Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.26 1	0.50 109	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 45	0.07 14	0.18 24	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 170	1.00 288	0.42 3	0.06 52	0.63 2	1.44 39	0.38 18	0.04 3	0.11 38	0.37 70	0.93 10	0.39 5	0.03 318	0.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

LGtest1	0.53 3	0.42 57	1.55 7	0.14 34	0.30 119	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 33	0.65 74	0.12 11	0.08 20	0.10 12	1.30 32	0.47 14	0.01 170	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.20 134

S2M2	0.53 3	0.50 109	1.58 9	0.53 121	0.18 70	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 62	0.18 1	0.87 55	0.13 40	0.20 28	0.87 7	0.51 25	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.01 1

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 57	2.39 62	0.22 52	0.17 64	1.71 97	0.03 28	1.88 7	1.20 34	1.22 120	0.77 48	0.04 1	0.05 2	0.75 4	0.89 112	0.06 377	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.33 194

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 57	2.06 32	0.38 92	0.40 161	1.36 53	0.01 4	4.13 74	0.95 7	0.48 43	0.13 13	0.06 5	0.07 4	0.89 8	0.37 4	0.02 274	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

IGEV	0.66 7	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 391	1.35 50	0.37 182	2.56 14	1.12 31	0.44 31	0.12 11	0.07 14	0.09 9	1.07 16	0.58 43	0.05 365	0.62 362	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.39 212

3.25w_new	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 66	1.10 27	0.46 38	0.26 23	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 417	0.00 1	0.22 403	0.01 18	0.75 325

3.25w	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 66	1.10 27	0.46 38	0.26 23	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 417	0.00 1	0.22 403	0.01 18	0.75 325

asd	0.71 10	0.25 2	2.43 64	0.09 15	0.80 254	1.25 32	0.06 52	3.22 23	1.03 12	0.59 64	0.65 41	0.07 14	0.55 112	1.01 13	0.46 11	0.20 444	0.81 393	0.00 1	0.08 311	0.01 18	0.67 305

MonSter	0.72 11	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 264	1.27 42	0.01 4	3.79 45	0.91 3	0.41 24	0.18 17	0.08 20	0.04 1	1.33 33	0.58 43	0.00 1	0.96 425	0.00 1	0.36 471	0.00 1	0.94 351

4.5_new	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 17	0.58 61	0.80 50	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.61 55	0.17 434	0.99 446	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.64 290

4.5w-stereo	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 17	0.58 61	0.80 50	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.60 51	0.17 434	0.99 446	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.64 290

2w_stereo	0.75 14	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 39	4.03 69	1.00 9	0.98 107	0.86 53	0.09 27	1.21 185	1.06 15	0.62 57	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 357	0.00 1	0.27 172

asda	0.76 15	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 214	1.28 44	0.09 72	3.82 50	1.03 12	0.54 52	0.43 31	0.07 14	0.71 132	1.25 27	0.46 11	0.22 450	0.99 446	0.00 1	0.25 416	0.01 18	0.71 315

4.25_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 437	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

4.5w_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 437	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

4.25w-stereo	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 437	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

SGD-Stereo	0.76 15	0.36 32	1.37 3	0.43 101	0.14 47	1.25 32	0.29 161	2.25 10	0.84 2	0.61 70	0.51 33	0.09 27	0.11 15	6.65 234	0.19 1	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.07 43

LG-Stereo_L2	0.78 20	0.47 88	1.99 27	0.29 70	0.36 146	1.28 44	0.18 127	3.82 50	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.07 4	4.41 152	0.55 35	0.01 170	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 166

DEFOM-Stereo	0.78 20	0.56 142	1.98 25	0.21 49	0.12 36	1.93 114	0.44 198	0.99 3	0.93 6	0.70 79	0.51 33	0.15 41	0.09 9	6.39 221	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 81

3w_stereo	0.79 22	0.33 24	2.53 71	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 63	1.06 24	0.62 71	0.58 38	0.09 27	1.02 160	1.54 46	0.64 64	0.00 1	1.00 453	0.00 1	0.23 409	0.01 18	0.65 293

1w_stereo	0.79 22	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 182	1.20 15	0.08 67	3.86 57	1.02 11	0.64 73	2.52 124	0.05 3	1.54 212	1.08 17	0.44 8	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 229

2.75w_new	0.80 24	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 103	1.26 36	0.09 72	3.82 50	1.05 17	0.54 52	0.23 19	0.08 20	0.86 148	2.50 95	0.64 64	0.00 1	0.97 430	0.00 1	0.27 439	0.00 1	0.69 308

AdaDepth	0.81 25	0.41 53	3.63 186	0.17 37	1.35 352	1.62 81	0.08 67	1.20 4	1.66 42	0.33 12	0.58 38	0.10 36	0.29 48	2.59 96	0.63 60	0.02 274	0.79 388	0.00 1	0.20 389	0.01 18	0.62 283

4w-stereo	0.81 25	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 182	1.26 36	0.06 52	3.65 31	1.05 17	0.41 24	0.96 62	0.06 5	0.66 126	2.11 73	0.64 64	0.22 450	0.96 425	0.00 1	0.29 448	0.00 1	0.78 332

RAStereo	0.81 25	0.70 194	3.97 218	0.21 49	0.54 202	1.16 12	0.02 19	3.78 43	1.22 35	0.62 71	1.57 83	0.16 44	0.23 34	0.89 8	1.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.02 6

3.75w	0.82 28	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 337	1.26 36	0.02 19	3.85 55	1.05 17	0.51 44	0.39 30	0.08 20	0.40 79	3.31 115	0.47 14	0.07 386	0.94 417	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 181

LG-Stereo_L1	0.82 28	0.46 81	1.74 12	0.28 68	0.34 135	1.36 53	0.19 132	2.56 14	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.06 3	6.62 230	0.54 34	0.01 170	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

MLG-Stereo_test2	0.82 28	0.40 50	1.99 27	0.39 93	1.07 298	1.43 62	0.02 19	4.01 68	1.75 49	0.37 14	0.07 4	0.15 41	0.10 12	2.62 97	0.57 41	0.32 472	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.42 229

LG-G_1	0.83 31	0.41 53	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 106	0.02 19	4.37 92	1.10 27	0.60 68	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 328

LG-G	0.83 31	0.41 53	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 106	0.02 19	4.37 92	1.10 27	0.60 68	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 328

MLG-Stereo_test1	0.85 33	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 376	1.22 19	0.01 4	4.24 79	1.68 45	0.19 2	0.08 5	0.09 27	0.11 15	4.16 143	0.46 11	0.01 170	0.70 377	0.00 1	0.01 240	0.01 18	0.17 113

3.5w_stereo	0.87 34	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 32	4.15 76	1.08 26	0.37 14	1.65 88	0.08 20	0.49 104	3.95 133	0.51 25	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 172

GLC_STEREO	0.87 34	0.39 44	1.55 7	0.72 151	0.01 1	1.98 118	0.55 231	3.52 26	3.54 125	0.96 106	1.63 86	0.19 48	0.41 82	1.29 31	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.08 47

IGEV-RUCA	0.88 36	0.27 6	1.43 5	0.59 126	0.33 130	2.12 134	0.49 218	3.65 31	1.79 52	1.04 111	0.16 14	0.24 67	0.55 112	2.95 107	0.57 41	0.12 416	0.21 300	0.20 493	0.25 416	0.22 350	0.33 194

qwe	0.89 37	0.29 18	2.49 65	0.10 18	1.25 333	1.24 25	0.04 32	3.97 63	1.06 24	0.66 76	0.53 36	0.05 3	0.18 24	3.58 121	0.50 24	0.07 386	0.94 417	0.00 1	0.27 439	0.01 18	0.57 264

water-stereo	0.90 38	0.56 142	4.39 253	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 112	4.51 97	1.69 46	0.80 96	1.31 78	0.27 72	0.24 36	0.71 3	0.56 40	0.26 464	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 76	0.71 315

MLG-Stereo	0.91 39	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 166	1.23 23	0.00 1	4.57 100	1.74 48	0.41 24	0.08 5	0.09 27	0.10 12	5.68 195	0.45 10	0.02 274	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 103

2.25w	0.92 40	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 39	3.84 54	1.05 17	0.51 44	1.30 76	0.09 27	0.68 128	4.12 141	0.68 69	0.00 1	0.98 437	0.00 1	0.28 442	0.00 1	0.73 320

2.5w	0.94 41	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 139	1.27 42	0.09 72	3.86 57	1.05 17	0.54 52	0.73 43	0.04 1	0.55 112	4.75 164	0.59 48	0.00 1	1.04 459	0.00 1	0.29 448	0.00 1	0.96 355

UniTT-Stereo	0.94 41	0.53 121	2.82 97	0.94 187	1.29 344	0.56 5	0.12 90	1.49 6	3.16 96	1.77 132	2.22 114	0.20 52	0.32 61	1.76 59	1.33 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.02 6

dual_stereo	0.95 43	0.39 44	1.83 18	0.37 89	1.11 309	0.84 7	0.03 28	4.34 91	1.83 53	0.30 8	0.08 5	0.21 53	0.12 17	3.16 112	0.98 133	0.00 1	1.34 508	0.00 1	0.20 389	0.00 1	1.83 462

rvit_stereo_0081_aga	0.95 43	1.03 291	4.52 266	0.16 35	0.25 109	1.70 90	0.21 142	4.27 83	3.17 97	0.38 18	0.23 19	0.27 72	0.31 54	1.56 47	0.64 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.15 94

MaDis-Stereo	0.96 45	1.11 304	4.01 223	0.36 88	1.86 395	1.20 15	0.06 52	3.99 65	1.73 47	0.45 32	0.56 37	0.43 100	0.51 106	1.28 29	1.46 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.08 47

LG-Stereo	1.00 46	0.58 154	4.72 284	0.19 39	0.37 151	1.18 14	0.18 127	4.21 78	3.11 95	0.83 102	1.95 105	0.45 103	0.16 22	0.53 1	0.62 57	0.33 473	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.31 188

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 47	0.42 57	3.22 134	0.48 113	0.63 219	2.02 121	0.27 158	5.79 176	1.32 36	0.82 98	0.75 46	0.87 130	0.23 34	1.24 26	0.86 105	0.15 424	0.58 353	0.00 1	0.26 433	0.03 76	0.49 244

castereo	1.02 47	0.69 187	1.26 1	0.46 109	0.19 74	1.89 110	0.76 296	5.61 164	2.37 64	0.78 92	2.65 130	0.32 84	0.40 79	1.25 27	1.00 138	0.01 170	0.32 319	0.00 1	0.24 412	0.03 76	0.22 147

GIP-stereo	1.03 49	0.79 209	2.35 58	1.91 313	1.40 356	1.47 66	0.05 39	5.06 120	1.85 54	0.30 8	0.43 31	0.57 117	0.37 70	1.14 19	0.75 85	0.07 386	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.57 418

rvit_stereo_0081	1.03 49	0.55 131	2.58 75	0.64 136	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 40	5.28 226	0.55 56	0.32 27	0.55 114	0.12 17	4.08 138	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 49	0.55 131	2.58 75	0.64 136	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 40	5.28 226	0.55 56	0.32 27	0.55 114	0.12 17	4.08 138	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

IGEV-Stereo++	1.03 49	0.32 23	2.03 31	0.25 61	1.94 402	1.94 115	0.01 4	3.57 28	2.52 68	0.70 79	1.80 100	0.10 36	1.14 170	1.34 37	0.55 35	0.01 170	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 105	1.57 418

LoS	1.03 49	0.43 62	2.53 71	0.64 136	0.14 47	2.42 158	0.26 156	5.64 166	2.93 81	1.08 114	0.24 21	0.49 106	0.45 101	2.31 87	0.83 102	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 54	0.44 71	2.58 75	0.32 73	0.52 195	1.78 101	0.07 59	5.69 168	2.76 74	0.27 6	2.28 117	0.80 127	0.44 99	1.37 38	0.49 18	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 416	0.02 44	0.32 193

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 55	2.27 446	1.82 15	1.16 205	0.34 135	0.56 5	0.05 39	2.94 17	1.46 40	0.40 22	0.94 61	0.22 59	2.27 246	6.26 217	0.63 60	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 367	0.04 105	0.16 103

rvit_stereo_0080	1.09 55	1.08 298	4.16 234	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 98	3.94 156	0.70 79	1.29 74	0.41 95	0.75 136	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 118

trnet	1.09 55	0.47 88	2.19 46	0.12 28	0.21 93	1.70 90	0.02 19	4.28 85	6.97 314	0.78 92	1.77 96	0.48 105	0.67 127	1.50 42	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

whm_eth	1.09 55	1.08 298	4.16 234	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 98	3.94 156	0.70 79	1.29 74	0.41 95	0.75 136	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 118

CASnet	1.09 55	0.47 88	2.09 34	0.79 164	0.08 17	2.10 129	0.14 109	3.83 53	4.26 174	3.84 182	1.56 82	0.32 84	0.30 51	1.13 18	0.77 90	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 55	0.51 113	2.16 41	0.11 24	0.24 105	1.67 85	0.03 28	4.24 79	6.91 311	0.80 96	1.73 92	0.44 101	0.64 124	1.58 49	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
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
monsters	1.12 61	0.45 76	2.32 56	0.54 122	2.80 443	1.38 55	0.01 4	3.74 40	1.00 9	0.46 38	0.63 40	0.06 5	0.13 20	6.08 210	0.88 111	0.15 424	0.96 425	0.00 1	0.31 456	0.00 1	0.55 258

fffft	1.13 62	0.71 198	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 129	0.63 256	4.19 77	2.10 58	0.42 28	0.75 46	0.24 67	0.20 28	6.89 248	1.08 151	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.53 255
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 62	0.92 256	1.82 15	0.80 167	0.09 22	2.07 128	0.16 118	3.61 30	2.17 61	0.38 18	1.37 79	0.19 48	0.29 48	7.04 261	1.02 144	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.51 250

CroCo-Stereo	1.14 64	1.22 331	3.99 221	0.61 133	0.53 198	0.38 2	0.06 52	5.35 146	4.15 167	0.59 64	1.92 104	1.00 135	0.27 43	1.37 38	1.33 189	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.05 29
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
rvit_stereo_0083	1.16 65	0.47 88	3.68 190	0.54 122	0.10 25	1.25 32	0.24 150	3.17 21	5.31 229	0.52 49	0.80 50	0.82 128	1.16 177	4.52 157	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.13 76

GREAT-IGEV	1.17 66	0.57 149	3.06 125	1.95 322	1.41 358	1.42 60	0.08 67	2.51 13	3.07 93	0.58 61	0.79 49	0.11 38	0.35 67	2.17 78	1.00 138	0.07 386	1.45 511	0.00 1	0.22 403	0.14 276	2.42 505

monsterstereo	1.18 67	0.50 109	2.75 94	0.50 116	2.62 435	1.22 19	0.01 4	3.73 39	0.95 7	0.59 64	1.62 85	0.06 5	0.09 9	6.02 204	0.96 131	0.01 170	1.10 470	0.00 1	0.34 466	0.01 18	0.56 262

111111	1.21 68	0.28 11	2.10 38	0.22 52	1.45 361	1.42 60	0.05 39	5.30 137	2.01 57	0.55 56	3.02 140	0.09 27	0.20 28	4.87 166	0.58 43	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 208	1.09 373

MGS-Stereo	1.22 69	0.44 71	2.92 106	0.83 171	0.07 14	1.82 106	0.65 263	2.44 11	3.95 158	1.11 116	6.19 241	0.49 106	0.37 70	1.73 53	0.81 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 453	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 70	1.42 367	5.16 306	0.94 187	0.36 146	1.22 19	0.24 150	4.57 100	4.49 190	0.51 44	1.04 64	0.73 123	1.10 164	1.50 42	1.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.22 147

RSM++	1.24 71	0.45 76	1.84 21	1.61 261	0.51 191	2.73 197	0.29 161	2.99 18	3.22 100	0.69 78	2.06 107	0.52 111	0.28 45	5.62 191	0.86 105	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.17 367	0.16 296	0.85 339

depthmonostereo	1.25 72	0.95 269	4.67 280	0.28 68	0.11 27	1.43 62	0.04 32	5.43 152	1.76 51	1.02 110	1.47 80	1.59 158	0.98 156	3.61 123	0.92 119	0.03 318	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 105	0.47 240

tt45	1.25 72	0.90 251	1.98 25	0.59 126	0.25 109	3.47 279	0.14 109	4.07 70	1.97 56	0.45 32	2.17 111	0.29 77	0.27 43	7.02 259	0.95 128	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.24 163

CAS++	1.27 74	0.68 183	2.40 63	0.25 61	0.30 119	1.80 103	0.61 250	8.46 294	3.61 131	1.80 133	2.42 121	0.18 46	0.21 33	2.12 74	0.49 18	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 74	0.38 38	2.61 79	1.75 289	1.21 327	2.44 161	0.85 322	4.79 108	1.67 43	0.71 83	0.26 23	0.29 77	2.00 233	2.30 85	0.66 68	0.01 170	0.95 422	0.00 1	0.42 481	0.12 243	2.07 486

ours_stereo	1.28 76	0.91 252	2.36 60	0.34 84	0.67 225	1.16 12	0.09 72	3.71 38	2.44 65	0.51 44	3.17 144	0.36 93	0.26 39	6.62 230	0.55 35	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 362	2.08 487

MM-Stereo_test2	1.30 77	0.52 118	2.67 87	1.71 281	0.29 117	1.79 102	0.51 221	5.28 135	3.84 150	0.95 104	0.93 60	0.51 110	0.36 68	2.29 84	1.12 156	0.00 1	0.95 422	0.00 1	0.07 308	0.32 414	1.97 479

AIO-Stereo	1.30 77	0.45 76	1.73 11	0.67 146	0.77 249	2.33 150	0.60 246	5.99 196	3.27 102	0.45 32	3.46 151	0.41 95	0.28 45	1.53 45	0.71 80	0.04 348	0.79 388	0.00 1	0.67 499	0.10 208	1.67 432

mms	1.31 79	0.88 247	2.06 32	0.25 61	0.79 251	1.50 68	0.08 67	3.29 24	2.51 67	0.53 50	3.09 142	0.34 90	0.26 39	7.11 267	0.59 48	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 343	2.32 499

TANstereo	1.32 80	0.79 209	2.93 107	0.37 89	0.11 27	1.81 105	0.01 4	3.56 27	4.36 182	4.53 202	4.96 198	0.41 95	0.68 128	1.22 23	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

AIO_test	1.34 81	0.72 201	3.32 146	0.86 175	1.19 323	2.90 229	0.80 302	4.46 95	3.34 107	0.77 86	0.86 53	1.48 153	0.30 51	2.95 107	0.49 18	0.00 1	1.00 453	0.00 1	0.13 349	0.04 105	1.24 388

sCroCo_RVC	1.34 81	0.85 229	6.15 364	1.21 212	1.28 339	0.90 8	0.18 127	4.50 96	2.86 79	0.37 14	3.18 146	0.52 111	1.52 211	1.83 61	0.93 123	0.13 419	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.16 103

GCAP-Stereo	1.35 83	1.11 304	2.82 97	0.66 144	1.08 305	1.68 87	0.01 4	5.17 131	3.68 136	2.10 138	1.63 86	1.42 147	0.75 136	1.77 60	1.59 208	0.00 1	1.08 466	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.26 169

DilatedVolume-Stereo	1.37 84	0.54 125	3.84 199	1.25 216	0.30 119	2.19 138	0.10 80	3.17 21	1.67 43	3.13 163	2.14 109	0.74 124	0.58 119	5.71 196	0.92 119	0.03 318	0.30 316	0.00 1	0.18 373	0.04 105	0.56 262

CroCo-Stereo Lap2	1.37 84	1.19 321	4.17 237	1.01 193	4.58 504	0.46 4	0.09 72	4.27 83	2.94 82	1.25 121	2.40 120	1.55 157	0.20 28	1.72 52	1.30 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.13 76

xyz-stereo-finetune	1.38 86	0.91 252	2.91 104	0.10 18	0.05 5	3.13 247	0.66 264	4.12 73	3.01 92	1.06 113	1.91 103	0.69 121	0.37 70	6.31 218	2.14 265	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.13 76

castereo++	1.38 86	0.97 278	2.82 97	0.59 126	0.52 195	4.45 350	0.97 341	5.22 134	1.87 55	0.41 24	2.28 117	1.87 168	0.15 21	4.14 142	0.42 7	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 452	0.05 126	0.22 147

Occ-G	1.39 88	0.66 176	3.05 124	0.60 130	0.75 245	1.46 64	0.67 269	3.66 33	3.50 112	1.76 131	0.65 41	5.00 297	0.55 112	1.15 20	1.56 204	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 367	0.19 323	1.61 420

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 88	0.74 204	2.72 92	0.73 154	1.26 336	2.42 158	0.02 19	3.78 43	8.16 360	1.81 136	2.94 138	0.28 75	0.32 61	1.51 44	0.76 86	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.19 128

999	1.42 90	0.85 229	2.23 49	1.37 231	0.35 139	3.01 238	0.64 259	3.91 59	2.83 77	0.38 18	3.35 149	0.19 48	0.25 37	7.37 283	1.12 156	0.01 170	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.21 140

WCG-NET	1.42 90	0.84 226	1.90 23	0.61 133	0.10 25	2.10 129	1.05 353	3.33 25	7.10 318	2.86 152	3.53 160	0.75 125	0.93 152	1.28 29	0.72 81	0.00 1	0.97 430	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.22 147

fffy	1.43 92	0.95 269	2.85 101	1.42 241	0.61 214	2.25 141	0.19 132	4.74 106	1.32 36	0.26 5	2.77 132	0.21 53	0.39 78	6.97 257	0.73 83	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 323	2.03 484

RSM	1.43 92	0.40 50	1.79 13	0.74 160	0.54 202	2.45 162	0.49 218	4.13 74	3.29 105	0.65 74	2.53 125	2.15 178	0.30 51	6.97 257	0.85 103	0.01 170	0.12 268	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.72 319

rvit_0105_6	1.44 94	1.26 336	5.78 347	0.66 144	0.08 17	1.58 76	0.32 171	4.57 100	6.53 289	0.40 22	0.38 29	1.11 138	0.29 48	4.76 165	0.92 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.20 134

MIF-Stereo (partial)	1.44 94	0.59 155	3.98 219	0.08 10	1.09 306	1.24 25	0.13 99	5.12 126	4.07 165	0.47 42	2.56 126	0.31 80	0.74 135	6.31 218	2.02 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

EGLCR-Stereo	1.45 96	0.26 4	2.91 104	1.94 318	0.90 269	3.13 247	0.69 275	5.81 178	3.21 99	1.14 118	0.20 18	1.52 156	0.37 70	4.29 149	0.69 75	0.01 170	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 385

ff7	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

ffff	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

11t	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.87 110	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

ccc-4	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

LoS_RVC	1.47 101	1.75 408	2.66 85	0.52 119	3.89 481	1.67 85	0.04 32	2.66 16	2.61 70	0.55 56	2.63 128	0.31 80	1.68 219	1.99 66	0.81 96	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	5.54 529

AIO_rvc	1.48 102	1.01 289	3.51 166	0.95 189	1.16 319	3.32 266	0.96 340	4.83 109	3.38 109	0.79 94	1.75 93	1.31 145	0.31 54	2.66 98	0.62 57	0.02 274	1.09 467	0.00 1	0.04 295	0.12 243	1.82 456

PMTNet	1.48 102	0.43 62	2.77 96	0.31 72	0.17 64	2.94 231	0.33 174	3.66 33	5.27 225	1.11 116	1.28 73	0.28 75	0.92 150	4.32 150	0.90 115	4.89 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.05 29

knoymous	1.50 104	0.28 11	1.99 27	0.33 79	0.48 176	1.58 76	0.11 86	5.71 170	2.81 76	4.85 206	1.75 93	4.58 277	0.46 103	3.66 126	1.30 184	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.09 51

anonymousdsp	1.51 105	0.81 216	2.70 90	0.60 130	0.69 229	2.76 204	0.79 300	4.86 110	3.00 91	0.82 98	1.25 69	0.31 80	0.42 86	7.44 287	0.81 96	0.00 1	0.83 394	0.00 1	0.17 367	0.12 243	1.85 465

IGEV-Stereo	1.51 105	0.81 216	2.69 89	0.60 130	0.69 229	2.77 205	0.79 300	4.88 114	2.99 90	0.82 98	1.25 69	0.31 80	0.42 86	7.43 286	0.85 103	0.00 1	0.83 394	0.00 1	0.17 367	0.12 243	1.85 465
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 107	0.86 237	6.50 380	0.42 98	0.05 5	1.56 74	0.09 72	5.18 133	4.02 163	0.54 52	1.76 95	0.59 118	0.75 136	6.48 225	1.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.07 43

IGEVStereo-DCA	1.54 108	1.71 401	2.99 118	0.73 154	0.24 105	2.69 191	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.73 84	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 305	2.72 303	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 357	0.17 305	1.82 456

sAnonymous2	1.54 108	2.26 443	9.53 458	0.65 140	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 110	3.65 134	0.42 28	1.27 71	0.23 61	1.40 197	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 389	2.00 512	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 108	2.26 443	9.53 458	0.65 140	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 110	3.65 134	0.42 28	1.27 71	0.23 61	1.40 197	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 389	2.00 512	0.42 229

XX-TBD	1.55 111	1.11 304	2.94 109	2.45 406	0.06 11	2.31 149	0.01 4	3.58 29	7.80 348	3.11 162	5.10 201	0.27 72	0.26 39	1.42 40	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

Selective-IGEV	1.56 112	0.34 27	2.13 39	0.77 163	0.76 248	2.36 153	0.52 223	6.80 237	3.08 94	0.53 50	3.34 148	0.26 70	0.31 54	7.24 274	0.73 83	0.01 170	0.80 392	0.00 1	0.14 352	0.08 170	1.01 359

rvit_0105_4	1.58 113	1.41 364	6.67 388	0.65 140	0.05 5	1.60 79	0.41 190	4.70 104	6.48 285	0.46 38	0.87 55	1.40 146	0.53 111	5.08 175	1.12 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

IGEV++	1.58 113	0.81 216	2.66 85	1.35 226	0.99 286	2.47 166	0.98 344	7.35 264	3.70 138	0.82 98	2.24 115	0.44 101	1.18 179	2.08 72	1.15 161	0.03 318	1.18 492	0.00 1	0.05 299	0.17 305	2.00 483

ProNet	1.58 113	0.86 237	3.17 130	0.75 162	0.72 238	2.84 212	0.66 264	5.91 191	3.28 104	0.37 14	1.47 80	0.40 94	0.37 70	7.19 270	0.70 76	0.02 274	0.98 437	0.00 1	0.05 299	0.20 332	1.77 453

HUF	1.64 116	1.03 291	4.14 232	1.19 210	1.34 351	3.02 239	0.40 187	4.88 114	3.60 129	0.79 94	2.87 137	0.83 129	0.31 54	2.88 105	0.81 96	0.06 377	2.03 526	0.00 1	0.00 1	0.16 296	2.41 504

MyStereo07	1.64 116	1.15 312	2.61 79	1.28 220	1.49 364	2.63 182	0.45 199	6.45 221	2.94 82	1.10 115	1.61 84	0.29 77	0.60 122	7.45 294	0.80 91	0.01 170	1.27 500	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.42 229

rrr	1.64 116	1.71 401	6.31 374	0.73 154	0.24 105	2.69 191	0.92 338	4.25 81	1.75 49	0.73 84	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 305	2.72 303	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 389	0.17 305	1.68 435

rvit_0105_5	1.70 119	1.36 353	6.71 391	0.52 119	0.04 4	1.58 76	0.58 240	5.39 151	6.62 294	0.91 103	1.72 91	1.77 164	0.77 140	4.44 153	1.28 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.23 154

WCG-NET（raft）	1.70 119	0.97 278	2.01 30	0.40 96	0.17 64	2.10 129	0.97 341	3.05 19	6.47 284	2.89 154	3.17 144	4.31 268	1.03 161	3.85 131	0.60 51	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.01 240	0.18 316	0.41 224

CREStereo++_RVC	1.70 119	0.50 109	3.07 127	0.45 106	0.01 1	1.69 89	0.02 19	3.09 20	8.24 361	3.82 180	7.53 286	0.49 106	0.32 61	1.05 14	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 537	0.01 18	0.08 47
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
MSCF	1.71 122	1.18 317	2.97 117	1.35 226	1.49 364	3.77 310	0.82 314	5.14 128	2.73 72	2.47 144	2.45 123	0.19 48	2.70 265	2.16 77	0.80 91	0.02 274	0.98 437	0.00 1	0.90 508	0.11 224	1.96 478

test_xeample3	1.71 122	1.75 408	6.64 386	0.90 182	0.29 117	2.55 172	0.90 333	4.08 71	2.36 63	0.56 60	0.24 21	0.23 61	0.31 54	7.51 300	2.73 305	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 471	0.18 316	1.92 474

CES	1.72 124	0.40 50	1.82 15	0.65 140	7.83 530	2.62 180	0.13 99	5.35 146	2.68 71	0.36 13	1.30 76	0.33 86	0.32 61	1.92 62	0.72 81	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 463	7.35 536

GASTEREO	1.80 125	1.40 363	2.87 103	1.46 245	1.50 368	3.88 318	0.83 315	5.08 121	2.86 79	2.59 146	3.57 162	0.18 46	2.82 275	2.30 85	0.82 101	0.02 274	0.98 437	0.00 1	0.90 508	0.10 208	1.95 476

testlalala	1.80 125	0.49 103	2.67 87	1.24 215	0.46 173	3.91 319	0.87 330	6.62 228	2.96 84	6.78 296	3.83 168	1.74 162	0.40 79	1.57 48	0.76 86	0.01 170	1.16 488	0.00 1	0.38 474	0.01 18	0.17 113

MoCha-V2	1.83 127	0.87 245	3.33 147	1.41 239	1.27 337	2.50 167	0.20 137	5.60 162	3.90 155	0.98 107	3.30 147	0.35 92	1.58 216	7.09 264	0.80 91	0.00 1	1.52 518	0.00 1	0.23 409	0.06 138	1.70 440

MC-Stereo	1.87 128	0.49 103	3.52 167	2.82 436	1.07 298	1.90 112	0.12 90	4.89 117	3.27 102	3.66 176	3.58 164	0.56 116	1.45 200	5.79 198	0.81 96	0.00 1	1.19 493	0.00 1	0.21 396	0.11 224	1.95 476

iRaftStereo_RVC	1.88 129	1.22 331	2.63 82	0.95 189	0.06 11	2.96 233	0.05 39	6.08 201	3.99 162	3.92 186	4.88 194	2.53 187	0.62 123	3.62 124	1.19 170	0.00 1	1.19 493	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.29 396

SCV_C0	1.89 130	0.92 256	4.30 247	0.85 174	1.06 297	2.33 150	0.10 80	7.61 275	4.42 185	1.05 112	2.20 113	0.26 70	0.43 97	7.70 311	1.08 151	0.02 274	1.05 462	0.00 1	0.21 396	0.17 305	1.97 479

IGEV-Stereo+	1.89 130	0.55 131	2.49 65	0.48 113	3.25 457	2.06 126	0.07 59	1.92 8	1.52 41	0.77 86	0.08 5	0.22 59	0.44 99	7.11 267	0.68 69	0.04 348	0.66 368	0.00 1	0.33 462	5.08 527	10.13 547

AE-Stereo	1.89 130	0.38 38	3.86 202	1.94 318	0.38 153	2.51 170	0.58 240	7.19 257	7.28 328	1.60 130	3.51 159	1.07 137	0.77 140	2.12 74	1.24 178	0.03 318	1.02 456	0.00 1	0.28 442	0.11 224	1.84 463

TestStereo	1.89 130	1.59 389	4.22 242	0.37 89	0.28 116	1.33 49	0.01 4	5.63 165	4.13 166	3.59 173	5.11 202	2.06 177	0.70 131	7.62 309	0.93 123	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.19 128

MM-Stereo_test1	1.90 134	0.63 167	2.65 84	1.43 242	0.56 207	2.37 154	0.54 227	5.36 148	5.81 256	4.00 188	1.78 97	0.42 99	0.83 146	7.32 281	1.28 182	0.00 1	1.03 458	0.00 1	0.00 1	0.35 420	1.64 424

RAFT-Stereo-weight	1.91 135	0.41 53	2.09 34	1.17 207	0.63 219	3.20 253	0.74 291	5.78 175	6.80 304	5.25 222	3.47 152	2.80 195	0.36 68	3.16 112	1.09 155	0.02 274	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 302

Reg-Stereo(zero)	1.92 136	0.28 11	3.18 133	0.63 135	1.41 358	2.02 121	0.48 213	3.85 55	6.29 273	4.49 200	3.12 143	4.55 275	1.62 217	2.77 102	2.16 268	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 433	0.02 44	0.62 283

Selective-RAFT	1.92 136	0.54 125	3.87 203	1.15 203	0.21 93	3.83 316	0.06 52	5.00 119	4.68 201	1.59 129	2.14 109	3.05 202	2.77 272	6.63 232	1.34 191	0.00 1	0.95 422	0.00 1	0.32 459	0.05 126	0.19 128

rvit_0105_3	1.94 138	1.44 373	7.39 411	0.88 179	0.02 3	1.61 80	1.64 389	5.88 181	6.73 300	2.37 141	1.78 97	2.01 174	1.16 177	4.46 154	1.26 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 138	0.56 142	3.55 174	0.20 40	0.20 84	3.67 302	0.63 256	5.89 182	3.53 123	5.92 246	4.44 184	3.41 218	1.51 207	4.21 145	0.89 112	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.11 65

StereoAnything_RVC	1.96 140	8.91 530	4.47 259	0.54 122	0.91 272	1.09 10	0.05 39	3.94 62	1.37 38	0.25 4	0.29 26	0.15 41	0.68 128	6.92 253	0.47 14	0.02 274	0.84 398	0.00 1	0.00 1	6.61 533	1.61 420

Anonymous3	1.96 140	0.61 159	7.58 417	0.42 98	0.51 191	4.28 342	0.52 223	5.56 160	2.76 74	2.35 140	3.47 152	1.50 154	1.13 168	5.92 202	1.54 202	0.23 456	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.47 240

xyz-stereo-finetune2	1.98 142	0.96 273	2.70 90	0.13 31	0.05 5	6.33 395	0.17 122	4.38 94	2.56 69	0.98 107	6.40 254	0.50 109	3.37 300	7.09 264	3.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.11 65

model_zeroshot	1.98 142	0.70 194	4.98 298	2.25 370	1.07 298	3.20 253	0.13 99	7.01 244	3.34 107	3.46 169	3.77 167	2.69 193	0.42 86	2.86 104	1.18 169	0.06 377	0.85 400	0.00 1	0.25 416	0.02 44	1.40 406

4D-IteraStereo	1.99 144	1.32 346	3.77 195	0.13 31	2.84 444	3.51 282	1.03 348	4.26 82	5.38 233	5.50 230	1.03 63	3.86 242	0.38 77	2.44 93	1.88 242	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 224	1.84 463

PSM-adaLoss	2.02 145	0.55 131	3.57 177	0.20 40	0.21 93	3.69 306	0.69 275	5.89 182	3.52 119	5.91 241	4.43 183	3.42 219	1.50 203	5.63 192	0.94 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 146	0.57 149	3.57 177	0.20 40	0.21 93	3.66 298	0.73 287	5.89 182	3.51 117	5.92 246	4.35 180	3.37 215	1.50 203	6.02 204	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

ROB_FTStereo_v2	2.04 147	0.56 142	3.56 176	0.20 40	0.21 93	3.66 298	0.72 285	5.89 182	3.51 117	5.91 241	4.46 186	3.42 219	1.50 203	6.08 210	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 147	0.57 149	3.54 172	0.20 40	0.20 84	3.45 276	0.62 254	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.44 184	3.46 228	1.50 203	6.20 214	1.00 138	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.08 47

SCV	2.06 149	0.84 226	3.74 191	3.56 481	1.22 328	2.30 148	0.76 296	7.87 284	3.29 105	0.59 64	2.83 133	0.67 120	0.58 119	8.00 326	0.91 118	0.00 1	0.89 408	0.00 1	0.48 487	0.41 435	2.18 493

GMStereo	2.07 150	1.56 385	5.64 338	0.74 160	0.05 5	3.63 296	0.01 4	5.17 131	11.27 434	4.22 194	2.44 122	0.53 113	0.49 104	4.06 136	1.01 142	0.22 450	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.18 316	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 151	1.10 301	3.44 163	0.47 111	1.15 317	1.70 90	0.04 32	6.40 218	3.69 137	1.50 127	7.78 294	2.42 185	0.16 22	6.76 242	1.15 161	0.00 1	1.46 513	0.00 1	0.00 1	0.31 409	2.12 489

GMOStereo	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

error version	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

test-v	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

CRE-IMP	2.08 151	0.51 113	3.43 161	0.35 85	0.19 74	3.85 317	0.83 315	5.77 174	3.43 111	5.81 237	4.24 177	3.45 227	0.83 146	6.56 226	1.99 255	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.20 134

test-2	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

Patchmatch Stereo++	2.09 157	0.55 131	3.57 177	0.20 40	0.20 84	3.68 303	0.64 259	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.41 181	3.42 219	1.51 207	7.07 262	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56
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
iGMRVC	2.09 157	0.56 142	3.59 182	0.20 40	0.21 93	3.68 303	0.71 282	5.89 182	3.53 123	5.92 246	4.46 186	3.44 225	1.51 207	6.93 254	0.98 133	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

iRAFT	2.09 157	0.55 131	3.57 177	0.20 40	0.20 84	3.68 303	0.64 259	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.41 181	3.42 219	1.51 207	7.07 262	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

rafts_anoy	2.09 157	1.42 367	3.34 148	2.87 441	2.72 441	2.46 164	0.17 122	6.20 208	6.48 285	3.40 168	2.25 116	1.91 170	1.32 190	3.59 122	1.75 234	0.01 170	1.52 518	0.00 1	0.01 240	0.06 138	0.28 178

MM-Stereo_test3	2.10 161	0.94 267	2.59 78	1.66 270	3.95 485	2.42 158	0.78 299	6.58 225	7.29 329	1.94 137	4.90 196	1.23 142	0.65 125	3.77 128	1.38 193	0.00 1	0.83 394	0.00 1	0.00 1	0.38 430	0.77 328

s12784h	2.10 161	0.38 38	3.31 144	0.17 37	0.09 22	4.89 365	0.13 99	7.34 263	8.06 357	3.87 184	4.47 188	0.60 119	1.19 184	6.78 245	0.63 60	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

DIP-Stereo	2.12 163	0.98 280	3.94 215	0.20 40	0.11 27	4.73 361	0.13 99	9.27 322	4.40 184	6.46 272	5.03 200	0.45 103	0.72 134	3.79 129	1.94 250	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 164	0.67 181	3.98 219	2.69 427	0.85 264	2.59 178	0.07 59	7.40 267	3.89 154	3.75 178	3.57 162	1.24 143	1.96 231	4.68 163	1.97 252	0.10 410	1.13 475	0.00 1	0.22 403	0.09 185	1.66 429

test-1	2.14 165	0.54 125	6.32 375	1.07 198	1.22 328	2.13 136	0.54 227	6.40 218	4.80 211	3.55 171	5.23 205	4.02 249	0.71 132	1.95 63	2.15 267	0.08 395	0.98 437	0.00 1	0.08 311	0.02 44	1.07 368

rvit_stereo_0075_2	2.15 166	0.39 44	6.61 384	0.67 146	1.95 403	1.74 100	0.10 80	7.81 283	6.03 262	2.97 156	4.01 172	3.07 205	0.57 117	5.49 188	1.13 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.34 198

DeepStereo_RVC	2.15 166	0.55 131	3.26 139	0.21 49	0.19 74	3.47 279	0.68 272	5.76 173	3.60 129	6.36 267	4.19 176	3.42 219	4.44 352	5.04 173	1.59 208	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.18 118

EKT-Stereo	2.16 168	0.61 159	3.78 196	2.31 385	4.40 493	1.47 66	0.24 150	5.54 156	4.22 172	3.16 164	3.58 164	3.53 231	2.20 242	5.66 193	1.40 195	0.04 348	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 138	0.58 270

raftrobust	2.16 168	1.31 343	2.76 95	2.38 396	3.33 461	2.72 196	0.51 221	5.34 141	4.64 198	6.13 256	3.98 171	1.63 159	2.51 258	3.02 110	1.64 219	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 276	0.27 172

Gwc-CoAtRS	2.16 168	0.42 57	3.13 128	1.28 220	0.31 123	3.52 285	0.39 186	6.56 224	6.31 275	5.38 226	5.11 202	5.47 309	1.70 221	2.00 67	1.08 151	0.01 170	0.19 291	0.00 1	0.25 416	0.02 44	0.16 103

tg	2.18 171	1.13 310	2.74 93	0.84 173	0.13 42	4.33 347	0.05 39	6.21 209	4.90 215	4.06 189	5.30 215	2.55 188	0.92 150	7.28 277	0.99 135	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.12 377

test_1	2.18 171	0.38 38	3.87 203	1.54 256	0.91 272	1.38 55	0.80 302	5.36 148	5.53 241	7.12 314	1.86 101	4.05 251	0.41 82	6.65 234	1.17 165	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.28 442	0.20 332	1.08 371

raft+_RVC	2.18 171	1.49 379	3.14 129	2.77 431	2.01 406	1.40 58	0.10 80	7.02 247	5.35 230	2.99 158	5.54 223	1.19 140	1.34 195	4.98 170	1.49 199	0.00 1	1.45 511	0.00 1	0.00 1	0.14 276	1.11 374

RCA-Stereo	2.19 174	0.46 81	3.22 134	0.47 111	0.33 130	2.27 145	0.47 203	5.60 162	15.20 469	2.86 152	5.61 224	0.78 126	3.15 282	1.71 51	0.48 17	0.00 1	0.90 410	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.26 169

test-3	2.19 174	0.38 38	3.88 208	1.55 257	0.91 272	1.39 57	0.80 302	5.36 148	5.51 239	7.36 334	1.90 102	4.05 251	0.42 86	6.67 237	1.17 165	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.28 442	0.20 332	1.08 371

anonymousdsp2	2.20 176	0.57 149	4.59 275	1.69 277	0.82 259	3.58 289	0.48 213	8.57 295	3.63 133	3.37 166	3.03 141	3.32 210	1.00 157	5.57 190	0.80 91	0.01 170	0.94 417	0.02 416	0.15 355	0.06 138	1.89 472

DCRE	2.21 177	0.95 269	3.17 130	2.10 342	1.30 346	1.86 109	0.05 39	5.33 140	4.69 202	3.59 173	9.37 337	3.81 240	1.18 179	2.34 89	1.22 176	0.01 170	0.97 430	0.00 1	0.30 452	0.04 105	1.97 479

gcap-zeroshot	2.22 178	0.68 183	5.64 338	0.79 164	1.15 317	3.33 267	0.73 287	7.14 256	4.59 196	3.86 183	1.79 99	8.42 387	0.56 116	3.00 109	0.89 112	0.02 274	0.66 368	0.00 1	0.26 433	0.01 18	0.83 337

LL-Strereo2	2.22 178	1.39 361	3.39 153	1.26 217	1.01 290	3.73 308	1.47 380	6.47 222	4.61 197	4.66 204	2.64 129	4.17 259	0.37 70	6.03 206	1.61 210	0.09 406	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 170	1.16 381

test_3	2.22 178	0.39 44	4.20 241	1.51 252	0.90 269	1.29 46	0.74 291	5.34 141	6.37 279	6.64 286	1.96 106	4.24 265	0.45 101	6.63 232	1.17 165	0.00 1	1.00 453	0.00 1	0.28 442	0.19 323	1.01 359

U	2.23 181	0.36 32	2.93 107	0.26 65	8.08 532	11.12 470	0.00 1	3.68 37	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 44	0.08 6	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 540	5.13 549	0.02 44	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 181	0.49 103	2.49 65	1.60 260	0.81 257	2.69 191	0.29 161	6.82 238	2.50 66	4.37 198	7.61 288	3.65 237	0.26 39	8.62 375	0.63 60	0.01 170	1.09 467	0.00 1	0.25 416	0.03 76	0.46 239

cross-raft	2.25 183	0.48 95	2.96 116	1.87 306	0.94 279	3.72 307	0.47 203	7.61 275	4.15 167	5.37 225	5.68 227	6.17 334	1.40 197	2.15 76	1.06 148	0.01 170	0.22 301	0.00 1	0.19 377	0.03 76	0.41 224

GCAP-BAT	2.26 184	0.61 159	3.67 189	1.48 250	0.81 257	4.32 345	0.77 298	4.87 113	4.04 164	3.97 187	5.41 216	4.38 271	0.59 121	6.20 214	1.17 165	0.02 274	1.14 482	0.00 1	0.55 493	0.07 157	1.22 386

DCANet-4	2.26 184	0.43 62	6.69 390	0.40 96	0.20 84	1.70 90	0.13 99	5.73 171	9.44 397	6.01 249	5.29 210	1.12 139	2.77 272	2.49 94	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

CFNet-RSSM	2.26 184	0.43 62	3.24 137	1.28 220	0.31 123	3.19 252	0.40 187	7.62 277	7.29 329	5.88 239	4.68 190	5.32 306	1.68 219	2.26 83	1.04 145	0.01 170	0.09 253	0.00 1	0.31 456	0.03 76	0.16 103

MIPNet	2.27 187	1.14 311	5.55 334	0.49 115	0.22 100	2.03 123	0.19 132	7.60 274	6.17 269	5.83 238	4.16 174	2.05 176	3.44 305	3.65 125	2.23 275	0.00 1	0.01 128	0.01 383	0.01 240	0.24 367	0.48 243

NRIStereo	2.27 187	0.52 118	3.35 150	1.26 217	0.17 64	3.04 240	0.84 317	5.96 194	3.74 139	6.27 260	3.44 150	4.13 256	1.80 229	8.31 352	2.11 263	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.20 134

H2IRNET	2.29 189	0.86 237	3.38 151	1.51 252	0.11 27	1.97 117	0.13 99	5.15 130	7.19 324	1.26 122	7.77 293	5.80 326	3.31 293	5.09 176	1.66 224	0.01 170	0.00 1	0.04 444	0.17 367	0.27 388	0.10 56

x	2.30 190	0.82 220	3.85 200	2.23 364	0.72 238	2.12 134	0.81 306	9.48 329	4.82 212	3.83 181	2.76 131	3.49 229	2.30 249	3.48 118	2.25 276	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.22 403	0.09 185	1.66 429

1test111	2.31 191	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	9.15 315	4.33 176	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 315	4.95 168	2.06 260	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 425

Any-RAFT	2.33 192	0.36 32	2.35 58	1.58 259	0.84 261	4.93 366	0.55 231	9.10 313	5.93 260	4.30 196	4.90 196	5.79 325	2.22 244	2.75 101	0.51 25	0.02 274	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

testlalala2	2.34 193	0.64 170	2.49 65	9.58 531	6.50 520	3.57 288	0.18 127	5.34 141	3.20 98	3.87 184	4.57 189	3.12 207	0.52 108	1.49 41	0.44 8	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 483	0.12 243	0.40 214

DCANet	2.35 194	0.96 273	5.51 327	0.39 93	0.19 74	1.72 98	0.25 154	6.06 198	9.33 394	6.31 262	5.42 217	1.44 151	4.14 341	2.22 79	2.28 281	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.66 302

FENet	2.35 194	0.59 155	3.28 141	2.32 387	0.27 115	2.78 206	0.13 99	7.68 280	6.09 263	5.38 226	2.12 108	4.84 288	3.33 298	4.98 170	2.66 297	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.40 214

dd	2.36 196	1.93 422	6.03 359	0.83 171	0.12 36	1.80 103	0.17 122	5.30 137	11.82 439	2.98 157	3.64 166	1.50 154	1.21 185	5.25 179	3.92 347	0.13 419	0.01 128	0.04 444	0.22 403	0.10 208	0.14 81

FACV-RUCA	2.38 197	0.44 71	4.18 238	1.33 225	2.87 445	2.45 162	1.21 363	8.68 299	6.12 265	4.07 190	7.28 280	1.25 144	2.00 233	3.37 116	1.62 212	0.01 170	0.03 195	0.10 468	0.05 299	0.36 423	0.29 181

NF-Stereo	2.38 197	0.48 95	3.88 208	2.17 353	0.11 27	3.43 273	0.42 192	7.08 255	3.75 141	6.91 299	5.29 210	2.65 192	1.33 192	8.40 358	1.67 227	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 6

OCTAStereo	2.38 197	0.48 95	3.90 210	2.16 348	0.11 27	3.42 271	0.42 192	7.06 250	3.74 139	6.91 299	5.26 206	2.63 191	1.32 190	8.41 360	1.70 230	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 197	0.48 95	4.28 244	1.94 318	0.19 74	2.73 197	0.38 183	6.67 229	3.50 112	6.33 263	6.33 250	2.93 198	0.97 154	8.90 386	1.88 242	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

KMStereo	2.38 197	0.48 95	4.28 244	1.94 318	0.19 74	2.73 197	0.38 183	6.67 229	3.50 112	6.33 263	6.33 250	2.93 198	0.97 154	8.90 386	1.88 242	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

RE-Stereo	2.38 197	0.48 95	3.91 211	2.17 353	0.11 27	3.43 273	0.42 192	7.07 252	3.75 141	6.91 299	5.26 206	2.62 189	1.33 192	8.41 360	1.72 232	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.01 1

TVStereo	2.38 197	0.48 95	3.91 211	2.17 353	0.11 27	3.43 273	0.42 192	7.07 252	3.75 141	6.91 299	5.26 206	2.62 189	1.33 192	8.41 360	1.72 232	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 204	1.73 406	3.59 182	2.38 396	2.69 440	2.84 212	0.18 127	5.29 136	4.94 216	2.45 143	5.62 226	2.22 180	0.79 145	7.48 299	1.63 215	0.00 1	1.75 521	0.00 1	0.00 1	0.14 276	2.03 484

GANet-ADL	2.40 205	0.65 172	3.92 213	2.22 361	0.11 27	2.23 140	0.47 203	9.29 324	7.27 327	4.77 205	5.95 236	3.96 246	1.26 189	3.08 111	2.27 279	0.04 348	0.08 246	0.02 416	0.00 1	0.15 292	0.21 140

ACVNet-DCA	2.41 206	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	9.15 315	4.33 176	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 315	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 425

StereoVision	2.42 207	1.18 317	5.14 305	1.15 203	2.64 438	1.89 110	0.28 159	6.61 227	4.72 203	2.14 139	10.52 365	3.84 241	0.52 108	5.33 182	2.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

CAS	2.42 207	0.37 37	2.30 53	11.49 538	3.97 486	1.65 84	0.02 19	4.08 71	2.84 78	0.51 44	1.65 88	0.25 69	0.28 45	1.73 53	0.92 119	10.05 545	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 533

qqq	2.44 209	0.85 229	4.33 249	1.73 287	0.71 235	1.98 118	0.38 183	9.15 315	4.33 176	3.37 166	4.34 178	4.63 280	2.83 276	4.95 168	2.06 260	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.25 416	0.09 185	1.65 425

IPLGR	2.46 210	0.68 183	7.02 399	0.22 52	0.16 61	2.01 120	0.22 144	7.01 244	6.62 294	7.10 313	5.92 235	2.91 197	2.27 246	5.12 177	1.52 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.41 224

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 211	1.23 334	3.48 164	1.61 261	1.09 306	1.63 82	0.15 112	5.80 177	6.43 282	7.32 332	9.91 350	3.05 202	1.71 222	2.33 88	1.75 234	0.01 170	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 391	1.19 383

AIO-test1	2.49 212	1.41 364	3.78 196	0.87 177	5.11 513	2.46 164	0.93 339	6.49 223	14.84 466	0.95 104	2.85 135	0.92 131	0.31 54	6.05 209	1.88 242	0.15 424	0.07 242	0.00 1	0.21 396	0.21 343	0.31 188

RAFT-Test	2.49 212	0.45 76	4.35 251	1.89 310	1.28 339	4.83 363	0.68 272	7.19 257	4.51 191	5.00 214	7.09 274	6.81 350	1.12 166	2.22 79	1.16 164	0.01 170	0.63 363	0.00 1	0.33 462	0.05 126	0.20 134

riskmin	2.49 212	0.22 1	3.34 148	2.33 389	1.78 384	2.89 228	0.46 201	7.35 264	6.95 313	2.75 150	1.67 90	6.75 346	5.08 385	3.24 114	1.93 249	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.27 439	0.02 44	1.73 446

ADStereo(finetuned)	2.50 215	0.95 269	6.60 383	0.39 93	0.20 84	1.72 98	0.24 150	6.06 198	9.31 393	6.30 261	5.42 217	1.44 151	6.22 415	2.25 82	2.14 265	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.65 293

PFNet+	2.52 216	0.47 88	4.97 297	0.95 189	0.18 70	3.12 246	0.73 287	4.98 118	6.97 314	7.95 352	6.38 253	2.51 186	1.18 179	8.05 333	1.82 237	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

tt1	2.53 217	0.91 252	3.53 170	2.92 442	0.53 198	5.60 378	0.61 250	5.55 157	10.56 413	1.54 128	3.54 161	0.34 90	3.00 279	8.20 339	0.68 69	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.03 277	0.11 224	1.88 469

ICVP	2.53 217	0.47 88	3.64 187	1.20 211	0.69 229	2.71 194	0.84 317	10.63 360	4.66 200	4.31 197	8.99 321	2.75 194	1.93 230	2.91 106	4.07 354	0.06 377	0.24 308	0.01 383	0.01 240	0.13 265	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 219	0.93 258	5.51 327	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 449	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 392	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

csc	2.54 219	0.93 258	5.51 327	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 449	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 392	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

cscssc	2.54 219	0.93 258	5.51 327	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 449	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 392	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

cc1	2.56 222	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	5.34 141	10.76 419	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 315	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.03 277	0.12 243	1.89 472

IGEV_Zeroshot_test	2.57 223	0.63 167	5.70 345	1.93 316	0.87 266	2.63 182	0.85 322	8.94 309	4.55 194	5.30 223	5.48 221	5.23 305	1.38 196	3.76 127	1.32 188	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.19 323	1.72 444

test_4	2.58 224	0.70 194	3.30 142	0.43 101	0.30 119	3.97 325	1.11 359	3.91 59	3.83 148	4.15 193	17.20 458	3.44 225	0.52 108	6.60 229	1.58 205	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.20 134

DisPM	2.59 225	0.47 88	4.32 248	1.89 310	0.20 84	3.42 271	0.63 256	5.56 160	5.60 243	8.66 388	7.05 272	2.82 196	1.03 161	9.05 397	1.07 150	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

RAFT+CT+SA	2.59 225	1.19 321	3.55 174	1.09 199	2.21 415	3.14 250	0.90 333	7.59 272	5.65 245	2.76 151	8.21 311	2.04 175	1.57 215	8.84 383	1.31 186	0.02 274	0.34 323	0.00 1	0.38 474	0.22 350	0.73 320

R-Stereo Train	2.60 227	0.46 81	2.94 109	1.10 201	0.18 70	3.61 291	0.60 246	6.88 240	3.50 112	9.13 405	17.23 459	1.77 164	0.77 140	2.03 69	1.65 221	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 227	0.46 81	2.94 109	1.10 201	0.18 70	3.61 291	0.60 246	6.88 240	3.50 112	9.13 405	17.23 459	1.77 164	0.77 140	2.03 69	1.65 221	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 229	0.57 149	4.28 244	0.90 182	0.38 153	3.45 276	0.22 144	9.91 337	4.46 187	7.33 333	7.92 300	3.53 231	3.59 311	4.16 143	1.49 199	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 230	1.09 300	5.67 342	0.73 154	0.31 123	3.00 237	0.25 154	6.84 239	6.02 261	7.93 351	6.31 249	1.91 170	1.72 224	7.47 296	2.53 290	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.58 270

Pruner-Stereo	2.66 231	0.61 159	3.54 172	1.93 316	0.25 109	3.47 279	0.74 291	6.60 226	5.66 249	8.98 398	6.12 239	4.39 272	1.11 165	7.27 276	2.34 286	0.03 318	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.03 76	0.04 23

ACRE	2.67 232	1.66 396	6.50 380	0.72 151	2.03 408	2.65 189	0.84 317	5.97 195	5.52 240	7.85 348	9.23 328	1.72 161	1.09 163	4.09 140	2.73 305	0.02 274	0.19 291	0.02 416	0.08 311	0.26 376	0.21 140

RALAANet	2.68 233	1.71 401	4.73 286	2.79 433	0.80 254	3.30 262	0.15 112	7.92 285	5.92 259	5.79 236	6.06 237	3.51 230	1.13 168	6.76 242	2.28 281	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 388	0.13 76

rvit_105_1	2.69 234	1.34 349	6.85 395	1.89 310	0.09 22	1.94 115	3.50 444	6.38 216	9.00 385	4.98 211	2.19 112	3.57 233	1.56 214	7.31 280	3.03 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 138	0.16 103

IPLGR_C	2.69 234	1.75 408	6.20 366	0.79 164	2.06 411	2.64 187	0.86 325	6.36 215	5.64 244	8.13 366	9.26 330	1.69 160	1.15 176	3.79 129	2.80 310	0.02 274	0.20 298	0.02 416	0.08 311	0.26 376	0.18 118

GES	2.69 234	0.72 201	5.34 316	1.82 301	0.05 5	4.51 354	1.04 351	10.39 351	4.18 169	5.53 232	6.72 262	1.92 173	3.30 291	5.16 178	2.67 298	0.06 377	0.01 128	0.06 455	0.01 240	0.20 332	0.14 81

MyStereo06	2.71 237	1.05 296	5.43 324	1.39 234	1.20 325	2.57 174	0.10 80	10.39 351	4.79 210	5.54 233	6.16 240	6.39 338	2.33 251	3.40 117	1.35 192	0.01 170	1.24 497	0.00 1	0.21 396	0.13 265	0.50 246

TRStereo	2.71 237	3.79 495	5.46 325	2.19 356	2.22 417	2.98 236	1.07 354	9.83 336	4.39 183	3.46 169	3.48 154	3.92 245	0.77 140	6.43 223	1.70 230	0.03 318	0.63 363	0.00 1	0.29 448	0.11 224	1.49 410

HHNet	2.71 237	0.69 187	3.31 144	0.25 61	0.39 156	2.80 209	0.90 333	6.33 212	5.68 250	7.51 338	13.70 419	0.94 133	3.14 281	5.42 186	2.54 295	0.14 422	0.02 167	0.06 455	0.00 1	0.24 367	0.07 43

BUS	2.72 240	0.43 62	3.76 192	0.70 148	0.50 182	7.31 417	0.48 213	9.93 338	5.65 245	6.50 273	6.23 243	5.21 302	1.18 179	4.27 146	1.89 246	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 81

CIPLG	2.72 240	1.69 397	6.02 357	0.80 167	2.14 413	2.66 190	0.84 317	5.90 187	5.59 242	8.12 365	9.58 341	1.74 162	1.14 170	4.53 158	2.82 311	0.02 274	0.19 291	0.02 416	0.09 323	0.26 376	0.22 147

xx1	2.73 242	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	5.34 141	10.76 419	1.42 123	3.48 154	4.63 280	2.83 276	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.25 416	0.09 185	1.65 425

HCRNet	2.74 243	0.83 223	4.19 239	0.45 106	3.31 460	2.18 137	0.22 144	7.59 272	5.76 254	6.08 254	4.89 195	5.21 302	2.74 269	8.04 332	3.10 319	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.09 51

EAI-Stereo	2.75 244	0.54 125	3.17 130	0.91 184	1.28 339	4.02 328	5.30 475	12.39 412	4.76 205	2.51 145	7.10 275	1.22 141	0.94 153	6.03 206	1.96 251	0.01 170	0.56 350	0.00 1	1.38 523	0.04 105	0.95 353

test_sample2	2.79 245	0.59 155	4.40 254	2.38 396	0.43 170	2.58 177	0.15 112	10.14 345	5.78 255	4.23 195	5.86 228	4.31 268	4.02 335	6.34 220	2.00 257	0.00 1	0.96 425	0.00 1	0.12 343	0.07 157	1.37 405

MIM_Stereo	2.83 246	1.20 329	5.27 311	1.41 239	1.16 319	3.07 241	0.33 174	6.67 229	3.95 158	5.17 220	10.11 354	4.25 266	1.73 226	8.32 353	1.64 219	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 350	1.69 437

RAFT_R40	2.83 246	0.46 81	3.85 200	1.38 233	0.32 129	3.78 312	0.97 341	6.16 204	4.82 212	9.74 428	6.35 252	4.96 294	3.94 334	8.78 381	1.05 146	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

GwcNet-ADL	2.85 248	0.61 159	4.38 252	0.92 185	0.33 130	2.05 124	0.67 269	8.85 305	9.65 399	6.36 267	6.71 261	4.11 255	1.71 222	5.97 203	4.22 357	0.08 395	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.16 103

SST-Stereo	2.86 249	0.45 76	3.64 187	1.46 245	0.36 146	3.94 322	0.80 302	6.07 200	4.46 187	10.96 457	6.21 242	4.94 293	4.14 341	8.85 384	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

ACVNet	2.86 249	0.96 273	3.87 203	0.86 175	0.61 214	2.63 182	0.54 227	8.93 307	6.12 265	5.09 215	9.32 335	5.70 321	3.84 324	2.68 99	5.56 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.23 154

AFF-stereo	2.87 251	1.31 343	3.26 139	1.87 306	0.38 153	1.68 87	0.09 72	6.38 216	7.07 316	6.52 277	11.90 393	6.08 331	2.32 250	5.05 174	1.65 221	0.02 274	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.94 351

test_sample1	2.88 252	0.63 167	4.46 256	2.38 396	0.68 226	2.61 179	0.05 39	10.51 356	5.36 232	4.50 201	4.81 193	3.76 239	5.94 408	6.10 212	2.96 313	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.11 337	0.07 157	1.67 432

HH	2.88 252	0.82 220	4.07 230	1.71 281	0.54 202	4.71 359	0.69 275	8.72 302	3.57 127	1.80 133	6.49 258	7.81 369	3.92 332	8.93 389	0.99 135	0.00 1	1.06 463	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 437

HanStereo	2.88 252	0.82 220	4.07 230	1.71 281	0.54 202	4.71 359	0.69 275	8.72 302	3.57 127	1.80 133	6.49 258	7.81 369	3.92 332	8.93 389	0.99 135	0.00 1	1.06 463	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 437

raft_robust	2.91 255	1.71 401	3.42 160	1.36 228	0.57 208	1.53 73	0.12 90	7.06 250	9.09 387	6.96 306	7.21 278	4.43 273	2.09 237	9.40 409	1.61 210	0.03 318	0.93 412	0.00 1	0.21 396	0.17 305	0.38 210

BSDual-CNN	2.91 255	0.43 62	3.76 192	0.70 148	0.50 182	6.97 407	1.58 386	9.93 338	5.65 245	6.50 273	6.23 243	6.17 334	2.50 256	4.27 146	2.67 298	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 81

GMStereo_Zeroshot	2.92 257	2.33 455	6.12 361	1.66 270	0.36 146	3.61 291	0.09 72	5.95 193	6.20 270	7.15 317	7.11 276	8.37 382	0.91 149	6.17 213	1.97 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.14 81

UDGNet	2.92 257	7.79 524	4.92 294	3.01 448	0.08 17	2.96 233	0.20 137	4.77 107	8.93 381	2.91 155	2.85 135	0.95 134	1.00 157	6.46 224	1.66 224	1.46 511	0.00 1	5.33 538	0.92 511	1.95 511	0.19 128

LCNet	2.94 259	0.55 131	2.57 74	1.03 196	0.59 212	2.05 124	1.55 385	5.51 153	4.19 170	6.08 254	10.58 367	4.54 274	6.63 424	7.59 307	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.76 503	0.31 409	3.43 516

RAFT	2.94 259	1.29 340	4.06 228	1.36 228	0.50 182	2.39 156	0.91 336	6.11 202	3.25 101	6.64 286	7.30 281	9.96 409	4.20 343	6.03 206	2.21 270	0.00 1	1.02 456	0.00 1	0.02 262	0.54 461	1.01 359

XX-Stereo	2.95 261	0.48 95	7.08 404	2.84 439	2.51 432	1.63 82	0.20 137	6.15 203	3.38 109	2.38 142	16.00 444	6.90 353	0.25 37	6.40 222	1.14 160	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 456	0.16 296	0.57 264

ccs_rob	2.95 261	0.55 131	4.53 267	0.42 98	0.25 109	2.84 212	0.12 90	8.58 296	8.13 358	7.18 319	10.36 359	6.44 340	2.05 236	5.28 181	1.97 252	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.23 154

AnonymousM	2.96 263	7.19 520	1.41 4	0.92 185	0.06 11	2.37 154	0.52 223	6.05 197	3.83 148	4.97 210	2.37 119	1.91 170	1.00 157	2.23 81	1.06 148	0.01 170	0.57 352	17.64 546	4.90 545	0.02 44	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 263	0.55 131	4.51 263	0.43 101	0.24 105	2.83 210	0.12 90	8.59 297	8.13 358	7.20 322	10.41 360	6.47 341	2.04 235	5.27 180	2.00 257	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.23 154

AIO-test2	2.98 265	1.88 415	4.72 284	1.67 274	3.34 463	2.64 187	0.06 52	6.96 243	15.70 477	2.65 147	7.31 282	0.93 132	0.57 117	5.81 200	1.20 171	3.30 528	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 350	0.43 238

IRAFT_RVC	2.98 265	0.66 176	4.23 243	2.20 357	0.40 161	2.91 230	5.04 471	7.03 248	4.21 171	6.59 283	5.52 222	5.02 298	4.77 370	8.41 360	2.30 285	0.01 170	0.17 288	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.05 29

DN-CSS_ROB	3.00 267	2.14 436	7.33 408	2.67 426	0.78 250	3.13 247	0.07 59	6.68 233	4.22 172	5.51 231	12.12 396	2.33 181	1.21 185	8.69 378	2.51 289	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.15 94

111	3.05 268	1.41 364	5.51 327	0.32 73	0.14 47	2.83 210	0.68 272	6.76 236	14.21 463	3.59 173	9.11 324	5.50 310	3.30 291	4.05 134	2.43 287	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	1.02 363

PFNet	3.06 269	0.59 155	6.13 362	2.26 373	0.84 261	3.08 242	0.73 287	7.38 266	5.35 230	10.20 434	6.06 237	4.72 282	2.10 240	8.47 365	2.25 276	0.19 441	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.42 229

mmm	3.07 270	0.76 206	4.50 262	2.27 377	1.24 332	3.75 309	0.12 90	10.03 342	5.12 223	6.43 269	11.19 378	3.10 206	3.20 284	4.54 159	1.78 236	0.02 274	1.19 493	0.00 1	0.30 452	0.09 185	1.79 455

DMCA	3.08 271	1.10 301	6.20 366	1.82 301	0.90 269	3.80 315	0.55 231	9.76 332	5.42 235	6.56 282	6.47 257	7.06 358	2.09 237	4.05 134	5.46 391	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.16 103

DFGA-Net	3.09 272	2.73 471	9.21 453	1.79 294	0.47 175	3.30 262	0.20 137	7.49 271	6.20 270	5.54 233	6.42 255	2.17 179	1.12 166	7.96 325	6.56 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.17 113

iRaft-Stereo_20w	3.11 273	0.49 103	6.09 360	1.01 193	1.25 333	3.99 326	1.00 346	14.00 462	4.73 204	6.70 294	6.27 248	2.34 182	2.28 248	7.29 279	1.58 205	0.01 170	0.75 383	0.00 1	0.73 502	0.10 208	1.63 423

HITNet	3.11 273	1.38 360	5.35 318	2.23 364	0.12 36	5.59 377	0.58 240	9.95 341	5.72 252	6.62 285	7.91 299	3.90 244	3.24 287	4.39 151	4.58 372	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.57 264
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
TestStereo1	3.12 275	1.34 349	4.67 280	3.47 478	0.71 235	2.50 167	1.45 378	7.27 259	8.71 375	4.91 208	9.28 332	2.34 182	3.61 312	9.44 410	1.62 212	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 214

SA-5K	3.12 275	1.34 349	4.67 280	3.47 478	0.71 235	2.50 167	1.45 378	7.27 259	8.71 375	4.91 208	9.28 332	2.34 182	3.61 312	9.44 410	1.62 212	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 214

PCWNet_CMD	3.14 277	0.51 113	4.47 259	0.44 105	0.26 114	2.87 225	0.15 112	9.66 331	9.78 401	7.28 328	11.50 383	6.84 352	2.40 253	4.47 155	1.83 238	0.01 170	0.02 167	0.02 416	0.00 1	0.06 138	0.29 181

OMP-Stereo	3.15 278	1.19 321	3.49 165	4.34 507	0.51 191	2.20 139	1.21 363	6.67 229	6.52 288	7.99 356	6.24 247	8.38 385	2.44 255	9.65 417	1.92 248	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.15 94

MSMDNet	3.15 278	0.51 113	4.48 261	0.46 109	0.25 109	2.88 227	0.16 118	9.79 334	9.82 402	7.24 324	11.36 381	6.82 351	2.41 254	4.47 155	1.86 240	0.01 170	0.02 167	0.02 416	0.00 1	0.06 138	0.30 186

test_5	3.16 280	1.18 317	4.96 296	2.33 389	3.10 453	4.51 354	1.27 369	7.47 270	7.61 342	3.00 159	7.38 283	5.37 308	4.06 336	8.28 346	1.54 202	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 343	0.62 283

PSMNet-ADL	3.17 281	0.56 142	3.00 123	1.55 257	0.40 161	5.97 389	0.28 159	9.06 310	5.75 253	3.56 172	6.80 265	8.33 380	4.51 354	7.65 310	5.51 392	0.03 318	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.28 178

iRaft-Stereo_5w	3.20 282	1.27 338	5.27 311	0.27 67	0.99 286	2.71 194	0.58 240	5.75 172	5.85 257	3.03 161	7.88 297	10.08 411	4.08 339	8.40 358	6.09 399	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 409	0.95 353

CFNet_ucs	3.23 283	0.56 142	4.59 275	0.59 126	0.37 151	3.29 261	0.19 132	10.47 354	9.02 386	7.78 346	12.57 405	5.59 314	1.74 227	5.39 184	1.86 240	0.00 1	0.04 212	0.01 383	0.00 1	0.10 208	0.33 194

MyStereo05	3.24 284	1.05 296	5.93 353	1.39 234	1.20 325	2.57 174	0.10 80	9.11 314	13.17 456	6.45 271	3.86 169	3.20 208	3.26 289	8.35 355	3.02 314	0.01 170	1.24 497	0.00 1	0.21 396	0.13 265	0.50 246

test_sample3	3.27 285	0.62 165	5.29 315	2.24 368	0.58 211	4.62 357	0.16 118	12.15 405	7.51 336	6.44 270	7.25 279	3.72 238	3.03 280	6.73 239	3.17 324	0.01 170	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.88 342

IIG-Stereo	3.28 286	0.98 280	3.57 177	4.14 499	0.22 100	2.56 173	0.71 282	7.04 249	6.10 264	8.49 381	9.38 338	7.82 371	2.73 268	9.69 423	1.99 255	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 81

test_sample4	3.29 287	0.64 170	5.38 319	2.08 340	0.53 198	3.91 319	0.15 112	12.13 402	7.50 335	7.04 307	7.50 285	3.64 236	3.19 283	6.95 255	3.14 321	0.02 274	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.92 349

MyStereo04	3.29 287	1.15 312	6.64 386	1.28 220	1.49 364	2.63 182	0.45 199	10.57 359	13.30 457	4.41 199	3.90 170	3.06 204	3.56 309	7.87 321	3.35 326	0.01 170	1.27 500	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.42 229

MyStereo8	3.30 289	1.69 397	6.28 372	2.51 411	3.79 479	4.22 338	0.07 59	7.43 269	6.39 281	6.51 276	10.13 355	4.23 264	1.45 200	2.79 103	5.08 384	0.06 377	1.49 516	0.00 1	0.40 477	0.26 376	1.33 399

DCVSM-stereo	3.32 290	0.51 113	3.40 159	1.79 294	0.79 251	2.94 231	0.48 213	7.31 261	5.69 251	11.47 468	5.61 224	10.63 422	5.93 407	5.74 197	3.63 330	0.03 318	0.09 253	0.03 434	0.00 1	0.12 243	0.11 65

ARAFT	3.32 290	1.74 407	7.92 425	0.64 136	0.15 55	4.45 350	2.89 421	8.20 290	6.30 274	9.23 410	7.12 277	5.58 313	1.24 188	8.60 372	1.69 229	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.35 203

test_sample5	3.34 292	0.65 172	5.17 307	2.10 342	0.49 179	3.31 264	0.17 122	11.91 394	7.47 333	6.91 299	9.15 325	3.61 234	3.37 300	7.53 302	3.06 317	0.02 274	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 343

SA	3.34 292	1.29 340	4.84 288	1.99 332	0.57 208	3.15 251	1.39 376	7.66 279	9.94 403	4.86 207	10.87 374	2.97 201	4.61 364	9.88 431	1.38 193	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 377	0.25 375	0.37 207

psmg	3.34 292	0.43 62	3.76 192	0.73 154	0.50 182	8.47 435	2.74 418	10.88 370	5.65 245	8.91 396	8.78 316	6.17 334	2.50 256	4.27 146	2.67 298	0.01 170	0.04 212	0.06 455	0.00 1	0.12 243	0.10 56

AdaStereo	3.34 292	0.74 204	4.00 222	3.10 460	0.51 191	4.22 338	1.25 368	12.84 427	8.39 366	6.33 263	9.55 340	5.77 324	1.54 212	5.53 189	2.74 307	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.15 94
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 296	1.28 339	8.51 432	1.86 305	1.83 390	3.51 282	0.31 169	10.50 355	4.32 175	2.74 149	5.87 230	10.30 415	4.53 359	4.66 162	3.16 322	0.02 274	0.87 407	0.00 1	0.97 512	0.38 430	1.43 407

RAFT-345	3.36 297	0.55 131	3.43 161	1.23 213	0.21 93	2.62 180	0.46 201	3.91 59	6.34 276	7.46 337	24.49 501	4.19 260	1.74 227	8.27 345	2.25 276	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 298	1.25 335	3.30 142	2.55 419	1.80 386	3.92 321	1.28 371	12.49 417	7.16 320	5.12 218	7.88 297	8.14 374	4.59 362	5.67 194	2.11 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.07 43

NINENet	3.38 299	0.81 216	4.16 234	1.88 309	1.40 356	7.31 417	0.48 213	12.95 434	6.64 296	7.29 329	9.24 329	5.21 302	1.18 179	6.72 238	1.89 246	0.17 434	0.08 246	0.07 460	0.00 1	0.09 185	0.03 14

HI	3.39 300	1.19 321	4.03 224	1.46 245	0.19 74	2.26 142	0.04 32	6.21 209	3.86 151	8.51 382	12.61 406	11.86 447	6.44 419	4.55 160	4.27 359	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 94

CoSv	3.39 300	1.19 321	4.03 224	1.46 245	0.19 74	2.26 142	0.04 32	6.21 209	3.86 151	8.51 382	12.61 406	11.86 447	6.44 419	4.55 160	4.27 359	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 94

ToySt	3.39 300	0.89 250	9.29 455	1.47 249	0.94 279	4.20 337	1.98 400	7.33 262	5.42 235	3.01 160	6.75 263	8.67 392	5.10 386	5.43 187	3.72 335	0.07 386	0.89 408	0.00 1	0.23 409	0.28 391	2.13 490

SFCPSM	3.39 300	0.61 159	5.42 322	0.43 101	0.93 278	8.26 427	2.08 404	15.01 478	5.89 258	7.17 318	7.60 287	3.39 217	2.55 260	5.39 184	2.53 290	0.01 170	0.03 195	0.01 383	0.07 308	0.19 323	0.31 188

ffm	3.41 304	0.98 280	7.03 400	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	5.55 157	10.56 413	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	8.20 339	0.68 69	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.19 377	0.11 224	1.88 469

ASMatch	3.41 304	0.62 165	3.59 182	1.99 332	0.48 176	1.91 113	0.66 264	7.01 244	4.43 186	6.25 258	22.02 490	4.56 276	4.72 369	7.78 316	1.85 239	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 44	0.21 140

IER	3.42 306	0.91 252	6.38 377	0.73 154	1.60 369	7.07 412	0.55 231	7.07 252	5.45 238	8.17 368	8.89 318	6.13 332	6.13 412	5.36 183	3.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.05 29

GMM-Stereo	3.42 306	0.39 44	3.24 137	0.87 177	0.50 182	2.26 142	4.73 466	5.64 166	3.81 145	7.08 311	16.57 450	6.13 332	3.62 314	7.74 314	1.40 195	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 243	4.24 526

PSM-AAD	3.43 308	0.31 21	2.16 41	0.80 167	0.57 208	2.53 171	5.97 480	5.53 155	3.98 161	11.00 458	11.90 393	2.93 198	9.36 476	8.03 330	1.00 138	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 138	2.39 501

DualNet	3.48 309	0.65 172	5.17 307	2.10 342	0.49 179	3.31 264	0.17 122	11.91 394	7.47 333	7.18 319	11.56 385	3.61 234	3.37 300	7.53 302	3.06 317	0.02 274	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 343

AAGNet	3.50 310	0.49 103	3.38 151	1.91 313	0.41 166	3.66 298	1.02 347	5.14 128	5.16 224	9.65 426	7.75 292	4.91 290	6.23 416	7.45 294	12.73 492	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38

TransformOpticalFlow	3.50 310	0.83 223	4.85 289	1.09 199	0.31 123	3.52 285	0.14 109	10.32 347	8.02 355	5.78 235	13.25 415	6.63 344	4.91 374	8.36 356	1.63 215	0.00 1	0.01 128	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.24 163

DispNO	3.51 312	1.33 348	8.51 432	2.26 373	1.36 353	3.46 278	0.81 306	8.74 304	6.58 290	6.78 296	7.63 289	6.22 337	4.20 343	7.47 296	4.44 366	0.00 1	0.03 195	0.03 434	0.11 337	0.13 265	0.14 81

testlalala_base	3.54 313	0.53 121	3.53 170	2.31 385	2.22 417	4.04 331	0.61 250	6.91 242	2.73 72	2.69 148	4.17 175	1.78 167	0.51 106	2.02 68	1.08 151	13.13 553	3.23 544	0.00 1	0.35 469	16.60 548	2.27 498

STrans-v2	3.55 314	0.94 267	5.06 302	0.32 73	0.60 213	2.97 235	1.15 361	11.08 374	7.97 354	6.01 249	10.93 375	6.65 345	6.86 429	8.37 357	1.66 224	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.39 212

hknet	3.56 315	0.66 176	5.82 348	0.70 148	1.19 323	6.97 407	1.58 386	9.93 338	7.76 344	6.50 273	6.23 243	9.53 401	2.81 274	7.84 317	3.39 327	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 81

gwcnet-sp	3.58 316	2.01 430	8.82 442	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 411	5.91 232	4.21 261	3.31 293	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

scenet	3.58 316	2.01 430	8.82 442	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 411	5.91 232	4.21 261	3.31 293	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

ssnet	3.58 316	2.01 430	8.82 442	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 411	5.91 232	4.21 261	3.31 293	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

DMCA-RVC	3.59 319	1.98 428	8.68 437	2.30 383	1.48 363	3.54 287	0.55 231	8.40 292	5.43 237	9.37 415	5.90 231	8.34 381	3.21 285	7.19 270	4.46 367	0.06 377	0.11 263	0.08 466	0.02 262	0.21 343	0.40 214

test_sample6	3.60 320	0.66 176	5.27 311	2.23 364	0.48 176	3.25 257	0.21 142	11.94 397	7.53 338	7.18 319	11.56 385	3.99 248	3.86 326	8.03 330	3.88 345	0.03 318	0.83 394	0.00 1	0.09 323	0.07 157	0.86 340

CoDeX	3.61 321	0.86 237	5.27 311	1.16 205	1.62 370	6.24 393	2.07 403	13.78 461	6.86 308	7.42 335	9.00 323	4.06 253	3.72 320	6.58 227	3.02 314	0.03 318	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.35 203

RAFT_CTSACE	3.62 322	1.65 394	5.41 321	1.36 228	3.08 451	3.95 324	1.03 348	4.62 103	4.65 199	5.33 224	17.73 466	7.63 366	2.71 266	10.98 448	1.15 161	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.25 166

GANet-RSSM	3.67 323	1.16 314	4.56 273	3.24 467	2.03 408	2.63 182	0.50 220	11.53 388	6.83 306	6.25 258	10.58 367	7.35 360	6.65 425	6.77 244	2.94 312	0.00 1	0.00 1	0.08 466	0.00 1	0.26 376	0.12 70

NOSS_ROB	3.67 323	0.86 237	3.81 198	2.53 415	1.11 309	6.10 391	0.72 285	11.08 374	12.36 443	5.45 228	8.91 319	5.65 315	2.09 237	8.30 350	3.16 322	0.20 444	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.80 334

KYRaft	3.68 325	0.43 62	2.53 71	0.89 180	0.49 179	2.28 147	3.89 447	5.30 137	3.82 147	8.99 400	19.28 475	6.54 343	4.96 377	7.92 323	0.96 131	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 138	5.17 528

PSMNet-RSSM	3.69 326	1.36 353	4.54 268	2.44 405	1.90 398	2.35 152	0.69 275	11.77 392	6.38 280	6.60 284	11.85 392	7.70 367	5.61 403	6.66 236	3.67 331	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 240	0.17 305	0.10 56

BEATNet_4x	3.69 326	2.12 435	8.11 427	1.82 301	0.16 61	5.30 371	1.04 351	10.87 367	6.14 268	7.09 312	8.42 314	4.99 296	4.42 351	5.89 201	6.23 405	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.84 338

CFNet-ft	3.70 328	1.59 389	3.87 203	1.68 275	2.42 426	3.20 253	0.66 264	8.93 307	7.76 344	5.09 215	9.95 351	10.77 428	5.43 399	7.41 284	4.71 374	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 240	0.30 402	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 328	1.59 389	3.87 203	1.68 275	2.42 426	3.20 253	0.66 264	8.92 306	7.76 344	5.09 215	9.95 351	10.77 428	5.43 399	7.41 284	4.71 374	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 240	0.30 402	0.11 65

AACVNet	3.71 330	1.63 392	4.89 292	3.80 489	0.62 217	3.25 257	0.30 168	9.47 328	3.81 145	6.34 266	10.74 371	10.52 418	4.92 375	9.31 407	3.88 345	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 418	0.28 178

Prome-Stereo	3.73 331	0.39 44	2.62 81	1.05 197	0.52 195	2.06 126	4.58 462	4.88 114	3.95 158	9.34 414	20.39 480	4.03 250	7.02 434	7.86 319	1.31 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	4.52 527

G2L-ROB	3.74 332	1.37 358	5.05 301	1.95 322	1.14 315	4.45 350	0.43 196	12.31 408	6.36 278	7.88 350	5.42 217	11.10 436	2.11 241	8.53 369	6.31 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.33 194

G2L-Stereo	3.74 332	1.56 385	5.82 348	1.71 281	2.04 410	2.87 225	0.58 240	9.79 334	6.49 287	7.82 347	7.97 301	8.57 390	2.36 252	9.19 403	7.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.40 214

test_sample7	3.75 334	0.67 181	4.34 250	2.21 360	0.35 139	4.47 353	2.08 404	11.31 380	8.40 367	8.64 385	8.05 304	6.80 347	5.05 382	7.22 272	2.53 290	0.07 386	1.04 459	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.66 429

cf-r	3.76 335	1.43 369	5.34 316	2.66 424	2.79 442	2.85 223	0.62 254	9.08 312	6.91 311	7.06 308	11.90 393	9.64 402	3.83 323	6.23 216	4.53 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.17 113

MLCV	3.76 335	1.52 382	6.93 397	1.66 270	0.31 123	4.31 344	0.32 171	7.92 285	7.68 343	9.55 420	12.12 396	5.17 300	2.74 269	10.00 436	4.49 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.27 172

qqq1	3.78 337	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	1.24 178	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 388

fff1	3.78 337	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	1.24 178	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 388

DDVS	3.79 339	0.66 176	5.66 341	2.27 377	1.28 339	6.48 399	0.47 203	9.33 326	4.35 181	7.29 329	7.71 290	12.49 453	2.21 243	9.01 395	5.16 387	0.08 395	0.20 298	0.01 383	0.00 1	0.14 276	1.03 366

Sa-1000	3.81 340	1.26 336	4.64 278	2.29 382	0.55 206	3.51 282	1.58 386	8.37 291	9.13 389	7.97 353	17.42 462	3.98 247	2.76 271	9.61 416	1.68 228	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.23 362	0.27 172

DeepPruner_ROB	3.82 341	1.87 414	5.65 340	1.31 224	1.64 371	3.62 295	0.81 306	14.47 471	5.03 222	8.03 359	10.78 372	6.95 355	2.26 245	8.92 388	4.32 362	0.07 386	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 426	0.29 181

DRaft	3.83 342	0.65 172	3.39 153	0.22 52	0.16 61	4.67 358	1.30 373	5.82 179	4.86 214	10.26 437	21.65 486	3.24 209	8.62 465	7.53 302	3.76 337	0.05 365	0.10 259	0.00 1	0.14 352	0.12 243	0.16 103

DEmStereo	3.86 343	0.54 125	4.04 226	0.26 65	0.17 64	5.17 369	2.45 411	4.70 104	4.34 180	8.37 373	19.94 478	5.06 299	10.13 480	7.86 319	3.93 349	0.01 170	0.01 128	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.10 56

GrayStereo	3.86 343	0.33 24	2.63 82	1.66 270	0.62 217	3.09 243	7.92 509	6.43 220	3.88 153	10.61 444	16.51 449	5.75 323	8.40 460	6.75 240	1.58 205	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.62 496	0.04 105	0.38 210

G2L-Stereo_test	3.88 345	1.39 361	4.86 290	2.98 446	1.49 364	4.11 334	1.13 360	12.05 400	6.83 306	8.42 375	9.17 326	9.49 400	2.71 266	7.03 260	5.22 388	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.52 253

acv_ft	3.90 346	0.96 273	5.85 351	2.56 420	4.70 507	7.27 416	0.84 317	9.17 318	6.12 265	10.00 431	9.32 335	5.70 321	4.07 338	2.68 99	8.24 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.23 154

STTStereo	3.90 346	1.43 369	8.20 429	3.03 450	2.28 421	3.64 297	0.64 259	10.11 343	7.09 317	10.20 434	7.08 273	8.73 393	3.57 310	7.44 287	4.00 352	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.01 240	0.04 105	0.40 214

UGAM-zero	3.92 348	0.49 103	5.26 310	1.17 207	0.89 267	4.00 327	0.47 203	12.42 414	3.62 132	5.46 229	5.86 228	15.76 477	8.92 472	8.63 376	2.44 288	0.00 1	0.84 398	0.00 1	0.89 507	0.03 76	1.27 394

LMCR-Stereo	3.92 348	1.96 426	4.92 294	2.85 440	0.23 103	7.88 424	1.47 380	12.52 418	5.39 234	8.71 389	10.65 369	1.90 169	5.04 381	8.53 369	4.89 378	1.05 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.05 29

SMFormer	3.94 350	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	4.89 378	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.16 357	0.11 224	0.92 349

THIR-Stereo	3.94 350	1.12 308	3.06 125	0.23 56	0.13 42	4.17 336	6.40 489	5.83 180	4.54 192	10.46 441	16.98 454	6.49 342	7.44 445	8.00 326	3.58 329	0.01 170	0.07 242	0.07 460	0.00 1	0.14 276	0.06 38

GEStereo_RVC	3.95 352	1.21 330	6.13 362	2.30 383	1.22 328	4.29 343	2.96 426	12.39 412	8.24 361	7.25 326	6.79 264	7.58 365	4.22 345	9.16 400	4.56 370	0.04 348	0.01 128	0.02 416	0.02 262	0.19 323	0.42 229

hitnet-ft	3.95 352	1.16 314	3.92 213	0.89 180	0.73 240	4.88 364	0.54 227	9.78 333	7.91 351	7.42 335	10.24 356	12.50 454	4.84 372	8.15 337	5.56 393	0.03 318	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.24 367	0.12 70

tta	3.96 354	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	4.89 378	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.16 357	0.13 265	1.24 388

ac_64	3.98 355	0.86 237	5.10 303	3.17 462	3.43 467	5.80 385	0.70 280	10.87 367	4.96 217	8.94 397	6.46 256	10.70 425	5.52 401	7.44 287	5.10 386	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.31 188

ITSA-stereo	4.02 356	0.73 203	4.51 263	2.16 348	0.31 123	3.58 289	0.70 280	13.77 460	15.84 478	7.13 315	6.59 260	4.25 266	3.48 307	9.04 396	6.12 401	0.09 406	0.08 246	0.11 469	0.10 330	0.19 323	1.54 414

CFNet	4.03 357	1.97 427	6.30 373	2.70 428	1.64 371	5.41 373	0.22 144	12.14 404	10.28 406	5.24 221	11.15 377	6.43 339	3.70 318	8.97 394	4.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.13 76

RAFT-RH_RVC	4.04 358	0.69 187	3.59 182	1.91 313	0.43 170	3.11 244	0.13 99	3.80 46	6.60 291	11.26 464	31.68 526	5.20 301	1.66 218	8.30 350	2.27 279	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 76	0.02 6

iResNet	4.04 358	1.46 377	8.72 439	3.25 468	0.36 146	4.54 356	0.47 203	9.06 310	10.40 411	7.98 354	12.82 412	4.06 253	3.22 286	8.82 382	4.95 381	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.55 258

CrosDoStereo	4.05 360	0.71 198	3.52 167	0.51 117	0.20 84	3.25 257	11.21 525	6.34 213	4.96 217	9.04 401	16.44 446	4.92 291	7.28 439	8.29 347	3.84 343	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.18 316	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 360	0.71 198	3.52 167	0.51 117	0.20 84	3.25 257	11.21 525	6.34 213	4.96 217	9.04 401	16.44 446	4.92 291	7.28 439	8.29 347	3.84 343	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.18 316	0.19 128

PAM	4.07 362	0.44 71	6.47 379	1.97 327	1.18 321	10.83 468	1.64 389	10.66 361	4.55 194	6.54 279	4.69 191	16.99 489	6.88 430	4.07 137	1.63 215	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 504	0.10 208	1.24 388

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 363	1.65 394	13.34 484	2.14 347	1.84 391	4.03 329	0.98 344	13.13 442	4.97 220	4.53 202	11.37 382	9.85 407	1.97 232	4.88 167	2.74 307	0.03 318	0.90 410	0.00 1	1.11 516	0.84 487	1.72 444

ISRNet	4.11 364	0.88 247	6.63 385	3.46 477	2.64 438	2.11 133	0.26 156	7.72 282	6.60 291	11.29 465	17.98 468	8.21 376	2.60 262	6.81 246	4.72 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.25 166

ff1	4.11 364	0.98 280	7.03 400	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	5.55 157	10.56 413	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	11.33 455	11.69 482	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.19 377	0.11 224	1.88 469

FADNet-RVC-Resample	4.11 364	2.25 441	13.88 487	1.64 264	0.66 224	5.91 388	2.34 409	10.87 367	9.09 387	6.53 278	4.34 178	5.69 320	4.71 368	8.01 329	4.64 373	0.18 440	0.22 301	0.17 489	0.12 343	0.46 448	0.59 273

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 364	1.53 384	6.87 396	3.04 452	3.33 461	4.34 348	0.59 245	11.36 383	7.92 352	8.98 398	7.98 302	9.72 404	3.82 322	7.92 323	4.43 365	0.15 424	0.02 167	0.03 434	0.03 277	0.07 157	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 368	0.46 81	5.63 337	1.95 322	1.02 292	10.74 466	0.85 322	11.04 372	5.02 221	6.19 257	5.28 209	17.64 493	7.30 441	5.03 172	1.45 197	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 504	0.14 276	1.14 380

GwcNet-RSSM	4.13 369	1.71 401	6.25 370	2.50 410	1.93 401	2.39 156	1.49 382	9.59 330	8.71 375	6.66 288	15.04 434	8.47 388	3.84 324	6.87 247	6.74 410	0.00 1	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.29 399	0.15 94

UPFNet	4.17 370	0.83 223	5.51 327	2.49 409	3.36 464	7.13 414	2.60 412	10.52 358	7.16 320	8.76 392	7.83 295	7.85 372	3.41 304	8.60 372	7.04 416	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.17 113

DAS	4.18 371	0.53 121	6.20 366	2.20 357	3.69 474	2.78 206	3.12 432	8.69 300	10.29 407	9.39 416	12.80 410	4.58 277	7.20 437	9.08 398	2.70 301	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 198

UNet	4.19 372	0.87 245	7.18 406	2.00 335	3.22 456	9.55 447	0.31 169	10.11 343	6.22 272	7.98 354	6.82 266	10.42 416	5.77 404	7.28 277	5.83 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.12 70

AASNet	4.20 373	1.63 392	5.82 348	3.79 488	3.93 483	6.55 400	1.22 365	19.12 513	6.82 305	7.86 349	8.35 313	4.36 270	2.55 260	3.87 132	7.47 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 456	0.22 147

SepStereo	4.22 374	0.53 121	6.20 366	2.20 357	3.69 474	2.78 206	3.12 432	8.69 300	10.29 407	9.39 416	12.80 410	4.58 277	7.20 437	9.74 424	2.70 301	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 198

PS-NSSS	4.22 374	2.53 462	5.89 352	1.01 193	2.93 446	4.05 333	1.93 399	11.44 384	8.94 382	7.14 316	14.70 433	4.96 294	2.60 262	9.09 399	3.92 347	0.40 479	0.04 212	0.83 515	0.00 1	1.09 491	1.02 363

anonymousa	4.24 376	0.78 207	4.05 227	2.16 348	4.87 510	8.76 438	0.35 176	7.41 268	4.47 189	8.21 369	19.70 477	11.03 435	5.87 406	2.04 71	2.20 269	0.00 1	1.16 488	0.00 1	0.55 493	0.04 105	1.11 374

FADNet_RVC	4.24 376	2.32 454	14.23 491	1.18 209	0.79 251	5.64 379	0.60 246	11.50 386	7.19 324	3.68 177	8.08 309	4.14 257	4.06 336	10.29 441	7.47 421	0.36 476	0.44 340	0.18 490	0.47 486	0.93 489	1.23 387

UGAM	4.25 378	0.86 237	5.73 346	0.45 106	0.22 100	3.61 291	1.18 362	5.51 153	15.39 472	4.99 213	12.34 401	15.09 473	3.71 319	10.58 444	3.76 337	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 466	0.36 423	0.36 206

HSM	4.25 378	1.10 301	4.14 232	1.78 293	2.14 413	6.67 403	1.08 355	12.92 431	6.90 310	7.06 308	8.17 310	14.17 464	6.03 411	9.16 400	3.11 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.41 224

psm_up	4.33 380	1.34 349	4.43 255	2.27 377	2.62 435	5.29 370	3.30 442	11.49 385	6.89 309	8.05 362	8.06 307	10.09 413	11.10 488	7.12 269	3.76 337	0.24 458	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.37 207

coex_refinement	4.34 381	1.44 373	4.46 256	3.08 459	1.46 362	4.22 338	0.36 177	11.92 396	8.33 363	8.48 380	13.41 416	9.90 408	3.40 303	6.95 255	8.54 435	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.71 315

pcwnet_v2	4.36 382	0.46 81	9.07 450	1.43 242	1.10 308	3.41 270	0.40 187	13.44 450	14.60 465	10.29 438	14.22 426	5.82 327	2.97 278	6.75 240	2.29 283	0.01 170	0.05 221	0.04 444	0.02 262	0.17 305	0.61 278

FADNet-RVC	4.36 382	2.62 469	14.51 494	2.01 336	0.44 172	4.27 341	1.27 369	12.61 420	7.89 349	3.76 179	4.05 173	10.63 422	4.34 348	9.87 429	7.66 424	0.03 318	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 468	0.50 246

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 384	25.82 548	26.88 535	0.56 125	0.08 17	1.46 64	0.53 226	2.17 9	2.15 60	0.67 77	0.73 43	0.23 61	0.20 28	1.58 49	0.80 91	11.76 551	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 508	9.67 545

HBP-ISP	4.37 384	1.56 385	4.59 275	2.23 364	1.29 344	7.87 423	3.96 450	11.80 393	10.91 424	8.06 364	14.45 429	3.38 216	4.87 373	9.27 405	2.53 290	0.14 422	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 170	0.30 186

DualNet (step1)	4.40 386	1.36 353	7.91 422	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	11.31 380	8.40 367	8.64 385	8.05 304	6.80 347	5.05 382	7.22 272	2.53 290	1.74 516	1.04 459	3.05 529	2.96 534	0.22 350	1.35 402

CSP-Net	4.40 386	1.70 399	4.90 293	1.82 301	1.04 294	12.96 489	2.25 407	13.75 458	6.34 276	9.64 423	8.99 321	8.31 379	3.24 287	8.45 364	4.32 362	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 362	0.06 38

HSM-Net_RVC	4.40 386	0.44 71	3.22 134	0.72 151	0.68 226	7.06 411	1.82 396	12.57 419	8.48 370	9.04 401	12.20 399	14.98 470	5.14 388	7.32 281	4.19 355	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 389	0.70 194	3.95 217	2.53 415	2.01 406	4.34 348	0.41 190	13.09 441	11.69 438	7.20 322	12.20 399	4.15 258	3.35 299	9.54 415	10.11 462	0.07 386	1.11 471	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.47 408

MMNet	4.44 390	1.37 358	6.26 371	1.73 287	1.64 371	10.51 464	0.61 250	9.27 322	9.66 400	9.55 420	9.22 327	7.40 362	6.52 422	7.90 322	6.98 413	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 56

DSFCA	4.48 391	1.03 291	6.84 394	1.61 261	1.68 378	7.26 415	4.46 461	11.27 379	7.51 336	11.01 459	6.89 267	8.49 389	4.54 360	10.41 443	6.18 403	0.03 318	0.06 227	0.02 416	0.03 277	0.13 265	0.14 81

mmx	4.50 392	0.98 280	7.03 400	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	12.84 427	11.23 431	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	11.33 455	11.69 482	0.05 365	1.12 472	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.53 412

xxx	4.50 392	0.98 280	7.04 403	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	12.84 427	11.23 431	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	11.33 455	11.69 482	0.05 365	1.12 472	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.53 412

SACVNet	4.55 394	1.88 415	5.55 334	3.38 474	1.68 378	3.11 244	2.76 420	12.44 415	6.43 282	11.07 461	11.31 380	10.53 420	5.13 387	9.88 431	4.56 370	0.08 395	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 430	0.80 334

FADNet	4.55 394	2.35 456	13.60 485	1.87 306	0.80 254	4.74 362	0.75 294	14.47 471	12.41 444	4.07 190	5.45 220	9.64 402	5.03 379	8.86 385	4.82 377	0.20 444	0.04 212	0.07 460	0.05 299	1.27 498	0.40 214

ADLNet	4.56 396	1.19 321	5.52 333	3.81 492	3.59 471	6.98 409	2.40 410	12.01 399	7.96 353	10.52 442	9.67 346	8.26 378	4.98 378	6.59 228	6.93 412	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 350	0.55 258

HGLStereo	4.58 397	1.04 294	6.02 357	3.30 471	5.14 514	6.36 396	0.71 282	11.04 372	7.60 341	8.04 360	12.85 413	6.90 353	8.51 463	7.85 318	5.93 396	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.15 94

TDLM	4.58 397	1.79 413	5.03 300	2.45 406	1.32 349	4.04 331	7.15 502	11.60 390	11.46 435	6.91 299	12.69 408	5.94 328	5.03 379	9.74 424	3.80 342	0.67 494	0.00 1	0.01 383	0.05 299	0.23 362	1.78 454

delet	4.59 399	1.12 308	5.93 353	1.37 231	3.73 477	10.48 462	3.90 448	10.51 356	9.17 391	8.87 395	9.74 347	8.37 382	3.74 321	8.12 336	6.36 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 343	0.12 70

FTStereo	4.61 400	0.54 125	2.86 102	0.98 192	0.40 161	2.57 174	8.51 513	5.70 169	3.76 144	10.85 452	29.92 520	5.53 312	7.43 444	7.73 313	1.63 215	0.17 434	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.04 105	3.62 521

RAFT + AFF	4.63 401	2.28 447	7.43 414	1.51 252	2.38 424	5.81 386	6.49 491	10.74 363	8.53 371	7.75 344	8.95 320	7.47 363	6.68 428	9.17 402	5.06 383	0.08 395	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 469	1.03 366

ACV-stereo	4.65 402	1.22 331	10.49 470	2.22 361	1.05 295	12.62 487	1.24 367	6.70 234	7.36 332	3.22 165	5.18 204	16.59 485	10.02 478	8.18 338	6.19 404	0.06 377	0.14 278	0.01 383	0.00 1	0.12 243	0.40 214

CBMV_ROB	4.66 403	0.85 229	3.94 215	1.64 264	0.75 245	8.38 434	1.90 398	11.19 376	10.36 409	9.20 409	15.21 435	7.28 359	6.99 433	9.48 412	5.24 389	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.64 290

iResNet_ROB	4.67 404	1.77 411	5.93 353	2.47 408	0.95 282	3.78 312	0.36 177	15.65 484	17.36 486	8.75 391	11.23 379	7.05 357	4.60 363	8.94 391	4.23 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.15 94

CVANet_RVC	4.68 405	1.93 422	5.57 336	2.61 421	1.86 395	4.12 335	4.94 469	12.11 401	9.29 392	8.05 362	11.08 376	10.28 414	6.48 421	9.52 414	3.19 325	0.45 483	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 362	1.75 450

ADLNet2	4.72 406	1.44 373	6.68 389	3.03 450	3.90 482	6.80 404	2.91 424	11.67 391	9.63 398	7.99 356	9.89 349	9.75 405	5.32 396	7.70 311	7.13 417	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.22 147

iResNetv2_ROB	4.72 406	2.26 443	8.87 445	3.20 465	1.25 333	4.32 345	1.73 393	14.22 467	10.62 416	10.53 443	12.13 398	7.77 368	5.54 402	8.29 347	2.76 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.55 258

ssnet_v2	4.73 408	1.43 369	6.74 392	1.80 297	0.75 245	8.89 440	4.60 463	12.66 421	10.65 417	9.53 418	6.23 243	9.78 406	4.26 347	6.89 248	9.65 458	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.31 188

Anonymous_2	4.74 409	0.98 280	4.46 256	2.35 391	2.27 420	5.66 380	0.67 269	8.08 289	5.28 226	4.98 211	2.60 127	8.74 395	6.92 431	5.79 198	3.46 328	0.24 458	1.70 520	5.16 537	18.18 562	5.41 529	1.85 465

test_xeample	4.78 410	0.93 258	4.68 283	1.48 250	1.28 339	3.94 322	0.13 99	13.35 447	8.62 372	8.21 369	11.63 387	3.43 224	3.54 308	7.59 307	23.47 529	0.02 274	1.16 488	0.00 1	0.25 416	0.11 224	1.74 449

CRFU-Net	4.81 411	0.78 207	5.69 343	3.10 460	1.39 355	13.18 491	3.23 437	12.26 406	4.33 176	10.91 455	9.98 353	10.94 433	7.93 454	7.47 296	3.94 350	0.16 430	0.16 284	0.16 484	0.00 1	0.26 376	0.29 181

NVstereo2D	4.82 412	1.29 340	7.98 426	3.68 485	3.48 468	8.02 426	3.10 431	11.25 377	15.50 475	5.14 219	7.71 290	8.21 376	4.68 366	10.19 440	4.30 361	0.02 274	0.19 291	0.13 478	0.36 471	0.07 157	1.12 377

StereoDRNet-Refined	4.84 413	0.96 273	5.13 304	2.22 361	0.46 173	9.10 443	0.16 118	10.72 362	9.40 396	13.41 485	12.50 403	10.02 410	4.58 361	8.60 372	8.71 441	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.05 299	0.24 367	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 414	1.45 376	4.75 287	2.52 414	1.13 314	6.25 394	3.01 428	10.44 353	8.34 364	11.05 460	13.43 417	14.04 462	3.90 331	9.74 424	6.80 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.37 207

1111x	4.96 415	1.04 294	7.09 405	1.75 289	1.05 295	5.03 367	0.32 171	13.52 451	10.70 418	6.68 289	10.35 358	8.81 396	6.01 410	10.65 445	12.78 493	0.07 386	1.24 497	0.00 1	0.33 462	0.11 224	1.75 450

RASNet	5.00 416	1.19 321	5.69 343	3.68 485	4.80 508	5.04 368	1.29 372	10.26 346	8.99 384	5.89 240	11.65 388	10.55 421	9.76 477	9.96 435	10.32 467	0.20 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.73 320

dad	5.10 417	2.61 467	6.76 393	1.23 213	0.14 47	2.85 223	0.36 177	7.98 287	14.88 467	10.84 451	17.06 455	15.59 475	3.29 290	7.24 274	4.39 364	1.20 506	0.10 259	4.02 534	0.49 489	0.20 332	0.69 308

CBFPSM	5.12 418	1.48 378	16.22 501	1.81 298	1.14 315	11.16 471	2.90 423	7.99 288	6.75 302	6.55 280	5.00 199	15.05 472	8.78 467	7.52 301	8.90 444	0.04 348	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.67 305

LL-Strereo	5.14 419	2.29 450	8.95 446	1.26 217	5.05 512	3.66 298	1.40 377	10.33 348	8.98 383	8.71 389	8.24 312	10.70 425	11.10 488	12.66 479	5.36 390	0.05 365	1.35 509	0.00 1	0.00 1	0.38 430	2.23 497

xxxx	5.16 420	0.86 237	4.86 290	1.96 325	1.22 328	7.56 422	0.07 59	14.67 473	9.15 390	6.55 280	9.87 348	9.30 398	3.47 306	8.07 334	22.20 524	0.05 365	1.16 488	0.00 1	0.26 433	0.10 208	1.76 452

PA-Net	5.40 421	2.35 456	9.55 460	2.75 429	2.21 415	8.74 437	3.92 449	13.05 436	13.35 458	7.30 331	7.98 302	8.08 373	6.39 418	11.17 453	9.30 451	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 296	1.55 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 421	0.84 226	4.19 239	1.43 242	0.68 226	10.12 456	6.41 490	12.13 402	11.86 440	11.50 469	14.43 428	11.62 441	5.20 389	9.93 434	6.16 402	0.16 430	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 170	1.24 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 423	2.61 467	8.17 428	2.25 370	1.30 346	2.27 145	1.64 389	10.82 366	18.54 493	8.01 358	18.09 469	8.39 386	3.31 293	11.37 458	8.98 447	1.15 505	0.38 332	0.02 416	0.00 1	0.17 305	0.70 312

PSMNet_ROB	5.41 423	2.45 459	7.39 411	2.36 393	1.90 398	10.11 455	6.54 492	16.32 492	7.59 340	6.84 298	10.83 373	12.06 450	4.13 340	8.73 379	10.24 465	0.02 274	0.01 128	0.01 383	0.11 337	0.26 376	0.40 214

TCMNet	5.54 425	2.53 462	10.92 472	4.50 511	6.58 521	8.90 441	1.31 374	11.59 389	8.68 374	7.24 324	12.74 409	8.37 382	4.65 365	9.30 406	10.83 476	0.11 414	0.19 291	0.31 502	0.09 323	0.84 487	1.07 368

GASNet	5.62 426	5.76 513	12.05 476	5.03 516	2.08 412	3.77 310	1.53 384	12.92 431	11.62 437	9.64 423	7.40 284	8.58 391	7.54 446	14.76 497	8.25 432	0.02 274	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 486	0.52 253

YMNet	5.84 427	2.29 450	10.08 464	3.80 489	4.45 496	10.40 459	0.88 331	10.81 364	7.17 322	14.28 494	16.67 451	11.58 439	4.41 349	8.51 367	9.37 453	0.12 416	0.35 327	0.11 469	0.08 311	0.79 482	0.62 283

YMNet_1	5.84 427	2.29 450	10.08 464	3.80 489	4.45 496	10.40 459	0.88 331	10.81 364	7.17 322	14.28 494	16.67 451	11.58 439	4.41 349	8.51 367	9.37 453	0.12 416	0.35 327	0.11 469	0.08 311	0.79 482	0.62 283

222	5.93 429	0.88 247	4.58 274	1.76 291	0.98 285	6.02 390	0.08 67	14.45 470	8.89 380	9.53 418	11.77 391	3.88 243	4.23 346	8.26 341	39.96 560	0.03 318	1.12 472	0.00 1	0.24 412	0.11 224	1.73 446

CBMV	5.97 430	1.52 382	4.51 263	1.99 332	0.53 198	10.02 453	6.94 499	13.27 445	13.80 462	13.08 483	15.93 442	11.36 437	8.11 457	9.82 427	7.27 418	0.08 395	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.74 324
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 431	5.79 514	14.15 490	10.30 534	7.63 528	6.94 406	1.89 397	12.74 423	10.95 425	4.10 192	11.72 389	4.77 283	1.72 224	8.74 380	5.09 385	1.88 520	0.12 268	4.77 535	0.71 501	5.10 528	0.82 336

fast-acv-ft	6.00 431	1.95 425	7.88 421	2.35 391	1.85 393	13.61 495	1.76 395	8.44 293	10.12 404	11.22 463	20.57 481	14.41 468	7.55 447	8.11 335	8.83 442	0.10 410	0.09 253	0.16 484	0.07 308	0.68 472	0.35 203

StereoDRNet	6.02 433	2.40 458	8.22 430	3.43 475	4.43 495	10.57 465	4.21 454	19.44 516	11.24 433	12.86 478	8.06 307	11.64 442	4.79 371	8.65 377	9.32 452	0.01 170	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 418	0.69 308

iinet-f	6.21 434	2.11 434	28.74 540	2.13 346	1.38 354	11.62 476	1.49 382	7.64 278	7.19 324	7.77 345	14.38 427	10.49 417	7.79 451	7.76 315	12.90 494	0.03 318	0.03 195	0.05 451	0.00 1	0.67 470	0.12 70

DRN-Test	6.23 435	1.51 380	7.53 415	3.07 458	3.69 474	12.17 484	3.23 437	20.80 530	11.11 430	12.64 477	13.02 414	10.91 432	5.26 390	8.49 366	10.12 463	0.05 365	0.05 221	0.04 444	0.04 295	0.28 391	0.65 293

NCCL2	6.27 436	2.46 460	7.00 398	2.36 393	1.11 309	9.48 446	11.14 524	13.01 435	10.40 411	9.94 430	9.49 339	22.11 518	7.42 443	9.90 433	8.56 437	0.01 170	0.00 1	0.02 416	0.03 277	0.20 332	0.73 320

APVNet	6.28 437	2.46 460	10.09 466	3.51 480	3.97 486	12.15 483	1.75 394	20.08 526	6.73 300	6.92 305	13.45 418	10.75 427	6.29 417	11.86 465	14.34 504	0.05 365	0.02 167	0.11 469	0.03 277	0.63 466	0.34 198

ETE_ROB	6.28 437	2.60 466	9.22 454	1.71 281	0.84 261	6.44 397	6.78 496	13.16 443	8.80 378	13.01 481	15.93 442	21.01 516	6.18 414	10.97 447	8.11 429	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 296	0.70 312

test_sample9	6.40 439	1.36 353	7.91 422	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	11.31 380	8.40 367	8.64 385	8.05 304	6.80 347	5.05 382	12.52 475	13.17 495	1.74 516	25.14 569	3.05 529	2.96 534	0.22 350	1.35 402

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 440	6.12 516	6.53 382	4.29 505	3.61 472	15.41 500	4.13 452	12.36 410	7.32 331	7.60 339	8.51 315	8.97 397	2.64 264	10.17 439	3.72 335	8.16 539	2.40 529	2.00 526	0.11 337	8.55 538	5.84 531

DANet	6.46 441	1.58 388	9.58 462	4.10 498	3.99 488	9.13 444	1.34 375	10.37 350	7.76 344	13.76 489	15.66 438	16.14 481	7.03 435	13.07 483	13.62 501	0.19 441	0.12 268	0.02 416	0.02 262	0.15 292	1.61 420
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 441	1.88 415	7.41 413	2.81 434	0.95 282	6.45 398	6.82 497	13.58 452	8.80 378	15.50 500	15.86 440	19.59 507	7.12 436	11.41 459	9.86 459	0.02 274	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 332	0.79 333

NaN_ROB	6.51 443	2.25 441	8.77 440	1.69 277	1.79 385	9.71 450	10.94 522	16.20 490	16.13 479	13.04 482	8.86 317	11.77 444	5.94 408	12.88 481	8.01 427	0.05 365	0.13 274	0.07 460	0.20 389	0.32 414	1.50 411

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 444	2.21 440	12.10 477	2.75 429	3.28 458	10.03 454	3.05 429	12.31 408	11.52 436	10.10 433	21.36 484	11.51 438	7.30 441	11.56 461	10.61 470	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.51 250

DISCO	6.58 445	0.98 280	6.44 378	3.75 487	1.18 321	11.19 472	3.29 441	12.92 431	16.72 482	7.27 327	11.74 390	17.34 491	6.60 423	19.59 523	11.59 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.50 246

z-ln-s-r	6.62 446	2.20 439	17.98 509	1.77 292	2.00 405	3.38 268	2.61 413	8.63 298	13.06 455	7.07 310	25.89 509	8.73 393	7.60 449	12.16 472	18.56 513	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.49 244

Syn2CoEx	6.70 447	3.69 493	12.14 478	2.78 432	1.68 378	8.36 432	3.21 436	18.59 508	12.66 447	8.86 394	20.79 482	10.52 418	10.54 484	9.68 418	8.70 440	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 474	1.00 358

RYNet	6.82 448	1.51 380	7.35 410	1.79 294	4.52 501	16.68 505	4.41 460	14.19 466	17.43 487	11.64 471	7.86 296	15.03 471	8.81 468	10.10 437	14.16 503	0.04 348	0.13 274	0.15 481	0.05 299	0.08 170	0.53 255

S-Stereo	6.85 449	0.93 258	10.76 471	3.34 473	3.51 469	6.55 400	6.01 483	13.75 458	23.86 515	9.65 426	15.54 437	11.81 445	8.24 458	8.59 371	11.23 478	0.13 419	0.16 284	0.00 1	0.42 481	0.14 276	2.39 501

GANet	6.86 450	1.78 412	5.98 356	3.05 453	1.12 312	10.12 456	9.38 517	13.41 449	8.67 373	11.46 467	29.87 519	13.94 461	8.25 459	12.06 469	6.33 407	0.40 479	0.06 227	0.16 484	0.33 462	0.18 316	0.59 273

GwcNet	6.95 451	2.89 478	13.32 483	2.82 436	5.53 516	11.76 477	2.14 406	14.95 477	17.69 489	10.83 450	18.14 470	10.83 430	6.66 426	9.83 428	10.19 464	0.03 318	0.06 227	0.03 434	0.08 311	0.64 467	0.66 302

FINET	6.96 452	2.98 479	13.77 486	3.20 465	4.81 509	9.65 448	9.90 520	13.68 456	23.91 516	8.28 371	13.70 419	5.36 307	5.83 405	10.79 446	8.05 428	0.90 500	1.43 510	0.11 469	0.38 474	0.48 453	1.98 482

GANetREF_RVC	6.97 453	3.59 490	9.14 452	4.00 495	0.40 161	13.17 490	11.27 528	15.95 488	17.51 488	10.62 445	10.66 370	12.15 451	7.97 455	13.18 484	5.04 382	0.45 483	0.00 1	0.01 383	0.15 355	3.47 524	0.60 275
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
FAT-Stereo	6.98 454	0.79 209	7.57 416	2.54 418	1.80 386	6.16 392	4.33 459	19.16 514	18.82 494	10.75 448	17.08 456	18.23 498	13.56 502	9.25 404	8.44 433	0.03 318	0.16 284	0.01 383	0.10 330	0.14 276	0.65 293

LALA_ROB	7.02 455	2.54 464	8.51 432	1.53 255	0.96 284	9.96 452	8.71 514	16.70 494	12.68 448	12.99 480	13.90 424	24.47 521	5.40 398	11.61 463	9.50 455	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 305	0.65 293

DGSMNet	7.10 456	3.49 487	15.11 497	4.36 508	4.41 494	8.94 442	6.25 487	15.10 479	14.28 464	8.15 367	14.51 431	10.08 411	5.38 397	11.04 449	7.95 426	1.49 512	2.00 525	1.79 524	1.68 530	2.43 515	3.48 517

Wz-Net-LNSev	7.12 457	2.75 472	18.64 511	1.70 280	4.16 490	12.79 488	6.72 494	13.74 457	13.57 459	11.14 462	17.31 461	11.90 449	8.50 462	8.96 393	9.94 460	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.34 198

edge stereo	7.12 457	1.19 321	7.83 420	2.32 387	2.46 428	6.90 405	3.26 440	15.58 483	12.52 445	15.68 502	18.34 472	21.83 517	13.05 498	11.53 460	8.68 439	0.04 348	0.06 227	0.11 469	0.03 277	0.30 402	0.63 288

DeepPrunerF	7.18 459	3.58 489	25.29 531	4.27 504	7.20 526	3.78 312	4.64 464	14.03 463	20.86 505	8.85 393	10.57 366	7.35 360	7.88 453	12.16 472	10.66 473	0.25 461	0.16 284	0.29 501	0.43 483	0.77 481	0.65 293

xyz-stereo	7.36 460	0.68 183	38.77 552	0.30 71	0.07 14	31.97 542	0.19 132	5.13 127	2.13 59	10.90 454	24.34 500	6.05 329	8.02 456	12.01 468	6.06 397	0.01 170	0.02 167	0.35 504	0.00 1	0.09 185	0.16 103

RGC	7.40 461	2.77 474	7.71 418	4.43 510	4.87 510	8.88 439	2.96 426	16.05 489	12.76 452	11.96 475	19.57 476	18.32 499	11.57 494	13.89 491	9.58 457	0.83 499	0.02 167	0.24 498	0.41 480	0.40 434	0.77 328

test_for_model	7.41 462	28.34 553	2.84 100	22.38 551	16.53 552	3.40 269	0.91 336	6.72 235	4.54 192	8.04 360	2.84 134	1.04 136	0.43 97	0.86 6	0.60 51	9.67 543	3.31 545	0.00 1	0.08 311	26.60 558	9.03 539

RP	7.41 462	1.90 420	7.33 408	4.26 503	5.25 515	6.64 402	3.46 443	12.44 415	16.23 480	10.36 439	23.00 494	18.72 500	16.59 513	11.10 450	8.47 434	1.10 504	0.02 167	0.12 476	0.16 357	0.43 440	0.65 293

NCC-stereo	7.43 464	2.28 447	8.58 435	3.28 469	4.48 498	8.34 428	4.27 456	20.45 528	13.66 460	9.17 407	17.52 463	16.49 483	14.31 508	13.71 487	8.95 445	1.73 514	0.12 268	0.01 383	0.50 490	0.21 343	0.60 275

Abc-Net	7.43 464	2.28 447	8.58 435	3.28 469	4.48 498	8.34 428	4.27 456	20.45 528	13.66 460	9.17 407	17.52 463	16.49 483	14.31 508	13.71 487	8.95 445	1.73 514	0.12 268	0.01 383	0.50 490	0.21 343	0.60 275
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 466	1.89 419	7.71 418	3.18 463	2.35 422	12.19 485	6.14 486	18.95 510	9.36 395	13.33 484	20.38 479	16.00 480	9.10 475	10.10 437	15.40 509	0.44 481	0.34 323	0.25 499	0.25 416	0.48 453	1.18 382

Nwc_Net	7.54 467	1.91 421	8.71 438	4.16 500	3.42 466	10.77 467	2.00 401	20.33 527	12.19 442	9.10 404	24.04 499	17.67 494	13.58 503	12.14 471	9.12 449	0.94 502	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 350	0.41 224

psmorigin	7.74 468	2.19 438	18.99 513	2.51 411	0.89 267	7.08 413	2.74 418	11.25 377	7.90 350	20.49 517	22.36 492	20.16 509	11.95 495	13.84 489	10.61 470	0.04 348	0.18 289	0.06 455	0.24 412	0.27 388	1.07 368

ADCRef	7.76 469	2.31 453	19.09 514	2.82 436	3.29 459	11.88 479	3.06 430	11.52 387	10.89 423	13.69 488	25.85 508	8.20 375	8.89 470	8.95 392	22.66 525	0.16 430	0.08 246	0.16 484	0.34 466	0.47 450	0.91 346

w-ln-seven-2	7.81 470	3.17 480	25.87 533	2.09 341	1.12 312	8.35 431	3.84 446	12.83 426	16.45 481	13.88 490	21.42 485	11.83 446	11.07 487	11.91 466	10.62 472	0.03 318	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 426	1.13 379

SDNR	7.97 471	2.75 472	16.90 506	2.28 380	0.94 279	45.23 557	0.43 196	9.30 325	10.84 421	10.71 447	25.30 506	5.51 311	4.47 353	11.98 467	7.58 423	0.15 424	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 514	2.65 508

anonymity	8.04 472	4.13 499	12.86 480	7.43 528	13.11 546	8.34 428	2.02 402	18.21 505	7.55 339	13.88 490	9.27 331	10.63 422	7.79 451	11.57 462	6.06 397	6.25 534	5.59 558	3.71 533	3.28 538	3.27 522	5.78 530

CC-Net-ROB	8.09 473	10.11 535	9.03 448	4.07 496	3.74 478	15.24 499	4.84 468	18.44 506	10.87 422	6.73 295	14.03 425	7.54 364	4.68 366	11.61 463	3.98 351	6.59 535	2.54 533	16.51 545	1.19 519	7.88 537	2.20 494

Wz-Net-MNSev	8.12 474	3.18 481	18.07 510	2.63 422	3.36 464	17.82 512	9.40 518	12.89 430	15.44 474	13.95 492	18.21 471	14.38 466	7.75 450	12.50 474	11.45 480	0.46 485	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 376	0.58 270

pmcnn	8.17 475	1.70 399	11.49 474	3.18 463	3.07 450	9.66 449	6.06 485	13.60 453	17.71 490	15.23 499	24.02 497	27.61 529	8.81 468	10.36 442	9.51 456	0.08 395	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.87 341

stereogan	8.18 476	1.32 346	9.05 449	3.59 482	4.00 489	20.16 521	3.13 434	17.25 499	20.16 501	10.68 446	19.19 474	20.56 515	10.70 486	14.74 496	7.00 414	0.34 474	0.04 212	0.21 495	0.08 311	0.70 476	0.65 293

SQANet	8.22 477	4.42 503	7.19 407	12.11 540	9.77 537	11.80 478	3.23 437	12.00 398	6.60 291	8.59 384	11.52 384	10.97 434	5.31 395	11.10 450	4.20 356	9.56 542	2.29 528	10.51 541	1.61 529	13.06 545	8.49 538

SuperB	8.29 478	3.96 497	24.92 529	2.96 445	1.33 350	9.83 451	4.15 453	10.92 371	29.79 527	11.86 472	12.51 404	6.07 330	6.97 432	11.13 452	14.73 505	0.15 424	0.11 263	0.35 504	0.26 433	12.64 543	1.11 374

AF-Net	8.37 479	2.16 437	9.01 447	3.65 484	4.58 504	9.40 445	2.63 414	17.71 501	21.32 507	10.38 440	24.51 502	20.43 512	16.67 514	12.54 477	10.76 475	0.70 496	0.00 1	0.12 476	0.00 1	0.47 450	0.42 229

CSAN	8.41 480	2.86 477	9.35 457	2.43 403	0.82 259	13.59 494	11.68 530	15.80 487	21.98 511	14.71 496	16.46 448	18.00 496	14.42 510	13.68 486	10.10 461	0.10 410	0.13 274	0.15 481	0.19 377	0.43 440	1.28 395

test_sample8	8.50 481	1.36 353	7.91 422	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	12.78 425	6.78 303	17.61 509	9.29 334	24.63 522	19.17 520	12.52 475	13.17 495	1.74 516	25.14 569	3.05 529	2.96 534	0.22 350	1.35 402

PWCDC_ROB	8.50 481	4.40 502	9.57 461	6.16 525	4.54 503	10.46 461	1.03 348	15.30 480	28.16 524	10.88 453	30.88 524	6.96 356	11.31 491	14.57 494	10.40 468	3.10 527	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 504	0.63 288

G-Net	8.60 483	1.93 422	12.59 479	6.04 523	3.66 473	25.93 530	4.26 455	10.35 349	8.05 356	19.71 514	24.73 503	14.15 463	15.49 511	11.30 454	10.69 474	0.50 491	0.46 342	0.19 492	0.25 416	0.80 484	0.91 346

ADCP+	8.60 483	2.78 475	17.44 507	1.69 277	4.27 492	16.95 508	5.29 474	13.38 448	12.52 445	13.57 487	17.57 465	10.86 431	11.28 490	18.43 518	23.91 534	0.03 318	0.05 221	0.01 383	0.18 373	0.47 450	1.31 397

PWC_ROB	8.89 485	4.49 504	15.62 499	2.92 442	4.49 500	7.89 425	1.23 366	17.29 500	20.00 499	16.54 505	28.06 514	14.37 465	11.98 497	14.93 498	15.43 510	0.47 488	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.67 470	1.31 397

aanetorigin	9.02 486	3.75 494	28.68 539	2.16 348	3.86 480	5.84 387	5.40 477	5.93 192	10.39 410	28.12 534	31.02 525	15.98 479	13.74 504	9.38 408	12.55 490	0.25 461	0.22 301	0.22 496	0.24 412	1.24 496	1.47 408

PASM	9.11 487	5.68 512	25.06 530	4.33 506	4.18 491	7.01 410	8.48 511	12.37 411	20.95 506	13.49 486	15.37 436	18.80 501	11.52 493	14.70 495	12.70 491	0.93 501	1.19 493	0.32 503	1.21 520	1.66 505	2.22 496

UDG	9.12 488	10.06 534	6.35 376	10.06 532	9.64 536	10.48 462	2.33 408	12.73 422	10.19 405	8.33 372	10.27 357	16.70 486	10.47 483	8.33 354	9.07 448	4.28 530	2.59 535	18.90 547	3.83 541	11.35 540	6.50 534

MDST_ROB	9.13 489	1.31 343	10.16 468	4.36 508	2.48 430	28.66 537	7.64 506	19.96 521	14.97 468	27.53 533	24.02 497	9.47 399	5.27 391	16.31 506	8.61 438	0.63 492	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.90 343

FBW_ROB	9.17 490	2.08 433	10.31 469	2.51 411	1.66 376	13.22 492	6.04 484	23.09 537	20.11 500	19.55 512	15.80 439	18.97 504	11.96 496	19.34 520	11.38 479	0.66 493	0.30 316	2.15 527	0.90 508	1.15 495	2.16 492

XQC	9.46 491	4.84 507	18.88 512	4.07 496	3.09 452	15.97 503	6.65 493	16.26 491	26.63 521	12.63 476	12.35 402	15.75 476	10.62 485	16.48 507	21.19 520	0.44 481	0.96 425	0.05 451	0.32 459	1.10 492	0.99 356

GCST	9.50 492	17.91 544	6.18 365	53.02 568	11.57 542	10.95 469	0.20 137	7.71 281	7.12 319	9.83 429	4.71 192	4.87 289	1.49 202	9.87 429	2.06 260	8.70 540	0.07 242	22.79 549	0.40 477	6.66 534	3.86 524

Consistency-Raft	9.58 493	5.11 508	13.00 481	5.61 519	8.92 535	4.03 329	5.07 472	19.73 520	24.90 519	11.32 466	29.86 518	13.36 458	6.16 413	8.00 326	13.47 499	0.67 494	0.34 323	1.81 525	4.36 544	12.23 541	3.62 521

MSMD_ROB	9.73 494	1.43 369	5.42 322	1.81 298	0.42 169	16.83 506	4.30 458	14.29 469	15.34 471	23.06 521	40.17 544	25.63 526	22.62 532	13.37 485	8.85 443	0.48 490	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.47 240

RTSC	9.87 495	4.34 501	16.44 503	4.60 513	2.38 424	12.54 486	0.75 294	18.19 504	37.31 545	16.16 504	15.86 440	13.32 457	7.56 448	20.93 527	23.50 530	0.34 474	1.07 465	0.02 416	0.35 469	0.71 477	0.99 356

Wz-Net-SNSev	9.92 496	8.01 526	26.42 534	2.26 373	1.85 393	8.36 432	14.30 538	18.01 503	21.68 508	10.78 449	23.95 495	16.84 487	8.60 464	15.59 502	19.76 519	0.01 170	0.03 195	0.01 383	0.00 1	0.52 459	1.34 401

DDUNet	10.03 497	12.17 540	8.24 431	13.02 541	11.73 543	10.32 458	3.76 445	12.27 407	8.35 365	9.64 423	13.89 423	16.48 482	6.67 427	9.50 413	7.00 414	6.80 536	3.45 548	21.10 548	4.33 543	12.78 544	9.12 540

ADCPNet	10.18 498	3.40 486	33.24 544	2.38 396	1.74 381	17.75 511	7.65 507	13.20 444	13.03 454	14.09 493	21.72 488	19.36 505	11.40 492	15.43 501	23.00 527	0.28 468	1.15 487	0.39 508	1.48 525	0.68 472	2.21 495

WCMA_ROB	10.20 499	1.99 429	9.33 456	3.01 448	2.46 428	15.78 502	7.67 508	12.75 424	15.41 473	25.08 531	33.42 532	27.06 528	19.86 522	13.87 490	12.47 489	1.28 508	0.38 332	0.18 490	0.20 389	0.28 391	1.54 414

PDISCO_ROB	10.27 500	2.79 476	13.30 482	10.58 537	9.96 538	22.78 524	5.99 481	20.01 522	28.57 525	11.88 473	14.49 430	20.54 513	4.92 375	17.01 512	10.29 466	5.79 533	0.42 336	0.14 480	0.13 349	2.53 517	3.25 513

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 501	5.37 510	16.61 505	2.95 444	3.02 449	24.75 527	15.44 540	14.68 474	19.73 497	19.77 515	23.97 496	16.98 488	8.40 460	17.58 515	9.23 450	1.59 513	1.75 521	0.16 484	2.63 532	0.75 479	1.85 465

SHD	10.45 502	3.67 492	14.03 489	4.81 514	4.52 501	11.93 480	1.66 392	21.36 534	38.40 547	18.84 511	21.72 488	17.63 492	13.07 499	15.65 504	17.71 512	0.36 476	1.09 467	0.01 383	0.32 459	0.50 457	1.67 432

FCDSN-DC	10.72 503	1.16 314	5.01 299	2.16 348	1.31 348	17.46 510	4.80 467	17.79 502	19.87 498	25.02 529	32.85 528	33.57 538	23.52 537	16.80 509	12.13 485	0.11 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.76 327
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 504	3.23 482	21.50 520	2.26 373	1.96 404	23.65 525	9.07 515	14.69 475	24.88 518	15.21 498	27.20 511	12.68 455	14.02 507	16.94 511	24.43 536	0.26 464	0.18 289	0.74 513	0.67 499	0.80 484	1.02 363

SGM_RVC	10.77 504	1.11 304	4.66 279	2.66 424	0.41 166	21.03 522	6.87 498	20.02 523	15.54 476	25.86 532	24.97 505	33.59 539	20.51 525	20.89 526	14.78 506	0.31 471	0.26 313	0.22 496	0.26 433	0.43 440	1.01 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 506	5.90 515	16.35 502	3.91 494	2.57 434	8.73 436	4.64 464	14.74 476	22.45 513	10.92 456	18.73 473	29.19 531	17.54 516	23.14 535	29.42 547	0.36 476	0.15 281	0.25 499	0.80 506	2.89 521	3.52 520

DPSNet	10.88 507	2.57 465	20.40 518	2.24 368	1.90 398	24.92 528	17.00 550	21.35 533	28.61 526	12.87 479	13.74 421	17.01 490	20.14 524	15.36 499	14.01 502	0.81 498	0.98 437	0.20 493	0.65 498	1.30 499	1.54 414

w-ln-seven	10.89 508	4.13 499	29.29 541	2.40 401	2.62 435	15.68 501	5.09 473	18.55 507	34.46 537	21.14 519	26.71 510	15.16 474	9.01 474	12.97 482	19.34 517	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 461	0.71 315

ADCMid	10.97 509	4.49 504	23.66 525	2.53 415	2.52 433	11.46 474	6.31 488	15.31 481	12.85 453	23.57 525	22.99 493	17.92 495	21.04 527	19.57 522	28.05 544	0.47 488	0.43 337	1.10 518	1.32 522	1.73 507	2.10 488

z-mn7	11.06 510	5.25 509	22.57 522	2.37 395	1.74 381	19.71 518	5.54 479	14.08 464	35.39 542	10.07 432	36.03 538	15.76 477	10.23 481	22.26 532	18.95 515	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.68 307

FC-DCNN	11.29 511	1.01 289	5.50 326	2.25 370	1.65 374	18.23 514	5.36 476	18.99 511	20.65 503	28.95 535	34.83 535	33.83 540	23.18 535	17.04 513	13.37 498	0.17 434	0.01 128	0.02 416	0.02 262	0.10 208	0.70 312

FC-DCNN v2	11.44 512	0.98 280	5.39 320	2.28 380	1.65 374	18.84 516	5.41 478	19.66 518	20.80 504	29.20 536	35.39 537	34.37 542	23.46 536	17.13 514	13.18 497	0.17 434	0.01 128	0.02 416	0.01 240	0.08 170	0.69 308

SANet	11.48 513	3.34 484	13.93 488	2.40 401	1.01 290	16.49 504	12.16 533	20.05 525	37.28 544	19.62 513	28.04 513	25.61 525	20.10 523	14.43 493	12.39 488	0.10 410	0.06 227	0.03 434	0.06 306	0.76 480	1.73 446

zh-mn7	11.74 514	7.51 523	34.00 545	1.96 325	1.02 292	13.44 493	2.89 421	13.67 454	34.35 535	22.18 520	39.79 543	12.33 452	10.28 482	20.97 528	18.78 514	0.30 470	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 445	0.91 346

AnyNet_C32	11.82 515	7.08 519	25.83 532	4.55 512	5.88 519	16.92 507	16.97 549	14.14 465	18.11 492	16.87 506	21.66 487	14.78 469	13.87 506	23.54 537	31.83 551	0.24 458	0.28 314	0.35 504	0.53 492	1.35 500	1.71 443

zh-sn7	11.83 516	8.57 527	35.78 547	2.64 423	2.36 423	11.60 475	8.25 510	14.25 468	19.40 496	17.10 508	32.57 527	14.39 467	18.76 518	24.15 538	24.76 537	0.04 348	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 465	1.33 399

MeshStereo	11.94 517	1.88 415	5.24 309	2.11 345	1.44 360	20.09 520	4.95 470	21.74 536	16.75 483	33.10 541	35.07 536	39.28 548	22.72 533	19.45 521	13.59 500	0.19 441	0.06 227	0.02 416	0.00 1	0.46 448	0.65 293
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
Wz-Net-TNSev	12.01 518	11.86 539	38.26 551	2.81 434	1.82 389	18.12 513	11.31 529	16.67 493	21.73 509	15.06 497	17.17 457	19.72 508	20.69 526	20.68 525	21.41 522	0.04 348	0.06 227	0.00 1	0.16 357	0.74 478	1.93 475

otaku	12.35 519	8.64 528	9.11 451	13.56 542	10.98 540	26.23 531	7.22 503	19.45 517	19.26 495	11.92 474	17.90 467	20.21 510	8.91 471	16.06 505	6.09 399	9.77 544	2.50 532	13.23 542	1.90 531	14.61 546	9.41 543

Ntro	12.91 520	9.95 533	10.01 463	14.12 544	12.55 545	26.31 532	6.76 495	19.04 512	22.03 512	10.23 436	16.26 445	20.22 511	10.06 479	16.81 510	7.93 425	10.16 546	2.55 534	15.19 544	2.86 533	15.27 547	9.93 546

MFN_U_SF_RVC	13.54 521	4.69 506	28.43 538	4.24 502	2.50 431	24.26 526	5.99 481	28.23 544	20.18 502	24.06 528	29.38 517	30.35 534	16.92 515	20.98 529	21.39 521	1.35 509	1.13 475	1.02 516	1.41 524	1.88 510	2.50 506

WZ-Net	13.61 522	5.57 511	42.84 555	3.89 493	3.19 455	19.90 519	15.44 540	15.67 485	32.04 530	16.13 503	28.69 515	22.17 519	15.84 512	21.40 530	26.87 540	0.75 497	0.01 128	0.01 383	0.03 277	0.51 458	1.20 384

ADCS	13.76 523	6.46 517	30.74 542	3.62 483	2.93 446	14.28 497	11.22 527	20.02 523	34.42 536	23.20 522	25.42 507	19.51 506	19.62 521	24.54 539	33.88 554	0.27 467	0.23 305	0.37 507	0.19 377	1.47 502	2.84 509

MultiAttention	14.02 524	0.52 118	4.06 228	2.43 403	1.86 395	58.14 572	83.76 575	19.31 515	15.21 470	8.39 374	21.24 483	13.23 456	2.52 259	33.74 548	8.16 430	0.20 444	0.06 227	0.72 512	0.98 513	2.74 520	3.13 512

MFMNet_re	14.09 525	9.67 532	20.31 517	10.40 535	7.62 527	21.38 523	17.49 552	21.36 534	31.95 529	23.70 526	29.22 516	18.87 502	27.41 543	14.27 492	11.16 477	2.85 525	1.51 517	0.41 509	0.28 442	4.88 526	7.10 535

EDNetEfficient	14.14 526	6.71 518	56.12 561	2.99 447	3.58 470	5.38 372	8.49 512	9.35 327	33.24 531	40.73 551	30.21 521	18.04 497	22.92 534	12.13 470	26.26 539	0.16 430	0.24 308	0.07 460	1.15 517	2.58 518	2.39 501

LSM	14.85 527	7.41 522	36.29 549	7.76 530	43.77 570	11.24 473	12.14 532	16.73 495	23.72 514	23.73 527	32.92 529	18.89 503	13.31 501	16.60 508	12.37 487	0.26 464	0.86 405	0.11 469	0.43 483	1.24 496	17.26 562

SAMSARA	15.67 528	3.89 496	14.48 493	13.77 543	7.92 531	38.69 551	73.90 574	21.22 532	24.66 517	17.04 507	13.86 422	30.01 533	13.07 499	18.07 517	17.48 511	0.23 456	1.46 513	0.07 460	0.40 477	0.99 490	2.15 491

SPS-STEREO	15.83 529	7.38 521	14.92 496	11.63 539	11.77 544	25.30 529	7.12 501	25.20 540	17.06 485	32.24 540	30.34 522	31.63 536	22.59 531	25.67 540	21.97 523	7.71 538	4.50 554	3.35 532	1.56 528	6.97 536	7.72 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 530	3.98 498	16.04 500	5.38 517	4.59 506	19.44 517	7.28 504	28.88 546	49.27 557	31.53 539	43.72 550	30.36 535	32.17 550	26.70 542	23.19 528	0.25 461	1.48 515	0.04 444	0.59 495	0.52 459	2.87 510

ACVNet-4b	16.48 531	23.07 547	14.73 495	16.69 546	15.18 549	31.83 541	7.30 505	19.71 519	27.82 523	11.54 470	22.10 491	31.68 537	8.96 473	18.88 519	7.28 419	11.04 548	2.65 536	24.93 552	5.02 546	18.57 550	10.67 549

AnyNet_C01	16.99 532	12.34 541	60.47 563	4.88 515	3.11 454	31.77 540	16.79 547	18.60 509	17.96 491	18.62 510	38.50 541	24.03 520	19.00 519	30.59 545	35.18 556	0.29 469	0.56 350	0.45 511	0.48 487	2.70 519	3.40 515

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 533	7.98 525	24.37 528	6.82 527	2.93 446	39.68 553	16.11 542	25.46 541	34.93 538	34.13 543	34.20 533	29.20 532	24.94 539	23.01 534	19.39 518	2.79 524	2.87 540	1.18 520	1.53 527	6.78 535	3.31 514

NVStereoNet_ROB	17.22 534	8.76 529	16.47 504	7.52 529	8.42 533	13.75 496	11.07 523	24.24 539	26.67 522	31.00 537	46.49 553	34.88 543	27.06 542	22.72 533	23.61 531	6.83 537	4.32 553	6.32 539	10.37 554	4.39 525	9.57 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 535	9.46 531	22.74 523	10.11 533	11.40 541	28.98 538	13.74 536	21.15 531	16.85 484	31.39 538	34.79 534	34.05 541	24.24 538	26.23 541	19.31 516	8.79 541	7.56 562	4.88 536	3.93 542	6.07 532	9.33 541

LE_ROB	17.31 536	2.62 469	14.26 492	4.20 501	1.80 386	17.40 509	9.70 519	15.38 482	55.92 562	63.97 572	40.81 546	35.50 544	39.26 555	15.64 503	28.51 545	0.06 377	0.11 263	0.13 478	0.21 396	0.14 276	0.51 250

ELAS_RVC	17.82 537	3.60 491	11.92 475	6.63 526	5.73 517	30.34 539	19.64 553	26.92 542	35.06 539	40.79 552	41.32 548	37.31 546	31.61 546	30.54 544	22.93 526	1.97 522	2.40 529	1.28 521	1.27 521	1.71 506	3.51 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 538	3.49 487	11.19 473	6.14 524	5.79 518	34.89 547	17.28 551	28.75 545	30.47 528	40.80 553	45.79 552	39.04 547	32.05 549	27.63 543	24.30 535	1.88 520	2.41 531	1.09 517	1.48 525	1.83 509	3.48 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 539	27.03 551	34.90 546	22.68 552	20.79 555	15.03 498	3.18 435	16.95 498	26.06 520	20.48 516	16.91 453	20.55 514	18.37 517	23.48 536	12.16 486	5.31 532	2.91 541	31.24 556	8.09 552	22.63 554	12.44 554

EDNetEfficientorigin	18.25 540	14.44 542	99.41 584	1.72 286	1.00 288	12.07 482	6.97 500	13.67 454	35.06 539	38.59 550	37.10 540	27.03 527	27.46 544	15.38 500	26.92 541	0.05 365	0.08 246	0.15 481	0.62 496	3.33 523	3.92 525

SGM-ForestM	18.61 541	3.38 485	10.14 467	3.44 476	2.24 419	34.17 546	15.39 539	29.44 548	33.93 532	38.55 549	41.08 547	53.64 557	36.76 552	34.82 550	27.16 542	1.25 507	1.81 524	0.74 513	1.01 514	0.61 464	2.61 507

RainbowNet	18.69 542	27.15 552	22.03 521	18.76 548	15.00 548	27.97 536	10.17 521	27.99 543	34.19 534	15.53 501	27.53 512	25.33 523	13.80 505	19.86 524	10.59 469	14.50 556	3.57 549	23.85 551	5.03 547	18.49 549	12.41 553

ACVNet_1	19.51 543	26.19 550	15.50 498	17.71 547	15.28 550	26.46 533	9.36 516	29.16 547	34.18 533	25.06 530	24.89 504	37.18 545	21.93 530	17.80 516	15.03 507	11.08 549	2.83 537	25.29 553	5.06 548	19.11 551	11.14 550

RTS	19.64 544	10.42 536	87.01 572	5.88 520	6.82 522	41.73 554	16.69 545	16.80 496	41.90 551	23.44 523	32.96 530	13.79 459	21.49 528	38.85 555	30.84 548	0.46 485	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 440

RTSA	19.64 544	10.42 536	87.01 572	5.88 520	6.82 522	41.73 554	16.69 545	16.80 496	41.90 551	23.44 523	32.96 530	13.79 459	21.49 528	38.85 555	30.84 548	0.46 485	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 440

coex-ft	20.15 546	20.03 546	87.93 574	1.81 298	1.77 383	18.77 515	13.73 535	13.28 446	41.87 550	60.24 568	39.04 542	28.27 530	30.39 545	12.57 478	28.66 546	0.20 444	0.23 305	0.04 444	0.30 452	1.52 503	2.34 500

MANE	20.98 547	3.23 482	8.81 441	5.96 522	6.96 525	33.07 544	13.20 534	35.43 550	38.86 548	44.72 557	52.41 561	53.20 556	41.84 558	34.74 549	27.45 543	1.87 519	2.27 527	1.54 523	10.18 553	0.69 474	3.11 511

BEATNet-Init1	24.70 548	11.33 538	44.28 556	5.48 518	3.94 484	47.60 561	22.33 556	34.94 549	40.01 549	48.11 560	49.98 557	59.86 561	43.17 559	39.48 557	31.77 550	1.37 510	1.76 523	1.17 519	1.17 518	2.44 516	3.85 523

DLNR_Zeroshot_test	24.96 549	51.28 569	90.69 575	97.84 585	97.22 584	1.40 58	0.12 90	23.19 538	3.55 126	1.21 119	2.95 139	0.72 122	0.31 54	7.09 264	2.61 296	38.70 566	1.32 502	0.00 1	0.29 448	77.04 580	1.68 435

ACVNet_2	27.45 550	30.56 557	27.90 536	20.72 549	15.55 551	37.22 549	14.00 537	49.32 563	65.88 571	43.17 554	56.99 565	51.90 553	26.98 541	21.46 531	15.38 508	10.77 547	2.85 538	23.12 550	3.62 540	20.08 552	11.47 551

MADNet+	27.96 551	35.32 560	91.41 576	21.04 550	8.86 534	49.25 563	47.41 570	36.98 551	37.84 546	21.00 518	30.83 523	25.41 524	34.95 551	46.51 563	51.54 569	3.04 526	3.33 546	1.48 522	1.05 515	5.85 531	6.05 532

IMH-64-1	28.06 552	29.98 554	19.46 515	32.15 555	20.98 556	27.68 534	16.66 543	47.31 557	44.85 554	34.14 544	50.94 558	41.49 549	31.67 547	37.53 551	23.88 532	14.17 554	2.96 542	34.45 558	11.15 555	26.12 556	13.75 555

IMH-64	28.06 552	29.98 554	19.46 515	32.15 555	20.98 556	27.68 534	16.66 543	47.31 557	44.85 554	34.14 544	50.94 558	41.49 549	31.67 547	37.53 551	23.88 532	14.17 554	2.96 542	34.45 558	11.15 555	26.12 556	13.75 555

JetBlue	29.99 554	17.24 543	55.64 560	16.24 545	21.08 558	62.07 573	33.14 563	40.60 553	35.73 543	34.59 546	40.67 545	57.18 560	43.54 560	51.46 568	52.18 570	2.72 523	4.58 556	2.86 528	3.53 539	10.57 539	14.11 557

WAO-7	30.22 555	25.83 549	23.33 524	33.10 557	14.36 547	36.98 548	22.41 557	52.85 567	64.46 569	43.76 555	59.24 567	52.31 554	45.69 562	32.82 546	32.60 552	11.16 550	5.49 557	13.76 543	12.60 559	12.36 542	9.38 542

IMH	30.65 556	30.30 556	21.09 519	34.89 559	21.75 560	33.16 545	16.91 548	49.53 564	52.50 558	38.41 548	55.10 564	45.13 551	40.36 557	41.57 558	25.66 538	14.74 557	3.36 547	35.43 560	11.69 557	27.31 561	14.16 558

PWCK	31.62 557	45.59 566	49.67 558	30.49 553	7.80 529	42.91 556	29.73 562	45.45 556	44.44 553	47.41 558	36.92 539	47.86 552	26.79 540	41.90 559	33.36 553	22.77 561	4.56 555	29.89 555	5.13 549	29.43 562	10.36 548

TorneroNet-64	33.32 558	33.28 558	33.07 543	35.14 560	21.25 559	48.02 562	21.13 554	43.47 555	58.77 563	33.36 542	46.64 554	62.00 564	38.19 553	44.82 562	35.07 555	15.02 558	3.59 550	35.81 561	12.20 558	29.45 563	16.17 559

Dean	35.52 559	40.12 564	27.99 537	30.63 554	17.33 553	45.80 560	11.68 530	57.61 572	76.54 575	63.70 571	60.65 568	66.93 570	49.40 565	38.12 553	40.28 561	12.18 552	3.73 551	28.86 554	5.94 551	20.69 553	12.16 552

WAO-6	35.59 560	37.89 563	17.67 508	37.86 561	24.46 562	37.85 550	21.49 555	49.01 562	67.96 572	44.22 556	48.08 555	53.02 555	53.39 567	33.67 547	36.83 558	26.05 564	7.83 563	43.19 566	21.76 565	30.18 564	19.37 565

LVE	35.84 561	41.54 565	36.25 548	33.36 558	18.92 554	53.05 568	27.99 561	53.17 570	64.93 570	47.63 559	61.58 569	54.25 558	38.72 554	38.72 554	35.50 557	16.36 560	6.23 559	31.51 557	14.04 560	25.01 555	18.07 563

TorneroNet	36.02 562	35.25 559	36.33 550	38.44 562	22.19 561	50.72 566	24.42 560	48.39 560	54.53 560	38.03 547	53.44 562	62.83 567	44.79 561	47.68 565	42.11 564	15.69 559	3.97 552	37.25 562	15.05 561	30.83 565	18.40 564

WAO-8	38.93 563	36.84 561	23.97 526	43.96 563	24.48 563	45.73 558	22.62 558	53.10 568	75.66 573	53.86 565	66.14 573	62.39 565	55.11 569	43.01 560	40.67 562	22.98 562	7.22 560	37.53 563	19.49 563	27.04 560	16.83 560

Venus	38.93 563	36.84 561	23.97 526	43.96 563	24.48 563	45.73 558	22.62 558	53.10 568	75.66 573	53.86 565	66.17 574	62.39 565	55.11 569	43.01 560	40.67 562	22.98 562	7.22 560	37.53 563	19.49 563	27.02 559	16.83 560

UNDER WATER	45.99 565	49.80 568	68.56 566	49.99 567	32.13 566	55.35 570	39.50 565	41.12 554	52.90 559	50.69 561	45.18 551	67.79 572	58.75 572	51.93 570	50.97 568	30.59 565	14.03 565	51.66 568	37.15 566	40.27 567	31.35 566

UNDER WATER-64	46.01 566	48.25 567	68.05 565	44.59 565	28.11 565	57.02 571	43.78 568	40.20 552	48.80 556	52.08 564	42.95 549	67.22 571	57.71 571	48.98 567	49.57 567	40.01 567	17.98 566	52.15 569	39.41 568	38.99 566	34.41 567

notaker	48.05 567	55.94 570	50.90 559	56.89 571	40.29 567	38.96 552	33.86 564	47.82 559	55.70 561	57.55 567	57.48 566	60.22 562	59.71 573	54.64 571	43.27 565	41.13 568	19.86 567	57.61 571	37.79 567	50.95 569	40.33 568

ktn	49.32 568	58.11 571	40.16 553	59.92 572	43.22 569	49.79 565	42.99 567	48.56 561	60.67 565	51.59 562	54.51 563	55.34 559	52.65 566	47.92 566	37.91 559	57.88 572	24.79 568	63.00 574	43.57 569	52.51 570	41.31 569

DPSimNet_ROB	54.45 569	65.73 575	47.00 557	54.49 569	46.37 571	55.34 569	56.47 571	56.18 571	59.04 564	64.57 573	51.76 560	64.01 568	54.49 568	47.54 564	67.21 574	63.21 574	27.86 571	58.04 572	51.28 572	46.61 568	51.87 573

KSHMR	56.07 570	64.25 574	40.47 554	74.89 575	49.63 572	49.42 564	45.46 569	57.71 573	63.52 567	61.65 570	61.67 570	71.88 573	47.67 564	51.47 569	44.57 566	54.67 571	62.25 573	66.31 575	54.18 573	53.03 572	46.75 571

HanzoNet	57.16 571	60.12 572	60.00 562	55.77 570	42.11 568	51.98 567	41.93 566	52.07 565	61.47 566	65.98 574	65.90 572	72.11 574	70.14 574	71.11 574	61.13 572	64.31 575	34.72 572	62.27 573	50.86 571	52.83 571	46.33 570

JetRed	61.44 572	61.87 573	83.02 571	46.49 566	56.73 574	83.63 574	65.09 572	59.75 574	64.22 568	69.50 575	69.26 575	66.24 569	47.62 563	61.80 572	74.60 575	45.99 569	66.40 576	46.67 567	45.27 570	63.49 573	51.22 572

LRCNet_RVC	66.47 573	66.44 576	69.02 567	71.60 574	54.27 573	32.21 543	2.93 425	63.19 575	21.83 510	82.02 577	90.16 578	83.59 576	72.13 575	69.45 573	53.25 571	95.47 582	64.21 575	95.15 583	95.27 582	72.59 575	74.60 576

TCMNet-wrong-test	67.37 574	85.99 580	81.87 570	95.65 582	94.75 582	89.54 575	85.95 576	52.26 566	35.23 541	51.69 563	62.14 571	60.40 563	40.29 556	77.33 575	64.52 573	48.91 570	9.04 564	69.84 577	68.02 575	91.10 583	82.88 582

ASD4	76.04 575	81.96 579	69.18 568	68.53 573	80.95 578	96.29 578	99.16 583	77.84 576	93.51 580	77.76 576	85.79 576	78.58 575	76.90 576	78.02 576	82.88 576	58.77 573	62.96 574	55.01 570	62.53 574	68.78 574	65.30 575

MADNet++	82.81 576	81.73 578	74.64 569	87.71 581	82.67 579	93.35 576	70.27 573	86.39 580	82.88 576	93.51 581	86.62 577	86.40 577	81.37 577	88.21 578	88.63 577	86.59 580	84.23 580	72.14 578	68.69 576	78.88 581	81.36 580

tt	83.10 577	0.43 62	99.97 586	79.27 579	93.14 581	100.00 588	100.00 588	100.00 590	99.89 585	60.55 569	48.44 556	99.98 589	99.96 587	99.98 589	100.00 591	91.80 581	99.82 585	73.67 582	73.25 577	86.43 582	55.39 574

xxxxx1	85.58 578	90.37 581	96.61 579	76.69 576	80.77 575	97.50 581	96.92 580	85.57 577	88.66 577	88.63 578	91.64 579	94.27 579	93.09 578	90.03 579	91.91 578	70.77 576	70.62 577	73.61 579	81.26 579	72.90 576	79.86 577

tt_ll	85.58 578	90.37 581	96.61 579	76.69 576	80.77 575	97.50 581	96.92 580	85.57 577	88.66 577	88.63 578	91.64 579	94.27 579	93.09 578	90.03 579	91.91 578	70.77 576	70.62 577	73.61 579	81.26 579	72.90 576	79.86 577

ff	85.58 578	90.37 581	96.61 579	76.69 576	80.77 575	97.50 581	96.92 580	85.57 577	88.66 577	88.63 578	91.64 579	94.27 579	93.09 578	90.03 579	91.91 578	70.77 576	70.62 577	73.61 579	81.26 579	72.90 576	79.86 577

USTest	87.45 581	75.67 577	64.78 564	81.43 580	83.22 580	99.90 587	99.97 586	99.47 585	99.59 584	98.27 582	99.02 585	90.91 578	98.36 583	83.71 577	98.28 584	79.81 579	95.66 581	69.62 576	73.61 578	75.15 579	82.65 581

PML	97.69 582	100.00 590	96.50 578	97.85 586	97.35 585	99.77 586	99.36 584	96.92 581	96.34 581	100.00 589	96.52 582	97.41 583	99.61 584	100.00 590	95.46 581	99.99 588	97.44 582	100.00 587	96.08 583	99.13 585	88.02 583

MEDIAN_ROB	98.44 583	99.70 585	99.34 583	97.13 583	97.06 583	96.94 579	95.91 579	97.71 583	97.33 582	98.78 585	98.91 584	99.19 584	98.13 582	96.94 582	96.99 583	99.97 586	99.18 583	100.00 587	99.99 587	99.70 586	99.83 585

HaxPig	98.85 584	99.94 587	95.36 577	99.99 589	99.98 587	94.12 577	94.52 577	99.12 584	99.96 586	99.96 588	99.99 587	99.98 589	99.89 586	98.16 583	96.14 582	99.98 587	99.99 587	100.00 587	99.99 587	99.99 589	99.95 588

Anonymous_1	99.01 585	99.91 586	99.85 585	97.31 584	99.09 586	100.00 588	100.00 588	99.59 587	99.96 586	99.29 587	99.86 586	99.55 586	99.99 588	99.30 584	99.76 585	95.67 583	99.58 584	97.24 584	98.56 584	97.36 584	98.34 584

ccccc	99.31 586	96.47 584	100.00 590	100.00 592	100.00 589	97.29 580	99.42 585	99.52 586	97.83 583	99.28 586	97.64 583	99.32 585	99.84 585	99.92 585	99.98 587	100.00 590	100.00 588	99.95 586	99.77 586	100.00 590	100.00 592

test_example2	99.38 587	99.98 589	99.99 587	100.00 592	99.98 587	99.73 585	99.99 587	96.99 582	100.00 588	100.00 589	100.00 588	96.49 582	96.74 581	99.97 586	99.96 586	100.00 590	99.97 586	98.68 585	99.11 585	100.00 590	100.00 592

AVERAGE_ROB	99.63 588	99.96 588	98.88 582	100.00 592	100.00 589	98.16 584	95.64 578	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	99.99 588	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 592

DPSMNet_ROB	99.90 589	100.00 590	99.99 587	99.99 589	100.00 589	100.00 588	100.00 588	99.98 588	100.00 588	98.37 583	100.00 588	99.81 587	100.00 589	99.97 586	99.99 588	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	99.99 589

DGTPSM_ROB	99.90 589	100.00 590	99.99 587	99.99 589	100.00 589	100.00 588	100.00 588	99.98 588	100.00 588	98.37 583	100.00 588	99.81 587	100.00 589	99.97 586	99.99 588	99.99 588	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	99.99 589

DPSM_ROB	99.94 591	100.00 590	100.00 590	99.74 587	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	99.08 584	100.00 588	100.00 587	100.00 589	99.98 587	99.94 586

DPSM	99.94 591	100.00 590	100.00 590	99.74 587	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	99.08 584	100.00 588	100.00 587	100.00 589	99.98 587	99.94 586

FlowAnything	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 592

Selective-RAFT-Error	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 592

CasAABBNet	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 592

LSM0	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 589	100.00 590	99.99 589

STTRV1_RVC		1.18 317		3.33 472	6.91 524	11.99 481	4.01 451	15.74 486	12.11 441	9.56 422	14.59 432	11.64 442	8.75 466	12.86 480	8.54 435	3.70 529	2.86 539	0.41 509	0.13 349	1.38 501	0.12 70

FADE		18.79 545		10.51 536	10.00 539													38.03 565		5.44 530

Low-res two-view benchmark