Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 67	1.43 487	0.48 33	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 4	0.43 2	0.22 1	0.22 1	0.21 1	0.19 1	0.36 40	1.27 214	0.22 1	0.21 206	0.11 6	0.14 1	0.10 2	2.37 492	0.11 1

castereo++	0.38 24	0.23 36	0.41 16	0.43 26	0.31 141	0.97 319	0.22 6	0.86 69	0.58 54	0.32 8	0.44 19	0.51 66	0.39 52	0.93 129	0.24 2	0.17 63	0.11 6	0.17 41	0.12 20	0.14 4	0.14 31

LGtest1	0.27 2	0.21 12	0.44 22	0.41 17	0.21 6	0.42 34	0.19 2	0.56 8	0.26 3	0.29 5	0.24 2	0.29 5	0.29 12	0.55 26	0.25 3	0.18 101	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.14 4	0.13 12

MonSter	0.28 4	0.18 1	0.39 11	0.36 3	0.21 6	0.55 117	0.31 56	0.55 7	0.43 15	0.28 3	0.29 7	0.23 2	0.21 1	0.56 27	0.25 3	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

FoundationStereo	0.24 1	0.21 12	0.36 3	0.38 8	0.22 11	0.32 9	0.22 6	0.39 1	0.23 2	0.30 6	0.25 3	0.30 9	0.33 27	0.34 2	0.26 5	0.16 27	0.12 23	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 6

U	9.45 517	0.21 12	0.58 93	0.47 75	53.11 534	61.27 539	0.24 18	0.70 22	0.52 43	0.36 19	0.28 6	0.29 5	0.35 35	0.33 1	0.26 5	0.19 142	0.11 6	60.50 536	8.88 524	0.17 50	0.13 12

GREAT-IGEV	0.32 6	0.20 4	0.42 19	0.37 5	0.29 94	0.36 15	0.28 38	0.56 8	0.58 54	0.28 3	0.50 37	0.29 5	0.29 12	0.84 103	0.27 7	0.14 6	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.17 50	0.14 31

GIP-stereo	0.34 9	0.23 36	0.45 26	0.50 126	0.36 209	0.38 19	0.23 13	0.78 42	0.52 43	0.34 14	0.51 39	0.46 38	0.38 50	0.51 14	0.27 7	0.20 174	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.16 29	0.14 31

DEFOM-Stereo	0.33 8	0.20 4	0.40 12	0.42 23	0.28 77	0.80 258	0.23 13	0.48 4	0.37 8	0.37 22	0.31 8	0.23 2	0.24 4	1.20 198	0.27 7	0.16 27	0.12 23	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.14 31

IGEV-Stereo++	0.30 5	0.20 4	0.40 12	0.46 64	0.30 115	0.33 10	0.22 6	0.75 32	0.45 19	0.32 8	0.41 13	0.32 12	0.48 104	0.38 3	0.27 7	0.15 11	0.11 6	0.15 8	0.12 20	0.15 14	0.13 12

MoCha-V2	0.40 34	0.20 4	0.49 38	0.50 126	0.21 6	0.44 45	0.33 69	0.93 94	0.53 47	0.53 74	0.53 43	0.42 22	0.58 164	1.09 173	0.27 7	0.14 6	0.12 23	0.15 8	0.12 20	0.17 50	0.15 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 14	0.23 36	0.54 66	0.50 126	0.28 77	0.36 15	0.22 6	1.02 129	0.39 9	0.42 35	0.64 70	0.36 15	0.51 119	0.39 5	0.29 12	0.18 101	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.18 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 34	0.67 434	0.42 19	0.64 336	0.29 94	0.48 56	0.25 19	0.85 67	0.44 17	0.38 27	0.36 11	0.30 9	0.70 208	1.15 185	0.29 12	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.11 8	0.18 81	0.12 6

HUF	0.36 14	0.23 36	0.52 57	0.40 13	0.22 11	0.54 110	0.47 220	0.82 59	0.43 15	0.36 19	0.43 17	0.50 62	0.42 62	0.64 48	0.29 12	0.17 63	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.15 14	0.14 31

SMoEStereo_RVC	0.39 27	0.25 73	0.50 43	0.45 59	0.30 115	0.61 149	0.36 100	0.72 25	0.45 19	0.46 49	0.43 17	0.42 22	0.35 35	1.39 248	0.29 12	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.15 71	0.16 29	0.15 59

dual_stereo	0.27 2	0.19 3	0.35 1	0.39 10	0.21 6	0.25 2	0.22 6	0.48 4	0.31 4	0.32 8	0.26 5	0.37 18	0.24 4	0.83 100	0.29 12	0.16 27	0.12 23	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 232	3.18 516	2.55 476	0.39 10	0.23 15	0.44 45	0.23 13	0.63 12	0.42 14	0.44 42	0.44 19	0.34 13	0.28 9	0.56 27	0.29 12	1.35 490	0.10 1	0.22 189	0.19 167	0.46 422	1.31 489

RSM	0.39 27	0.24 50	0.49 38	0.46 64	0.26 36	0.47 53	0.40 142	0.92 88	0.44 17	0.41 33	0.42 14	0.65 121	0.33 27	1.07 168	0.29 12	0.15 11	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.13 12

GCAP-Stereo	0.40 34	0.28 134	0.68 146	0.47 75	0.25 31	0.53 103	0.32 63	0.82 59	0.58 54	0.65 98	0.69 81	0.58 96	0.42 62	0.47 9	0.29 12	0.17 63	0.14 127	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.14 31

SGD-Stereo	0.32 6	0.20 4	0.40 12	0.38 8	0.19 1	0.43 40	0.22 6	0.64 13	0.33 5	0.42 35	0.34 9	0.27 4	0.35 35	1.15 185	0.30 20	0.20 174	0.10 1	0.15 8	0.13 33	0.17 50	0.13 12

MM-Stereo_test2	0.43 49	0.24 50	0.67 142	0.51 156	0.32 159	0.55 117	0.45 206	0.97 113	0.77 119	0.59 89	0.51 39	0.49 56	0.42 62	0.80 90	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.18 73	0.14 57	0.19 120	0.14 31

HART	0.45 67	0.22 26	0.54 66	0.50 126	0.26 36	0.41 27	0.29 43	1.03 134	0.50 31	0.58 81	1.45 347	0.61 107	0.35 35	1.08 172	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.14 57	0.19 120	0.14 31

SCV_C0	0.43 49	0.26 88	0.65 130	0.43 26	0.29 94	0.47 53	0.31 56	1.34 238	0.73 108	0.38 27	0.49 34	0.54 80	0.29 12	1.24 208	0.30 20	0.17 63	0.13 76	0.16 23	0.13 33	0.20 154	0.15 59

AIO_rvc	0.36 14	0.23 36	0.49 38	0.43 26	0.27 54	0.59 135	0.38 120	0.94 101	0.45 19	0.33 13	0.46 24	0.49 56	0.22 3	0.84 103	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.12 20	0.15 14	0.13 12

AIO_test	0.35 13	0.22 26	0.44 22	0.43 26	0.27 54	0.57 127	0.44 189	0.79 46	0.41 11	0.32 8	0.47 26	0.46 38	0.30 16	0.69 58	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.13 33	0.15 14	0.12 6

IGEV-RUCA	0.37 19	0.23 36	0.48 33	0.49 115	0.36 209	0.60 143	0.23 13	0.64 13	0.49 28	0.39 31	0.49 34	0.44 27	0.31 20	0.85 108	0.30 20	0.24 272	0.13 76	0.16 23	0.12 20	0.20 154	0.19 173

castereo	0.41 41	0.22 26	0.46 29	0.44 47	0.30 115	0.61 149	0.56 298	0.97 113	0.80 127	0.38 27	0.69 81	0.45 35	0.69 203	0.51 14	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.12 6

IGEV-Stereo+	0.45 67	0.21 12	0.43 21	0.41 17	0.39 251	0.15 1	0.19 2	0.44 3	0.36 6	0.26 2	0.25 3	0.31 11	0.41 58	1.43 256	0.30 20	0.17 63	0.12 23	0.15 8	0.11 8	1.16 481	1.70 496

AIO-Stereo	0.37 19	0.25 73	0.51 50	0.47 75	0.23 15	0.45 48	0.39 135	1.07 163	0.52 43	0.41 33	0.48 28	0.52 73	0.25 6	0.72 69	0.30 20	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.13 12

RSM++	0.38 24	0.24 50	0.51 50	0.47 75	0.26 36	0.50 78	0.41 155	0.79 46	0.45 19	0.37 22	0.45 22	0.60 103	0.35 35	1.02 154	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.17 41	0.14 57	0.18 81	0.13 12

IGEVStereo-DCA	0.46 74	0.28 134	0.56 78	0.43 26	0.33 179	0.49 68	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.47 52	0.48 28	0.48 49	0.46 84	2.03 346	0.30 20	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.18 133

rrr	0.46 74	0.28 134	0.73 195	0.43 26	0.33 179	0.49 68	0.38 120	0.76 35	0.50 31	0.47 52	0.48 28	0.48 49	0.46 84	2.03 346	0.30 20	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.16 84

AEACV	0.37 19	0.24 50	0.52 57	0.47 75	0.51 334	0.37 17	0.38 120	0.65 16	0.53 47	0.42 35	0.56 54	0.46 38	0.60 168	0.53 19	0.30 20	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.14 31

Selective-IGEV	0.39 27	0.24 50	0.50 43	0.44 47	0.25 31	0.46 51	0.33 69	1.25 224	0.40 10	0.35 15	0.45 22	0.52 73	0.30 16	1.07 168	0.30 20	0.14 6	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.13 12

MC-Stereo	0.43 49	0.23 36	0.48 33	0.51 156	0.28 77	0.39 21	0.32 63	0.88 77	0.68 93	0.60 91	0.84 118	0.56 89	0.61 177	1.03 155	0.31 35	0.17 63	0.11 6	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.13 12

test_xeample3	0.42 43	0.28 134	0.69 159	0.43 26	0.33 179	0.56 122	0.38 120	0.79 46	0.45 19	0.53 74	0.46 24	0.44 27	0.44 76	1.38 243	0.31 35	0.18 101	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.17 50	0.16 84

S2M2	0.34 9	0.28 134	0.45 26	0.40 13	0.30 115	0.31 8	0.16 1	0.60 11	0.64 71	0.31 7	0.48 28	0.47 45	0.34 33	0.38 3	0.32 37	0.25 298	0.22 341	0.20 128	0.22 272	0.25 269	0.22 239

SCV	0.46 74	0.26 88	0.55 75	0.47 75	0.25 31	0.39 21	0.38 120	1.98 413	0.60 61	0.35 15	0.48 28	0.55 82	0.36 40	1.28 216	0.32 37	0.24 272	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.14 31

fffft	0.38 24	0.23 36	0.51 50	0.44 47	0.32 159	0.43 40	0.48 230	0.76 35	0.36 6	0.44 42	0.34 9	0.38 20	0.31 20	1.31 222	0.32 37	0.14 6	0.11 6	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.16 84
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 27	0.28 134	0.51 50	0.46 64	0.30 115	0.40 23	0.44 189	0.73 27	0.56 51	0.35 15	0.56 54	0.46 38	0.33 27	1.11 178	0.32 37	0.16 27	0.13 76	0.19 94	0.15 71	0.19 120	0.14 31

ACVNet-DCA	0.56 148	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	1.42 256	0.78 122	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.22 217	0.21 222

xx1	0.67 222	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	0.93 94	3.05 490	0.58 81	0.79 109	0.95 235	0.77 231	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.21 222

cc1	0.64 198	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	0.93 94	3.05 490	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.19 120	0.19 173

ffm	0.72 241	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	0.95 106	2.47 478	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	1.55 281	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.31 361	0.27 349	0.19 120	0.20 205

tt1	0.62 179	0.32 238	0.51 50	0.54 210	0.26 36	1.16 359	0.48 230	0.95 106	2.47 478	0.57 79	0.77 102	0.49 56	0.81 251	1.55 281	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.15 71	0.19 120	0.20 205

MSKI-zero shot	0.55 139	0.26 88	0.57 88	0.51 156	0.26 36	0.69 199	0.28 38	1.18 197	0.64 71	0.91 156	1.32 303	0.82 173	0.33 27	1.92 334	0.32 37	0.17 63	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.16 84

CASnet	0.41 41	0.25 73	0.48 33	0.50 126	0.20 3	0.50 78	0.36 100	0.81 56	0.80 127	0.83 136	0.68 77	0.48 49	0.31 20	0.54 21	0.32 37	0.18 101	0.12 23	0.27 321	0.22 272	0.23 242	0.14 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 109	0.24 50	0.47 31	0.47 75	0.27 54	1.00 328	0.25 19	1.58 303	1.05 221	0.85 144	0.99 156	1.06 270	0.47 93	0.70 62	0.32 37	0.18 101	0.13 76	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.16 84

RCA-Stereo	0.50 96	0.23 36	0.58 93	0.48 100	0.33 179	0.55 117	0.45 206	0.97 113	1.38 399	0.68 101	1.05 188	0.63 115	0.80 248	0.59 33	0.32 37	0.17 63	0.12 23	0.17 41	0.14 57	0.16 29	0.14 31

MM-Stereo_test1	0.49 92	0.24 50	0.56 78	0.51 156	0.30 115	0.50 78	0.54 274	0.91 85	1.03 212	0.84 139	0.69 81	0.54 80	0.60 168	1.16 189	0.33 50	0.18 101	0.16 217	0.20 128	0.17 129	0.19 120	0.15 59

mms	0.40 34	0.27 114	0.52 57	0.46 64	0.32 159	0.43 40	0.46 213	0.70 22	0.46 25	0.35 15	0.58 60	0.44 27	0.30 16	1.36 238	0.33 50	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.19 120	0.15 59

Pointernet	0.37 19	0.20 4	0.57 88	0.43 26	0.28 77	0.51 94	0.27 34	0.93 94	0.61 62	0.47 52	0.63 67	0.49 56	0.38 50	0.49 11	0.33 50	0.17 63	0.13 76	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 6

CAS++	0.47 81	0.31 222	0.56 78	0.47 75	0.32 159	0.42 34	0.28 38	1.76 348	0.72 104	0.71 106	0.72 91	0.37 18	0.28 9	0.69 58	0.33 50	0.27 336	0.22 341	0.26 305	0.21 243	0.29 324	0.19 173
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.53 109	0.28 134	0.89 286	0.49 115	0.28 77	0.76 232	0.37 114	1.34 238	0.73 108	0.89 149	0.67 74	1.35 348	0.51 119	0.79 88	0.33 50	0.18 101	0.15 182	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.16 84

test_for_model	1.30 417	3.71 519	0.58 93	3.22 509	2.84 509	0.59 135	0.33 69	1.40 252	0.83 135	1.42 382	0.61 64	0.52 73	0.37 44	0.51 14	0.33 50	2.46 497	0.15 182	0.16 23	0.11 8	4.39 519	1.50 492

ff7	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

ffff	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

11t	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

testlalala	0.45 67	0.28 134	0.59 100	0.42 23	0.39 251	0.71 211	0.39 135	1.08 169	0.45 19	1.24 302	0.80 114	0.61 107	0.36 40	0.54 21	0.33 50	0.20 174	0.13 76	0.18 73	0.12 20	0.15 14	0.15 59

anonymousdsp	0.43 49	0.27 114	0.53 61	0.44 47	0.32 159	0.50 78	0.42 159	0.89 78	0.51 39	0.49 61	0.53 43	0.47 45	0.47 93	1.33 229	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

CES	0.48 87	0.20 4	0.37 4	0.39 10	1.39 487	0.55 117	0.35 86	0.98 117	0.66 88	0.44 42	0.66 71	0.35 14	0.27 8	0.56 27	0.33 50	0.15 11	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.19 120	1.46 491

EGLCR-Stereo	0.37 19	0.22 26	0.51 50	0.43 26	0.26 36	0.44 45	0.22 6	0.99 119	0.48 27	0.42 35	0.42 14	0.67 128	0.29 12	0.86 112	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.19 94	0.17 129	0.17 50	0.15 59

ccc-4	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

IGEV-Stereo	0.43 49	0.27 114	0.54 66	0.45 59	0.32 159	0.50 78	0.42 159	0.90 84	0.51 39	0.49 61	0.53 43	0.47 45	0.47 93	1.32 226	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
tt45	0.45 67	0.23 36	0.46 29	0.45 59	0.33 179	0.79 250	0.32 63	0.78 42	0.41 11	0.51 72	0.44 19	0.49 56	0.37 44	2.14 356	0.34 65	0.16 27	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.18 133

WCG-NET	0.42 43	0.21 12	0.54 66	0.40 13	0.25 31	0.47 53	0.32 63	0.73 27	1.15 282	0.76 114	0.73 93	0.58 96	0.45 79	0.60 44	0.34 65	0.15 11	0.11 6	0.16 23	0.14 57	0.15 14	0.13 12

model_zeroshot	0.48 87	0.29 169	0.86 262	0.51 156	0.36 209	0.69 199	0.37 114	1.12 182	0.62 64	0.85 144	0.84 118	0.66 125	0.37 44	0.73 73	0.34 65	0.20 174	0.16 217	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.16 84

RAStereo	0.34 9	0.21 12	0.66 137	0.47 75	0.27 54	0.26 3	0.29 43	0.69 20	0.63 67	0.32 8	0.42 14	0.45 35	0.31 20	0.45 7	0.34 65	0.17 63	0.15 182	0.19 94	0.15 71	0.18 81	0.13 12

WCG-NET（raft）	0.45 67	0.21 12	0.55 75	0.40 13	0.24 21	0.50 78	0.36 100	0.73 27	1.09 244	0.71 106	0.76 100	0.92 222	0.51 119	0.84 103	0.34 65	0.16 27	0.12 23	0.15 8	0.14 57	0.14 4	0.14 31

trnet	0.39 27	0.21 12	0.37 4	0.36 3	0.20 3	0.53 103	0.29 43	0.78 42	1.12 256	0.59 89	0.71 88	0.53 78	0.42 62	0.54 21	0.34 65	0.18 101	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.13 12

MyStereo07	0.48 87	0.29 169	0.50 43	0.55 233	0.45 296	0.59 135	0.79 380	1.05 148	0.51 39	0.48 56	0.53 43	0.43 25	0.55 141	1.30 221	0.34 65	0.17 63	0.16 217	0.24 247	0.20 199	0.23 242	0.20 205

CroCo-Stereo	0.40 34	0.31 222	0.73 195	0.58 268	0.27 54	0.26 3	0.33 69	0.95 106	0.81 129	0.42 35	0.47 26	0.65 121	0.47 93	0.39 5	0.34 65	0.18 101	0.15 182	0.16 23	0.14 57	0.19 120	0.16 84
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
CREStereo	0.39 27	0.21 12	0.38 7	0.34 1	0.22 11	0.53 103	0.29 43	0.77 38	1.11 252	0.58 81	0.71 88	0.51 66	0.41 58	0.54 21	0.34 65	0.18 101	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.14 31
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AIO-test2	0.57 155	0.28 134	0.63 116	0.61 306	0.58 371	0.79 250	0.51 248	1.18 197	1.40 409	0.63 95	1.15 237	0.51 66	0.43 69	1.09 173	0.35 74	0.21 206	0.17 246	0.26 305	0.30 389	0.20 154	0.19 173

AIO-test1	0.56 148	0.25 73	0.55 75	0.64 336	0.78 433	0.80 258	0.36 100	1.18 197	1.34 379	0.57 79	0.88 126	0.61 107	0.50 116	1.12 181	0.35 74	0.17 63	0.17 246	0.22 189	0.24 308	0.18 81	0.23 258

PAM	0.76 276	0.29 169	1.08 358	0.52 178	0.33 179	1.38 394	0.39 135	2.01 420	0.67 89	1.06 198	0.96 144	2.89 476	1.43 421	0.86 112	0.35 74	0.19 142	0.12 23	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.20 205

CAS	0.63 186	0.18 1	0.37 4	2.27 495	0.84 447	0.57 127	0.54 274	0.79 46	0.62 64	0.48 56	0.70 85	0.36 15	0.26 7	0.45 7	0.35 74	2.24 496	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 14	1.06 485

cross-raft	0.54 124	0.25 73	0.61 108	0.52 178	0.29 94	0.68 194	0.37 114	1.46 268	0.76 117	1.01 186	1.06 190	1.28 333	0.46 84	0.71 66	0.35 74	0.15 11	0.12 23	0.18 73	0.16 109	0.19 120	0.14 31

TANstereo	0.44 59	0.21 12	0.44 22	0.41 17	0.21 6	0.65 175	0.26 28	0.79 46	0.83 135	0.93 159	0.98 154	0.51 66	0.46 84	0.54 21	0.35 74	0.18 101	0.24 362	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.26 308

XX-Stereo	0.63 186	0.26 88	1.90 454	0.81 428	0.67 403	0.43 40	0.23 13	1.03 134	0.58 54	0.65 98	1.56 378	1.41 356	0.39 52	1.28 216	0.35 74	0.20 174	0.14 127	0.20 128	0.19 167	0.18 81	0.14 31

CFNet-RSSM	0.54 124	0.24 50	0.70 165	0.48 100	0.28 77	0.60 143	0.27 34	1.49 273	1.14 271	1.06 198	0.93 137	1.08 276	0.54 134	0.70 62	0.35 74	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.14 31

PMTNet	0.46 74	0.21 12	0.38 7	0.37 5	0.23 15	0.71 211	0.27 34	0.74 31	1.04 217	0.64 96	0.70 85	0.55 82	0.47 93	0.86 112	0.35 74	1.00 479	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.15 14	0.13 12

LG-Stereo	0.34 9	0.25 73	0.78 238	0.47 75	0.26 36	0.37 17	0.30 50	0.71 24	0.52 43	0.36 19	0.57 57	0.29 5	0.21 1	0.50 12	0.36 83	0.13 2	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.18 81	0.12 6

Reg-Stereo(zero)	0.44 59	0.22 26	0.45 26	0.43 26	0.23 15	0.38 19	0.25 19	0.76 35	1.08 236	0.90 151	0.78 104	0.90 210	0.47 93	0.70 62	0.36 83	0.15 11	0.12 23	0.15 8	0.12 20	0.15 14	0.15 59

fffy	0.42 43	0.27 114	0.57 88	0.46 64	0.29 94	0.48 56	0.35 86	0.91 85	0.55 49	0.40 32	0.58 60	0.55 82	0.41 58	1.26 211	0.36 83	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.14 31

PAM_32	0.77 278	0.28 134	1.03 339	0.52 178	0.30 115	1.32 384	0.35 86	1.97 411	0.65 86	1.02 190	1.06 190	3.05 477	1.49 431	0.96 135	0.36 83	0.19 142	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.19 120	0.19 173

GCAP-BAT	0.49 92	0.31 222	0.64 123	0.41 17	0.46 307	0.70 206	0.35 86	0.77 38	0.64 71	0.86 146	1.00 160	0.77 154	0.37 44	1.18 195	0.36 83	0.18 101	0.14 127	0.18 73	0.13 33	0.17 50	0.15 59

RAFT-Stereo-weight	0.47 81	0.24 50	0.53 61	0.48 100	0.27 54	0.60 143	0.35 86	1.02 129	1.07 230	0.99 178	0.78 104	0.76 151	0.28 9	0.76 79	0.36 83	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.15 59

MGS-Stereo	0.42 43	0.26 88	0.58 93	0.44 47	0.28 77	0.50 78	0.34 81	0.57 10	0.83 135	0.46 49	1.31 297	0.52 73	0.33 27	0.65 53	0.36 83	0.19 142	0.16 217	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.16 84

MaDis-Stereo	0.36 14	0.25 73	0.58 93	0.44 47	0.34 196	0.30 7	0.30 50	0.72 25	0.50 31	0.37 22	0.36 11	0.58 96	0.49 112	0.52 17	0.36 83	0.19 142	0.16 217	0.19 94	0.15 71	0.18 81	0.14 31

RAFT-Test	0.54 124	0.25 73	0.64 123	0.47 75	0.30 115	0.97 319	0.27 34	1.24 222	0.81 129	0.96 168	1.12 220	1.28 333	0.48 104	0.71 66	0.36 83	0.17 63	0.13 76	0.17 41	0.14 57	0.16 29	0.16 84

LoS_RVC	0.42 43	0.26 88	0.40 12	0.44 47	0.82 445	0.51 94	0.44 189	0.64 13	0.41 11	0.44 42	0.78 104	0.44 27	0.47 93	0.56 27	0.36 83	0.13 2	0.12 23	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 473

ProNet	0.43 49	0.28 134	0.58 93	0.43 26	0.30 115	0.56 122	0.52 259	1.00 123	0.58 54	0.44 42	0.49 34	0.43 25	0.43 69	1.28 216	0.36 83	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.16 84

RAFT_CTSACE	0.63 186	0.26 88	0.88 280	0.55 233	0.51 334	0.71 211	0.44 189	0.80 53	0.97 185	0.97 171	1.84 423	1.18 306	0.68 200	1.47 266	0.36 83	0.16 27	0.15 182	0.21 162	0.20 199	0.20 154	0.14 31

HH	0.63 186	0.30 189	0.77 230	0.50 126	0.32 159	0.49 68	0.46 213	1.65 319	0.64 71	0.69 102	1.09 203	1.63 399	0.85 271	1.90 332	0.37 95	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.16 84

HanStereo	0.63 186	0.30 189	0.77 230	0.50 126	0.32 159	0.49 68	0.46 213	1.65 319	0.64 71	0.69 102	1.09 203	1.63 399	0.85 271	1.90 332	0.37 95	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.16 84

4D-IteraStereo	0.48 87	0.24 50	0.76 224	0.50 126	0.44 289	0.66 183	0.31 56	0.87 70	1.02 208	1.03 194	0.72 91	0.78 158	0.32 26	0.64 48	0.37 95	0.17 63	0.11 6	0.23 227	0.19 167	0.19 120	0.13 12

LoS	0.40 34	0.21 12	0.44 22	0.37 5	0.22 11	0.50 78	0.40 142	1.00 123	0.94 171	0.48 56	0.66 71	0.48 49	0.40 56	0.60 44	0.37 95	0.18 101	0.14 127	0.16 23	0.11 8	0.14 4	0.14 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 226	0.30 189	0.64 123	0.52 178	0.26 36	0.54 110	0.35 86	1.33 233	1.24 335	1.16 257	1.07 194	0.60 103	0.54 134	3.58 424	0.37 95	0.18 101	0.14 127	0.20 128	0.22 272	0.20 154	0.16 84

test_4	0.53 109	0.22 26	0.56 78	0.54 210	0.32 159	0.64 161	0.39 135	0.80 53	0.62 64	0.92 158	1.87 428	0.68 130	0.42 62	1.16 189	0.37 95	0.15 11	0.13 76	0.20 128	0.22 272	0.20 154	0.15 59

test-3	0.54 124	0.22 26	0.68 146	0.47 75	0.27 54	0.58 130	0.35 86	0.92 88	1.00 202	1.32 343	0.69 81	0.87 197	0.45 79	1.68 305	0.37 95	0.16 27	0.11 6	0.20 128	0.16 109	0.17 50	0.13 12

test_1	0.54 124	0.22 26	0.68 146	0.47 75	0.27 54	0.58 130	0.35 86	0.92 88	1.00 202	1.28 316	0.68 77	0.87 197	0.45 79	1.67 300	0.37 95	0.16 27	0.11 6	0.20 128	0.16 109	0.17 50	0.13 12

XX-TBD	0.46 74	0.70 441	0.35 1	0.79 422	0.25 31	0.58 130	0.26 28	0.69 20	1.27 349	0.76 114	1.00 160	0.45 35	0.33 27	0.47 9	0.37 95	0.19 142	0.15 182	0.15 8	0.11 8	0.17 50	0.14 31

Gwc-CoAtRS	0.52 99	0.24 50	0.68 146	0.48 100	0.29 94	0.64 161	0.25 19	1.16 190	1.08 236	1.01 186	1.00 160	1.12 293	0.56 146	0.69 58	0.37 95	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.15 71	0.15 14	0.15 59

MM-Stereo_test3	0.50 96	0.24 50	0.54 66	0.54 210	0.74 420	0.49 68	0.53 267	1.09 171	1.05 221	0.62 94	0.95 141	0.61 107	0.42 62	0.77 82	0.38 105	0.20 174	0.17 246	0.20 128	0.16 109	0.18 81	0.18 133

IGEV++	0.40 34	0.22 26	0.51 50	0.52 178	0.29 94	0.45 48	0.25 19	1.65 319	0.46 25	0.37 22	0.57 57	0.46 38	0.45 79	0.50 12	0.38 105	0.19 142	0.12 23	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.15 59

Sa-1000	0.72 241	0.29 169	0.76 224	0.59 281	0.30 115	0.73 217	0.37 114	1.62 315	1.33 376	1.28 316	2.04 443	0.86 193	0.75 219	1.84 325	0.38 105	0.19 142	0.14 127	0.25 286	0.23 295	0.20 154	0.16 84

iRaft-Stereo_20w	0.65 206	0.31 222	1.00 324	0.47 75	0.34 196	0.73 217	0.30 50	2.96 488	0.70 98	1.15 247	1.14 229	0.76 151	0.65 197	1.11 178	0.38 105	0.17 63	0.13 76	0.18 73	0.16 109	0.19 120	0.18 133

GMOStereo	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 376	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

error version	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 376	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

test-v	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 376	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

test-2	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 376	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

999	0.48 87	0.22 26	0.49 38	0.48 100	0.34 196	0.75 226	0.31 56	0.85 67	0.55 49	0.37 22	0.48 28	0.50 62	0.36 40	2.45 383	0.39 113	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.16 29	0.19 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 74	0.36 314	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.67 187	0.35 86	0.78 42	1.12 256	0.61 92	0.62 66	0.39 21	0.39 52	0.71 66	0.39 113	0.20 174	0.17 246	0.22 189	0.18 145	0.23 242	0.19 173

IGEV_Zeroshot_test	0.53 109	0.30 189	0.99 319	0.56 246	0.35 200	0.41 27	0.32 63	1.37 244	0.63 67	1.00 183	1.09 203	0.95 235	0.41 58	0.83 100	0.39 113	0.18 101	0.12 23	0.19 94	0.18 145	0.19 120	0.17 109

test_3	0.55 139	0.23 36	0.71 177	0.53 195	0.28 77	0.61 149	0.40 142	0.92 88	1.05 221	1.19 275	0.68 77	0.93 224	0.44 76	1.67 300	0.39 113	0.15 11	0.12 23	0.22 189	0.19 167	0.21 194	0.14 31

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 124	0.25 73	0.68 146	0.43 26	0.24 21	0.40 23	0.34 81	1.04 140	1.09 244	1.32 343	1.60 387	0.80 164	0.68 200	0.67 57	0.39 113	0.13 2	0.10 1	0.18 73	0.17 129	0.17 50	0.13 12

UGAM-zero	1.00 366	0.30 189	0.93 299	0.47 75	0.30 115	0.57 127	0.25 19	2.25 462	0.63 67	1.01 186	1.10 207	2.73 472	1.85 460	6.26 472	0.40 118	0.17 63	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.17 109

rvit_stereo_0081_aga	0.44 59	0.34 283	0.73 195	0.51 156	0.41 268	0.50 78	0.40 142	0.81 56	0.57 53	0.58 81	0.56 54	0.53 78	0.43 69	0.66 55	0.40 118	0.26 320	0.21 323	0.22 189	0.20 199	0.26 281	0.18 133

testlalala2	0.58 161	0.27 114	0.68 146	1.72 489	1.27 485	0.68 194	0.42 159	0.93 94	0.70 98	0.90 151	0.93 137	0.76 151	0.34 33	0.52 17	0.40 118	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.17 109

AE-Stereo	0.49 92	0.27 114	0.67 142	0.60 292	0.39 251	0.67 187	0.46 213	1.18 197	1.09 244	0.47 52	0.75 98	0.69 135	0.47 93	0.59 33	0.40 118	0.16 27	0.15 182	0.21 162	0.20 199	0.19 120	0.15 59

EKT-Stereo	0.53 109	0.30 189	0.73 195	0.58 268	0.60 382	0.51 94	0.48 230	0.94 101	0.90 156	0.71 106	0.88 126	0.77 154	0.43 69	1.07 168	0.40 118	0.22 232	0.16 217	0.21 162	0.18 145	0.20 154	0.22 239

testlalala_base	0.77 278	0.40 339	0.70 165	0.65 350	0.50 323	0.79 250	0.28 38	1.50 277	0.51 39	0.73 112	0.90 130	0.69 135	0.54 134	0.66 55	0.40 118	2.82 501	0.14 127	0.17 41	0.12 20	2.68 496	0.19 173

anonymousdsp2	0.53 109	0.27 114	0.74 211	0.48 100	0.29 94	0.76 232	0.47 220	1.61 311	0.82 134	0.77 119	0.77 102	0.75 147	0.47 93	1.03 155	0.40 118	0.18 101	0.13 76	0.18 73	0.13 33	0.19 120	0.18 133

KYRaft	0.75 270	0.28 134	0.62 113	0.56 246	0.29 94	0.67 187	0.86 398	0.94 101	0.84 139	1.62 422	2.21 451	1.16 302	1.02 356	1.57 284	0.40 118	0.20 174	0.13 76	0.22 189	0.28 369	0.20 154	1.02 480

iRaftStereo_RVC	0.47 81	0.26 88	0.64 123	0.50 126	0.29 94	0.53 103	0.33 69	1.05 148	0.77 119	0.84 139	1.00 160	0.55 82	0.37 44	0.81 95	0.40 118	0.17 63	0.12 23	0.22 189	0.20 199	0.19 120	0.15 59

sAnonymous2	0.55 139	0.56 405	1.46 422	0.60 292	0.51 334	0.48 56	0.52 259	0.79 46	0.68 93	0.50 68	0.67 74	0.46 38	0.62 182	0.59 33	0.40 118	0.22 232	0.17 246	0.22 189	0.21 243	0.86 469	0.56 443

CroCo_RVC	0.55 139	0.56 405	1.46 422	0.60 292	0.51 334	0.48 56	0.52 259	0.79 46	0.68 93	0.50 68	0.67 74	0.46 38	0.62 182	0.59 33	0.40 118	0.22 232	0.17 246	0.22 189	0.21 243	0.86 469	0.56 443

tg	0.52 99	0.24 50	0.61 108	0.49 115	0.30 115	0.90 291	0.29 43	1.07 163	0.83 135	0.83 136	1.02 174	0.62 112	0.43 69	1.35 233	0.41 129	0.17 63	0.12 23	0.22 189	0.20 199	0.17 50	0.15 59

Occ-G	0.42 43	0.21 12	0.48 33	0.41 17	0.26 36	0.42 34	0.62 330	0.77 38	0.49 28	0.43 40	0.66 71	1.02 261	0.46 84	0.78 84	0.41 129	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.13 33	0.16 29	0.16 84

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 359	0.39 333	3.21 485	0.50 126	0.63 391	0.64 161	0.39 135	2.36 471	0.75 111	0.95 166	4.63 491	1.81 421	0.56 146	0.96 135	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.21 162	0.26 339	0.32 352	0.35 378

MyStereo06	0.61 175	0.28 134	0.95 307	0.56 246	0.46 307	0.61 149	0.73 364	1.78 356	0.67 89	1.03 194	1.12 220	1.13 298	0.56 146	0.78 84	0.41 129	0.17 63	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.20 205

DCRE	0.82 304	0.26 88	0.70 165	0.58 268	0.44 289	0.54 110	0.48 230	0.95 106	0.78 122	0.78 121	7.33 507	0.86 193	0.52 124	0.76 79	0.41 129	0.16 27	0.16 217	0.19 94	0.17 129	0.18 81	0.17 109

DisPM	0.66 213	0.28 134	0.72 183	0.61 306	0.35 200	0.62 157	0.45 206	1.02 129	0.99 197	1.56 411	1.10 207	0.80 164	0.59 165	2.37 378	0.41 129	0.23 257	0.14 127	0.23 227	0.21 243	0.20 154	0.25 284

RAFT+CT+SA	0.58 161	0.29 169	0.60 105	0.66 357	0.37 223	0.42 34	0.55 290	1.27 226	1.03 212	0.70 104	1.22 262	0.60 103	0.70 208	1.64 294	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.22 189	0.22 272	0.21 194	0.18 133

TRStereo	0.60 169	0.60 423	0.97 315	0.74 410	0.67 403	0.46 51	0.38 120	1.85 378	0.89 152	0.79 124	0.80 114	0.88 201	0.39 52	1.10 175	0.41 129	0.23 257	0.15 182	0.23 227	0.24 308	0.17 50	0.15 59

AnonymousM	0.59 166	1.11 474	0.41 16	0.44 47	0.32 159	0.43 40	0.47 220	1.05 148	0.64 71	0.98 175	0.63 67	0.67 128	0.43 69	0.59 33	0.41 129	0.20 174	0.15 182	1.84 494	0.84 485	0.14 4	0.13 12

raftrobust	0.52 99	0.25 73	0.56 78	0.65 350	0.52 345	0.49 68	0.34 81	0.98 117	0.91 161	1.30 329	0.87 124	0.63 115	0.81 251	0.78 84	0.41 129	0.19 142	0.15 182	0.16 23	0.14 57	0.15 14	0.16 84

EAI-Stereo	0.65 206	0.28 134	0.69 159	0.53 195	0.27 54	0.60 143	0.40 142	2.28 465	0.64 71	0.71 106	3.18 475	0.57 91	0.43 69	1.06 164	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.17 41	0.17 129	0.17 50	0.17 109

LL-Strereo2	0.52 99	0.33 260	0.69 159	0.52 178	0.37 223	0.70 206	0.30 50	1.13 185	0.67 89	0.94 164	0.78 104	0.91 213	0.42 62	1.05 163	0.42 140	0.17 63	0.16 217	0.29 344	0.25 322	0.21 194	0.16 84

TestStereo1	0.63 186	0.28 134	0.75 214	0.76 415	0.31 141	0.48 56	0.43 176	1.30 231	1.21 320	0.97 171	1.31 297	0.64 118	0.77 231	1.75 313	0.42 140	0.20 174	0.15 182	0.22 189	0.18 145	0.21 194	0.17 109

SA-5K	0.63 186	0.28 134	0.75 214	0.76 415	0.31 141	0.48 56	0.43 176	1.30 231	1.21 320	0.97 171	1.31 297	0.64 118	0.77 231	1.75 313	0.42 140	0.20 174	0.15 182	0.22 189	0.18 145	0.21 194	0.17 109

SA	0.66 213	0.30 189	0.82 250	0.61 306	0.30 115	0.58 130	0.38 120	1.44 263	1.30 364	0.96 168	1.36 319	0.66 125	0.95 321	1.85 328	0.42 140	0.19 142	0.15 182	0.25 286	0.23 295	0.21 194	0.17 109

GLC_STEREO	0.39 27	0.25 73	0.41 16	0.54 210	0.23 15	0.48 56	0.30 50	0.73 27	0.58 54	0.52 73	0.73 93	0.51 66	0.31 20	0.64 48	0.42 140	0.17 63	0.20 301	0.23 227	0.19 167	0.21 194	0.17 109

TransformOpticalFlow	0.96 349	0.28 134	0.89 286	0.52 178	0.31 141	0.66 183	0.54 274	1.75 342	1.12 256	1.09 208	1.44 345	1.37 353	1.01 351	6.70 483	0.42 140	0.19 142	0.12 23	0.20 128	0.19 167	0.18 81	0.19 173

test-1	0.52 99	0.26 88	1.04 343	0.56 246	0.32 159	0.61 149	0.38 120	1.10 174	0.91 161	0.78 121	1.01 166	0.77 154	0.52 124	0.60 44	0.42 140	0.17 63	0.14 127	0.20 128	0.17 129	0.20 154	0.23 258

s12784h	0.52 99	0.20 4	0.38 7	0.41 17	0.19 1	0.96 315	0.34 81	1.17 192	1.25 338	0.81 130	0.90 130	0.63 115	0.50 116	1.45 260	0.42 140	0.14 6	0.12 23	0.17 41	0.11 8	0.18 81	0.11 1

RALAANet	0.60 169	0.33 260	0.87 273	0.62 318	0.50 323	0.69 199	0.31 56	1.21 208	1.06 225	1.09 208	1.16 242	0.88 201	0.46 84	1.22 201	0.42 140	0.19 142	0.15 182	0.21 162	0.17 129	0.27 295	0.17 109

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 241	0.35 304	1.70 440	0.49 115	0.56 359	0.63 158	0.38 120	2.41 476	0.65 86	0.77 119	1.07 194	1.82 423	0.95 321	0.93 129	0.43 149	0.20 174	0.13 76	0.21 162	0.25 322	0.28 313	0.26 308

STrans-v2	1.04 380	0.28 134	0.96 313	0.49 115	0.32 159	0.68 194	0.79 380	2.47 480	1.12 256	1.12 224	1.46 353	1.40 354	1.46 426	6.70 483	0.43 149	0.18 101	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.18 81	0.18 133

AFF-stereo	0.58 161	0.25 73	0.64 123	0.46 64	0.29 94	0.34 11	0.38 120	1.15 188	1.14 271	1.17 266	1.60 387	1.10 288	0.71 212	0.97 142	0.43 149	0.13 2	0.11 6	0.19 94	0.19 167	0.17 50	0.14 31

rvit_0105_6	0.53 109	0.37 321	0.98 318	0.65 350	0.38 240	0.51 94	0.51 248	0.77 38	1.20 314	0.54 76	0.55 51	0.65 121	0.53 129	0.94 132	0.44 152	0.32 377	0.32 418	0.28 334	0.24 308	0.28 313	0.21 222

rvit_stereo_0081	0.44 59	0.33 260	0.64 123	0.54 210	0.35 200	0.41 27	0.44 189	0.66 17	0.95 173	0.48 56	0.52 41	0.50 62	0.46 84	0.82 98	0.44 152	0.25 298	0.20 301	0.22 189	0.19 167	0.25 269	0.17 109

rvit_stereo_0082	0.44 59	0.33 260	0.64 123	0.54 210	0.35 200	0.41 27	0.44 189	0.66 17	0.95 173	0.48 56	0.52 41	0.50 62	0.46 84	0.82 98	0.44 152	0.25 298	0.20 301	0.22 189	0.19 167	0.25 269	0.17 109

rvit_stereo_0080	0.44 59	0.32 238	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.42 34	0.55 290	0.82 59	0.68 93	0.50 68	0.60 62	0.55 82	0.47 93	0.59 33	0.44 152	0.26 320	0.21 323	0.20 128	0.20 199	0.31 344	0.19 173

qqq1	0.72 241	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.44 152	0.24 272	0.20 301	0.18 73	0.15 71	0.18 81	0.18 133

fff1	0.72 241	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.44 152	0.24 272	0.20 301	0.18 73	0.15 71	0.18 81	0.18 133

whm_eth	0.44 59	0.32 238	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.42 34	0.55 290	0.82 59	0.68 93	0.50 68	0.60 62	0.55 82	0.47 93	0.59 33	0.44 152	0.26 320	0.21 323	0.20 128	0.20 199	0.31 344	0.19 173

DLNR_Zeroshot_test	23.17 528	48.52 541	43.29 533	176.68 540	78.69 536	0.35 12	0.21 4	23.41 527	0.75 111	0.66 100	0.86 121	0.59 102	0.30 16	1.56 283	0.44 152	9.57 526	0.12 23	0.18 73	0.14 57	76.92 539	0.16 84

PSM-AAD	0.79 290	0.27 114	0.53 61	0.55 233	0.28 77	0.77 240	1.24 452	0.99 119	0.91 161	1.66 427	1.57 382	0.81 168	2.19 477	1.65 295	0.44 152	0.19 142	0.14 127	0.38 415	0.32 402	0.21 194	0.70 465

Prome-Stereo	0.75 270	0.27 114	0.53 61	0.55 233	0.32 159	0.59 135	0.97 421	0.89 78	0.88 149	1.45 386	2.46 463	0.91 213	1.41 419	1.58 286	0.44 152	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.20 154	0.92 476

CREStereo++_RVC	0.47 81	0.21 12	0.38 7	0.45 59	0.38 240	0.45 48	0.25 19	0.75 32	1.29 358	0.80 126	1.21 260	0.47 45	0.37 44	0.53 19	0.44 152	0.16 27	0.11 6	0.15 8	0.80 483	0.18 81	0.11 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
R-Stereo Train	0.57 155	0.26 88	0.63 116	0.54 210	0.36 209	0.69 199	0.54 274	1.22 216	0.72 104	1.61 419	1.50 364	0.75 147	0.53 129	0.64 48	0.44 152	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.17 109

RAFT-Stereo	0.57 155	0.26 88	0.63 116	0.54 210	0.36 209	0.69 199	0.54 274	1.22 216	0.72 104	1.61 419	1.50 364	0.75 147	0.53 129	0.64 48	0.44 152	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.17 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.56 148	0.38 328	1.06 349	0.66 357	0.38 240	0.53 103	0.53 267	0.84 66	1.17 294	0.56 78	0.61 64	0.72 143	0.59 165	0.98 143	0.45 165	0.32 377	0.33 422	0.29 344	0.25 322	0.29 324	0.23 258

plain	0.46 74	0.27 114	1.01 328	0.50 126	0.40 261	0.35 12	0.37 114	0.87 70	0.56 51	0.43 40	0.76 100	0.42 22	0.40 56	1.13 183	0.45 165	0.21 206	0.15 182	0.24 247	0.19 167	0.24 257	0.16 84

MIF-Stereo (partial)	0.45 67	0.25 73	0.70 165	0.50 126	0.52 345	0.35 12	0.26 28	0.91 85	0.59 60	0.45 48	0.71 88	0.51 66	0.51 119	1.11 178	0.45 165	0.20 174	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.24 257	0.18 133

knoymous	0.51 98	0.29 169	0.47 31	0.43 26	0.30 115	0.55 117	0.55 290	1.02 129	0.77 119	0.98 175	0.85 120	0.94 227	0.56 146	0.85 108	0.45 165	0.20 174	0.14 127	0.26 305	0.14 57	0.23 242	0.23 258

test_5	0.65 206	0.30 189	0.75 214	0.67 369	0.50 323	0.92 301	0.52 259	1.39 250	1.12 256	0.76 114	1.11 213	1.00 252	0.90 296	1.53 277	0.45 165	0.18 101	0.13 76	0.23 227	0.22 272	0.21 194	0.19 173

LCNet	0.72 241	0.28 134	0.52 57	0.55 233	0.31 141	0.69 199	0.54 274	1.00 123	0.88 149	1.19 275	1.34 312	0.97 243	1.34 416	2.56 390	0.45 165	0.18 101	0.13 76	0.21 162	0.25 322	0.27 295	0.73 468

Patchmatch Stereo++	0.55 139	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.29 43	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.37 239	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133
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	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.41 155	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.82 173	0.61 177	1.06 164	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

ROB_FTStereo	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.64 161	0.25 19	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.95 141	0.82 173	0.61 177	1.15 185	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

HUI-Stereo	0.52 99	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.30 50	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	0.79 88	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

SST-Stereo	0.83 311	0.28 134	0.72 183	0.59 281	0.31 141	0.72 214	0.26 28	1.09 171	0.86 141	1.47 389	1.10 207	1.00 252	0.87 284	5.73 464	0.45 165	0.22 232	0.13 76	0.23 227	0.19 167	0.23 242	0.18 133

iRAFT	0.55 139	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.29 43	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.37 239	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

RAFT-IKP	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.59 135	0.36 100	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.61 177	1.22 201	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

TestStereo	0.64 198	0.39 333	0.71 177	0.51 156	0.27 54	0.56 122	0.42 159	1.03 134	0.91 161	0.80 126	1.00 160	0.68 130	0.52 124	3.25 414	0.45 165	0.22 232	0.15 182	0.24 247	0.18 145	0.27 295	0.16 84

rvit_stereo_0083	0.47 81	0.33 260	0.81 247	0.56 246	0.36 209	0.50 78	0.44 189	0.68 19	0.95 173	0.49 61	0.57 57	0.55 82	0.49 112	0.88 115	0.46 179	0.25 298	0.25 369	0.24 247	0.20 199	0.24 257	0.17 109

GCST	1.08 386	1.47 489	0.93 299	1.73 490	1.14 476	1.30 381	0.31 56	1.33 233	1.16 291	1.29 321	0.97 153	0.98 245	0.49 112	2.08 351	0.46 179	1.19 489	0.70 489	1.30 489	0.85 487	1.02 477	0.89 475

FTStereo	0.91 338	0.26 88	0.56 78	0.54 210	0.33 179	0.66 183	1.87 485	1.00 123	0.75 111	1.75 433	4.15 486	1.04 268	1.65 444	1.57 284	0.46 179	0.19 142	0.16 217	0.23 227	0.21 243	0.18 81	0.63 456

ROB_FTStereo_v2	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.64 161	0.42 159	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.12 181	0.46 179	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

RAFT_R40	0.83 311	0.28 134	0.73 195	0.59 281	0.31 141	0.69 199	0.44 189	1.10 174	0.95 173	1.47 389	1.10 207	1.00 252	0.85 271	5.53 458	0.46 179	0.22 232	0.13 76	0.23 227	0.20 199	0.23 242	0.18 133

iGMRVC	0.56 148	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.38 120	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.52 273	0.46 179	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

GMM-Stereo	0.74 262	0.25 73	0.59 100	0.54 210	0.34 196	0.72 214	0.99 425	1.01 128	0.87 145	1.36 360	1.78 416	1.12 293	0.81 251	2.09 352	0.46 179	0.18 101	0.12 23	0.25 286	0.25 322	0.20 154	0.85 474

CroCo-Stereo Lap2	0.44 59	0.34 283	0.77 230	0.61 306	0.79 436	0.28 6	0.35 86	0.75 32	0.71 103	0.38 27	0.50 37	0.72 143	0.55 141	0.57 31	0.47 186	0.17 63	0.18 267	0.19 94	0.16 109	0.21 194	0.20 205

HHNet	0.62 179	0.26 88	0.63 116	0.43 26	0.45 296	0.50 78	0.58 313	1.07 163	1.01 205	1.25 307	2.23 452	0.70 139	0.61 177	1.07 168	0.47 186	0.20 174	0.13 76	0.23 227	0.19 167	0.19 120	0.30 348

RAFT-345	0.84 316	0.25 73	0.66 137	0.50 126	0.27 54	0.54 110	0.42 159	0.83 63	1.11 252	1.32 343	2.34 457	0.86 193	0.54 134	5.72 463	0.47 186	0.18 101	0.13 76	0.22 189	0.17 129	0.17 50	0.16 84

raft+_RVC	0.53 109	0.26 88	0.54 66	0.60 292	0.47 312	0.54 110	0.54 274	1.27 226	0.99 197	0.76 114	1.03 183	0.70 139	0.56 146	0.93 129	0.47 186	0.18 101	0.14 127	0.19 94	0.18 145	0.18 81	0.15 59

RALCasStereoNet	0.54 124	0.30 189	0.66 137	0.59 281	0.51 334	0.61 149	0.52 259	0.94 101	0.93 168	0.70 104	1.01 166	0.78 158	0.44 76	1.33 229	0.47 186	0.20 174	0.16 217	0.18 73	0.16 109	0.20 154	0.19 173

Selective-RAFT	0.52 99	0.28 134	0.79 241	0.55 233	0.27 54	0.91 294	0.33 69	0.80 53	0.88 149	0.58 81	0.63 67	0.81 168	0.77 231	1.29 220	0.48 191	0.19 142	0.14 127	0.17 41	0.15 71	0.19 120	0.17 109

NF-Stereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.02 174	0.82 173	0.57 155	5.40 456	0.48 191	0.23 257	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

OCTAStereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.82 173	0.57 155	5.35 451	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

GrayStereo	0.82 304	0.26 88	0.58 93	0.63 327	0.37 223	0.76 232	1.86 484	1.11 180	0.87 145	1.99 454	1.89 430	1.08 276	1.82 459	1.39 248	0.48 191	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.21 243	0.18 81	0.39 397

RE-Stereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.81 168	0.57 155	5.37 454	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

TVStereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.81 168	0.57 155	5.37 454	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

sCroCo_RVC	0.49 92	0.40 339	1.02 335	0.65 350	0.60 382	0.52 98	0.40 142	0.83 63	0.61 62	0.44 42	0.74 96	0.49 56	0.50 116	0.63 47	0.48 191	0.26 320	0.27 382	0.23 227	0.22 272	0.29 324	0.25 284

StereoVision	0.65 206	0.34 283	0.86 262	0.59 281	0.40 261	0.50 78	0.41 155	1.09 171	0.93 168	0.71 106	2.50 464	0.82 173	0.57 155	1.03 155	0.49 198	0.25 298	0.28 389	0.29 344	0.28 369	0.36 373	0.20 205

PFNet+	0.59 166	0.28 134	0.77 230	0.53 195	0.30 115	0.59 135	0.31 56	0.92 88	1.14 271	1.33 351	1.10 207	0.79 162	0.57 155	1.31 222	0.49 198	0.25 298	0.17 246	0.28 334	0.26 339	0.21 194	0.25 284

OMP-Stereo	0.94 345	0.33 260	0.72 183	0.90 458	0.31 141	0.49 68	0.36 100	1.16 190	1.06 225	1.58 417	1.12 220	1.46 368	0.69 203	6.94 486	0.49 198	0.19 142	0.14 127	0.24 247	0.18 145	0.20 154	0.14 31

NRIStereo	0.60 169	0.29 169	0.69 159	0.53 195	0.28 77	0.63 158	0.33 69	1.08 169	0.87 145	1.14 241	0.87 124	0.91 213	0.59 165	2.24 367	0.49 198	0.20 174	0.14 127	0.21 162	0.19 167	0.21 194	0.17 109

ASMatch	0.88 330	0.26 88	0.69 159	0.51 156	0.35 200	0.48 56	0.37 114	1.12 182	0.92 166	1.10 216	3.28 476	0.96 241	0.98 339	4.90 444	0.49 198	0.19 142	0.16 217	0.22 189	0.19 167	0.19 120	0.27 318

DN-CSS_ROB	0.64 198	0.32 238	1.05 345	0.55 233	0.40 261	0.54 110	0.45 206	1.21 208	0.93 168	1.03 194	1.47 354	0.69 135	0.63 187	1.76 318	0.49 198	0.18 101	0.14 127	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.20 205

rvit_0105_5	0.58 161	0.39 333	1.05 345	0.66 357	0.37 223	0.58 130	0.56 298	0.94 101	1.18 301	0.64 96	0.68 77	0.75 147	0.63 187	0.88 115	0.50 204	0.32 377	0.32 418	0.30 355	0.27 349	0.28 313	0.25 284

rvit_stereo_ft	0.47 81	0.35 304	0.87 273	0.67 369	0.42 273	0.40 23	0.59 321	0.81 56	0.74 110	0.46 49	0.55 51	0.57 91	0.49 112	0.65 53	0.50 204	0.25 298	0.17 246	0.22 189	0.22 272	0.24 257	0.17 109

RAFT-RH_RVC	1.03 377	0.24 50	0.67 142	0.49 115	0.28 77	0.81 266	0.33 69	0.83 63	1.08 236	2.05 457	4.65 493	1.04 268	0.57 155	5.98 471	0.50 204	0.18 101	0.13 76	0.26 305	0.20 199	0.16 29	0.17 109

CRE-IMP	0.55 139	0.30 189	0.74 211	0.52 178	0.29 94	0.79 250	0.25 19	1.04 140	0.72 104	1.09 208	0.95 141	0.81 168	0.57 155	1.10 175	0.50 204	0.21 206	0.14 127	0.23 227	0.19 167	0.28 313	0.22 239

ARAFT	0.77 278	0.36 314	1.49 429	0.51 156	0.31 141	0.90 291	0.82 390	1.90 391	1.06 225	1.62 422	1.24 268	1.02 261	0.64 191	1.84 325	0.50 204	0.18 101	0.14 127	0.28 334	0.27 349	0.17 50	0.16 84

test_sample2	0.62 179	0.29 169	0.74 211	0.50 126	0.28 77	0.80 258	0.61 327	1.61 311	1.00 202	0.88 148	0.99 156	0.94 227	0.83 264	1.16 189	0.51 209	0.23 257	0.18 267	0.22 189	0.21 243	0.23 242	0.22 239

UniTT-Stereo	0.36 14	0.23 36	0.59 100	0.48 100	0.36 209	0.40 23	0.32 63	0.53 6	0.49 28	0.54 76	0.55 51	0.36 15	0.31 20	0.58 32	0.51 209	0.20 174	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.19 120	0.15 59

riskmin	0.56 148	0.27 114	0.60 105	0.43 26	0.31 141	0.83 273	0.42 159	1.14 186	1.04 217	0.73 112	0.75 98	1.11 292	1.01 351	0.81 95	0.51 209	0.20 174	0.14 127	0.24 247	0.15 71	0.24 257	0.25 284

ADStereo(finetuned)	0.57 155	0.24 50	1.06 349	0.43 26	0.24 21	0.49 68	0.35 86	1.05 148	1.30 364	1.12 224	1.03 183	0.58 96	1.20 395	0.84 103	0.51 209	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.19 173

IIG-Stereo	0.96 349	0.31 222	0.72 183	0.88 454	0.33 179	0.61 149	0.26 28	1.19 205	1.03 212	1.69 429	1.37 321	1.46 368	0.75 219	6.96 487	0.51 209	0.19 142	0.14 127	0.23 227	0.18 145	0.20 154	0.14 31

Pruner-Stereo	0.62 179	0.29 169	0.70 165	0.61 306	0.31 141	0.63 158	0.43 176	1.17 192	0.99 197	1.53 403	1.08 198	0.95 235	0.55 141	1.35 233	0.51 209	0.23 257	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.21 194	0.23 258

rafts_anoy	0.52 99	0.29 169	0.59 100	0.59 281	0.50 323	0.53 103	0.40 142	1.11 180	1.03 212	0.84 139	0.83 116	0.68 130	0.54 134	0.72 69	0.51 209	0.19 142	0.14 127	0.24 247	0.26 339	0.21 194	0.18 133

DCANet-4	0.54 124	0.26 88	1.07 354	0.42 23	0.24 21	0.48 56	0.36 100	0.99 119	1.30 364	1.10 216	1.02 174	0.56 89	0.75 219	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

fff	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

MIPNet	0.56 148	0.28 134	0.94 303	0.49 115	0.33 179	0.66 183	0.38 120	1.35 241	1.08 236	1.06 198	0.92 134	0.60 103	0.79 242	0.73 73	0.52 216	0.17 63	0.14 127	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.17 109

IPLGR	0.58 161	0.27 114	1.14 374	0.48 100	0.28 77	0.65 175	0.33 69	1.22 216	1.13 268	1.18 271	1.05 188	0.69 135	0.66 199	0.96 135	0.52 216	0.17 63	0.15 182	0.20 128	0.17 129	0.20 154	0.18 133

DCANet	0.54 124	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.49 68	0.36 100	1.05 148	1.30 364	1.12 224	1.03 183	0.58 96	0.92 302	0.81 95	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.19 173

csc	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

cscssc	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

FACV-RUCA	0.63 186	0.34 283	0.82 250	0.62 318	0.65 396	0.81 266	0.41 155	1.44 263	1.07 230	0.86 146	1.14 229	0.61 107	0.69 203	0.80 90	0.53 223	0.28 349	0.19 283	0.47 443	0.21 243	0.35 366	0.25 284

PSM-softLoss	0.78 286	0.31 222	0.77 230	0.58 268	0.32 159	0.56 122	0.40 142	1.18 197	0.70 98	1.24 302	1.07 194	0.83 180	0.52 124	5.36 452	0.53 223	0.24 272	0.15 182	0.25 286	0.22 272	0.20 154	0.25 284

KMStereo	0.78 286	0.31 222	0.77 230	0.58 268	0.32 159	0.56 122	0.40 142	1.18 197	0.70 98	1.24 302	1.07 194	0.83 180	0.52 124	5.36 452	0.53 223	0.24 272	0.15 182	0.25 286	0.22 272	0.20 154	0.25 284

IRAFT_RVC	0.88 330	0.28 134	0.76 224	0.63 327	0.31 141	0.65 175	1.02 430	1.22 216	0.94 171	1.22 288	1.04 186	1.01 259	0.98 339	5.82 466	0.53 223	0.22 232	0.12 23	0.25 286	0.20 199	0.20 154	0.19 173

Anonymous3	0.61 175	0.44 357	1.11 366	0.59 281	0.49 316	0.93 305	0.65 339	0.93 94	0.81 129	0.72 111	0.88 126	0.65 121	0.69 203	1.06 164	0.53 223	0.35 402	0.30 404	0.26 305	0.26 339	0.31 344	0.27 318

SFCPSM	0.70 232	0.28 134	1.02 335	0.51 156	0.38 240	1.37 391	0.66 344	2.00 416	1.03 212	1.17 266	1.21 260	0.82 173	0.78 238	1.03 155	0.53 223	0.21 206	0.17 246	0.22 189	0.24 308	0.21 194	0.19 173

CASS	0.65 206	0.34 283	0.72 183	0.56 246	0.27 54	0.78 245	0.42 159	1.59 304	0.86 141	1.30 329	1.25 272	0.87 197	0.84 268	0.84 103	0.54 229	0.35 402	0.19 283	0.26 305	0.21 243	0.28 313	0.42 406
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 241	1.17 479	0.80 246	0.77 418	0.41 268	0.77 240	0.38 120	0.97 113	1.34 379	0.81 130	0.88 126	0.71 142	0.60 168	1.21 200	0.54 229	0.52 452	0.19 283	1.02 485	0.26 339	0.71 465	0.31 358

PFNet	0.91 338	0.26 88	1.10 364	0.63 327	0.32 159	0.64 161	0.56 298	1.17 192	0.99 197	1.47 389	1.08 198	0.98 245	0.69 203	6.62 478	0.54 229	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.19 167	0.20 154	0.17 109

DeepStereo_RVC	0.55 139	0.29 169	0.72 183	0.51 156	0.30 115	0.59 135	0.33 69	1.03 134	0.70 98	1.16 257	0.93 137	0.83 180	0.94 316	0.96 135	0.54 229	0.21 206	0.14 127	0.21 162	0.19 167	0.24 257	0.24 272

GANet-ADL	0.60 169	0.35 304	0.72 183	0.64 336	0.40 261	0.68 194	0.51 248	1.49 273	1.12 256	0.95 166	1.08 198	0.91 213	0.57 155	0.76 79	0.55 233	0.26 320	0.18 267	0.18 73	0.16 109	0.23 242	0.25 284

GMStereo	0.55 139	0.45 364	0.94 303	0.50 126	0.32 159	0.64 161	0.43 176	1.00 123	1.40 409	0.82 134	0.73 93	0.51 66	0.45 79	0.85 108	0.55 233	0.24 272	0.15 182	0.20 128	0.21 243	0.31 344	0.24 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 186	0.44 357	1.08 358	0.72 399	0.40 261	0.64 161	0.71 360	1.03 134	1.17 294	0.82 134	0.70 85	0.80 164	0.70 208	0.91 122	0.56 235	0.35 402	0.34 423	0.34 393	0.32 402	0.27 295	0.28 330

RAFT	0.64 198	0.30 189	0.73 195	0.59 281	0.33 179	0.68 194	0.58 313	1.04 140	0.76 117	1.08 202	1.19 254	1.65 404	0.93 311	1.06 164	0.56 235	0.21 206	0.18 267	0.27 321	0.24 308	0.22 217	0.17 109

iResNetv2_ROB	0.80 293	0.37 321	1.71 442	0.56 246	0.37 223	0.94 306	0.64 337	1.73 336	1.34 379	1.23 294	1.42 335	1.26 326	0.92 302	1.85 328	0.56 235	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.14 57	0.24 257	0.19 173

11t1	0.52 99	0.28 134	0.68 146	0.51 156	0.28 77	0.83 273	0.39 135	1.22 216	0.63 67	0.84 139	0.74 96	0.68 130	0.68 200	0.91 122	0.57 238	0.21 206	0.18 267	0.19 94	0.16 109	0.20 154	0.21 222

PCWNet_CMD	0.66 213	0.32 238	0.88 280	0.49 115	0.37 223	0.78 245	0.40 142	1.42 256	1.31 368	1.16 257	1.31 297	1.25 322	0.62 182	0.89 120	0.57 238	0.20 174	0.16 217	0.27 321	0.19 167	0.40 394	0.25 284

MSMDNet	0.66 213	0.32 238	0.87 273	0.49 115	0.37 223	0.79 250	0.40 142	1.43 262	1.31 368	1.15 247	1.31 297	1.24 318	0.63 187	0.88 115	0.57 238	0.21 206	0.16 217	0.26 305	0.19 167	0.39 390	0.24 272

mmm	0.63 186	0.35 304	0.72 183	0.51 156	0.30 115	0.86 285	0.54 274	1.59 304	0.86 141	1.07 201	1.38 326	0.79 162	0.75 219	0.91 122	0.58 241	0.22 232	0.18 267	0.29 344	0.25 322	0.25 269	0.23 258

111	0.60 169	0.23 36	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.72 214	0.42 159	1.18 197	1.41 413	0.80 126	1.38 326	1.10 288	0.79 242	0.96 135	0.58 241	0.18 101	0.13 76	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.19 173

rvit_stereo_0075_2	0.64 198	0.46 366	1.05 345	0.66 357	0.66 399	0.53 103	0.48 230	1.20 207	1.12 256	0.76 114	0.92 134	0.78 158	0.53 129	1.03 155	0.59 243	0.37 410	0.28 389	0.40 426	0.31 394	0.37 377	0.32 363

1test111	0.54 124	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	1.42 256	0.78 122	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	0.88 115	0.59 243	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.22 217	0.21 222

GMStereo_Zeroshot	0.67 222	0.61 425	1.01 328	0.64 336	0.37 223	0.84 281	0.35 86	1.05 148	1.12 256	1.12 224	1.06 190	1.27 330	0.54 134	1.19 197	0.59 243	0.32 377	0.17 246	0.31 361	0.18 145	0.52 436	0.22 239

CFNet_ucs	0.70 232	0.33 260	0.88 280	0.50 126	0.43 282	0.74 221	0.44 189	1.60 308	1.29 358	1.22 288	1.54 372	1.09 286	0.63 187	0.99 146	0.59 243	0.25 298	0.20 301	0.37 412	0.21 243	0.40 394	0.28 330

anonymousa	0.72 241	0.27 114	0.75 214	0.47 75	0.63 391	1.43 403	0.45 206	1.24 222	0.89 152	1.28 316	1.75 413	1.62 394	1.13 383	0.69 58	0.59 243	0.19 142	0.16 217	0.23 227	0.25 322	0.20 154	0.18 133

qqq	0.57 155	0.34 283	0.71 177	0.47 75	0.27 54	0.64 161	0.62 330	1.42 256	0.78 122	0.80 126	0.92 134	0.95 235	0.77 231	0.88 115	0.59 243	0.21 206	0.20 301	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.21 222

CFNet_pseudo	0.66 213	0.32 238	0.86 262	0.48 100	0.39 251	0.70 206	0.40 142	1.33 233	1.22 326	1.16 257	1.34 312	1.24 318	0.64 191	0.98 143	0.59 243	0.21 206	0.16 217	0.33 383	0.19 167	0.36 373	0.25 284

ccs_rob	0.66 213	0.33 260	0.86 262	0.48 100	0.39 251	0.70 206	0.40 142	1.33 233	1.22 326	1.16 257	1.34 312	1.23 316	0.64 191	0.98 143	0.59 243	0.21 206	0.16 217	0.35 401	0.20 199	0.37 377	0.25 284

DAS	0.84 316	0.34 283	1.03 339	0.64 336	0.69 411	0.77 240	0.63 335	1.54 294	1.20 314	1.79 439	1.55 374	0.95 235	1.04 360	2.83 399	0.60 251	0.21 206	0.16 217	0.25 286	0.18 145	0.27 295	0.22 239

SepStereo	0.82 304	0.34 283	1.03 339	0.64 336	0.69 411	0.77 240	0.63 335	1.54 294	1.20 314	1.79 439	1.55 374	0.95 235	1.04 360	2.30 373	0.60 251	0.21 206	0.16 217	0.25 286	0.18 145	0.27 295	0.22 239

MIM_Stereo	0.57 155	0.24 50	0.92 297	0.46 64	0.30 115	0.54 110	0.28 38	1.27 226	0.75 111	1.00 183	1.16 242	0.93 224	0.53 129	1.45 260	0.61 253	0.16 27	0.16 217	0.20 128	0.19 167	0.17 50	0.14 31

GES	0.66 213	0.34 283	0.90 290	0.59 281	0.38 240	0.94 306	0.57 309	2.11 436	0.86 141	1.02 190	1.11 213	0.66 125	0.79 242	0.99 146	0.61 253	0.27 336	0.19 283	0.20 128	0.20 199	0.21 194	0.30 348

DIP-Stereo	0.62 179	0.30 189	0.83 254	0.48 100	0.36 209	0.95 310	0.33 69	2.37 473	0.67 89	1.25 307	1.00 160	0.68 130	0.51 119	0.91 122	0.61 253	0.18 101	0.15 182	0.21 162	0.17 129	0.19 120	0.19 173
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo04	0.67 222	0.29 169	1.07 354	0.55 233	0.45 296	0.59 135	0.79 380	1.50 277	1.40 409	0.91 156	0.91 132	0.74 145	0.86 279	1.52 273	0.62 256	0.17 63	0.16 217	0.24 247	0.20 199	0.23 242	0.20 205

x	0.54 124	0.31 222	0.61 108	0.47 75	0.30 115	0.67 187	0.47 220	1.53 292	0.79 126	0.81 130	0.83 116	0.78 158	0.70 208	0.70 62	0.62 256	0.21 206	0.19 283	0.22 189	0.19 167	0.21 194	0.20 205

GANet-RSSM	0.72 241	0.28 134	0.63 116	0.64 336	0.58 371	0.80 258	0.58 313	1.89 388	1.08 236	1.04 197	1.25 272	1.15 301	1.04 360	1.49 268	0.62 256	0.25 298	0.19 283	0.22 189	0.22 272	0.22 217	0.21 222

UCFNet_RVC	0.69 228	0.35 304	0.49 38	0.64 336	0.39 251	0.85 284	0.58 313	1.75 342	1.14 271	0.97 171	1.19 254	1.17 303	0.93 311	0.99 146	0.62 256	0.28 349	0.20 301	0.34 393	0.31 394	0.32 352	0.27 318

H2IRNET	0.56 148	0.26 88	0.66 137	0.47 75	0.35 200	0.41 27	0.26 28	0.92 88	1.17 294	0.61 92	1.28 287	1.08 276	0.86 279	0.99 146	0.63 260	0.19 142	0.16 217	0.22 189	0.25 322	0.21 194	0.18 133

MyStereo05	0.66 213	0.28 134	1.07 354	0.56 246	0.46 307	0.61 149	0.73 364	1.34 238	1.41 413	1.15 247	0.91 132	0.77 154	0.80 248	1.41 255	0.63 260	0.17 63	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.20 205

IPLG	0.69 228	0.27 114	0.97 315	0.51 156	0.43 282	0.79 250	0.33 69	1.21 208	1.06 225	1.30 329	1.10 207	0.52 73	0.55 141	3.16 412	0.63 260	0.16 27	0.14 127	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.17 109

AdaStereo	0.70 232	0.43 354	0.75 214	0.73 407	0.37 223	0.92 301	0.53 267	1.85 378	1.18 301	1.12 224	1.23 266	1.07 275	0.65 197	0.96 135	0.63 260	0.31 370	0.15 182	0.32 375	0.21 243	0.29 324	0.22 239
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.
CoDeX	0.73 259	0.29 169	0.93 299	0.54 210	0.36 209	1.14 351	0.61 327	2.34 470	1.17 294	1.16 257	1.25 272	0.91 213	0.87 284	1.33 229	0.64 264	0.20 174	0.16 217	0.21 162	0.18 145	0.20 154	0.18 133

test_sample5	0.69 228	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.84 281	0.54 274	1.83 374	1.14 271	1.11 222	1.25 272	0.88 201	0.78 238	1.23 203	0.65 265	0.26 320	0.20 301	0.27 321	0.27 349	0.27 295	0.26 308

DualNet	0.70 232	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.84 281	0.54 274	1.83 374	1.14 271	1.14 241	1.33 305	0.88 201	0.78 238	1.23 203	0.65 265	0.26 320	0.20 301	0.27 321	0.27 349	0.27 295	0.26 308

NOSS_ROB	1.26 414	0.46 366	0.62 113	0.56 246	0.38 240	1.06 340	0.78 377	1.73 336	1.40 409	1.01 186	1.43 339	1.10 288	0.75 219	10.62 519	0.65 265	0.45 439	0.43 457	0.48 445	0.45 446	0.44 413	0.41 402

BSDual-CNN	0.71 239	0.32 238	0.68 146	0.54 210	0.44 289	1.27 376	0.65 339	2.16 446	0.98 190	1.20 279	1.11 213	1.12 293	0.74 217	0.91 122	0.66 268	0.24 272	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

hknet	0.77 278	0.32 238	0.95 307	0.54 210	0.38 240	1.27 376	0.65 339	2.16 446	1.07 230	1.20 279	1.11 213	1.59 390	0.81 251	1.37 239	0.66 268	0.22 232	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

psmg	0.72 241	0.32 238	0.68 146	0.50 126	0.44 289	1.48 406	0.75 369	1.94 404	0.98 190	1.21 283	1.33 305	1.12 293	0.74 217	0.91 122	0.66 268	0.24 272	0.19 283	0.25 286	0.25 322	0.23 242	0.22 239

DualNet (step1)	0.83 311	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	1.23 203	0.67 271	0.57 461	0.28 389	0.62 469	0.67 476	0.45 416	0.42 406

test_sample7	0.74 262	0.37 321	0.76 224	0.52 178	0.35 200	0.91 294	0.67 347	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	1.23 203	0.67 271	0.31 370	0.28 389	0.32 375	0.31 394	0.33 361	0.29 334

test_sample1	0.61 175	0.29 169	0.75 214	0.50 126	0.31 141	0.76 232	0.48 230	1.59 304	0.84 139	0.90 151	0.94 140	0.88 201	0.95 321	1.16 189	0.67 271	0.22 232	0.18 267	0.20 128	0.19 167	0.21 194	0.21 222

pcwnet_v2	0.97 355	0.37 321	4.33 491	0.62 318	0.54 351	0.79 250	0.45 206	2.02 424	1.58 436	1.42 382	1.64 398	1.09 286	0.79 242	1.24 208	0.67 271	0.32 377	0.25 369	0.29 344	0.27 349	0.37 377	0.35 378

test_sample4	0.69 228	0.33 260	0.91 293	0.51 156	0.30 115	0.92 301	0.52 259	1.87 383	1.15 282	1.14 241	1.18 247	0.87 197	0.75 219	1.18 195	0.68 275	0.25 298	0.20 301	0.26 305	0.26 339	0.26 281	0.25 284

test_sample3	0.68 226	0.32 238	0.88 280	0.52 178	0.30 115	0.97 319	0.52 259	1.86 381	1.15 282	1.08 202	1.11 213	0.88 201	0.71 212	1.17 193	0.68 275	0.25 298	0.20 301	0.25 286	0.25 322	0.25 269	0.25 284

FENet	0.60 169	0.28 134	0.63 116	0.54 210	0.33 179	0.83 273	0.38 120	1.27 226	1.07 230	1.00 183	0.86 121	0.99 251	0.85 271	0.96 135	0.68 275	0.22 232	0.15 182	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.23 258

HBP-ISP	0.96 349	0.58 412	0.72 183	0.61 306	0.46 307	1.64 421	0.76 372	1.86 381	1.28 354	1.30 329	1.53 368	0.86 193	0.94 316	3.27 415	0.69 278	0.45 439	0.44 460	0.54 457	0.48 453	0.47 423	0.40 398

BUS	0.74 262	0.32 238	0.68 146	0.54 210	0.44 289	2.34 468	0.42 159	2.16 446	0.98 190	1.20 279	1.11 213	1.03 265	0.62 182	0.91 122	0.70 279	0.24 272	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

NINENet	0.77 278	0.37 321	0.78 238	0.62 318	0.51 334	2.34 468	0.42 159	1.83 374	1.04 217	1.14 241	1.23 266	1.03 265	0.62 182	1.24 208	0.70 279	0.28 349	0.23 353	0.31 361	0.21 243	0.26 281	0.25 284

CIPLG	0.62 179	0.33 260	0.96 313	0.58 268	0.50 323	0.75 226	0.48 230	1.05 148	0.96 178	1.40 374	1.57 382	0.64 118	0.48 104	0.89 120	0.70 279	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.19 120	0.21 222

ACRE	0.61 175	0.33 260	1.01 328	0.58 268	0.49 316	0.75 226	0.47 220	1.06 161	0.95 173	1.37 363	1.55 374	0.62 112	0.46 84	0.83 100	0.70 279	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.21 222

HCRNet	0.70 232	0.39 333	0.73 195	0.60 292	0.59 379	0.76 232	0.35 86	1.22 216	1.13 268	1.02 190	0.99 156	1.02 261	0.76 227	2.19 364	0.70 279	0.28 349	0.19 283	0.28 334	0.23 295	0.25 269	0.23 258

IER	0.70 232	0.31 222	1.02 335	0.48 100	0.52 345	1.34 388	0.51 248	1.17 192	0.99 197	1.23 294	1.34 312	1.12 293	1.11 376	0.99 146	0.71 284	0.20 174	0.16 217	0.21 162	0.21 243	0.20 154	0.19 173

IPLGR_C	0.62 179	0.33 260	0.99 319	0.58 268	0.49 316	0.76 232	0.48 230	1.10 174	0.96 178	1.40 374	1.56 378	0.62 112	0.48 104	0.80 90	0.71 284	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.19 120	0.21 222

HSM	1.19 409	0.32 238	0.65 130	0.57 262	0.38 240	1.23 371	0.59 321	2.25 462	1.19 309	1.30 329	1.25 272	1.94 435	1.03 358	9.32 510	0.71 284	0.22 232	0.16 217	0.20 128	0.16 109	0.21 194	0.21 222

DRaft	0.80 293	0.24 50	0.70 165	0.45 59	0.30 115	0.97 319	0.53 267	1.05 148	0.97 185	1.78 436	2.02 442	0.80 164	1.74 451	2.73 397	0.72 287	0.17 63	0.14 127	0.20 128	0.20 199	0.18 81	0.21 222

PSMNet-RSSM	0.72 241	0.30 189	0.61 108	0.63 327	0.42 273	0.73 217	0.56 298	1.92 398	1.10 250	1.09 208	1.37 321	1.22 311	0.98 339	1.28 216	0.72 287	0.27 336	0.19 283	0.27 321	0.29 380	0.24 257	0.24 272

FADNet-RVC-Resample	0.84 316	0.47 371	2.10 460	0.61 306	0.45 296	1.07 342	0.61 327	1.59 304	1.20 314	1.08 202	0.98 154	1.03 265	0.98 339	2.17 359	0.72 287	0.23 257	0.22 341	0.30 355	0.32 402	0.35 366	0.34 373

DeepPruner_ROB	0.74 262	0.48 375	0.87 273	0.57 262	0.44 289	0.79 250	0.54 274	1.73 336	0.96 178	1.38 368	1.27 282	1.24 318	0.73 215	1.43 256	0.73 290	0.34 395	0.28 389	0.27 321	0.26 339	0.31 344	0.31 358

test_sample6	0.71 239	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.82 268	0.58 313	1.79 362	1.15 282	1.14 241	1.33 305	0.91 213	0.79 242	1.31 222	0.74 291	0.27 336	0.21 323	0.27 321	0.29 380	0.28 313	0.27 318

DispNO	0.93 343	0.30 189	1.34 405	0.55 233	0.55 357	0.89 288	0.49 240	1.48 271	1.21 320	1.17 266	1.27 282	1.19 307	0.90 296	5.23 449	0.74 291	0.22 232	0.17 246	0.24 247	0.21 243	0.19 120	0.20 205

ToySt	0.66 213	0.33 260	1.23 384	0.51 156	0.33 179	0.86 285	0.68 351	1.10 174	0.97 185	0.84 139	1.08 198	1.25 322	0.94 316	1.01 151	0.74 291	0.19 142	0.19 283	0.24 247	0.24 308	0.27 295	0.23 258

Anonymous_2	1.30 417	0.55 402	0.82 250	0.52 178	0.58 371	1.01 329	0.64 337	1.25 224	0.97 185	0.96 168	0.78 104	1.33 343	1.29 408	1.03 155	0.74 291	0.62 468	0.64 486	1.06 486	9.63 525	1.16 481	0.49 430

AACVNet	0.86 325	0.35 304	0.79 241	0.82 436	0.39 251	0.76 232	0.49 240	1.61 311	0.81 129	1.08 202	1.33 305	1.30 337	0.93 311	4.34 435	0.74 291	0.25 298	0.21 323	0.28 334	0.22 272	0.29 324	0.25 284

rvit_105_1	0.72 241	0.52 392	1.01 328	0.78 420	0.49 316	0.75 226	0.87 400	1.12 182	1.18 301	0.99 178	0.79 109	0.90 210	0.77 231	1.26 211	0.75 296	0.41 424	0.36 439	0.36 409	0.41 437	0.30 335	0.33 369

FADNet	0.92 340	0.61 425	1.81 449	0.62 318	0.55 357	0.96 315	0.57 309	1.78 356	1.33 376	0.93 159	1.01 166	1.36 350	1.01 351	2.71 396	0.75 296	0.33 385	0.34 423	0.31 361	0.34 416	0.59 449	0.40 398

CVANet_RVC	1.07 383	0.43 354	0.76 224	0.60 292	0.50 323	0.90 291	0.97 421	1.52 286	1.26 343	1.33 351	1.38 326	1.24 318	1.18 389	6.75 485	0.75 296	0.34 395	0.23 353	0.34 393	0.29 380	0.42 401	0.27 318

gwcnet-sp	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 329	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

scenet	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 329	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

ssnet	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 329	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

SACVNet	0.85 320	0.46 366	0.85 256	0.81 428	0.56 359	0.80 258	0.79 380	1.68 326	1.12 256	1.34 355	1.33 305	1.25 322	0.94 316	2.39 380	0.76 299	0.34 395	0.26 374	0.31 361	0.29 380	0.35 366	0.44 415

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 391	1.02 467	1.00 324	0.82 436	0.67 403	1.93 448	0.93 415	1.62 315	1.11 252	1.15 247	1.25 272	1.50 376	0.79 242	1.96 340	0.76 299	1.89 492	0.34 423	0.79 476	0.36 425	1.25 485	0.83 472

CBMV_ROB	0.90 335	0.44 357	0.63 116	0.51 156	0.37 223	1.25 374	0.49 240	1.77 352	1.27 349	1.41 376	2.00 439	1.33 343	1.08 371	2.17 359	0.76 299	0.43 433	0.42 456	0.47 443	0.44 444	0.41 397	0.36 383

DEmStereo	0.97 355	0.23 36	0.79 241	0.47 75	0.32 159	1.04 336	0.56 298	0.93 94	0.89 152	1.39 373	2.14 449	1.02 261	2.07 473	5.64 462	0.77 305	0.17 63	0.15 182	0.20 128	0.20 199	0.18 81	0.20 205

HSM-Net_RVC	0.87 329	0.29 169	0.53 61	0.53 195	0.30 115	1.15 357	0.55 290	3.57 496	1.28 354	1.53 403	1.74 410	1.68 407	0.93 311	1.49 268	0.77 305	0.22 232	0.17 246	0.19 94	0.18 145	0.20 154	0.19 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 198	0.31 222	0.79 241	0.56 246	0.41 268	0.60 143	0.58 313	1.41 254	1.26 343	1.08 202	1.13 225	0.91 213	0.60 168	1.04 161	0.78 307	0.27 336	0.18 267	0.18 73	0.18 145	0.25 269	0.29 334

THIR-Stereo	1.02 375	0.27 114	0.69 159	0.49 115	0.28 77	0.95 310	1.34 459	1.03 134	0.97 185	1.34 355	1.90 431	1.17 303	1.58 437	6.44 476	0.78 307	0.19 142	0.14 127	0.21 162	0.22 272	0.19 120	0.20 205

DMCA-RVC	0.74 262	0.40 339	1.27 393	0.66 357	0.49 316	0.77 240	0.47 220	1.35 241	1.01 205	1.53 403	1.01 166	1.29 336	0.82 256	1.31 222	0.78 307	0.27 336	0.21 323	0.35 401	0.27 349	0.32 352	0.24 272

TDLM	1.06 381	0.44 357	0.79 241	0.63 327	0.50 323	0.89 288	1.44 464	1.48 271	1.26 343	1.12 224	1.40 332	1.08 276	0.98 339	6.65 479	0.78 307	0.33 385	0.21 323	0.33 383	0.26 339	0.37 377	0.24 272

PS-NSSS	0.99 361	0.58 412	0.93 299	0.58 268	0.57 362	0.91 294	0.80 386	1.81 368	1.14 271	1.14 241	1.67 404	1.00 252	0.83 264	4.62 439	0.78 307	0.37 410	0.31 410	0.52 451	0.32 402	0.45 416	0.38 394

iResNet	0.75 270	0.40 339	1.36 406	0.67 369	0.29 94	0.92 301	0.59 321	1.52 286	1.25 338	1.28 316	1.48 359	0.94 227	0.76 227	1.62 292	0.78 307	0.18 101	0.14 127	0.18 73	0.15 71	0.22 217	0.23 258

DCVSM-stereo	0.72 241	0.35 304	0.76 224	0.55 233	0.42 273	0.73 217	0.38 120	1.21 208	1.02 208	1.79 439	1.04 186	1.62 394	1.03 358	1.04 161	0.79 313	0.24 272	0.27 382	0.29 344	0.24 308	0.30 335	0.36 383

CFNet	0.96 349	0.36 314	1.01 328	0.62 318	0.42 273	0.99 326	0.47 220	1.90 391	1.32 372	0.99 178	1.39 330	1.10 288	0.86 279	5.58 461	0.79 313	0.23 257	0.17 246	0.28 334	0.27 349	0.26 281	0.21 222

HITNet	0.65 206	0.40 339	0.77 230	0.48 100	0.24 21	1.05 337	0.49 240	1.76 348	1.02 208	1.18 271	1.18 247	0.89 209	0.80 248	0.85 108	0.79 313	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.17 129	0.29 324	0.15 59
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.77 278	0.30 189	0.99 319	0.57 262	0.36 209	0.83 273	0.36 100	2.33 468	1.58 436	1.27 314	1.30 291	1.25 322	0.84 268	1.65 295	0.79 313	0.20 174	0.14 127	0.17 41	0.12 20	0.18 81	0.27 318

MLCV	0.72 241	0.34 283	1.10 364	0.51 156	0.23 15	0.91 294	0.39 135	1.33 233	1.23 329	1.46 388	1.55 374	1.01 259	0.64 191	1.95 339	0.80 317	0.18 101	0.12 23	0.18 73	0.14 57	0.19 120	0.17 109

CrosDoStereo	1.58 441	0.24 50	0.72 183	0.48 100	0.29 94	0.67 187	12.49 521	1.10 174	0.98 190	1.34 355	1.75 413	1.00 252	1.89 462	6.65 479	0.81 318	0.19 142	0.15 182	0.20 128	0.22 272	0.18 81	0.19 173

DeepStereo_LL	1.58 441	0.24 50	0.72 183	0.48 100	0.29 94	0.67 187	12.49 521	1.10 174	0.98 190	1.34 355	1.75 413	1.00 252	1.89 462	6.65 479	0.81 318	0.19 142	0.15 182	0.20 128	0.22 272	0.18 81	0.19 173

psm_up	0.77 278	0.34 283	0.70 165	0.66 357	0.58 371	1.05 337	0.92 411	1.52 286	1.12 256	1.26 311	1.16 242	1.31 341	1.23 400	1.20 198	0.81 318	0.25 298	0.29 400	0.31 361	0.27 349	0.27 295	0.25 284

CFNet-ft	0.72 241	0.32 238	0.54 66	0.66 357	0.54 351	0.83 273	0.55 290	1.37 244	1.15 282	0.93 159	1.28 287	1.57 386	0.97 332	1.35 233	0.81 318	0.26 320	0.20 301	0.33 383	0.25 322	0.30 335	0.23 258

CFNet_RVC	0.72 241	0.32 238	0.54 66	0.66 357	0.54 351	0.83 273	0.55 290	1.37 244	1.15 282	0.93 159	1.28 287	1.57 386	0.97 332	1.35 233	0.81 318	0.26 320	0.20 301	0.33 383	0.25 322	0.30 335	0.23 258

SMFormer	0.75 270	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.82 323	0.24 272	0.20 301	0.22 189	0.21 243	0.23 242	0.24 272

tta	0.75 270	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.82 323	0.24 272	0.20 301	0.22 189	0.21 243	0.18 81	0.18 133

SQANet	1.31 419	0.88 459	1.08 358	1.83 492	1.44 488	1.44 404	0.75 369	1.74 340	1.09 244	1.32 343	1.26 279	1.28 333	1.01 351	1.50 270	0.83 325	2.50 498	0.34 423	1.47 490	0.55 465	2.32 491	1.57 493

RAFT + AFF	1.00 366	0.42 351	1.09 361	0.67 369	0.50 323	1.22 370	1.24 452	2.24 461	1.19 309	1.30 329	1.56 378	1.17 303	1.49 431	3.44 421	0.83 325	0.21 206	0.25 369	0.30 355	0.26 339	0.27 295	0.27 318

STTStereo	0.78 286	0.50 385	1.22 383	0.64 336	0.54 351	0.89 288	0.54 274	1.44 263	1.11 252	1.38 368	1.09 203	1.27 330	0.85 271	1.43 256	0.83 325	0.29 359	0.27 382	0.33 383	0.39 432	0.32 352	0.30 348

dad	0.86 325	0.66 433	1.06 349	0.56 246	0.37 223	0.76 232	0.44 189	1.17 192	1.50 427	1.44 384	1.27 282	1.34 347	0.75 219	2.52 389	0.84 328	0.42 428	0.27 382	0.83 477	0.26 339	0.41 397	0.29 334

CC-Net-ROB	1.49 434	1.26 481	1.27 393	0.88 454	0.79 436	1.76 431	1.00 427	1.79 362	1.26 343	1.10 216	1.61 391	1.21 309	0.99 347	8.13 503	0.84 328	1.09 486	0.41 454	2.20 495	0.46 449	1.20 484	0.48 426

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 290	0.43 354	1.05 345	0.64 336	0.58 371	0.95 310	0.53 267	1.53 292	1.18 301	1.37 363	1.15 237	1.43 358	0.88 289	1.61 291	0.84 328	0.25 298	0.22 341	0.27 321	0.27 349	0.29 324	0.29 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 355	0.38 328	0.83 254	0.53 195	0.41 268	1.63 419	0.77 375	2.00 416	1.05 221	1.25 307	1.20 258	1.33 343	0.83 264	4.93 446	0.85 331	0.32 377	0.22 341	0.20 128	0.20 199	0.23 242	0.25 284

cf-r	0.73 259	0.30 189	0.77 230	0.55 233	0.63 391	0.78 245	0.48 230	1.79 362	1.15 282	1.13 238	1.26 279	1.43 358	0.87 284	1.40 254	0.85 331	0.25 298	0.18 267	0.22 189	0.23 295	0.19 120	0.19 173

dd	0.59 166	0.48 375	0.97 315	0.55 233	0.32 159	0.64 161	0.47 220	1.02 129	1.34 379	0.78 121	0.86 121	0.58 96	0.54 134	1.01 151	0.86 333	0.28 349	0.18 267	0.26 305	0.19 167	0.32 352	0.24 272

UGAM	1.14 401	0.27 114	0.95 307	0.53 195	0.42 273	0.70 206	0.72 363	0.95 106	1.32 372	0.98 175	1.48 359	1.78 420	0.87 284	9.65 515	0.87 334	0.21 206	0.18 267	0.30 355	0.24 308	0.19 120	0.16 84

HI	0.64 198	0.32 238	0.68 146	0.47 75	0.51 334	0.41 27	0.36 100	1.04 140	0.75 111	1.31 339	1.43 339	1.62 394	1.12 379	0.94 132	0.88 335	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.20 199	0.20 154	0.18 133

CoSv	0.64 198	0.32 238	0.68 146	0.47 75	0.51 334	0.41 27	0.36 100	1.04 140	0.75 111	1.31 339	1.43 339	1.62 394	1.12 379	0.94 132	0.88 335	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.20 199	0.20 154	0.18 133

ICVP	0.63 186	0.33 260	0.57 88	0.61 306	0.40 261	0.80 258	0.58 313	1.61 311	0.89 152	0.90 151	1.24 268	0.88 201	0.73 215	0.72 69	0.88 335	0.29 359	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.24 257	0.27 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 286	0.41 347	0.94 303	0.60 292	0.43 282	1.30 381	0.43 176	1.40 252	0.91 161	1.20 279	1.15 237	1.43 358	0.64 191	2.18 362	0.89 338	0.28 349	0.22 341	0.26 305	0.23 295	0.31 344	0.33 369

LMCR-Stereo	0.82 304	0.46 366	0.88 280	0.75 413	0.43 282	1.33 386	0.56 298	2.43 478	0.98 190	1.53 403	1.49 361	0.74 145	1.00 349	1.63 293	0.89 338	0.28 349	0.17 246	0.22 189	0.17 129	0.29 324	0.20 205

NVstereo2D	0.92 340	0.41 347	1.48 427	0.72 399	0.72 416	1.20 368	0.87 400	1.75 342	1.38 399	0.99 178	1.13 225	1.26 326	0.98 339	2.21 366	0.89 338	0.43 433	0.20 301	0.38 415	0.24 308	0.57 445	0.63 456

CRFU-Net	0.86 325	0.39 333	1.00 324	0.65 350	0.57 362	1.78 436	0.86 398	2.15 443	0.81 129	1.38 368	1.18 247	1.64 402	1.19 392	1.35 233	0.90 341	0.26 320	0.22 341	0.21 162	0.19 167	0.23 242	0.24 272

GEStereo_RVC	0.90 335	0.37 321	0.99 319	0.64 336	0.50 323	0.95 310	0.79 380	2.42 477	1.17 294	1.16 257	1.11 213	1.26 326	0.92 302	3.24 413	0.90 341	0.29 359	0.19 283	0.23 227	0.20 199	0.27 295	0.29 334

PSMNet-RUCA	1.02 375	0.97 462	1.44 415	1.23 481	1.10 469	1.40 397	0.62 330	1.69 328	1.38 399	0.94 164	1.53 368	0.97 243	0.83 264	1.17 193	0.93 343	0.69 473	0.34 423	0.99 483	0.60 472	0.97 473	0.64 460

GANet	1.36 425	0.47 371	0.86 262	0.67 369	0.45 296	1.34 388	1.73 477	1.64 318	1.24 335	1.49 397	2.38 458	1.55 384	1.20 395	9.30 509	0.93 343	0.30 363	0.31 410	0.33 383	0.28 369	0.39 390	0.30 348

ISRNet	0.80 293	0.33 260	1.07 354	0.81 428	0.66 399	0.60 143	0.34 81	1.19 205	1.13 268	1.59 418	1.53 368	1.35 348	0.77 231	1.27 214	0.94 345	0.39 417	0.34 423	0.43 433	0.38 430	0.34 364	0.49 430

ACVNet	0.63 186	0.31 222	0.54 66	0.54 210	0.36 209	0.80 258	0.46 213	1.37 244	1.07 230	0.93 159	1.30 291	1.08 276	0.85 271	0.80 90	0.94 345	0.21 206	0.19 283	0.21 162	0.18 145	0.22 217	0.18 133

hitnet-ft	0.79 290	0.35 304	0.57 88	0.58 268	0.42 273	0.96 315	0.46 213	1.47 270	1.33 376	1.19 275	1.22 262	1.81 421	0.98 339	1.66 299	0.94 345	0.33 385	0.28 389	0.34 393	0.27 349	0.35 366	0.31 358

MyStereo8	0.65 206	0.29 169	1.00 324	0.58 268	0.49 316	0.91 294	0.35 86	1.18 197	1.31 368	1.16 257	1.27 282	0.90 210	0.64 191	0.72 69	0.95 348	0.18 101	0.14 127	0.20 128	0.18 145	0.22 217	0.26 308

PSMNet-ADL	0.72 241	0.35 304	0.62 113	0.69 383	0.46 307	1.14 351	0.44 189	1.37 244	1.01 205	0.83 136	1.17 245	1.33 343	0.96 329	1.43 256	0.95 348	0.33 385	0.22 341	0.21 162	0.23 295	0.27 295	0.29 334

DMCA	0.67 222	0.34 283	0.90 290	0.51 156	0.44 289	0.86 285	0.47 220	1.42 256	1.02 208	1.17 266	1.12 220	1.23 316	0.75 219	0.78 84	0.95 348	0.25 298	0.19 283	0.27 321	0.19 167	0.24 257	0.27 318

SGM-Forest	1.24 411	0.38 328	0.60 105	0.52 178	0.37 223	1.56 414	1.30 457	1.65 319	1.36 391	2.11 460	1.79 417	1.63 399	0.93 311	7.48 496	0.95 348	0.36 406	0.37 441	0.39 421	0.34 416	0.37 377	0.32 363
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_aug	0.82 304	0.26 88	1.04 343	0.51 156	0.38 240	0.97 319	0.53 267	1.44 263	1.41 413	1.51 401	1.43 339	1.53 380	0.95 321	2.47 387	0.96 352	0.19 142	0.14 127	0.16 23	0.14 57	0.17 50	0.19 173

GANetREF_RVC	1.07 383	0.86 456	1.31 397	0.82 436	0.53 348	1.41 402	1.31 458	1.76 348	1.52 430	1.27 314	1.31 297	1.46 368	1.24 402	2.03 346	0.96 352	0.56 460	0.45 464	0.67 472	0.50 458	0.88 471	0.59 450
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
LL-Strereo	1.33 422	0.39 333	1.38 407	0.61 306	0.61 385	0.75 226	0.66 344	1.63 317	1.17 294	1.56 411	1.60 387	2.03 445	2.12 474	9.72 516	0.97 354	0.21 206	0.18 267	0.27 321	0.23 295	0.22 217	0.25 284

ac_64	0.82 304	0.29 169	0.81 247	0.71 396	0.60 382	1.05 337	0.54 274	1.99 415	0.92 166	1.18 271	1.06 190	1.99 440	1.08 371	1.94 338	0.97 354	0.27 336	0.22 341	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.19 173

otaku	1.60 443	1.11 474	1.21 381	2.20 494	1.56 490	1.97 451	1.24 452	2.07 432	1.36 391	1.44 384	1.62 394	1.73 412	1.19 392	1.73 312	0.98 356	2.89 503	0.57 482	1.74 491	0.60 472	2.78 498	1.94 499

CBMV	0.95 348	0.44 357	0.66 137	0.53 195	0.35 200	1.53 411	1.63 475	1.69 328	1.42 417	2.00 456	1.60 387	1.43 358	1.17 386	1.59 288	0.99 357	0.34 395	0.34 423	0.39 421	0.33 411	0.33 361	0.32 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 304	0.36 314	0.82 250	0.54 210	0.31 141	0.80 258	0.47 220	2.17 452	1.67 442	1.13 238	1.13 225	0.94 227	0.86 279	2.46 385	1.00 358	0.26 320	0.23 353	0.28 334	0.27 349	0.28 313	0.36 383

anonymity	1.12 396	0.97 462	1.21 381	1.07 475	1.12 473	1.08 343	0.89 404	1.95 406	1.16 291	1.29 321	1.26 279	1.22 311	1.09 374	1.15 185	1.01 359	1.02 482	1.00 505	0.97 481	0.97 493	0.98 474	0.99 479

DSFCA	0.93 343	0.34 283	1.06 349	0.52 178	0.65 396	1.55 413	0.93 415	1.49 273	1.19 309	1.56 411	1.15 237	1.50 376	0.96 329	3.07 407	1.02 360	0.30 363	0.26 374	0.25 286	0.25 322	0.28 313	0.24 272

FINET	0.97 355	0.54 397	1.60 435	0.63 327	0.79 436	1.08 343	1.07 436	1.56 301	2.20 472	1.15 247	1.49 361	0.94 227	0.88 289	2.32 374	1.05 361	0.42 428	0.35 434	0.32 375	0.28 369	0.43 407	0.38 394

DLCB_ROB	0.86 325	0.40 339	0.78 238	0.68 380	0.54 351	1.11 346	0.84 392	1.49 273	1.23 329	1.64 426	1.65 400	1.70 409	0.91 299	1.70 307	1.05 361	0.25 298	0.24 362	0.26 305	0.27 349	0.27 295	0.24 272

ACVNet-4b	2.15 472	1.41 485	1.64 436	2.80 501	2.31 501	2.31 467	1.24 452	2.32 467	2.14 470	1.26 311	2.39 459	2.66 469	1.48 429	5.95 470	1.06 363	3.20 508	0.45 464	2.37 499	0.89 488	2.83 502	2.37 504

HGLStereo	0.85 320	0.38 328	0.94 303	0.80 425	1.03 465	1.17 361	0.58 313	1.52 286	1.20 314	1.19 275	1.62 394	1.13 298	1.20 395	1.80 322	1.06 363	0.24 272	0.24 362	0.24 247	0.21 243	0.23 242	0.27 318

BEATNet_4x	0.73 259	0.49 378	1.17 378	0.53 195	0.26 36	1.03 334	0.55 290	1.82 369	1.06 225	1.21 283	1.22 262	0.96 241	0.91 299	1.01 151	1.06 363	0.21 206	0.14 127	0.24 247	0.19 167	0.37 377	0.21 222

ACV-stereo	0.99 361	0.51 388	1.41 413	0.56 246	0.41 268	2.43 472	0.57 309	1.15 188	1.18 301	0.81 130	1.01 166	3.39 483	2.14 475	1.60 289	1.07 366	0.27 336	0.22 341	0.22 189	0.22 272	0.28 313	0.32 363

DDUNet	1.50 436	2.69 513	1.12 368	1.77 491	1.88 493	1.84 441	0.92 411	1.70 333	1.16 291	1.38 368	1.79 417	1.60 392	1.12 379	1.37 239	1.08 367	1.10 487	0.76 490	2.37 499	0.94 491	2.00 489	1.37 490

stereogan	1.15 405	0.42 351	1.40 408	0.86 447	0.84 447	2.38 470	0.71 360	1.88 386	1.73 448	1.72 431	1.94 435	2.31 456	1.29 408	2.07 350	1.08 367	0.36 406	0.35 434	0.39 421	0.31 394	0.51 434	0.46 420

UNet	0.83 311	0.34 283	1.31 397	0.58 268	0.74 420	1.58 415	0.49 240	1.41 254	1.04 217	1.21 283	1.08 198	1.54 382	1.12 379	1.65 295	1.09 369	0.23 257	0.17 246	0.25 286	0.20 199	0.25 269	0.22 239

UPFNet	0.80 293	0.32 238	0.90 290	0.59 281	0.74 420	1.26 375	0.80 386	1.52 286	1.10 250	1.30 329	1.12 220	1.30 337	0.84 268	1.67 300	1.09 369	0.24 272	0.24 362	0.24 247	0.23 295	0.25 269	0.18 133

GwcNet-RSSM	0.77 278	0.32 238	1.01 328	0.62 318	0.54 351	0.78 245	0.51 248	1.73 336	1.20 314	1.09 208	1.37 321	1.46 368	0.85 271	1.53 277	1.09 369	0.25 298	0.18 267	0.23 227	0.24 308	0.20 154	0.19 173

G2L-Stereo	0.80 293	0.32 238	0.95 307	0.60 292	0.42 273	0.78 245	0.69 355	1.50 277	1.09 244	1.33 351	1.14 229	1.45 365	0.72 214	2.45 383	1.10 372	0.25 298	0.20 301	0.26 305	0.21 243	0.20 154	0.26 308

DGSMNet	1.14 401	0.76 449	2.49 475	0.81 428	0.86 452	1.39 396	1.39 461	2.13 437	1.35 388	1.26 311	1.63 397	1.48 374	0.98 339	1.75 313	1.10 372	0.45 439	0.43 457	0.55 461	0.49 456	0.75 467	0.70 465

delet	0.85 320	0.32 238	0.95 307	0.65 350	0.66 399	1.64 421	0.84 392	1.75 342	1.35 388	1.32 343	1.30 291	1.30 337	0.88 289	1.68 305	1.10 372	0.21 206	0.21 323	0.24 247	0.24 308	0.21 194	0.21 222

Ntro	1.64 447	1.15 477	1.23 384	2.48 499	1.83 492	2.09 458	1.16 446	1.96 407	1.38 399	1.21 283	1.62 394	1.62 394	1.29 408	1.87 331	1.11 375	3.04 504	0.56 481	1.82 493	0.64 474	2.80 499	2.05 500

iRaft-Stereo_5w	0.85 320	0.29 169	0.91 293	0.53 195	0.43 282	0.49 68	0.68 351	0.99 119	0.87 145	0.79 124	1.34 312	1.46 368	0.91 299	5.11 447	1.11 375	0.17 63	0.14 127	0.22 189	0.18 145	0.20 154	0.20 205

FADNet_RVC	0.83 311	0.51 388	1.83 452	0.54 210	0.42 273	1.19 366	0.46 213	1.51 284	1.09 244	0.89 149	1.24 268	0.91 213	0.87 284	2.11 354	1.11 375	0.27 336	0.22 341	0.31 361	0.28 369	0.43 407	0.38 394

coex_refinement	0.80 293	0.28 134	0.73 195	0.70 388	0.51 334	0.95 310	0.60 325	1.78 356	1.23 329	1.36 360	1.37 321	1.82 423	0.81 251	1.32 226	1.13 378	0.26 320	0.17 246	0.19 94	0.20 199	0.24 257	0.25 284

ETE_ROB	0.96 349	0.64 431	1.16 376	0.69 383	0.48 313	1.14 351	1.13 442	1.77 352	1.19 309	1.91 451	1.45 347	1.73 412	1.05 364	1.60 289	1.14 379	0.32 377	0.26 374	0.38 415	0.34 416	0.39 390	0.41 402

ADLNet	0.85 320	0.36 314	0.89 286	0.85 445	0.72 416	1.24 372	0.76 372	1.82 369	1.36 391	1.52 402	1.35 318	1.27 330	0.99 347	1.23 203	1.15 380	0.27 336	0.20 301	0.26 305	0.25 322	0.28 313	0.30 348

DFGA-Net	0.72 241	0.40 339	1.40 408	0.52 178	0.45 296	0.83 273	0.44 189	1.28 230	1.08 236	0.99 178	1.19 254	0.70 139	0.55 141	2.14 356	1.16 381	0.18 101	0.16 217	0.24 247	0.23 295	0.27 295	0.25 284

SDNR	1.62 446	0.51 388	2.17 465	0.53 195	0.56 359	3.80 498	0.45 206	1.54 294	1.29 358	1.33 351	2.41 461	1.08 276	0.96 329	11.18 520	1.16 381	0.66 472	0.63 485	0.43 433	0.32 402	0.64 456	0.67 462

AASNet	0.76 276	0.35 304	0.91 293	0.79 422	0.81 443	1.14 351	0.56 298	2.02 424	1.08 236	1.22 288	1.24 268	0.93 224	0.76 227	0.77 82	1.16 381	0.27 336	0.23 353	0.24 247	0.20 199	0.28 313	0.24 272

ADLNet2	0.88 330	0.34 283	1.17 378	0.77 418	0.64 394	1.12 349	0.76 372	1.74 340	1.24 335	1.21 283	1.65 400	1.71 410	1.05 364	1.67 300	1.17 384	0.24 272	0.21 323	0.21 162	0.22 272	0.26 281	0.29 334

FADNet-RVC	0.88 330	0.67 434	1.93 456	0.60 292	0.48 313	0.91 294	0.60 325	1.71 334	1.18 301	0.90 151	0.96 144	1.36 350	0.92 302	2.25 369	1.17 384	0.30 363	0.29 400	0.32 375	0.32 402	0.41 397	0.35 378

MDST_ROB	1.67 449	0.34 283	1.58 434	0.92 463	0.58 371	4.26 504	1.11 439	2.83 485	1.41 413	4.49 504	2.55 465	1.45 365	0.97 332	7.79 500	1.17 384	0.31 370	0.25 369	0.37 412	0.33 411	0.31 344	0.30 348

FAT-Stereo	1.07 383	0.41 347	1.32 400	0.72 399	0.58 371	1.08 343	0.89 404	1.96 407	1.65 440	1.75 433	1.98 436	2.03 445	1.48 429	2.02 345	1.18 387	0.42 428	0.35 434	0.34 393	0.29 380	0.35 366	0.53 438

MMNet	0.84 316	0.32 238	1.09 361	0.60 292	0.59 379	1.85 442	0.49 240	1.51 284	1.27 349	1.37 363	1.15 237	1.26 326	1.18 389	1.67 300	1.22 388	0.19 142	0.18 267	0.23 227	0.22 272	0.25 269	0.21 222

edge stereo	1.11 394	0.50 385	1.30 396	0.71 396	0.65 396	1.14 351	0.75 369	1.93 402	1.37 395	1.71 430	1.83 421	2.54 465	1.44 423	2.43 382	1.23 389	0.42 428	0.41 454	0.54 457	0.35 421	0.42 401	0.46 420

StereoDRNet-Refined	0.80 293	0.41 347	0.88 280	0.62 318	0.42 273	1.33 386	0.48 230	1.52 286	1.17 294	1.45 386	1.44 345	1.44 363	0.90 296	1.26 211	1.24 390	0.20 174	0.16 217	0.27 321	0.24 308	0.25 269	0.28 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 468	1.76 494	1.57 433	2.81 502	2.21 497	1.98 453	1.81 480	2.54 482	1.89 458	1.50 398	1.84 423	1.96 437	1.65 444	2.14 356	1.25 391	3.33 510	0.85 497	2.39 502	0.98 495	2.82 501	2.22 501

RP	1.09 389	0.50 385	1.12 368	0.90 458	1.04 466	1.11 346	0.84 392	1.80 365	1.62 438	1.55 410	2.00 439	1.90 429	1.78 454	1.84 325	1.25 391	0.52 452	0.36 439	0.48 445	0.36 425	0.45 416	0.43 413

NCC-stereo	1.10 391	0.54 397	1.24 387	0.84 440	0.94 460	1.29 379	0.89 404	2.01 420	1.34 379	1.32 343	1.74 410	1.88 425	1.74 451	2.35 376	1.25 391	0.45 439	0.37 441	0.45 438	0.58 468	0.42 401	0.42 406

Abc-Net	1.10 391	0.54 397	1.24 387	0.84 440	0.94 460	1.29 379	0.89 404	2.01 420	1.34 379	1.32 343	1.74 410	1.88 425	1.74 451	2.35 376	1.25 391	0.45 439	0.37 441	0.45 438	0.58 468	0.42 401	0.42 406
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 372	0.57 409	1.29 395	0.64 336	0.74 420	1.19 366	0.84 392	1.69 328	1.43 419	1.16 257	1.19 254	1.32 342	1.19 392	3.42 419	1.25 391	0.29 359	0.45 464	0.33 383	0.49 456	0.32 352	0.47 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 430	1.14 476	1.68 439	1.39 484	1.07 467	1.48 406	1.43 463	1.87 383	1.82 455	2.26 463	2.19 450	1.51 378	1.86 461	1.52 273	1.25 391	0.93 478	0.83 493	0.84 478	0.80 483	0.99 476	1.05 484

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 457	0.87 457	3.56 487	0.80 425	0.75 427	3.72 495	2.44 506	1.82 369	1.82 455	1.74 432	1.91 432	1.92 433	1.26 405	7.69 499	1.28 397	0.45 439	0.47 468	0.52 451	0.77 481	0.50 430	0.50 432

NCCL2	1.00 366	0.56 405	1.06 349	0.75 413	0.57 362	1.31 383	1.72 476	1.77 352	1.36 391	1.50 398	1.17 245	1.91 430	1.17 386	1.54 279	1.29 398	0.35 402	0.31 410	0.45 438	0.44 444	0.40 394	0.40 398

NaN_ROB	1.13 399	0.55 402	1.15 375	0.64 336	0.48 313	1.61 417	2.03 493	1.72 335	1.48 424	2.09 459	1.27 282	1.40 354	1.08 371	3.94 427	1.30 399	0.28 349	0.34 423	0.28 334	0.28 369	0.30 335	0.33 369

RGC	1.14 401	0.79 451	1.26 390	0.91 461	0.96 463	1.52 410	0.77 375	1.92 398	1.26 343	1.54 407	1.93 433	2.02 444	1.54 434	2.25 369	1.31 400	0.44 438	0.35 434	0.58 467	0.48 453	0.47 423	0.46 420

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 361	0.40 339	1.82 450	0.66 357	0.62 390	2.05 456	0.78 377	1.91 395	1.29 358	1.54 407	1.42 335	1.51 378	1.23 400	1.99 342	1.33 401	0.23 257	0.14 127	0.20 128	0.15 71	0.27 295	0.26 308

MSMD_ROB	1.99 469	0.59 415	0.89 286	0.70 388	0.61 385	3.95 500	0.94 417	1.80 365	1.79 452	4.41 502	4.43 487	8.17 510	3.66 499	3.40 417	1.33 401	0.52 452	0.48 469	0.54 457	0.58 468	0.53 438	0.50 432

acv_ft	0.75 270	0.31 222	0.95 307	0.70 388	0.86 452	1.24 372	0.53 267	1.44 263	1.07 230	1.24 302	1.30 291	1.08 276	0.92 302	0.80 90	1.34 403	0.21 206	0.19 283	0.21 162	0.18 145	0.21 194	0.18 133

Nwc_Net	1.09 389	0.49 378	1.33 402	0.89 457	0.80 441	1.49 408	0.66 344	2.19 455	1.27 349	1.32 343	2.26 453	1.96 437	1.54 434	1.92 334	1.34 403	0.40 420	0.30 404	0.43 433	0.45 446	0.38 386	0.37 388

PASM	1.34 423	0.92 460	2.62 479	0.86 447	0.87 454	1.03 334	1.08 437	1.50 277	1.51 429	1.82 444	1.41 334	1.68 407	1.26 405	4.87 443	1.34 403	0.61 467	0.65 488	0.68 473	0.78 482	0.69 463	0.68 464

PDISCO_ROB	1.32 421	0.65 432	1.44 415	1.36 482	1.46 489	2.55 475	0.92 411	2.45 479	2.07 469	1.37 363	1.49 361	1.65 404	1.00 349	2.82 398	1.35 406	1.01 480	0.27 382	0.54 457	0.47 451	0.71 465	0.73 468

psmorigin	1.52 438	0.69 438	10.52 511	0.68 380	0.59 379	1.13 350	0.70 358	1.57 302	1.19 309	1.99 454	1.79 417	2.26 453	1.47 428	2.09 352	1.36 407	0.39 417	0.40 452	0.34 393	0.33 411	0.43 407	0.56 443

fast-acv-ft	0.94 345	0.44 357	1.40 408	0.58 268	0.51 334	1.77 434	0.69 355	1.36 243	1.42 417	1.29 321	1.86 426	1.74 414	1.25 403	1.52 273	1.38 408	0.26 320	0.28 389	0.28 334	0.28 369	0.27 295	0.26 308

AANet_RVC	1.16 407	0.52 392	1.49 429	0.65 350	0.45 296	0.75 226	0.69 355	1.42 256	1.55 435	1.34 355	1.87 428	1.53 380	0.78 238	7.43 494	1.38 408	0.25 298	0.17 246	0.19 94	0.16 109	0.22 217	0.26 308

LALA_ROB	1.01 372	0.59 415	1.16 376	0.67 369	0.51 334	1.63 419	1.26 456	1.69 328	1.38 399	1.81 443	1.37 321	1.94 435	1.02 356	1.58 286	1.38 408	0.37 410	0.27 382	0.43 433	0.37 428	0.43 407	0.37 388

RASNet	1.12 396	0.30 189	0.91 293	0.66 357	0.77 431	0.97 319	0.57 309	1.37 244	1.35 388	1.02 190	1.34 312	2.11 449	1.43 421	7.09 488	1.39 411	0.19 142	0.17 246	0.17 41	0.19 167	0.18 81	0.16 84

ACVNet_1	2.18 473	1.45 488	1.72 443	2.85 503	2.33 502	2.28 465	1.46 465	3.08 490	2.22 473	1.82 444	2.05 444	3.56 484	1.98 468	3.09 410	1.40 412	3.17 505	0.60 484	2.40 503	0.92 490	2.91 505	2.37 504

Wz-Net-LNSev	1.03 377	0.67 434	2.71 481	0.64 336	0.84 447	1.75 429	1.00 427	1.80 365	1.32 372	1.28 316	1.25 272	1.65 404	1.22 399	1.39 248	1.40 412	0.28 349	0.26 374	0.24 247	0.23 295	0.33 361	0.32 363

Consistency-Raft	1.25 413	0.99 465	1.93 456	1.02 471	1.21 481	0.96 315	1.01 429	1.75 342	1.92 461	1.36 360	2.12 447	1.44 363	1.01 351	1.14 184	1.40 412	0.72 474	0.82 492	0.89 479	0.98 495	1.31 486	0.95 477

Syn2CoEx	1.14 401	0.69 438	1.66 438	0.80 425	0.67 403	1.40 397	0.88 402	2.06 431	1.54 433	1.25 307	1.58 385	1.42 357	1.50 433	4.09 429	1.40 412	0.36 406	0.32 418	0.34 393	0.29 380	0.29 324	0.34 373

GASNet	0.99 361	0.97 462	1.72 443	0.98 467	0.68 409	0.83 273	0.67 347	1.60 308	1.28 354	1.31 339	1.22 262	1.22 311	1.21 398	2.41 381	1.41 416	0.43 433	0.26 374	0.36 409	0.34 416	0.55 442	0.31 358

UDG	1.41 431	2.65 512	0.99 319	1.44 487	1.64 491	1.34 388	0.80 386	1.60 308	1.23 329	1.23 294	1.71 407	2.01 442	1.34 416	1.47 266	1.41 416	0.90 477	0.54 480	2.29 497	0.75 480	1.84 488	1.04 482

GwcNet	1.08 386	0.51 388	2.33 470	0.79 422	1.18 479	1.76 431	0.70 358	1.68 326	1.47 423	1.41 376	1.64 398	1.74 414	1.04 360	2.20 365	1.41 416	0.30 363	0.29 400	0.29 344	0.27 349	0.30 335	0.35 378

S-Stereo	1.15 405	0.46 366	2.17 465	0.81 428	0.80 441	1.21 369	1.19 449	1.93 402	2.02 466	1.47 389	2.11 446	1.57 386	1.17 386	2.05 349	1.41 416	0.40 420	0.40 452	0.35 401	0.31 394	0.44 413	0.70 465

CBFPSM	0.92 340	0.33 260	1.86 453	0.49 115	0.38 240	1.75 429	0.84 392	1.39 250	1.12 256	1.09 208	0.99 156	2.37 459	1.66 448	1.32 226	1.42 420	0.19 142	0.18 267	0.20 128	0.20 199	0.21 194	0.33 369

Wz-Net-MNSev	1.11 394	0.58 412	2.23 468	0.66 357	0.71 414	1.95 450	1.46 465	1.98 413	1.45 421	1.79 439	1.43 339	1.49 375	1.33 415	1.97 341	1.42 420	0.27 336	0.23 353	0.28 334	0.28 369	0.34 364	0.31 358

XPNet_ROB	0.96 349	0.49 378	1.09 361	0.72 399	0.57 362	1.11 346	1.14 443	1.66 324	1.23 329	1.85 446	1.39 330	1.64 402	1.11 376	1.80 322	1.42 420	0.38 414	0.30 404	0.33 383	0.29 380	0.37 377	0.34 373

PSMNet_ROB	0.90 335	0.52 392	1.17 378	0.72 399	0.61 385	1.27 376	1.12 441	1.76 348	1.12 256	1.09 208	1.28 287	1.45 365	0.89 295	1.65 295	1.42 420	0.33 385	0.25 369	0.37 412	0.39 432	0.35 366	0.29 334

YMNet	1.00 366	0.54 397	1.40 408	0.81 428	0.85 450	1.87 444	0.62 330	1.55 298	1.18 301	1.63 424	1.99 437	1.77 418	0.97 332	1.50 270	1.45 424	0.33 385	0.37 441	0.31 361	0.32 402	0.32 352	0.29 334

YMNet_1	1.00 366	0.54 397	1.40 408	0.81 428	0.85 450	1.87 444	0.62 330	1.55 298	1.18 301	1.63 424	1.99 437	1.77 418	0.97 332	1.50 270	1.45 424	0.33 385	0.37 441	0.31 361	0.32 402	0.32 352	0.29 334

PWCDC_ROB	1.29 415	0.75 448	1.33 402	1.05 472	0.88 455	1.73 428	0.52 259	1.89 388	3.28 492	1.29 321	4.88 496	1.22 311	1.46 426	1.77 320	1.45 424	0.60 466	0.26 374	0.29 344	0.25 322	0.52 436	0.37 388

StereoDRNet	0.98 359	0.47 371	1.70 440	0.76 415	0.94 460	1.51 409	0.91 409	1.92 398	1.32 372	1.61 419	1.13 225	1.47 373	0.97 332	1.75 313	1.46 427	0.28 349	0.23 353	0.29 344	0.27 349	0.35 366	0.27 318

ACVNet_2	2.43 484	1.41 485	2.04 458	2.62 500	2.24 498	2.63 479	1.88 486	3.31 492	3.01 489	2.19 461	3.45 479	4.62 491	2.04 470	4.50 437	1.47 428	2.55 499	0.64 486	2.22 496	0.84 485	2.69 497	2.29 503

AF-Net	1.13 399	0.52 392	1.33 402	0.86 447	0.91 456	1.38 394	0.71 360	2.16 446	1.62 438	1.56 411	2.40 460	1.99 440	1.65 444	1.81 324	1.48 429	0.48 447	0.28 389	0.49 447	0.33 411	0.39 390	0.32 363

CSAN	1.41 431	0.59 415	1.26 390	0.70 388	0.50 323	1.76 431	1.78 478	1.77 352	1.90 460	2.35 468	2.32 455	1.92 433	1.94 466	5.56 460	1.49 430	0.43 433	0.35 434	0.40 426	0.41 437	0.43 407	0.41 402

TCMNet	1.01 372	0.60 423	2.10 460	0.86 447	1.33 486	1.14 351	0.67 347	1.69 328	1.23 329	1.11 222	1.57 382	1.30 337	0.97 332	2.01 344	1.50 431	0.31 370	0.31 410	0.38 415	0.34 416	0.42 401	0.36 383

DISCO	1.03 377	0.34 283	1.11 366	0.69 383	0.45 296	2.07 457	0.84 392	2.13 437	1.50 427	1.15 247	1.33 305	2.40 461	1.07 370	2.60 392	1.51 432	0.23 257	0.18 267	0.22 189	0.20 199	0.31 344	0.27 318

DRN-Test	1.00 366	0.44 357	1.13 370	0.70 388	0.81 443	1.62 418	0.79 380	2.14 441	1.44 420	1.78 436	1.33 305	1.43 358	1.05 364	2.18 362	1.53 433	0.27 336	0.21 323	0.31 361	0.30 389	0.32 352	0.28 330

APVNet	1.06 381	0.53 396	1.42 414	0.84 440	0.79 436	1.92 447	0.82 390	1.90 391	1.08 236	1.08 202	1.43 339	1.56 385	1.13 383	3.07 407	1.58 434	0.31 370	0.34 423	0.42 431	0.36 425	0.36 373	0.37 388

DispFullNet	2.34 479	2.85 514	3.66 488	3.08 508	2.27 499	1.97 451	0.67 347	2.00 416	1.70 445	2.52 474	2.00 439	2.23 451	5.86 509	3.44 421	1.58 434	1.01 480	0.32 418	2.64 508	1.94 513	2.85 503	2.24 502

iinet-f	0.99 361	0.45 364	3.71 490	0.55 233	0.43 282	1.81 437	0.68 351	1.14 186	1.14 271	1.18 271	1.42 335	1.58 389	1.44 423	1.34 232	1.59 436	0.24 272	0.23 353	0.20 128	0.19 167	0.26 281	0.25 284

ssnet_v2	0.88 330	0.36 314	1.02 335	0.62 318	0.38 240	1.32 384	0.97 421	2.07 432	1.34 379	1.37 363	1.18 247	1.54 382	0.92 302	1.10 175	1.65 437	0.30 363	0.27 382	0.30 355	0.28 369	0.27 295	0.26 308

NVStereoNet_ROB	1.88 462	1.07 469	1.45 420	1.07 475	1.17 477	1.47 405	1.48 467	1.89 388	1.93 463	1.94 452	4.67 494	3.08 480	1.80 456	6.51 477	1.65 437	1.06 485	0.86 499	1.08 487	1.32 500	0.93 472	1.26 488
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DeepPrunerF	1.60 443	0.73 443	5.81 499	0.88 454	1.19 480	0.91 294	0.95 419	2.19 455	5.24 508	1.17 266	1.30 291	1.19 307	1.30 412	4.90 444	1.66 439	0.42 428	0.34 423	0.52 451	0.47 451	0.41 397	0.40 398

SANet	1.88 462	0.57 409	2.18 467	0.63 327	0.40 261	2.80 483	1.57 472	2.39 475	5.88 510	2.36 470	3.57 480	3.72 487	2.97 492	4.74 440	1.76 440	0.34 395	0.30 404	0.32 375	0.29 380	0.48 426	0.37 388

aanetorigin	1.23 410	0.79 451	2.78 483	0.70 388	0.79 436	0.99 326	1.06 435	1.06 161	1.37 395	3.52 493	2.61 466	1.72 411	1.63 442	1.99 342	1.78 441	0.25 298	0.24 362	0.26 305	0.25 322	0.38 386	0.45 417

FCDSN-DC	2.32 478	0.63 429	0.81 247	0.84 440	0.75 427	2.23 463	0.94 417	2.09 435	1.80 453	5.45 512	7.72 511	7.77 509	6.93 516	3.39 416	1.80 442	0.52 452	0.48 469	0.52 451	0.51 461	0.57 445	0.58 448
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	1.71 455	0.62 428	1.45 420	0.67 369	0.61 385	1.81 437	1.08 437	2.52 481	1.70 445	1.77 435	1.73 409	1.98 439	1.25 403	12.57 522	1.84 443	0.34 395	0.37 441	0.56 464	0.38 430	0.45 416	0.43 413

G-Net	1.66 448	0.63 429	1.56 432	1.11 477	0.74 420	2.98 487	0.91 409	1.55 298	1.22 326	2.76 482	8.18 514	2.32 457	2.53 487	1.92 334	1.87 444	0.48 447	0.44 460	0.45 438	0.31 394	0.60 453	0.57 447

RYNet	1.17 408	0.49 378	1.24 387	0.70 388	0.97 464	1.71 425	0.92 411	1.91 395	1.46 422	1.38 368	1.14 229	1.88 425	1.30 412	4.24 431	1.87 444	0.26 320	0.21 323	0.35 401	0.27 349	0.55 442	0.54 439

ccnet	1.12 396	0.67 434	1.01 328	0.78 420	0.73 419	1.72 427	0.99 425	1.84 377	1.26 343	1.47 389	1.85 425	1.75 417	1.29 408	1.75 313	1.88 446	0.57 461	0.53 477	0.57 466	0.55 465	0.59 449	0.54 439

SGM_RVC	1.68 451	0.36 314	0.61 108	0.59 281	0.29 94	2.25 464	1.18 448	2.38 474	1.68 444	3.60 494	2.67 468	3.69 486	2.42 483	8.13 503	1.90 447	0.31 370	0.31 410	0.30 355	0.28 369	0.30 335	0.29 334
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 497	1.53 491	2.07 459	2.96 507	2.51 504	3.15 488	2.14 497	4.75 506	4.41 505	2.76 482	6.10 501	5.53 500	2.37 481	2.97 405	1.92 448	3.18 506	0.85 497	2.51 506	1.04 498	2.88 504	2.47 507

WCMA_ROB	1.84 459	0.47 371	1.31 397	0.69 383	0.57 362	2.11 459	1.14 443	1.87 383	1.73 448	4.04 498	6.43 502	5.62 501	3.61 498	2.59 391	1.94 449	0.52 452	0.44 460	0.39 421	0.42 440	0.48 426	0.47 423

MeshStereo	2.26 476	0.56 405	0.92 297	0.61 306	0.49 316	2.60 477	1.02 430	3.18 491	2.05 468	7.40 519	4.98 497	7.58 507	2.98 493	6.37 475	1.96 450	0.43 433	0.43 457	0.45 438	0.39 432	0.43 407	0.42 406
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
SAMSARA	1.55 440	0.84 453	2.61 478	1.22 480	1.07 467	2.50 474	1.93 488	2.05 426	1.89 458	2.75 481	1.66 402	2.81 473	1.69 449	3.08 409	1.97 451	0.46 445	0.51 475	0.42 431	0.46 449	0.58 447	0.59 450

DANet	1.08 386	0.61 425	1.32 400	0.85 445	0.72 416	1.37 391	0.51 248	1.54 294	1.15 282	1.78 436	1.54 372	2.01 442	1.11 376	2.90 402	2.00 452	0.33 385	0.30 404	0.40 426	0.30 389	0.44 413	0.45 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 471	1.15 477	3.10 484	1.05 472	0.76 430	5.03 509	2.40 505	2.16 446	2.62 484	1.89 449	2.28 454	2.69 470	1.65 444	9.35 511	2.04 453	0.64 471	0.51 475	0.68 473	0.71 479	1.09 480	0.67 462

SPS-STEREO	1.67 449	1.04 468	1.23 384	1.21 479	1.13 475	1.82 439	1.11 439	2.16 446	1.52 430	3.07 492	2.32 455	2.82 474	1.80 456	4.11 430	2.04 453	1.03 483	0.99 504	0.97 481	0.94 491	1.03 479	1.02 480
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 510	1.10 471	13.19 513	1.41 486	68.17 535	1.64 421	1.90 487	1.92 398	2.46 477	2.99 488	3.11 474	1.88 425	1.80 456	2.61 393	2.06 455	0.41 424	0.58 483	0.50 448	0.57 467	0.64 456	17.66 530

PWC_ROB	1.24 411	0.76 449	2.46 474	0.72 399	0.78 433	1.15 357	0.49 240	1.75 342	1.92 461	2.31 465	3.07 473	1.59 390	1.40 418	2.46 385	2.10 456	0.33 385	0.22 341	0.35 401	0.24 308	0.38 386	0.41 402

Wz-Net-SNSev	1.49 434	1.23 480	6.27 501	0.68 380	0.67 403	1.37 391	1.41 462	2.00 416	1.39 404	1.48 395	1.61 391	2.29 454	1.32 414	3.93 426	2.14 457	0.31 370	0.28 389	0.31 361	0.33 411	0.42 401	0.36 383

LVE	3.31 499	1.67 493	1.64 436	2.85 503	2.42 503	3.20 490	2.26 501	4.78 507	5.05 507	2.35 468	6.91 503	6.02 502	2.37 481	9.15 507	2.17 458	3.19 507	1.08 510	2.38 501	1.47 507	2.81 500	2.40 506

SGM+DAISY	2.41 483	1.07 469	2.14 464	1.18 478	1.10 469	2.14 461	1.36 460	1.96 407	1.66 441	5.46 513	7.07 505	4.95 497	4.32 505	5.50 457	2.26 459	1.04 484	1.02 507	0.99 483	0.97 493	1.02 477	1.04 482

SHD	1.31 419	0.71 442	2.34 471	0.86 447	0.75 427	1.77 434	0.65 339	2.22 459	2.50 481	2.40 472	1.71 407	1.91 430	1.60 440	1.93 337	2.37 460	0.38 414	0.31 410	0.38 415	0.40 436	0.48 426	0.50 432

IMH	3.21 498	1.85 500	1.48 427	3.25 510	2.69 507	4.07 502	2.02 492	4.41 504	3.80 499	2.72 479	7.11 506	4.75 494	2.92 491	5.92 468	2.55 461	3.85 517	0.88 500	2.78 511	1.36 503	3.19 509	2.59 509

MFN_U_SF_RVC	1.52 438	0.84 453	3.42 486	0.87 453	0.66 399	2.56 476	0.95 419	2.36 471	1.70 445	1.98 453	1.86 426	2.45 463	1.79 455	2.95 403	2.58 462	0.52 452	0.48 469	0.55 461	0.59 471	0.59 449	0.61 454

IMH-64-1	2.70 491	1.79 496	1.46 422	3.26 511	2.66 505	3.23 491	2.10 494	4.08 499	2.75 487	2.34 466	3.81 483	3.06 478	2.22 478	4.25 432	2.59 463	3.75 514	0.84 494	2.75 509	1.35 501	3.15 507	2.60 510

IMH-64	2.70 491	1.79 496	1.46 422	3.26 511	2.66 505	3.23 491	2.10 494	4.08 499	2.75 487	2.34 466	3.81 483	3.06 478	2.22 478	4.25 432	2.59 463	3.75 514	0.84 494	2.75 509	1.35 501	3.15 507	2.60 510

KSHMR	8.75 516	2.06 505	2.11 462	3.53 515	3.11 512	4.13 503	2.69 507	5.60 510	61.37 539	3.00 489	55.83 539	4.98 499	2.45 484	4.49 436	2.61 465	3.46 511	1.55 515	3.14 515	1.94 513	3.72 512	3.18 515

pmcnn	2.37 480	0.42 351	2.71 481	0.63 327	0.43 282	1.54 412	1.19 449	2.01 420	1.53 432	2.64 478	7.60 508	18.07 523	1.45 425	3.44 421	2.78 466	0.18 101	0.15 182	0.15 8	0.12 20	0.20 154	0.18 133

ktn	4.70 504	2.38 510	2.12 463	3.76 516	3.24 513	4.85 507	2.95 512	5.52 509	7.37 513	4.07 500	19.32 526	7.46 506	3.47 496	7.39 492	2.95 467	4.04 518	1.85 516	3.26 517	2.22 516	3.08 506	2.65 512

XQC	1.37 426	0.87 457	2.56 477	0.84 440	0.69 411	1.83 440	0.89 404	2.07 432	1.88 457	1.88 447	1.53 368	1.91 430	1.55 436	2.85 401	3.05 468	0.48 447	0.29 400	0.44 437	0.39 432	0.69 463	0.60 453

PWCK	2.88 496	2.05 504	5.72 498	2.08 493	1.11 471	3.55 493	3.90 514	2.86 487	3.54 498	3.03 491	3.63 481	3.10 481	2.31 480	8.15 505	3.09 469	2.12 495	0.91 502	1.75 492	0.98 495	2.57 495	1.18 487

Wz-Net-TNSev	1.88 462	2.08 506	7.66 502	0.67 369	0.64 394	2.42 471	1.83 482	2.33 468	1.74 450	1.57 415	1.56 378	2.58 466	1.90 464	4.86 442	3.12 470	0.39 417	0.37 441	0.33 383	0.37 428	0.53 438	0.58 448

PVD	1.70 453	0.84 453	2.26 469	0.94 466	0.83 446	2.48 473	0.97 421	2.59 483	3.35 493	3.01 490	2.77 469	2.34 458	2.47 485	2.67 395	3.14 471	0.47 446	0.45 464	0.59 468	0.48 453	0.59 449	0.75 470

FC-DCNN	2.72 493	0.59 415	0.86 262	0.73 407	0.57 362	2.91 484	1.04 432	3.01 489	2.60 482	6.83 514	7.64 509	9.92 514	6.33 514	5.21 448	3.14 471	0.53 458	0.48 469	0.51 449	0.50 458	0.53 438	0.51 436

WZ-Net	1.95 466	0.95 461	10.10 508	0.86 447	0.78 433	1.69 424	1.60 473	2.20 458	1.98 464	2.08 458	1.93 433	2.30 455	1.97 467	5.30 450	3.17 473	0.34 395	0.26 374	0.29 344	0.31 394	0.51 434	0.47 423

WAO-8	4.40 502	1.82 498	1.79 447	2.34 496	2.20 495	9.19 514	1.53 468	6.09 513	16.46 520	3.94 496	7.84 512	7.32 504	3.72 501	9.41 513	3.31 474	2.00 493	1.07 508	2.44 504	1.37 504	2.50 493	1.68 494

Venus	4.40 502	1.82 498	1.79 447	2.34 496	2.20 495	9.19 514	1.53 468	6.09 513	16.46 520	3.94 496	7.84 512	7.32 504	3.72 501	9.41 513	3.31 474	2.00 493	1.07 508	2.44 504	1.37 504	2.50 493	1.68 494

FC-DCNN v2	2.81 494	0.59 415	0.85 256	0.73 407	0.57 362	2.97 486	1.05 433	3.39 495	2.61 483	6.98 515	7.67 510	10.38 517	6.31 513	5.75 465	3.37 476	0.53 458	0.48 469	0.51 449	0.50 458	0.53 438	0.51 436

EDNetEfficientorigin	10.57 519	1.47 489	177.42 540	0.67 369	0.53 348	1.58 415	1.16 446	1.90 391	3.37 494	4.71 506	3.38 477	3.10 481	2.69 489	3.13 411	3.58 477	0.25 298	0.23 353	0.33 383	0.27 349	0.83 468	0.81 471

DPSNet	1.69 452	0.59 415	4.33 491	0.70 388	0.57 362	2.02 455	1.62 474	3.35 494	1.78 451	1.48 395	1.38 326	2.17 450	2.84 490	4.77 441	3.66 478	0.48 447	0.31 410	0.29 344	0.25 322	0.64 456	0.48 426

WAO-7	2.66 487	1.40 484	1.73 445	1.39 484	1.17 477	3.93 499	1.94 489	4.11 501	3.88 500	2.92 486	5.50 498	4.18 489	3.00 494	7.63 498	3.71 479	1.13 488	1.00 505	1.17 488	1.13 499	1.18 483	1.09 486

RTSC	1.29 415	0.73 443	2.44 473	0.83 439	0.57 362	1.85 442	0.65 339	1.88 386	2.00 465	2.20 462	1.66 402	1.60 392	1.26 405	2.33 375	3.92 480	0.32 377	0.23 353	0.27 321	0.29 380	0.37 377	0.37 388

ELAS_RVC	2.48 485	0.74 446	1.90 454	1.05 472	0.92 458	2.76 480	4.01 515	2.76 484	4.11 502	4.69 505	4.63 491	4.62 491	5.96 511	3.97 428	3.96 481	0.63 470	0.53 477	0.56 464	0.52 462	0.64 456	0.63 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ttt	0.94 345	0.34 283	0.59 100	0.61 306	0.37 223	0.94 306	0.50 247	2.17 452	1.34 379	1.23 294	1.61 391	0.91 213	0.76 227	1.85 328	3.97 482	0.30 363	0.26 374	0.26 305	0.24 308	0.29 324	0.29 334

WAO-6	2.81 494	1.60 492	1.46 422	2.36 498	2.28 500	3.55 493	2.29 502	4.21 502	4.56 506	2.36 470	4.51 488	4.88 495	2.66 488	4.60 438	4.07 483	1.72 491	1.15 511	2.31 498	1.46 506	2.31 490	1.85 497

ELAS	2.37 480	0.74 446	1.54 431	0.99 468	0.92 458	4.78 506	2.33 503	3.33 493	3.37 494	5.05 510	4.77 495	3.67 485	4.53 506	3.42 419	4.50 484	0.62 468	0.53 477	0.55 461	0.53 463	0.63 454	0.64 460
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 508	2.03 502	1.74 446	3.43 513	2.81 508	10.09 516	2.12 496	9.10 520	17.12 525	4.96 509	9.27 517	10.72 519	3.70 500	9.20 508	4.55 485	3.31 509	0.84 494	2.88 512	1.55 508	3.49 510	3.04 513

SuperB	2.53 486	0.59 415	18.45 518	0.69 383	0.50 323	1.87 444	0.88 402	1.67 325	2.39 475	1.50 398	1.42 335	1.14 300	1.15 385	4.28 434	5.07 486	0.24 272	0.19 283	0.22 189	0.19 167	7.86 524	0.34 373

MADNet+	2.69 490	3.22 517	11.53 512	1.44 487	1.12 473	3.19 489	1.81 480	2.85 486	2.37 474	1.68 428	2.07 445	2.85 475	2.18 476	7.41 493	5.23 487	0.79 475	0.76 490	0.69 475	0.65 475	0.98 474	0.95 477

notaker	3.98 501	2.40 511	2.68 480	3.82 518	3.27 515	3.97 501	2.14 497	4.78 507	3.45 496	4.12 501	6.94 504	7.65 508	3.26 495	7.82 501	5.30 488	4.04 518	1.41 513	3.36 518	2.10 515	3.88 513	3.31 516

RTS	2.67 488	1.38 482	15.28 516	0.99 468	1.26 483	3.78 496	1.96 490	2.15 443	2.62 484	2.61 476	2.85 471	2.60 467	1.59 438	6.27 473	5.71 489	0.40 420	0.28 389	0.35 401	0.35 421	0.50 430	0.48 426

RTSA	2.67 488	1.38 482	15.28 516	0.99 468	1.26 483	3.78 496	1.96 490	2.15 443	2.62 484	2.61 476	2.85 471	2.60 467	1.59 438	6.27 473	5.71 489	0.40 420	0.28 389	0.35 401	0.35 421	0.50 430	0.48 426

ADCPNet	1.85 460	0.69 438	8.07 504	0.71 396	0.58 371	2.79 482	1.22 451	1.94 404	1.54 433	1.88 447	1.69 405	2.46 464	2.04 470	2.37 378	6.48 491	0.38 414	0.37 441	0.38 415	0.43 442	0.47 423	0.45 417

coex-ft	8.13 515	2.13 507	98.04 539	0.67 369	0.53 348	1.71 425	1.56 470	1.65 319	11.11 515	18.17 529	3.75 482	3.88 488	7.61 517	2.98 406	6.49 492	0.30 363	0.30 404	0.32 375	0.31 394	0.66 460	0.50 432

AnyNet_C01	2.26 476	1.78 495	10.22 510	0.93 464	0.74 420	2.92 485	2.20 499	2.29 466	1.80 453	2.53 475	2.41 461	2.71 471	1.73 450	3.41 418	6.72 493	0.41 424	0.39 450	0.40 426	0.42 440	0.67 461	0.63 456

JetBlue	3.97 500	2.01 501	10.19 509	1.38 483	2.84 509	10.53 517	9.54 518	3.60 497	2.41 476	2.73 480	3.39 478	4.54 490	4.31 504	7.85 502	6.84 494	0.88 476	0.93 503	0.89 479	0.91 489	1.74 487	1.91 498

tt	6.58 512	0.26 88	6.10 500	3.77 517	2.16 494	11.55 518	19.63 524	13.33 524	5.74 509	2.96 487	2.65 467	4.97 498	6.33 514	3.81 425	7.24 495	9.15 525	11.32 528	5.89 525	6.24 523	6.03 520	2.55 508

ADCRef	1.35 424	0.55 402	2.37 472	0.72 399	0.77 431	1.94 449	0.78 377	1.91 395	1.27 349	1.57 415	1.59 386	1.36 350	1.41 419	1.54 279	7.53 496	0.23 257	0.20 301	0.32 375	0.30 389	0.29 324	0.29 334

ff1	1.37 426	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	0.95 106	2.47 478	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 497	0.20 174	0.12 23	0.31 361	0.27 349	0.19 120	0.20 205

mmx	1.39 428	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	2.13 437	1.37 395	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 497	0.24 272	0.19 283	0.31 361	0.27 349	0.30 335	0.25 284

xxx	1.39 428	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	2.13 437	1.37 395	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 497	0.24 272	0.19 283	0.31 361	0.27 349	0.30 335	0.25 284

TorneroNet	10.70 520	2.03 502	1.82 450	3.43 513	3.01 511	43.83 534	2.22 500	8.87 519	67.47 540	7.17 518	27.36 529	10.68 518	3.85 503	8.67 506	7.65 500	3.59 512	0.88 500	3.04 513	1.57 509	3.71 511	3.17 514

test_sample9	1.86 461	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	2.27 371	7.92 501	0.57 461	12.61 529	0.62 469	0.67 476	0.45 416	0.42 406

test_sample8	2.19 474	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.82 369	1.15 282	2.26 463	1.30 291	4.94 496	2.52 486	2.27 371	7.92 501	0.57 461	12.61 529	0.62 469	0.67 476	0.45 416	0.42 406

UNDER WATER-64	5.27 507	2.32 508	8.78 507	3.93 519	3.54 517	7.61 512	3.03 513	5.84 512	14.19 516	4.04 498	4.04 485	9.39 513	6.26 512	5.93 469	8.48 503	3.60 513	1.51 514	3.13 514	1.88 511	4.29 517	3.61 518

UNDER WATER	5.08 506	2.33 509	5.55 496	3.94 520	3.51 516	5.20 510	2.72 509	5.61 511	16.52 522	3.84 495	4.60 490	9.21 512	5.89 510	5.90 467	8.66 504	3.75 514	1.34 512	3.18 516	1.88 511	4.33 518	3.61 518

ADCL	1.72 456	0.57 409	3.66 488	0.67 369	0.61 385	2.61 478	1.85 483	1.96 407	1.67 442	1.90 450	1.83 421	2.06 448	1.90 464	2.13 355	9.15 505	0.26 320	0.24 362	0.34 393	0.32 402	0.38 386	0.35 378

EDNetEfficient	2.37 480	1.10 471	8.08 505	0.74 410	0.71 414	0.98 325	1.56 470	1.46 268	4.06 501	4.90 507	2.82 470	2.25 452	3.48 497	2.95 403	9.97 506	0.26 320	0.24 362	0.26 305	0.30 389	0.68 462	0.61 454

TCMNet-wrong-test	10.31 518	11.40 525	14.84 515	20.96 526	18.45 523	13.80 523	10.76 519	15.78 525	3.53 497	5.20 511	5.52 499	16.26 521	12.61 519	7.51 497	10.15 507	7.43 523	2.37 517	4.31 521	3.43 520	11.36 525	10.61 524

HanzoNet	11.04 521	3.62 518	8.10 506	4.08 521	3.55 518	4.90 508	2.73 510	7.19 517	10.10 514	31.86 535	28.92 530	21.96 530	36.36 532	18.08 525	10.17 508	7.94 524	3.32 519	3.47 519	3.31 518	7.06 523	4.04 520

AnyNet_C32	1.96 467	1.10 471	5.17 495	0.90 458	1.11 471	2.12 460	2.37 504	1.85 378	1.48 424	2.45 473	1.70 406	2.05 447	1.64 443	2.50 388	10.28 509	0.37 410	0.34 423	0.35 401	0.41 437	0.49 429	0.54 439

ADCMid	1.89 465	0.73 443	5.06 494	0.72 399	0.67 403	2.00 454	1.14 443	1.97 411	1.48 424	2.86 485	1.81 420	2.37 459	2.05 472	2.24 367	10.39 510	0.33 385	0.31 410	0.39 421	0.43 442	0.50 430	0.44 415

MADNet++	5.01 505	3.14 515	4.91 493	4.55 522	3.94 519	5.20 510	4.41 516	4.40 503	4.13 503	4.95 508	6.08 500	4.74 493	5.37 507	9.40 512	10.67 511	4.65 520	4.15 521	3.97 520	3.34 519	4.09 515	4.08 521

MANE	6.19 509	0.59 415	1.03 339	0.93 464	1.22 482	13.38 521	2.69 507	12.81 523	17.94 526	8.21 520	10.82 518	14.72 520	11.68 518	11.39 521	11.90 512	0.59 465	0.50 474	0.52 451	1.76 510	0.55 442	0.54 439

ADCP+	1.99 469	0.48 375	7.73 503	0.66 357	0.91 456	2.30 466	1.05 433	1.82 369	1.34 379	1.54 407	1.32 303	1.74 414	1.61 441	2.17 359	13.37 513	0.24 272	0.21 323	0.32 375	0.28 369	0.37 377	0.29 334

ADCS	2.25 475	0.99 465	5.55 496	0.81 428	0.74 420	2.19 462	1.80 479	2.27 464	2.14 470	2.80 484	2.13 448	2.40 461	2.03 469	2.64 394	13.69 514	0.41 424	0.39 450	0.40 426	0.45 446	0.58 447	0.56 443

JetRed	6.91 513	8.80 523	25.96 526	2.85 503	3.25 514	13.98 524	11.87 520	6.25 515	4.28 504	4.45 503	4.56 489	6.69 503	5.46 508	7.46 495	14.05 515	2.59 500	3.31 518	2.59 507	2.29 517	4.20 516	3.36 517

PML	51.67 537	36.25 534	13.28 514	7.46 523	20.81 524	108.69 540	232.22 541	8.72 518	27.82 531	87.01 540	269.67 541	69.67 540	61.95 540	24.76 533	14.20 516	9.74 527	3.40 520	9.62 526	4.70 521	18.74 528	4.72 522

test_xeample	1.45 433	0.28 134	0.65 130	0.51 156	0.28 77	0.94 306	0.59 321	2.14 441	1.29 358	1.24 302	1.51 366	0.88 201	0.86 279	1.46 262	15.10 517	0.22 232	0.20 301	0.22 189	0.20 199	0.22 217	0.22 239

1111x	1.70 453	0.29 169	0.86 262	0.51 156	0.27 54	1.01 329	0.68 351	2.22 459	1.28 354	1.13 238	1.40 332	1.21 309	1.10 375	5.53 458	15.20 518	0.22 232	0.21 323	0.22 189	0.22 272	0.24 257	0.22 239

DPSimNet_ROB	11.20 522	4.98 520	35.43 530	2.90 506	4.52 520	7.89 513	17.09 523	4.66 505	6.06 511	14.89 525	10.93 519	17.29 522	36.81 534	13.18 523	15.68 519	2.86 502	6.29 522	5.75 524	5.09 522	3.91 514	7.70 523

xxxx	1.51 437	0.28 134	0.68 146	0.54 210	0.28 77	1.16 359	0.44 189	2.19 455	1.29 358	1.09 208	1.36 319	1.22 311	0.85 271	1.79 321	15.70 520	0.24 272	0.21 323	0.21 162	0.20 199	0.22 217	0.23 258

222	1.61 445	0.29 169	0.67 142	0.56 246	0.29 94	1.06 340	0.42 159	2.17 452	1.31 368	1.31 339	1.52 367	0.92 222	0.94 316	1.76 318	17.65 521	0.24 272	0.20 301	0.21 162	0.19 167	0.22 217	0.23 258

LRCNet_RVC	22.74 527	32.10 533	21.97 521	29.84 530	26.23 527	4.42 505	0.81 389	22.66 526	2.02 466	26.93 531	29.26 531	23.06 532	15.59 521	23.84 529	18.88 522	31.75 533	19.90 534	34.65 532	32.13 533	30.54 532	28.32 533

SGM-ForestM	6.52 511	0.38 328	1.26 390	0.63 327	0.35 200	13.59 522	5.32 517	6.32 516	6.70 512	11.14 521	9.18 516	22.51 531	13.93 520	16.89 524	20.07 523	0.36 406	0.37 441	0.36 409	0.35 421	0.36 373	0.34 373

LE_ROB	8.05 514	0.37 321	23.53 522	0.74 410	0.33 179	2.77 481	2.87 511	3.71 498	27.24 530	25.39 530	8.87 515	8.46 511	26.71 530	6.65 479	21.99 524	0.21 206	0.19 283	0.20 128	0.21 243	0.25 269	0.22 239

DGTPSM_ROB	13.01 523	8.23 521	21.87 519	9.51 524	18.10 521	11.56 519	32.01 529	10.63 521	16.20 518	7.03 516	19.48 527	10.15 515	16.66 522	9.83 517	22.42 525	4.75 521	8.68 523	5.37 522	10.25 526	6.16 521	11.36 525

DPSMNet_ROB	13.02 524	8.23 521	21.91 520	9.53 525	18.11 522	11.56 519	32.02 530	10.64 522	16.23 519	7.05 517	19.49 528	10.16 516	16.66 522	9.85 518	22.43 526	4.77 522	8.68 523	5.38 523	10.26 527	6.17 522	11.36 525

AAGNet	1.83 458	0.28 134	0.72 183	0.61 306	0.32 159	0.67 187	0.51 248	0.96 112	0.98 190	1.47 389	1.20 258	1.00 252	1.18 389	2.83 399	22.77 527	0.22 232	0.13 76	0.22 189	0.19 167	0.23 242	0.15 59

Anonymous_1	43.04 536	18.73 527	24.79 523	21.81 527	46.26 533	27.80 525	37.60 531	28.08 530	16.14 517	14.66 524	14.30 520	20.65 524	17.88 524	21.56 526	25.94 528	117.93 540	8.92 525	100.65 537	126.50 537	158.64 540	12.08 527

DPSM_ROB	19.08 525	19.14 528	25.17 524	22.15 528	20.85 525	28.17 526	37.82 532	26.56 528	16.85 523	14.14 522	14.84 521	21.70 525	18.75 525	21.87 527	26.55 529	10.16 528	9.30 526	10.47 527	10.42 528	14.03 526	12.61 528

DPSM	19.08 525	19.14 528	25.17 524	22.15 528	20.85 525	28.17 526	37.82 532	26.56 528	16.85 523	14.14 522	14.84 521	21.70 525	18.75 525	21.87 527	26.55 529	10.16 528	9.30 526	10.47 527	10.42 528	14.03 526	12.61 528

xxxxx1	54.10 538	25.67 530	27.13 527	113.43 537	96.96 537	30.69 530	47.44 534	32.38 532	25.60 527	17.75 526	17.27 523	21.81 527	21.02 527	24.43 530	33.82 531	33.37 534	40.54 535	157.71 538	175.86 538	66.16 536	72.93 538

tt_ll	54.10 538	25.67 530	27.13 527	113.43 537	96.96 537	30.69 530	47.44 534	32.38 532	25.60 527	17.75 526	17.27 523	21.81 527	21.02 527	24.43 530	33.82 531	33.37 534	40.54 535	157.71 538	175.86 538	66.16 536	72.93 538

ff	54.10 538	25.67 530	27.13 527	113.43 537	96.96 537	30.69 530	47.44 534	32.38 532	25.60 527	17.75 526	17.27 523	21.81 527	21.02 527	24.43 530	33.82 531	33.37 534	40.54 535	157.71 538	175.86 538	66.16 536	72.93 538

BEATNet-Init1	26.87 529	13.43 526	70.68 538	0.91 461	0.68 409	57.02 538	21.06 525	32.82 535	32.67 532	52.12 539	53.61 538	66.05 539	49.56 539	48.79 540	34.71 534	0.49 451	0.44 460	0.53 456	0.53 463	0.63 454	0.59 450

AVERAGE_ROB	40.43 533	42.37 539	42.73 532	36.96 533	35.58 530	30.50 529	27.61 527	36.71 537	38.39 537	44.91 537	44.36 536	37.45 535	36.70 533	41.88 535	40.35 535	45.43 538	46.81 538	47.11 534	46.35 534	42.51 534	43.87 535

HaxPig	38.92 532	41.40 538	41.64 531	29.95 531	32.27 528	28.90 528	27.60 526	29.73 531	37.71 536	43.82 536	43.87 535	33.17 533	35.56 531	41.53 534	40.37 536	43.94 537	47.51 539	45.82 533	47.08 535	42.38 533	44.15 536

MEDIAN_ROB	42.00 534	44.40 540	44.29 534	35.15 532	34.95 529	31.28 533	29.60 528	35.88 536	40.02 538	47.20 538	46.64 537	37.37 534	38.48 538	44.35 539	42.45 537	48.03 539	49.39 540	49.71 535	49.03 536	45.14 535	46.65 537

Selective-RAFT-Error	38.39 531	38.47 536	50.44 536	44.73 534	41.97 532	56.68 535	76.38 539	53.24 539	33.92 535	28.34 533	29.85 533	43.60 536	38.20 537	43.75 536	53.34 538	20.38 531	18.70 532	21.09 530	21.05 530	28.30 530	25.43 532

CasAABBNet	38.33 530	38.46 535	50.35 535	44.75 535	41.84 531	56.68 535	76.37 538	53.22 538	33.83 534	28.31 532	29.54 532	43.62 537	37.71 536	43.84 537	53.41 539	20.30 530	18.70 532	21.07 529	21.07 531	28.24 529	25.34 531

LSM0	42.82 535	38.75 537	50.81 537	47.07 536	109.38 540	57.00 537	76.02 537	53.74 540	33.71 533	29.02 534	30.41 534	43.87 538	37.22 535	43.91 538	53.54 540	20.52 532	18.62 531	21.10 531	21.11 532	28.41 531	42.22 534

test_example2	192.40 541	210.76 542	206.48 541	199.83 541	204.73 541	172.94 541	183.52 540	133.93 541	133.41 541	191.38 541	196.19 540	187.13 541	178.77 541	205.33 541	208.00 541	222.09 541	238.72 541	186.54 541	190.54 541	227.34 541	170.31 541

ccccc		492.34 543		530.87 542	530.37 542	478.08 542		491.76 542		448.18 542		476.12 542		541.64 542		663.49 542	459.54 542	353.94 542	309.79 542	586.66 542

ASD4		10.99 524

Low-res two-view benchmark