Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.35 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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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.
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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