Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 2	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 9	0.14 1	0.32 8	0.19 1	0.13 27	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

StereoAnything_RVC	0.22 11	0.85 484	0.41 109	0.28 1	0.16 2	0.23 16	0.18 9	0.23 1	0.19 5	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 29	0.32 8	0.19 1	0.16 162	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.16 175	0.10 2

MonSter	0.20 7	0.14 2	0.27 11	0.31 7	0.16 2	0.22 11	0.21 28	0.39 19	0.34 37	0.20 8	0.25 21	0.18 2	0.15 4	0.39 36	0.19 1	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 5	0.11 5	0.10 2

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 2	0.30 26	0.31 7	0.20 42	0.20 6	0.18 9	0.33 11	0.22 11	0.19 5	0.15 2	0.20 6	0.18 13	0.34 19	0.20 4	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 2	0.29 20	0.31 7	0.21 57	0.19 4	0.19 13	0.30 6	0.20 6	0.16 1	0.15 2	0.19 5	0.17 9	0.35 23	0.20 4	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.10 2

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.17 10	0.24 20	0.17 2	0.27 3	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 2	0.28 14	0.34 26	0.16 2	0.26 37	0.17 2	0.31 8	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 13	0.15 4	0.32 8	0.20 4	0.11 2	0.09 2	0.13 26	0.09 5	0.10 1	0.10 2

LG-G_1	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LG-G	0.22 11	0.14 2	0.31 30	0.34 26	0.16 2	0.52 235	0.17 2	0.36 15	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 23	0.19 18	0.37 28	0.20 4	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.09 5	0.11 5	0.11 14

LGtest1	0.20 7	0.15 11	0.30 26	0.35 40	0.17 10	0.26 37	0.17 2	0.33 11	0.21 9	0.21 10	0.16 6	0.23 13	0.21 29	0.33 14	0.20 4	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

castereo++	0.26 30	0.17 33	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.74 353	0.20 15	0.41 25	0.49 121	0.24 18	0.24 20	0.35 66	0.27 74	0.41 48	0.20 4	0.14 54	0.09 2	0.14 49	0.09 5	0.11 5	0.11 14

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 2	0.28 14	0.33 22	0.17 10	0.38 154	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 20	0.16 6	0.25 20	0.17 9	0.32 8	0.21 12	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

111111	0.22 11	0.15 11	0.29 20	0.37 81	0.23 99	0.21 10	0.19 13	0.46 42	0.29 21	0.20 8	0.20 12	0.29 30	0.14 1	0.44 61	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40

GREAT-IGEV	0.23 17	0.15 11	0.33 37	0.30 5	0.23 99	0.20 6	0.26 76	0.35 14	0.34 37	0.21 10	0.31 38	0.22 9	0.21 29	0.50 102	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

FoundationStereo	0.18 1	0.15 11	0.26 6	0.31 7	0.17 10	0.23 16	0.20 15	0.24 2	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 7	0.19 18	0.27 2	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

GIP-stereo	0.25 22	0.19 76	0.32 34	0.38 100	0.25 169	0.26 37	0.20 15	0.50 53	0.41 82	0.25 20	0.39 65	0.35 66	0.20 24	0.33 14	0.22 13	0.16 162	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

DEFOM-Stereo	0.23 17	0.16 23	0.29 20	0.34 26	0.20 42	0.59 280	0.20 15	0.32 9	0.31 26	0.23 15	0.19 10	0.18 2	0.18 13	0.42 53	0.22 13	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.12 40

U	3.17 517	0.17 33	0.35 51	0.41 188	0.71 485	57.93 552	0.20 15	0.43 30	0.39 64	0.26 26	0.23 16	0.23 13	0.22 37	0.26 1	0.22 13	0.16 162	0.10 22	0.74 492	0.13 106	0.13 45	0.11 14

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 341	3.08 532	2.41 502	0.32 14	0.18 19	0.29 72	0.20 15	0.39 19	0.33 33	0.29 40	0.25 21	0.18 2	0.18 13	0.32 8	0.22 13	1.08 507	0.09 2	0.17 152	0.16 188	0.15 128	0.96 501

IGEV-Stereo+	0.25 22	0.15 11	0.28 14	0.32 14	0.19 26	0.13 1	0.17 2	0.29 5	0.30 24	0.22 14	0.15 2	0.22 9	0.22 37	0.42 53	0.22 13	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.15 128	1.09 508

SCV_C0	0.28 48	0.20 107	0.40 101	0.36 64	0.25 169	0.23 16	0.28 100	0.60 95	0.41 82	0.31 49	0.36 57	0.37 77	0.20 24	0.61 174	0.23 21	0.13 27	0.11 81	0.13 26	0.11 51	0.16 175	0.13 77

SCV	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.22 72	0.27 49	0.33 182	0.65 128	0.31 26	0.25 20	0.29 34	0.37 77	0.23 43	0.52 110	0.23 21	0.19 270	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.15 128	0.12 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 22	0.32 356	0.25 1	0.52 402	0.20 42	0.29 72	0.22 38	0.44 33	0.38 59	0.27 33	0.25 21	0.24 17	0.29 102	0.46 73	0.23 21	0.14 54	0.09 2	0.12 3	0.09 5	0.14 86	0.11 14

IGEV-Stereo++	0.22 11	0.16 23	0.29 20	0.38 100	0.20 42	0.22 11	0.18 9	0.44 33	0.36 48	0.23 15	0.29 34	0.24 17	0.17 9	0.28 4	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.11 14

AIO-Stereo	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.18 19	0.28 62	0.30 130	0.52 60	0.29 21	0.30 46	0.31 38	0.32 46	0.17 9	0.55 124	0.23 21	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

RSM	0.26 30	0.19 76	0.35 51	0.37 81	0.21 57	0.27 49	0.33 182	0.55 75	0.28 19	0.26 26	0.25 21	0.38 83	0.20 24	0.59 156	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.11 14

MoCha-V2	0.26 30	0.16 23	0.30 26	0.41 188	0.18 19	0.27 49	0.26 76	0.57 87	0.28 19	0.37 66	0.27 27	0.33 54	0.34 141	0.56 134	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.13 45	0.13 77

Selective-IGEV	0.25 22	0.18 52	0.37 72	0.37 81	0.20 42	0.27 49	0.25 65	0.59 93	0.25 15	0.27 33	0.26 26	0.34 59	0.18 13	0.62 196	0.23 21	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.11 14

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 19	0.17 33	0.34 42	0.40 161	0.21 57	0.18 3	0.21 28	0.36 15	0.27 18	0.30 46	0.52 109	0.28 29	0.28 85	0.27 2	0.24 29	0.14 54	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.14 105

AIO_rvc	0.24 19	0.17 33	0.37 72	0.35 40	0.20 42	0.26 37	0.33 182	0.45 36	0.23 13	0.26 26	0.25 21	0.33 54	0.15 4	0.55 124	0.24 29	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.11 14

IGEV-RUCA	0.26 30	0.16 23	0.36 63	0.40 161	0.27 241	0.32 107	0.20 15	0.39 19	0.36 48	0.27 33	0.31 38	0.25 20	0.21 29	0.50 102	0.24 29	0.20 291	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.17 201	0.16 175

SMoEStereo_RVC	0.27 38	0.20 107	0.37 72	0.36 64	0.23 99	0.36 137	0.31 153	0.43 30	0.36 48	0.38 72	0.30 37	0.32 46	0.24 48	0.56 134	0.24 29	0.12 7	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.12 17	0.12 40

RSM++	0.26 30	0.19 76	0.36 63	0.37 81	0.21 57	0.28 62	0.29 112	0.54 72	0.34 37	0.26 26	0.23 16	0.36 76	0.21 29	0.52 110	0.24 29	0.12 7	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.11 14

GCAP-Stereo	0.29 55	0.21 137	0.45 154	0.39 124	0.20 42	0.39 162	0.22 38	0.60 95	0.46 110	0.47 112	0.50 95	0.39 91	0.27 74	0.34 19	0.24 29	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.12 40

CES	0.29 55	0.15 11	0.25 1	0.31 7	0.71 485	0.36 137	0.27 87	0.51 57	0.47 116	0.34 59	0.48 88	0.27 26	0.23 43	0.40 44	0.24 29	0.13 27	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.13 45	0.32 410

MM-Stereo_test2	0.30 64	0.18 52	0.41 109	0.41 188	0.25 169	0.41 181	0.41 311	0.65 128	0.43 96	0.38 72	0.36 57	0.31 38	0.26 68	0.55 124	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.15 128	0.12 40

HART	0.30 64	0.17 33	0.33 37	0.41 188	0.21 57	0.32 107	0.26 76	0.67 145	0.32 30	0.33 55	0.66 154	0.41 103	0.22 37	0.58 148	0.25 36	0.12 7	0.11 81	0.15 89	0.11 51	0.15 128	0.12 40

HUF	0.25 22	0.17 33	0.38 82	0.33 22	0.19 26	0.25 34	0.39 277	0.53 66	0.36 48	0.26 26	0.23 16	0.33 54	0.27 74	0.36 26	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.12 40

castereo	0.29 55	0.17 33	0.34 42	0.36 64	0.21 57	0.40 170	0.41 311	0.52 60	0.67 179	0.27 33	0.41 68	0.37 77	0.36 155	0.34 19	0.25 36	0.13 27	0.09 2	0.13 26	0.10 32	0.12 17	0.10 2

dual_stereo	0.20 7	0.15 11	0.27 11	0.32 14	0.17 10	0.16 2	0.20 15	0.30 6	0.21 9	0.24 18	0.20 12	0.25 20	0.14 1	0.55 124	0.25 36	0.14 54	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.10 1	0.10 2

gcap-zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.53 240	0.27 87	0.58 90	0.35 42	0.64 176	0.49 93	0.87 338	0.34 141	0.49 97	0.25 36	0.14 54	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

IGEVStereo-DCA	0.30 64	0.24 218	0.42 121	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.16 175

rrr	0.31 77	0.24 218	0.56 278	0.36 64	0.27 241	0.38 154	0.31 153	0.56 83	0.44 100	0.39 77	0.31 38	0.35 66	0.27 74	0.62 196	0.25 36	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

testlalala	0.29 55	0.20 107	0.45 154	0.34 26	0.24 140	0.44 203	0.29 112	0.50 53	0.30 24	0.70 214	0.50 95	0.35 66	0.25 55	0.33 14	0.25 36	0.15 119	0.11 81	0.14 49	0.09 5	0.12 17	0.13 77

AEACV	0.28 48	0.18 52	0.34 42	0.36 64	0.45 433	0.27 49	0.27 87	0.41 25	0.39 64	0.31 49	0.46 80	0.31 38	0.36 155	0.38 33	0.25 36	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.13 106	0.13 45	0.13 77

Any-RAFT	0.36 115	0.17 33	0.31 30	0.35 40	0.21 57	0.51 227	0.21 28	0.93 285	0.75 220	0.56 141	0.73 172	0.66 248	0.29 102	0.48 88	0.25 36	0.15 119	0.10 22	0.13 26	0.10 32	0.13 45	0.13 77

PMTNet	0.33 90	0.17 33	0.26 6	0.29 3	0.18 19	0.44 203	0.22 38	0.57 87	0.66 173	0.46 109	0.54 119	0.38 83	0.34 141	0.50 102	0.25 36	0.75 494	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.12 40

S2M2	0.26 30	0.23 196	0.34 42	0.32 14	0.25 169	0.24 20	0.13 1	0.36 15	0.42 89	0.25 20	0.37 60	0.29 30	0.25 55	0.31 7	0.26 48	0.22 327	0.19 365	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.19 253

AIO_test	0.24 19	0.17 33	0.33 37	0.35 40	0.21 57	0.31 94	0.38 259	0.45 36	0.26 16	0.26 26	0.28 31	0.32 46	0.21 29	0.40 44	0.26 48	0.13 27	0.10 22	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

tt45	0.28 48	0.18 52	0.36 63	0.36 64	0.24 140	0.37 148	0.28 100	0.50 53	0.31 26	0.41 90	0.27 27	0.38 83	0.25 55	0.61 174	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.12 17	0.15 144

999	0.28 48	0.17 33	0.38 82	0.37 81	0.25 169	0.30 80	0.27 87	0.55 75	0.42 89	0.26 26	0.31 38	0.39 91	0.24 48	0.65 222	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.12 17	0.15 144

mms	0.27 38	0.21 137	0.36 63	0.38 100	0.25 169	0.31 94	0.32 166	0.43 30	0.33 33	0.29 40	0.34 53	0.34 59	0.20 24	0.48 88	0.26 48	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.13 77

RAStereo	0.25 22	0.17 33	0.33 37	0.40 161	0.21 57	0.24 20	0.26 76	0.45 36	0.46 110	0.23 15	0.34 53	0.30 34	0.19 18	0.34 19	0.26 48	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.11 14

CAS++	0.33 90	0.25 249	0.39 89	0.38 100	0.26 206	0.32 107	0.24 55	0.87 259	0.53 135	0.48 118	0.46 80	0.26 23	0.21 29	0.50 102	0.26 48	0.23 353	0.20 374	0.22 324	0.17 240	0.21 294	0.17 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 115	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

xx1	0.40 179	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 429	0.42 94	0.50 95	0.65 236	0.56 264	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

cc1	0.38 151	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.71 180	1.17 429	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

ff7	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

ffff	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

ffm	0.47 247	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 418	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

11t	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

tt1	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.43 260	0.23 99	0.52 235	0.37 242	0.72 190	1.13 418	0.42 94	0.46 80	0.35 66	0.44 206	0.61 174	0.26 48	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.16 175	0.17 218

CASnet	0.30 64	0.20 107	0.34 42	0.42 220	0.17 10	0.25 34	0.24 55	0.53 66	0.56 138	0.54 136	0.54 119	0.39 91	0.24 48	0.41 48	0.26 48	0.15 119	0.10 22	0.22 324	0.18 271	0.18 230	0.12 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

HanStereo	0.37 133	0.22 167	0.49 199	0.41 188	0.26 206	0.36 137	0.30 130	0.87 259	0.41 82	0.45 103	0.59 135	0.78 309	0.43 199	0.77 311	0.26 48	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.14 105

anonymousdsp	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.31 94	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

ccc-4	0.30 64	0.22 167	0.42 121	0.37 81	0.26 206	0.31 94	0.34 193	0.66 134	0.35 42	0.39 77	0.33 47	0.31 38	0.28 85	0.61 174	0.26 48	0.14 54	0.11 81	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175

IGEV-Stereo	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.38 100	0.26 206	0.30 80	0.35 216	0.68 151	0.36 48	0.40 87	0.33 47	0.32 46	0.28 85	0.62 196	0.26 48	0.14 54	0.10 22	0.17 152	0.12 74	0.15 128	0.16 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.27 38	0.23 196	0.40 101	0.49 362	0.22 72	0.20 6	0.29 112	0.55 75	0.45 104	0.29 40	0.27 27	0.42 110	0.26 68	0.30 5	0.26 48	0.15 119	0.13 214	0.13 26	0.12 74	0.16 175	0.13 77
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
SGD-Stereo	0.22 11	0.16 23	0.28 14	0.32 14	0.16 2	0.28 62	0.20 15	0.39 19	0.29 21	0.25 20	0.29 34	0.21 7	0.27 74	0.38 33	0.27 70	0.16 162	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.13 45	0.11 14

MM-Stereo_test1	0.34 99	0.19 76	0.37 72	0.42 220	0.23 99	0.35 129	0.44 335	0.62 107	0.56 138	0.61 155	0.51 102	0.38 83	0.36 155	0.65 222	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.13 77

Reg-Stereo(zero)	0.31 77	0.17 33	0.30 26	0.35 40	0.19 26	0.33 117	0.21 28	0.64 125	0.72 201	0.52 126	0.52 109	0.51 157	0.29 102	0.48 88	0.27 70	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.10 32	0.12 17	0.13 77

AIO-test1	0.39 164	0.18 52	0.42 121	0.51 385	0.25 169	0.44 203	0.30 130	0.74 209	1.20 437	0.41 90	0.71 168	0.45 131	0.29 102	0.56 134	0.27 70	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.21 341	0.13 45	0.18 242

ours_stereo	0.27 38	0.22 167	0.35 51	0.38 100	0.24 140	0.30 80	0.32 166	0.46 42	0.39 64	0.27 33	0.34 53	0.35 66	0.23 43	0.49 97	0.27 70	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.12 40

PAM_32	0.50 283	0.20 107	0.69 347	0.40 161	0.24 140	1.09 436	0.29 112	1.12 357	0.40 76	0.74 240	0.44 74	1.98 487	0.64 314	0.64 214	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

UGAM-zero	0.48 257	0.21 137	0.66 326	0.38 100	0.23 99	0.36 137	0.22 38	1.30 430	0.43 96	0.67 196	0.61 141	1.74 477	0.89 426	0.79 322	0.27 70	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.12 74	0.13 45	0.14 105

WCG-NET	0.29 55	0.15 11	0.35 51	0.34 26	0.19 26	0.32 107	0.27 87	0.42 28	0.82 269	0.46 109	0.49 93	0.39 91	0.25 55	0.42 53	0.27 70	0.12 7	0.09 2	0.13 26	0.11 51	0.12 17	0.11 14

model_zeroshot	0.35 105	0.20 107	0.56 278	0.41 188	0.30 311	0.51 227	0.26 76	0.69 161	0.48 118	0.65 181	0.51 102	0.52 161	0.25 55	0.46 73	0.27 70	0.17 200	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.14 105

Pointernet	0.27 38	0.15 11	0.35 51	0.36 64	0.23 99	0.35 129	0.21 28	0.74 209	0.41 82	0.39 77	0.37 60	0.34 59	0.25 55	0.37 28	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.11 5	0.11 14

test_for_model	0.90 438	3.60 533	0.42 121	2.47 522	2.11 522	0.39 162	0.28 100	0.46 42	0.48 118	0.76 250	0.32 45	0.30 34	0.28 85	0.35 23	0.27 70	0.69 493	0.12 147	0.13 26	0.09 5	3.76 532	0.74 492

trnet	0.28 48	0.15 11	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 154	0.23 50	0.53 66	0.77 228	0.43 99	0.52 109	0.34 59	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.15 119	0.11 81	0.12 3	0.08 1	0.11 5	0.11 14

MSKI-zero shot	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.41 188	0.22 72	0.32 107	0.22 38	0.65 128	0.45 104	0.52 126	0.64 148	0.60 209	0.19 18	0.78 319	0.27 70	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.13 77

EGLCR-Stereo	0.27 38	0.17 33	0.36 63	0.35 40	0.21 57	0.37 148	0.20 15	0.58 90	0.37 55	0.29 40	0.28 31	0.42 110	0.18 13	0.47 81	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.12 40

MC-Stereo	0.29 55	0.18 52	0.35 51	0.40 161	0.21 57	0.26 37	0.26 76	0.53 66	0.40 76	0.38 72	0.61 141	0.41 103	0.31 122	0.57 143	0.27 70	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.20 107	0.48 191	0.46 324	0.27 241	0.34 126	0.39 277	0.62 107	0.74 217	0.78 269	1.44 443	0.86 332	0.38 169	1.09 419	0.27 70	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.16 175	0.12 40

test_xeample3	0.31 77	0.23 196	0.56 278	0.36 64	0.26 206	0.35 129	0.32 166	0.60 95	0.38 59	0.44 102	0.32 45	0.33 54	0.28 85	0.66 234	0.27 70	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.12 74	0.14 86	0.14 105

CREStereo	0.28 48	0.16 23	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 154	0.25 65	0.52 60	0.76 225	0.43 99	0.51 102	0.32 46	0.28 85	0.39 36	0.27 70	0.16 162	0.11 81	0.12 3	0.09 5	0.12 17	0.12 40
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
LG-Stereo	0.25 22	0.18 52	0.43 140	0.40 161	0.20 42	0.22 11	0.26 76	0.33 11	0.39 64	0.27 33	0.45 76	0.22 9	0.16 8	0.38 33	0.28 88	0.11 2	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.13 45	0.10 2

AIO-test2	0.40 179	0.21 137	0.44 146	0.48 352	0.26 206	0.44 203	0.38 259	0.79 237	1.28 449	0.37 66	0.87 255	0.38 83	0.30 118	0.50 102	0.28 88	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.24 390	0.15 128	0.15 144

fffft	0.26 30	0.18 52	0.39 89	0.37 81	0.23 99	0.29 72	0.35 216	0.46 42	0.26 16	0.37 66	0.23 16	0.27 26	0.22 37	0.55 124	0.28 88	0.12 7	0.09 2	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77
1: 1. 1
fffy	0.29 55	0.22 167	0.38 82	0.38 100	0.23 99	0.33 117	0.29 112	0.55 75	0.42 89	0.33 55	0.37 60	0.39 91	0.27 74	0.52 110	0.28 88	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.12 40

PAM	0.50 283	0.21 137	0.75 370	0.41 188	0.26 206	1.11 441	0.37 242	1.10 350	0.39 64	0.75 244	0.46 80	1.92 484	0.61 296	0.62 196	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.15 144

GCAP-BAT	0.32 82	0.21 137	0.45 154	0.34 26	0.29 287	0.28 62	0.27 87	0.53 66	0.32 30	0.61 155	0.66 154	0.47 140	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.15 119	0.12 147	0.15 89	0.10 32	0.12 17	0.12 40

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 220	0.22 167	0.83 391	0.39 124	0.45 433	0.41 181	0.26 76	1.04 322	0.50 125	0.54 136	0.76 189	1.03 385	0.43 199	0.67 244	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.19 299	0.21 294	0.21 301

WCG-NET（raft）	0.31 77	0.16 23	0.39 89	0.33 22	0.19 26	0.35 129	0.27 87	0.54 72	0.79 239	0.45 103	0.55 125	0.47 140	0.27 74	0.56 134	0.28 88	0.13 27	0.10 22	0.12 3	0.11 51	0.12 17	0.12 40

MGS-Stereo	0.29 55	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.24 140	0.37 148	0.30 130	0.40 23	0.50 125	0.32 53	0.51 102	0.40 98	0.24 48	0.45 67	0.28 88	0.16 162	0.12 147	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.14 105

MyStereo07	0.33 90	0.23 196	0.37 72	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	0.78 230	0.38 59	0.38 72	0.34 53	0.32 46	0.30 118	0.63 207	0.28 88	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

LoS_RVC	0.28 48	0.17 33	0.29 20	0.33 22	0.32 348	0.43 195	0.34 193	0.42 28	0.34 37	0.33 55	0.51 102	0.29 30	0.38 169	0.37 28	0.28 88	0.11 2	0.10 22	0.11 1	0.08 1	0.11 5	0.26 367

CAS	0.37 133	0.13 1	0.27 11	1.34 504	0.31 323	0.46 212	0.38 259	0.50 53	0.48 118	0.35 61	0.52 109	0.24 17	0.19 18	0.30 5	0.28 88	1.03 506	0.08 1	0.12 3	0.08 1	0.12 17	0.28 387

ProNet	0.30 64	0.22 167	0.41 109	0.36 64	0.25 169	0.33 117	0.42 320	0.62 107	0.41 82	0.33 55	0.31 38	0.32 46	0.28 85	0.60 168	0.28 88	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.14 105

TANstereo	0.31 77	0.16 23	0.34 42	0.31 7	0.17 10	0.55 252	0.23 50	0.46 42	0.56 138	0.60 150	0.69 164	0.37 77	0.26 68	0.36 26	0.28 88	0.16 162	0.16 300	0.13 26	0.10 32	0.14 86	0.15 144

XX-TBD	0.32 82	0.53 440	0.26 6	0.53 411	0.21 57	0.38 154	0.24 55	0.41 25	0.77 228	0.55 138	0.70 167	0.31 38	0.26 68	0.33 14	0.28 88	0.16 162	0.10 22	0.12 3	0.09 5	0.13 45	0.11 14

XX-Stereo	0.38 151	0.18 52	0.52 241	0.58 442	0.38 394	0.39 162	0.20 15	0.62 107	0.31 26	0.47 112	1.29 417	0.72 280	0.25 55	0.59 156	0.28 88	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.11 14

CFNet-RSSM	0.35 105	0.18 52	0.47 178	0.39 124	0.22 72	0.35 129	0.23 50	0.78 230	0.86 288	0.67 196	0.54 119	0.56 176	0.28 85	0.49 97	0.28 88	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

MM-Stereo_test3	0.35 105	0.19 76	0.33 37	0.42 220	0.26 206	0.34 126	0.44 335	0.74 209	0.93 334	0.47 112	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.46 73	0.29 105	0.17 200	0.15 274	0.17 152	0.13 106	0.14 86	0.15 144

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 310	0.23 196	1.38 468	0.40 161	0.53 459	0.29 72	0.30 130	1.49 468	0.45 104	0.69 208	1.15 381	0.98 370	0.32 129	0.70 268	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.20 322	0.22 319	0.27 377

IGEV++	0.25 22	0.17 33	0.35 51	0.40 161	0.23 99	0.24 20	0.23 50	0.56 83	0.24 14	0.29 40	0.36 57	0.30 34	0.22 37	0.33 14	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

IGEV_Zeroshot_test	0.36 115	0.19 76	0.71 352	0.41 188	0.29 287	0.30 80	0.25 65	0.86 258	0.40 76	0.64 176	0.57 130	0.56 176	0.25 55	0.56 134	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

LoS	0.30 64	0.16 23	0.32 34	0.30 5	0.19 26	0.32 107	0.29 112	0.54 72	0.73 211	0.35 61	0.52 109	0.42 110	0.29 102	0.48 88	0.29 105	0.15 119	0.11 81	0.13 26	0.09 5	0.12 17	0.12 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.36 115	0.18 52	0.37 72	0.38 100	0.23 99	0.31 94	0.33 182	0.70 173	1.25 443	0.45 103	0.65 150	0.46 135	0.43 199	0.40 44	0.29 105	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.12 40

test_4	0.37 133	0.19 76	0.34 42	0.45 299	0.26 206	0.20 6	0.34 193	0.58 90	0.42 89	0.60 150	1.45 446	0.43 119	0.26 68	0.67 244	0.29 105	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.12 40

iRaft-Stereo_20w	0.42 201	0.20 107	0.63 314	0.39 124	0.27 241	0.33 117	0.25 65	1.76 495	0.37 55	0.73 233	0.53 116	0.63 223	0.42 197	0.86 346	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.13 106	0.15 128	0.15 144

GMOStereo	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

error version	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

test-v	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

TRStereo	0.39 164	0.32 356	0.64 319	0.49 362	0.41 410	0.30 80	0.30 130	0.97 300	0.63 160	0.53 134	0.43 72	0.52 161	0.26 68	0.77 311	0.29 105	0.18 233	0.12 147	0.19 230	0.19 299	0.13 45	0.13 77

test-2	0.38 151	0.19 76	0.42 121	0.43 260	0.24 140	0.40 170	0.39 277	0.55 75	0.64 164	0.89 339	0.84 235	0.65 236	0.37 161	0.39 36	0.29 105	0.14 54	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.15 128	0.12 40

Gwc-CoAtRS	0.35 105	0.18 52	0.46 167	0.39 124	0.23 99	0.34 126	0.22 38	0.74 209	0.77 228	0.62 159	0.60 138	0.58 195	0.29 102	0.47 81	0.29 105	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.13 77

Occ-G	0.27 38	0.15 11	0.32 34	0.35 40	0.21 57	0.28 62	0.32 166	0.44 33	0.34 37	0.29 40	0.43 72	0.49 151	0.25 55	0.50 102	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

RAFT-Stereo-weight	0.33 90	0.19 76	0.36 63	0.39 124	0.23 99	0.28 62	0.29 112	0.69 161	0.83 275	0.55 138	0.51 102	0.58 195	0.20 24	0.48 88	0.30 119	0.13 27	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.12 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 99	0.28 315	0.48 191	0.37 81	0.25 169	0.47 215	0.30 130	0.60 95	0.92 328	0.43 99	0.37 60	0.30 34	0.29 102	0.50 102	0.30 119	0.17 200	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.18 230	0.16 175

MaDis-Stereo	0.27 38	0.19 76	0.39 89	0.37 81	0.26 206	0.28 62	0.28 100	0.45 36	0.37 55	0.27 33	0.27 27	0.40 98	0.27 74	0.40 44	0.30 119	0.16 162	0.14 251	0.16 113	0.13 106	0.15 128	0.12 40

RAFT-Test	0.35 105	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.24 140	0.50 222	0.23 50	0.74 209	0.44 100	0.62 159	0.85 244	0.64 230	0.28 85	0.48 88	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.13 77

4D-IteraStereo	0.33 90	0.19 76	0.43 140	0.40 161	0.24 140	0.32 107	0.27 87	0.59 93	0.72 201	0.66 187	0.53 116	0.42 110	0.22 37	0.46 73	0.30 119	0.14 54	0.09 2	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.12 40

CroCo-Stereo Lap2	0.29 55	0.25 249	0.44 146	0.50 373	0.30 311	0.19 4	0.31 153	0.52 60	0.41 82	0.25 20	0.28 31	0.46 135	0.31 122	0.39 36	0.30 119	0.15 119	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.16 175

raft_robust	0.41 194	0.24 218	0.39 89	0.43 260	0.22 72	0.40 170	0.33 182	0.80 240	0.98 364	0.80 277	0.88 259	0.41 103	0.32 129	0.89 357	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.18 271	0.15 128	0.13 77

test-1	0.37 133	0.20 107	0.76 372	0.47 344	0.27 241	0.44 203	0.36 229	0.63 115	0.65 170	0.49 120	0.67 161	0.54 168	0.35 148	0.42 53	0.30 119	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.15 128	0.18 242

sAnonymous2	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 457

CroCo_RVC	0.42 201	0.41 411	0.96 425	0.48 352	0.37 388	0.41 181	0.48 360	0.60 95	0.52 132	0.39 77	0.48 88	0.35 66	0.44 206	0.44 61	0.30 119	0.19 270	0.14 251	0.19 230	0.17 240	0.55 479	0.43 457

EAI-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.46 167	0.40 161	0.22 72	0.33 117	0.36 229	1.22 401	0.32 30	0.52 126	0.75 186	0.35 66	0.28 85	0.65 222	0.30 119	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.14 136	0.14 86	0.13 77

rvit_stereo_0081_aga	0.32 82	0.29 329	0.50 211	0.43 260	0.29 287	0.36 137	0.32 166	0.46 42	0.42 89	0.40 87	0.44 74	0.41 103	0.34 141	0.43 58	0.31 131	0.23 353	0.17 332	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.15 144

MyStereo06	0.40 179	0.22 167	0.65 324	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	1.05 329	0.43 96	0.64 176	0.54 119	0.78 309	0.27 74	0.53 115	0.31 131	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

AE-Stereo	0.36 115	0.21 137	0.47 178	0.49 362	0.31 323	0.50 222	0.34 193	0.72 190	0.73 211	0.34 59	0.55 125	0.52 161	0.28 85	0.48 88	0.31 131	0.13 27	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

Sa-1000	0.49 270	0.25 249	0.45 154	0.46 324	0.25 169	0.64 306	0.34 193	0.85 254	0.95 347	0.85 308	1.51 453	0.55 170	0.44 206	0.94 377	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.20 322	0.15 128	0.14 105

cross-raft	0.34 99	0.20 107	0.38 82	0.45 299	0.24 140	0.32 107	0.35 216	0.77 227	0.42 89	0.62 159	0.77 192	0.58 195	0.27 74	0.46 73	0.31 131	0.12 7	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.15 128	0.12 40

raftrobust	0.35 105	0.20 107	0.39 89	0.43 260	0.29 287	0.31 94	0.25 65	0.73 202	0.66 173	0.59 148	0.56 128	0.44 123	0.45 213	0.55 124	0.31 131	0.16 162	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.12 17	0.14 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 133	0.18 52	0.45 154	0.36 64	0.19 26	0.33 117	0.28 100	0.67 145	0.77 228	0.72 226	0.99 315	0.56 176	0.39 184	0.44 61	0.31 131	0.11 2	0.09 2	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.11 14

plain	0.32 82	0.21 137	0.59 298	0.40 161	0.29 287	0.27 49	0.30 130	0.46 42	0.36 48	0.32 53	0.66 154	0.31 38	0.33 135	0.68 253	0.32 138	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.18 230	0.13 77

MIF-Stereo (partial)	0.32 82	0.19 76	0.41 109	0.41 188	0.32 348	0.29 72	0.24 55	0.49 51	0.44 100	0.31 49	0.63 145	0.37 77	0.36 155	0.60 168	0.32 138	0.17 200	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.15 144

DLNR_Zeroshot_test	20.12 541	36.36 547	38.38 544	170.13 553	62.28 549	0.22 11	0.20 15	13.43 538	0.40 76	0.45 103	0.66 154	0.42 110	0.21 29	0.64 214	0.32 138	5.57 537	0.10 22	0.15 89	0.11 51	72.31 552	0.13 77

LL-Strereo2	0.36 115	0.25 249	0.52 241	0.43 260	0.27 241	0.36 137	0.27 87	0.70 173	0.46 110	0.55 138	0.53 116	0.65 236	0.24 48	0.69 260	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.23 344	0.20 322	0.19 265	0.14 105

DCRE	0.38 151	0.19 76	0.47 178	0.45 299	0.33 360	0.45 210	0.40 291	0.66 134	0.53 135	0.49 120	0.95 291	0.57 180	0.39 184	0.53 115	0.32 138	0.14 54	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.14 86	0.15 144

test-3	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.72 226	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

test_1	0.35 105	0.17 33	0.48 191	0.40 161	0.22 72	0.42 191	0.22 38	0.66 134	0.80 247	0.70 214	0.45 76	0.63 223	0.29 102	0.45 67	0.32 138	0.13 27	0.09 2	0.17 152	0.13 106	0.13 45	0.11 14

test_3	0.37 133	0.19 76	0.50 211	0.45 299	0.24 140	0.47 215	0.36 229	0.69 161	0.84 276	0.66 187	0.46 80	0.68 258	0.25 55	0.45 67	0.32 138	0.12 7	0.10 22	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.12 40

KYRaft	0.48 257	0.21 137	0.41 109	0.45 299	0.23 99	0.43 195	0.36 229	0.68 151	0.45 104	0.94 366	1.72 467	0.78 309	0.40 188	0.65 222	0.32 138	0.16 162	0.11 81	0.18 197	0.22 363	0.17 201	0.76 494

Prome-Stereo	0.46 236	0.20 107	0.37 72	0.45 299	0.26 206	0.40 170	0.42 320	0.69 161	0.49 121	0.96 383	1.84 472	0.58 195	0.64 314	0.63 207	0.32 138	0.15 119	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.17 201	0.30 398

tg	0.34 99	0.19 76	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.38 154	0.26 76	0.74 209	0.60 156	0.48 118	0.65 150	0.42 110	0.24 48	0.57 143	0.33 148	0.14 54	0.10 22	0.18 197	0.17 240	0.14 86	0.12 40

testlalala2	0.37 133	0.19 76	0.45 154	0.94 491	0.56 464	0.45 210	0.25 65	0.64 125	0.51 131	0.69 208	0.57 130	0.44 123	0.24 48	0.35 23	0.33 148	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.10 32	0.13 45	0.14 105

testlalala_base	0.49 270	0.26 283	0.44 146	0.47 344	0.34 372	0.57 267	0.26 76	0.60 95	0.37 55	0.52 126	0.56 128	0.46 135	0.31 122	0.45 67	0.33 148	1.56 513	0.11 81	0.14 49	0.10 32	1.85 505	0.15 144

anonymousdsp2	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.38 100	0.24 140	0.48 220	0.31 153	0.91 274	0.68 181	0.57 144	0.51 102	0.51 157	0.34 141	0.59 156	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.14 49	0.10 32	0.16 175	0.16 175

TestStereo1	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

RAFT+CT+SA	0.40 179	0.24 218	0.40 101	0.53 411	0.27 241	0.28 62	0.45 342	0.79 237	0.81 256	0.51 123	0.90 268	0.42 110	0.39 184	0.81 330	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.15 128	0.15 144

SA-5K	0.44 220	0.24 218	0.45 154	0.52 402	0.25 169	0.35 129	0.40 291	0.81 242	0.94 343	0.70 214	0.96 295	0.48 145	0.45 213	0.94 377	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.16 188	0.15 128	0.14 105

SA	0.45 229	0.26 283	0.50 211	0.47 344	0.24 140	0.46 212	0.36 229	0.79 237	1.00 371	0.61 155	1.04 338	0.50 153	0.50 237	0.98 395	0.33 148	0.16 162	0.13 214	0.21 310	0.19 299	0.15 128	0.14 105

TransformOpticalFlow	0.46 236	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.24 140	0.36 137	0.46 345	1.04 322	0.84 276	0.67 196	1.14 378	0.73 285	0.56 264	0.78 319	0.33 148	0.15 119	0.10 22	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.15 144

PSM-AAD	0.48 257	0.21 137	0.39 89	0.44 285	0.23 99	0.56 258	0.47 353	0.67 145	0.73 211	1.08 426	1.12 367	0.58 195	0.87 419	0.63 207	0.33 148	0.15 119	0.11 81	0.25 371	0.26 413	0.18 230	0.42 452

iRaftStereo_RVC	0.33 90	0.20 107	0.40 101	0.40 161	0.23 99	0.31 94	0.29 112	0.70 173	0.55 137	0.49 120	0.66 154	0.37 77	0.23 43	0.47 81	0.33 148	0.14 54	0.11 81	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.13 77

sCroCo_RVC	0.36 115	0.29 329	0.73 363	0.52 402	0.39 402	0.42 191	0.31 153	0.52 60	0.46 110	0.31 49	0.48 88	0.38 83	0.32 129	0.46 73	0.33 148	0.22 327	0.23 400	0.19 230	0.19 299	0.21 294	0.22 320

rvit_stereo_0080	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

whm_eth	0.32 82	0.26 283	0.45 154	0.39 124	0.28 264	0.27 49	0.46 345	0.51 57	0.46 110	0.36 64	0.42 70	0.41 103	0.29 102	0.41 48	0.34 160	0.22 327	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.23 339	0.16 175

StereoVision	0.43 214	0.29 329	0.54 262	0.50 373	0.28 264	0.37 148	0.38 259	0.75 218	0.63 160	0.46 109	1.11 365	0.53 166	0.38 169	0.57 143	0.34 160	0.21 307	0.24 409	0.25 371	0.24 390	0.26 373	0.17 218

EKT-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.44 146	0.44 285	0.30 311	0.37 148	0.30 130	0.72 190	0.68 181	0.47 112	0.63 145	0.49 151	0.28 85	0.59 156	0.34 160	0.19 270	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.16 175	0.18 242

DisPM	0.40 179	0.20 107	0.50 211	0.42 220	0.27 241	0.24 20	0.30 130	0.68 151	0.61 159	0.88 332	0.87 255	0.59 205	0.32 129	0.80 325	0.34 160	0.19 270	0.12 147	0.19 230	0.17 240	0.16 175	0.21 301

STrans-v2	0.47 247	0.21 137	0.49 199	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.49 373	1.16 371	0.82 269	0.67 196	1.05 341	0.71 265	0.67 333	0.74 287	0.34 160	0.15 119	0.11 81	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.14 105

FTStereo	0.56 341	0.21 137	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.39 162	0.73 450	0.69 161	0.45 104	1.09 430	3.23 505	0.69 260	0.71 353	0.55 124	0.34 160	0.15 119	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.15 128	0.32 410

GMM-Stereo	0.44 220	0.20 107	0.39 89	0.42 220	0.25 169	0.50 222	0.44 335	0.72 190	0.57 145	0.77 258	1.37 431	0.76 301	0.38 169	0.62 196	0.34 160	0.15 119	0.10 22	0.20 267	0.19 299	0.17 201	0.28 387

CREStereo++_RVC	0.32 82	0.16 23	0.25 1	0.32 14	0.24 140	0.27 49	0.22 38	0.48 50	0.89 311	0.47 112	0.80 217	0.29 30	0.25 55	0.37 28	0.34 160	0.14 54	0.09 2	0.13 26	0.52 493	0.14 86	0.10 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
rvit_stereo_0081	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

rvit_stereo_0082	0.33 90	0.25 249	0.49 199	0.43 260	0.26 206	0.31 94	0.37 242	0.45 36	0.56 138	0.37 66	0.40 66	0.39 91	0.38 169	0.44 61	0.35 169	0.22 327	0.16 300	0.19 230	0.16 188	0.20 282	0.14 105

UniTT-Stereo	0.27 38	0.18 52	0.40 101	0.40 161	0.28 264	0.30 80	0.28 100	0.40 23	0.33 33	0.30 46	0.46 80	0.27 26	0.25 55	0.48 88	0.35 169	0.17 200	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.13 77

LCNet	0.42 201	0.21 137	0.34 42	0.44 285	0.24 140	0.47 215	0.28 100	0.69 161	0.57 145	0.72 226	1.03 335	0.66 248	0.58 280	0.60 168	0.35 169	0.15 119	0.10 22	0.19 230	0.19 299	0.22 319	0.37 436

GrayStereo	0.49 270	0.20 107	0.44 146	0.47 344	0.29 287	0.51 227	0.62 424	0.71 180	0.66 173	1.04 410	1.46 447	0.77 306	0.73 369	0.58 148	0.35 169	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.17 240	0.15 128	0.30 398

AnonymousM	0.42 201	0.86 485	0.31 30	0.35 40	0.23 99	0.30 80	0.37 242	0.56 83	0.44 100	0.72 226	0.50 95	0.47 140	0.29 102	0.42 53	0.35 169	0.16 162	0.12 147	1.51 506	0.32 444	0.12 17	0.11 14

s12784h	0.37 133	0.15 11	0.26 6	0.34 26	0.15 1	0.80 373	0.29 112	0.83 250	0.87 295	0.58 147	0.58 133	0.43 119	0.41 192	0.59 156	0.35 169	0.12 7	0.10 22	0.14 49	0.09 5	0.14 86	0.10 2

RALAANet	0.40 179	0.24 218	0.56 278	0.43 260	0.30 311	0.36 137	0.25 65	0.89 268	0.69 188	0.69 208	0.65 150	0.61 211	0.30 118	0.63 207	0.35 169	0.16 162	0.13 214	0.18 197	0.15 160	0.21 294	0.14 105

AFF-stereo	0.39 164	0.20 107	0.42 121	0.37 81	0.22 72	0.27 49	0.31 153	0.67 145	0.72 201	0.66 187	1.12 367	0.75 294	0.38 169	0.57 143	0.35 169	0.11 2	0.09 2	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.12 40

R-Stereo Train	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105

RAFT-Stereo	0.40 179	0.19 76	0.47 178	0.43 260	0.27 241	0.41 181	0.31 153	0.74 209	0.38 59	0.90 346	1.28 413	0.58 195	0.35 148	0.43 58	0.35 169	0.15 119	0.13 214	0.14 49	0.12 74	0.14 86	0.14 105
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.35 105	0.26 283	0.54 262	0.53 411	0.32 348	0.33 117	0.46 345	0.52 60	0.52 132	0.35 61	0.41 68	0.41 103	0.34 141	0.49 97	0.36 180	0.22 327	0.14 251	0.19 230	0.18 271	0.19 265	0.15 144

qqq1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

fff1	0.51 296	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.36 180	0.19 270	0.16 300	0.14 49	0.12 74	0.15 128	0.16 175

knoymous	0.37 133	0.22 167	0.34 42	0.32 14	0.22 72	0.38 154	0.29 112	0.63 115	0.65 170	0.69 208	0.69 164	0.60 209	0.40 188	0.61 174	0.36 180	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.12 74	0.18 230	0.19 253

Selective-RAFT	0.36 115	0.23 196	0.54 262	0.45 299	0.22 72	0.64 306	0.27 87	0.62 107	0.65 170	0.41 90	0.38 64	0.55 170	0.39 184	0.59 156	0.36 180	0.14 54	0.12 147	0.14 49	0.12 74	0.16 175	0.14 105

ADStereo(finetuned)	0.39 164	0.18 52	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.68 341	0.46 73	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

test_5	0.44 220	0.25 249	0.48 191	0.53 411	0.28 264	0.28 62	0.42 320	0.77 227	0.87 295	0.63 166	0.91 276	0.73 285	0.53 246	0.82 335	0.36 180	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.16 175

OMP-Stereo	0.43 214	0.23 196	0.50 211	0.53 411	0.25 169	0.36 137	0.24 55	0.73 202	0.81 256	0.78 269	0.64 148	0.88 342	0.41 192	0.95 383	0.36 180	0.15 119	0.12 147	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.13 77

DCANet	0.38 151	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.72 190	0.96 354	0.72 226	0.77 192	0.45 131	0.56 264	0.47 81	0.36 180	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.13 45	0.15 144

rvit_0105_6	0.40 179	0.28 315	0.68 338	0.51 385	0.30 311	0.39 162	0.41 311	0.53 66	0.68 181	0.41 90	0.45 76	0.50 153	0.45 213	0.55 124	0.37 189	0.28 401	0.26 426	0.24 358	0.22 363	0.22 319	0.17 218

rvit_0105_4	0.42 201	0.30 344	0.77 375	0.52 402	0.29 287	0.41 181	0.44 335	0.57 87	0.75 220	0.45 103	0.48 88	0.56 176	0.49 234	0.58 148	0.37 189	0.28 401	0.26 426	0.25 371	0.22 363	0.24 352	0.19 253

DCANet-4	0.38 151	0.22 167	0.58 290	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.69 161	0.97 359	0.70 214	0.79 206	0.40 98	0.46 220	0.46 73	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

fff	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

GLC_STEREO	0.30 64	0.20 107	0.28 14	0.44 285	0.19 26	0.31 94	0.25 65	0.49 51	0.43 96	0.37 66	0.47 86	0.40 98	0.23 43	0.51 109	0.37 189	0.15 119	0.18 347	0.19 230	0.16 188	0.16 175	0.14 105

PFNet+	0.41 194	0.20 107	0.53 249	0.40 161	0.25 169	0.28 62	0.22 38	0.66 134	0.76 225	0.85 308	0.79 206	0.63 223	0.34 141	0.75 294	0.37 189	0.20 291	0.14 251	0.23 344	0.20 322	0.17 201	0.21 301

HHNet	0.42 201	0.19 76	0.43 140	0.35 40	0.38 394	0.33 117	0.33 182	0.71 180	0.78 232	0.87 322	1.30 419	0.52 161	0.36 155	0.53 115	0.37 189	0.16 162	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.25 363

IIG-Stereo	0.45 229	0.22 167	0.48 191	0.51 385	0.26 206	0.43 195	0.21 28	0.73 202	0.80 247	0.84 296	0.95 291	0.82 324	0.46 220	0.95 383	0.37 189	0.16 162	0.12 147	0.19 230	0.15 160	0.15 128	0.12 40

RAFT-345	0.41 194	0.19 76	0.42 121	0.39 124	0.23 99	0.32 107	0.25 65	0.62 107	0.56 138	0.74 240	1.77 469	0.44 123	0.35 148	0.67 244	0.37 189	0.14 54	0.11 81	0.18 197	0.14 136	0.14 86	0.13 77

RAFT	0.46 236	0.23 196	0.52 241	0.48 352	0.27 241	0.55 252	0.47 353	0.68 151	0.60 156	0.83 290	0.82 227	1.00 377	0.56 264	0.76 304	0.37 189	0.18 233	0.16 300	0.22 324	0.20 322	0.16 175	0.14 105

TestStereo	0.39 164	0.32 356	0.42 121	0.45 299	0.20 42	0.41 181	0.38 259	0.69 161	0.66 173	0.56 141	0.78 201	0.48 145	0.43 199	0.59 156	0.37 189	0.18 233	0.13 214	0.20 267	0.15 160	0.23 339	0.14 105

csc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

cscssc	0.39 164	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.30 80	0.30 130	0.73 202	1.08 404	0.70 214	0.79 206	0.44 123	0.62 301	0.47 81	0.37 189	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.12 17	0.15 144

111	0.42 201	0.18 52	0.46 167	0.35 40	0.19 26	0.52 235	0.28 100	0.76 222	1.16 426	0.52 126	0.92 282	0.65 236	0.51 242	0.65 222	0.37 189	0.15 119	0.10 22	0.14 49	0.12 74	0.13 45	0.16 175

ARAFT	0.48 257	0.25 249	0.82 387	0.42 220	0.25 169	0.56 258	0.54 399	0.82 248	0.82 269	0.92 356	0.75 186	0.75 294	0.48 229	0.89 357	0.37 189	0.15 119	0.12 147	0.23 344	0.22 363	0.14 86	0.14 105

xyz-stereo-finetune	0.34 99	0.19 76	0.38 82	0.34 26	0.18 19	0.57 267	0.32 166	0.60 95	0.70 192	0.47 112	0.54 119	0.38 83	0.35 148	0.57 143	0.38 204	0.13 27	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.13 45	0.13 77

rvit_0105_5	0.44 220	0.32 356	0.79 379	0.51 385	0.29 287	0.44 203	0.43 327	0.62 107	0.76 225	0.51 123	0.52 109	0.61 211	0.53 246	0.58 148	0.38 204	0.28 401	0.25 417	0.25 371	0.24 390	0.22 319	0.20 284

GCST	0.85 432	1.25 502	0.80 380	1.58 507	1.03 500	1.04 428	0.24 55	0.81 242	0.81 256	0.99 394	0.67 161	0.78 309	0.35 148	0.98 395	0.38 204	0.97 502	0.65 502	1.20 503	0.81 506	0.93 495	0.72 491

PSM-adaLoss	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.59 156	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ROB_FTStereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.20 15	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

HUI-Stereo	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.22 38	0.63 115	0.40 76	0.64 176	0.73 172	0.58 195	0.38 169	0.53 115	0.38 204	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

SST-Stereo	0.41 194	0.20 107	0.48 191	0.43 260	0.25 169	0.25 34	0.21 28	0.68 151	0.50 125	1.08 426	0.79 206	0.71 265	0.42 197	0.81 330	0.38 204	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.19 265	0.15 144

RAFT-RH_RVC	0.57 347	0.18 52	0.44 146	0.38 100	0.23 99	0.56 258	0.24 55	0.61 103	0.73 211	1.18 444	3.90 516	0.55 170	0.40 188	0.67 244	0.38 204	0.14 54	0.11 81	0.20 267	0.15 160	0.12 17	0.14 105

RALCasStereoNet	0.37 133	0.23 196	0.41 109	0.44 285	0.28 264	0.36 137	0.38 259	0.66 134	0.67 179	0.51 123	0.74 184	0.51 157	0.29 102	0.64 214	0.38 204	0.17 200	0.14 251	0.15 89	0.13 106	0.17 201	0.17 218

HCRNet	0.46 236	0.35 373	0.45 154	0.54 423	0.26 206	0.52 235	0.29 112	0.87 259	0.64 164	0.75 244	0.82 227	0.76 301	0.53 246	0.70 268	0.38 204	0.24 363	0.16 300	0.24 358	0.20 322	0.21 294	0.20 284

FACV-RUCA	0.45 229	0.28 315	0.51 220	0.46 324	0.33 360	0.62 291	0.34 193	0.87 259	0.75 220	0.60 150	0.84 235	0.48 145	0.54 253	0.56 134	0.39 214	0.22 327	0.15 274	0.35 441	0.16 188	0.29 392	0.22 320

rvit_stereo_0083	0.34 99	0.25 249	0.53 249	0.45 299	0.28 264	0.35 129	0.35 216	0.47 49	0.64 164	0.38 72	0.47 86	0.42 110	0.37 161	0.41 48	0.39 214	0.22 327	0.20 374	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.15 144

MIM_Stereo	0.39 164	0.18 52	0.59 298	0.38 100	0.25 169	0.27 49	0.24 55	0.72 190	0.56 138	0.72 226	1.00 319	0.62 218	0.29 102	0.67 244	0.39 214	0.13 27	0.14 251	0.17 152	0.16 188	0.14 86	0.12 40

riskmin	0.41 194	0.21 137	0.44 146	0.34 26	0.24 140	0.58 273	0.32 166	0.70 173	0.86 288	0.52 126	0.57 130	0.78 309	0.60 290	0.58 148	0.39 214	0.17 200	0.12 147	0.19 230	0.13 106	0.19 265	0.22 320

MIPNet	0.39 164	0.22 167	0.66 326	0.40 161	0.25 169	0.53 240	0.29 112	0.78 230	0.74 217	0.68 205	0.60 138	0.40 98	0.48 229	0.45 67	0.39 214	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.13 106	0.14 86	0.14 105

Patchmatch Stereo++	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175
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
NF-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

OCTAStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.58 195	0.31 122	0.69 260	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

ROB_FTStereo_v2	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.31 153	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

ASMatch	0.48 257	0.20 107	0.47 178	0.39 124	0.28 264	0.37 148	0.26 76	0.76 222	0.72 201	0.77 258	2.29 484	0.61 211	0.51 242	0.64 214	0.39 214	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.22 320

RAFT_R40	0.41 194	0.20 107	0.47 178	0.44 285	0.25 169	0.23 16	0.25 65	0.69 161	0.70 192	0.98 389	0.78 201	0.72 280	0.43 199	0.80 325	0.39 214	0.17 200	0.11 81	0.20 267	0.16 188	0.18 230	0.15 144

PFNet	0.43 214	0.19 76	0.61 304	0.44 285	0.24 140	0.42 191	0.31 153	0.76 222	0.81 256	1.01 397	0.74 184	0.67 255	0.41 192	0.75 294	0.39 214	0.16 162	0.10 22	0.20 267	0.15 160	0.16 175	0.14 105

RE-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

Pruner-Stereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.41 188	0.25 169	0.22 11	0.24 55	0.71 180	0.59 149	0.90 346	0.75 186	0.67 255	0.30 118	0.64 214	0.39 214	0.19 270	0.12 147	0.20 267	0.17 240	0.17 201	0.19 253

TVStereo	0.39 164	0.21 137	0.51 220	0.42 220	0.25 169	0.26 37	0.30 130	0.71 180	0.72 201	0.66 187	0.77 192	0.57 180	0.31 122	0.70 268	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.16 175	0.27 377

iGMRVC	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.29 112	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

IRAFT_RVC	0.43 214	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.24 140	0.26 37	0.51 382	0.76 222	0.78 232	0.77 258	0.80 217	0.73 285	0.50 237	0.74 287	0.39 214	0.18 233	0.10 22	0.21 310	0.17 240	0.17 201	0.15 144

iRAFT	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.21 28	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

RAFT-IKP	0.36 115	0.24 218	0.51 220	0.42 220	0.22 72	0.24 20	0.27 87	0.63 115	0.39 64	0.63 166	0.73 172	0.57 180	0.38 169	0.61 174	0.39 214	0.18 233	0.12 147	0.20 267	0.16 188	0.21 294	0.16 175

Anonymous3	0.47 247	0.35 373	0.91 417	0.50 373	0.38 394	0.81 379	0.55 402	0.76 222	0.66 173	0.52 126	0.65 150	0.44 123	0.45 213	0.66 234	0.39 214	0.25 375	0.25 417	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.24 355

SFCPSM	0.48 257	0.22 167	0.59 298	0.41 188	0.27 241	0.85 391	0.36 229	1.39 450	0.79 239	0.81 281	0.85 244	0.54 168	0.50 237	0.60 168	0.39 214	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.20 322	0.17 201	0.16 175

CoDeX	0.48 257	0.21 137	0.53 249	0.43 260	0.25 169	0.74 353	0.38 259	1.36 448	0.82 269	0.84 296	0.96 295	0.63 223	0.57 276	0.63 207	0.40 235	0.17 200	0.13 214	0.17 152	0.15 160	0.16 175	0.15 144

IPLGR	0.40 179	0.22 167	0.70 350	0.40 161	0.22 72	0.51 227	0.29 112	0.78 230	0.78 232	0.80 277	0.77 192	0.44 123	0.41 192	0.48 88	0.40 235	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.16 175	0.14 105

NRIStereo	0.37 133	0.21 137	0.49 199	0.42 220	0.23 99	0.33 117	0.25 65	0.68 151	0.59 149	0.65 181	0.63 145	0.55 170	0.37 161	0.67 244	0.40 235	0.16 162	0.12 147	0.18 197	0.15 160	0.17 201	0.15 144

CRE-IMP	0.37 133	0.23 196	0.53 249	0.42 220	0.24 140	0.40 170	0.21 28	0.61 103	0.45 104	0.65 181	0.73 172	0.53 166	0.37 161	0.63 207	0.40 235	0.18 233	0.11 81	0.19 230	0.16 188	0.21 294	0.19 253

DN-CSS_ROB	0.45 229	0.27 299	0.74 367	0.41 188	0.29 287	0.43 195	0.29 112	0.80 240	0.78 232	0.73 233	1.08 358	0.48 145	0.45 213	0.81 330	0.40 235	0.15 119	0.12 147	0.21 310	0.19 299	0.18 230	0.17 218

rvit_0105_3	0.48 257	0.35 373	0.85 404	0.56 432	0.31 323	0.48 220	0.48 360	0.65 128	0.81 256	0.66 187	0.59 135	0.66 248	0.56 264	0.66 234	0.41 240	0.30 418	0.27 432	0.29 416	0.28 425	0.21 294	0.21 301

test_sample2	0.45 229	0.24 218	0.49 199	0.34 26	0.21 57	0.60 286	0.43 327	1.01 313	0.73 211	0.67 196	0.80 217	0.70 262	0.64 314	0.65 222	0.41 240	0.19 270	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

rafts_anoy	0.38 151	0.22 167	0.38 82	0.43 260	0.28 264	0.32 107	0.32 166	0.70 173	0.91 322	0.59 148	0.66 154	0.45 131	0.33 135	0.49 97	0.41 240	0.16 162	0.12 147	0.21 310	0.23 376	0.18 230	0.16 175

raft+_RVC	0.38 151	0.20 107	0.38 82	0.39 124	0.27 241	0.44 203	0.35 216	0.81 242	0.90 316	0.52 126	0.78 201	0.50 153	0.29 102	0.56 134	0.41 240	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.14 86	0.13 77

GMStereo	0.40 179	0.38 392	0.61 304	0.41 188	0.27 241	0.47 215	0.35 216	0.62 107	1.04 386	0.57 144	0.54 119	0.38 83	0.36 155	0.56 134	0.41 240	0.20 291	0.13 214	0.16 113	0.17 240	0.24 352	0.20 284
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DRaft	0.49 270	0.18 52	0.50 211	0.38 100	0.25 169	0.57 267	0.39 277	0.67 145	0.86 288	1.02 401	1.75 468	0.50 153	0.79 395	0.65 222	0.42 245	0.14 54	0.11 81	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

DeepStereo_RVC	0.37 133	0.22 167	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.26 37	0.22 38	0.64 125	0.40 76	0.69 208	0.67 161	0.57 180	0.50 237	0.58 148	0.42 245	0.17 200	0.12 147	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.19 253

MyStereo05	0.46 236	0.22 167	0.51 220	0.42 220	0.29 287	0.43 195	0.48 360	0.96 298	1.12 413	0.77 258	0.62 144	0.51 157	0.57 276	0.79 322	0.43 247	0.14 54	0.13 214	0.18 197	0.17 240	0.17 201	0.17 218

UDGNet	0.50 283	0.82 479	0.56 278	0.51 385	0.32 348	0.41 181	0.34 193	0.71 180	0.93 334	0.65 181	0.60 138	0.58 195	0.44 206	0.65 222	0.43 247	0.33 434	0.15 274	0.67 491	0.20 322	0.49 467	0.23 344

PSM-softLoss	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

KMStereo	0.40 179	0.21 137	0.53 249	0.42 220	0.26 206	0.29 72	0.34 193	0.70 173	0.49 121	0.63 166	0.82 227	0.59 205	0.33 135	0.75 294	0.43 247	0.20 291	0.12 147	0.20 267	0.18 271	0.17 201	0.22 320

THIR-Stereo	0.51 296	0.19 76	0.47 178	0.39 124	0.23 99	0.74 353	0.64 429	0.68 151	0.88 306	1.03 405	1.40 434	0.71 265	0.75 378	0.64 214	0.43 247	0.16 162	0.11 81	0.17 152	0.18 271	0.15 128	0.17 218

DIP-Stereo	0.40 179	0.22 167	0.58 290	0.42 220	0.29 287	0.62 291	0.27 87	0.87 259	0.42 89	0.65 181	0.86 248	0.52 161	0.35 148	0.67 244	0.43 247	0.15 119	0.13 214	0.17 152	0.14 136	0.15 128	0.17 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.55 332	0.29 329	0.86 405	0.39 124	0.25 169	0.67 329	0.37 242	1.21 394	1.02 378	1.02 401	1.10 360	0.89 347	0.79 395	0.74 287	0.43 247	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.11 51	0.19 265	0.16 175

H2IRNET	0.38 151	0.21 137	0.36 63	0.39 124	0.25 169	0.26 37	0.24 55	0.61 103	0.74 217	0.39 77	0.89 262	0.74 289	0.53 246	0.53 115	0.44 254	0.16 162	0.13 214	0.19 230	0.20 322	0.17 201	0.15 144

PCWNet_CMD	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.98 302	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.78 309	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.21 310	0.16 188	0.26 373	0.20 284

CASS	0.46 236	0.28 315	0.45 154	0.48 352	0.22 72	0.63 297	0.34 193	0.99 306	0.66 173	0.76 250	0.86 248	0.61 211	0.58 280	0.58 148	0.44 254	0.29 411	0.16 300	0.22 324	0.18 271	0.23 339	0.28 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 220	0.27 299	0.48 191	0.44 285	0.30 311	0.54 247	0.36 229	0.94 290	0.88 306	0.64 176	0.72 170	0.68 258	0.44 206	0.55 124	0.44 254	0.22 327	0.15 274	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.21 301

DEmStereo	0.49 270	0.18 52	0.53 249	0.39 124	0.26 206	0.57 267	0.33 182	0.65 128	0.75 220	0.90 346	1.65 461	0.57 180	1.02 445	0.63 207	0.44 254	0.14 54	0.12 147	0.16 113	0.16 188	0.14 86	0.17 218

MSMDNet	0.49 270	0.25 249	0.56 278	0.40 161	0.27 241	0.64 306	0.32 166	0.99 306	0.99 367	0.87 322	1.07 352	0.79 316	0.46 220	0.61 174	0.44 254	0.17 200	0.13 214	0.20 267	0.16 188	0.25 363	0.20 284

MyStereo04	0.45 229	0.23 196	0.52 241	0.43 260	0.29 287	0.40 170	0.48 360	1.02 316	1.12 413	0.62 159	0.58 133	0.55 170	0.56 264	0.77 311	0.45 260	0.14 54	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.17 218

11t1	0.38 151	0.23 196	0.49 199	0.36 64	0.23 99	0.61 287	0.31 153	0.74 209	0.47 116	0.62 159	0.55 125	0.55 170	0.49 234	0.58 148	0.45 260	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.13 106	0.17 201	0.19 253

CFNet_ucs	0.51 296	0.25 249	0.58 290	0.39 124	0.31 323	0.59 280	0.35 216	1.04 322	0.95 347	0.89 339	1.19 396	0.80 320	0.49 234	0.66 234	0.45 260	0.21 307	0.16 300	0.26 389	0.18 271	0.27 382	0.23 344

FENet	0.43 214	0.23 196	0.40 101	0.40 161	0.24 140	0.54 247	0.33 182	0.83 250	0.72 201	0.74 240	0.73 172	0.63 223	0.56 264	0.65 222	0.45 260	0.19 270	0.13 214	0.19 230	0.17 240	0.18 230	0.20 284

xyz-stereo-finetune2	0.37 133	0.20 107	0.40 101	0.32 14	0.19 26	0.80 373	0.29 112	0.56 83	0.33 33	0.53 134	0.79 206	0.43 119	0.48 229	0.70 268	0.46 264	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.13 106	0.12 17	0.14 105

xyz-stereo	4.31 522	0.17 33	61.72 551	0.35 40	0.16 2	13.86 536	0.38 259	0.61 103	0.69 188	1.05 415	3.09 504	0.77 306	0.88 423	1.24 438	0.46 264	0.13 27	0.10 22	0.16 113	0.12 74	0.13 45	0.11 14

GMStereo_Zeroshot	0.51 296	0.46 427	0.80 380	0.50 373	0.28 264	0.57 267	0.30 130	0.75 218	0.79 239	0.88 332	0.94 287	0.90 350	0.37 161	0.77 311	0.46 264	0.27 390	0.14 251	0.26 389	0.15 160	0.39 443	0.19 253

anonymousa	0.51 296	0.21 137	0.47 178	0.39 124	0.25 169	0.89 399	0.36 229	0.78 230	0.63 160	0.88 332	1.54 454	1.09 409	0.67 333	0.53 115	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.19 230	0.21 341	0.16 175	0.16 175

IER	0.48 257	0.25 249	0.60 303	0.38 100	0.28 264	0.67 329	0.38 259	0.82 248	0.68 181	0.88 332	0.95 291	0.74 289	0.79 395	0.62 196	0.46 264	0.17 200	0.14 251	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

CrosDoStereo	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 489	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 428	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

DeepStereo_LL	0.51 296	0.19 76	0.46 167	0.39 124	0.24 140	0.39 162	1.14 489	0.69 161	0.87 295	0.94 366	1.36 428	0.62 218	0.75 378	0.68 253	0.46 264	0.15 119	0.12 147	0.17 152	0.18 271	0.14 86	0.16 175

CFNet_pseudo	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.03 335	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.13 214	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

GES	0.46 236	0.25 249	0.62 310	0.41 188	0.30 311	0.62 291	0.37 242	1.06 334	0.70 192	0.75 244	0.83 232	0.47 140	0.52 245	0.69 260	0.46 264	0.23 353	0.17 332	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.24 355

ccs_rob	0.47 247	0.25 249	0.55 266	0.38 100	0.28 264	0.58 273	0.32 166	0.89 268	0.90 316	0.83 290	1.02 325	0.75 294	0.48 229	0.61 174	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.24 358	0.16 188	0.26 373	0.21 301

iResNet_ROB	0.55 332	0.24 218	0.61 304	0.38 100	0.22 72	0.66 320	0.30 130	1.59 483	1.33 459	0.94 366	1.05 341	0.81 322	0.69 343	0.84 341	0.46 264	0.17 200	0.12 147	0.14 49	0.09 5	0.15 128	0.20 284

rvit_stereo_0075_2	0.48 257	0.38 392	0.74 367	0.54 423	0.46 442	0.43 195	0.35 216	0.85 254	0.68 181	0.56 141	0.73 172	0.59 205	0.47 225	0.64 214	0.47 275	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.26 413	0.32 410	0.26 367

DAS	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.89 357	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

SepStereo	0.54 322	0.26 283	0.66 326	0.49 362	0.31 323	0.61 287	0.43 327	0.89 268	1.01 373	0.95 371	1.16 386	0.71 265	0.85 412	0.97 393	0.47 275	0.18 233	0.14 251	0.18 197	0.15 160	0.22 319	0.19 253

HITNet	0.43 214	0.27 299	0.50 211	0.34 26	0.18 19	0.65 313	0.32 166	0.99 306	0.70 192	0.73 233	0.86 248	0.66 248	0.56 264	0.61 174	0.47 275	0.14 54	0.10 22	0.15 89	0.13 106	0.18 230	0.13 77
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample5	0.50 283	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.81 281	0.97 303	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

1test111	0.37 133	0.25 249	0.35 51	0.42 220	0.23 99	0.53 240	0.37 242	0.91 274	0.59 149	0.42 94	0.50 95	0.34 59	0.47 225	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.13 106	0.18 230	0.19 253

DualNet	0.51 296	0.28 315	0.55 266	0.37 81	0.23 99	0.65 313	0.38 259	1.19 385	0.86 288	0.84 296	1.06 347	0.64 230	0.60 290	0.72 283	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.21 341	0.23 339	0.22 320

qqq	0.42 201	0.28 315	0.50 211	0.37 81	0.22 72	0.47 215	0.39 277	0.91 274	0.59 149	0.57 144	0.71 168	0.65 236	0.56 264	0.59 156	0.48 279	0.17 200	0.17 332	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.19 253

BSDual-CNN	0.48 257	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

psmg	0.50 283	0.26 283	0.47 178	0.42 220	0.29 287	0.82 382	0.42 320	1.07 338	0.80 247	0.95 371	0.94 287	0.76 301	0.59 286	0.66 234	0.48 279	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.20 322	0.19 265	0.19 253

GANet-RSSM	0.49 270	0.22 167	0.42 121	0.39 124	0.26 206	0.58 273	0.41 311	1.12 357	0.82 269	0.73 233	1.02 325	0.88 342	0.75 378	0.67 244	0.48 279	0.22 327	0.16 300	0.18 197	0.19 299	0.18 230	0.18 242

UCFNet_RVC	0.50 283	0.27 299	0.37 72	0.40 161	0.27 241	0.66 320	0.42 320	1.18 381	0.86 288	0.70 214	0.89 262	0.91 356	0.60 290	0.62 196	0.48 279	0.24 363	0.18 347	0.28 408	0.27 419	0.25 363	0.24 355

HSM	0.53 317	0.25 249	0.46 167	0.40 161	0.25 169	0.74 353	0.44 335	1.29 428	0.78 232	0.82 283	0.92 282	1.21 426	0.75 378	0.90 365	0.48 279	0.18 233	0.14 251	0.17 152	0.14 136	0.17 201	0.18 242

test_sample4	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.22 401	0.86 288	0.82 283	0.86 248	0.62 218	0.58 280	0.71 278	0.49 288	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.20 322	0.22 319	0.21 301

mmm	0.47 247	0.28 315	0.51 220	0.39 124	0.25 169	0.61 287	0.38 259	1.00 312	0.60 156	0.77 258	1.07 352	0.65 236	0.53 246	0.61 174	0.49 288	0.18 233	0.15 274	0.23 344	0.20 322	0.21 294	0.20 284

IPLG	0.40 179	0.21 137	0.64 319	0.41 188	0.25 169	0.54 247	0.27 87	0.77 227	0.68 181	0.85 308	0.82 227	0.33 54	0.32 129	0.64 214	0.49 288	0.13 27	0.11 81	0.16 113	0.14 136	0.14 86	0.14 105

test_sample3	0.49 270	0.27 299	0.55 266	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.37 242	1.21 394	0.87 295	0.79 274	0.84 235	0.66 248	0.53 246	0.70 268	0.50 291	0.21 307	0.16 300	0.20 267	0.19 299	0.21 294	0.21 301

DispNO	0.48 257	0.24 218	0.84 398	0.40 161	0.31 323	0.58 273	0.39 277	0.91 274	0.79 239	0.79 274	0.83 232	0.71 265	0.59 286	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.14 251	0.20 267	0.18 271	0.16 175	0.17 218

x	0.41 194	0.25 249	0.46 167	0.36 64	0.24 140	0.54 247	0.31 153	0.94 290	0.58 148	0.60 150	0.72 170	0.61 211	0.53 246	0.52 110	0.50 291	0.18 233	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.17 201	0.18 242

hknet	0.51 296	0.26 283	0.58 290	0.46 324	0.29 287	0.75 357	0.46 345	0.99 306	0.89 311	0.77 258	0.80 217	0.96 367	0.67 333	0.75 294	0.50 291	0.19 270	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

test_sample1	0.44 220	0.24 218	0.52 241	0.35 40	0.23 99	0.59 280	0.36 229	1.05 329	0.57 145	0.66 187	0.78 201	0.70 262	0.71 353	0.62 196	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.18 242

LL-Strereo	0.58 359	0.29 329	0.83 391	0.48 352	0.35 378	0.39 162	0.48 360	1.04 322	0.99 367	0.87 322	0.79 206	1.08 404	1.15 462	1.35 457	0.51 295	0.18 233	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.17 201	0.21 301

pcwnet_v2	0.60 370	0.29 329	0.89 414	0.46 324	0.36 385	0.62 291	0.38 259	1.33 441	1.24 441	1.02 401	1.27 412	0.71 265	0.59 286	0.71 278	0.51 295	0.28 401	0.21 382	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.30 398

RAFT + AFF	0.54 322	0.30 344	0.84 398	0.51 385	0.32 348	0.63 297	0.57 408	1.05 329	0.95 347	0.80 277	0.87 255	0.85 328	0.57 276	0.87 348	0.51 295	0.18 233	0.21 382	0.23 344	0.22 363	0.19 265	0.19 253

AdaStereo	0.52 310	0.34 369	0.53 249	0.49 362	0.25 169	0.71 341	0.36 229	1.24 406	0.91 322	0.77 258	0.98 307	0.75 294	0.50 237	0.71 278	0.51 295	0.27 390	0.13 214	0.28 408	0.18 271	0.23 339	0.18 242
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.
DCVSM-stereo	0.51 296	0.28 315	0.56 278	0.39 124	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.78 230	0.78 232	1.11 437	0.77 192	1.04 390	0.76 387	0.65 222	0.52 300	0.20 291	0.20 374	0.24 358	0.21 341	0.25 363	0.31 406

test_sample6	0.51 296	0.27 299	0.55 266	0.38 100	0.23 99	0.64 306	0.39 277	1.18 381	0.88 306	0.84 296	1.06 347	0.66 248	0.61 296	0.75 294	0.52 300	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.22 363	0.24 352	0.23 344

MyStereo8	0.42 201	0.21 137	0.64 319	0.43 260	0.29 287	0.55 252	0.28 100	0.72 190	0.50 125	0.73 233	1.01 323	0.57 180	0.44 206	0.52 110	0.52 300	0.15 119	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.19 265	0.21 301

gwcnet-sp	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

scenet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

ssnet	0.50 283	0.25 249	0.84 398	0.41 188	0.27 241	0.79 367	0.40 291	0.93 285	0.85 282	0.95 371	0.79 206	0.65 236	0.63 306	0.69 260	0.52 300	0.18 233	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.18 230	0.19 253

CIPLG	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.45 299	0.33 360	0.51 227	0.33 182	0.68 151	0.68 181	0.84 296	0.96 295	0.47 140	0.33 135	0.56 134	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

ACRE	0.42 201	0.23 196	0.73 363	0.45 299	0.33 360	0.50 222	0.33 182	0.68 151	0.70 192	0.82 283	0.92 282	0.46 135	0.32 129	0.53 115	0.52 300	0.17 200	0.12 147	0.15 89	0.14 136	0.13 45	0.16 175

PSMNet-RSSM	0.50 283	0.24 218	0.41 109	0.43 260	0.26 206	0.51 227	0.40 291	1.16 371	0.79 239	0.75 244	1.07 352	0.87 338	0.69 343	0.66 234	0.52 300	0.24 363	0.16 300	0.23 344	0.26 413	0.20 282	0.20 284

FADNet-RVC-Resample	0.58 359	0.35 373	1.34 465	0.50 373	0.34 372	0.73 349	0.43 327	1.09 346	0.96 354	0.83 290	0.87 255	0.76 301	0.66 324	0.77 311	0.52 300	0.19 270	0.18 347	0.26 389	0.27 419	0.28 390	0.29 393

NOSS_ROB	0.59 363	0.40 405	0.42 121	0.45 299	0.31 323	0.79 367	0.53 392	1.09 346	1.12 413	0.69 208	0.92 282	0.77 306	0.63 306	0.81 330	0.52 300	0.39 461	0.38 475	0.44 468	0.42 476	0.38 439	0.36 430

DualNet (step1)	0.60 370	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.42 468	0.22 391	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample7	0.54 322	0.30 344	0.55 266	0.37 81	0.28 264	0.63 297	0.47 353	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	0.74 287	0.53 311	0.27 390	0.22 391	0.27 397	0.26 413	0.27 382	0.26 367

dd	0.44 220	0.40 405	0.62 310	0.44 285	0.26 206	0.51 227	0.38 259	0.72 190	1.07 400	0.60 150	0.66 154	0.43 119	0.40 188	0.68 253	0.53 311	0.24 363	0.15 274	0.21 310	0.16 188	0.24 352	0.19 253

IPLGR_C	0.42 201	0.23 196	0.71 352	0.46 324	0.33 360	0.51 227	0.34 193	0.69 161	0.69 188	0.84 296	0.92 282	0.46 135	0.33 135	0.53 115	0.53 311	0.17 200	0.12 147	0.16 113	0.14 136	0.13 45	0.16 175

HSM-Net_RVC	0.55 332	0.23 196	0.37 72	0.38 100	0.22 72	0.86 393	0.40 291	1.31 432	0.93 334	0.92 356	1.15 381	1.26 430	0.71 353	0.75 294	0.53 311	0.17 200	0.14 251	0.16 113	0.15 160	0.17 201	0.17 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
dad	0.61 374	0.53 440	0.72 358	0.44 285	0.31 323	0.64 306	0.37 242	0.85 254	1.28 449	1.05 415	1.17 391	1.18 424	0.61 296	0.70 268	0.54 316	0.36 451	0.23 400	0.37 451	0.21 341	0.31 404	0.23 344

FADNet	0.63 383	0.53 440	1.20 449	0.46 324	0.44 427	0.66 320	0.41 311	1.24 406	1.07 400	0.70 214	0.84 235	0.98 370	0.65 322	0.87 348	0.54 316	0.29 411	0.30 446	0.27 397	0.30 432	0.48 463	0.36 430

GwcNet-ADL	0.45 229	0.24 218	0.51 220	0.46 324	0.30 311	0.41 181	0.40 291	0.95 293	0.98 364	0.73 233	0.78 201	0.61 211	0.41 192	0.67 244	0.55 318	0.20 291	0.14 251	0.15 89	0.14 136	0.19 265	0.22 320

CVANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.54 262	0.49 362	0.33 360	0.70 335	0.67 431	1.12 357	0.97 359	0.88 332	1.05 341	1.01 381	0.72 364	0.94 377	0.55 318	0.30 418	0.20 374	0.28 408	0.26 413	0.32 410	0.23 344

rvit_105_1	0.56 341	0.42 416	0.84 398	0.59 444	0.37 388	0.59 280	0.68 434	0.73 202	0.97 359	0.82 283	0.69 164	0.75 294	0.63 306	0.80 325	0.56 320	0.34 442	0.29 441	0.31 427	0.34 452	0.23 339	0.23 344

UGAM	0.54 322	0.23 196	0.51 220	0.46 324	0.26 206	0.40 170	0.52 388	0.65 128	1.19 434	0.78 269	1.15 381	1.38 453	0.56 264	1.03 411	0.56 320	0.18 233	0.15 274	0.25 371	0.21 341	0.15 128	0.13 77

BUS	0.47 247	0.26 283	0.47 178	0.46 324	0.29 287	0.78 361	0.34 193	0.99 306	0.80 247	0.77 258	0.80 217	0.64 230	0.54 253	0.66 234	0.56 320	0.21 307	0.15 274	0.22 324	0.19 299	0.18 230	0.19 253

NINENet	0.52 310	0.30 344	0.55 266	0.46 324	0.33 360	0.78 361	0.34 193	1.18 381	0.91 322	0.84 296	0.97 303	0.64 230	0.54 253	0.74 287	0.56 320	0.23 353	0.20 374	0.25 371	0.18 271	0.22 319	0.22 320

DeepPruner_ROB	0.55 332	0.37 384	0.67 331	0.42 220	0.31 323	0.50 222	0.43 327	1.22 401	0.73 211	0.86 318	1.05 341	0.85 328	0.58 280	0.90 365	0.56 320	0.29 411	0.23 400	0.22 324	0.22 363	0.26 373	0.26 367

CBMV_ROB	0.62 380	0.39 397	0.41 109	0.41 188	0.28 264	0.86 393	0.28 100	1.06 334	1.02 378	0.95 371	1.33 423	0.81 322	0.84 408	0.94 377	0.56 320	0.37 455	0.37 474	0.43 466	0.40 466	0.33 415	0.32 410

HI	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 418	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

CoSv	0.46 236	0.22 167	0.41 109	0.35 40	0.35 378	0.27 49	0.32 166	0.75 218	0.50 125	0.90 346	1.13 374	1.12 418	0.73 369	0.70 268	0.57 326	0.12 7	0.10 22	0.17 152	0.17 240	0.17 201	0.16 175

HBP-ISP	0.61 374	0.47 433	0.45 154	0.46 324	0.33 360	0.79 367	0.29 112	1.15 369	1.05 388	0.85 308	1.18 395	0.67 255	0.71 353	0.92 370	0.57 326	0.37 455	0.38 475	0.47 473	0.41 471	0.39 443	0.32 410

SACVNet	0.61 374	0.36 382	0.67 331	0.57 436	0.37 388	0.65 313	0.47 353	1.16 371	0.80 247	1.04 410	1.06 347	1.02 383	0.81 402	0.99 400	0.57 326	0.28 401	0.21 382	0.25 371	0.24 390	0.30 400	0.39 439

CFNet-ft	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

DMCA	0.47 247	0.27 299	0.59 298	0.39 124	0.29 287	0.53 240	0.34 193	0.98 302	0.70 192	0.78 269	0.83 232	0.79 316	0.55 257	0.54 123	0.57 326	0.21 307	0.16 300	0.21 310	0.16 188	0.19 265	0.22 320

CFNet_RVC	0.50 283	0.25 249	0.39 89	0.41 188	0.26 206	0.66 320	0.37 242	0.91 274	0.87 295	0.67 196	1.00 319	1.05 394	0.70 348	0.68 253	0.57 326	0.23 353	0.16 300	0.24 358	0.21 341	0.24 352	0.19 253

AACVNet	0.52 310	0.25 249	0.56 278	0.48 352	0.29 287	0.55 252	0.38 259	0.96 298	0.59 149	0.83 290	1.03 335	1.03 385	0.77 392	0.91 368	0.58 333	0.22 327	0.18 347	0.24 358	0.18 271	0.24 352	0.22 320

CFNet	0.53 317	0.30 344	0.53 249	0.42 220	0.28 264	0.73 349	0.35 216	1.21 394	1.01 373	0.74 240	1.07 352	0.85 328	0.60 290	0.83 337	0.58 333	0.19 270	0.15 274	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.17 218

MLCV	0.49 270	0.26 283	0.73 363	0.38 100	0.18 19	0.64 306	0.33 182	0.84 253	0.89 311	0.96 383	1.12 367	0.72 280	0.45 213	1.00 405	0.59 335	0.14 54	0.10 22	0.14 49	0.11 51	0.14 86	0.14 105

ISRNet	0.57 347	0.25 249	0.72 358	0.57 436	0.36 385	0.43 195	0.28 100	0.85 254	0.84 276	1.09 430	1.25 404	0.91 356	0.61 296	0.68 253	0.60 336	0.35 448	0.26 426	0.36 446	0.33 450	0.30 400	0.42 452

SMFormer	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

tta	0.53 317	0.24 218	0.67 331	0.35 40	0.20 42	0.63 297	0.34 193	1.26 414	1.06 392	0.85 308	1.02 325	0.71 265	0.66 324	0.96 386	0.60 336	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.15 128	0.16 175

BEATNet_4x	0.49 270	0.35 373	0.72 358	0.38 100	0.20 42	0.65 313	0.36 229	1.08 343	0.78 232	0.78 269	0.88 259	0.73 285	0.64 314	0.71 278	0.60 336	0.16 162	0.12 147	0.16 113	0.15 160	0.24 352	0.18 242

iResNet	0.52 310	0.31 353	0.86 405	0.44 285	0.22 72	0.66 320	0.47 353	0.92 283	1.02 378	0.89 339	1.12 367	0.69 260	0.55 257	0.86 346	0.60 336	0.15 119	0.11 81	0.15 89	0.12 74	0.17 201	0.17 218

ToySt	0.52 310	0.27 299	0.93 418	0.42 220	0.28 264	0.67 329	0.56 406	0.88 267	0.79 239	0.61 155	0.85 244	0.92 361	0.70 348	0.72 283	0.61 341	0.16 162	0.17 332	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.21 301

Anonymous_2	0.84 427	0.45 422	0.66 326	0.41 188	0.45 433	0.82 382	0.53 392	0.81 242	0.81 256	0.73 233	0.61 141	0.91 356	0.76 387	0.77 311	0.61 341	0.51 481	0.55 498	0.54 485	4.92 536	0.54 477	0.42 452

ICVP	0.48 257	0.26 283	0.42 121	0.49 362	0.28 264	0.63 297	0.43 327	1.05 329	0.72 201	0.68 205	0.95 291	0.75 294	0.56 264	0.55 124	0.61 341	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.17 240	0.19 265	0.21 301
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.49 270	0.24 218	0.49 199	0.40 161	0.23 99	0.58 273	0.38 259	0.92 283	0.87 295	0.77 258	1.06 347	0.98 370	0.67 333	0.59 156	0.61 341	0.21 307	0.14 251	0.17 152	0.19 299	0.15 128	0.16 175

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 399	0.84 483	0.80 380	0.55 429	0.38 394	1.38 465	0.57 408	1.07 338	0.81 256	0.90 346	0.94 287	0.95 364	0.54 253	1.01 406	0.61 341	0.41 466	0.30 446	0.57 487	0.31 441	0.86 492	0.39 439

TDLM	0.59 363	0.35 373	0.57 287	0.53 411	0.32 348	0.67 329	0.72 445	1.09 346	1.03 382	0.84 296	1.11 365	0.84 326	0.71 353	0.96 386	0.61 341	0.28 401	0.18 347	0.26 389	0.22 363	0.27 382	0.21 301

PS-NSSS	0.60 370	0.46 427	0.68 338	0.43 260	0.34 372	0.66 320	0.57 408	1.05 329	0.91 322	0.80 277	1.28 413	0.72 280	0.67 333	0.89 357	0.61 341	0.32 427	0.26 426	0.40 460	0.27 419	0.35 427	0.29 393

DSFCA	0.57 347	0.27 299	0.71 352	0.41 188	0.36 385	0.78 361	0.53 392	1.08 343	0.85 282	1.08 426	0.84 235	0.90 350	0.66 324	1.05 414	0.63 348	0.26 380	0.22 391	0.21 310	0.21 341	0.22 319	0.20 284

DMCA-RVC	0.54 322	0.32 356	0.83 391	0.51 385	0.32 348	0.59 280	0.38 259	0.89 268	0.70 192	0.95 371	0.88 259	0.90 350	0.69 343	0.75 294	0.63 348	0.23 353	0.18 347	0.31 427	0.24 390	0.27 382	0.21 301

DFGA-Net	0.47 247	0.31 353	0.93 418	0.43 260	0.33 360	0.56 258	0.35 216	0.81 242	0.89 311	0.70 214	0.76 189	0.48 145	0.43 199	0.78 319	0.64 350	0.16 162	0.14 251	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.19 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 332	0.33 364	0.71 352	0.46 324	0.31 323	0.66 320	0.43 327	1.07 338	0.89 311	0.93 359	0.91 276	0.98 370	0.61 296	0.76 304	0.64 350	0.22 327	0.18 347	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.24 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.57 347	0.29 329	0.55 266	0.42 220	0.29 287	1.20 455	0.49 373	1.29 428	0.75 220	0.98 389	0.97 303	0.88 342	0.69 343	0.85 344	0.66 352	0.27 390	0.18 347	0.17 152	0.17 240	0.18 230	0.19 253

psm_up	0.57 347	0.27 299	0.52 241	0.50 373	0.33 360	0.65 313	0.60 420	1.07 338	0.84 276	0.87 322	0.91 276	1.00 377	1.06 450	0.80 325	0.66 352	0.22 327	0.25 417	0.26 389	0.23 376	0.22 319	0.21 301

STTStereo	0.57 347	0.39 397	0.87 410	0.45 299	0.32 348	0.62 291	0.45 342	1.01 313	0.87 295	1.01 397	0.91 276	0.95 364	0.58 280	0.77 311	0.66 352	0.25 375	0.24 409	0.27 397	0.33 450	0.25 363	0.26 367

G2L-Stereo_aug	0.54 322	0.20 107	0.57 287	0.36 64	0.23 99	0.70 335	0.39 277	0.87 259	1.11 412	1.02 401	1.06 347	1.05 394	0.78 393	0.88 354	0.67 355	0.16 162	0.12 147	0.13 26	0.11 51	0.14 86	0.16 175

DDVS	0.53 317	0.32 356	0.63 314	0.42 220	0.31 323	0.71 341	0.35 216	0.95 293	0.69 188	0.86 318	0.90 268	1.11 412	0.46 220	0.90 365	0.67 355	0.23 353	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.25 363	0.28 387

iRaft-Stereo_5w	0.46 236	0.22 167	0.53 249	0.43 260	0.30 311	0.30 80	0.53 392	0.66 134	0.71 199	0.62 159	0.89 262	1.01 381	0.67 333	0.76 304	0.67 355	0.13 27	0.12 147	0.17 152	0.15 160	0.15 128	0.17 218

GEStereo_RVC	0.56 341	0.30 344	0.70 350	0.51 385	0.31 323	0.70 335	0.54 399	1.31 432	0.93 334	0.85 308	0.86 248	0.84 326	0.63 306	0.92 370	0.67 355	0.24 363	0.16 300	0.19 230	0.17 240	0.21 294	0.23 344

UNet	0.55 332	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.41 410	0.97 410	0.40 291	1.01 313	0.80 247	0.87 322	0.90 268	1.03 385	0.75 378	0.76 304	0.67 355	0.19 270	0.15 274	0.20 267	0.17 240	0.21 294	0.18 242

ACV-stereo	0.63 383	0.37 384	1.03 436	0.44 285	0.31 323	1.27 459	0.41 311	0.78 230	0.84 276	0.65 181	0.76 189	2.07 489	1.00 443	0.84 341	0.68 360	0.22 327	0.17 332	0.19 230	0.18 271	0.22 319	0.23 344

PSMNet-ADL	0.50 283	0.28 315	0.43 140	0.49 362	0.31 323	0.70 335	0.38 259	0.94 290	0.81 256	0.62 159	0.80 217	0.91 356	0.62 301	0.76 304	0.68 360	0.24 363	0.18 347	0.19 230	0.20 322	0.22 319	0.22 320

NVstereo2D	0.62 380	0.32 356	0.82 387	0.50 373	0.44 427	0.88 396	0.48 360	1.12 357	1.17 429	0.67 196	0.90 268	0.90 350	0.69 343	1.02 409	0.69 362	0.33 434	0.16 300	0.29 416	0.20 322	0.43 453	0.46 467

PSMNet-RUCA	0.78 416	0.78 477	1.23 452	1.01 493	0.91 489	0.68 333	0.53 392	1.16 371	1.06 392	0.79 274	1.10 360	0.82 324	0.72 364	0.94 377	0.70 363	0.55 487	0.27 432	0.76 494	0.46 478	0.70 487	0.49 473

SQANet	0.87 435	0.76 474	0.76 372	1.16 499	0.99 497	1.10 437	0.51 382	1.12 357	0.85 282	0.93 359	1.05 341	1.03 385	0.76 387	1.07 415	0.70 363	0.79 495	0.25 417	1.04 501	0.36 456	1.56 503	0.70 490

CC-Net-ROB	0.84 427	1.01 494	0.93 418	0.60 446	0.45 433	1.25 457	0.71 440	1.20 391	1.05 388	0.84 296	1.24 403	0.90 350	0.78 393	1.14 425	0.70 363	0.48 477	0.34 469	1.71 508	0.38 461	0.78 490	0.40 444

ACVNet	0.47 247	0.24 218	0.39 89	0.40 161	0.28 264	0.58 273	0.40 291	0.91 274	0.81 256	0.67 196	0.96 295	0.79 316	0.66 324	0.65 222	0.71 366	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

hitnet-ft	0.57 347	0.29 329	0.43 140	0.42 220	0.29 287	0.81 379	0.40 291	0.98 302	0.91 322	0.84 296	1.01 323	1.13 420	0.72 364	0.83 337	0.71 366	0.28 401	0.21 382	0.28 408	0.22 363	0.29 392	0.27 377

SGM-Forest	0.65 386	0.33 364	0.43 140	0.44 285	0.30 311	1.01 422	0.54 399	1.13 364	1.09 410	1.11 437	1.21 398	1.10 410	0.76 387	0.99 400	0.71 366	0.32 427	0.33 466	0.33 438	0.30 432	0.30 400	0.28 387
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.54 322	0.29 329	0.55 266	0.41 188	0.23 99	0.59 280	0.35 216	1.31 432	1.25 443	0.82 283	0.80 217	0.72 280	0.58 280	0.89 357	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.23 344	0.22 363	0.22 319	0.29 393

ac_64	0.54 322	0.24 218	0.58 290	0.46 324	0.28 264	0.79 367	0.44 335	1.11 352	0.63 160	0.94 366	0.85 244	1.06 399	0.70 348	0.76 304	0.72 369	0.22 327	0.18 347	0.20 267	0.19 299	0.18 230	0.16 175

LMCR-Stereo	0.55 332	0.33 364	0.57 287	0.60 446	0.30 311	0.80 373	0.36 229	1.30 430	0.79 239	0.90 346	1.04 338	0.57 180	0.64 314	0.87 348	0.73 371	0.20 291	0.15 274	0.19 230	0.14 136	0.25 363	0.18 242

HGLStereo	0.58 359	0.30 344	0.65 324	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.45 342	1.07 338	0.82 269	0.89 339	1.16 386	0.88 342	0.91 430	0.80 325	0.74 372	0.21 307	0.21 382	0.20 267	0.18 271	0.19 265	0.22 320

GwcNet-RSSM	0.51 296	0.25 249	0.51 220	0.41 188	0.24 140	0.56 258	0.41 311	0.97 300	0.96 354	0.75 244	1.17 391	0.89 347	0.66 324	0.66 234	0.74 372	0.22 327	0.15 274	0.19 230	0.21 341	0.17 201	0.16 175

GANet	0.74 406	0.38 392	0.63 314	0.54 423	0.35 378	1.01 422	0.95 477	1.15 369	0.95 347	1.09 430	2.00 479	1.14 421	0.92 432	1.29 446	0.75 374	0.25 375	0.27 432	0.27 397	0.23 376	0.32 410	0.24 355

DLCB_ROB	0.60 370	0.29 329	0.53 249	0.50 373	0.33 360	0.76 360	0.51 382	1.02 316	0.94 343	1.07 425	1.16 386	1.21 426	0.73 369	0.98 395	0.75 374	0.21 307	0.20 374	0.22 324	0.23 376	0.22 319	0.20 284

CBMV	0.68 391	0.37 384	0.50 211	0.43 260	0.26 206	1.00 418	0.71 440	1.17 379	1.16 426	1.24 455	1.29 417	1.06 399	0.86 416	0.98 395	0.75 374	0.29 411	0.30 446	0.34 440	0.30 432	0.26 373	0.27 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 363	0.29 329	0.62 310	0.47 344	0.31 323	1.20 455	0.51 382	1.19 385	0.59 149	1.05 415	1.00 319	1.06 399	0.87 419	0.83 337	0.77 377	0.22 327	0.19 365	0.18 197	0.16 188	0.19 265	0.20 284

SDNR	0.89 437	0.39 397	1.66 490	0.42 220	0.39 402	3.35 516	0.32 166	0.95 293	1.05 388	1.05 415	2.12 482	0.62 218	0.71 353	1.40 458	0.78 378	0.53 483	0.56 499	0.36 446	0.27 419	0.46 460	0.50 476

ADLNet2	0.57 347	0.26 283	0.71 352	0.48 352	0.31 323	0.83 385	0.51 382	1.10 350	0.99 367	0.85 308	0.99 315	0.99 375	0.70 348	0.79 322	0.78 378	0.21 307	0.17 332	0.18 197	0.18 271	0.22 319	0.22 320

delet	0.57 347	0.25 249	0.63 314	0.46 324	0.34 372	1.05 433	0.51 382	1.04 322	0.94 343	0.90 346	0.99 315	0.90 350	0.68 341	0.87 348	0.78 378	0.18 233	0.18 347	0.20 267	0.21 341	0.17 201	0.17 218

UPFNet	0.55 332	0.26 283	0.59 298	0.46 324	0.38 394	0.83 385	0.48 360	1.03 321	0.80 247	0.92 356	0.91 276	0.85 328	0.67 333	0.87 348	0.78 378	0.20 291	0.21 382	0.20 267	0.20 322	0.20 282	0.15 144

FADNet-RVC	0.62 380	0.56 455	1.29 459	0.47 344	0.39 402	0.63 297	0.40 291	1.16 371	0.91 322	0.71 225	0.86 248	1.04 390	0.55 257	0.99 400	0.78 378	0.27 390	0.26 426	0.28 408	0.29 431	0.32 410	0.31 406

GANetREF_RVC	0.82 421	0.77 475	0.95 424	0.68 470	0.43 422	1.15 447	1.06 484	1.19 385	1.20 437	1.03 405	1.02 325	1.10 410	0.89 426	1.20 436	0.78 378	0.49 478	0.39 479	0.58 488	0.39 463	0.69 486	0.49 473
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
NaN_ROB	0.73 401	0.46 427	0.89 414	0.52 402	0.34 372	0.98 415	1.11 486	1.28 424	1.20 437	1.27 459	0.96 295	1.08 404	0.79 395	1.34 456	0.78 378	0.24 363	0.30 446	0.23 344	0.24 390	0.23 339	0.26 367

DDUNet	1.10 460	2.58 528	0.83 391	1.21 501	1.27 506	1.02 424	0.69 437	1.17 379	0.95 347	0.98 389	1.26 408	1.28 431	0.84 408	0.97 393	0.79 385	0.85 498	0.40 482	2.00 513	0.60 497	1.34 502	0.94 498

G2L-Stereo	0.51 296	0.25 249	0.55 266	0.44 285	0.27 241	0.46 212	0.47 353	0.98 302	0.81 256	0.86 318	0.90 268	0.91 356	0.56 264	0.88 354	0.80 386	0.21 307	0.17 332	0.22 324	0.18 271	0.17 201	0.22 320

MMNet	0.57 347	0.26 283	0.67 331	0.45 299	0.35 378	1.04 428	0.39 277	0.93 285	0.98 364	0.96 383	0.97 303	0.86 332	0.80 399	0.83 337	0.80 386	0.16 162	0.15 274	0.19 230	0.19 299	0.20 282	0.17 218

FADNet_RVC	0.58 359	0.39 397	1.26 454	0.45 299	0.32 348	0.55 252	0.34 193	1.12 357	0.90 316	0.68 205	0.90 268	0.61 211	0.71 353	1.03 411	0.80 386	0.21 307	0.18 347	0.27 397	0.23 376	0.33 415	0.30 398

otaku	1.10 460	0.96 489	0.96 425	1.37 505	1.06 503	1.65 482	0.72 445	1.46 466	1.19 434	1.10 434	1.32 422	1.32 437	0.95 439	1.29 446	0.81 389	0.89 500	0.46 493	1.24 504	0.50 490	1.86 506	0.89 497

FINET	0.75 410	0.45 422	1.38 468	0.48 352	0.46 442	0.98 415	1.00 481	1.22 401	1.69 488	0.91 355	1.25 404	0.74 289	0.74 375	1.09 419	0.82 390	0.37 455	0.31 454	0.27 397	0.24 390	0.35 427	0.34 421

ADLNet	0.57 347	0.29 329	0.58 290	0.46 324	0.35 378	0.80 373	0.46 345	1.14 366	0.88 306	1.03 405	0.98 307	0.92 361	0.66 324	0.71 278	0.83 391	0.22 327	0.16 300	0.22 324	0.22 363	0.22 319	0.23 344

ACVNet-4b	1.43 487	1.34 504	1.28 458	1.95 514	1.60 509	1.93 493	0.77 456	1.59 483	1.64 486	1.05 415	1.60 460	2.10 490	0.92 432	1.79 486	0.84 392	1.76 517	0.35 471	2.03 516	0.67 499	2.16 513	1.18 509

AASNet	0.55 332	0.27 299	0.62 310	0.51 385	0.32 348	0.73 349	0.44 335	1.55 475	0.88 306	0.88 332	0.94 287	0.64 230	0.63 306	0.62 196	0.84 392	0.23 353	0.20 374	0.20 267	0.16 188	0.22 319	0.20 284

GASNet	0.70 397	0.77 475	1.16 447	0.71 478	0.49 449	0.62 291	0.48 360	1.12 357	1.05 388	0.98 389	0.84 235	0.94 363	0.82 403	1.41 461	0.85 394	0.33 434	0.22 391	0.29 416	0.28 425	0.44 456	0.26 367

CBFPSM	0.61 374	0.25 249	1.41 471	0.39 124	0.27 241	1.10 437	0.67 431	0.83 250	0.84 276	0.82 283	0.81 225	1.33 442	0.85 412	0.72 283	0.86 395	0.16 162	0.15 274	0.15 89	0.17 240	0.17 201	0.23 344

stereogan	0.83 426	0.33 364	0.89 414	0.61 451	0.51 455	1.80 489	0.50 379	1.41 456	1.39 464	1.05 415	1.47 449	1.56 472	1.04 448	1.32 455	0.87 396	0.29 411	0.29 441	0.29 416	0.25 403	0.39 443	0.40 444

acv_ft	0.52 310	0.24 218	0.64 319	0.45 299	0.28 264	0.85 391	0.40 291	0.95 293	0.81 256	1.00 395	0.96 295	0.79 316	0.62 301	0.65 222	0.88 397	0.18 233	0.15 274	0.16 113	0.15 160	0.18 230	0.15 144

ETE_ROB	0.73 401	0.52 438	0.93 418	0.57 436	0.37 388	0.80 373	0.86 471	1.19 385	0.95 347	1.20 446	1.22 400	1.39 455	0.86 416	1.07 415	0.88 397	0.27 390	0.21 382	0.31 427	0.27 419	0.34 422	0.35 424

Ntro	1.15 465	1.00 493	1.00 431	1.49 506	1.20 505	1.69 486	0.81 462	1.39 450	1.25 443	1.01 397	1.28 413	1.31 435	1.00 443	1.31 453	0.89 399	1.10 508	0.43 489	1.36 505	0.51 491	1.95 508	0.99 504

DGSMNet	0.80 418	0.58 459	1.42 472	0.61 451	0.65 479	0.94 405	0.75 454	1.35 444	1.16 426	0.88 332	1.26 408	1.00 377	0.75 378	1.07 415	0.89 399	0.36 451	0.31 454	0.41 464	0.40 466	0.60 485	0.59 488

Syn2CoEx	0.74 406	0.55 453	1.17 448	0.66 465	0.45 433	0.89 399	0.56 406	1.54 474	1.15 424	0.95 371	1.35 427	1.03 385	1.03 446	0.96 386	0.89 399	0.31 422	0.27 432	0.29 416	0.24 390	0.23 339	0.27 377

AANet_RVC	0.59 363	0.35 373	0.68 338	0.47 344	0.28 264	0.57 267	0.47 353	1.04 322	1.28 449	0.87 322	1.33 423	0.86 332	0.63 306	1.16 429	0.89 399	0.19 270	0.13 214	0.15 89	0.14 136	0.18 230	0.20 284

NCCL2	0.74 406	0.45 422	0.77 375	0.65 463	0.45 433	0.97 410	1.16 491	1.16 371	1.02 378	1.00 395	0.98 307	1.48 462	0.88 423	0.99 400	0.89 399	0.31 422	0.27 432	0.39 457	0.39 463	0.33 415	0.34 421

MDST_ROB	0.97 448	0.29 329	1.02 435	0.64 461	0.43 422	2.64 503	0.82 464	1.68 491	1.18 433	2.89 510	1.82 471	0.97 368	0.75 378	1.83 488	0.89 399	0.26 380	0.22 391	0.32 433	0.28 425	0.26 373	0.26 367

coex_refinement	0.54 322	0.22 167	0.44 146	0.45 299	0.31 323	0.75 357	0.40 291	1.16 371	0.92 328	0.87 322	1.12 367	0.99 375	0.57 276	0.69 260	0.90 405	0.21 307	0.14 251	0.16 113	0.16 188	0.21 294	0.22 320

fast-acv-ft	0.66 387	0.32 356	0.80 380	0.46 324	0.34 372	1.26 458	0.50 379	0.91 274	1.00 371	1.05 415	1.36 428	1.28 431	0.84 408	0.81 330	0.90 405	0.22 327	0.24 409	0.23 344	0.23 376	0.21 294	0.22 320

RP	0.80 418	0.38 392	0.73 363	0.67 467	0.59 471	0.82 382	0.57 408	1.21 394	1.28 449	1.03 405	1.68 463	1.45 457	1.49 483	1.08 418	0.90 405	0.36 451	0.31 454	0.37 451	0.30 432	0.36 431	0.36 430

FAT-Stereo	0.75 410	0.34 369	0.81 386	0.51 385	0.38 394	0.78 361	0.63 427	1.39 450	1.32 457	1.05 415	1.40 434	1.58 473	1.14 460	0.92 370	0.91 408	0.29 411	0.28 439	0.28 408	0.23 376	0.28 390	0.41 449

MSMD_ROB	1.25 474	0.51 436	0.64 319	0.60 446	0.50 453	1.66 483	0.67 431	1.26 414	1.26 447	2.64 507	3.82 514	3.06 504	3.20 519	1.45 466	0.91 408	0.46 472	0.41 484	0.49 480	0.51 491	0.47 462	0.45 463

UDG	0.93 440	1.03 495	0.75 370	1.00 492	0.97 495	1.02 424	0.57 408	1.18 381	1.01 373	0.93 359	1.02 325	1.32 437	1.03 446	0.88 354	0.92 410	0.55 487	0.33 466	1.82 510	0.41 471	1.20 501	0.74 492

edge stereo	0.79 417	0.40 405	0.82 387	0.52 402	0.44 427	0.83 385	0.58 415	1.34 443	1.08 404	1.30 460	1.38 432	1.79 479	1.13 459	1.15 428	0.92 410	0.34 442	0.32 461	0.42 465	0.28 425	0.33 415	0.39 439

anonymity	0.98 450	0.89 486	1.06 439	0.93 490	1.04 502	0.97 410	0.82 464	1.33 441	0.93 334	1.08 426	0.98 307	1.02 383	0.95 439	1.02 409	0.93 412	0.96 501	0.96 523	0.90 498	0.91 509	0.92 494	0.95 500

StereoDRNet-Refined	0.61 374	0.33 364	0.63 314	0.47 344	0.31 323	0.94 405	0.41 311	1.04 322	0.97 359	1.15 442	1.13 374	1.00 377	0.74 375	0.93 374	0.93 412	0.18 233	0.13 214	0.22 324	0.21 341	0.20 282	0.21 301
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCC-stereo	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 445	1.60 485	1.12 413	0.95 371	1.41 436	1.37 449	1.37 475	1.26 442	0.94 414	0.32 427	0.30 446	0.37 451	0.49 488	0.34 422	0.35 424

Nwc_Net	0.82 421	0.40 405	0.86 405	0.62 455	0.56 464	1.04 428	0.57 408	1.72 493	1.08 404	0.93 359	1.88 474	1.44 456	1.24 467	1.19 433	0.94 414	0.31 422	0.25 417	0.36 446	0.39 463	0.31 404	0.31 406

Abc-Net	0.82 421	0.43 419	0.87 410	0.63 458	0.68 483	0.88 396	0.72 445	1.60 485	1.12 413	0.95 371	1.41 436	1.37 449	1.37 475	1.26 442	0.94 414	0.32 427	0.30 446	0.37 451	0.49 488	0.34 422	0.35 424
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 456	0.61 462	1.82 492	0.69 473	0.51 455	2.62 502	1.69 515	1.28 424	1.44 469	1.39 467	1.56 456	1.34 445	0.91 430	1.68 480	0.95 417	0.38 460	0.39 479	0.46 472	0.61 498	0.41 447	0.43 457

StereoDRNet	0.67 388	0.35 373	0.82 387	0.53 411	0.44 427	1.03 426	0.53 392	1.51 472	1.06 392	1.13 440	0.91 276	1.07 403	0.74 375	0.87 348	0.95 417	0.24 363	0.19 365	0.25 371	0.23 376	0.27 382	0.22 320

YMNet	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 447	1.31 420	1.11 412	0.73 369	0.89 357	0.96 419	0.27 390	0.31 454	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

YMNet_1	0.68 391	0.40 405	1.01 432	0.53 411	0.46 442	1.04 428	0.48 360	1.06 334	0.81 256	1.21 447	1.31 420	1.11 412	0.73 369	0.89 357	0.96 419	0.27 390	0.31 454	0.25 371	0.25 403	0.25 363	0.24 355

PA-Net	0.70 397	0.46 427	0.96 425	0.51 385	0.53 459	0.94 405	0.73 450	1.14 366	1.15 424	0.83 290	0.90 268	0.88 342	0.76 387	1.19 433	0.96 419	0.25 375	0.41 484	0.29 416	0.44 477	0.27 382	0.39 439
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.76 413	0.46 427	0.86 405	0.55 429	0.41 410	1.00 418	0.93 476	1.25 412	1.13 418	1.23 453	1.15 381	1.55 470	0.80 399	1.11 422	0.96 419	0.33 434	0.23 400	0.35 441	0.30 432	0.35 427	0.32 410

pmcnn	1.27 476	0.31 353	1.14 446	0.41 188	0.23 99	0.97 410	0.71 440	1.23 405	1.32 457	1.83 487	2.34 486	11.25 533	0.89 426	1.04 413	0.96 419	0.15 119	0.12 147	0.12 3	0.10 32	0.15 128	0.16 175

ssnet_v2	0.61 374	0.29 329	0.69 347	0.45 299	0.30 311	0.93 403	0.62 424	1.20 391	1.03 382	0.97 386	0.81 225	0.98 370	0.67 333	0.84 341	0.97 424	0.26 380	0.23 400	0.23 344	0.24 390	0.20 282	0.21 301

RGC	0.82 421	0.62 463	0.80 380	0.67 467	0.66 481	0.91 401	0.59 418	1.35 444	1.09 410	1.12 439	1.46 447	1.50 464	1.09 453	1.28 445	0.97 424	0.34 442	0.30 446	0.48 477	0.40 466	0.38 439	0.38 438

XPNet_ROB	0.73 401	0.38 392	0.80 380	0.53 411	0.40 405	0.80 373	0.83 466	1.21 394	0.96 354	1.37 464	1.17 391	1.37 449	0.87 419	1.14 425	0.99 426	0.33 434	0.25 417	0.27 397	0.24 390	0.31 404	0.29 393

Wz-Net-LNSev	0.75 410	0.54 447	1.59 481	0.51 385	0.41 410	1.16 449	0.79 460	1.27 419	1.13 418	1.04 410	1.14 378	1.11 412	0.94 437	0.93 374	1.00 427	0.24 363	0.22 391	0.21 310	0.19 299	0.26 373	0.27 377

GwcNet	0.73 401	0.39 397	1.37 467	0.53 411	0.43 422	1.10 437	0.52 388	1.27 419	1.19 434	1.05 415	1.41 436	1.06 399	0.86 416	0.98 395	1.01 428	0.26 380	0.24 409	0.24 358	0.23 376	0.23 339	0.28 387

DRN-Test	0.68 391	0.34 369	0.77 375	0.52 402	0.40 405	1.14 445	0.61 422	1.56 479	1.04 386	1.18 444	1.10 360	1.05 394	0.72 364	0.82 335	1.01 428	0.24 363	0.18 347	0.26 389	0.25 403	0.26 373	0.23 344

CSAN	0.88 436	0.52 438	0.93 418	0.61 451	0.42 419	1.19 454	1.11 486	1.27 419	1.48 474	1.37 464	1.44 443	1.37 449	1.30 470	1.46 468	1.01 428	0.39 461	0.31 454	0.36 446	0.37 458	0.35 427	0.36 430

PDISCO_ROB	0.96 446	0.51 436	1.13 444	1.03 496	1.00 498	1.81 490	0.77 456	1.72 493	1.60 482	1.09 430	1.19 396	1.34 445	0.80 399	1.62 475	1.01 428	0.58 489	0.22 391	0.45 469	0.40 466	0.50 469	0.41 449

PSMNet_ROB	0.67 388	0.39 397	0.76 372	0.57 436	0.43 422	1.00 418	0.85 470	1.25 412	0.93 334	0.82 283	1.04 338	1.08 404	0.64 314	0.89 357	1.02 432	0.29 411	0.21 382	0.31 427	0.31 441	0.27 382	0.25 363

ttt	0.56 341	0.27 299	0.49 199	0.39 124	0.25 169	0.65 313	0.42 320	1.24 406	1.08 404	0.76 250	1.10 360	0.63 223	0.51 242	0.95 383	1.03 433	0.25 375	0.22 391	0.22 324	0.21 341	0.25 363	0.25 363

RainbowNet	1.42 486	1.53 510	1.31 462	1.93 513	1.46 507	1.52 476	1.03 482	1.67 490	1.55 477	1.23 453	1.59 459	1.54 469	1.21 464	1.40 458	1.03 433	1.70 515	0.70 504	1.82 510	0.80 505	2.11 512	1.22 510

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 388	0.30 344	1.20 449	0.42 220	0.31 323	1.00 418	0.58 415	1.16 371	1.07 400	1.01 397	1.25 404	1.08 404	0.75 378	1.18 432	1.03 433	0.20 291	0.12 147	0.16 113	0.13 106	0.22 319	0.22 320

psmorigin	0.84 427	0.53 440	2.21 499	0.50 373	0.41 410	0.86 393	0.57 408	1.08 343	0.90 316	1.50 469	1.42 440	1.50 464	1.09 453	1.29 446	1.03 433	0.32 427	0.33 466	0.27 397	0.27 419	0.34 422	0.45 463

RASNet	0.57 347	0.24 218	0.61 304	0.39 124	0.23 99	0.71 341	0.40 291	1.02 316	0.93 334	0.77 258	1.05 341	1.05 394	0.98 442	0.99 400	1.03 433	0.16 162	0.14 251	0.14 49	0.17 240	0.15 128	0.14 105

MFMNet_re	1.17 468	0.99 491	1.31 462	1.02 495	0.95 493	1.32 461	1.32 500	1.44 463	1.58 481	1.72 484	1.70 466	1.21 426	1.57 485	1.16 429	1.04 438	0.88 499	0.76 511	0.79 495	0.75 503	0.90 493	0.94 498

PWCDC_ROB	0.93 440	0.54 447	0.97 429	0.78 485	0.41 410	1.03 426	0.42 320	1.39 450	2.34 504	1.04 410	3.73 513	0.80 320	1.12 457	1.29 446	1.04 438	0.37 455	0.22 391	0.24 358	0.20 322	0.36 431	0.31 406

AF-Net	0.85 432	0.41 411	0.87 410	0.66 465	0.54 462	0.96 409	0.52 388	1.66 489	1.37 461	1.03 405	2.04 481	1.46 458	1.36 473	1.19 433	1.05 440	0.34 442	0.24 409	0.39 457	0.28 425	0.31 404	0.26 367

TCMNet	0.68 391	0.41 411	1.08 440	0.60 446	0.61 476	0.97 410	0.55 402	1.11 352	0.93 334	0.87 322	1.14 378	0.89 347	0.65 322	0.92 370	1.06 441	0.26 380	0.26 426	0.31 427	0.28 425	0.33 415	0.30 398

Wz-Net-MNSev	0.81 420	0.42 416	1.64 487	0.51 385	0.41 410	1.46 469	0.95 477	1.24 406	1.26 447	1.31 461	1.25 404	1.17 423	0.83 405	1.21 437	1.06 441	0.22 327	0.19 365	0.24 358	0.23 376	0.29 392	0.26 367

G-Net	0.95 445	0.48 435	1.13 444	0.67 467	0.49 449	2.07 495	0.63 427	1.02 316	0.90 316	1.77 485	2.62 496	1.28 431	1.60 486	1.09 419	1.06 441	0.37 455	0.30 446	0.35 441	0.25 403	0.46 460	0.45 463

S-Stereo	0.76 413	0.36 382	1.10 441	0.57 436	0.46 442	0.83 385	0.59 418	1.31 432	1.62 484	0.98 389	1.41 436	1.11 412	0.93 434	0.85 344	1.07 444	0.27 390	0.31 454	0.28 408	0.25 403	0.33 415	0.50 476

DeepPrunerF	0.93 440	0.55 453	3.88 510	0.70 476	0.81 488	0.72 345	0.74 452	1.28 424	1.97 495	0.95 371	1.02 325	0.87 338	0.85 412	1.16 429	1.07 444	0.35 448	0.29 441	0.43 466	0.40 466	0.31 404	0.33 419

DISCO	0.72 400	0.27 299	0.72 358	0.45 299	0.31 323	1.12 443	0.53 392	1.32 438	1.25 443	0.84 296	1.07 352	1.52 468	0.87 419	1.82 487	1.08 446	0.20 291	0.15 274	0.18 197	0.16 188	0.24 352	0.24 355

Consistency-Raft	1.01 454	0.82 479	1.27 457	0.85 487	0.97 495	0.81 379	0.83 466	1.35 444	1.61 483	1.06 424	1.66 462	1.11 412	0.93 434	0.93 374	1.11 447	0.65 491	0.75 509	0.79 495	0.91 509	1.09 500	0.79 495

PASM	0.96 446	0.71 472	2.05 497	0.72 479	0.72 487	0.84 390	0.92 474	1.14 366	1.34 460	1.25 456	1.22 400	1.34 445	1.07 451	1.31 453	1.11 447	0.53 483	0.57 500	0.59 489	0.67 499	0.56 484	0.57 487

DispFullNet	1.64 494	2.64 529	3.14 506	2.57 523	1.78 515	1.32 461	0.55 402	1.42 461	1.45 470	1.89 489	1.48 450	1.55 470	2.35 509	2.08 497	1.12 449	0.60 490	0.19 365	2.33 521	0.73 502	2.35 517	1.30 514

FBW_ROB	0.94 444	0.54 447	1.03 436	0.56 432	0.42 419	1.16 449	0.76 455	1.56 479	1.41 465	1.38 466	1.33 423	1.47 460	1.07 451	2.94 513	1.14 450	0.26 380	0.32 461	0.45 469	0.30 432	0.34 422	0.30 398

aanetorigin	0.85 432	0.58 459	1.98 495	0.50 373	0.40 405	0.66 320	0.70 438	0.72 190	1.01 373	2.44 505	2.00 479	1.32 437	1.25 468	0.96 386	1.16 451	0.20 291	0.19 365	0.20 267	0.20 322	0.27 382	0.33 419

ACVNet_1	1.55 491	1.36 505	1.35 466	1.96 515	1.63 510	1.83 491	0.96 479	2.09 502	1.85 493	1.43 468	1.54 454	2.31 493	1.68 491	1.42 462	1.18 452	1.76 517	0.51 497	2.05 518	0.59 496	2.24 516	1.30 514

APVNet	0.73 401	0.39 397	1.01 432	0.58 442	0.45 433	1.16 449	0.68 434	1.47 467	0.87 295	0.84 296	1.15 381	1.04 390	0.84 408	1.14 425	1.18 452	0.27 390	0.28 439	0.32 433	0.31 441	0.29 392	0.32 410

FCDSN-DC	1.43 487	0.57 456	0.69 347	0.74 481	0.59 471	1.42 467	0.65 430	1.40 454	1.41 465	3.31 520	4.42 523	4.57 515	3.01 517	1.70 481	1.19 454	0.46 472	0.42 486	0.48 477	0.47 481	0.51 472	0.51 480
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_2	1.74 496	1.30 503	1.62 486	1.81 510	1.63 510	2.28 499	1.34 502	2.35 507	2.64 508	1.82 486	2.55 492	2.99 502	1.71 492	1.67 479	1.20 455	1.48 512	0.59 501	1.81 509	0.71 501	2.09 511	1.29 513

LSM	4.83 526	0.83 482	11.23 527	0.76 484	56.73 548	1.10 437	1.18 492	1.35 444	1.70 489	2.13 495	2.34 486	1.34 445	1.19 463	1.52 471	1.23 456	0.34 442	0.50 496	0.39 457	0.47 481	0.51 472	9.82 537

iinet-f	0.69 396	0.29 329	2.34 501	0.41 188	0.31 323	1.16 449	0.58 415	0.87 259	0.85 282	0.86 318	1.17 391	1.04 390	0.83 405	0.76 304	1.26 457	0.21 307	0.18 347	0.17 152	0.16 188	0.21 294	0.21 301

SANet	1.15 465	0.45 422	1.40 470	0.50 373	0.32 348	1.54 477	1.21 494	1.49 468	3.35 516	1.61 474	2.41 489	2.32 495	1.80 495	1.57 473	1.27 458	0.28 401	0.25 417	0.26 389	0.24 390	0.36 431	0.32 410

RYNet	0.76 413	0.37 384	0.74 367	0.54 423	0.67 482	1.35 463	0.68 434	1.28 424	1.21 440	1.10 434	0.90 268	1.31 435	0.94 437	1.01 406	1.30 459	0.22 327	0.16 300	0.27 397	0.23 376	0.43 453	0.45 463

WCMA_ROB	1.22 471	0.39 397	0.93 418	0.51 385	0.45 433	1.44 468	0.79 460	1.20 391	1.30 455	2.99 516	3.94 517	3.30 509	2.17 506	1.42 462	1.31 460	0.46 472	0.35 471	0.35 441	0.37 458	0.41 447	0.42 452

MeshStereo	1.38 483	0.45 422	0.58 290	0.45 299	0.35 378	1.63 481	0.60 420	2.07 501	1.43 468	4.49 525	3.32 509	4.67 516	2.08 503	2.08 497	1.32 461	0.36 451	0.36 473	0.37 451	0.32 444	0.32 410	0.34 421
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
ccnet	0.84 427	0.59 461	0.86 405	0.56 432	0.60 474	1.11 441	0.72 445	1.44 463	0.97 359	1.15 442	1.44 443	1.28 431	0.95 439	1.01 406	1.33 462	0.49 478	0.43 489	0.50 482	0.47 481	0.52 475	0.48 472

DANet	0.74 406	0.47 433	0.98 430	0.60 446	0.41 410	0.92 402	0.41 311	1.02 316	0.87 295	1.22 451	1.22 400	1.33 442	0.88 423	1.26 442	1.37 463	0.27 390	0.24 409	0.31 427	0.25 403	0.37 437	0.36 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SGM_RVC	1.04 455	0.30 344	0.47 178	0.41 188	0.23 99	1.73 488	0.77 456	1.63 487	1.30 455	2.39 503	1.99 478	2.64 498	1.78 494	2.22 501	1.40 464	0.28 401	0.27 432	0.27 397	0.25 403	0.25 363	0.25 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.67 495	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.62 480	0.71 440	1.77 496	1.55 477	4.73 528	4.66 525	5.82 524	3.94 523	2.13 499	1.42 465	0.47 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 463	0.47 469

NVStereoNet_ROB	1.31 480	0.96 489	1.33 464	0.90 489	0.92 490	1.15 447	1.05 483	1.49 468	1.62 484	1.63 476	2.51 491	2.31 493	1.62 487	2.16 500	1.42 465	0.81 497	0.73 505	0.79 495	1.02 513	0.73 488	0.97 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.74 496	0.53 440	0.68 338	0.62 455	0.49 449	1.67 484	0.71 440	1.85 498	1.57 479	4.84 529	5.01 527	6.42 528	3.92 522	2.24 502	1.43 467	0.47 475	0.42 486	0.47 473	0.46 478	0.48 463	0.47 469

ff1	0.56 341	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	0.72 190	1.13 418	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.17 200	0.11 81	0.25 371	0.21 341	0.16 175	0.17 218

mmx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

xxx	0.59 363	0.28 315	0.68 338	0.39 124	0.26 206	0.56 258	0.40 291	1.24 406	1.06 392	0.76 250	0.98 307	0.71 265	0.55 257	1.25 439	1.46 468	0.21 307	0.16 300	0.25 371	0.21 341	0.24 352	0.22 320

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 483	0.91 487	2.11 498	0.89 488	0.57 469	4.27 522	1.79 519	1.55 475	2.00 497	1.64 477	1.85 473	1.83 480	1.44 479	1.89 491	1.49 471	0.49 478	0.40 482	0.56 486	0.58 495	0.75 489	0.52 482

SAMSARA	1.15 465	0.69 468	1.44 474	1.09 498	0.93 491	2.10 496	1.87 522	1.64 488	1.47 473	1.64 477	1.21 398	2.06 488	1.14 460	1.61 474	1.50 472	0.39 461	0.45 491	0.36 446	0.38 461	0.50 469	0.51 480

DPSNet	1.08 459	0.44 421	2.64 503	0.54 423	0.42 419	1.59 478	1.25 497	2.39 508	1.50 475	1.13 440	1.12 367	1.51 466	2.19 507	1.44 465	1.51 473	0.35 448	0.25 417	0.25 371	0.21 341	0.49 467	0.39 439

PWC_ROB	0.92 439	0.57 456	1.64 487	0.53 411	0.33 360	0.93 403	0.39 277	1.42 461	1.51 476	1.66 479	2.57 493	1.18 424	1.11 455	1.50 470	1.54 474	0.26 380	0.18 347	0.28 408	0.20 322	0.30 400	0.32 410

SGM+DAISY	1.52 490	0.99 491	1.61 485	1.01 493	1.02 499	1.86 492	1.19 493	1.49 468	1.38 463	2.96 514	3.00 503	2.79 500	1.94 497	1.88 489	1.62 475	0.98 504	0.97 524	0.91 500	0.91 509	0.94 496	0.99 504

SPS-STEREO	1.29 478	0.94 488	1.10 441	1.05 497	1.03 500	1.48 471	0.91 472	1.57 481	1.24 441	2.13 495	1.90 475	1.94 485	1.46 480	1.77 484	1.64 476	0.97 502	0.94 522	0.90 498	0.89 508	0.96 497	0.97 502
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	0.99 452	0.80 478	3.00 504	0.57 436	0.46 442	0.94 405	1.22 496	1.40 454	1.28 449	1.04 410	1.33 423	1.46 458	0.90 429	2.06 495	1.65 477	0.26 380	0.24 409	0.25 371	0.26 413	0.33 415	0.30 398

Dean	2.07 506	1.39 506	1.69 491	2.17 517	1.83 517	2.75 507	1.28 498	3.49 520	3.80 520	2.13 495	3.30 508	3.18 506	1.98 500	1.78 485	1.72 478	1.73 516	0.79 515	1.99 512	0.91 509	2.17 514	1.34 517

SuperB	1.00 453	0.41 411	4.03 513	0.45 299	0.32 348	0.99 417	0.49 373	1.09 346	2.09 498	1.10 434	1.10 360	0.74 289	0.83 405	1.13 423	1.75 479	0.20 291	0.15 274	0.17 152	0.15 160	2.50 521	0.27 377

SHD	0.98 450	0.54 447	1.30 461	0.63 458	0.50 453	1.14 445	0.50 379	1.80 497	2.20 499	1.66 479	1.39 433	1.47 460	1.21 464	1.40 458	1.80 480	0.32 427	0.27 432	0.32 433	0.34 452	0.41 447	0.44 461

LVE	2.20 509	1.47 508	1.44 474	2.06 516	1.80 516	2.79 509	1.77 518	2.96 511	3.94 522	1.95 492	4.29 522	3.47 512	1.97 498	2.48 506	1.85 481	2.06 519	0.88 516	2.06 519	1.13 520	2.17 514	1.53 519

MFN_U_SF_RVC	1.14 464	0.63 464	2.33 500	0.69 473	0.46 442	2.04 494	0.70 438	1.90 499	1.37 461	1.62 475	1.56 456	1.94 485	1.36 473	1.73 483	1.90 482	0.41 466	0.38 475	0.45 469	0.48 485	0.45 457	0.47 469

IMH-64-1	1.96 500	1.64 515	1.26 454	2.26 519	1.91 518	2.30 500	1.35 503	2.99 512	2.29 500	1.70 481	2.79 500	2.47 496	1.66 489	2.33 503	1.95 483	2.07 520	0.74 507	2.44 522	1.04 515	2.40 518	1.59 520

IMH-64	1.96 500	1.64 515	1.26 454	2.26 519	1.91 518	2.30 500	1.35 503	2.99 512	2.29 500	1.70 481	2.79 500	2.47 496	1.66 489	2.33 503	1.95 483	2.07 520	0.74 507	2.44 522	1.04 515	2.40 518	1.59 520

IMH	2.15 508	1.66 517	1.29 459	2.25 518	1.92 520	2.87 510	1.33 501	3.25 515	3.04 513	1.87 488	3.33 511	3.00 503	2.03 502	2.80 512	1.95 483	2.09 522	0.78 512	2.45 524	1.05 518	2.44 520	1.62 522

Wz-Net-TNSev	1.23 473	1.24 500	5.25 518	0.51 385	0.43 422	1.49 474	1.09 485	1.58 482	1.42 467	1.25 456	1.26 408	1.58 473	1.52 484	1.97 492	1.95 483	0.33 434	0.32 461	0.26 389	0.30 432	0.41 447	0.43 457

XQC	0.97 448	0.70 469	1.54 479	0.70 476	0.55 463	1.48 471	0.81 462	1.41 456	1.57 479	1.21 447	1.12 367	1.33 442	1.04 448	1.55 472	2.00 487	0.39 461	0.25 417	0.37 451	0.32 444	0.55 479	0.49 473

test_sample9	1.17 468	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.11 352	0.92 328	0.93 359	0.89 262	0.86 332	0.71 353	1.29 446	2.03 488	0.42 468	9.50 541	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

test_sample8	1.36 482	0.37 384	0.83 391	0.39 124	0.31 323	0.72 345	0.49 373	1.19 385	0.79 239	1.51 470	0.96 295	3.29 508	1.64 488	1.29 446	2.03 488	0.42 468	9.50 541	0.40 460	0.41 471	0.36 431	0.35 424

KSHMR	2.64 511	1.96 521	1.86 494	2.69 527	2.44 525	2.88 511	2.04 523	3.46 519	6.31 526	2.51 506	3.27 506	3.39 511	1.97 498	2.59 509	2.08 490	2.48 527	1.41 528	2.80 531	1.51 527	2.98 526	2.09 525

PVD	1.34 481	0.70 469	1.42 472	0.78 485	0.65 479	1.68 485	0.91 472	2.12 504	3.01 512	2.25 500	2.35 488	1.90 483	1.99 501	1.98 493	2.14 491	0.40 465	0.38 475	0.49 480	0.37 458	0.51 472	0.67 489

1111x	0.64 385	0.23 196	0.61 304	0.39 124	0.21 57	0.68 333	0.46 345	1.32 438	1.03 382	0.76 250	1.02 325	0.95 364	0.72 364	1.13 423	2.15 492	0.18 233	0.18 347	0.18 197	0.19 299	0.20 282	0.19 253

WZ-Net	1.29 478	0.64 465	5.42 519	0.64 461	0.52 457	1.37 464	1.29 499	1.41 456	1.77 491	1.56 473	1.69 465	1.74 477	1.41 477	2.50 508	2.16 493	0.28 401	0.21 382	0.23 344	0.25 403	0.39 443	0.41 449

PWCK	2.06 505	1.75 518	4.11 514	1.69 508	0.93 491	3.13 515	2.86 529	2.18 505	2.41 505	2.38 502	2.33 485	2.22 491	1.85 496	3.52 517	2.20 494	1.65 514	0.73 505	1.52 507	0.83 507	1.81 504	1.02 507

EDNetEfficientorigin	9.96 534	1.17 499	175.17 553	0.49 362	0.37 388	1.13 444	0.74 452	1.27 419	2.70 509	3.16 519	2.49 490	2.28 492	2.15 505	1.88 489	2.27 495	0.21 307	0.19 365	0.25 371	0.20 322	0.54 477	0.53 484

WAO-8	3.00 513	1.60 512	1.52 476	1.82 511	1.65 512	5.57 524	1.35 503	4.65 527	12.37 532	2.89 510	4.04 519	4.89 519	2.78 513	3.73 519	2.44 496	1.29 509	0.93 520	2.00 513	1.16 522	2.02 509	1.23 511

Venus	3.00 513	1.60 512	1.52 476	1.82 511	1.65 512	5.57 524	1.35 503	4.65 527	12.37 532	2.89 510	4.04 519	4.89 519	2.78 513	3.73 519	2.44 496	1.29 509	0.93 520	2.00 513	1.16 522	2.02 509	1.23 511

RTSC	0.93 440	0.54 447	1.59 481	0.56 432	0.40 405	1.17 453	0.55 402	1.44 463	1.82 492	1.53 472	1.26 408	1.15 422	0.82 403	1.70 481	2.44 496	0.26 380	0.20 374	0.23 344	0.24 390	0.31 404	0.32 410

WAO-6	2.11 507	1.52 509	1.25 453	1.73 509	1.69 514	2.72 506	1.62 512	3.15 514	3.64 517	2.01 494	3.28 507	3.52 513	2.20 508	2.59 509	2.48 499	1.31 511	0.92 518	2.04 517	1.22 524	1.89 507	1.35 518

WAO-7	1.96 500	1.24 500	1.52 476	1.28 503	1.06 503	2.92 512	1.64 513	3.32 516	3.05 514	2.28 501	3.32 509	3.19 507	2.38 510	3.39 515	2.49 500	1.02 505	0.92 518	1.06 502	1.04 515	1.05 499	0.99 504

ELAS_RVC	1.76 498	0.64 465	1.20 449	0.74 481	0.59 471	2.18 497	2.53 527	2.10 503	2.85 511	3.46 521	3.41 512	3.12 505	4.11 524	2.69 511	2.53 501	0.54 486	0.47 494	0.51 484	0.48 485	0.55 479	0.55 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	3.02 515	2.27 524	1.85 493	2.89 528	2.54 529	3.72 518	2.14 524	3.79 523	5.33 524	2.82 509	5.09 528	5.95 525	2.54 511	3.34 514	2.58 502	2.65 529	1.44 529	2.78 530	2.03 530	2.61 523	2.10 526

ELAS	1.77 499	0.64 465	1.10 441	0.72 479	0.58 470	3.37 517	1.76 517	2.54 509	2.57 506	3.77 523	3.96 518	2.83 501	3.44 520	2.34 505	2.73 503	0.53 483	0.47 494	0.50 482	0.48 485	0.55 479	0.55 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	2.87 512	2.31 525	2.01 496	3.03 529	2.60 530	2.94 513	1.82 520	3.43 518	3.06 515	2.89 510	4.21 521	6.15 527	2.71 512	3.42 516	2.90 504	2.67 530	1.18 526	3.00 532	1.67 528	3.13 527	2.26 527

TorneroNet-64	3.54 518	1.89 519	1.59 481	2.62 526	2.29 523	6.88 527	1.72 516	4.72 529	11.88 530	2.43 504	5.46 531	8.16 530	2.80 515	4.13 523	3.03 505	2.25 525	0.75 509	2.57 526	1.09 519	2.65 524	1.84 524

coex-ft	6.50 531	1.57 511	87.99 552	0.49 362	0.38 394	1.41 466	1.21 494	1.21 394	7.96 528	12.14 536	2.78 499	2.74 499	3.83 521	1.30 452	3.19 506	0.24 363	0.23 400	0.27 397	0.24 390	0.48 463	0.40 444

ADCRef	0.84 427	0.46 427	1.60 484	0.52 402	0.45 433	1.08 435	0.52 388	1.13 364	1.03 382	1.22 451	1.43 442	0.87 338	0.93 434	0.91 368	3.35 507	0.19 270	0.16 300	0.23 344	0.23 376	0.23 339	0.22 320

UNDER WATER-64	3.72 520	2.07 522	4.57 516	3.30 532	2.52 528	5.61 526	2.63 528	3.67 522	12.27 531	3.09 517	2.66 497	5.99 526	4.74 527	3.93 522	3.57 508	2.54 528	1.24 527	2.65 527	1.48 526	3.21 528	2.62 530

TorneroNet	4.49 523	1.92 520	1.65 489	2.60 525	2.29 523	14.95 537	1.86 521	4.86 530	19.56 546	3.10 518	7.52 533	7.00 529	2.90 516	4.48 524	3.66 509	2.24 524	0.78 512	2.68 528	1.14 521	2.79 525	1.80 523

UNDER WATER	3.63 519	2.12 523	4.11 514	3.17 530	2.51 527	3.77 520	2.45 526	3.53 521	13.66 535	2.98 515	2.92 502	5.75 523	4.13 525	3.85 521	3.75 510	2.84 531	1.11 525	2.71 529	1.41 525	3.26 529	2.50 529

JetBlue	3.02 515	1.39 506	7.91 523	1.17 500	1.49 508	8.53 528	7.94 532	2.82 510	1.98 496	2.15 499	2.69 498	3.32 510	3.01 517	6.66 529	3.81 511	0.79 495	0.78 512	0.75 493	0.76 504	1.04 498	1.33 516

EDNetEfficient	1.47 489	0.82 479	6.28 521	0.48 352	0.40 405	0.73 349	0.83 466	0.95 293	2.77 510	3.48 522	1.95 476	1.64 475	2.12 504	1.42 462	3.84 512	0.21 307	0.19 365	0.21 310	0.21 341	0.43 453	0.42 452

ADCPNet	1.11 463	0.53 440	3.26 508	0.55 429	0.44 427	1.47 470	0.83 466	1.21 394	1.17 429	1.26 458	1.42 440	1.67 476	1.12 457	1.48 469	3.86 513	0.30 418	0.29 441	0.30 426	0.32 444	0.37 437	0.37 436

RTS	2.03 503	1.03 495	11.50 528	0.68 470	0.63 477	2.71 504	1.56 510	1.55 475	2.32 502	1.93 490	2.57 493	1.32 437	1.32 471	5.20 525	4.30 514	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

RTSA	2.03 503	1.03 495	11.50 528	0.68 470	0.63 477	2.71 504	1.56 510	1.55 475	2.32 502	1.93 490	2.57 493	1.32 437	1.32 471	5.20 525	4.30 514	0.31 422	0.23 400	0.29 416	0.30 432	0.41 447	0.40 444

AnyNet_C01	1.63 493	1.16 498	7.38 522	0.65 463	0.56 464	2.25 498	1.53 508	1.53 473	1.46 472	1.71 483	1.95 476	1.83 480	1.41 477	2.48 506	4.42 516	0.33 434	0.32 461	0.32 433	0.34 452	0.45 457	0.50 476

MADNet+	2.28 510	2.56 526	10.82 526	1.25 502	0.96 494	2.77 508	1.44 507	2.34 506	1.76 490	1.36 463	1.78 470	1.84 482	1.74 493	6.33 528	4.57 517	0.67 492	0.66 503	0.59 489	0.54 494	0.84 491	0.81 496

AnyNet_C32	1.27 476	0.72 473	3.33 509	0.59 444	0.56 464	1.51 475	1.53 508	1.27 419	1.28 449	1.52 471	1.48 450	1.38 453	1.23 466	1.64 477	5.26 518	0.30 418	0.29 441	0.29 416	0.34 452	0.38 439	0.44 461

ADCL	1.10 460	0.42 416	1.57 480	0.51 385	0.41 410	1.71 487	0.92 474	1.36 448	1.45 470	1.33 462	1.56 456	1.22 429	1.26 469	1.45 466	5.27 519	0.22 327	0.19 365	0.25 371	0.25 403	0.29 392	0.29 393

ADCMid	1.22 471	0.57 456	3.17 507	0.54 423	0.44 427	1.07 434	0.77 456	1.31 432	1.13 418	2.14 498	1.48 450	1.49 463	1.47 482	1.65 478	5.30 520	0.26 380	0.24 409	0.29 416	0.32 444	0.38 439	0.36 430

MADNet++	4.18 521	2.72 531	4.00 511	3.80 534	3.44 533	4.72 523	4.05 531	4.01 524	3.74 518	4.52 526	5.14 529	4.20 514	4.89 528	7.04 531	6.39 521	3.79 533	3.70 534	3.27 534	2.70 533	3.68 531	3.74 534

HanzoNet	6.97 532	2.57 527	4.66 517	3.29 531	2.96 532	3.75 519	2.35 525	5.08 531	7.11 527	14.46 543	13.06 536	17.69 540	22.95 546	13.72 537	6.61 522	4.36 534	1.96 530	3.14 533	2.59 532	3.88 533	3.19 533

tt	6.21 530	0.22 167	5.88 520	3.55 533	2.07 521	11.25 533	19.19 537	11.84 536	5.47 525	2.71 508	2.18 483	4.87 518	6.25 529	3.71 518	7.09 523	8.31 539	11.17 543	4.91 536	5.39 538	5.72 534	2.42 528

ADCP+	1.18 470	0.37 384	3.09 505	0.50 373	0.52 457	1.48 471	0.61 422	1.32 438	1.07 400	1.21 447	1.16 386	1.08 404	1.11 455	1.63 476	7.17 524	0.20 291	0.16 300	0.24 358	0.22 363	0.29 392	0.22 320

MANE	4.73 524	0.54 447	0.77 375	0.69 473	0.60 474	10.35 530	1.67 514	8.68 533	12.66 534	6.90 533	9.43 534	11.59 534	10.59 532	8.26 533	8.41 525	0.51 481	0.45 491	0.48 477	1.02 513	0.50 469	0.50 476

DPSimNet_ROB	5.19 528	2.71 530	18.56 532	2.59 524	2.49 526	4.25 521	10.93 534	3.33 517	3.93 521	5.02 530	4.52 524	5.74 522	10.18 530	5.44 527	8.79 526	2.40 526	2.47 531	2.48 525	2.54 531	2.56 522	2.87 531

ADCS	1.60 492	0.70 469	4.02 512	0.61 451	0.53 459	1.31 460	1.11 486	1.71 492	1.86 494	1.97 493	1.68 463	1.51 466	1.46 480	2.07 496	9.20 527	0.34 442	0.32 461	0.33 438	0.36 456	0.45 457	0.46 467

TCMNet-wrong-test	9.08 533	10.58 537	9.58 525	19.64 539	17.64 538	12.69 535	8.93 533	13.77 539	2.58 507	4.67 527	5.19 530	14.57 536	11.02 534	7.21 532	9.81 528	5.58 538	0.89 517	3.76 535	3.10 534	10.41 538	10.02 538

SGM-ForestM	4.73 524	0.34 369	1.05 438	0.46 324	0.28 264	10.26 529	3.48 530	4.52 525	5.16 523	8.68 534	7.48 532	18.87 542	10.80 533	11.26 536	10.01 529	0.32 427	0.34 469	0.32 433	0.32 444	0.29 392	0.30 398

xxxx	1.07 458	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.22 72	0.83 385	0.36 229	1.41 456	0.95 347	0.75 244	0.99 315	0.97 368	0.64 314	0.70 268	11.37 530	0.20 291	0.17 332	0.18 197	0.17 240	0.19 265	0.20 284

test_xeample	1.06 456	0.23 196	0.51 220	0.37 81	0.22 72	0.71 341	0.39 277	1.31 432	0.92 328	0.87 322	1.08 358	0.70 262	0.64 314	0.75 294	11.43 531	0.19 270	0.16 300	0.18 197	0.17 240	0.18 230	0.19 253

JetRed	5.38 529	6.17 534	12.68 531	2.38 521	2.85 531	12.60 534	11.17 535	4.60 526	3.74 518	3.87 524	3.85 515	4.83 517	4.13 525	6.81 530	12.18 532	2.18 523	2.95 533	2.19 520	1.98 529	3.49 530	3.01 532

PML	40.49 553	30.31 545	12.46 530	7.19 535	14.30 534	91.44 553	212.44 554	7.73 532	23.24 547	74.44 553	185.05 554	49.81 553	25.78 547	21.34 542	12.84 533	8.71 540	2.93 532	8.43 540	3.24 535	13.77 541	4.45 535

222	1.25 474	0.23 196	0.53 249	0.38 100	0.23 99	0.78 361	0.37 242	1.41 456	0.93 334	0.97 386	1.13 374	0.74 289	0.71 353	0.74 287	14.86 534	0.20 291	0.16 300	0.17 152	0.16 188	0.18 230	0.20 284

LE_ROB	4.86 527	0.27 299	9.43 524	0.45 299	0.24 140	1.61 479	0.96 479	2.05 500	17.75 542	16.36 544	4.84 526	5.17 521	19.48 544	2.05 494	15.49 535	0.17 200	0.15 274	0.16 113	0.16 188	0.20 282	0.19 253

LRCNet_RVC	21.27 542	31.14 546	21.46 536	28.97 544	23.77 542	3.11 514	0.62 424	20.94 544	1.64 486	25.57 545	28.13 545	21.96 545	14.74 535	21.99 546	16.44 536	29.16 550	14.92 544	33.57 546	31.28 546	29.67 548	26.33 546

BEATNet-Init1	15.65 538	1.62 514	54.26 550	0.75 483	0.56 464	37.03 548	13.39 536	13.20 537	14.59 536	29.41 549	29.29 549	47.69 552	21.87 545	26.91 547	19.58 537	0.43 471	0.39 479	0.47 473	0.47 481	0.52 475	0.52 482

AAGNet	1.40 485	0.20 107	0.52 241	0.45 299	0.26 206	0.29 72	0.29 112	0.67 145	0.71 199	0.97 386	0.86 248	0.66 248	0.60 290	0.66 234	19.98 538	0.17 200	0.11 81	0.19 230	0.15 160	0.20 282	0.13 77

USTest	12.98 537	14.10 538	19.89 533	16.19 538	14.95 535	20.69 539	31.85 543	16.52 540	10.99 529	8.83 535	9.55 535	13.88 535	10.36 531	16.06 538	21.35 539	3.19 532	4.82 535	5.08 538	5.36 537	8.77 537	7.20 536

DPSMNet_ROB	12.13 536	8.03 535	21.13 535	9.02 537	16.82 537	10.68 531	30.78 542	9.15 535	15.24 538	6.56 532	15.50 544	9.02 531	15.13 536	9.28 535	21.71 540	4.59 536	8.60 536	5.08 538	9.26 539	5.89 536	11.06 539

DGTPSM_ROB	12.12 535	8.03 535	21.12 534	8.97 536	16.81 536	10.68 531	30.77 541	9.14 534	15.23 537	6.55 531	15.49 543	9.02 531	15.13 536	9.26 534	21.71 540	4.58 535	8.60 536	5.07 537	9.26 539	5.88 535	11.06 539

Anonymous_1	33.12 544	18.23 539	23.86 537	20.53 540	21.18 541	25.45 540	35.84 544	22.44 548	15.68 539	13.41 537	13.70 540	18.00 541	15.15 538	20.31 539	24.47 542	14.56 546	8.84 538	66.24 550	117.79 550	155.41 553	11.40 541

DPSM_ROB	17.80 539	18.60 540	24.24 541	20.89 541	19.49 539	25.83 541	36.10 545	21.62 546	16.41 540	13.46 538	14.26 541	19.11 543	16.15 539	20.74 540	25.59 543	9.37 541	9.23 539	9.47 541	9.81 541	13.47 539	12.09 542

DPSM	17.80 539	18.60 540	24.24 541	20.89 541	19.49 539	25.83 541	36.10 545	21.62 546	16.41 540	13.46 538	14.26 541	19.11 543	16.15 539	20.74 540	25.59 543	9.37 541	9.23 539	9.47 541	9.81 541	13.47 539	12.09 542

xxxxx1	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

tt_ll	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

ff	36.77 547	19.69 542	24.00 538	62.46 550	66.77 550	27.30 544	39.89 547	20.40 541	18.80 543	14.18 540	13.11 537	17.29 537	17.30 541	21.62 543	27.81 545	13.61 543	18.98 548	111.36 551	133.25 551	28.84 545	38.64 548

HaxPig	31.93 543	37.19 548	34.22 543	24.41 543	24.94 543	18.53 538	20.18 538	21.15 545	28.84 548	35.74 550	38.86 550	26.18 546	28.75 548	33.85 548	34.15 548	35.89 551	38.80 551	37.79 547	40.52 547	39.33 549	39.33 551

MEDIAN_ROB	37.35 550	40.72 553	40.37 546	32.26 545	31.80 544	27.29 543	25.02 539	29.47 549	33.43 552	41.99 552	41.60 552	33.48 547	34.37 552	39.66 550	36.94 549	43.49 553	43.96 553	44.07 549	43.35 549	41.32 551	42.43 553

AVERAGE_ROB	37.53 551	40.05 552	40.01 545	34.74 546	33.76 545	28.46 547	25.14 540	32.31 550	34.08 553	41.20 551	40.52 551	34.51 548	34.78 553	39.11 549	37.48 550	42.68 552	43.32 552	43.80 548	42.99 548	40.42 550	41.31 552

Selective-RAFT-Error	35.87 546	37.42 550	48.73 549	42.24 548	39.28 547	52.00 550	72.87 551	43.41 552	32.95 550	26.97 547	28.72 547	38.71 551	33.15 551	41.59 552	51.42 551	18.77 548	18.60 547	19.14 545	19.78 545	27.19 543	24.42 545

CasAABBNet	35.77 545	37.38 549	48.59 548	42.20 547	39.23 546	51.95 549	72.92 552	43.36 551	33.03 551	26.93 546	28.31 546	38.43 549	32.32 549	41.58 551	51.50 552	18.71 547	18.58 546	19.11 544	19.75 544	27.11 542	24.33 544

LSM0	38.96 552	37.52 551	48.37 547	43.79 549	91.31 553	52.31 551	72.38 550	43.71 553	32.75 549	27.16 548	28.73 548	38.51 550	32.63 550	41.75 553	51.59 553	18.85 549	18.43 545	19.09 543	19.60 543	27.21 544	33.44 547

test_example2	176.82 554	204.75 554	198.54 554	188.58 554	191.23 554	151.28 554	169.77 553	97.63 554	125.81 554	179.94 554	183.74 553	158.20 554	139.14 554	192.16 554	198.12 554	203.48 554	236.37 554	163.71 554	173.22 554	217.79 554	162.95 554

ccccc		430.66 555		506.24 555	500.20 555	349.93 555		384.19 555		330.97 555		370.48 555		498.75 555		557.84 555	430.47 555	334.14 555	290.91 555	547.74 555

Low-res two-view benchmark