30 426	0.26 367	0.24 373	0.35 407	0.33 402

DANet	0.71 385	0.45 409	0.91 414	0.59 426	0.40 389	0.81 363	0.40 287	0.97 301	0.84 272	1.20 430	1.22 383	1.33 421	0.88 404	1.16 418	1.24 444	0.27 375	0.23 384	0.31 404	0.25 382	0.35 407	0.32 398
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 413	0.49 415	0.77 398	0.60 431	0.41 396	1.14 424	1.06 464	1.19 388	1.46 451	1.32 439	1.43 420	1.37 428	1.19 445	1.27 434	0.86 390	0.39 440	0.31 435	0.36 423	0.37 434	0.35 407	0.34 409

LALA_ROB	0.74 392	0.43 401	0.69 362	0.54 408	0.40 389	1.01 402	0.95 456	1.21 394	1.07 395	1.22 432	1.12 352	1.56 447	0.79 381	1.04 403	0.86 390	0.33 419	0.22 374	0.35 418	0.30 411	0.35 407	0.31 394

DualNet (step1)	0.57 346	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	0.68 267	0.50 292	0.41 445	0.20 358	0.40 436	0.41 448	0.36 411	0.33 402

test_sample9	1.05 441	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.06 335	0.88 298	0.92 354	0.86 237	0.85 313	0.69 337	1.20 423	1.36 451	0.41 445	8.41 510	0.40 436	0.41 448	0.36 411	0.33 402

test_sample8	1.25 458	0.36 369	0.72 376	0.38 112	0.30 299	0.71 330	0.43 315	1.13 360	0.75 217	1.50 447	0.95 279	3.29 485	1.59 466	1.20 423	1.36 451	0.41 445	8.41 510	0.40 436	0.41 448	0.36 411	0.33 402

GMStereo_Zeroshot	0.49 278	0.44 405	0.74 384	0.49 354	0.27 236	0.56 250	0.29 99	0.73 208	0.76 225	0.86 313	0.94 271	0.91 339	0.36 150	0.74 299	0.43 244	0.26 367	0.14 240	0.26 367	0.15 148	0.36 411	0.18 246

UDGNet	0.48 261	0.77 456	0.50 263	0.48 339	0.31 320	0.41 174	0.34 176	0.70 185	0.92 323	0.65 176	0.60 124	0.58 172	0.43 188	0.63 219	0.41 235	0.32 411	0.15 269	0.66 467	0.19 282	0.36 411	0.21 318

RGC	0.79 402	0.59 439	0.71 371	0.65 444	0.65 457	0.92 387	0.58 394	1.29 424	1.05 382	1.07 409	1.45 425	1.47 438	1.03 428	1.21 427	0.88 396	0.32 411	0.30 426	0.48 453	0.40 443	0.37 416	0.37 421

ADCMid	1.14 448	0.52 429	2.23 482	0.53 402	0.43 407	1.07 414	0.75 435	1.23 406	1.05 382	2.15 475	1.44 422	1.50 441	1.43 459	1.56 454	5.01 496	0.26 367	0.24 392	0.29 395	0.31 418	0.37 416	0.33 402

ADCPNet	1.03 437	0.48 412	2.70 485	0.54 408	0.42 402	1.40 446	0.75 435	1.13 360	1.07 395	1.22 432	1.42 417	1.68 452	1.09 434	1.36 446	3.45 487	0.30 397	0.28 417	0.29 395	0.32 424	0.37 416	0.35 414

NOSS_ROB	0.57 346	0.39 389	0.39 117	0.44 281	0.30 299	0.73 338	0.54 381	1.03 324	1.08 398	0.67 190	0.87 244	0.76 285	0.57 263	0.77 314	0.47 285	0.38 438	0.38 453	0.44 444	0.42 452	0.37 416	0.34 409

HBP-ISP	0.59 360	0.45 409	0.43 166	0.45 303	0.33 346	0.70 325	0.28 89	1.11 353	1.00 361	0.83 299	1.18 377	0.65 226	0.68 333	0.88 356	0.52 309	0.35 430	0.38 453	0.47 449	0.41 448	0.38 420	0.31 394

stereogan	0.80 403	0.31 341	0.71 371	0.59 426	0.50 431	1.72 468	0.48 346	1.35 436	1.37 441	1.00 385	1.46 427	1.56 447	0.95 420	1.29 435	0.84 385	0.28 383	0.29 422	0.29 395	0.25 382	0.38 420	0.38 427

AnyNet_C32	1.16 452	0.62 445	2.40 483	0.57 421	0.55 444	1.41 448	1.34 483	1.18 386	1.24 424	1.49 446	1.42 417	1.39 430	1.20 447	1.55 452	4.82 494	0.29 390	0.28 417	0.29 395	0.34 429	0.38 420	0.42 436

WZ-Net	1.19 454	0.59 439	4.07 494	0.62 437	0.51 434	1.34 443	1.31 482	1.32 429	1.74 467	1.53 450	1.65 438	1.74 454	1.28 452	2.25 483	2.01 469	0.27 375	0.21 368	0.23 323	0.25 382	0.40 423	0.39 429

SHD	0.93 428	0.50 419	1.18 442	0.59 426	0.46 425	0.97 395	0.48 346	1.70 473	2.15 475	1.58 451	1.37 408	1.42 433	1.19 445	1.31 437	1.60 457	0.31 400	0.26 406	0.32 409	0.33 427	0.40 423	0.42 436

RTS	1.98 482	0.96 470	11.36 505	0.65 444	0.57 450	2.77 485	1.40 486	1.39 443	2.26 476	1.89 466	2.56 469	1.32 418	1.25 449	5.20 502	4.05 490	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

RTSA	1.98 482	0.96 470	11.36 505	0.65 444	0.57 450	2.77 485	1.40 486	1.39 443	2.26 476	1.89 466	2.56 469	1.32 418	1.25 449	5.20 502	4.05 490	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.29 409	0.40 423	0.37 421

RYNet	0.72 389	0.35 364	0.64 336	0.53 402	0.67 458	1.31 442	0.67 411	1.20 392	1.18 413	1.05 403	0.87 244	1.27 407	0.93 416	0.93 380	1.27 448	0.22 322	0.16 300	0.26 367	0.23 358	0.40 423	0.39 429

NVstereo2D	0.60 363	0.30 336	0.75 388	0.48 339	0.43 407	0.89 382	0.48 346	1.05 332	1.15 408	0.66 188	0.86 237	0.88 329	0.70 350	0.99 390	0.65 346	0.32 411	0.15 269	0.28 387	0.20 306	0.40 423	0.36 416

Wz-Net-TNSev	1.14 448	1.06 476	4.32 496	0.49 354	0.42 402	1.51 455	1.11 468	1.48 454	1.40 446	1.22 432	1.26 392	1.58 449	1.43 459	1.76 466	1.70 459	0.32 411	0.31 435	0.26 367	0.30 411	0.41 429	0.41 435

EDNetEfficient	1.46 468	0.80 458	6.12 499	0.47 333	0.39 384	0.69 320	0.83 443	0.90 275	2.77 486	3.50 498	1.96 455	1.66 451	2.03 482	1.26 432	4.18 492	0.21 298	0.18 335	0.21 290	0.20 306	0.41 429	0.39 429

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 436	0.57 437	1.51 469	0.67 450	0.50 431	2.57 480	1.66 493	1.20 392	1.43 447	1.38 443	1.57 435	1.33 421	0.92 411	1.64 461	0.88 396	0.37 437	0.39 457	0.46 448	0.60 473	0.41 429	0.40 432

WCMA_ROB	1.14 448	0.36 369	0.76 393	0.49 354	0.44 414	1.23 437	0.67 411	1.11 353	1.23 422	2.84 489	3.95 495	3.28 484	1.83 476	1.25 431	0.99 422	0.44 449	0.34 446	0.34 416	0.37 434	0.41 429	0.40 432

SDNR	0.86 416	0.37 375	1.47 467	0.40 173	0.38 380	3.38 495	0.33 165	0.90 275	0.98 350	0.99 380	2.09 460	0.59 187	0.71 354	1.29 435	0.70 359	0.51 460	0.56 475	0.36 423	0.26 393	0.43 433	0.46 448

GASNet	0.67 374	0.72 451	0.96 418	0.70 456	0.48 427	0.62 286	0.47 338	1.08 343	1.03 373	0.94 361	0.82 213	0.93 344	0.83 393	1.33 439	0.80 378	0.31 400	0.22 374	0.29 395	0.28 404	0.44 434	0.24 346

MFN_U_SF_RVC	1.09 446	0.59 439	1.97 478	0.67 450	0.44 414	1.93 472	0.60 398	1.85 476	1.36 439	1.61 454	1.54 433	1.95 463	1.37 455	1.64 461	1.73 460	0.40 444	0.37 451	0.45 445	0.48 461	0.44 434	0.44 443

ADCS	1.51 470	0.61 442	3.42 489	0.59 426	0.51 434	1.27 440	1.08 467	1.59 466	1.81 469	1.91 469	1.66 440	1.51 444	1.42 458	1.94 475	8.60 504	0.33 419	0.32 438	0.33 414	0.36 433	0.44 434	0.42 436

AnyNet_C01	1.56 471	1.05 475	7.45 501	0.64 439	0.54 442	1.99 473	1.38 485	1.43 450	1.36 439	1.63 457	1.92 453	1.84 457	1.33 454	2.40 485	4.03 489	0.33 419	0.32 438	0.32 409	0.34 429	0.44 434	0.45 447

coex-ft	6.43 507	1.51 488	87.33 526	0.49 354	0.38 380	1.34 443	1.21 474	1.16 378	8.09 503	12.12 510	2.79 476	2.77 477	3.31 497	1.16 418	3.15 482	0.24 347	0.23 384	0.27 379	0.24 373	0.45 438	0.37 421

G-Net	0.95 429	0.46 411	1.04 425	0.64 439	0.48 427	2.12 475	0.64 407	1.01 317	0.87 294	1.75 462	2.82 479	1.30 412	1.64 470	1.06 404	0.96 417	0.36 434	0.29 422	0.35 418	0.25 382	0.45 438	0.42 436

PDISCO_ROB	0.91 425	0.48 412	1.06 427	0.99 469	0.97 472	1.67 466	0.63 405	1.64 470	1.59 460	1.06 406	1.18 377	1.31 413	0.79 381	1.55 452	0.97 418	0.49 457	0.22 374	0.45 445	0.40 443	0.45 438	0.37 421

FADNet	0.61 365	0.51 422	1.10 431	0.45 303	0.44 414	0.65 309	0.41 302	1.19 388	1.05 382	0.70 211	0.84 224	0.98 355	0.66 324	0.82 329	0.50 292	0.29 390	0.30 426	0.27 379	0.30 411	0.46 441	0.35 414

DPSNet	0.99 432	0.42 399	1.88 477	0.53 402	0.41 396	1.59 460	1.26 478	2.21 483	1.43 447	1.10 417	1.11 348	1.46 435	1.95 480	1.34 441	1.26 446	0.34 425	0.25 400	0.25 351	0.21 327	0.46 441	0.37 421

MSMD_ROB	1.21 455	0.49 415	0.62 322	0.59 426	0.50 431	1.62 463	0.67 411	1.23 406	1.24 424	2.45 482	3.77 489	3.09 481	2.98 495	1.32 438	0.81 381	0.45 450	0.41 460	0.49 456	0.51 468	0.47 443	0.44 443

FC-DCNN v2	1.65 476	0.51 422	0.65 342	0.61 433	0.49 429	1.61 461	0.70 426	1.75 475	1.56 459	4.74 505	4.91 503	6.46 504	3.31 497	1.91 472	1.11 434	0.46 451	0.42 462	0.47 449	0.46 454	0.48 444	0.46 448

FC-DCNN	1.59 472	0.51 422	0.66 348	0.61 433	0.49 429	1.56 458	0.70 426	1.66 471	1.53 455	4.64 503	4.62 501	5.85 500	3.34 499	1.84 470	1.11 434	0.46 451	0.42 462	0.47 449	0.46 454	0.48 444	0.46 448

SAMSARA	1.07 444	0.65 447	1.19 443	1.06 474	0.90 466	1.76 469	1.76 497	1.46 452	1.44 449	1.51 448	1.16 373	2.00 464	1.14 438	1.48 450	1.31 450	0.39 440	0.44 468	0.35 418	0.38 437	0.49 446	0.49 459

MANE	4.13 501	0.51 422	0.64 336	0.66 447	0.56 447	6.89 506	0.99 460	7.55 508	12.04 505	6.68 508	8.57 509	10.69 509	9.45 508	7.59 508	6.39 500	0.49 457	0.43 466	0.48 453	0.98 489	0.49 446	0.48 456

FCDSN-DC	1.39 466	0.56 435	0.65 342	0.74 460	0.59 453	1.38 445	0.63 405	1.35 436	1.39 444	3.26 496	4.50 500	4.61 491	2.63 490	1.58 456	1.03 426	0.46 451	0.42 462	0.48 453	0.47 459	0.50 448	0.50 460
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 407	0.57 437	0.75 388	0.54 408	0.59 453	1.09 419	0.66 409	1.38 442	0.94 336	1.12 420	1.44 422	1.29 410	0.92 411	0.95 389	1.24 444	0.49 457	0.42 462	0.50 458	0.47 459	0.51 449	0.46 448

EDNetEfficientorigin	9.93 509	1.15 477	175.16 527	0.48 339	0.36 365	1.04 411	0.68 416	1.24 413	2.69 485	3.17 495	2.50 468	2.30 469	2.07 483	1.76 466	2.21 473	0.20 283	0.18 335	0.24 338	0.19 282	0.51 449	0.50 460

BEATNet-Init1	15.13 512	0.82 462	50.86 525	0.72 459	0.53 439	38.10 523	7.03 510	11.83 513	14.25 510	29.78 523	30.17 523	48.21 526	22.64 520	26.78 521	18.11 512	0.42 448	0.38 453	0.47 449	0.46 454	0.51 449	0.48 456

PVD	1.28 460	0.67 449	1.28 451	0.74 460	0.62 455	1.50 454	0.84 446	1.99 479	2.96 487	2.18 476	2.36 465	1.85 459	1.95 480	1.92 473	1.94 467	0.39 440	0.36 450	0.49 456	0.37 434	0.51 449	0.64 467

LSM	4.74 504	0.77 456	10.16 503	0.70 456	56.56 522	1.02 404	1.00 462	1.24 413	1.62 464	2.04 471	2.34 463	1.33 421	1.17 442	1.38 448	1.09 433	0.33 419	0.49 472	0.39 433	0.46 454	0.51 449	10.09 512

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 374	0.81 459	0.73 379	0.53 402	0.37 371	1.40 446	0.53 377	1.04 327	0.79 247	0.88 330	0.94 271	0.95 348	0.53 239	0.93 380	0.58 326	0.39 440	0.30 426	0.57 463	0.31 418	0.53 454	0.30 387

XQC	0.89 421	0.65 447	1.31 454	0.67 450	0.52 438	1.22 435	0.68 416	1.26 419	1.52 454	1.14 423	1.11 348	1.28 409	1.04 430	1.40 449	1.77 463	0.38 438	0.24 392	0.37 428	0.31 418	0.53 454	0.47 453

ELAS_RVC	1.60 473	0.61 442	1.01 424	0.70 456	0.56 447	2.00 474	1.89 500	1.96 478	2.65 484	3.33 497	3.26 482	3.03 478	3.41 500	2.49 487	2.09 471	0.52 461	0.45 469	0.50 458	0.48 461	0.54 456	0.52 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 475	0.61 442	0.95 416	0.68 453	0.55 444	3.01 493	1.55 491	2.39 485	2.33 480	3.64 499	3.89 493	2.75 476	2.90 494	2.15 481	2.27 478	0.52 461	0.45 469	0.50 458	0.48 461	0.54 456	0.52 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 407	0.44 405	0.63 331	0.40 173	0.43 407	0.80 358	0.52 373	0.72 197	0.77 232	0.71 218	0.60 124	0.87 324	0.76 368	0.75 303	0.58 326	0.52 461	0.54 474	0.54 461	4.82 511	0.56 458	0.40 432

PASM	0.90 424	0.64 446	1.69 471	0.69 455	0.69 461	0.78 352	0.84 446	1.03 324	1.26 432	1.19 427	1.15 368	1.31 413	0.98 423	1.24 430	1.03 426	0.52 461	0.56 475	0.59 466	0.66 475	0.56 458	0.54 464

sAnonymous2	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 443

CroCo_RVC	0.40 181	0.39 389	0.85 405	0.48 339	0.37 371	0.40 160	0.46 331	0.57 82	0.52 123	0.38 63	0.46 69	0.35 52	0.42 182	0.43 50	0.30 119	0.19 260	0.14 240	0.18 180	0.17 227	0.57 460	0.44 443

DGSMNet	0.76 394	0.55 434	1.29 453	0.58 422	0.62 455	0.94 388	0.70 426	1.26 419	1.11 402	0.83 299	1.24 388	1.00 359	0.71 354	1.03 401	0.81 381	0.34 425	0.29 422	0.41 440	0.40 443	0.57 460	0.55 465

CC-Net-ROB	0.82 407	0.96 470	0.85 405	0.58 422	0.45 418	1.27 440	0.70 426	1.17 383	1.02 368	0.83 299	1.23 387	0.90 337	0.77 374	1.06 404	0.69 356	0.46 451	0.34 446	1.71 484	0.38 437	0.59 463	0.36 416

GANetREF_RVC	0.80 403	0.75 454	0.86 410	0.66 447	0.42 402	1.15 426	0.98 458	1.14 369	1.19 415	1.01 390	1.02 315	1.10 389	0.90 406	1.15 417	0.76 371	0.48 455	0.39 457	0.57 463	0.38 437	0.63 464	0.46 448
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
PSMNet-RUCA	0.76 394	0.75 454	1.08 430	1.01 472	0.90 466	0.69 320	0.50 355	1.11 353	1.03 373	0.78 261	1.11 348	0.80 302	0.72 358	0.88 356	0.63 341	0.53 465	0.27 413	0.76 469	0.46 454	0.66 465	0.47 453

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 461	0.87 464	1.76 474	0.86 464	0.56 447	4.29 500	1.79 498	1.50 457	1.98 472	1.61 454	1.85 451	1.84 457	1.41 457	1.89 471	1.36 451	0.48 455	0.40 459	0.56 462	0.57 471	0.69 466	0.48 456

NVStereoNet_ROB	1.24 457	0.90 466	1.13 435	0.86 464	0.88 465	1.11 420	0.99 460	1.42 448	1.53 455	1.59 453	2.48 467	2.24 468	1.53 461	1.96 476	1.30 449	0.76 474	0.70 480	0.78 470	1.00 490	0.71 467	0.88 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 488	2.43 502	10.85 504	1.22 478	0.91 468	2.76 484	1.40 486	2.12 482	1.67 466	1.32 439	1.74 446	1.86 460	1.74 472	6.25 504	4.41 493	0.65 469	0.64 478	0.58 465	0.54 470	0.80 468	0.76 471

MFMNet_re	1.14 448	0.97 473	1.19 443	0.99 469	0.95 470	1.25 439	1.22 475	1.39 443	1.55 457	1.69 461	1.67 442	1.21 402	1.53 461	1.12 415	0.99 422	0.87 478	0.75 487	0.79 471	0.75 479	0.90 469	0.94 480

GCST	0.83 413	1.22 479	0.74 384	1.58 483	1.01 476	1.06 413	0.23 35	0.78 232	0.78 239	0.97 373	0.65 136	0.78 292	0.35 136	0.92 374	0.34 163	0.96 479	0.65 479	1.20 479	0.81 482	0.91 470	0.70 469

anonymity	0.97 430	0.89 465	1.05 426	0.92 467	1.03 477	0.97 395	0.81 442	1.29 424	0.91 318	1.07 409	0.98 297	1.00 359	0.95 420	1.02 399	0.92 411	0.96 479	0.95 498	0.90 474	0.91 488	0.92 471	0.94 480

UDG	0.88 419	0.82 462	0.67 352	1.00 471	0.96 471	1.02 404	0.57 393	1.13 360	0.99 355	0.90 341	0.97 296	1.31 413	0.99 424	0.85 349	0.84 385	0.54 466	0.32 438	1.77 485	0.40 443	0.94 472	0.66 468

SGM+DAISY	1.35 463	0.94 469	1.25 449	0.96 468	1.00 475	1.52 456	1.02 463	1.34 433	1.21 419	2.64 484	2.65 474	2.44 472	1.56 464	1.64 461	1.26 446	0.97 481	0.95 498	0.90 474	0.90 485	0.94 472	0.96 483

SPS-STEREO	1.25 458	0.93 467	1.06 427	1.04 473	1.03 477	1.41 448	0.91 454	1.51 460	1.19 415	2.09 473	1.83 449	1.94 462	1.39 456	1.62 458	1.39 454	0.97 481	0.94 497	0.90 474	0.89 484	0.96 474	0.96 483
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 491	1.26 480	7.04 500	1.16 476	1.48 484	8.00 508	6.02 509	2.60 486	1.92 471	2.12 474	2.64 473	3.34 486	3.05 496	6.49 505	3.39 485	0.78 475	0.76 488	0.75 468	0.76 480	0.97 475	1.18 495

WAO-7	1.90 480	1.20 478	1.35 458	1.27 479	1.06 480	2.84 487	1.56 492	3.23 493	3.06 490	2.23 477	3.33 486	3.17 482	2.28 485	3.12 490	2.21 473	1.02 483	0.91 493	1.06 478	1.03 493	1.04 476	0.97 486

Consistency-Raft	1.01 433	0.81 459	1.24 448	0.84 463	0.97 472	0.81 363	0.84 446	1.30 427	1.59 460	1.05 403	1.68 443	1.12 393	0.91 407	0.92 374	1.11 434	0.65 469	0.74 483	0.79 471	0.90 485	1.06 477	0.79 474

DDUNet	1.06 442	2.56 505	0.68 356	1.21 477	1.26 482	1.03 407	0.69 421	1.11 353	0.94 336	0.96 369	1.22 383	1.27 407	0.82 389	0.93 380	0.72 365	0.84 476	0.38 453	1.99 488	0.60 473	1.10 478	0.85 476

SQANet	0.82 407	0.74 453	0.67 352	1.13 475	0.98 474	1.11 420	0.47 338	1.07 339	0.83 267	0.91 346	1.05 329	1.03 369	0.74 363	1.01 394	0.64 344	0.61 468	0.24 392	1.03 477	0.35 432	1.18 479	0.58 466

otaku	1.04 438	0.93 467	0.88 412	1.33 481	1.05 479	1.66 464	0.70 426	1.40 446	1.18 413	1.08 413	1.32 402	1.33 421	0.91 407	1.23 429	0.76 371	0.72 472	0.46 471	1.24 480	0.50 466	1.40 480	0.75 470

Ntro	1.09 446	0.97 473	0.91 414	1.44 482	1.19 481	1.69 467	0.80 441	1.35 436	1.25 429	1.00 385	1.29 398	1.31 413	0.97 422	1.26 432	0.84 385	0.84 476	0.43 466	1.36 481	0.50 466	1.56 481	0.78 472

testlalala_base	0.46 235	0.25 266	0.41 135	0.46 324	0.33 346	0.58 257	0.25 53	0.57 82	0.34 32	0.51 113	0.56 114	0.46 122	0.30 104	0.43 50	0.31 126	1.47 493	0.11 96	0.14 40	0.09 9	1.59 482	0.13 100

PWCK	1.92 481	1.66 494	3.12 488	1.65 484	0.91 468	2.84 487	2.26 503	2.10 481	2.41 482	2.36 480	2.31 461	2.22 467	1.82 474	3.43 493	2.03 470	1.61 496	0.71 482	1.51 482	0.82 483	1.69 483	0.91 479

RainbowNet	1.35 463	1.49 486	1.19 443	1.88 489	1.45 483	1.48 453	1.07 466	1.61 468	1.55 457	1.20 430	1.59 436	1.54 445	1.13 437	1.34 441	0.97 418	1.36 492	0.70 480	1.82 486	0.79 481	1.71 484	1.07 489

WAO-6	2.04 485	1.50 487	1.16 437	1.70 485	1.67 490	2.69 481	1.44 489	3.06 490	3.63 495	1.98 470	3.27 483	3.54 489	2.07 483	2.36 484	2.22 475	1.31 491	0.91 493	2.04 493	1.22 500	1.73 485	1.27 497

ACVNet_2	1.65 476	1.27 481	1.41 465	1.75 486	1.62 486	2.22 476	1.20 472	2.30 484	2.62 483	1.78 463	2.56 469	3.03 478	1.61 467	1.54 451	1.12 438	1.06 484	0.58 477	1.82 486	0.70 478	1.82 486	0.96 483

WAO-8	2.92 492	1.55 489	1.35 458	1.79 487	1.63 488	5.23 502	1.22 475	4.58 503	12.56 507	2.84 489	4.07 497	4.83 494	2.72 492	3.49 494	2.25 476	1.27 486	0.91 493	1.99 488	1.15 498	1.86 487	1.15 491

Venus	2.92 492	1.55 489	1.35 458	1.79 487	1.63 488	5.23 502	1.22 475	4.58 503	12.56 507	2.84 489	4.06 496	4.83 494	2.72 492	3.49 494	2.25 476	1.27 486	0.91 493	1.99 488	1.15 498	1.86 487	1.15 491

Dean	1.98 482	1.36 484	1.36 462	2.12 493	1.81 493	2.74 482	1.36 484	3.37 497	3.80 496	2.08 472	3.32 485	3.21 483	1.82 474	1.71 465	1.67 458	1.27 486	0.77 489	1.99 488	0.90 485	1.86 487	1.03 488

ACVNet-4b	1.35 463	1.31 482	1.10 431	1.90 490	1.59 485	1.92 471	0.77 437	1.52 463	1.62 464	1.05 403	1.60 437	2.11 466	0.94 417	1.64 461	0.77 375	1.30 489	0.35 448	2.03 492	0.67 476	1.88 490	0.84 475

LVE	2.12 487	1.44 485	1.36 462	1.99 492	1.78 491	2.75 483	1.79 498	2.82 487	3.95 497	1.90 468	4.33 499	3.52 488	1.81 473	2.24 482	1.74 461	1.74 498	0.87 492	2.06 494	1.13 496	1.91 491	1.35 498

ACVNet_1	1.46 468	1.33 483	1.12 434	1.91 491	1.62 486	1.83 470	0.98 458	2.00 480	1.85 470	1.39 444	1.53 432	2.32 470	1.53 461	1.34 441	1.11 434	1.30 489	0.50 473	2.06 494	0.58 472	1.93 492	0.95 482

IMH-64-1	1.86 478	1.62 491	1.16 437	2.20 494	1.89 494	2.33 477	1.30 479	2.89 488	2.29 478	1.66 458	2.80 477	2.49 473	1.61 467	2.10 479	1.78 464	1.60 494	0.74 483	2.43 498	1.02 491	2.12 493	1.17 493

IMH-64	1.86 478	1.62 491	1.16 437	2.20 494	1.89 494	2.33 477	1.30 479	2.89 488	2.29 478	1.66 458	2.80 477	2.49 473	1.61 467	2.10 479	1.78 464	1.60 494	0.74 483	2.43 498	1.02 491	2.12 493	1.17 493

IMH	2.04 485	1.62 491	1.20 446	2.20 494	1.89 494	2.91 492	1.30 479	3.11 491	3.03 488	1.81 464	3.35 487	3.03 478	1.90 477	2.48 486	1.80 466	1.66 497	0.77 489	2.45 500	1.04 494	2.15 495	1.19 496

DispFullNet	1.60 473	2.63 506	2.75 486	2.56 501	1.79 492	1.24 438	0.47 338	1.37 441	1.45 450	1.87 465	1.50 429	1.55 446	2.46 486	2.04 478	1.04 429	0.59 467	0.18 335	2.32 497	0.68 477	2.29 496	1.14 490

TorneroNet-64	3.44 495	1.86 495	1.42 466	2.58 502	2.28 500	6.87 505	1.68 494	4.70 505	12.03 504	2.31 479	5.59 506	8.25 506	2.55 489	3.97 499	2.73 480	1.81 499	0.74 483	2.57 502	1.07 495	2.35 497	1.44 499

TorneroNet	4.53 503	1.89 496	1.48 468	2.55 500	2.27 499	13.78 513	1.69 495	4.84 507	23.73 521	2.89 492	7.70 508	7.06 505	2.69 491	4.26 501	3.42 486	1.84 500	0.77 489	2.68 504	1.13 496	2.42 498	1.47 500

ktn	2.98 494	2.25 500	1.73 473	2.84 504	2.53 505	3.76 499	2.15 502	3.70 499	5.47 500	2.75 486	5.17 505	5.94 501	2.48 487	3.23 491	2.46 479	2.34 507	1.44 504	2.78 506	2.03 506	2.45 499	2.01 504

DPSimNet_ROB	3.58 498	2.45 503	8.57 502	2.53 499	2.37 501	2.88 490	3.77 508	3.14 492	3.23 491	4.71 504	3.86 492	4.68 492	4.87 505	4.07 500	5.62 497	2.33 506	2.33 506	2.47 501	2.52 507	2.51 500	2.64 507

KSHMR	2.57 489	1.93 497	1.69 471	2.63 503	2.42 502	2.86 489	2.07 501	3.27 495	6.50 501	2.49 483	3.36 488	3.41 487	1.92 478	2.49 487	1.94 467	2.13 503	1.40 503	2.79 507	1.50 503	2.73 501	1.77 501

UNDER WATER-64	3.53 497	2.01 498	3.94 493	3.22 508	2.49 504	5.41 504	2.60 506	3.43 498	12.41 506	3.03 494	2.68 475	6.07 502	4.04 502	3.79 498	3.33 484	2.02 501	1.24 502	2.63 503	1.46 502	2.78 502	2.08 505

SuperB	1.04 438	0.37 375	4.81 497	0.43 263	0.31 320	0.99 400	0.46 331	1.02 320	2.09 474	1.09 415	1.09 345	0.75 279	0.81 385	1.06 404	1.76 462	0.19 260	0.15 269	0.17 137	0.15 148	2.82 503	0.26 358

UNDER WATER	3.46 496	2.07 499	3.64 492	3.09 506	2.48 503	3.75 498	2.42 505	3.31 496	13.77 509	2.90 493	2.95 480	5.84 499	3.69 501	3.69 496	3.48 488	2.07 502	1.11 500	2.70 505	1.40 501	2.84 504	1.98 503

notaker	2.76 490	2.29 501	1.80 475	2.96 505	2.58 506	2.90 491	1.75 496	3.24 494	3.05 489	2.78 487	4.24 498	6.15 503	2.51 488	3.34 492	2.75 481	2.31 505	1.18 501	3.00 508	1.65 504	2.84 504	1.97 502

HanzoNet	6.76 508	2.45 503	4.22 495	3.19 507	2.94 508	3.62 497	2.28 504	4.79 506	7.20 502	14.00 514	13.19 513	17.49 514	22.30 519	13.25 512	6.19 499	4.20 509	1.93 505	3.10 509	2.56 508	3.35 506	2.88 509

JetRed	5.27 505	5.84 510	12.81 508	2.36 498	2.83 507	12.23 512	10.50 511	4.46 502	3.60 493	3.86 500	3.83 491	4.85 496	4.18 503	6.78 506	11.96 507	2.17 504	2.96 508	2.18 496	1.97 505	3.38 507	2.68 508

test_for_model	0.82 407	3.60 509	0.39 117	2.35 497	2.07 497	0.39 156	0.28 89	0.42 24	0.45 102	0.71 218	0.31 33	0.30 19	0.27 64	0.34 14	0.25 37	0.34 425	0.11 96	0.13 23	0.09 9	3.49 508	0.18 246

MADNet++	4.03 499	2.70 507	3.44 491	3.72 510	3.44 509	4.44 501	3.52 507	3.95 501	3.61 494	4.46 501	4.98 504	4.10 490	4.58 504	7.00 507	5.89 498	3.74 508	3.67 509	3.27 510	2.71 509	3.70 509	3.66 510

tt	6.20 506	0.20 119	5.89 498	3.55 509	2.07 497	11.26 511	19.21 512	11.74 512	5.46 499	2.69 485	2.04 459	4.87 497	6.25 506	3.70 497	7.09 503	8.32 513	11.17 517	4.93 511	5.41 512	5.74 510	2.37 506

DPSMNet_ROB	12.08 511	8.00 511	21.00 510	8.97 513	16.79 512	10.67 509	30.89 517	9.02 511	15.17 512	6.51 507	15.41 517	9.04 507	14.85 510	9.27 510	21.67 514	4.58 511	8.57 512	5.09 513	9.29 514	5.90 511	10.95 513

DGTPSM_ROB	12.07 510	8.00 511	20.99 509	8.93 512	16.78 511	10.67 509	30.87 516	9.01 510	15.16 511	6.50 506	15.41 517	9.04 507	14.85 510	9.25 509	21.67 514	4.57 510	8.57 512	5.08 512	9.28 513	5.90 511	10.95 513

PML	40.80 527	29.24 520	11.87 507	7.20 511	14.47 510	92.13 527	213.69 528	7.63 509	23.35 520	74.72 527	190.14 528	50.17 527	26.15 521	21.39 516	12.70 508	8.76 514	2.92 507	8.45 514	3.25 510	13.26 513	4.42 511

DPSM_ROB	17.78 513	18.63 515	24.31 516	20.90 515	19.47 513	25.97 516	36.21 519	21.23 520	16.24 514	13.38 512	14.06 515	19.18 517	16.30 513	20.78 514	25.67 517	9.38 515	9.23 515	9.49 515	9.82 515	13.51 514	11.91 516

DPSM	17.78 513	18.63 515	24.31 516	20.90 515	19.47 513	25.97 516	36.21 519	21.23 520	16.24 514	13.38 512	14.06 515	19.18 517	16.30 513	20.78 514	25.67 517	9.38 515	9.23 515	9.49 515	9.82 515	13.51 514	11.91 516

CasAABBNet	35.74 519	37.43 524	48.72 523	42.22 521	39.20 520	52.24 524	73.12 526	42.61 525	32.62 524	26.78 520	27.95 519	38.58 523	32.60 523	41.67 525	51.65 526	18.74 521	18.57 523	19.15 518	19.77 518	27.20 516	23.98 518

Selective-RAFT-Error	35.84 520	37.49 525	48.83 524	42.26 522	39.24 521	52.30 525	73.09 525	42.66 526	32.61 523	26.80 521	28.30 522	38.84 525	33.51 525	41.68 526	51.59 525	18.82 522	18.58 524	19.17 519	19.80 519	27.28 517	24.05 519

LSM0	38.95 526	37.60 526	48.58 522	43.57 523	91.06 527	52.57 526	72.57 524	43.17 527	32.63 525	26.97 522	27.97 520	38.65 524	32.94 524	41.86 527	51.78 527	18.89 523	18.41 519	19.13 517	19.63 517	27.29 518	33.77 521

xxxxx1	36.64 521	19.51 517	24.21 513	61.66 524	64.63 524	27.28 519	40.10 521	20.25 515	18.63 517	14.07 515	12.97 510	17.26 511	17.36 515	21.70 517	27.93 519	13.18 517	18.50 520	111.26 525	133.37 525	29.24 519	39.73 522

tt_ll	36.64 521	19.51 517	24.21 513	61.66 524	64.63 524	27.28 519	40.10 521	20.25 515	18.63 517	14.07 515	12.97 510	17.26 511	17.36 515	21.70 517	27.93 519	13.18 517	18.50 520	111.26 525	133.37 525	29.24 519	39.73 522

ff	36.64 521	19.51 517	24.21 513	61.66 524	64.63 524	27.28 519	40.10 521	20.25 515	18.63 517	14.07 515	12.97 510	17.26 511	17.36 515	21.70 517	27.93 519	13.18 517	18.50 520	111.26 525	133.37 525	29.24 519	39.73 522

LRCNet_RVC	21.24 516	31.15 521	21.41 511	28.98 518	23.82 516	3.13 494	0.60 398	20.96 519	1.59 460	25.58 519	28.15 521	21.99 519	14.79 509	21.94 520	16.41 511	28.89 524	14.87 518	33.53 520	31.28 520	29.51 522	26.16 520

HaxPig	31.96 517	37.24 523	34.27 518	24.37 517	24.88 517	18.26 514	19.86 513	20.64 518	28.52 522	35.97 524	38.75 524	25.57 520	28.72 522	33.88 522	34.39 522	35.94 525	38.87 525	37.80 521	40.48 521	39.68 523	41.15 525

AVERAGE_ROB	37.58 525	40.13 527	40.15 520	34.81 520	33.82 519	28.55 522	25.10 515	32.02 524	34.06 527	41.28 525	40.66 525	34.46 522	34.81 527	39.18 523	37.57 524	42.78 526	43.44 526	43.82 522	43.03 522	40.47 524	41.51 526

MEDIAN_ROB	37.38 524	40.85 528	40.60 521	32.31 519	31.85 518	27.20 518	24.55 514	29.10 523	33.19 526	42.09 526	41.76 526	33.35 521	34.39 526	39.78 524	37.07 523	43.64 527	44.10 527	44.12 523	43.40 523	41.51 525	42.76 527

DLNR_Zeroshot_test	20.09 515	36.28 522	38.04 519	169.85 527	61.80 523	0.23 10	0.20 4	13.88 514	0.37 64	0.44 91	0.66 143	0.43 107	0.21 18	0.62 208	0.28 99	5.46 512	0.10 23	0.15 78	0.11 41	72.60 526	0.11 29

Anonymous_1	33.25 518	18.26 514	23.92 512	20.54 514	21.28 515	25.59 515	35.94 518	22.01 522	15.57 513	13.33 511	13.49 514	18.08 515	15.29 512	20.36 513	24.60 516	16.28 520	8.84 514	66.59 524	118.00 524	155.73 527	11.23 515

test_example2	176.61 528	205.14 529	198.86 528	188.60 528	190.98 528	152.67 528	170.61 527	94.86 528	123.55 528	178.88 528	179.48 527	158.94 528	141.34 528	192.61 528	198.96 528	203.76 528	236.37 528	164.13 528	173.55 528	218.58 528	160.41 528

ccccc		429.19 530		507.10 529	501.20 529	356.95 529		380.82 529		334.51 529		372.86 529		499.17 529		561.44 529	431.22 529	334.28 529	290.86 529	540.88 529

ASD4		8.86 513

Low-res two-view benchmark