Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 525	1.82 265	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 35	0.43 49	0.37 62	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 77	0.46 193	0.14 1	0.11 243	0.09 203	0.08 49	0.05 1	0.76 538	0.18 310

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 171	0.61 18	0.23 56	0.21 222	0.45 113	0.13 8	0.33 6	0.46 154	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 4	0.32 82	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 171	0.60 17	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.13 8	0.39 24	0.46 154	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 8	0.35 112	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.14 20	0.35 9	0.32 11	0.24 85	0.20 22	0.15 27	0.18 54	0.26 22	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 196	0.65 30	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.37 15	0.40 95	0.21 35	0.12 8	0.17 45	0.12 4	0.25 12	0.16 4	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.10 100

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 205	0.68 35	0.21 7	0.17 114	0.45 113	0.12 4	0.35 9	0.42 116	0.15 4	0.11 4	0.22 75	0.10 1	0.28 38	0.16 4	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

LG-G_1	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

LG-G	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

SGD-Stereo	0.22 31	0.28 114	0.77 42	0.22 35	0.11 1	0.40 65	0.16 50	0.31 4	0.36 53	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.17 32	0.37 130	0.16 4	0.10 181	0.06 21	0.08 49	0.07 71	0.10 70	0.07 7

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 7	0.22 248	0.21 3	0.16 50	0.25 1	0.38 68	0.15 4	0.11 4	0.18 57	0.17 32	0.23 6	0.16 4	0.09 88	0.13 337	0.08 49	0.06 25	0.07 3	0.07 7

castereo++	0.28 71	0.43 250	0.93 63	0.28 161	0.17 114	0.53 196	0.21 119	0.55 162	0.45 145	0.17 11	0.26 73	0.32 163	0.17 32	0.33 94	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.29 471	0.13 130	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 31	0.22 36	0.91 59	0.23 56	0.13 20	0.49 153	0.18 72	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 11	0.41 152	0.16 4	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.09 69

U	3.37 572	0.17 1	0.91 59	0.26 120	13.79 588	19.19 592	0.15 35	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 131	0.15 21	0.21 2	0.16 4	0.09 88	0.06 21	17.88 592	12.81 589	0.10 70	0.08 37

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 124	0.86 51	0.25 90	0.34 403	0.30 15	0.14 20	0.32 5	0.53 224	0.18 16	0.12 8	0.18 57	0.19 77	0.49 219	0.17 14	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.20 425	0.46 507	0.59 529

4.25_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 16	0.22 35	0.12 6	0.37 47	0.22 140	0.50 107	0.38 68	0.22 46	0.21 28	0.12 2	0.22 108	0.26 22	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 48	0.24 72	0.21 222	0.43 97	0.13 8	0.45 68	0.35 33	0.22 46	0.27 77	0.18 57	0.16 24	0.35 112	0.18 15	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.25 361	0.08 37

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.31 19	0.22 140	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 82	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.28 9	0.21 119	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 130	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

SCV_C0	0.33 115	0.43 250	1.42 138	0.25 90	0.16 85	0.35 36	0.20 100	0.68 232	0.44 130	0.24 85	0.27 77	0.29 147	0.20 87	0.58 253	0.18 15	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.30 480	0.26 381	0.17 290

HUF	0.59 377	0.65 358	2.46 441	0.45 449	0.77 535	0.34 31	0.24 204	0.46 73	0.39 82	0.31 141	0.28 87	0.25 106	0.19 77	0.67 287	0.18 15	0.12 296	2.03 576	0.08 49	0.06 25	0.31 420	1.59 573

CAS++	0.31 99	0.33 171	1.43 139	0.25 90	0.17 114	0.31 19	0.20 100	0.78 315	0.41 107	0.30 137	0.30 110	0.21 73	0.16 24	0.33 94	0.18 15	0.15 384	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.11 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.33 115	0.24 67	1.44 141	0.28 161	0.35 415	0.47 138	0.21 119	0.43 49	0.28 4	0.26 117	0.25 66	0.22 75	0.38 279	0.30 61	0.18 15	0.09 88	0.35 511	0.09 99	0.36 510	0.23 334	0.25 408

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 54	1.28 109	0.27 136	0.30 357	0.35 36	0.20 100	0.56 169	0.38 68	0.21 35	0.30 110	0.22 75	0.18 54	0.37 130	0.18 15	0.07 23	0.06 21	0.08 49	0.15 346	0.16 206	0.29 438

SCV	0.35 134	0.59 324	1.37 126	0.34 316	0.22 248	0.28 9	0.23 171	0.72 250	0.35 33	0.19 20	0.30 110	0.24 96	0.20 87	0.64 273	0.19 27	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.29 471	0.34 442	0.29 438

AIO_rvc	0.41 184	0.64 351	1.29 110	0.58 503	0.39 443	0.37 47	0.24 204	0.50 107	0.43 126	0.28 130	0.23 46	0.25 106	0.16 24	0.99 341	0.19 27	0.10 181	0.16 396	0.08 49	0.11 225	0.25 361	0.85 545

AIO_test	0.39 171	0.37 208	1.19 92	0.73 523	0.67 524	0.35 36	0.25 224	0.47 85	0.34 24	0.34 154	0.22 40	0.33 169	0.17 32	1.31 377	0.19 27	0.11 243	0.15 379	0.08 49	0.21 431	0.15 170	0.23 387

dual_stereo	0.23 38	0.25 72	0.66 34	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 35	0.62 202	0.40 95	0.15 4	0.13 10	0.18 57	0.14 11	0.37 130	0.19 27	0.09 88	0.31 503	0.07 1	0.10 163	0.07 3	0.07 7

WCG-NET	0.30 91	0.42 245	1.26 107	0.24 72	0.12 6	0.43 97	0.24 204	0.40 26	0.56 254	0.35 156	0.37 160	0.26 120	0.24 137	0.29 52	0.19 27	0.08 45	0.12 318	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.10 100

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 54	0.64 25	0.24 72	0.22 248	0.47 138	0.13 8	0.52 133	0.33 18	0.18 16	0.24 57	0.17 45	0.22 108	0.32 82	0.19 27	0.08 45	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.09 69

MyStereo07	0.34 123	0.40 232	1.46 144	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.25 66	0.20 65	0.26 169	0.57 250	0.19 27	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

ACVNet-DCA	0.42 203	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

xx1	0.46 247	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 513	0.31 141	0.38 169	0.46 262	0.36 258	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

cc1	0.47 262	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 513	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.40 501

ff7	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

ffff	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

ffm	0.47 262	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 492	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 481

11t	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

tt1	0.44 219	0.64 351	1.83 271	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	0.88 492	0.31 141	0.37 160	0.25 106	0.35 252	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.36 481

CASnet	0.28 71	0.31 150	1.20 97	0.28 161	0.11 1	0.47 138	0.19 81	0.44 58	0.44 130	0.38 173	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.29 52	0.19 27	0.10 181	0.06 21	0.15 390	0.12 263	0.16 206	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.34 123	0.53 301	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.55 246	0.19 27	0.09 88	0.11 292	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 438

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 93	0.97 70	0.30 208	0.19 186	0.56 232	0.17 58	0.68 232	0.36 53	0.30 137	0.18 16	0.27 131	0.17 32	0.38 138	0.19 27	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.35 473

ProNet	0.30 91	0.54 306	1.29 110	0.25 90	0.15 58	0.47 138	0.25 224	0.48 93	0.39 82	0.21 35	0.23 46	0.22 75	0.20 87	0.44 172	0.19 27	0.08 45	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.12 161

MC-Stereo	0.32 106	0.31 150	1.46 144	0.31 235	0.15 58	0.53 196	0.19 81	0.44 58	0.35 33	0.36 161	0.38 169	0.27 131	0.27 187	0.42 160	0.19 27	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.16 365	0.20 290	0.13 195

ccc-4	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 306	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.54 242	0.19 27	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 438
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
#5drz	0.23 38	0.30 136	0.95 66	0.21 7	0.17 114	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.32 11	0.26 117	0.23 46	0.15 27	0.20 87	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.07 7

rrrtt	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

2.5w	0.21 9	0.23 54	0.50 1	0.22 35	0.15 58	0.39 60	0.19 81	0.47 85	0.36 53	0.21 35	0.22 40	0.13 3	0.17 32	0.33 94	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

1w_stereo	0.22 31	0.17 1	0.52 6	0.23 56	0.16 85	0.44 108	0.22 140	0.55 162	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.13 3	0.26 169	0.28 38	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

monsters	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.23 56	0.28 339	0.42 88	0.14 20	0.46 73	0.31 7	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.14 11	0.43 163	0.20 49	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 31	0.28 114	0.88 54	0.21 7	0.24 281	0.42 88	0.17 58	0.35 9	0.37 62	0.20 27	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

HART	0.38 156	0.53 301	1.66 182	0.26 120	0.15 58	0.30 15	0.19 81	0.67 228	0.46 154	0.29 134	0.52 275	0.38 192	0.16 24	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.68 551	0.09 99	0.07 71	0.34 442	0.21 350

ours_stereo	0.27 63	0.25 72	1.21 99	0.25 90	0.17 114	0.35 36	0.23 171	0.38 18	0.35 33	0.20 27	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

fffy	0.28 71	0.24 67	1.19 92	0.27 136	0.15 58	0.37 47	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.44 172	0.20 49	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

Pointernet	0.29 81	0.25 72	1.49 154	0.24 72	0.20 205	0.47 138	0.15 35	0.62 202	0.47 171	0.22 46	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.28 38	0.20 49	0.10 181	0.07 56	0.07 1	0.12 263	0.10 70	0.07 7

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 93	1.25 105	0.27 136	0.24 281	0.37 47	0.20 100	0.52 133	0.36 53	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.14 11	0.31 70	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.38 513	0.19 275	0.31 455

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 301	1.21 99	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.24 204	0.40 26	0.50 190	0.35 156	0.35 151	0.47 270	0.25 155	0.35 112	0.20 49	0.08 45	0.29 497	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.11 124

RSM++	0.27 63	0.26 87	0.87 53	0.28 161	0.13 20	0.39 60	0.20 100	0.45 68	0.45 145	0.20 27	0.24 57	0.24 96	0.17 32	0.36 121	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.26 381	0.18 310

RSM	0.28 71	0.26 87	0.97 70	0.25 90	0.24 281	0.37 47	0.21 119	0.49 99	0.44 130	0.21 35	0.27 77	0.28 140	0.17 32	0.38 138	0.20 49	0.07 23	0.07 56	0.09 99	0.34 499	0.21 304	0.16 272

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 187	1.70 191	0.25 90	0.14 32	0.40 65	0.22 140	0.38 18	0.43 126	0.24 85	0.51 262	0.25 106	0.18 54	0.31 70	0.20 49	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.08 97	0.47 508	0.08 37

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 445	1.76 217	0.26 120	0.12 6	0.52 189	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.29 134	0.30 110	0.29 147	0.22 108	0.30 61	0.20 49	0.09 88	0.17 414	0.09 99	0.07 71	0.21 304	0.11 124

Any-RAFT	0.38 156	0.25 72	1.89 298	0.27 136	0.17 114	0.68 403	0.21 119	0.78 315	0.53 224	0.43 200	0.43 192	0.54 303	0.30 224	0.41 152	0.20 49	0.10 181	0.12 318	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.09 69

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 158	1.30 113	0.26 120	0.14 32	0.58 267	0.23 171	0.78 315	0.62 316	0.40 181	0.44 203	0.28 140	0.35 252	0.29 52	0.20 49	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.08 37

TANstereo	0.33 115	0.49 287	1.75 211	0.23 56	0.12 6	0.54 204	0.16 50	0.40 26	0.45 145	0.45 216	0.51 262	0.26 120	0.22 108	0.29 52	0.20 49	0.10 181	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.11 124

&EFD	0.24 43	0.33 171	0.86 51	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.15 35	0.50 107	0.38 68	0.20 27	0.28 87	0.16 33	0.19 77	0.27 27	0.21 70	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

S2M2_XL	0.20 1	0.32 158	1.10 83	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 27	0.14 11	0.19 1	0.21 70	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.08 37

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 13	0.21 7	0.15 58	0.39 60	0.13 8	0.39 24	0.33 18	0.22 46	0.21 28	0.13 3	0.20 87	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 13	0.20 4	0.14 32	0.40 65	0.18 72	0.47 85	0.36 53	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.19 77	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.44 108	0.16 50	0.44 58	0.30 6	0.22 46	0.20 22	0.13 3	0.18 54	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

monsterstereo	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.25 90	0.27 327	0.39 60	0.14 20	0.51 117	0.33 18	0.25 103	0.27 77	0.13 3	0.13 8	0.38 138	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.06 1

castereo	0.30 91	0.44 261	0.81 46	0.24 72	0.29 346	0.41 73	0.27 271	0.72 250	0.45 145	0.22 46	0.30 110	0.24 96	0.31 232	0.25 12	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.31 486	0.12 100	0.09 69

mms	0.27 63	0.26 87	0.91 59	0.25 90	0.18 151	0.32 24	0.23 171	0.37 15	0.31 7	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.17 32	0.46 193	0.21 70	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.47 514

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 124	1.08 79	0.26 120	0.20 205	0.33 27	0.21 119	0.41 33	0.42 116	0.26 117	0.28 87	0.27 131	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.14 367	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.10 100

trnet	0.28 71	0.26 87	1.32 116	0.19 1	0.12 6	0.54 204	0.15 35	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.30 61	0.21 70	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.09 44	0.07 7

MSKI-zero shot	0.46 247	0.38 218	2.47 445	0.27 136	0.43 468	0.56 232	0.20 100	0.77 300	0.43 126	0.60 388	0.51 262	0.44 240	0.17 32	0.68 290	0.21 70	0.09 88	0.29 497	0.09 99	0.32 492	0.14 153	0.10 100

HH	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 471	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 417	0.48 233	0.87 467	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

HanStereo	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 471	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 417	0.48 233	0.87 467	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

LoS_RVC	0.29 81	0.33 171	1.19 92	0.25 90	0.34 403	0.43 97	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.22 46	0.33 138	0.23 83	0.24 137	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.10 70	0.31 455

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 67	1.16 89	0.28 161	0.15 58	0.57 250	0.23 171	0.79 331	0.47 171	0.38 173	0.37 160	0.40 206	0.25 155	0.47 204	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.13 295	0.19 275	0.27 425

CES	0.30 91	0.27 93	1.09 81	0.23 56	0.50 490	0.40 65	0.20 100	0.46 73	0.44 130	0.22 46	0.28 87	0.26 120	0.19 77	0.33 94	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.49 518

XX-Stereo	0.55 350	0.54 306	3.50 549	0.48 467	0.39 443	0.54 204	0.17 58	0.89 402	0.40 95	0.44 206	0.65 400	0.85 461	0.19 77	0.77 317	0.21 70	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.32 492	0.17 228	0.14 212

CREStereo	0.28 71	0.30 136	1.33 118	0.19 1	0.13 20	0.55 217	0.17 58	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.11 243	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.10 70	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
￥25erdr	0.24 43	0.32 158	0.92 62	0.22 35	0.20 205	0.45 113	0.14 20	0.47 85	0.37 62	0.22 46	0.28 87	0.17 45	0.18 54	0.29 52	0.22 90	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

%deaf	0.24 43	0.32 158	0.95 66	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.45 68	0.36 53	0.20 27	0.31 123	0.16 33	0.22 108	0.28 38	0.22 90	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

asda	0.22 31	0.25 72	0.70 36	0.21 7	0.16 85	0.43 97	0.16 50	0.44 58	0.35 33	0.22 46	0.20 22	0.14 13	0.20 87	0.25 12	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.41 73	0.15 35	0.46 73	0.35 33	0.26 117	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.31 70	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 12	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.14 20	0.43 49	0.33 18	0.21 35	0.24 57	0.14 13	0.18 54	0.34 106	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 35	0.13 20	0.41 73	0.20 100	0.50 107	0.34 24	0.25 103	0.23 46	0.13 3	0.23 126	0.24 7	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

MM-Stereo_test1	0.41 184	0.39 227	2.29 407	0.38 386	0.26 314	0.44 108	0.28 288	0.63 208	0.51 198	0.40 181	0.32 129	0.26 120	0.26 169	0.46 193	0.22 90	0.09 88	0.21 456	0.10 148	0.09 128	0.39 481	0.15 245

test_for_model	0.64 406	1.60 546	1.82 265	1.23 555	1.02 550	0.53 196	0.23 171	0.75 276	0.50 190	0.57 347	0.29 95	0.25 106	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.76 545	0.31 503	0.08 49	0.07 71	1.68 566	0.50 521

testlalala2	0.44 219	0.28 114	2.59 468	0.64 515	0.56 505	0.57 250	0.20 100	0.78 315	0.52 205	0.40 181	0.39 177	0.45 249	0.21 99	0.27 27	0.22 90	0.09 88	0.10 245	0.08 49	0.29 471	0.12 100	0.10 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 297	0.33 171	0.93 63	0.26 120	0.22 248	0.46 133	0.20 100	1.10 523	1.34 538	3.16 575	0.32 129	0.22 75	0.20 87	0.30 61	0.22 90	0.10 181	0.09 203	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

testlalala	0.36 141	0.30 136	1.77 226	0.28 161	0.33 395	0.60 296	0.22 140	0.55 162	0.51 198	0.55 325	0.35 151	0.31 155	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.10 181	0.13 337	0.09 99	0.24 445	0.08 21	0.07 7

RAFT_CTSACE	0.46 247	0.76 392	2.07 356	0.35 332	0.30 357	0.54 204	0.30 320	0.61 198	0.48 174	0.49 256	0.76 451	0.55 307	0.36 258	0.58 253	0.22 90	0.08 45	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.41 489	0.08 37

sAnonymous2	0.38 156	0.62 336	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 472	0.35 473

CroCo_RVC	0.38 156	0.62 336	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 472	0.35 473

(5qrfij	0.32 106	0.32 158	2.32 411	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.29 95	0.16 33	0.18 54	0.32 82	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

*5drh	0.25 53	0.34 187	0.98 73	0.21 7	0.18 151	0.43 97	0.13 8	0.51 117	0.40 95	0.23 67	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.27 27	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.08 37

$5dtd	0.24 43	0.34 187	0.96 69	0.22 35	0.20 205	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.34 24	0.22 46	0.24 57	0.17 45	0.16 24	0.25 12	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

#wrr	0.24 43	0.31 150	0.79 44	0.21 7	0.20 205	0.40 65	0.15 35	0.53 145	0.35 33	0.21 35	0.27 77	0.16 33	0.24 137	0.25 12	0.23 104	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

$eesxe	0.24 43	0.32 158	0.89 56	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.14 20	0.50 107	0.36 53	0.23 67	0.24 57	0.15 27	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

(q45	0.32 106	0.32 158	2.29 407	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.53 145	0.40 95	0.22 46	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

)tte	0.31 99	0.32 158	2.16 385	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.18 54	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

depthmonostereo	0.26 59	0.23 54	0.65 30	0.41 412	0.13 20	0.41 73	0.19 81	0.51 117	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.26 120	0.28 202	0.44 172	0.23 104	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.10 70	0.08 37

GREAT-IGEV	0.37 147	0.28 114	1.48 151	0.25 90	0.38 440	0.46 133	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.15 4	0.29 95	0.15 27	0.17 32	0.36 121	0.23 104	0.07 23	0.76 558	0.07 1	0.26 460	0.21 304	1.03 559

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.21 7	0.17 114	0.33 27	0.15 35	0.46 73	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 27	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 71	0.07 3	0.09 69

rvit_stereo_0081	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

rvit_stereo_0082	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 124	1.43 139	0.28 161	0.28 339	0.55 217	0.22 140	0.78 315	0.48 174	0.46 224	0.38 169	0.36 183	0.17 32	0.33 94	0.23 104	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.09 69

qqq1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

fff1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

whm_eth	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

CAS	0.35 134	0.25 72	1.30 113	0.79 529	0.34 403	0.51 170	0.23 171	0.46 73	0.39 82	0.22 46	0.31 123	0.20 65	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.73 542	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.37 488

LoS	0.31 99	0.30 136	1.52 160	0.23 56	0.13 20	0.54 204	0.20 100	0.48 93	0.49 180	0.25 103	0.28 87	0.37 185	0.24 137	0.38 138	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.50 297	0.63 347	2.13 372	0.30 208	0.23 268	0.45 113	0.24 204	0.59 186	0.53 224	0.50 263	2.10 543	0.42 225	0.26 169	0.35 112	0.23 104	0.09 88	0.14 354	0.10 148	0.32 492	0.16 206	0.15 245

knoymous	0.34 123	0.25 72	1.75 211	0.24 72	0.18 151	0.45 113	0.24 204	0.57 172	0.38 68	0.41 190	0.39 177	0.55 307	0.25 155	0.38 138	0.23 104	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.07 71	0.13 130	0.12 161

GMOStereo	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

error version	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

test-v	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

AnonymousM	0.37 147	0.44 261	1.50 157	0.25 90	0.15 58	0.52 189	0.23 171	0.60 196	0.42 116	0.42 195	0.32 129	0.30 152	0.25 155	0.34 106	0.23 104	0.11 243	0.09 203	0.71 540	0.36 510	0.12 100	0.07 7

test-2	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

PMTNet	0.31 99	0.35 196	1.30 113	0.20 4	0.14 32	0.57 250	0.25 224	0.46 73	0.42 116	0.27 125	0.32 129	0.27 131	0.24 137	0.39 144	0.23 104	0.43 520	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.18 254	0.07 7

R-Stereo Train	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
&5qef	0.25 53	0.33 171	0.97 70	0.21 7	0.17 114	0.37 47	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.23 67	0.33 138	0.16 33	0.22 108	0.32 82	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

#75ew	0.28 71	0.30 136	1.81 258	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.14 20	0.44 58	0.35 33	0.23 67	0.23 46	0.16 33	0.17 32	0.26 22	0.24 133	0.09 88	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

^frffs	0.26 59	0.30 136	1.19 92	0.22 35	0.16 85	0.45 113	0.16 50	0.51 117	0.39 82	0.23 67	0.32 129	0.16 33	0.22 108	0.27 27	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

*wqe	0.27 63	0.32 158	1.38 127	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.15 35	0.52 133	0.40 95	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

xxxyy	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

xtttt	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

tg	0.37 147	0.55 315	1.35 122	0.28 161	0.16 85	0.57 250	0.18 72	0.57 172	0.49 180	0.37 165	0.44 203	0.38 192	0.24 137	0.46 193	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.43 497	0.36 481

rvit_stereo_0083	0.25 53	0.19 7	0.58 15	0.28 161	0.18 151	0.28 9	0.22 140	0.38 18	0.54 236	0.23 67	0.30 110	0.27 131	0.26 169	0.37 130	0.24 133	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.12 100	0.10 100

model_zeroshot	0.44 219	0.68 368	1.97 341	0.28 161	0.18 151	0.69 409	0.21 119	0.63 208	0.40 95	1.00 510	0.34 146	0.42 225	0.20 87	0.69 296	0.24 133	0.10 181	0.22 462	0.10 148	0.22 439	0.12 100	0.10 100

RAStereo	0.28 71	0.48 284	1.52 160	0.26 120	0.18 151	0.25 6	0.19 81	0.42 39	0.35 33	0.20 27	0.25 66	0.20 65	0.16 24	0.24 7	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.12 100	0.08 37

gcap-zeroshot	0.41 184	0.62 336	1.78 231	0.31 235	0.32 382	0.69 409	0.21 119	0.74 265	0.52 205	0.43 200	0.35 151	0.62 347	0.24 137	0.41 152	0.24 133	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.31 486	0.08 21	0.09 69

MoCha-V2	0.36 141	0.32 158	1.41 134	0.36 350	0.31 374	0.35 36	0.19 81	0.57 172	0.39 82	0.30 137	0.32 129	0.28 140	0.27 187	0.47 204	0.24 133	0.08 45	0.56 539	0.08 49	0.38 513	0.18 254	0.12 161

AE-Stereo	0.42 203	0.29 124	1.65 178	0.43 428	0.47 485	0.56 232	0.23 171	0.86 379	0.46 154	0.31 141	0.41 186	0.43 229	0.24 137	0.34 106	0.24 133	0.09 88	0.48 535	0.11 213	0.45 526	0.22 321	0.19 326

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 93	1.36 123	0.28 161	0.12 6	0.41 73	0.20 100	0.37 15	0.38 68	0.26 117	0.30 110	0.25 106	0.19 77	0.33 94	0.24 133	0.09 88	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.09 69

KYRaft	0.48 268	0.29 124	1.75 211	0.33 285	0.21 222	0.75 440	0.44 432	0.58 178	0.57 258	0.64 427	0.93 486	0.53 297	0.72 467	0.60 265	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.12 100	0.54 522

s12784h	0.36 141	0.28 114	1.58 168	0.23 56	0.11 1	0.62 337	0.24 204	0.79 331	0.64 336	0.44 206	0.52 275	0.28 140	0.26 169	0.50 225	0.24 133	0.11 243	0.06 21	0.09 99	0.06 25	0.16 206	0.06 1

XX-TBD	0.34 123	0.77 401	1.75 211	0.34 316	0.13 20	0.51 170	0.17 58	0.43 49	0.50 190	0.37 165	0.49 250	0.23 83	0.18 54	0.28 38	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 158	1.89 298	0.34 316	0.27 327	0.30 15	0.22 140	0.48 93	0.44 130	0.22 46	0.33 138	0.25 106	0.25 155	0.32 82	0.24 133	0.14 367	0.16 396	0.12 268	0.12 263	0.15 170	0.13 195

@esxe	0.25 53	0.31 150	0.90 57	0.22 35	0.20 205	0.42 88	0.15 35	0.49 99	0.38 68	0.22 46	0.33 138	0.15 27	0.24 137	0.30 61	0.25 152	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.08 37

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 54	0.24 72	0.14 32	0.37 47	0.17 58	0.43 49	0.32 11	0.26 117	0.35 151	0.26 120	0.24 137	0.22 3	0.25 152	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.08 97	0.10 70	0.10 100

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 124	1.00 74	0.31 235	0.18 151	0.35 36	0.25 224	0.51 117	0.61 298	0.25 103	0.28 87	0.32 163	0.25 155	0.39 144	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.14 153	0.13 195

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 196	1.45 143	0.31 235	0.18 151	0.37 47	0.28 288	0.59 186	0.62 316	0.27 125	0.31 123	0.35 179	0.27 187	0.43 163	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.12 161

Occ-G	0.30 91	0.30 136	1.33 118	0.23 56	0.15 58	0.36 42	0.25 224	0.43 49	0.31 7	0.26 117	0.35 151	0.46 262	0.22 108	0.30 61	0.25 152	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.16 365	0.31 420	0.08 37

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 330	1.18 90	0.32 264	0.21 222	0.28 9	0.27 271	0.55 162	0.48 174	0.23 67	0.27 77	0.28 140	0.26 169	0.32 82	0.25 152	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.11 225	0.13 130	0.14 212

TRStereo	0.53 333	0.76 392	2.38 425	0.42 423	0.29 346	0.69 409	0.23 171	1.81 557	0.55 243	0.36 161	0.32 129	0.47 270	0.40 301	0.46 193	0.25 152	0.12 296	0.11 292	0.11 213	0.41 521	0.13 130	0.32 460

cross-raft	0.40 177	0.27 93	2.22 394	0.30 208	0.17 114	0.49 153	0.35 376	0.71 245	0.39 82	0.43 200	0.45 207	0.64 359	0.25 155	0.32 82	0.25 152	0.08 45	0.08 133	0.09 99	0.23 443	0.11 89	0.14 212

CFNet-RSSM	0.41 184	0.32 158	2.20 389	0.27 136	0.44 469	0.52 189	0.19 81	0.76 289	0.48 174	0.43 200	0.36 157	0.54 303	0.26 169	0.33 94	0.25 152	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.38 513	0.10 70	0.09 69

EKT-Stereo	1.47 543	0.49 287	1.93 315	2.57 576	19.31 592	0.55 217	0.22 140	0.69 235	0.42 116	0.38 173	0.36 157	0.43 229	0.27 187	0.69 296	0.26 161	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.16 365	0.20 290	0.15 245

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 330	1.47 148	0.32 264	0.38 440	0.23 4	0.22 140	0.58 178	0.46 154	0.22 46	0.27 77	0.29 147	0.23 126	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.14 212

LCNet	0.54 338	0.37 208	1.78 231	0.92 539	0.22 248	0.96 499	0.30 320	0.59 186	0.58 269	0.51 276	0.55 308	0.41 212	0.76 477	0.84 327	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.18 395	0.98 545	0.39 497

GrayStereo	0.66 418	0.19 7	1.76 217	0.90 537	0.23 268	0.62 337	1.42 563	0.62 202	0.60 281	0.72 460	0.78 455	0.56 319	3.07 566	0.60 265	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.21 431	0.11 89	0.18 310

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 269	1.08 79	0.31 235	0.17 114	0.19 2	0.21 119	0.73 261	0.50 190	0.21 35	0.24 57	0.55 307	0.22 108	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.12 100	0.09 69
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
iRaftStereo_RVC	0.37 147	0.53 301	1.41 134	0.28 161	0.15 58	0.52 189	0.20 100	0.54 158	0.46 154	0.37 165	0.43 192	0.41 212	0.23 126	0.36 121	0.26 161	0.09 88	0.15 379	0.12 268	0.11 225	0.41 489	0.37 488

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 124	1.74 205	0.24 72	0.16 85	0.54 204	0.15 35	0.40 26	0.55 243	0.37 165	0.51 262	0.24 96	0.19 77	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.30 480	0.08 21	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
Gwc-CoAtRS	0.38 156	0.33 171	1.92 312	0.27 136	0.41 459	0.48 146	0.19 81	0.59 186	0.46 154	0.43 200	0.39 177	0.57 325	0.26 169	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.31 486	0.11 89	0.09 69

LGtest1	0.21 9	0.37 208	0.70 36	0.22 35	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 82	0.17 11	0.13 10	0.16 33	0.14 11	0.25 12	0.27 169	0.10 181	0.09 203	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.10 100

IGEV++	0.34 123	0.43 250	1.32 116	0.31 235	0.14 32	0.32 24	0.21 119	0.70 242	0.34 24	0.22 46	0.28 87	0.22 75	0.27 187	0.35 112	0.27 169	0.09 88	0.39 523	0.08 49	0.15 346	0.25 361	0.45 511

11t1	0.33 115	0.19 7	1.41 134	0.33 285	0.16 85	0.48 146	0.21 119	0.67 228	0.48 174	0.40 181	0.34 146	0.32 163	0.33 242	0.42 160	0.27 169	0.11 243	0.12 318	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.14 212

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 205	1.68 185	0.27 136	0.24 281	0.29 13	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.26 117	0.37 160	0.18 57	0.18 54	0.31 70	0.27 169	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.25 361	0.08 37

riskmin	0.37 147	0.22 36	1.74 205	0.32 264	0.20 205	0.48 146	0.20 100	0.66 219	0.46 154	0.36 161	0.34 146	0.69 393	0.45 351	0.39 144	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.08 97	0.13 130	0.16 272

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 87	1.48 151	0.31 235	0.15 58	0.61 317	0.19 81	0.60 196	0.54 236	0.28 130	0.29 95	0.40 206	0.33 242	0.50 225	0.27 169	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.19 275	0.08 37

raft_robust	0.55 350	0.84 428	1.73 201	0.28 161	0.54 500	0.53 196	0.25 224	0.88 396	0.75 445	0.48 244	0.46 215	0.76 430	0.75 476	1.46 395	0.27 169	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.30 480	0.26 381	0.16 272

RAFT+CT+SA	0.50 297	0.86 435	1.82 265	0.37 371	0.75 531	0.54 204	0.34 368	0.77 300	0.63 328	0.38 173	0.55 308	0.34 175	0.29 216	0.68 290	0.27 169	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.51 533	0.29 401	0.41 506

GMM-Stereo	0.50 297	0.23 54	2.41 430	0.54 489	0.24 281	0.77 452	0.46 442	0.59 186	0.57 258	0.58 365	0.73 443	0.47 270	0.43 339	0.68 290	0.27 169	0.10 181	0.06 21	0.13 327	0.13 295	0.14 153	0.44 510

TestStereo	0.45 237	0.54 306	2.11 367	0.29 191	0.16 85	0.43 97	0.24 204	0.54 158	0.45 145	0.37 165	0.46 215	0.34 175	0.27 187	1.98 485	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.14 153	0.08 37

#25fwe	0.24 43	0.33 171	0.94 65	0.21 7	0.21 222	0.42 88	0.12 4	0.45 68	0.33 18	0.22 46	0.20 22	0.17 45	0.13 8	0.30 61	0.28 179	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 57	0.23 56	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 145	0.17 11	0.25 66	0.23 83	0.17 32	0.24 7	0.28 179	0.15 384	0.12 318	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.11 124

rvit_0105_5	0.36 141	0.39 227	1.48 151	0.30 208	0.18 151	0.41 73	0.30 320	0.64 211	0.62 316	0.30 137	0.33 138	0.37 185	0.29 216	0.41 152	0.28 179	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.15 346	0.15 170	0.14 212

plain	0.37 147	0.47 281	2.15 378	0.27 136	0.19 186	0.33 27	0.20 100	0.58 178	0.46 154	0.23 67	0.37 160	0.23 83	0.25 155	0.45 184	0.28 179	0.11 243	0.08 133	0.13 327	0.09 128	0.42 495	0.12 161

MIM_Stereo	0.41 184	0.60 326	1.88 291	0.31 235	0.21 222	0.50 161	0.19 81	0.64 211	0.44 130	0.43 200	0.53 286	0.43 229	0.27 187	0.51 228	0.28 179	0.08 45	0.14 354	0.11 213	0.10 163	0.26 381	0.26 418

testlalala_base	0.46 247	0.30 136	1.82 265	0.34 316	0.27 327	0.55 217	0.21 119	0.85 369	0.32 11	0.32 150	0.39 177	0.31 155	0.23 126	0.30 61	0.28 179	0.95 551	0.30 501	0.09 99	0.21 431	1.03 546	0.18 310

Sa-1000	0.51 314	0.72 381	1.90 303	0.31 235	0.60 517	0.60 296	0.31 333	0.94 443	0.71 403	0.52 284	0.83 464	0.42 225	0.33 242	0.68 290	0.28 179	0.10 181	0.09 203	0.13 327	0.29 471	0.29 401	0.10 100

Patchmatch Stereo++	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161
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	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.60 296	0.29 312	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.26 246	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.49 219	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.45 184	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

iGMRVC	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.17 114	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.55 246	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

iRAFT	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 435	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 435	0.16 85	0.60 296	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.50 225	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

Anonymous3	0.42 203	0.35 196	2.09 362	0.33 285	0.24 281	0.72 424	0.31 333	0.74 265	0.55 243	0.35 156	0.40 182	0.33 169	0.29 216	0.44 172	0.28 179	0.18 430	0.18 424	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.17 290

MM-Stereo_test3	0.40 177	0.58 322	1.75 211	0.36 350	0.30 357	0.45 113	0.30 320	0.72 250	0.59 276	0.31 141	0.43 192	0.32 163	0.23 126	0.35 112	0.29 195	0.10 181	0.20 447	0.10 148	0.08 97	0.40 486	0.11 124

MM-Stereo_test2	0.38 156	0.28 114	2.46 441	0.43 428	0.15 58	0.50 161	0.25 224	0.47 85	0.38 68	0.33 152	0.26 73	0.23 83	0.22 108	0.34 106	0.29 195	0.08 45	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.36 457	0.22 363

AIO-test2	0.49 286	1.15 512	1.96 336	0.42 423	0.37 434	0.50 161	0.23 171	0.79 331	0.70 393	0.33 152	0.53 286	0.27 131	0.22 108	0.67 287	0.29 195	0.73 542	0.08 133	0.13 327	0.17 382	0.17 228	0.18 310

AIO-test1	0.45 237	0.87 438	2.27 403	0.33 285	0.33 395	0.50 161	0.22 140	0.74 265	0.66 364	0.29 134	0.41 186	0.29 147	0.22 108	0.73 306	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.12 268	0.14 323	0.30 412	0.22 363

UGAM-zero	0.63 402	0.39 227	2.49 448	0.30 208	0.49 488	0.67 391	0.19 81	0.91 418	0.45 145	0.77 476	0.45 207	1.16 523	0.82 485	2.05 492	0.29 195	0.09 88	0.15 379	0.09 99	0.44 525	0.11 89	0.22 363

rvit_stereo_0075_2	0.40 177	0.40 232	1.88 291	0.33 285	0.32 382	0.41 73	0.22 140	0.58 178	0.53 224	0.38 173	0.51 262	0.40 206	0.27 187	0.44 172	0.29 195	0.20 455	0.15 379	0.22 470	0.15 346	0.18 254	0.23 387

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 391	0.61 330	3.35 546	0.33 285	0.58 510	0.66 385	0.20 100	0.98 473	0.55 243	0.73 464	0.52 275	0.99 496	0.65 448	0.58 253	0.29 195	0.10 181	0.16 396	0.10 148	0.41 521	0.29 401	0.20 341

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 306	1.44 141	0.24 72	0.29 346	0.29 13	0.16 50	0.45 68	0.37 62	0.19 20	0.21 28	0.28 140	0.22 108	0.30 61	0.29 195	0.10 181	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.11 89	0.11 124

DLNR_Zeroshot_test	13.43 588	19.94 593	23.55 593	121.61 604	35.03 599	0.46 133	0.15 35	8.02 585	0.35 33	0.28 130	0.37 160	0.26 120	0.17 32	0.76 313	0.29 195	6.42 585	0.26 488	0.09 99	0.38 513	50.13 602	0.18 310

RAFT-Test	0.44 219	0.38 218	2.01 345	0.27 136	0.44 469	0.64 365	0.37 391	0.72 250	0.57 258	0.45 216	0.48 233	0.65 363	0.24 137	0.35 112	0.29 195	0.09 88	0.11 292	0.09 99	0.38 513	0.10 70	0.11 124

TestStereo1	0.49 286	0.81 418	1.85 276	0.39 396	0.57 508	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

DisPM	0.43 209	0.33 171	1.78 231	0.57 501	0.18 151	0.59 284	0.63 496	0.53 145	0.61 298	0.60 388	0.53 286	0.38 192	0.26 169	0.75 310	0.29 195	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.14 212

SA-5K	0.49 286	0.81 418	1.85 276	0.39 396	0.57 508	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

SA	0.50 297	0.75 391	1.95 327	0.31 235	0.61 519	0.57 250	0.31 333	0.91 418	0.73 428	0.42 195	0.62 363	0.38 192	0.47 372	0.68 290	0.29 195	0.09 88	0.09 203	0.13 327	0.32 492	0.30 412	0.10 100

IPLGR	0.54 338	0.56 318	2.68 479	0.36 350	0.18 151	0.62 337	0.54 468	1.02 504	0.64 336	0.73 464	0.46 215	0.47 270	0.45 351	1.12 359	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.19 275	0.12 161

FTStereo	0.76 467	0.18 5	2.35 420	0.71 522	0.21 222	0.73 430	1.79 566	0.57 172	0.53 224	1.07 515	1.63 533	1.29 528	2.13 555	0.75 310	0.29 195	0.19 445	0.08 133	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.40 501

SST-Stereo	0.52 327	0.20 12	1.76 217	0.62 513	0.53 498	0.62 337	0.66 498	0.55 162	0.61 298	0.58 365	0.53 286	0.52 295	0.60 427	1.59 420	0.29 195	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.10 100

GMStereo	0.38 156	0.99 484	1.91 309	0.27 136	0.16 85	0.39 60	0.23 171	0.47 85	0.62 316	0.38 173	0.34 146	0.25 106	0.25 155	0.39 144	0.29 195	0.14 367	0.08 133	0.10 148	0.12 263	0.15 170	0.11 124
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.39 171	0.47 281	1.46 144	0.33 285	0.19 186	0.45 113	0.35 376	0.69 235	0.65 349	0.37 165	0.37 160	0.40 206	0.31 232	0.44 172	0.30 213	0.18 430	0.17 414	0.17 425	0.18 395	0.15 170	0.15 245

test_sample2	0.41 184	0.19 7	1.23 102	0.31 235	0.17 114	0.51 170	0.27 271	0.81 339	0.55 243	0.44 206	0.45 207	0.46 262	0.38 279	1.51 405	0.30 213	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.14 212

1test111	0.44 219	0.64 351	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.96 338	0.30 213	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

PCWNet_CMD	0.46 247	0.45 269	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.57 417	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.18 254	0.14 212

CASS	0.39 171	0.30 136	1.61 175	0.32 264	0.17 114	0.53 196	0.24 204	0.70 242	0.49 180	0.59 379	0.54 298	0.40 206	0.40 301	0.41 152	0.30 213	0.17 419	0.10 245	0.14 363	0.11 225	0.18 254	0.17 290
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.38 156	0.21 21	1.34 121	0.28 161	0.15 58	0.45 113	0.26 246	0.76 289	0.52 205	0.39 179	0.41 186	0.46 262	0.36 258	0.96 338	0.30 213	0.11 243	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

test_5	0.51 314	0.87 438	1.99 342	0.37 371	0.65 523	0.58 267	0.35 376	0.78 315	0.62 316	0.48 244	0.55 308	0.45 249	0.40 301	0.72 305	0.30 213	0.09 88	0.07 56	0.12 268	0.12 263	0.33 435	0.38 491

UDGNet	0.44 219	1.02 493	1.74 205	0.35 332	0.19 186	0.58 267	0.23 171	0.49 99	0.66 364	0.41 190	0.38 169	0.34 175	0.29 216	0.53 238	0.30 213	0.24 485	0.10 245	0.37 519	0.19 415	0.27 390	0.15 245

raftrobust	0.38 156	0.68 368	1.54 162	0.32 264	0.46 483	0.52 189	0.21 119	0.56 169	0.42 116	0.52 284	0.35 151	0.31 155	0.33 242	0.37 130	0.30 213	0.10 181	0.11 292	0.08 49	0.07 71	0.21 304	0.19 326

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 203	0.86 435	1.78 231	0.28 161	0.17 114	0.52 189	0.20 100	0.62 202	0.61 298	0.50 263	0.61 358	0.39 198	0.32 238	0.35 112	0.30 213	0.07 23	0.10 245	0.09 99	0.09 128	0.35 452	0.10 100

DIP-Stereo	0.37 147	0.34 187	1.50 157	0.27 136	0.18 151	0.63 354	0.17 58	0.92 427	0.53 224	0.49 256	0.48 233	0.30 152	0.30 224	0.39 144	0.30 213	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.46 247	0.44 261	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.56 412	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.13 327	0.10 163	0.18 254	0.15 245

FACV-RUCA	0.58 369	0.40 232	1.78 231	0.43 428	1.67 569	0.48 146	0.28 288	0.69 235	0.62 316	0.40 181	0.53 286	0.33 169	0.63 444	0.40 149	0.31 225	0.13 326	0.11 292	0.62 535	0.12 263	0.70 533	0.98 553

mmm	0.38 156	0.21 21	1.18 90	0.35 332	0.17 114	0.49 153	0.26 246	0.78 315	0.52 205	0.50 263	0.57 327	0.41 212	0.37 272	0.71 303	0.31 225	0.11 243	0.13 337	0.14 363	0.13 295	0.15 170	0.14 212

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 238	1.93 315	0.26 120	0.24 281	0.32 24	0.17 58	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.37 160	0.25 106	0.26 169	0.44 172	0.31 225	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.19 275	0.14 212

CFNet_ucs	0.48 268	0.50 293	2.32 411	0.26 120	0.22 248	0.57 250	0.22 140	0.85 369	0.65 349	0.53 294	0.64 391	0.68 386	0.44 347	0.54 242	0.31 225	0.13 326	0.12 318	0.16 408	0.11 225	0.19 275	0.17 290

anonymousa	0.48 268	0.46 272	2.44 438	0.29 191	0.34 403	0.61 317	0.25 224	0.66 219	0.54 236	0.53 294	0.77 454	0.73 414	0.46 364	0.33 94	0.31 225	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.29 471	0.10 70	0.19 326

MIPNet	0.83 487	0.81 418	2.40 429	0.61 512	0.18 151	1.48 534	1.39 559	1.60 552	0.74 432	1.94 553	0.85 471	0.73 414	1.68 547	0.87 333	0.31 225	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.32 492	0.25 361	0.12 161

PSM-AAD	0.63 402	0.22 36	1.77 226	0.37 371	0.23 268	0.86 482	1.17 549	0.59 186	0.60 281	0.64 427	0.71 436	0.68 386	2.93 563	0.65 283	0.31 225	0.09 88	0.07 56	0.17 425	0.15 346	0.13 130	0.33 467

CRE-IMP	0.41 184	0.22 36	1.76 217	0.48 467	0.17 114	0.79 461	0.69 506	0.52 133	0.52 205	0.47 226	0.42 190	0.45 249	0.26 169	0.41 152	0.31 225	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.23 387

CFNet_pseudo	0.45 237	0.46 272	2.23 398	0.25 90	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.10 245	0.15 390	0.10 163	0.17 228	0.14 212

AFF-stereo	0.44 219	0.96 468	1.78 231	0.31 235	0.15 58	0.50 161	0.21 119	0.64 211	0.63 328	0.47 226	0.64 391	0.49 283	0.34 250	0.46 193	0.31 225	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.37 465	0.10 100

ccs_rob	0.45 237	0.46 272	2.22 394	0.26 120	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.09 203	0.16 408	0.10 163	0.17 228	0.14 212

4D-IteraStereo	0.44 219	0.96 468	2.63 472	0.27 136	0.30 357	0.45 113	0.25 224	0.52 133	0.50 190	0.40 181	0.31 123	0.40 206	0.19 77	0.35 112	0.32 236	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.11 225	0.19 275	0.30 447

x	0.35 134	0.20 12	1.36 123	0.33 285	0.17 114	0.47 138	0.24 204	0.75 276	0.54 236	0.40 181	0.40 182	0.42 225	0.34 250	0.45 184	0.32 236	0.11 243	0.14 354	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

BUS	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.91 494	0.23 171	1.00 493	0.61 298	0.63 417	0.53 286	0.66 370	0.30 224	0.43 163	0.32 236	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

NINENet	0.50 297	0.33 171	1.69 187	0.55 496	0.25 299	0.91 494	0.23 171	0.98 473	0.71 403	0.53 294	0.55 308	0.66 370	0.30 224	1.22 369	0.32 236	0.15 384	0.13 337	0.16 408	0.11 225	0.16 206	0.13 195

PFNet+	0.45 237	0.37 208	1.86 284	0.46 454	0.18 151	0.58 267	0.77 518	0.52 133	0.64 336	0.56 336	0.48 233	0.39 198	0.26 169	0.93 335	0.32 236	0.13 326	0.09 203	0.14 363	0.13 295	0.12 100	0.15 245

NRIStereo	0.46 247	0.25 72	1.77 226	0.47 459	0.16 85	0.95 498	0.74 514	0.51 117	0.56 254	0.48 244	0.39 177	0.59 335	0.29 216	0.77 317	0.32 236	0.11 243	0.13 337	0.11 213	0.09 128	0.21 304	0.24 399

RAFT	0.45 237	0.92 450	1.59 169	0.34 316	0.19 186	0.46 133	0.35 376	0.65 217	0.49 180	0.49 256	0.49 250	0.70 403	0.40 301	0.47 204	0.32 236	0.11 243	0.16 396	0.14 363	0.13 295	0.51 516	0.13 195

raft+_RVC	0.44 219	0.67 366	1.85 276	0.34 316	0.71 529	0.51 170	0.25 224	0.64 211	0.51 198	0.35 156	0.45 207	0.32 163	0.28 202	0.43 163	0.32 236	0.09 88	0.19 436	0.10 148	0.09 128	0.20 290	0.40 501

ARAFT	0.60 383	1.23 522	3.10 526	0.28 161	0.16 85	0.64 365	0.36 383	0.90 408	0.67 373	0.61 397	0.49 250	0.55 307	0.31 232	1.24 374	0.32 236	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.37 465	0.21 350

DN-CSS_ROB	0.48 268	1.23 522	1.99 342	0.39 396	0.22 248	0.56 232	0.19 81	0.75 276	0.61 298	0.45 216	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.70 301	0.32 236	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.36 457	0.12 161

GCST	0.72 450	1.10 502	2.15 378	1.11 551	0.59 512	0.62 337	0.19 81	0.75 276	0.53 224	0.56 336	0.63 375	0.47 270	0.31 232	1.11 356	0.33 246	0.75 544	0.45 527	0.84 543	0.64 550	0.69 532	0.54 522

test_sample1	0.40 177	0.18 5	1.19 92	0.31 235	0.18 151	0.48 146	0.23 171	0.78 315	0.49 180	0.44 206	0.44 203	0.45 249	0.41 312	1.39 384	0.33 246	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.13 195

H2IRNET	0.40 177	0.61 330	1.90 303	0.29 191	0.17 114	0.54 204	0.18 72	0.52 133	0.50 190	0.27 125	0.56 319	0.47 270	0.35 252	0.46 193	0.33 246	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.32 427	0.12 161

GMStereo_Zeroshot	0.41 184	0.36 205	1.54 162	0.41 412	0.19 186	0.52 189	0.19 81	0.59 186	0.52 205	0.57 347	0.59 336	0.63 350	0.29 216	0.58 253	0.33 246	0.15 384	0.09 203	0.16 408	0.09 128	0.24 349	0.12 161

test_4	0.40 177	0.37 208	2.01 345	0.29 191	0.21 222	0.50 161	0.28 288	0.47 85	0.39 82	0.42 195	0.76 451	0.38 192	0.22 108	0.52 232	0.33 246	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.15 346	0.28 396	0.07 7

DeepStereo_RVC	0.44 219	0.28 114	1.92 312	0.49 469	0.17 114	0.60 296	0.59 484	0.50 107	0.52 205	0.49 256	0.45 207	0.39 198	0.86 493	0.45 184	0.33 246	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

Prome-Stereo	0.49 286	0.30 136	1.76 217	0.60 511	0.23 268	0.63 354	0.42 414	0.62 202	0.60 281	0.59 379	1.03 502	0.43 229	0.72 467	0.60 265	0.33 246	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.43 508

tt45	0.29 81	0.24 67	1.06 78	0.25 90	0.17 114	0.55 217	0.22 140	0.41 33	0.35 33	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.18 54	0.64 273	0.34 253	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.11 124

LL-Strereo2	0.41 184	0.90 448	1.83 271	0.44 435	0.24 281	0.54 204	0.27 271	0.58 178	0.45 145	0.41 190	0.33 138	0.44 240	0.21 99	0.44 172	0.34 253	0.09 88	0.08 133	0.16 408	0.14 323	0.17 228	0.17 290

DCANet-4	0.40 177	0.27 93	2.21 390	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.47 221	0.28 140	0.37 272	0.37 130	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

fff	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

rafts_anoy	0.43 209	0.89 445	1.96 336	0.32 264	0.30 357	0.48 146	0.24 204	0.62 202	0.49 180	0.37 165	0.38 169	0.33 169	0.30 224	0.51 228	0.34 253	0.10 181	0.39 523	0.13 327	0.15 346	0.17 228	0.15 245

RALCasStereoNet	0.45 237	0.88 442	1.85 276	0.30 208	0.26 314	0.49 153	0.26 246	0.58 178	0.51 198	0.36 161	0.48 233	0.36 183	0.28 202	0.55 246	0.34 253	0.10 181	0.53 537	0.09 99	0.08 97	0.25 361	0.34 471

csc	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

cscssc	0.43 209	0.77 401	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 448	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

LG-Stereo	0.27 63	0.25 72	0.95 66	0.25 90	0.15 58	0.43 97	0.21 119	0.50 107	0.40 95	0.18 16	0.29 95	0.25 106	0.16 24	0.28 38	0.35 261	0.07 23	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.24 349	0.10 100

CoDeX	0.52 327	0.43 250	2.25 400	0.29 191	0.26 314	0.61 317	0.32 356	0.99 485	0.68 375	0.48 244	0.55 308	0.52 295	0.40 301	1.60 421	0.35 261	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.12 161

iResNetv2_ROB	0.59 377	1.43 540	2.96 514	0.40 405	0.22 248	0.58 267	0.28 288	0.91 418	0.73 428	0.57 347	0.63 375	0.60 341	0.41 312	0.74 309	0.35 261	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.07 71	0.43 497	0.17 290

999	0.29 81	0.25 72	1.05 77	0.26 120	0.18 151	0.49 153	0.23 171	0.38 18	0.37 62	0.20 27	0.32 129	0.23 83	0.18 54	0.73 306	0.36 264	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.24 349	0.10 100

test_sample5	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.53 294	0.59 336	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

test_sample4	0.50 297	0.42 245	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.56 232	0.26 246	0.93 435	0.65 349	0.54 307	0.54 298	0.45 249	0.36 258	1.79 451	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

DualNet	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.54 307	0.62 363	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

StereoVision	0.45 237	0.72 381	1.94 324	0.33 285	0.32 382	0.47 138	0.26 246	0.68 232	0.57 258	0.32 150	0.89 478	0.45 249	0.27 187	0.49 219	0.36 264	0.13 326	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.13 195

IPLG	0.69 434	0.84 428	2.43 436	0.35 332	0.21 222	1.65 544	0.61 490	1.36 542	0.58 269	1.39 543	0.51 262	0.37 185	0.87 494	1.41 388	0.36 264	0.09 88	0.07 56	0.14 363	0.12 263	0.32 427	0.11 124

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 114	1.09 81	0.33 285	0.15 58	0.30 15	0.16 50	0.58 178	0.42 116	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.26 169	0.38 138	0.37 270	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.25 453	0.10 70	0.06 1

test_sample3	0.50 297	0.41 238	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.57 250	0.25 224	0.92 427	0.64 336	0.52 284	0.49 250	0.47 270	0.35 252	1.79 451	0.37 270	0.13 326	0.10 245	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.16 272

hknet	0.47 262	0.29 124	1.70 191	0.30 208	0.24 281	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.64 336	0.63 417	0.53 286	0.80 443	0.38 279	0.77 317	0.37 270	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

ICVP	0.46 247	0.29 124	2.41 430	0.33 285	0.22 248	0.59 284	0.55 471	0.75 276	0.50 190	0.44 206	0.60 351	0.49 283	0.35 252	0.53 238	0.37 270	0.16 405	0.16 396	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.15 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.64 406	0.49 287	4.41 564	0.32 264	0.27 327	0.60 296	0.25 224	0.97 469	0.88 492	0.59 379	0.70 432	0.63 350	0.55 408	0.66 286	0.37 270	0.17 419	0.15 379	0.15 390	0.14 323	0.21 304	0.23 387

RALAANet	0.43 209	0.98 480	1.90 303	0.32 264	0.23 268	0.48 146	0.19 81	0.67 228	0.53 224	0.48 244	0.45 207	0.39 198	0.30 224	0.48 209	0.37 270	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.14 323	0.27 390	0.10 100

HCRNet	0.46 247	0.49 287	1.65 178	0.38 386	0.29 346	0.58 267	0.22 140	0.75 276	0.62 316	0.47 226	0.49 250	0.48 281	0.36 258	1.12 359	0.37 270	0.15 384	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.17 228	0.17 290

rvit_105_1	0.44 219	0.54 306	1.46 144	0.36 350	0.24 281	0.51 170	0.45 439	0.75 276	0.74 432	0.45 216	0.44 203	0.44 240	0.36 258	0.62 268	0.38 277	0.20 455	0.18 424	0.18 445	0.22 439	0.18 254	0.18 310

DualNet (step1)	0.59 377	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.61 534	0.14 354	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

test_sample7	0.47 262	0.33 171	1.49 154	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 320	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.17 419	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.18 310

test_sample6	0.52 327	0.44 261	1.81 258	0.33 285	0.18 151	0.55 217	0.27 271	0.94 443	0.66 364	0.54 307	0.62 363	0.47 270	0.36 258	1.97 484	0.38 277	0.14 367	0.10 245	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.16 272

MyStereo05	0.49 286	0.41 238	2.72 485	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.82 346	0.77 458	0.52 284	0.37 160	0.51 289	0.42 329	0.52 232	0.38 277	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

ADStereo(finetuned)	0.45 237	0.77 401	2.12 370	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.76 477	0.37 130	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

BSDual-CNN	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.61 298	0.63 417	0.53 286	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

psmg	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.27 136	0.21 222	0.75 440	0.36 383	0.90 408	0.61 298	0.59 379	0.59 336	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.13 130	0.11 124

GANet-ADL	0.44 219	0.41 238	2.31 410	0.33 285	0.20 205	0.57 250	0.25 224	0.75 276	0.54 236	0.42 195	0.59 336	0.56 319	0.30 224	0.40 149	0.38 277	0.14 367	0.11 292	0.09 99	0.08 97	0.22 321	0.17 290

111	0.48 268	1.09 501	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.59 284	0.26 246	0.83 352	0.78 463	0.48 244	0.52 275	0.56 319	0.38 279	0.49 219	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.23 334	0.35 473

UCFNet_RVC	0.48 268	0.82 422	1.85 276	0.30 208	0.27 327	0.64 365	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.48 244	0.53 286	0.63 350	0.41 312	0.88 334	0.38 277	0.15 384	0.10 245	0.17 425	0.17 382	0.18 254	0.15 245

HI	0.41 184	0.63 347	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

CoSv	0.41 184	0.63 347	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

UGAM	0.58 369	0.47 281	2.21 390	0.30 208	0.19 186	0.53 196	0.34 368	0.59 186	0.63 328	0.44 206	0.73 443	0.78 435	0.37 272	2.58 535	0.39 288	0.10 181	0.08 133	0.17 425	0.14 323	0.42 495	0.17 290

MyStereo04	0.48 268	0.40 232	2.65 476	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.83 352	0.75 445	0.47 226	0.36 157	0.53 297	0.42 329	0.53 238	0.39 288	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

IER	0.43 209	0.38 218	1.69 187	0.26 120	0.25 299	0.66 385	0.26 246	0.71 245	0.55 243	0.54 307	0.59 336	0.60 341	0.53 400	0.52 232	0.39 288	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.14 153	0.11 124

ACRE	0.56 358	1.14 508	2.77 495	0.76 526	0.28 339	0.60 296	0.56 476	0.76 289	0.58 269	0.55 325	0.62 363	0.41 212	0.29 216	0.44 172	0.39 288	0.11 243	0.19 436	0.13 327	0.14 323	0.36 457	0.18 310

DCANet	0.42 203	0.77 401	1.95 327	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.41 312	0.36 121	0.39 288	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

AdaStereo	0.44 219	0.38 218	1.79 251	0.34 316	0.20 205	0.57 250	0.28 288	0.92 427	0.69 384	0.52 284	0.55 308	0.61 343	0.33 242	0.48 209	0.39 288	0.17 419	0.08 133	0.17 425	0.11 225	0.18 254	0.12 161
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.
Anonymous_2	0.74 462	0.32 158	1.65 178	0.33 285	0.30 357	0.67 391	0.32 356	0.69 235	0.46 154	0.48 244	0.41 186	0.84 458	0.58 421	0.51 228	0.40 296	0.32 510	0.38 517	1.43 566	3.69 582	0.80 541	0.27 425

CIPLG	0.56 358	1.19 518	2.46 441	0.80 530	0.31 374	0.61 317	0.57 480	0.76 289	0.57 258	0.56 336	0.63 375	0.41 212	0.30 224	0.45 184	0.40 296	0.11 243	0.20 447	0.13 327	0.13 295	0.35 452	0.19 326

dd	0.42 203	0.96 468	1.77 226	0.31 235	0.17 114	0.57 250	0.26 246	0.49 99	0.68 375	0.41 190	0.40 182	0.34 175	0.27 187	0.45 184	0.40 296	0.17 419	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.21 304	0.12 161

IPLGR_C	0.58 369	1.25 525	2.72 485	0.80 530	0.31 374	0.60 296	0.61 490	0.76 289	0.58 269	0.56 336	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.43 163	0.40 296	0.11 243	0.22 462	0.13 327	0.15 346	0.35 452	0.19 326

DeepPruner_ROB	0.50 297	0.70 375	1.94 324	0.29 191	0.26 314	0.63 354	0.31 333	0.80 335	0.48 174	0.61 397	0.55 308	0.66 370	0.38 279	0.98 340	0.40 296	0.19 445	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.23 334	0.17 290

iResNet_ROB	0.50 297	1.15 512	1.73 201	0.31 235	0.21 222	0.58 267	0.22 140	0.95 456	0.82 477	0.58 365	0.62 363	0.57 325	0.39 293	0.84 327	0.40 296	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.06 25	0.21 304	0.13 195

AACVNet	0.54 338	0.78 409	1.73 201	0.36 350	0.21 222	0.57 250	0.25 224	0.71 245	0.51 198	0.55 325	0.59 336	0.64 359	0.41 312	2.13 500	0.41 302	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.11 225	0.33 435	0.15 245

HSM-Net_RVC	0.67 423	0.34 187	2.23 398	0.26 120	0.19 186	0.67 391	0.29 312	1.26 538	0.69 384	0.72 460	0.70 432	0.78 435	0.42 329	3.77 567	0.41 302	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.11 124
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 286	0.29 124	2.49 448	0.29 191	0.22 248	0.53 196	0.52 460	0.58 178	0.49 180	0.69 449	0.46 215	0.79 440	0.48 381	0.53 238	0.42 304	0.13 326	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.20 290	0.20 341

SACVNet	0.60 383	0.74 389	1.90 303	0.37 371	0.28 339	0.64 365	0.37 391	0.86 379	0.61 298	0.65 434	0.62 363	0.69 393	0.44 347	2.08 495	0.42 304	0.18 430	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.38 472	0.24 399

LMCR-Stereo	0.52 327	0.71 377	2.39 427	0.40 405	0.21 222	0.74 434	0.31 333	1.02 504	0.64 336	0.61 397	0.63 375	0.39 198	0.51 393	0.62 268	0.42 304	0.19 445	0.09 203	0.12 268	0.09 128	0.23 334	0.12 161

PSMNet-RSSM	0.53 333	0.82 422	1.78 231	0.31 235	0.25 299	0.58 267	0.28 288	0.84 363	0.60 281	0.50 263	0.61 358	0.67 379	0.43 339	1.68 431	0.42 304	0.15 384	0.10 245	0.14 363	0.16 365	0.15 170	0.13 195

CFNet-ft	0.51 314	0.76 392	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 420	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 497	0.13 295	0.18 254	0.14 212

STTStereo	0.51 314	0.69 372	2.14 377	0.36 350	0.30 357	0.61 317	0.32 356	0.77 300	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.67 379	0.43 339	0.86 330	0.42 304	0.16 405	0.15 379	0.17 425	0.20 425	0.16 206	0.15 245

CFNet_RVC	0.51 314	0.76 392	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 420	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 497	0.13 295	0.18 254	0.14 212

CVANet_RVC	0.65 414	0.80 413	2.13 372	0.36 350	0.26 314	0.62 337	0.42 414	0.84 363	0.72 413	0.69 449	0.68 413	0.68 386	0.52 398	2.64 538	0.42 304	0.19 445	0.12 318	0.22 470	0.17 382	0.37 465	0.15 245

HSM	0.62 396	0.76 392	1.72 198	0.30 208	0.29 346	0.64 365	0.28 288	0.94 443	0.62 316	0.58 365	0.57 327	1.40 534	0.64 446	2.59 536	0.42 304	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.14 153	0.11 124

G2L-Stereo_test	0.55 350	0.97 476	1.89 298	0.33 285	0.24 281	0.75 440	0.38 397	0.79 331	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.74 420	0.39 293	1.56 411	0.43 313	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.08 97	0.28 396	0.13 195

PSMNet-RUCA	0.58 369	0.82 422	1.89 298	0.59 507	0.56 505	0.64 365	0.36 383	0.84 363	0.69 384	0.51 276	0.68 413	0.53 297	0.43 339	0.56 249	0.43 313	0.34 514	0.18 424	0.44 526	0.29 471	0.48 509	0.30 447

SFCPSM	0.46 247	0.24 67	2.35 420	0.27 136	0.27 327	0.70 416	0.32 356	0.96 461	0.63 328	0.49 256	0.52 275	0.43 229	0.36 258	0.52 232	0.43 313	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.16 206	0.12 161

cf-r	0.53 333	0.81 418	2.15 378	0.33 285	0.28 339	0.60 296	0.28 288	0.78 315	0.64 336	0.51 276	0.60 351	0.75 426	0.40 301	1.32 378	0.43 313	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.14 212

GANet-RSSM	0.55 350	0.73 386	1.90 303	0.36 350	0.26 314	0.59 284	0.27 271	0.78 315	0.52 205	0.47 226	0.57 327	0.63 350	0.45 351	1.92 482	0.43 313	0.14 367	0.10 245	0.25 489	0.11 225	0.34 442	0.14 212

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 350	0.92 450	2.36 423	0.38 386	0.37 434	0.60 296	0.28 288	0.82 346	0.62 316	0.62 408	0.55 308	0.72 410	0.45 351	1.00 343	0.43 313	0.15 384	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.15 170	0.16 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 262	0.44 261	1.55 164	0.37 371	0.31 374	0.49 153	0.19 81	0.75 276	0.66 364	0.63 417	0.71 436	0.67 379	0.39 293	0.58 253	0.44 319	0.23 477	0.16 396	0.21 467	0.20 425	0.21 304	0.25 408

HBP-ISP	0.76 467	1.30 530	3.19 536	0.35 332	0.26 314	0.85 480	0.54 468	1.03 511	0.72 413	0.80 480	0.69 422	0.68 386	0.83 486	2.04 491	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.29 504	0.25 453	0.28 396	0.24 399

CSP-Net	0.50 297	0.39 227	1.25 105	0.29 191	0.23 268	0.77 452	0.35 376	0.86 379	0.57 258	0.59 379	0.59 336	0.65 363	0.40 301	1.77 446	0.44 319	0.16 405	0.11 292	0.10 148	0.10 163	0.20 290	0.14 212

NOSS_ROB	0.64 406	0.65 358	1.62 176	0.46 454	0.25 299	0.67 391	0.30 320	0.93 435	0.77 458	0.59 379	0.57 327	0.77 432	0.38 279	2.78 548	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.28 497	0.26 460	0.27 390	0.39 497

FADNet	0.64 406	1.22 521	2.06 354	0.32 264	0.30 357	0.66 385	0.29 312	0.88 396	0.72 413	0.44 206	0.48 233	0.66 370	0.57 417	1.84 465	0.45 323	0.46 525	0.20 447	0.17 425	0.19 415	0.59 524	0.24 399

LL-Strereo	0.72 450	1.29 529	2.49 448	0.36 350	0.45 477	0.55 217	0.32 356	0.93 435	0.71 403	0.67 440	0.58 333	0.85 461	0.79 481	2.67 542	0.46 324	0.10 181	0.18 424	0.14 363	0.12 263	0.40 486	0.42 507

gwcnet-sp	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

scenet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

ssnet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

DAS	0.56 358	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 490	0.68 413	0.56 319	0.48 381	2.40 520	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

SepStereo	0.52 327	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 490	0.68 413	0.56 319	0.48 381	1.56 411	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

GwcNet-ADL	0.50 297	0.74 389	2.90 511	0.31 235	0.20 205	0.58 267	0.29 312	0.87 388	0.64 336	0.47 226	0.47 221	0.56 319	0.33 242	0.46 193	0.46 324	0.13 326	0.12 318	0.09 99	0.09 128	0.14 153	0.21 350

GEStereo_RVC	0.54 338	0.87 438	1.95 327	0.47 459	0.25 299	0.62 337	0.37 391	1.00 493	0.74 432	0.53 294	0.54 298	0.59 335	0.44 347	1.10 353	0.46 324	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.26 381	0.19 326

psm_up	0.57 364	0.61 330	1.83 271	0.35 332	0.30 357	0.64 365	0.37 391	0.90 408	0.68 375	0.59 379	0.55 308	0.68 386	0.54 403	1.91 478	0.46 324	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.23 334	0.13 195

G2L-ROB	0.51 314	0.95 465	1.96 336	0.29 191	0.22 248	0.59 284	0.28 288	0.76 289	0.57 258	0.55 325	0.45 207	0.70 403	0.32 238	1.38 383	0.47 333	0.11 243	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.20 290	0.13 195

GIP-stereo	0.26 59	0.22 36	0.78 43	0.29 191	0.20 205	0.42 88	0.17 58	0.64 211	0.39 82	0.18 16	0.24 57	0.23 83	0.18 54	0.25 12	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.08 37

DDVS	0.62 396	0.40 232	1.40 133	2.21 573	0.35 415	0.87 486	1.00 537	0.69 235	0.50 190	0.53 294	0.56 319	0.90 475	0.37 272	1.22 369	0.47 333	0.15 384	0.14 354	0.14 363	0.12 263	0.19 275	0.22 363

iRaft-Stereo_5w	0.54 338	1.01 490	2.08 361	0.27 136	0.21 222	0.49 153	0.28 288	0.73 261	0.58 269	0.40 181	0.61 358	0.62 347	0.46 364	1.78 447	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.39 481	0.12 161

dad	0.51 314	1.01 490	1.74 205	0.29 191	0.19 186	0.60 296	0.26 246	0.52 133	0.75 445	0.63 417	0.63 375	0.63 350	0.33 242	0.85 329	0.47 333	0.27 499	0.15 379	0.40 522	0.18 395	0.22 321	0.14 212

FENet	0.44 219	0.30 136	2.42 432	0.32 264	0.17 114	0.58 267	0.22 140	0.77 300	0.59 276	0.47 226	0.42 190	0.55 307	0.38 279	0.49 219	0.47 333	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.16 272

CRFU-Net	0.56 358	0.38 218	1.86 284	0.46 454	0.26 314	0.82 472	0.36 383	0.90 408	0.49 180	0.62 408	0.59 336	0.78 435	1.35 532	1.00 343	0.48 339	0.15 384	0.14 354	0.17 425	0.10 163	0.19 275	0.14 212

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 471	1.04 495	2.06 354	0.94 541	0.35 415	0.89 491	0.40 405	0.85 369	0.63 328	0.55 325	0.63 375	0.75 426	0.38 279	2.38 516	0.48 339	1.10 557	0.31 503	0.36 515	0.21 431	0.53 520	0.55 525

CFNet	0.58 369	0.96 468	1.78 231	0.33 285	0.25 299	0.63 354	0.22 140	0.88 396	0.75 445	0.46 224	0.59 336	0.58 332	0.40 301	2.29 509	0.48 339	0.12 296	0.09 203	0.15 390	0.14 323	0.30 412	0.15 245

NVstereo2D	0.58 369	0.40 232	2.03 352	0.35 332	0.35 415	0.69 409	0.39 402	0.91 418	0.80 471	0.47 226	0.53 286	0.67 379	0.46 364	1.99 488	0.48 339	0.19 445	0.11 292	0.17 425	0.13 295	0.25 361	0.25 408

PS-NSSS	0.63 402	1.00 486	1.81 258	0.30 208	0.31 374	0.63 354	0.34 368	0.98 473	0.69 384	0.54 307	0.74 446	0.51 289	0.41 312	2.43 524	0.48 339	0.24 485	0.17 414	0.27 493	0.18 395	0.27 390	0.21 350

SMFormer	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.15 170	0.16 272

tta	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.11 124

ToySt	0.44 219	0.61 330	1.89 298	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.35 376	0.67 228	0.53 224	0.39 179	0.50 258	0.59 335	0.43 339	0.51 228	0.49 344	0.10 181	0.12 318	0.13 327	0.16 365	0.24 349	0.19 326

FADNet-RVC-Resample	0.67 423	1.16 517	3.16 532	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.38 397	0.86 379	0.63 328	0.51 276	0.50 258	0.57 325	0.45 351	1.57 414	0.49 344	0.24 485	0.32 509	0.23 477	0.19 415	0.27 390	0.62 531

MLCV	0.48 268	0.89 445	1.85 276	0.29 191	0.14 32	0.59 284	0.23 171	0.72 250	0.59 276	0.66 436	0.66 402	0.55 307	0.36 258	1.03 347	0.49 344	0.09 88	0.06 21	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.11 124

xyz-stereo	3.02 569	0.29 124	30.64 601	0.23 56	0.12 6	15.52 587	0.24 204	0.51 117	0.47 171	0.59 379	7.99 579	0.64 359	0.47 372	1.39 384	0.50 349	0.09 88	0.07 56	0.34 512	0.07 71	0.13 130	0.08 37

G2L-Stereo	0.55 350	0.85 432	2.18 386	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.27 271	0.77 300	0.55 243	0.54 307	0.52 275	0.71 407	0.36 258	1.75 443	0.50 349	0.13 326	0.11 292	0.13 327	0.11 225	0.29 401	0.15 245

GwcNet-RSSM	0.57 364	0.94 458	2.13 372	0.32 264	0.25 299	0.60 296	0.30 320	0.80 335	0.66 364	0.52 284	0.64 391	0.71 407	0.40 301	1.79 451	0.50 349	0.13 326	0.09 203	0.12 268	0.12 263	0.21 304	0.15 245

DMCA	0.41 184	0.52 296	1.26 107	0.31 235	0.24 281	0.59 284	0.26 246	0.77 300	0.63 328	0.58 365	0.48 233	0.57 325	0.35 252	0.40 149	0.50 349	0.14 367	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.15 170	0.15 245

TDLM	0.67 423	0.92 450	1.76 217	0.37 371	0.24 281	0.66 385	0.56 476	0.82 346	0.74 432	1.16 522	0.62 363	0.61 343	0.48 381	2.70 544	0.50 349	0.20 455	0.11 292	0.35 513	0.14 323	0.32 427	0.16 272

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 269	1.04 76	0.21 7	0.12 6	0.58 267	0.23 171	0.50 107	0.45 145	0.31 141	0.46 215	0.30 152	0.41 312	0.81 324	0.51 354	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.09 69

RAFT + AFF	0.64 406	1.20 519	1.95 327	0.34 316	0.33 395	0.67 391	0.52 460	0.99 485	0.74 432	0.53 294	0.58 333	0.57 325	0.80 482	1.76 444	0.51 354	0.12 296	0.27 494	0.15 390	0.14 323	0.43 497	0.29 438

CC-Net-ROB	0.85 490	1.15 512	2.13 372	0.88 536	0.38 440	0.88 490	0.44 432	1.06 517	0.79 468	0.58 365	0.69 422	0.65 363	0.50 391	2.74 547	0.51 354	0.93 549	0.39 523	0.87 544	0.29 471	0.54 521	0.54 522

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 187	1.38 127	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.18 395	0.16 206	0.22 363

rrr	0.46 247	0.34 187	3.08 524	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.28 288	1.09 522	0.51 198	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.29 471	0.16 206	0.25 408

UPFNet	0.46 247	0.28 114	1.73 201	0.33 285	0.32 382	0.65 379	0.38 397	0.83 352	0.59 276	0.57 347	0.52 275	0.61 343	0.40 301	0.75 310	0.52 357	0.13 326	0.12 318	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.11 124

iResNet	0.51 314	0.76 392	2.59 468	0.41 412	0.17 114	0.64 365	0.27 271	0.82 346	0.70 393	0.57 347	0.64 391	0.43 229	0.36 258	0.70 301	0.52 357	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.21 304	0.13 195

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 12	0.64 25	0.25 90	0.15 58	0.41 73	0.18 72	0.42 39	0.35 33	0.34 154	0.34 146	0.25 106	0.23 126	0.43 163	0.53 361	0.09 88	0.09 203	0.08 49	0.10 163	0.12 100	0.11 124

DFGA-Net	0.51 314	1.06 497	1.75 211	0.30 208	0.24 281	0.54 204	0.22 140	0.63 208	0.60 281	0.48 244	0.51 262	0.35 179	0.27 187	1.82 459	0.53 361	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.12 263	0.37 465	0.15 245

SQANet	0.80 479	1.58 545	2.53 455	0.76 526	0.83 536	0.76 444	0.36 383	0.83 352	0.64 336	0.63 417	0.69 422	0.73 414	0.51 393	1.21 367	0.53 361	0.77 546	0.29 497	0.59 534	0.29 471	0.86 543	0.61 530

RAFT_R40	0.50 297	0.21 21	1.76 217	0.50 471	0.40 452	0.61 317	0.53 464	0.56 169	0.60 281	0.56 336	0.54 298	0.55 307	0.51 393	1.57 414	0.53 361	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.09 69

DMCA-RVC	0.62 396	0.96 468	2.63 472	0.36 350	0.90 541	0.56 232	0.31 333	0.69 235	0.57 258	0.68 447	0.52 275	0.59 335	0.56 412	1.23 371	0.53 361	0.16 405	0.38 517	0.20 459	0.15 346	0.20 290	0.15 245

stereogan	0.69 434	0.51 295	2.44 438	0.39 396	0.39 443	1.01 506	0.41 411	0.94 443	0.92 502	0.73 464	0.85 471	1.15 521	0.69 460	1.57 414	0.53 361	0.19 445	0.18 424	0.20 459	0.16 365	0.36 457	0.24 399

HITNet	0.46 247	0.92 450	2.09 362	0.33 285	0.14 32	0.55 217	0.22 140	0.83 352	0.56 254	0.51 276	0.49 250	0.48 281	0.37 272	0.48 209	0.54 367	0.09 88	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.09 69
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
xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 272	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 196	0.25 224	0.52 133	0.54 236	0.28 130	0.32 129	0.29 147	0.23 126	0.59 259	0.55 368	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.08 37

MyStereo8	0.54 338	0.80 413	2.76 493	0.32 264	0.33 395	0.71 418	0.20 100	0.87 388	0.57 258	0.51 276	0.59 336	0.50 286	0.33 242	0.68 290	0.55 368	0.10 181	0.29 497	0.10 148	0.13 295	0.21 304	0.34 471

ac_64	0.55 350	0.46 272	1.92 312	0.36 350	0.34 403	0.63 354	0.31 333	0.82 346	0.61 298	0.55 325	0.51 262	0.89 473	0.48 381	1.83 460	0.55 368	0.14 367	0.11 292	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.12 161

ACVNet	0.45 237	0.44 261	1.79 251	0.28 161	0.21 222	0.59 284	0.36 383	0.66 219	0.68 375	0.45 216	0.59 336	0.69 393	0.40 301	0.44 172	0.55 368	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.34 442	0.10 100

HGLStereo	0.54 338	0.69 372	2.00 344	0.35 332	0.40 452	0.66 385	0.30 320	0.83 352	0.62 316	0.57 347	0.69 422	0.69 393	0.54 403	1.07 350	0.55 368	0.13 326	0.13 337	0.13 327	0.11 225	0.19 275	0.17 290

hitnet-ft	0.67 423	0.80 413	1.90 303	0.28 161	0.22 248	0.69 409	0.36 383	0.85 369	0.65 349	0.56 336	0.84 467	1.03 503	0.95 507	2.32 511	0.55 368	0.23 477	0.14 354	0.41 523	0.13 295	0.24 349	0.17 290

FADNet-RVC	0.61 391	1.26 527	2.12 370	0.33 285	0.26 314	0.59 284	0.29 312	0.86 379	0.62 316	0.45 216	0.50 258	0.62 347	0.46 364	1.73 439	0.55 368	0.17 419	0.20 447	0.17 425	0.18 395	0.59 524	0.28 432

GANetREF_RVC	0.75 464	1.15 512	2.46 441	0.47 459	0.26 314	0.83 474	0.61 490	0.97 469	0.89 496	0.62 408	0.61 358	0.72 410	0.59 424	2.42 522	0.55 368	0.32 510	0.25 486	0.36 515	0.24 445	0.39 481	0.31 455
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
coex_refinement	0.58 369	0.94 458	1.87 289	0.38 386	0.25 299	0.64 365	0.34 368	0.83 352	0.65 349	0.60 388	0.63 375	0.81 446	0.48 381	1.85 467	0.56 376	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.16 206	0.16 272

ADLNet2	0.68 430	0.84 428	3.19 536	0.33 285	0.36 423	0.64 365	0.37 391	0.89 402	0.79 468	0.54 307	0.65 400	0.93 482	0.48 381	2.07 494	0.56 376	0.13 326	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.33 435	0.18 310

test_xeample3	0.46 247	0.34 187	2.99 519	0.37 371	0.16 85	0.49 153	0.33 364	1.06 517	0.44 130	0.25 103	0.23 46	0.24 96	0.25 155	0.49 219	0.56 376	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.40 518	0.17 228	0.26 418

UNet	0.54 338	0.44 261	2.83 501	0.31 235	0.33 395	0.74 434	0.27 271	0.82 346	0.61 298	0.53 294	0.54 298	0.72 410	0.54 403	0.78 321	0.56 376	0.11 243	0.09 203	0.13 327	0.11 225	0.14 153	0.12 161

DDUNet	0.77 471	1.12 504	1.88 291	0.76 526	0.69 527	0.84 476	0.43 421	0.85 369	0.65 349	0.67 440	0.75 449	0.91 477	0.52 398	1.03 347	0.57 380	0.54 530	0.37 515	0.95 550	0.52 535	0.71 534	0.57 526

PSMNet-ADL	0.51 314	0.38 218	1.65 178	0.35 332	0.21 222	0.67 391	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.42 195	0.52 275	0.70 403	0.45 351	1.91 478	0.57 380	0.15 384	0.13 337	0.11 213	0.13 295	0.15 170	0.20 341

delet	0.52 327	0.54 306	1.62 176	0.31 235	0.35 415	0.74 434	0.46 442	0.85 369	0.74 432	0.55 325	0.60 351	0.67 379	0.50 391	1.12 359	0.57 380	0.11 243	0.11 292	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.12 161

FAT-Stereo	0.70 438	0.54 306	2.88 504	0.36 350	0.29 346	0.62 337	0.54 468	0.97 469	0.87 489	0.76 472	0.92 482	0.94 486	0.80 482	1.84 465	0.57 380	0.18 430	0.19 436	0.17 425	0.16 365	0.22 321	0.25 408

NCCL2	0.65 414	0.94 458	1.96 336	0.43 428	0.30 357	0.71 418	0.68 504	0.84 363	0.65 349	0.70 453	0.60 351	0.86 465	0.54 403	1.56 411	0.57 380	0.20 455	0.16 396	0.67 538	0.25 453	0.22 321	0.24 399

AASNet	0.56 358	1.03 494	2.34 417	0.37 371	0.33 395	0.65 379	0.29 312	0.96 461	0.73 428	0.54 307	0.60 351	0.55 307	0.38 279	0.59 259	0.58 385	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.43 497	0.24 399

ETE_ROB	0.60 383	0.71 377	1.55 164	0.37 371	0.25 299	0.69 409	0.51 457	1.47 546	0.70 393	0.80 480	0.69 422	0.85 461	0.49 388	1.36 382	0.58 385	0.16 405	0.13 337	0.19 451	0.16 365	0.21 304	0.23 387

MMNet	0.50 297	0.48 284	1.93 315	0.33 285	0.27 327	0.79 461	0.28 288	0.81 339	0.74 432	0.60 388	0.56 319	0.59 335	0.55 408	0.79 322	0.59 387	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.14 212

StereoDRNet-Refined	0.50 297	0.41 238	1.50 157	0.33 285	0.21 222	0.68 403	0.26 246	0.81 339	0.68 375	0.67 440	0.68 413	0.73 414	0.42 329	1.10 353	0.59 387	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.14 323	0.25 361	0.21 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 87	1.03 75	0.25 90	0.14 32	0.46 133	0.22 140	0.36 12	0.38 68	0.23 67	0.23 46	0.21 73	0.18 54	0.45 184	0.60 389	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.20 290	0.20 341

FINET	0.65 414	0.95 465	3.06 523	0.35 332	0.40 452	0.58 267	0.48 453	0.92 427	1.10 524	0.57 347	0.68 413	0.47 270	0.44 347	1.15 364	0.60 389	0.23 477	0.21 456	0.17 425	0.15 346	0.26 381	0.25 408

DLCB_ROB	0.54 338	0.55 315	1.49 154	0.36 350	0.25 299	0.65 379	0.36 383	0.80 335	0.70 393	0.72 460	0.69 422	0.83 453	0.46 364	1.53 408	0.60 389	0.13 326	0.12 318	0.14 363	0.14 323	0.14 153	0.13 195

Syn2CoEx	0.70 438	1.07 500	2.74 491	0.43 428	0.30 357	0.64 365	0.42 414	0.99 485	0.78 463	0.62 408	0.78 455	0.74 420	0.72 467	1.92 482	0.61 392	0.20 455	0.17 414	0.19 451	0.15 346	0.29 401	0.22 363

BEATNet_4x	0.47 262	0.73 386	1.91 309	0.33 285	0.15 58	0.56 232	0.25 224	0.85 369	0.58 269	0.54 307	0.51 262	0.57 325	0.42 329	0.57 250	0.61 392	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.20 290	0.16 272

Wz-Net-LNSev	0.59 377	0.96 468	2.47 445	0.34 316	0.37 434	0.79 461	0.44 432	0.86 379	0.77 458	0.61 397	0.67 405	0.79 440	0.56 412	0.64 273	0.62 394	0.15 384	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.19 326

CBMV	0.71 447	0.76 392	2.64 474	0.33 285	0.20 205	0.78 457	0.79 519	0.98 473	0.78 463	0.85 495	0.71 436	0.86 465	1.10 519	1.46 395	0.62 394	0.18 430	0.20 447	0.21 467	0.19 415	0.25 361	0.33 467
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 418	0.85 432	2.55 465	0.50 471	0.52 497	0.72 424	0.39 402	0.87 388	0.72 413	0.58 365	0.68 413	0.63 350	0.46 364	1.70 434	0.63 396	0.18 430	0.18 424	0.23 477	0.18 395	0.38 472	0.27 425

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 147	1.34 537	1.24 104	0.23 56	0.12 6	0.33 27	0.20 100	0.40 26	0.33 18	0.25 103	0.21 28	0.16 33	0.14 11	0.27 27	0.63 396	0.55 532	0.06 21	0.11 213	0.13 295	0.25 361	0.49 518

acv_ft	0.48 268	0.44 261	1.76 217	0.32 264	0.41 459	0.63 354	0.28 288	0.81 339	0.68 375	0.61 397	0.59 336	0.69 393	0.45 351	0.44 172	0.63 396	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.41 489	0.10 100

DSFCA	0.54 338	0.35 196	1.41 134	0.28 161	0.28 339	0.79 461	0.88 526	0.76 289	0.70 393	0.72 460	0.66 402	0.67 379	0.57 417	1.17 365	0.63 396	0.16 405	0.14 354	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.13 195

Nwc_Net	0.68 430	0.83 426	2.53 455	0.41 412	0.39 443	0.77 452	0.38 397	1.01 501	0.70 393	0.60 388	0.99 495	0.98 493	0.68 458	1.41 388	0.63 396	0.23 477	0.15 379	0.23 477	0.25 453	0.23 334	0.18 310

ITSA-stereo	0.48 268	0.33 171	1.20 97	0.33 285	0.18 151	0.60 296	0.29 312	0.94 443	0.80 471	0.50 263	0.49 250	0.53 297	0.59 424	1.25 375	0.64 401	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.23 387

ADLNet	0.60 383	0.71 377	1.95 327	0.35 332	0.34 403	0.67 391	0.34 368	0.90 408	0.74 432	0.68 447	0.62 363	0.80 443	0.45 351	1.78 447	0.64 401	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.29 401	0.21 350

STTRV1_RVC	0.80 479	0.55 315	2.89 507	0.42 423	0.49 488	0.79 461	0.44 432	1.15 531	0.82 477	0.62 408	0.89 478	0.72 410	0.63 444	2.69 543	0.64 401	0.48 526	0.64 544	0.27 493	0.24 445	0.35 452	0.27 425

GASNet	0.73 459	1.47 542	3.04 521	0.47 459	0.33 395	0.57 250	0.34 368	0.91 418	0.75 445	0.58 365	0.58 333	0.74 420	0.55 408	2.03 490	0.65 404	0.21 461	0.15 379	0.19 451	0.17 382	0.51 516	0.28 432

GwcNet	0.69 434	0.71 377	3.12 529	0.36 350	0.45 477	0.81 469	0.44 432	0.86 379	0.84 483	0.60 388	0.74 446	0.82 451	0.49 388	1.65 427	0.66 405	0.16 405	0.15 379	0.15 390	0.15 346	0.31 420	0.24 399

S-Stereo	0.80 479	0.69 372	3.89 555	0.39 396	0.37 434	0.69 409	0.70 509	0.94 443	0.98 510	0.62 408	0.91 480	0.83 453	0.60 427	2.37 513	0.66 405	0.18 430	0.21 456	0.17 425	0.18 395	0.30 412	0.35 473

RP	0.67 423	0.82 422	1.94 324	0.43 428	0.44 469	0.65 379	0.45 439	0.89 402	0.82 477	0.66 436	0.92 482	0.99 496	0.76 477	1.55 410	0.66 405	0.25 490	0.18 424	0.23 477	0.20 425	0.31 420	0.22 363

iinet-f	0.57 364	0.93 456	2.27 403	0.31 235	0.25 299	0.83 474	0.33 364	0.81 339	0.65 349	0.54 307	0.63 375	0.73 414	0.67 455	0.73 306	0.67 408	0.13 326	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.43 497	0.16 272

GES	0.44 219	0.28 114	1.88 291	0.30 208	0.18 151	0.61 317	0.30 320	0.88 396	0.46 154	0.47 226	0.52 275	0.39 198	0.42 329	0.58 253	0.67 408	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.15 170	0.17 290

PASM	0.72 450	0.68 368	1.91 309	0.47 459	0.44 469	0.60 296	0.51 457	0.76 289	0.80 471	0.77 476	0.67 405	0.87 467	0.61 436	2.40 520	0.67 408	0.32 510	0.35 511	0.36 515	0.41 521	0.45 506	0.39 497

DispNO	0.67 423	0.98 480	2.58 466	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.29 312	0.83 352	0.68 375	0.53 294	0.79 458	0.83 453	0.47 372	2.46 526	0.68 411	0.12 296	0.10 245	0.19 451	0.31 486	0.16 206	0.17 290

FADNet_RVC	0.81 485	1.14 508	2.42 432	0.30 208	0.24 281	0.71 418	0.24 204	0.95 456	0.61 298	0.44 206	0.56 319	0.59 335	0.42 329	1.52 407	0.68 411	0.94 550	0.96 565	0.28 497	1.00 565	0.90 544	1.36 568

ACV-stereo	0.66 418	0.76 392	2.86 502	0.32 264	0.25 299	1.01 506	0.60 486	0.59 186	0.52 205	0.41 190	0.45 207	1.55 540	0.94 504	1.40 387	0.69 413	0.14 367	0.13 337	0.12 268	0.11 225	0.20 290	0.19 326

DRN-Test	0.64 406	0.43 250	2.44 438	0.39 396	0.44 469	0.80 468	0.41 411	1.02 504	0.78 463	0.80 480	0.63 375	0.69 393	0.56 412	1.79 451	0.69 413	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.17 290

fffft	0.29 81	0.21 21	1.10 83	0.24 72	0.15 58	0.42 88	0.24 204	0.42 39	0.38 68	0.21 35	0.18 16	0.20 65	0.16 24	0.44 172	0.70 415	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.28 396	0.20 341
1: 1. 1
ssnet_v2	0.55 350	0.60 326	1.86 284	0.32 264	0.22 248	0.72 424	0.44 432	0.94 443	0.74 432	0.63 417	0.54 298	0.81 446	0.47 372	0.77 317	0.70 415	0.16 405	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.30 412	0.30 447

RGC	0.71 447	0.97 476	2.18 386	0.44 435	0.44 469	0.73 430	0.40 405	0.94 443	0.71 403	0.71 457	1.04 505	1.01 499	0.71 464	1.74 441	0.70 415	0.23 477	0.18 424	0.28 497	0.26 460	0.29 401	0.27 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 364	0.87 438	2.11 367	0.32 264	0.30 357	0.84 476	0.40 405	0.88 396	0.72 413	0.65 434	0.73 443	0.66 370	0.57 417	0.93 335	0.71 418	0.13 326	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.14 212

Wz-Net-MNSev	0.65 414	0.97 476	2.19 388	0.36 350	0.33 395	0.90 492	0.60 486	0.92 427	0.81 476	0.75 469	0.72 441	0.73 414	0.65 448	1.39 384	0.71 418	0.16 405	0.13 337	0.14 363	0.14 323	0.24 349	0.18 310

edge stereo	0.81 485	0.73 386	3.30 542	0.37 371	1.21 558	0.62 337	0.39 402	0.93 435	0.79 468	0.80 480	0.88 476	1.14 520	0.71 464	2.18 503	0.71 418	0.21 461	0.20 447	0.26 492	0.18 395	0.38 472	0.26 418

PWCDC_ROB	0.72 450	1.06 497	2.09 362	0.47 459	0.36 423	0.78 457	0.26 246	0.98 473	1.34 538	0.61 397	2.07 541	0.64 359	0.61 436	0.83 325	0.71 418	0.31 509	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.60 527	0.21 350

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 511	1.67 551	2.32 411	0.47 459	0.39 443	1.47 533	0.95 531	0.95 456	0.91 499	0.84 492	0.94 487	1.05 508	0.60 427	2.95 553	0.72 422	0.41 519	0.72 557	0.32 509	0.55 536	0.74 535	1.22 564

StereoDRNet	0.64 406	0.88 442	2.35 420	0.41 412	0.45 477	0.73 430	0.47 450	0.94 443	0.74 432	0.75 469	0.54 298	0.74 420	0.47 372	1.70 434	0.72 422	0.15 384	0.14 354	0.15 390	0.14 323	0.20 290	0.19 326

MFMNet_re	0.92 499	1.28 528	2.53 455	0.82 534	0.76 534	0.90 492	0.75 515	0.98 473	1.04 516	1.03 512	1.05 506	0.84 458	0.94 504	0.83 325	0.72 422	0.68 539	0.60 541	0.63 536	0.60 546	0.77 539	0.74 537

fast-acv-ft	0.63 402	0.88 442	3.10 526	0.38 386	0.30 357	0.79 461	0.48 453	0.69 235	0.72 413	0.58 365	0.78 455	0.76 430	0.60 427	0.67 287	0.73 425	0.15 384	0.15 379	0.18 445	0.17 382	0.37 465	0.16 272

UDG	0.77 471	1.23 522	2.15 378	0.67 520	0.59 512	0.78 457	0.38 397	0.90 408	0.70 393	0.61 397	0.69 422	1.01 499	0.67 455	1.02 345	0.73 425	0.45 523	0.34 510	0.87 544	0.51 533	0.67 531	0.46 513

RASNet	0.61 391	0.68 368	2.03 352	0.35 332	0.46 483	0.65 379	0.28 288	0.78 315	0.70 393	0.48 244	0.64 391	0.93 482	0.61 436	2.21 505	0.73 425	0.12 296	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.14 153	0.11 124

LALA_ROB	0.60 383	0.76 392	1.69 187	0.36 350	0.29 346	0.79 461	0.55 471	0.94 443	0.77 458	0.81 485	0.67 405	0.94 486	0.49 388	0.99 341	0.73 425	0.21 461	0.15 379	0.20 459	0.18 395	0.23 334	0.21 350

XPNet_ROB	0.61 391	0.72 381	1.66 182	0.37 371	0.27 327	0.67 391	0.47 450	0.89 402	0.71 403	0.78 478	0.70 432	0.81 446	0.53 400	1.70 434	0.76 429	0.21 461	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.20 290	0.21 350

PDISCO_ROB	0.75 464	1.06 497	2.11 367	0.64 515	0.59 512	1.13 521	0.43 421	1.14 528	1.05 517	0.64 427	0.71 436	0.96 489	0.61 436	1.21 367	0.76 429	0.37 518	0.18 424	0.27 493	0.24 445	0.56 523	0.32 460

PSM-softLoss	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 476	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 431	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

KMStereo	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 476	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 431	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

RE-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 433	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

TVStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 433	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

APVNet	0.70 438	0.67 366	2.71 483	0.38 386	0.36 423	0.85 480	0.43 421	0.91 418	0.68 375	0.55 325	0.69 422	0.75 426	0.55 408	2.31 510	0.78 433	0.17 419	0.17 414	0.24 484	0.19 415	0.33 435	0.23 387

AF-Net	0.69 434	0.92 450	2.21 390	0.41 412	0.40 452	0.68 403	0.40 405	1.02 504	0.86 486	0.69 449	1.03 502	1.04 506	0.84 489	1.19 366	0.78 433	0.22 474	0.14 354	0.25 489	0.17 382	0.30 412	0.18 310

NF-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.44 432	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.45 394	0.79 437	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.16 272

OCTAStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 480	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.80 438	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

TransformOpticalFlow	0.64 406	0.56 318	2.66 477	0.44 435	0.26 314	0.62 337	0.28 288	0.83 352	0.71 403	0.76 472	0.74 446	0.91 477	0.85 490	1.83 460	0.81 439	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.11 89	0.12 161

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 438	0.65 358	3.45 547	0.50 471	0.60 517	0.75 440	0.23 171	0.96 461	0.60 281	0.76 472	1.30 520	0.81 446	0.60 427	0.57 250	0.82 440	0.10 181	0.16 396	0.11 213	0.43 524	0.31 420	0.22 363

RAFT-345	0.53 333	0.30 136	2.34 417	0.38 386	0.34 403	0.58 267	0.42 414	0.47 85	0.61 298	0.51 276	1.00 497	0.43 229	0.28 202	1.57 414	0.82 440	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.10 70	0.08 37

DISCO	0.57 364	0.34 187	1.87 289	0.45 449	0.34 403	0.84 476	0.35 376	0.84 363	0.78 463	0.59 379	0.63 375	1.06 510	0.53 400	1.10 353	0.82 440	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.22 321	0.18 310

PSMNet_ROB	0.66 418	1.01 490	2.33 415	0.38 386	0.31 374	0.72 424	0.55 471	0.86 379	0.69 384	0.54 307	0.60 351	0.75 426	0.47 372	2.00 489	0.82 440	0.17 419	0.13 337	0.19 451	0.19 415	0.24 349	0.27 425

psmorigin	1.36 536	0.60 326	13.80 587	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.33 364	0.77 300	0.61 298	0.96 508	0.88 476	1.17 524	0.73 470	4.00 568	0.86 444	0.19 445	0.22 462	0.17 425	0.18 395	0.24 349	0.29 438

GCAP-BAT	0.43 209	0.31 150	1.82 265	0.25 90	0.26 314	0.65 379	0.23 171	0.48 93	0.37 62	0.67 440	0.82 463	0.44 240	0.24 137	0.48 209	0.87 445	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.22 439	0.08 21	0.09 69

LSM	3.31 571	1.11 503	5.29 570	9.40 586	30.65 598	0.84 476	1.12 546	0.91 418	1.22 532	1.36 539	2.19 546	0.93 482	0.83 486	1.66 428	0.90 446	0.21 461	0.31 503	0.24 484	0.28 468	0.39 481	6.33 585

DispFullNet	1.67 550	2.10 571	5.22 568	1.53 562	8.90 579	0.86 482	0.31 333	0.96 461	0.96 506	1.37 542	1.01 498	1.13 519	1.98 554	1.51 405	0.91 447	0.54 530	0.31 503	1.18 556	0.63 549	1.13 549	0.80 543

YMNet	0.62 396	0.72 381	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 486	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 459	0.83 453	0.46 364	0.86 330	0.93 448	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 489	0.21 350

YMNet_1	0.62 396	0.72 381	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 486	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 459	0.83 453	0.46 364	0.86 330	0.93 448	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 489	0.21 350

ASMatch	0.60 383	0.43 250	2.58 466	0.91 538	0.36 423	0.56 232	0.25 224	0.52 133	0.61 298	0.47 226	1.21 514	0.47 270	0.66 453	1.34 380	0.94 450	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.10 70	0.16 272

ccnet	0.71 447	0.41 238	1.59 169	0.40 405	0.45 477	1.06 510	0.55 471	0.98 473	0.71 403	0.88 496	0.97 492	0.82 451	0.88 497	1.68 431	0.94 450	0.32 510	0.26 488	0.32 509	0.27 465	0.34 442	0.30 447

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 147	0.37 208	1.21 99	0.26 120	0.18 151	0.73 430	0.18 72	0.53 145	0.41 107	0.35 156	0.30 110	0.58 332	0.22 108	0.33 94	0.95 452	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.35 502	0.13 130	0.15 245

DANet	0.80 479	0.65 358	2.21 390	1.19 554	0.48 487	0.74 434	1.25 552	0.89 402	1.53 547	0.89 498	0.71 436	0.96 489	0.56 412	1.83 460	0.96 453	0.18 430	0.16 396	0.19 451	0.16 365	0.26 381	0.29 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-SNSev	0.76 467	1.32 534	3.11 528	0.40 405	0.31 374	0.71 418	0.60 486	0.98 473	0.87 489	0.67 440	0.83 464	0.96 489	0.60 427	1.67 430	0.97 454	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.17 382	0.36 457	0.24 399

Ntro	1.00 509	1.68 553	2.80 499	0.95 542	0.85 537	1.06 510	0.53 464	0.98 473	0.90 498	0.62 408	0.76 451	0.93 482	0.66 453	1.66 428	0.98 455	0.99 554	0.45 527	0.75 542	0.40 518	1.19 551	0.75 539

test-3	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.51 276	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 502	0.29 401	0.28 432

test_1	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.50 263	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 502	0.29 401	0.29 438

test_3	0.44 219	0.20 12	1.70 191	0.36 350	0.32 382	0.47 138	0.30 320	0.73 261	0.49 180	0.50 263	0.30 110	0.45 249	0.22 108	0.59 259	0.98 455	0.08 45	0.10 245	0.11 213	0.35 502	0.29 401	0.28 432

SHD	0.72 450	0.77 401	2.36 423	0.45 449	0.40 452	0.71 418	0.32 356	1.02 504	1.25 534	1.07 515	0.84 467	0.90 475	0.73 470	1.09 352	0.98 455	0.21 461	0.18 424	0.20 459	0.21 431	0.32 427	0.31 455

MDST_ROB	1.17 523	0.42 245	3.87 554	0.54 489	0.44 469	4.11 575	0.58 482	1.31 540	0.84 483	2.12 555	1.12 510	0.98 493	0.71 464	4.24 571	0.99 460	0.16 405	0.14 354	0.19 451	0.17 382	0.18 254	0.35 473

Pruner-Stereo	0.51 314	0.27 93	1.78 231	1.79 566	0.19 186	0.62 337	0.45 439	0.57 172	0.60 281	0.61 397	0.48 233	0.41 212	0.24 137	0.46 193	1.00 461	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.12 100	0.13 195

NCC-stereo	0.79 477	0.94 458	2.42 432	0.59 507	0.45 477	1.90 551	0.46 442	0.99 485	0.72 413	0.64 427	0.84 467	0.91 477	0.73 470	1.80 455	1.00 461	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 486	0.24 349	0.22 363

Abc-Net	0.79 477	0.94 458	2.42 432	0.59 507	0.45 477	1.90 551	0.46 442	0.99 485	0.72 413	0.64 427	0.84 467	0.91 477	0.73 470	1.80 455	1.00 461	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 486	0.24 349	0.22 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 438	0.56 318	2.25 400	0.35 332	0.41 459	0.86 482	0.43 421	0.94 443	0.82 477	0.62 408	0.53 286	0.91 477	0.60 427	2.70 544	1.00 461	0.14 367	0.11 292	0.16 408	0.14 323	0.25 361	0.27 425

PAM	0.70 438	0.35 196	2.72 485	0.56 498	0.62 521	1.08 517	0.53 464	0.85 369	0.44 130	0.93 504	0.92 482	1.24 526	0.68 458	0.64 273	1.01 465	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.48 528	0.14 153	0.38 491

IRAFT_RVC	0.54 338	0.53 301	1.78 231	0.46 454	0.21 222	0.58 267	0.43 421	0.65 217	0.66 364	0.54 307	0.50 258	0.49 283	0.51 393	1.58 418	1.01 465	0.11 243	0.25 486	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.13 195

SAMSARA	0.91 497	0.97 476	2.22 394	0.80 530	0.58 510	1.32 528	1.31 554	1.01 501	0.94 503	1.36 539	0.87 474	1.38 533	0.90 499	1.72 438	1.02 467	0.24 485	0.30 501	0.22 470	0.25 453	0.36 457	0.35 473

AANet_RVC	0.68 430	1.00 486	2.09 362	0.33 285	0.25 299	0.58 267	0.32 356	0.81 339	0.80 471	0.61 397	0.94 487	0.80 443	0.41 312	2.46 526	1.02 467	0.36 517	0.14 354	0.10 148	0.09 128	0.23 334	0.22 363

PWC_ROB	0.70 438	0.94 458	1.88 291	0.39 396	0.39 443	0.62 337	0.30 320	0.98 473	0.94 503	0.91 501	1.29 519	0.77 432	0.62 441	1.62 425	1.03 469	0.18 430	0.11 292	0.18 445	0.13 295	0.51 516	0.22 363

iRaft-Stereo_20w	0.58 369	0.39 227	1.96 336	0.45 449	0.32 382	0.92 496	0.57 480	1.14 528	0.56 254	0.81 485	0.40 182	0.55 307	0.69 460	0.65 283	1.04 470	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.36 510	0.17 228	0.25 408

aanetorigin	0.77 471	0.80 413	2.59 468	0.43 428	0.44 469	0.58 267	1.01 539	0.57 172	0.68 375	1.53 548	1.23 515	0.81 446	1.08 517	1.07 350	1.07 471	0.18 430	0.15 379	0.17 425	0.21 431	0.54 521	0.30 447

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 534	1.70 555	2.50 452	0.56 498	0.40 452	2.15 562	0.99 534	1.24 536	1.26 535	1.02 511	1.10 509	1.29 528	0.88 497	3.10 557	1.08 472	1.66 569	0.83 561	0.68 539	0.88 560	1.57 562	1.80 576

Reg-Stereo(zero)	0.46 247	0.17 1	2.10 366	0.24 72	0.34 403	0.51 170	0.42 414	0.50 107	0.54 236	0.37 165	0.46 215	0.54 303	0.60 427	0.43 163	1.10 473	0.08 45	0.09 203	0.08 49	0.22 439	0.12 100	0.22 363

PAM_32	0.70 438	0.35 196	2.73 490	0.54 489	0.61 519	1.07 515	0.43 421	0.84 363	0.49 180	0.90 500	0.91 480	1.23 525	0.77 480	0.65 283	1.10 473	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.49 530	0.15 170	0.38 491

MyStereo06	0.54 338	0.41 238	2.68 479	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.81 339	0.44 130	0.84 492	0.52 275	0.78 435	0.58 421	0.48 209	1.10 473	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

ACVNet_1	1.33 533	1.91 566	4.03 559	1.09 549	0.88 539	1.19 526	0.66 498	1.24 536	1.17 529	0.94 505	0.96 490	3.09 559	1.04 513	2.37 513	1.11 476	1.04 555	0.48 535	1.03 554	0.48 528	1.12 548	0.83 544

IGEV_Zeroshot_test	0.53 333	0.33 171	2.91 512	0.32 264	0.18 151	0.54 204	0.21 119	0.72 250	0.42 116	0.81 485	0.51 262	0.71 407	0.41 312	0.48 209	1.13 477	0.09 88	0.15 379	0.10 148	0.35 502	0.19 275	0.09 69

otaku	1.03 512	1.68 553	2.72 485	0.95 542	0.73 530	1.03 508	0.59 484	0.99 485	0.86 486	0.69 449	1.61 531	0.98 493	0.64 446	1.46 395	1.14 478	0.95 551	0.46 529	0.72 541	0.40 518	1.24 555	0.78 542

PFNet	0.60 383	0.33 171	2.47 445	0.41 412	0.55 503	0.62 337	0.27 271	0.61 198	0.63 328	0.61 397	0.56 319	0.45 249	0.32 238	1.88 475	1.14 478	0.28 503	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.26 381	0.20 341

GANet	0.75 464	0.84 428	2.01 345	0.40 405	0.25 299	0.74 434	0.66 498	0.87 388	0.73 428	0.71 457	1.07 507	0.84 458	0.59 424	2.71 546	1.15 480	0.17 419	0.16 396	0.44 526	0.16 365	0.31 420	0.20 341

test-1	0.44 219	0.48 284	1.69 187	0.30 208	0.27 327	0.50 161	0.28 288	0.80 335	0.43 126	0.40 181	0.54 298	0.41 212	0.24 137	0.31 70	1.16 481	0.09 88	0.20 447	0.10 148	0.17 382	0.11 89	0.26 418

CBMV_ROB	0.76 467	0.42 245	2.68 479	0.33 285	0.22 248	0.74 434	0.47 450	0.96 461	0.76 454	1.04 514	0.96 490	0.88 471	0.93 501	2.06 493	1.19 482	0.22 474	0.24 473	0.27 493	0.25 453	0.25 361	0.28 432

OMP-Stereo	0.59 377	0.65 358	1.74 205	0.56 498	0.37 434	0.60 296	0.26 246	0.70 242	0.65 349	0.66 436	0.60 351	0.69 393	0.32 238	2.09 497	1.20 483	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.10 100

XQC	0.73 459	0.98 480	2.39 427	0.46 454	0.35 415	0.81 469	0.46 442	1.00 493	1.00 511	0.80 480	0.69 422	0.88 471	0.74 475	1.32 378	1.20 483	0.24 485	0.16 396	0.23 477	0.20 425	0.41 489	0.33 467

RainbowNet	1.15 520	1.78 558	2.72 485	1.12 552	0.91 542	1.06 510	0.76 517	1.16 533	1.13 528	0.75 469	0.97 492	1.09 514	0.80 482	1.60 421	1.21 485	1.17 559	1.26 569	1.01 553	0.57 542	1.13 549	0.88 550

STrans-v2	0.67 423	0.56 318	2.64 474	0.27 136	0.23 268	0.57 250	0.33 364	0.96 461	0.69 384	0.92 502	0.85 471	0.89 473	0.93 501	1.83 460	1.21 485	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.12 161

RAFT-RH_RVC	0.61 391	0.50 293	2.33 415	0.36 350	0.29 346	0.60 296	0.18 72	0.44 58	0.58 269	0.76 472	1.91 539	0.47 270	0.29 216	1.60 421	1.23 487	0.14 367	0.07 56	0.13 327	0.13 295	0.10 70	0.09 69

FBW_ROB	0.83 487	0.77 401	1.77 226	0.44 435	0.30 357	0.87 486	0.46 442	1.10 523	0.91 499	0.81 485	0.75 449	1.01 499	0.61 436	3.66 566	1.23 487	0.26 494	0.23 470	0.36 515	0.25 453	0.27 390	0.62 531

NVStereoNet_ROB	1.16 522	0.95 465	2.54 461	0.58 503	0.55 503	0.78 457	0.63 496	1.00 493	1.08 522	1.03 512	4.07 573	1.48 537	1.22 523	2.88 552	1.27 489	0.50 527	0.46 529	0.54 531	0.62 547	0.50 514	0.63 533
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.90 496	0.85 432	2.15 378	0.53 486	0.50 490	0.99 502	0.56 476	1.15 531	1.64 550	1.41 544	1.41 527	1.11 518	1.13 521	1.35 381	1.31 490	0.26 494	0.28 496	0.28 497	0.26 460	0.37 465	0.49 518

DeepPrunerF	0.86 491	0.86 435	2.91 512	0.45 449	0.50 490	0.64 365	0.48 453	1.14 528	2.64 567	0.63 417	0.61 358	0.65 363	0.62 441	2.21 505	1.31 490	0.23 477	0.19 436	0.30 505	0.28 468	0.36 457	0.25 408

MSMD_ROB	1.34 534	0.96 468	2.38 425	0.39 396	0.32 382	1.96 554	0.62 494	0.91 418	1.43 542	2.94 573	2.60 556	4.77 572	1.95 553	2.43 524	1.33 492	0.29 504	0.26 488	0.32 509	0.32 492	0.30 412	0.30 447

CBFPSM	0.56 358	0.91 449	1.82 265	0.28 161	0.23 268	0.71 418	0.37 391	0.72 250	0.64 336	0.50 263	0.49 250	1.03 503	0.83 486	0.62 268	1.35 493	0.10 181	0.12 318	0.10 148	0.10 163	0.18 254	0.19 326

anonymity	0.80 479	0.66 365	1.29 110	0.59 507	0.75 531	0.67 391	0.52 460	0.95 456	0.71 403	0.94 505	0.70 432	0.67 379	0.87 494	0.71 303	1.35 493	0.64 537	0.62 543	0.58 532	1.44 572	0.60 527	0.65 534

Consistency-Raft	0.88 494	0.93 456	3.23 540	0.99 545	0.64 522	0.77 452	0.55 471	0.98 473	0.97 507	0.61 397	1.03 502	0.65 363	1.05 514	0.79 322	1.38 495	0.44 521	0.46 529	0.51 530	0.58 544	0.65 529	0.47 514

IIG-Stereo	0.59 377	0.65 358	1.74 205	0.54 489	0.23 268	0.61 317	0.21 119	0.73 261	0.65 349	0.64 427	0.69 422	0.69 393	0.38 279	2.09 497	1.39 496	0.11 243	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.09 69

DGSMNet	2.89 566	0.63 347	3.18 535	3.43 580	4.17 578	2.57 568	6.98 583	0.97 469	0.83 481	0.56 336	1.86 538	0.79 440	0.62 441	1.64 426	1.39 496	4.61 580	5.01 583	5.17 584	4.71 583	4.44 582	4.19 582

ACVNet_2	1.42 542	1.81 559	3.23 540	1.08 548	0.92 543	1.32 528	0.85 524	1.49 548	1.69 551	1.19 530	1.73 535	2.13 548	1.03 512	2.50 530	1.40 498	0.91 548	0.53 537	1.00 552	0.55 536	2.11 571	0.85 545

MeshStereo	1.21 525	1.15 512	3.01 520	0.34 316	0.28 339	1.10 518	0.69 506	1.35 541	1.01 513	2.71 569	2.41 552	2.96 556	1.45 539	2.80 550	1.40 498	0.22 474	0.22 462	0.22 470	0.19 415	0.50 514	0.26 418
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
LVE	1.96 556	2.17 577	3.14 530	1.68 563	1.80 571	1.63 542	1.03 540	2.34 565	2.81 568	1.25 532	2.89 562	4.24 568	1.29 525	2.79 549	1.44 500	2.85 577	0.91 564	1.18 556	1.46 573	1.23 554	1.10 561

EAI-Stereo	0.78 475	0.25 72	1.67 184	0.54 489	0.59 512	1.95 553	2.05 569	1.11 527	0.64 336	0.95 507	1.49 528	0.50 286	0.67 455	0.59 259	1.44 500	0.09 88	0.19 436	0.09 99	0.49 530	0.13 130	0.22 363

Dean	1.79 552	1.83 560	3.92 556	1.29 556	1.07 553	1.55 538	1.00 537	1.95 562	2.33 562	1.47 547	4.19 574	4.26 569	1.33 531	2.21 505	1.48 502	1.14 558	0.68 551	1.18 556	0.74 554	1.24 555	0.98 553

IMH-64-1	1.39 539	1.64 549	1.86 284	1.36 557	1.11 554	1.39 531	1.19 550	1.76 555	1.45 544	1.16 522	2.21 547	1.53 538	1.38 534	1.98 485	1.52 503	1.29 561	0.67 547	1.27 560	0.69 551	1.29 557	0.98 553

IMH-64	1.39 539	1.64 549	1.86 284	1.36 557	1.11 554	1.39 531	1.19 550	1.76 555	1.45 544	1.16 522	2.21 547	1.53 538	1.38 534	1.98 485	1.52 503	1.29 561	0.67 547	1.27 560	0.69 551	1.29 557	0.98 553

RTSC	0.72 450	1.00 486	2.22 394	0.40 405	0.29 346	0.82 472	0.31 333	0.96 461	1.10 524	0.92 502	0.81 459	0.78 435	0.58 421	1.23 371	1.55 505	0.18 430	0.17 414	0.14 363	0.17 382	0.43 497	0.30 447

Wz-Net-TNSev	0.91 497	1.73 557	3.08 524	0.36 350	0.31 374	1.00 505	0.71 510	1.06 517	0.97 507	0.71 457	0.72 441	1.09 514	0.87 494	2.42 522	1.59 506	0.20 455	0.20 447	0.16 408	0.20 425	0.44 505	0.35 473

WZ-Net	0.92 499	1.31 531	3.76 552	0.41 412	0.36 423	0.86 482	0.71 510	1.00 493	1.06 520	0.82 489	0.92 482	1.06 510	1.05 514	2.16 502	1.61 507	0.19 445	0.13 337	0.15 390	0.16 365	0.32 427	0.28 432

IGEV-RUCA	2.28 558	0.30 136	1.15 88	0.40 405	1.86 572	2.06 560	1.90 567	1.36 542	1.80 557	3.70 577	3.76 571	5.02 573	8.19 582	2.12 499	1.63 508	0.25 490	0.76 558	2.72 578	1.91 574	2.39 574	2.36 578

IMH	2.02 557	2.15 576	2.69 482	1.68 563	1.12 556	1.66 545	0.92 530	2.10 563	1.92 559	1.32 538	2.66 559	2.21 550	1.69 548	5.78 575	1.68 509	5.54 581	0.96 565	1.31 562	0.71 553	1.32 560	0.99 558

FCDSN-DC	1.29 531	0.54 306	2.50 452	0.47 459	0.41 459	1.12 519	0.60 486	1.10 523	1.27 536	2.23 561	2.87 561	3.67 563	3.12 568	2.39 519	1.69 510	0.30 507	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.35 452	0.38 491
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.89 554	0.92 450	2.50 452	0.96 544	0.93 544	1.63 542	1.37 557	1.52 550	12.43 582	1.85 552	1.69 534	2.40 552	1.74 550	2.81 551	1.71 511	0.53 528	0.47 532	0.42 524	0.47 527	0.74 535	0.74 537
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.07 515	1.13 507	2.88 504	0.65 518	0.69 527	0.99 502	0.68 504	1.05 516	0.87 489	1.36 539	1.23 515	1.46 536	0.94 504	1.87 468	1.72 512	0.66 538	0.61 542	0.58 532	0.57 542	0.65 529	0.77 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	0.99 506	0.64 351	2.76 493	0.57 501	0.67 524	2.03 558	0.72 513	0.76 289	0.67 373	1.14 521	2.56 555	1.30 531	1.02 511	1.48 403	1.74 513	0.25 490	0.24 473	0.24 484	0.26 460	0.37 465	0.31 455

PWCK	1.49 545	1.90 565	3.22 539	1.09 549	0.54 500	1.71 546	1.73 565	1.49 548	1.53 547	1.44 546	1.80 536	1.82 543	1.30 527	3.34 561	1.76 514	1.07 556	0.56 539	0.97 551	0.58 544	1.38 561	0.65 534

HHNet	0.60 383	0.65 358	2.60 471	0.36 350	0.25 299	0.64 365	0.61 490	0.64 211	0.62 316	0.55 325	1.13 511	0.32 163	0.60 427	0.42 160	1.79 515	0.15 384	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.18 254	0.15 245

DPSNet	0.86 491	0.60 326	2.34 417	0.58 503	0.36 423	1.07 515	0.75 515	1.30 539	1.05 517	0.70 453	0.68 413	0.94 486	1.29 525	2.08 495	1.82 516	0.26 494	0.23 470	0.16 408	0.17 382	0.48 509	0.40 501

WCMA_ROB	1.12 516	0.83 426	2.66 477	0.58 503	0.34 403	1.17 525	0.71 510	0.93 435	0.94 503	1.74 551	2.63 558	3.09 559	1.71 549	1.70 434	1.84 517	0.26 494	0.21 456	0.20 459	0.21 431	0.28 396	0.43 508

SDNR	1.22 528	0.80 413	2.71 483	0.33 285	1.48 566	1.98 557	0.23 171	1.93 561	2.44 563	0.89 498	2.52 553	1.36 532	0.51 393	3.65 565	1.93 518	0.30 507	0.31 503	0.22 470	0.16 365	0.33 435	0.36 481

MFN_U_SF_RVC	1.55 548	2.39 578	3.16 532	0.65 518	0.41 459	1.12 519	0.46 442	1.23 535	1.33 537	1.61 549	1.20 513	1.43 535	0.98 508	1.76 444	1.97 519	1.90 572	1.80 571	1.98 575	2.15 576	1.63 563	1.77 575

KSHMR	4.10 573	1.97 569	5.27 569	1.71 565	1.47 565	1.96 554	1.28 553	3.19 571	17.33 593	2.12 555	15.91 589	9.18 582	1.57 545	8.42 582	1.98 520	1.52 567	1.26 569	1.67 572	1.19 569	1.67 565	1.40 569

WAO-6	1.58 549	1.54 544	2.32 411	1.14 553	1.00 547	2.30 564	1.03 540	1.82 558	2.85 569	1.25 532	2.61 557	2.20 549	1.56 544	2.47 528	1.99 521	0.95 551	0.67 547	1.19 559	0.83 558	1.08 547	0.88 550

ELAS_RVC	1.37 538	0.78 409	3.21 538	0.55 496	0.50 490	1.49 535	2.48 573	1.48 547	1.71 553	2.13 558	2.09 542	2.07 547	2.56 561	1.90 477	2.02 522	0.35 515	0.36 513	0.37 519	0.34 499	0.49 512	0.47 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 564	2.14 574	2.89 507	1.91 570	1.04 551	3.98 573	0.96 532	3.26 573	6.17 575	2.15 559	3.37 569	3.31 561	2.41 559	11.84 585	2.03 523	2.05 573	1.86 573	1.54 568	0.92 561	1.22 552	0.87 548

Venus	2.80 564	2.14 574	2.89 507	1.91 570	1.04 551	3.98 573	0.96 532	3.26 573	6.17 575	2.15 559	3.37 569	3.31 561	2.41 559	11.84 585	2.03 523	2.05 573	1.86 573	1.54 568	0.92 561	1.22 552	0.87 548

WAO-7	1.48 544	1.63 547	2.49 448	0.93 540	0.75 531	1.72 547	1.10 544	1.84 559	1.96 560	1.43 545	2.54 554	1.97 545	1.61 546	3.06 555	2.08 525	0.69 540	0.66 546	0.94 549	0.74 554	0.80 541	0.69 536

RTS	1.21 525	1.31 531	6.39 574	0.52 480	0.51 495	1.61 540	0.79 519	1.03 511	1.37 540	1.13 519	1.30 520	1.10 516	0.85 490	2.65 539	2.08 525	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 497	0.32 460

RTSA	1.21 525	1.31 531	6.39 574	0.52 480	0.51 495	1.61 540	0.79 519	1.03 511	1.37 540	1.13 519	1.30 520	1.10 516	0.85 490	2.65 539	2.08 525	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 497	0.32 460

DRaft	0.62 396	0.38 218	1.76 217	0.24 72	0.16 85	0.64 365	0.66 498	0.53 145	0.53 224	0.67 440	0.99 495	0.38 192	1.00 509	1.44 390	2.10 528	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.14 323	0.18 254	0.21 350

EDNetEfficientorigin	8.18 582	0.98 480	145.96 604	0.51 476	0.89 540	0.72 424	0.48 453	0.85 369	1.56 549	2.12 555	1.49 528	1.29 528	1.31 528	1.83 460	2.13 529	0.13 326	0.12 318	0.17 425	0.18 395	0.39 481	0.45 511

FC-DCNN	1.49 545	0.59 324	2.88 504	0.44 435	0.39 443	1.97 556	0.66 498	1.67 554	1.70 552	2.72 570	2.89 562	4.22 566	2.97 565	2.55 534	2.19 530	0.29 504	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.32 427	0.39 497

ELAS	1.39 539	0.79 411	2.86 502	0.53 486	0.50 490	2.81 569	2.20 570	1.61 553	1.50 546	2.28 563	2.35 550	1.82 543	2.13 555	1.73 439	2.22 531	0.35 515	0.37 515	0.35 513	0.35 502	0.49 512	0.47 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.84 489	1.00 486	3.49 548	0.63 514	0.40 452	0.70 416	0.52 460	0.86 379	0.84 483	0.52 284	0.59 336	0.70 403	0.54 403	2.35 512	2.23 532	0.17 419	0.27 494	0.19 451	0.28 468	0.22 321	0.36 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 491	0.62 336	2.13 372	0.25 90	0.16 85	0.58 267	2.74 575	0.59 186	0.51 198	0.62 408	1.62 532	0.97 492	1.80 551	1.69 433	2.25 533	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.11 124

DEmStereo	0.68 430	0.31 150	2.25 400	0.42 423	0.17 114	0.66 385	0.89 527	0.51 117	0.59 276	0.60 388	1.01 498	0.45 249	1.26 524	1.54 409	2.26 534	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.10 163	0.10 70	0.11 124

FC-DCNN v2	1.54 547	0.58 322	2.80 499	0.44 435	0.39 443	2.05 559	0.66 498	1.90 560	1.84 558	2.79 571	2.97 565	4.41 570	3.07 566	2.65 539	2.30 535	0.29 504	0.26 488	0.31 506	0.30 480	0.32 427	0.38 491

SGM-Forest	1.04 513	0.42 245	3.59 551	0.41 412	0.32 382	1.05 509	1.32 555	0.94 443	0.83 481	1.16 522	2.23 549	1.03 503	1.39 536	2.49 529	2.35 536	0.21 461	0.21 456	0.20 459	0.19 415	0.23 334	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.36 536	1.93 568	5.95 572	0.81 533	0.59 512	1.57 539	1.09 543	1.39 545	1.22 532	0.84 492	1.01 498	1.25 527	1.12 520	3.19 558	2.36 537	0.45 523	0.47 532	0.38 521	0.34 499	0.59 524	0.57 526

CSAN	1.25 529	1.12 504	3.04 521	0.51 476	0.37 434	1.06 510	1.15 548	1.22 534	1.08 522	1.17 527	1.91 539	1.04 506	1.31 528	5.96 577	2.43 538	0.26 494	0.22 462	0.24 484	0.24 445	0.31 420	0.30 447

ADCPNet	0.99 506	0.99 484	3.93 558	0.37 371	0.68 526	1.36 530	0.62 494	0.87 388	0.76 454	0.78 478	0.81 459	1.08 512	1.18 522	1.14 362	2.49 539	0.21 461	0.69 553	0.21 467	0.95 563	0.29 401	0.37 488

test_sample9	0.94 501	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.91 478	2.55 540	0.61 534	4.16 581	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

test_sample8	1.12 516	0.62 336	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.95 456	0.61 298	1.18 529	0.56 319	2.53 553	1.31 528	1.91 478	2.55 540	0.61 534	4.16 581	0.87 544	0.56 539	0.25 361	0.23 387

NaN_ROB	1.14 518	0.94 458	2.96 514	0.53 486	0.56 505	1.13 521	0.99 534	0.98 473	1.00 511	1.09 517	0.87 474	0.77 432	1.06 516	5.90 576	2.72 542	0.16 405	0.23 470	0.16 408	0.24 445	0.22 321	0.36 481

AnyNet_C01	1.14 518	1.49 543	4.23 563	0.54 489	0.53 498	1.51 537	1.37 557	1.04 515	1.07 521	1.17 527	1.33 523	1.15 521	1.08 517	1.61 424	2.74 543	0.25 490	0.22 462	0.28 497	0.24 445	0.48 509	0.40 501

notaker	2.66 561	2.07 570	3.31 544	2.61 577	1.43 561	1.76 549	1.11 545	2.76 569	1.79 556	2.26 562	11.53 586	3.96 564	4.29 572	3.09 556	2.76 544	1.55 568	0.88 563	1.70 573	1.07 567	2.00 570	1.35 567

SANet	1.20 524	1.21 520	3.33 545	0.38 386	0.27 327	1.73 548	0.85 524	1.10 523	2.49 565	1.16 522	1.83 537	1.72 542	1.50 542	2.37 513	2.84 545	0.18 430	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.32 427	0.32 460

JetBlue	1.78 551	1.63 547	3.92 556	0.73 523	1.21 558	4.38 576	3.35 576	1.59 551	1.20 531	1.26 536	1.52 530	2.37 551	1.88 552	3.23 559	3.00 546	0.53 528	0.47 532	0.48 529	0.49 530	1.29 557	0.97 552

ttt	0.66 418	0.22 36	1.68 185	0.34 316	0.24 281	0.60 296	0.26 246	1.00 493	0.77 458	0.55 325	0.67 405	0.54 303	0.36 258	2.14 501	3.03 547	0.16 405	0.13 337	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.17 290

CrosDoStereo	0.94 501	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 579	0.72 250	0.60 281	0.70 453	1.40 525	0.53 297	1.49 540	1.78 447	3.09 548	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

DeepStereo_LL	0.94 501	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 579	0.72 250	0.60 281	0.70 453	1.40 525	0.53 297	1.49 540	1.78 447	3.09 548	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

SGM+DAISY	1.83 553	1.43 540	3.81 553	0.87 535	1.01 548	2.38 566	2.53 574	1.36 542	1.75 554	2.92 572	3.22 568	2.65 554	2.93 563	2.22 508	3.10 550	0.72 541	0.69 553	0.63 536	0.62 547	0.77 539	0.98 553

TorneroNet-64	2.65 560	1.83 560	3.30 542	1.46 560	1.20 557	3.89 572	0.99 534	3.51 577	6.71 578	2.56 566	4.60 575	4.22 566	3.85 571	3.33 560	3.14 551	1.19 560	0.65 545	1.39 565	0.79 557	3.31 578	1.15 562

ktn	4.35 574	2.10 571	2.89 507	1.80 567	1.49 567	2.13 561	1.41 562	2.26 564	12.72 583	11.41 585	16.43 590	11.15 585	3.75 569	4.36 572	3.18 552	1.82 571	0.98 567	1.73 574	1.21 570	2.97 577	1.27 565

ADCRef	0.80 479	0.96 468	2.29 407	0.37 371	0.35 415	0.96 499	0.51 457	0.87 388	0.75 445	0.88 496	0.83 464	0.61 343	1.36 533	1.02 345	3.27 553	0.13 326	0.11 292	0.17 425	0.19 415	0.25 361	0.21 350

ADCL	0.99 506	0.79 411	2.43 436	0.39 396	0.32 382	1.50 536	1.90 567	0.92 427	0.97 507	1.26 536	1.27 517	1.00 498	1.42 538	1.14 362	3.31 554	0.17 419	0.14 354	0.22 470	0.21 431	0.30 412	0.22 363

pmcnn	1.32 532	1.05 496	2.77 495	0.74 525	1.43 561	0.72 424	0.56 476	0.96 461	0.91 499	0.99 509	2.92 564	6.01 577	0.70 462	2.38 516	3.32 555	0.13 326	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.34 442	0.22 363

SuperB	1.15 520	1.14 508	5.43 571	0.36 350	0.26 314	0.81 469	0.89 527	0.88 396	1.17 529	0.67 440	0.68 413	0.63 350	1.39 536	1.74 441	3.37 556	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	2.80 576	0.25 408

UNDER WATER-64	2.47 559	1.89 564	4.86 566	1.82 569	1.44 563	3.18 571	1.57 564	2.62 566	5.64 574	2.05 554	2.13 544	4.13 565	3.76 570	2.62 537	3.42 557	1.47 566	0.85 562	1.57 570	1.07 567	1.82 568	1.49 570

ff1	0.73 459	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 492	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 481

mmx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

xxx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 558	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

ADCMid	0.96 505	1.32 534	2.74 491	0.38 386	0.35 415	0.99 502	0.58 482	0.94 443	0.86 486	1.23 531	1.01 498	1.01 499	1.00 509	1.05 349	3.97 561	0.21 461	0.19 436	0.42 524	0.32 492	0.40 486	0.29 438

UNDER WATER	2.74 562	1.85 562	4.54 565	1.81 568	1.44 563	2.34 565	1.40 560	3.24 572	6.60 577	2.60 567	2.76 560	5.75 575	5.24 575	3.02 554	4.01 562	1.45 565	0.81 560	1.59 571	1.06 566	1.80 567	1.51 571

AnyNet_C32	1.00 509	1.33 536	2.53 455	0.49 469	0.54 500	1.15 523	1.14 547	0.91 418	0.89 496	1.11 518	0.95 489	0.87 467	0.93 501	1.50 404	4.07 563	0.21 461	0.20 447	0.25 489	0.24 445	0.38 472	0.33 467

EDNetEfficient	1.27 530	0.70 375	4.05 560	0.64 515	0.98 545	0.94 497	1.40 560	0.85 369	1.75 554	2.34 564	1.33 523	1.05 508	2.21 557	1.58 418	4.15 564	0.15 384	0.19 436	0.14 363	0.27 465	0.38 472	0.32 460

TorneroNet	5.50 577	1.92 567	3.16 532	1.47 561	1.25 560	14.07 585	1.06 542	4.90 578	20.99 599	10.17 582	16.48 591	11.88 587	6.93 578	3.34 561	4.20 565	1.30 563	0.69 553	1.45 567	0.86 559	2.61 575	1.20 563

1111x	0.74 462	0.21 21	1.93 315	0.31 235	0.17 114	0.63 354	0.32 356	1.03 511	0.74 432	0.52 284	0.62 363	0.57 325	0.47 372	2.38 516	4.25 566	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.12 263	0.12 100	0.14 212

MADNet++	2.79 563	2.11 573	2.97 517	2.49 575	2.28 573	2.95 570	2.31 571	2.67 567	2.47 564	3.03 574	3.13 567	2.70 555	2.92 562	4.10 569	4.48 567	2.68 576	2.24 579	3.04 581	2.44 578	2.37 573	2.34 577

ADCP+	0.94 501	1.12 504	3.14 530	0.34 316	0.39 443	1.06 510	0.79 519	0.89 402	0.80 471	0.66 436	0.67 405	0.85 461	1.55 543	0.93 335	4.55 568	0.13 326	0.11 292	0.16 408	0.15 346	0.26 381	0.25 408

MANE	2.90 567	1.14 508	2.96 514	1.03 546	1.01 548	5.01 577	2.45 572	5.36 580	6.88 579	3.58 576	4.76 577	5.99 576	4.99 573	4.23 570	4.61 569	0.56 533	0.67 547	0.44 526	0.78 556	0.51 516	1.03 559

ADCS	1.05 514	1.36 539	2.98 518	0.42 423	0.36 423	0.96 499	0.81 523	1.06 517	1.12 526	1.25 532	0.97 492	1.08 512	0.90 499	1.25 375	4.86 570	0.21 461	0.21 456	0.22 470	0.23 443	0.36 457	0.38 491

test_xeample	0.72 450	0.21 21	1.36 123	0.27 136	0.17 114	0.59 284	0.28 288	1.01 501	0.70 393	0.55 325	0.67 405	0.44 240	0.39 293	1.88 475	5.17 571	0.12 296	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.15 245

xxxx	0.70 438	0.21 21	1.33 118	0.28 161	0.18 151	0.63 354	0.24 204	1.02 504	0.69 384	0.50 263	0.62 363	0.58 332	0.38 279	1.47 402	5.21 572	0.13 326	0.12 318	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.15 245

FADE	15.89 590	3.00 580	8.70 577	2.11 572	2.94 574	1.19 526	0.91 529	5.00 579	2.49 565	1.25 532	1.19 512	3.05 558	7.02 579	8.02 581	5.31 573	94.83 603	35.90 603	65.83 600	66.18 600	1.66 564	1.30 566

tt	4.93 576	0.27 93	4.20 562	2.29 574	1.58 568	10.20 583	16.97 588	9.42 586	5.02 573	1.67 550	1.28 518	4.68 571	5.03 574	3.37 563	5.92 574	6.16 583	9.47 590	2.82 579	3.18 580	3.60 579	1.53 572

TCMNet-wrong-test	5.51 578	6.62 584	6.20 573	13.02 590	11.90 584	7.14 579	5.53 582	6.99 584	1.44 543	2.65 568	3.10 566	8.37 581	5.95 577	4.75 574	6.05 575	3.07 578	0.98 567	2.38 577	1.99 575	6.62 585	5.43 584

JetRed	3.29 570	4.93 581	10.17 580	1.45 559	1.72 570	7.44 580	5.05 581	3.06 570	2.12 561	2.41 565	2.39 551	2.99 557	2.37 558	3.51 564	6.44 576	1.32 564	1.90 575	1.37 564	1.23 571	2.21 572	1.76 574

SGM-ForestM	2.98 568	1.70 555	3.52 550	0.67 520	0.47 485	5.18 578	3.36 577	3.30 575	2.86 570	4.44 578	3.79 572	9.80 583	5.50 576	6.29 578	6.52 577	0.27 499	0.36 513	0.24 484	0.27 465	0.38 472	0.58 528

222	0.78 475	0.23 54	1.23 102	0.28 161	0.18 151	0.62 337	0.24 204	1.02 504	0.70 393	0.58 365	0.66 402	0.46 262	0.42 329	1.80 455	6.53 578	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.17 290

AAGNet	0.88 494	0.33 171	1.79 251	0.54 489	0.98 545	0.62 337	0.46 442	0.50 107	0.60 281	0.58 365	0.53 286	0.50 286	0.73 470	1.23 371	7.48 579	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.14 153	0.09 69

PML	23.15 595	16.83 590	7.78 576	5.49 581	9.93 581	51.13 603	104.50 603	5.76 581	13.62 586	37.30 603	105.93 603	30.86 603	23.50 598	12.07 587	7.87 580	6.30 584	2.12 578	6.32 586	2.43 577	10.44 589	2.90 579

coex-ft	5.95 579	1.67 551	60.57 602	0.34 316	0.30 357	0.77 452	0.69 506	0.74 265	4.41 572	19.22 593	2.15 545	1.62 541	7.97 581	1.81 458	8.96 581	0.44 521	2.08 577	0.18 445	0.19 415	0.38 472	4.62 583

LE_ROB	4.43 575	1.35 538	9.38 579	2.79 578	3.93 576	2.43 567	3.46 578	2.68 568	11.19 581	11.66 586	4.73 576	5.26 574	10.46 584	4.50 573	9.49 582	0.82 547	0.69 553	1.34 563	0.98 564	0.75 537	0.76 540

LRCNet_RVC	13.74 589	19.30 591	12.75 585	19.46 593	12.69 585	1.86 550	0.41 411	12.33 588	1.05 517	15.77 589	18.83 595	12.62 590	8.70 583	12.21 588	9.62 583	22.22 595	8.37 589	25.85 595	24.01 596	19.32 594	17.44 595

ACVNet-4b	1.93 555	1.85 562	4.10 561	1.07 547	0.86 538	1.15 523	0.53 464	1.06 517	1.12 526	0.64 427	1.09 508	1.99 546	0.70 462	2.20 504	9.86 584	5.62 582	0.41 526	1.03 554	0.55 536	1.86 569	0.85 545

HanzoNet	7.64 580	2.86 579	5.05 567	7.01 583	3.97 577	2.18 563	1.34 556	3.37 576	4.05 571	13.17 587	10.58 580	10.73 584	16.52 591	8.45 583	10.51 585	10.48 589	9.72 591	5.59 585	13.46 590	6.84 586	6.83 586

USTest	8.10 581	7.17 585	8.96 578	9.25 585	9.05 580	15.27 586	23.78 590	9.96 587	9.47 580	5.94 581	6.75 578	7.80 580	7.48 580	8.83 584	11.21 586	2.21 575	3.56 580	2.86 580	3.20 581	5.02 583	4.16 581

DGTPSM_ROB	8.89 583	5.62 582	12.25 582	5.92 582	11.32 582	8.54 581	24.18 591	6.40 582	13.49 584	5.15 579	11.46 584	6.19 578	10.92 585	7.00 579	13.72 587	4.47 579	7.65 584	3.92 582	7.45 586	4.38 581	7.87 587

DPSMNet_ROB	9.48 584	5.64 583	13.01 586	8.82 584	11.82 583	8.54 581	24.20 592	6.41 583	13.65 587	5.32 580	11.47 585	6.33 579	10.92 585	7.69 580	13.89 588	7.25 588	8.19 586	5.06 583	7.78 587	5.31 584	8.26 588

DPSimNet_ROB	17.97 591	20.20 597	24.98 595	17.62 591	15.92 589	21.53 597	21.00 589	13.70 589	15.61 591	23.89 599	14.69 588	22.87 596	24.58 602	12.70 590	14.56 589	18.48 593	12.91 592	20.21 593	12.05 588	17.76 590	14.17 592

Anonymous_1	22.91 594	11.20 587	12.13 581	12.75 587	26.28 597	19.43 593	27.92 596	14.08 590	13.61 585	14.96 588	10.58 580	11.26 586	11.19 587	12.55 589	14.57 590	38.28 602	7.88 585	34.96 599	63.99 599	89.57 603	10.94 591

BEATNet-Init1	12.10 585	11.19 586	27.29 599	2.99 579	3.51 575	21.84 598	11.10 584	14.34 591	13.83 588	20.34 594	20.33 596	26.35 602	20.03 593	19.06 596	14.80 591	1.74 570	1.81 572	2.05 576	2.49 579	3.69 580	3.12 580

DPSM_ROB	12.34 586	11.21 588	12.51 583	12.91 588	12.80 586	19.84 595	28.28 597	14.38 592	14.28 589	10.58 583	11.26 582	12.03 588	11.85 588	13.15 591	15.34 592	7.11 586	8.31 587	6.50 587	7.35 584	8.84 587	8.31 589

DPSM	12.34 586	11.21 588	12.51 583	12.91 588	12.80 586	19.84 595	28.28 597	14.38 592	14.28 589	10.58 583	11.26 582	12.03 588	11.85 588	13.15 591	15.34 592	7.11 586	8.31 587	6.50 587	7.35 584	8.84 587	8.31 589

ASD4	21.52 593	19.65 592	22.13 591	22.45 595	16.42 590	23.29 599	30.71 599	33.06 603	17.47 594	24.18 600	14.11 587	21.71 595	15.88 590	21.06 598	18.11 594	19.78 594	17.78 596	26.52 596	20.33 594	27.03 596	18.73 596

HaxPig	19.86 592	22.40 598	22.34 592	17.95 592	17.95 591	11.77 584	11.89 585	16.02 594	15.89 592	21.10 595	21.41 597	18.74 594	18.39 592	20.08 597	19.69 595	23.63 599	23.22 597	24.06 594	23.69 595	23.00 595	23.95 598

xxxxx1	28.96 601	20.11 594	14.07 588	49.74 600	39.15 600	18.98 589	26.64 593	21.94 596	20.21 596	16.45 590	17.48 592	18.36 591	21.56 594	16.21 593	20.88 596	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

tt_ll	28.96 601	20.11 594	14.07 588	49.74 600	39.15 600	18.98 589	26.64 593	21.94 596	20.21 596	16.45 590	17.48 592	18.36 591	21.56 594	16.21 593	20.88 596	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

ff	28.96 601	20.11 594	14.07 588	49.74 600	39.15 600	18.98 589	26.64 593	21.94 596	20.21 596	16.45 590	17.48 592	18.36 591	21.56 594	16.21 593	20.88 596	23.07 596	26.55 598	66.40 601	78.70 601	30.27 598	32.51 601

MEDIAN_ROB	23.96 596	27.05 602	26.39 598	22.16 594	22.13 593	16.12 588	13.97 586	20.24 595	20.05 595	25.50 601	25.31 601	22.96 597	22.63 597	24.39 599	23.24 599	28.20 600	27.23 601	28.62 597	27.75 597	27.50 597	27.76 599

AVERAGE_ROB	26.93 600	30.34 603	29.27 600	25.82 596	25.34 594	19.48 594	15.17 587	23.55 599	23.00 600	28.45 602	27.87 602	26.25 601	25.86 603	26.96 603	25.55 600	31.30 601	30.07 602	31.76 598	30.81 598	30.79 601	30.93 600

Selective-RAFT-Error	24.87 598	22.59 600	25.14 596	26.13 598	25.82 596	39.93 601	57.03 601	28.97 601	28.95 603	21.21 598	22.65 600	24.25 599	23.98 601	26.43 601	30.83 601	14.27 591	16.71 594	13.10 590	14.82 593	17.82 592	16.76 594

CasAABBNet	24.81 597	22.53 599	24.83 594	26.08 597	25.74 595	39.86 600	57.06 602	28.87 600	28.83 602	21.16 597	22.54 599	24.22 598	23.89 600	26.38 600	30.87 602	14.25 590	16.71 594	13.09 589	14.81 592	17.78 591	16.71 593

LSM0	26.58 599	22.63 601	25.88 597	30.13 599	52.21 603	39.94 602	56.74 600	28.97 601	28.72 601	21.14 596	22.26 598	24.43 600	23.88 599	26.54 602	30.87 602	14.32 592	16.55 593	13.12 591	14.71 591	17.92 593	20.60 597

test_example2	115.39 604	123.23 604	94.57 603	115.52 603	123.55 604	101.63 604	114.33 604	53.41 604	99.48 604	134.90 604	135.05 604	85.83 604	85.11 604	111.32 604	106.15 604	152.55 604	205.26 604	99.78 604	114.96 604	140.96 604	110.20 604

ccccc	291.34 605	297.21 605	347.09 605	374.70 605	380.44 605	203.92 605	213.88 605	216.32 605	172.72 605	203.37 605	218.57 605	215.01 605	258.31 605	312.78 605	341.56 605	412.57 605	356.13 605	256.09 605	227.69 605	428.88 605	389.64 605

Low-res two-view benchmark