Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 103	0.81 10	0.21 5	0.22 188	0.21 2	0.16 12	0.25 1	0.38 30	0.15 2	0.11 2	0.18 8	0.17 12	0.23 2	0.16 2	0.09 39	0.13 269	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

DEFOM-Stereo	0.22 3	0.22 25	0.91 14	0.23 8	0.13 11	0.49 96	0.18 23	0.30 2	0.28 1	0.19 11	0.17 5	0.14 2	0.14 2	0.41 95	0.16 2	0.08 9	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 28

IGEV-Stereo+	0.29 25	0.29 93	0.86 12	0.25 32	0.34 335	0.30 12	0.14 2	0.32 3	0.53 162	0.18 8	0.12 3	0.18 8	0.19 34	0.49 159	0.17 6	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.20 355	0.46 435	0.59 457

GREAT-IGEV	0.37 86	0.28 85	1.48 93	0.25 32	0.38 372	0.46 76	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.15 2	0.29 50	0.15 4	0.17 12	0.36 69	0.23 67	0.07 2	0.76 486	0.07 1	0.26 389	0.21 241	1.03 487

UniTT-Stereo	0.30 35	0.36 149	1.68 127	0.27 74	0.24 220	0.29 10	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.26 62	0.37 99	0.18 8	0.18 26	0.31 35	0.27 115	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.25 297	0.08 17

SMoEStereo_RVC	0.29 25	0.26 58	1.03 22	0.25 32	0.14 20	0.46 76	0.22 83	0.36 6	0.38 30	0.23 35	0.23 16	0.21 20	0.18 26	0.45 124	0.60 322	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.20 228	0.20 273

mms	0.27 10	0.26 58	0.91 14	0.25 32	0.18 112	0.32 19	0.23 110	0.37 7	0.31 3	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.17 12	0.46 133	0.21 47	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.47 442

GLC_STEREO	0.28 16	0.27 64	1.36 66	0.28 99	0.12 3	0.41 49	0.20 46	0.37 7	0.38 30	0.26 62	0.30 59	0.25 51	0.19 34	0.33 50	0.24 88	0.09 39	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.09 28

999	0.29 25	0.25 45	1.05 23	0.26 59	0.18 112	0.49 96	0.23 110	0.38 9	0.37 26	0.20 15	0.32 74	0.23 29	0.18 26	0.73 245	0.36 206	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.24 286	0.10 48

ours_stereo	0.27 10	0.25 45	1.21 43	0.25 32	0.17 81	0.35 31	0.23 110	0.38 9	0.35 16	0.20 15	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

rvit_stereo_0083	0.25 6	0.19 5	0.58 1	0.28 99	0.18 112	0.28 7	0.22 83	0.38 9	0.54 174	0.23 35	0.30 59	0.27 72	0.26 110	0.37 76	0.24 88	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.12 45	0.10 48

MGS-Stereo	0.32 48	0.34 134	1.70 133	0.25 32	0.14 20	0.40 47	0.22 83	0.38 9	0.43 69	0.24 39	0.51 199	0.25 51	0.18 26	0.31 35	0.20 34	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.08 43	0.47 436	0.08 17

WCG-NET	0.30 35	0.42 184	1.26 50	0.24 16	0.12 3	0.43 55	0.24 142	0.40 13	0.56 190	0.35 95	0.37 99	0.26 63	0.24 81	0.29 22	0.19 12	0.08 9	0.12 251	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.10 48

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 86	1.34 465	1.24 47	0.23 8	0.12 3	0.33 22	0.20 46	0.40 13	0.33 10	0.25 54	0.21 11	0.16 5	0.14 2	0.27 8	0.63 329	0.55 460	0.06 2	0.11 151	0.13 228	0.25 297	0.49 446

WCG-NET（raft）	0.32 48	0.53 238	1.21 43	0.23 8	0.12 3	0.44 58	0.24 142	0.40 13	0.50 128	0.35 95	0.35 91	0.47 208	0.25 96	0.35 62	0.20 34	0.08 9	0.29 426	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.11 66

CREStereo++_RVC	0.33 55	0.29 93	1.74 147	0.24 16	0.16 55	0.54 144	0.15 4	0.40 13	0.55 180	0.37 103	0.51 199	0.24 41	0.19 34	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.08 8	0.30 409	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 55	0.49 224	1.75 153	0.23 8	0.12 3	0.54 144	0.16 12	0.40 13	0.45 88	0.45 154	0.51 199	0.26 63	0.22 60	0.29 22	0.20 34	0.10 122	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 66

tt45	0.29 25	0.24 40	1.06 24	0.25 32	0.17 81	0.55 156	0.22 83	0.41 18	0.35 16	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.18 26	0.64 212	0.34 196	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.11 66

rvit_stereo_0081_aga	0.27 10	0.29 93	1.08 25	0.26 59	0.20 154	0.33 22	0.21 64	0.41 18	0.42 60	0.26 62	0.28 44	0.27 72	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.14 300	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.10 48

U	3.37 500	0.17 1	0.91 14	0.26 59	13.79 513	19.19 517	0.15 4	0.41 18	0.31 3	0.17 6	0.18 7	0.27 72	0.15 6	0.21 1	0.16 2	0.09 39	0.06 2	17.88 518	12.81 515	0.10 20	0.08 17

fffft	0.29 25	0.21 14	1.10 29	0.24 16	0.15 35	0.42 53	0.24 142	0.42 21	0.38 30	0.21 20	0.18 7	0.20 12	0.16 7	0.44 113	0.70 346	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.28 331	0.20 273
1: 1. 1
fffy	0.28 16	0.24 40	1.19 37	0.27 74	0.15 35	0.37 38	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.20 15	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.44 113	0.20 34	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

rvit_stereo_0081	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

rvit_stereo_0082	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

RAStereo	0.28 16	0.48 221	1.52 102	0.26 59	0.18 112	0.25 4	0.19 29	0.42 21	0.35 16	0.20 15	0.25 30	0.20 12	0.16 7	0.24 3	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.12 45	0.08 17

LoS_RVC	0.29 25	0.33 123	1.19 37	0.25 32	0.34 335	0.43 55	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.22 27	0.33 81	0.23 29	0.24 81	0.31 35	0.21 47	0.07 2	0.07 18	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 383

StereoAnything_RVC	0.35 74	1.25 453	1.82 205	0.20 3	0.12 3	0.26 5	0.15 4	0.43 27	0.37 26	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 34	0.46 133	0.14 1	0.11 180	0.09 143	0.08 8	0.05 1	0.76 466	0.18 242

Occ-G	0.30 35	0.30 103	1.33 61	0.23 8	0.15 35	0.36 37	0.25 161	0.43 27	0.31 3	0.26 62	0.35 91	0.46 200	0.22 60	0.30 28	0.25 100	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.16 298	0.31 353	0.08 17

AEACV	0.33 55	0.24 40	1.44 83	0.28 99	0.35 347	0.47 81	0.21 64	0.43 27	0.28 1	0.26 62	0.25 30	0.22 22	0.38 215	0.30 28	0.18 7	0.09 39	0.35 440	0.09 44	0.36 438	0.23 271	0.25 338

XX-TBD	0.34 63	0.77 335	1.75 153	0.34 250	0.13 11	0.51 113	0.17 16	0.43 27	0.50 128	0.37 103	0.49 187	0.23 29	0.18 26	0.28 13	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

CASnet	0.28 16	0.31 114	1.20 41	0.28 99	0.11 1	0.47 81	0.19 29	0.44 31	0.44 73	0.38 111	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.29 22	0.19 12	0.10 122	0.06 2	0.15 323	0.12 198	0.16 145	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 48	0.31 114	1.46 86	0.31 171	0.15 35	0.53 137	0.19 29	0.44 31	0.35 16	0.36 99	0.38 108	0.27 72	0.27 127	0.42 103	0.19 12	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.16 298	0.20 228	0.13 133

RAFT-RH_RVC	0.61 324	0.50 230	2.33 346	0.36 284	0.29 278	0.60 232	0.18 23	0.44 31	0.58 204	0.76 400	1.91 467	0.47 208	0.29 154	1.60 354	1.23 415	0.14 300	0.07 18	0.13 261	0.13 228	0.10 20	0.09 28

RSM++	0.27 10	0.26 58	0.87 13	0.28 99	0.13 11	0.39 45	0.20 46	0.45 34	0.45 88	0.20 15	0.24 24	0.24 41	0.17 12	0.36 69	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.35 431	0.26 316	0.18 242

MaDis-Stereo	0.29 25	0.54 243	1.44 83	0.24 16	0.29 278	0.29 10	0.16 12	0.45 34	0.37 26	0.19 11	0.21 11	0.28 81	0.22 60	0.30 28	0.29 138	0.10 122	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.11 34	0.11 66

HUF	0.59 310	0.65 294	2.46 372	0.45 378	0.77 463	0.34 26	0.24 142	0.46 36	0.39 40	0.31 82	0.28 44	0.25 51	0.19 34	0.67 226	0.18 7	0.12 231	2.03 503	0.08 8	0.06 9	0.31 353	1.59 500

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 81	0.33 22	0.15 4	0.46 36	0.32 6	0.16 5	0.17 5	0.14 2	0.11 1	0.27 8	0.23 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 20	0.07 1	0.09 28

ff7	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

IGEVStereo-DCA	0.33 55	0.34 134	1.38 70	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.18 326	0.16 145	0.22 293

ffff	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

11t	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

CAS	0.35 74	0.25 45	1.30 56	0.79 457	0.34 335	0.51 113	0.23 110	0.46 36	0.39 40	0.22 27	0.31 69	0.20 12	0.17 12	0.28 13	0.23 67	0.73 470	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 416

CES	0.30 35	0.27 64	1.09 27	0.23 8	0.50 419	0.40 47	0.20 46	0.46 36	0.44 73	0.22 27	0.28 44	0.26 63	0.19 34	0.33 50	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.49 446

ccc-4	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

PMTNet	0.31 43	0.35 141	1.30 56	0.20 3	0.14 20	0.57 189	0.25 161	0.46 36	0.42 60	0.27 67	0.32 74	0.27 72	0.24 81	0.39 87	0.23 67	0.43 449	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.18 192	0.07 5

MM-Stereo_test2	0.38 94	0.28 85	2.46 372	0.43 357	0.15 35	0.50 104	0.25 161	0.47 46	0.38 30	0.33 92	0.26 36	0.23 29	0.22 60	0.34 57	0.29 138	0.08 9	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.36 389	0.22 293

AIO_test	0.39 109	0.37 151	1.19 37	0.73 451	0.67 452	0.35 31	0.25 161	0.47 46	0.34 12	0.34 94	0.22 15	0.33 108	0.17 12	1.31 313	0.19 12	0.11 180	0.15 311	0.08 8	0.21 361	0.15 110	0.23 317

test_4	0.40 115	0.37 151	2.01 280	0.29 129	0.21 165	0.50 104	0.28 223	0.47 46	0.39 40	0.42 133	0.76 383	0.38 130	0.22 60	0.52 172	0.33 189	0.08 9	0.07 18	0.11 151	0.15 279	0.28 331	0.07 5

RAFT-345	0.53 269	0.30 103	2.34 348	0.38 320	0.34 335	0.58 206	0.42 345	0.47 46	0.61 231	0.51 213	1.00 426	0.43 167	0.28 141	1.57 347	0.82 371	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.10 20	0.08 17

GMStereo	0.38 94	0.99 413	1.91 247	0.27 74	0.16 55	0.39 45	0.23 110	0.47 46	0.62 249	0.38 111	0.34 87	0.25 51	0.25 96	0.39 87	0.29 138	0.14 300	0.08 77	0.10 89	0.12 198	0.15 110	0.11 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-BAT	0.43 147	0.31 114	1.82 205	0.25 32	0.26 249	0.65 314	0.23 110	0.48 51	0.37 26	0.67 370	0.82 393	0.44 178	0.24 81	0.48 149	0.87 376	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.22 369	0.08 4	0.09 28

trnet	0.28 16	0.26 58	1.32 59	0.19 1	0.12 3	0.54 144	0.15 4	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.30 28	0.21 47	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

LoS	0.31 43	0.30 103	1.52 102	0.23 8	0.13 11	0.54 144	0.20 46	0.48 51	0.49 118	0.25 54	0.28 44	0.37 123	0.24 81	0.38 82	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 35	0.54 243	1.29 53	0.25 32	0.15 35	0.47 81	0.25 161	0.48 51	0.39 40	0.21 20	0.23 16	0.22 22	0.20 42	0.44 113	0.19 12	0.08 9	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.12 99

sCroCo_RVC	0.33 55	0.32 118	1.89 237	0.34 250	0.27 262	0.30 12	0.22 83	0.48 51	0.44 73	0.22 27	0.33 81	0.25 51	0.25 96	0.32 42	0.24 88	0.14 300	0.16 328	0.12 203	0.12 198	0.15 110	0.13 133

CREStereo	0.28 16	0.30 103	1.33 61	0.19 1	0.13 11	0.55 156	0.17 16	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.11 180	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
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
RSM	0.28 16	0.26 58	0.97 19	0.25 32	0.24 220	0.37 38	0.21 64	0.49 57	0.44 73	0.21 20	0.27 40	0.28 81	0.17 12	0.38 82	0.20 34	0.07 2	0.07 18	0.09 44	0.34 428	0.21 241	0.16 205

GCAP-Stereo	0.34 63	0.89 377	1.76 158	0.26 59	0.12 3	0.52 130	0.14 2	0.49 57	0.38 30	0.29 75	0.30 59	0.29 88	0.22 60	0.30 28	0.20 34	0.09 39	0.17 346	0.09 44	0.07 20	0.21 241	0.11 66

anonymousdsp	0.34 63	0.53 238	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.55 186	0.19 12	0.09 39	0.11 226	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 366

IGEV-Stereo	0.34 63	0.54 243	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.54 182	0.19 12	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 157	1.02 422	1.74 147	0.35 266	0.19 140	0.58 206	0.23 110	0.49 57	0.66 296	0.41 128	0.38 108	0.34 114	0.29 154	0.53 178	0.30 156	0.24 414	0.10 180	0.37 447	0.19 345	0.27 325	0.15 181

dd	0.42 141	0.96 398	1.77 167	0.31 171	0.17 81	0.57 189	0.26 182	0.49 57	0.68 307	0.41 128	0.40 121	0.34 114	0.27 127	0.45 124	0.40 238	0.17 351	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.21 241	0.12 99

Reg-Stereo(zero)	0.46 185	0.17 1	2.10 301	0.24 16	0.34 335	0.51 113	0.42 345	0.50 63	0.54 174	0.37 103	0.46 153	0.54 241	0.60 356	0.43 106	1.10 401	0.08 9	0.09 143	0.08 8	0.22 369	0.12 45	0.22 293

AIO_rvc	0.41 122	0.64 287	1.29 53	0.58 431	0.39 375	0.37 38	0.24 142	0.50 63	0.43 69	0.28 72	0.23 16	0.25 51	0.16 7	0.99 277	0.19 12	0.10 122	0.16 328	0.08 8	0.11 161	0.25 297	0.85 473

AAGNet	0.88 423	0.33 123	1.79 192	0.54 417	0.98 473	0.62 273	0.46 370	0.50 63	0.60 216	0.58 300	0.53 221	0.50 224	0.73 398	1.23 307	7.48 505	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.14 93	0.09 28

DeepStereo_RVC	0.44 157	0.28 85	1.92 250	0.49 398	0.17 81	0.60 232	0.59 412	0.50 63	0.52 143	0.49 193	0.45 146	0.39 136	0.86 421	0.45 124	0.33 189	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

rvit_0105_6	0.31 43	0.29 93	1.00 21	0.31 171	0.18 112	0.35 31	0.25 161	0.51 67	0.61 231	0.25 54	0.28 44	0.32 102	0.25 96	0.39 87	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.14 93	0.13 133

Patchmatch Stereo++	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99
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
NRIStereo	0.46 185	0.25 45	1.77 167	0.47 388	0.16 55	0.95 427	0.74 442	0.51 67	0.56 190	0.48 182	0.39 116	0.59 272	0.29 154	0.77 256	0.32 179	0.11 180	0.13 269	0.11 151	0.09 68	0.21 241	0.24 329

PSM-adaLoss	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.60 232	0.29 246	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo_v2	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.26 182	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.49 159	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

HUI-Stereo	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.45 124	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

DEmStereo	0.68 360	0.31 114	2.25 333	0.42 353	0.17 81	0.66 320	0.89 455	0.51 67	0.59 211	0.60 321	1.01 427	0.45 187	1.26 452	1.54 343	2.26 462	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.10 102	0.10 20	0.11 66

iGMRVC	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.55 186	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iRAFT	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

RAFT-IKP	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 364	0.16 55	0.60 232	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.50 165	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

IGEV-Stereo++	0.23 4	0.23 32	0.64 4	0.24 16	0.22 188	0.47 81	0.13 1	0.52 78	0.33 10	0.18 8	0.24 24	0.17 6	0.22 60	0.32 42	0.19 12	0.08 9	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.09 28

AIO-Stereo	0.30 35	0.27 64	1.25 48	0.27 74	0.24 220	0.37 38	0.20 46	0.52 78	0.36 22	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.14 2	0.31 35	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.38 441	0.19 213	0.31 383

H2IRNET	0.40 115	0.61 266	1.90 241	0.29 129	0.17 81	0.54 144	0.18 23	0.52 78	0.50 128	0.27 67	0.56 253	0.47 208	0.35 189	0.46 133	0.33 189	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.32 360	0.12 99

4D-IteraStereo	0.44 157	0.96 398	2.63 402	0.27 74	0.30 289	0.45 60	0.25 161	0.52 78	0.50 128	0.40 119	0.31 69	0.40 144	0.19 34	0.35 62	0.32 179	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.11 161	0.19 213	0.30 375

dad	0.51 252	1.01 419	1.74 147	0.29 129	0.19 140	0.60 232	0.26 182	0.52 78	0.75 374	0.63 347	0.63 309	0.63 287	0.33 179	0.85 267	0.47 274	0.27 428	0.15 311	0.40 450	0.18 326	0.22 258	0.14 148

PFNet+	0.45 175	0.37 151	1.86 224	0.46 383	0.18 112	0.58 206	0.77 446	0.52 78	0.64 269	0.56 271	0.48 170	0.39 136	0.26 110	0.93 271	0.32 179	0.13 261	0.09 143	0.14 296	0.13 228	0.12 45	0.15 181

ASMatch	0.60 316	0.43 189	2.58 396	0.91 466	0.36 355	0.56 171	0.25 161	0.52 78	0.61 231	0.47 164	1.21 442	0.47 208	0.66 381	1.34 316	0.94 379	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.10 20	0.16 205

CRE-IMP	0.41 122	0.22 25	1.76 158	0.48 396	0.17 81	0.79 393	0.69 434	0.52 78	0.52 143	0.47 164	0.42 129	0.45 187	0.26 110	0.41 95	0.31 168	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.23 317

MyStereo07	0.34 63	0.40 171	1.46 86	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.25 30	0.20 12	0.26 110	0.57 190	0.19 12	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

MIF-Stereo (partial)	0.34 63	0.41 177	1.93 253	0.26 59	0.24 220	0.32 19	0.17 16	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.37 99	0.25 51	0.26 110	0.44 113	0.31 168	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.19 213	0.14 148

DisPM	0.43 147	0.33 123	1.78 172	0.57 429	0.18 112	0.59 222	0.63 424	0.53 86	0.61 231	0.60 321	0.53 221	0.38 130	0.26 110	0.75 249	0.29 138	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.14 148

GMOStereo	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

error version	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

test-v	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

DRaft	0.62 329	0.38 157	1.76 158	0.24 16	0.16 55	0.64 301	0.66 426	0.53 86	0.53 162	0.67 370	0.99 424	0.38 130	1.00 437	1.44 324	2.10 456	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.14 256	0.18 192	0.21 282

test-2	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

sAnonymous2	0.38 94	0.62 272	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 403	0.35 401

CroCo_RVC	0.38 94	0.62 272	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 403	0.35 401

rvit_stereo_0080	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

whm_eth	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

iRaftStereo_RVC	0.37 86	0.53 238	1.41 76	0.28 99	0.15 35	0.52 130	0.20 46	0.54 96	0.46 95	0.37 103	0.43 131	0.41 150	0.23 73	0.36 69	0.26 107	0.09 39	0.15 311	0.12 203	0.11 161	0.41 419	0.37 416

TestStereo	0.45 175	0.54 243	2.11 302	0.29 129	0.16 55	0.43 55	0.24 142	0.54 96	0.45 88	0.37 103	0.46 153	0.34 114	0.27 127	1.98 414	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.14 93	0.08 17

HI	0.41 122	0.63 283	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

CoSv	0.41 122	0.63 283	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

castereo++	0.28 16	0.43 189	0.93 17	0.28 99	0.17 81	0.53 137	0.21 64	0.55 100	0.45 88	0.17 6	0.26 36	0.32 102	0.17 12	0.33 50	0.16 2	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.29 400	0.13 73	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 43	0.61 266	1.18 35	0.32 199	0.21 165	0.28 7	0.27 207	0.55 100	0.48 112	0.23 35	0.27 40	0.28 81	0.26 110	0.32 42	0.25 100	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.11 161	0.13 73	0.14 148

testlalala	0.36 80	0.30 103	1.77 167	0.28 99	0.33 327	0.60 232	0.22 83	0.55 100	0.51 136	0.55 261	0.35 91	0.31 94	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.10 122	0.13 269	0.09 44	0.24 375	0.08 4	0.07 5

SST-Stereo	0.52 263	0.20 9	1.76 158	0.62 441	0.53 426	0.62 273	0.66 426	0.55 100	0.61 231	0.58 300	0.53 221	0.52 233	0.60 356	1.59 353	0.29 138	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.10 48

Selective-IGEV	0.29 25	0.23 32	1.28 52	0.27 74	0.30 289	0.35 31	0.20 46	0.56 106	0.38 30	0.21 20	0.30 59	0.22 22	0.18 26	0.37 76	0.18 7	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 279	0.16 145	0.29 366

RAFT_R40	0.50 235	0.21 14	1.76 158	0.50 400	0.40 384	0.61 253	0.53 392	0.56 106	0.60 216	0.56 271	0.54 233	0.55 245	0.51 322	1.57 347	0.53 298	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.09 28

raftrobust	0.38 94	0.68 304	1.54 104	0.32 199	0.46 413	0.52 130	0.21 64	0.56 106	0.42 60	0.52 221	0.35 91	0.31 94	0.33 179	0.37 76	0.30 156	0.10 122	0.11 226	0.08 8	0.07 20	0.21 241	0.19 258

tg	0.37 86	0.55 252	1.35 65	0.28 99	0.16 55	0.57 189	0.18 23	0.57 109	0.49 118	0.37 103	0.44 142	0.38 130	0.24 81	0.46 133	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.43 425	0.36 409

MoCha-V2	0.36 80	0.32 118	1.41 76	0.36 284	0.31 306	0.35 31	0.19 29	0.57 109	0.39 40	0.30 78	0.32 74	0.28 81	0.27 127	0.47 144	0.24 88	0.08 9	0.56 468	0.08 8	0.38 441	0.18 192	0.12 99

knoymous	0.34 63	0.25 45	1.75 153	0.24 16	0.18 112	0.45 60	0.24 142	0.57 109	0.38 30	0.41 128	0.39 116	0.55 245	0.25 96	0.38 82	0.23 67	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.07 20	0.13 73	0.12 99

FTStereo	0.76 397	0.18 3	2.35 351	0.71 450	0.21 165	0.73 364	1.79 493	0.57 109	0.53 162	1.07 443	1.63 461	1.29 456	2.13 483	0.75 249	0.29 138	0.19 376	0.08 77	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.40 429

Pruner-Stereo	0.51 252	0.27 64	1.78 172	1.79 494	0.19 140	0.62 273	0.45 367	0.57 109	0.60 216	0.61 328	0.48 170	0.41 150	0.24 81	0.46 133	1.00 389	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.12 45	0.13 133

aanetorigin	0.77 401	0.80 347	2.59 398	0.43 357	0.44 399	0.58 206	1.01 466	0.57 109	0.68 307	1.53 475	1.23 443	0.81 377	1.08 445	1.07 286	1.07 399	0.18 362	0.15 311	0.17 358	0.21 361	0.54 449	0.30 375

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 16	0.28 85	1.09 27	0.33 220	0.15 35	0.30 12	0.16 12	0.58 115	0.42 60	0.19 11	0.19 10	0.17 6	0.26 110	0.38 82	0.37 212	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.25 382	0.10 20	0.06 1

DCVSM-stereo	0.49 224	0.29 93	2.49 379	0.29 129	0.22 188	0.53 137	0.52 388	0.58 115	0.49 118	0.69 379	0.46 153	0.79 371	0.48 311	0.53 178	0.42 246	0.13 261	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.20 228	0.20 273

rvit_stereo_0075_2	0.40 115	0.40 171	1.88 230	0.33 220	0.32 314	0.41 49	0.22 83	0.58 115	0.53 162	0.38 111	0.51 199	0.40 144	0.27 127	0.44 113	0.29 138	0.20 384	0.15 311	0.22 401	0.15 279	0.18 192	0.23 317

plain	0.37 86	0.47 218	2.15 313	0.27 74	0.19 140	0.33 22	0.20 46	0.58 115	0.46 95	0.23 35	0.37 99	0.23 29	0.25 96	0.45 124	0.28 124	0.11 180	0.08 77	0.13 261	0.09 68	0.42 423	0.12 99

LL-Strereo2	0.41 122	0.90 380	1.83 211	0.44 364	0.24 220	0.54 144	0.27 207	0.58 115	0.45 88	0.41 128	0.33 81	0.44 178	0.21 51	0.44 113	0.34 196	0.09 39	0.08 77	0.16 341	0.14 256	0.17 166	0.17 222

CroCo-Stereo Lap2	0.33 55	0.61 266	1.47 90	0.32 199	0.38 372	0.23 3	0.22 83	0.58 115	0.46 95	0.22 27	0.27 40	0.29 88	0.23 73	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.14 148

KYRaft	0.48 206	0.29 93	1.75 153	0.33 220	0.21 165	0.75 373	0.44 361	0.58 115	0.57 194	0.64 357	0.93 415	0.53 235	0.72 395	0.60 204	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.12 45	0.54 450

RALCasStereoNet	0.45 175	0.88 374	1.85 216	0.30 145	0.26 249	0.49 96	0.26 182	0.58 115	0.51 136	0.36 99	0.48 170	0.36 121	0.28 141	0.55 186	0.34 196	0.10 122	0.53 466	0.09 44	0.08 43	0.25 297	0.34 399

rvit_0105_4	0.35 74	0.35 141	1.45 85	0.31 171	0.18 112	0.37 38	0.28 223	0.59 123	0.62 249	0.27 67	0.31 69	0.35 118	0.27 127	0.43 106	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.12 99

UGAM	0.58 303	0.47 218	2.21 323	0.30 145	0.19 140	0.53 137	0.34 302	0.59 123	0.63 261	0.44 144	0.73 375	0.78 366	0.37 208	2.58 464	0.39 230	0.10 122	0.08 77	0.17 358	0.14 256	0.42 423	0.17 222

ACV-stereo	0.66 349	0.76 326	2.86 432	0.32 199	0.25 235	1.01 435	0.60 414	0.59 123	0.52 143	0.41 128	0.45 146	1.55 468	0.94 432	1.40 321	0.69 344	0.14 300	0.13 269	0.12 203	0.11 161	0.20 228	0.19 258

GMStereo_Zeroshot	0.41 122	0.36 149	1.54 104	0.41 345	0.19 140	0.52 130	0.19 29	0.59 123	0.52 143	0.57 282	0.59 270	0.63 287	0.29 154	0.58 193	0.33 189	0.15 317	0.09 143	0.16 341	0.09 68	0.24 286	0.12 99

DCRE	0.50 235	0.63 283	2.13 307	0.30 145	0.23 207	0.45 60	0.24 142	0.59 123	0.53 162	0.50 200	2.10 471	0.42 163	0.26 110	0.35 62	0.23 67	0.09 39	0.14 286	0.10 89	0.32 421	0.16 145	0.15 181

LCNet	0.54 274	0.37 151	1.78 172	0.92 467	0.22 188	0.96 428	0.30 254	0.59 123	0.58 204	0.51 213	0.55 242	0.41 150	0.76 405	0.84 265	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.18 326	0.98 473	0.39 425

PSM-AAD	0.63 333	0.22 25	1.77 167	0.37 305	0.23 207	0.86 413	1.17 476	0.59 123	0.60 216	0.64 357	0.71 368	0.68 321	2.93 491	0.65 222	0.31 168	0.09 39	0.07 18	0.17 358	0.15 279	0.13 73	0.33 395

THIR-Stereo	0.86 420	0.62 272	2.13 307	0.25 32	0.16 55	0.58 206	2.74 502	0.59 123	0.51 136	0.62 339	1.62 460	0.97 420	1.80 479	1.69 366	2.25 461	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.11 66

GMM-Stereo	0.50 235	0.23 32	2.41 361	0.54 417	0.24 220	0.77 384	0.46 370	0.59 123	0.57 194	0.58 300	0.73 375	0.47 208	0.43 273	0.68 229	0.27 115	0.10 122	0.06 2	0.13 261	0.13 228	0.14 93	0.44 438

Gwc-CoAtRS	0.38 94	0.33 123	1.92 250	0.27 74	0.41 391	0.48 89	0.19 29	0.59 123	0.46 95	0.43 138	0.39 116	0.57 263	0.26 110	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.09 44	0.31 415	0.11 34	0.09 28

Selective-RAFT	0.35 74	0.26 58	1.48 93	0.31 171	0.15 35	0.61 253	0.19 29	0.60 133	0.54 174	0.28 72	0.29 50	0.40 144	0.33 179	0.50 165	0.27 115	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.35 431	0.19 213	0.08 17

AnonymousM	0.37 86	0.44 200	1.50 99	0.25 32	0.15 35	0.52 130	0.23 110	0.60 133	0.42 60	0.42 133	0.32 74	0.30 92	0.25 96	0.34 57	0.23 67	0.11 180	0.09 143	0.71 468	0.36 438	0.12 45	0.07 5

RAFT_CTSACE	0.46 185	0.76 326	2.07 291	0.35 266	0.30 289	0.54 144	0.30 254	0.61 135	0.48 112	0.49 193	0.76 383	0.55 245	0.36 195	0.58 193	0.22 59	0.08 9	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.41 419	0.08 17

PSM-softLoss	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 404	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 362	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

KMStereo	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 404	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 362	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

PFNet	0.60 316	0.33 123	2.47 376	0.41 345	0.55 431	0.62 273	0.27 207	0.61 135	0.63 261	0.61 328	0.56 253	0.45 187	0.32 176	1.88 404	1.14 406	0.28 432	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.26 316	0.20 273

dual_stereo	0.23 4	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 35	0.27 6	0.15 4	0.62 139	0.40 47	0.15 2	0.13 4	0.18 8	0.14 2	0.37 76	0.19 12	0.09 39	0.31 432	0.07 1	0.10 102	0.07 1	0.07 5

Pointernet	0.29 25	0.25 45	1.49 96	0.24 16	0.20 154	0.47 81	0.15 4	0.62 139	0.47 110	0.22 27	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.28 13	0.20 34	0.10 122	0.07 18	0.07 1	0.12 198	0.10 20	0.07 5

GrayStereo	0.66 349	0.19 5	1.76 158	0.90 465	0.23 207	0.62 273	1.42 490	0.62 139	0.60 216	0.72 390	0.78 387	0.56 257	3.07 494	0.60 204	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.21 361	0.11 34	0.18 242

Prome-Stereo	0.49 224	0.30 103	1.76 158	0.60 439	0.23 207	0.63 290	0.42 345	0.62 139	0.60 216	0.59 313	1.03 431	0.43 167	0.72 395	0.60 204	0.33 189	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.43 436

rafts_anoy	0.43 147	0.89 377	1.96 272	0.32 199	0.30 289	0.48 89	0.24 142	0.62 139	0.49 118	0.37 103	0.38 108	0.33 108	0.30 162	0.51 168	0.34 196	0.10 122	0.39 452	0.13 261	0.15 279	0.17 166	0.15 181

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 141	0.86 367	1.78 172	0.28 99	0.17 81	0.52 130	0.20 46	0.62 139	0.61 231	0.50 200	0.61 292	0.39 136	0.32 176	0.35 62	0.30 156	0.07 2	0.10 180	0.09 44	0.09 68	0.35 385	0.10 48

MM-Stereo_test1	0.41 122	0.39 166	2.29 340	0.38 320	0.26 249	0.44 58	0.28 223	0.63 145	0.51 136	0.40 119	0.32 74	0.26 63	0.26 110	0.46 133	0.22 59	0.09 39	0.21 387	0.10 89	0.09 68	0.39 411	0.15 181

model_zeroshot	0.44 157	0.68 304	1.97 276	0.28 99	0.18 112	0.69 344	0.21 64	0.63 145	0.40 47	1.00 438	0.34 87	0.42 163	0.20 42	0.69 235	0.24 88	0.10 122	0.22 393	0.10 89	0.22 369	0.12 45	0.10 48

GIP-stereo	0.26 9	0.22 25	0.78 9	0.29 129	0.20 154	0.42 53	0.17 16	0.64 147	0.39 40	0.18 8	0.24 24	0.23 29	0.18 26	0.25 4	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.08 17

rvit_0105_5	0.36 80	0.39 166	1.48 93	0.30 145	0.18 112	0.41 49	0.30 254	0.64 147	0.62 249	0.30 78	0.33 81	0.37 123	0.29 154	0.41 95	0.28 124	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.15 279	0.15 110	0.14 148

MIM_Stereo	0.41 122	0.60 262	1.88 230	0.31 171	0.21 165	0.50 104	0.19 29	0.64 147	0.44 73	0.43 138	0.53 221	0.43 167	0.27 127	0.51 168	0.28 124	0.08 9	0.14 286	0.11 151	0.10 102	0.26 316	0.26 348

HHNet	0.60 316	0.65 294	2.60 401	0.36 284	0.25 235	0.64 301	0.61 418	0.64 147	0.62 249	0.55 261	1.13 440	0.32 102	0.60 356	0.42 103	1.79 443	0.15 317	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.18 192	0.15 181

raft+_RVC	0.44 157	0.67 302	1.85 216	0.34 250	0.71 457	0.51 113	0.25 161	0.64 147	0.51 136	0.35 95	0.45 146	0.32 102	0.28 141	0.43 106	0.32 179	0.09 39	0.19 367	0.10 89	0.09 68	0.20 228	0.40 429

AFF-stereo	0.44 157	0.96 398	1.78 172	0.31 171	0.15 35	0.50 104	0.21 64	0.64 147	0.63 261	0.47 164	0.64 324	0.49 221	0.34 187	0.46 133	0.31 168	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.10 102	0.37 397	0.10 48

IRAFT_RVC	0.54 274	0.53 238	1.78 172	0.46 383	0.21 165	0.58 206	0.43 352	0.65 153	0.66 296	0.54 244	0.50 195	0.49 221	0.51 322	1.58 351	1.01 393	0.11 180	0.25 415	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.13 133

RAFT	0.45 175	0.92 382	1.59 111	0.34 250	0.19 140	0.46 76	0.35 309	0.65 153	0.49 118	0.49 193	0.49 187	0.70 338	0.40 236	0.47 144	0.32 179	0.11 180	0.16 328	0.14 296	0.13 228	0.51 444	0.13 133

anonymousa	0.48 206	0.46 210	2.44 369	0.29 129	0.34 335	0.61 253	0.25 161	0.66 155	0.54 174	0.53 231	0.77 386	0.73 346	0.46 298	0.33 50	0.31 168	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.29 400	0.10 20	0.19 258

riskmin	0.37 86	0.22 25	1.74 147	0.32 199	0.20 154	0.48 89	0.20 46	0.66 155	0.46 95	0.36 99	0.34 87	0.69 328	0.45 285	0.39 87	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.08 43	0.13 73	0.16 205

NF-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.44 361	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.45 328	0.79 368	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.16 205

OCTAStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.80 369	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

RE-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 364	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

TVStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 364	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

ACVNet	0.45 175	0.44 200	1.79 192	0.28 99	0.21 165	0.59 222	0.36 316	0.66 155	0.68 307	0.45 154	0.59 270	0.69 328	0.40 236	0.44 113	0.55 303	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.34 375	0.10 48

CFNet-ft	0.51 252	0.76 326	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 352	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 426	0.13 228	0.18 192	0.14 148

CFNet_RVC	0.51 252	0.76 326	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 352	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 426	0.13 228	0.18 192	0.14 148

HART	0.38 94	0.53 238	1.66 124	0.26 59	0.15 35	0.30 12	0.19 29	0.67 164	0.46 95	0.29 75	0.52 211	0.38 130	0.16 7	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.68 479	0.09 44	0.07 20	0.34 375	0.21 282

11t1	0.33 55	0.19 5	1.41 76	0.33 220	0.16 55	0.48 89	0.21 64	0.67 164	0.48 112	0.40 119	0.34 87	0.32 102	0.33 179	0.42 103	0.27 115	0.11 180	0.12 251	0.10 89	0.08 43	0.13 73	0.14 148

ToySt	0.44 157	0.61 266	1.89 237	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.35 309	0.67 164	0.53 162	0.39 117	0.50 195	0.59 272	0.43 273	0.51 168	0.49 284	0.10 122	0.12 251	0.13 261	0.16 298	0.24 286	0.19 258

RALAANet	0.43 147	0.98 409	1.90 241	0.32 199	0.23 207	0.48 89	0.19 29	0.67 164	0.53 162	0.48 182	0.45 146	0.39 136	0.30 162	0.48 149	0.37 212	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.14 256	0.27 325	0.10 48

SCV_C0	0.33 55	0.43 189	1.42 80	0.25 32	0.16 55	0.35 31	0.20 46	0.68 168	0.44 73	0.24 39	0.27 40	0.29 88	0.20 42	0.58 193	0.18 7	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.30 409	0.26 316	0.17 222

StereoVision	0.45 175	0.72 317	1.94 260	0.33 220	0.32 314	0.47 81	0.26 182	0.68 168	0.57 194	0.32 90	0.89 408	0.45 187	0.27 127	0.49 159	0.36 206	0.13 261	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.13 133

EGLCR-Stereo	0.29 25	0.27 64	0.97 19	0.30 145	0.19 140	0.56 171	0.17 16	0.68 168	0.36 22	0.30 78	0.18 7	0.27 72	0.17 12	0.38 82	0.19 12	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.10 20	0.35 401

FACV-RUCA	0.58 303	0.40 171	1.78 172	0.43 357	1.67 497	0.48 89	0.28 223	0.69 171	0.62 249	0.40 119	0.53 221	0.33 108	0.63 373	0.40 92	0.31 168	0.13 261	0.11 226	0.62 463	0.12 198	0.70 461	0.98 481

DDVS	0.62 329	0.40 171	1.40 75	2.21 500	0.35 347	0.87 417	1.00 464	0.69 171	0.50 128	0.53 231	0.56 253	0.90 403	0.37 208	1.22 305	0.47 274	0.15 317	0.14 286	0.14 296	0.12 198	0.19 213	0.22 293

rvit_0105_3	0.39 109	0.47 218	1.46 86	0.33 220	0.19 140	0.45 60	0.35 309	0.69 171	0.65 282	0.37 103	0.37 99	0.40 144	0.31 170	0.44 113	0.30 156	0.18 362	0.17 346	0.17 358	0.18 326	0.15 110	0.15 181

EKT-Stereo	1.47 472	0.49 224	1.93 253	2.57 503	19.31 516	0.55 156	0.22 83	0.69 171	0.42 60	0.38 111	0.36 96	0.43 167	0.27 127	0.69 235	0.26 107	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.16 298	0.20 228	0.15 181

fast-acv-ft	0.63 333	0.88 374	3.10 455	0.38 320	0.30 289	0.79 393	0.48 381	0.69 171	0.72 343	0.58 300	0.78 387	0.76 361	0.60 356	0.67 226	0.73 356	0.15 317	0.15 311	0.18 378	0.17 315	0.37 397	0.16 205

Anonymous_2	0.74 392	0.32 118	1.65 120	0.33 220	0.30 289	0.67 326	0.32 290	0.69 171	0.46 95	0.48 182	0.41 125	0.84 386	0.58 350	0.51 168	0.40 238	0.32 439	0.38 446	1.43 494	3.69 508	0.80 469	0.27 355

DMCA-RVC	0.62 329	0.96 398	2.63 402	0.36 284	0.90 469	0.56 171	0.31 267	0.69 171	0.57 194	0.68 377	0.52 211	0.59 272	0.56 341	1.23 307	0.53 298	0.16 337	0.38 446	0.20 392	0.15 279	0.20 228	0.15 181

IGEV++	0.34 63	0.43 189	1.32 59	0.31 171	0.14 20	0.32 19	0.21 64	0.70 178	0.34 12	0.22 27	0.28 44	0.22 22	0.27 127	0.35 62	0.27 115	0.09 39	0.39 452	0.08 8	0.15 279	0.25 297	0.45 439

CASS	0.39 109	0.30 103	1.61 117	0.32 199	0.17 81	0.53 137	0.24 142	0.70 178	0.49 118	0.59 313	0.54 233	0.40 144	0.40 236	0.41 95	0.30 156	0.17 351	0.10 180	0.14 296	0.11 161	0.18 192	0.17 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 310	0.65 294	1.74 147	0.56 426	0.37 366	0.60 232	0.26 182	0.70 178	0.65 282	0.66 366	0.60 285	0.69 328	0.32 176	2.09 426	1.20 411	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.10 48

IER	0.43 147	0.38 157	1.69 129	0.26 59	0.25 235	0.66 320	0.26 182	0.71 181	0.55 180	0.54 244	0.59 270	0.60 278	0.53 329	0.52 172	0.39 230	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.14 93	0.11 66

test-3	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.51 213	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 431	0.29 335	0.28 360

test_1	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.50 200	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 431	0.29 335	0.29 366

AACVNet	0.54 274	0.78 343	1.73 143	0.36 284	0.21 165	0.57 189	0.25 161	0.71 181	0.51 136	0.55 261	0.59 270	0.64 295	0.41 247	2.13 429	0.41 244	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.11 161	0.33 368	0.15 181

cross-raft	0.40 115	0.27 64	2.22 327	0.30 145	0.17 81	0.49 96	0.35 309	0.71 181	0.39 40	0.43 138	0.45 146	0.64 295	0.25 96	0.32 42	0.25 100	0.08 9	0.08 77	0.09 44	0.23 373	0.11 34	0.14 148

MM-Stereo_test3	0.40 115	0.58 258	1.75 153	0.36 284	0.30 289	0.45 60	0.30 254	0.72 186	0.59 211	0.31 82	0.43 131	0.32 102	0.23 73	0.35 62	0.29 138	0.10 122	0.20 378	0.10 89	0.08 43	0.40 416	0.11 66

SCV	0.35 74	0.59 260	1.37 69	0.34 250	0.22 188	0.28 7	0.23 110	0.72 186	0.35 16	0.19 11	0.30 59	0.24 41	0.20 42	0.64 212	0.19 12	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.29 400	0.34 375	0.29 366

castereo	0.30 35	0.44 200	0.81 10	0.24 16	0.29 278	0.41 49	0.27 207	0.72 186	0.45 88	0.22 27	0.30 59	0.24 41	0.31 170	0.25 4	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.31 415	0.12 45	0.09 28

IGEV_Zeroshot_test	0.53 269	0.33 123	2.91 441	0.32 199	0.18 112	0.54 144	0.21 64	0.72 186	0.42 60	0.81 413	0.51 199	0.71 341	0.41 247	0.48 149	1.13 405	0.09 39	0.15 311	0.10 89	0.35 431	0.19 213	0.09 28

RAFT-Test	0.44 157	0.38 157	2.01 280	0.27 74	0.44 399	0.64 301	0.37 324	0.72 186	0.57 194	0.45 154	0.48 170	0.65 298	0.24 81	0.35 62	0.29 138	0.09 39	0.11 226	0.09 44	0.38 441	0.10 20	0.11 66

HH	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 400	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 347	0.48 170	0.87 395	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

HanStereo	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 400	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 347	0.48 170	0.87 395	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

CBFPSM	0.56 292	0.91 381	1.82 205	0.28 99	0.23 207	0.71 353	0.37 324	0.72 186	0.64 269	0.50 200	0.49 187	1.03 431	0.83 414	0.62 207	1.35 421	0.10 122	0.12 251	0.10 89	0.10 102	0.18 192	0.19 258

CrosDoStereo	0.94 430	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 506	0.72 186	0.60 216	0.70 383	1.40 453	0.53 235	1.49 468	1.78 378	3.09 476	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

DeepStereo_LL	0.94 430	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 506	0.72 186	0.60 216	0.70 383	1.40 453	0.53 235	1.49 468	1.78 378	3.09 476	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

MLCV	0.48 206	0.89 377	1.85 216	0.29 129	0.14 20	0.59 222	0.23 110	0.72 186	0.59 211	0.66 366	0.66 335	0.55 245	0.36 195	1.03 283	0.49 284	0.09 39	0.06 2	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.11 66

iRaft-Stereo_5w	0.54 274	1.01 419	2.08 296	0.27 74	0.21 165	0.49 96	0.28 223	0.73 197	0.58 204	0.40 119	0.61 292	0.62 284	0.46 298	1.78 378	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.10 102	0.39 411	0.12 99

test_3	0.44 157	0.20 9	1.70 133	0.36 284	0.32 314	0.47 81	0.30 254	0.73 197	0.49 118	0.50 200	0.30 59	0.45 187	0.22 60	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.10 180	0.11 151	0.35 431	0.29 335	0.28 360

IIG-Stereo	0.59 310	0.65 294	1.74 147	0.54 417	0.23 207	0.61 253	0.21 64	0.73 197	0.65 282	0.64 357	0.69 354	0.69 328	0.38 215	2.09 426	1.39 424	0.11 180	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.09 28

CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 208	1.08 25	0.31 171	0.17 81	0.19 1	0.21 64	0.73 197	0.50 128	0.21 20	0.24 24	0.55 245	0.22 60	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.12 45	0.09 28
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
AIO-test1	0.45 175	0.87 370	2.27 336	0.33 220	0.33 327	0.50 104	0.22 83	0.74 201	0.66 296	0.29 75	0.41 125	0.29 88	0.22 60	0.73 245	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.12 203	0.14 256	0.30 345	0.22 293

gcap-zeroshot	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.31 171	0.32 314	0.69 344	0.21 64	0.74 201	0.52 143	0.43 138	0.35 91	0.62 284	0.24 81	0.41 95	0.24 88	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.31 415	0.08 4	0.09 28

xx1	0.46 185	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 441	0.31 82	0.38 108	0.46 200	0.36 195	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

cc1	0.47 200	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 441	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.40 429

ffm	0.47 200	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 420	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 409

ff1	0.73 389	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 420	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 409

tt1	0.44 157	0.64 287	1.83 211	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	0.88 420	0.31 82	0.37 99	0.25 51	0.35 189	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.36 409

coex-ft	5.95 506	1.67 479	60.57 526	0.34 250	0.30 289	0.77 384	0.69 434	0.74 201	4.41 498	19.22 518	2.15 473	1.62 469	7.97 506	1.81 389	8.96 507	0.44 450	2.08 504	0.18 378	0.19 345	0.38 403	4.62 509

PSMNet-ADL	0.51 252	0.38 157	1.65 120	0.35 266	0.21 165	0.67 326	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.42 133	0.52 211	0.70 338	0.45 285	1.91 407	0.57 313	0.15 317	0.13 269	0.11 151	0.13 228	0.15 110	0.20 273

Anonymous3	0.42 141	0.35 141	2.09 297	0.33 220	0.24 220	0.72 359	0.31 267	0.74 201	0.55 180	0.35 95	0.40 121	0.33 108	0.29 154	0.44 113	0.28 124	0.18 362	0.18 356	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.17 222

UCFNet_RVC	0.48 206	0.82 356	1.85 216	0.30 145	0.27 262	0.64 301	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.48 182	0.53 221	0.63 287	0.41 247	0.88 270	0.38 219	0.15 317	0.10 180	0.17 358	0.17 315	0.18 192	0.15 181

ISRNet	0.47 200	0.44 200	1.55 106	0.37 305	0.31 306	0.49 96	0.19 29	0.75 212	0.66 296	0.63 347	0.71 368	0.67 314	0.39 229	0.58 193	0.44 260	0.23 406	0.16 328	0.21 398	0.20 355	0.21 241	0.25 338

rvit_105_1	0.44 157	0.54 243	1.46 86	0.36 284	0.24 220	0.51 113	0.45 367	0.75 212	0.74 361	0.45 154	0.44 142	0.44 178	0.36 195	0.62 207	0.38 219	0.20 384	0.18 356	0.18 378	0.22 369	0.18 192	0.18 242

GCST	0.72 380	1.10 430	2.15 313	1.11 479	0.59 440	0.62 273	0.19 29	0.75 212	0.53 162	0.56 271	0.63 309	0.47 208	0.31 170	1.11 292	0.33 189	0.75 472	0.45 456	0.84 471	0.64 478	0.69 460	0.54 450

test_for_model	0.64 337	1.60 474	1.82 205	1.23 483	1.02 478	0.53 137	0.23 110	0.75 212	0.50 128	0.57 282	0.29 50	0.25 51	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.76 473	0.31 432	0.08 8	0.07 20	1.68 493	0.50 449

PCWNet_CMD	0.46 185	0.45 208	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.57 346	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.18 192	0.14 148

TestStereo1	0.49 224	0.81 352	1.85 216	0.39 329	0.57 436	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

x	0.35 74	0.20 9	1.36 66	0.33 220	0.17 81	0.47 81	0.24 142	0.75 212	0.54 174	0.40 119	0.40 121	0.42 163	0.34 187	0.45 124	0.32 179	0.11 180	0.14 286	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

SA-5K	0.49 224	0.81 352	1.85 216	0.39 329	0.57 436	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

GANet-ADL	0.44 157	0.41 177	2.31 342	0.33 220	0.20 154	0.57 189	0.25 161	0.75 212	0.54 174	0.42 133	0.59 270	0.56 257	0.30 162	0.40 92	0.38 219	0.14 300	0.11 226	0.09 44	0.08 43	0.22 258	0.17 222

ICVP	0.46 185	0.29 93	2.41 361	0.33 220	0.22 188	0.59 222	0.55 399	0.75 212	0.50 128	0.44 144	0.60 285	0.49 221	0.35 189	0.53 178	0.37 212	0.16 337	0.16 328	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.15 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 185	0.49 224	1.65 120	0.38 320	0.29 278	0.58 206	0.22 83	0.75 212	0.62 249	0.47 164	0.49 187	0.48 219	0.36 195	1.12 295	0.37 212	0.15 317	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.17 166	0.17 222

MSMDNet	0.46 185	0.44 200	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.56 341	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.13 261	0.10 102	0.18 192	0.15 181

DN-CSS_ROB	0.48 206	1.23 450	1.99 277	0.39 329	0.22 188	0.56 171	0.19 29	0.75 212	0.61 231	0.45 154	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.70 240	0.32 179	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.36 389	0.12 99

ACVNet-DCA	0.42 141	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

1test111	0.44 157	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.96 274	0.30 156	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

qqq	0.38 94	0.21 14	1.34 64	0.28 99	0.15 35	0.45 60	0.26 182	0.76 225	0.52 143	0.39 117	0.41 125	0.46 200	0.36 195	0.96 274	0.30 156	0.11 180	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

CIPLG	0.56 292	1.19 446	2.46 372	0.80 458	0.31 306	0.61 253	0.57 408	0.76 225	0.57 194	0.56 271	0.63 309	0.41 150	0.30 162	0.45 124	0.40 238	0.11 180	0.20 378	0.13 261	0.13 228	0.35 385	0.19 258

IPLGR_C	0.58 303	1.25 453	2.72 415	0.80 458	0.31 306	0.60 232	0.61 418	0.76 225	0.58 204	0.56 271	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.43 106	0.40 238	0.11 180	0.22 393	0.13 261	0.15 279	0.35 385	0.19 258

ACRE	0.56 292	1.14 436	2.77 425	0.76 454	0.28 272	0.60 232	0.56 404	0.76 225	0.58 204	0.55 261	0.62 297	0.41 150	0.29 154	0.44 113	0.39 230	0.11 180	0.19 367	0.13 261	0.14 256	0.36 389	0.18 242

CFNet-RSSM	0.41 122	0.32 118	2.20 322	0.27 74	0.44 399	0.52 130	0.19 29	0.76 225	0.48 112	0.43 138	0.36 96	0.54 241	0.26 110	0.33 50	0.25 100	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.38 441	0.10 20	0.09 28

DSFCA	0.54 274	0.35 141	1.41 76	0.28 99	0.28 272	0.79 393	0.88 454	0.76 225	0.70 325	0.72 390	0.66 335	0.67 314	0.57 346	1.17 301	0.63 329	0.16 337	0.14 286	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.13 133

G-Net	0.99 435	0.64 287	2.76 423	0.57 429	0.67 452	2.03 486	0.72 441	0.76 225	0.67 305	1.14 449	2.56 483	1.30 459	1.02 439	1.48 337	1.74 441	0.25 419	0.24 402	0.24 414	0.26 389	0.37 397	0.31 383

PASM	0.72 380	0.68 304	1.91 247	0.47 388	0.44 399	0.60 232	0.51 385	0.76 225	0.80 400	0.77 404	0.67 338	0.87 395	0.61 365	2.40 449	0.67 339	0.32 439	0.35 440	0.36 443	0.41 449	0.45 434	0.39 425

MSKI-zero shot	0.46 185	0.38 157	2.47 376	0.27 74	0.43 398	0.56 171	0.20 46	0.77 235	0.43 69	0.60 321	0.51 199	0.44 178	0.17 12	0.68 229	0.21 47	0.09 39	0.29 426	0.09 44	0.32 421	0.14 93	0.10 48

DCANet-4	0.40 115	0.27 64	2.21 323	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.47 158	0.28 81	0.37 208	0.37 76	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

fff	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

ADStereo(finetuned)	0.45 175	0.77 335	2.12 305	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.76 405	0.37 76	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

RAFT+CT+SA	0.50 235	0.86 367	1.82 205	0.37 305	0.75 459	0.54 144	0.34 302	0.77 235	0.63 261	0.38 111	0.55 242	0.34 114	0.29 154	0.68 229	0.27 115	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.51 461	0.29 335	0.41 434

CFNet_pseudo	0.45 175	0.46 210	2.23 331	0.25 32	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.10 180	0.15 323	0.10 102	0.17 166	0.14 148

DCANet	0.42 141	0.77 335	1.95 263	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.41 247	0.36 69	0.39 230	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

csc	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

cscssc	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

psmorigin	1.36 465	0.60 262	13.80 513	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.33 298	0.77 235	0.61 231	0.96 436	0.88 406	1.17 452	0.73 398	4.00 496	0.86 375	0.19 376	0.22 393	0.17 358	0.18 326	0.24 286	0.29 366

FENet	0.44 157	0.30 103	2.42 363	0.32 199	0.17 81	0.58 206	0.22 83	0.77 235	0.59 211	0.47 164	0.42 129	0.55 245	0.38 215	0.49 159	0.47 274	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.16 205

DMCA	0.41 122	0.52 233	1.26 50	0.31 171	0.24 220	0.59 222	0.26 182	0.77 235	0.63 261	0.58 300	0.48 170	0.57 263	0.35 189	0.40 92	0.50 289	0.14 300	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.15 110	0.15 181

STTStereo	0.51 252	0.69 308	2.14 312	0.36 284	0.30 289	0.61 253	0.32 290	0.77 235	0.60 216	0.60 321	0.54 233	0.67 314	0.43 273	0.86 268	0.42 246	0.16 337	0.15 311	0.17 358	0.20 355	0.16 145	0.15 181

ccs_rob	0.45 175	0.46 210	2.22 327	0.26 59	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.09 143	0.16 341	0.10 102	0.17 166	0.14 148

RAFT-Stereo-weight	0.34 63	0.29 93	1.43 81	0.28 99	0.28 272	0.55 156	0.22 83	0.78 249	0.48 112	0.46 162	0.38 108	0.36 121	0.17 12	0.33 50	0.23 67	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.09 28

test_sample1	0.40 115	0.18 3	1.19 37	0.31 171	0.18 112	0.48 89	0.23 110	0.78 249	0.49 118	0.44 144	0.44 142	0.45 187	0.41 247	1.39 319	0.33 189	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.13 133

CAS++	0.31 43	0.33 123	1.43 81	0.25 32	0.17 81	0.31 16	0.20 46	0.78 249	0.41 52	0.30 78	0.30 59	0.21 20	0.16 7	0.33 50	0.18 7	0.15 317	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 157	0.28 85	2.59 398	0.64 443	0.56 433	0.57 189	0.20 46	0.78 249	0.52 143	0.40 119	0.39 116	0.45 187	0.21 51	0.27 8	0.22 59	0.09 39	0.10 180	0.08 8	0.29 400	0.12 45	0.10 48

mmm	0.38 94	0.21 14	1.18 35	0.35 266	0.17 81	0.49 96	0.26 182	0.78 249	0.52 143	0.50 200	0.57 261	0.41 150	0.37 208	0.71 242	0.31 168	0.11 180	0.13 269	0.14 296	0.13 228	0.15 110	0.14 148

Any-RAFT	0.38 94	0.25 45	1.89 237	0.27 74	0.17 81	0.68 338	0.21 64	0.78 249	0.53 162	0.43 138	0.43 131	0.54 241	0.30 162	0.41 95	0.20 34	0.10 122	0.12 251	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 28

gwcnet-sp	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

scenet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

RCA-Stereo	0.34 63	0.32 118	1.30 56	0.26 59	0.14 20	0.58 206	0.23 110	0.78 249	0.62 249	0.40 119	0.44 142	0.28 81	0.35 189	0.29 22	0.20 34	0.09 39	0.10 180	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.08 17

ssnet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

test_5	0.51 252	0.87 370	1.99 277	0.37 305	0.65 451	0.58 206	0.35 309	0.78 249	0.62 249	0.48 182	0.55 242	0.45 187	0.40 236	0.72 244	0.30 156	0.09 39	0.07 18	0.12 203	0.12 198	0.33 368	0.38 419

cf-r	0.53 269	0.81 352	2.15 313	0.33 220	0.28 272	0.60 232	0.28 223	0.78 249	0.64 269	0.51 213	0.60 285	0.75 357	0.40 236	1.32 314	0.43 255	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.12 198	0.15 110	0.14 148

GANet-RSSM	0.55 286	0.73 320	1.90 241	0.36 284	0.26 249	0.59 222	0.27 207	0.78 249	0.52 143	0.47 164	0.57 261	0.63 287	0.45 285	1.92 411	0.43 255	0.14 300	0.10 180	0.25 419	0.11 161	0.34 375	0.14 148

R-Stereo Train	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99

RAFT-Stereo	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 324	0.68 304	2.03 287	0.35 266	0.46 413	0.65 314	0.28 223	0.78 249	0.70 325	0.48 182	0.64 324	0.93 410	0.61 365	2.21 434	0.73 356	0.12 231	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.14 93	0.11 66

AIO-test2	0.49 224	1.15 440	1.96 272	0.42 353	0.37 366	0.50 104	0.23 110	0.79 265	0.70 325	0.33 92	0.53 221	0.27 72	0.22 60	0.67 226	0.29 138	0.73 470	0.08 77	0.13 261	0.17 315	0.17 166	0.18 242

anonymousdsp2	0.34 63	0.24 40	1.16 34	0.28 99	0.15 35	0.57 189	0.23 110	0.79 265	0.47 110	0.38 111	0.37 99	0.40 144	0.25 96	0.47 144	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.13 228	0.19 213	0.27 355

s12784h	0.36 80	0.28 85	1.58 110	0.23 8	0.11 1	0.62 273	0.24 142	0.79 265	0.64 269	0.44 144	0.52 211	0.28 81	0.26 110	0.50 165	0.24 88	0.11 180	0.06 2	0.09 44	0.06 9	0.16 145	0.06 1

test-1	0.44 157	0.48 221	1.69 129	0.30 145	0.27 262	0.50 104	0.28 223	0.80 268	0.43 69	0.40 119	0.54 233	0.41 150	0.24 81	0.31 35	1.16 409	0.09 39	0.20 378	0.10 89	0.17 315	0.11 34	0.26 348

GwcNet-RSSM	0.57 298	0.94 390	2.13 307	0.32 199	0.25 235	0.60 232	0.30 254	0.80 268	0.66 296	0.52 221	0.64 324	0.71 341	0.40 236	1.79 382	0.50 289	0.13 261	0.09 143	0.12 203	0.12 198	0.21 241	0.15 181

DeepPruner_ROB	0.50 235	0.70 311	1.94 260	0.29 129	0.26 249	0.63 290	0.31 267	0.80 268	0.48 112	0.61 328	0.55 242	0.66 305	0.38 215	0.98 276	0.40 238	0.19 376	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.23 271	0.17 222

DLCB_ROB	0.54 274	0.55 252	1.49 96	0.36 284	0.25 235	0.65 314	0.36 316	0.80 268	0.70 325	0.72 390	0.69 354	0.83 383	0.46 298	1.53 342	0.60 322	0.13 261	0.12 251	0.14 296	0.14 256	0.14 93	0.13 133

test_sample2	0.41 122	0.19 5	1.23 45	0.31 171	0.17 81	0.51 113	0.27 207	0.81 272	0.55 180	0.44 144	0.45 146	0.46 200	0.38 215	1.51 339	0.30 156	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.14 148

MyStereo06	0.54 274	0.41 177	2.68 409	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.81 272	0.44 73	0.84 420	0.52 211	0.78 366	0.58 350	0.48 149	1.10 401	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

iinet-f	0.57 298	0.93 388	2.27 336	0.31 171	0.25 235	0.83 405	0.33 298	0.81 272	0.65 282	0.54 244	0.63 309	0.73 346	0.67 383	0.73 245	0.67 339	0.13 261	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.43 425	0.16 205

MMNet	0.50 235	0.48 221	1.93 253	0.33 220	0.27 262	0.79 393	0.28 223	0.81 272	0.74 361	0.60 321	0.56 253	0.59 272	0.55 337	0.79 261	0.59 320	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.14 148

acv_ft	0.48 206	0.44 200	1.76 158	0.32 199	0.41 391	0.63 290	0.28 223	0.81 272	0.68 307	0.61 328	0.59 270	0.69 328	0.45 285	0.44 113	0.63 329	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.41 419	0.10 48

AANet_RVC	0.68 360	1.00 415	2.09 297	0.33 220	0.25 235	0.58 206	0.32 290	0.81 272	0.80 400	0.61 328	0.94 416	0.80 374	0.41 247	2.46 455	1.02 395	0.36 446	0.14 286	0.10 89	0.09 68	0.23 271	0.22 293

StereoDRNet-Refined	0.50 235	0.41 177	1.50 99	0.33 220	0.21 165	0.68 338	0.26 182	0.81 272	0.68 307	0.67 370	0.68 346	0.73 346	0.42 263	1.10 289	0.59 320	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.14 256	0.25 297	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 224	0.41 177	2.72 415	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.82 279	0.77 387	0.52 221	0.37 99	0.51 227	0.42 263	0.52 172	0.38 219	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

UNet	0.54 274	0.44 200	2.83 431	0.31 171	0.33 327	0.74 367	0.27 207	0.82 279	0.61 231	0.53 231	0.54 233	0.72 343	0.54 332	0.78 260	0.56 310	0.11 180	0.09 143	0.13 261	0.11 161	0.14 93	0.12 99

ac_64	0.55 286	0.46 210	1.92 250	0.36 284	0.34 335	0.63 290	0.31 267	0.82 279	0.61 231	0.55 261	0.51 199	0.89 401	0.48 311	1.83 390	0.55 303	0.14 300	0.11 226	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.12 99

TDLM	0.67 353	0.92 382	1.76 158	0.37 305	0.24 220	0.66 320	0.56 404	0.82 279	0.74 361	1.16 450	0.62 297	0.61 280	0.48 311	2.70 472	0.50 289	0.20 384	0.11 226	0.35 441	0.14 256	0.32 360	0.16 205

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 286	0.92 382	2.36 354	0.38 320	0.37 366	0.60 232	0.28 223	0.82 279	0.62 249	0.62 339	0.55 242	0.72 343	0.45 285	1.00 279	0.43 255	0.15 317	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.15 110	0.16 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 252	0.76 326	2.59 398	0.41 345	0.17 81	0.64 301	0.27 207	0.82 279	0.70 325	0.57 282	0.64 324	0.43 167	0.36 195	0.70 240	0.52 294	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.21 241	0.13 133

DispNO	0.67 353	0.98 409	2.58 396	0.31 171	0.27 262	0.59 222	0.29 246	0.83 285	0.68 307	0.53 231	0.79 390	0.83 383	0.47 303	2.46 455	0.68 342	0.12 231	0.10 180	0.19 384	0.31 415	0.16 145	0.17 222

MyStereo04	0.48 206	0.40 171	2.65 406	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.83 285	0.75 374	0.47 164	0.36 96	0.53 235	0.42 263	0.53 178	0.39 230	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

SQANet	0.80 409	1.58 473	2.53 386	0.76 454	0.83 464	0.76 376	0.36 316	0.83 285	0.64 269	0.63 347	0.69 354	0.73 346	0.51 322	1.21 303	0.53 298	0.77 474	0.29 426	0.59 462	0.29 400	0.86 471	0.61 458

DAS	0.56 292	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 418	0.68 346	0.56 257	0.48 311	2.40 449	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

SepStereo	0.52 263	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 418	0.68 346	0.56 257	0.48 311	1.56 345	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

TransformOpticalFlow	0.64 337	0.56 254	2.66 407	0.44 364	0.26 249	0.62 273	0.28 223	0.83 285	0.71 335	0.76 400	0.74 378	0.91 405	0.85 418	1.83 390	0.81 370	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.11 34	0.12 99

111	0.48 206	1.09 429	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.59 222	0.26 182	0.83 285	0.78 392	0.48 182	0.52 211	0.56 257	0.38 215	0.49 159	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.23 271	0.35 401

UPFNet	0.46 185	0.28 85	1.73 143	0.33 220	0.32 314	0.65 314	0.38 330	0.83 285	0.59 211	0.57 282	0.52 211	0.61 280	0.40 236	0.75 249	0.52 294	0.13 261	0.12 251	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.11 66

HGLStereo	0.54 274	0.69 308	2.00 279	0.35 266	0.40 384	0.66 320	0.30 254	0.83 285	0.62 249	0.57 282	0.69 354	0.69 328	0.54 332	1.07 286	0.55 303	0.13 261	0.13 269	0.13 261	0.11 161	0.19 213	0.17 222

HITNet	0.46 185	0.92 382	2.09 297	0.33 220	0.14 20	0.55 156	0.22 83	0.83 285	0.56 190	0.51 213	0.49 187	0.48 219	0.37 208	0.48 149	0.54 302	0.09 39	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.09 28
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
PSMNet-RUCA	0.58 303	0.82 356	1.89 237	0.59 435	0.56 433	0.64 301	0.36 316	0.84 295	0.69 316	0.51 213	0.68 346	0.53 235	0.43 273	0.56 189	0.43 255	0.34 443	0.18 356	0.44 454	0.29 400	0.48 437	0.30 375

PAM_32	0.70 368	0.35 141	2.73 420	0.54 417	0.61 447	1.07 444	0.43 352	0.84 295	0.49 118	0.90 428	0.91 409	1.23 453	0.77 408	0.65 222	1.10 401	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.49 458	0.15 110	0.38 419

PSMNet-RSSM	0.53 269	0.82 356	1.78 172	0.31 171	0.25 235	0.58 206	0.28 223	0.84 295	0.60 216	0.50 200	0.61 292	0.67 314	0.43 273	1.68 364	0.42 246	0.15 317	0.10 180	0.14 296	0.16 298	0.15 110	0.13 133

CVANet_RVC	0.65 345	0.80 347	2.13 307	0.36 284	0.26 249	0.62 273	0.42 345	0.84 295	0.72 343	0.69 379	0.68 346	0.68 321	0.52 327	2.64 467	0.42 246	0.19 376	0.12 251	0.22 401	0.17 315	0.37 397	0.15 181

DISCO	0.57 298	0.34 134	1.87 229	0.45 378	0.34 335	0.84 407	0.35 309	0.84 295	0.78 392	0.59 313	0.63 309	1.06 438	0.53 329	1.10 289	0.82 371	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.22 258	0.18 242

NCCL2	0.65 345	0.94 390	1.96 272	0.43 357	0.30 289	0.71 353	0.68 432	0.84 295	0.65 282	0.70 383	0.60 285	0.86 393	0.54 332	1.56 345	0.57 313	0.20 384	0.16 328	0.67 466	0.25 382	0.22 258	0.24 329

PAM	0.70 368	0.35 141	2.72 415	0.56 426	0.62 449	1.08 446	0.53 392	0.85 301	0.44 73	0.93 432	0.92 411	1.24 454	0.68 386	0.64 212	1.01 393	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.48 456	0.14 93	0.38 419

CFNet_ucs	0.48 206	0.50 230	2.32 343	0.26 59	0.22 188	0.57 189	0.22 83	0.85 301	0.65 282	0.53 231	0.64 324	0.68 321	0.44 281	0.54 182	0.31 168	0.13 261	0.12 251	0.16 341	0.11 161	0.19 213	0.17 222

testlalala_base	0.46 185	0.30 103	1.82 205	0.34 250	0.27 262	0.55 156	0.21 64	0.85 301	0.32 6	0.32 90	0.39 116	0.31 94	0.23 73	0.30 28	0.28 124	0.95 479	0.30 430	0.09 44	0.21 361	1.03 474	0.18 242

DDUNet	0.77 401	1.12 432	1.88 230	0.76 454	0.69 455	0.84 407	0.43 352	0.85 301	0.65 282	0.67 370	0.75 381	0.91 405	0.52 327	1.03 283	0.57 313	0.54 458	0.37 444	0.95 478	0.52 463	0.71 462	0.57 454

delet	0.52 263	0.54 243	1.62 118	0.31 171	0.35 347	0.74 367	0.46 370	0.85 301	0.74 361	0.55 261	0.60 285	0.67 314	0.50 320	1.12 295	0.57 313	0.11 180	0.11 226	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.12 99

EDNetEfficientorigin	8.18 508	0.98 409	145.96 528	0.51 404	0.89 468	0.72 359	0.48 381	0.85 301	1.56 476	2.12 482	1.49 456	1.29 456	1.31 456	1.83 390	2.13 457	0.13 261	0.12 251	0.17 358	0.18 326	0.39 411	0.45 439

EDNetEfficient	1.27 459	0.70 311	4.05 489	0.64 443	0.98 473	0.94 426	1.40 487	0.85 301	1.75 481	2.34 491	1.33 451	1.05 436	2.21 485	1.58 351	4.15 492	0.15 317	0.19 367	0.14 296	0.27 394	0.38 403	0.32 388

hitnet-ft	0.67 353	0.80 347	1.90 241	0.28 99	0.22 188	0.69 344	0.36 316	0.85 301	0.65 282	0.56 271	0.84 397	1.03 431	0.95 435	2.32 440	0.55 303	0.23 406	0.14 286	0.41 451	0.13 228	0.24 286	0.17 222

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 401	1.04 424	2.06 289	0.94 469	0.35 347	0.89 420	0.40 336	0.85 301	0.63 261	0.55 261	0.63 309	0.75 357	0.38 215	2.38 445	0.48 279	1.10 485	0.31 432	0.36 443	0.21 361	0.53 448	0.55 453

BEATNet_4x	0.47 200	0.73 320	1.91 247	0.33 220	0.15 35	0.56 171	0.25 161	0.85 301	0.58 204	0.54 244	0.51 199	0.57 263	0.42 263	0.57 190	0.61 325	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.20 228	0.16 205

AE-Stereo	0.42 141	0.29 93	1.65 120	0.43 357	0.47 415	0.56 171	0.23 110	0.86 311	0.46 95	0.31 82	0.41 125	0.43 167	0.24 81	0.34 57	0.24 88	0.09 39	0.48 464	0.11 151	0.45 454	0.22 258	0.19 258

Wz-Net-LNSev	0.59 310	0.96 398	2.47 376	0.34 250	0.37 366	0.79 393	0.44 361	0.86 311	0.77 387	0.61 328	0.67 338	0.79 371	0.56 341	0.64 212	0.62 327	0.15 317	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.19 258

CSP-Net	0.50 235	0.39 166	1.25 48	0.29 129	0.23 207	0.77 384	0.35 309	0.86 311	0.57 194	0.59 313	0.59 270	0.65 298	0.40 236	1.77 377	0.44 260	0.16 337	0.11 226	0.10 89	0.10 102	0.20 228	0.14 148

SACVNet	0.60 316	0.74 323	1.90 241	0.37 305	0.28 272	0.64 301	0.37 324	0.86 311	0.61 231	0.65 364	0.62 297	0.69 328	0.44 281	2.08 424	0.42 246	0.18 362	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.38 403	0.24 329

GwcNet	0.69 364	0.71 313	3.12 458	0.36 284	0.45 407	0.81 400	0.44 361	0.86 311	0.84 411	0.60 321	0.74 378	0.82 381	0.49 317	1.65 360	0.66 336	0.16 337	0.15 311	0.15 323	0.15 279	0.31 353	0.24 329

FADNet-RVC-Resample	0.67 353	1.16 445	3.16 461	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.38 330	0.86 311	0.63 261	0.51 213	0.50 195	0.57 263	0.45 285	1.57 347	0.49 284	0.24 414	0.32 438	0.23 408	0.19 345	0.27 325	0.62 459

FADNet-RVC	0.61 324	1.26 455	2.12 305	0.33 220	0.26 249	0.59 222	0.29 246	0.86 311	0.62 249	0.45 154	0.50 195	0.62 284	0.46 298	1.73 371	0.55 303	0.17 351	0.20 378	0.17 358	0.18 326	0.59 452	0.28 360

PA-Net	0.84 418	1.00 415	3.49 477	0.63 442	0.40 384	0.70 351	0.52 388	0.86 311	0.84 411	0.52 221	0.59 270	0.70 338	0.54 332	2.35 441	2.23 460	0.17 351	0.27 423	0.19 384	0.28 397	0.22 258	0.36 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 349	1.01 419	2.33 346	0.38 320	0.31 306	0.72 359	0.55 399	0.86 311	0.69 316	0.54 244	0.60 285	0.75 357	0.47 303	2.00 418	0.82 371	0.17 351	0.13 269	0.19 384	0.19 345	0.24 286	0.27 355

MyStereo8	0.54 274	0.80 347	2.76 423	0.32 199	0.33 327	0.71 353	0.20 46	0.87 320	0.57 194	0.51 213	0.59 270	0.50 224	0.33 179	0.68 229	0.55 303	0.10 122	0.29 426	0.10 89	0.13 228	0.21 241	0.34 399

GwcNet-ADL	0.50 235	0.74 323	2.90 440	0.31 171	0.20 154	0.58 206	0.29 246	0.87 320	0.64 269	0.47 164	0.47 158	0.56 257	0.33 179	0.46 133	0.46 265	0.13 261	0.12 251	0.09 44	0.09 68	0.14 93	0.21 282

ADCRef	0.80 409	0.96 398	2.29 340	0.37 305	0.35 347	0.96 428	0.51 385	0.87 320	0.75 374	0.88 424	0.83 394	0.61 280	1.36 461	1.02 281	3.27 481	0.13 261	0.11 226	0.17 358	0.19 345	0.25 297	0.21 282

ADCPNet	0.99 435	0.99 413	3.93 487	0.37 305	0.68 454	1.36 458	0.62 422	0.87 320	0.76 383	0.78 406	0.81 391	1.08 440	1.18 450	1.14 298	2.49 467	0.21 390	0.69 481	0.21 398	0.95 491	0.29 335	0.37 416

GANet	0.75 394	0.84 362	2.01 280	0.40 338	0.25 235	0.74 367	0.66 426	0.87 320	0.73 357	0.71 387	1.07 436	0.84 386	0.59 353	2.71 474	1.15 408	0.17 351	0.16 328	0.44 454	0.16 298	0.31 353	0.20 273

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 298	0.87 370	2.11 302	0.32 199	0.30 289	0.84 407	0.40 336	0.88 325	0.72 343	0.65 364	0.73 375	0.66 305	0.57 346	0.93 271	0.71 349	0.13 261	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.14 148

raft_robust	0.55 286	0.84 362	1.73 143	0.28 99	0.54 428	0.53 137	0.25 161	0.88 325	0.75 374	0.48 182	0.46 153	0.76 361	0.75 404	1.46 329	0.27 115	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.30 409	0.26 316	0.16 205

GES	0.44 157	0.28 85	1.88 230	0.30 145	0.18 112	0.61 253	0.30 254	0.88 325	0.46 95	0.47 164	0.52 211	0.39 136	0.42 263	0.58 193	0.67 339	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.15 110	0.17 222

FADNet	0.64 337	1.22 449	2.06 289	0.32 199	0.30 289	0.66 320	0.29 246	0.88 325	0.72 343	0.44 144	0.48 170	0.66 305	0.57 346	1.84 395	0.45 264	0.46 454	0.20 378	0.17 358	0.19 345	0.59 452	0.24 329

SuperB	1.15 449	1.14 436	5.43 500	0.36 284	0.26 249	0.81 400	0.89 455	0.88 325	1.17 457	0.67 370	0.68 346	0.63 287	1.39 464	1.74 373	3.37 484	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	2.80 503	0.25 338

CFNet	0.58 303	0.96 398	1.78 172	0.33 220	0.25 235	0.63 290	0.22 83	0.88 325	0.75 374	0.46 162	0.59 270	0.58 270	0.40 236	2.29 438	0.48 279	0.12 231	0.09 143	0.15 323	0.14 256	0.30 345	0.15 181

ADLNet2	0.68 360	0.84 362	3.19 465	0.33 220	0.36 355	0.64 301	0.37 324	0.89 331	0.79 397	0.54 244	0.65 333	0.93 410	0.48 311	2.07 423	0.56 310	0.13 261	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.33 368	0.18 242

XX-Stereo	0.55 286	0.54 243	3.50 478	0.48 396	0.39 375	0.54 144	0.17 16	0.89 331	0.40 47	0.44 144	0.65 333	0.85 389	0.19 34	0.77 256	0.21 47	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.32 421	0.17 166	0.14 148

RP	0.67 353	0.82 356	1.94 260	0.43 357	0.44 399	0.65 314	0.45 367	0.89 331	0.82 406	0.66 366	0.92 411	0.99 424	0.76 405	1.55 344	0.66 336	0.25 419	0.18 356	0.23 408	0.20 355	0.31 353	0.22 293

ADCP+	0.94 430	1.12 432	3.14 459	0.34 250	0.39 375	1.06 439	0.79 447	0.89 331	0.80 400	0.66 366	0.67 338	0.85 389	1.55 471	0.93 271	4.55 496	0.13 261	0.11 226	0.16 341	0.15 279	0.26 316	0.25 338

DANet	0.80 409	0.65 294	2.21 323	1.19 482	0.48 417	0.74 367	1.25 479	0.89 331	1.53 474	0.89 426	0.71 368	0.96 417	0.56 341	1.83 390	0.96 381	0.18 362	0.16 328	0.19 384	0.16 298	0.26 316	0.29 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 324	0.72 317	1.66 124	0.37 305	0.27 262	0.67 326	0.47 378	0.89 331	0.71 335	0.78 406	0.70 364	0.81 377	0.53 329	1.70 367	0.76 360	0.21 390	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.20 228	0.21 282

SMFormer	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.15 110	0.16 205

tta	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.11 66

qqq1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

fff1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

CRFU-Net	0.56 292	0.38 157	1.86 224	0.46 383	0.26 249	0.82 403	0.36 316	0.90 337	0.49 118	0.62 339	0.59 270	0.78 366	1.35 460	1.00 279	0.48 279	0.15 317	0.14 286	0.17 358	0.10 102	0.19 213	0.14 148

psmg	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.27 74	0.21 165	0.75 373	0.36 316	0.90 337	0.61 231	0.59 313	0.59 270	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.13 73	0.11 66

UDG	0.77 401	1.23 450	2.15 313	0.67 448	0.59 440	0.78 389	0.38 330	0.90 337	0.70 325	0.61 328	0.69 354	1.01 427	0.67 383	1.02 281	0.73 356	0.45 452	0.34 439	0.87 472	0.51 461	0.67 459	0.46 441

ADLNet	0.60 316	0.71 313	1.95 263	0.35 266	0.34 335	0.67 326	0.34 302	0.90 337	0.74 361	0.68 377	0.62 297	0.80 374	0.45 285	1.78 378	0.64 333	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.29 335	0.21 282

ARAFT	0.60 316	1.23 450	3.10 455	0.28 99	0.16 55	0.64 301	0.36 316	0.90 337	0.67 305	0.61 328	0.49 187	0.55 245	0.31 170	1.24 310	0.32 179	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.37 397	0.21 282

psm_up	0.57 298	0.61 266	1.83 211	0.35 266	0.30 289	0.64 301	0.37 324	0.90 337	0.68 307	0.59 313	0.55 242	0.68 321	0.54 332	1.91 407	0.46 265	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.23 271	0.13 133

UGAM-zero	0.63 333	0.39 166	2.49 379	0.30 145	0.49 418	0.67 326	0.19 29	0.91 347	0.45 88	0.77 404	0.45 146	1.16 451	0.82 413	2.05 421	0.29 138	0.09 39	0.15 311	0.09 44	0.44 453	0.11 34	0.22 293

GASNet	0.73 389	1.47 470	3.04 450	0.47 388	0.33 327	0.57 189	0.34 302	0.91 347	0.75 374	0.58 300	0.58 267	0.74 352	0.55 337	2.03 419	0.65 335	0.21 390	0.15 311	0.19 384	0.17 315	0.51 444	0.28 360

SA	0.50 235	0.75 325	1.95 263	0.31 171	0.61 447	0.57 189	0.31 267	0.91 347	0.73 357	0.42 133	0.62 297	0.38 130	0.47 303	0.68 229	0.29 138	0.09 39	0.09 143	0.13 261	0.32 421	0.30 345	0.10 48

APVNet	0.70 368	0.67 302	2.71 413	0.38 320	0.36 355	0.85 411	0.43 352	0.91 347	0.68 307	0.55 261	0.69 354	0.75 357	0.55 337	2.31 439	0.78 364	0.17 351	0.17 346	0.24 414	0.19 345	0.33 368	0.23 317

AnyNet_C32	1.00 438	1.33 464	2.53 386	0.49 398	0.54 428	1.15 452	1.14 474	0.91 347	0.89 424	1.11 446	0.95 418	0.87 395	0.93 429	1.50 338	4.07 491	0.21 390	0.20 378	0.25 419	0.24 375	0.38 403	0.33 395

NVstereo2D	0.58 303	0.40 171	2.03 287	0.35 266	0.35 347	0.69 344	0.39 334	0.91 347	0.80 400	0.47 164	0.53 221	0.67 314	0.46 298	1.99 417	0.48 279	0.19 376	0.11 226	0.17 358	0.13 228	0.25 297	0.25 338

LSM	3.31 499	1.11 431	5.29 499	9.40 512	30.65 522	0.84 407	1.12 473	0.91 347	1.22 460	1.36 466	2.19 474	0.93 410	0.83 414	1.66 361	0.90 377	0.21 390	0.31 432	0.24 414	0.28 397	0.39 411	6.33 510

iResNetv2_ROB	0.59 310	1.43 468	2.96 443	0.40 338	0.22 188	0.58 206	0.28 223	0.91 347	0.73 357	0.57 282	0.63 309	0.60 278	0.41 247	0.74 248	0.35 204	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.07 20	0.43 425	0.17 222

MSMD_ROB	1.34 463	0.96 398	2.38 356	0.39 329	0.32 314	1.96 482	0.62 422	0.91 347	1.43 470	2.94 499	2.60 484	4.77 499	1.95 481	2.43 453	1.33 420	0.29 433	0.26 417	0.32 438	0.32 421	0.30 345	0.30 375

test_sample5	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.53 231	0.59 270	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

test_sample3	0.50 235	0.41 177	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.57 189	0.25 161	0.92 356	0.64 269	0.52 221	0.49 187	0.47 208	0.35 189	1.79 382	0.37 212	0.13 261	0.10 180	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.16 205

DualNet	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.54 244	0.62 297	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

Wz-Net-MNSev	0.65 345	0.97 406	2.19 321	0.36 284	0.33 327	0.90 421	0.60 414	0.92 356	0.81 405	0.75 397	0.72 373	0.73 346	0.65 376	1.39 319	0.71 349	0.16 337	0.13 269	0.14 296	0.14 256	0.24 286	0.18 242

FINET	0.65 345	0.95 396	3.06 452	0.35 266	0.40 384	0.58 206	0.48 381	0.92 356	1.10 452	0.57 282	0.68 346	0.47 208	0.44 281	1.15 300	0.60 322	0.23 406	0.21 387	0.17 358	0.15 279	0.26 316	0.25 338

DIP-Stereo	0.37 86	0.34 134	1.50 99	0.27 74	0.18 112	0.63 290	0.17 16	0.92 356	0.53 162	0.49 193	0.48 170	0.30 92	0.30 162	0.39 87	0.30 156	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.12 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 435	0.79 345	2.43 367	0.39 329	0.32 314	1.50 464	1.90 494	0.92 356	0.97 435	1.26 463	1.27 445	1.00 426	1.42 466	1.14 298	3.31 482	0.17 351	0.14 286	0.22 401	0.21 361	0.30 345	0.22 293

AdaStereo	0.44 157	0.38 157	1.79 192	0.34 250	0.20 154	0.57 189	0.28 223	0.92 356	0.69 316	0.52 221	0.55 242	0.61 280	0.33 179	0.48 149	0.39 230	0.17 351	0.08 77	0.17 358	0.11 161	0.18 192	0.12 99
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.
DualNet (step1)	0.59 310	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.61 462	0.14 286	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

test_sample9	0.94 430	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.91 407	2.55 468	0.61 462	4.16 507	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

test_sample7	0.47 200	0.33 123	1.49 96	0.34 250	0.20 154	0.51 113	0.30 254	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.17 351	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.18 242

test_sample4	0.50 235	0.42 184	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.56 171	0.26 182	0.93 364	0.65 282	0.54 244	0.54 233	0.45 187	0.36 195	1.79 382	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

LL-Strereo	0.72 380	1.29 457	2.49 379	0.36 284	0.45 407	0.55 156	0.32 290	0.93 364	0.71 335	0.67 370	0.58 267	0.85 389	0.79 409	2.67 471	0.46 265	0.10 122	0.18 356	0.14 296	0.12 198	0.40 416	0.42 435

edge stereo	0.81 414	0.73 320	3.30 471	0.37 305	1.21 486	0.62 273	0.39 334	0.93 364	0.79 397	0.80 408	0.88 406	1.14 448	0.71 392	2.18 432	0.71 349	0.21 390	0.20 378	0.26 422	0.18 326	0.38 403	0.26 348

NOSS_ROB	0.64 337	0.65 294	1.62 118	0.46 383	0.25 235	0.67 326	0.30 254	0.93 364	0.77 387	0.59 313	0.57 261	0.77 363	0.38 215	2.78 476	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.28 426	0.26 389	0.27 325	0.39 425

WCMA_ROB	1.12 445	0.83 360	2.66 407	0.58 431	0.34 335	1.17 454	0.71 438	0.93 364	0.94 431	1.74 478	2.63 486	3.09 486	1.71 477	1.70 367	1.84 445	0.26 423	0.21 387	0.20 392	0.21 361	0.28 331	0.43 436

ITSA-stereo	0.48 206	0.33 123	1.20 41	0.33 220	0.18 112	0.60 232	0.29 246	0.94 372	0.80 400	0.50 200	0.49 187	0.53 235	0.59 353	1.25 311	0.64 333	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.23 317

test_sample6	0.52 263	0.44 200	1.81 199	0.33 220	0.18 112	0.55 156	0.27 207	0.94 372	0.66 296	0.54 244	0.62 297	0.47 208	0.36 195	1.97 413	0.38 219	0.14 300	0.10 180	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.16 205

ssnet_v2	0.55 286	0.60 262	1.86 224	0.32 199	0.22 188	0.72 359	0.44 361	0.94 372	0.74 361	0.63 347	0.54 233	0.81 377	0.47 303	0.77 256	0.70 346	0.16 337	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.30 345	0.30 375

Sa-1000	0.51 252	0.72 317	1.90 241	0.31 171	0.60 445	0.60 232	0.31 267	0.94 372	0.71 335	0.52 221	0.83 394	0.42 163	0.33 179	0.68 229	0.28 124	0.10 122	0.09 143	0.13 261	0.29 400	0.29 335	0.10 48

S-Stereo	0.80 409	0.69 308	3.89 484	0.39 329	0.37 366	0.69 344	0.70 437	0.94 372	0.98 438	0.62 339	0.91 409	0.83 383	0.60 356	2.37 442	0.66 336	0.18 362	0.21 387	0.17 358	0.18 326	0.30 345	0.35 401

RGC	0.71 377	0.97 406	2.18 320	0.44 364	0.44 399	0.73 364	0.40 336	0.94 372	0.71 335	0.71 387	1.04 434	1.01 427	0.71 392	1.74 373	0.70 346	0.23 406	0.18 356	0.28 426	0.26 389	0.29 335	0.27 355

stereogan	0.69 364	0.51 232	2.44 369	0.39 329	0.39 375	1.01 435	0.41 342	0.94 372	0.92 430	0.73 394	0.85 401	1.15 449	0.69 388	1.57 347	0.53 298	0.19 376	0.18 356	0.20 392	0.16 298	0.36 389	0.24 329

ADCMid	0.96 434	1.32 462	2.74 421	0.38 320	0.35 347	0.99 431	0.58 410	0.94 372	0.86 414	1.23 459	1.01 427	1.01 427	1.00 437	1.05 285	3.97 489	0.21 390	0.19 367	0.42 452	0.32 421	0.40 416	0.29 366

RYNet	0.70 368	0.56 254	2.25 333	0.35 266	0.41 391	0.86 413	0.43 352	0.94 372	0.82 406	0.62 339	0.53 221	0.91 405	0.60 356	2.70 472	1.00 389	0.14 300	0.11 226	0.16 341	0.14 256	0.25 297	0.27 355

HSM	0.62 329	0.76 326	1.72 140	0.30 145	0.29 278	0.64 301	0.28 223	0.94 372	0.62 249	0.58 300	0.57 261	1.40 462	0.64 374	2.59 465	0.42 246	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.14 93	0.11 66

StereoDRNet	0.64 337	0.88 374	2.35 351	0.41 345	0.45 407	0.73 364	0.47 378	0.94 372	0.74 361	0.75 397	0.54 233	0.74 352	0.47 303	1.70 367	0.72 353	0.15 317	0.14 286	0.15 323	0.14 256	0.20 228	0.19 258

LALA_ROB	0.60 316	0.76 326	1.69 129	0.36 284	0.29 278	0.79 393	0.55 399	0.94 372	0.77 387	0.81 413	0.67 338	0.94 414	0.49 317	0.99 277	0.73 356	0.21 390	0.15 311	0.20 392	0.18 326	0.23 271	0.21 282

SGM-Forest	1.04 442	0.42 184	3.59 480	0.41 345	0.32 314	1.05 438	1.32 482	0.94 372	0.83 409	1.16 450	2.23 477	1.03 431	1.39 464	2.49 458	2.35 464	0.21 390	0.21 387	0.20 392	0.19 345	0.23 271	0.32 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 445	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.95 385	0.61 231	1.18 457	0.56 253	2.53 481	1.31 456	1.91 407	2.55 468	0.61 462	4.16 507	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

anonymity	0.80 409	0.66 301	1.29 53	0.59 435	0.75 459	0.67 326	0.52 388	0.95 385	0.71 335	0.94 433	0.70 364	0.67 314	0.87 422	0.71 242	1.35 421	0.64 465	0.62 472	0.58 460	1.44 500	0.60 455	0.65 462

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 440	1.67 479	2.32 343	0.47 388	0.39 375	1.47 461	0.95 458	0.95 385	0.91 427	0.84 420	0.94 416	1.05 436	0.60 356	2.95 481	0.72 353	0.41 448	0.72 485	0.32 438	0.55 464	0.74 463	1.22 492

FADNet_RVC	0.81 414	1.14 436	2.42 363	0.30 145	0.24 220	0.71 353	0.24 142	0.95 385	0.61 231	0.44 144	0.56 253	0.59 272	0.42 263	1.52 341	0.68 342	0.94 478	0.96 493	0.28 426	1.00 493	0.90 472	1.36 495

iResNet_ROB	0.50 235	1.15 440	1.73 143	0.31 171	0.21 165	0.58 206	0.22 83	0.95 385	0.82 406	0.58 300	0.62 297	0.57 263	0.39 229	0.84 265	0.40 238	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.06 9	0.21 241	0.13 133

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 368	0.65 294	3.45 476	0.50 400	0.60 445	0.75 373	0.23 110	0.96 390	0.60 216	0.76 400	1.30 448	0.81 377	0.60 356	0.57 190	0.82 371	0.10 122	0.16 328	0.11 151	0.43 452	0.31 353	0.22 293

AASNet	0.56 292	1.03 423	2.34 348	0.37 305	0.33 327	0.65 314	0.29 246	0.96 390	0.73 357	0.54 244	0.60 285	0.55 245	0.38 215	0.59 199	0.58 318	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.43 425	0.24 329

STrans-v2	0.67 353	0.56 254	2.64 404	0.27 74	0.23 207	0.57 189	0.33 298	0.96 390	0.69 316	0.92 430	0.85 401	0.89 401	0.93 429	1.83 390	1.21 413	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.12 99

SFCPSM	0.46 185	0.24 40	2.35 351	0.27 74	0.27 262	0.70 351	0.32 290	0.96 390	0.63 261	0.49 193	0.52 211	0.43 167	0.36 195	0.52 172	0.43 255	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.16 145	0.12 99

RTSC	0.72 380	1.00 415	2.22 327	0.40 338	0.29 278	0.82 403	0.31 267	0.96 390	1.10 452	0.92 430	0.81 391	0.78 366	0.58 350	1.23 307	1.55 433	0.18 362	0.17 346	0.14 296	0.17 315	0.43 425	0.30 375

CBMV_ROB	0.76 397	0.42 184	2.68 409	0.33 220	0.22 188	0.74 367	0.47 378	0.96 390	0.76 383	1.04 442	0.96 419	0.88 399	0.93 429	2.06 422	1.19 410	0.22 403	0.24 402	0.27 423	0.25 382	0.25 297	0.28 360

DispFullNet	1.67 479	2.10 499	5.22 497	1.53 490	8.90 506	0.86 413	0.31 267	0.96 390	0.96 434	1.37 469	1.01 427	1.13 447	1.98 482	1.51 339	0.91 378	0.54 458	0.31 432	1.18 484	0.63 477	1.13 477	0.80 471

pmcnn	1.32 461	1.05 425	2.77 425	0.74 453	1.43 489	0.72 359	0.56 404	0.96 390	0.91 427	0.99 437	2.92 492	6.01 504	0.70 390	2.38 445	3.32 483	0.13 261	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.34 375	0.22 293

pcwnet_v2	0.64 337	0.49 224	4.41 493	0.32 199	0.27 262	0.60 232	0.25 161	0.97 398	0.88 420	0.59 313	0.70 364	0.63 287	0.55 337	0.66 225	0.37 212	0.17 351	0.15 311	0.15 323	0.14 256	0.21 241	0.23 317

DGSMNet	2.89 495	0.63 283	3.18 464	3.43 507	4.17 505	2.57 496	6.98 509	0.97 398	0.83 409	0.56 271	1.86 466	0.79 371	0.62 370	1.64 359	1.39 424	4.61 506	5.01 509	5.17 510	4.71 509	4.44 509	4.19 508

FAT-Stereo	0.70 368	0.54 243	2.88 434	0.36 284	0.29 278	0.62 273	0.54 396	0.97 398	0.87 417	0.76 400	0.92 411	0.94 414	0.80 410	1.84 395	0.57 313	0.18 362	0.19 367	0.17 358	0.16 298	0.22 258	0.25 338

GANetREF_RVC	0.75 394	1.15 440	2.46 372	0.47 388	0.26 249	0.83 405	0.61 418	0.97 398	0.89 424	0.62 339	0.61 292	0.72 343	0.59 353	2.42 451	0.55 303	0.32 439	0.25 415	0.36 443	0.24 375	0.39 411	0.31 383
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 324	0.61 266	3.35 475	0.33 220	0.58 438	0.66 320	0.20 46	0.98 402	0.55 180	0.73 394	0.52 211	0.99 424	0.65 376	0.58 193	0.29 138	0.10 122	0.16 328	0.10 89	0.41 449	0.29 335	0.20 273

Ntro	1.00 438	1.68 481	2.80 429	0.95 470	0.85 465	1.06 439	0.53 392	0.98 402	0.90 426	0.62 339	0.76 383	0.93 410	0.66 381	1.66 361	0.98 383	0.99 482	0.45 456	0.75 470	0.40 446	1.19 479	0.75 467

Wz-Net-SNSev	0.76 397	1.32 462	3.11 457	0.40 338	0.31 306	0.71 353	0.60 414	0.98 402	0.87 417	0.67 370	0.83 394	0.96 417	0.60 356	1.67 363	0.97 382	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.17 315	0.36 389	0.24 329

NINENet	0.50 235	0.33 123	1.69 129	0.55 424	0.25 235	0.91 423	0.23 110	0.98 402	0.71 335	0.53 231	0.55 242	0.66 305	0.30 162	1.22 305	0.32 179	0.15 317	0.13 269	0.16 341	0.11 161	0.16 145	0.13 133

Consistency-Raft	0.88 423	0.93 388	3.23 469	0.99 473	0.64 450	0.77 384	0.55 399	0.98 402	0.97 435	0.61 328	1.03 431	0.65 298	1.05 442	0.79 261	1.38 423	0.44 450	0.46 458	0.51 458	0.58 472	0.65 457	0.47 442

ccnet	0.71 377	0.41 177	1.59 111	0.40 338	0.45 407	1.06 439	0.55 399	0.98 402	0.71 335	0.88 424	0.97 421	0.82 381	0.88 425	1.68 364	0.94 379	0.32 439	0.26 417	0.32 438	0.27 394	0.34 375	0.30 375

PS-NSSS	0.63 333	1.00 415	1.81 199	0.30 145	0.31 306	0.63 290	0.34 302	0.98 402	0.69 316	0.54 244	0.74 378	0.51 227	0.41 247	2.43 453	0.48 279	0.24 414	0.17 346	0.27 423	0.18 326	0.27 325	0.21 282

MFMNet_re	0.92 428	1.28 456	2.53 386	0.82 462	0.76 462	0.90 421	0.75 443	0.98 402	1.04 444	1.03 440	1.05 435	0.84 386	0.94 432	0.83 263	0.72 353	0.68 467	0.60 470	0.63 464	0.60 474	0.77 467	0.74 465

NaN_ROB	1.14 447	0.94 390	2.96 443	0.53 414	0.56 433	1.13 450	0.99 461	0.98 402	1.00 439	1.09 445	0.87 404	0.77 363	1.06 444	5.90 503	2.72 470	0.16 337	0.23 399	0.16 341	0.24 375	0.22 258	0.36 409

PWC_ROB	0.70 368	0.94 390	1.88 230	0.39 329	0.39 375	0.62 273	0.30 254	0.98 402	0.94 431	0.91 429	1.29 447	0.77 363	0.62 370	1.62 358	1.03 397	0.18 362	0.11 226	0.18 378	0.13 228	0.51 444	0.22 293

PWCDC_ROB	0.72 380	1.06 426	2.09 297	0.47 388	0.36 355	0.78 389	0.26 182	0.98 402	1.34 466	0.61 328	2.07 469	0.64 295	0.61 365	0.83 263	0.71 349	0.31 438	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.60 455	0.21 282

CBMV	0.71 377	0.76 326	2.64 404	0.33 220	0.20 154	0.78 389	0.79 447	0.98 402	0.78 392	0.85 423	0.71 368	0.86 393	1.10 447	1.46 329	0.62 327	0.18 362	0.20 378	0.21 398	0.19 345	0.25 297	0.33 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.52 263	0.43 189	2.25 333	0.29 129	0.26 249	0.61 253	0.32 290	0.99 414	0.68 307	0.48 182	0.55 242	0.52 233	0.40 236	1.60 354	0.35 204	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.12 99

mmx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

xxx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

otaku	1.03 441	1.68 481	2.72 415	0.95 470	0.73 458	1.03 437	0.59 412	0.99 414	0.86 414	0.69 379	1.61 459	0.98 421	0.64 374	1.46 329	1.14 406	0.95 479	0.46 458	0.72 469	0.40 446	1.24 483	0.78 470

RAFT + AFF	0.64 337	1.20 447	1.95 263	0.34 250	0.33 327	0.67 326	0.52 388	0.99 414	0.74 361	0.53 231	0.58 267	0.57 263	0.80 410	1.76 375	0.51 292	0.12 231	0.27 423	0.15 323	0.14 256	0.43 425	0.29 366

Syn2CoEx	0.70 368	1.07 428	2.74 421	0.43 357	0.30 289	0.64 301	0.42 345	0.99 414	0.78 392	0.62 339	0.78 387	0.74 352	0.72 395	1.92 411	0.61 325	0.20 384	0.17 346	0.19 384	0.15 279	0.29 335	0.22 293

NCC-stereo	0.79 407	0.94 390	2.42 363	0.59 435	0.45 407	1.90 479	0.46 370	0.99 414	0.72 343	0.64 357	0.84 397	0.91 405	0.73 398	1.80 386	1.00 389	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 415	0.24 286	0.22 293

Abc-Net	0.79 407	0.94 390	2.42 363	0.59 435	0.45 407	1.90 479	0.46 370	0.99 414	0.72 343	0.64 357	0.84 397	0.91 405	0.73 398	1.80 386	1.00 389	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 415	0.24 286	0.22 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ttt	0.66 349	0.22 25	1.68 127	0.34 250	0.24 220	0.60 232	0.26 182	1.00 422	0.77 387	0.55 261	0.67 338	0.54 241	0.36 195	2.14 430	3.03 475	0.16 337	0.13 269	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.17 222

BUS	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.91 423	0.23 110	1.00 422	0.61 231	0.63 347	0.53 221	0.66 305	0.30 162	0.43 106	0.32 179	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

BSDual-CNN	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.61 231	0.63 347	0.53 221	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

hknet	0.47 200	0.29 93	1.70 133	0.30 145	0.24 220	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.64 269	0.63 347	0.53 221	0.80 374	0.38 215	0.77 256	0.37 212	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

WZ-Net	0.92 428	1.31 459	3.76 481	0.41 345	0.36 355	0.86 413	0.71 438	1.00 422	1.06 448	0.82 417	0.92 411	1.06 438	1.05 442	2.16 431	1.61 435	0.19 376	0.13 269	0.15 323	0.16 298	0.32 360	0.28 360

GEStereo_RVC	0.54 274	0.87 370	1.95 263	0.47 388	0.25 235	0.62 273	0.37 324	1.00 422	0.74 361	0.53 231	0.54 233	0.59 272	0.44 281	1.10 289	0.46 265	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.26 316	0.19 258

XQC	0.73 389	0.98 409	2.39 358	0.46 383	0.35 347	0.81 400	0.46 370	1.00 422	1.00 439	0.80 408	0.69 354	0.88 399	0.74 403	1.32 314	1.20 411	0.24 414	0.16 328	0.23 408	0.20 355	0.41 419	0.33 395

NVStereoNet_ROB	1.16 451	0.95 396	2.54 392	0.58 431	0.55 431	0.78 389	0.63 424	1.00 422	1.08 450	1.03 440	4.07 500	1.48 465	1.22 451	2.88 480	1.27 417	0.50 455	0.46 458	0.54 459	0.62 475	0.50 442	0.63 461
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 380	0.21 14	1.36 66	0.27 74	0.17 81	0.59 222	0.28 223	1.01 430	0.70 325	0.55 261	0.67 338	0.44 178	0.39 229	1.88 404	5.17 499	0.12 231	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.15 181

Nwc_Net	0.68 360	0.83 360	2.53 386	0.41 345	0.39 375	0.77 384	0.38 330	1.01 430	0.70 325	0.60 321	0.99 424	0.98 421	0.68 386	1.41 322	0.63 329	0.23 406	0.15 311	0.23 408	0.25 382	0.23 271	0.18 242

SAMSARA	0.91 426	0.97 406	2.22 327	0.80 458	0.58 438	1.32 456	1.31 481	1.01 430	0.94 431	1.36 466	0.87 404	1.38 461	0.90 427	1.72 370	1.02 395	0.24 414	0.30 430	0.22 401	0.25 382	0.36 389	0.35 401

IPLGR	0.54 274	0.56 254	2.68 409	0.36 284	0.18 112	0.62 273	0.54 396	1.02 433	0.64 269	0.73 394	0.46 153	0.47 208	0.45 285	1.12 295	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.19 213	0.12 99

LMCR-Stereo	0.52 263	0.71 313	2.39 358	0.40 338	0.21 165	0.74 367	0.31 267	1.02 433	0.64 269	0.61 328	0.63 309	0.39 136	0.51 322	0.62 207	0.42 246	0.19 376	0.09 143	0.12 203	0.09 68	0.23 271	0.12 99

222	0.78 405	0.23 32	1.23 45	0.28 99	0.18 112	0.62 273	0.24 142	1.02 433	0.70 325	0.58 300	0.66 335	0.46 200	0.42 263	1.80 386	6.53 504	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.17 222

xxxx	0.70 368	0.21 14	1.33 61	0.28 99	0.18 112	0.63 290	0.24 142	1.02 433	0.69 316	0.50 200	0.62 297	0.58 270	0.38 215	1.47 336	5.21 500	0.13 261	0.12 251	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.15 181

AF-Net	0.69 364	0.92 382	2.21 323	0.41 345	0.40 384	0.68 338	0.40 336	1.02 433	0.86 414	0.69 379	1.03 431	1.04 434	0.84 417	1.19 302	0.78 364	0.22 403	0.14 286	0.25 419	0.17 315	0.30 345	0.18 242

SHD	0.72 380	0.77 335	2.36 354	0.45 378	0.40 384	0.71 353	0.32 290	1.02 433	1.25 462	1.07 443	0.84 397	0.90 403	0.73 398	1.09 288	0.98 383	0.21 390	0.18 356	0.20 392	0.21 361	0.32 360	0.31 383

DRN-Test	0.64 337	0.43 189	2.44 369	0.39 329	0.44 399	0.80 399	0.41 342	1.02 433	0.78 392	0.80 408	0.63 309	0.69 328	0.56 341	1.79 382	0.69 344	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.17 222

1111x	0.74 392	0.21 14	1.93 253	0.31 171	0.17 81	0.63 290	0.32 290	1.03 440	0.74 361	0.52 221	0.62 297	0.57 263	0.47 303	2.38 445	4.25 494	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.12 198	0.12 45	0.14 148

HBP-ISP	0.76 397	1.30 458	3.19 465	0.35 266	0.26 249	0.85 411	0.54 396	1.03 440	0.72 343	0.80 408	0.69 354	0.68 321	0.83 414	2.04 420	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.29 433	0.25 382	0.28 331	0.24 329

RTS	1.21 454	1.31 459	6.39 502	0.52 408	0.51 424	1.61 468	0.79 447	1.03 440	1.37 468	1.13 447	1.30 448	1.10 444	0.85 418	2.65 468	2.08 453	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 425	0.32 388

RTSA	1.21 454	1.31 459	6.39 502	0.52 408	0.51 424	1.61 468	0.79 447	1.03 440	1.37 468	1.13 447	1.30 448	1.10 444	0.85 418	2.65 468	2.08 453	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 425	0.32 388

AnyNet_C01	1.14 447	1.49 471	4.23 492	0.54 417	0.53 426	1.51 465	1.37 484	1.04 444	1.07 449	1.17 455	1.33 451	1.15 449	1.08 445	1.61 357	2.74 471	0.25 419	0.22 393	0.28 426	0.24 375	0.48 437	0.40 429

SPS-STEREO	1.07 444	1.13 435	2.88 434	0.65 446	0.69 455	0.99 431	0.68 432	1.05 445	0.87 417	1.36 466	1.23 443	1.46 464	0.94 432	1.87 397	1.72 440	0.66 466	0.61 471	0.58 460	0.57 470	0.65 457	0.77 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.93 484	1.85 490	4.10 490	1.07 475	0.86 466	1.15 452	0.53 392	1.06 446	1.12 454	0.64 357	1.09 437	1.99 474	0.70 390	2.20 433	9.86 510	5.62 508	0.41 455	1.03 482	0.55 464	1.86 496	0.85 473

Wz-Net-TNSev	0.91 426	1.73 485	3.08 453	0.36 284	0.31 306	1.00 434	0.71 438	1.06 446	0.97 435	0.71 387	0.72 373	1.09 442	0.87 422	2.42 451	1.59 434	0.20 384	0.20 378	0.16 341	0.20 355	0.44 433	0.35 401

test_xeample3	0.46 185	0.34 134	2.99 448	0.37 305	0.16 55	0.49 96	0.33 298	1.06 446	0.44 73	0.25 54	0.23 16	0.24 41	0.25 96	0.49 159	0.56 310	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.40 446	0.17 166	0.26 348

ADCS	1.05 443	1.36 467	2.98 447	0.42 353	0.36 355	0.96 428	0.81 451	1.06 446	1.12 454	1.25 460	0.97 421	1.08 440	0.90 427	1.25 311	4.86 498	0.21 390	0.21 387	0.22 401	0.23 373	0.36 389	0.38 419

CC-Net-ROB	0.85 419	1.15 440	2.13 307	0.88 464	0.38 372	0.88 419	0.44 361	1.06 446	0.79 397	0.58 300	0.69 354	0.65 298	0.50 320	2.74 475	0.51 292	0.93 477	0.39 452	0.87 472	0.29 400	0.54 449	0.54 450

rrr	0.46 185	0.34 134	3.08 453	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.28 223	1.09 451	0.51 136	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.29 400	0.16 145	0.25 338

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 235	0.33 123	0.93 17	0.26 59	0.22 188	0.46 76	0.20 46	1.10 452	1.34 466	3.16 501	0.32 74	0.22 22	0.20 42	0.30 28	0.22 59	0.10 122	0.09 143	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

FCDSN-DC	1.29 460	0.54 243	2.50 383	0.47 388	0.41 391	1.12 448	0.60 414	1.10 452	1.27 464	2.23 488	2.87 489	3.67 490	3.12 496	2.39 448	1.69 438	0.30 436	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.35 385	0.38 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 416	0.77 335	1.77 167	0.44 364	0.30 289	0.87 417	0.46 370	1.10 452	0.91 427	0.81 413	0.75 381	1.01 427	0.61 365	3.66 494	1.23 415	0.26 423	0.23 399	0.36 443	0.25 382	0.27 325	0.62 459

SANet	1.20 453	1.21 448	3.33 474	0.38 320	0.27 262	1.73 476	0.85 452	1.10 452	2.49 492	1.16 450	1.83 465	1.72 470	1.50 470	2.37 442	2.84 473	0.18 362	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.32 360	0.32 388

EAI-Stereo	0.78 405	0.25 45	1.67 126	0.54 417	0.59 440	1.95 481	2.05 496	1.11 456	0.64 269	0.95 435	1.49 456	0.50 224	0.67 383	0.59 199	1.44 428	0.09 39	0.19 367	0.09 44	0.49 458	0.13 73	0.22 293

iRaft-Stereo_20w	0.58 303	0.39 166	1.96 272	0.45 378	0.32 314	0.92 425	0.57 408	1.14 457	0.56 190	0.81 413	0.40 121	0.55 245	0.69 388	0.65 222	1.04 398	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.36 438	0.17 166	0.25 338

DeepPrunerF	0.86 420	0.86 367	2.91 441	0.45 378	0.50 419	0.64 301	0.48 381	1.14 457	2.64 493	0.63 347	0.61 292	0.65 298	0.62 370	2.21 434	1.31 418	0.23 406	0.19 367	0.30 434	0.28 397	0.36 389	0.25 338

PDISCO_ROB	0.75 394	1.06 426	2.11 302	0.64 443	0.59 440	1.13 450	0.43 352	1.14 457	1.05 445	0.64 357	0.71 368	0.96 417	0.61 365	1.21 303	0.76 360	0.37 447	0.18 356	0.27 423	0.24 375	0.56 451	0.32 388

PVD	0.90 425	0.85 366	2.15 313	0.53 414	0.50 419	0.99 431	0.56 404	1.15 460	1.64 477	1.41 471	1.41 455	1.11 446	1.13 449	1.35 317	1.31 418	0.26 423	0.28 425	0.28 426	0.26 389	0.37 397	0.49 446

RainbowNet	1.15 449	1.78 486	2.72 415	1.12 480	0.91 470	1.06 439	0.76 445	1.16 461	1.13 456	0.75 397	0.97 421	1.09 442	0.80 410	1.60 354	1.21 413	1.17 487	1.26 496	1.01 481	0.57 470	1.13 477	0.88 478

CSAN	1.25 458	1.12 432	3.04 450	0.51 404	0.37 366	1.06 439	1.15 475	1.22 462	1.08 450	1.17 455	1.91 467	1.04 434	1.31 456	5.96 504	2.43 466	0.26 423	0.22 393	0.24 414	0.24 375	0.31 353	0.30 375

MFN_U_SF_RVC	1.55 477	2.39 506	3.16 461	0.65 446	0.41 391	1.12 448	0.46 370	1.23 463	1.33 465	1.61 476	1.20 441	1.43 463	0.98 436	1.76 375	1.97 447	1.90 500	1.80 498	1.98 503	2.15 503	1.63 491	1.77 502

ACVNet_1	1.33 462	1.91 494	4.03 488	1.09 477	0.88 467	1.19 455	0.66 426	1.24 464	1.17 457	0.94 433	0.96 419	3.09 486	1.04 441	2.37 442	1.11 404	1.04 483	0.48 464	1.03 482	0.48 456	1.12 476	0.83 472

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 463	1.70 483	2.50 383	0.56 426	0.40 384	2.15 490	0.99 461	1.24 464	1.26 463	1.02 439	1.10 438	1.29 456	0.88 425	3.10 485	1.08 400	1.66 497	0.83 489	0.68 467	0.88 488	1.57 490	1.80 503

HSM-Net_RVC	0.67 353	0.34 134	2.23 331	0.26 59	0.19 140	0.67 326	0.29 246	1.26 466	0.69 316	0.72 390	0.70 364	0.78 366	0.42 263	3.77 495	0.41 244	0.13 261	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.11 66
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 420	0.60 262	2.34 348	0.58 431	0.36 355	1.07 444	0.75 443	1.30 467	1.05 445	0.70 383	0.68 346	0.94 414	1.29 453	2.08 424	1.82 444	0.26 423	0.23 399	0.16 341	0.17 315	0.48 437	0.40 429

MDST_ROB	1.17 452	0.42 184	3.87 483	0.54 417	0.44 399	4.11 503	0.58 410	1.31 468	0.84 411	2.12 482	1.12 439	0.98 421	0.71 392	4.24 499	0.99 388	0.16 337	0.14 286	0.19 384	0.17 315	0.18 192	0.35 401

MeshStereo	1.21 454	1.15 440	3.01 449	0.34 250	0.28 272	1.10 447	0.69 434	1.35 469	1.01 441	2.71 495	2.41 480	2.96 484	1.45 467	2.80 478	1.40 426	0.22 403	0.22 393	0.22 401	0.19 345	0.50 442	0.26 348
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
IGEV-RUCA	2.28 487	0.30 103	1.15 33	0.40 338	1.86 500	2.06 488	1.90 494	1.36 470	1.80 484	3.70 503	3.76 498	5.02 500	8.19 507	2.12 428	1.63 436	0.25 419	0.76 486	2.72 505	1.91 502	2.39 501	2.36 505

IPLG	0.69 364	0.84 362	2.43 367	0.35 266	0.21 165	1.65 472	0.61 418	1.36 470	0.58 204	1.39 470	0.51 199	0.37 123	0.87 422	1.41 322	0.36 206	0.09 39	0.07 18	0.14 296	0.12 198	0.32 360	0.11 66

SGM+DAISY	1.83 482	1.43 468	3.81 482	0.87 463	1.01 476	2.38 494	2.53 501	1.36 470	1.75 481	2.92 498	3.22 495	2.65 482	2.93 491	2.22 437	3.10 478	0.72 469	0.69 481	0.63 464	0.62 475	0.77 467	0.98 481

MADNet+	1.36 465	1.93 496	5.95 501	0.81 461	0.59 440	1.57 467	1.09 470	1.39 473	1.22 460	0.84 420	1.01 427	1.25 455	1.12 448	3.19 486	2.36 465	0.45 452	0.47 461	0.38 449	0.34 428	0.59 452	0.57 454

ETE_ROB	0.60 316	0.71 313	1.55 106	0.37 305	0.25 235	0.69 344	0.51 385	1.47 474	0.70 325	0.80 408	0.69 354	0.85 389	0.49 317	1.36 318	0.58 318	0.16 337	0.13 269	0.19 384	0.16 298	0.21 241	0.23 317

ELAS_RVC	1.37 467	0.78 343	3.21 467	0.55 424	0.50 419	1.49 463	2.48 500	1.48 475	1.71 480	2.13 485	2.09 470	2.07 475	2.56 489	1.90 406	2.02 450	0.35 444	0.36 442	0.37 447	0.34 428	0.49 440	0.47 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 471	1.81 487	3.23 469	1.08 476	0.92 471	1.32 456	0.85 452	1.49 476	1.69 478	1.19 458	1.73 463	2.13 476	1.03 440	2.50 459	1.40 426	0.91 476	0.53 466	1.00 480	0.55 464	2.11 498	0.85 473

PWCK	1.49 474	1.90 493	3.22 468	1.09 477	0.54 428	1.71 474	1.73 492	1.49 476	1.53 474	1.44 473	1.80 464	1.82 471	1.30 455	3.34 489	1.76 442	1.07 484	0.56 468	0.97 479	0.58 472	1.38 489	0.65 462

SGM_RVC	1.89 483	0.92 382	2.50 383	0.96 472	0.93 472	1.63 470	1.37 484	1.52 478	12.43 507	1.85 479	1.69 462	2.40 480	1.74 478	2.81 479	1.71 439	0.53 456	0.47 461	0.42 452	0.47 455	0.74 463	0.74 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.78 480	1.63 475	3.92 485	0.73 451	1.21 486	4.38 504	3.35 503	1.59 479	1.20 459	1.26 463	1.52 458	2.37 479	1.88 480	3.23 487	3.00 474	0.53 456	0.47 461	0.48 457	0.49 458	1.29 485	0.97 480

MIPNet	0.83 416	0.81 352	2.40 360	0.61 440	0.18 112	1.48 462	1.39 486	1.60 480	0.74 361	1.94 480	0.85 401	0.73 346	1.68 475	0.87 269	0.31 168	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.32 421	0.25 297	0.12 99

ELAS	1.39 468	0.79 345	2.86 432	0.53 414	0.50 419	2.81 497	2.20 497	1.61 481	1.50 473	2.28 490	2.35 478	1.82 471	2.13 483	1.73 371	2.22 459	0.35 444	0.37 444	0.35 441	0.35 431	0.49 440	0.47 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 474	0.59 260	2.88 434	0.44 364	0.39 375	1.97 484	0.66 426	1.67 482	1.70 479	2.72 496	2.89 490	4.22 493	2.97 493	2.55 463	2.19 458	0.29 433	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.32 360	0.39 425

IMH-64-1	1.39 468	1.64 477	1.86 224	1.36 485	1.11 482	1.39 459	1.19 477	1.76 483	1.45 471	1.16 450	2.21 475	1.53 466	1.38 462	1.98 414	1.52 431	1.29 489	0.67 475	1.27 488	0.69 479	1.29 485	0.98 481

IMH-64	1.39 468	1.64 477	1.86 224	1.36 485	1.11 482	1.39 459	1.19 477	1.76 483	1.45 471	1.16 450	2.21 475	1.53 466	1.38 462	1.98 414	1.52 431	1.29 489	0.67 475	1.27 488	0.69 479	1.29 485	0.98 481

TRStereo	0.53 269	0.76 326	2.38 356	0.42 353	0.29 278	0.69 344	0.23 110	1.81 485	0.55 180	0.36 99	0.32 74	0.47 208	0.40 236	0.46 133	0.25 100	0.12 231	0.11 226	0.11 151	0.41 449	0.13 73	0.32 388

WAO-6	1.58 478	1.54 472	2.32 343	1.14 481	1.00 475	2.30 492	1.03 467	1.82 486	2.85 495	1.25 460	2.61 485	2.20 477	1.56 472	2.47 457	1.99 449	0.95 479	0.67 475	1.19 487	0.83 486	1.08 475	0.88 478

WAO-7	1.48 473	1.63 475	2.49 379	0.93 468	0.75 459	1.72 475	1.10 471	1.84 487	1.96 487	1.43 472	2.54 482	1.97 473	1.61 474	3.06 483	2.08 453	0.69 468	0.66 474	0.94 477	0.74 482	0.80 469	0.69 464

FC-DCNN v2	1.54 476	0.58 258	2.80 429	0.44 364	0.39 375	2.05 487	0.66 426	1.90 488	1.84 485	2.79 497	2.97 493	4.41 497	3.07 494	2.65 468	2.30 463	0.29 433	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.32 360	0.38 419

SDNR	1.22 457	0.80 347	2.71 413	0.33 220	1.48 494	1.98 485	0.23 110	1.93 489	2.44 490	0.89 426	2.52 481	1.36 460	0.51 322	3.65 493	1.93 446	0.30 436	0.31 432	0.22 401	0.16 298	0.33 368	0.36 409

Dean	1.79 481	1.83 488	3.92 485	1.29 484	1.07 481	1.55 466	1.00 464	1.95 490	2.33 489	1.47 474	4.19 501	4.26 496	1.33 459	2.21 434	1.48 430	1.14 486	0.68 479	1.18 484	0.74 482	1.24 483	0.98 481

IMH	2.02 486	2.15 504	2.69 412	1.68 491	1.12 484	1.66 473	0.92 457	2.10 491	1.92 486	1.32 465	2.66 487	2.21 478	1.69 476	5.78 502	1.68 437	5.54 507	0.96 493	1.31 490	0.71 481	1.32 488	0.99 486

ktn	4.35 502	2.10 499	2.89 437	1.80 495	1.49 495	2.13 489	1.41 489	2.26 492	12.72 508	11.41 510	16.43 514	11.15 510	3.75 497	4.36 500	3.18 480	1.82 499	0.98 495	1.73 502	1.21 498	2.97 504	1.27 493

LVE	1.96 485	2.17 505	3.14 459	1.68 491	1.80 499	1.63 470	1.03 467	2.34 493	2.81 494	1.25 460	2.89 490	4.24 495	1.29 453	2.79 477	1.44 428	2.85 504	0.91 492	1.18 484	1.46 501	1.23 482	1.10 489

UNDER WATER-64	2.47 488	1.89 492	4.86 495	1.82 497	1.44 491	3.18 499	1.57 491	2.62 494	5.64 500	2.05 481	2.13 472	4.13 492	3.76 498	2.62 466	3.42 485	1.47 494	0.85 490	1.57 498	1.07 495	1.82 495	1.49 497

MADNet++	2.79 492	2.11 501	2.97 446	2.49 502	2.28 501	2.95 498	2.31 498	2.67 495	2.47 491	3.03 500	3.13 494	2.70 483	2.92 490	4.10 497	4.48 495	2.68 503	2.24 506	3.04 507	2.44 505	2.37 500	2.34 504

LE_ROB	4.43 503	1.35 466	9.38 505	2.79 505	3.93 503	2.43 495	3.46 505	2.68 496	11.19 506	11.66 511	4.73 503	5.26 501	10.46 509	4.50 501	9.49 508	0.82 475	0.69 481	1.34 491	0.98 492	0.75 465	0.76 468

notaker	2.66 490	2.07 498	3.31 473	2.61 504	1.43 489	1.76 477	1.11 472	2.76 497	1.79 483	2.26 489	11.53 511	3.96 491	4.29 500	3.09 484	2.76 472	1.55 496	0.88 491	1.70 501	1.07 495	2.00 497	1.35 494

JetRed	3.29 498	4.93 508	10.17 506	1.45 487	1.72 498	7.44 507	5.05 508	3.06 498	2.12 488	2.41 492	2.39 479	2.99 485	2.37 486	3.51 492	6.44 502	1.32 492	1.90 502	1.37 492	1.23 499	2.21 499	1.76 501

KSHMR	4.10 501	1.97 497	5.27 498	1.71 493	1.47 493	1.96 482	1.28 480	3.19 499	17.33 518	2.12 482	15.91 513	9.18 507	1.57 473	8.42 508	1.98 448	1.52 495	1.26 496	1.67 500	1.19 497	1.67 492	1.40 496

UNDER WATER	2.74 491	1.85 490	4.54 494	1.81 496	1.44 491	2.34 493	1.40 487	3.24 500	6.60 503	2.60 494	2.76 488	5.75 502	5.24 503	3.02 482	4.01 490	1.45 493	0.81 488	1.59 499	1.06 494	1.80 494	1.51 498

WAO-8	2.80 493	2.14 502	2.89 437	1.91 498	1.04 479	3.98 501	0.96 459	3.26 501	6.17 501	2.15 486	3.37 496	3.31 488	2.41 487	11.84 510	2.03 451	2.05 501	1.86 500	1.54 496	0.92 489	1.22 480	0.87 476

Venus	2.80 493	2.14 502	2.89 437	1.91 498	1.04 479	3.98 501	0.96 459	3.26 501	6.17 501	2.15 486	3.37 496	3.31 488	2.41 487	11.84 510	2.03 451	2.05 501	1.86 500	1.54 496	0.92 489	1.22 480	0.87 476

SGM-ForestM	2.98 497	1.70 483	3.52 479	0.67 448	0.47 415	5.18 506	3.36 504	3.30 503	2.86 496	4.44 504	3.79 499	9.80 508	5.50 504	6.29 505	6.52 503	0.27 428	0.36 442	0.24 414	0.27 394	0.38 403	0.58 456

HanzoNet	7.64 507	2.86 507	5.05 496	7.01 510	3.97 504	2.18 491	1.34 483	3.37 504	4.05 497	13.17 512	10.58 505	10.73 509	16.52 515	8.45 509	10.51 511	10.48 515	9.72 517	5.59 511	13.46 516	6.84 511	6.83 511

TorneroNet-64	2.65 489	1.83 488	3.30 471	1.46 488	1.20 485	3.89 500	0.99 461	3.51 505	6.71 504	2.56 493	4.60 502	4.22 493	3.85 499	3.33 488	3.14 479	1.19 488	0.65 473	1.39 493	0.79 485	3.31 505	1.15 490

TorneroNet	5.50 505	1.92 495	3.16 461	1.47 489	1.25 488	14.07 512	1.06 469	4.90 506	20.99 523	10.17 507	16.48 515	11.88 512	6.93 505	3.34 489	4.20 493	1.30 491	0.69 481	1.45 495	0.86 487	2.61 502	1.20 491

MANE	2.90 496	1.14 436	2.96 443	1.03 474	1.01 476	5.01 505	2.45 499	5.36 507	6.88 505	3.58 502	4.76 504	5.99 503	4.99 501	4.23 498	4.61 497	0.56 461	0.67 475	0.44 454	0.78 484	0.51 444	1.03 487

PML	23.15 519	16.83 515	7.78 504	5.49 508	9.93 507	51.13 527	104.50 527	5.76 508	13.62 511	37.30 527	105.93 527	30.86 527	23.50 522	12.07 512	7.87 506	6.30 510	2.12 505	6.32 512	2.43 504	10.44 514	2.90 506

DGTPSM_ROB	8.89 509	5.62 509	12.25 508	5.92 509	11.32 508	8.54 508	24.18 516	6.40 509	13.49 509	5.15 505	11.46 509	6.19 505	10.92 510	7.00 506	13.72 512	4.47 505	7.65 510	3.92 508	7.45 512	4.38 508	7.87 512

DPSMNet_ROB	9.48 510	5.64 510	13.01 512	8.82 511	11.82 509	8.54 508	24.20 517	6.41 510	13.65 512	5.32 506	11.47 510	6.33 506	10.92 510	7.69 507	13.89 513	7.25 514	8.19 512	5.06 509	7.78 513	5.31 510	8.26 513

DLNR_Zeroshot_test	13.43 514	19.94 518	23.55 518	121.61 528	35.03 523	0.46 76	0.15 4	8.02 511	0.35 16	0.28 72	0.37 99	0.26 63	0.17 12	0.76 252	0.29 138	6.42 511	0.26 417	0.09 44	0.38 441	50.13 526	0.18 242

tt	4.93 504	0.27 64	4.20 491	2.29 501	1.58 496	10.20 510	16.97 514	9.42 512	5.02 499	1.67 477	1.28 446	4.68 498	5.03 502	3.37 491	5.92 501	6.16 509	9.47 516	2.82 506	3.18 507	3.60 506	1.53 499

LRCNet_RVC	13.74 515	19.30 516	12.75 511	19.46 518	12.69 510	1.86 478	0.41 342	12.33 513	1.05 445	15.77 514	18.83 519	12.62 515	8.70 508	12.21 513	9.62 509	22.22 520	8.37 515	25.85 521	24.01 521	19.32 519	17.44 520

DPSimNet_ROB	17.97 516	20.20 522	24.98 520	17.62 516	15.92 514	21.53 522	21.00 515	13.70 514	15.61 516	23.89 524	14.69 512	22.87 520	24.58 526	12.70 515	14.56 514	18.48 519	12.91 518	20.21 519	12.05 514	17.76 515	14.17 517

Anonymous_1	22.91 518	11.20 512	12.13 507	12.75 513	26.28 521	19.43 518	27.92 521	14.08 515	13.61 510	14.96 513	10.58 505	11.26 511	11.19 512	12.55 514	14.57 515	38.28 527	7.88 511	34.96 524	63.99 524	89.57 527	10.94 516

BEATNet-Init1	12.10 511	11.19 511	27.29 524	2.99 506	3.51 502	21.84 523	11.10 510	14.34 516	13.83 513	20.34 519	20.33 520	26.35 526	20.03 517	19.06 521	14.80 516	1.74 498	1.81 499	2.05 504	2.49 506	3.69 507	3.12 507

DPSM_ROB	12.34 512	11.21 513	12.51 509	12.91 514	12.80 511	19.84 520	28.28 522	14.38 517	14.28 514	10.58 508	11.26 507	12.03 513	11.85 513	13.15 516	15.34 517	7.11 512	8.31 513	6.50 513	7.35 510	8.84 512	8.31 514

DPSM	12.34 512	11.21 513	12.51 509	12.91 514	12.80 511	19.84 520	28.28 522	14.38 517	14.28 514	10.58 508	11.26 507	12.03 513	11.85 513	13.15 516	15.34 517	7.11 512	8.31 513	6.50 513	7.35 510	8.84 512	8.31 514

HaxPig	19.86 517	22.40 523	22.34 517	17.95 517	17.95 515	11.77 511	11.89 511	16.02 519	15.89 517	21.10 520	21.41 521	18.74 519	18.39 516	20.08 522	19.69 519	23.63 524	23.22 522	24.06 520	23.69 520	23.00 520	23.95 522

MEDIAN_ROB	23.96 520	27.05 527	26.39 523	22.16 519	22.13 517	16.12 513	13.97 512	20.24 520	20.05 519	25.50 525	25.31 525	22.96 521	22.63 521	24.39 523	23.24 523	28.20 525	27.23 526	28.62 522	27.75 522	27.50 521	27.76 523

xxxxx1	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

tt_ll	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

ff	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

AVERAGE_ROB	26.93 524	30.34 528	29.27 525	25.82 520	25.34 518	19.48 519	15.17 513	23.55 524	23.00 524	28.45 526	27.87 526	26.25 525	25.86 527	26.96 527	25.55 524	31.30 526	30.07 527	31.76 523	30.81 523	30.79 525	30.93 524

CasAABBNet	24.81 521	22.53 524	24.83 519	26.08 521	25.74 519	39.86 524	57.06 526	28.87 525	28.83 526	21.16 522	22.54 523	24.22 522	23.89 524	26.38 524	30.87 526	14.25 516	16.71 520	13.09 515	14.81 518	17.78 516	16.71 518

Selective-RAFT-Error	24.87 522	22.59 525	25.14 521	26.13 522	25.82 520	39.93 525	57.03 525	28.97 526	28.95 527	21.21 523	22.65 524	24.25 523	23.98 525	26.43 525	30.83 525	14.27 517	16.71 520	13.10 516	14.82 519	17.82 517	16.76 519

LSM0	26.58 523	22.63 526	25.88 522	30.13 523	52.21 527	39.94 526	56.74 524	28.97 526	28.72 525	21.14 521	22.26 522	24.43 524	23.88 523	26.54 526	30.87 526	14.32 518	16.55 519	13.12 517	14.71 517	17.92 518	20.60 521

test_example2	115.39 528	123.23 529	94.57 527	115.52 527	123.55 528	101.63 528	114.33 528	53.41 528	99.48 528	134.90 528	135.05 528	85.83 528	85.11 528	111.32 528	106.15 528	152.55 528	205.26 528	99.78 528	114.96 528	140.96 528	110.20 528

ccccc		297.21 530		374.70 529	380.44 529	203.92 529		216.32 529		203.37 529		215.01 529		312.78 529		412.57 529	356.13 529	256.09 529	227.69 529	428.88 529

ASD4		19.65 517

Low-res two-view benchmark