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

SX1w	0.56 11	0.44 49	1.12 65	0.50 2	0.37 42	1.24 28	0.38 54	1.97 90	0.75 17	0.75 92	0.61 35	0.45 35	0.25 1	0.76 14	0.45 36	0.28 187	0.19 136	0.18 2	0.16 27	0.18 1	0.19 15

MLG-Stereo_test3	0.60 20	0.37 3	1.12 65	0.59 22	0.57 189	2.19 131	0.31 30	1.68 57	0.56 2	0.49 5	0.51 23	0.56 64	0.33 2	0.96 63	0.54 78	0.21 56	0.17 61	0.23 65	0.16 27	0.20 33	0.21 82

MLG-Stereo_test2	0.76 71	0.40 21	1.07 32	0.64 43	0.82 313	3.49 295	0.23 4	1.69 58	2.14 379	0.62 42	0.32 3	0.67 97	0.33 2	1.14 100	0.37 3	0.23 79	0.19 136	0.23 65	0.16 27	0.19 9	0.20 48

MonSter	0.62 26	0.43 45	1.07 32	0.66 61	0.82 313	1.13 16	0.39 57	2.57 183	0.92 61	0.58 29	0.64 41	0.36 4	0.35 4	0.95 58	0.43 18	0.15 2	0.15 24	0.20 24	0.17 59	0.21 53	0.19 15

MonStereo	0.62 26	0.43 45	1.07 32	0.66 61	0.82 313	1.13 16	0.39 57	2.57 183	0.92 61	0.58 29	0.64 41	0.36 4	0.36 5	0.90 47	0.43 18	0.15 2	0.15 24	0.20 24	0.17 59	0.21 53	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 26	0.43 45	1.07 32	0.66 61	0.82 313	1.13 16	0.39 57	2.57 183	0.92 61	0.58 29	0.64 41	0.36 4	0.36 5	0.88 39	0.43 18	0.15 2	0.15 24	0.20 24	0.17 59	0.21 53	0.19 15

Monster-pub-mixall	0.64 33	0.42 38	1.00 20	0.83 141	0.48 131	1.39 51	0.32 33	1.45 29	0.82 37	0.88 141	0.85 80	0.39 14	0.36 5	1.99 269	0.47 47	0.20 51	0.16 40	0.17 1	0.15 5	0.18 1	0.21 82

monsterstereo	0.82 100	0.50 100	1.26 101	0.77 113	1.41 495	2.54 165	0.40 63	3.14 256	0.71 12	0.70 74	1.11 132	0.41 23	0.39 8	1.50 189	0.50 64	0.19 43	0.16 40	0.22 51	0.16 27	0.21 53	0.17 1

USM	0.54 6	0.40 21	0.86 3	0.59 22	0.31 5	1.97 104	0.26 14	1.22 17	0.87 48	0.64 58	0.44 17	0.53 55	0.40 9	0.77 19	0.42 11	0.19 43	0.16 40	0.18 2	0.15 5	0.20 33	0.19 15

LG-Stereo	0.85 107	0.60 196	2.71 258	0.59 22	0.45 101	2.85 184	0.55 127	2.41 143	1.34 120	0.59 33	1.19 144	0.43 27	0.40 9	0.76 14	0.75 158	0.20 51	0.17 61	0.31 279	0.24 219	0.29 167	0.19 15

dual_stereo	0.68 41	0.40 21	1.05 25	0.64 43	0.37 42	0.84 8	0.34 41	3.40 296	1.03 78	0.50 7	0.46 20	0.58 69	0.40 9	1.85 259	0.49 58	0.23 79	0.17 61	0.21 43	0.16 27	0.20 33	0.19 15

252Zero-FE	0.72 52	0.46 62	1.08 41	1.01 276	0.41 71	1.27 33	0.22 2	1.79 69	1.03 78	2.52 482	1.24 157	0.32 1	0.41 12	1.03 75	0.45 36	0.21 56	0.17 61	0.20 24	0.17 59	0.20 33	0.20 48

monsters	0.82 100	0.58 176	1.16 78	0.76 107	1.52 511	2.92 196	0.40 63	2.66 198	0.72 13	0.66 63	0.84 76	0.38 12	0.41 12	1.84 253	0.48 52	0.20 51	0.16 40	0.20 24	0.16 27	0.19 9	0.19 15

mnv4	0.59 19	0.38 5	1.24 98	0.56 11	0.35 16	1.53 66	0.41 70	1.78 67	0.78 22	0.69 71	0.80 69	0.48 43	0.42 14	0.76 14	0.59 88	0.23 79	0.17 61	0.18 2	0.16 27	0.19 9	0.19 15

IGEV	0.70 44	0.36 1	1.07 32	0.71 78	1.31 462	2.82 180	0.41 70	1.76 63	0.98 75	0.73 84	0.71 50	0.35 3	0.42 14	0.90 47	0.42 11	0.18 31	0.18 98	0.22 51	0.18 85	0.18 1	0.20 48

4k_L	0.56 11	0.38 5	0.90 7	0.57 14	0.36 22	2.14 125	0.27 19	1.31 19	0.87 48	0.77 112	0.46 20	0.45 35	0.43 16	0.71 6	0.44 26	0.18 31	0.16 40	0.19 15	0.15 5	0.19 9	0.18 5

aaa3	0.53 4	0.41 30	0.98 17	0.58 17	0.36 22	1.82 91	0.25 11	1.14 10	0.93 64	0.56 18	0.43 14	0.51 45	0.43 16	0.66 2	0.44 26	0.17 13	0.16 40	0.19 15	0.15 5	0.20 33	0.21 82

ITER124	0.58 17	0.40 21	0.80 1	0.60 27	0.36 22	2.87 187	0.28 20	1.12 7	0.79 27	0.63 47	0.41 9	0.62 80	0.43 16	0.73 9	0.48 52	0.18 31	0.18 98	0.18 2	0.15 5	0.20 33	0.20 48

LG-Stereo_L1	0.61 23	0.47 77	1.10 55	0.73 90	0.49 139	1.72 83	0.33 36	1.95 89	0.65 6	0.56 18	0.40 8	0.40 16	0.43 16	1.40 165	0.42 11	0.23 79	0.19 136	0.23 65	0.18 85	0.21 53	0.19 15

MLG-Stereo_test1	0.80 88	0.39 12	1.02 22	0.65 51	1.20 438	3.14 228	0.29 25	1.59 43	3.05 538	0.50 7	0.24 1	0.67 97	0.43 16	1.33 153	0.40 6	0.21 56	0.18 98	0.23 65	0.15 5	0.19 9	0.20 48

DEFOM-Stereo	0.70 44	0.46 62	1.13 71	0.72 86	0.48 131	3.40 272	0.44 85	0.90 3	0.77 19	0.86 138	0.58 31	0.45 35	0.43 16	1.76 240	0.43 18	0.24 95	0.18 98	0.22 51	0.16 27	0.21 53	0.20 48

5k_stereo	0.63 30	0.42 38	1.21 91	0.56 11	0.35 16	1.77 86	0.34 41	2.24 125	0.73 14	0.72 80	0.75 56	0.54 58	0.44 22	0.73 9	0.57 83	0.27 149	0.19 136	0.18 2	0.16 27	0.18 1	0.19 15

SteFusion	0.72 52	0.36 1	0.96 14	0.49 1	0.64 225	3.19 235	0.32 33	2.41 143	1.13 91	0.54 16	0.77 61	0.58 69	0.44 22	0.97 64	0.47 47	0.14 1	0.15 24	0.21 43	0.16 27	0.22 68	0.19 15

5k_new	0.53 4	0.40 21	0.94 11	0.61 29	0.36 22	1.65 79	0.26 14	1.20 15	0.88 50	0.62 42	0.41 9	0.55 61	0.45 24	0.76 14	0.44 26	0.17 13	0.16 40	0.18 2	0.15 5	0.19 9	0.19 15

LG-Stereo_L2	0.63 30	0.46 62	1.15 77	0.70 72	0.43 85	2.32 140	0.28 20	1.86 74	0.68 7	0.56 18	0.42 12	0.37 8	0.45 24	1.36 159	0.40 6	0.23 79	0.18 98	0.22 51	0.18 85	0.21 53	0.20 48

AIO-Stereo	0.76 71	0.54 136	1.07 32	0.73 90	0.40 62	1.28 39	0.82 288	2.26 127	1.49 176	0.70 74	1.58 255	0.89 162	0.45 24	1.03 75	0.55 79	0.24 95	0.18 98	0.25 122	0.20 129	0.26 119	0.21 82

2k_new	0.57 13	0.39 12	1.13 71	0.60 27	0.45 101	1.31 43	0.30 27	1.97 90	0.80 31	0.63 47	0.44 17	0.51 45	0.47 27	0.73 9	0.45 36	0.23 79	0.18 98	0.19 15	0.17 59	0.18 1	0.19 15

ss10	0.58 17	0.39 12	0.93 9	0.58 17	0.35 16	1.84 92	0.25 11	1.79 69	0.94 69	0.66 63	0.50 22	0.51 45	0.47 27	0.81 25	0.47 47	0.18 31	0.17 61	0.18 2	0.15 5	0.20 33	0.19 15

ACM	0.57 13	0.41 30	0.82 2	0.61 29	0.40 62	2.56 166	0.24 8	1.18 14	0.94 69	0.64 58	0.43 14	0.57 67	0.47 27	0.73 9	0.44 26	0.18 31	0.17 61	0.18 2	0.15 5	0.19 9	0.19 15

ITER	0.61 23	0.44 49	1.19 84	0.65 51	0.50 143	0.95 9	0.24 8	1.20 15	0.95 73	0.93 150	0.77 61	0.68 100	0.47 27	1.70 232	0.46 43	0.18 31	0.14 11	0.19 15	0.16 27	0.20 33	0.21 82

MLG-Stereo	0.77 78	0.39 12	1.04 23	0.64 43	0.41 71	3.01 211	0.31 30	1.89 78	2.92 524	0.47 1	0.29 2	0.66 96	0.47 27	1.35 157	0.39 4	0.20 51	0.18 98	0.24 96	0.16 27	0.19 9	0.20 48

S2M2_L	0.64 33	0.55 142	1.07 32	0.89 188	0.54 165	1.08 13	0.20 1	1.16 11	1.37 126	0.59 33	0.81 74	0.86 155	0.47 27	0.70 4	0.65 110	0.31 277	0.33 413	0.27 182	0.27 277	0.36 304	0.31 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.75 62	0.52 112	2.86 267	0.58 17	0.62 217	1.19 22	0.32 33	1.81 72	0.99 76	0.75 92	1.05 122	0.64 87	0.47 27	0.80 24	0.94 240	0.22 66	0.20 180	0.27 182	0.21 145	0.34 273	0.22 102

CES	1.01 160	0.55 142	1.74 159	0.92 211	2.15 577	2.15 126	0.50 105	2.01 97	1.45 146	0.76 107	1.02 108	0.61 76	0.47 27	1.29 145	0.79 174	0.22 66	0.17 61	0.24 96	0.14 2	0.63 478	2.29 588

StePilot	0.61 23	0.39 12	1.00 20	0.54 8	0.39 57	2.07 119	0.28 20	2.16 113	0.61 3	0.63 47	0.64 41	0.61 76	0.48 35	0.91 50	0.44 26	0.16 6	0.15 24	0.20 24	0.15 5	0.19 9	0.18 5

tim_s	0.72 52	0.37 3	0.94 11	0.52 4	0.63 222	3.06 220	0.42 75	2.56 180	1.07 82	0.50 7	0.64 41	0.67 97	0.48 35	0.95 58	0.43 18	0.16 6	0.16 40	0.20 24	0.16 27	0.21 53	0.17 1

ACW_4w	0.71 49	0.38 5	0.96 14	0.55 9	0.59 202	2.99 208	0.34 41	2.52 166	1.07 82	0.51 11	0.56 30	0.70 105	0.48 35	0.98 67	0.44 26	0.16 6	0.17 61	0.21 43	0.16 27	0.22 68	0.18 5

Wavelet-MonSter	0.57 13	0.47 77	1.13 71	0.66 61	0.78 295	1.60 71	0.30 27	1.17 12	0.68 7	0.58 29	0.69 49	0.39 14	0.48 35	0.99 71	0.46 43	0.15 2	0.16 40	0.20 24	0.16 27	0.20 33	0.19 15

qwe	0.75 62	0.45 55	1.10 55	0.67 68	1.06 398	2.49 155	0.45 90	2.57 183	0.90 53	0.71 78	0.83 75	0.43 27	0.48 35	1.10 87	0.64 103	0.17 13	0.14 11	0.24 96	0.16 27	0.21 53	0.20 48

gc-stereo	0.54 6	0.38 5	0.93 9	0.57 14	0.33 10	2.11 123	0.23 4	1.13 9	0.86 45	0.64 58	0.43 14	0.51 45	0.49 40	0.70 4	0.45 36	0.21 56	0.19 136	0.18 2	0.15 5	0.19 9	0.19 15

SX	0.54 6	0.40 21	0.98 17	0.64 43	0.34 12	1.69 81	0.26 14	1.23 18	0.83 40	0.59 33	0.36 5	0.60 75	0.49 40	0.79 21	0.47 47	0.19 43	0.16 40	0.18 2	0.15 5	0.19 9	0.20 48

4.5w_L	0.60 20	0.39 12	0.99 19	0.55 9	0.40 62	1.97 104	0.30 27	2.15 112	0.63 4	0.60 39	0.61 35	0.61 76	0.49 40	0.86 34	0.43 18	0.17 13	0.15 24	0.20 24	0.15 5	0.19 9	0.18 5

FlowAnything_test	0.75 62	0.60 196	1.18 83	0.82 130	0.58 198	2.29 138	0.66 184	1.38 23	0.80 31	1.03 169	0.76 58	0.63 85	0.49 40	0.84 31	0.91 224	0.31 277	0.27 353	0.40 425	0.48 501	0.31 209	0.30 238

4.5_new	0.67 37	0.46 62	1.11 62	0.63 39	0.78 295	1.97 104	0.51 109	2.18 114	0.78 22	0.73 84	0.90 90	0.42 25	0.49 40	0.81 25	0.49 58	0.21 56	0.14 11	0.26 151	0.19 109	0.22 68	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 37	0.46 62	1.11 62	0.63 39	0.78 295	1.97 104	0.51 109	2.18 114	0.77 19	0.73 84	0.90 90	0.42 25	0.49 40	0.81 25	0.49 58	0.21 56	0.14 11	0.26 151	0.19 109	0.22 68	0.20 48

LGtest1	0.55 10	0.41 30	1.14 75	0.70 72	0.40 62	0.99 11	0.26 14	1.32 20	0.93 64	0.53 14	0.60 33	0.44 32	0.49 40	1.02 74	0.45 36	0.27 149	0.19 136	0.23 65	0.16 27	0.21 53	0.23 113

wo013ll	0.60 20	0.39 12	1.22 92	0.56 11	0.41 71	1.63 76	0.34 41	2.04 99	0.78 22	0.74 89	0.58 31	0.47 39	0.50 47	0.76 14	0.42 11	0.24 95	0.18 98	0.18 2	0.17 59	0.19 9	0.19 15

5w_v4	0.73 56	0.38 5	0.92 8	0.53 5	0.68 255	3.32 262	0.34 41	2.53 167	1.10 89	0.51 11	0.55 27	0.82 142	0.50 47	0.88 39	0.40 6	0.16 6	0.17 61	0.20 24	0.16 27	0.22 68	0.18 5

uiiii_40	0.57 13	0.41 30	1.06 29	0.51 3	0.35 16	1.71 82	0.24 8	1.99 95	0.63 4	0.56 18	0.54 26	0.62 80	0.51 49	0.79 21	0.42 11	0.17 13	0.15 24	0.20 24	0.15 5	0.19 9	0.18 5

mfccc	0.63 30	0.41 30	0.89 4	0.58 17	0.36 22	3.48 291	0.26 14	1.38 23	0.86 45	0.69 71	0.41 9	0.56 64	0.52 50	0.75 13	0.48 52	0.18 31	0.17 61	0.18 2	0.15 5	0.19 9	0.20 48

xxxad45	0.72 52	0.38 5	0.89 4	0.53 5	0.62 217	3.26 249	0.44 85	2.51 165	1.08 86	0.49 5	0.51 23	0.75 128	0.52 50	0.88 39	0.40 6	0.16 6	0.17 61	0.20 24	0.16 27	0.22 68	0.18 5

Replicate-Monster	0.79 86	1.36 506	2.08 201	0.70 72	0.52 155	2.05 116	0.34 41	1.92 84	0.82 37	1.03 169	0.60 33	0.48 43	0.52 50	1.28 140	0.39 4	0.19 43	0.14 11	0.19 15	0.16 27	0.22 68	0.78 522

weee2	0.52 3	0.42 38	0.89 4	0.61 29	0.36 22	1.64 78	0.25 11	0.96 4	0.91 56	0.62 42	0.42 12	0.56 64	0.53 53	0.71 6	0.45 36	0.17 13	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

S2M2_XL	0.46 1	0.41 30	1.09 49	0.65 51	0.34 12	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 14	0.92 95	0.65 92	0.53 53	0.54 1	0.50 64	0.28 187	0.24 305	0.25 122	0.21 145	0.23 81	0.22 102
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 35	0.41 30	1.06 29	0.85 163	0.31 5	2.44 150	0.46 94	1.09 6	0.69 10	0.84 135	0.52 25	0.55 61	0.53 53	1.49 188	0.46 43	0.31 277	0.14 11	0.25 122	0.18 85	0.23 81	0.20 48

CAS	1.26 220	0.40 21	1.46 130	2.97 592	1.61 529	4.13 449	0.73 215	1.78 67	1.49 176	0.83 133	1.10 131	0.59 73	0.53 53	1.26 135	0.80 175	2.99 596	0.13 1	0.21 43	0.13 1	0.31 209	1.72 577

ITERv2	0.73 56	0.43 45	1.19 84	0.61 29	0.58 198	2.98 207	0.22 2	1.37 21	1.27 111	1.23 185	0.90 90	0.62 80	0.54 57	1.13 97	0.44 26	0.18 31	0.15 24	0.20 24	0.16 27	0.20 33	0.20 48

mms	0.77 78	0.68 284	1.17 81	0.83 141	0.71 269	1.41 53	0.67 186	1.61 44	1.12 90	0.77 112	1.37 199	0.63 85	0.54 57	1.75 239	0.63 100	0.24 95	0.19 136	0.26 151	0.21 145	0.31 209	0.34 290

AIO_rvc	0.78 83	0.55 142	1.25 100	0.75 93	0.65 235	1.46 57	0.99 397	2.13 108	1.52 198	0.57 25	1.15 138	1.09 194	0.55 59	1.15 105	0.53 73	0.24 95	0.17 61	0.24 96	0.17 59	0.25 100	0.21 82

fffft	0.76 71	0.47 77	1.28 108	0.82 130	0.54 165	1.51 62	0.80 274	2.09 106	1.18 96	0.63 47	0.84 76	0.59 73	0.55 59	1.80 247	0.85 193	0.19 43	0.18 98	0.27 182	0.20 129	0.26 119	0.24 130
1: 1. 1
PyraSte	0.71 49	0.39 12	0.94 11	0.53 5	0.62 217	3.05 214	0.37 53	2.47 160	1.07 82	0.47 1	0.64 41	0.71 113	0.56 61	0.89 45	0.43 18	0.17 13	0.15 24	0.21 43	0.16 27	0.22 68	0.18 5

zaero_v3	0.67 37	0.44 49	1.17 81	0.59 22	0.64 225	2.08 120	0.23 4	1.65 54	1.14 92	0.89 144	0.78 65	0.51 45	0.56 61	1.16 107	0.47 47	0.17 13	0.15 24	0.19 15	0.16 27	0.20 33	0.19 15

MGS-Stereo	0.80 88	0.56 153	1.53 138	0.93 227	0.39 57	1.26 32	0.73 215	1.45 29	1.30 116	1.01 162	2.26 455	0.80 138	0.56 61	1.16 107	0.65 110	0.27 149	0.23 270	0.26 151	0.22 178	0.27 132	0.25 140

CNT	0.62 26	0.41 30	1.16 78	0.65 51	0.75 283	1.61 72	0.29 25	1.98 94	0.88 50	0.56 18	0.61 35	0.52 54	0.57 64	0.84 31	0.44 26	0.22 66	0.19 136	0.19 15	0.16 27	0.18 1	0.19 15

HART	1.03 165	0.85 393	3.13 277	0.84 151	0.38 54	1.17 20	0.42 75	3.54 315	1.47 159	1.08 173	2.17 440	1.48 253	0.57 64	1.37 164	0.74 155	0.23 79	0.18 98	0.28 215	0.21 145	0.32 236	0.24 130

U	12.82 618	0.38 5	1.99 182	0.66 61	58.94 665	63.38 670	0.34 41	1.91 83	0.94 69	0.59 33	0.80 69	0.46 38	0.57 64	0.83 30	0.44 26	0.29 211	0.17 61	63.35 670	59.81 669	0.29 167	0.20 48

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 173	3.30 576	2.61 249	0.82 130	0.38 54	1.27 33	0.62 167	1.51 34	1.29 114	0.91 146	0.92 95	0.65 92	0.57 64	1.08 84	0.59 88	1.55 585	0.15 24	0.32 299	0.28 306	1.10 556	1.98 584

AdaDepth	0.76 71	0.45 55	1.41 126	0.70 72	1.27 456	3.12 226	0.43 81	1.02 5	0.94 69	0.63 47	0.91 93	0.43 27	0.58 68	1.41 170	0.48 52	0.18 31	0.21 214	0.23 65	0.19 109	0.25 100	0.26 164

LG-G_1	0.70 44	0.40 21	1.12 65	0.71 78	0.30 3	2.80 178	0.40 63	2.21 119	0.78 22	0.59 33	0.55 27	0.51 45	0.58 68	1.24 128	0.49 58	0.24 95	0.18 98	0.23 65	0.15 5	0.21 53	0.21 82

LG-G	0.70 44	0.40 21	1.12 65	0.71 78	0.30 3	2.80 178	0.40 63	2.21 119	0.78 22	0.59 33	0.55 27	0.51 45	0.58 68	1.24 128	0.49 58	0.24 95	0.18 98	0.23 65	0.15 5	0.21 53	0.21 82

AIO_test	0.76 71	0.47 77	1.31 111	0.81 120	0.70 266	1.36 48	0.88 337	1.40 27	1.45 146	0.55 17	0.95 103	1.81 312	0.58 68	1.16 107	0.46 43	0.27 149	0.17 61	0.24 96	0.19 109	0.24 86	0.21 82

CAS++	0.89 118	0.64 244	1.46 130	0.81 120	0.51 146	1.24 28	0.86 313	3.44 298	1.46 154	1.14 180	1.29 176	0.62 80	0.58 68	1.13 97	0.59 88	0.34 327	0.30 388	0.34 352	0.26 251	0.41 359	0.29 209
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
VIP-Stereo	0.85 107	0.83 384	1.59 148	0.76 107	0.87 337	3.18 232	0.80 274	1.94 88	0.83 40	0.78 116	1.04 116	0.64 87	0.59 73	1.24 128	0.61 93	0.28 187	0.18 98	0.23 65	0.17 59	0.22 68	0.19 15

111111	0.87 113	0.50 100	1.13 71	0.66 61	1.08 404	3.37 267	0.33 36	2.33 139	1.47 159	0.74 89	1.50 232	0.61 76	0.59 73	1.40 165	0.48 52	0.24 95	0.19 136	0.22 51	0.16 27	0.24 86	0.19 15

castereo++	0.93 128	0.56 153	1.26 101	0.92 211	0.73 276	2.48 154	1.00 398	2.99 239	1.03 78	0.68 69	1.41 209	1.92 327	0.59 73	1.26 135	0.44 26	0.25 117	0.19 136	0.28 215	0.19 109	0.23 81	0.23 113

RSM++	0.77 78	0.51 106	1.08 41	0.95 235	0.42 79	1.52 64	0.71 207	2.11 107	1.40 134	0.80 121	1.23 156	0.90 166	0.59 73	1.14 100	0.69 132	0.24 95	0.19 136	0.25 122	0.21 145	0.28 149	0.20 48

GREAT-IGEV	0.74 61	0.54 136	1.86 168	1.10 329	0.44 93	2.44 150	0.34 41	1.37 21	1.51 189	0.48 3	0.86 81	0.51 45	0.60 77	1.07 83	0.45 36	0.22 66	0.17 61	0.21 43	0.17 59	0.23 81	0.25 140

XX-TBD	1.03 165	0.95 424	1.94 176	1.30 430	0.43 85	3.97 415	0.33 36	1.74 61	1.73 292	1.59 223	2.02 405	0.69 104	0.60 77	1.16 107	0.66 115	0.30 254	0.25 329	0.23 65	0.15 5	0.31 209	0.22 102

XX-Stereo	2.54 442	0.61 213	20.21 550	1.78 542	1.19 432	4.30 494	0.46 94	4.39 550	1.58 237	2.32 445	1.89 377	4.64 563	0.60 77	4.16 375	0.82 184	0.31 277	0.21 214	0.28 215	0.27 277	0.51 432	0.26 164

testlalala	1.14 183	0.62 223	1.34 116	1.00 270	0.78 295	4.38 502	0.93 370	2.46 156	2.20 390	2.44 470	1.52 235	1.31 230	0.61 80	1.04 80	0.65 110	0.35 347	0.19 136	0.24 96	0.19 109	0.24 86	0.23 113

4D-IteraStereo	1.97 330	0.84 389	20.43 565	0.78 115	1.56 521	2.09 122	1.05 413	2.43 150	1.56 228	1.41 206	1.00 107	1.94 329	0.61 80	1.22 125	1.06 263	0.27 149	0.18 98	0.31 279	0.26 251	0.27 132	0.23 113

ours_stereo	0.76 71	0.64 244	1.40 125	0.86 170	0.61 211	1.12 15	0.57 134	1.63 50	1.20 98	0.72 80	1.43 213	0.70 105	0.62 82	1.56 198	0.58 87	0.25 117	0.18 98	0.26 151	0.21 145	0.29 167	0.31 248

RSM	0.80 88	0.50 100	1.08 41	0.83 141	0.51 146	1.31 43	0.77 253	2.28 132	1.43 143	0.82 125	1.44 215	1.22 219	0.62 82	1.17 115	0.63 100	0.22 66	0.18 98	0.24 96	0.19 109	0.27 132	0.20 48

Selective-IGEV	0.80 88	0.52 112	1.05 25	0.75 93	0.61 211	1.31 43	0.82 288	2.60 191	1.41 137	0.82 125	1.64 274	0.71 113	0.62 82	1.22 125	0.64 103	0.22 66	0.19 136	0.24 96	0.18 85	0.25 100	0.20 48

DLNR-FE	28.68 632	56.10 670	49.61 660	183.75 673	105.98 669	3.44 278	0.28 20	29.58 634	1.49 176	1.01 162	1.26 166	0.93 174	0.63 85	3.81 363	1.51 367	33.14 640	0.41 480	0.26 151	0.23 193	99.94 672	0.32 259

tt45	0.96 143	0.48 87	1.19 84	0.89 188	0.66 242	3.91 388	0.76 240	1.90 81	1.26 110	0.70 74	1.30 178	0.71 113	0.63 85	2.59 325	0.74 155	0.22 66	0.17 61	0.28 215	0.23 193	0.27 132	0.27 180

DLNR_Zeroshot_test	28.62 631	55.50 669	49.94 662	183.62 672	115.05 671	3.43 277	0.28 20	29.49 633	1.49 176	1.01 162	1.26 166	0.93 174	0.63 85	3.92 370	1.51 367	29.81 639	0.41 480	0.26 151	0.23 193	93.28 670	0.32 259

SMoEStereo_RVC	0.80 88	0.53 124	1.12 65	0.92 211	0.44 93	2.41 148	0.79 264	1.49 33	1.16 93	0.70 74	1.12 134	0.64 87	0.64 88	1.69 230	0.87 206	0.22 66	0.16 40	0.31 279	0.22 178	0.26 119	0.25 140

UniTT-Stereo	0.82 100	0.47 77	2.63 253	0.96 241	1.19 432	0.78 6	0.39 57	1.12 7	1.54 214	1.19 183	1.26 166	0.51 45	0.64 88	1.13 97	1.03 259	0.30 254	0.20 180	0.24 96	0.21 145	0.40 334	0.25 140

CASnet	0.78 83	0.51 106	1.29 109	0.81 120	0.29 2	1.28 39	0.74 227	1.51 34	1.89 326	1.64 236	1.09 128	0.65 92	0.64 88	0.91 50	0.76 162	0.29 211	0.17 61	0.41 437	0.31 369	0.32 236	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ITERv19	0.66 36	0.42 38	1.23 94	0.72 86	0.66 242	2.47 153	0.33 36	1.38 23	0.91 56	0.72 80	0.84 76	0.41 23	0.65 91	0.89 45	0.43 18	0.17 13	0.14 11	0.19 15	0.16 27	0.21 53	0.21 82

OmniDepth	0.54 6	0.42 38	1.05 25	0.58 17	0.25 1	1.30 42	0.36 50	1.53 37	0.86 45	0.56 18	0.37 6	0.57 67	0.65 91	0.87 35	0.40 6	0.20 51	0.15 24	0.19 15	0.16 27	0.22 68	0.17 1

4.25_new	0.73 56	0.46 62	1.08 41	0.71 78	0.97 367	2.52 159	0.58 143	2.28 132	0.93 64	0.57 25	0.94 100	0.40 16	0.65 91	0.87 35	0.50 64	0.17 13	0.13 1	0.25 122	0.17 59	0.19 9	0.20 48

4.5w_new	0.73 56	0.46 62	1.08 41	0.71 78	0.97 367	2.52 159	0.58 143	2.28 132	0.93 64	0.57 25	0.94 100	0.40 16	0.65 91	0.87 35	0.50 64	0.17 13	0.13 1	0.25 122	0.17 59	0.19 9	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 56	0.46 62	1.08 41	0.71 78	0.97 367	2.52 159	0.58 143	2.28 132	0.93 64	0.57 25	0.94 100	0.40 16	0.65 91	0.87 35	0.50 64	0.17 13	0.13 1	0.25 122	0.17 59	0.19 9	0.20 48

RAFT-Stereo-weight	1.11 176	0.48 87	1.22 92	0.99 262	0.42 79	4.17 467	0.80 274	3.60 323	1.50 182	1.97 316	1.50 232	1.30 229	0.65 91	1.24 128	0.85 193	0.25 117	0.19 136	0.26 151	0.22 178	0.27 132	0.23 113

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 126	0.73 325	1.42 127	0.92 211	1.08 404	2.97 206	0.53 119	1.77 66	1.39 130	1.16 181	1.54 244	0.58 69	0.65 91	1.03 75	0.84 190	0.25 117	0.23 270	0.30 256	0.24 219	0.43 388	0.29 209

CREStereo++_RVC	1.02 164	0.49 96	1.54 141	0.83 141	0.55 173	4.01 421	0.31 30	1.63 50	1.99 339	1.63 233	2.13 434	0.84 147	0.65 91	0.88 39	0.70 138	0.27 149	0.15 24	0.23 65	1.22 585	0.24 86	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
3.75w	0.75 62	0.47 77	1.09 49	0.63 39	1.10 410	2.61 171	0.53 119	2.46 156	0.97 74	0.62 42	0.80 69	0.40 16	0.66 99	1.11 89	0.48 52	0.19 43	0.13 1	0.23 65	0.18 85	0.20 33	0.21 82

3.5w_stereo	0.77 78	0.53 124	1.09 49	0.65 51	0.72 271	2.52 159	0.51 109	2.43 150	0.80 31	0.76 107	1.20 146	0.43 27	0.66 99	1.23 127	0.73 149	0.17 13	0.13 1	0.23 65	0.17 59	0.20 33	0.21 82

SCV_C0	0.89 118	0.59 184	1.96 181	0.83 141	0.44 93	1.24 28	0.64 172	3.33 289	1.66 272	0.82 125	1.20 146	0.73 120	0.66 99	1.62 215	0.66 115	0.32 298	0.21 214	0.24 96	0.20 129	0.28 149	0.23 113

HUF	1.15 184	0.64 244	8.62 361	0.90 197	0.35 16	1.35 47	0.78 257	1.97 90	1.50 182	0.63 47	1.52 235	0.83 145	0.66 99	1.28 140	0.63 100	0.29 211	0.23 270	0.26 151	0.17 59	0.23 81	0.25 140

999	0.97 145	0.48 87	1.24 98	1.03 294	0.64 225	3.25 247	0.92 368	1.40 27	1.39 130	0.71 78	1.68 286	0.70 105	0.66 99	3.03 346	0.89 213	0.23 79	0.19 136	0.25 122	0.21 145	0.25 100	0.29 209

EGLCR-Stereo	1.06 168	0.51 106	1.56 144	1.02 287	0.39 57	4.27 490	0.42 75	4.08 450	1.48 168	0.90 145	0.68 48	1.09 194	0.66 99	1.81 248	0.62 97	0.27 149	0.19 136	0.29 236	0.23 193	0.37 314	0.25 140

MM-Stereo_test3	1.09 173	0.59 184	1.55 142	1.73 537	1.18 425	1.91 99	0.86 313	3.52 310	1.76 302	1.25 186	1.86 367	1.10 197	0.69 105	1.32 152	0.86 200	0.27 149	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.34 273	0.30 238

rvit_stereo_0081_aga	0.81 97	0.75 346	1.84 167	0.72 86	0.73 276	1.21 23	0.63 169	1.92 84	1.39 130	0.87 140	0.80 69	0.79 136	0.69 105	1.27 139	0.69 132	0.35 347	0.29 375	0.26 151	0.25 231	0.40 334	0.27 180

MaDis-Stereo	0.82 100	0.66 266	1.53 138	0.65 51	1.87 563	1.24 28	0.36 50	2.13 108	1.27 111	0.67 67	0.75 56	0.88 160	0.70 107	1.15 105	1.07 266	0.29 211	0.23 270	0.26 151	0.20 129	0.31 209	0.22 102

test_xeample3	2.12 355	0.63 232	21.55 601	0.91 205	0.47 123	1.85 94	0.94 376	7.96 608	1.23 100	0.75 92	0.76 58	0.64 87	0.70 107	1.77 241	0.83 187	0.30 254	0.21 214	0.27 182	0.21 145	0.27 132	0.24 130

3.25w_new	0.69 42	0.46 62	1.10 55	0.61 29	0.61 211	2.23 134	0.51 109	2.45 153	0.90 53	0.63 47	0.78 65	0.47 39	0.71 109	0.78 20	0.50 64	0.17 13	0.14 11	0.20 24	0.17 59	0.20 33	0.20 48

3.25w	0.69 42	0.46 62	1.10 55	0.61 29	0.61 211	2.23 134	0.51 109	2.45 153	0.90 53	0.63 47	0.78 65	0.47 39	0.71 109	0.79 21	0.50 64	0.17 13	0.14 11	0.20 24	0.17 59	0.20 33	0.20 48

MSKI-zero shot	2.22 367	0.64 244	20.09 546	0.96 241	0.56 177	4.04 427	0.70 205	3.91 396	1.50 182	1.92 300	2.28 460	1.92 327	0.71 109	2.93 341	0.67 120	0.26 132	0.23 270	0.26 151	0.21 145	0.28 149	0.26 164

FSD	0.75 62	0.64 244	1.23 94	0.76 107	0.60 206	0.77 5	0.67 186	1.57 41	0.68 7	0.72 80	0.62 39	1.02 186	0.72 112	0.81 25	0.73 149	0.59 516	0.54 529	0.57 522	0.54 525	0.57 458	0.55 456

fffy	0.80 88	0.59 184	1.56 144	1.00 270	0.47 123	1.27 33	0.76 240	1.90 81	1.02 77	0.75 92	1.35 194	0.83 145	0.72 112	1.70 232	0.62 97	0.23 79	0.19 136	0.27 182	0.21 145	0.28 149	0.32 259

IGEVStereo-DCA	0.86 109	0.65 255	2.05 189	0.90 197	0.46 113	1.57 67	0.86 313	1.62 45	1.24 102	0.65 61	0.77 61	0.74 125	0.72 112	2.59 325	0.86 200	0.28 187	0.21 214	0.28 215	0.21 145	0.29 167	0.27 180

rrr	2.27 379	0.65 255	23.82 620	0.90 197	0.46 113	1.57 67	0.96 387	7.98 609	1.19 97	0.65 61	0.77 61	0.74 125	0.72 112	2.59 325	0.86 200	0.28 187	0.21 214	0.28 215	0.21 145	0.29 167	0.25 140

GLC_STEREO	0.76 71	0.52 112	1.12 65	0.83 141	0.33 10	1.86 95	0.82 288	1.46 31	1.38 129	0.95 156	1.04 116	0.68 100	0.72 112	0.97 64	0.80 175	0.23 79	0.25 329	0.32 299	0.25 231	0.32 236	0.30 238

DDF-Stereo	0.90 122	0.53 124	1.16 78	0.88 181	1.31 462	1.59 70	0.86 313	2.26 127	0.79 27	0.48 3	0.63 40	0.54 58	0.73 117	2.97 344	1.03 259	0.39 396	0.17 61	0.24 96	0.18 85	1.06 549	0.29 209

IGEV-RUCA	0.90 122	0.53 124	1.05 25	0.81 120	0.74 281	3.89 385	0.80 274	1.92 84	1.41 137	0.96 159	0.71 50	0.70 105	0.73 117	1.30 149	0.68 123	0.29 211	0.20 180	0.25 122	0.19 109	0.43 388	0.34 290

Pointernet	0.88 115	0.44 49	2.26 218	0.84 151	0.37 42	2.29 138	0.38 54	3.06 250	1.46 154	0.66 63	1.39 204	0.91 168	0.73 117	1.01 73	0.72 146	0.23 79	0.19 136	0.20 24	0.18 85	0.19 9	0.20 48

test_for_model	2.16 360	3.87 580	1.58 146	4.16 607	3.64 603	2.51 157	0.96 387	3.63 328	2.62 481	2.45 471	1.39 204	1.02 186	0.73 117	0.92 53	0.57 83	2.97 595	2.19 601	0.26 151	0.17 59	5.32 612	2.24 587

LL-Strereo2	1.23 204	0.85 393	2.38 232	0.93 227	0.68 255	3.72 344	1.37 476	2.54 177	1.99 339	1.75 260	1.40 207	1.82 313	0.73 117	1.40 165	0.99 253	0.31 277	0.23 270	0.55 517	0.35 414	0.29 167	0.24 130

asd	0.70 44	0.45 55	1.10 55	0.67 68	0.90 349	2.88 188	0.43 81	1.64 52	0.79 27	0.68 69	0.88 83	0.43 27	0.74 122	0.85 33	0.49 58	0.19 43	0.13 1	0.24 96	0.17 59	0.22 68	0.20 48

AIO-test2	1.61 270	1.30 495	3.40 289	1.16 367	1.31 462	3.18 232	0.74 227	4.06 443	1.52 198	1.72 254	2.21 448	0.78 132	0.74 122	3.64 360	0.95 245	3.64 604	0.26 342	0.35 371	0.42 481	0.37 314	0.33 277

GMStereo	1.01 160	1.00 436	2.86 267	0.83 141	0.45 101	1.47 58	0.57 134	1.89 78	2.11 374	1.52 216	1.24 157	0.87 157	0.74 122	1.58 202	0.94 240	0.40 404	0.21 214	0.30 256	0.30 353	0.47 419	0.36 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
water-stereo	0.78 83	0.45 55	1.94 176	0.79 117	0.48 131	2.36 143	0.47 100	1.53 37	1.09 88	0.88 141	1.04 116	0.82 142	0.75 125	0.72 8	0.78 168	0.22 66	0.23 270	0.25 122	0.23 193	0.24 86	0.29 209

2.5w	0.75 62	0.44 49	1.06 29	0.66 61	0.69 262	2.39 146	0.56 131	2.77 213	0.82 37	0.63 47	0.88 83	0.37 8	0.75 125	1.36 159	0.50 64	0.18 31	0.14 11	0.22 51	0.17 59	0.19 9	0.21 82

AIO-test1	2.18 364	0.66 266	18.95 510	0.89 188	1.48 505	3.40 272	0.97 390	4.19 478	1.68 276	0.86 138	1.35 194	0.99 181	0.75 125	4.47 378	1.27 314	0.23 79	0.23 270	0.28 215	0.33 389	0.31 209	0.35 304

rvit_0105_6	1.00 157	0.93 416	2.21 211	0.92 211	0.55 173	1.52 64	0.79 264	2.41 143	2.96 528	0.76 107	0.72 52	1.02 186	0.75 125	1.42 172	0.81 181	0.40 404	0.43 489	0.34 352	0.31 369	0.43 388	0.34 290

rvit_stereo_0081	0.80 88	0.63 232	1.19 84	0.91 205	0.64 225	1.27 33	0.61 154	2.05 100	1.71 286	0.82 125	0.73 53	0.85 151	0.75 125	1.30 149	0.80 175	0.31 277	0.26 342	0.27 182	0.25 231	0.38 319	0.27 180

rvit_stereo_0082	0.80 88	0.63 232	1.19 84	0.91 205	0.64 225	1.27 33	0.61 154	2.05 100	1.71 286	0.82 125	0.73 53	0.85 151	0.75 125	1.30 149	0.80 175	0.31 277	0.26 342	0.27 182	0.25 231	0.38 319	0.27 180

CroCo-Stereo	0.98 147	0.87 399	3.44 290	0.87 176	0.53 164	0.49 2	0.50 105	3.99 422	1.49 176	0.81 123	1.25 165	1.00 184	0.75 125	1.10 87	1.09 271	0.24 95	0.21 214	0.24 96	0.19 109	0.35 291	0.27 180
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
GIP-stereo	0.88 115	0.50 100	1.34 116	1.32 436	0.94 359	2.90 190	0.42 75	3.41 297	1.06 81	0.63 47	0.76 58	0.90 166	0.76 132	0.91 50	0.52 72	0.27 149	0.18 98	0.25 122	0.16 27	0.25 100	0.19 15

ProNet	0.82 100	0.71 310	1.50 135	0.86 170	0.45 101	1.78 87	0.83 293	1.75 62	1.28 113	0.66 63	1.13 136	0.78 132	0.76 132	1.66 224	0.71 141	0.24 95	0.20 180	0.25 122	0.23 193	0.29 167	0.25 140

SCV	0.95 138	0.63 232	1.38 122	1.70 533	0.41 71	1.23 24	0.89 342	3.53 314	1.57 234	0.61 40	1.54 244	0.93 174	0.77 134	1.66 224	0.66 115	0.36 359	0.20 180	0.25 122	0.19 109	0.29 167	0.25 140

FoundationStereo	0.50 2	0.39 12	1.11 62	0.79 117	0.42 79	0.70 4	0.36 50	0.76 2	0.80 31	0.62 42	0.38 7	0.73 120	0.77 134	0.69 3	0.36 2	0.26 132	0.17 61	0.23 65	0.16 27	0.18 1	0.20 48

ff7	0.98 147	0.69 287	2.05 189	0.84 151	0.52 155	4.55 540	0.86 313	1.62 45	1.24 102	0.75 92	1.03 111	0.70 105	0.77 134	1.84 253	0.68 123	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

ffff	0.98 147	0.69 287	2.05 189	0.84 151	0.52 155	4.55 540	0.86 313	1.62 45	1.24 102	0.75 92	1.03 111	0.70 105	0.77 134	1.84 253	0.68 123	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

11t	0.98 147	0.69 287	2.05 189	0.84 151	0.52 155	4.55 540	0.86 313	1.62 45	1.24 102	0.75 92	1.03 111	0.70 105	0.77 134	1.84 253	0.68 123	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

anonymousdsp	0.95 138	0.69 287	1.27 106	0.83 141	0.52 155	4.54 535	0.84 299	1.76 63	1.24 102	0.76 107	1.06 124	0.78 132	0.77 134	1.67 228	0.69 132	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.26 164

ccc-4	0.98 147	0.69 287	2.05 189	0.84 151	0.52 155	4.55 540	0.86 313	1.62 45	1.24 102	0.75 92	1.03 111	0.70 105	0.77 134	1.84 253	0.68 123	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

IGEV-Stereo	0.95 138	0.69 287	1.27 106	0.84 151	0.52 155	4.54 535	0.84 299	1.76 63	1.24 102	0.75 92	1.06 124	0.79 136	0.77 134	1.68 229	0.69 132	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.26 164
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
zero-FE	0.95 138	0.52 112	2.63 253	0.86 170	1.27 456	1.41 53	0.86 313	2.27 129	0.73 14	0.50 7	0.64 41	0.54 58	0.78 142	2.70 333	1.02 257	0.35 347	0.17 61	0.24 96	0.18 85	1.03 546	0.29 209

xyz-stereo-finetune	1.05 167	0.62 223	1.46 130	0.59 22	0.36 22	3.48 291	0.81 284	2.69 202	1.74 298	0.94 152	1.21 150	0.91 168	0.78 142	2.53 320	1.28 318	0.24 95	0.24 305	0.26 151	0.23 193	0.30 190	0.23 113

CroCo-Stereo Lap2	0.99 155	0.89 403	2.55 242	0.99 262	1.80 560	0.54 3	0.46 94	3.10 252	1.24 102	1.07 172	1.21 150	1.05 193	0.78 142	1.26 135	1.08 268	0.27 149	0.23 270	0.27 182	0.21 145	0.43 388	0.34 290

test_1	1.19 191	0.52 112	2.00 183	1.01 276	0.42 79	1.95 102	0.90 347	4.36 544	1.47 159	2.17 394	1.16 139	2.06 353	0.78 142	2.68 331	0.76 162	0.27 149	0.18 98	0.28 215	0.26 251	0.26 119	0.25 140

MM-Stereo_test2	1.79 299	0.53 124	20.16 548	1.43 481	0.47 123	2.57 167	0.73 215	1.67 55	1.47 159	0.94 152	0.96 105	0.84 147	0.79 146	1.16 107	0.68 123	0.24 95	0.17 61	0.25 122	0.22 178	0.30 190	0.22 102

GCAP-BAT	1.21 199	0.74 333	3.23 280	0.95 235	0.70 266	3.86 380	0.93 370	1.89 78	1.48 168	1.85 276	1.96 390	1.68 278	0.79 146	1.78 242	0.81 181	0.29 211	0.20 180	0.24 96	0.20 129	0.26 119	0.35 304

IGEV-Stereo+	0.94 131	0.47 77	1.19 84	0.86 170	2.02 573	1.40 52	0.39 57	1.17 12	0.88 50	0.61 40	0.44 17	0.47 39	0.79 146	2.14 285	0.42 11	0.27 149	0.19 136	0.22 51	0.17 59	2.26 585	2.41 591

LoS	0.94 131	0.52 112	1.88 170	0.86 170	0.36 22	4.15 453	0.51 109	2.18 114	1.45 146	0.97 160	0.88 83	0.62 80	0.79 146	1.59 207	0.86 200	0.26 132	0.19 136	0.24 96	0.16 27	0.21 53	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	1.30 231	0.50 100	6.16 333	0.84 151	0.45 101	1.61 72	1.12 431	2.14 110	1.42 139	1.52 216	2.31 476	1.84 319	0.79 146	2.52 318	1.19 290	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.29 334	0.29 167	0.25 140

test-3	1.19 191	0.52 112	2.00 183	1.01 276	0.42 79	1.95 102	0.91 355	4.35 539	1.47 159	2.24 421	1.16 139	2.06 353	0.79 146	2.68 331	0.76 162	0.27 149	0.18 98	0.28 215	0.26 251	0.26 119	0.25 140

test_3	1.19 191	0.51 106	2.08 201	0.99 262	0.41 71	2.05 116	0.87 333	4.40 552	1.42 139	1.99 323	1.18 142	2.03 347	0.79 146	2.70 333	0.75 158	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.29 334	0.30 190	0.27 180

GEAStereo	0.84 106	0.48 87	1.09 49	0.85 163	0.45 101	4.54 535	0.83 293	1.88 75	0.91 56	0.75 92	0.89 86	0.53 55	0.80 153	0.92 53	0.53 73	0.30 254	0.19 136	0.27 182	0.19 109	0.28 149	0.19 15

GSStereo	0.96 143	0.48 87	1.09 49	0.97 248	0.45 101	4.54 535	0.83 293	3.32 283	1.37 126	0.75 92	0.89 86	0.76 129	0.80 153	0.92 53	0.53 73	0.26 132	0.18 98	0.26 151	0.20 129	0.28 149	0.21 82

GS-Stereo							0.83 293	3.32 283	1.37 126	0.75 92	0.89 86	0.76 129	0.80 153	0.92 53	0.53 73	0.26 132	0.18 98	0.26 151	0.20 129	0.28 149	0.21 82

testlalala2	2.31 391	0.63 232	20.54 568	2.56 585	2.87 590	3.79 359	0.76 240	4.20 479	1.48 168	1.42 208	1.43 213	2.45 397	0.80 153	1.03 75	0.68 123	0.27 149	0.25 329	0.24 96	0.21 145	0.33 255	0.28 199

Zero-FE251	0.80 88	0.75 346	1.71 154	0.88 181	0.70 266	2.59 170	0.45 90	1.38 23	0.83 40	1.79 268	0.61 35	0.73 120	0.81 157	0.82 29	0.61 93	0.29 211	0.23 270	0.27 182	0.19 109	0.20 33	0.20 48

2.25w	0.75 62	0.47 77	1.09 49	0.69 71	0.65 235	2.28 137	0.40 63	2.42 147	0.80 31	0.73 84	1.03 111	0.40 16	0.81 157	1.24 128	0.80 175	0.16 6	0.15 24	0.21 43	0.17 59	0.19 9	0.21 82

4w-stereo	0.67 37	0.49 96	1.07 32	0.63 39	0.75 283	1.63 76	0.44 85	2.23 123	0.77 19	0.56 18	0.92 95	0.40 16	0.82 159	1.08 84	0.53 73	0.18 31	0.13 1	0.25 122	0.18 85	0.19 9	0.20 48

model_zeroshot	1.21 199	0.60 196	3.55 294	1.05 297	0.57 189	3.46 284	0.63 169	2.73 207	1.55 222	2.05 351	1.38 202	1.50 256	0.82 159	1.69 230	0.87 206	0.29 211	0.23 270	0.30 256	0.23 193	0.27 132	0.32 259

rvit_stereo_0080	0.94 131	0.72 314	2.56 243	0.64 43	0.59 202	1.90 97	0.75 237	2.71 204	1.40 134	0.91 146	1.04 116	0.85 151	0.82 159	1.14 100	0.78 168	0.35 347	0.29 375	0.25 122	0.27 277	0.45 404	0.29 209

whm_eth	0.94 131	0.72 314	2.56 243	0.64 43	0.59 202	1.90 97	0.75 237	2.71 204	1.40 134	0.91 146	1.04 116	0.85 151	0.82 159	1.14 100	0.78 168	0.35 347	0.29 375	0.25 122	0.27 277	0.45 404	0.29 209

iRaftStereo_RVC	1.09 173	0.70 298	1.39 123	0.95 235	0.45 101	3.83 365	0.42 75	2.37 141	1.58 237	1.69 245	1.76 317	1.80 307	0.83 163	1.50 189	0.98 250	0.28 187	0.18 98	0.29 236	0.26 251	0.30 190	0.31 248

rvit_stereo_0075_2	1.18 189	0.74 333	2.66 256	0.90 197	1.27 456	2.51 157	0.69 199	2.25 126	2.06 358	1.40 204	1.86 367	1.46 252	0.84 164	1.42 172	0.94 240	0.46 460	0.40 470	0.48 477	0.38 449	0.46 415	0.51 439

GCAP-Stereo	0.93 128	0.68 284	1.35 120	0.85 163	0.41 71	3.61 327	0.52 118	2.20 117	1.50 182	1.11 178	1.04 116	1.17 205	0.84 164	1.11 89	0.71 141	0.25 117	0.20 180	0.27 182	0.18 85	0.28 149	0.23 113

asda	0.77 78	0.46 62	1.10 55	0.64 43	0.82 313	3.33 263	0.49 103	2.40 142	0.81 36	0.63 47	0.80 69	0.44 32	0.85 166	0.88 39	0.60 91	0.17 13	0.13 1	0.24 96	0.17 59	0.20 33	0.20 48

testlalala_base	1.62 272	0.74 333	1.63 149	1.19 378	1.40 488	2.63 173	0.84 299	4.09 452	1.31 117	1.22 184	1.42 211	1.21 218	0.85 166	1.16 107	0.73 149	3.92 610	2.10 599	0.27 182	0.18 85	4.49 608	1.11 554

TRStereo	2.31 391	1.87 542	19.74 530	1.53 505	1.16 423	4.26 485	1.08 421	4.73 584	1.45 146	1.55 219	1.28 174	1.75 291	0.85 166	1.81 248	1.20 293	0.36 359	0.26 342	0.32 299	0.36 424	0.34 273	0.33 277

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 118	0.47 77	2.08 201	0.76 107	0.73 276	3.91 388	0.41 70	2.07 104	1.07 82	0.77 112	0.89 86	0.64 87	0.86 169	0.95 58	0.77 167	0.26 132	0.18 98	0.26 151	0.19 109	0.32 236	0.32 259

rvit_0105_4	1.07 172	0.99 433	2.39 233	0.93 227	0.54 165	1.62 75	0.84 299	2.77 213	2.91 522	0.80 121	0.91 93	1.09 194	0.86 169	1.63 219	0.85 193	0.40 404	0.45 499	0.35 371	0.31 369	0.43 388	0.40 366

plain	1.55 255	0.69 287	13.59 420	0.65 51	0.73 276	1.66 80	0.57 134	3.17 261	1.94 333	0.77 112	1.24 157	0.80 138	0.86 169	1.60 209	0.96 246	0.33 315	0.21 214	0.32 299	0.25 231	0.42 378	0.28 199

DIP-Stereo	1.24 209	0.69 287	1.77 161	0.65 51	0.61 211	4.29 492	0.58 143	4.44 558	2.53 468	1.98 318	1.33 186	0.91 168	0.86 169	1.25 134	1.25 308	0.36 359	0.23 270	0.32 299	0.23 193	0.32 236	0.29 209
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DilatedVolume-Stereo	0.81 97	0.60 196	1.51 137	1.01 276	0.59 202	1.34 46	0.51 109	1.56 40	1.08 86	1.26 188	1.24 157	0.77 131	0.87 173	1.79 246	0.72 146	0.23 79	0.24 305	0.22 51	0.21 145	0.25 100	0.23 113

CREStereo	0.92 126	0.53 124	1.45 129	0.61 29	0.34 12	4.42 513	0.40 63	2.21 119	1.54 214	0.94 152	1.12 134	0.87 157	0.87 173	1.12 94	0.72 146	0.28 187	0.19 136	0.22 51	0.15 5	0.22 68	0.19 15
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
gasm-f	0.89 118	0.49 96	1.30 110	0.85 163	0.44 93	4.42 513	0.95 380	1.88 75	0.91 56	0.75 92	1.46 218	0.53 55	0.88 175	0.88 39	0.57 83	0.30 254	0.19 136	0.27 182	0.19 109	0.28 149	0.19 15

FE-Mocha	1.06 168	0.74 333	2.45 238	0.97 248	0.69 262	1.57 67	0.40 63	2.92 233	1.47 159	1.82 272	1.81 343	1.62 271	0.88 175	1.36 159	0.78 168	0.29 211	0.20 180	0.35 371	0.31 369	0.26 119	0.33 277

gcap-zeroshot	1.30 231	0.61 213	4.09 307	0.94 231	0.56 177	3.50 299	0.84 299	3.12 254	1.72 289	1.84 275	1.22 152	2.72 426	0.88 175	1.46 183	0.80 175	0.29 211	0.30 388	0.27 182	0.21 145	0.29 167	0.25 140

StereoVision	1.65 278	0.75 346	7.47 346	1.01 276	1.80 560	2.61 171	0.61 154	3.06 250	1.96 334	1.25 186	3.46 555	1.85 322	0.88 175	2.07 275	1.93 433	0.43 436	0.36 437	0.37 399	0.36 424	0.48 422	0.33 277

LoS_RVC	0.94 131	1.30 495	1.31 111	0.84 151	1.63 532	2.02 109	0.59 147	1.51 34	1.36 125	0.81 123	1.33 186	0.84 147	0.88 175	1.36 159	0.73 149	0.21 56	0.17 61	0.20 24	0.14 2	0.20 33	1.45 570

knoymous	1.30 231	0.60 196	5.57 329	0.88 181	0.75 283	3.04 212	0.90 347	2.68 200	1.33 119	1.48 212	1.07 126	2.78 438	0.88 175	1.29 145	0.85 193	0.31 277	0.22 243	0.35 371	0.20 129	0.45 404	0.37 324

StereoAnything_RVC	0.94 131	2.66 567	2.20 209	0.76 107	0.34 12	1.18 21	0.39 57	2.31 136	0.69 10	0.51 11	0.34 4	0.32 1	0.89 181	1.57 201	0.35 1	0.32 298	0.16 40	0.23 65	0.15 5	3.31 590	0.18 5

Occ-G	0.86 109	0.52 112	1.39 123	0.82 130	0.66 242	1.37 49	0.79 264	1.58 42	1.31 117	1.56 221	0.87 82	2.18 363	0.89 181	0.97 64	0.88 210	0.26 132	0.19 136	0.26 151	0.19 109	0.25 100	0.24 130

trnet	0.91 125	0.48 87	1.46 130	0.62 36	0.31 5	4.40 509	0.41 70	2.20 117	1.53 205	0.94 152	1.14 137	0.88 160	0.89 181	1.09 86	0.71 141	0.27 149	0.19 136	0.22 51	0.15 5	0.21 53	0.19 15

MIF-Stereo (partial)	0.98 147	0.55 142	2.83 264	0.71 78	1.03 390	1.08 13	0.49 103	2.55 178	1.66 272	0.79 119	1.20 146	0.80 138	0.90 184	1.61 214	1.56 375	0.36 359	0.24 305	0.33 334	0.25 231	0.40 334	0.28 199

TestStereo	2.00 336	1.02 438	12.25 404	0.70 72	0.61 211	1.88 96	0.55 127	2.31 136	1.52 198	1.41 206	1.33 186	1.27 224	0.90 184	11.62 568	0.81 181	0.34 327	0.19 136	0.33 334	0.24 219	0.44 396	0.24 130

castereo	0.82 100	0.70 298	1.04 23	0.85 163	0.50 143	1.29 41	0.91 355	3.22 266	1.20 98	0.83 133	1.24 157	0.72 116	0.91 186	1.00 72	0.67 120	0.26 132	0.16 40	0.25 122	0.20 129	0.24 86	0.21 82

MyStereo07	1.01 160	0.80 369	1.26 101	1.00 270	1.04 393	3.95 405	0.95 380	2.07 104	1.42 139	0.75 92	1.22 152	0.68 100	0.91 186	1.63 219	0.67 120	0.24 95	0.24 305	0.34 352	0.26 251	0.41 359	0.37 324

RALCasStereoNet	1.19 191	1.02 438	2.06 198	1.12 340	1.14 416	3.08 222	0.70 205	2.99 239	1.73 292	1.34 193	1.68 286	1.18 209	0.91 186	2.16 287	1.00 255	0.30 254	0.26 342	0.24 96	0.21 145	0.29 167	0.30 238

2.75w_new	0.75 62	0.45 55	1.10 55	0.65 51	0.62 217	2.45 152	0.56 131	2.75 210	0.74 16	0.78 116	0.73 53	0.38 12	0.92 189	1.04 80	0.66 115	0.17 13	0.14 11	0.22 51	0.17 59	0.18 1	0.19 15

AE-Stereo	1.18 189	0.60 196	2.05 189	1.10 329	0.60 206	4.39 505	0.72 210	3.74 352	1.62 262	1.10 175	1.90 382	1.01 185	0.92 189	1.45 179	0.82 184	0.28 187	0.22 243	0.28 215	0.28 306	0.26 119	0.22 102

test-1	1.23 204	0.65 255	1.88 170	0.96 241	0.52 155	3.84 370	0.62 167	4.01 426	1.47 159	1.93 304	1.78 325	1.83 316	0.92 189	1.19 121	1.28 318	0.26 132	0.29 375	0.31 279	0.24 219	0.29 167	0.36 310

rvit_0105_5	1.13 178	0.93 416	2.60 246	0.91 205	0.56 177	1.92 100	0.91 355	3.02 244	2.63 483	0.95 156	1.20 146	1.18 209	0.93 192	1.51 192	0.93 238	0.40 404	0.43 489	0.37 399	0.35 414	0.42 378	0.44 391

TANstereo	1.01 160	0.55 142	1.73 156	0.76 107	0.36 22	4.04 427	0.38 54	1.48 32	1.62 262	2.03 346	2.10 425	0.84 147	0.93 192	0.98 67	0.62 97	0.28 187	0.36 437	0.23 65	0.20 129	0.25 100	0.46 407

EAI-Stereo	2.35 407	0.63 232	2.97 270	0.95 235	0.65 235	3.84 370	14.27 620	5.04 591	2.19 388	2.06 356	7.25 581	1.10 197	0.94 194	1.65 223	1.37 334	0.31 277	0.22 243	0.27 182	0.60 537	0.27 132	0.32 259

R-Stereo Train	1.20 196	0.58 176	1.81 165	0.99 262	0.67 250	3.78 355	0.90 347	4.09 452	1.51 189	2.16 390	1.71 297	1.13 200	0.94 194	1.40 165	0.91 224	0.30 254	0.24 305	0.26 151	0.21 145	0.26 119	0.25 140

RAFT-Stereo	1.20 196	0.58 176	1.81 165	0.99 262	0.67 250	3.78 355	0.90 347	4.09 452	1.51 189	2.16 390	1.71 297	1.13 200	0.94 194	1.40 165	0.91 224	0.30 254	0.24 305	0.26 151	0.21 145	0.26 119	0.25 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	1.41 245	1.21 478	3.33 287	1.29 423	0.72 271	3.35 265	0.53 119	2.58 189	1.68 276	2.35 453	1.56 252	2.42 389	0.96 197	2.50 310	1.16 284	0.45 453	0.23 270	0.40 425	0.24 219	0.79 525	0.33 277

CRE-IMP	1.23 204	0.61 213	2.14 205	0.82 130	0.39 57	4.54 535	0.83 293	2.63 194	1.55 222	1.95 310	1.46 218	1.87 324	0.96 197	1.48 186	1.33 329	0.45 453	0.21 214	0.31 279	0.26 251	0.41 359	0.31 248

s12784h	1.31 235	0.45 55	2.41 236	0.71 78	0.35 16	4.42 513	0.50 105	4.22 488	2.73 495	2.01 337	2.48 492	0.91 168	0.96 197	2.01 273	0.70 138	0.29 211	0.18 98	0.24 96	0.16 27	0.27 132	0.18 5

depthmonostereo	0.94 131	0.71 310	2.39 233	0.85 163	0.54 165	2.21 133	0.53 119	1.83 73	1.17 95	0.95 156	1.09 128	0.99 181	0.97 200	2.37 303	0.68 123	0.23 79	0.27 353	0.22 51	0.20 129	0.25 100	0.26 164

MM-Stereo_test1	1.90 314	0.53 124	19.85 534	1.39 473	0.48 131	1.81 90	0.79 264	3.00 241	1.82 310	1.69 245	1.09 128	0.87 157	0.97 200	1.45 179	0.74 155	0.24 95	0.21 214	0.27 182	0.24 219	0.35 291	0.24 130

tg	1.15 184	0.67 276	1.31 111	0.94 231	0.54 165	4.02 423	0.41 70	2.96 236	1.59 252	1.69 245	1.85 364	1.84 319	0.97 200	1.78 242	0.83 187	0.27 149	0.17 61	0.29 236	0.26 251	0.29 167	0.27 180

WCG-NET	0.88 115	0.49 96	1.26 101	0.90 197	0.37 42	1.48 59	1.07 416	1.73 60	2.30 412	1.63 233	1.49 231	0.92 173	0.97 200	0.95 58	0.76 162	0.22 66	0.16 40	0.23 65	0.20 129	0.25 100	0.21 82

BUS	1.49 254	0.59 184	1.94 176	0.87 176	0.85 327	4.50 529	0.76 240	4.48 564	1.88 322	2.93 531	1.83 352	3.63 513	0.97 200	1.60 209	1.17 287	0.34 327	0.25 329	0.31 279	0.28 306	0.35 291	0.33 277

NINENet	1.87 307	0.74 333	2.60 246	1.12 340	1.06 398	4.50 529	0.76 240	4.41 553	2.24 396	2.16 390	1.86 367	3.63 513	0.97 200	8.00 454	1.17 287	0.41 419	0.30 388	0.41 437	0.30 353	0.41 359	0.36 310

PMTNet	0.99 155	0.48 87	1.73 156	0.62 36	0.56 177	4.20 479	0.43 81	1.88 75	1.58 237	1.00 161	1.05 122	0.78 132	0.98 206	1.50 189	0.85 193	1.21 571	0.20 180	0.23 65	0.15 5	0.22 68	0.19 15

PSM-softLoss	1.66 281	0.59 184	5.15 322	2.25 572	0.48 131	4.68 561	0.69 199	2.57 183	1.52 198	2.14 377	1.45 216	1.42 247	0.99 207	6.04 411	1.20 293	0.41 419	0.23 270	0.37 399	0.39 456	0.32 236	0.31 248

KMStereo	1.66 281	0.59 184	5.15 322	2.25 572	0.48 131	4.68 561	0.69 199	2.57 183	1.52 198	2.14 377	1.45 216	1.42 247	0.99 207	6.04 411	1.20 293	0.41 419	0.23 270	0.37 399	0.39 456	0.32 236	0.31 248

UDGNet	1.40 243	1.52 523	2.22 214	1.38 471	0.62 217	4.39 505	0.68 193	1.80 71	2.18 387	1.34 193	1.18 142	0.99 181	1.00 209	2.16 287	1.19 290	1.09 565	0.34 425	1.30 583	0.98 572	1.10 556	0.58 470

AnonymousM	1.22 203	1.32 501	0.97 16	0.88 181	0.56 177	4.03 425	0.69 199	2.41 143	1.68 276	1.48 212	1.31 183	1.15 203	1.00 209	1.18 120	0.73 149	0.32 298	0.40 470	2.07 591	1.70 594	0.24 86	0.22 102

WCG-NET（raft）	0.95 138	0.55 142	1.20 90	0.84 151	0.31 5	1.44 55	1.01 401	1.55 39	2.37 433	1.64 236	1.42 211	2.38 383	1.01 211	1.29 145	0.76 162	0.22 66	0.19 136	0.22 51	0.20 129	0.25 100	0.21 82

anonymousdsp2	1.26 220	0.60 196	3.74 304	1.02 287	0.41 71	3.60 323	0.72 210	3.68 338	1.47 159	1.37 199	1.56 252	1.83 316	1.01 211	2.00 270	0.66 115	0.29 211	0.20 180	0.28 215	0.20 129	0.32 236	0.29 209

DisPM	1.36 239	0.55 142	2.39 233	1.54 507	0.51 146	4.59 548	0.79 264	2.50 163	1.88 322	2.50 477	1.83 352	1.45 250	1.01 211	2.71 335	0.93 238	0.46 460	0.20 180	0.32 299	0.31 369	0.31 209	0.44 391

3w_stereo	0.71 49	0.47 77	1.14 75	0.65 51	0.39 57	1.73 85	0.68 193	2.79 221	0.79 27	0.67 67	0.84 76	0.37 8	1.02 214	1.03 75	0.56 80	0.18 31	0.14 11	0.23 65	0.18 85	0.20 33	0.22 102

RAFT-Test	1.44 247	0.59 184	6.10 332	1.01 276	0.69 262	2.90 190	0.80 274	3.68 338	1.70 285	1.85 276	1.68 286	3.15 468	1.03 215	1.20 122	0.99 253	0.27 149	0.22 243	0.25 122	0.23 193	0.27 132	0.25 140

PFNet+	1.46 250	0.57 163	2.84 265	0.92 211	0.47 123	4.64 555	0.84 299	2.46 156	1.99 339	2.14 377	1.64 274	1.34 233	1.03 215	4.68 383	1.23 303	0.45 453	0.33 413	0.37 399	0.39 456	0.32 236	0.49 424

Pruner-Stereo	1.32 237	0.59 184	2.11 204	1.79 547	0.47 123	4.73 574	0.79 264	2.53 167	1.72 289	2.47 474	1.58 255	1.48 253	1.03 215	1.66 224	1.47 354	0.44 444	0.21 214	0.34 352	0.30 353	0.30 190	0.39 346

Anonymous3	1.72 287	0.76 352	11.61 400	0.83 141	0.84 326	4.46 518	0.84 299	3.57 319	1.16 93	1.34 193	1.37 199	1.11 199	1.03 215	1.58 202	1.13 279	0.70 541	0.58 542	0.33 334	0.35 414	0.47 419	0.42 376

DFGA-Net	2.11 353	3.00 571	7.43 345	1.11 336	0.76 288	3.72 344	0.60 150	2.63 194	1.91 330	2.01 337	2.07 421	1.22 219	1.04 219	10.26 514	2.26 471	0.27 149	0.22 243	0.34 352	0.34 398	0.61 472	0.48 417

rvit_0105_3	1.24 209	0.93 416	2.84 265	0.97 248	0.58 198	2.38 144	1.08 421	3.26 273	2.53 468	1.18 182	1.40 207	1.24 221	1.04 219	1.73 236	0.97 247	0.44 444	0.44 494	0.40 425	0.42 481	0.42 378	0.50 431

IGEV-Stereo++	0.93 128	0.44 49	1.08 41	0.70 72	1.20 438	3.87 383	0.33 36	3.36 291	1.43 143	0.75 92	1.17 141	0.68 100	1.04 219	0.95 58	0.42 11	0.22 66	0.16 40	0.23 65	0.17 59	0.24 86	0.20 48

ACRE	2.27 379	1.11 460	19.45 521	0.91 205	1.30 460	3.94 400	0.87 333	4.21 485	1.80 308	2.28 429	2.62 508	1.17 205	1.04 219	1.52 194	1.30 322	0.37 367	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.31 209	0.46 407

ARAFT	2.56 447	1.13 462	19.50 524	0.89 188	0.48 131	4.15 453	1.40 482	4.36 544	2.82 516	2.36 457	1.88 371	1.70 285	1.04 219	6.45 420	1.22 300	0.29 211	0.18 98	0.37 399	0.35 414	0.35 291	0.25 140

IGEV_Zeroshot_test	2.16 360	0.69 287	20.60 573	1.22 393	0.54 165	2.18 128	0.53 119	3.38 293	1.61 257	1.93 304	1.55 248	3.76 518	1.05 224	1.55 197	0.91 224	0.29 211	0.20 180	0.27 182	0.29 334	0.40 334	0.32 259

dd	1.26 220	1.15 467	2.47 239	0.92 211	0.49 139	4.35 500	0.75 237	1.92 84	2.11 374	1.44 209	1.24 157	1.19 213	1.05 224	1.78 242	1.70 402	0.57 513	0.34 425	0.35 371	0.33 389	0.60 467	0.46 407

GMOStereo	1.13 178	0.70 298	2.26 218	0.75 93	0.44 93	3.05 214	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 458	1.52 235	1.53 257	1.05 224	1.17 115	0.92 229	0.25 117	0.19 136	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 164

error version	1.13 178	0.70 298	2.26 218	0.75 93	0.44 93	3.05 214	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 458	1.52 235	1.53 257	1.05 224	1.17 115	0.92 229	0.25 117	0.19 136	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 164

test-v	1.13 178	0.70 298	2.26 218	0.75 93	0.44 93	3.05 214	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 458	1.52 235	1.53 257	1.05 224	1.17 115	0.92 229	0.25 117	0.19 136	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 164

test-2	1.13 178	0.70 298	2.26 218	0.75 93	0.44 93	3.05 214	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 458	1.52 235	1.53 257	1.05 224	1.17 115	0.92 229	0.25 117	0.19 136	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 164

RALAANet	1.28 228	1.08 453	3.21 279	1.25 402	0.94 359	1.44 55	0.69 199	3.15 258	2.57 475	2.01 337	1.80 331	1.29 228	1.05 224	2.00 270	1.48 357	0.27 149	0.20 180	0.27 182	0.24 219	0.40 334	0.27 180

IGEV-FE	2.16 360	0.69 287	20.56 569	1.22 393	0.54 165	2.18 128	0.53 119	3.38 293	1.61 257	1.93 304	1.55 248	3.74 516	1.06 231	1.56 198	0.91 224	0.29 211	0.20 180	0.27 182	0.29 334	0.40 334	0.32 259

CIPLG	2.27 379	1.18 473	19.24 514	0.92 211	1.34 475	3.95 405	0.89 342	4.23 492	1.82 310	2.31 441	2.67 513	1.17 205	1.06 231	1.53 196	1.32 325	0.37 367	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.31 209	0.45 397

DN-CSS_ROB	1.91 318	1.55 525	11.13 395	1.82 549	0.88 341	3.99 418	0.61 154	4.01 426	1.67 274	1.64 236	1.89 377	1.39 240	1.06 231	3.23 347	1.50 361	0.31 277	0.19 136	0.44 453	0.29 334	0.37 314	0.31 248

rvit_stereo_0083	0.86 109	0.67 276	1.42 127	0.87 176	0.65 235	1.23 24	0.64 172	1.67 55	2.28 408	0.79 119	0.93 98	0.93 174	1.07 234	1.46 183	0.75 158	0.32 298	0.36 437	0.30 256	0.26 251	0.33 255	0.28 199

DCRE	1.44 247	0.74 333	3.50 293	1.13 347	0.72 271	1.78 87	0.67 186	2.14 110	1.56 228	1.99 323	8.09 588	1.73 289	1.07 234	1.24 128	0.83 187	0.23 79	0.25 329	0.26 151	0.26 251	0.28 149	0.30 238

IPLGR_C	2.28 384	1.31 499	19.46 522	0.92 211	1.32 469	3.93 395	0.89 342	4.20 479	1.82 310	2.30 435	2.63 510	1.16 204	1.07 234	1.41 170	1.29 321	0.37 367	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.31 209	0.45 397

DA	0.98 147	0.46 62	1.34 116	0.92 211	0.43 85	4.34 497	0.85 308	2.79 221	1.35 123	0.82 125	1.30 178	0.89 162	1.08 237	1.11 89	0.56 80	0.30 254	0.18 98	0.24 96	0.18 85	0.25 100	0.23 113

GGEV	0.98 147	0.46 62	1.34 116	0.92 211	0.43 85	4.34 497	0.85 308	2.79 221	1.35 123	0.82 125	1.30 178	0.89 162	1.08 237	1.11 89	0.56 80	0.30 254	0.18 98	0.24 96	0.18 85	0.25 100	0.23 113

PSMNet-RUCA	1.64 277	1.50 522	2.57 245	1.50 500	1.38 484	3.05 214	1.36 471	3.31 278	2.24 396	1.36 196	2.07 421	1.40 245	1.09 239	1.83 251	1.55 373	1.15 569	0.69 562	1.26 582	0.96 570	1.64 578	0.94 542

IGEV++	0.90 122	0.58 176	1.32 114	0.94 231	0.45 101	1.27 33	1.00 398	3.32 283	1.55 222	0.82 125	1.34 191	0.86 155	1.09 239	1.16 107	0.89 213	0.33 315	0.18 98	0.23 65	0.19 109	0.29 167	0.22 102

NF-Stereo	1.58 262	0.61 213	2.66 256	2.26 574	0.47 123	4.68 561	0.67 186	3.31 278	1.48 168	2.11 367	1.59 259	1.36 236	1.09 239	6.08 413	1.20 293	0.40 404	0.20 180	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.36 310

OCTAStereo	1.58 262	0.61 213	2.72 259	2.27 577	0.46 113	4.68 561	0.67 186	3.30 277	1.48 168	2.11 367	1.59 259	1.36 236	1.09 239	6.02 410	1.21 297	0.41 419	0.20 180	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.37 324

RE-Stereo	1.58 262	0.61 213	2.72 259	2.26 574	0.46 113	4.68 561	0.68 193	3.31 278	1.48 168	2.11 367	1.59 259	1.36 236	1.09 239	6.01 408	1.22 300	0.41 419	0.20 180	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.37 324

TVStereo	1.58 262	0.61 213	2.72 259	2.26 574	0.46 113	4.68 561	0.68 193	3.31 278	1.48 168	2.11 367	1.59 259	1.36 236	1.09 239	6.01 408	1.22 300	0.41 419	0.20 180	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.37 324

GANet-ADL	2.20 366	0.73 325	20.11 547	1.25 402	0.69 262	3.83 365	0.76 240	3.49 303	1.71 286	1.65 240	1.99 401	2.10 358	1.10 245	1.42 172	1.26 311	0.38 384	0.33 413	0.25 122	0.22 178	0.42 378	0.36 310

raft+_RVC	1.21 199	0.83 384	2.61 249	1.35 453	0.97 367	3.60 323	0.76 240	3.23 268	1.51 189	1.33 192	1.67 283	1.03 189	1.10 245	1.87 260	0.92 229	0.24 95	0.22 243	0.25 122	0.24 219	0.26 119	0.25 140

sCroCo_RVC	1.06 168	0.82 380	5.05 320	1.02 287	1.05 395	0.98 10	0.61 154	2.06 102	1.29 114	0.69 71	1.26 166	0.82 142	1.10 245	1.20 122	0.90 217	0.42 430	0.40 470	0.33 334	0.30 353	0.46 415	0.38 339

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 213	0.72 314	1.74 159	1.05 297	0.36 22	4.13 449	0.42 75	2.95 235	2.84 518	2.02 342	2.40 486	1.61 270	1.11 248	1.26 135	0.97 247	0.21 56	0.15 24	0.26 151	0.23 193	0.29 167	0.23 113

MC-Stereo	1.06 168	0.48 87	1.55 142	1.15 361	0.41 71	4.56 545	0.61 154	2.06 102	1.46 154	1.90 293	1.61 267	0.89 162	1.12 249	1.35 157	0.73 149	0.25 117	0.18 98	0.26 151	0.22 178	0.25 100	0.24 130

rafts_anoy	1.24 209	0.80 369	3.61 300	1.17 369	1.20 438	3.00 209	0.61 154	3.17 261	1.58 237	1.37 199	1.26 166	1.19 213	1.12 249	1.78 242	1.25 308	0.32 298	0.23 270	0.32 299	0.32 381	0.31 209	0.30 238

2w_stereo	0.75 62	0.46 62	1.08 41	0.68 70	0.56 177	2.00 108	0.61 154	2.87 231	0.83 40	0.93 150	0.93 98	0.36 4	1.13 251	0.90 47	0.61 93	0.17 13	0.13 1	0.23 65	0.17 59	0.20 33	0.21 82

dad	1.65 278	1.19 475	3.04 274	0.98 256	0.56 177	4.22 480	0.84 299	1.99 95	2.48 458	2.14 377	1.68 286	1.62 271	1.13 251	3.85 365	2.04 448	1.03 564	0.40 470	2.04 590	0.48 501	0.75 519	0.53 446

PSM-adaLoss	1.24 209	0.65 255	2.03 186	0.75 93	0.37 42	4.68 561	0.73 215	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.47 223	1.78 297	1.13 251	2.18 291	0.87 206	0.48 474	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

ROB_FTStereo	1.25 213	0.66 266	2.14 205	0.75 93	0.37 42	4.65 557	0.77 253	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.47 223	1.78 297	1.13 251	2.26 300	0.86 200	0.47 469	0.22 243	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

HUI-Stereo	1.25 213	0.66 266	2.33 227	0.75 93	0.37 42	4.68 561	0.78 257	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.46 218	1.79 304	1.13 251	2.17 289	0.85 193	0.48 474	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

cross-raft	2.01 339	0.57 163	19.01 512	1.03 294	0.56 177	2.11 123	0.72 210	3.63 328	1.57 234	1.77 262	1.51 234	3.17 470	1.13 251	1.16 107	0.85 193	0.23 79	0.21 214	0.26 151	0.23 193	0.28 149	0.25 140

RAFT-IKP	1.25 213	0.66 266	2.23 216	0.75 93	0.37 42	4.64 555	0.74 227	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.47 223	1.78 297	1.13 251	2.22 297	0.92 229	0.48 474	0.22 243	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

rvit_105_1	1.43 246	0.90 405	3.27 283	1.08 314	0.68 255	2.79 177	1.27 459	3.52 310	2.35 424	1.38 201	1.54 244	1.28 225	1.14 258	2.91 339	1.40 336	0.54 507	0.47 512	0.45 460	0.59 535	0.44 396	0.58 470

rvit_stereo_ft	1.00 157	0.87 399	3.55 294	0.97 248	0.66 242	1.06 12	0.80 274	2.78 216	1.67 274	0.78 116	0.96 105	0.95 179	1.14 258	1.06 82	0.90 217	0.32 298	0.24 305	0.27 182	0.28 306	0.39 329	0.27 180

MyStereo8	2.33 398	1.13 462	19.26 517	1.22 393	1.62 530	4.16 462	0.57 134	3.50 306	2.36 427	2.15 385	1.75 308	2.28 368	1.14 258	1.46 183	2.20 467	0.24 95	0.21 214	0.32 299	0.27 277	0.36 304	0.43 385

Patchmatch Stereo++	1.25 213	0.65 255	2.06 198	0.75 93	0.37 42	4.68 561	0.76 240	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.47 223	1.78 297	1.14 258	2.44 305	0.90 217	0.48 474	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209
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
ROB_FTStereo_v2	1.23 204	0.66 266	2.02 185	0.75 93	0.37 42	4.67 560	0.76 240	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.46 218	1.78 297	1.14 258	2.08 277	0.88 210	0.48 474	0.22 243	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

iGMRVC	1.26 220	0.66 266	2.14 205	0.75 93	0.37 42	4.66 558	0.74 227	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.46 218	1.78 297	1.14 258	2.46 307	0.92 229	0.48 474	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

iRAFT	1.25 213	0.65 255	2.06 198	0.75 93	0.37 42	4.68 561	0.76 240	2.53 167	1.58 237	1.99 323	1.47 223	1.78 297	1.14 258	2.44 305	0.90 217	0.48 474	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

ICVP	2.26 377	0.66 266	21.18 593	0.99 262	0.88 341	4.28 491	0.95 380	3.32 283	1.60 253	1.66 241	1.76 317	1.34 233	1.14 258	1.62 215	1.32 325	0.53 505	0.35 431	0.33 334	0.29 334	0.40 334	0.51 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FACV-RUCA	1.26 220	0.65 255	2.21 211	1.06 303	1.50 508	2.69 175	1.15 437	3.05 247	1.87 320	1.36 196	1.99 401	1.03 189	1.15 266	1.36 159	1.10 272	0.41 419	0.41 480	0.73 559	0.41 474	0.61 472	0.41 372

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 97	1.13 462	1.23 94	0.97 248	0.57 189	0.81 7	0.43 81	3.49 303	0.84 44	0.73 84	0.95 103	0.44 32	1.17 267	1.45 179	0.60 91	0.26 132	0.18 98	0.24 96	0.17 59	0.30 190	0.19 15

MoCha-V2	0.87 113	0.48 87	1.87 169	0.88 181	0.32 9	1.37 49	0.55 127	2.71 204	1.42 139	0.92 149	1.75 308	0.65 92	1.17 267	1.45 179	0.57 83	0.21 56	0.21 214	0.20 24	0.19 109	0.24 86	0.23 113

RAFT+CT+SA	1.62 272	0.72 314	7.42 344	0.97 248	1.42 497	4.04 427	0.94 376	3.90 391	1.61 257	1.61 229	1.63 272	1.33 232	1.18 269	2.73 337	1.10 272	0.27 149	0.19 136	0.31 279	0.34 398	0.33 255	0.33 277

Gwc-CoAtRS	1.58 262	0.57 163	11.69 401	1.01 276	0.60 206	2.53 163	0.64 172	2.36 140	1.56 228	1.80 269	1.47 223	2.74 428	1.18 269	1.12 94	0.90 217	0.27 149	0.21 214	0.25 122	0.22 178	0.27 132	0.23 113

DMCA	1.72 287	0.74 333	6.63 335	1.14 348	0.96 363	3.98 417	0.90 347	3.75 353	2.76 500	2.83 526	1.58 255	2.35 379	1.18 269	1.58 202	1.98 442	0.40 404	0.27 353	0.42 444	0.26 251	0.36 304	0.38 339

AdaStereo	1.45 249	0.83 384	2.34 230	1.28 419	0.81 304	3.21 236	1.14 436	4.20 479	2.46 457	2.05 351	1.77 322	2.48 401	1.18 269	1.71 234	1.44 345	0.43 436	0.25 329	0.43 448	0.28 306	0.44 396	0.34 290
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.
CFNet-RSSM	2.08 350	0.52 112	20.06 542	1.01 276	0.56 177	3.39 269	0.64 172	3.67 336	1.55 222	1.72 254	1.37 199	2.57 409	1.19 273	1.11 89	0.86 200	0.27 149	0.20 180	0.25 122	0.23 193	0.27 132	0.23 113

NOSS_ROB	2.27 379	0.73 325	3.00 272	1.71 534	1.00 386	3.90 387	0.97 390	4.29 518	2.81 514	2.94 535	2.19 444	3.88 523	1.19 273	11.77 580	1.62 389	0.59 516	0.54 529	0.56 519	0.52 519	0.56 453	0.54 452

G2L-ROB	2.13 357	0.78 361	10.06 379	1.19 378	1.06 398	3.84 370	0.93 370	3.32 283	2.27 404	2.20 403	1.47 223	2.65 419	1.20 275	8.38 459	1.81 418	0.28 187	0.19 136	0.23 65	0.22 178	0.28 149	0.32 259

x	1.15 184	0.57 163	1.53 138	1.44 484	0.67 250	1.94 101	0.97 390	3.87 381	1.57 234	1.61 229	1.28 174	1.58 265	1.22 276	1.93 264	1.04 261	0.28 187	0.30 388	0.34 352	0.29 334	0.32 236	0.31 248

NRIStereo	1.28 228	0.61 213	1.67 152	1.15 361	0.38 54	4.73 574	0.90 347	2.42 147	1.50 182	1.93 304	1.33 186	1.75 291	1.22 276	2.96 343	1.33 329	0.46 460	0.22 243	0.29 236	0.26 251	0.30 190	0.28 199

raftrobust	1.19 191	0.72 314	2.30 224	1.26 409	1.31 462	3.55 313	0.68 193	2.75 210	1.47 159	2.21 412	1.38 202	1.17 205	1.22 276	1.20 122	1.11 275	0.28 187	0.24 305	0.21 43	0.19 109	0.25 100	0.28 199

sAnonymous2	1.37 240	1.22 484	9.79 375	0.92 211	0.88 341	1.23 24	0.61 154	2.56 180	1.69 282	0.85 136	1.02 108	0.73 120	1.23 279	0.98 67	0.78 168	0.29 211	0.25 329	0.31 279	0.30 353	1.06 549	0.71 503

CroCo_RVC	1.37 240	1.22 484	9.79 375	0.92 211	0.88 341	1.23 24	0.61 154	2.56 180	1.69 282	0.85 136	1.02 108	0.73 120	1.23 279	0.98 67	0.78 168	0.29 211	0.25 329	0.31 279	0.30 353	1.06 549	0.71 503

CFNet_ucs	2.36 412	0.68 284	18.42 502	0.89 188	0.81 304	3.85 378	0.68 193	4.29 518	2.37 433	2.09 360	2.04 410	3.31 482	1.24 281	2.63 328	1.14 280	0.36 359	0.45 499	0.56 519	0.29 334	0.66 494	0.49 424

GwcNet-ADL	2.47 429	0.67 276	21.48 600	0.96 241	0.72 271	4.61 551	0.95 380	4.42 554	2.36 427	1.98 318	1.80 331	2.55 407	1.24 281	1.90 262	1.41 340	0.40 404	0.46 508	0.24 96	0.27 277	0.41 359	0.49 424

DeepPruner_ROB	2.05 345	1.09 456	10.50 387	1.01 276	1.20 438	4.39 505	0.91 355	3.14 256	1.72 289	2.60 499	1.54 244	2.78 438	1.27 283	4.52 379	1.72 405	0.51 496	0.40 470	0.37 399	0.34 398	0.48 422	0.52 444

iResNet_ROB	1.89 312	1.02 438	8.60 360	1.39 473	0.98 374	3.72 344	0.66 184	3.84 372	2.65 486	1.88 286	2.05 416	1.98 340	1.27 283	4.52 379	1.67 399	0.30 254	0.20 180	0.28 215	0.18 85	0.31 209	0.40 366

UGAM	2.58 451	0.56 153	18.55 504	0.89 188	0.71 269	3.23 240	1.03 407	2.75 210	1.75 300	1.36 196	2.77 521	2.69 421	1.28 285	10.75 528	1.40 336	0.28 187	0.24 305	0.40 425	0.31 369	0.35 291	0.30 238

SACVNet	2.46 426	1.14 466	9.47 372	1.44 484	1.18 425	4.06 430	1.49 496	3.84 372	2.24 396	2.62 503	1.89 377	2.57 409	1.28 285	11.35 556	1.64 395	0.50 490	0.39 465	0.48 477	0.41 474	0.55 447	0.75 516

RAFT-RH_RVC	2.63 454	0.55 142	19.97 539	1.26 409	0.47 123	4.46 518	0.57 134	1.71 59	1.64 266	3.06 543	5.51 576	2.03 347	1.28 285	6.70 427	1.52 370	0.42 430	0.22 243	0.37 399	0.34 398	0.28 149	0.29 209

GCST	2.56 447	1.79 540	18.02 493	1.92 557	1.33 473	1.72 83	0.51 109	3.67 336	2.03 349	1.70 249	1.61 267	1.55 262	1.29 288	5.06 387	1.24 305	2.06 588	0.77 569	1.45 586	0.97 571	1.14 560	1.34 565

MIM_Stereo	1.20 196	0.78 361	3.30 285	1.05 297	0.43 85	3.04 212	0.60 150	2.46 156	1.51 189	1.60 224	1.58 255	1.82 313	1.29 288	2.00 270	1.07 266	0.24 95	0.24 305	0.28 215	0.25 231	0.27 132	0.27 180

AASNet	2.44 422	0.92 412	19.79 531	1.35 453	1.49 506	3.81 363	1.07 416	3.85 375	2.93 526	1.95 310	2.29 464	1.96 336	1.29 288	1.73 236	1.93 433	0.39 396	0.33 413	0.45 460	0.30 353	0.55 447	0.45 397

hknet	1.98 332	0.64 244	8.70 362	0.87 176	1.07 402	4.16 462	1.16 439	4.48 564	1.73 292	2.93 531	1.83 352	3.48 496	1.30 291	3.91 369	1.51 367	0.31 277	0.25 329	0.31 279	0.28 306	0.35 291	0.33 277

BSDual-CNN	1.46 250	0.59 184	1.94 176	0.87 176	0.85 327	4.16 462	1.16 439	4.48 564	1.88 322	2.93 531	1.83 352	2.60 412	1.31 292	1.60 209	1.21 297	0.34 327	0.25 329	0.31 279	0.28 306	0.35 291	0.33 277

psmg	1.47 253	0.59 184	1.94 176	0.92 211	0.85 327	4.30 494	1.42 487	4.10 460	1.88 322	2.64 507	2.09 424	2.60 412	1.31 292	1.60 209	1.21 297	0.34 327	0.27 353	0.33 334	0.34 398	0.36 304	0.34 290

RAFT-345	2.46 426	0.55 142	19.69 529	1.02 287	0.49 139	4.43 516	0.78 257	1.64 52	2.34 422	2.09 360	3.12 542	1.96 336	1.31 292	6.65 425	1.43 343	0.36 359	0.23 270	0.32 299	0.25 231	0.28 149	0.25 140

MSCF	0.97 145	0.82 380	1.26 101	0.88 181	0.40 62	3.17 230	0.88 337	2.79 221	1.39 130	1.32 191	1.19 144	0.58 69	1.33 295	1.28 140	0.64 103	0.25 117	0.19 136	0.25 122	0.25 231	0.28 149	0.32 259

AACVNet	1.83 303	1.02 438	2.41 236	1.45 488	0.87 337	3.21 236	0.73 215	3.16 259	1.61 257	2.01 337	1.82 351	2.28 368	1.33 295	10.98 539	1.49 360	0.39 396	0.32 406	0.38 415	0.32 381	0.43 388	0.44 391

G2L-Stereo	2.49 433	0.94 422	14.54 442	1.15 361	1.35 476	3.57 319	0.95 380	3.62 327	2.00 343	2.11 367	1.61 267	3.20 471	1.34 297	9.54 485	1.91 431	0.34 327	0.27 353	0.35 371	0.28 306	0.30 190	0.35 304

xx1	2.03 341	0.74 333	13.77 423	1.78 542	0.36 22	4.48 520	0.74 227	4.23 492	3.95 583	1.01 162	1.81 343	1.79 304	1.34 297	2.13 282	0.64 103	0.29 211	0.17 61	0.33 334	0.33 389	0.33 255	0.32 259

qqq	1.30 231	0.57 163	1.67 152	1.15 361	0.51 146	2.18 128	0.91 355	3.98 418	1.53 205	1.50 215	1.24 157	1.79 304	1.34 297	4.66 381	0.98 250	0.28 187	0.31 398	0.33 334	0.33 389	0.33 255	0.32 259

GASTEREO	1.00 157	0.98 432	1.23 94	0.90 197	0.40 62	3.40 272	0.88 337	2.77 213	1.44 145	1.39 202	1.30 178	0.55 61	1.35 300	1.33 153	0.64 103	0.25 117	0.19 136	0.25 122	0.25 231	0.25 100	0.31 248

11t1	1.11 176	0.53 124	1.80 164	1.55 512	0.65 235	2.20 132	0.60 150	3.66 335	1.49 176	1.60 224	1.26 166	1.03 189	1.35 300	1.72 235	0.97 247	0.28 187	0.31 398	0.29 236	0.23 193	0.30 190	0.34 290

EKT-Stereo	6.79 594	0.64 244	4.24 309	1.77 541	106.39 670	4.51 533	0.61 154	3.16 259	1.53 205	1.88 286	1.22 152	1.98 340	1.36 302	3.81 363	0.84 190	0.35 347	0.24 305	0.29 236	0.26 251	0.34 273	0.48 417

1w_stereo	0.86 109	0.42 38	1.07 32	0.72 86	0.81 304	3.00 209	0.67 186	3.28 274	0.75 17	0.74 89	1.32 184	0.37 8	1.37 303	0.92 53	0.68 123	0.16 6	0.14 11	0.20 24	0.16 27	0.19 9	0.22 102

IPLG	2.48 431	0.65 255	19.63 527	0.91 205	0.79 299	4.60 550	0.56 131	4.31 529	1.84 317	1.91 298	2.00 403	1.31 230	1.38 304	6.61 423	1.53 371	0.27 149	0.20 180	0.27 182	0.23 193	0.31 209	0.36 310

OMP-Stereo	1.97 330	0.93 416	1.88 170	2.76 588	0.67 250	4.58 547	1.48 492	4.31 529	1.54 214	3.15 549	2.76 520	3.25 476	1.38 304	7.66 449	1.35 333	0.40 404	0.20 180	0.33 334	0.26 251	0.33 255	0.24 130

xxxx	2.67 460	0.54 136	2.03 186	1.22 393	0.81 304	3.49 295	0.63 169	4.49 567	2.49 462	2.22 414	2.23 451	2.05 351	1.38 304	10.05 506	17.91 610	0.32 298	0.32 406	0.30 256	0.27 277	0.33 255	0.34 290

test_sample6	2.35 407	0.62 223	10.78 391	1.33 441	0.83 319	3.15 229	0.79 264	4.36 544	2.43 449	2.26 427	2.04 410	1.69 283	1.39 307	11.48 563	1.61 384	0.38 384	0.32 406	0.37 399	0.39 456	0.41 359	0.42 376

test_sample5	2.33 398	0.62 223	11.29 396	1.29 423	0.83 319	3.09 223	0.74 227	4.28 515	2.31 416	2.20 403	1.97 396	1.68 278	1.39 307	11.19 551	1.47 354	0.37 367	0.31 398	0.37 399	0.37 436	0.41 359	0.39 346

DualNet	2.33 398	0.62 223	11.29 396	1.29 423	0.83 319	3.09 223	0.74 227	4.28 515	2.31 416	2.26 427	2.04 410	1.68 278	1.39 307	11.19 551	1.47 354	0.37 367	0.31 398	0.37 399	0.37 436	0.41 359	0.39 346

SFCPSM	2.18 364	0.63 232	17.03 476	0.88 181	0.98 374	3.74 349	1.28 461	4.09 452	2.16 383	1.85 276	1.83 352	1.65 274	1.39 307	2.50 310	1.50 361	0.33 315	0.27 353	0.39 419	0.36 424	0.34 273	0.37 324

H2IRNET	1.90 314	0.53 124	14.29 439	1.14 348	0.60 206	4.48 520	0.44 85	2.65 196	1.81 309	1.05 171	2.30 469	1.67 276	1.40 311	2.17 289	1.50 361	0.36 359	0.21 214	0.33 334	0.37 436	0.34 273	0.29 209

Selective-RAFT	1.15 184	0.46 62	1.64 151	0.99 262	0.45 101	4.17 467	0.51 109	3.21 264	1.69 282	1.12 179	1.34 191	1.45 250	1.40 311	2.08 277	0.94 240	0.41 419	0.20 180	0.24 96	0.23 193	0.27 132	0.25 140

test_xeample	2.67 460	0.56 153	2.05 189	1.09 320	0.81 304	3.24 244	0.80 274	4.55 574	2.70 492	2.42 467	2.27 456	1.39 240	1.40 311	10.75 528	17.51 609	0.30 254	0.30 388	0.32 299	0.28 306	0.34 273	0.33 277

UPFNet	1.81 302	0.63 232	6.71 336	1.25 402	1.44 498	3.50 299	1.35 469	4.02 430	1.85 318	2.40 465	1.52 235	2.41 386	1.40 311	3.62 358	1.88 427	0.34 327	0.33 413	0.37 399	0.31 369	0.41 359	0.39 346

PS-NSSS	2.22 367	1.33 504	2.90 269	0.97 248	1.53 513	4.11 444	1.08 421	4.55 574	2.65 486	2.10 363	2.32 481	1.77 296	1.40 311	11.79 581	1.61 384	0.68 537	0.45 499	0.96 571	0.43 484	0.95 540	0.92 540

ISRNet	1.69 284	0.76 352	5.69 330	1.27 417	1.36 479	2.85 184	0.61 154	3.60 323	1.91 330	2.13 374	2.12 432	2.90 446	1.41 316	2.51 313	1.71 403	0.49 486	0.50 524	0.56 519	0.47 496	0.49 428	0.57 465

test_sample3	2.34 402	0.61 213	11.94 402	1.33 441	0.85 327	3.10 225	0.73 215	4.24 500	2.19 388	2.21 412	1.75 308	1.80 307	1.41 316	11.11 549	1.46 349	0.35 347	0.29 375	0.34 352	0.35 414	0.39 329	0.37 324

HCRNet	1.60 268	0.56 153	2.47 239	0.78 115	1.36 479	4.11 444	0.71 207	3.57 319	2.79 504	1.75 260	1.61 267	1.58 265	1.41 316	5.79 405	1.56 375	0.34 327	0.28 365	0.36 387	0.29 334	0.33 255	0.37 324

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 513	1.43 516	9.93 377	2.50 583	1.62 530	4.29 492	1.68 520	3.95 409	2.43 449	1.66 241	1.91 383	3.04 458	1.41 316	13.26 602	1.58 377	3.82 608	1.59 591	1.12 579	0.46 493	2.21 584	2.74 600

AANet_RVC	3.03 504	1.72 535	12.78 410	1.17 369	1.12 413	3.79 359	1.10 427	3.86 378	3.13 544	2.62 503	4.26 566	3.96 527	1.41 316	11.43 560	5.23 546	0.94 559	0.47 512	0.34 352	0.23 193	0.40 334	0.55 456

test_sample4	2.34 402	0.63 232	11.59 399	1.30 430	0.83 319	3.07 221	0.72 210	4.27 510	2.30 412	2.30 435	1.88 371	1.73 289	1.42 321	11.14 550	1.46 349	0.35 347	0.29 375	0.35 371	0.36 424	0.40 334	0.38 339

PFNet	2.47 429	0.60 196	16.95 475	2.15 571	0.81 304	4.63 554	0.91 355	2.55 178	1.52 198	2.40 465	2.79 522	1.83 316	1.42 321	7.54 444	1.34 332	0.33 315	0.21 214	0.36 387	0.27 277	0.32 236	0.39 346

MLCV	1.87 307	0.91 410	8.59 359	1.10 329	0.57 189	3.59 321	0.53 119	3.70 348	2.20 390	2.80 523	2.25 454	2.00 343	1.42 321	4.13 374	1.86 425	0.30 254	0.20 180	0.32 299	0.21 145	0.33 255	0.36 310

DDVS	1.68 283	0.79 365	2.52 241	1.26 409	1.16 423	3.17 230	0.78 257	3.12 254	1.82 310	1.86 281	1.91 383	2.92 451	1.43 324	6.20 415	1.63 392	0.45 453	0.65 554	0.34 352	0.38 449	0.48 422	0.79 526

Sa-1000	1.63 276	0.79 365	3.56 296	1.11 336	0.48 131	4.06 430	1.41 485	4.49 567	2.75 499	2.00 335	2.80 524	1.84 319	1.43 324	2.64 330	1.50 361	0.27 149	0.19 136	0.36 387	0.33 389	0.36 304	0.30 238

FENet	2.25 374	0.50 100	20.29 558	1.35 453	0.67 250	4.01 421	0.60 150	3.95 409	1.99 339	1.96 314	1.11 132	2.43 392	1.43 324	1.60 209	1.39 335	0.32 298	0.22 243	0.33 334	0.26 251	0.29 167	0.39 346

222	2.68 464	0.57 163	2.03 186	1.11 336	0.81 304	3.23 240	0.65 181	4.52 572	2.45 454	2.34 452	2.29 464	1.41 246	1.44 327	10.50 519	18.47 614	0.32 298	0.30 388	0.32 299	0.27 277	0.32 236	0.34 290

HITNet	2.07 348	0.82 380	14.77 443	1.34 448	0.56 177	3.47 287	0.80 274	4.07 446	2.35 424	2.16 390	1.61 267	1.64 273	1.44 327	2.09 280	2.56 499	0.26 132	0.18 98	0.41 437	0.26 251	0.45 404	0.25 140
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
StereoDRNet-Refined	1.77 297	0.81 373	2.22 214	1.21 390	0.76 288	3.26 249	0.71 207	3.82 368	2.05 356	2.29 431	2.05 416	2.98 453	1.44 327	7.15 437	2.27 473	0.30 254	0.23 270	0.42 444	0.33 389	0.45 404	0.64 489
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	2.52 439	0.94 422	21.17 592	1.84 551	0.72 271	3.75 350	0.81 284	4.14 469	2.55 474	2.33 451	2.03 407	1.35 235	1.44 327	3.27 348	2.16 465	0.35 347	0.23 270	0.28 215	0.22 178	0.44 396	0.45 397

SDNR	3.97 551	1.93 544	20.28 557	1.31 433	0.94 359	5.16 587	0.67 186	4.33 535	2.58 476	4.82 589	5.94 579	5.01 573	1.45 331	17.52 618	2.53 495	0.79 547	0.72 565	0.59 527	0.45 491	1.15 563	1.17 556

cf-r	2.57 450	0.79 365	16.09 462	1.48 496	1.35 476	4.19 474	0.93 370	3.68 338	2.36 427	1.97 316	1.81 343	3.42 492	1.45 331	8.24 456	1.83 422	0.32 298	0.26 342	0.33 334	0.30 353	0.34 273	0.37 324

CFNet	2.34 402	1.10 457	8.96 364	1.34 448	1.24 448	4.09 437	0.73 215	4.04 435	2.77 501	1.62 232	1.87 370	2.27 367	1.45 331	11.41 558	1.82 420	0.31 277	0.24 305	0.43 448	0.36 424	0.43 388	0.33 277

ACVNet	1.46 250	0.64 244	3.56 296	0.93 227	0.85 327	4.22 480	0.80 274	2.85 226	2.08 361	1.78 264	1.88 371	3.10 463	1.46 334	1.33 153	1.89 428	0.29 211	0.26 342	0.30 256	0.26 251	0.39 329	0.27 180

GwcNet-RSSM	2.66 458	1.05 445	15.91 460	1.22 393	1.19 432	4.12 446	1.12 431	3.84 372	2.02 347	1.93 304	1.79 328	3.12 466	1.46 334	10.37 516	2.05 450	0.33 315	0.27 353	0.35 371	0.30 353	0.40 334	0.36 310

CoDeX	2.40 415	0.78 361	13.21 413	1.00 270	1.18 425	3.24 244	1.32 465	4.14 469	2.41 445	1.74 258	1.84 357	2.05 351	1.47 336	10.03 505	1.60 381	0.34 327	0.28 365	0.32 299	0.27 277	0.32 236	0.39 346

ToySt	1.35 238	0.72 314	3.65 302	1.01 276	0.50 143	3.31 261	1.01 401	3.46 299	1.73 292	1.30 189	1.55 248	2.07 356	1.47 336	1.88 261	1.40 336	0.27 149	0.27 353	0.30 256	0.32 381	0.42 378	0.39 346

tt1	1.79 299	0.73 325	10.41 386	1.75 539	0.36 22	4.55 540	0.79 264	4.22 488	3.37 567	1.08 173	1.80 331	0.74 125	1.48 338	2.21 295	0.65 110	0.29 211	0.16 40	0.31 279	0.22 178	0.30 190	0.29 209

RCA-Stereo	1.21 199	0.52 112	1.58 146	0.90 197	0.46 113	4.68 561	0.79 264	4.13 463	1.74 298	1.92 300	1.80 331	0.94 178	1.48 338	1.14 100	0.70 138	0.27 149	0.18 98	0.25 122	0.19 109	0.25 100	0.23 113

CSP-Net	1.78 298	1.32 501	1.92 175	1.16 367	1.03 390	3.38 268	1.31 464	3.52 310	1.75 300	1.96 314	1.93 388	2.40 384	1.48 338	8.58 463	1.58 377	0.46 460	0.34 425	0.27 182	0.26 251	0.41 359	0.50 431

FINET	2.96 490	1.07 451	23.18 618	1.29 423	1.86 562	2.03 110	1.52 497	4.30 526	4.71 591	2.23 418	2.34 483	1.65 274	1.48 338	5.89 407	2.81 509	0.51 496	0.47 512	0.49 491	0.40 467	0.59 463	0.49 424

CFNet-ft	1.90 314	0.95 424	3.56 296	1.07 306	1.54 514	4.09 437	0.90 347	2.85 226	1.82 310	1.78 264	1.70 293	2.75 430	1.48 338	9.33 480	1.72 405	0.33 315	0.30 388	0.61 535	0.36 424	0.52 436	0.39 346

CFNet_RVC	1.90 314	0.95 424	3.56 296	1.07 306	1.54 514	4.09 437	0.90 347	2.85 226	1.82 310	1.78 264	1.70 293	2.75 430	1.48 338	9.33 480	1.72 405	0.33 315	0.30 388	0.61 535	0.36 424	0.52 436	0.39 346

hitnet-ft	2.37 413	0.73 325	8.34 355	0.96 241	0.89 346	3.77 353	0.80 274	3.55 317	2.58 476	2.24 421	2.04 410	3.65 515	1.49 344	11.71 578	1.89 428	0.44 444	0.53 527	0.44 453	0.35 414	0.52 436	0.48 417

G2L-Stereo_test	2.11 353	0.86 396	7.12 341	1.65 526	1.19 432	3.54 310	1.02 405	3.57 319	2.01 345	2.50 477	1.68 286	3.15 468	1.50 345	9.21 478	1.62 389	0.28 187	0.19 136	0.23 65	0.22 178	0.27 132	0.31 248

mmm	1.27 225	0.58 176	2.20 209	1.41 477	0.68 255	2.39 146	0.85 308	3.90 391	1.63 265	2.20 403	1.84 357	1.28 225	1.50 345	1.91 263	0.89 213	0.31 277	0.27 353	0.45 460	0.37 436	0.38 319	0.34 290

FADNet_RVC	2.65 456	2.28 559	16.51 468	0.98 256	0.92 352	4.09 437	0.83 293	4.26 509	1.73 292	1.46 210	1.78 325	1.60 268	1.50 345	8.88 467	2.39 479	0.47 469	0.38 456	0.44 453	0.58 533	0.89 534	0.97 544

UCFNet_RVC	1.57 261	0.84 389	3.25 281	1.36 459	1.40 488	4.07 435	1.01 401	2.68 200	1.50 182	2.11 367	1.88 371	2.37 382	1.50 345	3.41 352	1.42 342	0.36 359	0.28 365	0.52 504	0.40 467	0.53 442	0.43 385

FADNet-RVC-Resample	2.83 474	2.02 550	21.07 587	1.12 340	0.91 351	3.53 306	1.37 476	4.08 450	2.09 364	1.68 244	1.33 186	2.03 347	1.51 349	9.54 485	1.69 401	0.38 384	0.37 450	0.42 444	0.44 487	0.56 453	0.56 461

iResNetv2_ROB	2.65 456	5.00 585	19.28 519	2.06 567	1.09 408	3.83 365	1.13 434	4.14 469	2.09 364	1.85 276	2.03 407	2.01 346	1.51 349	3.58 356	1.58 377	0.34 327	0.21 214	0.32 299	0.21 145	0.44 396	0.29 209

SMFormer	2.00 336	0.57 163	4.46 311	1.36 459	0.57 189	2.03 110	0.73 215	4.25 502	2.80 508	2.32 445	2.31 476	1.95 331	1.52 351	10.99 540	2.13 461	0.34 327	0.32 406	0.36 387	0.31 369	0.38 319	0.36 310

tta	2.00 336	0.57 163	4.46 311	1.36 459	0.57 189	2.03 110	0.73 215	4.25 502	2.80 508	2.32 445	2.31 476	1.95 331	1.52 351	10.99 540	2.13 461	0.34 327	0.32 406	0.36 387	0.31 369	0.29 167	0.29 209

qqq1	1.92 321	0.57 163	4.46 311	1.36 459	0.57 189	2.03 110	0.73 215	4.25 502	2.80 508	2.32 445	2.31 476	1.95 331	1.52 351	10.99 540	0.71 141	0.34 327	0.32 406	0.30 256	0.23 193	0.29 167	0.29 209

fff1	1.92 321	0.57 163	4.46 311	1.36 459	0.57 189	2.03 110	0.73 215	4.25 502	2.80 508	2.32 445	2.31 476	1.95 331	1.52 351	10.99 540	0.71 141	0.34 327	0.32 406	0.30 256	0.23 193	0.29 167	0.29 209

AFF-stereo	1.31 235	0.77 355	1.46 130	1.10 329	0.45 101	3.93 395	0.48 102	2.92 233	2.92 524	1.90 293	2.21 448	2.11 360	1.52 351	1.93 264	1.12 278	0.21 56	0.16 40	0.25 122	0.25 231	0.29 167	0.20 48

DLCB_ROB	2.05 345	0.95 424	2.37 231	1.24 400	1.02 389	2.92 196	1.30 462	3.68 338	2.30 412	2.91 529	2.17 440	3.32 483	1.52 351	10.37 516	2.50 492	0.40 404	0.33 413	0.40 425	0.36 424	0.41 359	0.47 412

ETE_ROB	2.07 348	1.40 512	3.01 273	1.09 320	0.92 352	3.94 400	1.53 499	4.25 502	2.23 394	3.31 554	2.06 420	2.35 379	1.52 351	8.74 465	2.07 454	0.44 444	0.36 437	0.51 498	0.48 501	0.54 445	0.62 481

YMNet	2.40 415	1.41 514	13.46 417	1.36 459	1.67 542	3.96 410	0.97 390	3.81 365	2.37 433	2.64 507	2.57 504	3.35 485	1.53 358	3.28 349	2.42 484	0.48 474	0.54 529	0.52 504	0.49 505	0.70 502	0.54 452

YMNet_1	2.40 415	1.41 514	13.46 417	1.36 459	1.67 542	3.96 410	0.97 390	3.81 365	2.37 433	2.64 507	2.57 504	3.35 485	1.53 358	3.28 349	2.42 484	0.48 474	0.54 529	0.52 504	0.49 505	0.70 502	0.54 452

DMCA-RVC	2.45 423	1.22 484	18.29 497	1.23 398	1.14 416	2.49 155	0.85 308	3.29 276	1.68 276	3.02 538	1.41 209	2.00 343	1.53 358	6.39 419	2.00 444	0.38 384	0.30 388	0.44 453	0.35 414	0.45 404	0.44 391

ttt	2.76 470	0.56 153	2.28 223	1.41 477	1.21 444	3.67 336	0.77 253	4.59 577	2.94 527	2.35 453	2.30 469	2.45 397	1.54 361	11.25 554	15.56 597	0.43 436	0.36 437	0.37 399	0.33 389	0.40 334	0.40 366

DCANet-4	1.96 328	0.51 106	14.31 440	0.82 130	0.40 62	4.16 462	0.57 134	4.29 518	2.98 532	2.30 435	1.80 331	1.03 189	1.54 361	1.44 175	1.44 345	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 85	0.24 86	0.42 376

test_sample2	1.75 294	0.56 153	2.25 217	1.41 477	0.80 301	2.91 193	0.86 313	4.05 439	2.04 353	1.91 298	1.39 204	1.57 263	1.55 363	10.65 525	1.06 263	0.32 298	0.28 365	0.32 299	0.30 353	0.36 304	0.33 277

CASS	1.29 230	0.66 266	2.62 252	0.95 235	0.66 242	2.84 182	0.69 199	3.00 241	1.79 307	2.57 491	1.95 389	1.39 240	1.55 363	1.59 207	1.06 263	0.50 490	0.28 365	0.34 352	0.28 306	0.46 415	0.63 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Any-RAFT	1.40 243	0.53 124	2.78 263	1.09 320	0.64 225	4.41 511	0.81 284	3.97 416	2.78 502	1.99 323	1.34 191	2.36 381	1.56 365	1.56 198	0.75 158	0.27 149	0.20 180	0.25 122	0.18 85	0.25 100	0.28 199

MultiAttention	8.74 604	0.56 153	7.25 343	2.07 568	22.74 628	35.86 634	8.44 613	4.97 590	2.58 476	2.57 491	5.11 574	5.55 585	1.59 366	52.70 645	7.50 565	0.47 469	0.24 305	0.52 504	1.00 573	6.84 620	6.30 626

RAFT	1.23 204	0.84 389	2.05 189	0.96 241	0.47 123	1.80 89	0.94 376	3.18 263	1.46 154	1.60 224	1.71 297	3.04 458	1.59 366	1.64 221	1.32 325	0.38 384	0.24 305	0.40 425	0.32 381	0.40 334	0.35 304

STTStereo	2.34 402	0.95 424	14.93 449	1.43 481	1.54 514	3.86 380	0.86 313	3.65 332	2.44 453	2.15 385	1.55 248	2.49 403	1.59 366	5.14 389	1.44 345	0.38 384	0.39 465	0.47 469	0.51 515	0.52 436	0.51 439

BEATNet_4x	1.92 321	1.36 506	8.75 363	1.20 383	0.56 177	3.46 284	1.03 407	4.00 424	2.43 449	2.25 424	1.70 293	2.10 358	1.59 366	2.57 324	3.05 515	0.37 367	0.22 243	0.47 469	0.29 334	0.60 467	0.40 366

HSM-Net_RVC	2.87 480	0.57 163	17.46 486	0.92 211	0.90 349	3.70 340	1.20 450	5.64 603	2.51 466	3.22 552	2.43 487	2.54 406	1.59 366	11.41 558	1.65 397	0.34 327	0.25 329	0.26 151	0.23 193	0.30 190	0.29 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	2.29 387	1.08 453	4.61 317	1.29 423	1.01 387	4.26 485	2.17 546	3.75 353	2.79 504	2.31 441	1.98 398	2.06 353	1.59 366	12.45 595	1.72 405	0.51 496	0.28 365	0.52 504	0.35 414	0.56 453	0.50 431

z-ln-s-r	2.67 460	1.16 470	12.43 406	1.34 448	1.26 454	3.70 340	1.21 453	4.20 479	2.38 438	2.04 349	1.92 385	2.43 392	1.60 372	10.58 521	5.19 545	0.29 211	0.20 180	0.32 299	0.24 219	0.51 432	0.38 339

AEACV	0.79 86	0.54 136	1.35 120	0.97 248	0.63 222	1.13 16	0.92 368	2.02 98	0.91 56	0.76 107	0.79 68	0.80 138	1.61 373	1.28 140	0.61 93	0.22 66	0.18 98	0.26 151	0.23 193	0.27 132	0.23 113

IIG-Stereo	1.95 326	0.79 365	2.14 205	2.78 589	0.66 242	4.62 552	0.76 240	4.27 510	1.53 205	2.63 506	3.14 544	3.35 485	1.61 373	7.65 448	1.41 340	0.39 396	0.20 180	0.31 279	0.25 231	0.33 255	0.22 102

CC-Net-ROB	3.35 528	1.76 538	13.89 429	2.33 580	1.65 538	4.49 526	1.62 510	4.73 584	2.90 521	1.92 300	2.05 416	1.99 342	1.61 373	12.57 599	1.60 381	2.46 591	2.18 600	2.68 601	1.04 577	2.11 583	1.38 568

xyz-stereo	10.85 610	0.45 55	79.01 669	0.62 36	0.45 101	83.70 671	0.77 253	2.59 190	1.34 120	2.19 400	32.02 635	2.76 436	1.62 376	5.75 404	2.39 479	0.25 117	0.17 61	0.33 334	0.21 145	0.25 100	0.19 15

test_sample1	1.62 272	0.55 142	1.88 170	1.44 484	0.79 299	2.27 136	0.64 172	4.00 424	1.82 310	1.87 283	1.35 194	1.57 263	1.62 376	9.55 487	1.24 305	0.30 254	0.27 353	0.31 279	0.28 306	0.32 236	0.32 259

ACVNet-DCA	1.85 305	0.74 333	13.77 423	1.78 542	0.36 22	4.48 520	0.74 227	3.98 418	1.53 205	1.01 162	1.81 343	0.72 116	1.62 376	2.13 282	0.64 103	0.29 211	0.17 61	0.32 299	0.21 145	0.33 255	0.32 259

1test111	1.99 335	0.74 333	13.77 423	1.78 542	0.36 22	4.48 520	0.74 227	3.98 418	1.53 205	1.01 162	1.81 343	0.72 116	1.62 376	4.66 381	0.98 250	0.29 211	0.17 61	0.32 299	0.21 145	0.33 255	0.32 259

cc1	1.98 332	0.74 333	13.77 423	1.78 542	0.36 22	4.48 520	0.74 227	4.23 492	3.95 583	1.01 162	1.81 343	0.72 116	1.62 376	2.13 282	0.64 103	0.29 211	0.17 61	0.32 299	0.21 145	0.31 209	0.29 209

ffm	1.72 287	0.60 196	5.21 324	1.14 348	0.99 377	3.62 328	0.86 313	4.22 488	3.37 567	2.20 403	2.30 469	3.48 496	1.62 376	2.21 295	0.65 110	0.29 211	0.16 40	0.48 477	0.37 436	0.30 190	0.29 209

ff1	2.96 490	0.60 196	5.21 324	1.14 348	0.99 377	3.62 328	0.86 313	4.22 488	3.37 567	2.20 403	2.30 469	3.48 496	1.62 376	11.62 568	16.09 599	0.29 211	0.16 40	0.48 477	0.37 436	0.30 190	0.29 209

mmx	2.98 496	0.60 196	5.21 324	1.14 348	0.99 377	3.62 328	0.86 313	4.49 567	3.05 538	2.20 403	2.30 469	3.48 496	1.62 376	11.62 568	16.09 599	0.33 315	0.28 365	0.48 477	0.37 436	0.44 396	0.37 324

xxx	2.98 496	0.60 196	5.21 324	1.14 348	0.99 377	3.62 328	0.86 313	4.49 567	3.05 538	2.20 403	2.30 469	3.48 496	1.62 376	11.62 568	16.09 599	0.33 315	0.28 365	0.48 477	0.37 436	0.44 396	0.37 324

gwcnet-sp	2.31 391	1.21 478	17.34 478	1.08 314	0.92 352	3.56 315	1.04 410	3.69 343	2.09 364	2.55 487	1.60 263	1.80 307	1.62 376	3.87 366	1.95 437	0.29 211	0.29 375	0.30 256	0.28 306	0.38 319	0.39 346

scenet	2.31 391	1.21 478	17.34 478	1.08 314	0.92 352	3.56 315	1.04 410	3.69 343	2.09 364	2.55 487	1.60 263	1.80 307	1.62 376	3.87 366	1.95 437	0.29 211	0.29 375	0.30 256	0.28 306	0.38 319	0.39 346

ssnet	2.31 391	1.21 478	17.34 478	1.08 314	0.92 352	3.56 315	1.04 410	3.69 343	2.09 364	2.55 487	1.60 263	1.80 307	1.62 376	3.87 366	1.95 437	0.29 211	0.29 375	0.30 256	0.28 306	0.38 319	0.39 346

CFNet_pseudo	2.12 355	0.67 276	15.14 454	0.85 163	0.74 281	3.95 405	0.64 172	3.95 409	1.78 305	1.90 293	1.79 328	3.27 478	1.62 376	2.51 313	1.16 284	0.31 277	0.36 437	0.53 509	0.27 277	0.63 478	0.44 391

MyStereo05	2.37 413	0.72 314	19.94 537	1.02 287	0.99 377	4.26 485	0.86 313	4.01 426	2.62 481	2.14 377	1.26 166	2.28 368	1.63 389	2.07 275	1.68 400	0.24 95	0.23 270	0.34 352	0.26 251	0.42 378	0.36 310

DCANet	1.74 290	0.73 325	9.08 365	0.82 130	0.40 62	4.18 470	0.59 147	4.25 502	2.97 529	2.35 453	1.84 357	1.18 209	1.63 389	1.51 192	1.55 373	0.29 211	0.24 305	0.23 65	0.18 85	0.30 190	0.53 446

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 442	1.04 444	16.73 471	1.53 505	2.00 569	3.96 410	0.87 333	3.87 381	2.31 416	2.54 486	1.67 283	2.85 443	1.63 389	5.55 398	1.62 389	0.46 460	0.33 413	0.38 415	0.38 449	0.53 442	0.62 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
111	1.83 303	0.92 412	9.08 365	0.81 120	0.36 22	4.25 484	0.91 355	4.44 558	2.70 492	2.39 463	1.96 390	2.30 374	1.64 392	1.28 140	1.82 420	0.28 187	0.22 243	0.24 96	0.20 129	0.31 209	0.54 452

ccs_rob	2.13 357	0.67 276	15.11 453	0.84 151	0.75 283	3.96 410	0.65 181	3.95 409	1.78 305	1.88 286	1.79 328	3.26 477	1.64 392	2.51 313	1.16 284	0.31 277	0.36 437	0.54 516	0.27 277	0.65 489	0.45 397

MyStereo04	2.29 387	0.80 369	18.77 506	1.00 270	1.04 393	3.95 405	0.95 380	3.91 396	2.54 472	1.99 323	1.27 173	2.31 375	1.65 394	2.02 274	1.77 414	0.24 95	0.24 305	0.34 352	0.26 251	0.41 359	0.37 324

psm_up	2.28 384	0.81 373	5.45 328	1.26 409	1.50 508	3.84 370	1.23 455	4.23 492	2.03 349	2.55 487	1.80 331	2.44 396	1.65 394	12.90 600	1.58 377	0.37 367	0.38 456	0.41 437	0.34 398	0.43 388	0.39 346

acv_ft	1.55 255	0.64 244	3.29 284	1.14 348	2.01 570	2.93 200	0.97 390	3.81 365	2.08 361	2.22 414	1.88 371	3.10 463	1.66 396	1.33 153	2.22 469	0.29 211	0.26 342	0.30 256	0.26 251	0.39 329	0.27 180

NCCL2	2.53 440	1.35 505	10.90 393	1.15 361	0.97 367	3.53 306	2.56 560	3.65 332	2.23 394	2.76 519	1.80 331	2.41 386	1.66 396	10.35 515	2.07 454	0.44 444	0.40 470	0.57 522	0.53 523	0.59 463	0.65 491

DualNet (step1)	2.34 402	1.05 445	7.87 349	1.07 306	0.86 332	3.93 395	1.19 446	4.35 539	2.11 374	2.14 377	1.75 308	1.75 291	1.67 398	6.26 417	1.26 311	1.23 573	0.48 518	4.27 619	2.09 605	0.70 502	0.69 498

test_sample9	3.79 543	1.05 445	7.87 349	1.07 306	0.86 332	3.93 395	1.19 446	4.35 539	2.11 374	2.14 377	1.75 308	1.75 291	1.67 398	11.06 544	11.61 585	1.23 573	14.45 634	4.27 619	2.09 605	0.70 502	0.69 498

test_sample7	1.65 278	0.70 298	2.60 246	1.48 496	0.76 288	2.38 144	1.07 416	4.35 539	2.11 374	2.14 377	1.75 308	1.75 291	1.67 398	6.26 417	1.26 311	0.44 444	0.48 518	0.43 448	0.40 467	0.46 415	0.43 385

LALA_ROB	1.95 326	1.48 520	3.11 276	1.05 297	0.98 374	3.99 418	1.82 527	4.44 558	2.28 408	3.31 554	1.85 364	2.76 436	1.67 398	4.04 373	3.23 518	0.46 460	0.41 480	0.55 517	0.52 519	0.60 467	0.57 465

GwcNet	3.00 500	1.63 528	19.83 533	1.32 436	2.04 574	3.27 252	1.55 503	3.65 332	2.33 421	2.00 335	2.12 432	3.56 511	1.68 402	9.47 483	2.45 488	0.44 444	0.45 499	0.46 466	0.38 449	0.60 467	0.76 518

coex_refinement	2.10 351	0.85 393	3.67 303	1.31 433	1.13 415	3.21 236	0.85 308	3.86 378	2.31 416	2.51 480	1.92 385	3.49 502	1.69 403	11.08 547	2.13 461	0.37 367	0.25 329	0.27 182	0.31 369	0.41 359	0.37 324

DDUNet	2.91 483	2.78 569	6.94 340	3.53 599	2.26 582	3.28 256	1.36 471	3.77 357	2.04 353	2.62 503	2.49 493	4.18 540	1.69 403	5.38 393	1.85 424	2.21 590	1.77 595	2.61 599	2.43 611	2.60 586	2.34 590

DGSMNet	7.55 600	1.62 526	17.42 484	1.92 557	12.73 620	7.45 604	42.99 638	4.13 463	2.07 360	2.10 363	3.16 545	3.42 492	1.70 405	9.24 479	2.30 474	3.70 607	10.89 632	11.80 634	5.54 624	4.24 603	2.66 595

PSMNet-RSSM	1.96 328	0.77 355	3.26 282	1.29 423	1.31 462	4.19 474	0.96 387	3.68 338	1.89 326	2.05 351	1.80 331	2.60 412	1.70 405	9.84 495	1.81 418	0.35 347	0.29 375	0.35 371	0.37 436	0.42 378	0.35 304

ssnet_v2	2.04 343	0.88 402	7.87 349	1.20 383	0.87 337	3.86 380	1.64 513	4.01 426	2.60 480	2.61 501	1.96 390	3.79 519	1.71 407	2.20 293	2.96 511	0.41 419	0.35 431	0.42 444	0.37 436	0.55 447	0.52 444

pcwnet_v2	2.70 467	0.65 255	22.48 612	1.08 314	1.03 390	3.56 315	0.81 284	4.29 518	3.14 546	2.29 431	2.29 464	3.01 456	1.71 407	3.32 351	1.43 343	0.43 436	0.50 524	0.41 437	0.34 398	0.61 472	0.56 461

DCVSM-stereo	2.31 391	0.66 266	20.69 575	1.11 336	0.93 357	2.58 169	0.73 215	2.61 192	1.60 253	2.57 491	1.53 242	3.30 481	1.72 409	2.19 292	1.23 303	0.34 327	0.53 527	0.41 437	0.32 381	0.45 404	0.62 481

IPLGR	2.53 440	0.58 176	20.46 566	0.82 130	0.52 155	4.56 545	0.50 105	4.30 526	2.38 438	1.87 283	1.53 242	1.68 278	1.72 409	6.95 435	1.15 281	0.28 187	0.21 214	0.27 182	0.23 193	0.33 255	0.32 259

CVANet_RVC	2.55 446	1.10 457	9.13 370	1.46 490	1.15 418	3.96 410	1.53 499	3.91 396	2.50 463	3.04 540	2.04 410	2.60 412	1.72 409	12.46 596	1.50 361	0.49 486	0.30 388	0.51 498	0.41 474	0.63 478	0.50 431

XPNet_ROB	2.27 379	1.11 460	4.10 308	1.36 459	0.97 367	3.94 400	1.63 511	4.07 446	2.14 379	2.82 525	2.00 403	2.32 376	1.73 412	10.81 532	3.39 519	0.51 496	0.47 512	0.48 477	0.40 467	0.51 432	0.56 461

TCMNet	2.98 496	1.30 495	18.26 496	1.47 493	2.09 575	3.84 370	1.08 421	3.96 414	2.39 442	2.53 485	2.29 464	2.43 392	1.75 413	10.09 508	2.39 479	0.52 502	0.45 499	0.61 535	0.50 511	0.80 527	0.78 522

xyz-stereo-finetune2	1.16 188	0.63 232	1.50 135	0.57 14	0.36 22	3.47 287	0.65 181	2.70 203	1.23 100	0.88 141	1.75 308	0.91 168	1.76 414	3.54 355	1.74 410	0.24 95	0.22 243	0.30 256	0.27 277	0.31 209	0.26 164

NVstereo2D	2.54 442	0.90 405	11.10 394	1.32 436	1.47 503	3.58 320	1.38 478	4.13 463	2.45 454	1.90 293	1.71 297	2.86 444	1.76 414	10.86 533	1.66 398	0.60 518	0.43 489	0.53 509	0.41 474	0.78 523	0.94 542

GES	1.38 242	0.64 244	2.61 249	1.09 320	0.57 189	4.30 494	1.02 405	3.86 378	1.51 189	1.72 254	1.74 304	1.28 225	1.77 416	1.62 215	1.61 384	0.39 396	0.27 353	0.33 334	0.30 353	0.41 359	0.47 412

ac_64	2.35 407	0.62 223	9.77 374	1.32 436	1.71 548	3.27 252	0.93 370	3.48 300	2.50 463	1.74 258	1.73 302	3.91 524	1.77 416	10.21 511	1.86 425	0.40 404	0.31 398	0.33 334	0.30 353	0.34 273	0.39 346

FADNet-RVC	2.51 436	2.27 557	14.03 432	1.09 320	0.81 304	3.54 310	1.10 427	4.13 463	2.48 458	1.39 202	1.22 152	1.85 322	1.77 416	9.78 493	2.06 451	0.38 384	0.37 450	0.40 425	0.40 467	0.67 496	0.48 417

test_5	1.87 307	0.75 346	10.23 383	1.14 348	1.40 488	3.85 378	1.27 459	3.91 396	1.93 332	1.69 245	1.78 325	1.67 276	1.79 419	2.99 345	1.17 287	0.30 254	0.18 98	0.35 371	0.33 389	0.34 273	0.33 277

DAS	2.31 391	0.67 276	4.79 318	1.14 348	1.64 534	2.93 200	2.13 544	4.09 452	2.74 496	4.17 577	2.52 497	2.46 399	1.79 419	11.55 565	1.63 392	0.37 367	0.22 243	0.39 419	0.25 231	0.41 359	0.34 290

SepStereo	2.15 359	0.67 276	4.79 318	1.14 348	1.64 534	2.93 200	2.13 544	4.09 452	2.74 496	4.17 577	2.52 497	2.46 399	1.79 419	8.36 457	1.63 392	0.37 367	0.22 243	0.39 419	0.25 231	0.41 359	0.34 290

ADLNet	2.29 387	0.83 384	3.62 301	1.35 453	1.60 527	3.67 336	1.24 457	3.95 409	2.98 532	2.58 495	2.29 464	4.01 530	1.79 419	11.23 553	2.09 456	0.37 367	0.38 456	0.36 387	0.34 398	0.45 404	0.71 503

PSMNet_ROB	2.95 487	1.38 509	18.46 503	1.19 378	1.20 438	3.80 361	1.65 516	3.54 315	2.35 424	1.98 318	1.71 297	2.75 430	1.79 419	11.43 560	2.78 507	0.42 430	0.36 437	0.50 494	0.60 537	0.59 463	0.49 424

RAFT_CTSACE	1.80 301	1.06 450	10.00 378	1.71 534	1.39 486	3.49 295	1.06 414	3.05 247	1.62 262	1.70 249	2.04 410	2.51 404	1.80 424	1.98 268	0.94 240	0.25 117	0.22 243	0.28 215	0.30 353	0.30 190	0.26 164

DANet	2.63 454	1.07 451	8.10 354	1.83 550	1.70 547	3.25 247	1.16 439	4.31 529	2.38 438	3.40 560	2.18 442	4.08 534	1.80 424	9.77 491	3.89 526	0.52 502	0.55 534	0.59 527	0.44 487	0.63 478	0.86 534
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	2.84 475	1.49 521	14.48 441	1.33 441	1.57 525	3.44 278	2.06 540	3.69 343	2.36 427	3.26 553	1.84 357	2.79 440	1.80 424	10.88 534	3.16 516	0.41 419	0.33 413	0.39 419	0.36 424	0.59 463	0.58 470

1111x	3.13 513	0.57 163	8.38 357	1.20 383	0.76 288	3.80 361	0.88 337	4.61 579	2.63 483	2.31 441	2.16 438	1.95 331	1.81 427	11.54 564	18.13 612	0.32 298	0.31 398	0.32 299	0.30 353	0.35 291	0.34 290

anonymousa	2.16 360	0.67 276	19.19 513	1.04 296	1.67 542	2.06 118	0.79 264	2.86 229	1.96 334	1.85 276	2.14 435	3.23 475	1.81 427	1.12 94	1.15 281	0.26 132	0.26 342	0.34 352	0.32 381	0.30 190	0.28 199

PSMNet-ADL	1.91 318	0.72 314	1.78 163	1.09 320	0.86 332	4.18 470	0.78 257	3.77 357	2.10 372	1.72 254	1.85 364	2.91 449	1.82 429	10.38 518	1.91 431	0.48 474	0.46 508	0.28 215	0.29 334	0.38 319	0.51 439

GANet-RSSM	1.98 332	0.62 223	3.49 291	1.69 530	1.23 446	4.22 480	0.91 355	3.31 278	1.86 319	1.81 270	1.74 304	2.34 377	1.82 429	10.92 537	1.73 409	0.34 327	0.29 375	0.31 279	0.28 306	0.39 329	0.40 366

HI	1.27 225	0.90 405	2.33 227	1.10 329	0.68 255	2.92 196	0.45 90	2.49 161	1.76 302	2.13 374	1.65 280	2.42 389	1.84 431	1.58 202	1.61 384	0.26 132	0.16 40	0.28 215	0.29 334	0.26 119	0.25 140

CoSv	1.27 225	0.90 405	2.33 227	1.10 329	0.68 255	2.92 196	0.45 90	2.49 161	1.76 302	2.13 374	1.65 280	2.42 389	1.84 431	1.58 202	1.61 384	0.26 132	0.16 40	0.28 215	0.29 334	0.26 119	0.25 140

S-Stereo	3.48 532	0.91 410	22.06 611	1.36 459	1.50 508	3.55 313	2.53 559	4.21 485	2.81 514	2.37 458	3.81 561	3.75 517	1.84 431	11.90 586	2.51 493	0.63 523	0.71 564	0.48 477	0.76 555	0.67 496	1.19 558

GANetREF_RVC	3.20 520	1.93 544	18.84 507	1.51 502	0.80 301	4.12 446	1.82 527	4.16 474	2.91 522	1.87 283	1.74 304	2.48 401	1.84 431	13.18 601	1.74 410	0.80 549	0.57 537	0.79 562	0.74 553	1.20 568	0.86 534
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
PASM	2.67 460	2.05 552	9.71 373	1.73 537	1.37 481	2.53 163	1.52 497	3.10 252	2.17 385	2.79 522	1.84 357	2.90 446	1.85 435	11.89 585	2.19 466	0.81 551	0.85 572	0.87 568	1.01 574	1.14 560	1.05 549

HH	2.23 370	0.86 396	21.59 602	0.98 256	0.51 146	1.49 60	0.82 288	2.74 208	1.54 214	1.10 175	1.69 291	4.62 561	1.86 436	2.55 321	0.69 132	0.26 132	0.22 243	0.29 236	0.23 193	0.34 273	0.27 180

HanStereo	2.23 370	0.86 396	21.59 602	0.98 256	0.51 146	1.49 60	0.82 288	2.74 208	1.54 214	1.10 175	1.69 291	4.62 561	1.86 436	2.55 321	0.69 132	0.26 132	0.22 243	0.29 236	0.23 193	0.34 273	0.27 180

GMM-Stereo	2.45 423	0.52 112	20.38 561	0.89 188	0.82 313	4.18 470	1.91 532	2.45 153	1.48 168	2.48 475	2.30 469	1.69 283	1.86 436	2.93 341	1.08 268	0.28 187	0.18 98	0.33 334	0.48 501	0.35 291	2.41 591

GEStereo_RVC	1.91 318	0.80 369	6.57 334	1.20 383	1.06 398	4.02 423	1.43 489	4.13 463	1.89 326	2.03 346	1.80 331	2.34 377	1.86 436	4.94 385	1.77 414	0.48 474	0.38 456	0.32 299	0.28 306	0.42 378	0.50 431

PA-Net	3.09 509	1.24 489	18.84 507	1.38 471	1.19 432	3.42 276	1.75 521	3.89 386	3.27 563	1.88 286	2.10 425	3.03 457	1.88 440	11.60 566	2.88 510	0.40 404	0.54 529	0.44 453	0.62 541	0.52 436	1.02 547
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	3.15 516	9.61 610	12.45 407	1.26 409	0.99 377	2.91 193	1.32 465	4.12 461	2.74 496	3.33 556	3.07 537	2.84 442	1.89 441	8.91 469	4.69 534	0.49 486	0.40 470	0.38 415	0.38 449	0.56 453	0.63 485

delet	1.92 321	0.76 352	5.14 321	1.01 276	1.65 538	3.44 278	2.03 539	3.76 355	2.48 458	2.01 337	2.05 416	2.63 416	1.90 442	5.34 392	2.12 458	0.28 187	0.29 375	0.40 425	0.31 369	0.41 359	0.45 397

SQANet	3.70 539	9.34 607	18.41 501	2.75 587	2.74 587	3.40 272	1.47 491	3.50 306	1.68 276	2.60 499	1.75 308	2.69 421	1.91 443	6.72 431	1.74 410	2.96 594	1.41 589	1.85 589	1.12 579	3.17 589	2.70 599

DISCO	2.25 374	0.73 325	10.06 379	1.76 540	1.12 413	3.47 287	1.25 458	3.24 270	2.26 402	2.65 511	1.96 390	4.53 557	1.92 444	4.17 376	3.61 522	0.32 298	0.25 329	0.31 279	0.29 334	0.66 494	0.41 372

ADLNet2	3.15 516	0.92 412	20.06 542	1.20 383	1.79 557	3.83 365	1.48 492	3.94 407	3.59 573	2.19 400	2.47 491	4.65 564	1.93 445	10.69 527	1.96 440	0.39 396	0.37 450	0.28 215	0.30 353	0.48 422	0.43 385

NLCSM	2.22 367	1.98 548	7.74 348	1.20 383	1.25 451	3.47 287	1.30 462	3.63 328	2.01 345	1.61 229	2.28 460	2.73 427	1.95 446	7.78 450	1.99 443	0.43 436	0.40 470	0.50 494	0.51 515	0.90 536	0.71 503

APVNet	3.13 513	1.25 490	21.14 589	1.31 433	1.52 511	3.94 400	1.13 434	3.32 283	2.14 379	2.20 403	2.03 407	3.05 461	1.96 447	11.79 581	2.53 495	0.42 430	0.45 499	0.64 543	0.46 493	0.67 496	0.57 465

z-mn7	3.36 529	9.42 608	14.16 435	1.28 419	1.22 445	3.78 355	1.43 489	3.92 401	3.35 566	2.85 527	3.36 551	3.06 462	1.97 448	9.66 489	5.16 542	0.42 430	0.35 431	0.43 448	0.33 389	0.63 478	0.48 417

MIPNet	2.33 398	0.71 310	19.82 532	0.89 188	0.56 177	4.76 579	0.61 154	4.32 533	2.37 433	1.83 274	1.48 230	1.48 253	1.98 449	2.63 328	1.44 345	0.29 211	0.20 180	0.26 151	0.23 193	0.30 190	0.39 346

riskmin	1.25 213	0.56 153	2.05 189	1.05 297	0.93 357	2.86 186	0.55 127	3.23 268	1.34 120	1.55 219	1.07 126	3.56 511	2.03 450	1.29 145	1.00 255	0.28 187	0.27 353	0.34 352	0.21 145	0.41 359	0.43 385

GANet	2.93 486	1.05 445	11.29 396	1.64 524	0.96 363	3.91 388	2.52 557	3.72 350	2.41 445	2.95 536	3.00 533	3.21 472	2.03 450	12.42 594	4.72 535	0.51 496	0.41 480	0.46 466	0.39 456	0.60 467	0.50 431

HBP-ISP	3.25 523	1.10 457	20.86 579	1.54 507	1.15 418	4.50 529	2.89 571	4.43 557	2.38 438	4.14 576	1.96 390	1.90 325	2.04 452	11.08 547	1.32 325	0.66 531	0.57 537	0.66 546	0.61 540	0.64 486	0.61 478

Wz-Net-SNSev	2.98 496	4.36 582	15.98 461	1.57 515	1.19 432	3.28 256	1.80 525	3.96 414	2.40 443	2.32 445	2.28 460	3.48 496	2.05 453	7.84 452	3.82 525	0.47 469	0.39 465	0.53 509	0.49 505	0.71 511	0.60 475

Wz-Net-LNSev	2.30 390	1.67 534	14.88 446	1.18 375	1.65 538	3.49 295	1.54 502	3.63 328	2.03 349	1.88 286	1.64 274	3.29 479	2.06 454	2.71 335	2.02 447	0.40 404	0.33 413	0.32 299	0.31 369	0.53 442	0.49 424

FADNet	2.49 433	1.76 538	13.17 412	1.17 369	0.95 362	3.27 252	0.88 337	3.94 407	2.27 404	1.40 204	1.29 176	2.51 404	2.06 454	9.93 500	1.94 435	0.43 436	0.45 499	0.40 425	0.43 484	1.06 549	0.53 446

STTRV1_RVC	3.52 533	1.03 443	20.87 581	1.47 493	1.47 503	3.23 240	1.55 503	4.06 443	3.22 556	1.95 310	3.50 556	2.63 416	2.07 456	11.96 588	2.21 468	1.86 586	4.03 622	0.81 565	0.73 552	1.06 549	0.70 502

FBW_ROB	3.24 521	1.02 438	9.21 371	1.49 499	1.07 402	3.78 355	1.48 492	4.31 529	3.08 541	2.46 472	2.32 481	4.20 543	2.08 457	15.19 616	7.16 562	0.84 555	0.62 550	1.33 584	0.92 567	0.99 545	1.31 562

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 549	10.88 615	12.30 405	1.26 409	1.55 518	5.19 588	3.33 584	4.42 554	2.82 516	2.58 495	2.62 508	5.00 572	2.11 458	14.03 614	2.73 504	1.28 578	2.34 607	0.67 548	1.83 599	0.81 528	1.03 548

DispNO	3.00 500	0.75 346	18.92 509	1.17 369	1.10 410	3.72 344	0.94 376	4.29 518	2.54 472	2.24 421	2.28 460	4.51 555	2.12 459	11.40 557	2.09 456	0.31 277	0.28 365	0.31 279	0.28 306	0.36 304	0.39 346

IER	1.69 284	0.65 255	7.19 342	0.94 231	1.15 418	3.28 256	0.89 342	3.48 300	1.97 336	2.10 363	1.98 398	2.28 368	2.12 459	2.25 299	1.75 413	0.29 211	0.23 270	0.36 387	0.30 353	0.32 236	0.34 290

MMNet	2.02 340	0.81 373	10.76 390	1.12 340	1.23 446	3.53 306	0.89 342	3.79 361	2.08 361	2.15 385	1.76 317	2.15 361	2.12 459	3.69 361	2.32 476	0.31 277	0.29 375	0.34 352	0.27 277	0.38 319	0.42 376

HGLStereo	2.03 341	0.74 333	7.50 347	1.23 398	1.56 521	3.62 328	0.95 380	3.78 360	1.89 326	2.03 346	2.20 446	3.12 466	2.14 462	5.68 402	2.04 448	0.37 367	0.31 398	0.32 299	0.29 334	0.40 334	0.45 397

ITSA-stereo	1.86 306	0.72 314	3.74 304	1.20 383	0.66 242	4.09 437	0.91 355	4.24 500	2.53 468	1.93 304	1.77 322	1.59 267	2.15 463	6.12 414	2.44 487	0.40 404	0.38 456	0.40 425	0.40 467	0.50 430	0.98 546

TestStereo1	1.56 259	0.81 373	2.32 225	1.61 522	0.64 225	4.13 449	1.36 471	3.79 361	3.20 554	1.60 224	2.57 504	1.39 240	2.15 463	2.51 313	1.30 322	0.29 211	0.20 180	0.34 352	0.25 231	0.40 334	0.36 310

SA-5K	1.56 259	0.81 373	2.32 225	1.61 522	0.64 225	4.13 449	1.36 471	3.79 361	3.20 554	1.60 224	2.57 504	1.39 240	2.15 463	2.51 313	1.30 322	0.29 211	0.20 180	0.34 352	0.25 231	0.40 334	0.36 310

GASNet	3.24 521	5.55 589	20.58 572	1.56 514	1.25 451	2.32 140	1.12 431	4.04 435	2.67 489	1.88 286	2.10 425	3.00 455	2.16 466	10.59 522	2.43 486	0.65 529	0.37 450	0.61 535	0.45 491	0.87 533	0.58 470

RYNet	2.97 494	0.93 416	15.09 452	1.12 340	1.38 484	3.66 335	1.42 487	4.03 431	2.29 411	2.10 363	1.70 293	3.79 519	2.16 466	13.64 610	3.02 514	0.37 367	0.41 480	0.48 477	0.34 398	0.81 528	0.75 516

Ntro	4.21 558	8.94 603	19.89 536	3.22 595	2.96 592	4.15 453	1.89 531	3.92 401	2.36 427	1.77 262	2.14 435	3.35 485	2.17 468	9.48 484	2.24 470	3.52 603	1.76 594	2.13 592	1.31 586	3.83 599	3.09 601

fast-acv-ft	2.54 442	1.19 475	20.08 545	1.41 477	1.40 488	3.18 232	1.17 442	3.37 292	2.28 408	1.90 293	2.15 437	2.69 421	2.17 468	2.91 339	2.31 475	0.37 367	0.39 465	0.45 460	0.39 456	0.57 458	0.45 397

PWC_ROB	2.69 466	2.01 549	8.36 356	1.33 441	1.90 565	3.23 240	1.18 443	4.33 535	3.25 558	3.11 545	3.41 553	2.71 424	2.18 470	9.15 476	4.48 530	0.56 511	0.31 398	0.61 535	0.36 424	0.69 501	0.74 513

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 562	10.62 613	15.18 455	1.55 512	1.45 502	6.16 594	3.54 591	5.41 601	3.68 577	2.59 498	2.74 517	4.81 566	2.20 471	13.79 611	4.40 529	2.04 587	3.36 620	1.05 575	1.20 584	2.09 582	1.72 577

iRaft-Stereo_5w	2.10 351	0.83 384	8.57 358	0.81 120	0.76 288	3.21 236	0.84 299	3.71 349	1.65 270	1.56 221	2.50 494	2.20 364	2.23 472	9.13 475	2.01 446	0.38 384	0.19 136	0.35 371	0.27 277	0.45 404	0.39 346

w-ln-seven	2.86 476	3.06 572	14.02 431	1.27 417	1.32 469	4.10 443	1.59 507	3.90 391	2.59 479	3.03 539	2.27 456	3.42 492	2.25 473	6.70 427	4.81 538	0.39 396	0.34 425	0.48 477	0.40 467	0.74 516	0.55 456

SA	1.62 272	0.75 346	3.78 306	1.07 306	0.43 85	4.26 485	1.36 471	4.45 561	3.12 543	1.63 233	1.97 396	1.68 278	2.26 474	2.55 321	1.27 314	0.27 149	0.22 243	0.37 399	0.37 436	0.35 291	0.30 238

w-ln-seven-2	2.73 469	2.13 553	12.47 408	1.18 375	1.01 387	3.54 310	1.58 506	3.93 403	3.26 559	2.43 469	2.02 405	2.63 416	2.28 475	7.93 453	5.45 548	0.40 404	0.40 470	0.44 453	0.34 398	0.62 476	0.47 412

RTSC	2.95 487	2.51 561	15.49 458	1.54 507	1.30 460	3.51 302	0.86 313	3.89 386	2.48 458	3.64 563	3.12 542	3.04 458	2.30 476	5.70 403	6.67 552	0.55 509	0.35 431	0.37 399	0.39 456	0.70 502	0.60 475

DeepPrunerF	3.70 539	1.72 535	14.87 445	1.33 441	1.74 551	3.70 340	1.55 503	4.20 479	14.00 618	2.02 342	1.77 322	2.74 428	2.30 476	10.88 534	6.88 558	0.68 537	0.60 547	0.78 561	0.78 560	0.81 528	0.71 503

RASNet	2.56 447	0.70 298	10.06 379	1.60 519	2.25 581	3.67 336	1.00 398	3.38 293	3.14 546	1.81 270	2.11 429	4.60 560	2.30 476	10.25 513	2.61 500	0.37 367	0.24 305	0.25 122	0.24 219	0.28 149	0.26 164

ccnet	2.66 458	0.97 431	8.01 353	1.54 507	1.24 448	3.75 350	2.18 547	4.07 446	2.41 445	2.66 512	3.25 547	2.87 445	2.31 479	9.89 497	3.50 520	0.78 546	0.75 568	0.71 552	0.67 545	0.76 520	0.81 528

Nwc_Net	2.88 482	1.16 470	18.30 498	1.35 453	1.68 545	3.52 305	1.18 443	3.90 391	2.06 358	2.52 482	2.82 527	3.82 521	2.34 480	6.78 432	2.55 498	0.86 556	0.40 470	0.59 527	0.67 545	0.57 458	0.55 456

otaku	4.58 565	8.93 602	19.95 538	3.11 594	2.67 585	3.91 388	2.57 561	3.82 368	2.25 399	2.22 414	9.72 600	4.08 534	2.35 481	8.57 462	2.13 461	3.51 602	1.65 593	2.15 593	1.17 582	3.69 596	3.15 603

Anonymous_2	3.01 502	0.89 403	4.53 316	1.06 303	1.18 425	2.93 200	0.87 333	3.24 270	1.46 154	1.86 281	1.35 194	4.11 536	2.35 481	1.64 221	1.28 318	0.82 552	0.90 574	8.71 630	15.84 633	4.44 607	0.74 513

UNet	2.51 436	0.74 333	20.17 549	1.14 348	1.44 498	3.48 291	0.76 240	3.77 357	1.87 320	2.05 351	1.57 254	2.75 430	2.39 483	3.51 354	2.51 493	0.32 298	0.26 342	0.41 437	0.26 251	0.38 319	0.39 346

MFMNet_re	2.91 483	1.91 543	18.25 495	3.06 593	1.89 564	3.13 227	1.67 518	3.52 310	2.97 529	3.14 547	2.87 529	2.26 366	2.41 484	2.42 304	2.00 444	1.10 566	1.05 578	0.94 570	0.90 566	1.28 570	1.46 572

PWCDC_ROB	2.95 487	3.26 574	14.06 433	1.59 517	1.56 521	4.19 474	0.86 313	4.30 526	4.08 585	2.06 356	7.37 582	2.75 430	2.42 485	3.59 357	2.67 503	1.34 583	0.36 437	0.39 419	0.34 398	1.13 559	0.62 481

LMCR-Stereo	2.40 415	1.31 499	18.61 505	1.59 517	0.86 332	3.87 383	1.15 437	4.32 533	1.60 253	2.25 424	2.27 456	1.13 200	2.43 486	2.48 309	1.60 381	0.88 557	0.24 305	0.29 236	0.24 219	0.56 453	0.30 238

edge stereo	3.37 530	1.01 437	21.99 608	1.28 419	1.37 481	2.67 174	1.39 480	3.98 418	2.87 519	2.93 531	3.27 549	4.35 548	2.43 486	11.62 568	2.39 479	0.60 518	0.63 552	0.79 562	0.55 527	0.68 499	0.67 493

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 407	0.99 433	19.62 526	1.09 320	0.96 363	1.51 62	0.44 85	4.05 439	1.64 266	1.31 190	1.67 283	4.93 568	2.45 488	2.52 318	1.40 336	0.30 254	0.20 180	0.31 279	0.50 511	0.57 458	0.60 475

PDISCO_ROB	2.86 476	1.53 524	14.27 438	1.98 563	2.19 578	4.52 534	1.35 469	4.65 580	3.19 551	2.09 360	2.16 438	3.53 507	2.45 488	5.32 391	2.12 458	1.30 581	0.78 570	0.72 556	0.59 535	1.24 569	1.28 560

UDG	3.55 534	2.81 570	17.45 485	2.69 586	1.98 568	3.97 415	1.19 446	4.35 539	2.02 347	2.42 467	2.53 499	4.50 554	2.46 490	6.53 421	2.41 483	2.12 589	1.77 595	2.63 600	2.57 613	2.64 587	1.95 582

DSFCA	1.89 312	0.69 287	3.14 278	1.10 329	1.18 425	3.99 418	1.79 523	3.50 306	2.16 383	3.10 544	1.64 274	2.91 449	2.50 491	5.38 393	2.26 471	0.43 436	0.38 456	0.37 399	0.36 424	0.50 430	0.42 376

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 419	1.47 519	14.14 434	1.30 430	1.35 476	3.51 302	1.64 513	4.04 435	2.10 372	2.46 472	1.88 371	2.28 368	2.51 492	4.73 384	3.17 517	0.38 384	0.19 136	0.35 371	0.20 129	0.40 334	0.36 310

DRN-Test	3.03 504	0.99 433	18.18 494	1.35 453	1.60 527	3.59 321	1.48 492	4.13 463	2.45 454	3.47 562	1.92 385	2.58 411	2.53 493	10.88 534	2.80 508	0.39 396	0.36 437	0.44 453	0.41 474	0.55 447	0.57 465

psmorigin	6.59 591	1.15 467	88.11 670	1.52 503	0.97 367	2.88 188	1.20 450	3.21 264	2.04 353	3.73 566	2.46 489	5.15 579	2.55 494	10.60 523	2.47 490	0.55 509	0.68 561	0.48 477	0.51 515	0.70 502	0.88 538

RAFT_R40	1.70 286	0.59 184	2.99 271	1.46 490	0.46 113	4.74 577	0.98 396	2.23 123	1.56 228	2.02 342	2.35 484	2.71 424	2.56 495	6.71 430	0.90 217	0.40 404	0.19 136	0.30 256	0.27 277	0.33 255	0.26 164

RP	2.79 471	1.20 477	10.36 384	1.54 507	1.93 566	3.44 278	1.97 535	4.05 439	2.34 422	2.66 512	2.79 522	3.98 528	2.58 496	10.21 511	2.61 500	0.95 560	0.47 512	0.71 552	0.57 532	0.71 511	0.68 496

CBMV	3.32 526	0.96 430	21.16 591	1.32 436	0.83 319	3.81 363	3.91 599	4.47 563	2.53 468	3.34 557	2.24 452	4.45 552	2.58 496	10.07 507	1.96 440	0.45 453	0.43 489	0.48 477	0.38 449	0.52 436	0.53 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IRAFT_RVC	1.87 307	0.60 196	4.33 310	2.40 581	0.66 242	4.59 548	1.59 507	2.96 236	1.51 189	2.23 418	1.75 308	2.09 357	2.63 498	6.70 427	1.50 361	0.33 315	0.21 214	0.33 334	0.29 334	0.32 236	0.32 259

NCC-stereo	3.16 518	1.28 493	18.31 499	1.25 402	1.75 552	4.06 430	1.40 482	3.89 386	2.22 392	2.72 516	2.55 500	3.49 502	2.65 499	9.91 498	2.99 512	1.29 579	0.65 554	0.64 543	0.86 564	0.65 489	0.71 503

Abc-Net	3.16 518	1.28 493	18.31 499	1.25 402	1.75 552	4.06 430	1.40 482	3.89 386	2.22 392	2.72 516	2.55 500	3.49 502	2.65 499	9.91 498	2.99 512	1.29 579	0.65 554	0.64 543	0.86 564	0.65 489	0.71 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Reg-Stereo(zero)	1.60 268	0.42 38	10.69 389	0.89 188	0.68 255	3.27 252	0.47 100	2.27 129	1.54 214	1.48 212	1.24 157	2.55 407	2.68 501	1.48 186	1.10 272	0.19 43	0.19 136	0.22 51	0.18 85	0.24 86	0.26 164

RGC	3.10 511	1.45 518	14.90 447	1.46 490	1.79 557	3.33 263	1.39 480	4.04 435	2.26 402	2.77 520	3.26 548	4.00 529	2.71 502	11.63 573	2.62 502	0.82 552	0.46 508	0.79 562	0.79 561	0.71 511	0.78 522

PAM	2.43 420	0.61 213	20.86 579	1.07 306	0.73 276	2.93 200	0.53 119	3.24 270	1.53 205	1.89 292	2.43 487	5.29 581	2.76 503	1.84 253	1.02 257	0.27 149	0.24 305	0.26 151	0.25 231	0.40 334	0.50 431

SHD	2.82 473	2.04 551	13.80 427	1.69 530	1.79 557	2.73 176	1.07 416	3.85 375	3.18 550	4.63 585	2.74 517	3.38 490	2.77 504	5.48 397	3.66 523	0.62 522	0.47 512	0.51 498	0.55 527	0.65 489	0.74 513

stereogan	3.09 509	0.93 416	16.43 466	1.37 469	1.66 541	3.70 340	1.67 518	3.87 381	3.15 548	3.04 540	2.70 516	5.04 574	2.79 505	9.96 501	1.78 416	0.63 523	0.49 523	0.69 549	0.47 496	0.83 531	0.68 496

Wz-Net-TNSev	3.67 538	8.83 599	13.47 419	1.48 496	1.18 425	3.60 323	2.49 556	4.27 510	3.13 544	2.18 396	1.89 377	4.21 544	2.80 506	12.10 589	7.58 566	0.57 513	0.55 534	0.47 469	0.54 525	0.91 538	1.05 549

ADCRef	3.30 524	1.23 488	14.90 447	1.17 369	1.41 495	3.95 405	1.64 513	3.88 384	2.36 427	3.05 542	2.21 448	2.40 384	2.81 507	5.04 386	16.63 604	0.46 460	0.34 425	0.63 540	0.62 541	0.54 445	0.67 493

ACVNet_2	5.41 578	12.60 618	20.42 564	3.27 596	3.15 598	4.50 529	3.02 576	4.66 581	3.73 578	3.35 559	5.36 575	7.86 596	2.88 508	12.33 593	4.76 536	3.12 598	2.22 602	2.70 603	1.69 593	3.49 592	3.10 602

ACVNet-4b	6.73 593	13.67 623	21.87 607	3.54 600	3.07 594	4.19 474	2.25 548	4.03 431	3.65 575	1.64 236	3.98 564	5.88 586	2.89 509	10.01 504	16.98 606	23.29 638	2.24 603	2.53 596	1.78 597	3.87 600	3.21 606

RainbowNet	4.56 563	8.28 596	20.07 544	3.64 603	3.23 600	4.15 453	2.99 575	4.18 475	3.03 537	2.20 403	2.65 511	4.26 545	2.90 510	9.77 491	2.12 458	3.88 609	2.27 604	2.71 604	1.72 596	3.78 598	3.31 609

XQC	2.96 490	2.42 560	14.85 444	1.36 459	1.32 469	3.29 260	1.53 499	4.28 515	2.78 502	3.21 551	2.46 489	3.53 507	2.92 511	6.58 422	4.67 532	0.70 541	0.41 480	0.59 527	0.56 529	0.96 544	0.83 533

SPS-STEREO	3.97 551	1.44 517	20.85 578	1.72 536	1.71 548	3.24 244	2.30 551	3.55 317	2.68 491	4.79 588	3.66 558	5.44 584	2.97 512	9.11 474	9.35 574	1.15 569	1.10 580	1.06 576	1.02 576	1.16 564	1.18 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iinet-f	2.26 377	1.18 473	13.71 421	1.14 348	1.11 412	3.77 353	1.10 427	4.14 469	2.17 385	2.06 356	1.76 317	2.99 454	2.99 513	2.50 310	2.49 491	0.35 347	0.39 465	0.27 182	0.28 306	0.45 404	0.39 346

MSMDNet	2.23 370	0.64 244	17.32 477	0.84 151	0.75 283	3.53 306	0.64 172	3.61 326	1.98 338	1.71 253	1.64 274	3.22 473	2.99 513	2.08 277	1.11 275	0.31 277	0.37 450	0.45 460	0.26 251	0.62 476	0.45 397

Wz-Net-MNSev	2.71 468	2.54 565	13.91 430	1.52 503	1.37 481	3.28 256	2.47 554	4.03 431	2.32 420	2.57 491	2.07 421	2.29 373	3.01 515	7.55 445	2.74 505	0.38 384	0.36 437	0.36 387	0.37 436	0.57 458	0.47 412

fff	1.74 290	0.70 298	9.08 365	0.81 120	0.36 22	4.15 453	0.57 134	4.23 492	2.09 364	2.30 435	1.80 331	1.19 213	3.02 516	1.44 175	1.46 349	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 85	0.24 86	0.42 376

csc	1.74 290	0.70 298	9.08 365	0.81 120	0.36 22	4.15 453	0.57 134	4.23 492	2.09 364	2.30 435	1.80 331	1.19 213	3.02 516	1.44 175	1.46 349	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 85	0.24 86	0.42 376

cscssc	1.74 290	0.70 298	9.08 365	0.81 120	0.36 22	4.15 453	0.57 134	4.23 492	2.09 364	2.30 435	1.80 331	1.19 213	3.02 516	1.44 175	1.46 349	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 85	0.24 86	0.42 376

zh-sn7	3.81 544	11.43 617	15.78 459	1.25 402	1.15 418	3.68 339	2.58 562	4.15 473	2.42 448	2.61 501	3.10 541	3.38 490	3.03 519	11.43 560	6.88 558	0.45 453	0.48 518	0.45 460	0.43 484	0.72 514	0.71 503

PCWNet_CMD	2.23 370	0.65 255	17.36 481	0.83 141	0.76 288	3.51 302	0.64 172	3.60 323	1.97 336	1.70 249	1.63 272	3.22 473	3.05 520	2.09 280	1.11 275	0.31 277	0.36 437	0.47 469	0.26 251	0.64 486	0.47 412

HSM	2.35 407	0.81 373	2.21 211	1.14 348	1.55 518	3.44 278	1.03 407	3.99 422	2.25 399	2.29 431	2.11 429	8.04 597	3.05 520	11.60 566	1.71 403	0.33 315	0.22 243	0.28 215	0.23 193	0.32 236	0.35 304

ADCS	4.22 559	5.33 586	16.32 464	1.64 524	1.31 462	3.91 388	3.64 593	4.21 485	2.89 520	5.11 590	2.81 526	4.46 553	3.06 522	5.21 390	19.50 618	0.63 523	0.64 553	0.69 549	0.69 550	1.12 558	1.26 559

Select-FE	2.25 374	0.87 399	17.36 481	1.06 303	0.99 377	2.04 115	0.46 94	3.79 361	1.61 257	2.52 482	1.81 343	4.41 551	3.15 523	1.83 251	0.92 229	0.32 298	0.35 431	0.30 256	0.41 474	0.32 236	0.55 456

LL-Strereo	3.01 502	1.81 541	17.59 489	1.12 340	2.10 576	2.90 190	1.09 425	4.33 535	2.00 343	3.12 546	2.24 452	3.29 479	3.15 523	11.31 555	1.84 423	0.30 254	0.28 365	0.46 466	0.34 398	0.49 428	0.45 397

RTS	3.90 547	7.04 593	17.94 491	1.92 557	2.19 578	5.00 585	2.96 573	4.29 518	3.19 551	4.05 573	3.08 538	4.94 569	3.16 525	7.64 446	6.72 553	0.66 531	0.44 494	0.51 498	0.47 496	0.95 540	0.76 518

RTSA	3.90 547	7.04 593	17.94 491	1.92 557	2.19 578	5.00 585	2.96 573	4.29 518	3.19 551	4.05 573	3.08 538	4.94 569	3.16 525	7.64 446	6.72 553	0.66 531	0.44 494	0.51 498	0.47 496	0.95 540	0.76 518

Syn2CoEx	3.08 508	2.55 566	19.88 535	1.34 448	1.18 425	2.43 149	1.65 516	3.91 396	2.40 443	2.39 463	2.27 456	2.90 446	3.17 527	9.57 488	2.54 497	0.50 490	0.45 499	0.53 509	0.39 456	0.74 516	0.72 511

AF-Net	2.87 480	1.30 495	16.24 463	1.33 441	1.75 552	3.26 249	1.59 507	4.09 452	2.43 449	2.69 514	2.94 530	4.51 555	3.20 528	5.84 406	2.75 506	0.76 545	0.36 437	0.72 556	0.49 505	0.70 502	0.56 461

SST-Stereo	1.76 295	0.58 176	3.10 275	1.44 484	0.46 113	4.71 573	0.76 240	2.22 122	2.79 504	2.07 359	2.18 442	2.43 392	3.22 529	6.66 426	0.84 190	0.42 430	0.19 136	0.30 256	0.27 277	0.35 291	0.26 164

LSM	12.71 617	3.52 578	20.79 577	55.63 668	84.76 667	3.63 333	6.30 605	3.73 351	4.93 595	5.55 592	13.92 616	3.53 507	3.25 530	9.72 490	4.12 527	0.64 526	0.85 572	0.71 552	0.81 562	1.03 546	26.84 634

PVD	3.12 512	1.97 547	12.80 411	1.79 547	1.63 532	3.83 365	1.34 468	3.48 300	3.88 580	5.77 593	3.56 557	3.45 495	3.29 531	5.58 401	5.30 547	0.71 543	0.69 562	0.74 560	0.77 557	0.79 525	1.13 555

AnyNet_C01	4.37 561	7.80 595	16.40 465	1.98 563	1.40 488	6.37 596	6.47 606	4.09 452	5.03 596	4.06 575	3.78 560	4.16 539	3.31 532	6.62 424	10.00 576	0.61 520	0.67 558	0.63 540	0.67 545	2.01 581	1.31 562

FAT-Stereo	3.34 527	0.81 373	20.05 541	1.25 402	1.20 438	3.44 278	1.99 537	4.23 492	2.67 489	3.14 547	3.82 562	3.51 505	3.32 533	11.68 576	1.94 435	0.64 526	0.67 558	0.48 477	0.52 519	0.61 472	0.81 528

HHNet	2.48 431	0.71 310	20.52 567	0.64 43	0.64 225	4.07 435	0.93 370	3.76 355	1.56 228	2.15 385	4.92 572	0.98 180	3.37 534	1.66 224	1.79 417	0.32 298	0.20 180	0.31 279	0.27 277	0.36 304	0.42 376

ADStereo(finetuned)	2.04 343	0.73 325	13.28 414	0.82 130	0.40 62	4.16 462	0.59 147	4.25 502	2.97 529	2.35 453	1.84 357	1.18 209	3.40 535	1.52 194	1.54 372	0.29 211	0.24 305	0.23 65	0.18 85	0.30 190	0.51 439

KYRaft	1.59 267	0.52 112	1.73 156	0.95 235	0.49 139	4.38 502	1.79 523	2.43 150	1.51 189	2.49 476	2.98 532	2.00 343	3.41 536	2.14 285	0.82 184	0.30 254	0.21 214	0.33 334	0.46 493	0.35 291	2.45 594

AnyNet_C32	4.17 557	5.75 590	12.62 409	1.60 519	1.54 514	5.51 591	4.09 600	3.90 391	3.23 557	4.22 581	3.03 535	3.10 463	3.41 536	8.01 455	18.85 616	0.53 505	0.58 542	0.53 509	0.74 553	1.19 567	0.97 544

MADNet+	3.97 551	9.54 609	13.83 428	1.87 555	1.69 546	4.19 474	2.87 570	4.80 587	4.10 586	2.51 480	2.67 513	4.55 558	3.41 536	8.72 464	6.92 560	1.25 576	1.27 586	1.04 574	0.93 568	1.39 574	1.85 580

UGAM-zero	2.79 471	0.57 163	20.87 581	0.98 256	0.77 294	2.08 120	0.35 49	3.88 384	1.51 189	2.05 351	1.64 274	5.07 575	3.42 539	9.83 494	1.24 305	0.28 187	0.21 214	0.27 182	0.29 334	0.29 167	0.28 199

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 464	1.26 491	22.01 609	1.08 314	0.99 377	1.61 72	0.86 313	3.69 343	1.64 266	1.52 216	5.62 578	3.35 485	3.44 540	2.20 293	1.33 329	0.26 132	0.21 214	0.30 256	0.62 541	0.93 539	0.67 493

pmcnn	5.45 579	1.22 484	17.40 483	1.60 519	2.41 584	3.48 291	2.12 543	4.52 572	3.26 559	3.67 565	13.15 614	22.10 622	3.46 541	11.92 587	17.16 607	0.34 327	0.21 214	0.23 65	0.19 109	0.36 304	0.28 199

Prome-Stereo	1.61 270	0.55 142	1.71 154	0.98 256	0.60 206	4.41 511	1.82 527	3.03 245	1.53 205	2.18 396	3.45 554	1.72 288	3.49 542	2.23 298	1.08 268	0.29 211	0.20 180	0.26 151	0.25 231	0.34 273	2.16 586

SuperB	4.79 569	4.41 583	21.08 588	1.45 488	1.08 404	3.91 388	3.08 579	4.18 475	3.01 535	2.50 477	2.10 425	2.75 430	3.49 542	8.80 466	19.60 619	0.44 444	0.33 413	0.53 509	0.39 456	12.01 629	0.64 489

MFN_U_SF_RVC	3.81 544	10.78 614	15.01 450	1.84 551	1.39 486	3.73 348	1.63 511	4.05 439	3.26 559	2.91 529	2.38 485	4.36 550	3.65 544	8.43 460	4.91 540	1.11 568	1.04 577	0.99 572	1.31 586	1.58 576	1.75 579

ADCMid	3.96 550	3.27 575	15.48 457	1.26 409	1.40 488	4.66 558	2.28 549	4.06 443	3.54 572	3.94 570	3.02 534	3.85 522	3.67 545	4.03 372	18.65 615	0.68 537	0.61 549	1.09 578	1.18 583	1.38 573	1.08 551

PAM_32	2.45 423	0.63 232	20.74 576	1.05 297	0.65 235	2.83 181	0.46 94	2.91 232	1.54 214	1.95 310	2.66 512	4.99 571	3.78 546	1.96 267	0.92 229	0.27 149	0.22 243	0.27 182	0.25 231	0.36 304	0.48 417

ASMatch	2.62 453	0.60 196	20.65 574	1.37 469	0.64 225	4.39 505	0.78 257	1.97 90	1.58 237	1.70 249	3.89 563	1.94 329	3.79 547	5.46 395	1.64 395	0.31 277	0.24 305	0.34 352	0.28 306	0.33 255	0.50 431

G-Net	4.11 555	1.21 478	19.47 523	2.31 579	2.94 591	4.74 577	2.95 572	3.33 289	2.14 379	4.44 583	9.43 598	6.93 592	3.84 548	9.01 473	4.92 541	0.79 547	0.80 571	0.70 551	0.50 511	0.95 540	0.87 537

SGM-Forest	2.96 490	0.62 223	3.49 291	1.09 320	0.80 301	4.06 430	3.30 582	4.37 547	3.09 542	4.18 580	3.27 549	4.67 565	3.86 549	11.69 577	7.91 567	0.51 496	0.46 508	0.49 491	0.39 456	0.48 422	0.49 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	1.76 295	1.26 491	2.73 262	1.66 527	1.32 469	1.84 92	1.07 416	3.49 303	2.30 412	2.11 367	2.11 429	1.71 287	3.90 550	1.82 250	1.48 357	1.10 566	1.09 579	1.08 577	1.08 578	1.05 548	1.09 552

AAGNet	2.86 476	0.60 196	1.77 161	2.05 566	0.46 113	4.76 579	1.09 425	2.27 129	1.56 228	2.17 394	1.84 357	2.41 386	4.00 551	6.23 416	24.22 626	0.46 460	0.19 136	0.30 256	0.29 334	0.32 236	0.24 130

CBFPSM	2.05 345	0.95 424	10.12 382	1.07 306	1.05 395	2.84 182	1.20 450	3.28 274	1.73 292	1.82 272	1.30 178	4.56 559	4.06 552	2.34 302	2.34 478	0.25 117	0.38 456	0.32 299	0.27 277	0.37 314	0.79 526

SAMSARA	3.55 534	2.16 555	14.18 436	1.86 554	1.49 506	4.62 552	2.65 564	3.58 322	2.80 508	7.05 603	3.05 536	5.16 580	4.07 553	9.18 477	4.80 537	0.64 526	0.67 558	0.59 527	0.68 548	0.89 534	0.91 539

Dean	7.52 599	9.08 604	21.41 598	3.74 604	3.53 601	4.81 581	3.53 589	5.33 599	5.25 597	4.17 577	26.53 628	25.62 630	4.09 554	10.97 538	4.32 528	3.69 606	2.30 605	2.91 605	1.87 601	4.03 602	3.24 607

LCNet	1.55 255	0.54 136	1.88 170	0.99 262	0.55 173	3.60 323	1.21 453	2.86 229	1.53 205	2.18 396	1.74 304	1.43 249	4.17 555	3.62 358	0.87 206	0.29 211	0.20 180	0.28 215	0.77 557	0.47 419	1.85 580

MyStereo06	2.46 426	0.72 314	19.97 539	1.02 287	0.99 377	4.26 485	0.86 313	3.51 309	1.68 276	1.92 300	1.73 302	4.01 530	4.22 556	1.62 215	0.88 210	0.24 95	0.23 270	0.34 352	0.26 251	0.42 378	0.36 310

ACV-stereo	2.92 485	0.92 412	20.27 556	1.33 441	1.05 395	4.68 561	1.10 427	2.66 198	1.64 266	1.46 210	1.32 184	5.41 583	4.24 557	7.83 451	1.90 430	0.44 444	0.52 526	0.32 299	0.29 334	0.45 404	0.63 485

LVE	6.88 596	9.31 606	21.14 589	3.61 602	3.18 599	4.49 526	2.79 566	10.21 613	11.69 614	3.16 550	11.53 608	18.33 615	4.31 558	11.66 574	3.52 521	4.45 617	2.93 612	2.56 597	1.91 602	3.62 593	3.16 604

ACVNet_1	6.04 588	13.97 625	21.36 597	3.58 601	3.14 597	4.73 574	2.48 555	4.20 479	3.17 549	2.98 537	2.83 528	23.31 624	4.34 559	11.06 544	2.45 488	3.68 605	2.33 606	2.60 598	1.79 598	3.69 596	3.19 605

Consistency-Raft	2.86 476	1.66 532	19.61 525	1.40 476	1.75 552	3.84 370	1.32 465	4.07 446	2.25 399	1.78 264	2.67 513	1.82 313	4.41 560	1.94 266	2.06 451	0.83 554	0.94 576	1.03 573	1.12 579	1.70 580	1.09 552

MDST_ROB	5.53 580	0.59 184	23.11 616	2.55 584	2.69 586	21.20 624	1.98 536	4.77 586	2.65 486	9.36 613	4.25 565	4.14 538	4.45 561	22.57 622	3.68 524	0.48 474	0.33 413	0.47 469	0.44 487	0.44 396	0.44 391

NVStereoNet_ROB	4.91 572	1.40 512	16.46 467	1.47 493	1.72 550	3.46 284	1.96 534	3.89 386	3.61 574	2.90 528	24.61 627	4.81 566	4.49 562	13.57 608	4.87 539	1.33 582	1.29 587	1.70 588	1.68 592	1.41 575	1.66 574
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
iRaft-Stereo_20w	1.88 311	0.62 223	10.58 388	0.90 197	0.83 319	2.96 205	0.78 257	4.90 588	1.58 237	2.29 431	1.60 263	1.25 222	4.51 563	2.28 301	0.90 217	0.29 211	0.21 214	0.26 151	0.24 219	0.41 359	0.31 248

EDNetEfficientorigin	12.35 616	2.51 561	179.47 675	1.19 378	0.96 363	2.91 193	1.81 526	3.00 241	5.35 598	8.91 611	4.79 570	4.18 540	4.64 564	9.98 502	11.30 582	0.37 367	0.38 456	0.60 532	0.85 563	1.32 572	2.43 593

NaN_ROB	4.06 554	1.13 462	16.64 469	1.12 340	1.25 451	3.50 299	3.05 577	4.29 518	3.26 559	3.64 563	2.56 502	2.97 452	4.79 565	13.33 604	16.91 605	0.37 367	0.41 480	0.38 415	0.39 456	0.48 422	0.81 528

ADCP+	3.74 542	1.96 546	16.90 474	1.09 320	1.55 518	4.35 500	3.65 594	3.93 403	2.98 532	2.22 414	1.66 282	3.95 525	4.83 566	3.41 352	18.87 617	0.38 384	0.41 480	0.63 540	0.53 523	0.64 486	0.81 528

RAFT + AFF	2.51 436	2.66 567	4.48 315	1.15 361	1.95 567	4.15 453	2.01 538	4.46 562	3.30 564	2.19 400	2.51 496	2.22 365	4.87 567	8.91 469	2.06 451	0.30 254	0.60 547	0.48 477	0.38 449	0.77 521	0.69 498

MSAF-DinoV2	13.69 619	13.09 621	22.03 610	2.41 582	1.44 498	4.03 425	1.38 478	9.07 611	9.20 609	2.23 418	1.98 398	5.08 576	5.06 568	177.66 676	5.46 549	0.45 453	0.34 425	0.40 425	0.62 541	6.09 614	5.80 625

TransformOpticalFlow	3.03 504	0.77 355	20.99 586	1.00 270	0.55 173	4.18 470	0.64 172	4.33 535	3.02 536	2.18 396	3.09 540	4.35 548	5.07 569	7.36 442	1.27 314	0.32 298	0.18 98	0.32 299	0.26 251	0.28 149	0.46 407

CBMV_ROB	3.62 536	0.70 298	21.42 599	1.21 390	0.89 346	4.43 516	1.76 522	4.39 550	2.79 504	5.88 595	3.38 552	4.18 540	5.12 570	10.75 528	2.32 476	0.56 511	0.55 534	0.53 509	0.51 515	0.55 447	0.46 407

STrans-v2	3.03 504	0.77 355	20.91 583	0.81 120	0.63 222	3.89 385	1.01 401	4.27 510	2.64 485	2.28 429	3.70 559	4.13 537	5.20 571	7.33 439	1.27 314	0.31 277	0.18 98	0.29 236	0.25 231	0.29 167	0.41 372

PWCK	5.85 585	9.95 611	15.22 456	2.90 590	1.56 521	5.66 593	7.69 609	5.27 595	4.74 593	3.88 568	7.51 583	8.04 597	5.28 572	15.18 615	8.40 570	3.08 597	1.51 590	2.24 594	1.37 590	5.55 613	1.96 583

WZ-Net	3.62 536	4.87 584	16.77 473	1.43 481	1.40 488	3.75 350	2.29 550	4.12 461	2.50 463	2.74 518	2.19 444	4.06 533	5.29 573	10.19 510	7.36 563	0.54 507	0.37 450	0.47 469	0.49 505	0.77 521	0.73 512

DRaft	2.28 384	0.56 153	2.64 255	0.74 92	0.46 113	3.94 400	1.23 455	2.32 138	1.55 222	2.64 507	2.80 524	1.60 268	5.34 574	6.96 436	10.99 581	0.34 327	0.22 243	0.27 182	0.27 277	0.29 167	0.37 324

KSHMR	16.96 623	5.37 587	21.64 606	4.46 614	4.50 614	8.30 607	3.32 583	15.58 626	76.24 669	6.62 602	61.47 667	56.53 668	5.43 575	35.17 634	11.37 583	4.39 614	2.97 616	3.63 617	2.74 618	5.10 611	4.34 620

DPSNet	3.43 531	1.37 508	12.19 403	1.39 473	1.24 448	4.15 453	2.06 540	4.51 571	3.34 565	2.69 514	1.96 390	3.52 506	5.56 576	10.68 526	9.68 575	0.93 558	0.73 566	0.40 425	0.37 436	1.06 549	0.86 534

aanetorigin	3.30 524	1.66 532	17.52 488	1.18 375	1.58 526	2.57 167	3.80 596	2.65 196	2.03 349	6.12 598	4.30 567	2.82 441	5.70 577	5.47 396	4.67 532	0.50 490	0.44 494	0.43 448	0.47 496	1.17 565	0.92 540

ADCL	4.35 560	1.63 528	14.21 437	1.29 423	1.26 454	5.56 592	11.16 614	3.97 416	3.37 567	6.07 596	4.67 569	4.30 547	5.72 578	5.08 388	14.51 594	0.50 490	0.48 518	0.89 569	0.77 557	0.78 523	0.76 518

WAO-6	5.87 586	2.27 557	15.05 451	2.96 591	2.77 588	12.01 612	3.58 592	5.37 600	11.91 616	3.34 557	9.69 599	6.78 591	5.84 579	11.82 583	8.89 573	2.87 593	2.35 608	2.50 595	1.84 600	2.85 588	2.67 596

MeshStereo	5.35 577	1.32 501	21.34 596	1.34 448	1.15 418	4.40 509	3.90 598	5.18 593	4.55 588	10.14 618	11.82 610	11.47 603	5.84 579	13.84 612	7.03 561	0.61 520	0.58 542	0.60 532	0.58 533	0.72 514	0.59 474
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
DEmStereo	2.97 494	0.58 176	13.42 416	0.79 117	0.51 146	3.84 370	1.84 530	2.42 147	1.60 253	2.25 424	2.74 517	2.03 347	6.04 581	6.79 434	12.80 590	0.35 347	0.26 342	0.26 151	0.27 277	0.27 132	0.37 324

WAO-7	5.16 574	3.21 573	18.98 511	1.88 556	1.44 498	5.34 589	3.09 580	4.91 589	5.81 603	4.35 582	8.92 597	6.55 589	6.06 582	13.40 606	10.81 580	1.34 583	1.20 585	1.48 587	1.35 589	1.60 577	1.45 570

IMH-64-1	4.84 570	2.53 563	6.83 337	4.30 611	3.74 605	4.81 581	6.05 603	5.30 596	3.92 581	3.95 571	8.33 589	5.08 576	6.06 582	8.96 471	6.30 550	4.57 619	2.96 614	3.04 606	2.12 608	4.28 604	3.62 612

IMH-64	4.84 570	2.53 563	6.83 337	4.30 611	3.74 605	4.81 581	6.05 603	5.30 596	3.92 581	3.95 571	8.33 589	5.08 576	6.06 582	8.96 471	6.30 550	4.57 619	2.96 614	3.04 606	2.12 608	4.28 604	3.62 612

ADCPNet	3.89 546	1.63 528	20.25 555	1.28 419	1.27 456	6.43 597	2.65 564	3.93 403	2.70 492	2.78 521	2.20 446	4.28 546	6.16 585	5.56 399	10.27 578	0.65 529	1.18 582	0.71 552	1.70 594	0.84 532	1.37 566

CSAN	4.71 567	1.39 511	20.23 551	1.19 378	0.87 337	3.65 334	3.50 588	4.57 576	3.87 579	3.89 569	7.82 585	3.54 510	6.16 585	23.47 627	6.82 556	0.52 502	0.45 499	0.49 491	0.52 519	0.63 478	0.66 492

test_sample8	4.76 568	1.05 445	7.87 349	1.07 306	0.86 332	3.93 395	1.19 446	4.38 548	2.05 356	5.49 591	1.89 377	12.98 609	6.37 587	11.06 544	11.61 585	1.23 573	14.45 634	4.27 619	2.09 605	0.70 502	0.69 498

raft_robust	1.92 321	1.15 467	3.34 288	1.02 287	0.43 85	3.84 370	0.46 94	4.42 554	2.52 467	1.67 243	1.36 198	2.17 362	6.37 587	6.78 432	1.04 261	0.28 187	0.24 305	0.30 256	0.35 414	0.31 209	0.32 259

DeepStereo_RVC	1.55 255	0.63 232	3.32 286	0.77 113	0.42 79	4.49 526	0.72 210	2.50 163	1.58 237	2.02 342	1.81 343	1.54 261	6.38 589	1.73 236	1.19 290	0.46 460	0.22 243	0.29 236	0.28 306	0.35 291	0.38 339

tt	7.19 598	0.51 106	6.83 337	4.03 606	2.30 583	12.05 613	20.19 628	15.46 625	6.58 608	3.42 561	3.22 546	5.37 582	6.39 590	4.20 377	7.46 564	9.81 628	11.53 633	7.05 626	7.46 628	6.31 616	3.71 614

JetBlue	6.27 590	9.15 605	13.76 422	1.94 561	4.60 616	11.91 611	12.00 617	5.12 592	3.45 571	3.79 567	4.52 568	9.54 601	6.56 591	9.40 482	13.48 592	1.26 577	1.37 588	1.17 581	1.34 588	7.06 622	3.95 616

SANet	5.65 583	1.72 535	20.94 584	1.26 409	0.88 341	7.20 601	3.81 597	4.60 578	11.23 612	4.56 584	8.78 595	7.49 594	6.95 592	11.85 584	18.11 611	0.49 486	0.44 494	0.50 494	0.42 481	0.90 536	0.82 532

CrosDoStereo	5.24 575	0.60 196	20.23 551	0.82 130	0.51 146	3.39 269	18.11 624	3.82 368	2.27 404	1.98 318	8.74 593	1.96 336	6.96 593	7.35 440	26.35 628	0.30 254	0.22 243	0.30 256	0.28 306	0.33 255	0.38 339

DeepStereo_LL	5.24 575	0.60 196	20.23 551	0.82 130	0.51 146	3.39 269	18.11 624	3.82 368	2.27 404	1.98 318	8.74 593	1.96 336	6.96 593	7.35 440	26.35 628	0.30 254	0.22 243	0.30 256	0.28 306	0.33 255	0.38 339

WAO-8	11.95 613	13.02 619	20.56 569	3.50 597	3.08 595	15.11 619	2.80 567	12.91 618	19.11 652	7.69 605	13.12 612	11.62 604	7.01 595	84.40 672	7.91 567	3.42 600	1.92 597	3.54 615	1.93 603	3.68 594	2.69 597

Venus	11.95 613	13.02 619	20.56 569	3.50 597	3.08 595	15.11 619	2.80 567	12.91 618	19.11 652	7.69 605	13.12 612	11.62 604	7.01 595	84.40 672	7.91 567	3.42 600	1.92 597	3.54 615	1.93 603	3.68 594	2.69 597

JetRed	10.48 608	27.10 632	35.70 653	4.27 609	4.09 612	15.55 621	12.83 619	12.16 615	5.50 599	5.83 594	5.56 577	10.14 602	7.43 597	8.88 467	26.39 630	3.32 599	3.81 621	3.51 613	2.96 621	7.85 624	6.69 627

THIR-Stereo	4.14 556	0.82 380	10.85 392	0.86 170	0.43 85	2.16 127	16.77 622	3.22 266	1.54 214	2.04 349	12.05 611	2.68 420	7.53 598	7.30 438	12.62 589	0.30 254	0.21 214	0.29 236	0.28 306	0.33 255	0.41 372

ktn	21.74 628	10.34 612	19.68 528	4.53 615	4.00 610	6.53 598	4.51 601	6.79 606	78.82 671	84.69 671	100.86 675	58.49 669	7.57 599	12.11 590	13.35 591	4.58 621	3.24 619	3.49 612	2.62 614	4.65 609	3.84 615

DispFullNet	4.64 566	3.48 577	23.95 621	3.99 605	3.03 593	3.35 265	1.06 414	4.18 475	2.80 508	6.33 600	2.94 530	4.04 532	7.81 600	3.92 370	5.16 542	2.75 592	1.61 592	3.10 609	2.68 616	3.32 591	3.31 609

CRFU-Net	2.49 433	0.78 361	10.36 384	2.30 578	1.08 404	3.91 388	1.41 485	3.85 375	1.65 270	2.15 385	1.76 317	3.34 484	7.95 601	5.56 399	1.48 357	0.47 469	0.35 431	0.30 256	0.28 306	0.37 314	0.43 385

MADNet++	7.57 601	5.80 591	13.28 414	6.38 622	5.26 618	7.18 600	7.77 610	5.32 598	5.62 601	6.11 597	7.78 584	6.02 588	8.01 602	11.74 579	16.36 603	9.36 627	4.95 625	8.57 629	5.66 625	4.83 610	5.34 622

IMH	6.81 595	13.66 622	20.41 563	4.33 613	3.74 605	5.50 590	3.06 578	5.49 602	6.22 605	4.64 586	10.35 602	9.30 600	8.03 603	13.61 609	6.81 555	4.80 622	2.99 617	3.09 608	2.12 608	4.36 606	3.61 611

TorneroNet-64	10.12 606	8.74 598	20.95 585	4.27 609	3.76 608	13.86 616	2.85 569	15.05 623	23.15 655	10.07 617	23.84 626	13.47 610	8.24 604	13.96 613	17.21 608	3.96 611	2.72 609	3.23 610	2.48 612	6.29 615	4.27 619

WCMA_ROB	5.12 573	0.90 405	21.33 595	1.50 500	1.33 473	4.09 437	3.49 587	4.03 431	4.59 590	6.57 601	10.95 605	12.92 608	8.41 605	9.86 496	8.78 572	0.75 544	0.58 542	0.51 498	0.50 511	0.68 499	0.57 465

SGM_RVC	4.57 564	0.72 314	17.46 486	1.84 551	0.58 198	4.23 483	3.45 586	4.66 581	3.66 576	7.99 608	8.82 596	7.56 595	8.74 606	12.30 591	6.84 557	0.43 436	0.38 456	0.39 419	0.35 414	0.51 432	0.48 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSMD_ROB	5.61 581	1.08 453	16.68 470	1.21 390	0.83 319	10.14 609	2.07 542	3.93 403	6.22 605	10.37 619	8.03 587	22.22 623	9.45 607	11.66 574	4.52 531	0.66 531	0.58 542	0.66 546	0.68 548	0.65 489	0.63 485

ELAS	5.99 587	1.62 526	20.29 558	1.96 562	2.01 570	15.09 618	8.38 612	5.23 594	5.54 600	9.02 612	8.61 592	6.74 590	9.75 608	7.48 443	11.40 584	0.96 561	1.18 582	0.72 556	0.93 568	1.30 571	1.67 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	5.72 584	1.64 531	20.40 562	2.09 569	2.01 570	4.95 584	11.47 616	4.66 581	6.31 607	8.09 609	8.01 586	8.06 599	11.65 609	8.36 457	10.22 577	0.99 563	1.17 581	0.81 565	0.76 555	1.14 560	1.58 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	5.61 581	2.14 554	16.75 472	1.67 528	3.64 603	4.12 446	7.51 608	3.05 247	5.63 602	11.57 624	4.83 571	3.95 525	12.72 610	8.44 461	20.78 621	0.41 419	0.43 489	0.47 469	1.01 574	1.66 579	1.39 569

FC-DCNN	6.64 592	0.77 355	19.26 517	1.68 529	1.64 534	8.27 606	2.35 552	6.35 605	9.23 610	10.85 621	11.27 607	19.89 619	13.33 611	12.51 597	11.79 587	0.66 531	0.57 537	0.58 524	0.56 529	0.63 478	0.61 478

SGM+DAISY	8.36 603	3.82 579	24.83 622	2.02 565	1.75 552	14.80 617	17.22 623	4.27 510	11.79 615	13.88 625	14.38 618	11.74 606	13.83 612	10.56 520	15.12 595	1.21 571	1.19 584	1.14 580	1.13 581	1.17 565	1.37 566

FTStereo	3.71 541	0.53 124	20.37 560	0.96 241	0.65 235	4.34 497	11.29 615	2.62 193	1.50 182	2.58 495	5.04 573	1.90 325	13.84 613	3.71 362	1.25 308	0.38 384	0.24 305	0.31 279	0.32 381	0.30 190	2.10 585

USTest	15.98 622	15.58 627	22.56 613	18.49 629	16.99 622	26.43 627	36.08 634	27.68 632	12.77 617	10.69 620	10.80 604	18.35 616	15.09 614	18.62 619	23.37 623	4.85 623	5.34 626	7.38 627	7.43 627	9.90 628	11.23 628

TCMNet-wrong-test	12.32 615	14.13 626	19.38 520	22.38 630	19.85 625	15.99 622	12.34 618	22.95 628	4.56 589	6.24 599	6.27 580	18.40 617	15.71 615	10.10 509	10.72 579	9.06 626	4.78 623	5.35 623	3.95 623	12.28 630	11.97 629

FC-DCNN v2	6.91 597	0.77 355	19.25 515	1.69 530	1.64 534	9.13 608	2.40 553	7.20 607	9.47 611	11.07 623	11.62 609	20.05 621	15.79 616	12.55 598	11.99 588	0.66 531	0.57 537	0.58 524	0.56 529	0.63 478	0.61 478

PSM-AAD	2.43 420	0.54 136	1.32 114	0.92 211	0.54 165	4.48 520	7.47 607	2.96 236	1.55 222	2.31 441	2.56 502	1.26 223	16.23 617	2.46 307	0.89 213	0.28 187	0.21 214	0.58 524	0.41 474	0.34 273	1.32 564

GrayStereo	2.58 451	0.53 124	1.63 149	1.58 516	0.89 346	4.17 467	8.17 611	3.03 245	1.52 198	2.80 523	2.50 494	1.70 285	17.10 618	2.83 338	1.15 281	0.33 315	0.21 214	0.27 182	0.32 381	0.28 149	0.53 446

FCDSN-DC	6.04 588	0.84 389	19.25 515	1.24 400	1.09 408	4.38 502	2.62 563	4.38 548	4.71 591	9.59 616	11.22 606	19.19 618	17.40 619	12.30 591	8.55 571	0.69 540	0.57 537	0.60 532	0.60 537	0.70 502	0.78 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LRCNet_RVC	25.52 629	33.45 633	23.21 619	31.79 652	32.78 648	6.74 599	1.18 443	25.88 630	4.46 587	28.94 629	30.89 629	24.91 629	17.57 620	27.66 629	24.34 627	35.26 641	25.60 642	35.91 641	33.81 665	31.90 641	34.10 642

UNDER WATER-64	9.33 605	5.37 587	22.60 614	5.22 621	4.86 617	10.75 610	4.61 602	11.45 614	17.30 647	7.59 604	9.80 601	15.99 614	17.90 621	10.63 524	15.72 598	4.36 613	2.87 611	4.39 622	2.86 619	7.01 621	5.36 623

MANE	11.39 611	1.38 509	23.16 617	4.82 619	2.79 589	22.02 625	14.51 621	25.81 629	26.28 656	10.93 622	13.17 615	19.90 620	18.03 622	15.69 617	20.41 620	0.96 561	0.74 567	1.42 585	3.24 622	0.74 516	1.71 576

DPSMNet_ROB	15.52 621	8.89 601	31.44 652	10.07 627	18.91 624	12.44 614	33.22 632	13.51 621	17.94 651	9.58 615	22.91 625	13.79 612	19.67 623	21.43 621	23.73 625	5.17 625	8.84 627	5.63 625	11.52 632	6.79 619	14.90 631

DGTPSM_ROB	15.31 620	8.85 600	28.14 634	9.90 626	18.89 623	12.44 614	33.21 631	13.48 620	17.86 650	9.50 614	22.89 624	13.78 611	19.67 623	21.26 620	23.68 624	5.08 624	8.84 627	5.62 624	11.50 629	6.72 618	14.87 630

Anonymous_1	57.11 669	19.68 629	26.15 623	23.10 631	142.31 673	30.84 628	39.75 635	33.86 637	16.98 646	70.53 670	15.42 620	23.46 625	19.75 625	23.04 623	27.23 631	164.73 676	9.02 629	130.38 672	137.40 673	161.27 677	27.24 635

DPSM_ROB	20.78 626	20.03 630	26.57 624	23.62 632	22.46 626	31.10 629	39.97 636	33.52 635	17.41 648	15.25 626	15.80 621	24.06 627	20.71 626	23.30 625	27.62 632	10.78 629	9.41 630	11.69 632	11.50 629	14.49 631	16.36 632

DPSM	20.78 626	20.03 630	26.57 624	23.62 632	22.46 626	31.10 629	39.97 636	33.52 635	17.41 648	15.25 626	15.80 621	24.06 627	20.71 626	23.30 625	27.62 632	10.78 629	9.41 630	11.69 632	11.50 629	14.49 631	16.36 632

SGM-ForestM	11.55 612	1.16 470	21.62 604	2.14 570	0.81 304	22.25 626	19.08 626	16.50 627	11.34 613	15.94 628	14.44 619	27.12 631	22.61 628	24.76 628	28.39 634	0.50 490	0.48 518	0.47 469	0.44 487	0.55 447	0.53 446

oiu110	38.91 634	41.24 660	30.90 647	28.87 642	27.38 638	58.24 659	56.03 659	40.06 638	16.68 641	48.31 657	40.11 657	28.69 633	25.82 629	56.68 654	49.53 639	46.18 642	31.39 663	46.54 655	22.19 647	46.75 644	36.66 643

dddd17k	38.91 634	41.24 660	30.90 647	28.87 642	27.38 638	58.24 659	56.03 659	40.06 638	16.68 641	48.31 657	40.11 657	28.69 633	25.82 629	56.68 654	49.53 639	46.18 642	31.39 663	46.54 655	22.19 647	46.75 644	36.66 643

ITERv10	38.91 634	41.24 660	30.90 647	28.87 642	27.38 638	58.24 659	56.03 659	40.06 638	16.68 641	48.31 657	40.11 657	28.69 633	25.82 629	56.68 654	49.53 639	46.18 642	31.39 663	46.54 655	22.19 647	46.75 644	36.66 643

ITERv8	38.91 634	41.24 660	30.90 647	28.87 642	27.38 638	58.24 659	56.03 659	40.06 638	16.68 641	48.31 657	40.11 657	28.69 633	25.82 629	56.68 654	49.53 639	46.18 642	31.39 663	46.54 655	22.19 647	46.75 644	36.66 643

ITERv4	38.91 634	41.24 660	30.90 647	28.87 642	27.38 638	58.24 659	56.03 659	40.06 638	16.68 641	48.31 657	40.11 657	28.69 633	25.82 629	56.68 654	49.53 639	46.18 642	31.39 663	46.54 655	22.19 647	46.75 644	36.66 643

notaker	10.50 609	8.60 597	20.23 551	4.54 616	3.95 609	6.27 595	3.44 585	8.07 610	4.75 594	8.73 610	46.45 662	13.86 613	27.86 634	13.49 607	13.61 593	4.56 618	3.18 618	3.52 614	2.68 616	8.13 626	4.05 617

UNDER WATER	10.47 607	3.95 581	22.62 615	5.07 620	4.51 615	7.78 605	3.77 595	12.56 617	21.72 654	7.84 607	10.78 603	23.96 626	31.66 635	10.78 531	16.19 602	4.44 616	2.93 612	4.24 618	2.86 619	6.33 617	5.47 624

ITERv30	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

qyd29nn	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

yuret106	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

uio108cc	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

v20iiwwt	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

ITERv14	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

v134_o9	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

ITERv7	39.86 639	36.76 634	27.52 626	25.98 634	27.28 630	53.78 638	50.32 639	42.67 648	14.35 621	45.33 637	36.95 642	35.57 638	32.11 636	55.63 646	74.67 662	51.29 661	27.50 648	42.65 642	18.05 634	53.80 650	45.04 648

hj116sk	41.17 647	37.68 642	29.62 642	31.63 647	29.96 643	54.37 646	51.35 647	40.90 643	14.86 629	46.06 645	36.59 637	36.66 646	34.45 644	57.40 659	76.55 670	49.67 656	27.18 643	44.65 650	20.43 642	56.87 658	46.46 657

iked130	41.17 647	37.68 642	29.62 642	31.63 647	29.96 643	54.37 646	51.35 647	40.90 643	14.86 629	46.06 645	36.59 637	36.66 646	34.45 644	57.40 659	76.55 670	49.67 656	27.18 643	44.65 650	20.43 642	56.87 658	46.46 657

vnu138km	41.17 647	37.68 642	29.62 642	31.63 647	29.96 643	54.37 646	51.35 647	40.90 643	14.86 629	46.06 645	36.59 637	36.66 646	34.45 644	57.40 659	76.55 670	49.67 656	27.18 643	44.65 650	20.43 642	56.87 658	46.46 657

99wein	41.17 647	37.68 642	29.62 642	31.63 647	29.96 643	54.37 646	51.35 647	40.90 643	14.86 629	46.06 645	36.59 637	36.66 646	34.45 644	57.40 659	76.55 670	49.67 656	27.18 643	44.65 650	20.43 642	56.87 658	46.46 657

a5sdf	41.17 647	37.68 642	29.62 642	31.63 647	29.96 643	54.37 646	51.35 647	40.90 643	14.86 629	46.06 645	36.59 637	36.66 646	34.45 644	57.40 659	76.55 670	49.67 656	27.18 643	44.65 650	20.43 642	56.87 658	46.46 657

ITERv28	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

ITERv24	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

dd23bbn	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

ITERv21	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

zxcv128	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

ITERv12	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

s6wercc	43.41 658	40.39 653	29.27 635	36.65 654	34.04 650	56.71 652	54.19 652	45.25 657	16.11 634	46.57 650	39.92 650	37.89 651	35.62 649	59.04 664	74.09 655	48.74 648	28.08 656	50.20 660	22.60 652	63.78 663	49.01 663

AVERAGE_ROB	44.46 665	45.91 666	46.59 658	40.59 662	38.66 658	32.99 632	30.52 629	46.19 664	43.26 665	49.59 663	48.97 665	44.62 660	39.89 656	45.04 637	43.94 637	48.74 648	50.69 669	50.80 667	49.79 666	45.54 643	46.97 662

HaxPig	43.25 657	43.65 665	45.00 657	33.85 653	35.61 657	32.69 631	30.52 629	45.09 656	42.97 664	48.77 662	48.17 664	43.00 658	40.26 657	44.58 636	43.61 636	47.18 647	49.30 668	51.54 668	50.25 667	43.73 642	45.29 656

LE_ROB	18.58 624	1.21 478	48.38 659	8.60 625	23.00 629	7.32 603	19.74 627	9.94 612	38.69 663	43.53 636	21.91 623	28.40 632	40.92 658	23.18 624	54.71 644	0.34 327	0.33 413	0.32 299	0.36 424	0.42 378	0.40 366

TorneroNet	25.88 630	11.28 616	21.62 604	4.20 608	4.07 611	55.25 651	3.15 581	15.16 624	76.94 670	58.09 666	82.72 672	86.88 673	41.15 659	13.35 605	18.13 612	4.32 612	2.85 610	3.45 611	2.62 614	8.33 627	4.14 618

LSM0	49.58 667	40.04 648	53.62 668	97.15 669	128.68 672	62.75 669	79.89 668	67.63 671	35.11 662	33.02 635	32.61 636	48.43 667	41.60 660	46.60 639	55.43 647	21.63 636	18.99 641	23.62 640	23.13 659	29.47 640	52.26 671

CasAABBNet	41.80 656	40.20 650	53.41 667	47.73 663	45.18 661	62.51 665	80.71 671	67.26 667	34.80 659	30.49 630	31.88 632	48.24 664	41.81 661	46.63 640	55.64 650	21.60 632	18.88 637	23.48 635	23.22 662	29.19 637	33.05 638

RAFT-FEzeroshot	41.78 654	40.21 651	53.07 663	47.74 665	45.19 662	62.51 665	80.73 672	67.30 668	34.75 657	30.51 631	31.88 632	48.27 665	41.88 662	46.64 641	55.54 648	21.62 634	18.89 639	23.48 635	23.22 662	29.20 638	33.05 638

RAFT-FE	41.78 654	40.21 651	53.07 663	47.74 665	45.19 662	62.51 665	80.73 672	67.30 668	34.75 657	30.51 631	31.88 632	48.27 665	41.88 662	46.64 641	55.54 648	21.62 634	18.89 639	23.48 635	23.22 662	29.20 638	33.05 638

FlowAnything	41.75 652	39.90 647	53.36 666	47.83 667	45.06 660	62.45 664	80.51 669	67.34 670	34.89 660	30.56 633	31.52 630	48.18 663	42.05 664	46.66 643	55.24 646	21.71 637	18.88 637	23.49 639	23.13 659	29.12 635	33.04 637

Selective-RAFT-Error	41.77 653	40.16 649	53.34 665	47.73 663	45.25 664	62.51 665	80.64 670	67.22 666	34.93 661	30.64 634	31.81 631	48.11 662	42.11 665	46.57 638	54.95 645	21.61 633	18.87 636	23.48 635	23.15 661	29.16 636	33.08 641

MEDIAN_ROB	47.37 666	49.08 667	49.92 661	40.32 661	39.97 659	34.95 633	33.43 633	49.17 665	46.39 667	53.06 665	52.65 666	47.65 661	42.23 666	48.35 644	47.29 638	52.10 669	54.04 670	54.28 669	53.48 668	48.76 649	50.33 670

MonStereo1	8.07 602	2.24 556	5.83 331	4.68 617	3.60 602	18.80 623	2.52 557	5.89 604	5.86 604	4.76 587	13.98 617	7.41 593	50.63 667	13.28 603	5.16 542	4.40 615	0.90 574	2.69 602	1.55 591	3.92 601	3.30 608

coex-ft	18.59 625	6.62 592	113.53 672	1.17 369	1.31 462	2.33 142	1.93 533	2.81 225	14.00 618	124.82 675	8.45 591	5.90 587	51.74 668	9.99 503	22.69 622	0.57 513	0.62 550	0.50 494	0.49 505	1.08 555	1.28 560

HanzoNet	31.60 633	17.23 628	21.22 594	7.32 623	5.84 619	7.25 602	3.53 589	13.82 622	14.20 620	50.38 664	47.01 663	44.45 659	56.61 669	36.61 635	32.00 635	63.89 670	56.57 671	7.97 628	89.20 671	28.69 633	28.25 636

ASD4	103.30 672	113.98 675	120.24 673	106.67 670	79.75 666	115.36 673	120.35 674	119.13 676	79.65 675	120.04 674	74.64 668	101.45 675	65.48 670	109.11 675	84.31 676	104.31 671	90.04 673	133.15 673	103.58 672	130.15 673	94.66 673

xxxxx1	112.33 673	88.53 672	37.76 654	227.84 675	157.23 674	39.05 635	61.41 665	93.76 673	79.29 672	62.45 667	74.79 669	78.32 670	70.96 671	33.47 631	70.69 651	114.00 673	130.36 674	259.31 675	274.34 675	145.54 674	147.50 674

tt_ll	112.33 673	88.53 672	37.76 654	227.84 675	157.23 674	39.05 635	61.41 665	93.76 673	79.29 672	62.45 667	74.79 669	78.32 670	70.96 671	33.47 631	70.69 651	114.00 673	130.36 674	259.31 675	274.34 675	145.54 674	147.50 674

ff	112.33 673	88.53 672	37.76 654	227.84 675	157.23 674	39.05 635	61.41 665	93.76 673	79.29 672	62.45 667	74.79 669	78.32 670	70.96 671	33.47 631	70.69 651	114.00 673	130.36 674	259.31 675	274.34 675	145.54 674	147.50 674

BEATNet-Init1	49.72 668	64.32 671	97.77 671	4.68 617	4.28 613	84.75 672	60.42 664	73.38 672	68.59 668	88.29 672	88.51 674	91.94 674	97.99 674	85.26 674	70.96 654	0.80 549	0.65 554	0.85 567	0.70 551	7.96 625	2.33 589

PML	64.32 670	53.22 668	17.88 490	8.10 624	32.94 649	148.46 675	247.79 677	12.18 616	45.42 666	111.41 673	288.92 677	101.47 676	101.31 675	31.67 630	15.55 596	14.03 631	4.83 624	10.98 631	6.18 626	28.82 634	5.17 621

DPSimNet_ROB	102.30 671	119.72 676	143.59 674	109.42 671	94.10 668	127.22 674	127.15 675	26.62 631	102.36 676	149.58 676	83.99 673	139.34 677	137.54 676	64.62 671	82.36 675	105.18 672	66.15 672	120.15 671	69.61 670	99.58 671	77.72 672

test_example2	212.63 676	219.92 677	221.87 676	213.67 674	221.17 677	199.47 676	200.74 676	185.30 677	141.66 677	209.52 677	213.45 676	210.82 678	205.48 677	221.27 677	216.64 677	236.83 677	242.07 678	213.93 674	217.01 674	235.69 678	226.10 677

ccccc	590.94 677	629.75 678	645.59 677	567.84 678	570.84 678	582.44 677	641.68 678	613.82 678	494.59 678	614.58 678	651.20 678	555.57 679	637.59 678	666.94 678	652.42 678	781.57 679	507.24 679	391.36 679	342.44 679	689.82 679	581.48 678

FADE		13.79 624		10.71 628	13.34 621							11.85 607				474.90 678	161.58 677	347.36 678	322.13 678	7.29 623

Low-res two-view benchmark