Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 122	1.43 547	0.48 81	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 88	1.27 268	0.22 1	0.21 265	0.11 44	0.14 6	0.10 2	2.37 553	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 17	0.38 16	0.40 56	0.24 39	0.38 26	0.20 9	0.59 18	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 48	0.27 22	0.90 169	0.25 11	0.14 33	0.11 44	0.16 69	0.11 24	0.13 5	0.12 11

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 25	0.44 54	0.37 9	0.26 68	0.29 10	0.21 12	0.66 44	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 261	0.23 2	0.15 50	0.11 44	0.15 39	0.12 56	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 17	0.38 16	0.41 64	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 44	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 48	0.28 28	1.09 223	0.25 11	0.14 33	0.11 44	0.16 69	0.11 24	0.13 5	0.12 11

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 25	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 53	0.20 1	0.77 121	0.23 2	0.16 74	0.11 44	0.15 39	0.11 24	0.13 5	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 122	0.21 43	0.43 52	0.41 64	0.39 307	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 27	0.26 5	0.25 7	0.31 37	0.41 108	1.43 311	0.30 51	0.17 119	0.12 70	0.15 39	0.11 24	1.16 542	1.70 557

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 25	0.45 67	0.37 9	0.25 59	0.26 4	0.20 9	0.78 89	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 20	0.91 170	0.23 2	0.15 50	0.11 44	0.15 39	0.12 56	0.14 27	0.11 2

GREAT-IGEV	0.32 30	0.20 25	0.42 47	0.37 9	0.29 144	0.36 21	0.28 63	0.56 12	0.58 109	0.28 7	0.50 67	0.29 30	0.29 33	0.84 148	0.27 26	0.14 33	0.11 44	0.15 39	0.11 24	0.17 107	0.14 78

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 25	0.36 5	0.21 9	0.55 162	0.31 91	0.55 11	0.43 55	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 44	0.25 11	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.14 27	0.11 2

S2M2_XL	0.24 1	0.24 92	0.39 25	0.34 1	0.24 39	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 23	0.24 6	0.23 9	0.32 1	0.26 19	0.20 231	0.18 325	0.18 128	0.16 166	0.18 137	0.14 78

LG-G_1	0.31 22	0.20 25	0.44 54	0.42 71	0.20 3	0.64 212	0.18 2	0.70 57	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 64	0.35 77	0.87 160	0.24 5	0.16 74	0.12 70	0.16 69	0.11 24	0.13 5	0.13 49

LG-G	0.31 22	0.20 25	0.44 54	0.42 71	0.20 3	0.64 212	0.18 2	0.70 57	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 64	0.35 77	0.87 160	0.24 5	0.16 74	0.12 70	0.16 69	0.11 24	0.13 5	0.13 49

LGtest1	0.27 4	0.21 43	0.44 54	0.41 64	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 12	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 30	0.29 33	0.55 43	0.25 11	0.18 158	0.12 70	0.16 69	0.12 56	0.14 27	0.13 49

FoundationStereo	0.24 1	0.21 43	0.36 3	0.38 25	0.22 16	0.32 13	0.22 17	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 35	0.33 61	0.34 3	0.26 19	0.16 74	0.12 70	0.15 39	0.11 24	0.13 5	0.12 11

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 25	0.37 9	0.31 194	0.45 60	0.21 12	0.59 18	0.40 43	0.31 15	0.43 35	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 11	0.13 21	0.12 70	0.16 69	0.13 81	0.12 1	0.12 11

111111	0.34 55	0.20 25	0.41 38	0.45 114	0.42 331	0.37 23	0.22 17	0.95 162	0.38 36	0.31 15	0.31 16	0.40 73	0.27 22	0.96 184	0.26 19	0.17 119	0.12 70	0.15 39	0.11 24	0.15 57	0.13 49

S2M2	0.34 55	0.28 193	0.45 67	0.40 56	0.30 168	0.31 12	0.16 1	0.60 25	0.64 126	0.31 15	0.48 55	0.47 97	0.34 69	0.38 4	0.32 74	0.25 357	0.22 400	0.20 185	0.22 331	0.25 328	0.22 297

AIO_test	0.35 64	0.22 63	0.44 54	0.43 78	0.27 96	0.57 174	0.44 243	0.79 94	0.41 48	0.32 18	0.47 52	0.46 90	0.30 39	0.69 88	0.30 51	0.16 74	0.11 44	0.16 69	0.13 81	0.15 57	0.12 11

castereo++	0.38 76	0.23 74	0.41 38	0.43 78	0.31 194	0.97 377	0.22 17	0.86 123	0.58 109	0.32 18	0.44 39	0.51 120	0.39 101	0.93 178	0.24 5	0.17 119	0.11 44	0.17 94	0.12 56	0.14 27	0.14 78

dual_stereo	0.27 4	0.19 17	0.35 1	0.39 45	0.21 9	0.25 3	0.22 17	0.48 6	0.31 15	0.32 18	0.26 10	0.37 69	0.24 11	0.83 144	0.29 41	0.16 74	0.12 70	0.14 6	0.11 24	0.14 27	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 25	0.40 33	0.46 121	0.30 168	0.33 14	0.22 17	0.75 75	0.45 65	0.32 18	0.41 25	0.32 42	0.48 158	0.38 4	0.27 26	0.15 50	0.11 44	0.15 39	0.12 56	0.15 57	0.13 49

RAStereo	0.34 55	0.21 43	0.66 194	0.47 132	0.27 96	0.26 4	0.29 69	0.69 52	0.63 122	0.32 18	0.42 26	0.45 87	0.31 48	0.45 13	0.34 107	0.17 119	0.15 236	0.19 150	0.15 124	0.18 137	0.13 49

AIO_rvc	0.36 66	0.23 74	0.49 90	0.43 78	0.27 96	0.59 183	0.38 168	0.94 157	0.45 65	0.33 23	0.46 50	0.49 110	0.22 6	0.84 148	0.30 51	0.16 74	0.11 44	0.16 69	0.12 56	0.15 57	0.13 49

GIP-stereo	0.34 55	0.23 74	0.45 67	0.50 185	0.36 265	0.38 26	0.23 25	0.78 89	0.52 97	0.34 24	0.51 70	0.46 90	0.38 99	0.51 28	0.27 26	0.20 231	0.12 70	0.16 69	0.12 56	0.16 78	0.14 78

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 47	0.40 56	0.23 22	0.47 71	0.19 6	0.61 26	0.29 12	0.35 25	0.21 2	0.35 61	0.21 2	0.60 63	0.25 11	0.15 50	0.11 44	0.16 69	0.11 24	0.13 5	0.13 49

SCV	0.46 129	0.26 143	0.55 130	0.47 132	0.25 59	0.39 29	0.38 168	1.98 472	0.60 116	0.35 25	0.48 55	0.55 137	0.36 88	1.28 270	0.32 74	0.24 331	0.12 70	0.17 94	0.13 81	0.18 137	0.14 78

mms	0.40 87	0.27 171	0.52 109	0.46 121	0.32 213	0.43 51	0.46 267	0.70 57	0.46 72	0.35 25	0.58 94	0.44 79	0.30 39	1.36 293	0.33 88	0.16 74	0.13 128	0.18 128	0.15 124	0.19 178	0.15 112

ours_stereo	0.39 79	0.28 193	0.51 102	0.46 121	0.30 168	0.40 31	0.44 243	0.73 68	0.56 106	0.35 25	0.56 88	0.46 90	0.33 61	1.11 229	0.32 74	0.16 74	0.13 128	0.19 150	0.15 124	0.19 178	0.14 78

Selective-IGEV	0.39 79	0.24 92	0.50 95	0.44 101	0.25 59	0.46 67	0.33 107	1.25 282	0.40 43	0.35 25	0.45 45	0.52 127	0.30 39	1.07 218	0.30 51	0.14 33	0.12 70	0.17 94	0.13 81	0.16 78	0.13 49

#25fwe	0.33 43	0.18 1	0.41 38	0.38 25	0.29 144	0.67 240	0.21 12	0.79 94	0.37 33	0.36 30	0.44 39	0.33 48	0.22 6	0.73 108	0.36 131	0.15 50	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.14 78

LG-Stereo	0.34 55	0.25 122	0.78 297	0.47 132	0.26 68	0.37 23	0.30 82	0.71 61	0.52 97	0.36 30	0.57 91	0.29 30	0.21 2	0.50 25	0.36 131	0.13 21	0.13 128	0.20 185	0.18 204	0.18 137	0.12 11

HUF	0.36 66	0.23 74	0.52 109	0.40 56	0.22 16	0.54 152	0.47 274	0.82 113	0.43 55	0.36 30	0.43 35	0.50 116	0.42 112	0.64 74	0.29 41	0.17 119	0.12 70	0.16 69	0.12 56	0.15 57	0.14 78

U	9.45 577	0.21 43	0.58 150	0.47 132	53.11 597	61.27 602	0.24 30	0.70 57	0.52 97	0.36 30	0.28 12	0.29 30	0.35 77	0.33 2	0.26 19	0.19 199	0.11 44	60.50 598	8.88 585	0.17 107	0.13 49

￥25erdr	0.33 43	0.19 17	0.39 25	0.38 25	0.26 68	0.60 191	0.27 54	0.71 61	0.43 55	0.37 34	0.66 115	0.34 53	0.27 22	0.71 98	0.34 107	0.14 33	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 27	0.12 11

$5dtd	0.31 22	0.18 1	0.37 6	0.38 25	0.27 96	0.49 92	0.32 99	0.76 80	0.36 27	0.37 34	0.55 84	0.34 53	0.27 22	0.48 23	0.32 74	0.14 33	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 27	0.12 11

2.5w	0.31 22	0.23 74	0.46 76	0.39 45	0.24 39	0.42 42	0.39 183	0.61 26	0.30 13	0.37 34	0.53 75	0.24 6	0.25 13	0.77 121	0.28 38	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.12 56	0.14 27	0.12 11

DEFOM-Stereo	0.33 43	0.20 25	0.40 33	0.42 71	0.28 126	0.80 313	0.23 25	0.48 6	0.37 33	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 11	1.20 251	0.27 26	0.16 74	0.12 70	0.14 6	0.11 24	0.14 27	0.14 78

999	0.48 142	0.22 63	0.49 90	0.48 158	0.34 251	0.75 281	0.31 91	0.85 121	0.55 104	0.37 34	0.48 55	0.50 116	0.36 88	2.45 441	0.39 164	0.16 74	0.13 128	0.18 128	0.15 124	0.16 78	0.19 231

RSM++	0.38 76	0.24 92	0.51 102	0.47 132	0.26 68	0.50 108	0.41 207	0.79 94	0.45 65	0.37 34	0.45 45	0.60 160	0.35 77	1.02 204	0.30 51	0.15 50	0.13 128	0.17 94	0.14 108	0.18 137	0.13 49

IGEV++	0.40 87	0.22 63	0.51 102	0.52 236	0.29 144	0.45 60	0.25 31	1.65 377	0.46 72	0.37 34	0.57 91	0.46 90	0.45 131	0.50 25	0.38 156	0.19 199	0.12 70	0.16 69	0.13 81	0.16 78	0.15 112

MaDis-Stereo	0.36 66	0.25 122	0.58 150	0.44 101	0.34 251	0.30 11	0.30 82	0.72 65	0.50 80	0.37 34	0.36 20	0.58 152	0.49 166	0.52 31	0.36 131	0.19 199	0.16 275	0.19 150	0.15 124	0.18 137	0.14 78

#wrr	0.32 30	0.19 17	0.39 25	0.38 25	0.27 96	0.50 108	0.28 63	0.81 109	0.35 24	0.38 42	0.66 115	0.32 42	0.28 28	0.50 25	0.33 88	0.16 74	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.14 27	0.12 11

%deaf	0.33 43	0.18 1	0.39 25	0.38 25	0.27 96	0.50 108	0.25 31	0.74 73	0.35 24	0.38 42	0.77 155	0.31 37	0.29 33	0.63 72	0.33 88	0.15 50	0.11 44	0.14 6	0.10 2	0.15 57	0.13 49

&EFD	0.32 30	0.18 1	0.38 16	0.38 25	0.27 96	0.47 71	0.31 91	0.73 68	0.44 60	0.38 42	0.65 113	0.33 48	0.30 39	0.59 50	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.12 11

asda	0.30 14	0.24 92	0.42 47	0.38 25	0.23 22	0.43 51	0.34 119	0.58 17	0.37 33	0.38 42	0.42 26	0.27 17	0.34 69	0.52 31	0.30 51	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 24	0.14 27	0.12 11

4.25_new	0.30 14	0.26 143	0.44 54	0.38 25	0.26 68	0.49 92	0.40 191	0.59 18	0.31 15	0.38 42	0.42 26	0.27 17	0.34 69	0.46 15	0.31 69	0.12 5	0.09 1	0.15 39	0.11 24	0.14 27	0.12 11

4.5w_new	0.30 14	0.26 143	0.44 54	0.38 25	0.26 68	0.49 92	0.40 191	0.59 18	0.31 15	0.38 42	0.42 26	0.27 17	0.34 69	0.46 15	0.31 69	0.12 5	0.09 1	0.15 39	0.11 24	0.14 27	0.12 11

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 143	0.44 54	0.38 25	0.26 68	0.49 92	0.40 191	0.59 18	0.32 19	0.38 42	0.42 26	0.27 17	0.34 69	0.46 15	0.31 69	0.12 5	0.09 1	0.15 39	0.11 24	0.14 27	0.12 11

SCV_C0	0.43 103	0.26 143	0.65 187	0.43 78	0.29 144	0.47 71	0.31 91	1.34 296	0.73 163	0.38 42	0.49 63	0.54 134	0.29 33	1.24 261	0.30 51	0.17 119	0.13 128	0.16 69	0.13 81	0.20 212	0.15 112

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 87	0.67 493	0.42 47	0.64 395	0.29 144	0.48 79	0.25 31	0.85 121	0.44 60	0.38 42	0.36 20	0.30 35	0.70 264	1.15 237	0.29 41	0.16 74	0.11 44	0.16 69	0.11 24	0.18 137	0.12 11

castereo	0.41 94	0.22 63	0.46 76	0.44 101	0.30 168	0.61 198	0.56 355	0.97 170	0.80 184	0.38 42	0.69 131	0.45 87	0.69 259	0.51 28	0.30 51	0.16 74	0.11 44	0.16 69	0.13 81	0.16 78	0.12 11

CroCo-Stereo Lap2	0.44 114	0.34 342	0.77 289	0.61 365	0.79 495	0.28 9	0.35 129	0.75 75	0.71 158	0.38 42	0.50 67	0.72 200	0.55 197	0.57 48	0.47 241	0.17 119	0.18 325	0.19 150	0.16 166	0.21 253	0.20 263

^frffs	0.33 43	0.18 1	0.38 16	0.38 25	0.24 39	0.55 162	0.34 119	0.79 94	0.41 48	0.39 53	0.80 169	0.31 37	0.31 48	0.52 31	0.27 26	0.13 21	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.14 27	0.12 11

IGEV-RUCA	0.37 71	0.23 74	0.48 81	0.49 173	0.36 265	0.60 191	0.23 25	0.64 34	0.49 77	0.39 53	0.49 63	0.44 79	0.31 48	0.85 153	0.30 51	0.24 331	0.13 128	0.16 69	0.12 56	0.20 212	0.19 231

$eesxe	0.33 43	0.18 1	0.39 25	0.38 25	0.26 68	0.54 152	0.27 54	0.71 61	0.45 65	0.40 55	0.59 99	0.32 42	0.25 13	0.67 85	0.39 164	0.14 33	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 11

(q45	0.33 43	0.18 1	0.37 6	0.39 45	0.27 96	0.47 71	0.29 69	0.75 75	0.44 60	0.40 55	0.63 107	0.35 61	0.29 33	0.71 98	0.26 19	0.14 33	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.12 11

fffy	0.42 97	0.27 171	0.57 144	0.46 121	0.29 144	0.48 79	0.35 129	0.91 140	0.55 104	0.40 55	0.58 94	0.55 137	0.41 108	1.26 265	0.36 131	0.15 50	0.13 128	0.19 150	0.16 166	0.18 137	0.14 78

(5qrfij	0.33 43	0.18 1	0.37 6	0.39 45	0.28 126	0.48 79	0.25 31	0.76 80	0.43 55	0.41 58	0.66 115	0.34 53	0.30 39	0.77 121	0.28 38	0.14 33	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 49

)tte	0.33 43	0.18 1	0.37 6	0.38 25	0.27 96	0.50 108	0.27 54	0.72 65	0.42 52	0.41 58	0.67 122	0.34 53	0.30 39	0.72 103	0.26 19	0.14 33	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.12 11

asd	0.30 14	0.21 43	0.41 38	0.39 45	0.24 39	0.47 71	0.30 82	0.69 52	0.30 13	0.41 58	0.39 22	0.28 28	0.33 61	0.62 70	0.27 26	0.13 21	0.09 1	0.14 6	0.12 56	0.14 27	0.12 11

4w-stereo	0.30 14	0.24 92	0.44 54	0.37 9	0.23 22	0.46 67	0.27 54	0.63 31	0.31 15	0.41 58	0.44 39	0.27 17	0.36 88	0.59 50	0.30 51	0.11 1	0.09 1	0.15 39	0.12 56	0.13 5	0.12 11

3.75w	0.32 30	0.23 74	0.44 54	0.37 9	0.29 144	0.62 207	0.36 145	0.59 18	0.32 19	0.41 58	0.47 52	0.25 12	0.34 69	0.64 74	0.26 19	0.12 5	0.09 1	0.14 6	0.12 56	0.13 5	0.12 11

1w_stereo	0.34 55	0.20 25	0.42 47	0.43 78	0.26 68	0.47 71	0.54 329	0.59 18	0.50 80	0.41 58	0.66 115	0.25 12	0.44 127	0.62 70	0.33 88	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.14 27	0.12 11

AIO-Stereo	0.37 71	0.25 122	0.51 102	0.47 132	0.23 22	0.45 60	0.39 183	1.07 221	0.52 97	0.41 58	0.48 55	0.52 127	0.25 13	0.72 103	0.30 51	0.16 74	0.12 70	0.17 94	0.13 81	0.16 78	0.13 49

RSM	0.39 79	0.24 92	0.49 90	0.46 121	0.26 68	0.47 71	0.40 191	0.92 143	0.44 60	0.41 58	0.42 26	0.65 178	0.33 61	1.07 218	0.29 41	0.15 50	0.12 70	0.17 94	0.13 81	0.17 107	0.13 49

*5drh	0.31 22	0.19 17	0.37 6	0.38 25	0.26 68	0.49 92	0.25 31	0.65 38	0.44 60	0.42 66	0.64 111	0.34 53	0.31 48	0.47 19	0.24 5	0.14 33	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.14 27	0.12 11

#75ew	0.31 22	0.19 17	0.39 25	0.38 25	0.26 68	0.55 162	0.25 31	0.66 44	0.36 27	0.42 66	0.49 63	0.33 48	0.25 13	0.53 35	0.34 107	0.16 74	0.11 44	0.14 6	0.10 2	0.14 27	0.13 49

*wqe	0.33 43	0.18 1	0.37 6	0.39 45	0.25 59	0.51 128	0.30 82	0.69 52	0.47 75	0.42 66	0.67 122	0.34 53	0.31 48	0.70 93	0.28 38	0.13 21	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.14 27	0.11 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 66	0.23 74	0.54 120	0.50 185	0.28 126	0.36 21	0.22 17	1.02 187	0.39 37	0.42 66	0.64 111	0.36 64	0.51 175	0.39 6	0.29 41	0.18 158	0.12 70	0.17 94	0.13 81	0.18 137	0.18 191

SGD-Stereo	0.32 30	0.20 25	0.40 33	0.38 25	0.19 1	0.43 51	0.22 17	0.64 34	0.33 21	0.42 66	0.34 18	0.27 17	0.35 77	1.15 237	0.30 51	0.20 231	0.10 9	0.15 39	0.13 81	0.17 107	0.13 49

AEACV	0.37 71	0.24 92	0.52 109	0.47 132	0.51 393	0.37 23	0.38 168	0.65 38	0.53 101	0.42 66	0.56 88	0.46 90	0.60 224	0.53 35	0.30 51	0.16 74	0.13 128	0.18 128	0.15 124	0.17 107	0.14 78

EGLCR-Stereo	0.37 71	0.22 63	0.51 102	0.43 78	0.26 68	0.44 57	0.22 17	0.99 176	0.48 76	0.42 66	0.42 26	0.67 185	0.29 33	0.86 157	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.19 150	0.17 187	0.17 107	0.15 112

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 281	0.73 252	0.58 327	0.27 96	0.26 4	0.33 107	0.95 162	0.81 187	0.42 66	0.47 52	0.65 178	0.47 147	0.39 6	0.34 107	0.18 158	0.15 236	0.16 69	0.14 108	0.19 178	0.16 141
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
&5qef	0.34 55	0.18 1	0.37 6	0.38 25	0.25 59	0.53 143	0.29 69	0.71 61	0.36 27	0.43 74	0.76 151	0.31 37	0.33 61	0.83 144	0.27 26	0.14 33	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.14 27	0.12 11

#5drz	0.31 22	0.18 1	0.36 3	0.37 9	0.25 59	0.54 152	0.29 69	0.75 75	0.39 37	0.43 74	0.51 70	0.28 28	0.30 39	0.43 11	0.30 51	0.15 50	0.10 9	0.14 6	0.10 2	0.14 27	0.12 11

3.5w_stereo	0.33 43	0.25 122	0.45 67	0.37 9	0.24 39	0.54 152	0.35 129	0.66 44	0.36 27	0.43 74	0.44 39	0.29 30	0.34 69	0.77 121	0.39 164	0.11 1	0.09 1	0.15 39	0.11 24	0.14 27	0.13 49

2w_stereo	0.32 30	0.24 92	0.45 67	0.39 45	0.22 16	0.46 67	0.47 274	0.69 52	0.42 52	0.43 74	0.50 67	0.24 6	0.45 131	0.47 19	0.29 41	0.12 5	0.10 9	0.15 39	0.12 56	0.15 57	0.13 49

Occ-G	0.42 97	0.21 43	0.48 81	0.41 64	0.26 68	0.42 42	0.62 387	0.77 85	0.49 77	0.43 74	0.66 115	1.02 318	0.46 138	0.78 127	0.41 183	0.16 74	0.13 128	0.18 128	0.13 81	0.16 78	0.16 141

plain	0.46 129	0.27 171	1.01 387	0.50 185	0.40 318	0.35 17	0.37 162	0.87 124	0.56 106	0.43 74	0.76 151	0.42 74	0.40 105	1.13 234	0.45 220	0.21 265	0.15 236	0.24 306	0.19 226	0.24 316	0.16 141

3w_stereo	0.33 43	0.25 122	0.52 109	0.40 56	0.21 9	0.53 143	0.54 329	0.65 38	0.46 72	0.44 80	0.48 55	0.23 3	0.45 131	0.46 15	0.29 41	0.12 5	0.10 9	0.15 39	0.12 56	0.15 57	0.15 112

monsterstereo	0.34 55	0.20 25	0.44 54	0.45 114	0.35 255	0.27 8	0.29 69	0.53 8	0.51 90	0.44 80	0.61 102	0.26 14	0.25 13	1.19 249	0.27 26	0.13 21	0.11 44	0.15 39	0.12 56	0.15 57	0.10 1

fffft	0.38 76	0.23 74	0.51 102	0.44 101	0.32 213	0.43 51	0.48 285	0.76 80	0.36 27	0.44 80	0.34 18	0.38 71	0.31 48	1.31 276	0.32 74	0.14 33	0.11 44	0.19 150	0.15 124	0.16 78	0.16 141
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 289	3.18 576	2.55 535	0.39 45	0.23 22	0.44 57	0.23 25	0.63 31	0.42 52	0.44 80	0.44 39	0.34 53	0.28 28	0.56 44	0.29 41	1.35 550	0.10 9	0.22 248	0.19 226	0.46 481	1.31 550

LoS_RVC	0.42 97	0.26 143	0.40 33	0.44 101	0.82 504	0.51 128	0.44 243	0.64 34	0.41 48	0.44 80	0.78 158	0.44 79	0.47 147	0.56 44	0.36 131	0.13 21	0.12 70	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 533

CES	0.48 142	0.20 25	0.37 6	0.39 45	1.39 547	0.55 162	0.35 129	0.98 174	0.66 143	0.44 80	0.66 115	0.35 61	0.27 22	0.56 44	0.33 88	0.15 50	0.13 128	0.15 39	0.10 2	0.19 178	1.46 552

ProNet	0.43 103	0.28 193	0.58 150	0.43 78	0.30 168	0.56 169	0.52 315	1.00 180	0.58 109	0.44 80	0.49 63	0.43 77	0.43 119	1.28 270	0.36 131	0.15 50	0.13 128	0.19 150	0.16 166	0.17 107	0.16 141

sCroCo_RVC	0.49 148	0.40 398	1.02 394	0.65 409	0.60 441	0.52 133	0.40 191	0.83 117	0.61 117	0.44 80	0.74 147	0.49 110	0.50 172	0.63 72	0.48 246	0.26 379	0.27 441	0.23 286	0.22 331	0.29 383	0.25 343

xxxyy	0.32 30	0.24 92	0.48 81	0.37 9	0.24 39	0.45 60	0.25 31	0.62 28	0.40 43	0.45 88	0.58 94	0.27 17	0.32 57	0.74 115	0.35 119	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.12 56	0.13 5	0.14 78

xtttt	0.32 30	0.24 92	0.48 81	0.37 9	0.24 39	0.45 60	0.25 31	0.62 28	0.40 43	0.45 88	0.58 94	0.27 17	0.32 57	0.74 115	0.35 119	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.12 56	0.13 5	0.14 78

2.25w	0.32 30	0.24 92	0.48 81	0.37 9	0.24 39	0.45 60	0.25 31	0.62 28	0.40 43	0.45 88	0.58 94	0.27 17	0.32 57	0.74 115	0.35 119	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.12 56	0.13 5	0.14 78

4.5_new	0.29 10	0.25 122	0.41 38	0.36 5	0.23 22	0.52 133	0.36 145	0.56 12	0.34 22	0.45 88	0.42 26	0.27 17	0.25 13	0.40 8	0.24 5	0.13 21	0.10 9	0.15 39	0.13 81	0.16 78	0.12 11

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 122	0.41 38	0.36 5	0.23 22	0.52 133	0.36 145	0.56 12	0.34 22	0.45 88	0.42 26	0.27 17	0.25 13	0.40 8	0.24 5	0.13 21	0.10 9	0.15 39	0.13 81	0.16 78	0.12 11

MIF-Stereo (partial)	0.45 122	0.25 122	0.70 222	0.50 185	0.52 404	0.35 17	0.26 47	0.91 140	0.59 115	0.45 88	0.71 138	0.51 120	0.51 175	1.11 229	0.45 220	0.20 231	0.16 275	0.23 286	0.20 258	0.24 316	0.18 191

SMoEStereo_RVC	0.39 79	0.25 122	0.50 95	0.45 114	0.30 168	0.61 198	0.36 145	0.72 65	0.45 65	0.46 94	0.43 35	0.42 74	0.35 77	1.39 303	0.29 41	0.15 50	0.12 70	0.20 185	0.15 124	0.16 78	0.15 112

rvit_stereo_ft	0.47 136	0.35 363	0.87 332	0.67 428	0.42 331	0.40 31	0.59 378	0.81 109	0.74 165	0.46 94	0.55 84	0.57 147	0.49 166	0.65 80	0.50 259	0.25 357	0.17 304	0.22 248	0.22 331	0.24 316	0.17 166

MGS-Stereo	0.42 97	0.26 143	0.58 150	0.44 101	0.28 126	0.50 108	0.34 119	0.57 16	0.83 193	0.46 94	1.31 356	0.52 127	0.33 61	0.65 80	0.36 131	0.19 199	0.16 275	0.18 128	0.15 124	0.17 107	0.16 141

rrrtt	0.32 30	0.21 43	0.45 67	0.38 25	0.23 22	0.52 133	0.34 119	0.65 38	0.39 37	0.47 97	0.45 45	0.32 42	0.35 77	0.61 67	0.27 26	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.12 1	0.12 11

2.75w_new	0.31 22	0.23 74	0.43 52	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 211	0.54 10	0.35 24	0.47 97	0.43 35	0.24 6	0.30 39	0.66 82	0.33 88	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.13 5	0.12 11

3.25w_new	0.32 30	0.21 43	0.45 67	0.38 25	0.23 22	0.52 133	0.34 119	0.65 38	0.39 37	0.47 97	0.45 45	0.32 42	0.35 77	0.61 67	0.27 26	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.12 1	0.12 11

3.25w	0.32 30	0.21 43	0.45 67	0.37 9	0.23 22	0.52 133	0.34 119	0.65 38	0.39 37	0.47 97	0.45 45	0.32 42	0.35 77	0.61 67	0.27 26	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.12 1	0.12 11

monsters	0.34 55	0.20 25	0.41 38	0.39 45	0.36 265	0.34 15	0.27 54	0.66 44	0.43 55	0.47 97	0.40 23	0.22 2	0.23 9	1.33 283	0.25 11	0.13 21	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.13 5	0.13 49

Pointernet	0.37 71	0.20 25	0.57 144	0.43 78	0.28 126	0.51 128	0.27 54	0.93 150	0.61 117	0.47 97	0.63 107	0.49 110	0.38 99	0.49 24	0.33 88	0.17 119	0.13 128	0.14 6	0.11 24	0.13 5	0.12 11

AE-Stereo	0.49 148	0.27 171	0.67 199	0.60 351	0.39 307	0.67 240	0.46 267	1.18 255	1.09 302	0.47 97	0.75 149	0.69 192	0.47 147	0.59 50	0.40 172	0.16 74	0.15 236	0.21 220	0.20 258	0.19 178	0.15 112

IGEVStereo-DCA	0.46 129	0.28 193	0.56 134	0.43 78	0.33 234	0.49 92	0.42 211	0.87 124	0.50 80	0.47 97	0.48 55	0.48 102	0.46 138	2.03 404	0.30 51	0.19 199	0.14 179	0.19 150	0.15 124	0.16 78	0.18 191

rrr	0.46 129	0.28 193	0.73 252	0.43 78	0.33 234	0.49 92	0.38 168	0.76 80	0.50 80	0.47 97	0.48 55	0.48 102	0.46 138	2.03 404	0.30 51	0.19 199	0.14 179	0.19 150	0.15 124	0.16 78	0.16 141

@esxe	0.35 64	0.19 17	0.38 16	0.39 45	0.29 144	0.58 177	0.30 82	0.63 31	0.50 80	0.48 106	0.76 151	0.31 37	0.35 77	0.69 88	0.37 144	0.14 33	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 27	0.12 11

depthmonostereo	0.41 94	0.23 74	0.53 114	0.47 132	0.23 22	0.61 198	0.35 129	1.00 180	0.76 172	0.48 106	0.65 113	0.47 97	0.49 166	0.67 85	0.37 144	0.16 74	0.15 236	0.16 69	0.14 108	0.16 78	0.15 112

rvit_stereo_0081	0.44 114	0.33 319	0.64 180	0.54 268	0.35 255	0.41 35	0.44 243	0.66 44	0.95 231	0.48 106	0.52 73	0.50 116	0.46 138	0.82 142	0.44 207	0.25 357	0.20 360	0.22 248	0.19 226	0.25 328	0.17 166

rvit_stereo_0082	0.44 114	0.33 319	0.64 180	0.54 268	0.35 255	0.41 35	0.44 243	0.66 44	0.95 231	0.48 106	0.52 73	0.50 116	0.46 138	0.82 142	0.44 207	0.25 357	0.20 360	0.22 248	0.19 226	0.25 328	0.17 166

MyStereo07	0.48 142	0.29 228	0.50 95	0.55 292	0.45 355	0.59 183	0.79 438	1.05 206	0.51 90	0.48 106	0.53 75	0.43 77	0.55 197	1.30 275	0.34 107	0.17 119	0.16 275	0.24 306	0.20 258	0.23 301	0.20 263

CAS	0.63 243	0.18 1	0.37 6	2.27 556	0.84 506	0.57 174	0.54 329	0.79 94	0.62 119	0.48 106	0.70 135	0.36 64	0.26 20	0.45 13	0.35 119	2.24 556	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 57	1.06 545

LoS	0.40 87	0.21 43	0.44 54	0.37 9	0.22 16	0.50 108	0.40 191	1.00 180	0.94 229	0.48 106	0.66 115	0.48 102	0.40 105	0.60 63	0.37 144	0.18 158	0.14 179	0.16 69	0.11 24	0.14 27	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
qwe	0.32 30	0.21 43	0.40 33	0.37 9	0.26 68	0.49 92	0.29 69	0.64 34	0.39 37	0.49 113	0.48 55	0.26 14	0.27 22	0.80 133	0.34 107	0.12 5	0.10 9	0.14 6	0.11 24	0.15 57	0.12 11

rvit_stereo_0083	0.47 136	0.33 319	0.81 306	0.56 305	0.36 265	0.50 108	0.44 243	0.68 51	0.95 231	0.49 113	0.57 91	0.55 137	0.49 166	0.88 162	0.46 234	0.25 357	0.25 428	0.24 306	0.20 258	0.24 316	0.17 166

ff7	0.43 103	0.27 171	0.56 134	0.44 101	0.33 234	0.50 108	0.42 211	0.87 124	0.50 80	0.49 113	0.53 75	0.44 79	0.48 158	1.38 298	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.15 124	0.18 137	0.18 191

ffff	0.43 103	0.27 171	0.56 134	0.44 101	0.33 234	0.50 108	0.42 211	0.87 124	0.50 80	0.49 113	0.53 75	0.44 79	0.48 158	1.38 298	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.15 124	0.18 137	0.18 191

11t	0.43 103	0.27 171	0.56 134	0.44 101	0.33 234	0.50 108	0.42 211	0.87 124	0.50 80	0.49 113	0.53 75	0.44 79	0.48 158	1.38 298	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.15 124	0.18 137	0.18 191

anonymousdsp	0.43 103	0.27 171	0.53 114	0.44 101	0.32 213	0.50 108	0.42 211	0.89 133	0.51 90	0.49 113	0.53 75	0.47 97	0.47 147	1.33 283	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.15 124	0.18 137	0.18 191

ccc-4	0.43 103	0.27 171	0.56 134	0.44 101	0.33 234	0.50 108	0.42 211	0.87 124	0.50 80	0.49 113	0.53 75	0.44 79	0.48 158	1.38 298	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.15 124	0.18 137	0.18 191

IGEV-Stereo	0.43 103	0.27 171	0.54 120	0.45 114	0.32 213	0.50 108	0.42 211	0.90 139	0.51 90	0.49 113	0.53 75	0.47 97	0.47 147	1.32 280	0.33 88	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.15 124	0.18 137	0.18 191
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0080	0.44 114	0.32 297	0.71 234	0.47 132	0.36 265	0.42 42	0.55 347	0.82 113	0.68 148	0.50 121	0.60 100	0.55 137	0.47 147	0.59 50	0.44 207	0.26 379	0.21 382	0.20 185	0.20 258	0.31 403	0.19 231

whm_eth	0.44 114	0.32 297	0.71 234	0.47 132	0.36 265	0.42 42	0.55 347	0.82 113	0.68 148	0.50 121	0.60 100	0.55 137	0.47 147	0.59 50	0.44 207	0.26 379	0.21 382	0.20 185	0.20 258	0.31 403	0.19 231

sAnonymous2	0.55 195	0.56 464	1.46 480	0.60 351	0.51 393	0.48 79	0.52 315	0.79 94	0.68 148	0.50 121	0.67 122	0.46 90	0.62 238	0.59 50	0.40 172	0.22 291	0.17 304	0.22 248	0.21 302	0.86 529	0.56 503

CroCo_RVC	0.55 195	0.56 464	1.46 480	0.60 351	0.51 393	0.48 79	0.52 315	0.79 94	0.68 148	0.50 121	0.67 122	0.46 90	0.62 238	0.59 50	0.40 172	0.22 291	0.17 304	0.22 248	0.21 302	0.86 529	0.56 503

tt45	0.45 122	0.23 74	0.46 76	0.45 114	0.33 234	0.79 305	0.32 99	0.78 89	0.41 48	0.51 125	0.44 39	0.49 110	0.37 93	2.14 414	0.34 107	0.16 74	0.13 128	0.19 150	0.16 166	0.17 107	0.18 191

GLC_STEREO	0.39 79	0.25 122	0.41 38	0.54 268	0.23 22	0.48 79	0.30 82	0.73 68	0.58 109	0.52 126	0.73 143	0.51 120	0.31 48	0.64 74	0.42 194	0.17 119	0.20 360	0.23 286	0.19 226	0.21 253	0.17 166

water-stereo	0.39 79	0.20 25	0.48 81	0.44 101	0.27 96	0.50 108	0.26 47	0.92 143	0.51 90	0.53 127	0.78 158	0.55 137	0.49 166	0.42 10	0.42 194	0.16 74	0.15 236	0.17 94	0.15 124	0.16 78	0.15 112

MoCha-V2	0.40 87	0.20 25	0.49 90	0.50 185	0.21 9	0.44 57	0.33 107	0.93 150	0.53 101	0.53 127	0.53 75	0.42 74	0.58 220	1.09 223	0.27 26	0.14 33	0.12 70	0.15 39	0.12 56	0.17 107	0.15 112

test_xeample3	0.42 97	0.28 193	0.69 216	0.43 78	0.33 234	0.56 169	0.38 168	0.79 94	0.45 65	0.53 127	0.46 50	0.44 79	0.44 127	1.38 298	0.31 69	0.18 158	0.14 179	0.19 150	0.15 124	0.17 107	0.16 141

rvit_0105_6	0.53 165	0.37 380	0.98 377	0.65 409	0.38 297	0.51 128	0.51 304	0.77 85	1.20 374	0.54 130	0.55 84	0.65 178	0.53 185	0.94 181	0.44 207	0.32 436	0.32 477	0.28 393	0.24 367	0.28 372	0.21 280

UniTT-Stereo	0.36 66	0.23 74	0.59 157	0.48 158	0.36 265	0.40 31	0.32 99	0.53 8	0.49 77	0.54 130	0.55 84	0.36 64	0.31 48	0.58 49	0.51 264	0.20 231	0.15 236	0.17 94	0.15 124	0.19 178	0.15 112

rvit_0105_4	0.56 204	0.38 387	1.06 407	0.66 416	0.38 297	0.53 143	0.53 323	0.84 120	1.17 354	0.56 132	0.61 102	0.72 200	0.59 221	0.98 193	0.45 220	0.32 436	0.33 481	0.29 403	0.25 381	0.29 383	0.23 317

AIO-test1	0.56 204	0.25 122	0.55 130	0.64 395	0.78 492	0.80 313	0.36 145	1.18 255	1.34 439	0.57 133	0.88 182	0.61 164	0.50 172	1.12 232	0.35 119	0.17 119	0.17 304	0.22 248	0.24 367	0.18 137	0.23 317

tt1	0.62 236	0.32 297	0.51 102	0.54 268	0.26 68	1.16 417	0.48 285	0.95 162	2.47 538	0.57 133	0.77 155	0.49 110	0.81 310	1.55 336	0.32 74	0.20 231	0.12 70	0.24 306	0.15 124	0.19 178	0.20 263

HART	0.45 122	0.22 63	0.54 120	0.50 185	0.26 68	0.41 35	0.29 69	1.03 192	0.50 80	0.58 135	1.45 405	0.61 164	0.35 77	1.08 222	0.30 51	0.15 50	0.13 128	0.19 150	0.14 108	0.19 178	0.14 78

rvit_stereo_0081_aga	0.44 114	0.34 342	0.73 252	0.51 215	0.41 326	0.50 108	0.40 191	0.81 109	0.57 108	0.58 135	0.56 88	0.53 132	0.43 119	0.66 82	0.40 172	0.26 379	0.21 382	0.22 248	0.20 258	0.26 340	0.18 191

ACVNet-DCA	0.56 204	0.31 281	0.50 95	0.54 268	0.26 68	1.18 420	0.51 304	1.42 314	0.78 179	0.58 135	0.79 164	0.48 102	0.88 348	1.46 317	0.32 74	0.20 231	0.12 70	0.25 345	0.15 124	0.22 276	0.21 280

xx1	0.67 279	0.31 281	0.50 95	0.54 268	0.26 68	1.18 420	0.51 304	0.93 150	3.05 550	0.58 135	0.79 164	0.95 292	0.77 289	1.46 317	0.32 74	0.20 231	0.12 70	0.24 306	0.23 354	0.22 276	0.21 280

1test111	0.54 180	0.31 281	0.50 95	0.54 268	0.26 68	1.18 420	0.51 304	1.42 314	0.78 179	0.58 135	0.79 164	0.48 102	0.88 348	0.88 162	0.59 299	0.20 231	0.12 70	0.25 345	0.15 124	0.22 276	0.21 280

cc1	0.64 255	0.31 281	0.50 95	0.54 268	0.26 68	1.18 420	0.51 304	0.93 150	3.05 550	0.58 135	0.79 164	0.48 102	0.88 348	1.46 317	0.32 74	0.20 231	0.12 70	0.25 345	0.15 124	0.19 178	0.19 231

Selective-RAFT	0.52 155	0.28 193	0.79 300	0.55 292	0.27 96	0.91 351	0.33 107	0.80 104	0.88 207	0.58 135	0.63 107	0.81 225	0.77 289	1.29 274	0.48 246	0.19 199	0.14 179	0.17 94	0.15 124	0.19 178	0.17 166

CREStereo	0.39 79	0.21 43	0.38 16	0.34 1	0.22 16	0.53 143	0.29 69	0.77 85	1.11 311	0.58 135	0.71 138	0.51 120	0.41 108	0.54 38	0.34 107	0.18 158	0.13 128	0.15 39	0.10 2	0.14 27	0.14 78
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_test2	0.43 103	0.24 92	0.67 199	0.51 215	0.32 213	0.55 162	0.45 260	0.97 170	0.77 176	0.59 143	0.51 70	0.49 110	0.42 112	0.80 133	0.30 51	0.15 50	0.13 128	0.18 128	0.14 108	0.19 178	0.14 78

trnet	0.39 79	0.21 43	0.37 6	0.36 5	0.20 3	0.53 143	0.29 69	0.78 89	1.12 315	0.59 143	0.71 138	0.53 132	0.42 112	0.54 38	0.34 107	0.18 158	0.13 128	0.15 39	0.10 2	0.14 27	0.13 49

MC-Stereo	0.43 103	0.23 74	0.48 81	0.51 215	0.28 126	0.39 29	0.32 99	0.88 132	0.68 148	0.60 145	0.84 174	0.56 145	0.61 233	1.03 205	0.31 69	0.17 119	0.11 44	0.17 94	0.15 124	0.16 78	0.13 49

xyz-stereo-finetune	0.48 142	0.25 122	0.54 120	0.42 71	0.23 22	0.80 313	0.42 211	0.80 104	0.80 184	0.61 146	0.62 105	0.54 134	0.43 119	1.70 364	0.58 296	0.15 50	0.15 236	0.19 150	0.15 124	0.16 78	0.15 112

H2IRNET	0.56 204	0.26 143	0.66 194	0.47 132	0.35 255	0.41 35	0.26 47	0.92 143	1.17 354	0.61 146	1.28 346	1.08 333	0.86 338	0.99 196	0.63 316	0.19 199	0.16 275	0.22 248	0.25 381	0.21 253	0.18 191

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 129	0.36 373	0.71 234	0.47 132	0.36 265	0.67 240	0.35 129	0.78 89	1.12 315	0.61 146	0.62 105	0.39 72	0.39 101	0.71 98	0.39 164	0.20 231	0.17 304	0.22 248	0.18 204	0.23 301	0.19 231

MM-Stereo_test3	0.50 152	0.24 92	0.54 120	0.54 268	0.74 479	0.49 92	0.53 323	1.09 229	1.05 279	0.62 149	0.95 197	0.61 164	0.42 112	0.77 121	0.38 156	0.20 231	0.17 304	0.20 185	0.16 166	0.18 137	0.18 191

AIO-test2	0.57 211	0.28 193	0.63 173	0.61 365	0.58 430	0.79 305	0.51 304	1.18 255	1.40 469	0.63 150	1.15 295	0.51 120	0.43 119	1.09 223	0.35 119	0.21 265	0.17 304	0.26 364	0.30 448	0.20 212	0.19 231

rvit_0105_5	0.58 217	0.39 392	1.05 403	0.66 416	0.37 280	0.58 177	0.56 355	0.94 157	1.18 361	0.64 151	0.68 127	0.75 204	0.63 243	0.88 162	0.50 259	0.32 436	0.32 477	0.30 414	0.27 408	0.28 372	0.25 343

PMTNet	0.46 129	0.21 43	0.38 16	0.37 9	0.23 22	0.71 265	0.27 54	0.74 73	1.04 275	0.64 151	0.70 135	0.55 137	0.47 147	0.86 157	0.35 119	1.00 539	0.13 128	0.15 39	0.10 2	0.15 57	0.13 49

xyz-stereo-finetune2	0.58 217	0.27 171	0.57 144	0.40 56	0.24 39	1.09 403	0.32 99	0.79 94	0.53 101	0.65 153	1.07 251	0.58 152	0.80 306	2.47 445	0.80 373	0.16 74	0.15 236	0.21 220	0.17 187	0.16 78	0.17 166

GCAP-Stereo	0.40 87	0.28 193	0.68 203	0.47 132	0.25 59	0.53 143	0.32 99	0.82 113	0.58 109	0.65 153	0.69 131	0.58 152	0.42 112	0.47 19	0.29 41	0.17 119	0.14 179	0.17 94	0.13 81	0.17 107	0.14 78

XX-Stereo	0.63 243	0.26 143	1.90 512	0.81 487	0.67 462	0.43 51	0.23 25	1.03 192	0.58 109	0.65 153	1.56 436	1.41 415	0.39 101	1.28 270	0.35 119	0.20 231	0.14 179	0.20 185	0.19 226	0.18 137	0.14 78

DLNR_Zeroshot_test	23.17 590	48.52 603	43.29 595	176.68 603	78.69 599	0.35 17	0.21 12	23.41 590	0.75 166	0.66 156	0.86 177	0.59 159	0.30 39	1.56 338	0.44 207	9.57 587	0.12 70	0.18 128	0.14 108	76.92 602	0.16 141

RCA-Stereo	0.50 152	0.23 74	0.58 150	0.48 158	0.33 234	0.55 162	0.45 260	0.97 170	1.38 459	0.68 157	1.05 245	0.63 172	0.80 306	0.59 50	0.32 74	0.17 119	0.12 70	0.17 94	0.14 108	0.16 78	0.14 78

HH	0.63 243	0.30 248	0.77 289	0.50 185	0.32 213	0.49 92	0.46 267	1.65 377	0.64 126	0.69 158	1.09 261	1.63 458	0.85 330	1.90 390	0.37 144	0.18 158	0.13 128	0.19 150	0.17 187	0.19 178	0.16 141

HanStereo	0.63 243	0.30 248	0.77 289	0.50 185	0.32 213	0.49 92	0.46 267	1.65 377	0.64 126	0.69 158	1.09 261	1.63 458	0.85 330	1.90 390	0.37 144	0.18 158	0.13 128	0.19 150	0.17 187	0.19 178	0.16 141

RAFT+CT+SA	0.58 217	0.29 228	0.60 162	0.66 416	0.37 280	0.42 42	0.55 347	1.27 284	1.03 270	0.70 160	1.22 320	0.60 160	0.70 264	1.64 351	0.41 183	0.18 158	0.13 128	0.22 248	0.22 331	0.21 253	0.18 191

RALCasStereoNet	0.54 180	0.30 248	0.66 194	0.59 340	0.51 393	0.61 198	0.52 315	0.94 157	0.93 226	0.70 160	1.01 222	0.78 215	0.44 127	1.33 283	0.47 241	0.20 231	0.16 275	0.18 128	0.16 166	0.20 212	0.19 231

WCG-NET（raft）	0.45 122	0.21 43	0.55 130	0.40 56	0.24 39	0.50 108	0.36 145	0.73 68	1.09 302	0.71 162	0.76 151	0.92 279	0.51 175	0.84 148	0.34 107	0.16 74	0.12 70	0.15 39	0.14 108	0.14 27	0.14 78

CAS++	0.47 136	0.31 281	0.56 134	0.47 132	0.32 213	0.42 42	0.28 63	1.76 407	0.72 159	0.71 162	0.72 141	0.37 69	0.28 28	0.69 88	0.33 88	0.27 395	0.22 400	0.26 364	0.21 302	0.29 383	0.19 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 263	0.34 342	0.86 321	0.59 340	0.40 318	0.50 108	0.41 207	1.09 229	0.93 226	0.71 162	2.50 524	0.82 230	0.57 211	1.03 205	0.49 253	0.25 357	0.28 448	0.29 403	0.28 428	0.36 432	0.20 263

EKT-Stereo	0.53 165	0.30 248	0.73 252	0.58 327	0.60 441	0.51 128	0.48 285	0.94 157	0.90 214	0.71 162	0.88 182	0.77 211	0.43 119	1.07 218	0.40 172	0.22 291	0.16 275	0.21 220	0.18 204	0.20 212	0.22 297

EAI-Stereo	0.65 263	0.28 193	0.69 216	0.53 253	0.27 96	0.60 191	0.40 191	2.28 525	0.64 126	0.71 162	3.18 535	0.57 147	0.43 119	1.06 214	0.41 183	0.18 158	0.13 128	0.17 94	0.17 187	0.17 107	0.17 166

Anonymous3	0.61 232	0.44 416	1.11 424	0.59 340	0.49 375	0.93 362	0.65 396	0.93 150	0.81 187	0.72 167	0.88 182	0.65 178	0.69 259	1.06 214	0.53 278	0.35 461	0.30 463	0.26 364	0.26 398	0.31 403	0.27 377

testlalala_base	0.77 337	0.40 398	0.70 222	0.65 409	0.50 382	0.79 305	0.28 63	1.50 334	0.51 90	0.73 168	0.90 186	0.69 192	0.54 190	0.66 82	0.40 172	2.82 561	0.14 179	0.17 94	0.12 56	2.68 557	0.19 231

riskmin	0.56 204	0.27 171	0.60 162	0.43 78	0.31 194	0.83 329	0.42 211	1.14 244	1.04 275	0.73 168	0.75 149	1.11 349	1.01 409	0.81 139	0.51 264	0.20 231	0.14 179	0.24 306	0.15 124	0.24 316	0.25 343

WCG-NET	0.42 97	0.21 43	0.54 120	0.40 56	0.25 59	0.47 71	0.32 99	0.73 68	1.15 342	0.76 170	0.73 143	0.58 152	0.45 131	0.60 63	0.34 107	0.15 50	0.11 44	0.16 69	0.14 108	0.15 57	0.13 49

rvit_stereo_0075_2	0.64 255	0.46 425	1.05 403	0.66 416	0.66 458	0.53 143	0.48 285	1.20 265	1.12 315	0.76 170	0.92 190	0.78 215	0.53 185	1.03 205	0.59 299	0.37 469	0.28 448	0.40 485	0.31 453	0.37 436	0.32 422

test_5	0.65 263	0.30 248	0.75 272	0.67 428	0.50 382	0.92 358	0.52 315	1.39 308	1.12 315	0.76 170	1.11 271	1.00 309	0.90 355	1.53 332	0.45 220	0.18 158	0.13 128	0.23 286	0.22 331	0.21 253	0.19 231

raft+_RVC	0.53 165	0.26 143	0.54 120	0.60 351	0.47 371	0.54 152	0.54 329	1.27 284	0.99 255	0.76 170	1.03 240	0.70 196	0.56 202	0.93 178	0.47 241	0.18 158	0.14 179	0.19 150	0.18 204	0.18 137	0.15 112

XX-TBD	0.46 129	0.70 501	0.35 1	0.79 481	0.25 59	0.58 177	0.26 47	0.69 52	1.27 409	0.76 170	1.00 216	0.45 87	0.33 61	0.47 19	0.37 144	0.19 199	0.15 236	0.15 39	0.11 24	0.17 107	0.14 78

DilatedVolume-Stereo	0.43 103	0.21 43	0.55 130	0.43 78	0.32 213	0.72 268	0.29 69	0.80 104	0.51 90	0.77 175	0.73 143	0.48 102	0.40 105	1.13 234	0.39 164	0.15 50	0.14 179	0.15 39	0.14 108	0.16 78	0.14 78

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 298	0.35 363	1.70 498	0.49 173	0.56 418	0.63 209	0.38 168	2.41 536	0.65 141	0.77 175	1.07 251	1.82 483	0.95 380	0.93 178	0.43 204	0.20 231	0.13 128	0.21 220	0.25 381	0.28 372	0.26 367

anonymousdsp2	0.53 165	0.27 171	0.74 268	0.48 158	0.29 144	0.76 287	0.47 274	1.61 369	0.82 192	0.77 175	0.77 155	0.75 204	0.47 147	1.03 205	0.40 172	0.18 158	0.13 128	0.18 128	0.13 81	0.19 178	0.18 191

DCRE	0.82 363	0.26 143	0.70 222	0.58 327	0.44 348	0.54 152	0.48 285	0.95 162	0.78 179	0.78 178	7.33 567	0.86 250	0.52 180	0.76 118	0.41 183	0.16 74	0.16 275	0.19 150	0.17 187	0.18 137	0.17 166

dd	0.59 223	0.48 434	0.97 374	0.55 292	0.32 213	0.64 212	0.47 274	1.02 187	1.34 439	0.78 178	0.86 177	0.58 152	0.54 190	1.01 201	0.86 390	0.28 408	0.18 325	0.26 364	0.19 226	0.32 411	0.24 331

test-1	0.52 155	0.26 143	1.04 402	0.56 305	0.32 213	0.61 198	0.38 168	1.10 232	0.91 219	0.78 178	1.01 222	0.77 211	0.52 180	0.60 63	0.42 194	0.17 119	0.14 179	0.20 185	0.17 187	0.20 212	0.23 317

iRaft-Stereo_5w	0.85 378	0.29 228	0.91 352	0.53 253	0.43 341	0.49 92	0.68 409	0.99 176	0.87 203	0.79 181	1.34 371	1.46 427	0.91 358	5.11 506	1.11 434	0.17 119	0.14 179	0.22 248	0.18 204	0.20 212	0.20 263

TRStereo	0.60 226	0.60 482	0.97 374	0.74 469	0.67 462	0.46 67	0.38 168	1.85 437	0.89 210	0.79 181	0.80 169	0.88 258	0.39 101	1.10 226	0.41 183	0.23 316	0.15 236	0.23 286	0.24 367	0.17 107	0.15 112

qqq	0.57 211	0.34 342	0.71 234	0.47 132	0.27 96	0.64 212	0.62 387	1.42 314	0.78 179	0.80 183	0.92 190	0.95 292	0.77 289	0.88 162	0.59 299	0.21 265	0.20 360	0.24 306	0.23 354	0.22 276	0.21 280

CREStereo++_RVC	0.47 136	0.21 43	0.38 16	0.45 114	0.38 297	0.45 60	0.25 31	0.75 75	1.29 418	0.80 183	1.21 318	0.47 97	0.37 93	0.53 35	0.44 207	0.16 74	0.11 44	0.15 39	0.80 543	0.18 137	0.11 2
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
TestStereo	0.64 255	0.39 392	0.71 234	0.51 215	0.27 96	0.56 169	0.42 211	1.03 192	0.91 219	0.80 183	1.00 216	0.68 187	0.52 180	3.25 472	0.45 220	0.22 291	0.15 236	0.24 306	0.18 204	0.27 354	0.16 141

111	0.60 226	0.23 74	0.70 222	0.43 78	0.24 39	0.72 268	0.42 211	1.18 255	1.41 473	0.80 183	1.38 385	1.10 345	0.79 300	0.96 184	0.58 296	0.18 158	0.13 128	0.17 94	0.15 124	0.17 107	0.19 231

ACV-stereo	0.99 419	0.51 447	1.41 471	0.56 305	0.41 326	2.43 531	0.57 366	1.15 246	1.18 361	0.81 187	1.01 222	3.39 543	2.14 535	1.60 344	1.07 425	0.27 395	0.22 400	0.22 248	0.22 331	0.28 372	0.32 422

x	0.54 180	0.31 281	0.61 165	0.47 132	0.30 168	0.67 240	0.47 274	1.53 349	0.79 183	0.81 187	0.83 172	0.78 215	0.70 264	0.70 93	0.62 312	0.21 265	0.19 342	0.22 248	0.19 226	0.21 253	0.20 263

UDGNet	0.72 298	1.17 539	0.80 305	0.77 477	0.41 326	0.77 295	0.38 168	0.97 170	1.34 439	0.81 187	0.88 182	0.71 199	0.60 224	1.21 253	0.54 284	0.52 511	0.19 342	1.02 545	0.26 398	0.71 524	0.31 417

s12784h	0.52 155	0.20 25	0.38 16	0.41 64	0.19 1	0.96 373	0.34 119	1.17 250	1.25 398	0.81 187	0.90 186	0.63 172	0.50 172	1.45 315	0.42 194	0.14 33	0.12 70	0.17 94	0.11 24	0.18 137	0.11 2

rvit_0105_3	0.63 243	0.44 416	1.08 416	0.72 458	0.40 318	0.64 212	0.71 418	1.03 192	1.17 354	0.82 191	0.70 135	0.80 221	0.70 264	0.91 170	0.56 290	0.35 461	0.34 483	0.34 452	0.32 461	0.27 354	0.28 389

GMStereo	0.55 195	0.45 423	0.94 362	0.50 185	0.32 213	0.64 212	0.43 230	1.00 180	1.40 469	0.82 191	0.73 143	0.51 120	0.45 131	0.85 153	0.55 288	0.24 331	0.15 236	0.20 185	0.21 302	0.31 403	0.24 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 155	0.24 92	0.61 165	0.49 173	0.30 168	0.90 347	0.29 69	1.07 221	0.83 193	0.83 193	1.02 230	0.62 169	0.43 119	1.35 288	0.41 183	0.17 119	0.12 70	0.22 248	0.20 258	0.17 107	0.15 112

CASnet	0.41 94	0.25 122	0.48 81	0.50 185	0.20 3	0.50 108	0.36 145	0.81 109	0.80 184	0.83 193	0.68 127	0.48 102	0.31 48	0.54 38	0.32 74	0.18 158	0.12 70	0.27 380	0.22 331	0.23 301	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 298	0.35 363	0.62 170	0.69 442	0.46 366	1.14 409	0.44 243	1.37 302	1.01 263	0.83 193	1.17 303	1.33 401	0.96 387	1.43 311	0.95 406	0.33 444	0.22 400	0.21 220	0.23 354	0.27 354	0.29 393

MM-Stereo_test1	0.49 148	0.24 92	0.56 134	0.51 215	0.30 168	0.50 108	0.54 329	0.91 140	1.03 270	0.84 196	0.69 131	0.54 134	0.60 224	1.16 241	0.33 88	0.18 158	0.16 275	0.20 185	0.17 187	0.19 178	0.15 112

11t1	0.52 155	0.28 193	0.68 203	0.51 215	0.28 126	0.83 329	0.39 183	1.22 274	0.63 122	0.84 196	0.74 147	0.68 187	0.68 256	0.91 170	0.57 293	0.21 265	0.18 325	0.19 150	0.16 166	0.20 212	0.21 280

ToySt	0.66 270	0.33 319	1.23 442	0.51 215	0.33 234	0.86 341	0.68 409	1.10 232	0.97 243	0.84 196	1.08 256	1.25 380	0.94 375	1.01 201	0.74 347	0.19 199	0.19 342	0.24 306	0.24 367	0.27 354	0.23 317

rafts_anoy	0.52 155	0.29 228	0.59 157	0.59 340	0.50 382	0.53 143	0.40 191	1.11 238	1.03 270	0.84 196	0.83 172	0.68 187	0.54 190	0.72 103	0.51 264	0.19 199	0.14 179	0.24 306	0.26 398	0.21 253	0.18 191

iRaftStereo_RVC	0.47 136	0.26 143	0.64 180	0.50 185	0.29 144	0.53 143	0.33 107	1.05 206	0.77 176	0.84 196	1.00 216	0.55 137	0.37 93	0.81 139	0.40 172	0.17 119	0.12 70	0.22 248	0.20 258	0.19 178	0.15 112

model_zeroshot	0.48 142	0.29 228	0.86 321	0.51 215	0.36 265	0.69 253	0.37 162	1.12 240	0.62 119	0.85 201	0.84 174	0.66 182	0.37 93	0.73 108	0.34 107	0.20 231	0.16 275	0.19 150	0.16 166	0.17 107	0.16 141

Any-RAFT	0.53 165	0.24 92	0.47 79	0.47 132	0.27 96	1.00 385	0.25 31	1.58 361	1.05 279	0.85 201	0.99 212	1.06 327	0.47 147	0.70 93	0.32 74	0.18 158	0.13 128	0.16 69	0.13 81	0.16 78	0.16 141

FACV-RUCA	0.63 243	0.34 342	0.82 309	0.62 377	0.65 455	0.81 322	0.41 207	1.44 321	1.07 288	0.86 203	1.14 287	0.61 164	0.69 259	0.80 133	0.53 278	0.28 408	0.19 342	0.47 502	0.21 302	0.35 425	0.25 343

GCAP-BAT	0.49 148	0.31 281	0.64 180	0.41 64	0.46 366	0.70 260	0.35 129	0.77 85	0.64 126	0.86 203	1.00 216	0.77 211	0.37 93	1.18 247	0.36 131	0.18 158	0.14 179	0.18 128	0.13 81	0.17 107	0.15 112

test_sample2	0.62 236	0.29 228	0.74 268	0.50 185	0.28 126	0.80 313	0.61 384	1.61 369	1.00 260	0.88 205	0.99 212	0.94 284	0.83 323	1.16 241	0.51 264	0.23 316	0.18 325	0.22 248	0.21 302	0.23 301	0.22 297

gcap-zeroshot	0.53 165	0.28 193	0.89 345	0.49 173	0.28 126	0.76 287	0.37 162	1.34 296	0.73 163	0.89 206	0.67 122	1.35 406	0.51 175	0.79 131	0.33 88	0.18 158	0.15 236	0.18 128	0.15 124	0.17 107	0.16 141

FADNet_RVC	0.83 369	0.51 447	1.83 510	0.54 268	0.42 331	1.19 424	0.46 267	1.51 341	1.09 302	0.89 206	1.24 326	0.91 270	0.87 343	2.11 412	1.11 434	0.27 395	0.22 400	0.31 420	0.28 428	0.43 466	0.38 453

Reg-Stereo(zero)	0.44 114	0.22 63	0.45 67	0.43 78	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 80	1.08 294	0.90 208	0.78 158	0.90 267	0.47 147	0.70 93	0.36 131	0.15 50	0.12 70	0.15 39	0.12 56	0.15 57	0.15 112

test_sample1	0.61 232	0.29 228	0.75 272	0.50 185	0.31 194	0.76 287	0.48 285	1.59 362	0.84 197	0.90 208	0.94 196	0.88 258	0.95 380	1.16 241	0.67 327	0.22 291	0.18 325	0.20 185	0.19 226	0.21 253	0.21 280

testlalala2	0.58 217	0.27 171	0.68 203	1.72 549	1.27 545	0.68 248	0.42 211	0.93 150	0.70 153	0.90 208	0.93 193	0.76 208	0.34 69	0.52 31	0.40 172	0.18 158	0.15 236	0.17 94	0.13 81	0.17 107	0.17 166

ICVP	0.63 243	0.33 319	0.57 144	0.61 365	0.40 318	0.80 313	0.58 370	1.61 369	0.89 210	0.90 208	1.24 326	0.88 258	0.73 273	0.72 103	0.88 392	0.29 418	0.21 382	0.22 248	0.21 302	0.24 316	0.27 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 388	0.67 493	1.93 514	0.60 351	0.48 372	0.91 351	0.60 382	1.71 393	1.18 361	0.90 208	0.96 200	1.36 408	0.92 361	2.25 427	1.17 443	0.30 422	0.29 459	0.32 434	0.32 461	0.41 456	0.35 437

MyStereo04	0.67 279	0.29 228	1.07 412	0.55 292	0.45 355	0.59 183	0.79 438	1.50 334	1.40 469	0.91 213	0.91 188	0.74 202	0.86 338	1.52 328	0.62 312	0.17 119	0.16 275	0.24 306	0.20 258	0.23 301	0.20 263

MSKI-zero shot	0.55 195	0.26 143	0.57 144	0.51 215	0.26 68	0.69 253	0.28 63	1.18 255	0.64 126	0.91 213	1.32 362	0.82 230	0.33 61	1.92 392	0.32 74	0.17 119	0.12 70	0.17 94	0.13 81	0.16 78	0.16 141

test_4	0.53 165	0.22 63	0.56 134	0.54 268	0.32 213	0.64 212	0.39 183	0.80 104	0.62 119	0.92 215	1.87 486	0.68 187	0.42 112	1.16 241	0.37 144	0.15 50	0.13 128	0.20 185	0.22 331	0.20 212	0.15 112

TANstereo	0.44 114	0.21 43	0.44 54	0.41 64	0.21 9	0.65 228	0.26 47	0.79 94	0.83 193	0.93 216	0.98 210	0.51 120	0.46 138	0.54 38	0.35 119	0.18 158	0.24 421	0.16 69	0.13 81	0.16 78	0.26 367

ACVNet	0.63 243	0.31 281	0.54 120	0.54 268	0.36 265	0.80 313	0.46 267	1.37 302	1.07 288	0.93 216	1.30 350	1.08 333	0.85 330	0.80 133	0.94 402	0.21 265	0.19 342	0.21 220	0.18 204	0.22 276	0.18 191

CFNet-ft	0.72 298	0.32 297	0.54 120	0.66 416	0.54 410	0.83 329	0.55 347	1.37 302	1.15 342	0.93 216	1.28 346	1.57 445	0.97 390	1.35 288	0.81 375	0.26 379	0.20 360	0.33 442	0.25 381	0.30 394	0.23 317

FADNet	0.92 398	0.61 484	1.81 507	0.62 377	0.55 416	0.96 373	0.57 366	1.78 415	1.33 436	0.93 216	1.01 222	1.36 408	1.01 409	2.71 454	0.75 352	0.33 444	0.34 483	0.31 420	0.34 475	0.59 508	0.40 457

CFNet_RVC	0.72 298	0.32 297	0.54 120	0.66 416	0.54 410	0.83 329	0.55 347	1.37 302	1.15 342	0.93 216	1.28 346	1.57 445	0.97 390	1.35 288	0.81 375	0.26 379	0.20 360	0.33 442	0.25 381	0.30 394	0.23 317

PSMNet-RUCA	1.02 433	0.97 522	1.44 473	1.23 541	1.10 528	1.40 455	0.62 387	1.69 387	1.38 459	0.94 221	1.53 426	0.97 300	0.83 323	1.17 245	0.93 400	0.69 532	0.34 483	0.99 543	0.60 532	0.97 533	0.64 520

LL-Strereo2	0.52 155	0.33 319	0.69 216	0.52 236	0.37 280	0.70 260	0.30 82	1.13 243	0.67 144	0.94 221	0.78 158	0.91 270	0.42 112	1.05 213	0.42 194	0.17 119	0.16 275	0.29 403	0.25 381	0.21 253	0.16 141

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 417	0.39 392	3.21 544	0.50 185	0.63 450	0.64 212	0.39 183	2.36 531	0.75 166	0.95 223	4.63 551	1.81 481	0.56 202	0.96 184	0.41 183	0.18 158	0.13 128	0.21 220	0.26 398	0.32 411	0.35 437

GANet-ADL	0.60 226	0.35 363	0.72 240	0.64 395	0.40 318	0.68 248	0.51 304	1.49 330	1.12 315	0.95 223	1.08 256	0.91 270	0.57 211	0.76 118	0.55 288	0.26 379	0.18 325	0.18 128	0.16 166	0.23 301	0.25 343

RAFT-Test	0.54 180	0.25 122	0.64 180	0.47 132	0.30 168	0.97 377	0.27 54	1.24 280	0.81 187	0.96 225	1.12 278	1.28 391	0.48 158	0.71 98	0.36 131	0.17 119	0.13 128	0.17 94	0.14 108	0.16 78	0.16 141

Anonymous_2	1.30 475	0.55 461	0.82 309	0.52 236	0.58 430	1.01 386	0.64 394	1.25 282	0.97 243	0.96 225	0.78 158	1.33 401	1.29 468	1.03 205	0.74 347	0.62 527	0.64 546	1.06 546	9.63 586	1.16 542	0.49 489

SA	0.66 270	0.30 248	0.82 309	0.61 365	0.30 168	0.58 177	0.38 168	1.44 321	1.30 424	0.96 225	1.36 378	0.66 182	0.95 380	1.85 386	0.42 194	0.19 199	0.15 236	0.25 345	0.23 354	0.21 253	0.17 166

TestStereo1	0.63 243	0.28 193	0.75 272	0.76 474	0.31 194	0.48 79	0.43 230	1.30 289	1.21 380	0.97 228	1.31 356	0.64 175	0.77 289	1.75 371	0.42 194	0.20 231	0.15 236	0.22 248	0.18 204	0.21 253	0.17 166

RAFT_CTSACE	0.63 243	0.26 143	0.88 339	0.55 292	0.51 393	0.71 265	0.44 243	0.80 104	0.97 243	0.97 228	1.84 481	1.18 363	0.68 256	1.47 321	0.36 131	0.16 74	0.15 236	0.21 220	0.20 258	0.20 212	0.14 78

SA-5K	0.63 243	0.28 193	0.75 272	0.76 474	0.31 194	0.48 79	0.43 230	1.30 289	1.21 380	0.97 228	1.31 356	0.64 175	0.77 289	1.75 371	0.42 194	0.20 231	0.15 236	0.22 248	0.18 204	0.21 253	0.17 166

UCFNet_RVC	0.69 285	0.35 363	0.49 90	0.64 395	0.39 307	0.85 340	0.58 370	1.75 401	1.14 330	0.97 228	1.19 312	1.17 360	0.93 370	0.99 196	0.62 312	0.28 408	0.20 360	0.34 452	0.31 453	0.32 411	0.27 377

UGAM	1.14 459	0.27 171	0.95 366	0.53 253	0.42 331	0.70 260	0.72 421	0.95 162	1.32 432	0.98 232	1.48 417	1.78 480	0.87 343	9.65 574	0.87 391	0.21 265	0.18 325	0.30 414	0.24 367	0.19 178	0.16 141

knoymous	0.51 154	0.29 228	0.47 79	0.43 78	0.30 168	0.55 162	0.55 347	1.02 187	0.77 176	0.98 232	0.85 176	0.94 284	0.56 202	0.85 153	0.45 220	0.20 231	0.14 179	0.26 364	0.14 108	0.23 301	0.23 317

AnonymousM	0.59 223	1.11 534	0.41 38	0.44 101	0.32 213	0.43 51	0.47 274	1.05 206	0.64 126	0.98 232	0.63 107	0.67 185	0.43 119	0.59 50	0.41 183	0.20 231	0.15 236	1.84 554	0.84 545	0.14 27	0.13 49

DFGA-Net	0.72 298	0.40 398	1.40 466	0.52 236	0.45 355	0.83 329	0.44 243	1.28 288	1.08 294	0.99 235	1.19 312	0.70 196	0.55 197	2.14 414	1.16 440	0.18 158	0.16 275	0.24 306	0.23 354	0.27 354	0.25 343

rvit_105_1	0.72 298	0.52 451	1.01 387	0.78 479	0.49 375	0.75 281	0.87 459	1.12 240	1.18 361	0.99 235	0.79 164	0.90 267	0.77 289	1.26 265	0.75 352	0.41 483	0.36 499	0.36 468	0.41 496	0.30 394	0.33 428

RAFT-Stereo-weight	0.47 136	0.24 92	0.53 114	0.48 158	0.27 96	0.60 191	0.35 129	1.02 187	1.07 288	0.99 235	0.78 158	0.76 208	0.28 28	0.76 118	0.36 131	0.16 74	0.12 70	0.17 94	0.15 124	0.16 78	0.15 112

CFNet	0.96 407	0.36 373	1.01 387	0.62 377	0.42 331	0.99 383	0.47 274	1.90 450	1.32 432	0.99 235	1.39 389	1.10 345	0.86 338	5.58 520	0.79 369	0.23 316	0.17 304	0.28 393	0.27 408	0.26 340	0.21 280

NVstereo2D	0.92 398	0.41 406	1.48 485	0.72 458	0.72 475	1.20 426	0.87 459	1.75 401	1.38 459	0.99 235	1.13 283	1.26 384	0.98 397	2.21 424	0.89 395	0.43 492	0.20 360	0.38 474	0.24 367	0.57 504	0.63 516

IGEV_Zeroshot_test	0.53 165	0.30 248	0.99 378	0.56 305	0.35 255	0.41 35	0.32 99	1.37 302	0.63 122	1.00 240	1.09 261	0.95 292	0.41 108	0.83 144	0.39 164	0.18 158	0.12 70	0.19 150	0.18 204	0.19 178	0.17 166

MIM_Stereo	0.57 211	0.24 92	0.92 356	0.46 121	0.30 168	0.54 152	0.28 63	1.27 284	0.75 166	1.00 240	1.16 300	0.93 281	0.53 185	1.45 315	0.61 309	0.16 74	0.16 275	0.20 185	0.19 226	0.17 107	0.14 78

FENet	0.60 226	0.28 193	0.63 173	0.54 268	0.33 234	0.83 329	0.38 168	1.27 284	1.07 288	1.00 240	0.86 177	0.99 308	0.85 330	0.96 184	0.68 331	0.22 291	0.15 236	0.23 286	0.20 258	0.22 276	0.23 317

UGAM-zero	1.00 424	0.30 248	0.93 358	0.47 132	0.30 168	0.57 174	0.25 31	2.25 521	0.63 122	1.01 243	1.10 265	2.73 532	1.85 520	6.26 531	0.40 172	0.17 119	0.14 179	0.19 150	0.15 124	0.16 78	0.17 166

cross-raft	0.54 180	0.25 122	0.61 165	0.52 236	0.29 144	0.68 248	0.37 162	1.46 325	0.76 172	1.01 243	1.06 247	1.28 391	0.46 138	0.71 98	0.35 119	0.15 50	0.12 70	0.18 128	0.16 166	0.19 178	0.14 78

Gwc-CoAtRS	0.52 155	0.24 92	0.68 203	0.48 158	0.29 144	0.64 212	0.25 31	1.16 248	1.08 294	1.01 243	1.00 216	1.12 350	0.56 202	0.69 88	0.37 144	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.15 124	0.15 57	0.15 112

NOSS_ROB	1.26 472	0.46 425	0.62 170	0.56 305	0.38 297	1.06 397	0.78 435	1.73 395	1.40 469	1.01 243	1.43 398	1.10 345	0.75 277	10.62 580	0.65 321	0.45 498	0.43 517	0.48 504	0.45 505	0.44 472	0.41 461

PAM_32	0.77 337	0.28 193	1.03 398	0.52 236	0.30 168	1.32 442	0.35 129	1.97 470	0.65 141	1.02 247	1.06 247	3.05 537	1.49 491	0.96 184	0.36 131	0.19 199	0.13 128	0.20 185	0.18 204	0.19 178	0.19 231

GES	0.66 270	0.34 342	0.90 349	0.59 340	0.38 297	0.94 363	0.57 366	2.11 495	0.86 199	1.02 247	1.11 271	0.66 182	0.79 300	0.99 196	0.61 309	0.27 395	0.19 342	0.20 185	0.20 258	0.21 253	0.30 407

HCRNet	0.70 289	0.39 392	0.73 252	0.60 351	0.59 438	0.76 287	0.35 129	1.22 274	1.13 327	1.02 247	0.99 212	1.02 318	0.76 285	2.19 422	0.70 335	0.28 408	0.19 342	0.28 393	0.23 354	0.25 328	0.23 317

RASNet	1.12 454	0.30 248	0.91 352	0.66 416	0.77 490	0.97 377	0.57 366	1.37 302	1.35 448	1.02 247	1.34 371	2.11 509	1.43 481	7.09 547	1.39 471	0.19 199	0.17 304	0.17 94	0.19 226	0.18 137	0.16 141

MyStereo06	0.61 232	0.28 193	0.95 366	0.56 305	0.46 366	0.61 198	0.73 422	1.78 415	0.67 144	1.03 251	1.12 278	1.13 355	0.56 202	0.78 127	0.41 183	0.17 119	0.16 275	0.23 286	0.20 258	0.22 276	0.20 263

4D-IteraStereo	0.48 142	0.24 92	0.76 282	0.50 185	0.44 348	0.66 236	0.31 91	0.87 124	1.02 266	1.03 251	0.72 141	0.78 215	0.32 57	0.64 74	0.37 144	0.17 119	0.11 44	0.23 286	0.19 226	0.19 178	0.13 49

DN-CSS_ROB	0.64 255	0.32 297	1.05 403	0.55 292	0.40 318	0.54 152	0.45 260	1.21 266	0.93 226	1.03 251	1.47 412	0.69 192	0.63 243	1.76 376	0.49 253	0.18 158	0.14 179	0.25 345	0.22 331	0.22 276	0.20 263

GANet-RSSM	0.72 298	0.28 193	0.63 173	0.64 395	0.58 430	0.80 313	0.58 370	1.89 447	1.08 294	1.04 254	1.25 330	1.15 358	1.04 418	1.49 323	0.62 312	0.25 357	0.19 342	0.22 248	0.22 331	0.22 276	0.21 280

PAM	0.76 335	0.29 228	1.08 416	0.52 236	0.33 234	1.38 452	0.39 183	2.01 479	0.67 144	1.06 255	0.96 200	2.89 536	1.43 481	0.86 157	0.35 119	0.19 199	0.12 70	0.19 150	0.17 187	0.19 178	0.20 263

MIPNet	0.56 204	0.28 193	0.94 362	0.49 173	0.33 234	0.66 236	0.38 168	1.35 299	1.08 294	1.06 255	0.92 190	0.60 160	0.79 300	0.73 108	0.52 271	0.17 119	0.14 179	0.19 150	0.16 166	0.18 137	0.17 166

CFNet-RSSM	0.54 180	0.24 92	0.70 222	0.48 158	0.28 126	0.60 191	0.27 54	1.49 330	1.14 330	1.06 255	0.93 193	1.08 333	0.54 190	0.70 93	0.35 119	0.16 74	0.12 70	0.17 94	0.15 124	0.16 78	0.14 78

mmm	0.63 243	0.35 363	0.72 240	0.51 215	0.30 168	0.86 341	0.54 329	1.59 362	0.86 199	1.07 258	1.38 385	0.79 219	0.75 277	0.91 170	0.58 296	0.22 291	0.18 325	0.29 403	0.25 381	0.25 328	0.23 317

test_sample3	0.68 283	0.32 297	0.88 339	0.52 236	0.30 168	0.97 377	0.52 315	1.86 440	1.15 342	1.08 259	1.11 271	0.88 258	0.71 268	1.17 245	0.68 331	0.25 357	0.20 360	0.25 345	0.25 381	0.25 328	0.25 343

AACVNet	0.86 383	0.35 363	0.79 300	0.82 495	0.39 307	0.76 287	0.49 295	1.61 369	0.81 187	1.08 259	1.33 364	1.30 395	0.93 370	4.34 493	0.74 347	0.25 357	0.21 382	0.28 393	0.22 331	0.29 383	0.25 343

GwcNet-ADL	0.64 255	0.31 281	0.79 300	0.56 305	0.41 326	0.60 191	0.58 370	1.41 312	1.26 403	1.08 259	1.13 283	0.91 270	0.60 224	1.04 211	0.78 363	0.27 395	0.18 325	0.18 128	0.18 204	0.25 328	0.29 393

RAFT	0.64 255	0.30 248	0.73 252	0.59 340	0.33 234	0.68 248	0.58 370	1.04 198	0.76 172	1.08 259	1.19 312	1.65 464	0.93 370	1.06 214	0.56 290	0.21 265	0.18 325	0.27 380	0.24 367	0.22 276	0.17 166

APVNet	1.06 439	0.53 455	1.42 472	0.84 499	0.79 495	1.92 506	0.82 449	1.90 450	1.08 294	1.08 259	1.43 398	1.56 444	1.13 441	3.07 465	1.58 494	0.31 429	0.34 483	0.42 490	0.36 484	0.36 432	0.37 447

FADNet-RVC-Resample	0.84 374	0.47 430	2.10 519	0.61 365	0.45 355	1.07 399	0.61 384	1.59 362	1.20 374	1.08 259	0.98 210	1.03 322	0.98 397	2.17 417	0.72 343	0.23 316	0.22 400	0.30 414	0.32 461	0.35 425	0.34 432

CBFPSM	0.92 398	0.33 319	1.86 511	0.49 173	0.38 297	1.75 488	0.84 451	1.39 308	1.12 315	1.09 265	0.99 212	2.37 519	1.66 508	1.32 280	1.42 480	0.19 199	0.18 325	0.20 185	0.20 258	0.21 253	0.33 428

TransformOpticalFlow	0.96 407	0.28 193	0.89 345	0.52 236	0.31 194	0.66 236	0.54 329	1.75 401	1.12 315	1.09 265	1.44 403	1.37 411	1.01 409	6.70 542	0.42 194	0.19 199	0.12 70	0.20 185	0.19 226	0.18 137	0.19 231

CRE-IMP	0.55 195	0.30 248	0.74 268	0.52 236	0.29 144	0.79 305	0.25 31	1.04 198	0.72 159	1.09 265	0.95 197	0.81 225	0.57 211	1.10 226	0.50 259	0.21 265	0.14 179	0.23 286	0.19 226	0.28 372	0.22 297

RALAANet	0.60 226	0.33 319	0.87 332	0.62 377	0.50 382	0.69 253	0.31 91	1.21 266	1.06 283	1.09 265	1.16 300	0.88 258	0.46 138	1.22 254	0.42 194	0.19 199	0.15 236	0.21 220	0.17 187	0.27 354	0.17 166

xxxx	1.51 495	0.28 193	0.68 203	0.54 268	0.28 126	1.16 417	0.44 243	2.19 514	1.29 418	1.09 265	1.36 378	1.22 369	0.85 330	1.79 379	15.70 581	0.24 331	0.21 382	0.21 220	0.20 258	0.22 276	0.23 317

PSMNet-RSSM	0.72 298	0.30 248	0.61 165	0.63 386	0.42 331	0.73 272	0.56 355	1.92 457	1.10 309	1.09 265	1.37 380	1.22 369	0.98 397	1.28 270	0.72 343	0.27 395	0.19 342	0.27 380	0.29 439	0.24 316	0.24 331

GwcNet-RSSM	0.77 337	0.32 297	1.01 387	0.62 377	0.54 410	0.78 300	0.51 304	1.73 395	1.20 374	1.09 265	1.37 380	1.46 427	0.85 330	1.53 332	1.09 428	0.25 357	0.18 325	0.23 286	0.24 367	0.20 212	0.19 231

PSMNet_ROB	0.90 393	0.52 451	1.17 436	0.72 458	0.61 444	1.27 434	1.12 501	1.76 407	1.12 315	1.09 265	1.28 346	1.45 424	0.89 354	1.65 352	1.42 480	0.33 444	0.25 428	0.37 471	0.39 491	0.35 425	0.29 393

DCANet-4	0.54 180	0.26 143	1.07 412	0.42 71	0.24 39	0.48 79	0.36 145	0.99 176	1.30 424	1.10 273	1.02 230	0.56 145	0.75 277	0.73 108	0.52 271	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.13 81	0.15 57	0.19 231

fff	0.53 165	0.24 92	0.70 222	0.43 78	0.24 39	0.48 79	0.36 145	1.07 221	1.25 398	1.10 273	1.02 230	0.57 147	1.06 425	0.73 108	0.52 271	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.13 81	0.15 57	0.19 231

ASMatch	0.88 388	0.26 143	0.69 216	0.51 215	0.35 255	0.48 79	0.37 162	1.12 240	0.92 224	1.10 273	3.28 536	0.96 298	0.98 397	4.90 503	0.49 253	0.19 199	0.16 275	0.22 248	0.19 226	0.19 178	0.27 377

csc	0.53 165	0.24 92	0.70 222	0.43 78	0.24 39	0.48 79	0.36 145	1.07 221	1.25 398	1.10 273	1.02 230	0.57 147	1.06 425	0.73 108	0.52 271	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.13 81	0.15 57	0.19 231

cscssc	0.53 165	0.24 92	0.70 222	0.43 78	0.24 39	0.48 79	0.36 145	1.07 221	1.25 398	1.10 273	1.02 230	0.57 147	1.06 425	0.73 108	0.52 271	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.13 81	0.15 57	0.19 231

CC-Net-ROB	1.49 492	1.26 541	1.27 451	0.88 513	0.79 495	1.76 490	1.00 487	1.79 421	1.26 403	1.10 273	1.61 449	1.21 367	0.99 405	8.13 562	0.84 385	1.09 546	0.41 514	2.20 555	0.46 508	1.20 545	0.48 485

TCMNet	1.01 430	0.60 482	2.10 519	0.86 506	1.33 546	1.14 409	0.67 405	1.69 387	1.23 389	1.11 279	1.57 440	1.30 395	0.97 390	2.01 402	1.50 491	0.31 429	0.31 469	0.38 474	0.34 475	0.42 460	0.36 442

test_sample5	0.69 285	0.34 342	0.87 332	0.52 236	0.30 168	0.84 337	0.54 329	1.83 433	1.14 330	1.11 279	1.25 330	0.88 258	0.78 296	1.23 256	0.65 321	0.26 379	0.20 360	0.27 380	0.27 408	0.27 354	0.26 367

GMStereo_Zeroshot	0.67 279	0.61 484	1.01 387	0.64 395	0.37 280	0.84 337	0.35 129	1.05 206	1.12 315	1.12 281	1.06 247	1.27 388	0.54 190	1.19 249	0.59 299	0.32 436	0.17 304	0.31 420	0.18 204	0.52 495	0.22 297

ADStereo(finetuned)	0.57 211	0.24 92	1.06 407	0.43 78	0.24 39	0.49 92	0.35 129	1.05 206	1.30 424	1.12 281	1.03 240	0.58 152	1.20 454	0.84 148	0.51 264	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.13 81	0.18 137	0.19 231

Patchmatch Stereo++	0.55 195	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.65 228	0.29 69	1.05 206	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.83 237	0.60 224	1.37 294	0.45 220	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191
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
STrans-v2	1.04 438	0.28 193	0.96 372	0.49 173	0.32 213	0.68 248	0.79 438	2.47 540	1.12 315	1.12 281	1.46 411	1.40 412	1.46 486	6.70 542	0.43 204	0.18 158	0.13 128	0.20 185	0.18 204	0.18 137	0.18 191

PSM-adaLoss	0.54 180	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.65 228	0.41 207	1.04 198	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.82 230	0.61 233	1.06 214	0.45 220	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

ROB_FTStereo_v2	0.54 180	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.64 212	0.42 211	1.05 206	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.83 237	0.60 224	1.12 232	0.46 234	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

ROB_FTStereo	0.54 180	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.64 212	0.25 31	1.05 206	0.64 126	1.12 281	0.95 197	0.82 230	0.61 233	1.15 237	0.45 220	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

HUI-Stereo	0.52 155	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.65 228	0.30 82	1.04 198	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.83 237	0.60 224	0.79 131	0.45 220	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

iGMRVC	0.56 204	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.65 228	0.38 168	1.05 206	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.83 237	0.60 224	1.52 328	0.46 234	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

iRAFT	0.55 195	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.65 228	0.29 69	1.05 206	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.83 237	0.60 224	1.37 294	0.45 220	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

RAFT-IKP	0.54 180	0.30 248	0.73 252	0.50 185	0.27 96	0.59 183	0.36 145	1.04 198	0.64 126	1.12 281	0.96 200	0.83 237	0.61 233	1.22 254	0.45 220	0.22 291	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.26 340	0.18 191

DCANet	0.54 180	0.24 92	0.70 222	0.43 78	0.24 39	0.49 92	0.36 145	1.05 206	1.30 424	1.12 281	1.03 240	0.58 152	0.92 361	0.81 139	0.52 271	0.16 74	0.13 128	0.17 94	0.13 81	0.18 137	0.19 231

TDLM	1.06 439	0.44 416	0.79 300	0.63 386	0.50 382	0.89 344	1.44 524	1.48 328	1.26 403	1.12 281	1.40 391	1.08 333	0.98 397	6.65 538	0.78 363	0.33 444	0.21 382	0.33 442	0.26 398	0.37 436	0.24 331

AdaStereo	0.70 289	0.43 413	0.75 272	0.73 466	0.37 280	0.92 358	0.53 323	1.85 437	1.18 361	1.12 281	1.23 324	1.07 332	0.65 253	0.96 184	0.63 316	0.31 429	0.15 236	0.32 434	0.21 302	0.29 383	0.22 297
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.
ITSA-stereo	0.82 363	0.36 373	0.82 309	0.54 268	0.31 194	0.80 313	0.47 274	2.17 511	1.67 501	1.13 295	1.13 283	0.94 284	0.86 338	2.46 443	1.00 416	0.26 379	0.23 412	0.28 393	0.27 408	0.28 372	0.36 442

1111x	1.70 512	0.29 228	0.86 321	0.51 215	0.27 96	1.01 386	0.68 409	2.22 518	1.28 414	1.13 295	1.40 391	1.21 367	1.10 433	5.53 517	15.20 579	0.22 291	0.21 382	0.22 248	0.22 331	0.24 316	0.22 297

cf-r	0.73 316	0.30 248	0.77 289	0.55 292	0.63 450	0.78 300	0.48 285	1.79 421	1.15 342	1.13 295	1.26 337	1.43 417	0.87 343	1.40 309	0.85 388	0.25 357	0.18 325	0.22 248	0.23 354	0.19 178	0.19 231

test_sample6	0.71 296	0.34 342	0.87 332	0.52 236	0.30 168	0.82 324	0.58 370	1.79 421	1.15 342	1.14 298	1.33 364	0.91 270	0.79 300	1.31 276	0.74 347	0.27 395	0.21 382	0.27 380	0.29 439	0.28 372	0.27 377

test_sample4	0.69 285	0.33 319	0.91 352	0.51 215	0.30 168	0.92 358	0.52 315	1.87 442	1.15 342	1.14 298	1.18 305	0.87 254	0.75 277	1.18 247	0.68 331	0.25 357	0.20 360	0.26 364	0.26 398	0.26 340	0.25 343

DualNet	0.70 289	0.34 342	0.87 332	0.52 236	0.30 168	0.84 337	0.54 329	1.83 433	1.14 330	1.14 298	1.33 364	0.88 258	0.78 296	1.23 256	0.65 321	0.26 379	0.20 360	0.27 380	0.27 408	0.27 354	0.26 367

NINENet	0.77 337	0.37 380	0.78 297	0.62 377	0.51 393	2.34 527	0.42 211	1.83 433	1.04 275	1.14 298	1.23 324	1.03 322	0.62 238	1.24 261	0.70 335	0.28 408	0.23 412	0.31 420	0.21 302	0.26 340	0.25 343

NRIStereo	0.60 226	0.29 228	0.69 216	0.53 253	0.28 126	0.63 209	0.33 107	1.08 227	0.87 203	1.14 298	0.87 180	0.91 270	0.59 221	2.24 425	0.49 253	0.20 231	0.14 179	0.21 220	0.19 226	0.21 253	0.17 166

PS-NSSS	0.99 419	0.58 471	0.93 358	0.58 327	0.57 421	0.91 351	0.80 444	1.81 427	1.14 330	1.14 298	1.67 462	1.00 309	0.83 323	4.62 497	0.78 363	0.37 469	0.31 469	0.52 510	0.32 461	0.45 475	0.38 453

MyStereo05	0.66 270	0.28 193	1.07 412	0.56 305	0.46 366	0.61 198	0.73 422	1.34 296	1.41 473	1.15 304	0.91 188	0.77 211	0.80 306	1.41 310	0.63 316	0.17 119	0.16 275	0.23 286	0.20 258	0.22 276	0.20 263

ffm	0.72 298	0.33 319	0.85 315	0.53 253	0.37 280	0.74 276	0.56 355	0.95 162	2.47 538	1.15 304	1.45 405	1.06 327	0.82 315	1.55 336	0.32 74	0.20 231	0.12 70	0.31 420	0.27 408	0.19 178	0.20 263

ff1	1.37 484	0.33 319	0.85 315	0.53 253	0.37 280	0.74 276	0.56 355	0.95 162	2.47 538	1.15 304	1.45 405	1.06 327	0.82 315	7.22 548	7.61 557	0.20 231	0.12 70	0.31 420	0.27 408	0.19 178	0.20 263

mmx	1.39 486	0.33 319	0.85 315	0.53 253	0.37 280	0.74 276	0.56 355	2.13 496	1.37 455	1.15 304	1.45 405	1.06 327	0.82 315	7.22 548	7.61 557	0.24 331	0.19 342	0.31 420	0.27 408	0.30 394	0.25 343

xxx	1.39 486	0.33 319	0.85 315	0.53 253	0.37 280	0.74 276	0.56 355	2.13 496	1.37 455	1.15 304	1.45 405	1.06 327	0.82 315	7.22 548	7.61 557	0.24 331	0.19 342	0.31 420	0.27 408	0.30 394	0.25 343

iRaft-Stereo_20w	0.65 263	0.31 281	1.00 383	0.47 132	0.34 251	0.73 272	0.30 82	2.96 548	0.70 153	1.15 304	1.14 287	0.76 208	0.65 253	1.11 229	0.38 156	0.17 119	0.13 128	0.18 128	0.16 166	0.19 178	0.18 191

FINET	0.97 413	0.54 456	1.60 493	0.63 386	0.79 495	1.08 400	1.07 496	1.56 359	2.20 532	1.15 304	1.49 419	0.94 284	0.88 348	2.32 432	1.05 420	0.42 487	0.35 494	0.32 434	0.28 428	0.43 466	0.38 453

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 449	1.02 527	1.00 383	0.82 495	0.67 462	1.93 507	0.93 475	1.62 373	1.11 311	1.15 304	1.25 330	1.50 435	0.79 300	1.96 398	0.76 355	1.89 552	0.34 483	0.79 536	0.36 484	1.25 546	0.83 532

MSMDNet	0.66 270	0.32 297	0.87 332	0.49 173	0.37 280	0.79 305	0.40 191	1.43 320	1.31 428	1.15 304	1.31 356	1.24 376	0.63 243	0.88 162	0.57 293	0.21 265	0.16 275	0.26 364	0.19 226	0.39 449	0.24 331

DISCO	1.03 435	0.34 342	1.11 424	0.69 442	0.45 355	2.07 516	0.84 451	2.13 496	1.50 486	1.15 304	1.33 364	2.40 521	1.07 428	2.60 450	1.51 492	0.23 316	0.18 325	0.22 248	0.20 258	0.31 403	0.27 377

MyStereo8	0.65 263	0.29 228	1.00 383	0.58 327	0.49 375	0.91 351	0.35 129	1.18 255	1.31 428	1.16 314	1.27 340	0.90 267	0.64 247	0.72 103	0.95 406	0.18 158	0.14 179	0.20 185	0.18 204	0.22 276	0.26 367

CoDeX	0.73 316	0.29 228	0.93 358	0.54 268	0.36 265	1.14 409	0.61 384	2.34 530	1.17 354	1.16 314	1.25 330	0.91 270	0.87 343	1.33 283	0.64 320	0.20 231	0.16 275	0.21 220	0.18 204	0.20 212	0.18 191

PCWNet_CMD	0.66 270	0.32 297	0.88 339	0.49 173	0.37 280	0.78 300	0.40 191	1.42 314	1.31 428	1.16 314	1.31 356	1.25 380	0.62 238	0.89 167	0.57 293	0.20 231	0.16 275	0.27 380	0.19 226	0.40 453	0.25 343

raft_robust	0.68 283	0.30 248	0.64 180	0.52 236	0.26 68	0.54 152	0.35 129	1.33 291	1.24 395	1.16 314	1.07 251	0.60 160	0.54 190	3.58 482	0.37 144	0.18 158	0.14 179	0.20 185	0.22 331	0.20 212	0.16 141

DeepStereo_RVC	0.55 195	0.29 228	0.72 240	0.51 215	0.30 168	0.59 183	0.33 107	1.03 192	0.70 153	1.16 314	0.93 193	0.83 237	0.94 375	0.96 184	0.54 284	0.21 265	0.14 179	0.21 220	0.19 226	0.24 316	0.24 331

GEStereo_RVC	0.90 393	0.37 380	0.99 378	0.64 395	0.50 382	0.95 367	0.79 438	2.42 537	1.17 354	1.16 314	1.11 271	1.26 384	0.92 361	3.24 471	0.90 398	0.29 418	0.19 342	0.23 286	0.20 258	0.27 354	0.29 393

CFNet_pseudo	0.66 270	0.32 297	0.86 321	0.48 158	0.39 307	0.70 260	0.40 191	1.33 291	1.22 386	1.16 314	1.34 371	1.24 376	0.64 247	0.98 193	0.59 299	0.21 265	0.16 275	0.33 442	0.19 226	0.36 432	0.25 343

PA-Net	1.01 430	0.57 468	1.29 453	0.64 395	0.74 479	1.19 424	0.84 451	1.69 387	1.43 478	1.16 314	1.19 312	1.32 400	1.19 451	3.42 477	1.25 450	0.29 418	0.45 524	0.33 442	0.49 515	0.32 411	0.47 482
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 270	0.33 319	0.86 321	0.48 158	0.39 307	0.70 260	0.40 191	1.33 291	1.22 386	1.16 314	1.34 371	1.23 374	0.64 247	0.98 193	0.59 299	0.21 265	0.16 275	0.35 460	0.20 258	0.37 436	0.25 343

DispNO	0.93 401	0.30 248	1.34 463	0.55 292	0.55 416	0.89 344	0.49 295	1.48 328	1.21 380	1.17 323	1.27 340	1.19 364	0.90 355	5.23 508	0.74 347	0.22 291	0.17 304	0.24 306	0.21 302	0.19 178	0.20 263

AFF-stereo	0.58 217	0.25 122	0.64 180	0.46 121	0.29 144	0.34 15	0.38 168	1.15 246	1.14 330	1.17 323	1.60 445	1.10 345	0.71 268	0.97 192	0.43 204	0.13 21	0.11 44	0.19 150	0.19 226	0.17 107	0.14 78

SFCPSM	0.70 289	0.28 193	1.02 394	0.51 215	0.38 297	1.37 449	0.66 401	2.00 475	1.03 270	1.17 323	1.21 318	0.82 230	0.78 296	1.03 205	0.53 278	0.21 265	0.17 304	0.22 248	0.24 367	0.21 253	0.19 231

DMCA	0.67 279	0.34 342	0.90 349	0.51 215	0.44 348	0.86 341	0.47 274	1.42 314	1.02 266	1.17 323	1.12 278	1.23 374	0.75 277	0.78 127	0.95 406	0.25 357	0.19 342	0.27 380	0.19 226	0.24 316	0.27 377

DeepPrunerF	1.60 502	0.73 503	5.81 558	0.88 513	1.19 540	0.91 351	0.95 479	2.19 514	5.24 569	1.17 323	1.30 350	1.19 364	1.30 472	4.90 503	1.66 499	0.42 487	0.34 483	0.52 510	0.47 510	0.41 456	0.40 457

iinet-f	0.99 419	0.45 423	3.71 549	0.55 292	0.43 341	1.81 496	0.68 409	1.14 244	1.14 330	1.18 328	1.42 394	1.58 448	1.44 483	1.34 287	1.59 496	0.24 331	0.23 412	0.20 185	0.19 226	0.26 340	0.25 343

IPLGR	0.58 217	0.27 171	1.14 432	0.48 158	0.28 126	0.65 228	0.33 107	1.22 274	1.13 327	1.18 328	1.05 245	0.69 192	0.66 255	0.96 184	0.52 271	0.17 119	0.15 236	0.20 185	0.17 187	0.20 212	0.18 191

ac_64	0.82 363	0.29 228	0.81 306	0.71 455	0.60 441	1.05 394	0.54 329	1.99 474	0.92 224	1.18 328	1.06 247	1.99 500	1.08 429	1.94 396	0.97 411	0.27 395	0.22 400	0.24 306	0.23 354	0.22 276	0.19 231

HITNet	0.65 263	0.40 398	0.77 289	0.48 158	0.24 39	1.05 394	0.49 295	1.76 407	1.02 266	1.18 328	1.18 305	0.89 266	0.80 306	0.85 153	0.79 369	0.17 119	0.12 70	0.21 220	0.17 187	0.29 383	0.15 112
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
test_3	0.55 195	0.23 74	0.71 234	0.53 253	0.28 126	0.61 198	0.40 191	0.92 143	1.05 279	1.19 332	0.68 127	0.93 281	0.44 127	1.67 357	0.39 164	0.15 50	0.12 70	0.22 248	0.19 226	0.21 253	0.14 78

LCNet	0.72 298	0.28 193	0.52 109	0.55 292	0.31 194	0.69 253	0.54 329	1.00 180	0.88 207	1.19 332	1.34 371	0.97 300	1.34 476	2.56 448	0.45 220	0.18 158	0.13 128	0.21 220	0.25 381	0.27 354	0.73 528

HGLStereo	0.85 378	0.38 387	0.94 362	0.80 484	1.03 524	1.17 419	0.58 370	1.52 343	1.20 374	1.19 332	1.62 452	1.13 355	1.20 454	1.80 380	1.06 422	0.24 331	0.24 421	0.24 306	0.21 302	0.23 301	0.27 377

hitnet-ft	0.79 349	0.35 363	0.57 144	0.58 327	0.42 331	0.96 373	0.46 267	1.47 327	1.33 436	1.19 332	1.22 320	1.81 481	0.98 397	1.66 356	0.94 402	0.33 444	0.28 448	0.34 452	0.27 408	0.35 425	0.31 417

DDVS	0.78 345	0.41 406	0.94 362	0.60 351	0.43 341	1.30 439	0.43 230	1.40 310	0.91 219	1.20 336	1.15 295	1.43 417	0.64 247	2.18 420	0.89 395	0.28 408	0.22 400	0.26 364	0.23 354	0.31 403	0.33 428

BUS	0.74 321	0.32 297	0.68 203	0.54 268	0.44 348	2.34 527	0.42 211	2.16 505	0.98 248	1.20 336	1.11 271	1.03 322	0.62 238	0.91 170	0.70 335	0.24 331	0.17 304	0.25 345	0.22 331	0.22 276	0.22 297

BSDual-CNN	0.71 296	0.32 297	0.68 203	0.54 268	0.44 348	1.27 434	0.65 396	2.16 505	0.98 248	1.20 336	1.11 271	1.12 350	0.74 275	0.91 170	0.66 324	0.24 331	0.17 304	0.25 345	0.22 331	0.22 276	0.22 297

hknet	0.77 337	0.32 297	0.95 366	0.54 268	0.38 297	1.27 434	0.65 396	2.16 505	1.07 288	1.20 336	1.11 271	1.59 449	0.81 310	1.37 294	0.66 324	0.22 291	0.17 304	0.25 345	0.22 331	0.22 276	0.22 297

Ntro	1.64 506	1.15 537	1.23 442	2.48 560	1.83 552	2.09 517	1.16 506	1.96 466	1.38 459	1.21 340	1.62 452	1.62 453	1.29 468	1.87 389	1.11 434	3.04 564	0.56 541	1.82 553	0.64 534	2.80 560	2.05 561

psmg	0.72 298	0.32 297	0.68 203	0.50 185	0.44 348	1.48 464	0.75 427	1.94 463	0.98 248	1.21 340	1.33 364	1.12 350	0.74 275	0.91 170	0.66 324	0.24 331	0.19 342	0.25 345	0.25 381	0.23 301	0.22 297

ADLNet2	0.88 388	0.34 342	1.17 436	0.77 477	0.64 453	1.12 407	0.76 430	1.74 399	1.24 395	1.21 340	1.65 458	1.71 470	1.05 422	1.67 357	1.17 443	0.24 331	0.21 382	0.21 220	0.22 331	0.26 340	0.29 393

UNet	0.83 369	0.34 342	1.31 455	0.58 327	0.74 479	1.58 474	0.49 295	1.41 312	1.04 275	1.21 340	1.08 256	1.54 441	1.12 437	1.65 352	1.09 428	0.23 316	0.17 304	0.25 345	0.20 258	0.25 328	0.22 297

BEATNet_4x	0.73 316	0.49 437	1.17 436	0.53 253	0.26 68	1.03 391	0.55 347	1.82 428	1.06 283	1.21 340	1.22 320	0.96 298	0.91 358	1.01 201	1.06 422	0.21 265	0.14 179	0.24 306	0.19 226	0.37 436	0.21 280

DualNet (step1)	0.83 369	0.49 437	1.13 428	0.56 305	0.39 307	1.02 388	0.73 422	1.78 415	1.21 380	1.22 345	1.18 305	1.08 333	0.92 361	1.23 256	0.67 327	0.57 520	0.28 448	0.62 529	0.67 536	0.45 475	0.42 465

test_sample9	1.86 520	0.49 437	1.13 428	0.56 305	0.39 307	1.02 388	0.73 422	1.78 415	1.21 380	1.22 345	1.18 305	1.08 333	0.92 361	2.27 429	7.92 561	0.57 520	12.61 592	0.62 529	0.67 536	0.45 475	0.42 465

test_sample7	0.74 321	0.37 380	0.76 282	0.52 236	0.35 255	0.91 351	0.67 405	1.78 415	1.21 380	1.22 345	1.18 305	1.08 333	0.92 361	1.23 256	0.67 327	0.31 429	0.28 448	0.32 434	0.31 453	0.33 420	0.29 393

CFNet_ucs	0.70 289	0.33 319	0.88 339	0.50 185	0.43 341	0.74 276	0.44 243	1.60 366	1.29 418	1.22 345	1.54 430	1.09 343	0.63 243	0.99 196	0.59 299	0.25 357	0.20 360	0.37 471	0.21 302	0.40 453	0.28 389

AASNet	0.76 335	0.35 363	0.91 352	0.79 481	0.81 502	1.14 409	0.56 355	2.02 483	1.08 294	1.22 345	1.24 326	0.93 281	0.76 285	0.77 121	1.16 440	0.27 395	0.23 412	0.24 306	0.20 258	0.28 372	0.24 331

IRAFT_RVC	0.88 388	0.28 193	0.76 282	0.63 386	0.31 194	0.65 228	1.02 490	1.22 274	0.94 229	1.22 345	1.04 243	1.01 316	0.98 397	5.82 525	0.53 278	0.22 291	0.12 70	0.25 345	0.20 258	0.20 212	0.19 231

SMFormer	0.75 329	0.30 248	0.86 321	0.46 121	0.26 68	0.82 324	0.43 230	2.05 485	1.39 464	1.23 351	1.47 412	0.98 302	0.95 380	1.71 366	0.82 380	0.24 331	0.20 360	0.22 248	0.21 302	0.23 301	0.24 331

tta	0.75 329	0.30 248	0.86 321	0.46 121	0.26 68	0.82 324	0.43 230	2.05 485	1.39 464	1.23 351	1.47 412	0.98 302	0.95 380	1.71 366	0.82 380	0.24 331	0.20 360	0.22 248	0.21 302	0.18 137	0.18 191

qqq1	0.72 298	0.30 248	0.86 321	0.46 121	0.26 68	0.82 324	0.43 230	2.05 485	1.39 464	1.23 351	1.47 412	0.98 302	0.95 380	1.71 366	0.44 207	0.24 331	0.20 360	0.18 128	0.15 124	0.18 137	0.18 191

fff1	0.72 298	0.30 248	0.86 321	0.46 121	0.26 68	0.82 324	0.43 230	2.05 485	1.39 464	1.23 351	1.47 412	0.98 302	0.95 380	1.71 366	0.44 207	0.24 331	0.20 360	0.18 128	0.15 124	0.18 137	0.18 191

ttt	0.94 403	0.34 342	0.59 157	0.61 365	0.37 280	0.94 363	0.50 303	2.17 511	1.34 439	1.23 351	1.61 449	0.91 270	0.76 285	1.85 386	3.97 542	0.30 422	0.26 433	0.26 364	0.24 367	0.29 383	0.29 393

IER	0.70 289	0.31 281	1.02 394	0.48 158	0.52 404	1.34 446	0.51 304	1.17 250	0.99 255	1.23 351	1.34 371	1.12 350	1.11 434	0.99 196	0.71 340	0.20 231	0.16 275	0.21 220	0.21 302	0.20 212	0.19 231

UDG	1.41 489	2.65 572	0.99 378	1.44 547	1.64 551	1.34 446	0.80 444	1.60 366	1.23 389	1.23 351	1.71 465	2.01 502	1.34 476	1.47 321	1.41 476	0.90 537	0.54 540	2.29 557	0.75 540	1.84 549	1.04 542

iResNetv2_ROB	0.80 352	0.37 380	1.71 500	0.56 305	0.37 280	0.94 363	0.64 394	1.73 395	1.34 439	1.23 351	1.42 394	1.26 384	0.92 361	1.85 386	0.56 290	0.23 316	0.15 236	0.19 150	0.14 108	0.24 316	0.19 231

G2L-ROB	0.73 316	0.25 122	0.76 282	0.54 268	0.39 307	0.95 367	0.66 401	1.66 382	1.09 302	1.24 359	1.02 230	1.64 461	0.71 268	1.63 349	1.02 418	0.20 231	0.14 179	0.17 94	0.15 124	0.20 212	0.22 297

testlalala	0.45 122	0.28 193	0.59 157	0.42 71	0.39 307	0.71 265	0.39 183	1.08 227	0.45 65	1.24 359	0.80 169	0.61 164	0.36 88	0.54 38	0.33 88	0.20 231	0.13 128	0.18 128	0.12 56	0.15 57	0.15 112

PSM-softLoss	0.78 345	0.31 281	0.77 289	0.58 327	0.32 213	0.56 169	0.40 191	1.18 255	0.70 153	1.24 359	1.07 251	0.83 237	0.52 180	5.36 511	0.53 278	0.24 331	0.15 236	0.25 345	0.22 331	0.20 212	0.25 343

KMStereo	0.78 345	0.31 281	0.77 289	0.58 327	0.32 213	0.56 169	0.40 191	1.18 255	0.70 153	1.24 359	1.07 251	0.83 237	0.52 180	5.36 511	0.53 278	0.24 331	0.15 236	0.25 345	0.22 331	0.20 212	0.25 343

test_xeample	1.45 491	0.28 193	0.65 187	0.51 215	0.28 126	0.94 363	0.59 378	2.14 500	1.29 418	1.24 359	1.51 424	0.88 258	0.86 338	1.46 317	15.10 578	0.22 291	0.20 360	0.22 248	0.20 258	0.22 276	0.22 297

acv_ft	0.75 329	0.31 281	0.95 366	0.70 447	0.86 511	1.24 430	0.53 323	1.44 321	1.07 288	1.24 359	1.30 350	1.08 333	0.92 361	0.80 133	1.34 463	0.21 265	0.19 342	0.21 220	0.18 204	0.21 253	0.18 191

CSP-Net	0.97 413	0.38 387	0.83 313	0.53 253	0.41 326	1.63 478	0.77 433	2.00 475	1.05 279	1.25 365	1.20 316	1.33 401	0.83 323	4.93 505	0.85 388	0.32 436	0.22 400	0.20 185	0.20 258	0.23 301	0.25 343

HHNet	0.62 236	0.26 143	0.63 173	0.43 78	0.45 355	0.50 108	0.58 370	1.07 221	1.01 263	1.25 365	2.23 512	0.70 196	0.61 233	1.07 218	0.47 241	0.20 231	0.13 128	0.23 286	0.19 226	0.19 178	0.30 407

Syn2CoEx	1.14 459	0.69 498	1.66 496	0.80 484	0.67 462	1.40 455	0.88 461	2.06 490	1.54 492	1.25 365	1.58 443	1.42 416	1.50 493	4.09 487	1.40 472	0.36 465	0.32 477	0.34 452	0.29 439	0.29 383	0.34 432

DIP-Stereo	0.62 236	0.30 248	0.83 313	0.48 158	0.36 265	0.95 367	0.33 107	2.37 533	0.67 144	1.25 365	1.00 216	0.68 187	0.51 175	0.91 170	0.61 309	0.18 158	0.15 236	0.21 220	0.17 187	0.19 178	0.19 231
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 531	1.41 545	1.64 494	2.80 562	2.31 562	2.31 526	1.24 512	2.32 527	2.14 530	1.26 369	2.39 519	2.66 529	1.48 489	5.95 529	1.06 422	3.20 568	0.45 524	2.37 559	0.89 548	2.83 563	2.37 565

DGSMNet	1.14 459	0.76 509	2.49 534	0.81 487	0.86 511	1.39 454	1.39 521	2.13 496	1.35 448	1.26 369	1.63 455	1.48 433	0.98 397	1.75 371	1.10 431	0.45 498	0.43 517	0.55 521	0.49 515	0.75 527	0.70 525

psm_up	0.77 337	0.34 342	0.70 222	0.66 416	0.58 430	1.05 394	0.92 471	1.52 343	1.12 315	1.26 369	1.16 300	1.31 399	1.23 460	1.20 251	0.81 375	0.25 357	0.29 459	0.31 420	0.27 408	0.27 354	0.25 343

GANetREF_RVC	1.07 441	0.86 516	1.31 455	0.82 495	0.53 407	1.41 460	1.31 518	1.76 407	1.52 489	1.27 372	1.31 356	1.46 427	1.24 462	2.03 404	0.96 410	0.56 519	0.45 524	0.67 532	0.50 518	0.88 531	0.59 510
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
iResNet_ROB	0.77 337	0.30 248	0.99 378	0.57 321	0.36 265	0.83 329	0.36 145	2.33 528	1.58 495	1.27 372	1.30 350	1.25 380	0.84 327	1.65 352	0.79 369	0.20 231	0.14 179	0.17 94	0.12 56	0.18 137	0.27 377

G2L-Stereo_test	0.73 316	0.27 171	0.74 268	0.49 173	0.40 318	0.90 347	0.81 447	1.53 349	1.14 330	1.28 374	1.27 340	1.52 439	0.72 271	1.62 347	0.94 402	0.19 199	0.14 179	0.16 69	0.15 124	0.18 137	0.19 231

anonymousa	0.72 298	0.27 171	0.75 272	0.47 132	0.63 450	1.43 461	0.45 260	1.24 280	0.89 210	1.28 374	1.75 471	1.62 453	1.13 441	0.69 88	0.59 299	0.19 199	0.16 275	0.23 286	0.25 381	0.20 212	0.18 191

Wz-Net-LNSev	1.03 435	0.67 493	2.71 540	0.64 395	0.84 506	1.75 488	1.00 487	1.80 424	1.32 432	1.28 374	1.25 330	1.65 464	1.22 458	1.39 303	1.40 472	0.28 408	0.26 433	0.24 306	0.23 354	0.33 420	0.32 422

Sa-1000	0.72 298	0.29 228	0.76 282	0.59 340	0.30 168	0.73 272	0.37 162	1.62 373	1.33 436	1.28 374	2.04 502	0.86 250	0.75 277	1.84 383	0.38 156	0.19 199	0.14 179	0.25 345	0.23 354	0.20 212	0.16 141

test_1	0.54 180	0.22 63	0.68 203	0.47 132	0.27 96	0.58 177	0.35 129	0.92 143	1.00 260	1.28 374	0.68 127	0.87 254	0.45 131	1.67 357	0.37 144	0.16 74	0.11 44	0.20 185	0.16 166	0.17 107	0.13 49

iResNet	0.75 329	0.40 398	1.36 464	0.67 428	0.29 144	0.92 358	0.59 378	1.52 343	1.25 398	1.28 374	1.48 417	0.94 284	0.76 285	1.62 347	0.78 363	0.18 158	0.14 179	0.18 128	0.15 124	0.22 276	0.23 317

GCST	1.08 444	1.47 549	0.93 358	1.73 550	1.14 536	1.30 439	0.31 91	1.33 291	1.16 351	1.29 380	0.97 209	0.98 302	0.49 166	2.08 409	0.46 234	1.19 549	0.70 549	1.30 549	0.85 547	1.02 537	0.89 535

fast-acv-ft	0.94 403	0.44 416	1.40 466	0.58 327	0.51 393	1.77 493	0.69 413	1.36 301	1.42 476	1.29 380	1.86 484	1.74 474	1.25 463	1.52 328	1.38 468	0.26 379	0.28 448	0.28 393	0.28 428	0.27 354	0.26 367

anonymity	1.12 454	0.97 522	1.21 439	1.07 535	1.12 532	1.08 400	0.89 463	1.95 465	1.16 351	1.29 380	1.26 337	1.22 369	1.09 432	1.15 237	1.01 417	1.02 542	1.00 565	0.97 541	0.97 553	0.98 534	0.99 539

NF-Stereo	0.80 352	0.30 248	0.75 272	0.60 351	0.31 194	0.64 212	0.44 243	1.21 266	0.90 214	1.29 380	1.02 230	0.82 230	0.57 211	5.40 515	0.48 246	0.23 316	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.20 212	0.30 407

OCTAStereo	0.80 352	0.30 248	0.75 272	0.60 351	0.31 194	0.64 212	0.44 243	1.21 266	0.90 214	1.29 380	1.01 222	0.82 230	0.57 211	5.35 510	0.48 246	0.24 331	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.20 212	0.30 407

RE-Stereo	0.80 352	0.30 248	0.75 272	0.60 351	0.31 194	0.64 212	0.44 243	1.21 266	0.90 214	1.29 380	1.01 222	0.81 225	0.57 211	5.37 513	0.48 246	0.24 331	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.20 212	0.30 407

TVStereo	0.80 352	0.30 248	0.75 272	0.60 351	0.31 194	0.64 212	0.44 243	1.21 266	0.90 214	1.29 380	1.01 222	0.81 225	0.57 211	5.37 513	0.48 246	0.24 331	0.14 179	0.24 306	0.20 258	0.20 212	0.30 407

STTRV1_RVC	1.58 499	0.68 497	1.96 516	0.88 513	1.12 532	1.57 473	0.90 468	2.25 521	1.75 510	1.29 380	2.02 500	1.40 412	1.22 458	9.77 576	1.31 459	0.81 535	0.33 481	0.54 516	0.49 515	0.73 526	0.52 497

PWCDC_ROB	1.29 473	0.75 508	1.33 460	1.05 532	0.88 514	1.73 487	0.52 315	1.89 447	3.28 552	1.29 380	4.88 556	1.22 369	1.46 486	1.77 378	1.45 484	0.60 525	0.26 433	0.29 403	0.25 381	0.52 495	0.37 447

gwcnet-sp	0.74 321	0.33 319	1.44 473	0.57 321	0.45 355	1.40 455	0.54 329	1.50 334	1.14 330	1.30 389	1.02 230	0.94 284	0.82 315	1.39 303	0.76 355	0.21 265	0.21 382	0.22 248	0.21 302	0.22 276	0.22 297

scenet	0.74 321	0.33 319	1.44 473	0.57 321	0.45 355	1.40 455	0.54 329	1.50 334	1.14 330	1.30 389	1.02 230	0.94 284	0.82 315	1.39 303	0.76 355	0.21 265	0.21 382	0.22 248	0.21 302	0.22 276	0.22 297

CASS	0.65 263	0.34 342	0.72 240	0.56 305	0.27 96	0.78 300	0.42 211	1.59 362	0.86 199	1.30 389	1.25 330	0.87 254	0.84 327	0.84 148	0.54 284	0.35 461	0.19 342	0.26 364	0.21 302	0.28 372	0.42 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 321	0.33 319	1.44 473	0.57 321	0.45 355	1.40 455	0.54 329	1.50 334	1.14 330	1.30 389	1.02 230	0.94 284	0.82 315	1.39 303	0.76 355	0.21 265	0.21 382	0.22 248	0.21 302	0.22 276	0.22 297

HBP-ISP	0.96 407	0.58 471	0.72 240	0.61 365	0.46 366	1.64 480	0.76 430	1.86 440	1.28 414	1.30 389	1.53 426	0.86 250	0.94 375	3.27 473	0.69 334	0.45 498	0.44 520	0.54 516	0.48 512	0.47 482	0.40 457

IPLG	0.69 285	0.27 171	0.97 374	0.51 215	0.43 341	0.79 305	0.33 107	1.21 266	1.06 283	1.30 389	1.10 265	0.52 127	0.55 197	3.16 470	0.63 316	0.16 74	0.14 179	0.19 150	0.16 166	0.18 137	0.17 166

raftrobust	0.52 155	0.25 122	0.56 134	0.65 409	0.52 404	0.49 92	0.34 119	0.98 174	0.91 219	1.30 389	0.87 180	0.63 172	0.81 310	0.78 127	0.41 183	0.19 199	0.15 236	0.16 69	0.14 108	0.15 57	0.16 141

RAFT + AFF	1.00 424	0.42 410	1.09 419	0.67 428	0.50 382	1.22 428	1.24 512	2.24 520	1.19 369	1.30 389	1.56 436	1.17 360	1.49 491	3.44 479	0.83 382	0.21 265	0.25 428	0.30 414	0.26 398	0.27 354	0.27 377

UPFNet	0.80 352	0.32 297	0.90 349	0.59 340	0.74 479	1.26 433	0.80 444	1.52 343	1.10 309	1.30 389	1.12 278	1.30 395	0.84 327	1.67 357	1.09 428	0.24 331	0.24 421	0.24 306	0.23 354	0.25 328	0.18 191

HSM	1.19 467	0.32 297	0.65 187	0.57 321	0.38 297	1.23 429	0.59 378	2.25 521	1.19 369	1.30 389	1.25 330	1.94 495	1.03 416	9.32 569	0.71 340	0.22 291	0.16 275	0.20 185	0.16 166	0.21 253	0.21 280

HI	0.64 255	0.32 297	0.68 203	0.47 132	0.51 393	0.41 35	0.36 145	1.04 198	0.75 166	1.31 399	1.43 398	1.62 453	1.12 437	0.94 181	0.88 392	0.15 50	0.12 70	0.20 185	0.20 258	0.20 212	0.18 191

CoSv	0.64 255	0.32 297	0.68 203	0.47 132	0.51 393	0.41 35	0.36 145	1.04 198	0.75 166	1.31 399	1.43 398	1.62 453	1.12 437	0.94 181	0.88 392	0.15 50	0.12 70	0.20 185	0.20 258	0.20 212	0.18 191

GASNet	0.99 419	0.97 522	1.72 501	0.98 527	0.68 468	0.83 329	0.67 405	1.60 366	1.28 414	1.31 399	1.22 320	1.22 369	1.21 457	2.41 439	1.41 476	0.43 492	0.26 433	0.36 468	0.34 475	0.55 501	0.31 417

222	1.61 504	0.29 228	0.67 199	0.56 305	0.29 144	1.06 397	0.42 211	2.17 511	1.31 428	1.31 399	1.52 425	0.92 279	0.94 375	1.76 376	17.65 582	0.24 331	0.20 360	0.21 220	0.19 226	0.22 276	0.23 317

SQANet	1.31 477	0.88 519	1.08 416	1.83 552	1.44 548	1.44 462	0.75 427	1.74 399	1.09 302	1.32 403	1.26 337	1.28 391	1.01 409	1.50 325	0.83 382	2.50 558	0.34 483	1.47 550	0.55 525	2.32 552	1.57 554

test-3	0.54 180	0.22 63	0.68 203	0.47 132	0.27 96	0.58 177	0.35 129	0.92 143	1.00 260	1.32 403	0.69 131	0.87 254	0.45 131	1.68 362	0.37 144	0.16 74	0.11 44	0.20 185	0.16 166	0.17 107	0.13 49

RAFT-345	0.84 374	0.25 122	0.66 194	0.50 185	0.27 96	0.54 152	0.42 211	0.83 117	1.11 311	1.32 403	2.34 517	0.86 250	0.54 190	5.72 522	0.47 241	0.18 158	0.13 128	0.22 248	0.17 187	0.17 107	0.16 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 180	0.25 122	0.68 203	0.43 78	0.24 39	0.40 31	0.34 119	1.04 198	1.09 302	1.32 403	1.60 445	0.80 221	0.68 256	0.67 85	0.39 164	0.13 21	0.10 9	0.18 128	0.17 187	0.17 107	0.13 49

delet	0.85 378	0.32 297	0.95 366	0.65 409	0.66 458	1.64 480	0.84 451	1.75 401	1.35 448	1.32 403	1.30 350	1.30 395	0.88 348	1.68 362	1.10 431	0.21 265	0.21 382	0.24 306	0.24 367	0.21 253	0.21 280

NCC-stereo	1.10 449	0.54 456	1.24 445	0.84 499	0.94 519	1.29 437	0.89 463	2.01 479	1.34 439	1.32 403	1.74 468	1.88 485	1.74 511	2.35 434	1.25 450	0.45 498	0.37 501	0.45 497	0.58 528	0.42 460	0.42 465

Nwc_Net	1.09 447	0.49 437	1.33 460	0.89 517	0.80 500	1.49 466	0.66 401	2.19 514	1.27 409	1.32 403	2.26 513	1.96 497	1.54 494	1.92 392	1.34 463	0.40 479	0.30 463	0.43 492	0.45 505	0.38 445	0.37 447

Abc-Net	1.10 449	0.54 456	1.24 445	0.84 499	0.94 519	1.29 437	0.89 463	2.01 479	1.34 439	1.32 403	1.74 468	1.88 485	1.74 511	2.35 434	1.25 450	0.45 498	0.37 501	0.45 497	0.58 528	0.42 460	0.42 465
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 352	0.32 297	0.95 366	0.60 351	0.42 331	0.78 300	0.69 413	1.50 334	1.09 302	1.33 411	1.14 287	1.45 424	0.72 271	2.45 441	1.10 431	0.25 357	0.20 360	0.26 364	0.21 302	0.20 212	0.26 367

SDNR	1.62 505	0.51 447	2.17 524	0.53 253	0.56 418	3.80 558	0.45 260	1.54 352	1.29 418	1.33 411	2.41 521	1.08 333	0.96 387	11.18 581	1.16 440	0.66 531	0.63 545	0.43 492	0.32 461	0.64 515	0.67 522

PFNet+	0.59 223	0.28 193	0.77 289	0.53 253	0.30 168	0.59 183	0.31 91	0.92 143	1.14 330	1.33 411	1.10 265	0.79 219	0.57 211	1.31 276	0.49 253	0.25 357	0.17 304	0.28 393	0.26 398	0.21 253	0.25 343

CVANet_RVC	1.07 441	0.43 413	0.76 282	0.60 351	0.50 382	0.90 347	0.97 481	1.52 343	1.26 403	1.33 411	1.38 385	1.24 376	1.18 448	6.75 544	0.75 352	0.34 454	0.23 412	0.34 452	0.29 439	0.42 460	0.27 377

SACVNet	0.85 378	0.46 425	0.85 315	0.81 487	0.56 418	0.80 313	0.79 438	1.68 385	1.12 315	1.34 415	1.33 364	1.25 380	0.94 375	2.39 438	0.76 355	0.34 454	0.26 433	0.31 420	0.29 439	0.35 425	0.44 474

CrosDoStereo	1.58 499	0.24 92	0.72 240	0.48 158	0.29 144	0.67 240	12.49 582	1.10 232	0.98 248	1.34 415	1.75 471	1.00 309	1.89 522	6.65 538	0.81 375	0.19 199	0.15 236	0.20 185	0.22 331	0.18 137	0.19 231

DeepStereo_LL	1.58 499	0.24 92	0.72 240	0.48 158	0.29 144	0.67 240	12.49 582	1.10 232	0.98 248	1.34 415	1.75 471	1.00 309	1.89 522	6.65 538	0.81 375	0.19 199	0.15 236	0.20 185	0.22 331	0.18 137	0.19 231

THIR-Stereo	1.02 433	0.27 171	0.69 216	0.49 173	0.28 126	0.95 367	1.34 519	1.03 192	0.97 243	1.34 415	1.90 489	1.17 360	1.58 497	6.44 535	0.78 363	0.19 199	0.14 179	0.21 220	0.22 331	0.19 178	0.20 263

AANet_RVC	1.16 465	0.52 451	1.49 487	0.65 409	0.45 355	0.75 281	0.69 413	1.42 314	1.55 494	1.34 415	1.87 486	1.53 440	0.78 296	7.43 553	1.38 468	0.25 357	0.17 304	0.19 150	0.16 166	0.22 276	0.26 367

coex_refinement	0.80 352	0.28 193	0.73 252	0.70 447	0.51 393	0.95 367	0.60 382	1.78 415	1.23 389	1.36 420	1.37 380	1.82 483	0.81 310	1.32 280	1.13 437	0.26 379	0.17 304	0.19 150	0.20 258	0.24 316	0.25 343

Consistency-Raft	1.25 471	0.99 525	1.93 514	1.02 531	1.21 541	0.96 373	1.01 489	1.75 401	1.92 521	1.36 420	2.12 506	1.44 422	1.01 409	1.14 236	1.40 472	0.72 533	0.82 552	0.89 539	0.98 555	1.31 547	0.95 537

GMM-Stereo	0.74 321	0.25 122	0.59 157	0.54 268	0.34 251	0.72 268	0.99 485	1.01 186	0.87 203	1.36 420	1.78 474	1.12 350	0.81 310	2.09 410	0.46 234	0.18 158	0.12 70	0.25 345	0.25 381	0.20 212	0.85 534

ssnet_v2	0.88 388	0.36 373	1.02 394	0.62 377	0.38 297	1.32 442	0.97 481	2.07 491	1.34 439	1.37 423	1.18 305	1.54 441	0.92 361	1.10 226	1.65 497	0.30 422	0.27 441	0.30 414	0.28 428	0.27 354	0.26 367

ACRE	0.61 232	0.33 319	1.01 387	0.58 327	0.49 375	0.75 281	0.47 274	1.06 219	0.95 231	1.37 423	1.55 432	0.62 169	0.46 138	0.83 144	0.70 335	0.23 316	0.15 236	0.19 150	0.16 166	0.18 137	0.21 280

MMNet	0.84 374	0.32 297	1.09 419	0.60 351	0.59 438	1.85 501	0.49 295	1.51 341	1.27 409	1.37 423	1.15 295	1.26 384	1.18 448	1.67 357	1.22 447	0.19 199	0.18 325	0.23 286	0.22 331	0.25 328	0.21 280

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 349	0.43 413	1.05 403	0.64 395	0.58 430	0.95 367	0.53 323	1.53 349	1.18 361	1.37 423	1.15 295	1.43 417	0.88 348	1.61 346	0.84 385	0.25 357	0.22 400	0.27 380	0.27 408	0.29 383	0.29 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 479	0.65 491	1.44 473	1.36 542	1.46 549	2.55 534	0.92 471	2.45 539	2.07 529	1.37 423	1.49 419	1.65 464	1.00 407	2.82 456	1.35 466	1.01 540	0.27 441	0.54 516	0.47 510	0.71 524	0.73 528

xyz-stereo	7.16 573	0.22 63	69.90 600	0.42 71	0.21 9	32.92 596	0.49 295	0.87 124	0.76 172	1.38 428	27.04 591	1.19 364	1.16 444	4.69 498	0.97 411	0.16 74	0.12 70	0.20 185	0.14 108	0.16 78	0.12 11

CRFU-Net	0.86 383	0.39 392	1.00 383	0.65 409	0.57 421	1.78 495	0.86 457	2.15 502	0.81 187	1.38 428	1.18 305	1.64 461	1.19 451	1.35 288	0.90 398	0.26 379	0.22 400	0.21 220	0.19 226	0.23 301	0.24 331

DDUNet	1.50 494	2.69 573	1.12 426	1.77 551	1.88 553	1.84 500	0.92 471	1.70 392	1.16 351	1.38 428	1.79 475	1.60 451	1.12 437	1.37 294	1.08 426	1.10 547	0.76 550	2.37 559	0.94 551	2.00 550	1.37 551

STTStereo	0.78 345	0.50 444	1.22 441	0.64 395	0.54 410	0.89 344	0.54 329	1.44 321	1.11 311	1.38 428	1.09 261	1.27 388	0.85 330	1.43 311	0.83 382	0.29 418	0.27 441	0.33 442	0.39 491	0.32 411	0.30 407

RYNet	1.17 466	0.49 437	1.24 445	0.70 447	0.97 523	1.71 484	0.92 471	1.91 454	1.46 481	1.38 428	1.14 287	1.88 485	1.30 472	4.24 489	1.87 504	0.26 379	0.21 382	0.35 460	0.27 408	0.55 501	0.54 499

DeepPruner_ROB	0.74 321	0.48 434	0.87 332	0.57 321	0.44 348	0.79 305	0.54 329	1.73 395	0.96 236	1.38 428	1.27 340	1.24 376	0.73 273	1.43 311	0.73 346	0.34 454	0.28 448	0.27 380	0.26 398	0.31 403	0.31 417

DEmStereo	0.97 413	0.23 74	0.79 300	0.47 132	0.32 213	1.04 393	0.56 355	0.93 150	0.89 210	1.39 434	2.14 508	1.02 318	2.07 533	5.64 521	0.77 361	0.17 119	0.15 236	0.20 185	0.20 258	0.18 137	0.20 263

CIPLG	0.62 236	0.33 319	0.96 372	0.58 327	0.50 382	0.75 281	0.48 285	1.05 206	0.96 236	1.40 435	1.57 440	0.64 175	0.48 158	0.89 167	0.70 335	0.23 316	0.15 236	0.19 150	0.16 166	0.19 178	0.21 280

IPLGR_C	0.62 236	0.33 319	0.99 378	0.58 327	0.49 375	0.76 287	0.48 285	1.10 232	0.96 236	1.40 435	1.56 436	0.62 169	0.48 158	0.80 133	0.71 340	0.23 316	0.15 236	0.19 150	0.16 166	0.19 178	0.21 280

GMOStereo	0.53 165	0.26 143	0.65 187	0.50 185	0.29 144	0.52 133	0.43 230	0.89 133	0.96 236	1.41 437	1.14 287	0.85 246	0.56 202	0.59 50	0.38 156	0.16 74	0.14 179	0.24 306	0.21 302	0.20 212	0.15 112

error version	0.53 165	0.26 143	0.65 187	0.50 185	0.29 144	0.52 133	0.43 230	0.89 133	0.96 236	1.41 437	1.14 287	0.85 246	0.56 202	0.59 50	0.38 156	0.16 74	0.14 179	0.24 306	0.21 302	0.20 212	0.15 112

test-v	0.53 165	0.26 143	0.65 187	0.50 185	0.29 144	0.52 133	0.43 230	0.89 133	0.96 236	1.41 437	1.14 287	0.85 246	0.56 202	0.59 50	0.38 156	0.16 74	0.14 179	0.24 306	0.21 302	0.20 212	0.15 112

test-2	0.53 165	0.26 143	0.65 187	0.50 185	0.29 144	0.52 133	0.43 230	0.89 133	0.96 236	1.41 437	1.14 287	0.85 246	0.56 202	0.59 50	0.38 156	0.16 74	0.14 179	0.24 306	0.21 302	0.20 212	0.15 112

GwcNet	1.08 444	0.51 447	2.33 529	0.79 481	1.18 539	1.76 490	0.70 416	1.68 385	1.47 482	1.41 437	1.64 456	1.74 474	1.04 418	2.20 423	1.41 476	0.30 422	0.29 459	0.29 403	0.27 408	0.30 394	0.35 437

CBMV_ROB	0.90 393	0.44 416	0.63 173	0.51 215	0.37 280	1.25 432	0.49 295	1.77 411	1.27 409	1.41 437	2.00 497	1.33 401	1.08 429	2.17 417	0.76 355	0.43 492	0.42 516	0.47 502	0.44 503	0.41 456	0.36 442

test_for_model	1.30 475	3.71 579	0.58 150	3.22 570	2.84 570	0.59 183	0.33 107	1.40 310	0.83 193	1.42 443	0.61 102	0.52 127	0.37 93	0.51 28	0.33 88	2.46 557	0.15 236	0.16 69	0.11 24	4.39 580	1.50 553

pcwnet_v2	0.97 413	0.37 380	4.33 550	0.62 377	0.54 410	0.79 305	0.45 260	2.02 483	1.58 495	1.42 443	1.64 456	1.09 343	0.79 300	1.24 261	0.67 327	0.32 436	0.25 428	0.29 403	0.27 408	0.37 436	0.35 437

otaku	1.60 502	1.11 534	1.21 439	2.20 555	1.56 550	1.97 510	1.24 512	2.07 491	1.36 451	1.44 445	1.62 452	1.73 472	1.19 451	1.73 370	0.98 414	2.89 563	0.57 542	1.74 551	0.60 532	2.78 559	1.94 560

dad	0.86 383	0.66 492	1.06 407	0.56 305	0.37 280	0.76 287	0.44 243	1.17 250	1.50 486	1.44 445	1.27 340	1.34 405	0.75 277	2.52 447	0.84 385	0.42 487	0.27 441	0.83 537	0.26 398	0.41 456	0.29 393

Prome-Stereo	0.75 329	0.27 171	0.53 114	0.55 292	0.32 213	0.59 183	0.97 481	0.89 133	0.88 207	1.45 447	2.46 523	0.91 270	1.41 479	1.58 341	0.44 207	0.18 158	0.13 128	0.19 150	0.17 187	0.20 212	0.92 536

StereoDRNet-Refined	0.80 352	0.41 406	0.88 339	0.62 377	0.42 331	1.33 444	0.48 285	1.52 343	1.17 354	1.45 447	1.44 403	1.44 422	0.90 355	1.26 265	1.24 449	0.20 231	0.16 275	0.27 380	0.24 367	0.25 328	0.28 389
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 298	0.34 342	1.10 422	0.51 215	0.23 22	0.91 351	0.39 183	1.33 291	1.23 389	1.46 449	1.55 432	1.01 316	0.64 247	1.95 397	0.80 373	0.18 158	0.12 70	0.18 128	0.14 108	0.19 178	0.17 166

AAGNet	1.83 517	0.28 193	0.72 240	0.61 365	0.32 213	0.67 240	0.51 304	0.96 169	0.98 248	1.47 450	1.20 316	1.00 309	1.18 448	2.83 457	22.77 589	0.22 291	0.13 128	0.22 248	0.19 226	0.23 301	0.15 112

SST-Stereo	0.83 369	0.28 193	0.72 240	0.59 340	0.31 194	0.72 268	0.26 47	1.09 229	0.86 199	1.47 450	1.10 265	1.00 309	0.87 343	5.73 523	0.45 220	0.22 291	0.13 128	0.23 286	0.19 226	0.23 301	0.18 191

RAFT_R40	0.83 369	0.28 193	0.73 252	0.59 340	0.31 194	0.69 253	0.44 243	1.10 232	0.95 231	1.47 450	1.10 265	1.00 309	0.85 330	5.53 517	0.46 234	0.22 291	0.13 128	0.23 286	0.20 258	0.23 301	0.18 191

PFNet	0.91 396	0.26 143	1.10 422	0.63 386	0.32 213	0.64 212	0.56 355	1.17 250	0.99 255	1.47 450	1.08 256	0.98 302	0.69 259	6.62 537	0.54 284	0.20 231	0.12 70	0.24 306	0.19 226	0.20 212	0.17 166

ccnet	1.12 454	0.67 493	1.01 387	0.78 479	0.73 478	1.72 486	0.99 485	1.84 436	1.26 403	1.47 450	1.85 483	1.75 477	1.29 468	1.75 371	1.88 506	0.57 520	0.53 537	0.57 526	0.55 525	0.59 508	0.54 499

S-Stereo	1.15 463	0.46 425	2.17 524	0.81 487	0.80 500	1.21 427	1.19 509	1.93 461	2.02 526	1.47 450	2.11 505	1.57 445	1.17 445	2.05 407	1.41 476	0.40 479	0.40 512	0.35 460	0.31 453	0.44 472	0.70 525

Wz-Net-SNSev	1.49 492	1.23 540	6.27 560	0.68 439	0.67 462	1.37 449	1.41 522	2.00 475	1.39 464	1.48 456	1.61 449	2.29 514	1.32 474	3.93 484	2.14 517	0.31 429	0.28 448	0.31 420	0.33 470	0.42 460	0.36 442

DPSNet	1.69 511	0.59 474	4.33 550	0.70 447	0.57 421	2.02 514	1.62 534	3.35 554	1.78 511	1.48 456	1.38 385	2.17 510	2.84 550	4.77 500	3.66 538	0.48 506	0.31 469	0.29 403	0.25 381	0.64 515	0.48 485

GANet	1.36 483	0.47 430	0.86 321	0.67 428	0.45 355	1.34 446	1.73 537	1.64 376	1.24 395	1.49 458	2.38 518	1.55 443	1.20 454	9.30 568	0.93 400	0.30 422	0.31 469	0.33 442	0.28 428	0.39 449	0.30 407

RainbowNet	1.97 527	1.76 554	1.57 491	2.81 563	2.21 558	1.98 512	1.81 540	2.54 542	1.89 518	1.50 459	1.84 481	1.96 497	1.65 504	2.14 414	1.25 450	3.33 570	0.85 557	2.39 562	0.98 555	2.82 562	2.22 562

SuperB	2.53 545	0.59 474	18.45 577	0.69 442	0.50 382	1.87 503	0.88 461	1.67 384	2.39 535	1.50 459	1.42 394	1.14 357	1.15 443	4.28 492	5.07 546	0.24 331	0.19 342	0.22 248	0.19 226	7.86 585	0.34 432

NCCL2	1.00 424	0.56 464	1.06 407	0.75 472	0.57 421	1.31 441	1.72 536	1.77 411	1.36 451	1.50 459	1.17 303	1.91 490	1.17 445	1.54 334	1.29 457	0.35 461	0.31 469	0.45 497	0.44 503	0.40 453	0.40 457

ADLNet	0.85 378	0.36 373	0.89 345	0.85 504	0.72 475	1.24 430	0.76 430	1.82 428	1.36 451	1.52 462	1.35 377	1.27 388	0.99 405	1.23 256	1.15 439	0.27 395	0.20 360	0.26 364	0.25 381	0.28 372	0.30 407

Pruner-Stereo	0.62 236	0.29 228	0.70 222	0.61 365	0.31 194	0.63 209	0.43 230	1.17 250	0.99 255	1.53 463	1.08 256	0.95 292	0.55 197	1.35 288	0.51 264	0.23 316	0.14 179	0.24 306	0.21 302	0.21 253	0.23 317

LMCR-Stereo	0.82 363	0.46 425	0.88 339	0.75 472	0.43 341	1.33 444	0.56 355	2.43 538	0.98 248	1.53 463	1.49 419	0.74 202	1.00 407	1.63 349	0.89 395	0.28 408	0.17 304	0.22 248	0.17 187	0.29 383	0.20 263

DMCA-RVC	0.74 321	0.40 398	1.27 451	0.66 416	0.49 375	0.77 295	0.47 274	1.35 299	1.01 263	1.53 463	1.01 222	1.29 394	0.82 315	1.31 276	0.78 363	0.27 395	0.21 382	0.35 460	0.27 408	0.32 411	0.24 331

HSM-Net_RVC	0.87 387	0.29 228	0.53 114	0.53 253	0.30 168	1.15 415	0.55 347	3.57 556	1.28 414	1.53 463	1.74 468	1.68 467	0.93 370	1.49 323	0.77 361	0.22 291	0.17 304	0.19 150	0.18 204	0.20 212	0.19 231
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 419	0.40 398	1.82 508	0.66 416	0.62 449	2.05 515	0.78 435	1.91 454	1.29 418	1.54 467	1.42 394	1.51 437	1.23 460	1.99 400	1.33 461	0.23 316	0.14 179	0.20 185	0.15 124	0.27 354	0.26 367

RGC	1.14 459	0.79 511	1.26 448	0.91 521	0.96 522	1.52 468	0.77 433	1.92 457	1.26 403	1.54 467	1.93 491	2.02 504	1.54 494	2.25 427	1.31 459	0.44 497	0.35 494	0.58 527	0.48 512	0.47 482	0.46 479

ADCP+	1.99 528	0.48 434	7.73 562	0.66 416	0.91 515	2.30 525	1.05 493	1.82 428	1.34 439	1.54 467	1.32 362	1.74 474	1.61 501	2.17 417	13.37 574	0.24 331	0.21 382	0.32 434	0.28 428	0.37 436	0.29 393

RP	1.09 447	0.50 444	1.12 426	0.90 518	1.04 525	1.11 404	0.84 451	1.80 424	1.62 497	1.55 470	2.00 497	1.90 489	1.78 514	1.84 383	1.25 450	0.52 511	0.36 499	0.48 504	0.36 484	0.45 475	0.43 472

LL-Strereo	1.33 480	0.39 392	1.38 465	0.61 365	0.61 444	0.75 281	0.66 401	1.63 375	1.17 354	1.56 471	1.60 445	2.03 505	2.12 534	9.72 575	0.97 411	0.21 265	0.18 325	0.27 380	0.23 354	0.22 276	0.25 343

DisPM	0.66 270	0.28 193	0.72 240	0.61 365	0.35 255	0.62 207	0.45 260	1.02 187	0.99 255	1.56 471	1.10 265	0.80 221	0.59 221	2.37 436	0.41 183	0.23 316	0.14 179	0.23 286	0.21 302	0.20 212	0.25 343

DSFCA	0.93 401	0.34 342	1.06 407	0.52 236	0.65 455	1.55 471	0.93 475	1.49 330	1.19 369	1.56 471	1.15 295	1.50 435	0.96 387	3.07 465	1.02 418	0.30 422	0.26 433	0.25 345	0.25 381	0.28 372	0.24 331

AF-Net	1.13 457	0.52 451	1.33 460	0.86 506	0.91 515	1.38 452	0.71 418	2.16 505	1.62 497	1.56 471	2.40 520	1.99 500	1.65 504	1.81 382	1.48 489	0.48 506	0.28 448	0.49 506	0.33 470	0.39 449	0.32 422

Wz-Net-TNSev	1.88 521	2.08 566	7.66 561	0.67 428	0.64 453	2.42 530	1.83 542	2.33 528	1.74 509	1.57 475	1.56 436	2.58 526	1.90 524	4.86 501	3.12 530	0.39 476	0.37 501	0.33 442	0.37 487	0.53 497	0.58 508

ADCRef	1.35 482	0.55 461	2.37 531	0.72 458	0.77 490	1.94 508	0.78 435	1.91 454	1.27 409	1.57 475	1.59 444	1.36 408	1.41 479	1.54 334	7.53 556	0.23 316	0.20 360	0.32 434	0.30 448	0.29 383	0.29 393

OMP-Stereo	0.94 403	0.33 319	0.72 240	0.90 518	0.31 194	0.49 92	0.36 145	1.16 248	1.06 283	1.58 477	1.12 278	1.46 427	0.69 259	6.94 545	0.49 253	0.19 199	0.14 179	0.24 306	0.18 204	0.20 212	0.14 78

ISRNet	0.80 352	0.33 319	1.07 412	0.81 487	0.66 458	0.60 191	0.34 119	1.19 263	1.13 327	1.59 478	1.53 426	1.35 406	0.77 289	1.27 268	0.94 402	0.39 476	0.34 483	0.43 492	0.38 489	0.34 423	0.49 489

R-Stereo Train	0.57 211	0.26 143	0.63 173	0.54 268	0.36 265	0.69 253	0.54 329	1.22 274	0.72 159	1.61 479	1.50 422	0.75 204	0.53 185	0.64 74	0.44 207	0.18 158	0.15 236	0.17 94	0.15 124	0.17 107	0.17 166

RAFT-Stereo	0.57 211	0.26 143	0.63 173	0.54 268	0.36 265	0.69 253	0.54 329	1.22 274	0.72 159	1.61 479	1.50 422	0.75 204	0.53 185	0.64 74	0.44 207	0.18 158	0.15 236	0.17 94	0.15 124	0.17 107	0.17 166
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 417	0.47 430	1.70 498	0.76 474	0.94 519	1.51 467	0.91 469	1.92 457	1.32 432	1.61 479	1.13 283	1.47 432	0.97 390	1.75 371	1.46 487	0.28 408	0.23 412	0.29 403	0.27 408	0.35 425	0.27 377

KYRaft	0.75 329	0.28 193	0.62 170	0.56 305	0.29 144	0.67 240	0.86 457	0.94 157	0.84 197	1.62 482	2.21 511	1.16 359	1.02 414	1.57 339	0.40 172	0.20 231	0.13 128	0.22 248	0.28 428	0.20 212	1.02 540

ARAFT	0.77 337	0.36 373	1.49 487	0.51 215	0.31 194	0.90 347	0.82 449	1.90 450	1.06 283	1.62 482	1.24 326	1.02 318	0.64 247	1.84 383	0.50 259	0.18 158	0.14 179	0.28 393	0.27 408	0.17 107	0.16 141

YMNet	1.00 424	0.54 456	1.40 466	0.81 487	0.85 509	1.87 503	0.62 387	1.55 356	1.18 361	1.63 484	1.99 495	1.77 478	0.97 390	1.50 325	1.45 484	0.33 444	0.37 501	0.31 420	0.32 461	0.32 411	0.29 393

YMNet_1	1.00 424	0.54 456	1.40 466	0.81 487	0.85 509	1.87 503	0.62 387	1.55 356	1.18 361	1.63 484	1.99 495	1.77 478	0.97 390	1.50 325	1.45 484	0.33 444	0.37 501	0.31 420	0.32 461	0.32 411	0.29 393

DLCB_ROB	0.86 383	0.40 398	0.78 297	0.68 439	0.54 410	1.11 404	0.84 451	1.49 330	1.23 389	1.64 486	1.65 458	1.70 469	0.91 358	1.70 364	1.05 420	0.25 357	0.24 421	0.26 364	0.27 408	0.27 354	0.24 331

PSM-AAD	0.79 349	0.27 171	0.53 114	0.55 292	0.28 126	0.77 295	1.24 512	0.99 176	0.91 219	1.66 487	1.57 440	0.81 225	2.19 537	1.65 352	0.44 207	0.19 199	0.14 179	0.38 474	0.32 461	0.21 253	0.70 525

MADNet+	2.69 549	3.22 577	11.53 571	1.44 547	1.12 532	3.19 549	1.81 540	2.85 546	2.37 534	1.68 488	2.07 504	2.85 535	2.18 536	7.41 552	5.23 547	0.79 534	0.76 550	0.69 535	0.65 535	0.98 534	0.95 537

IIG-Stereo	0.96 407	0.31 281	0.72 240	0.88 513	0.33 234	0.61 198	0.26 47	1.19 263	1.03 270	1.69 489	1.37 380	1.46 427	0.75 277	6.96 546	0.51 264	0.19 199	0.14 179	0.23 286	0.18 204	0.20 212	0.14 78

edge stereo	1.11 452	0.50 444	1.30 454	0.71 455	0.65 455	1.14 409	0.75 427	1.93 461	1.37 455	1.71 490	1.83 479	2.54 525	1.44 483	2.43 440	1.23 448	0.42 487	0.41 514	0.54 516	0.35 480	0.42 460	0.46 479

stereogan	1.15 463	0.42 410	1.40 466	0.86 506	0.84 506	2.38 529	0.71 418	1.88 445	1.73 507	1.72 491	1.94 493	2.31 516	1.29 468	2.07 408	1.08 426	0.36 465	0.35 494	0.39 480	0.31 453	0.51 493	0.46 479

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 516	0.87 517	3.56 546	0.80 484	0.75 486	3.72 555	2.44 567	1.82 428	1.82 515	1.74 492	1.91 490	1.92 493	1.26 465	7.69 558	1.28 456	0.45 498	0.47 528	0.52 510	0.77 541	0.50 489	0.50 491

FTStereo	0.91 396	0.26 143	0.56 134	0.54 268	0.33 234	0.66 236	1.87 545	1.00 180	0.75 166	1.75 493	4.15 546	1.04 325	1.65 504	1.57 339	0.46 234	0.19 199	0.16 275	0.23 286	0.21 302	0.18 137	0.63 516

FAT-Stereo	1.07 441	0.41 406	1.32 458	0.72 458	0.58 430	1.08 400	0.89 463	1.96 466	1.65 499	1.75 493	1.98 494	2.03 505	1.48 489	2.02 403	1.18 446	0.42 487	0.35 494	0.34 452	0.29 439	0.35 425	0.53 498

FBW_ROB	1.71 514	0.62 487	1.45 478	0.67 428	0.61 444	1.81 496	1.08 497	2.52 541	1.70 504	1.77 495	1.73 467	1.98 499	1.25 463	12.57 583	1.84 503	0.34 454	0.37 501	0.56 524	0.38 489	0.45 475	0.43 472

DRaft	0.80 352	0.24 92	0.70 222	0.45 114	0.30 168	0.97 377	0.53 323	1.05 206	0.97 243	1.78 496	2.02 500	0.80 221	1.74 511	2.73 455	0.72 343	0.17 119	0.14 179	0.20 185	0.20 258	0.18 137	0.21 280

DANet	1.08 444	0.61 484	1.32 458	0.85 504	0.72 475	1.37 449	0.51 304	1.54 352	1.15 342	1.78 496	1.54 430	2.01 502	1.11 434	2.90 460	2.00 512	0.33 444	0.30 463	0.40 485	0.30 448	0.44 472	0.45 476
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 424	0.44 416	1.13 428	0.70 447	0.81 502	1.62 477	0.79 438	2.14 500	1.44 479	1.78 496	1.33 364	1.43 417	1.05 422	2.18 420	1.53 493	0.27 395	0.21 382	0.31 420	0.30 448	0.32 411	0.28 389

DCVSM-stereo	0.72 298	0.35 363	0.76 282	0.55 292	0.42 331	0.73 272	0.38 168	1.21 266	1.02 266	1.79 499	1.04 243	1.62 453	1.03 416	1.04 211	0.79 369	0.24 331	0.27 441	0.29 403	0.24 367	0.30 394	0.36 442

Wz-Net-MNSev	1.11 452	0.58 471	2.23 527	0.66 416	0.71 473	1.95 509	1.46 525	1.98 472	1.45 480	1.79 499	1.43 398	1.49 434	1.33 475	1.97 399	1.42 480	0.27 395	0.23 412	0.28 393	0.28 428	0.34 423	0.31 417

DAS	0.84 374	0.34 342	1.03 398	0.64 395	0.69 470	0.77 295	0.63 392	1.54 352	1.20 374	1.79 499	1.55 432	0.95 292	1.04 418	2.83 457	0.60 307	0.21 265	0.16 275	0.25 345	0.18 204	0.27 354	0.22 297

SepStereo	0.82 363	0.34 342	1.03 398	0.64 395	0.69 470	0.77 295	0.63 392	1.54 352	1.20 374	1.79 499	1.55 432	0.95 292	1.04 418	2.30 431	0.60 307	0.21 265	0.16 275	0.25 345	0.18 204	0.27 354	0.22 297

LALA_ROB	1.01 430	0.59 474	1.16 434	0.67 428	0.51 393	1.63 478	1.26 516	1.69 387	1.38 459	1.81 503	1.37 380	1.94 495	1.02 414	1.58 341	1.38 468	0.37 469	0.27 441	0.43 492	0.37 487	0.43 466	0.37 447

ACVNet_1	2.18 532	1.45 548	1.72 501	2.85 564	2.33 563	2.28 524	1.46 525	3.08 550	2.22 533	1.82 504	2.05 503	3.56 544	1.98 528	3.09 468	1.40 472	3.17 565	0.60 544	2.40 563	0.92 550	2.91 566	2.37 565

PASM	1.34 481	0.92 520	2.62 538	0.86 506	0.87 513	1.03 391	1.08 497	1.50 334	1.51 488	1.82 504	1.41 393	1.68 467	1.26 465	4.87 502	1.34 463	0.61 526	0.65 548	0.68 533	0.78 542	0.69 522	0.68 524

XPNet_ROB	0.96 407	0.49 437	1.09 419	0.72 458	0.57 421	1.11 404	1.14 503	1.66 382	1.23 389	1.85 506	1.39 389	1.64 461	1.11 434	1.80 380	1.42 480	0.38 473	0.30 463	0.33 442	0.29 439	0.37 436	0.34 432

XQC	1.37 484	0.87 517	2.56 536	0.84 499	0.69 470	1.83 499	0.89 463	2.07 491	1.88 517	1.88 507	1.53 426	1.91 490	1.55 496	2.85 459	3.05 528	0.48 506	0.29 459	0.44 496	0.39 491	0.69 522	0.60 513

ADCPNet	1.85 519	0.69 498	8.07 563	0.71 455	0.58 430	2.79 541	1.22 511	1.94 463	1.54 492	1.88 507	1.69 463	2.46 524	2.04 530	2.37 436	6.48 551	0.38 473	0.37 501	0.38 474	0.43 501	0.47 482	0.45 476

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 530	1.15 537	3.10 543	1.05 532	0.76 489	5.03 569	2.40 566	2.16 505	2.62 544	1.89 509	2.28 514	2.69 530	1.65 504	9.35 570	2.04 513	0.64 530	0.51 535	0.68 533	0.71 539	1.09 541	0.67 522

ADCL	1.72 515	0.57 468	3.66 547	0.67 428	0.61 444	2.61 537	1.85 543	1.96 466	1.67 501	1.90 510	1.83 479	2.06 508	1.90 524	2.13 413	9.15 566	0.26 379	0.24 421	0.34 452	0.32 461	0.38 445	0.35 437

ETE_ROB	0.96 407	0.64 490	1.16 434	0.69 442	0.48 372	1.14 409	1.13 502	1.77 411	1.19 369	1.91 511	1.45 405	1.73 472	1.05 422	1.60 344	1.14 438	0.32 436	0.26 433	0.38 474	0.34 475	0.39 449	0.41 461

NVStereoNet_ROB	1.88 521	1.07 529	1.45 478	1.07 535	1.17 537	1.47 463	1.48 527	1.89 447	1.93 523	1.94 512	4.67 554	3.08 540	1.80 516	6.51 536	1.65 497	1.06 545	0.86 559	1.08 547	1.32 560	0.93 532	1.26 549
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 496	0.84 513	3.42 545	0.87 512	0.66 458	2.56 535	0.95 479	2.36 531	1.70 504	1.98 513	1.86 484	2.45 523	1.79 515	2.95 461	2.58 522	0.52 511	0.48 529	0.55 521	0.59 531	0.59 508	0.61 514

GrayStereo	0.82 363	0.26 143	0.58 150	0.63 386	0.37 280	0.76 287	1.86 544	1.11 238	0.87 203	1.99 514	1.89 488	1.08 333	1.82 519	1.39 303	0.48 246	0.19 199	0.14 179	0.19 150	0.21 302	0.18 137	0.39 456

psmorigin	1.52 496	0.69 498	10.52 570	0.68 439	0.59 438	1.13 408	0.70 416	1.57 360	1.19 369	1.99 514	1.79 475	2.26 513	1.47 488	2.09 410	1.36 467	0.39 476	0.40 512	0.34 452	0.33 470	0.43 466	0.56 503

CBMV	0.95 406	0.44 416	0.66 194	0.53 253	0.35 255	1.53 469	1.63 535	1.69 387	1.42 476	2.00 516	1.60 445	1.43 417	1.17 445	1.59 343	0.99 415	0.34 454	0.34 483	0.39 480	0.33 470	0.33 420	0.32 422
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 435	0.24 92	0.67 199	0.49 173	0.28 126	0.81 322	0.33 107	0.83 117	1.08 294	2.05 517	4.65 553	1.04 325	0.57 211	5.98 530	0.50 259	0.18 158	0.13 128	0.26 364	0.20 258	0.16 78	0.17 166

WZ-Net	1.95 525	0.95 521	10.10 567	0.86 506	0.78 492	1.69 483	1.60 533	2.20 517	1.98 524	2.08 518	1.93 491	2.30 515	1.97 527	5.30 509	3.17 533	0.34 454	0.26 433	0.29 403	0.31 453	0.51 493	0.47 482

NaN_ROB	1.13 457	0.55 461	1.15 433	0.64 395	0.48 372	1.61 476	2.03 554	1.72 394	1.48 483	2.09 519	1.27 340	1.40 412	1.08 429	3.94 485	1.30 458	0.28 408	0.34 483	0.28 393	0.28 428	0.30 394	0.33 428

SGM-Forest	1.24 469	0.38 387	0.60 162	0.52 236	0.37 280	1.56 472	1.30 517	1.65 377	1.36 451	2.11 520	1.79 475	1.63 458	0.93 370	7.48 555	0.95 406	0.36 465	0.37 501	0.39 480	0.34 475	0.37 436	0.32 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 543	1.41 545	2.04 517	2.62 561	2.24 559	2.63 538	1.88 546	3.31 552	3.01 549	2.19 521	3.45 539	4.62 552	2.04 530	4.50 495	1.47 488	2.55 559	0.64 546	2.22 556	0.84 545	2.69 558	2.29 564

RTSC	1.29 473	0.73 503	2.44 532	0.83 498	0.57 421	1.85 501	0.65 396	1.88 445	2.00 525	2.20 522	1.66 460	1.60 451	1.26 465	2.33 433	3.92 540	0.32 436	0.23 412	0.27 380	0.29 439	0.37 436	0.37 447

test_sample8	2.19 533	0.49 437	1.13 428	0.56 305	0.39 307	1.02 388	0.73 422	1.82 428	1.15 342	2.26 523	1.30 350	4.94 557	2.52 546	2.27 429	7.92 561	0.57 520	12.61 592	0.62 529	0.67 536	0.45 475	0.42 465

MFMNet_re	1.40 488	1.14 536	1.68 497	1.39 544	1.07 526	1.48 464	1.43 523	1.87 442	1.82 515	2.26 523	2.19 510	1.51 437	1.86 521	1.52 328	1.25 450	0.93 538	0.83 553	0.84 538	0.80 543	0.99 536	1.05 544

PWC_ROB	1.24 469	0.76 509	2.46 533	0.72 458	0.78 492	1.15 415	0.49 295	1.75 401	1.92 521	2.31 525	3.07 533	1.59 449	1.40 478	2.46 443	2.10 516	0.33 444	0.22 400	0.35 460	0.24 367	0.38 445	0.41 461

IMH-64-1	2.70 550	1.79 556	1.46 480	3.26 572	2.66 566	3.23 551	2.10 555	4.08 559	2.75 547	2.34 526	3.81 543	3.06 538	2.22 538	4.25 490	2.59 523	3.75 574	0.84 554	2.75 569	1.35 561	3.15 568	2.60 571

IMH-64	2.70 550	1.79 556	1.46 480	3.26 572	2.66 566	3.23 551	2.10 555	4.08 559	2.75 547	2.34 526	3.81 543	3.06 538	2.22 538	4.25 490	2.59 523	3.75 574	0.84 554	2.75 569	1.35 561	3.15 568	2.60 571

LVE	3.31 558	1.67 553	1.64 494	2.85 564	2.42 564	3.20 550	2.26 562	4.78 567	5.05 568	2.35 528	6.91 563	6.02 563	2.37 541	9.15 566	2.17 518	3.19 567	1.08 570	2.38 561	1.47 567	2.81 561	2.40 567

CSAN	1.41 489	0.59 474	1.26 448	0.70 447	0.50 382	1.76 490	1.78 538	1.77 411	1.90 520	2.35 528	2.32 515	1.92 493	1.94 526	5.56 519	1.49 490	0.43 492	0.35 494	0.40 485	0.41 496	0.43 466	0.41 461

WAO-6	2.81 553	1.60 552	1.46 480	2.36 559	2.28 561	3.55 553	2.29 563	4.21 562	4.56 566	2.36 530	4.51 548	4.88 556	2.66 548	4.60 496	4.07 543	1.72 551	1.15 571	2.31 558	1.46 566	2.31 551	1.85 558

SANet	1.88 521	0.57 468	2.18 526	0.63 386	0.40 318	2.80 542	1.57 532	2.39 535	5.88 571	2.36 530	3.57 540	3.72 547	2.97 552	4.74 499	1.76 500	0.34 454	0.30 463	0.32 434	0.29 439	0.48 485	0.37 447

SHD	1.31 477	0.71 502	2.34 530	0.86 506	0.75 486	1.77 493	0.65 396	2.22 518	2.50 541	2.40 532	1.71 465	1.91 490	1.60 500	1.93 395	2.37 520	0.38 473	0.31 469	0.38 474	0.40 495	0.48 485	0.50 491

AnyNet_C32	1.96 526	1.10 531	5.17 554	0.90 518	1.11 530	2.12 519	2.37 565	1.85 437	1.48 483	2.45 533	1.70 464	2.05 507	1.64 503	2.50 446	10.28 570	0.37 469	0.34 483	0.35 460	0.41 496	0.49 488	0.54 499

DispFullNet	2.34 538	2.85 574	3.66 547	3.08 569	2.27 560	1.97 510	0.67 405	2.00 475	1.70 504	2.52 534	2.00 497	2.23 511	5.86 569	3.44 479	1.58 494	1.01 540	0.32 477	2.64 568	1.94 573	2.85 564	2.24 563

AnyNet_C01	2.26 535	1.78 555	10.22 569	0.93 524	0.74 479	2.92 545	2.20 560	2.29 526	1.80 513	2.53 535	2.41 521	2.71 531	1.73 510	3.41 476	6.72 553	0.41 483	0.39 510	0.40 485	0.42 499	0.67 520	0.63 516

RTS	2.67 547	1.38 542	15.28 575	0.99 528	1.26 543	3.78 556	1.96 550	2.15 502	2.62 544	2.61 536	2.85 531	2.60 527	1.59 498	6.27 532	5.71 549	0.40 479	0.28 448	0.35 460	0.35 480	0.50 489	0.48 485

RTSA	2.67 547	1.38 542	15.28 575	0.99 528	1.26 543	3.78 556	1.96 550	2.15 502	2.62 544	2.61 536	2.85 531	2.60 527	1.59 498	6.27 532	5.71 549	0.40 479	0.28 448	0.35 460	0.35 480	0.50 489	0.48 485

pmcnn	2.37 539	0.42 410	2.71 540	0.63 386	0.43 341	1.54 470	1.19 509	2.01 479	1.53 491	2.64 538	7.60 568	18.07 586	1.45 485	3.44 479	2.78 526	0.18 158	0.15 236	0.15 39	0.12 56	0.20 212	0.18 191

IMH	3.21 557	1.85 560	1.48 485	3.25 571	2.69 568	4.07 562	2.02 553	4.41 564	3.80 559	2.72 539	7.11 566	4.75 555	2.92 551	5.92 527	2.55 521	3.85 578	0.88 560	2.78 571	1.36 563	3.19 570	2.59 570

JetBlue	3.97 559	2.01 561	10.19 568	1.38 543	2.84 570	10.53 577	9.54 579	3.60 557	2.41 536	2.73 540	3.39 538	4.54 551	4.31 564	7.85 561	6.84 554	0.88 536	0.93 563	0.89 539	0.91 549	1.74 548	1.91 559

SAMSARA	1.55 498	0.84 513	2.61 537	1.22 540	1.07 526	2.50 533	1.93 548	2.05 485	1.89 518	2.75 541	1.66 460	2.81 533	1.69 509	3.08 467	1.97 511	0.46 504	0.51 535	0.42 490	0.46 508	0.58 506	0.59 510

Dean	2.91 556	1.53 551	2.07 518	2.96 568	2.51 565	3.15 548	2.14 558	4.75 566	4.41 565	2.76 542	6.10 561	5.53 561	2.37 541	2.97 463	1.92 508	3.18 566	0.85 557	2.51 566	1.04 558	2.88 565	2.47 568

G-Net	1.66 507	0.63 488	1.56 490	1.11 537	0.74 479	2.98 547	0.91 469	1.55 356	1.22 386	2.76 542	8.18 574	2.32 517	2.53 547	1.92 392	1.87 504	0.48 506	0.44 520	0.45 497	0.31 453	0.60 512	0.57 507

ADCS	2.25 534	0.99 525	5.55 555	0.81 487	0.74 479	2.19 521	1.80 539	2.27 524	2.14 530	2.80 544	2.13 507	2.40 521	2.03 529	2.64 452	13.69 575	0.41 483	0.39 510	0.40 485	0.45 505	0.58 506	0.56 503

ADCMid	1.89 524	0.73 503	5.06 553	0.72 458	0.67 462	2.00 513	1.14 503	1.97 470	1.48 483	2.86 545	1.81 478	2.37 519	2.05 532	2.24 425	10.39 571	0.33 444	0.31 469	0.39 480	0.43 501	0.50 489	0.44 474

WAO-7	2.66 546	1.40 544	1.73 503	1.39 544	1.17 537	3.93 559	1.94 549	4.11 561	3.88 560	2.92 546	5.50 558	4.18 550	3.00 554	7.63 557	3.71 539	1.13 548	1.00 565	1.17 548	1.13 559	1.18 544	1.09 546

FADE	26.59 591	4.78 580	20.96 579	1.89 553	1.92 554	2.91 543	2.00 552	5.58 570	5.04 567	2.92 546	2.16 509	4.13 549	14.18 583	10.23 579	8.46 563	188.09 603	2.77 578	123.78 600	127.92 600	1.06 540	1.10 547

tt	6.58 571	0.26 143	6.10 559	3.77 578	2.16 555	11.55 578	19.63 585	13.33 585	5.74 570	2.96 548	2.65 527	4.97 559	6.33 574	3.81 483	7.24 555	9.15 586	11.32 591	5.89 585	6.24 584	6.03 581	2.55 569

LSM	6.33 569	1.10 531	13.19 572	1.41 546	68.17 598	1.64 480	1.90 547	1.92 457	2.46 537	2.99 549	3.11 534	1.88 485	1.80 516	2.61 451	2.06 515	0.41 483	0.58 543	0.50 507	0.57 527	0.64 515	17.66 593

KSHMR	8.75 576	2.06 565	2.11 521	3.53 576	3.11 573	4.13 563	2.69 568	5.60 571	61.37 602	3.00 550	55.83 602	4.98 560	2.45 544	4.49 494	2.61 525	3.46 571	1.55 575	3.14 575	1.94 573	3.72 573	3.18 576

PVD	1.70 512	0.84 513	2.26 528	0.94 526	0.83 505	2.48 532	0.97 481	2.59 543	3.35 553	3.01 551	2.77 529	2.34 518	2.47 545	2.67 453	3.14 531	0.47 505	0.45 524	0.59 528	0.48 512	0.59 508	0.75 530

PWCK	2.88 555	2.05 564	5.72 557	2.08 554	1.11 530	3.55 553	3.90 575	2.86 547	3.54 558	3.03 552	3.63 541	3.10 541	2.31 540	8.15 564	3.09 529	2.12 555	0.91 562	1.75 552	0.98 555	2.57 556	1.18 548

SPS-STEREO	1.67 508	1.04 528	1.23 442	1.21 539	1.13 535	1.82 498	1.11 499	2.16 505	1.52 489	3.07 553	2.32 515	2.82 534	1.80 516	4.11 488	2.04 513	1.03 543	0.99 564	0.97 541	0.94 551	1.03 539	1.02 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
aanetorigin	1.23 468	0.79 511	2.78 542	0.70 447	0.79 495	0.99 383	1.06 495	1.06 219	1.37 455	3.52 554	2.61 526	1.72 471	1.63 502	1.99 400	1.78 501	0.25 357	0.24 421	0.26 364	0.25 381	0.38 445	0.45 476

SGM_RVC	1.68 510	0.36 373	0.61 165	0.59 340	0.29 144	2.25 523	1.18 508	2.38 534	1.68 503	3.60 555	2.67 528	3.69 546	2.42 543	8.13 562	1.90 507	0.31 429	0.31 469	0.30 414	0.28 428	0.30 394	0.29 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 565	2.33 569	5.55 555	3.94 581	3.51 577	5.20 570	2.72 570	5.61 572	16.52 585	3.84 556	4.60 550	9.21 573	5.89 570	5.90 526	8.66 565	3.75 574	1.34 572	3.18 576	1.88 571	4.33 579	3.61 579

WAO-8	4.40 561	1.82 558	1.79 505	2.34 557	2.20 556	9.19 574	1.53 528	6.09 574	16.46 583	3.94 557	7.84 572	7.32 565	3.72 561	9.41 572	3.31 534	2.00 553	1.07 568	2.44 564	1.37 564	2.50 554	1.68 555

Venus	4.40 561	1.82 558	1.79 505	2.34 557	2.20 556	9.19 574	1.53 528	6.09 574	16.46 583	3.94 557	7.84 572	7.32 565	3.72 561	9.41 572	3.31 534	2.00 553	1.07 568	2.44 564	1.37 564	2.50 554	1.68 555

UNDER WATER-64	5.27 566	2.32 568	8.78 566	3.93 580	3.54 578	7.61 572	3.03 574	5.84 573	14.19 579	4.04 559	4.04 545	9.39 574	6.26 572	5.93 528	8.48 564	3.60 573	1.51 574	3.13 574	1.88 571	4.29 578	3.61 579

WCMA_ROB	1.84 518	0.47 430	1.31 455	0.69 442	0.57 421	2.11 518	1.14 503	1.87 442	1.73 507	4.04 559	6.43 562	5.62 562	3.61 558	2.59 449	1.94 509	0.52 511	0.44 520	0.39 480	0.42 499	0.48 485	0.47 482

ktn	4.70 563	2.38 570	2.12 522	3.76 577	3.24 574	4.85 567	2.95 573	5.52 569	7.37 574	4.07 561	19.32 588	7.46 567	3.47 556	7.39 551	2.95 527	4.04 579	1.85 576	3.26 577	2.22 576	3.08 567	2.65 573

notaker	3.98 560	2.40 571	2.68 539	3.82 579	3.27 576	3.97 561	2.14 558	4.78 567	3.45 556	4.12 562	6.94 564	7.65 569	3.26 555	7.82 560	5.30 548	4.04 579	1.41 573	3.36 578	2.10 575	3.88 574	3.31 577

MSMD_ROB	1.99 528	0.59 474	0.89 345	0.70 447	0.61 444	3.95 560	0.94 477	1.80 424	1.79 512	4.41 563	4.43 547	8.17 571	3.66 559	3.40 475	1.33 461	0.52 511	0.48 529	0.54 516	0.58 528	0.53 497	0.50 491

JetRed	6.91 572	8.80 584	25.96 588	2.85 564	3.25 575	13.98 584	11.87 581	6.25 576	4.28 564	4.45 564	4.56 549	6.69 564	5.46 568	7.46 554	14.05 576	2.59 560	3.31 579	2.59 567	2.29 577	4.20 577	3.36 578

MDST_ROB	1.67 508	0.34 342	1.58 492	0.92 523	0.58 430	4.26 564	1.11 499	2.83 545	1.41 473	4.49 565	2.55 525	1.45 424	0.97 390	7.79 559	1.17 443	0.31 429	0.25 428	0.37 471	0.33 470	0.31 403	0.30 407

ELAS_RVC	2.48 544	0.74 506	1.90 512	1.05 532	0.92 517	2.76 539	4.01 576	2.76 544	4.11 562	4.69 566	4.63 551	4.62 552	5.96 571	3.97 486	3.96 541	0.63 529	0.53 537	0.56 524	0.52 522	0.64 515	0.63 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 579	1.47 549	177.42 603	0.67 428	0.53 407	1.58 474	1.16 506	1.90 450	3.37 554	4.71 567	3.38 537	3.10 541	2.69 549	3.13 469	3.58 537	0.25 357	0.23 412	0.33 442	0.27 408	0.83 528	0.81 531

EDNetEfficient	2.37 539	1.10 531	8.08 564	0.74 469	0.71 473	0.98 382	1.56 530	1.46 325	4.06 561	4.90 568	2.82 530	2.25 512	3.48 557	2.95 461	9.97 567	0.26 379	0.24 421	0.26 364	0.30 448	0.68 521	0.61 514

MADNet++	5.01 564	3.14 575	4.91 552	4.55 583	3.94 580	5.20 570	4.41 577	4.40 563	4.13 563	4.95 569	6.08 560	4.74 554	5.37 567	9.40 571	10.67 572	4.65 581	4.15 582	3.97 580	3.34 579	4.09 576	4.08 582

TorneroNet-64	5.30 567	2.03 562	1.74 504	3.43 574	2.81 569	10.09 576	2.12 557	9.10 581	17.12 588	4.96 570	9.27 577	10.72 580	3.70 560	9.20 567	4.55 545	3.31 569	0.84 554	2.88 572	1.55 568	3.49 571	3.04 574

ELAS	2.37 539	0.74 506	1.54 489	0.99 528	0.92 517	4.78 566	2.33 564	3.33 553	3.37 554	5.05 571	4.77 555	3.67 545	4.53 566	3.42 477	4.50 544	0.62 527	0.53 537	0.55 521	0.53 523	0.63 513	0.64 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 578	11.40 586	14.84 574	20.96 589	18.45 586	13.80 583	10.76 580	15.78 586	3.53 557	5.20 572	5.52 559	16.26 584	12.61 579	7.51 556	10.15 568	7.43 584	2.37 577	4.31 581	3.43 580	11.36 587	10.61 586

FCDSN-DC	2.32 537	0.63 488	0.81 306	0.84 499	0.75 486	2.23 522	0.94 477	2.09 494	1.80 513	5.45 573	7.72 571	7.77 570	6.93 576	3.39 474	1.80 502	0.52 511	0.48 529	0.52 510	0.51 521	0.57 504	0.58 508
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 542	1.07 529	2.14 523	1.18 538	1.10 528	2.14 520	1.36 520	1.96 466	1.66 500	5.46 574	7.07 565	4.95 558	4.32 565	5.50 516	2.26 519	1.04 544	1.02 567	0.99 543	0.97 553	1.02 537	1.04 542

FC-DCNN	2.72 552	0.59 474	0.86 321	0.73 466	0.57 421	2.91 543	1.04 492	3.01 549	2.60 542	6.83 575	7.64 569	9.92 575	6.33 574	5.21 507	3.14 531	0.53 517	0.48 529	0.51 508	0.50 518	0.53 497	0.51 495

FC-DCNN v2	2.81 553	0.59 474	0.85 315	0.73 466	0.57 421	2.97 546	1.05 493	3.39 555	2.61 543	6.98 576	7.67 570	10.38 578	6.31 573	5.75 524	3.37 536	0.53 517	0.48 529	0.51 508	0.50 518	0.53 497	0.51 495

DGTPSM_ROB	13.01 583	8.23 582	21.87 581	9.51 585	18.10 584	11.56 579	32.01 591	10.63 582	16.20 581	7.03 577	19.48 589	10.15 576	16.66 585	9.83 577	22.42 586	4.75 582	8.68 585	5.37 582	10.25 587	6.16 582	11.36 587

DPSMNet_ROB	13.02 584	8.23 582	21.91 582	9.53 586	18.11 585	11.56 579	32.02 592	10.64 583	16.23 582	7.05 578	19.49 590	10.16 577	16.66 585	9.85 578	22.43 587	4.77 583	8.68 585	5.38 583	10.26 588	6.17 583	11.36 587

TorneroNet	10.70 580	2.03 562	1.82 508	3.43 574	3.01 572	43.83 597	2.22 561	8.87 580	67.47 603	7.17 579	27.36 592	10.68 579	3.85 563	8.67 565	7.65 560	3.59 572	0.88 560	3.04 573	1.57 569	3.71 572	3.17 575

MeshStereo	2.26 535	0.56 464	0.92 356	0.61 365	0.49 375	2.60 536	1.02 490	3.18 551	2.05 528	7.40 580	4.98 557	7.58 568	2.98 553	6.37 534	1.96 510	0.43 492	0.43 517	0.45 497	0.39 491	0.43 466	0.42 465
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
MANE	6.19 568	0.59 474	1.03 398	0.93 524	1.22 542	13.38 581	2.69 568	12.81 584	17.94 589	8.21 581	10.82 580	14.72 582	11.68 578	11.39 582	11.90 573	0.59 524	0.50 534	0.52 510	1.76 570	0.55 501	0.54 499

USTest	14.33 585	14.94 588	21.04 580	17.44 588	16.05 583	23.26 586	33.84 593	21.73 588	11.80 578	9.36 582	10.14 578	15.97 583	13.20 581	17.28 587	22.43 587	3.78 577	5.01 583	6.17 586	6.16 583	9.25 586	7.72 585

ASD4	15.85 586	10.99 585	19.63 578	10.21 587	11.70 582	19.24 585	31.10 590	19.35 587	10.68 576	11.14 583	10.18 579	12.59 581	12.64 580	14.74 585	24.83 590	12.93 591	9.94 590	26.83 593	19.40 591	16.23 590	12.70 592

SGM-ForestM	6.52 570	0.38 387	1.26 448	0.63 386	0.35 255	13.59 582	5.32 578	6.32 577	6.70 573	11.14 583	9.18 576	22.51 594	13.93 582	16.89 586	20.07 584	0.36 465	0.37 501	0.36 468	0.35 480	0.36 432	0.34 432

DPSM_ROB	19.08 587	19.14 590	25.17 586	22.15 591	20.85 588	28.17 588	37.82 595	26.56 591	16.85 586	14.14 585	14.84 583	21.70 588	18.75 588	21.87 590	26.55 592	10.16 589	9.30 588	10.47 588	10.42 589	14.03 588	12.61 590

DPSM	19.08 587	19.14 590	25.17 586	22.15 591	20.85 588	28.17 588	37.82 595	26.56 591	16.85 586	14.14 585	14.84 583	21.70 588	18.75 588	21.87 590	26.55 592	10.16 589	9.30 588	10.47 588	10.42 589	14.03 588	12.61 590

Anonymous_1	43.04 599	18.73 589	24.79 585	21.81 590	46.26 596	27.80 587	37.60 594	28.08 593	16.14 580	14.66 587	14.30 582	20.65 587	17.88 587	21.56 589	25.94 591	117.93 602	8.92 587	100.65 599	126.50 599	158.64 603	12.08 589

DPSimNet_ROB	11.20 582	4.98 581	35.43 592	2.90 567	4.52 581	7.89 573	17.09 584	4.66 565	6.06 572	14.89 588	10.93 581	17.29 585	36.81 597	13.18 584	15.68 580	2.86 562	6.29 584	5.75 584	5.09 582	3.91 575	7.70 584

xxxxx1	54.10 601	25.67 592	27.13 589	113.43 600	96.96 600	30.69 592	47.44 597	32.38 595	25.60 590	17.75 589	17.27 585	21.81 590	21.02 590	24.43 593	33.82 594	33.37 596	40.54 598	157.71 601	175.86 601	66.16 599	72.93 601

tt_ll	54.10 601	25.67 592	27.13 589	113.43 600	96.96 600	30.69 592	47.44 597	32.38 595	25.60 590	17.75 589	17.27 585	21.81 590	21.02 590	24.43 593	33.82 594	33.37 596	40.54 598	157.71 601	175.86 601	66.16 599	72.93 601

ff	54.10 601	25.67 592	27.13 589	113.43 600	96.96 600	30.69 592	47.44 597	32.38 595	25.60 590	17.75 589	17.27 585	21.81 590	21.02 590	24.43 593	33.82 594	33.37 596	40.54 598	157.71 601	175.86 601	66.16 599	72.93 601

coex-ft	8.13 575	2.13 567	98.04 602	0.67 428	0.53 407	1.71 484	1.56 530	1.65 377	11.11 577	18.17 592	3.75 542	3.88 548	7.61 577	2.98 464	6.49 552	0.30 422	0.30 463	0.32 434	0.31 453	0.66 519	0.50 491

LE_ROB	8.05 574	0.37 380	23.53 584	0.74 469	0.33 234	2.77 540	2.87 572	3.71 558	27.24 593	25.39 593	8.87 575	8.46 572	26.71 593	6.65 538	21.99 585	0.21 265	0.19 342	0.20 185	0.21 302	0.25 328	0.22 297

LRCNet_RVC	22.74 589	32.10 595	21.97 583	29.84 593	26.23 590	4.42 565	0.81 447	22.66 589	2.02 526	26.93 594	29.26 594	23.06 595	15.59 584	23.84 592	18.88 583	31.75 595	19.90 597	34.65 594	32.13 595	30.54 595	28.32 596

CasAABBNet	38.33 593	38.46 597	50.35 597	44.75 598	41.84 594	56.68 598	76.37 601	53.22 601	33.83 597	28.31 595	29.54 595	43.62 600	37.71 599	43.84 600	53.41 602	20.30 592	18.70 595	21.07 590	21.07 593	28.24 592	25.34 594

Selective-RAFT-Error	38.39 594	38.47 598	50.44 598	44.73 597	41.97 595	56.68 598	76.38 602	53.24 602	33.92 598	28.34 596	29.85 596	43.60 599	38.20 600	43.75 599	53.34 601	20.38 593	18.70 595	21.09 591	21.05 592	28.30 593	25.43 595

LSM0	42.82 598	38.75 599	50.81 599	47.07 599	109.38 603	57.00 600	76.02 600	53.74 603	33.71 596	29.02 597	30.41 597	43.87 601	37.22 598	43.91 601	53.54 603	20.52 594	18.62 594	21.10 592	21.11 594	28.41 594	42.22 597

HanzoNet	11.04 581	3.62 578	8.10 565	4.08 582	3.55 579	4.90 568	2.73 571	7.19 578	10.10 575	31.86 598	28.92 593	21.96 593	36.36 595	18.08 588	10.17 569	7.94 585	3.32 580	3.47 579	3.31 578	7.06 584	4.04 581

HaxPig	38.92 595	41.40 600	41.64 593	29.95 594	32.27 591	28.90 590	27.60 587	29.73 594	37.71 599	43.82 599	43.87 598	33.17 596	35.56 594	41.53 597	40.37 599	43.94 599	47.51 602	45.82 595	47.08 597	42.38 596	44.15 599

AVERAGE_ROB	40.43 596	42.37 601	42.73 594	36.96 596	35.58 593	30.50 591	27.61 588	36.71 600	38.39 600	44.91 600	44.36 599	37.45 598	36.70 596	41.88 598	40.35 598	45.43 600	46.81 601	47.11 596	46.35 596	42.51 597	43.87 598

MEDIAN_ROB	42.00 597	44.40 602	44.29 596	35.15 595	34.95 592	31.28 595	29.60 589	35.88 599	40.02 601	47.20 601	46.64 600	37.37 597	38.48 601	44.35 602	42.45 600	48.03 601	49.39 603	49.71 597	49.03 598	45.14 598	46.65 600

BEATNet-Init1	26.87 592	13.43 587	70.68 601	0.91 521	0.68 468	57.02 601	21.06 586	32.82 598	32.67 595	52.12 602	53.61 601	66.05 602	49.56 602	48.79 603	34.71 597	0.49 510	0.44 520	0.53 515	0.53 523	0.63 513	0.59 510

PML	51.67 600	36.25 596	13.28 573	7.46 584	20.81 587	108.69 603	232.22 604	8.72 579	27.82 594	87.01 603	269.67 604	69.67 603	61.95 603	24.76 596	14.20 577	9.74 588	3.40 581	9.62 587	4.70 581	18.74 591	4.72 583

test_example2	192.40 604	210.76 604	206.48 604	199.83 604	204.73 604	172.94 604	183.52 603	133.93 604	133.41 604	191.38 604	196.19 603	187.13 604	178.77 604	205.33 604	208.00 604	222.09 604	238.72 604	186.54 604	190.54 604	227.34 604	170.31 604

ccccc	497.63 605	492.34 605	595.97 605	530.87 605	530.37 605	478.08 605	442.62 605	491.76 605	343.70 605	448.18 605	520.80 605	476.12 605	550.57 605	541.64 605	605.32 605	663.49 605	459.54 605	353.94 605	309.79 605	586.66 605	530.90 605

Low-res two-view benchmark