Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 508

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 580	19.19 584	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 535

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 513	0.67 515	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 504

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 293

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 255

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 585	23.55 585	121.61 597	35.03 592	0.46 114	0.15 22	8.02 577	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 577	0.26 480	0.09 82	0.38 503	50.13 595	0.18 293

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 463

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.10 80

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 427

XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 293

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 565

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 497	0.59 519

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 437

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 273

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.34 430	0.29 427

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 501	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 558	0.50 511

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 529	3.16 567	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 505	0.56 496	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.29 427

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 352

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 534	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 492	0.29 387	0.28 421

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 476	0.11 105

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 538	0.18 293

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 479	0.37 478

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 487	0.36 471

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 516	0.22 305	0.19 309

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 322	0.45 426	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 445	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 460	0.16 189	0.25 397

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 485	0.12 142

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 508	0.17 211	0.26 407

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 471	0.15 228

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 535	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.16 189	0.15 228

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 269	0.63 485	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 252	0.77 508	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 448	0.69 496	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 501

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 269	1.93 302	2.57 567	19.31 584	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 485	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 523	0.29 387	0.41 496

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 510	0.19 402	0.27 376	0.15 228

ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 281	0.56 465	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 447	0.18 293

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 531	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 475	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 337

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 302	0.57 469	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 325

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 503	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 536	0.45 519	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 281	0.61 479	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 455	0.21 337

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 447	0.12 142

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 422	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 463	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 461

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 460	0.29 387	0.10 80

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 403	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 513	0.18 382	0.22 305	0.14 195

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 455	0.10 80

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 480	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 471

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 426	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 539	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 479	0.08 34

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 422	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 564	0.35 406	0.87 474	1.00 528	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 465	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 422	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 485	0.17 273

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 491

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 397

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 403	0.53 270	0.80 430	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 487	0.24 388

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 413	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 564	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 412	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 549	0.31 495	0.36 506	0.21 418	0.53 510	0.55 515

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 419	0.38 263	2.78 538	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 406	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 403	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 563	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 481

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 548	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 506	0.13 177

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 412	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 475	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 492	0.19 259	0.09 56

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 487	0.17 273

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 392	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 570	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 559

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 426	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 496	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 439	0.46 429	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 500

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 420	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 462	0.24 388

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 441	0.92 414	1.10 513	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 526	0.14 344	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 457	1.02 494	0.64 320	0.73 452	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 433	0.62 347	0.80 430	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 479	0.10 80

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 521

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 400	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 460	0.10 50	0.19 309

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 514	0.28 421

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 448	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

xyz-stereo	3.02 560	0.29 122	30.64 594	0.23 36	0.12 6	15.52 579	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 571	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 440	0.47 357	2.46 516	0.68 395	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 476	0.16 189	0.17 273

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 558	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 403	0.54 282	0.81 433	0.47 357	0.77 301	0.70 399	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 437

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 482	0.30 398	0.10 80

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 437	0.94 431	0.74 416	0.75 457	0.54 282	0.74 406	0.47 357	1.70 420	0.72 406	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 433	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 449	0.58 162	0.49 164	0.69 435	0.46 199	0.79 427	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 472	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 465	0.82 330	0.74 416	1.16 514	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 534	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 504	0.14 305	0.32 414	0.16 255

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 418	0.86 364	0.84 470	0.60 373	0.74 430	0.82 438	0.49 373	1.65 413	0.66 389	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 406	0.85 449	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 460	0.94 431	0.77 443	0.81 475	0.67 389	0.94 476	0.49 373	0.99 325	0.73 409	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 515	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 403	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 538	0.29 489	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 547	0.23 155	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 545	1.36 523	0.51 378	3.65 555	1.93 509	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 471

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 302	0.53 453	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 449	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 426	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 522	0.37 507	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 435	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 455	0.15 228

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 464	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 500	0.53 385	1.10 337	0.82 424	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 437	0.89 388	0.71 387	0.78 466	0.70 416	0.81 433	0.53 385	1.70 420	0.76 413	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 539	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 470	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 524	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 404	0.68 494	0.84 347	0.65 333	0.70 441	0.60 335	0.86 455	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 388

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 480	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 412	0.55 393	2.31 499	0.78 417	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

MultiAttention	2.38 549	0.50 275	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 575	2.30 562	1.22 524	0.80 456	0.62 393	1.16 501	1.13 509	0.56 397	16.09 583	1.18 468	0.20 446	0.09 185	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 564

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 427	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 433	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 543	0.89 388	1.53 538	0.89 488	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 469	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 397	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 515	1.00 501	1.28 508	0.75 412	0.57 403	1.87 454	1.18 468	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 482	1.08 510	0.90 490	0.85 457	0.85 449	0.57 403	1.37 367	1.26 477	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 420	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 402	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 517	0.76 273	0.70 377	0.72 448	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 514	0.24 388

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 482	0.52 259	0.78 422	0.58 409	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 445	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 414

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 317	0.96 449	1.10 513	0.92 493	0.81 444	0.78 422	0.58 409	1.23 355	1.55 495	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 487	0.30 437

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 394	1.29 527	0.69 435	1.35 516	0.85 449	0.59 412	2.03 477	1.09 457	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 484	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
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
GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 412	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 387	0.44 518	0.16 350	0.31 406	0.20 325

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 538	0.50 459	0.60 508	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 460	1.30 511	0.81 433	0.60 416	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 514	0.31 406	0.22 352

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 441	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 417	0.60 416	0.67 271	0.73 409	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 455	0.16 255

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 475	0.98 462	0.87 476	0.67 426	0.83 450	0.96 479	0.60 416	1.67 416	0.97 438	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 447	0.24 388

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 479	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 500	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 506	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 489	0.62 322	0.66 488	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 523	0.95 522	0.95 444	0.91 487	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 416	2.95 543	0.72 406	0.41 511	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 499	0.94 431	0.98 498	0.62 393	0.91 468	0.83 440	0.60 416	2.37 502	0.66 389	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 463

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 467	0.60 416	2.70 534	1.00 445	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 472	0.61 425	2.21 494	0.73 409	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 464	0.67 389	0.87 457	0.61 425	2.40 509	0.67 392	0.32 502	0.35 503	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 513	0.91 487	0.81 475	0.75 433	1.01 489	0.61 425	3.66 556	1.23 475	0.26 486	0.23 462	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 503	1.13 511	0.43 407	1.14 518	1.05 505	0.64 413	0.71 420	0.96 479	0.61 425	1.21 351	0.76 413	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 513	0.32 450

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 529	0.61 382	2.07 533	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 402	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 526	3.43 571	4.17 570	2.57 558	6.98 575	0.97 458	0.83 467	0.56 321	1.86 530	0.79 427	0.62 430	1.64 412	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 574	4.19 574

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 559	0.63 403	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 480	0.23 469	0.19 428	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 491	0.91 492	1.29 510	0.77 419	0.62 430	1.62 411	1.03 453	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 506	0.22 352

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 467	0.69 435	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 465	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 416	1.67 560	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 527	0.12 244	0.70 523	0.98 543

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 298	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 448	0.44 418	1.15 521	0.82 463	0.62 393	0.89 466	0.72 395	0.63 433	2.69 533	0.64 385	0.48 518	0.64 536	0.27 484	0.24 432	0.35 441	0.27 414

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 521	1.03 497	0.59 473	0.99 474	0.86 473	0.69 435	1.61 523	0.98 483	0.64 436	1.46 380	1.14 463	0.95 543	0.46 521	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 525	0.64 436	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 452	0.52 259	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 511	0.29 387	0.20 325

fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 414	0.81 462	0.75 457	0.72 425	0.73 400	0.65 438	1.39 369	0.71 402	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 528	1.06 500	0.53 453	0.98 462	0.90 486	0.62 393	0.76 436	0.93 472	0.66 443	1.66 414	0.98 439	0.99 546	0.45 519	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 504	0.47 254	0.66 443	1.34 364	0.94 434	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 400	0.67 445	0.73 290	0.67 392	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 487	0.16 255

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 503	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 489	0.67 445	1.02 329	0.73 409	0.45 515	0.34 502	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 503	1.95 543	2.05 560	1.11 517	0.64 320	0.95 498	1.49 520	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 352

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 486	0.62 512	1.08 507	0.53 453	0.85 354	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 257	1.01 449	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 518	0.14 134	0.38 481

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 440	0.23 318	0.18 293

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 518	0.56 238	0.81 475	0.40 166	0.55 291	0.69 450	0.65 267	1.04 454	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 397

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 396	0.94 431	0.92 490	0.73 452	0.85 457	1.15 512	0.69 450	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 447	0.24 388

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 552	1.07 537	0.86 529	1.15 513	0.53 453	1.06 507	1.12 516	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 493	9.86 576	5.62 574	0.41 518	1.03 546	0.55 526	1.86 561	0.85 535

pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 410	0.56 465	0.96 449	0.91 487	0.99 500	2.92 556	6.01 569	0.70 452	2.38 505	3.32 547	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 427	0.70 399	0.23 469	0.18 416	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 414

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 533	0.37 357	1.21 549	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 469	0.88 464	1.14 511	0.71 454	2.18 492	0.71 402	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 462	0.26 407

MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 545	0.54 477	0.44 460	4.11 566	0.58 471	1.31 531	0.84 470	2.12 547	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 512

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 498

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 406	0.72 457	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

AAGNet	0.88 483	0.33 158	1.79 239	0.54 477	0.98 536	0.62 322	0.46 429	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 460	1.23 355	7.48 571	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 579	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 499	0.88 464	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 428	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 427

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 524	1.07 507	0.84 453	0.90 465	0.73 460	1.09 336	0.98 439	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 445

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 482	1.00 499	0.80 469	0.69 406	0.88 461	0.74 465	1.32 362	1.20 471	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 479	0.33 457

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 417	0.75 466	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 470	0.26 366	0.16 255

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 467	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 537	0.39 487

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 364	0.45 426	0.89 388	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 395	0.66 389	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 477	0.61 510	1.07 505	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 267	1.10 458	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 520	0.15 152	0.38 481

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 426	0.58 317	0.85 449	0.79 471	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 476	0.42 497

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 533	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 518	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 407	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 449	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 472	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 487	0.29 427

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 476	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 464	0.45 191	1.16 514	0.82 475	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 352

CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 493	0.83 476	0.62 252	1.35 483	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 501	0.72 397	0.80 469	0.69 406	0.68 371	0.83 476	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 388

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 561	9.40 578	30.65 591	0.84 464	1.12 537	0.91 405	1.22 522	1.36 531	2.19 538	0.93 472	0.83 476	1.66 414	0.90 430	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 577

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 473	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 350	0.78 417	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 460	0.74 430	0.91 467	0.85 480	1.83 446	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 281	0.59 473	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 449	0.87 476	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 511	1.63 498	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 427

Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 507	0.97 495	0.71 445	0.72 425	1.09 504	0.87 484	2.42 511	1.59 496	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 495	0.35 463

anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 522	0.67 377	0.52 449	0.95 444	0.71 387	0.94 496	0.70 416	0.67 364	0.87 484	0.71 287	1.35 483	0.64 529	0.62 535	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 534	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 535	0.51 246	0.37 169	0.87 484	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 462	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 417	0.94 434	0.32 502	0.26 480	0.32 500	0.27 453	0.34 430	0.30 437

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 552	0.99 525	1.24 527	1.26 525	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 568

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 501	1.32 518	1.31 545	1.01 491	0.94 491	1.36 531	0.87 461	1.38 524	0.90 490	1.72 424	1.02 451	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 507	1.12 516	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 359	4.86 562	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 447	0.38 481

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 493	0.85 457	0.89 463	0.93 492	1.83 446	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 513	1.14 538	0.91 405	0.89 484	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 389	4.07 555	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 462	0.33 457

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 437	0.96 449	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 481	1.19 470	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 440	0.25 346	0.28 421

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 531	0.94 495	1.40 372	0.69 397	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 504	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 309	0.72 406	0.68 531	0.60 533	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 476	1.36 531	1.23 505	1.46 527	0.94 495	1.87 454	1.72 503	0.66 530	0.61 534	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 493	0.95 498	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 514	0.13 277	0.24 333	0.17 273

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 523	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 541	1.20 503	1.43 526	0.98 499	1.76 430	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 567

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 488	0.53 129	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 375	2.10 520	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 431	0.86 473	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 333	3.97 553	0.21 453	0.19 428	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 515	2.03 548	0.72 503	0.76 273	0.67 357	1.14 513	2.56 547	1.30 522	1.02 502	1.48 388	1.74 504	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 448	0.37 455	0.31 445

ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 531	1.08 538	0.92 534	1.32 518	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 527	2.13 540	1.03 503	2.50 520	1.40 488	0.91 540	0.53 529	1.00 544	0.55 526	2.11 563	0.85 535

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 550	1.09 539	0.88 530	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 519	0.94 496	0.96 478	3.09 551	1.04 504	2.37 502	1.11 461	1.04 547	0.48 527	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 508	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 491	1.61 497	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 531	0.99 535	0.64 513	0.77 439	0.55 460	0.98 462	0.97 495	0.61 382	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 306	1.38 485	0.44 513	0.46 521	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 503	0.53 474	0.56 496	1.13 511	0.99 525	0.98 462	1.00 499	1.09 509	0.87 461	0.77 419	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 471

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 530	0.57 156	0.68 359	1.53 540	1.23 505	0.81 433	1.08 508	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 554	0.54 477	0.53 489	1.51 527	1.37 548	1.04 505	1.07 509	1.17 519	1.33 514	1.15 512	1.08 508	1.61 410	2.74 535	0.25 482	0.22 454	0.28 488	0.24 432	0.48 499	0.40 491

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 572	3.61 572	0.30 345	3.34 562	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 461	1.56 532	1.10 510	26.49 594	1.96 510	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 565	0.92 535	0.99 548

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 485	0.71 420	0.86 455	1.10 510	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 563	0.81 523	0.59 503	1.57 529	1.09 534	1.39 536	1.22 522	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 515	0.47 524	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 541	1.41 536	1.41 519	1.11 508	1.13 513	1.35 365	1.31 480	0.26 486	0.28 488	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 520	0.62 483	0.87 373	0.76 438	0.78 466	0.81 444	1.08 502	1.18 514	1.14 346	2.49 531	0.21 453	0.69 545	0.21 458	0.95 553	0.29 387	0.37 478

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 510	1.03 504	4.07 565	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 521	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 518	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 394	2.26 526	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 521	1.68 553	1.80 562	1.63 532	1.03 531	2.34 556	2.81 560	1.25 524	2.89 554	4.24 560	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 505	0.70 441	0.68 397	0.94 476	1.29 517	2.08 484	1.82 507	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 499	0.40 491

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 530	1.09 539	0.54 491	1.71 536	1.73 556	1.49 539	1.53 538	1.44 538	1.80 528	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 531	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 521	0.56 303	2.53 545	1.31 520	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 597	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 540	2.12 547	1.49 520	1.29 519	1.31 520	1.83 446	2.13 521	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 511	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 539	1.22 524	1.08 510	1.17 519	1.91 531	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 437

Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 547	1.29 546	1.07 544	1.55 528	1.00 528	1.95 553	2.33 554	1.47 539	4.19 566	4.26 561	1.33 523	2.21 494	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 459	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 422	1.35 524	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 373	0.75 429	0.88 486	0.83 450	0.61 327	1.36 525	1.02 329	3.27 545	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 382	1.17 519	0.67 426	0.68 397	0.63 334	1.39 528	1.74 427	3.37 548	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 568	0.25 397

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 546	0.94 431	0.83 467	1.16 514	2.23 541	1.03 493	1.39 528	2.49 519	2.35 528	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 526	1.90 558	0.92 414	0.97 495	1.26 528	1.27 507	1.00 488	1.42 530	1.14 346	3.31 546	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 501	2.71 561	2.41 544	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
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
CrosDoStereo	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 538	0.85 515	1.10 513	2.49 557	1.16 514	1.83 529	1.72 534	1.50 534	2.37 502	2.84 537	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 388	0.80 456	0.66 422	0.67 389	0.85 449	1.55 535	0.93 319	4.55 560	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 554	1.03 531	1.82 549	2.85 561	1.25 524	2.61 549	2.20 541	1.56 536	2.47 518	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 560	1.71 555	1.47 556	1.96 544	1.28 544	3.19 563	17.33 585	2.12 547	15.91 581	9.18 574	1.57 537	8.42 572	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 557	1.40 560

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 522	1.72 537	1.10 535	1.84 550	1.96 552	1.43 537	2.54 546	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 524	1.39 550	1.60 543	0.74 416	1.94 545	0.85 457	0.73 400	1.68 539	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 535	0.92 521	2.10 554	1.92 551	1.32 530	2.66 551	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 491	1.74 543	2.63 550	3.09 551	1.71 541	1.70 420	1.84 508	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 535	1.63 532	1.37 548	1.52 541	12.43 574	1.85 544	1.69 526	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 524	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 567	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 524	0.97 482	1.80 543	1.69 419	2.25 525	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 547	0.73 513	1.21 549	4.38 567	3.35 568	1.59 542	1.20 521	1.26 528	1.52 522	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 524	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 544	0.62 483	0.91 405	1.43 533	2.94 565	2.60 548	4.77 564	1.95 545	2.43 514	1.33 482	0.29 496	0.26 480	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 559	1.53 552	8.90 571	0.86 470	0.31 317	0.96 449	0.96 494	1.37 534	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 390	0.91 431	0.54 522	0.31 495	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 417	1.79 557	0.57 156	0.53 208	1.07 507	1.63 525	1.29 519	2.13 547	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 491

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 481	2.81 559	2.20 561	1.61 544	1.50 537	2.28 555	2.35 542	1.82 535	2.13 547	1.73 425	2.22 523	0.35 507	0.37 507	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 551	0.64 505	0.98 536	0.94 485	1.40 551	0.85 354	1.75 545	2.34 556	1.33 514	1.05 498	2.21 549	1.58 404	4.15 556	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 453	0.38 462	0.32 450

JetRed	3.29 562	4.93 573	10.17 571	1.45 549	1.72 561	7.44 571	5.05 573	3.06 562	2.12 553	2.41 557	2.39 543	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 568	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 564	1.76 566

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 529	0.55 484	0.50 481	1.49 525	2.48 565	1.48 538	1.71 544	2.13 550	2.09 534	2.07 539	2.56 553	1.90 464	2.02 514	0.35 507	0.36 505	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 506	2.49 566	2.28 564	2.95 560	2.31 563	2.67 558	2.47 556	3.03 566	3.13 559	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 565	2.34 569

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 540	0.59 170	0.60 265	0.64 413	0.71 420	0.68 371	2.93 555	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 457

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 544	0.87 525	1.01 539	2.38 556	2.53 566	1.36 533	1.75 545	2.92 564	3.22 560	2.65 546	2.93 555	2.22 497	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 546	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 562	2.89 554	4.22 558	2.97 557	2.55 524	2.19 522	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 549	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 563	2.97 557	4.41 562	3.07 558	2.65 529	2.30 527	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 322	1.42 554	0.62 186	0.60 265	0.72 448	0.78 440	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 289	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 526	2.23 553	2.87 553	3.67 555	3.12 560	2.39 508	1.69 501	0.30 499	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 551	1.41 553	2.26 555	12.72 575	11.41 577	16.43 582	11.15 577	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 569	1.27 556

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 557	1.82 560	1.44 554	3.18 561	1.57 555	2.62 557	5.64 566	2.05 546	2.13 536	4.13 557	3.76 562	2.62 527	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 560	1.49 561

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 533	1.46 550	1.20 548	3.89 563	0.99 525	3.51 569	6.71 570	2.56 558	4.60 567	4.22 558	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 570	1.15 553

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 535	2.61 568	1.43 552	1.76 539	1.11 536	2.76 560	1.79 547	2.26 554	11.53 578	3.96 556	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 562	1.35 558

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 503	1.03 536	1.01 539	5.01 568	2.45 564	5.36 572	6.88 571	3.58 568	4.76 569	5.99 568	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 553	2.29 565	1.58 559	10.20 574	16.97 580	9.42 578	5.02 565	1.67 542	1.28 508	4.68 563	5.03 566	3.37 553	5.92 566	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 571	1.53 563

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 556	1.81 559	1.44 554	2.34 555	1.40 551	3.24 564	6.60 569	2.60 559	2.76 552	5.75 567	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 559	1.51 562

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 541	0.67 510	0.47 476	5.18 569	3.36 569	3.30 567	2.86 562	4.44 570	3.79 564	9.80 575	5.50 568	6.29 568	6.52 569	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 576	6.20 564	13.02 582	11.90 576	7.14 570	5.53 574	6.99 576	1.44 534	2.65 560	3.10 558	8.37 573	5.95 569	4.75 564	6.05 567	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 577	5.43 576

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 523	1.47 551	1.25 551	14.07 577	1.06 533	4.90 570	20.99 591	10.17 574	16.48 583	11.88 579	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 567	1.20 554

FADE	15.89 582	3.00 572	8.70 568	2.11 563	2.94 566	1.19 516	0.91 520	5.00 571	2.49 557	1.25 524	1.19 502	3.05 550	7.02 571	8.02 571	5.31 565	94.83 596	35.90 596	65.83 593	66.18 593	1.66 556	1.30 557

USTest	8.10 573	7.17 577	8.96 569	9.25 577	9.05 572	15.27 578	23.78 582	9.96 579	9.47 572	5.94 573	6.75 570	7.80 572	7.48 572	8.83 574	11.21 578	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 575	4.16 573

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 595	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 564	19.22 585	2.15 537	1.62 533	7.97 573	1.81 444	8.96 573	0.44 513	2.08 569	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 575

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 550	1.90 558	1.36 533	1.80 549	3.70 569	3.76 563	5.02 565	8.19 574	2.12 488	1.63 498	0.25 482	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 566	2.36 570

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 583	12.75 577	19.46 585	12.69 577	1.86 540	0.41 396	12.33 580	1.05 505	15.77 581	18.83 587	12.62 582	8.70 575	12.21 578	9.62 575	22.22 588	8.37 581	25.85 588	24.01 589	19.32 587	17.44 588

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 570	2.79 569	3.93 568	2.43 557	3.46 570	2.68 559	11.19 573	11.66 578	4.73 568	5.26 566	10.46 576	4.50 563	9.49 574	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 575	13.01 578	8.82 576	11.82 575	8.54 572	24.20 584	6.41 575	13.65 579	5.32 572	11.47 577	6.33 571	10.92 577	7.69 570	13.89 580	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 576	8.26 580

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 574	12.25 574	5.92 574	11.32 574	8.54 572	24.18 583	6.40 574	13.49 576	5.15 571	11.46 576	6.19 570	10.92 577	7.00 569	13.72 579	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 573	7.87 579

Anonymous_1	22.91 586	11.20 579	12.13 573	12.75 579	26.28 590	19.43 585	27.92 588	14.08 582	13.61 577	14.96 580	10.58 572	11.26 578	11.19 579	12.55 579	14.57 582	38.28 595	7.88 577	34.96 592	63.99 592	89.57 596	10.94 583

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DPSM	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

ASD4	21.52 585	19.65 584	22.13 583	22.45 587	16.42 582	23.29 591	30.71 591	33.06 596	17.47 586	24.18 593	14.11 579	21.71 587	15.88 582	21.06 589	18.11 586	19.78 587	17.78 589	26.52 589	20.33 587	27.03 589	18.73 589

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 558	7.01 575	3.97 569	2.18 553	1.34 547	3.37 568	4.05 563	13.17 579	10.58 572	10.73 576	16.52 583	8.45 573	10.51 577	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 578	6.83 578

HaxPig	19.86 584	22.40 590	22.34 584	17.95 584	17.95 583	11.77 576	11.89 577	16.02 586	15.89 584	21.10 587	21.41 589	18.74 586	18.39 584	20.08 588	19.69 587	23.63 592	23.22 590	24.06 587	23.69 588	23.00 588	23.95 591

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 578	27.29 592	2.99 570	3.51 567	21.84 590	11.10 576	14.34 583	13.83 580	20.34 586	20.33 588	26.35 595	20.03 585	19.06 587	14.80 583	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 572	3.12 572

xxxxx1	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

tt_ll	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

ff	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

MEDIAN_ROB	23.96 588	27.05 595	26.39 591	22.16 586	22.13 585	16.12 580	13.97 578	20.24 587	20.05 587	25.50 594	25.31 594	22.96 589	22.63 589	24.39 590	23.24 591	28.20 593	27.23 594	28.62 590	27.75 590	27.50 590	27.76 592

PML	23.15 587	16.83 582	7.78 567	5.49 573	9.93 573	51.13 596	104.50 596	5.76 573	13.62 578	37.30 596	105.93 596	30.86 596	23.50 590	12.07 577	7.87 572	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 581	2.90 571

FlowAnything	24.85 590	22.54 592	25.10 588	26.11 590	25.76 588	39.86 592	57.00 593	28.89 593	28.87 595	21.31 591	22.68 593	24.22 590	23.87 591	26.39 592	30.89 596	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 583	16.69 585

LSM0	26.58 592	22.63 594	25.88 590	30.13 592	52.21 596	39.94 595	56.74 592	28.97 594	28.72 593	21.14 588	22.26 590	24.43 593	23.88 592	26.54 595	30.87 594	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 586	20.60 590

CasAABBNet	24.81 589	22.53 591	24.83 586	26.08 589	25.74 587	39.86 592	57.06 595	28.87 592	28.83 594	21.16 589	22.54 591	24.22 590	23.89 593	26.38 591	30.87 594	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 583	16.71 586

Selective-RAFT-Error	24.87 591	22.59 593	25.14 589	26.13 591	25.82 589	39.93 594	57.03 594	28.97 594	28.95 596	21.21 590	22.65 592	24.25 592	23.98 594	26.43 593	30.83 593	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 585	16.76 587

DPSimNet_ROB	17.97 583	20.20 589	24.98 587	17.62 583	15.92 581	21.53 589	21.00 581	13.70 581	15.61 583	23.89 592	14.69 580	22.87 588	24.58 595	12.70 580	14.56 581	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 582	14.17 584

AVERAGE_ROB	26.93 593	30.34 596	29.27 593	25.82 588	25.34 586	19.48 586	15.17 579	23.55 591	23.00 592	28.45 595	27.87 595	26.25 594	25.86 596	26.96 596	25.55 592	31.30 594	30.07 595	31.76 591	30.81 591	30.79 594	30.93 593

test_example2	115.39 597	123.23 597	94.57 596	115.52 596	123.55 597	101.63 597	114.33 597	53.41 597	99.48 597	134.90 597	135.05 597	85.83 597	85.11 597	111.32 597	106.15 597	152.55 597	205.26 597	99.78 597	114.96 597	140.96 597	110.20 597

ccccc	291.34 598	297.21 598	347.09 598	374.70 598	380.44 598	203.92 598	213.88 598	216.32 598	172.72 598	203.37 598	218.57 598	215.01 598	258.31 598	312.78 598	341.56 598	412.57 598	356.13 598	256.09 598	227.69 598	428.88 598	389.64 598

Low-res two-view benchmark