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

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 538	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 544	0.11 2

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

S2M2_XL	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

U	9.45 568	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 589	61.27 594	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 590	8.88 576	0.17 89	0.13 35

GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 479	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 533	1.70 548

MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 567	2.55 520	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 541	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 541

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 538	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 543

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 547	0.84 497	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 547	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 536

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 381	0.22 386	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 357	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 288	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 371	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 315	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 495	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 524

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 315	0.18 310	0.28 380	0.33 460	0.21 236	0.19 214

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

XX-TBD	0.46 113	0.70 487	0.35 1	0.79 471	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 378	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

sAnonymous2	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

depthmonostereo	0.41 78	0.23 57	0.53 97	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 164	0.76 156	0.48 89	0.65 105	0.47 81	0.49 148	0.67 79	0.37 129	0.16 57	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.15 94

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 342	0.22 386	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 534	0.18 120	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 528	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 294	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 382	1.02 378	0.65 394	0.60 429	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 365	0.27 431	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 418	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 288	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 390	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 346	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 407	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

GMStereo	0.55 179	0.45 407	0.94 346	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 315	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

test_for_model	1.30 461	3.71 570	0.58 133	3.22 561	2.84 561	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 428	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 548	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 571	1.50 544

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 358	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 374	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 326	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 365	0.21 368	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 259	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 315	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 342	0.25 416	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 530	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 396	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 261	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 347	0.87 316	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 342	0.17 288	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 515	0.64 110	0.71 146	3.18 526	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 290	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 391	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 440	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

dd	0.59 207	0.48 418	0.97 358	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 395	0.18 310	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 345	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

DLNR_Zeroshot_test	23.17 581	48.52 595	43.29 586	176.68 595	78.69 591	0.35 17	0.21 12	23.41 581	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 578	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 594	0.16 124

RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 346	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 284	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 470	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 288	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

AIO-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 483	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

FACV-RUCA	0.63 227	0.34 326	0.82 293	0.62 362	0.65 444	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 395	0.19 328	0.47 493	0.21 286	0.35 413	0.25 328

testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 362	0.58 311	0.49 360	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 420	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 371	0.58 311	0.49 360	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 408	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 290	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 390	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 374	0.87 164	0.63 156	0.81 294	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 356	0.58 311	0.50 367	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 420	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 364	0.98 361	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 426	0.32 467	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
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
Anonymous3	0.61 216	0.44 400	1.11 408	0.59 324	0.49 360	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 452	0.30 453	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 259	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 364	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

GES	0.66 254	0.34 326	0.90 333	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 284	0.99 180	0.61 293	0.27 381	0.19 328	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

AnonymousM	0.59 207	1.11 523	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 545	0.84 536	0.14 18	0.13 35

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 367	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

TestStereo	0.64 239	0.39 376	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 297	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 523	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

testlalala_base	0.77 321	0.40 382	0.70 206	0.65 394	0.50 367	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 552	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 548	0.19 214

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 416	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 387	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

DFGA-Net	0.72 282	0.40 382	1.40 450	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 259	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 500	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 355	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

UDGNet	0.72 282	1.17 528	0.80 289	0.77 467	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 502	0.19 328	1.02 536	0.26 383	0.71 515	0.31 403

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 371	1.06 391	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 426	0.33 472	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 326	0.77 273	0.61 350	0.79 486	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 396	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 322	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 409	0.88 323	0.75 461	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 528	0.98 232	1.53 448	1.49 403	0.74 186	1.00 391	1.63 333	0.89 379	0.28 395	0.17 288	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 376	1.05 387	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 426	0.32 467	0.30 403	0.27 394	0.28 357	0.25 328

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 540	1.27 536	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 367	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 539	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 350	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 396	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 459	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 290	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 429	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 386	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 409	1.05 387	0.66 401	0.66 447	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 460	0.28 438	0.40 476	0.31 442	0.37 424	0.32 409

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 328	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 378	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 259	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

mmm	0.63 227	0.35 347	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 261	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 310	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 396	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 342	0.17 288	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 400	1.08 400	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 452	0.34 474	0.34 443	0.32 450	0.27 338	0.28 374

DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 458	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 300	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 484	2.02 488	0.80 205	1.74 500	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 164	0.25 103	0.68 187	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 102	1.04 182	1.09 286	1.32 388	1.60 430	0.80 205	0.68 240	0.67 79	0.39 148	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 170	0.17 89	0.13 35

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 273	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 502	0.99 160	0.91 203	1.66 474	1.57 425	0.81 209	2.19 527	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 465	0.32 450	0.21 236	0.70 516

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

StereoVision	0.65 247	0.34 326	0.86 305	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 513	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 342	0.28 438	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 378	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 280	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 359	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 558	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 259	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

HBP-ISP	0.96 391	0.58 456	0.72 224	0.61 350	0.46 350	1.64 468	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 374	1.53 410	0.86 234	0.94 359	3.27 460	0.69 318	0.45 489	0.44 511	0.54 507	0.48 503	0.47 472	0.40 446

Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 490	0.86 234	0.75 261	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 388	2.34 505	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 336	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 261	1.18 231	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

CASS	0.65 247	0.34 326	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 374	1.25 314	0.87 238	0.84 311	0.84 132	0.54 268	0.35 452	0.19 328	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 388	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_sample5	0.69 269	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 323	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 252	1.17 229	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 364	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 310	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

DualNet	0.70 273	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

TRStereo	0.60 210	0.60 467	0.97 358	0.74 457	0.67 451	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 300	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 257	0.72 92	0.88 376	0.29 406	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 316	0.62 362	0.50 367	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 322	1.46 301	15.10 569	0.22 275	0.20 346	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

HITNet	0.65 247	0.40 382	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 290	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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
Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

rvit_105_1	0.72 282	0.52 435	1.01 371	0.78 469	0.49 360	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 273	1.26 249	0.75 336	0.41 474	0.36 490	0.36 459	0.41 487	0.30 379	0.33 415

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 367	0.58 311	0.49 360	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

test_sample6	0.71 280	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 284	1.31 260	0.74 331	0.27 381	0.21 368	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 342	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 520	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 327	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

ttt	0.94 387	0.34 326	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 269	1.85 370	3.97 533	0.30 411	0.26 422	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 259	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 381	0.18 310	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

GANet-ADL	0.60 210	0.35 347	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 365	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 469	0.89 117	0.88 191	1.45 432	2.46 511	0.91 254	1.41 468	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 527

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 431	1.83 494	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 327	2.11 396	1.11 418	0.27 381	0.22 386	0.31 409	0.28 415	0.43 455	0.38 442

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

222	1.61 492	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 384	1.52 409	0.92 263	0.94 359	1.76 360	17.65 573	0.24 315	0.20 346	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 340	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 259	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

AASNet	0.76 319	0.35 347	0.91 336	0.79 471	0.81 493	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 269	0.77 106	1.16 424	0.27 381	0.23 398	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

ITSA-stereo	0.82 347	0.36 357	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 488	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 322	2.46 428	1.00 400	0.26 365	0.23 398	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 307	1.16 225	0.51 248	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

FINET	0.97 397	0.54 440	1.60 477	0.63 371	0.79 486	1.08 385	1.07 486	1.56 344	2.20 522	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 332	2.32 416	1.05 404	0.42 478	0.35 485	0.32 424	0.28 415	0.43 455	0.38 442

iResNet	0.75 313	0.40 382	1.36 448	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 269	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 273	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 362	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

qqq	0.57 195	0.34 326	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 273	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 346	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

DAS	0.84 358	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

SepStereo	0.82 347	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 448	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 527	0.96 282	0.98 381	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 421	1.17 420	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 342	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 511	1.44 457	1.23 532	1.10 519	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 307	1.17 229	0.93 384	0.69 523	0.34 474	0.99 534	0.60 523	0.97 524	0.64 511

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 463	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 519

GCST	1.08 429	1.47 540	0.93 342	1.73 541	1.14 527	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 540	0.70 540	1.30 540	0.85 538	1.02 528	0.89 526

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 406	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 435	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 314	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 367	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 339	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 573	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

AAGNet	1.83 507	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 435	1.20 300	1.00 293	1.18 434	2.83 443	22.77 580	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 573	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.87 327	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.85 314	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

PS-NSSS	0.99 403	0.58 456	0.93 342	0.58 311	0.57 409	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 307	4.62 485	0.78 347	0.37 460	0.31 459	0.52 501	0.32 450	0.45 465	0.38 442

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 479	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 381	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

MLCV	0.72 282	0.34 326	1.10 406	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 434	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 419	2.14 496	1.02 302	2.07 522	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

HCRNet	0.70 273	0.39 376	0.73 236	0.60 336	0.59 426	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 269	2.19 406	0.70 319	0.28 395	0.19 328	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

ARAFT	0.77 321	0.36 357	1.49 471	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 469	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 516	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

NINENet	0.77 321	0.37 364	0.78 281	0.62 362	0.51 378	2.34 516	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 395	0.23 398	0.31 409	0.21 286	0.26 324	0.25 328

FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 414	2.10 504	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 381	2.17 401	0.72 327	0.23 300	0.22 386	0.30 403	0.32 450	0.35 413	0.34 420

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 536	1.00 164	0.75 150	1.75 481	4.15 537	1.04 309	1.65 493	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 507

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 507	4.65 544	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

AdaStereo	0.70 273	0.43 397	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 419	0.15 220	0.32 424	0.21 286	0.29 368	0.22 282
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DualNet (step1)	0.83 353	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.57 511	0.28 438	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample9	1.86 510	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	2.27 413	7.92 552	0.57 511	12.61 583	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample7	0.74 305	0.37 364	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.31 419	0.28 438	0.32 424	0.31 442	0.33 406	0.29 379

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 322	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

SDNR	1.62 493	0.51 431	2.17 509	0.53 237	0.56 406	3.80 549	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 396	2.41 509	1.08 317	0.96 371	11.18 572	1.16 424	0.66 522	0.63 536	0.43 483	0.32 450	0.64 506	0.67 513

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 535	1.11 222	0.87 187	1.99 503	1.89 476	1.08 317	1.82 508	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 314	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 350	0.70 434	0.86 502	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 345	0.80 118	1.34 447	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

TDLM	1.06 424	0.44 400	0.79 284	0.63 371	0.50 367	0.89 329	1.44 515	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 381	6.65 529	0.78 347	0.33 435	0.21 368	0.33 433	0.26 383	0.37 424	0.24 316

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 323	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 342	0.20 346	0.37 462	0.21 286	0.40 441	0.28 374

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 364	4.33 537	0.62 362	0.54 397	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 482	1.42 428	1.64 442	1.09 327	0.79 284	1.24 245	0.67 311	0.32 426	0.25 416	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 459	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 284	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 252	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

CFNet	0.96 391	0.36 357	1.01 371	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 322	5.58 511	0.79 353	0.23 300	0.17 288	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 409	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 261	10.62 571	0.65 305	0.45 489	0.43 508	0.48 495	0.45 496	0.44 461	0.41 451

riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 393	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 378	0.48 140	0.52 390	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 419	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.19 328	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 474	1.01 170	0.87 187	1.36 405	1.78 462	1.12 334	0.81 294	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 525

Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 350	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

HGLStereo	0.85 362	0.38 371	0.94 346	0.80 474	1.03 515	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 440	1.80 364	1.06 406	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

SuperB	2.53 536	0.59 459	18.45 568	0.69 428	0.50 367	1.87 492	0.88 447	1.67 370	2.39 525	1.50 444	1.42 378	1.14 341	1.15 428	4.28 479	5.07 537	0.24 315	0.19 328	0.22 232	0.19 210	7.86 576	0.34 420

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 418	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 402	1.49 307	0.62 296	0.25 342	0.19 328	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 469	2.21 499	1.16 343	1.02 398	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 531

THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 510	1.03 176	0.97 227	1.34 400	1.90 477	1.17 344	1.58 486	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

RAFT + AFF	1.00 408	0.42 394	1.09 403	0.67 413	0.50 367	1.22 414	1.24 502	2.24 510	1.19 353	1.30 374	1.56 421	1.17 344	1.49 480	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 416	0.30 403	0.26 383	0.27 338	0.27 362

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 347	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 354	0.99 180	0.62 296	0.28 395	0.20 346	0.34 443	0.31 442	0.32 397	0.27 362

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 323	0.55 276	0.51 378	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

xyz-stereo	7.16 564	0.22 45	69.90 592	0.42 51	0.21 9	32.92 587	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 413	27.04 582	1.19 348	1.16 429	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 447	0.55 276	0.55 403	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 339	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 288	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

DeepPrunerF	1.60 490	0.73 490	5.81 546	0.88 504	1.19 531	0.91 336	0.95 466	2.19 504	5.24 560	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 459	4.90 492	1.66 483	0.42 478	0.34 474	0.52 501	0.47 501	0.41 444	0.40 446

1111x	1.70 500	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 508	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 418	5.53 508	15.20 570	0.22 275	0.21 368	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 531	1.27 435	0.88 504	0.79 486	1.76 478	1.00 476	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 389	8.13 553	0.84 369	1.09 537	0.41 505	2.20 546	0.46 499	1.20 536	0.48 476

GASNet	0.99 403	0.97 511	1.72 485	0.98 518	0.68 457	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 384	1.22 304	1.22 353	1.21 443	2.41 423	1.41 460	0.43 483	0.26 422	0.36 459	0.34 466	0.55 492	0.31 403

anonymity	1.12 439	0.97 511	1.21 423	1.07 526	1.12 523	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 417	1.15 221	1.01 401	1.02 533	1.00 556	0.97 532	0.97 544	0.98 525	0.99 530

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 504	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 314	1.79 363	15.70 572	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 381	1.28 254	0.72 327	0.27 381	0.19 328	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 495	1.33 444	1.05 523	0.88 505	1.73 475	0.52 299	1.89 436	3.28 543	1.29 365	4.88 547	1.22 353	1.46 475	1.77 362	1.45 468	0.60 516	0.26 422	0.29 391	0.25 366	0.52 486	0.37 436

DMCA	0.67 263	0.34 326	0.90 333	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 261	0.78 111	0.95 390	0.25 342	0.19 328	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.35 451	0.20 242	0.37 424	0.25 328

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.33 433	0.19 210	0.36 420	0.25 328

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 316	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 259	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

CVANet_RVC	1.07 426	0.43 397	0.76 266	0.60 336	0.50 367	0.90 332	0.97 469	1.52 328	1.26 387	1.33 396	1.38 369	1.24 360	1.18 434	6.75 535	0.75 336	0.34 445	0.23 398	0.34 443	0.29 427	0.42 449	0.27 362

DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 418	0.87 316	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 413	1.27 324	1.24 360	0.73 257	1.43 295	0.73 330	0.34 445	0.28 438	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 323	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 426	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 359	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 328	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

SACVNet	0.85 362	0.46 409	0.85 299	0.81 477	0.56 406	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 400	1.33 348	1.25 364	0.94 359	2.39 422	0.76 339	0.34 445	0.26 422	0.31 409	0.29 427	0.35 413	0.44 464

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 362	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 518	1.58 482	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 311	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 364	0.99 362	0.64 380	0.50 367	0.95 352	0.79 422	2.42 527	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 345	3.24 458	0.90 382	0.29 406	0.19 328	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 403	0.60 336	0.59 426	1.85 490	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 408	1.15 279	1.26 368	1.18 434	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 310	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

NVstereo2D	0.92 382	0.41 390	1.48 469	0.72 446	0.72 464	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 381	2.21 408	0.89 379	0.43 483	0.20 346	0.38 465	0.24 351	0.57 495	0.63 507

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 364	1.71 484	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 345	1.85 370	0.56 274	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 469	1.01 371	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 426	0.17 288	0.31 409	0.18 188	0.52 486	0.22 282

ADLNet	0.85 362	0.36 357	0.89 329	0.85 494	0.72 464	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 447	1.35 361	1.27 372	0.99 389	1.23 240	1.15 423	0.27 381	0.20 346	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

STTStereo	0.78 329	0.50 428	1.22 425	0.64 380	0.54 397	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 413	1.09 245	1.27 372	0.85 314	1.43 295	0.83 366	0.29 406	0.27 431	0.33 433	0.39 482	0.32 397	0.30 393

SQANet	1.31 463	0.88 508	1.08 400	1.83 543	1.44 539	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 388	1.26 321	1.28 375	1.01 393	1.50 309	0.83 366	2.50 549	0.34 474	1.47 541	0.55 516	2.32 543	1.57 545

RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 382	1.27 435	0.66 401	0.49 360	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 448	1.01 206	1.29 378	0.82 299	1.31 260	0.78 347	0.27 381	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.32 397	0.24 316

TCMNet	1.01 414	0.60 467	2.10 504	0.86 496	1.33 537	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 374	2.01 386	1.50 475	0.31 419	0.31 459	0.38 465	0.34 466	0.42 449	0.36 431

AACVNet	0.86 367	0.35 347	0.79 284	0.82 485	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 354	4.34 480	0.74 331	0.25 342	0.21 368	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 350	0.65 394	0.66 447	1.64 468	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 388	1.30 334	1.30 379	0.88 332	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 368	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 333	0.59 324	0.74 470	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 374	1.12 262	1.30 379	0.84 311	1.67 341	1.09 412	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

psm_up	0.77 321	0.34 326	0.70 206	0.66 401	0.58 418	1.05 379	0.92 457	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 446	1.20 235	0.81 359	0.25 342	0.29 449	0.31 409	0.27 394	0.27 338	0.25 328

PA-Net	1.01 414	0.57 453	1.29 437	0.64 380	0.74 470	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 464	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 437	3.42 464	1.25 434	0.29 406	0.45 515	0.33 433	0.49 506	0.32 397	0.47 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Anonymous_2	1.30 461	0.55 445	0.82 293	0.52 219	0.58 418	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 455	1.03 189	0.74 331	0.62 518	0.64 537	1.06 537	9.63 577	1.16 533	0.49 480

CSP-Net	0.97 397	0.38 371	0.83 297	0.53 237	0.41 310	1.63 466	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 307	4.93 494	0.85 372	0.32 426	0.22 386	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 347	0.62 154	0.69 428	0.46 350	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 371	1.43 295	0.95 390	0.33 435	0.22 386	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

CBMV_ROB	0.90 377	0.44 400	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 422	2.00 485	1.33 385	1.08 414	2.17 401	0.76 339	0.43 483	0.42 507	0.47 493	0.44 494	0.41 444	0.36 431

dad	0.86 367	0.66 478	1.06 391	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 472	1.44 430	1.27 324	1.34 389	0.75 261	2.52 432	0.84 369	0.42 478	0.27 431	0.83 528	0.26 383	0.41 444	0.29 379

ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 396	0.81 477	0.66 447	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 465	1.53 410	1.35 390	0.77 273	1.27 252	0.94 386	0.39 467	0.34 474	0.43 483	0.38 480	0.34 410	0.49 480

gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 329	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 479	1.93 498	0.60 336	0.48 356	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 345	2.25 411	1.17 427	0.30 411	0.29 449	0.32 424	0.32 450	0.41 444	0.35 425

FADNet	0.92 382	0.61 469	1.81 491	0.62 362	0.55 403	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 393	2.71 440	0.75 336	0.33 435	0.34 474	0.31 409	0.34 466	0.59 499	0.40 446

ADCRef	1.35 468	0.55 445	2.37 516	0.72 446	0.77 481	1.94 497	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 462	1.59 429	1.36 392	1.41 468	1.54 318	7.53 547	0.23 300	0.20 346	0.32 424	0.30 436	0.29 368	0.29 379

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 445	2.09 503	0.52 219	0.55 403	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 409	2.62 437	3.32 524	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 329	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 393	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 356	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 530	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 475	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

STTRV1_RVC	1.58 487	0.68 483	1.96 500	0.88 504	1.12 523	1.57 461	0.90 454	2.25 511	1.75 498	1.29 365	2.02 488	1.40 397	1.22 444	9.77 567	1.31 443	0.81 526	0.33 472	0.54 507	0.49 506	0.73 517	0.52 488

NaN_ROB	1.13 442	0.55 445	1.15 417	0.64 380	0.48 356	1.61 464	2.03 545	1.72 381	1.48 469	2.09 509	1.27 324	1.40 397	1.08 414	3.94 472	1.30 442	0.28 395	0.34 474	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 496	0.81 477	0.67 451	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 400	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

Syn2CoEx	1.14 444	0.69 484	1.66 480	0.80 474	0.67 451	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 478	1.25 350	1.58 428	1.42 401	1.50 482	4.09 474	1.40 456	0.36 456	0.32 467	0.34 443	0.29 427	0.29 368	0.34 420

DDVS	0.78 329	0.41 390	0.94 346	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 402	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 395	0.22 386	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 439	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 402	0.87 327	1.40 293	0.85 372	0.25 342	0.18 310	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 397	1.05 387	0.64 380	0.58 418	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 408	1.15 279	1.43 402	0.88 332	1.61 330	0.84 369	0.25 342	0.22 386	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.00 408	0.44 400	1.13 412	0.70 434	0.81 493	1.62 465	0.79 422	2.14 490	1.44 465	1.78 484	1.33 348	1.43 402	1.05 406	2.18 404	1.53 477	0.27 381	0.21 368	0.31 409	0.30 436	0.32 397	0.28 374

CBMV	0.95 390	0.44 400	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 526	1.69 373	1.42 462	2.00 506	1.60 430	1.43 402	1.17 430	1.59 327	0.99 399	0.34 445	0.34 474	0.39 471	0.33 460	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Consistency-Raft	1.25 457	0.99 514	1.93 498	1.02 522	1.21 532	0.96 358	1.01 478	1.75 389	1.92 509	1.36 405	2.12 494	1.44 407	1.01 393	1.14 220	1.40 456	0.72 524	0.82 543	0.89 530	0.98 546	1.31 538	0.95 528

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 390	0.88 323	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 432	1.44 387	1.44 407	0.90 339	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 350	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 396	1.14 271	1.45 409	0.72 255	2.45 425	1.10 415	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

MDST_ROB	1.67 496	0.34 326	1.58 476	0.92 514	0.58 418	4.26 555	1.11 489	2.83 536	1.41 459	4.49 556	2.55 514	1.45 409	0.97 374	7.79 550	1.17 427	0.31 419	0.25 416	0.37 462	0.33 460	0.31 388	0.30 393

PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 435	1.17 420	0.72 446	0.61 432	1.27 420	1.12 491	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 409	0.89 338	1.65 336	1.42 464	0.33 435	0.25 416	0.37 462	0.39 482	0.35 413	0.29 379

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 336	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 412	0.91 342	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 509	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 464	1.12 262	1.46 412	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 504	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 477	1.37 364	1.46 412	0.75 261	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 371	0.62 362	0.54 397	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 412	0.85 314	1.53 316	1.09 412	0.25 342	0.18 310	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 505	1.31 439	0.82 485	0.53 393	1.41 447	1.31 508	1.76 395	1.52 475	1.27 357	1.31 340	1.46 412	1.24 449	2.03 388	0.96 394	0.56 510	0.45 515	0.67 523	0.50 509	0.88 522	0.59 501
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
w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 469	4.25 536	0.68 424	0.61 432	1.20 411	0.93 461	1.63 360	1.35 433	1.66 474	1.53 410	1.47 417	1.37 466	3.00 451	1.74 484	0.25 342	0.24 407	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

StereoDRNet	0.98 401	0.47 414	1.70 482	0.76 464	0.94 510	1.51 455	0.91 455	1.92 446	1.32 416	1.61 466	1.13 267	1.47 417	0.97 374	1.75 355	1.46 471	0.28 395	0.23 398	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

DGSMNet	1.14 444	0.76 496	2.49 519	0.81 477	0.86 502	1.39 440	1.39 512	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 419	0.98 381	1.75 355	1.10 415	0.45 489	0.43 508	0.55 512	0.49 506	0.75 518	0.70 516

Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 456	2.23 512	0.66 401	0.71 462	1.95 498	1.46 516	1.98 461	1.45 466	1.79 487	1.43 382	1.49 420	1.33 462	1.97 383	1.42 464	0.27 381	0.23 398	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

DSFCA	0.93 385	0.34 326	1.06 391	0.52 219	0.65 444	1.55 459	0.93 461	1.49 315	1.19 353	1.56 458	1.15 279	1.50 421	0.96 371	3.07 452	1.02 402	0.30 411	0.26 422	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 516	1.00 367	0.82 485	0.67 451	1.93 496	0.93 461	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 421	0.79 284	1.96 382	0.76 339	1.89 543	0.34 474	0.79 527	0.36 475	1.25 537	0.83 523

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 382	1.82 492	0.66 401	0.62 438	2.05 504	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 454	1.42 378	1.51 423	1.23 446	1.99 384	1.33 445	0.23 300	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

MFMNet_re	1.40 475	1.14 525	1.68 481	1.39 535	1.07 517	1.48 452	1.43 514	1.87 430	1.82 503	2.26 513	2.19 498	1.51 423	1.86 510	1.52 312	1.25 434	0.93 529	0.83 544	0.84 529	0.80 534	0.99 527	1.05 535

G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 425	0.72 255	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

AANet_RVC	1.16 450	0.52 435	1.49 471	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 480	1.34 400	1.87 474	1.53 426	0.78 280	7.43 544	1.38 452	0.25 342	0.17 288	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

ssnet_v2	0.88 372	0.36 357	1.02 378	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 469	2.07 481	1.34 423	1.37 408	1.18 289	1.54 427	0.92 345	1.10 210	1.65 481	0.30 411	0.27 431	0.30 403	0.28 415	0.27 338	0.26 352

UNet	0.83 353	0.34 326	1.31 439	0.58 311	0.74 470	1.58 462	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 427	1.12 422	1.65 336	1.09 412	0.23 300	0.17 288	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

GANet	1.36 469	0.47 414	0.86 305	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 528	1.64 362	1.24 379	1.49 443	2.38 506	1.55 429	1.20 440	9.30 559	0.93 384	0.30 411	0.31 459	0.33 433	0.28 415	0.39 437	0.30 393

APVNet	1.06 424	0.53 439	1.42 456	0.84 489	0.79 486	1.92 495	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 430	1.13 426	3.07 452	1.58 478	0.31 419	0.34 474	0.42 481	0.36 475	0.36 420	0.37 436

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

S-Stereo	1.15 448	0.46 409	2.17 509	0.81 477	0.80 491	1.21 413	1.19 499	1.93 450	2.02 515	1.47 435	2.11 493	1.57 431	1.17 430	2.05 391	1.41 460	0.40 470	0.40 503	0.35 451	0.31 442	0.44 461	0.70 516

CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

iinet-f	0.99 403	0.45 407	3.71 534	0.55 276	0.43 325	1.81 485	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 434	1.44 472	1.34 271	1.59 480	0.24 315	0.23 398	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 350	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 435	0.81 294	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

PWC_ROB	1.24 455	0.76 496	2.46 518	0.72 446	0.78 483	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 509	2.31 515	3.07 524	1.59 435	1.40 467	2.46 428	2.10 501	0.33 435	0.22 386	0.35 451	0.24 351	0.38 433	0.41 451

DDUNet	1.50 481	2.69 564	1.12 410	1.77 542	1.88 544	1.84 489	0.92 457	1.70 378	1.16 335	1.38 413	1.79 463	1.60 437	1.12 422	1.37 278	1.08 410	1.10 538	0.76 541	2.37 550	0.94 542	2.00 541	1.37 542

RTSC	1.29 459	0.73 490	2.44 517	0.83 488	0.57 409	1.85 490	0.65 380	1.88 433	2.00 514	2.20 512	1.66 447	1.60 437	1.26 452	2.33 417	3.92 530	0.32 426	0.23 398	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 347	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 487	1.04 227	1.62 439	1.03 400	1.04 195	0.79 353	0.24 315	0.27 431	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

Ntro	1.64 494	1.15 526	1.23 426	2.48 551	1.83 543	2.09 506	1.16 496	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 439	1.29 455	1.87 373	1.11 418	3.04 555	0.56 532	1.82 544	0.64 525	2.80 551	2.05 552

anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 439	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 439	1.13 426	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

SGM-Forest	1.24 455	0.38 371	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 507	1.65 363	1.36 437	2.11 510	1.79 463	1.63 444	0.93 354	7.48 546	0.95 390	0.36 456	0.37 492	0.39 471	0.34 466	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 447	0.71 252	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

CRFU-Net	0.86 367	0.39 376	1.00 367	0.65 394	0.57 409	1.78 483	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 413	1.18 289	1.64 447	1.19 437	1.35 272	0.90 382	0.26 365	0.22 386	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 421	1.09 403	0.72 446	0.57 409	1.11 389	1.14 493	1.66 368	1.23 373	1.85 494	1.39 373	1.64 447	1.11 419	1.80 364	1.42 464	0.38 464	0.30 453	0.33 433	0.29 427	0.37 424	0.34 420

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 479	2.71 525	0.64 380	0.84 497	1.75 476	1.00 476	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 450	1.22 444	1.39 287	1.40 456	0.28 395	0.26 422	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 450	0.93 354	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 477	1.44 457	1.36 533	1.46 540	2.55 523	0.92 457	2.45 529	2.07 518	1.37 408	1.49 403	1.65 450	1.00 391	2.82 442	1.35 450	1.01 531	0.27 431	0.54 507	0.47 501	0.71 515	0.73 519

zh-mn7	1.70 500	1.21 529	8.30 555	0.69 428	0.53 393	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 519	2.41 523	2.67 517	1.68 453	1.23 446	4.49 481	2.87 514	0.30 411	0.26 422	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 547	1.28 398	1.53 448	1.74 456	1.68 453	0.93 354	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 288	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	1.34 467	0.92 509	2.62 523	0.86 496	0.87 504	1.03 376	1.08 487	1.50 319	1.51 474	1.82 492	1.41 377	1.68 453	1.26 452	4.87 491	1.34 447	0.61 517	0.65 539	0.68 524	0.78 533	0.69 513	0.68 515

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 382	0.78 281	0.68 424	0.54 397	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 473	1.65 444	1.70 456	0.91 342	1.70 348	1.05 404	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

ADLNet2	0.88 372	0.34 326	1.17 420	0.77 467	0.64 442	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 457	1.05 406	1.67 341	1.17 427	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

aanetorigin	1.23 454	0.79 498	2.78 527	0.70 434	0.79 486	0.99 368	1.06 485	1.06 203	1.37 441	3.52 545	2.61 515	1.72 458	1.63 491	1.99 384	1.78 486	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 466

otaku	1.60 490	1.11 523	1.21 423	2.20 546	1.56 541	1.97 499	1.24 502	2.07 481	1.36 437	1.44 430	1.62 437	1.73 459	1.19 437	1.73 354	0.98 398	2.89 554	0.57 533	1.74 542	0.60 523	2.78 550	1.94 551

ETE_ROB	0.96 391	0.64 476	1.16 418	0.69 428	0.48 356	1.14 394	1.13 492	1.77 399	1.19 353	1.91 500	1.45 389	1.73 459	1.05 406	1.60 328	1.14 422	0.32 426	0.26 422	0.38 465	0.34 466	0.39 437	0.41 451

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 400	1.40 450	0.58 311	0.51 378	1.77 481	0.69 397	1.36 285	1.42 462	1.29 365	1.86 472	1.74 461	1.25 450	1.52 312	1.38 452	0.26 365	0.28 438	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

GwcNet	1.08 429	0.51 431	2.33 514	0.79 471	1.18 530	1.76 478	0.70 400	1.68 371	1.47 468	1.41 422	1.64 442	1.74 461	1.04 402	2.20 407	1.41 460	0.30 411	0.29 449	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

ADCP+	1.99 519	0.48 418	7.73 551	0.66 401	0.91 506	2.30 514	1.05 483	1.82 416	1.34 423	1.54 454	1.32 346	1.74 461	1.61 490	2.17 401	13.37 565	0.24 315	0.21 368	0.32 424	0.28 415	0.37 424	0.29 379

ccnet	1.12 439	0.67 479	1.01 371	0.78 469	0.73 469	1.72 474	0.99 474	1.84 424	1.26 387	1.47 435	1.85 471	1.75 464	1.29 455	1.75 355	1.88 491	0.57 511	0.53 528	0.57 517	0.55 516	0.59 499	0.54 490

YMNet	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 465	0.97 374	1.50 309	1.45 468	0.33 435	0.37 492	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 465	0.97 374	1.50 309	1.45 468	0.33 435	0.37 492	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 350	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 467	0.87 327	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 310	0.30 403	0.24 351	0.19 161	0.16 124

zh-sn7	1.76 506	1.38 532	6.58 549	0.74 457	0.72 464	1.78 483	1.31 508	1.88 433	1.56 481	1.86 495	2.47 512	1.81 468	2.08 523	5.12 496	3.80 529	0.32 426	0.32 467	0.32 424	0.32 450	0.44 461	0.40 446

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 376	3.21 529	0.50 168	0.63 439	0.64 196	0.39 167	2.36 521	0.75 150	0.95 207	4.63 542	1.81 468	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

hitnet-ft	0.79 333	0.35 347	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 468	0.98 381	1.66 340	0.94 386	0.33 435	0.28 438	0.34 443	0.27 394	0.35 413	0.31 403

w-ln-seven	1.38 472	0.70 487	3.91 535	0.75 461	0.72 464	2.69 529	0.95 466	2.02 472	1.99 513	1.99 503	1.73 454	1.82 471	1.17 430	2.45 425	2.84 513	0.28 395	0.25 416	0.31 409	0.30 436	0.41 444	0.33 415

coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 378	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 405	1.37 364	1.82 471	0.81 294	1.32 264	1.13 421	0.26 365	0.17 288	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 347	1.70 482	0.49 156	0.56 406	0.63 193	0.38 152	2.41 526	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 471	0.95 364	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

NCC-stereo	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 492	0.45 488	0.58 519	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 492	0.45 488	0.58 519	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 451	0.49 421	1.24 429	0.70 434	0.97 514	1.71 472	0.92 457	1.91 443	1.46 467	1.38 413	1.14 271	1.88 474	1.30 459	4.24 476	1.87 489	0.26 365	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.55 492	0.54 490

LSM	6.33 560	1.10 520	13.19 563	1.41 537	68.17 590	1.64 468	1.90 538	1.92 446	2.46 527	2.99 540	3.11 525	1.88 474	1.80 505	2.61 436	2.06 500	0.41 474	0.58 534	0.50 498	0.57 518	0.64 506	17.66 584

RP	1.09 432	0.50 428	1.12 410	0.90 509	1.04 516	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 484	1.55 457	2.00 485	1.90 478	1.78 503	1.84 367	1.25 434	0.52 502	0.36 490	0.48 495	0.36 475	0.45 465	0.43 462

SHD	1.31 463	0.71 489	2.34 515	0.86 496	0.75 477	1.77 481	0.65 380	2.22 508	2.50 531	2.40 522	1.71 452	1.91 479	1.60 489	1.93 379	2.37 505	0.38 464	0.31 459	0.38 465	0.40 486	0.48 476	0.50 482

XQC	1.37 470	0.87 506	2.56 521	0.84 489	0.69 459	1.83 488	0.89 449	2.07 481	1.88 505	1.88 496	1.53 410	1.91 479	1.55 485	2.85 445	3.05 516	0.48 497	0.29 449	0.44 487	0.39 482	0.69 513	0.60 504

NCCL2	1.00 408	0.56 449	1.06 391	0.75 461	0.57 409	1.31 427	1.72 527	1.77 399	1.36 437	1.50 444	1.17 287	1.91 479	1.17 430	1.54 318	1.29 441	0.35 452	0.31 459	0.45 488	0.44 494	0.40 441	0.40 446

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 505	0.87 506	3.56 531	0.80 474	0.75 477	3.72 546	2.44 558	1.82 416	1.82 503	1.74 480	1.91 478	1.92 482	1.26 452	7.69 549	1.28 440	0.45 489	0.47 519	0.52 501	0.77 532	0.50 480	0.50 482

CSAN	1.41 476	0.59 459	1.26 432	0.70 434	0.50 367	1.76 478	1.78 529	1.77 399	1.90 508	2.35 518	2.32 503	1.92 482	1.94 515	5.56 510	1.49 474	0.43 483	0.35 485	0.40 476	0.41 487	0.43 455	0.41 451

z-mn7	1.56 486	0.84 501	4.36 539	0.71 442	0.51 378	2.60 525	1.04 481	1.73 382	2.70 537	1.53 448	2.99 523	1.94 484	1.34 463	4.78 489	2.41 506	0.29 406	0.24 407	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 511	1.19 353	1.30 374	1.25 314	1.94 484	1.03 400	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 259	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

LALA_ROB	1.01 414	0.59 459	1.16 418	0.67 413	0.51 378	1.63 466	1.26 506	1.69 373	1.38 445	1.81 491	1.37 364	1.94 484	1.02 398	1.58 325	1.38 452	0.37 460	0.27 431	0.43 483	0.37 478	0.43 455	0.37 436

RainbowNet	1.97 517	1.76 545	1.57 475	2.81 554	2.21 549	1.98 501	1.81 531	2.54 532	1.89 506	1.50 444	1.84 469	1.96 487	1.65 493	2.14 398	1.25 434	3.33 561	0.85 548	2.39 553	0.98 546	2.82 553	2.22 553

Nwc_Net	1.09 432	0.49 421	1.33 444	0.89 508	0.80 491	1.49 454	0.66 385	2.19 504	1.27 393	1.32 388	2.26 501	1.96 487	1.54 483	1.92 376	1.34 447	0.40 470	0.30 453	0.43 483	0.45 496	0.38 433	0.37 436

FBW_ROB	1.71 503	0.62 473	1.45 462	0.67 413	0.61 432	1.81 485	1.08 487	2.52 531	1.70 491	1.77 483	1.73 454	1.98 489	1.25 450	12.57 574	1.84 488	0.34 445	0.37 492	0.56 515	0.38 480	0.45 465	0.43 462

ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 429	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 490	1.08 414	1.94 380	0.97 395	0.27 381	0.22 386	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

AF-Net	1.13 442	0.52 435	1.33 444	0.86 496	0.91 506	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 484	1.56 458	2.40 508	1.99 490	1.65 493	1.81 366	1.48 473	0.48 497	0.28 438	0.49 497	0.33 460	0.39 437	0.32 409

UDG	1.41 476	2.65 563	0.99 362	1.44 538	1.64 542	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 492	1.34 463	1.47 305	1.41 460	0.90 528	0.54 531	2.29 548	0.75 531	1.84 540	1.04 533

DANet	1.08 429	0.61 469	1.32 442	0.85 494	0.72 464	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 484	1.54 415	2.01 492	1.11 419	2.90 446	2.00 497	0.33 435	0.30 453	0.40 476	0.30 436	0.44 461	0.45 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	1.14 444	0.79 498	1.26 432	0.91 512	0.96 513	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 454	1.93 479	2.02 494	1.54 483	2.25 411	1.31 443	0.44 488	0.35 485	0.58 518	0.48 503	0.47 472	0.46 469

LL-Strereo	1.33 466	0.39 376	1.38 449	0.61 350	0.61 432	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 458	1.60 430	2.03 495	2.12 524	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 390	1.32 442	0.72 446	0.58 418	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 486	1.75 481	1.98 482	2.03 495	1.48 478	2.02 387	1.18 430	0.42 478	0.35 485	0.34 443	0.29 427	0.35 413	0.53 489

AnyNet_C32	1.96 516	1.10 520	5.17 542	0.90 509	1.11 521	2.12 508	2.37 556	1.85 425	1.48 469	2.45 524	1.70 451	2.05 497	1.64 492	2.50 431	10.28 561	0.37 460	0.34 474	0.35 451	0.41 487	0.49 479	0.54 490

ADCL	1.72 504	0.57 453	3.66 532	0.67 413	0.61 432	2.61 527	1.85 534	1.96 455	1.67 488	1.90 499	1.83 467	2.06 498	1.90 513	2.13 397	9.15 557	0.26 365	0.24 407	0.34 443	0.32 450	0.38 433	0.35 425

RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 336	0.66 401	0.77 481	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 499	1.43 470	7.09 538	1.39 455	0.19 180	0.17 288	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

DPSNet	1.69 499	0.59 459	4.33 537	0.70 434	0.57 409	2.02 503	1.62 525	3.35 545	1.78 499	1.48 441	1.38 369	2.17 500	2.84 541	4.77 488	3.66 527	0.48 497	0.31 459	0.29 391	0.25 366	0.64 506	0.48 476

DispFullNet	2.34 529	2.85 565	3.66 532	3.08 560	2.27 551	1.97 499	0.67 389	2.00 464	1.70 491	2.52 525	2.00 485	2.23 501	5.86 560	3.44 466	1.58 478	1.01 531	0.32 467	2.64 559	1.94 564	2.85 555	2.24 554

EDNetEfficient	2.37 530	1.10 520	8.08 553	0.74 457	0.71 462	0.98 367	1.56 521	1.46 309	4.06 552	4.90 559	2.82 520	2.25 502	3.48 548	2.95 447	9.97 558	0.26 365	0.24 407	0.26 348	0.30 436	0.68 512	0.61 505

psmorigin	1.52 483	0.69 484	10.52 561	0.68 424	0.59 426	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 503	1.79 463	2.26 503	1.47 477	2.09 394	1.36 451	0.39 467	0.40 503	0.34 443	0.33 460	0.43 455	0.56 494

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 530	6.27 548	0.68 424	0.67 451	1.37 435	1.41 513	2.00 464	1.39 450	1.48 441	1.61 434	2.29 504	1.32 461	3.93 471	2.14 502	0.31 419	0.28 438	0.31 409	0.33 460	0.42 449	0.36 431

WZ-Net	1.95 515	0.95 510	10.10 557	0.86 496	0.78 483	1.69 471	1.60 524	2.20 507	1.98 512	2.08 508	1.93 479	2.30 505	1.97 516	5.30 499	3.17 521	0.34 445	0.26 422	0.29 391	0.31 442	0.51 484	0.47 473

stereogan	1.15 448	0.42 394	1.40 450	0.86 496	0.84 497	2.38 518	0.71 402	1.88 433	1.73 495	1.72 479	1.94 481	2.31 506	1.29 455	2.07 392	1.08 410	0.36 456	0.35 485	0.39 471	0.31 442	0.51 484	0.46 469

G-Net	1.66 495	0.63 474	1.56 474	1.11 528	0.74 470	2.98 538	0.91 455	1.55 341	1.22 370	2.76 533	8.18 565	2.32 507	2.53 538	1.92 376	1.87 489	0.48 497	0.44 511	0.45 488	0.31 442	0.60 503	0.57 498

PVD	1.70 500	0.84 501	2.26 513	0.94 517	0.83 496	2.48 521	0.97 469	2.59 534	3.35 544	3.01 542	2.77 519	2.34 508	2.47 536	2.67 439	3.14 519	0.47 496	0.45 515	0.59 519	0.48 503	0.59 499	0.75 521

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 495	0.49 156	0.38 281	1.75 476	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 509	1.66 497	1.32 264	1.42 464	0.19 180	0.18 310	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

ADCMid	1.89 514	0.73 490	5.06 541	0.72 446	0.67 451	2.00 502	1.14 493	1.97 459	1.48 469	2.86 536	1.81 466	2.37 509	2.05 521	2.24 409	10.39 562	0.33 435	0.31 459	0.39 471	0.43 492	0.50 480	0.44 464

ADCS	2.25 525	0.99 514	5.55 543	0.81 477	0.74 470	2.19 510	1.80 530	2.27 514	2.14 520	2.80 535	2.13 495	2.40 511	2.03 518	2.64 438	13.69 566	0.41 474	0.39 501	0.40 476	0.45 496	0.58 497	0.56 494

DISCO	1.03 420	0.34 326	1.11 408	0.69 428	0.45 339	2.07 505	0.84 435	2.13 486	1.50 472	1.15 289	1.33 348	2.40 511	1.07 413	2.60 435	1.51 476	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 501	3.42 530	0.87 503	0.66 447	2.56 524	0.95 466	2.36 521	1.70 491	1.98 502	1.86 472	2.45 513	1.79 504	2.95 447	2.58 508	0.52 502	0.48 520	0.55 512	0.59 522	0.59 499	0.61 505

ADCPNet	1.85 509	0.69 484	8.07 552	0.71 442	0.58 418	2.79 532	1.22 501	1.94 452	1.54 478	1.88 496	1.69 450	2.46 514	2.04 519	2.37 420	6.48 542	0.38 464	0.37 492	0.38 465	0.43 492	0.47 472	0.45 466

edge stereo	1.11 437	0.50 428	1.30 438	0.71 442	0.65 444	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 478	1.83 467	2.54 515	1.44 472	2.43 424	1.23 432	0.42 478	0.41 505	0.54 507	0.35 471	0.42 449	0.46 469

Wz-Net-TNSev	1.88 511	2.08 557	7.66 550	0.67 413	0.64 442	2.42 519	1.83 533	2.33 518	1.74 497	1.57 462	1.56 421	2.58 516	1.90 513	4.86 490	3.12 518	0.39 467	0.37 492	0.33 433	0.37 478	0.53 488	0.58 499

RTS	2.67 538	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 547	1.96 541	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 521	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

RTSA	2.67 538	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 547	1.96 541	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 521	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

ACVNet-4b	2.15 522	1.41 536	1.64 478	2.80 553	2.31 553	2.31 515	1.24 502	2.32 517	2.14 520	1.26 354	2.39 507	2.66 519	1.48 478	5.95 520	1.06 406	3.20 559	0.45 515	2.37 550	0.89 539	2.83 554	2.37 556

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 521	1.15 526	3.10 528	1.05 523	0.76 480	5.03 560	2.40 557	2.16 495	2.62 534	1.89 498	2.28 502	2.69 520	1.65 493	9.35 561	2.04 498	0.64 521	0.51 526	0.68 524	0.71 530	1.09 532	0.67 513

AnyNet_C01	2.26 526	1.78 546	10.22 559	0.93 515	0.74 470	2.92 536	2.20 551	2.29 516	1.80 501	2.53 526	2.41 509	2.71 521	1.73 499	3.41 463	6.72 544	0.41 474	0.39 501	0.40 476	0.42 490	0.67 511	0.63 507

UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 342	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 511	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 522	1.85 509	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

SAMSARA	1.55 485	0.84 501	2.61 522	1.22 531	1.07 517	2.50 522	1.93 539	2.05 475	1.89 506	2.75 532	1.66 447	2.81 523	1.69 498	3.08 454	1.97 496	0.46 495	0.51 526	0.42 481	0.46 499	0.58 497	0.59 501

SPS-STEREO	1.67 496	1.04 517	1.23 426	1.21 530	1.13 526	1.82 487	1.11 489	2.16 495	1.52 475	3.07 544	2.32 503	2.82 524	1.80 505	4.11 475	2.04 498	1.03 534	0.99 555	0.97 532	0.94 542	1.03 530	1.02 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	2.69 540	3.22 568	11.53 562	1.44 538	1.12 523	3.19 540	1.81 531	2.85 537	2.37 524	1.68 476	2.07 492	2.85 525	2.18 526	7.41 543	5.23 538	0.79 525	0.76 541	0.69 526	0.65 526	0.98 525	0.95 528

PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 400	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 526	1.43 470	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 382	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 527	1.49 480	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

IMH-64-1	2.70 541	1.79 547	1.46 464	3.26 563	2.66 557	3.23 542	2.10 546	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 534	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 559	2.60 562

IMH-64	2.70 541	1.79 547	1.46 464	3.26 563	2.66 557	3.23 542	2.10 546	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 534	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 559	2.60 562

NVStereoNet_ROB	1.88 511	1.07 518	1.45 462	1.07 526	1.17 528	1.47 451	1.48 518	1.89 436	1.93 511	1.94 501	4.67 545	3.08 530	1.80 505	6.51 527	1.65 481	1.06 536	0.86 550	1.08 538	1.32 551	0.93 523	1.26 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.57 570	1.47 540	177.42 595	0.67 413	0.53 393	1.58 462	1.16 496	1.90 439	3.37 545	4.71 558	3.38 528	3.10 531	2.69 540	3.13 456	3.58 526	0.25 342	0.23 398	0.33 433	0.27 394	0.83 519	0.81 522

PWCK	2.88 546	2.05 555	5.72 545	2.08 545	1.11 521	3.55 544	3.90 566	2.86 538	3.54 549	3.03 543	3.63 532	3.10 531	2.31 531	8.15 555	3.09 517	2.12 546	0.91 553	1.75 543	0.98 546	2.57 547	1.18 539

ACV-stereo	0.99 403	0.51 431	1.41 455	0.56 289	0.41 310	2.43 520	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 533	2.14 525	1.60 328	1.07 409	0.27 381	0.22 386	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

ACVNet_1	2.18 523	1.45 539	1.72 485	2.85 555	2.33 554	2.28 513	1.46 516	3.08 541	2.22 523	1.82 492	2.05 491	3.56 534	1.98 517	3.09 455	1.40 456	3.17 556	0.60 535	2.40 554	0.92 541	2.91 557	2.37 556

MSAF-DinoV2	1.97 517	0.80 500	10.38 560	0.86 496	0.48 356	1.39 440	0.97 469	2.55 533	1.72 494	1.53 448	1.65 444	3.59 535	2.20 528	5.39 505	3.94 531	0.27 381	0.17 288	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 469

ELAS	2.37 530	0.74 493	1.54 473	0.99 519	0.92 508	4.78 557	2.33 555	3.33 544	3.37 545	5.05 562	4.77 546	3.67 536	4.53 557	3.42 464	4.50 535	0.62 518	0.53 528	0.55 512	0.53 514	0.63 504	0.64 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	1.68 498	0.36 357	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 512	1.18 498	2.38 524	1.68 490	3.60 546	2.67 517	3.69 537	2.42 534	8.13 553	1.90 492	0.31 419	0.31 459	0.30 403	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 511	0.57 453	2.18 511	0.63 371	0.40 302	2.80 533	1.57 523	2.39 525	5.88 562	2.36 520	3.57 531	3.72 538	2.97 543	4.74 487	1.76 485	0.34 445	0.30 453	0.32 424	0.29 427	0.48 476	0.37 436

coex-ft	8.13 566	2.13 558	98.04 594	0.67 413	0.53 393	1.71 472	1.56 521	1.65 363	11.11 568	18.17 583	3.75 533	3.88 539	7.61 568	2.98 450	6.49 543	0.30 411	0.30 453	0.32 424	0.31 442	0.66 510	0.50 482

FADE	26.59 582	4.78 571	20.96 570	1.89 544	1.92 545	2.91 534	2.00 543	5.58 561	5.04 558	2.92 537	2.16 497	4.13 540	14.18 574	10.23 570	8.46 554	188.09 595	2.77 569	123.78 592	127.92 592	1.06 531	1.10 538

WAO-7	2.66 537	1.40 535	1.73 487	1.39 535	1.17 528	3.93 550	1.94 540	4.11 552	3.88 551	2.92 537	5.50 549	4.18 541	3.00 545	7.63 548	3.71 528	1.13 539	1.00 556	1.17 539	1.13 550	1.18 535	1.09 537

JetBlue	3.97 550	2.01 552	10.19 558	1.38 534	2.84 561	10.53 568	9.54 570	3.60 548	2.41 526	2.73 531	3.39 529	4.54 542	4.31 555	7.85 552	6.84 545	0.88 527	0.93 554	0.89 530	0.91 540	1.74 539	1.91 550

ACVNet_2	2.43 534	1.41 536	2.04 501	2.62 552	2.24 550	2.63 528	1.88 537	3.31 543	3.01 540	2.19 511	3.45 530	4.62 543	2.04 519	4.50 483	1.47 472	2.55 550	0.64 537	2.22 547	0.84 536	2.69 549	2.29 555

ELAS_RVC	2.48 535	0.74 493	1.90 496	1.05 523	0.92 508	2.76 530	4.01 567	2.76 535	4.11 553	4.69 557	4.63 542	4.62 543	5.96 562	3.97 473	3.96 532	0.63 520	0.53 528	0.56 515	0.52 513	0.64 506	0.63 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 555	3.14 566	4.91 540	4.55 574	3.94 571	5.20 561	4.41 568	4.40 554	4.13 554	4.95 560	6.08 551	4.74 545	5.37 558	9.40 562	10.67 563	4.65 572	4.15 573	3.97 571	3.34 570	4.09 567	4.08 573

IMH	3.21 548	1.85 551	1.48 469	3.25 562	2.69 559	4.07 553	2.02 544	4.41 555	3.80 550	2.72 530	7.11 557	4.75 546	2.92 542	5.92 518	2.55 507	3.85 569	0.88 551	2.78 562	1.36 554	3.19 561	2.59 561

WAO-6	2.81 544	1.60 543	1.46 464	2.36 550	2.28 552	3.55 544	2.29 554	4.21 553	4.56 557	2.36 520	4.51 539	4.88 547	2.66 539	4.60 484	4.07 534	1.72 542	1.15 562	2.31 549	1.46 557	2.31 542	1.85 549

test_sample8	2.19 524	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 513	1.30 334	4.94 548	2.52 537	2.27 413	7.92 552	0.57 511	12.61 583	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

SGM+DAISY	2.41 533	1.07 518	2.14 508	1.18 529	1.10 519	2.14 509	1.36 511	1.96 455	1.66 487	5.46 565	7.07 556	4.95 549	4.32 556	5.50 507	2.26 504	1.04 535	1.02 558	0.99 534	0.97 544	1.02 528	1.04 533

tt	6.58 562	0.26 126	6.10 547	3.77 569	2.16 546	11.55 569	19.63 576	13.33 576	5.74 561	2.96 539	2.65 516	4.97 550	6.33 565	3.81 470	7.24 546	9.15 577	11.32 582	5.89 576	6.24 575	6.03 572	2.55 560

KSHMR	8.75 567	2.06 556	2.11 506	3.53 567	3.11 564	4.13 554	2.69 559	5.60 562	61.37 594	3.00 541	55.83 594	4.98 551	2.45 535	4.49 481	2.61 511	3.46 562	1.55 566	3.14 566	1.94 564	3.72 564	3.18 567

Dean	2.91 547	1.53 542	2.07 502	2.96 559	2.51 556	3.15 539	2.14 549	4.75 557	4.41 556	2.76 533	6.10 552	5.53 552	2.37 532	2.97 449	1.92 493	3.18 557	0.85 548	2.51 557	1.04 549	2.88 556	2.47 559

WCMA_ROB	1.84 508	0.47 414	1.31 439	0.69 428	0.57 409	2.11 507	1.14 493	1.87 430	1.73 495	4.04 550	6.43 553	5.62 553	3.61 549	2.59 434	1.94 494	0.52 502	0.44 511	0.39 471	0.42 490	0.48 476	0.47 473

LVE	3.31 549	1.67 544	1.64 478	2.85 555	2.42 555	3.20 541	2.26 553	4.78 558	5.05 559	2.35 518	6.91 554	6.02 554	2.37 532	9.15 557	2.17 503	3.19 558	1.08 561	2.38 552	1.47 558	2.81 552	2.40 558

JetRed	6.91 563	8.80 575	25.96 579	2.85 555	3.25 566	13.98 575	11.87 572	6.25 567	4.28 555	4.45 555	4.56 540	6.69 555	5.46 559	7.46 545	14.05 567	2.59 551	3.31 570	2.59 558	2.29 568	4.20 568	3.36 569

WAO-8	4.40 552	1.82 549	1.79 489	2.34 548	2.20 547	9.19 565	1.53 519	6.09 565	16.46 574	3.94 548	7.84 563	7.32 556	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 545	1.68 546

Venus	4.40 552	1.82 549	1.79 489	2.34 548	2.20 547	9.19 565	1.53 519	6.09 565	16.46 574	3.94 548	7.84 563	7.32 556	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 545	1.68 546

ktn	4.70 554	2.38 561	2.12 507	3.76 568	3.24 565	4.85 558	2.95 564	5.52 560	7.37 565	4.07 552	19.32 579	7.46 558	3.47 547	7.39 542	2.95 515	4.04 570	1.85 567	3.26 568	2.22 567	3.08 558	2.65 564

MeshStereo	2.26 526	0.56 449	0.92 340	0.61 350	0.49 360	2.60 525	1.02 479	3.18 542	2.05 517	7.40 571	4.98 548	7.58 559	2.98 544	6.37 525	1.96 495	0.43 483	0.43 508	0.45 488	0.39 482	0.43 455	0.42 455
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
notaker	3.98 551	2.40 562	2.68 524	3.82 570	3.27 567	3.97 552	2.14 549	4.78 558	3.45 547	4.12 553	6.94 555	7.65 560	3.26 546	7.82 551	5.30 539	4.04 570	1.41 564	3.36 569	2.10 566	3.88 565	3.31 568

FCDSN-DC	2.32 528	0.63 474	0.81 290	0.84 489	0.75 477	2.23 511	0.94 464	2.09 484	1.80 501	5.45 564	7.72 562	7.77 561	6.93 567	3.39 461	1.80 487	0.52 502	0.48 520	0.52 501	0.51 512	0.57 495	0.58 499
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 519	0.59 459	0.89 329	0.70 434	0.61 432	3.95 551	0.94 464	1.80 412	1.79 500	4.41 554	4.43 538	8.17 562	3.66 550	3.40 462	1.33 445	0.52 502	0.48 520	0.54 507	0.58 519	0.53 488	0.50 482

LE_ROB	8.05 565	0.37 364	23.53 575	0.74 457	0.33 217	2.77 531	2.87 563	3.71 549	27.24 584	25.39 584	8.87 566	8.46 563	26.71 584	6.65 529	21.99 576	0.21 249	0.19 328	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

UNDER WATER	5.08 556	2.33 560	5.55 543	3.94 572	3.51 568	5.20 561	2.72 561	5.61 563	16.52 576	3.84 547	4.60 541	9.21 564	5.89 561	5.90 517	8.66 556	3.75 565	1.34 563	3.18 567	1.88 562	4.33 570	3.61 570

UNDER WATER-64	5.27 557	2.32 559	8.78 556	3.93 571	3.54 569	7.61 563	3.03 565	5.84 564	14.19 570	4.04 550	4.04 536	9.39 565	6.26 563	5.93 519	8.48 555	3.60 564	1.51 565	3.13 565	1.88 562	4.29 569	3.61 570

FC-DCNN	2.72 543	0.59 459	0.86 305	0.73 454	0.57 409	2.91 534	1.04 481	3.01 540	2.60 532	6.83 566	7.64 560	9.92 566	6.33 565	5.21 497	3.14 519	0.53 508	0.48 520	0.51 499	0.50 509	0.53 488	0.51 486

DGTPSM_ROB	13.01 574	8.23 573	21.87 572	9.51 576	18.10 575	11.56 570	32.01 582	10.63 573	16.20 572	7.03 568	19.48 580	10.15 567	16.66 576	9.83 568	22.42 577	4.75 573	8.68 576	5.37 573	10.25 578	6.16 573	11.36 578

DPSMNet_ROB	13.02 575	8.23 573	21.91 573	9.53 577	18.11 576	11.56 570	32.02 583	10.64 574	16.23 573	7.05 569	19.49 581	10.16 568	16.66 576	9.85 569	22.43 578	4.77 574	8.68 576	5.38 574	10.26 579	6.17 574	11.36 578

FC-DCNN v2	2.81 544	0.59 459	0.85 299	0.73 454	0.57 409	2.97 537	1.05 483	3.39 546	2.61 533	6.98 567	7.67 561	10.38 569	6.31 564	5.75 515	3.37 525	0.53 508	0.48 520	0.51 499	0.50 509	0.53 488	0.51 486

TorneroNet	10.70 571	2.03 553	1.82 492	3.43 565	3.01 563	43.83 588	2.22 552	8.87 571	67.47 595	7.17 570	27.36 583	10.68 570	3.85 554	8.67 556	7.65 551	3.59 563	0.88 551	3.04 564	1.57 560	3.71 563	3.17 566

TorneroNet-64	5.30 558	2.03 553	1.74 488	3.43 565	2.81 560	10.09 567	2.12 548	9.10 572	17.12 579	4.96 561	9.27 568	10.72 571	3.70 551	9.20 558	4.55 536	3.31 560	0.84 545	2.88 563	1.55 559	3.49 562	3.04 565

ASD4	15.85 577	10.99 576	19.63 569	10.21 578	11.70 573	19.24 576	31.10 581	19.35 578	10.68 567	11.14 574	10.18 570	12.59 572	12.64 571	14.74 576	24.83 581	12.93 582	9.94 581	26.83 585	19.40 582	16.23 581	12.70 583

MANE	6.19 559	0.59 459	1.03 382	0.93 515	1.22 533	13.38 572	2.69 559	12.81 575	17.94 580	8.21 572	10.82 571	14.72 573	11.68 569	11.39 573	11.90 564	0.59 515	0.50 525	0.52 501	1.76 561	0.55 492	0.54 490

USTest	14.33 576	14.94 579	21.04 571	17.44 579	16.05 574	23.26 577	33.84 584	21.73 579	11.80 569	9.36 573	10.14 569	15.97 574	13.20 572	17.28 578	22.43 578	3.78 568	5.01 574	6.17 577	6.16 574	9.25 577	7.72 576

TCMNet-wrong-test	10.31 569	11.40 577	14.84 565	20.96 580	18.45 577	13.80 574	10.76 571	15.78 577	3.53 548	5.20 563	5.52 550	16.26 575	12.61 570	7.51 547	10.15 559	7.43 575	2.37 568	4.31 572	3.43 571	11.36 578	10.61 577

DPSimNet_ROB	11.20 573	4.98 572	35.43 583	2.90 558	4.52 572	7.89 564	17.09 575	4.66 556	6.06 563	14.89 579	10.93 572	17.29 576	36.81 588	13.18 575	15.68 571	2.86 553	6.29 575	5.75 575	5.09 573	3.91 566	7.70 575

pmcnn	2.37 530	0.42 394	2.71 525	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 499	2.01 468	1.53 477	2.64 529	7.60 559	18.07 577	1.45 474	3.44 466	2.78 512	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

Anonymous_1	43.04 591	18.73 580	24.79 576	21.81 581	46.26 588	27.80 578	37.60 585	28.08 584	16.14 571	14.66 578	14.30 573	20.65 578	17.88 578	21.56 580	25.94 582	117.93 594	8.92 578	100.65 591	126.50 591	158.64 595	12.08 580

DPSM_ROB	19.08 578	19.14 581	25.17 577	22.15 582	20.85 579	28.17 579	37.82 586	26.56 582	16.85 577	14.14 576	14.84 574	21.70 579	18.75 579	21.87 581	26.55 583	10.16 580	9.30 579	10.47 579	10.42 580	14.03 579	12.61 581

DPSM	19.08 578	19.14 581	25.17 577	22.15 582	20.85 579	28.17 579	37.82 586	26.56 582	16.85 577	14.14 576	14.84 574	21.70 579	18.75 579	21.87 581	26.55 583	10.16 580	9.30 579	10.47 579	10.42 580	14.03 579	12.61 581

xxxxx1	54.10 593	25.67 583	27.13 580	113.43 592	96.96 592	30.69 583	47.44 588	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 576	21.81 581	21.02 581	24.43 584	33.82 585	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 593

tt_ll	54.10 593	25.67 583	27.13 580	113.43 592	96.96 592	30.69 583	47.44 588	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 576	21.81 581	21.02 581	24.43 584	33.82 585	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 593

ff	54.10 593	25.67 583	27.13 580	113.43 592	96.96 592	30.69 583	47.44 588	32.38 586	25.60 581	17.75 580	17.27 576	21.81 581	21.02 581	24.43 584	33.82 585	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 593

HanzoNet	11.04 572	3.62 569	8.10 554	4.08 573	3.55 570	4.90 559	2.73 562	7.19 569	10.10 566	31.86 590	28.92 584	21.96 584	36.36 586	18.08 579	10.17 560	7.94 576	3.32 571	3.47 570	3.31 569	7.06 575	4.04 572

SGM-ForestM	6.52 561	0.38 371	1.26 432	0.63 371	0.35 239	13.59 573	5.32 569	6.32 568	6.70 564	11.14 574	9.18 567	22.51 585	13.93 573	16.89 577	20.07 575	0.36 456	0.37 492	0.36 459	0.35 471	0.36 420	0.34 420

LRCNet_RVC	22.74 580	32.10 586	21.97 574	29.84 584	26.23 581	4.42 556	0.81 431	22.66 580	2.02 515	26.93 585	29.26 585	23.06 586	15.59 575	23.84 583	18.88 574	31.75 587	19.90 589	34.65 586	32.13 587	30.54 587	28.32 588

HaxPig	38.92 587	41.40 592	41.64 584	29.95 585	32.27 582	28.90 581	27.60 578	29.73 585	37.71 591	43.82 591	43.87 590	33.17 587	35.56 585	41.53 588	40.37 590	43.94 591	47.51 594	45.82 587	47.08 589	42.38 588	44.15 591

MEDIAN_ROB	42.00 589	44.40 594	44.29 587	35.15 586	34.95 583	31.28 586	29.60 580	35.88 590	40.02 593	47.20 593	46.64 592	37.37 588	38.48 593	44.35 594	42.45 591	48.03 593	49.39 595	49.71 589	49.03 590	45.14 590	46.65 592

AVERAGE_ROB	40.43 588	42.37 593	42.73 585	36.96 587	35.58 584	30.50 582	27.61 579	36.71 591	38.39 592	44.91 592	44.36 591	37.45 589	36.70 587	41.88 589	40.35 589	45.43 592	46.81 593	47.11 588	46.35 588	42.51 589	43.87 590

FlowAnything	38.37 585	38.41 588	50.38 589	44.76 590	41.94 586	56.64 589	76.34 592	53.28 594	34.23 590	28.25 586	29.72 587	43.60 590	37.79 591	43.83 591	53.38 593	20.39 585	18.71 588	21.07 581	21.14 586	28.23 583	25.29 585

Selective-RAFT-Error	38.39 586	38.47 590	50.44 590	44.73 588	41.97 587	56.68 590	76.38 594	53.24 593	33.92 589	28.34 588	29.85 588	43.60 590	38.20 592	43.75 590	53.34 592	20.38 584	18.70 586	21.09 583	21.05 583	28.30 585	25.43 587

CasAABBNet	38.33 584	38.46 589	50.35 588	44.75 589	41.84 585	56.68 590	76.37 593	53.22 592	33.83 588	28.31 587	29.54 586	43.62 592	37.71 590	43.84 592	53.41 594	20.30 583	18.70 586	21.07 581	21.07 584	28.24 584	25.34 586

LSM0	42.82 590	38.75 591	50.81 591	47.07 591	109.38 595	57.00 592	76.02 591	53.74 595	33.71 587	29.02 589	30.41 589	43.87 593	37.22 589	43.91 593	53.54 595	20.52 586	18.62 585	21.10 584	21.11 585	28.41 586	42.22 589

BEATNet-Init1	26.87 583	13.43 578	70.68 593	0.91 512	0.68 457	57.02 593	21.06 577	32.82 589	32.67 586	52.12 594	53.61 593	66.05 594	49.56 594	48.79 595	34.71 588	0.49 501	0.44 511	0.53 506	0.53 514	0.63 504	0.59 501

PML	51.67 592	36.25 587	13.28 564	7.46 575	20.81 578	108.69 595	232.22 596	8.72 570	27.82 585	87.01 595	269.67 596	69.67 595	61.95 595	24.76 587	14.20 568	9.74 579	3.40 572	9.62 578	4.70 572	18.74 582	4.72 574

test_example2	192.40 596	210.76 596	206.48 596	199.83 596	204.73 596	172.94 596	183.52 595	133.93 596	133.41 596	191.38 596	196.19 595	187.13 596	178.77 596	205.33 596	208.00 596	222.09 596	238.72 596	186.54 596	190.54 596	227.34 596	170.31 596

ccccc	497.63 597	492.34 597	595.97 597	530.87 597	530.37 597	478.08 597	442.62 597	491.76 597	343.70 597	448.18 597	520.80 597	476.12 597	550.57 597	541.64 597	605.32 597	663.49 597	459.54 597	353.94 597	309.79 597	586.66 597	530.90 597

Low-res two-view benchmark