Low-res two-view results

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

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

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

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

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

dual_stereo	1.57 2	0.64 1	2.56 1	2.33 6	0.47 31	2.62 8	0.08 2	4.85 5	1.95 3	1.01 2	0.69 4	1.90 11	0.61 3	10.34 109	0.96 11	0.01 75	0.20 276	0.00 1	0.18 264	0.01 1	0.03 14

U	3.65 53	0.64 1	5.91 74	3.91 64	11.89 448	11.50 241	0.20 9	7.66 18	5.38 41	1.79 8	2.55 8	0.76 5	1.61 17	2.34 1	0.70 6	0.00 1	0.04 75	10.60 461	5.47 449	0.04 9	0.02 7

Reg-Stereo(zero)	4.54 77	0.68 3	4.39 27	3.20 21	1.30 130	3.29 15	0.89 37	16.64 170	12.89 150	10.01 111	10.70 102	10.29 141	4.51 95	8.83 71	2.63 100	0.01 75	0.14 244	0.00 1	0.13 244	0.03 8	0.17 124

FoundationStereo	1.26 1	0.73 4	2.84 2	2.65 7	0.58 47	2.31 6	0.61 22	3.40 1	1.57 2	1.89 10	0.09 2	2.61 17	2.90 49	2.37 2	0.60 3	0.04 145	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.03 14

MonSter	1.74 3	0.74 5	3.64 12	2.27 5	1.62 158	6.01 142	0.13 6	6.02 8	2.88 7	1.35 4	2.11 6	0.30 2	0.36 1	6.50 27	0.83 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 2	0.02 7

CAS	5.20 93	0.78 6	3.30 6	17.06 442	7.59 406	8.07 196	6.31 286	9.46 44	9.09 109	4.57 55	10.67 101	1.91 12	1.22 8	4.18 6	2.16 72	10.33 460	0.02 42	0.00 1	0.02 121	0.44 222	6.83 437

IGEV-Stereo++	2.20 5	0.79 7	3.67 13	3.72 57	3.17 242	3.39 17	0.10 3	8.37 32	3.77 10	2.11 13	4.25 16	2.01 14	4.78 110	2.96 4	0.59 1	0.01 75	0.02 42	0.08 206	0.00 1	0.06 19	0.05 30

Selective-RAFT	5.78 131	0.83 8	10.24 276	6.70 267	0.72 74	15.49 314	1.13 47	13.82 123	15.41 182	6.97 86	6.97 57	11.63 158	8.27 195	12.32 209	4.73 189	0.10 190	0.01 16	0.00 1	0.26 312	0.07 27	0.03 14

Pointernet	3.22 32	0.84 9	5.79 72	3.22 23	0.35 15	5.27 94	0.37 12	16.46 167	5.96 50	4.11 45	6.81 55	4.84 55	2.73 45	4.78 9	2.52 93	0.00 1	0.15 249	0.00 1	0.22 285	0.04 9	0.02 7

fffft	2.58 9	0.86 10	5.15 50	3.15 20	1.32 136	4.44 39	4.17 218	8.04 25	3.29 8	3.03 29	2.20 7	1.88 10	1.45 14	10.41 112	1.80 37	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.31 166	0.10 63
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	2.21 6	0.88 11	3.63 11	3.42 32	0.89 93	13.14 268	0.83 34	4.68 4	1.96 4	2.72 24	1.66 5	0.59 3	0.54 2	8.53 57	0.68 4	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.02 7

s12784h	5.87 133	0.88 11	4.11 24	3.01 15	0.51 37	18.49 359	0.98 41	18.89 209	17.60 212	12.52 139	12.46 119	7.87 109	5.01 114	11.05 140	3.13 129	0.73 356	0.01 16	0.04 165	0.00 1	0.07 27	0.01 1

AIO_test	2.59 10	0.89 13	4.07 22	3.70 56	2.35 205	5.35 96	2.39 151	8.10 26	4.33 18	1.35 4	4.60 23	4.27 42	1.35 10	7.29 39	0.71 7	0.76 359	0.07 157	0.00 1	0.09 220	0.06 19	0.03 14

UniTT-Stereo	2.89 18	0.90 14	6.74 107	4.08 68	2.42 208	2.63 9	0.42 14	5.57 6	4.88 26	5.36 67	7.63 61	1.09 8	1.47 16	8.80 70	5.11 204	0.03 136	0.07 157	0.00 1	0.01 91	0.48 236	0.11 75

999	3.44 41	0.92 15	4.78 35	4.69 110	2.34 204	7.58 190	2.20 135	9.81 52	6.11 54	2.96 27	4.79 29	5.07 58	2.27 37	12.10 199	2.76 106	0.03 136	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.10 63

IGEV-Stereo+	2.77 14	0.92 15	4.09 23	3.14 18	4.62 305	2.57 7	0.70 27	4.34 2	2.29 5	1.76 7	0.59 3	0.77 6	3.49 61	8.65 64	0.68 4	0.03 136	0.10 199	0.00 1	0.24 302	5.77 426	10.68 462

MoCha-V2	3.20 29	0.92 15	4.82 36	5.09 137	0.40 18	4.63 45	1.37 56	9.81 52	5.41 42	5.58 69	5.26 37	2.63 18	6.48 158	9.90 99	1.15 14	0.02 117	0.24 309	0.00 1	0.25 308	0.07 27	0.04 22

RAFT-Stereo-weight	5.07 88	0.93 18	5.57 65	4.24 80	0.72 74	6.05 144	1.63 73	17.77 186	17.16 202	10.99 123	10.22 94	12.06 172	1.67 22	9.25 84	2.69 102	0.06 171	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.15 69	0.12 81

tt45	3.20 29	0.95 19	4.36 26	3.73 58	1.86 175	8.19 198	2.05 131	9.12 43	3.36 9	5.60 70	4.42 19	4.61 51	2.39 39	11.00 137	1.96 47	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.01 91	0.32 176	0.10 63

trnet	3.62 52	0.95 19	3.30 6	2.21 3	0.56 44	5.67 123	0.42 14	10.62 72	13.30 159	6.89 79	10.45 99	5.78 74	3.69 68	5.80 21	2.61 96	0.00 1	0.02 42	0.03 146	0.01 91	0.04 9	0.02 7

MC-Stereo	3.99 68	0.95 19	4.70 34	5.09 137	0.44 30	3.77 23	1.79 103	9.86 54	7.05 81	6.34 73	13.35 128	6.83 91	6.34 155	10.80 131	1.75 35	0.00 1	0.11 214	0.06 186	0.24 302	0.12 53	0.14 99

WCG-NET	3.86 60	0.96 22	5.80 73	2.92 12	0.28 10	4.48 40	1.80 105	7.23 12	15.03 175	8.77 100	9.58 81	6.94 96	4.20 81	6.92 36	2.05 59	0.00 1	0.08 177	0.00 1	0.00 1	0.14 62	0.08 52

PMTNet	5.36 103	0.97 23	3.42 9	1.97 1	1.30 130	8.96 203	0.69 26	12.33 86	12.16 140	8.50 95	11.35 108	6.09 77	4.50 94	9.34 86	2.70 103	22.71 476	0.01 16	0.04 165	0.02 121	0.06 19	0.01 1

RSM	3.10 26	0.98 24	4.86 37	4.17 73	1.08 110	4.76 58	1.83 108	10.14 58	4.21 15	3.38 36	4.34 17	7.82 107	1.75 25	10.69 123	1.64 30	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.18 264	0.13 58	0.07 43

test_4	5.47 105	0.98 24	5.56 64	6.55 256	0.62 55	5.53 103	1.88 114	11.68 78	6.00 51	12.60 148	30.86 330	7.48 106	3.87 70	12.25 207	2.97 118	0.00 1	0.07 157	0.03 146	0.14 250	0.34 187	0.04 22

CREStereo++_RVC	4.61 80	0.99 26	3.70 14	4.08 68	2.01 188	3.94 25	0.10 3	9.10 42	16.94 201	8.65 99	16.77 157	4.46 45	2.18 33	5.72 19	3.12 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 468	0.02 2	0.01 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
GIP-stereo	2.66 11	1.00 27	4.00 19	4.99 130	3.41 252	3.38 16	0.77 32	8.73 37	5.69 47	2.08 12	5.38 38	4.13 38	3.21 52	5.21 12	1.05 12	0.01 75	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.07 27	0.04 22

FENet	7.94 221	1.01 28	6.72 104	5.87 204	2.07 191	11.11 237	2.03 128	21.39 241	20.81 244	17.14 251	22.65 238	14.43 210	11.54 263	12.97 242	7.89 262	0.15 213	0.24 309	0.03 146	0.02 121	0.14 62	0.62 279

DCANet-4	6.41 156	1.02 29	9.66 253	3.41 31	0.68 59	4.73 50	1.70 79	17.70 184	24.33 291	15.10 199	20.25 197	6.45 85	8.65 199	8.47 55	5.31 212	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

tt	89.96 511	1.02 29	100.00 521	99.40 517	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	78.36 500	67.94 488	99.99 522	100.00 519	100.00 522	100.00 522	95.81 513	99.93 518	87.43 508	86.39 509	95.11 515	87.89 509

test_3	5.55 118	1.02 29	8.07 172	6.18 232	0.54 41	9.00 204	3.28 186	13.55 114	18.66 225	11.97 129	8.89 71	13.98 206	4.05 77	8.96 74	2.10 67	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.31 335	0.26 131	0.18 132

CASnet	3.91 61	1.03 32	4.68 32	4.98 128	0.27 9	4.99 76	2.95 178	11.02 77	11.02 127	10.61 118	11.76 113	4.15 39	1.65 20	5.85 23	1.91 42	0.50 322	0.00 1	0.59 354	0.12 239	0.13 58	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 25	1.04 33	5.27 53	4.25 85	0.50 36	5.04 83	2.63 164	10.11 57	4.34 19	3.16 31	4.66 25	6.73 88	1.87 29	9.96 101	1.69 31	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.18 264	0.14 62	0.10 63

CREStereo	3.58 49	1.05 34	3.35 8	2.17 2	0.59 49	5.61 110	0.40 13	10.50 67	13.34 161	6.93 81	10.44 98	5.29 68	3.47 60	5.82 22	2.62 98	0.01 75	0.01 16	0.02 130	0.01 91	0.04 9	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
EGLCR-Stereo	2.92 21	1.06 35	5.28 54	3.38 30	0.55 42	4.59 44	0.66 23	10.43 66	4.81 25	3.30 34	3.23 10	7.93 110	1.71 23	9.22 82	1.62 27	0.05 158	0.12 223	0.00 1	0.00 1	0.23 112	0.16 118

GLC_STEREO	3.40 40	1.06 35	3.44 10	6.52 252	0.20 3	4.76 58	1.66 75	8.97 38	6.59 63	5.39 68	9.04 73	5.23 64	2.03 31	9.76 96	2.77 107	0.01 75	0.03 65	0.21 297	0.00 1	0.23 112	0.06 40

test-3	5.21 95	1.06 35	7.71 153	4.19 76	0.59 49	6.72 169	3.01 180	12.96 100	17.49 210	12.53 145	8.65 66	13.20 192	4.14 80	9.00 77	2.11 68	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.32 339	0.25 121	0.18 132

test_1	5.20 93	1.06 35	7.72 154	4.21 78	0.59 49	6.69 166	3.03 182	12.98 101	17.51 211	12.35 135	8.66 68	13.20 192	4.12 78	9.00 77	2.11 68	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.32 339	0.25 121	0.18 132

SMoEStereo_RVC	2.81 15	1.07 39	5.08 46	3.86 63	0.60 52	6.39 156	1.91 118	7.82 22	3.79 11	3.87 43	3.69 12	2.78 19	2.25 36	10.60 119	1.99 52	0.00 1	0.02 42	0.03 146	0.00 1	0.25 121	0.17 124

Occ-G	3.68 54	1.07 39	4.68 32	3.11 17	1.26 128	3.63 22	6.75 307	7.88 23	4.90 27	4.37 51	8.36 65	9.68 136	4.39 85	9.65 93	3.23 135	0.00 1	0.11 214	0.00 1	0.19 277	0.19 90	0.07 43

LoS	3.59 50	1.07 39	3.81 15	2.80 9	0.52 40	4.98 74	1.18 48	10.35 65	12.97 151	4.54 54	10.75 103	3.89 34	3.27 55	8.78 69	2.63 100	0.03 136	0.03 65	0.09 213	0.00 1	0.12 53	0.04 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAStereo	2.32 8	1.08 42	6.36 95	3.73 58	1.39 143	1.81 5	0.12 5	7.70 19	7.44 86	2.27 16	3.94 15	3.43 24	0.81 5	3.55 5	2.47 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.07 43

RCA-Stereo	5.32 100	1.08 42	5.91 74	4.29 90	0.51 37	5.65 113	4.12 216	16.97 174	18.67 226	8.27 91	14.16 131	8.86 124	8.90 206	6.45 26	2.18 73	0.00 1	0.07 157	0.10 231	0.00 1	0.10 48	0.07 43

TANstereo	4.70 83	1.08 42	4.01 20	3.53 43	0.47 31	14.26 286	0.15 7	8.67 36	12.54 143	12.50 137	18.43 173	5.20 63	4.54 98	5.68 18	2.07 62	0.00 1	0.13 230	0.00 1	0.01 91	0.02 2	0.63 280

CFNet-RSSM	5.55 118	1.08 42	8.60 199	4.30 91	1.21 124	6.42 157	1.25 50	16.12 163	17.84 215	13.12 161	11.14 106	11.84 163	5.52 123	9.14 81	2.35 82	0.01 75	0.20 276	0.00 1	0.36 349	0.34 187	0.07 43

GMM-Stereo	8.34 233	1.09 46	6.42 97	6.14 231	2.52 212	10.30 220	9.64 353	23.44 267	10.64 125	17.84 265	29.89 315	17.37 266	7.75 183	11.55 169	4.36 180	0.05 158	0.01 16	0.23 304	0.90 394	0.46 227	6.26 429

AIO_rvc	2.81 15	1.10 47	4.88 38	3.63 50	2.59 217	5.36 97	1.85 111	8.21 30	4.37 20	1.60 6	4.74 27	4.74 52	1.16 7	10.10 104	1.13 13	0.47 317	0.04 75	0.00 1	0.04 156	0.15 69	0.12 81

11t1	5.86 132	1.10 47	7.74 156	5.18 155	1.44 144	13.82 278	2.36 147	14.92 135	7.26 83	12.98 158	11.10 105	11.24 155	9.30 213	11.59 174	6.54 233	0.10 190	0.16 258	0.00 1	0.01 91	0.18 86	0.23 169

AEACV	3.17 27	1.11 49	5.39 57	4.55 101	5.35 343	4.29 36	1.60 70	6.21 10	5.43 43	3.08 30	7.85 64	4.23 40	6.55 161	5.51 15	1.56 20	0.00 1	0.09 187	0.03 146	0.32 339	0.20 93	0.12 81

Selective-IGEV	3.06 24	1.11 49	4.98 40	3.56 44	1.66 160	4.73 50	2.14 133	10.73 74	4.56 21	2.93 26	4.60 23	5.54 72	1.77 26	10.82 133	1.69 31	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.14 250	0.06 19	0.13 94

KYRaft	9.04 252	1.11 49	7.02 124	6.50 250	0.97 100	8.27 199	8.19 331	22.86 262	8.20 97	21.30 337	31.38 339	22.64 321	8.20 194	11.99 188	2.96 117	0.02 117	0.02 42	0.05 172	0.68 385	0.40 212	18.09 475

IGEV-RUCA	3.00 23	1.12 52	4.51 29	4.78 116	2.30 200	6.18 146	1.80 105	7.24 13	4.79 24	2.63 22	4.91 32	4.06 36	2.44 40	9.70 95	1.50 18	0.14 205	0.26 319	0.21 297	0.29 324	0.74 314	0.35 220

FTStereo	8.67 243	1.13 53	6.04 82	6.04 223	2.39 207	7.86 193	12.05 394	17.72 185	8.33 100	20.16 314	41.41 421	16.10 242	12.64 285	10.80 131	4.37 181	0.18 221	0.01 16	0.09 213	0.16 259	0.15 69	5.71 424

H2IRNET	5.89 134	1.14 54	6.65 102	4.13 71	2.24 196	4.15 26	0.73 29	12.10 83	13.21 155	7.09 87	20.45 203	15.74 232	10.74 239	10.36 110	7.84 261	0.06 171	0.00 1	0.07 196	0.53 377	0.37 198	0.16 118

CES	3.85 59	1.14 54	2.91 3	3.05 16	11.37 443	5.37 98	1.02 43	9.52 45	8.82 106	3.50 37	9.21 78	1.78 9	0.90 6	6.53 28	2.37 83	0.02 117	0.04 75	0.01 116	0.00 1	1.62 359	7.74 449

GREAT-IGEV	2.18 4	1.15 56	4.04 21	2.89 11	0.69 63	2.95 11	0.20 9	5.82 7	5.88 49	0.92 1	5.07 35	1.08 7	1.46 15	9.60 92	0.86 10	0.00 1	0.13 230	0.00 1	0.24 302	0.14 62	0.46 250

WCG-NET（raft）	4.57 78	1.16 57	6.01 80	2.95 13	0.19 2	5.09 87	2.01 126	10.28 62	15.34 181	8.64 98	11.43 110	9.63 135	5.06 115	10.96 136	2.19 74	0.00 1	0.13 230	0.00 1	0.01 91	0.14 62	0.12 81

Any-RAFT	6.04 146	1.16 57	4.52 30	4.47 97	1.20 123	10.46 221	1.97 124	21.84 248	15.52 185	11.21 125	19.37 184	13.34 195	4.72 107	8.65 64	2.03 58	0.01 75	0.19 271	0.00 1	0.00 1	0.04 9	0.08 52

xxxx	11.74 333	1.16 57	7.88 160	5.61 185	1.99 186	20.46 372	3.12 184	33.99 390	23.76 285	15.53 212	30.67 324	26.88 362	14.50 326	12.98 243	35.48 450	0.19 225	0.18 266	0.01 116	0.02 121	0.22 100	0.27 187

MM-Stereo_test1	5.04 86	1.17 60	6.08 83	5.38 175	0.80 85	4.99 76	7.07 315	13.43 112	12.00 138	12.94 156	10.20 92	5.92 76	6.69 163	11.26 157	2.19 74	0.01 75	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.42 218	0.07 43

GrayStereo	8.86 250	1.17 60	6.94 120	8.09 325	2.82 228	10.58 226	11.40 387	17.93 193	15.74 189	22.43 348	30.95 331	17.80 271	12.44 279	11.19 153	4.57 185	0.02 117	0.02 42	0.18 281	0.79 391	0.31 166	1.90 372

AIO-Stereo	2.91 19	1.19 62	5.14 48	4.15 72	0.79 84	4.67 47	1.76 100	9.59 46	5.19 39	2.66 23	4.76 28	5.40 70	0.78 4	10.30 108	1.23 15	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.36 349	0.09 37	0.15 113

MM-Stereo_test2	4.03 70	1.20 63	7.42 143	5.18 155	0.76 80	7.24 180	2.26 143	14.57 128	8.19 96	6.89 79	5.13 36	4.85 56	3.80 69	10.49 115	1.96 47	0.00 1	0.12 223	0.00 1	0.09 220	0.33 182	0.08 52

fffy	3.28 37	1.20 63	5.94 76	3.67 51	0.85 88	4.84 64	1.75 96	10.18 59	6.44 60	2.60 21	6.15 51	6.33 82	3.16 51	10.08 103	1.62 27	0.00 1	0.12 223	0.00 1	0.00 1	0.30 154	0.33 212

MM-Stereo_test3	5.71 126	1.22 65	5.59 67	5.84 203	5.43 346	4.74 55	6.54 299	19.30 215	23.72 282	8.53 96	11.36 109	7.15 100	2.84 47	8.62 60	2.51 92	0.05 158	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.45 223	0.17 124

PSM-AAD	8.62 242	1.22 65	5.69 70	6.31 240	1.12 113	12.74 261	10.01 361	19.29 214	15.25 179	21.54 339	25.11 258	14.24 207	13.47 297	12.15 202	3.93 165	0.01 75	0.06 136	2.48 419	0.16 259	0.38 204	7.28 445

Gwc-CoAtRS	5.54 115	1.22 65	8.40 185	4.28 88	1.36 141	6.93 175	1.31 52	15.48 146	15.03 175	12.62 149	13.32 127	12.74 179	5.71 133	8.61 59	2.98 119	0.01 75	0.22 292	0.00 1	0.29 324	0.28 141	0.07 43

MIF-Stereo (partial)	4.33 73	1.23 68	7.27 134	5.04 132	5.31 342	3.47 18	0.95 39	9.06 41	7.41 85	4.15 46	15.76 145	5.38 69	5.22 118	11.56 170	4.21 176	0.04 145	0.02 42	0.05 172	0.03 138	0.34 187	0.12 81

LCNet	7.52 206	1.23 68	5.35 56	6.42 245	1.29 129	9.27 210	5.64 261	17.85 190	10.63 124	16.54 237	24.54 253	14.85 219	11.29 253	11.74 183	3.88 161	0.02 117	0.02 42	0.22 301	2.04 423	0.90 328	6.76 435

DRaft	9.27 261	1.23 68	9.08 228	3.62 49	0.78 83	13.27 271	5.89 266	16.97 174	29.57 330	21.15 335	38.46 406	10.09 139	13.98 311	11.58 172	7.91 263	0.43 308	0.30 329	0.06 186	0.26 312	0.26 131	0.45 248

cross-raft	5.37 104	1.23 68	6.66 103	5.91 210	1.25 127	6.00 141	1.48 59	15.82 157	7.70 88	12.95 157	20.80 211	11.63 158	4.42 86	8.59 58	2.23 77	0.01 75	0.21 283	0.00 1	0.22 285	0.21 97	0.10 63

HSM-Net_RVC	10.88 319	1.23 68	5.46 59	5.57 183	2.63 221	20.12 370	6.06 280	27.67 315	28.35 327	20.63 322	25.51 263	34.01 405	14.38 321	16.18 315	9.29 289	0.11 194	0.07 157	0.01 116	0.00 1	0.13 58	0.14 99
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 327	1.24 73	7.50 144	5.22 163	2.18 194	17.40 346	6.49 297	31.14 356	22.77 270	17.90 268	33.09 366	18.48 284	14.61 327	13.51 259	37.38 458	0.16 215	0.13 230	0.01 116	0.03 138	0.23 112	0.24 175

RAFT-RH_RVC	7.73 214	1.25 74	6.99 123	4.83 118	0.90 95	11.76 242	1.53 64	13.00 102	14.43 171	17.51 260	46.41 446	11.02 150	6.30 154	12.68 226	4.93 200	0.51 325	0.04 75	0.12 248	0.13 244	0.09 37	0.09 56

test_sample1	7.66 211	1.26 75	8.87 207	5.04 132	2.61 218	14.61 297	4.58 231	20.08 224	9.81 117	13.83 173	21.62 225	18.21 282	12.26 275	11.71 181	8.01 265	0.11 194	0.11 214	0.02 130	0.02 121	0.20 93	0.17 124

test_sample2	7.86 218	1.27 76	7.98 166	5.00 131	2.29 199	13.33 272	6.88 310	20.42 233	15.24 178	13.95 175	21.58 223	18.96 286	12.12 274	12.07 197	5.36 216	0.12 199	0.10 199	0.07 196	0.03 138	0.28 141	0.19 143

IGEV++	2.98 22	1.27 76	5.17 51	5.41 178	0.47 31	4.63 45	1.71 91	9.97 56	4.75 23	2.58 20	6.27 53	4.35 44	4.44 89	4.98 10	3.05 124	0.00 1	0.07 157	0.00 1	0.08 207	0.24 117	0.18 132

castereo++	3.52 47	1.28 78	3.96 18	3.76 61	2.61 218	16.87 342	1.95 123	7.57 16	8.51 103	2.26 15	4.54 20	5.10 59	2.04 32	8.75 68	0.74 8	0.00 1	0.15 249	0.00 1	0.35 346	0.05 15	0.02 7

UGAM	10.01 293	1.28 78	9.19 235	6.53 253	4.31 294	6.72 169	10.45 373	15.31 141	25.98 308	20.56 320	27.42 285	22.70 322	11.49 259	26.30 410	10.64 310	0.00 1	0.00 1	0.46 343	0.03 138	0.39 207	0.43 240

Prome-Stereo	8.10 226	1.28 78	5.48 60	6.50 250	1.51 152	6.70 167	9.42 348	21.08 238	9.13 110	20.88 325	32.84 362	11.95 167	11.86 269	11.75 184	3.97 168	0.01 75	0.02 42	0.18 281	0.12 239	0.41 215	7.01 440

MGS-Stereo	3.26 34	1.29 81	6.73 105	3.30 25	0.47 31	4.89 67	1.55 66	6.15 9	8.88 108	4.31 47	10.15 91	5.48 71	1.27 9	8.09 51	1.97 49	0.04 145	0.01 16	0.02 130	0.00 1	0.57 273	0.04 22

riskmin	6.42 157	1.29 81	6.76 111	3.95 66	2.25 197	10.49 222	2.53 158	15.11 137	17.60 212	9.77 109	12.91 125	15.25 227	12.04 273	11.58 172	5.11 204	0.14 205	0.24 309	0.13 259	0.03 138	0.61 282	0.69 293

CrosDoStereo	9.24 257	1.29 81	8.16 177	4.56 103	1.04 103	7.52 187	15.00 415	15.85 158	24.31 289	24.27 362	33.44 371	13.37 196	13.82 305	12.23 205	8.86 283	0.01 75	0.11 214	0.09 213	0.04 156	0.36 192	0.53 263

DeepStereo_LL	9.24 257	1.29 81	8.16 177	4.56 103	1.04 103	7.52 187	15.00 415	15.85 158	24.31 289	24.27 362	33.44 371	13.37 196	13.82 305	12.23 205	8.86 283	0.01 75	0.11 214	0.09 213	0.04 156	0.36 192	0.53 263

RAFT-345	6.79 177	1.29 81	6.80 114	5.06 135	0.91 96	5.61 110	3.32 192	13.36 111	10.17 120	13.73 171	43.66 435	9.12 130	5.38 121	12.29 208	4.44 183	0.32 274	0.05 103	0.09 213	0.06 194	0.06 19	0.03 14

222	12.33 344	1.29 81	8.09 173	6.06 224	2.14 193	19.51 365	2.53 158	33.63 387	23.55 276	21.72 341	30.51 323	20.11 299	16.77 356	13.22 251	46.51 479	0.15 213	0.14 244	0.01 116	0.03 138	0.26 131	0.26 183

SCV_C0	3.23 33	1.31 87	6.44 98	3.20 21	0.82 87	4.84 64	1.61 71	10.34 64	6.85 69	2.74 25	4.91 32	6.26 79	1.81 27	11.06 141	1.50 18	0.11 194	0.06 136	0.00 1	0.23 294	0.33 182	0.11 75

DisPM	6.43 158	1.31 87	8.36 181	6.61 262	1.06 107	5.83 130	3.82 210	13.04 104	11.63 132	16.38 232	23.88 250	12.80 180	6.50 160	13.03 248	3.04 122	0.51 325	0.01 16	0.08 206	0.15 256	0.10 48	0.42 238

IPLGR	7.14 194	1.31 87	13.14 324	4.24 80	1.15 121	9.78 212	0.98 41	23.98 271	21.70 259	16.22 228	18.43 173	8.45 119	7.66 180	9.26 85	5.45 218	0.21 238	0.05 103	0.04 165	0.06 194	0.32 176	0.38 225

HUF	2.75 13	1.32 90	5.28 54	2.83 10	0.55 42	5.23 91	2.19 134	8.97 38	4.23 16	1.97 11	4.39 18	5.03 57	2.64 43	6.86 35	1.44 17	0.73 356	0.63 390	0.09 213	0.00 1	0.17 83	0.44 244

RAFT-Test	5.75 130	1.32 90	6.77 112	4.07 67	1.71 165	9.95 214	1.56 68	15.78 156	8.34 102	12.73 152	23.83 248	11.80 161	4.69 101	8.99 75	2.57 95	0.01 75	0.29 327	0.00 1	0.38 355	0.16 76	0.07 43

GANet-RSSM	9.48 269	1.32 90	6.45 99	6.72 269	5.51 349	12.78 263	6.03 278	26.55 301	18.96 229	14.92 192	27.95 289	25.41 352	14.69 328	13.52 260	7.60 255	0.10 190	0.10 199	0.16 274	0.01 91	0.51 254	0.39 228

ours_stereo	2.91 19	1.34 93	5.14 48	3.67 51	1.49 150	3.87 24	2.80 173	8.10 26	6.28 57	2.15 14	5.66 49	3.98 35	1.84 28	9.38 87	1.77 36	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.32 176	0.34 215

1111x	11.32 322	1.34 93	8.95 213	5.20 159	1.96 184	14.46 295	7.75 329	35.65 409	28.23 326	15.66 216	26.66 278	26.65 357	14.76 330	15.88 305	22.27 398	0.24 256	0.13 230	0.04 165	0.06 194	0.30 154	0.24 175

R-Stereo Train	7.04 190	1.34 93	7.89 161	6.23 235	2.30 200	7.51 185	5.54 258	23.96 269	6.94 70	16.26 229	33.57 374	12.04 170	5.61 126	7.67 44	3.74 151	0.01 75	0.05 103	0.01 116	0.00 1	0.10 48	0.12 81

RAFT-Stereo	7.04 190	1.34 93	7.89 161	6.23 235	2.30 200	7.51 185	5.54 258	23.96 269	6.94 70	16.26 229	33.57 374	12.04 170	5.61 126	7.67 44	3.74 151	0.01 75	0.05 103	0.01 116	0.00 1	0.10 48	0.12 81
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 178	1.36 97	6.94 120	4.58 105	1.88 179	10.78 230	4.55 229	19.79 221	10.62 123	12.69 150	19.54 191	14.87 220	10.11 232	9.52 89	8.03 267	0.07 181	0.15 249	0.04 165	0.04 156	0.24 117	0.22 161

DEmStereo	8.85 248	1.36 97	9.99 271	4.24 80	1.05 106	11.49 240	5.91 267	13.76 120	26.68 314	22.03 343	32.92 364	11.86 164	15.27 339	11.48 164	8.08 268	0.16 215	0.15 249	0.02 130	0.09 220	0.09 37	0.44 244

SMFormer	10.46 305	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.40 292	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	12.70 326	0.38 289	0.21 283	0.28 319	0.03 138	0.33 182	0.31 208

tta	10.45 303	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.39 289	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	12.69 325	0.38 289	0.21 283	0.28 319	0.03 138	0.29 148	0.18 132

qqq1	9.96 290	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.40 292	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	3.18 131	0.38 289	0.21 283	0.00 1	0.01 91	0.29 148	0.18 132

fff1	9.96 290	1.37 99	13.37 328	4.41 92	1.30 130	14.40 292	3.29 187	30.25 344	29.81 334	19.55 299	29.37 303	18.06 277	14.40 322	15.42 294	3.18 131	0.38 289	0.21 283	0.00 1	0.01 91	0.29 148	0.18 132

mms	2.86 17	1.38 103	5.26 52	3.68 53	1.84 174	4.23 33	4.01 212	8.01 24	4.29 17	2.43 18	5.53 47	3.05 21	1.35 10	9.22 82	2.06 61	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.36 192	0.44 244

SCV	3.20 29	1.40 104	5.96 77	4.71 111	0.71 65	4.21 32	1.70 79	10.94 75	6.06 52	1.85 9	4.80 30	6.16 78	2.74 46	9.82 97	1.74 34	0.05 158	0.09 187	0.00 1	0.24 302	0.50 250	0.30 200

qqq	6.96 187	1.40 104	8.15 176	4.50 98	1.03 102	8.55 201	6.93 313	20.20 225	11.88 135	12.00 130	18.19 172	16.02 238	11.15 249	11.09 142	7.45 248	0.06 171	0.13 230	0.02 130	0.05 178	0.25 121	0.20 147

PFNet+	6.68 167	1.40 104	9.60 248	5.64 186	0.85 88	5.79 129	1.74 93	13.63 115	15.30 180	17.88 267	21.38 222	14.52 213	6.07 143	12.74 232	4.89 199	0.63 345	0.20 276	0.11 245	0.30 331	0.05 15	0.91 322

SFCPSM	8.85 248	1.40 104	11.34 298	5.23 165	3.47 258	16.55 339	7.18 320	30.71 353	25.24 299	16.45 233	19.45 186	11.10 153	9.61 222	11.88 187	5.52 219	0.22 244	0.17 260	0.36 335	0.22 285	0.29 148	0.58 273

AIO-test1	6.38 154	1.41 108	5.70 71	9.77 367	5.61 352	9.09 206	1.79 103	21.63 246	20.69 243	6.75 76	17.68 161	8.19 115	4.99 113	10.38 111	3.16 130	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.13 244	0.28 141	0.26 183

EKT-Stereo	5.73 127	1.42 109	7.85 159	7.16 291	5.35 343	5.22 90	4.41 226	18.13 197	14.05 165	8.77 100	12.85 124	9.55 134	4.26 83	11.19 153	2.45 89	0.45 311	0.23 298	0.07 196	0.10 228	0.16 76	0.87 318

ASMatch	7.40 203	1.42 109	8.49 193	5.09 137	2.00 187	4.74 55	2.62 163	16.54 169	13.17 154	17.08 248	34.75 382	13.13 191	10.33 237	12.04 192	4.82 196	0.05 158	0.24 309	0.21 297	0.17 263	0.16 76	0.97 326

raftrobust	5.56 120	1.42 109	6.00 79	7.04 284	5.11 328	4.90 69	1.88 114	17.13 177	13.72 163	11.87 127	11.58 112	7.82 107	9.21 211	10.28 107	2.92 115	0.02 117	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.22 100	0.11 75

ffm	8.12 227	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	18.45 200	16.31 195	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	10.82 133	1.61 25	0.00 1	0.05 103	0.80 371	0.08 207	0.26 131	0.14 99

ff1	9.41 268	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	18.45 200	16.31 195	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	16.19 316	21.98 394	0.00 1	0.05 103	0.80 371	0.08 207	0.26 131	0.14 99

mmx	10.71 311	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	32.18 369	28.03 323	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	16.19 316	21.98 394	0.22 244	0.06 136	0.80 371	0.08 207	0.48 236	0.21 154

xxx	10.71 311	1.43 112	9.67 254	5.70 191	3.44 253	11.96 246	6.35 287	32.18 369	28.03 323	15.83 219	31.44 342	17.22 260	10.87 243	16.19 316	21.98 394	0.22 244	0.06 136	0.80 371	0.08 207	0.48 236	0.21 154

IPLG	7.20 198	1.43 112	12.55 316	5.17 150	4.32 297	11.11 237	1.48 59	21.79 247	15.10 177	19.16 296	20.23 196	5.26 66	5.61 126	11.68 180	8.14 269	0.05 158	0.06 136	0.03 146	0.07 204	0.33 182	0.50 259

HCRNet	8.80 247	1.43 112	7.74 156	14.41 429	5.25 334	10.85 232	2.56 161	26.07 296	18.04 220	15.48 210	25.03 256	18.63 285	9.93 229	13.01 245	6.76 236	0.04 145	0.04 75	0.10 231	0.01 91	0.18 86	0.38 225

PFNet	7.91 219	1.44 118	11.60 303	7.03 282	2.42 208	7.60 191	6.03 278	23.36 266	17.24 205	20.29 316	17.67 160	15.44 230	7.71 182	13.02 247	5.71 221	0.24 256	0.20 276	0.12 248	0.19 277	0.31 166	0.61 278

castereo	3.96 65	1.45 119	4.33 25	3.73 58	1.04 103	6.35 154	7.23 321	9.95 55	15.86 193	3.01 28	7.69 62	3.59 29	7.43 178	5.17 11	1.88 40	0.03 136	0.13 230	0.00 1	0.26 312	0.07 27	0.03 14

RAFT+CT+SA	7.44 205	1.46 120	6.46 100	10.73 394	3.34 251	4.70 48	7.45 325	16.45 166	25.89 306	10.18 113	27.15 283	7.27 102	8.00 191	15.11 287	3.19 133	0.02 117	0.00 1	0.18 281	0.46 367	0.30 154	0.47 251

SST-Stereo	6.60 164	1.46 120	8.37 182	6.68 265	0.77 81	6.01 142	1.93 121	14.68 131	9.24 111	19.09 295	20.43 202	16.86 249	8.59 198	13.49 257	3.80 156	0.22 244	0.05 103	0.13 259	0.00 1	0.08 33	0.05 30

UGAM-zero	6.91 183	1.47 122	13.65 337	4.24 80	1.67 161	5.51 101	0.72 28	17.44 180	6.74 65	14.56 184	15.84 146	24.16 335	14.20 316	12.79 233	3.96 166	0.00 1	0.22 292	0.02 130	0.58 381	0.14 62	0.27 187

4D-IteraStereo	5.15 91	1.47 122	7.98 166	4.89 126	4.69 308	6.25 148	1.85 111	13.23 105	16.30 194	14.18 178	11.26 107	8.33 117	1.61 17	8.07 50	2.42 84	0.00 1	0.05 103	0.08 206	0.01 91	0.19 90	0.15 113

IRAFT_RVC	8.76 245	1.47 122	9.55 247	7.31 294	1.77 171	6.49 160	10.43 371	25.94 294	27.33 317	17.50 259	19.85 193	17.93 274	10.21 234	12.88 235	5.44 217	0.17 218	0.30 329	0.19 289	0.05 178	0.22 100	0.12 81

XX-Stereo	6.14 149	1.47 122	9.11 229	11.87 411	6.76 385	3.27 13	0.93 38	15.13 138	5.43 43	8.79 102	28.46 296	13.71 204	2.22 34	11.51 167	2.07 62	0.20 233	0.24 309	0.08 206	0.29 324	1.04 334	0.13 94

tg	5.09 89	1.48 126	6.73 105	4.83 118	1.23 126	7.57 189	0.49 18	18.35 198	11.87 134	9.28 105	14.61 134	7.15 100	4.12 78	10.58 116	2.74 104	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.45 223	0.36 223

BUS	9.20 255	1.48 126	7.93 163	6.74 270	3.96 274	17.62 353	2.79 171	33.06 381	21.58 256	17.99 270	21.34 219	14.49 211	9.40 218	14.18 271	10.57 307	0.19 225	0.13 230	0.14 263	0.04 156	0.30 154	0.09 56

BSDual-CNN	9.70 277	1.48 126	7.93 163	6.74 270	3.96 274	16.10 326	7.13 317	33.06 381	21.58 256	17.99 270	21.34 219	22.28 318	11.53 261	14.18 271	7.81 259	0.19 225	0.13 230	0.14 263	0.04 156	0.30 154	0.09 56

psmg	9.80 283	1.48 126	7.93 163	5.18 155	3.96 274	15.85 320	7.93 330	29.11 331	21.58 256	20.93 326	25.06 257	22.28 318	11.53 261	14.18 271	7.81 259	0.19 225	0.13 230	0.17 276	0.04 156	0.36 192	0.21 154

AAGNet	7.94 221	1.48 126	9.34 240	7.13 290	0.70 64	5.85 134	5.16 243	15.40 145	14.01 164	20.13 313	24.03 251	15.28 228	11.52 260	12.05 193	15.47 351	0.63 345	0.06 136	0.32 329	0.01 91	0.12 53	0.09 56

ttt	9.98 292	1.49 131	7.30 140	6.43 246	3.95 273	14.02 281	5.06 241	33.03 380	29.84 338	14.90 191	30.95 331	14.81 218	9.66 223	15.36 292	11.38 319	0.38 289	0.19 271	0.10 231	0.03 138	0.37 198	0.28 191

knoymous	6.19 151	1.49 131	4.49 28	3.81 62	1.87 178	5.84 132	5.76 264	14.51 126	14.18 167	13.31 168	21.59 224	12.64 176	6.49 159	12.41 214	4.03 173	0.12 199	0.13 230	0.12 248	0.00 1	0.71 304	0.35 220

ac_64	11.10 321	1.49 131	9.88 264	8.24 330	5.45 348	19.12 362	6.46 295	24.10 274	14.34 169	22.80 352	23.87 249	33.28 402	15.54 343	18.87 348	17.26 366	0.28 267	0.12 223	0.02 130	0.02 121	0.26 131	0.63 280

gcap-zeroshot	5.34 101	1.50 134	10.42 280	4.65 108	1.22 125	9.78 212	1.70 79	10.29 63	6.36 59	15.08 198	9.84 83	17.96 275	5.21 117	9.43 88	1.99 52	0.10 190	0.36 344	0.06 186	0.29 324	0.05 15	0.43 240

mmm	7.72 213	1.50 134	8.56 196	5.29 167	1.89 180	14.14 285	5.70 263	18.42 199	11.02 127	16.04 224	23.78 246	17.00 250	10.03 231	12.03 190	7.54 251	0.12 199	0.07 157	0.50 347	0.20 280	0.31 166	0.18 132

test_5	8.51 238	1.50 134	8.19 179	11.06 400	5.00 322	6.91 174	5.67 262	17.50 181	22.09 263	16.07 225	29.63 312	15.28 228	10.78 240	15.94 310	3.65 148	0.00 1	0.00 1	0.26 311	0.08 207	0.31 166	0.35 220

Sa-1000	8.38 235	1.50 134	8.13 174	7.56 309	0.89 93	14.39 289	2.47 155	24.31 276	23.74 283	15.18 207	28.35 295	11.42 156	8.85 205	16.20 319	3.28 136	0.17 218	0.23 298	0.15 269	0.23 294	0.46 227	0.19 143

Pruner-Stereo	6.59 161	1.51 138	8.71 203	6.34 241	0.85 88	5.66 118	4.15 217	13.74 119	11.02 127	18.11 274	22.09 232	15.86 234	5.80 137	11.75 184	5.15 206	0.60 338	0.02 42	0.18 281	0.10 228	0.07 27	0.16 118

iRaftStereo_RVC	4.68 81	1.51 138	6.89 118	4.91 127	0.72 74	5.26 93	0.46 16	17.60 182	10.47 122	9.53 107	15.13 140	5.75 73	3.24 54	8.93 73	2.22 76	0.00 1	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.46 227	0.41 235

HART	3.80 58	1.52 140	5.45 58	4.85 122	0.51 37	4.41 38	0.76 30	12.59 95	5.08 36	5.95 71	12.76 122	6.87 92	1.72 24	10.71 125	1.84 39	0.00 1	0.13 230	0.10 231	0.00 1	0.45 223	0.26 183

testlalala	3.91 61	1.52 140	6.96 122	3.43 33	3.47 258	8.07 196	1.75 96	8.59 35	4.60 22	12.85 153	9.85 84	7.14 99	1.93 30	5.51 15	1.93 44	0.01 75	0.10 199	0.00 1	0.31 335	0.04 9	0.04 22

UPFNet	11.72 331	1.52 140	10.33 278	7.38 298	7.14 396	20.05 369	9.62 352	28.90 330	25.94 307	20.02 309	29.73 313	20.91 304	16.34 351	18.61 346	16.17 358	0.26 264	0.17 260	0.25 308	0.03 138	0.55 266	0.56 270

model_zeroshot	5.12 90	1.53 143	9.70 259	5.33 171	1.54 154	8.71 202	2.23 141	15.60 151	8.29 99	13.74 172	10.02 89	10.57 144	2.97 50	8.47 55	2.61 96	0.02 117	0.18 266	0.14 263	0.25 308	0.06 19	0.34 215

RAFT_R40	6.91 183	1.53 143	8.45 190	6.79 273	0.77 81	5.86 136	3.82 210	14.85 134	14.53 172	18.05 273	20.03 195	17.06 251	8.69 200	13.40 255	3.84 160	0.14 205	0.02 42	0.14 263	0.00 1	0.09 37	0.05 30

test-1	5.62 124	1.53 143	14.78 357	7.44 302	1.11 111	7.99 195	1.19 49	13.03 103	12.04 139	9.39 106	15.23 142	11.15 154	5.56 125	7.06 37	3.57 141	0.07 181	0.50 375	0.00 1	0.10 228	0.16 76	0.47 251

anonymousdsp2	5.93 136	1.54 146	8.34 180	4.43 96	0.38 17	9.24 209	4.11 214	21.92 252	17.36 207	12.28 134	10.08 90	10.05 138	4.42 86	11.04 139	2.54 94	0.01 75	0.02 42	0.30 327	0.18 264	0.21 97	0.18 132

SA	7.93 220	1.54 146	9.13 232	7.98 323	0.64 56	5.85 134	2.29 145	22.27 254	24.54 296	13.17 163	31.07 335	8.87 125	10.32 236	16.49 323	3.12 127	0.04 145	0.12 223	0.17 276	0.30 331	0.45 223	0.17 124

test_xeample3	3.34 39	1.54 146	7.67 151	3.33 27	0.68 59	5.74 125	1.63 73	12.05 82	3.88 14	6.71 74	3.81 14	3.17 23	3.34 57	10.59 118	2.07 62	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.27 317	0.13 58	0.16 118

MIM_Stereo	7.02 189	1.55 149	10.78 289	4.17 73	0.58 47	5.25 92	1.32 54	19.03 210	12.59 145	16.74 243	28.83 299	13.20 192	5.53 124	12.89 236	7.11 241	0.00 1	0.23 298	0.00 1	0.01 91	0.38 204	0.28 191

fff	6.83 180	1.55 149	7.28 135	3.56 44	0.32 11	4.73 50	1.70 79	15.75 153	31.87 353	15.11 200	20.25 197	6.90 93	12.80 287	8.63 61	5.33 213	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

IER	9.78 281	1.55 149	9.97 269	4.51 99	5.23 333	13.78 276	5.11 242	26.66 303	22.79 271	19.69 304	29.45 309	16.42 243	18.52 378	13.64 264	7.57 253	0.06 171	0.03 65	0.18 281	0.09 220	0.18 86	0.23 169

GMOStereo	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

error version	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

test-v	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

test-2	5.97 139	1.55 149	7.18 128	5.17 150	0.71 65	5.54 104	2.21 136	10.54 68	12.86 146	18.29 279	22.01 227	17.06 251	6.27 150	6.62 29	2.43 85	0.00 1	0.23 298	0.12 248	0.00 1	0.46 227	0.10 63

csc	6.83 180	1.55 149	7.28 135	3.56 44	0.32 11	4.73 50	1.70 79	15.75 153	31.87 353	15.11 200	20.25 197	6.90 93	12.80 287	8.63 61	5.33 213	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

cscssc	6.83 180	1.55 149	7.28 135	3.56 44	0.32 11	4.73 50	1.70 79	15.75 153	31.87 353	15.11 200	20.25 197	6.90 93	12.80 287	8.63 61	5.33 213	0.01 75	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.09 37	0.63 280

AE-Stereo	5.15 91	1.56 158	7.99 168	8.70 337	2.18 194	9.12 207	3.02 181	11.78 79	13.30 159	4.34 49	12.84 123	10.83 147	4.53 96	8.71 66	2.82 109	0.04 145	0.44 361	0.05 172	0.33 343	0.20 93	0.17 124

MaDis-Stereo	2.73 12	1.56 158	6.21 93	2.96 14	2.45 210	1.80 4	0.28 11	7.43 15	5.07 33	2.57 19	3.43 11	7.13 98	4.71 106	5.74 20	2.91 114	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.15 69	0.12 81

MSKI-zero shot	4.76 85	1.56 158	5.98 78	5.14 148	1.13 115	6.55 164	1.55 66	12.76 98	8.06 92	10.44 117	11.50 111	13.47 201	2.38 38	12.07 197	1.90 41	0.01 75	0.20 276	0.02 130	0.29 324	0.14 62	0.14 99

hknet	10.13 297	1.56 158	10.27 277	6.74 270	3.72 263	16.10 326	7.13 317	33.06 381	21.12 250	17.99 270	21.34 219	23.11 324	14.95 331	16.43 322	8.34 274	0.14 205	0.13 230	0.14 263	0.04 156	0.30 154	0.09 56

IGEVStereo-DCA	3.31 38	1.57 162	6.20 88	3.36 28	0.60 52	4.93 70	1.70 79	13.26 106	5.04 28	3.79 41	4.58 21	4.53 49	4.00 75	10.13 105	2.09 65	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.18 264	0.12 53	0.14 99

rrr	3.26 34	1.57 162	7.72 154	3.36 28	0.60 52	4.93 70	1.59 69	10.72 73	5.11 37	3.79 41	4.58 21	4.53 49	4.00 75	10.13 105	2.09 65	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.22 285	0.12 53	0.18 132

RE-Stereo	6.73 172	1.58 164	8.94 211	6.59 257	0.71 65	6.27 150	3.51 196	20.20 225	17.99 216	13.21 164	19.46 188	11.94 165	6.20 146	12.34 210	4.79 194	0.34 280	0.05 103	0.20 292	0.23 294	0.09 37	0.05 30

TVStereo	6.73 172	1.58 164	8.94 211	6.59 257	0.71 65	6.27 150	3.51 196	20.20 225	17.99 216	13.21 164	19.46 188	11.94 165	6.20 146	12.34 210	4.79 194	0.34 280	0.05 103	0.20 292	0.23 294	0.09 37	0.05 30

ADStereo(finetuned)	6.68 167	1.59 166	9.70 259	3.49 38	0.68 59	4.79 63	1.75 96	15.33 142	23.64 278	15.56 215	20.68 205	7.30 103	13.85 307	8.71 66	5.17 207	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.25 121	1.05 335

NF-Stereo	6.72 171	1.59 166	8.93 209	6.60 260	0.73 79	6.27 150	3.38 193	20.21 231	18.01 218	13.22 167	19.46 188	11.82 162	6.16 144	12.39 213	4.74 190	0.33 276	0.06 136	0.20 292	0.23 294	0.08 33	0.05 30

OCTAStereo	6.74 174	1.59 166	8.96 216	6.60 260	0.72 74	6.25 148	3.50 194	20.20 225	18.03 219	13.21 164	19.45 186	12.07 173	6.16 144	12.36 212	4.78 191	0.35 283	0.06 136	0.20 292	0.23 294	0.09 37	0.05 30

DCANet	6.46 159	1.59 166	7.28 135	3.51 42	0.68 59	4.77 62	1.75 96	15.33 142	23.62 277	15.55 213	20.73 210	7.31 104	11.56 264	8.83 71	5.26 210	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.26 131	1.11 338

GCAP-Stereo	3.72 55	1.60 170	7.39 142	4.24 80	0.37 16	5.78 127	1.12 46	12.28 85	6.53 62	8.35 92	9.69 82	6.62 87	3.57 63	4.58 8	1.91 42	0.00 1	0.07 157	0.05 172	0.00 1	0.25 121	0.04 22

PSM-softLoss	6.61 165	1.60 170	9.42 243	6.48 248	0.88 91	5.65 113	2.04 129	22.64 257	8.77 104	13.95 175	22.11 234	13.01 184	5.22 118	12.73 230	6.05 225	0.49 320	0.06 136	0.27 312	0.56 379	0.16 76	0.06 40

KMStereo	6.61 165	1.60 170	9.42 243	6.48 248	0.88 91	5.65 113	2.04 129	22.64 257	8.77 104	13.95 175	22.11 234	13.01 184	5.22 118	12.73 230	6.05 225	0.49 320	0.06 136	0.27 312	0.56 379	0.16 76	0.06 40

cf-r	10.06 295	1.60 170	7.99 168	5.82 199	5.70 359	12.92 265	4.78 236	24.18 275	27.47 320	16.91 246	31.02 334	25.12 348	14.05 312	11.63 178	11.01 316	0.03 136	0.03 65	0.05 172	0.03 138	0.43 220	0.39 228

MDST_ROB	17.92 405	1.60 170	13.68 338	13.88 425	6.44 379	43.05 463	14.86 413	42.74 453	41.66 414	43.25 457	42.85 431	28.43 367	17.28 364	29.35 425	16.06 355	0.88 373	0.11 214	0.63 357	0.47 368	0.50 250	0.64 286

test_sample6	9.79 282	1.61 175	9.84 263	5.35 174	2.35 205	15.59 315	6.60 303	28.40 322	20.96 246	19.40 297	33.22 367	17.17 259	11.58 265	13.43 256	8.82 281	0.26 264	0.10 199	0.10 231	0.06 194	0.50 250	0.41 235

test_sample5	9.36 265	1.61 175	9.63 250	5.30 168	2.52 212	15.42 311	6.00 274	27.25 309	19.96 236	18.36 284	31.81 348	15.99 236	11.29 253	13.21 249	7.66 256	0.23 252	0.08 177	0.07 196	0.04 156	0.48 236	0.34 215

DualNet	9.49 271	1.61 175	9.63 250	5.30 168	2.52 212	15.42 311	6.00 274	27.25 309	19.96 236	19.40 297	33.22 367	15.99 236	11.29 253	13.21 249	7.66 256	0.23 252	0.08 177	0.07 196	0.04 156	0.48 236	0.34 215

raft+_RVC	6.69 169	1.61 175	5.57 65	6.37 242	4.62 305	6.51 161	6.18 283	20.39 232	23.38 274	10.62 120	17.82 163	9.89 137	5.65 131	10.70 124	3.67 149	0.00 1	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.34 187	0.27 187

AFF-stereo	6.17 150	1.61 175	7.02 124	4.08 68	0.64 56	3.53 21	0.76 30	16.00 161	13.14 153	12.86 154	25.42 262	15.67 231	7.86 186	11.12 145	3.21 134	0.02 117	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.40 212	0.08 52

test_sample3	8.76 245	1.62 180	9.99 271	5.21 161	2.61 218	17.43 347	5.37 248	26.91 307	19.77 234	17.13 250	20.82 212	16.55 246	9.70 225	12.52 224	8.59 277	0.21 238	0.07 157	0.05 172	0.04 156	0.39 207	0.30 200

testlalala2	5.91 135	1.62 180	8.59 198	15.36 436	10.36 436	7.93 194	3.62 207	12.89 99	9.73 115	15.55 213	12.18 118	8.57 122	2.50 41	5.35 14	2.62 98	0.01 75	0.26 319	0.00 1	0.50 372	0.49 245	0.07 43

anonymousa	9.03 251	1.62 180	8.03 171	4.19 76	5.53 350	15.37 309	3.81 209	18.55 203	21.20 252	18.28 278	30.99 333	20.79 303	13.42 295	10.58 116	7.57 253	0.00 1	0.05 103	0.29 323	0.18 264	0.10 48	0.11 75

TestStereo1	7.62 209	1.62 180	7.60 147	10.47 387	1.86 175	4.76 58	2.48 156	19.73 219	22.33 266	16.79 244	26.02 267	9.33 132	9.30 213	15.92 308	3.37 138	0.01 75	0.02 42	0.02 130	0.05 178	0.55 266	0.28 191

SA-5K	7.62 209	1.62 180	7.60 147	10.47 387	1.86 175	4.76 58	2.48 156	19.73 219	22.33 266	16.79 244	26.02 267	9.33 132	9.30 213	15.92 308	3.37 138	0.01 75	0.02 42	0.02 130	0.05 178	0.55 266	0.28 191

CRE-IMP	5.53 112	1.63 185	9.62 249	5.65 187	0.48 35	7.02 177	1.70 79	11.84 80	8.33 100	12.99 159	16.02 148	11.08 151	6.23 148	12.06 195	5.06 203	0.28 267	0.07 157	0.09 213	0.00 1	0.24 117	0.21 154

PAM	6.94 186	1.65 186	14.88 358	5.38 175	1.98 185	14.76 300	1.28 51	14.54 127	6.77 66	15.52 211	9.10 74	24.15 334	11.60 266	12.46 218	2.33 80	0.04 145	0.28 326	0.07 196	0.42 361	0.57 273	0.99 330

test_sample4	9.10 253	1.65 186	9.91 266	5.19 158	2.57 216	16.59 340	5.38 250	27.37 311	19.80 235	17.80 264	27.52 286	15.01 221	11.21 251	12.69 229	8.15 271	0.21 238	0.07 157	0.06 186	0.03 138	0.43 220	0.30 200

DeepStereo_RVC	5.65 125	1.65 186	9.06 227	5.21 161	0.56 44	5.55 108	1.84 110	12.16 84	7.22 82	13.94 174	14.96 138	12.58 175	10.27 235	11.25 156	5.81 223	0.39 299	0.10 199	0.11 245	0.00 1	0.18 86	0.22 161

111	7.26 200	1.65 186	7.28 135	3.56 44	0.32 11	10.76 229	3.53 199	20.55 234	27.51 321	10.07 112	16.62 154	14.30 208	9.53 221	12.02 189	5.87 224	0.14 205	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.31 166	1.14 342

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 108	1.66 190	7.56 146	3.49 38	0.40 18	2.75 10	0.67 24	16.07 162	14.76 173	12.27 132	18.67 177	11.95 167	8.08 192	7.84 46	2.89 111	0.01 75	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.37 198	0.04 22

CAS++	4.07 71	1.67 191	6.02 81	4.17 73	1.02 101	4.26 35	1.68 76	19.10 213	10.01 119	9.18 103	9.17 76	1.98 13	1.41 13	9.54 90	1.73 33	0.02 117	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.32 176	0.11 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 72	1.67 191	9.97 269	4.86 123	2.97 239	3.27 13	1.41 57	8.20 29	5.51 45	3.37 35	16.69 155	3.03 20	2.71 44	14.44 278	3.91 162	0.14 205	0.00 1	0.03 146	0.01 91	0.69 299	0.14 99

CASS	8.15 228	1.67 191	7.68 152	8.25 331	1.52 153	14.39 289	2.72 167	22.65 259	17.23 204	15.42 209	22.68 239	13.47 201	11.87 270	12.44 215	6.07 228	0.96 377	0.05 103	0.12 248	0.01 91	0.71 304	3.14 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 176	1.67 191	12.34 312	4.67 109	1.47 145	10.01 215	2.24 142	26.43 300	17.22 203	14.72 187	12.75 121	7.02 97	9.68 224	8.44 54	5.26 210	0.01 75	0.04 75	0.05 172	0.09 220	0.35 191	0.55 266

NRIStereo	5.73 127	1.67 191	8.42 187	5.72 195	0.41 20	6.71 168	2.60 162	14.73 132	10.71 126	12.39 136	15.07 139	11.58 157	6.23 148	12.06 195	4.78 191	0.61 341	0.17 260	0.11 245	0.00 1	0.28 141	0.27 187

rafts_anoy	6.02 144	1.67 191	6.27 94	6.53 253	4.98 319	5.30 95	2.53 158	13.77 121	21.01 247	12.70 151	16.23 151	8.56 121	5.65 131	9.09 80	5.22 208	0.04 145	0.31 332	0.09 213	0.03 138	0.25 121	0.17 124

ACVNet	10.36 302	1.68 197	5.49 61	6.01 219	2.75 226	12.78 263	3.56 201	21.89 249	34.81 381	14.96 193	30.78 328	24.72 344	13.88 309	15.81 302	17.20 364	0.13 203	0.01 16	0.06 186	0.06 194	0.51 254	0.15 113

acv_ft	12.16 340	1.68 197	11.97 309	7.70 313	6.20 370	19.61 366	5.52 257	25.78 290	34.81 381	25.62 382	30.78 328	24.72 344	13.20 294	15.81 302	18.80 375	0.13 203	0.01 16	0.06 186	0.06 194	0.63 288	0.15 113

GwcNet-ADL	8.48 236	1.70 199	9.38 241	7.10 287	2.78 227	6.74 171	6.57 301	30.15 342	26.01 310	15.15 205	17.77 162	13.93 205	6.96 173	12.96 241	9.91 295	0.48 319	0.72 395	0.01 116	0.01 91	0.51 254	0.84 312

RASNet	11.59 328	1.71 200	10.36 279	6.30 239	5.66 356	15.48 313	6.12 281	34.50 399	20.86 245	16.61 238	32.51 358	22.04 315	23.00 399	19.44 356	16.15 357	0.71 351	0.03 65	0.05 172	0.01 91	0.15 69	0.13 94

PAM_32	6.82 179	1.73 201	14.16 345	5.34 173	1.47 145	13.84 279	0.88 36	14.75 133	6.34 58	14.22 181	9.14 75	24.94 347	11.87 270	12.50 221	2.79 108	0.14 205	0.27 324	0.09 213	0.42 361	0.54 262	0.89 319

ICVP	10.07 296	1.73 201	6.11 85	9.08 345	3.31 249	12.25 254	6.56 300	26.30 299	22.52 268	16.49 235	31.80 347	26.94 363	12.42 278	11.35 160	10.92 311	1.17 390	0.57 385	0.17 276	0.10 228	0.58 277	1.07 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 279	1.73 201	6.09 84	7.47 305	4.27 288	10.06 216	6.00 274	29.14 332	21.74 260	15.76 218	32.88 363	22.63 320	13.18 292	12.94 240	9.12 288	0.09 186	0.02 42	0.07 196	0.10 228	0.70 302	0.24 175

Patchmatch Stereo++	5.56 120	1.74 204	9.01 221	5.09 137	0.41 20	5.66 118	2.40 152	12.52 90	7.00 73	12.52 139	18.08 165	13.02 186	6.74 166	11.59 174	4.01 171	0.78 361	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161
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	5.50 111	1.74 204	9.03 225	5.09 137	0.42 25	5.66 118	1.98 125	12.50 88	7.01 78	12.52 139	18.13 170	12.96 182	6.77 170	11.11 144	3.83 158	0.72 353	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

ROB_FTStereo_v2	5.53 112	1.74 204	8.97 218	5.09 137	0.42 25	5.64 112	2.02 127	12.50 88	7.00 73	12.51 138	18.10 167	12.99 183	6.72 165	11.50 166	4.04 174	0.70 349	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.23 169

ROB_FTStereo	5.49 110	1.74 204	8.96 216	5.09 137	0.42 25	5.65 113	1.68 76	12.53 93	7.00 73	12.53 145	18.00 164	13.02 186	6.74 166	11.51 167	3.81 157	0.60 338	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

HUI-Stereo	5.48 108	1.74 204	9.01 221	5.08 136	0.42 25	5.65 113	2.77 170	12.55 94	7.03 80	12.54 147	18.10 167	13.07 190	6.71 164	9.92 100	3.74 151	0.61 341	0.08 177	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.23 169

iGMRVC	5.54 115	1.74 204	9.01 221	5.09 137	0.42 25	5.66 118	1.81 107	12.61 97	7.02 79	12.52 139	18.11 169	13.02 186	6.64 162	11.57 171	4.16 175	0.82 368	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.21 154

iRAFT	5.56 120	1.74 204	9.01 221	5.09 137	0.41 20	5.66 118	2.40 152	12.52 90	7.00 73	12.52 139	18.08 165	13.02 186	6.74 166	11.59 174	4.01 171	0.78 361	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

RAFT-IKP	5.53 112	1.74 204	8.95 213	5.09 137	0.41 20	5.45 100	2.08 132	12.52 90	7.00 73	12.52 139	18.13 170	12.93 181	6.79 171	11.59 174	3.99 169	0.80 366	0.09 187	0.09 213	0.00 1	0.22 100	0.22 161

EAI-Stereo	5.21 95	1.74 204	8.46 191	5.69 190	1.37 142	5.67 123	3.52 198	18.77 207	5.65 46	9.75 108	16.08 149	6.36 83	3.57 63	11.73 182	3.64 146	0.01 75	0.33 339	0.03 146	1.06 403	0.21 97	0.65 288

anonymousdsp	3.51 46	1.75 213	5.66 68	3.49 38	1.13 115	5.04 83	1.74 93	13.69 116	5.07 33	4.83 61	5.42 41	4.25 41	4.44 89	11.14 146	1.98 50	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.31 166	0.13 94

DCRE	6.07 148	1.75 213	8.41 186	7.20 292	3.82 269	6.48 158	4.18 221	15.52 148	10.42 121	9.24 104	22.47 237	11.71 160	5.46 122	10.62 120	3.02 121	0.02 117	0.26 319	0.05 172	0.30 331	0.15 69	0.24 175

IGEV-Stereo	3.52 47	1.75 213	5.67 69	3.49 38	1.12 113	5.04 83	1.73 92	13.70 117	5.07 33	4.83 61	5.42 41	4.27 42	4.43 88	11.15 151	1.98 50	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.31 166	0.12 81
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 202	1.75 213	7.24 133	3.26 24	3.18 243	5.04 83	6.40 292	19.04 211	15.70 188	20.71 324	32.13 353	10.69 146	5.91 139	10.45 114	4.60 186	0.40 301	0.07 157	0.21 297	0.13 244	0.54 262	0.41 235

MyStereo06	6.40 155	1.76 217	13.15 325	6.19 233	4.40 298	7.09 178	9.95 357	16.68 171	6.98 72	12.91 155	10.76 104	17.84 272	5.71 133	9.97 102	3.39 140	0.06 171	0.10 199	0.02 130	0.04 156	0.73 309	0.29 197

MyStereo05	9.29 262	1.76 217	8.95 213	6.19 233	4.40 298	7.09 178	9.95 357	31.21 357	40.82 411	17.31 254	12.93 126	10.33 142	12.52 283	13.93 267	7.05 240	0.06 171	0.10 199	0.02 130	0.04 156	0.73 309	0.29 197

ff7	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

ffff	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

11t	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

ccc-4	3.48 42	1.76 217	6.20 88	3.45 34	1.13 115	5.02 78	1.70 79	13.26 106	5.04 28	4.66 56	5.47 43	3.49 25	4.70 102	11.14 146	2.01 54	0.00 1	0.04 75	0.00 1	0.18 264	0.30 154	0.14 99

CoDeX	9.24 257	1.77 223	9.54 246	6.08 225	3.79 267	16.45 338	6.76 308	26.15 297	25.03 297	17.18 252	25.12 259	14.69 216	11.68 267	12.22 204	6.71 235	0.30 270	0.20 276	0.15 269	0.02 121	0.23 112	0.68 291

PCWNet_CMD	9.64 275	1.77 223	10.59 283	4.80 117	2.90 232	16.25 336	2.42 154	29.37 337	34.10 375	17.41 255	22.04 231	19.10 290	7.70 181	12.05 193	6.86 237	0.22 244	0.45 365	0.80 371	0.22 285	3.11 396	0.69 293

MSMDNet	9.64 275	1.77 223	10.63 284	4.83 118	2.90 232	16.35 337	2.37 150	29.33 336	34.29 378	17.43 257	22.10 233	19.05 289	7.79 185	12.11 201	6.87 238	0.23 252	0.46 367	0.67 360	0.21 282	2.77 387	0.60 276

rvit_stereo_0081	3.93 63	1.78 226	8.60 199	6.26 237	1.73 167	3.48 19	2.36 147	7.71 20	15.81 190	4.41 52	5.39 39	5.14 61	3.94 72	7.95 47	3.57 141	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.01 91	0.39 207	0.10 63

rvit_stereo_0082	3.93 63	1.78 226	8.60 199	6.26 237	1.73 167	3.48 19	2.36 147	7.71 20	15.81 190	4.41 52	5.39 39	5.14 61	3.94 72	7.95 47	3.57 141	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.01 91	0.39 207	0.10 63

DispNO	9.33 264	1.78 226	15.84 364	5.73 196	5.74 360	12.24 253	4.81 240	25.06 281	21.10 249	16.70 242	20.86 213	17.78 270	11.76 268	16.74 327	8.85 282	0.22 244	0.15 249	0.03 146	0.12 239	0.41 215	0.64 286

THIR-Stereo	9.38 267	1.78 226	8.50 194	4.74 112	0.71 65	15.92 321	11.93 393	16.39 165	21.56 255	24.27 362	32.07 351	14.40 209	14.14 315	11.49 165	8.39 275	0.05 158	0.25 317	0.10 231	0.05 178	0.33 182	0.58 273

HSM	11.33 323	1.80 230	7.04 126	6.13 230	3.99 279	16.16 330	6.92 312	29.69 339	19.39 230	22.95 353	26.05 270	41.08 440	15.79 346	20.25 371	8.89 285	0.02 117	0.03 65	0.01 116	0.00 1	0.15 69	0.34 215

iRaft-Stereo_5w	8.70 244	1.81 231	9.33 239	5.83 201	3.78 265	4.87 66	11.12 381	15.86 160	14.80 174	15.23 208	26.36 273	21.49 310	12.91 290	15.94 310	12.73 327	0.58 333	0.05 103	0.08 206	0.09 220	0.85 322	0.33 212

DCVSM-stereo	9.70 277	1.83 232	11.36 299	5.81 198	3.59 261	10.57 225	3.00 179	18.71 205	22.11 264	23.79 360	19.02 182	29.73 374	17.68 369	13.33 253	9.11 287	0.21 238	1.14 414	0.27 312	0.06 194	0.75 315	1.89 370

iRaft-Stereo_20w	6.06 147	1.84 233	12.04 310	4.23 79	1.67 161	6.77 172	2.22 140	18.73 206	6.08 53	14.72 187	10.33 96	13.42 200	8.14 193	15.88 305	3.08 126	0.01 75	0.24 309	0.13 259	0.39 357	0.61 282	0.71 298

STrans-v2	7.98 225	1.84 233	9.42 243	4.84 121	1.48 148	12.23 252	10.05 362	19.06 212	12.32 142	13.63 170	26.06 271	18.13 281	12.35 277	12.99 244	3.99 169	0.01 75	0.01 16	0.18 281	0.01 91	0.22 100	0.83 311

delet	12.65 353	1.85 235	11.36 299	7.71 315	6.22 372	22.52 386	10.22 370	28.14 320	37.67 398	19.66 303	29.24 302	21.00 306	15.99 348	21.97 387	17.77 369	0.03 136	0.07 157	0.19 289	0.04 156	0.60 280	0.75 304

SGM-Forest	12.92 357	1.87 236	6.61 101	5.68 189	2.05 190	23.19 392	11.30 384	34.24 395	30.77 346	26.54 390	31.99 350	29.98 377	15.74 345	21.17 384	13.36 332	1.05 384	0.33 339	0.84 378	0.01 91	0.71 304	0.97 326
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 385	1.88 237	16.15 366	7.78 317	4.19 284	26.92 416	10.21 369	30.31 348	44.26 430	21.35 338	33.91 379	35.80 416	22.40 398	35.65 449	33.87 445	0.18 221	0.08 177	0.04 165	0.04 156	1.71 362	0.54 265

TransformOpticalFlow	7.76 215	1.90 238	9.31 238	5.50 181	1.18 122	6.97 176	8.27 332	17.86 192	13.21 155	14.58 185	29.13 301	19.01 287	10.85 241	12.51 222	3.69 150	0.01 75	0.04 75	0.20 292	0.04 156	0.17 83	0.84 312

CroCo-Stereo	3.27 36	1.90 238	7.18 128	8.50 336	1.11 111	0.96 1	0.97 40	10.18 59	8.20 97	3.59 38	4.69 26	8.02 114	4.53 96	2.75 3	2.34 81	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 166	0.11 75
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
DMCA	8.51 238	1.90 238	9.96 268	5.16 149	4.14 283	10.29 219	4.46 228	25.52 285	19.55 231	16.33 231	20.69 206	17.59 267	11.26 252	10.42 113	11.36 318	0.50 322	0.08 177	0.35 332	0.05 178	0.36 192	0.31 208

CFNet_ucs	10.25 299	1.91 241	11.88 307	4.98 128	4.08 281	15.11 304	3.57 203	28.02 318	31.98 359	18.21 277	25.20 260	23.27 327	9.38 217	13.38 254	7.22 242	0.23 252	0.81 402	1.65 405	0.22 285	3.01 392	0.93 323

ProNet	3.61 51	1.91 241	6.17 87	3.31 26	0.67 58	5.51 101	6.46 295	12.60 96	6.23 55	3.18 32	4.80 30	3.64 30	3.57 63	11.15 151	2.11 68	0.02 117	0.21 283	0.01 116	0.01 91	0.41 215	0.14 99

CFNet_pseudo	9.58 272	1.91 241	10.73 287	4.53 100	2.91 234	14.26 286	2.75 169	26.73 305	32.14 360	17.10 249	23.02 241	22.14 317	8.74 203	12.17 203	7.43 246	0.20 233	0.45 365	1.24 399	0.24 302	2.49 382	0.49 258

psm_up	13.18 362	1.91 241	8.81 206	9.59 363	5.84 365	15.17 307	11.37 386	38.74 433	30.81 347	20.66 323	30.32 321	30.00 378	23.12 400	19.19 353	16.02 354	0.58 333	0.10 199	0.17 276	0.01 91	0.65 294	0.55 266

MyStereo07	4.38 74	1.92 245	5.06 45	6.09 226	4.31 294	6.54 162	9.96 359	15.35 144	5.15 38	4.34 49	5.65 48	3.15 22	5.77 136	11.33 159	1.81 38	0.06 171	0.10 199	0.03 146	0.04 156	0.63 288	0.30 200

MyStereo04	9.24 257	1.92 245	8.78 205	6.09 226	4.31 294	6.54 162	9.96 359	32.24 372	41.99 418	14.26 182	11.98 115	12.00 169	12.01 272	13.93 267	7.53 250	0.06 171	0.10 199	0.03 146	0.04 156	0.63 288	0.30 200

ccs_rob	9.61 274	1.92 245	10.72 286	4.55 101	2.89 231	14.33 288	2.86 176	26.85 306	32.36 362	17.05 247	22.91 240	22.12 316	8.70 201	12.10 199	7.44 247	0.19 225	0.44 361	1.38 401	0.25 308	2.68 385	0.57 271

DIP-Stereo	6.74 174	1.93 248	10.02 274	4.28 88	1.64 159	13.54 274	1.52 63	15.16 139	6.63 64	14.30 183	26.81 279	10.90 148	5.19 116	14.78 285	7.56 252	0.00 1	0.06 136	0.05 172	0.00 1	0.17 83	0.17 124
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 211	1.94 249	9.40 242	7.72 316	6.03 366	12.99 266	3.10 183	19.47 216	18.51 223	12.27 132	18.43 173	8.28 116	10.16 233	11.38 161	5.62 220	0.36 285	0.62 389	4.36 434	0.30 331	1.72 363	0.55 266

rvit_stereo_0083	4.53 76	1.94 249	9.94 267	7.12 289	1.67 161	4.98 74	2.80 173	8.25 31	18.22 221	4.76 60	7.78 63	6.41 84	4.87 111	7.54 43	3.74 151	0.11 194	0.04 75	0.00 1	0.01 91	0.24 117	0.16 118

GwcNet-RSSM	10.65 308	1.94 249	8.57 197	6.89 279	5.26 337	12.26 255	5.21 244	25.80 292	31.50 350	16.67 240	33.52 373	23.70 333	13.88 309	12.84 234	13.67 335	0.05 158	0.10 199	0.14 263	0.02 121	0.65 294	0.39 228

iResNet_ROB	11.71 330	1.96 252	10.77 288	6.01 219	3.68 262	15.13 306	2.34 146	31.72 363	37.58 397	26.16 387	32.77 360	25.88 355	15.34 341	16.35 321	7.94 264	0.19 225	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.31 166	0.12 81

RAFT_CTSACE	8.24 230	1.97 253	8.39 183	6.89 279	5.11 328	5.86 136	2.63 164	14.62 130	16.88 200	23.52 359	34.77 383	16.02 238	7.37 177	17.91 338	2.23 77	0.00 1	0.12 223	0.00 1	0.03 138	0.39 207	0.05 30

GES	8.51 238	1.98 254	11.82 306	6.39 244	1.77 171	12.36 256	6.22 284	21.55 243	21.34 253	19.02 294	26.02 267	8.79 123	9.34 216	13.94 269	7.24 243	0.38 289	0.10 199	0.30 327	0.14 250	0.69 299	0.73 301

tt1	5.27 97	1.99 255	5.11 47	6.02 222	0.26 4	10.59 227	4.22 222	18.45 200	16.31 195	6.75 76	8.95 72	4.75 53	9.15 210	10.82 133	1.61 25	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.26 131	0.14 99

HI	8.30 231	2.00 256	6.75 108	4.58 105	5.15 331	4.16 27	0.50 19	17.99 194	9.24 111	25.03 372	28.22 292	20.23 300	12.47 280	17.93 339	11.49 320	0.00 1	0.10 199	0.00 1	0.05 178	0.08 33	0.05 30

CoSv	8.30 231	2.00 256	6.75 108	4.58 105	5.15 331	4.16 27	0.50 19	17.99 194	9.24 111	25.03 372	28.22 292	20.23 300	12.47 280	17.93 339	11.49 320	0.00 1	0.10 199	0.00 1	0.05 178	0.08 33	0.05 30

ACVNet-DCA	5.28 98	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	20.20 225	11.88 135	6.95 82	10.01 85	4.49 46	9.78 226	10.79 128	1.59 22	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.25 121	0.20 147

xx1	5.99 143	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	17.84 188	15.48 183	6.95 82	10.01 85	16.02 238	11.15 249	10.79 128	1.59 22	0.00 1	0.05 103	0.02 130	0.05 178	0.25 121	0.20 147

1test111	5.59 123	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	20.20 225	11.88 135	6.95 82	10.01 85	4.49 46	9.78 226	11.09 142	7.45 248	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.25 121	0.20 147

cc1	5.34 101	2.00 256	4.99 41	5.89 205	0.26 4	10.85 232	5.38 250	17.85 190	15.48 183	6.95 82	10.01 85	4.49 46	9.78 226	10.79 128	1.59 22	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.04 156	0.30 154	0.13 94

ToySt	10.51 306	2.00 256	15.67 362	5.33 171	0.95 99	14.97 301	9.51 350	24.02 272	27.37 318	14.61 186	24.67 255	24.56 338	14.70 329	16.86 328	13.35 331	0.06 171	0.23 298	0.03 146	0.09 220	0.62 285	0.67 290

pcwnet_v2	12.32 343	2.00 256	17.53 381	7.79 318	5.69 358	17.06 343	3.69 208	36.52 416	46.17 437	20.55 318	29.39 308	16.50 244	13.00 291	15.70 299	9.32 290	0.50 322	1.00 411	0.34 331	0.24 302	2.00 372	1.38 351

PSMNet-ADL	9.88 289	2.01 264	6.80 114	9.18 349	4.26 287	15.11 304	3.50 194	27.12 308	24.42 295	14.72 187	18.96 180	25.32 351	13.43 296	15.76 301	14.04 338	0.79 365	0.78 401	0.00 1	0.02 121	0.26 131	1.18 346

DSFCA	11.85 335	2.01 264	12.93 321	5.40 177	6.87 389	15.36 308	10.45 373	30.68 352	31.84 352	25.99 384	23.52 244	22.03 314	14.05 312	20.28 374	12.46 324	0.57 332	0.41 351	0.28 319	0.38 355	1.02 332	0.47 251

ISRNet	12.26 342	2.02 266	17.38 377	12.71 415	6.24 375	7.39 182	1.62 72	29.23 335	31.94 358	22.65 350	35.28 384	24.62 339	15.27 339	15.28 289	13.76 336	0.78 361	1.00 411	2.30 416	0.52 375	0.92 329	4.29 413

RALCasStereoNet	5.95 138	2.02 266	7.09 127	7.06 285	5.10 327	6.36 155	5.44 256	13.97 124	13.25 157	9.93 110	17.45 159	10.37 143	3.89 71	11.64 179	4.24 178	0.02 117	0.46 367	0.10 231	0.00 1	0.20 93	0.31 208

UNet	12.64 352	2.02 266	13.36 327	6.85 278	7.76 410	25.31 407	4.74 235	34.10 391	28.19 325	20.03 310	31.07 335	27.02 365	17.36 365	20.18 368	13.87 337	0.06 171	0.05 103	0.27 312	0.01 91	0.23 112	0.39 228

ITSA-stereo	11.44 326	2.03 269	10.92 294	5.90 209	1.78 173	12.05 250	4.17 218	36.77 417	49.15 445	18.17 275	18.53 176	21.79 312	12.59 284	15.74 300	14.05 339	0.45 311	0.39 347	0.28 319	0.29 324	0.98 330	2.81 391

IGEV_Zeroshot_test	5.28 98	2.03 269	14.26 348	6.09 226	1.33 138	4.32 37	1.03 45	14.46 125	6.50 61	13.33 169	11.89 114	11.01 149	3.45 58	10.71 125	3.64 146	0.03 136	0.22 292	0.15 269	0.26 312	0.80 318	0.20 147

CroCo-Stereo Lap2	4.01 69	2.03 269	8.14 175	9.82 369	6.03 366	1.11 2	0.79 33	9.71 50	7.98 91	3.26 33	4.99 34	9.08 129	5.80 137	6.08 24	4.39 182	0.00 1	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.71 304	0.30 200

DAS	10.80 317	2.03 269	13.96 340	9.01 343	6.23 373	14.67 298	7.38 322	21.59 244	32.58 365	18.67 289	28.13 290	19.20 292	17.08 362	16.54 324	7.31 244	0.58 333	0.01 16	0.29 323	0.01 91	0.47 234	0.20 147

SepStereo	11.34 324	2.03 269	13.96 340	9.01 343	6.23 373	14.67 298	7.38 322	21.59 244	32.58 365	18.67 289	28.13 290	19.20 292	17.08 362	27.36 415	7.31 244	0.58 333	0.01 16	0.29 323	0.01 91	0.47 234	0.20 147

HH	5.47 105	2.08 274	9.00 219	4.88 124	1.07 108	4.93 70	3.60 205	16.68 171	6.83 67	8.39 93	12.14 116	15.05 222	9.06 208	12.68 226	1.93 44	0.02 117	0.17 260	0.18 281	0.00 1	0.28 141	0.48 255

HanStereo	5.47 105	2.08 274	9.00 219	4.88 124	1.07 108	4.93 70	3.60 205	16.68 171	6.83 67	8.39 93	12.14 116	15.05 222	9.06 208	12.68 226	1.93 44	0.02 117	0.17 260	0.18 281	0.00 1	0.28 141	0.48 255

MMNet	12.97 358	2.08 274	12.74 318	6.98 281	6.27 377	26.39 414	4.73 234	23.10 264	41.79 416	25.48 380	32.29 356	21.09 308	17.79 370	19.52 358	17.90 371	0.19 225	0.07 157	0.10 231	0.00 1	0.37 198	0.59 275

rvit_stereo_0080	3.98 66	2.11 277	7.62 149	3.68 53	1.90 182	4.16 27	7.60 327	9.69 48	8.13 94	5.08 65	7.39 59	6.27 80	4.44 89	6.73 33	3.92 163	0.20 233	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.55 266	0.12 81

whm_eth	3.98 66	2.11 277	7.62 149	3.68 53	1.90 182	4.16 27	7.60 327	9.69 48	8.13 94	5.08 65	7.39 59	6.27 80	4.44 89	6.73 33	3.92 163	0.20 233	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.55 266	0.12 81

hitnet-ft	12.04 338	2.11 277	6.14 86	7.27 293	3.90 270	25.98 410	3.56 201	22.56 256	23.74 283	20.55 318	33.81 377	31.59 389	18.67 380	19.47 357	17.20 364	0.42 307	1.36 417	0.35 332	0.07 204	1.11 338	0.86 316

UCFNet_RVC	9.48 269	2.12 280	4.89 39	7.03 282	3.78 265	16.05 322	6.37 291	28.25 321	20.00 238	15.93 223	23.07 242	25.21 349	12.79 286	12.57 225	8.01 265	0.07 181	0.04 75	1.17 392	0.23 294	1.31 351	0.69 293

SGM_RVC	19.52 417	2.12 280	6.79 113	6.59 257	1.33 138	38.20 454	15.74 422	38.13 428	34.07 374	45.71 462	41.91 426	51.41 469	38.10 455	38.77 462	27.80 433	0.61 341	0.36 344	0.51 348	0.33 343	1.03 333	0.90 320
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 204	2.13 282	8.55 195	10.02 377	1.76 170	6.82 173	1.53 64	17.17 178	15.84 192	18.74 291	20.30 201	18.01 276	8.39 196	12.89 236	5.22 208	0.27 266	0.03 65	0.03 146	0.00 1	0.16 76	0.30 200

RAFT	8.51 238	2.16 283	8.93 209	8.14 327	0.81 86	12.63 260	8.49 338	16.34 164	15.56 186	22.31 345	18.99 181	19.29 294	11.39 258	17.57 334	6.05 225	0.01 75	0.19 271	0.27 312	0.02 121	0.64 292	0.45 248

StereoVision	7.21 199	2.17 284	9.29 236	9.43 354	3.91 272	5.09 87	1.91 118	20.04 223	17.37 208	8.57 97	29.59 311	11.08 151	6.76 169	12.44 215	4.71 188	0.54 329	0.05 103	0.16 274	0.03 138	0.82 319	0.30 200

LL-Strereo2	5.54 115	2.17 284	9.12 230	5.65 187	2.54 215	6.48 158	2.27 144	15.08 136	7.79 90	10.99 123	10.26 95	15.94 235	3.50 62	13.25 252	3.63 145	0.00 1	0.13 230	1.34 400	0.10 228	0.30 154	0.19 143

ADLNet2	12.44 347	2.17 284	12.84 320	9.17 348	5.82 363	20.00 368	10.13 366	32.53 374	36.22 392	18.62 288	19.39 185	21.96 313	17.07 361	21.43 385	19.42 378	0.24 256	0.15 249	0.06 186	0.08 207	0.86 323	0.57 271

CFNet-ft	9.87 287	2.18 287	5.49 61	7.45 303	5.25 334	15.76 317	5.98 272	21.89 249	21.87 261	14.96 193	30.02 317	25.68 353	13.68 301	12.46 218	10.94 313	0.08 184	0.06 136	1.83 406	0.22 285	1.09 335	0.43 240

CFNet_RVC	9.87 287	2.18 287	5.49 61	7.45 303	5.25 334	15.76 317	5.98 272	21.89 249	21.87 261	14.96 193	30.02 317	25.68 353	13.68 301	12.46 218	10.94 313	0.08 184	0.06 136	1.83 406	0.22 285	1.09 335	0.43 240

ADLNet	12.34 345	2.22 289	10.14 275	8.38 333	6.78 387	17.56 349	9.05 342	33.21 384	26.28 312	27.06 393	26.01 266	26.80 359	13.76 304	16.99 330	18.74 374	0.24 256	0.39 347	0.23 304	0.10 228	0.64 292	2.16 383

MLCV	9.32 263	2.22 289	12.55 316	5.22 163	1.32 136	13.79 277	1.35 55	21.14 240	23.65 279	21.91 342	31.37 338	17.14 258	7.57 179	16.00 313	10.18 301	0.22 244	0.01 16	0.03 146	0.02 121	0.40 212	0.29 197

AIO-test2	7.01 188	2.23 291	6.87 116	8.42 334	5.28 340	9.03 205	5.32 247	25.92 293	23.54 275	6.78 78	20.55 204	5.25 65	3.58 66	9.56 91	2.50 91	3.96 431	0.04 75	0.03 146	0.47 368	0.56 272	0.33 212

GCAP-BAT	4.57 78	2.24 292	7.50 144	3.14 18	4.24 285	5.93 139	1.88 114	9.03 40	5.80 48	13.03 160	12.47 120	8.46 120	2.89 48	11.02 138	2.94 116	0.00 1	0.12 223	0.01 116	0.28 320	0.05 15	0.28 191

test_sample7	10.45 303	2.24 292	9.90 265	5.32 170	2.01 188	14.98 302	7.44 324	28.75 325	23.91 286	24.38 367	21.03 215	24.64 340	17.82 372	13.58 261	9.82 292	0.59 337	0.87 406	0.39 339	0.12 239	0.66 298	0.47 251

raft_robust	7.97 224	2.26 294	6.75 108	5.83 201	0.72 74	5.57 109	0.84 35	33.59 386	34.21 377	18.17 275	19.88 194	6.50 86	5.62 129	15.33 290	2.83 110	0.03 136	0.23 298	0.00 1	0.37 353	0.32 176	0.39 228

NINENet	10.74 313	2.29 295	10.44 281	8.03 324	5.09 326	17.62 353	2.79 171	38.69 432	33.24 370	18.35 283	26.31 272	14.49 211	9.40 218	15.88 305	10.57 307	0.41 303	0.21 283	0.29 323	0.00 1	0.42 218	0.23 169

GANet-ADL	8.36 234	2.31 296	8.44 189	7.39 300	2.65 222	12.58 259	5.24 245	29.55 338	25.24 299	14.19 180	16.70 156	17.07 256	6.91 172	10.65 122	6.26 231	0.38 289	0.39 347	0.10 231	0.12 239	0.75 315	0.28 191

CFNet	10.67 309	2.33 297	8.90 208	6.66 264	4.09 282	16.05 322	4.26 223	30.44 350	31.01 348	18.53 287	26.48 275	23.69 332	13.68 301	15.27 288	10.59 309	0.05 158	0.02 42	0.44 341	0.05 178	0.73 309	0.23 169

ACRE	7.07 192	2.38 298	13.26 326	7.36 297	4.86 311	10.28 218	4.40 224	15.51 147	13.69 162	17.22 253	19.23 183	8.00 112	4.20 81	10.64 121	8.50 276	0.33 276	0.32 335	0.03 146	0.14 250	0.37 198	0.77 308

rvit_stereo_0081_aga	3.72 55	2.39 299	8.60 199	5.27 166	2.99 240	5.02 78	1.94 122	8.12 28	6.24 56	6.74 75	6.85 56	5.85 75	3.28 56	7.31 40	3.04 122	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 279	0.22 161

ssnet_v2	13.23 363	2.43 300	11.25 296	7.34 295	2.92 235	23.05 391	12.95 399	35.93 411	32.92 369	21.23 336	25.38 261	28.81 368	15.22 338	22.57 391	19.81 381	0.18 221	0.08 177	0.19 289	0.05 178	1.24 346	1.06 336

CIPLG	7.15 195	2.44 301	12.82 319	7.38 298	4.93 314	10.51 223	4.56 230	15.17 140	13.25 157	17.45 258	19.75 192	8.42 118	4.60 100	11.41 163	8.31 272	0.33 276	0.32 335	0.03 146	0.14 250	0.37 198	0.72 300

SGM-ForestM	23.72 443	2.44 301	9.13 232	7.43 301	2.25 197	44.80 464	19.11 441	44.90 463	49.97 451	50.74 469	51.18 457	62.06 482	45.83 470	44.96 470	33.88 446	1.00 380	0.84 404	0.78 367	0.62 383	1.29 348	1.11 338

AASNet	12.49 349	2.46 303	10.49 282	9.82 369	6.86 388	17.33 345	6.73 306	41.09 445	37.86 400	22.53 349	29.11 300	16.68 247	13.48 299	14.54 283	17.87 370	0.20 233	0.02 42	0.78 367	0.05 178	1.18 341	0.76 305

MyStereo8	7.13 193	2.48 304	10.86 292	6.81 275	4.98 319	10.73 228	1.42 58	14.58 129	9.73 115	15.75 217	23.16 243	12.17 174	7.96 190	9.85 98	10.21 303	0.04 145	0.19 271	0.08 206	0.21 282	0.58 277	0.82 310

IPLGR_C	7.16 196	2.48 304	12.98 322	7.52 307	4.91 313	10.56 224	4.59 232	15.63 152	14.12 166	17.42 256	18.87 179	8.00 112	4.59 99	10.76 127	8.81 280	0.32 274	0.32 335	0.03 146	0.13 244	0.36 192	0.76 305

GEStereo_RVC	12.81 355	2.49 306	13.64 336	9.68 365	4.97 317	18.16 355	11.30 384	31.26 358	47.47 439	19.84 305	26.97 280	19.03 288	13.19 293	20.14 367	14.86 347	0.83 370	0.51 378	0.10 231	0.13 244	0.54 262	0.99 330

RALAANet	6.49 160	2.49 306	9.69 258	7.09 286	4.98 319	6.23 147	1.68 76	19.90 222	14.26 168	15.04 197	14.56 133	12.69 178	4.38 84	12.91 238	3.07 125	0.02 117	0.07 157	0.00 1	0.10 228	0.51 254	0.15 113

TestStereo	6.02 144	2.55 308	7.33 141	5.57 183	1.68 164	6.05 144	1.78 101	13.73 118	16.40 198	10.87 122	23.79 247	9.00 127	5.63 130	11.26 157	3.96 166	0.09 186	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.69 299	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 82	2.56 309	8.72 204	4.26 86	3.52 260	9.22 208	1.48 59	13.54 113	18.88 228	7.47 89	7.08 58	2.04 15	2.24 35	9.66 94	2.27 79	0.05 158	0.02 42	0.07 196	0.00 1	0.53 260	0.21 154

LoS_RVC	3.72 55	2.57 310	3.90 17	4.27 87	7.61 407	5.39 99	2.90 177	7.29 14	3.84 12	3.67 40	10.20 92	3.66 31	4.48 93	6.19 25	2.14 71	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.06 19	6.15 428

OMP-Stereo	6.93 185	2.57 310	9.03 225	10.63 391	1.72 166	4.89 67	1.91 118	17.84 188	15.56 186	16.69 241	14.16 131	17.70 269	7.33 176	12.93 239	4.83 197	0.24 256	0.03 65	0.06 186	0.02 121	0.19 90	0.39 228

CBFPSM	12.42 346	2.59 312	28.96 424	4.74 112	3.20 245	22.33 384	16.31 426	21.13 239	21.03 248	21.04 331	27.81 287	30.24 381	15.99 348	14.59 284	14.80 344	0.04 145	0.49 374	0.10 231	0.16 259	0.51 254	2.34 386

DN-CSS_ROB	8.17 229	2.59 312	14.14 344	6.11 229	3.22 246	6.31 153	3.53 199	22.92 263	20.59 242	16.66 239	30.05 319	9.31 131	7.95 189	13.49 257	4.78 191	0.72 353	0.00 1	0.45 342	0.00 1	0.54 262	0.09 56

HGLStereo	12.72 354	2.66 314	12.34 312	9.93 373	7.55 404	16.16 330	7.45 325	31.48 362	27.01 316	20.01 308	35.31 385	26.98 364	18.90 381	17.87 337	18.90 376	0.33 276	0.16 258	0.07 196	0.05 178	0.48 236	0.70 297

rvit_stereo_ft	4.73 84	2.68 315	9.30 237	11.34 405	2.74 225	4.18 31	8.45 336	9.77 51	9.90 118	4.04 44	6.26 52	6.73 88	4.72 107	8.99 75	5.03 202	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 141	0.09 56

rvit_0105_6	5.74 129	2.76 316	14.29 349	9.83 371	1.73 167	5.18 89	5.24 245	10.21 61	20.31 239	6.26 72	6.78 54	10.10 140	6.43 157	11.20 155	3.33 137	0.18 221	0.29 327	0.00 1	0.00 1	0.51 254	0.14 99

StereoDRNet-Refined	13.36 367	2.80 317	10.82 290	7.94 321	3.10 241	18.95 361	4.45 227	28.47 323	29.65 332	29.11 406	41.47 422	24.44 337	17.64 368	23.34 394	21.66 390	0.16 215	0.07 157	0.53 350	0.32 339	0.77 317	1.64 362
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 169	2.81 318	15.46 361	10.22 383	1.58 155	5.99 140	5.81 265	13.77 121	23.65 279	7.16 88	9.46 80	12.64 176	7.78 184	12.03 190	3.83 158	0.19 225	0.47 369	0.00 1	0.01 91	0.60 280	0.37 224

gwcnet-sp	9.81 284	2.82 319	13.47 333	5.99 216	4.27 288	16.20 332	5.91 267	25.55 286	24.34 292	21.01 328	20.69 206	15.22 224	14.96 332	14.50 280	9.97 296	0.05 158	0.15 249	0.02 130	0.08 207	0.49 245	0.51 260

scenet	9.81 284	2.82 319	13.47 333	5.99 216	4.27 288	16.20 332	5.91 267	25.55 286	24.34 292	21.01 328	20.69 206	15.22 224	14.96 332	14.50 280	9.97 296	0.05 158	0.15 249	0.02 130	0.08 207	0.49 245	0.51 260

ssnet	9.81 284	2.82 319	13.47 333	5.99 216	4.27 288	16.20 332	5.91 267	25.55 286	24.34 292	21.01 328	20.69 206	15.22 224	14.96 332	14.50 280	9.97 296	0.05 158	0.15 249	0.02 130	0.08 207	0.49 245	0.51 260

AACVNet	10.58 307	2.86 322	9.78 262	8.95 342	3.30 248	10.80 231	4.78 236	22.37 255	12.55 144	27.50 397	29.84 314	30.06 380	15.99 348	19.10 352	11.60 322	0.40 301	0.18 266	0.22 301	0.03 138	0.62 285	0.73 301

CRFU-Net	12.56 351	2.89 323	11.77 305	8.18 328	5.80 362	24.84 400	10.46 377	24.56 277	13.12 152	30.06 414	29.37 303	29.09 369	19.64 385	19.96 362	18.53 373	0.82 368	0.48 371	0.27 312	0.15 256	0.53 260	0.68 291

CBMV_ROB	11.77 334	2.89 323	6.92 119	5.20 159	2.88 230	14.12 283	4.79 238	26.69 304	29.84 338	26.17 388	31.92 349	23.61 331	20.74 392	20.20 370	10.18 301	1.78 402	1.80 426	2.17 413	1.26 410	1.61 358	0.55 266

iResNetv2_ROB	12.00 337	2.91 325	13.46 332	5.82 199	3.73 264	13.15 269	6.45 294	34.15 392	36.02 389	25.25 376	33.81 377	29.79 376	14.24 318	13.61 263	6.10 229	0.21 238	0.02 42	0.12 248	0.00 1	0.82 319	0.25 180

HITNet	7.83 217	2.93 326	8.39 183	4.76 115	1.48 148	12.75 262	4.64 233	20.97 236	14.37 170	15.14 204	22.15 236	14.57 214	10.62 238	14.38 277	8.14 269	0.04 145	0.01 16	0.48 345	0.02 121	0.57 273	0.10 63
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
CSP-Net	12.85 356	2.95 327	9.64 252	5.94 212	3.96 274	25.85 408	9.93 356	28.81 329	26.00 309	29.31 410	32.44 357	30.00 378	15.16 337	20.25 371	14.30 342	0.55 331	0.19 271	0.03 146	0.00 1	0.65 294	0.98 329

FAT-Stereo	16.81 388	2.97 328	17.56 382	9.80 368	6.21 371	16.12 329	13.23 402	38.18 430	39.67 406	27.00 392	39.73 412	37.55 422	31.30 441	20.39 375	21.52 389	3.44 426	2.05 429	0.81 376	1.10 405	1.89 368	5.72 425

NVstereo2D	15.15 378	2.97 328	16.28 370	9.23 351	7.56 405	30.03 426	9.53 351	42.80 454	42.72 420	15.11 200	27.03 282	23.16 325	16.93 358	24.28 399	15.45 350	3.07 424	0.43 359	1.44 402	0.61 382	6.74 430	7.60 447

DDVS	10.70 310	3.00 330	11.95 308	6.84 277	3.80 268	15.73 316	2.83 175	23.57 268	17.37 208	20.98 327	29.89 315	31.40 388	8.70 201	19.22 355	13.19 329	0.74 358	1.53 422	0.07 196	0.21 282	0.84 321	2.11 377

DLCB_ROB	13.35 366	3.00 330	9.12 230	9.43 354	5.68 357	21.80 381	10.12 365	29.19 334	29.92 340	27.71 398	31.45 346	32.37 393	19.50 384	19.02 349	16.73 361	0.22 244	0.04 75	0.38 338	0.06 194	0.49 245	0.85 315

stereogan	18.62 411	3.07 332	16.31 371	13.04 417	9.99 432	35.74 447	9.09 344	38.17 429	45.27 436	24.39 370	41.24 419	39.93 433	25.46 414	31.29 432	24.33 413	1.80 403	0.91 409	2.71 423	0.75 389	5.15 422	3.70 404

LE_ROB	22.93 441	3.07 332	14.02 342	7.70 313	2.86 229	31.99 436	17.35 434	28.10 319	67.19 488	70.51 490	55.61 470	49.07 463	47.62 472	24.76 404	36.49 452	0.35 283	0.20 276	0.27 312	0.55 378	0.48 236	0.44 244

iResNet	10.26 300	3.10 334	15.72 363	7.35 296	2.13 192	13.86 280	7.07 315	22.80 261	28.01 322	20.10 312	30.40 322	16.79 248	11.06 248	14.46 279	10.29 306	0.39 299	0.05 103	0.00 1	0.07 204	0.73 309	0.73 301

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 196	3.12 335	14.04 343	4.74 112	6.89 391	6.58 165	0.68 25	21.97 253	9.36 114	10.84 121	17.38 158	17.36 265	9.24 212	12.45 217	4.44 183	0.04 145	0.24 309	0.10 231	1.00 401	1.36 353	1.43 354

rvit_0105_5	7.60 207	3.13 336	16.37 372	9.97 376	1.59 156	7.41 183	6.27 285	17.78 187	25.62 303	10.30 115	10.39 97	14.79 217	8.95 207	12.51 222	4.87 198	0.17 218	0.42 355	0.00 1	0.11 237	0.62 285	0.71 298

ARAFT	8.50 237	3.19 337	16.58 374	5.52 182	0.91 96	12.13 251	11.20 382	17.19 179	18.28 222	18.40 286	16.33 152	17.10 257	8.58 197	18.56 344	5.00 201	0.11 194	0.04 75	0.00 1	0.00 1	0.55 266	0.25 180

sCroCo_RVC	5.06 87	3.29 338	16.45 373	10.72 393	6.64 381	5.83 130	2.74 168	9.67 47	8.06 92	3.66 39	9.20 77	4.81 54	4.95 112	8.12 52	4.64 187	0.64 347	0.50 375	0.06 186	0.03 138	0.70 302	0.42 238

DMCA-RVC	11.41 325	3.32 339	11.68 304	10.12 379	4.81 310	11.92 245	4.11 214	24.67 279	23.66 281	20.06 311	28.51 297	26.71 358	24.96 413	15.95 312	14.82 345	0.41 303	0.34 342	0.56 352	0.16 259	0.72 308	0.69 293

testlalala_base	7.28 201	3.39 340	7.80 158	8.27 332	5.04 323	12.56 257	1.83 108	11.93 81	5.19 39	10.18 113	13.62 129	8.87 125	5.72 135	8.22 53	2.75 105	15.38 470	2.41 438	0.00 1	0.35 346	20.24 471	1.89 370

CVANet_RVC	13.24 364	3.39 340	8.43 188	8.42 334	5.04 323	18.52 360	11.72 391	32.03 367	33.85 372	23.17 355	32.77 360	29.78 375	16.51 353	23.20 393	11.28 317	0.94 375	0.04 75	1.19 395	0.47 368	3.13 397	1.01 333

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 339	3.43 342	16.25 369	7.62 311	5.58 351	14.57 296	6.00 274	32.98 379	27.41 319	21.69 340	31.40 340	25.21 349	13.47 297	14.96 286	15.60 352	0.84 371	0.33 339	0.35 332	0.35 346	1.29 348	1.78 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 273	3.45 343	29.83 427	9.58 362	4.75 309	24.51 397	10.20 368	24.04 273	18.77 227	10.42 116	14.64 135	7.97 111	8.75 204	14.05 270	5.80 222	2.44 416	1.39 418	0.08 206	0.06 194	0.73 309	0.48 255

LL-Strereo	10.79 316	3.52 344	12.54 315	8.77 338	5.44 347	7.49 184	9.26 346	35.15 404	28.70 328	16.47 234	15.85 147	21.06 307	17.42 367	21.62 386	9.72 291	0.21 238	0.22 292	0.74 365	0.08 207	0.98 330	0.60 276

AdaStereo	10.22 298	3.63 345	9.14 234	9.15 347	3.24 247	15.79 319	5.39 255	31.94 365	25.42 301	18.39 285	26.47 274	19.44 295	9.50 220	16.60 325	8.59 277	0.44 310	0.05 103	0.40 340	0.00 1	0.57 273	0.16 118
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.
CBMV	13.69 371	3.63 345	8.02 170	5.93 211	2.69 223	22.57 387	12.44 396	29.81 340	31.57 351	31.20 419	33.79 376	31.04 384	17.41 366	25.28 406	14.11 340	0.71 351	0.60 387	0.60 355	0.11 237	1.11 338	1.13 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 256	3.67 347	17.68 386	11.75 407	1.89 180	9.37 211	8.48 337	18.68 204	30.64 345	15.02 196	14.72 136	17.87 273	9.94 230	15.66 298	6.54 233	0.36 285	0.43 359	0.01 116	0.41 359	0.50 250	1.01 333

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 379	3.68 348	27.36 420	7.11 288	5.83 364	24.88 402	12.12 395	30.19 343	36.12 391	27.08 394	45.98 441	29.10 370	13.65 300	20.45 378	20.26 386	0.67 348	0.00 1	0.10 231	0.00 1	0.32 176	0.26 183

pmcnn	14.59 375	3.68 348	19.78 400	6.83 276	4.51 302	21.27 378	14.67 411	27.37 311	30.54 343	27.09 395	40.19 414	38.71 426	18.53 379	17.70 335	19.27 377	0.84 371	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.48 236	0.31 208

RAFT + AFF	10.27 301	3.77 350	17.13 376	10.24 384	4.97 317	13.08 267	11.52 388	25.69 289	25.80 304	14.72 187	16.12 150	19.16 291	11.35 257	16.24 320	9.04 286	0.30 270	1.46 420	0.66 359	0.20 280	2.03 375	1.94 373

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 215	3.78 351	19.59 397	5.04 132	10.79 439	5.87 138	1.85 111	19.52 217	7.33 84	14.18 178	21.16 218	16.50 244	5.97 142	13.73 265	3.79 155	0.04 145	0.17 260	0.04 165	1.30 411	2.45 380	2.15 382

TDLM	12.98 360	3.78 351	9.77 261	10.75 395	4.94 315	16.10 326	14.08 407	35.05 402	31.87 353	22.36 346	26.51 277	26.09 356	14.97 335	24.73 403	13.11 328	1.05 384	0.05 103	1.21 396	0.27 317	1.83 365	1.00 332

NOSS_ROB	10.99 320	3.81 353	6.88 117	6.69 266	2.30 200	16.06 324	10.94 378	30.06 341	32.41 363	16.10 226	18.72 178	22.78 323	14.21 317	17.52 333	8.62 279	2.35 411	1.84 427	3.32 431	1.57 416	2.06 376	1.52 358

DRN-Test	15.88 382	3.83 354	14.70 355	9.96 375	8.02 416	28.93 424	14.65 410	42.34 450	38.25 403	28.18 402	34.31 381	29.22 372	18.35 376	20.01 363	22.68 401	0.37 288	0.41 351	0.46 343	0.28 320	1.28 347	1.34 348

GMStereo	5.94 137	3.84 355	10.86 292	5.13 147	0.71 65	7.27 181	2.66 166	12.38 87	25.14 298	12.01 131	10.66 100	5.12 60	3.46 59	11.39 162	6.16 230	0.45 311	0.02 42	0.05 172	0.31 335	0.86 323	0.25 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 253	3.87 356	19.26 396	11.81 409	8.82 425	5.75 126	4.40 224	22.77 260	17.68 214	11.90 128	28.34 294	16.05 241	6.35 156	14.30 274	7.67 258	0.52 327	0.34 342	0.51 348	0.08 207	0.38 204	1.14 342

S-Stereo	16.85 389	3.95 357	20.67 406	12.08 412	8.91 426	21.68 379	12.61 398	32.20 371	44.61 432	22.37 347	38.42 405	29.15 371	28.02 426	18.58 345	22.36 400	2.88 420	3.11 450	0.87 382	1.82 420	3.58 406	9.08 457

fast-acv-ft	14.25 374	4.00 358	16.20 367	7.51 306	5.14 330	26.38 413	9.77 354	24.62 278	34.84 383	25.30 378	37.27 396	32.09 392	20.38 390	18.32 342	19.50 379	0.36 285	0.32 335	0.63 357	0.47 368	1.18 341	0.76 305

dd	7.96 223	4.08 359	11.49 302	6.53 253	0.93 98	8.28 200	4.03 213	16.53 168	33.82 371	15.17 206	16.50 153	6.79 90	5.96 141	14.30 274	9.90 294	1.13 388	0.42 355	0.17 276	0.44 364	2.01 373	0.79 309

SACVNet	13.38 368	4.08 359	11.41 301	11.67 406	5.79 361	17.28 344	9.39 347	32.77 376	22.29 265	28.11 401	33.35 369	32.48 394	21.86 396	19.75 360	10.28 305	1.00 380	0.48 371	0.85 379	0.29 324	1.31 351	3.08 396

LMCR-Stereo	10.75 314	4.13 361	10.67 285	13.11 418	3.99 279	16.68 341	5.91 267	25.30 283	22.69 269	22.04 344	21.80 226	14.67 215	14.24 318	20.55 380	15.86 353	1.90 405	0.04 75	0.00 1	0.02 121	1.29 348	0.18 132

iinet-f	13.51 369	4.29 362	45.90 456	6.01 219	3.96 274	21.00 375	13.40 403	27.40 313	21.12 250	21.11 333	30.72 326	21.49 310	16.96 359	15.33 290	19.50 379	0.12 199	0.42 355	0.09 213	0.05 178	0.89 326	0.39 228

WCMA_ROB	20.02 424	4.30 363	19.72 399	9.47 359	7.00 393	32.71 440	13.99 406	31.97 366	32.48 364	41.51 452	52.00 459	44.09 449	36.14 451	32.43 434	24.29 412	6.19 445	2.79 446	1.09 389	1.10 405	3.95 409	3.13 401

GANet	16.92 393	4.32 364	12.46 314	10.84 397	4.24 285	23.04 390	15.36 421	39.91 439	34.47 379	32.42 428	45.10 440	40.04 435	27.54 422	23.61 397	20.20 385	1.02 383	0.08 177	0.67 360	0.22 285	1.87 367	0.97 326

FADNet-RVC-Resample	11.72 331	4.35 365	30.33 430	9.46 358	3.90 270	14.11 282	7.17 319	25.78 290	23.31 273	23.27 356	29.52 310	19.50 297	15.00 336	15.38 293	8.33 273	0.53 328	0.50 375	0.49 346	0.50 372	1.38 355	1.67 364

StereoDRNet	15.30 380	4.47 366	14.35 351	10.71 392	8.69 422	25.02 405	11.03 379	39.66 437	35.62 387	29.17 407	28.81 298	34.05 406	17.80 371	18.80 347	23.77 406	0.41 303	0.30 329	0.15 269	0.14 250	1.64 360	1.42 353

DeepPruner_ROB	10.77 315	4.56 367	13.13 323	6.37 242	4.28 293	10.14 217	6.86 309	36.42 415	19.59 232	17.87 266	27.37 284	23.19 326	12.26 275	19.09 351	10.23 304	1.05 384	0.48 371	0.23 304	0.15 256	0.89 326	1.17 344

ADCP+	18.16 407	4.61 368	32.94 434	9.31 352	10.23 434	28.87 422	11.69 390	33.43 385	36.49 393	29.28 409	40.49 415	24.18 336	24.61 409	33.89 438	35.33 449	0.25 262	0.40 350	2.00 409	1.17 407	2.16 377	1.87 369

Nwc_Net	17.98 406	4.67 369	17.79 388	14.26 427	11.65 447	25.14 406	14.88 414	40.85 443	39.83 407	21.07 332	43.24 433	34.50 409	27.64 423	26.44 413	25.03 415	3.22 425	0.18 266	2.52 420	3.18 433	1.98 370	1.51 357

RYNet	18.92 413	4.69 370	16.88 375	10.99 398	15.84 457	46.72 465	16.57 429	37.84 426	48.03 440	26.92 391	26.48 275	37.84 425	24.92 412	19.80 361	31.04 443	0.25 262	0.25 317	0.62 356	0.03 138	6.34 428	6.39 432

XPNet_ROB	17.33 399	4.84 371	15.44 360	11.15 401	6.64 381	20.88 374	16.10 424	36.26 414	39.54 405	31.80 425	41.32 420	41.30 442	23.91 403	24.67 401	27.40 428	1.07 387	0.74 397	0.79 369	0.25 308	1.10 337	1.31 347

BEATNet_4x	9.37 266	4.85 372	12.05 311	5.48 180	1.35 140	13.15 269	6.15 282	25.06 281	16.74 199	16.18 227	24.65 254	17.29 264	12.51 282	16.91 329	10.92 311	0.38 289	0.18 266	0.81 376	0.05 178	1.95 369	0.65 288

DualNet (step1)	12.44 347	4.86 373	17.49 378	5.97 213	2.94 236	17.57 350	8.30 333	28.75 325	23.91 286	24.38 367	21.03 215	24.64 340	17.82 372	13.58 261	9.82 292	6.44 447	0.87 406	6.62 443	7.44 455	3.20 399	3.11 398

test_sample9	15.04 377	4.86 373	17.49 378	5.97 213	2.94 236	17.57 350	8.30 333	28.75 325	23.91 286	24.38 367	21.03 215	24.64 340	17.82 372	20.07 365	20.17 383	6.44 447	36.07 483	6.62 443	7.44 455	3.20 399	3.11 398

test_sample8	17.19 395	4.86 373	17.49 378	5.97 213	2.94 236	17.57 350	8.30 333	31.87 364	18.55 224	33.54 434	26.00 265	40.64 438	32.90 445	20.07 365	20.17 383	6.44 447	36.07 483	6.62 443	7.44 455	3.20 399	3.11 398

STTStereo	12.97 358	4.88 376	26.57 418	7.54 308	5.41 345	13.43 273	6.49 297	30.53 351	26.35 313	25.14 375	31.43 341	32.00 391	14.12 314	16.01 314	14.83 346	0.29 269	0.31 332	0.67 360	1.08 404	1.21 343	1.11 338

RP	17.58 400	4.92 377	15.27 359	15.44 437	11.95 449	21.05 376	11.75 392	27.64 314	45.09 435	22.99 354	42.05 427	39.39 431	27.74 424	25.54 407	22.33 399	5.45 441	0.59 386	4.33 433	1.62 417	3.53 405	2.86 393

edge stereo	18.75 412	5.12 378	17.66 384	10.77 396	7.84 412	22.41 385	11.03 379	35.23 405	42.07 419	34.62 436	42.74 429	41.28 441	35.50 449	25.14 405	24.17 410	2.42 415	2.42 440	6.35 442	1.45 414	2.89 391	3.80 405

ACV-stereo	11.65 329	5.15 379	28.84 421	6.80 274	3.33 250	20.38 371	6.59 302	21.03 237	20.57 241	17.67 263	20.95 214	26.81 360	16.69 354	20.19 369	13.26 330	0.72 353	1.11 413	0.15 269	0.09 220	0.65 294	2.13 378

FADNet_RVC	11.94 336	5.17 380	39.74 445	6.44 247	3.46 257	11.42 239	4.17 218	29.16 333	26.89 315	17.97 269	25.96 264	13.41 199	15.67 344	15.84 304	13.54 334	0.90 374	0.75 399	0.55 351	1.20 408	3.65 408	2.85 392

SDNR	16.15 383	5.23 381	28.92 423	5.73 196	6.05 369	56.85 480	3.26 185	23.18 265	29.73 333	20.62 321	36.48 391	13.59 203	16.97 360	18.43 343	13.44 333	10.56 461	13.84 475	3.10 428	0.44 364	7.80 436	8.81 455

GwcNet	16.48 386	5.23 381	20.03 403	10.24 384	8.48 419	28.79 421	10.09 363	38.60 431	44.51 431	23.29 357	36.95 394	31.29 386	19.79 388	20.42 376	25.70 422	0.54 329	0.72 395	0.57 353	0.39 357	1.37 354	2.64 389

AANet_RVC	13.16 361	5.34 383	10.83 291	8.20 329	4.44 300	14.13 284	9.46 349	28.78 328	37.67 398	23.44 358	37.47 398	23.48 329	15.83 347	22.39 390	16.63 360	1.67 399	0.86 405	0.24 307	0.02 121	0.63 288	1.60 360

PSMNet_ROB	16.90 392	5.45 384	14.16 345	13.77 422	7.25 398	27.65 418	32.74 475	43.21 457	37.88 401	24.00 361	32.97 365	34.55 410	16.69 354	17.41 332	23.96 408	0.38 289	0.22 292	0.93 383	2.05 424	1.83 365	0.96 325

APVNet	17.75 403	5.46 385	20.35 405	12.31 413	8.40 418	30.16 427	24.10 459	41.14 446	30.12 341	25.08 374	41.09 418	31.24 385	23.12 400	27.07 414	27.86 434	0.34 280	0.56 384	3.02 426	0.52 375	1.68 361	1.45 355

rvit_105_1	13.56 370	5.57 386	19.88 401	13.22 419	4.58 304	15.04 303	28.61 470	26.56 302	42.75 421	18.83 292	24.53 252	20.93 305	13.85 307	18.02 341	11.90 323	1.74 400	0.60 387	0.25 308	2.10 426	0.61 282	1.64 362

AF-Net	18.38 410	5.60 387	14.21 347	15.95 438	10.78 438	22.26 383	10.45 373	35.39 406	50.22 453	24.71 371	37.77 399	41.55 443	29.24 432	29.11 424	26.67 424	4.35 436	0.06 136	4.56 435	0.90 394	2.42 379	1.38 351

FINET	15.49 381	6.08 388	24.99 413	8.12 326	7.69 408	21.80 381	22.35 451	33.76 389	48.27 441	25.99 384	32.27 355	19.48 296	16.83 357	19.07 350	16.38 359	1.37 394	0.70 394	0.95 384	0.27 317	2.61 384	0.90 320

NCC-stereo	19.75 419	6.08 388	23.96 410	15.05 432	16.17 458	18.42 356	21.45 447	43.31 459	41.00 412	24.30 365	38.12 403	34.98 412	26.92 419	35.46 446	25.65 419	4.29 434	2.07 431	3.24 429	8.90 464	2.86 389	2.86 393

Abc-Net	19.75 419	6.08 388	23.96 410	15.05 432	16.17 458	18.42 356	21.45 447	43.31 459	41.00 412	24.30 365	38.12 403	34.98 412	26.92 419	35.46 446	25.65 419	4.29 434	2.07 431	3.24 429	8.90 464	2.86 389	2.86 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 152	6.09 391	11.30 297	9.19 350	7.41 402	4.75 57	1.74 93	19.70 218	11.74 133	10.61 118	8.65 66	10.67 145	3.22 53	13.81 266	3.60 144	0.31 273	0.23 298	0.12 248	0.36 349	0.48 236	0.38 225

ADCL	21.64 433	6.20 392	47.32 458	9.93 373	6.91 392	38.69 458	19.97 443	31.26 358	54.04 458	27.89 400	47.97 449	31.35 387	30.66 438	33.18 436	36.62 453	0.99 379	0.92 410	2.63 421	1.82 420	2.45 380	2.13 378

sAnonymous2	6.59 161	6.21 393	19.05 394	8.91 340	5.27 338	4.58 42	6.69 304	15.56 149	11.12 130	4.86 63	8.71 69	3.81 32	7.93 187	7.38 41	2.89 111	0.09 186	0.07 157	0.05 172	0.28 320	11.25 455	7.10 442

CroCo_RVC	6.59 161	6.21 393	19.05 394	8.91 340	5.27 338	4.58 42	6.69 304	15.56 149	11.12 130	4.86 63	8.71 69	3.81 32	7.93 187	7.38 41	2.89 111	0.09 186	0.07 157	0.05 172	0.28 320	11.25 455	7.10 442

SuperB	17.60 401	6.22 395	56.40 470	7.91 320	5.07 325	19.70 367	9.03 341	24.87 280	50.15 452	26.25 389	39.13 407	17.61 268	20.84 393	22.28 389	25.31 418	0.70 349	0.31 332	1.10 390	0.71 386	16.58 467	1.86 368

NCCL2	17.23 396	6.37 396	14.30 350	23.45 460	7.18 397	24.16 395	17.05 432	34.39 397	25.88 305	31.55 421	38.01 401	42.09 445	26.81 418	20.94 383	22.69 402	0.45 311	0.23 298	2.63 421	1.80 419	2.02 374	2.57 387

NaN_ROB	16.51 387	6.51 397	16.22 368	10.53 390	4.64 307	31.76 434	17.78 436	37.00 421	43.37 425	29.68 412	31.29 337	32.67 399	20.32 389	28.00 421	16.06 355	0.38 289	0.41 351	0.32 329	0.41 359	0.87 325	1.94 373

Wz-Net-MNSev	18.98 414	6.53 398	33.16 436	10.15 380	7.26 400	38.37 455	16.45 427	34.19 394	43.20 424	30.65 416	40.76 416	40.51 437	19.24 383	27.56 416	28.06 439	0.81 367	0.26 319	0.05 172	0.10 228	1.45 356	0.84 312

SANet	20.96 426	6.60 399	29.81 426	8.83 339	3.19 244	31.27 433	20.56 445	41.86 449	56.09 469	39.30 448	43.62 434	44.95 451	31.93 443	27.83 417	23.67 405	0.94 375	0.52 379	0.99 386	0.42 361	4.72 416	2.03 376

ADCRef	17.30 397	6.73 400	42.01 451	10.11 378	8.78 424	26.61 415	10.45 373	31.29 360	32.75 368	31.19 418	41.62 425	18.47 283	19.78 387	24.29 400	34.06 447	0.76 359	0.42 355	2.16 412	1.79 418	1.23 345	1.56 359

Anonymous_2	14.95 376	6.75 401	17.63 383	5.45 179	7.10 395	26.19 411	11.58 389	18.06 196	17.30 206	17.61 262	15.47 143	23.33 328	20.95 394	20.55 380	14.63 343	11.05 465	12.86 474	11.27 462	25.12 478	11.32 457	4.82 420

MeshStereo	22.27 436	6.87 402	11.15 295	7.69 312	4.87 312	37.70 452	13.06 400	41.64 448	36.95 395	50.92 470	53.41 463	58.12 474	41.93 465	37.73 458	27.62 432	2.52 417	2.37 437	2.99 425	2.07 425	3.09 395	2.60 388
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
PA-Net	16.29 384	6.88 403	27.34 419	9.88 372	11.12 441	21.77 380	28.15 469	32.06 368	39.49 404	19.99 307	27.91 288	23.50 330	20.59 391	20.25 371	24.04 409	0.24 256	2.26 436	0.22 301	4.59 444	1.13 340	4.48 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DEFOM-Stereo_RVC	3.18 28	6.90 404	3.85 16	10.48 389	1.59 156	4.71 49	0.47 17	8.39 33	2.76 6	2.34 17	3.12 9	0.74 4	7.20 175	9.02 79	1.62 27	0.00 1	0.14 244	0.00 1	0.19 277	0.02 2	0.03 14

DPSNet	24.40 449	6.97 405	33.14 435	11.16 402	6.54 380	53.33 474	43.32 484	51.28 474	59.37 475	30.89 417	39.36 408	40.35 436	34.30 448	32.57 435	25.09 416	4.65 439	1.62 423	0.37 336	0.66 384	8.51 444	4.44 416

LALA_ROB	19.19 415	7.15 406	15.93 365	12.96 416	5.30 341	28.30 420	23.21 458	42.51 451	36.69 394	33.45 433	40.81 417	50.96 468	24.53 407	27.92 418	25.66 421	0.60 338	0.44 361	2.04 410	1.22 409	2.54 383	1.47 356

PS-NSSS	13.70 372	7.41 407	14.68 354	6.70 267	5.63 354	18.43 358	12.59 397	38.89 435	25.56 302	20.27 315	35.71 387	21.11 309	16.35 352	17.16 331	17.56 367	2.28 409	0.53 380	5.37 437	0.36 349	4.28 414	3.09 397

GMStereo_Zeroshot	10.83 318	7.81 408	19.95 402	9.55 360	2.47 211	11.83 243	1.31 52	20.84 235	20.52 240	22.73 351	35.93 388	24.76 346	5.94 140	19.68 359	7.04 239	0.45 311	0.02 42	0.25 308	0.01 91	5.38 424	0.19 143

HBP-ISP	12.52 350	7.82 409	8.47 192	7.57 310	4.27 288	12.56 257	6.42 293	28.68 324	29.56 329	21.11 333	35.69 386	15.85 233	18.42 377	20.44 377	11.00 315	3.03 422	2.63 442	7.09 452	3.97 441	3.58 406	2.27 385

DANet	16.85 389	8.00 410	26.04 417	14.56 431	7.25 398	20.59 373	5.37 248	26.22 298	26.02 311	32.17 427	36.00 389	37.20 420	29.77 434	30.75 429	24.62 414	1.14 389	1.34 415	2.21 414	0.51 374	3.18 398	4.07 411
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 429	8.24 411	37.97 443	15.14 435	9.26 429	50.87 471	16.80 431	27.96 316	30.54 343	38.92 445	42.93 432	33.27 401	32.17 444	27.99 420	25.25 417	4.40 437	3.83 458	3.60 432	0.97 400	7.91 439	6.95 439

PDISCO_ROB	24.45 451	9.24 412	29.28 425	28.68 469	19.96 466	37.14 450	15.33 420	45.04 464	54.69 461	29.24 408	42.67 428	46.07 457	28.17 427	35.35 443	30.30 442	9.92 459	2.13 433	6.90 447	3.20 434	8.74 445	6.87 438

RTSC	19.64 418	9.36 413	31.06 432	10.99 398	6.24 375	28.10 419	10.14 367	37.50 425	58.34 473	31.74 423	36.70 393	32.50 396	21.03 395	36.00 452	37.24 457	1.23 392	0.44 361	0.12 248	0.31 335	1.98 370	1.69 365

ADCPNet	21.93 434	9.38 414	57.92 471	11.76 408	6.88 390	36.03 448	18.44 438	32.80 377	35.93 388	32.91 432	43.80 437	39.21 430	26.99 421	31.14 431	36.94 455	2.05 407	2.67 444	2.30 416	3.45 436	4.22 413	3.82 406

CSAN	21.34 431	9.45 415	23.34 409	20.99 454	4.95 316	32.57 438	34.26 476	38.83 434	49.95 450	36.97 442	39.72 411	44.97 452	31.73 442	26.05 408	23.94 407	1.52 397	0.47 369	0.85 379	1.43 413	2.73 386	2.14 381

ETE_ROB	17.67 402	9.48 416	17.66 384	13.60 420	4.57 303	23.03 389	21.09 446	32.49 373	35.24 384	30.49 415	38.06 402	46.18 458	24.49 406	26.40 411	24.21 411	0.46 316	0.24 309	1.14 391	0.84 392	1.52 357	2.13 378

PWCDC_ROB	17.80 404	9.62 417	18.38 390	17.95 444	7.74 409	24.61 399	5.56 260	34.41 398	52.79 456	29.66 411	50.20 456	20.63 302	19.69 386	29.85 428	20.87 387	6.18 444	0.26 319	0.10 231	0.05 178	5.36 423	2.00 375

MSMD_ROB	22.90 440	9.64 418	14.76 356	17.46 443	9.88 431	34.94 444	18.83 439	33.67 388	37.47 396	40.97 451	59.80 474	45.93 456	38.34 457	31.74 433	23.24 404	6.22 446	3.58 455	8.78 456	11.03 469	6.76 431	5.06 423

SHD	21.32 430	10.03 419	30.16 429	14.30 428	8.68 421	24.15 394	8.93 339	40.82 442	61.17 477	35.79 439	44.15 438	38.73 427	30.20 435	33.88 437	31.09 444	2.00 406	0.81 402	1.17 392	1.55 415	4.08 411	4.78 419

dad	12.24 341	10.20 420	13.68 338	6.64 263	1.47 145	13.55 275	3.58 204	17.62 183	35.33 385	27.15 396	32.65 359	30.85 383	10.86 242	14.33 276	10.04 299	2.95 421	0.55 383	7.92 454	0.91 397	3.35 403	1.17 344

FBW_ROB	21.00 427	10.23 421	22.72 408	13.71 421	6.77 386	30.49 431	16.46 428	44.58 462	43.57 427	44.25 460	39.59 410	43.27 448	26.12 416	33.96 439	21.80 392	2.58 418	1.84 427	7.14 453	2.78 431	4.00 410	4.06 410

psmorigin	20.95 425	10.24 422	35.84 438	9.75 366	7.05 394	24.59 398	10.11 364	32.85 378	32.17 361	43.09 455	54.57 467	42.79 446	36.62 452	35.99 451	27.41 429	1.58 398	2.72 445	0.79 369	1.05 402	3.26 402	6.50 433

Syn2CoEx	17.03 394	10.40 423	25.65 416	20.35 449	8.02 416	26.28 412	11.27 383	37.16 422	32.69 367	28.89 404	40.17 413	29.27 373	26.63 417	19.19 353	17.63 368	0.98 378	0.54 381	1.23 398	0.23 294	1.82 364	2.24 384

PWC_ROB	18.37 409	10.55 424	25.19 414	10.21 382	6.29 378	23.75 393	4.79 238	35.93 411	48.75 444	32.56 429	44.46 439	34.68 411	24.78 411	30.99 430	25.72 423	1.38 396	0.08 177	1.57 403	0.26 312	2.18 378	3.17 403

Wz-Net-LNSev	18.19 408	10.57 425	41.33 448	10.19 381	7.94 414	24.29 396	15.28 419	34.15 392	43.38 426	32.90 431	43.72 436	31.94 390	22.21 397	20.81 382	22.26 397	0.47 317	0.22 292	0.00 1	0.02 121	1.22 344	0.94 324

XX-TBD	4.45 75	10.67 426	3.01 4	10.28 386	0.57 46	5.84 132	0.07 1	7.57 16	12.24 141	11.43 126	14.74 137	4.07 37	1.66 21	4.51 7	2.05 59	0.01 75	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.26 131	0.01 1

ADCMid	22.76 439	10.75 427	41.73 449	11.23 403	7.97 415	27.26 417	19.18 442	35.44 408	38.02 402	40.23 449	46.38 444	36.56 418	42.70 466	38.20 460	40.75 465	1.77 401	1.43 419	3.05 427	3.81 439	4.96 418	3.82 406

MANE	31.97 468	10.75 427	17.71 387	20.94 453	13.77 453	47.80 467	26.85 465	53.00 479	55.20 466	59.29 474	64.30 481	64.93 485	56.31 483	51.83 480	38.69 461	9.61 458	4.72 462	6.91 448	19.93 476	9.20 446	7.64 448

FADNet	14.18 373	10.92 429	37.56 441	7.79 318	6.64 381	17.48 348	6.91 311	34.73 400	34.03 373	18.85 293	27.02 281	28.26 366	14.24 318	17.77 336	10.09 300	0.41 303	0.67 393	0.37 336	0.37 353	8.13 440	1.34 348

FC-DCNN v2	24.44 450	10.97 430	18.53 391	18.49 447	9.18 428	37.41 451	23.03 455	40.91 444	43.02 422	46.46 465	54.06 466	50.67 466	38.26 456	35.41 444	27.52 430	6.85 450	3.38 452	6.03 440	4.89 447	7.82 437	5.94 426

FC-DCNN	24.37 448	10.99 431	19.02 393	18.44 446	9.16 427	36.98 449	23.07 456	40.44 440	43.05 423	46.25 464	53.58 465	50.44 465	37.86 454	35.45 445	27.57 431	6.87 451	3.37 451	6.01 439	4.88 446	7.86 438	6.05 427

DeepPrunerF	19.92 423	11.02 432	44.29 452	20.74 452	17.75 462	19.19 363	22.57 452	36.86 420	49.93 448	25.48 380	36.62 392	24.69 343	23.97 404	23.44 395	21.79 391	2.68 419	1.63 424	5.70 438	3.95 440	3.38 404	2.67 390

StereoAnything_RVC	2.31 7	11.20 433	4.65 31	2.23 4	0.14 1	1.49 3	0.17 8	4.50 3	1.24 1	1.03 3	0.06 1	0.20 1	3.60 67	8.05 49	0.59 1	0.02 117	0.11 214	0.00 1	0.00 1	6.97 432	0.03 14

AnonymousM	6.33 153	11.42 434	3.06 5	3.93 65	1.49 150	4.54 41	3.29 187	11.00 76	7.70 88	16.52 236	9.38 79	9.07 128	3.97 74	7.10 38	3.01 120	0.43 308	0.07 157	22.69 470	7.67 459	0.06 19	0.21 154

FADNet-RVC	13.27 365	11.57 435	39.71 444	7.94 321	4.50 301	15.41 310	6.95 314	27.96 316	22.98 272	20.37 317	30.73 327	26.86 361	11.31 256	20.50 379	14.28 341	0.14 205	0.14 244	0.13 259	0.18 264	2.83 388	0.86 316

DGSMNet	19.79 421	12.06 436	33.43 437	13.79 423	16.23 460	22.97 388	15.88 423	35.41 407	41.96 417	19.90 306	32.16 354	35.60 415	18.14 375	29.48 427	23.10 403	3.85 430	3.89 460	6.16 441	4.75 445	13.56 461	13.44 468

aanetorigin	19.21 416	12.59 437	53.50 463	9.67 364	7.83 411	11.85 244	13.87 405	17.05 176	34.15 376	49.18 467	48.89 452	34.05 406	30.22 436	22.86 392	28.00 438	1.01 382	0.75 399	0.67 360	0.89 393	3.07 394	4.14 412

WZ-Net	25.17 454	12.95 438	63.02 476	15.13 434	10.42 437	38.51 456	27.42 468	40.46 441	54.17 459	28.32 403	52.95 460	40.81 439	28.36 429	37.07 454	41.35 470	1.21 391	0.21 283	0.73 364	0.94 398	5.42 425	3.87 408

RGC	19.90 422	13.26 439	20.24 404	18.19 445	14.06 455	21.21 377	14.33 408	34.97 401	43.60 428	27.73 399	41.49 423	39.76 432	27.98 425	34.52 441	21.37 388	3.66 429	0.54 381	8.67 455	4.16 442	4.19 412	4.02 409

AnyNet_C32	23.37 442	13.28 440	40.29 446	12.36 414	11.44 444	30.39 428	29.15 471	31.36 361	44.90 434	35.36 437	48.86 450	33.61 404	34.20 447	43.15 469	41.62 471	1.27 393	1.35 416	1.18 394	2.58 429	4.77 417	6.27 430

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 444	13.60 441	30.09 428	25.46 463	10.02 433	38.51 456	20.40 444	35.77 410	43.76 429	42.15 453	47.10 448	39.99 434	28.20 428	35.96 450	27.06 426	3.64 428	3.85 459	6.66 446	16.30 475	4.97 419	4.98 422

ADCS	26.20 457	13.71 442	46.90 457	14.51 430	10.34 435	30.46 430	22.72 454	42.81 455	57.61 472	42.58 454	49.37 454	41.91 444	40.43 462	41.90 468	44.58 476	2.37 412	2.19 435	2.37 418	3.29 435	7.32 433	6.52 434

UDGNet	10.05 294	13.89 443	10.00 273	9.36 353	2.69 223	7.82 192	1.88 114	18.86 208	34.64 380	17.52 261	13.70 130	13.40 198	7.18 174	13.01 245	6.30 232	5.30 440	0.08 177	12.57 464	2.80 432	8.19 442	1.71 366

MFN_U_SF_RVC	28.16 459	14.14 444	53.23 462	21.11 455	7.91 413	39.97 460	13.13 401	51.65 476	46.34 438	47.41 466	53.38 462	55.32 472	40.53 463	38.47 461	39.74 463	5.67 442	4.46 461	6.98 449	8.73 463	7.47 434	7.44 446

UDG	21.45 432	14.84 445	14.44 352	21.30 457	20.08 467	32.05 437	13.76 404	35.98 413	35.52 386	25.93 383	30.69 325	37.26 421	30.66 438	21.97 387	19.89 382	10.88 463	5.55 465	22.78 471	7.65 458	14.83 465	13.05 467

FCDSN-DC	25.59 456	14.91 446	18.83 392	28.55 468	15.68 456	39.29 459	18.16 437	42.83 456	41.69 415	44.43 461	51.94 458	50.82 467	39.22 460	34.59 442	27.29 427	6.05 443	3.63 456	7.01 450	6.41 451	10.35 449	10.17 461
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	24.02 445	16.16 447	21.70 407	11.83 410	17.75 462	37.87 453	16.18 425	45.46 465	31.93 357	36.99 443	46.46 447	38.76 428	29.52 433	37.55 457	40.93 468	9.20 456	6.29 466	9.63 458	7.71 460	11.19 454	7.21 444

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 391	16.27 448	17.93 389	11.24 404	6.69 384	28.95 425	10.44 372	41.23 447	21.49 254	29.68 412	34.27 380	32.48 394	11.00 247	20.05 364	15.09 348	8.22 452	2.59 441	12.23 463	0.75 389	10.40 450	6.34 431

XQC	24.10 447	16.76 449	50.68 460	21.37 458	11.01 440	35.24 446	18.84 440	37.28 424	55.11 465	31.64 422	30.06 320	37.71 424	30.31 437	37.17 455	39.66 462	4.20 433	0.41 351	2.76 424	1.89 422	11.46 458	8.42 453

Wz-Net-SNSev	22.67 438	16.94 450	45.69 455	13.85 424	8.52 420	28.89 423	27.06 466	39.39 436	55.04 464	31.77 424	53.23 461	39.18 429	23.41 402	26.40 411	36.25 451	0.78 361	0.21 283	1.21 396	0.90 394	3.03 393	1.62 361

PASM	28.19 460	17.35 451	48.18 459	22.49 459	22.20 470	25.92 409	25.84 464	34.35 396	49.45 446	35.37 438	39.48 409	46.72 460	33.36 446	34.28 440	36.77 454	11.73 468	14.94 476	17.43 468	22.18 477	13.45 460	12.32 466

SAMSARA	34.43 473	18.53 452	31.91 433	55.34 484	35.34 478	75.99 502	94.71 511	47.97 469	50.84 455	37.47 444	36.99 395	53.12 471	38.55 458	39.56 463	38.65 460	3.59 427	5.40 464	2.22 415	3.72 438	9.43 447	9.29 459

PVD	33.19 470	18.59 453	37.64 442	26.09 464	16.99 461	33.25 441	42.25 483	51.42 475	66.03 486	52.65 472	64.31 482	51.93 470	55.13 479	51.61 479	40.40 464	4.00 432	3.51 454	9.53 457	4.26 443	10.62 451	23.56 477

ELAS	33.68 471	18.95 454	36.71 440	20.64 450	13.61 452	56.43 476	35.14 478	50.03 473	49.90 447	60.58 477	63.83 480	58.64 477	53.36 476	50.73 475	44.44 475	11.03 464	6.58 468	10.02 459	7.43 454	13.58 463	11.94 465
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 472	19.15 455	35.97 439	21.28 456	13.79 454	52.58 472	36.11 480	48.96 471	55.66 467	61.47 481	62.91 476	58.35 476	53.55 477	53.37 482	42.23 472	11.25 466	6.64 469	10.32 460	7.05 453	13.56 461	11.58 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 397	19.38 456	30.46 431	20.66 451	9.36 430	16.06 324	9.06 343	43.89 461	40.04 408	25.35 379	23.73 245	32.90 400	15.37 342	28.91 423	17.05 362	3.04 423	0.27 324	1.88 408	0.45 366	6.73 429	1.37 350

LSM	29.98 463	19.52 457	55.11 468	19.06 448	53.75 489	32.57 438	23.17 457	42.61 452	48.57 443	45.97 463	55.04 469	42.93 447	36.02 450	35.63 448	27.03 425	2.33 410	9.19 472	4.87 436	7.71 460	10.65 452	27.91 482

DDUNet	22.66 437	19.69 458	14.64 353	24.11 461	22.38 471	24.84 400	17.71 435	30.36 349	30.32 342	29.02 405	37.31 397	37.63 423	24.66 410	24.67 401	17.08 363	18.42 473	7.92 471	26.43 474	11.81 470	17.23 468	16.95 472

Wz-Net-TNSev	25.12 452	20.16 459	57.98 472	9.56 361	7.42 403	42.73 462	22.27 450	35.14 403	53.46 457	35.97 440	42.74 429	45.83 454	39.87 461	36.56 453	34.73 448	1.82 404	1.51 421	0.76 366	1.34 412	5.84 427	6.80 436

BEATNet-Init1	35.08 475	20.64 460	54.70 467	27.43 466	12.00 450	58.29 482	31.01 473	52.58 478	57.49 471	60.36 476	62.98 477	69.98 487	55.54 481	53.00 481	44.40 474	4.61 438	2.84 447	7.05 451	6.89 452	10.97 453	8.94 456

EDNetEfficient	25.16 453	22.23 461	77.22 495	9.09 346	7.38 401	19.38 364	16.78 430	21.41 242	55.74 468	61.52 482	53.51 464	36.22 417	40.65 464	24.22 398	38.27 459	0.62 344	0.74 397	0.86 381	2.60 430	7.70 435	7.09 441

CC-Net-ROB	22.04 435	22.91 462	28.86 422	14.05 426	8.73 423	33.79 442	15.26 418	46.84 466	36.06 390	33.72 435	32.10 352	35.47 414	24.02 405	23.57 396	27.88 435	8.95 455	2.95 449	24.94 473	3.68 437	12.41 459	4.62 418

RTS	30.15 464	23.12 463	96.33 508	16.71 439	11.63 445	58.66 483	24.28 460	36.80 418	62.63 481	43.79 458	46.10 442	32.56 397	43.90 467	51.29 477	40.92 466	2.38 413	0.66 391	1.06 387	0.74 387	5.11 420	4.34 414

RTSA	30.15 464	23.12 463	96.33 508	16.71 439	11.63 445	58.66 483	24.28 460	36.80 418	62.63 481	43.79 458	46.10 442	32.56 397	43.90 467	51.29 477	40.92 466	2.38 413	0.66 391	1.06 387	0.74 387	5.11 420	4.34 414

SQANet	21.24 428	24.08 465	19.60 398	26.40 465	18.74 464	30.87 432	9.24 345	32.70 375	29.58 331	25.25 376	33.37 370	33.47 403	19.19 382	28.11 422	18.32 372	10.87 462	2.92 448	26.49 475	5.65 450	18.43 470	11.48 463

AnyNet_C01	29.76 462	25.78 466	75.37 493	17.03 441	11.34 442	49.00 469	27.12 467	37.99 427	40.05 409	40.73 450	65.13 484	46.98 461	38.86 459	46.63 471	48.19 481	2.14 408	2.13 433	2.13 411	2.56 428	8.14 441	7.98 450

PSMNet-RUCA	24.03 446	26.83 467	40.96 447	35.46 472	34.27 477	16.24 335	9.79 355	39.82 438	31.45 349	31.49 420	41.54 424	36.82 419	26.02 415	27.92 418	15.09 348	11.51 467	2.06 430	20.58 469	8.10 462	15.83 466	8.74 454

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 208	27.25 468	41.87 450	2.73 8	0.41 20	4.25 34	1.50 62	6.63 11	3.87 13	4.31 47	3.78 13	2.48 16	1.39 12	5.67 17	1.56 20	25.09 478	0.05 103	0.01 116	0.08 207	4.67 415	14.58 469

GANetREF_RVC	25.41 455	29.28 469	24.63 412	25.18 462	6.04 368	30.44 429	35.39 479	47.84 468	50.60 454	36.88 441	36.04 390	34.11 408	31.23 440	37.46 456	27.96 437	8.58 453	2.66 443	16.29 466	4.95 448	14.37 464	8.32 452
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
test_for_model	9.76 280	30.79 470	6.40 96	27.43 466	18.83 465	5.78 127	1.78 101	8.51 34	8.82 106	13.12 161	5.92 50	5.28 67	2.60 42	5.21 12	1.43 16	9.57 457	2.41 438	0.00 1	0.06 194	33.29 480	8.04 451

DispFullNet	30.27 466	31.74 471	58.63 473	30.13 470	28.18 475	31.79 435	8.94 340	37.16 422	54.68 460	32.60 430	37.99 400	44.62 450	28.80 431	41.55 467	27.93 436	11.94 469	3.46 453	35.53 479	12.34 471	30.08 478	17.26 473

NVStereoNet_ROB	41.93 481	32.40 472	44.55 453	36.60 473	27.78 474	34.52 443	32.38 474	48.84 470	57.18 470	69.34 489	75.62 495	66.07 486	64.86 487	47.34 472	60.78 492	15.72 471	23.99 478	23.40 472	32.06 481	21.34 472	23.86 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 477	34.69 473	53.68 464	37.47 474	12.55 451	56.80 479	22.63 453	52.02 477	63.29 483	66.20 486	63.82 479	58.12 474	53.73 478	51.21 476	46.48 478	8.79 454	5.31 463	14.69 465	15.22 474	17.27 469	9.21 458

Consistency-Raft	41.82 480	35.10 474	44.56 454	32.85 471	41.39 483	46.76 466	34.76 477	57.01 483	54.94 463	32.10 426	65.22 485	30.82 382	48.46 473	40.81 466	48.77 482	27.39 480	34.28 481	42.92 481	51.66 491	39.28 481	27.28 479

EDNetEfficientorigin	28.98 461	35.45 475	99.82 518	9.43 354	5.65 355	24.97 403	14.79 412	26.06 295	54.82 462	60.87 478	57.59 471	45.42 453	50.27 475	26.11 409	43.62 473	0.30 270	0.37 346	1.61 404	2.35 427	10.17 448	9.99 460

otaku	33.18 469	35.99 476	52.93 461	40.01 475	21.41 468	55.08 475	17.25 433	43.30 458	61.58 478	39.25 447	49.16 453	46.61 459	28.49 430	39.77 464	28.76 440	18.56 474	7.00 470	31.82 477	9.61 466	21.53 473	15.48 470

Ntro	34.97 474	37.63 477	54.53 466	43.26 479	22.45 472	57.73 481	21.97 449	47.14 467	64.21 484	39.12 446	48.86 450	47.93 462	36.94 453	40.66 465	29.83 441	17.16 472	6.51 467	32.70 478	10.17 467	24.06 474	16.48 471

coex-ft	30.77 467	38.58 478	93.29 507	9.44 357	5.62 353	34.95 445	25.30 463	30.83 354	59.36 474	73.23 494	58.53 472	45.92 455	47.29 471	29.44 426	45.30 477	1.37 394	1.65 425	0.95 384	0.96 399	8.35 443	4.96 421

GCST	37.32 478	40.98 479	25.25 415	92.15 511	35.59 479	25.00 404	1.02 43	25.45 284	19.73 233	26.01 386	15.21 141	19.51 298	4.75 109	16.71 326	4.32 179	80.90 504	35.46 482	87.50 509	74.71 501	73.21 502	42.99 489

JetBlue	54.08 485	45.10 480	74.15 491	51.17 482	47.68 484	75.66 501	60.97 493	63.63 487	62.09 480	63.32 485	64.88 483	78.86 494	68.17 488	68.15 491	75.09 506	36.86 481	24.88 480	29.01 476	29.12 479	28.71 477	34.13 484

ACVNet_1	41.30 479	49.46 481	64.91 481	44.67 480	25.07 473	49.43 470	25.23 462	55.33 481	65.87 485	59.72 475	59.33 473	63.43 483	48.79 474	49.63 474	37.09 456	19.05 475	9.82 473	38.29 480	13.97 473	28.67 476	18.23 476

DLNR_Zeroshot_test	27.62 458	51.32 482	91.46 505	98.51 515	98.03 514	3.10 12	0.50 19	30.95 355	7.65 87	8.16 90	15.68 144	7.31 104	1.63 19	11.87 186	4.21 176	40.37 483	0.87 406	0.06 186	0.34 345	80.23 506	0.24 175

ACVNet-4b	36.40 476	52.20 483	56.11 469	42.45 478	21.78 469	48.56 468	14.37 409	49.50 472	60.15 476	43.17 456	46.38 444	55.62 473	24.56 408	38.15 459	21.97 393	25.13 479	3.66 457	46.93 482	33.56 482	25.97 475	17.74 474

SGM+DAISY	54.67 486	56.61 484	62.73 475	40.21 476	53.22 487	61.95 488	48.59 486	55.05 480	44.62 433	61.03 480	63.68 478	60.46 480	55.62 482	60.68 486	55.34 488	56.34 491	48.56 492	50.16 483	49.63 488	52.25 486	56.76 493

IMH-64-1	59.25 489	58.09 485	67.69 485	66.06 486	50.51 485	56.45 477	49.45 488	68.83 492	67.75 489	67.58 487	80.37 499	70.15 488	74.28 495	72.16 498	48.94 483	42.00 484	42.87 486	65.57 488	47.02 484	51.52 483	37.76 486

IMH-64	59.25 489	58.09 485	67.69 485	66.06 486	50.51 485	56.45 477	49.45 488	68.83 492	67.75 489	67.58 487	80.37 499	70.15 488	74.28 495	72.16 498	48.94 483	42.00 484	42.87 486	65.57 488	47.02 484	51.52 483	37.76 486

anonymity	52.32 483	58.23 487	63.91 477	41.12 477	59.25 493	53.27 473	41.04 482	55.69 482	40.20 410	54.85 473	49.49 455	49.13 464	55.48 480	59.07 484	49.65 485	55.86 490	50.03 495	51.00 484	51.08 489	51.71 485	56.36 491

SPS-STEREO	55.62 487	59.14 488	64.16 478	45.05 481	53.84 490	59.88 486	44.00 485	59.53 485	49.94 449	62.33 483	61.09 475	59.80 478	56.82 484	60.06 485	57.85 489	58.41 492	48.34 491	51.07 485	49.21 487	55.41 489	56.48 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 491	60.33 489	67.78 487	69.51 490	53.65 488	65.09 491	54.21 490	72.00 499	73.28 494	72.49 492	81.93 501	72.96 490	79.81 499	76.65 504	51.41 486	43.57 486	49.82 494	67.81 490	51.14 490	54.83 488	40.67 488

ACVNet_2	57.39 488	61.72 490	72.56 490	66.35 488	38.29 481	61.93 487	48.64 487	71.64 498	81.91 503	79.28 502	88.72 510	76.25 491	72.87 493	54.33 483	46.74 480	37.13 482	23.36 477	54.52 487	37.80 483	46.22 482	27.59 480

RainbowNet	51.25 482	62.74 491	64.52 480	60.13 485	39.00 482	58.72 485	30.83 472	57.31 484	79.18 500	50.24 468	65.35 486	60.13 479	44.25 469	49.47 473	41.16 469	46.52 487	46.06 489	52.72 486	31.78 480	52.33 487	32.47 483

MADNet+	53.31 484	68.61 492	98.75 515	67.03 489	37.58 480	79.83 508	81.74 508	60.38 486	61.61 479	51.43 471	54.92 468	61.11 481	59.29 485	69.66 493	76.71 507	23.88 477	24.03 479	17.08 467	12.35 472	32.47 479	27.69 481

LRCNet_RVC	73.59 502	69.80 493	74.41 492	77.63 496	60.56 496	40.33 461	15.08 417	71.04 496	48.36 442	88.07 510	94.62 512	90.11 508	81.83 502	80.58 507	61.26 494	97.12 515	72.30 507	96.65 514	97.58 515	77.13 505	77.30 507

TorneroNet-64	65.66 492	70.70 494	71.20 489	76.52 494	59.70 495	66.78 492	58.05 491	67.53 491	80.00 501	62.67 484	67.40 487	83.09 499	69.42 490	67.34 488	62.05 495	48.31 489	44.07 488	72.93 492	63.88 493	68.05 493	53.58 490

LVE	71.50 496	72.46 495	83.91 501	75.21 493	55.29 492	74.81 496	62.76 495	77.22 504	83.77 505	82.09 504	87.11 509	83.38 500	82.41 504	75.93 502	64.49 497	48.28 488	57.24 501	74.61 494	62.53 492	65.49 490	61.01 495

WAO-6	70.64 494	73.02 496	66.25 482	79.92 501	61.74 497	68.74 493	59.08 492	75.27 503	87.02 507	74.72 495	79.40 498	79.19 495	84.60 505	67.70 490	60.53 491	67.85 495	48.88 493	81.48 500	73.29 498	65.57 491	58.60 494

TorneroNet	71.21 495	73.44 497	75.82 494	80.82 503	65.65 499	70.53 495	64.39 496	71.42 497	75.97 496	71.47 491	73.68 493	84.17 502	74.00 494	69.85 494	69.09 499	59.37 493	48.19 490	79.67 496	73.51 499	74.93 504	68.26 503

UNDER WATER-64	73.11 501	74.48 498	87.70 502	74.03 492	55.20 491	78.24 505	75.71 505	65.33 489	67.91 491	75.60 497	69.32 490	84.41 503	76.93 497	68.43 492	72.45 502	81.18 505	56.77 500	82.46 503	80.34 504	68.22 494	67.48 502

WAO-7	72.21 499	78.21 499	54.04 465	79.33 500	69.31 503	70.20 494	72.09 503	77.85 507	84.90 506	77.35 498	86.03 505	79.37 496	79.88 500	65.32 487	65.33 498	62.33 494	69.70 506	70.51 491	73.21 497	67.23 492	62.02 496

WAO-8	76.87 505	78.41 500	66.45 483	86.81 506	72.47 505	79.27 506	68.59 499	77.75 505	89.01 509	83.09 506	86.98 506	85.87 505	84.97 507	72.12 496	69.11 500	74.93 499	55.23 498	87.79 510	83.50 505	70.47 497	64.56 498

Venus	76.87 505	78.41 500	66.45 483	86.81 506	72.47 505	79.27 506	68.59 499	77.75 505	89.01 509	83.09 506	86.98 506	85.87 505	84.97 507	72.12 496	69.11 500	74.93 499	55.23 498	87.79 510	83.50 505	70.48 498	64.56 498

UNDER WATER	75.92 504	79.25 502	87.75 503	84.39 504	66.43 500	77.08 503	77.22 506	66.90 490	72.16 493	75.32 496	71.56 492	85.89 507	82.15 503	70.11 495	74.99 505	79.34 502	53.61 497	86.40 507	84.53 507	71.29 499	72.11 505

MFMNet_re	72.05 497	79.64 503	64.23 479	52.73 483	84.71 508	77.93 504	68.35 497	63.96 488	66.93 487	61.00 479	71.29 491	63.84 484	68.91 489	72.42 500	61.11 493	82.03 507	74.22 508	80.34 499	74.44 500	83.62 509	89.34 510

notaker	72.18 498	79.78 504	78.84 496	78.75 498	68.52 501	63.26 489	61.68 494	69.22 495	75.95 495	77.58 499	78.85 497	79.69 497	84.79 506	77.39 505	58.43 490	69.68 498	60.79 502	77.46 495	68.48 495	69.62 495	64.92 500

JetRed	79.55 508	79.88 505	91.52 506	71.05 491	75.80 507	91.66 510	80.11 507	79.14 508	80.44 502	84.35 508	84.23 504	83.38 500	72.48 492	79.43 506	85.44 510	69.33 497	81.58 509	73.66 493	72.56 496	82.35 507	72.60 506

ktn	72.58 500	80.06 506	69.96 488	79.14 499	69.86 504	75.40 500	70.43 502	69.01 494	76.90 497	72.88 493	77.46 496	77.43 492	77.41 498	72.78 501	55.00 487	79.09 501	65.99 503	80.09 498	68.29 494	71.46 500	62.98 497

HanzoNet	77.61 507	81.11 507	82.83 498	77.82 497	69.15 502	75.25 499	69.06 501	73.49 501	77.84 499	82.19 505	82.80 502	85.42 504	86.67 509	85.99 510	73.64 504	85.24 511	68.38 505	81.71 501	75.47 502	71.98 501	66.24 501

DPSimNet_ROB	74.29 503	83.27 508	59.30 474	77.19 495	65.13 498	75.14 498	74.95 504	73.99 502	76.94 498	81.99 503	75.48 494	80.18 498	71.76 491	67.39 489	84.00 509	81.87 506	51.14 496	79.99 497	76.70 503	70.17 496	79.21 508

Dean	80.72 509	85.82 509	83.27 499	84.91 505	59.53 494	75.11 497	68.39 498	81.59 509	88.05 508	92.41 511	86.98 506	92.41 510	93.02 511	83.11 509	73.31 503	68.01 496	66.13 504	94.82 513	84.66 508	83.28 508	69.50 504

PWCK	65.90 493	88.63 510	79.40 497	80.32 502	29.96 476	63.85 490	39.45 481	72.07 500	71.26 492	78.74 501	68.99 489	77.82 493	61.77 486	82.81 508	62.64 496	80.17 503	39.88 485	81.90 502	47.37 486	73.54 503	37.51 485

ASD4		90.49 511

KSHMR	88.54 510	93.03 512	83.31 500	95.54 512	91.74 512	82.37 509	83.41 509	84.43 510	81.99 504	87.89 509	84.05 503	91.94 509	81.33 501	76.34 503	81.76 508	96.44 514	96.14 514	96.69 515	97.12 514	92.52 514	92.67 514

MADNet++	94.16 515	94.02 513	90.25 504	96.28 513	96.84 513	97.17 512	90.16 510	94.71 514	91.69 511	97.07 515	93.71 511	94.62 511	92.63 510	96.15 514	95.18 514	95.42 512	95.89 513	92.80 512	92.23 513	92.10 513	94.30 516

xxxxx1	91.92 512	95.33 514	98.45 512	87.29 508	89.24 509	98.50 513	98.17 515	92.95 511	93.21 512	93.55 512	95.36 513	96.99 512	96.28 512	94.65 511	94.94 511	83.26 508	84.17 510	82.90 504	88.32 510	85.49 510	89.37 511

tt_ll	91.92 512	95.33 514	98.45 512	87.29 508	89.24 509	98.50 513	98.17 515	92.95 511	93.21 512	93.55 512	95.36 513	96.99 512	96.28 512	94.65 511	94.94 511	83.26 508	84.17 510	82.90 504	88.32 510	85.49 510	89.37 511

ff	91.92 512	95.33 514	98.45 512	87.29 508	89.24 509	98.50 513	98.17 515	92.95 511	93.21 512	93.55 512	95.36 513	96.99 512	96.28 512	94.65 511	94.94 511	83.26 508	84.17 510	82.90 504	88.32 510	85.49 510	89.37 511

ccccc		98.19 517		100.00 519	100.00 519	99.32 518		99.79 519		99.63 520		99.69 518		99.95 518		100.00 518	100.00 520	99.97 518	99.90 519	100.00 519

MEDIAN_ROB	99.19 516	99.84 518	99.62 517	98.49 514	98.51 515	98.58 516	97.81 514	98.80 517	98.56 515	99.36 518	99.49 516	99.56 517	99.06 516	98.35 515	98.31 516	99.99 517	99.63 516	100.00 519	100.00 520	99.81 517	99.95 518

Anonymous_1	99.65 519	99.95 519	99.93 519	99.80 518	99.60 517	100.00 520	100.00 520	99.82 520	99.98 517	99.62 519	99.94 518	99.75 519	100.00 519	99.66 517	99.88 518	98.45 516	99.84 517	98.73 516	99.26 516	99.41 516	99.36 517

HaxPig	99.40 518	99.99 520	97.38 510	100.00 519	100.00 519	96.91 511	97.35 512	99.59 518	99.99 518	100.00 521	100.00 519	99.99 522	99.99 518	99.04 516	97.77 515	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	99.99 519

test_example2	99.68 520	99.99 520	99.99 520	100.00 519	99.99 518	99.86 519	99.99 519	98.29 516	100.00 519	100.00 521	100.00 519	98.15 515	98.39 515	99.98 519	99.98 519	100.00 518	99.99 519	99.40 517	99.53 518	100.00 519	100.00 520

AVERAGE_ROB	99.80 521	99.99 520	99.40 516	100.00 519	100.00 519	98.99 517	97.72 513	100.00 521	100.00 519	100.00 521	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

Selective-RAFT-Error	100.00 524	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	100.00 521	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

PML	99.19 516	100.00 523	98.08 511	99.28 516	99.53 516	100.00 520	99.73 518	98.24 515	99.44 516	100.00 521	99.57 517	98.76 516	99.84 517	100.00 522	98.88 517	100.00 518	99.54 515	100.00 519	99.50 517	99.90 518	93.55 515

CasAABBNet	100.00 524	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	100.00 521	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

LSM0	100.00 524	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	100.00 521	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DPSMNet_ROB	99.95 522	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	99.15 517	100.00 519	99.96 520	100.00 519	99.99 520	99.99 520	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DGTPSM_ROB	99.95 522	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	99.14 516	100.00 519	99.96 520	100.00 519	99.99 520	99.99 520	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DPSM_ROB	100.00 524	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	100.00 521	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

DPSM	100.00 524	100.00 523	100.00 521	100.00 519	100.00 519	100.00 520	100.00 520	100.00 521	100.00 519	100.00 521	100.00 519	100.00 524	100.00 519	100.00 522	100.00 522	100.00 518	100.00 520	100.00 519	100.00 520	100.00 519	100.00 520

Low-res two-view benchmark