Low-res two-view results

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.64 10	0.33 78	1.46 25	0.10 33	0.18 131	1.30 26	0.19 107	3.53 51	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.07 3	4.19 130	0.36 37	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

LG-Stereo_L1	0.69 13	0.32 61	1.21 15	0.10 33	0.16 106	1.38 35	0.20 113	2.44 11	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.06 2	6.49 221	0.36 37	0.01 214	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

MLG-Stereo_test2	0.57 7	0.28 30	1.20 13	0.07 21	0.68 273	1.34 31	0.02 16	3.39 36	1.41 25	0.06 1	0.02 1	0.12 16	0.10 9	2.37 81	0.31 27	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

StereoAnything_RVC	1.52 99	7.77 491	2.81 164	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 38	3.26 29	0.75 6	0.12 4	0.02 1	0.07 4	0.68 108	6.69 237	0.13 3	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	6.69 495	0.02 61

MLG-Stereo	0.72 17	0.23 15	1.13 5	0.06 14	0.16 106	1.24 19	0.00 1	3.84 73	1.40 24	0.06 1	0.03 5	0.08 6	0.10 9	5.71 179	0.16 7	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

LG-G_1	0.62 8	0.31 48	1.19 10	0.07 21	0.11 71	1.81 80	0.02 16	3.74 65	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 22	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

LG-G	0.62 8	0.31 48	1.19 10	0.07 21	0.11 71	1.81 80	0.02 16	3.74 65	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 22	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

FoundationStereo	0.26 1	0.29 34	1.25 16	0.24 78	0.10 62	0.41 2	0.07 45	0.57 1	0.80 8	0.24 19	0.03 5	0.09 10	0.37 63	0.46 2	0.12 2	0.03 338	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 6	0.32 61	1.08 4	0.07 21	0.11 71	0.77 6	0.03 23	3.60 54	1.17 22	0.12 4	0.03 5	0.20 26	0.11 13	2.77 90	0.51 82	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.16 381	0.00 1	0.02 61

IGEV-Stereo+	1.69 110	0.43 166	1.59 34	0.37 110	3.10 416	2.10 102	0.07 45	1.86 5	0.91 14	0.39 50	0.03 5	0.20 26	0.41 78	7.05 262	0.16 7	0.02 300	0.07 344	0.00 1	0.18 396	5.14 489	9.77 510

MLG-Stereo_test1	0.67 11	0.23 15	1.05 2	0.06 14	1.40 342	1.24 19	0.00 1	3.56 52	1.36 23	0.06 1	0.04 11	0.08 6	0.10 9	4.03 125	0.14 5	0.01 214	0.07 344	0.00 1	0.01 276	0.01 11	0.02 61

MLG-Stereo_test3	0.45 3	0.31 48	1.35 20	0.06 14	0.17 116	1.30 26	0.01 4	3.52 49	0.77 7	0.15 7	0.07 12	0.06 1	0.07 3	0.74 7	0.22 17	0.02 300	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

LGtest1	0.42 2	0.33 78	1.42 22	0.13 56	0.16 106	0.98 8	0.01 4	2.30 10	0.96 15	0.21 15	0.07 12	0.08 6	0.10 9	1.10 23	0.31 27	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

EGLCR-Stereo	1.04 54	0.20 6	2.00 72	1.14 217	0.16 106	2.50 143	0.11 62	4.96 133	2.61 65	0.79 85	0.07 12	1.46 124	0.37 63	3.96 122	0.23 18	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226

IGEV-RUCA	0.81 26	0.15 1	1.13 5	0.52 129	0.32 193	2.13 107	0.51 198	3.46 43	1.71 30	0.95 90	0.16 15	0.24 42	0.55 96	2.81 92	0.41 50	0.12 406	0.21 445	0.20 457	0.25 425	0.21 352	0.20 365

rvit_stereo_0081_aga	0.76 21	0.51 207	3.29 216	0.11 40	0.25 164	1.73 75	0.22 120	3.68 56	2.54 62	0.26 23	0.16 15	0.27 47	0.30 50	1.31 33	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 154

IGEVStereo-DCA	1.06 57	0.45 180	2.06 77	0.32 94	0.06 26	2.74 177	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.39 50	0.16 15	0.20 26	0.29 43	6.47 218	0.87 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.06 173	0.06 207

rrr	1.05 55	0.45 180	3.18 209	0.32 94	0.06 26	2.74 177	0.95 312	3.49 45	1.12 19	0.39 50	0.16 15	0.20 26	0.29 43	6.47 218	0.87 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 408	0.06 173	0.10 276

MonSter	0.46 4	0.23 15	1.44 23	0.05 11	0.77 286	1.17 12	0.01 4	3.17 27	0.72 2	0.28 24	0.18 19	0.07 4	0.04 1	0.83 12	0.17 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.00 1	0.01 18

AEACV	0.80 23	0.29 34	1.70 46	0.96 190	0.24 161	2.03 97	0.88 299	3.50 46	0.88 11	0.34 37	0.20 20	0.29 52	2.01 208	1.77 60	0.33 30	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.29 434	0.10 232	0.09 254

LoS	0.91 35	0.34 91	2.10 87	0.38 113	0.13 90	2.47 139	0.26 133	5.00 138	2.74 77	0.89 88	0.21 21	0.49 81	0.36 60	1.97 70	0.67 104	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_xeample3	1.08 58	0.43 166	3.39 225	0.49 127	0.05 15	2.58 156	0.93 307	3.32 33	1.77 31	0.23 16	0.23 22	0.19 22	0.28 39	6.34 209	0.85 145	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.26 432	0.06 173	0.10 276

rvit_0105_6	1.26 80	0.87 326	4.85 329	0.61 144	0.07 34	1.60 55	0.32 149	3.79 71	5.87 248	0.25 21	0.26 23	1.09 109	0.29 43	4.60 143	0.62 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

rvit_stereo_0081	0.88 30	0.28 30	1.81 48	0.62 146	0.13 90	1.34 31	0.12 68	3.14 23	4.59 198	0.43 62	0.30 24	0.54 88	0.11 13	3.89 115	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 30	0.28 30	1.81 48	0.62 146	0.13 90	1.34 31	0.12 68	3.14 23	4.59 198	0.43 62	0.30 24	0.54 88	0.11 13	3.89 115	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

MaDis-Stereo	0.80 23	0.69 283	3.02 186	0.33 99	1.83 372	1.22 15	0.06 38	3.41 39	1.49 26	0.31 34	0.38 26	0.42 74	0.51 90	1.14 26	1.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

GIP-stereo	0.70 15	0.44 172	1.70 46	1.52 270	0.75 282	1.48 44	0.05 33	4.18 87	1.10 18	0.18 9	0.42 27	0.58 91	0.38 67	0.65 5	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

U	2.12 164	0.25 21	2.47 120	0.17 63	8.09 494	10.63 433	0.00 1	3.08 21	0.87 10	0.24 19	0.45 28	0.17 20	0.08 5	0.69 6	0.15 6	0.00 1	0.00 1	9.89 500	5.19 510	0.01 11	0.01 18

SGD-Stereo	0.69 13	0.30 44	1.15 8	0.25 80	0.12 83	1.26 21	0.29 141	1.87 6	0.62 1	0.50 69	0.51 29	0.08 6	0.11 13	6.67 236	0.09 1	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 15	0.29 34	1.62 36	0.16 62	0.06 26	1.95 90	0.45 179	0.88 2	0.74 5	0.55 72	0.51 29	0.14 18	0.09 8	6.32 207	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

Occ-G	0.98 41	0.38 124	1.82 50	0.15 59	0.18 131	1.45 43	0.69 249	3.15 25	2.25 44	1.45 103	0.59 31	5.06 270	0.54 95	0.75 9	0.77 131	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.17 389	0.16 305	0.01 18

fffft	0.97 39	0.29 34	1.69 45	0.03 1	0.05 15	2.12 106	0.65 237	3.44 42	1.87 37	0.34 37	0.60 32	0.23 39	0.20 22	6.69 237	0.89 160	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.09 254
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.24 369	25.07 508	26.53 502	0.44 120	0.07 34	1.50 49	0.54 203	2.09 7	1.57 27	0.51 70	0.62 33	0.21 36	0.20 22	1.44 40	0.53 84	12.03 512	0.01 158	0.00 1	0.08 350	1.75 472	9.69 508

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 23	0.33 78	2.51 122	0.25 80	0.53 252	1.93 88	0.27 136	5.07 142	1.05 17	0.47 65	0.68 34	0.64 94	0.22 26	0.95 17	0.65 99	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.19 401	0.03 92	0.16 339

GREAT-IGEV	0.72 17	0.29 34	1.91 57	1.31 239	0.40 215	1.41 40	0.08 50	2.29 9	2.48 55	0.18 9	0.69 35	0.10 14	0.34 57	1.72 55	0.37 43	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.22 414	0.10 232	0.41 417

AIO_test	0.90 34	0.40 138	1.67 42	0.14 57	0.16 106	2.97 213	0.83 285	3.61 55	2.67 68	0.29 26	0.71 36	1.50 126	0.29 43	2.37 81	0.13 3	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.08 350	0.03 92	0.03 110

rvit_0105_4	1.38 89	0.98 352	5.52 371	0.61 144	0.05 15	1.62 58	0.41 169	3.95 78	5.80 245	0.31 34	0.73 37	1.37 117	0.53 94	4.89 154	0.78 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

rvit_stereo_0083	1.03 51	0.26 25	3.09 202	0.49 127	0.09 55	1.27 23	0.24 126	2.72 14	4.60 200	0.38 43	0.77 38	0.78 101	1.18 157	4.35 137	0.33 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

MM-Stereo_test2	0.99 45	0.29 34	2.26 102	1.34 243	0.12 83	1.78 78	0.53 200	4.71 119	3.31 124	0.76 83	0.80 39	0.50 84	0.35 58	1.86 64	0.73 116	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.07 345	0.26 377	0.06 207

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 41	2.14 447	1.55 30	0.88 173	0.26 171	0.56 5	0.04 25	2.80 16	0.86 9	0.30 29	0.80 39	0.21 36	2.33 223	6.17 195	0.37 43	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.17 389	0.01 11	0.01 18

S2M2	0.46 4	0.39 128	1.17 9	0.37 110	0.17 116	1.14 10	0.01 4	1.46 4	1.83 35	0.19 11	0.87 41	0.13 17	0.19 21	0.57 3	0.43 55	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.21 352	0.00 1

rvit_stereo_ft	1.00 48	0.78 308	3.84 268	0.84 168	0.36 205	1.23 16	0.24 126	3.81 72	3.76 149	0.37 42	0.87 41	0.74 98	1.12 144	1.18 30	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.06 207

4D-IteraStereo	1.72 113	0.86 324	3.01 184	0.09 32	2.86 412	3.57 270	1.06 322	3.92 75	5.31 225	5.28 205	1.02 43	3.92 217	0.38 67	1.83 62	1.04 179	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.09 254

ff7	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.09 221	0.06 207

ffff	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.09 221	0.06 207

11t	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.09 221	0.06 207

ccc-4	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.09 221	0.06 207

CES	1.56 101	0.35 101	1.44 23	0.42 117	7.70 493	2.66 173	0.13 77	4.89 128	2.53 60	0.25 21	1.10 48	0.33 64	0.31 53	1.61 50	0.58 92	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.54 430	6.26 495

IGEV-Stereo	1.12 61	0.59 244	1.66 39	0.03 1	0.07 34	2.82 198	0.82 281	4.09 85	2.30 51	0.41 56	1.11 49	0.30 53	0.41 78	7.05 262	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 389	0.10 232	0.05 188
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.35 86	1.66 424	8.14 430	0.55 134	0.46 229	1.23 16	0.24 126	4.00 80	3.47 133	0.40 54	1.11 49	0.23 39	1.42 172	0.96 18	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.20 404	2.07 476	0.22 369

CroCo_RVC	1.35 86	1.66 424	8.14 430	0.55 134	0.46 229	1.23 16	0.24 126	4.00 80	3.47 133	0.40 54	1.11 49	0.23 39	1.42 172	0.96 18	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.20 404	2.07 476	0.22 369

anonymousdsp	1.12 61	0.59 244	1.66 39	0.03 1	0.07 34	2.81 195	0.82 281	4.07 82	2.30 51	0.41 56	1.12 52	0.30 53	0.40 71	7.05 262	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 389	0.10 232	0.05 188

rvit_stereo_0080	0.88 30	0.51 207	3.12 204	0.07 21	0.12 83	1.31 28	0.37 159	3.78 68	3.29 122	0.56 73	1.13 53	0.40 69	0.76 115	1.71 52	0.47 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

whm_eth	0.88 30	0.51 207	3.12 204	0.07 21	0.12 83	1.31 28	0.37 159	3.78 68	3.29 122	0.56 73	1.13 53	0.40 69	0.76 115	1.71 52	0.47 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

GCAP-Stereo	0.95 37	0.62 257	1.99 70	0.30 87	0.03 10	1.66 62	0.01 4	4.43 97	3.00 97	1.63 107	1.17 55	1.39 118	0.76 115	1.31 33	0.55 86	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.02 61

SMoEStereo_RVC	0.95 37	0.35 101	1.37 21	0.63 149	0.07 34	2.07 99	0.16 95	2.88 17	1.68 28	0.30 29	1.23 56	0.19 22	0.28 39	6.80 242	0.84 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.13 310

PMTNet	1.41 91	0.37 118	2.06 77	0.26 82	0.15 99	2.94 211	0.34 155	3.39 36	5.33 227	1.00 91	1.27 57	0.28 51	0.93 131	4.04 126	0.74 118	5.00 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 18

ProNet	1.20 71	0.60 248	2.00 72	0.26 82	0.08 49	2.73 176	0.68 244	5.00 138	2.52 59	0.29 26	1.32 58	0.37 68	0.36 60	6.94 256	0.44 59	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.07 226

riskmin	1.88 137	0.15 1	2.11 88	1.38 252	0.88 296	2.40 134	0.04 25	5.93 200	6.10 265	2.25 116	1.34 59	6.06 300	5.08 364	2.78 91	1.01 177	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

CASnet	0.98 41	0.32 61	1.62 36	0.65 152	0.07 34	2.11 104	0.14 84	3.50 46	4.03 166	3.77 160	1.41 60	0.31 57	0.29 43	0.80 11	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.68 12	0.42 155	3.15 207	0.18 68	0.52 251	1.17 12	0.02 16	3.16 26	0.98 16	0.51 70	1.43 61	0.16 19	0.22 26	0.75 9	0.83 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.02 61

MyStereo07	1.31 84	0.79 309	1.61 35	1.03 200	1.11 318	2.63 167	0.46 180	5.48 176	2.24 43	0.64 78	1.48 62	0.27 47	0.59 103	7.03 261	0.45 63	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.01 276	0.11 252	0.09 254

GLC_STEREO	0.75 20	0.29 34	1.19 10	0.55 134	0.01 1	1.98 94	0.57 218	3.07 20	3.02 100	0.90 89	1.48 62	0.19 22	0.40 71	0.93 15	0.36 37	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

CREStereo	0.98 41	0.42 155	1.86 52	0.07 21	0.22 154	1.65 61	0.02 16	4.07 82	6.33 280	0.72 81	1.54 64	0.43 75	0.64 105	1.22 32	0.44 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
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
trnet	0.99 45	0.37 118	1.89 55	0.08 29	0.19 142	1.68 66	0.02 16	4.12 86	6.41 284	0.70 80	1.57 65	0.46 78	0.67 107	1.15 27	0.41 50	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_0105_5	1.48 96	0.89 333	5.43 362	0.46 122	0.04 12	1.60 55	0.60 223	4.65 116	5.90 251	0.76 83	1.59 66	1.75 136	0.78 121	4.20 132	0.88 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

AIO_rvc	1.02 49	0.59 244	1.95 66	0.15 59	0.09 55	3.42 247	0.99 314	4.46 99	2.73 76	0.28 24	1.62 67	1.32 116	0.28 39	2.10 76	0.21 16	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.04 331	0.11 252	0.11 289

CAS	2.24 179	0.25 21	1.86 52	11.21 497	3.86 450	1.67 63	0.02 16	3.87 74	2.67 68	0.41 56	1.63 68	0.24 42	0.27 37	1.50 44	0.74 118	9.43 505	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 492

rvit_0105_3	1.71 112	0.90 336	5.93 382	0.78 161	0.02 3	1.62 58	1.69 364	5.15 146	5.99 260	2.22 115	1.64 69	1.97 146	1.17 156	4.19 130	0.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

MM-Stereo_test1	1.57 102	0.36 111	2.19 98	1.17 220	0.35 203	2.39 133	0.56 209	4.53 104	5.21 222	3.67 155	1.65 70	0.40 69	0.84 128	6.90 250	0.80 138	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.03 110

gcap-zeroshot	1.87 136	0.44 172	4.24 292	0.53 130	0.51 247	3.12 229	0.75 265	6.42 227	3.91 157	3.75 159	1.67 71	7.79 340	0.55 96	2.61 88	0.53 84	0.02 300	0.21 445	0.00 1	0.23 417	0.00 1	0.05 188

IGEV-Stereo++	0.74 19	0.23 15	1.31 18	0.06 14	1.62 351	1.95 90	0.01 4	3.29 31	1.81 32	0.38 43	1.68 72	0.10 14	1.16 155	0.91 14	0.19 13	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

test_1	1.85 131	0.21 10	2.45 114	1.02 198	0.22 154	1.37 34	0.82 281	4.66 118	5.06 216	7.02 295	1.73 73	4.09 225	0.41 78	6.51 224	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.18 329	0.14 317

plain	1.34 85	0.51 207	5.09 343	0.30 87	0.05 15	1.58 53	0.08 50	4.47 101	3.77 150	0.42 60	1.76 74	0.60 93	0.74 113	6.11 192	0.94 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 420	0.02 61

xyz-stereo-finetune	1.20 71	0.44 172	2.19 98	0.08 29	0.05 15	3.16 235	0.68 244	3.41 39	2.58 64	0.81 86	1.77 75	0.68 95	0.37 63	6.20 198	1.63 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

LG-Stereo	0.79 22	0.32 61	3.96 271	0.04 9	0.15 99	1.19 14	0.18 104	3.52 49	2.95 88	0.32 36	1.77 75	0.22 38	0.14 17	0.39 1	0.43 55	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.02 61

knoymous	1.36 88	0.21 10	1.68 44	0.20 69	0.49 241	1.58 53	0.11 62	5.15 146	2.40 54	4.62 181	1.77 75	4.56 250	0.45 86	3.23 99	0.63 97	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

test-3	1.86 132	0.21 10	2.46 117	1.03 200	0.22 154	1.38 35	0.83 285	4.65 116	5.04 215	7.26 312	1.78 78	4.10 227	0.41 78	6.53 227	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.18 329	0.14 317

CroCo-Stereo	0.99 45	0.89 333	3.19 210	0.46 122	0.44 223	0.38 1	0.05 33	4.61 109	3.95 160	0.48 66	1.78 78	1.01 106	0.27 37	1.11 24	1.07 180	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154
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
test_3	1.88 137	0.22 13	2.75 152	0.96 190	0.22 154	1.28 25	0.77 269	4.62 111	5.87 248	6.55 276	1.84 80	4.28 238	0.45 86	6.48 220	0.76 125	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.28 433	0.17 318	0.14 317

FENet	2.19 175	0.34 91	3.04 191	2.05 364	0.26 171	2.82 198	0.13 77	7.02 253	5.55 234	4.97 194	1.94 81	4.91 262	3.39 272	4.71 146	2.50 292	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 367

RSM++	1.02 49	0.24 20	1.33 19	0.86 171	0.04 12	2.78 184	0.30 147	2.63 13	2.67 68	0.48 66	1.95 82	0.52 85	0.25 29	5.50 173	0.57 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 389	0.11 252	0.09 254

Selective-RAFT	1.69 110	0.32 61	3.29 216	0.92 181	0.18 131	3.89 296	0.06 38	4.22 88	4.00 163	1.47 104	1.98 83	3.07 179	2.81 248	6.35 211	0.89 160	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.21 408	0.05 149	0.00 1

SCV_C0	1.40 90	0.49 199	3.06 201	0.12 42	0.21 150	2.29 120	0.09 55	6.46 229	3.81 151	0.63 76	2.00 84	0.24 42	0.41 78	7.31 280	0.43 55	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.21 408	0.16 305	0.07 226

tt45	1.09 59	0.35 101	1.49 28	0.39 114	0.23 159	3.50 259	0.14 84	3.35 35	1.81 32	0.36 40	2.04 85	0.27 47	0.26 35	6.84 245	0.63 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.03 110

rvit_105_1	2.44 207	0.80 313	5.08 342	1.77 310	0.09 55	1.95 90	3.62 415	5.62 185	8.21 350	4.85 190	2.07 86	3.15 183	1.58 187	7.08 266	2.71 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.04 121	0.08 241

UniTT-Stereo	0.83 27	0.33 78	1.98 68	0.92 181	1.27 331	0.54 4	0.11 62	1.35 3	2.94 87	1.67 108	2.09 87	0.20 26	0.31 53	1.57 47	1.07 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.01 18

AnonymousM	2.71 231	6.75 485	0.98 1	0.73 158	0.06 26	2.41 135	0.53 200	5.30 164	3.05 101	4.75 188	2.09 87	1.89 141	1.01 136	1.88 68	0.51 82	0.01 214	0.02 215	17.42 506	4.76 506	0.02 48	0.01 18

Pointernet	0.84 28	0.35 101	2.00 72	0.12 42	0.13 90	1.77 76	0.06 38	4.87 127	2.53 60	0.14 6	2.11 89	0.76 100	0.44 85	1.02 20	0.32 29	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.15 378	0.02 48	0.01 18

IGEV++	1.14 68	0.51 207	1.66 39	0.55 134	0.08 49	2.52 144	1.01 318	6.51 233	3.16 108	0.59 75	2.11 89	0.43 75	1.18 157	1.44 40	0.79 135	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.05 337	0.11 252	0.11 289

rafts_anoy	1.72 113	0.79 309	2.58 130	2.03 357	1.75 365	2.47 139	0.16 95	5.48 176	6.01 262	3.24 142	2.11 89	1.92 145	1.33 165	3.08 97	1.13 188	0.01 214	0.18 432	0.00 1	0.01 276	0.03 92	0.07 226

x	1.73 115	0.28 30	2.49 121	1.91 330	0.17 116	2.10 102	0.83 285	8.74 298	3.55 139	3.28 143	2.12 92	3.10 180	1.96 207	2.90 94	1.12 186	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

castereo++	1.18 69	0.54 224	1.95 66	0.30 87	0.51 247	4.56 325	1.00 316	4.61 109	1.12 19	0.29 26	2.14 93	1.89 141	0.15 18	3.94 121	0.18 12	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.31 442	0.03 92	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	1.24 77	0.88 330	3.39 225	0.95 188	4.59 473	0.47 3	0.08 50	3.51 48	2.80 80	1.17 100	2.24 94	1.57 129	0.20 22	1.48 43	1.14 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.12 302

GMStereo	1.83 129	0.99 354	4.55 314	0.57 139	0.05 15	2.53 147	0.01 4	4.95 131	11.14 407	3.52 150	2.24 94	0.53 87	0.49 88	3.76 113	0.80 138	0.20 427	0.00 1	0.00 1	0.12 371	0.12 269	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymous_2	4.14 359	0.62 257	3.21 211	1.40 254	1.43 344	5.19 340	0.32 149	6.63 237	4.38 186	4.48 178	2.30 96	8.08 349	7.00 405	5.37 169	2.29 280	0.23 431	0.75 482	5.20 497	18.12 522	5.66 490	0.23 375

CAS++	1.18 69	0.55 228	1.99 70	0.17 63	0.27 174	1.85 83	0.63 230	8.48 285	3.07 103	1.71 109	2.32 97	0.18 21	0.20 22	1.91 69	0.30 24	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RSM	1.21 74	0.20 6	1.30 17	0.12 42	0.06 26	2.48 141	0.51 198	3.78 68	2.74 77	0.48 66	2.38 98	2.18 150	0.28 39	6.77 241	0.56 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 381	0.07 191	0.05 188

MIF-Stereo (partial)	1.29 83	0.33 78	3.02 186	0.03 1	1.12 320	1.26 21	0.13 77	4.46 99	3.75 147	0.35 39	2.39 99	0.31 57	0.74 113	6.09 191	1.76 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.04 154

LL-Strereo2	1.86 132	0.83 320	2.33 106	0.36 108	0.17 116	3.79 292	1.52 354	5.82 196	4.04 168	4.43 174	2.51 100	4.23 232	0.37 63	5.66 176	0.99 174	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.05 337	0.06 173	0.11 289

castereo	0.87 29	0.60 248	1.07 3	0.34 104	0.17 116	1.89 84	0.79 275	4.84 126	2.05 38	0.65 79	2.55 101	0.31 57	0.40 71	1.02 20	0.38 46	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.24 420	0.03 92	0.02 61

LoS_RVC	1.26 80	1.43 403	1.91 57	0.42 117	3.77 448	1.71 72	0.04 25	2.58 12	2.49 57	0.42 60	2.58 102	0.30 53	0.57 100	1.71 52	0.66 103	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	4.49 489

fffy	1.13 67	0.51 207	2.15 89	1.01 197	0.09 55	2.30 125	0.19 107	4.07 82	1.13 21	0.16 8	2.66 103	0.20 26	0.38 67	6.98 258	0.35 34	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.16 339

SCV	1.59 103	0.58 241	2.57 128	2.72 420	0.31 190	2.15 110	0.79 275	6.88 248	2.72 73	0.20 12	2.68 104	0.68 95	0.58 102	7.60 296	0.41 50	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.22 414	0.37 410	0.24 379

UDGNet	2.73 234	7.09 488	3.90 270	2.71 418	0.06 26	2.98 214	0.20 113	4.63 112	8.58 363	2.69 123	2.70 105	0.95 105	1.01 136	6.27 201	1.51 218	1.28 476	0.00 1	5.24 498	0.94 480	1.70 471	0.13 310

HUF	1.05 55	0.64 261	2.33 106	0.35 107	0.22 154	3.09 224	0.41 169	3.73 64	2.89 84	0.36 40	2.71 106	0.33 64	0.30 50	2.28 80	0.23 18	0.00 1	0.61 481	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.39 412

test_for_model	6.81 430	27.63 512	2.16 96	21.79 510	16.18 511	3.48 255	0.94 309	5.88 198	3.72 144	7.62 327	2.72 107	1.03 108	0.42 83	0.58 4	0.35 34	9.03 503	2.28 493	0.00 1	0.05 337	23.91 517	6.49 496

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 80	0.42 155	2.36 110	0.59 142	1.26 329	2.43 137	0.01 4	3.29 31	7.76 335	1.71 109	2.78 108	0.27 47	0.32 55	1.16 29	0.58 92	0.04 357	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.10 276

AIO-test1	2.22 178	0.76 300	2.78 158	0.30 87	4.38 461	2.48 141	0.96 313	5.59 181	14.64 438	0.74 82	2.86 109	0.92 103	0.30 50	5.64 174	1.67 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.17 318	0.14 317

111111	0.97 39	0.19 4	1.49 28	0.06 14	1.12 320	1.43 42	0.05 33	4.77 122	1.70 29	0.44 64	2.88 110	0.09 10	0.17 20	4.66 145	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 119	0.39 128	3.40 227	1.10 210	0.04 12	3.63 271	0.50 195	7.80 266	2.77 79	2.91 133	2.88 110	3.17 184	1.01 136	5.15 163	0.43 55	0.00 1	0.01 158	0.02 385	0.15 378	0.05 149	0.12 302

mms	1.03 51	0.54 224	1.58 33	0.05 11	0.36 205	1.52 51	0.08 50	2.97 19	1.84 36	0.38 43	2.94 112	0.32 60	0.25 29	6.82 243	0.39 47	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.28 397

DLNR_Zeroshot_test	24.70 510	50.77 528	90.11 535	98.11 544	97.34 542	1.38 35	0.12 68	22.79 499	3.09 107	1.07 97	2.95 113	0.71 97	0.29 43	6.93 252	2.29 280	38.56 526	0.37 468	0.00 1	0.30 440	76.73 538	0.09 254

Reg-Stereo(zero)	1.60 105	0.19 4	2.59 131	0.45 121	0.47 236	1.64 60	0.23 124	3.22 28	5.87 248	4.29 170	3.01 114	4.49 248	1.64 191	2.47 86	1.16 192	0.00 1	0.08 356	0.00 1	0.13 374	0.01 11	0.10 276

11t1	1.62 106	0.26 25	2.53 124	2.37 401	0.24 161	2.58 156	0.06 38	6.66 239	3.00 97	3.40 148	3.01 114	1.14 111	1.94 206	4.18 129	0.91 164	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

ours_stereo	1.03 51	0.55 228	1.86 52	0.12 42	0.32 193	1.16 11	0.09 55	3.27 30	2.18 42	0.39 50	3.02 116	0.34 67	0.26 35	6.32 207	0.37 43	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.13 310

TRStereo	2.36 199	3.10 462	4.70 323	1.99 347	2.08 383	2.61 162	1.11 328	8.79 300	3.73 145	3.19 140	3.04 117	3.96 218	0.77 118	5.92 185	1.44 212	0.03 338	0.14 409	0.00 1	0.29 434	0.08 203	0.25 383

sCroCo_RVC	1.21 74	0.65 267	5.16 349	1.09 209	1.29 334	0.92 7	0.19 107	3.92 75	2.68 71	0.30 29	3.04 117	0.52 85	1.56 186	1.58 48	0.78 133	0.09 397	0.25 457	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.11 289

WCG-NET（raft）	1.49 97	0.50 202	1.55 30	0.21 73	0.08 49	2.15 110	1.01 318	2.72 14	6.26 276	2.79 127	3.06 119	4.38 243	1.04 141	3.53 108	0.26 20	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.08 241

MoCha-V2	1.41 91	0.42 155	2.61 134	0.81 163	0.23 159	2.53 147	0.20 113	4.81 124	3.16 108	0.82 87	3.15 120	0.30 53	1.61 190	6.66 235	0.40 49	0.00 1	0.20 442	0.00 1	0.24 420	0.05 149	0.02 61

AE-Stereo	1.44 93	0.32 61	2.69 142	1.58 283	0.20 147	2.24 117	0.59 220	6.01 201	5.70 240	1.18 101	3.17 121	1.02 107	0.78 121	1.73 56	0.83 141	0.02 300	0.18 432	0.00 1	0.29 434	0.11 252	0.07 226

999	1.25 79	0.37 118	1.63 38	1.15 218	0.34 200	3.03 219	0.66 240	3.41 39	2.27 45	0.30 29	3.20 122	0.19 22	0.25 29	7.23 277	0.85 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.01 18

Selective-IGEV	1.23 76	0.18 3	1.13 5	0.07 21	0.17 116	2.38 132	0.54 203	6.10 205	2.51 58	0.41 56	3.20 122	0.26 45	0.29 43	6.94 256	0.16 7	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.11 368	0.04 121	0.10 276

Anonymous3	1.76 117	0.44 172	6.37 396	0.33 99	0.50 244	4.33 314	0.54 203	4.43 97	2.48 55	2.21 114	3.24 124	1.53 128	1.14 148	5.64 174	1.29 201	0.17 420	0.23 451	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 327

AIO-Stereo	0.94 36	0.22 13	1.20 13	0.06 14	0.08 49	2.36 128	0.62 229	5.50 179	2.61 65	0.30 29	3.32 125	0.41 72	0.25 29	1.12 25	0.17 10	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.35 451	0.06 173	0.12 302

ACVNet-DCA	2.01 156	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	8.45 281	3.33 126	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.02 48	0.03 110

xx1	2.33 196	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	4.31 89	10.41 393	1.03 92	3.33 126	4.67 253	2.70 239	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

1test111	1.86 132	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	8.45 281	3.33 126	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	4.40 138	0.96 169	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.02 48	0.03 110

cc1	2.17 172	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	4.31 89	10.41 393	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.10 232	0.05 188

NRIStereo	2.14 167	0.35 101	2.65 139	1.10 210	0.14 95	3.05 221	0.86 296	5.35 169	3.18 114	6.24 253	3.36 130	4.17 231	1.82 204	8.12 335	2.01 264	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.19 359

RAFT-Stereo-weight	1.67 108	0.31 48	1.57 32	0.97 193	0.15 99	3.19 237	0.77 269	5.06 140	6.19 275	4.96 193	3.38 131	2.83 166	0.35 58	2.87 93	0.74 118	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

tt1	2.14 167	0.63 260	2.22 100	2.27 386	0.02 3	5.71 351	0.63 230	4.53 104	10.19 388	1.16 99	3.39 132	0.33 64	3.05 258	8.00 321	0.46 67	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.10 232	0.04 154

WCG-NET	1.24 77	0.43 166	1.46 25	0.33 99	0.08 49	2.14 108	1.08 327	3.09 22	6.86 301	2.73 126	3.43 133	0.74 98	0.94 133	0.89 13	0.33 30	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.05 188

MC-Stereo	1.47 95	0.36 111	2.54 125	1.99 347	0.12 83	1.90 85	0.12 68	4.47 101	2.83 81	3.31 146	3.44 134	0.56 90	1.47 175	5.39 170	0.47 73	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.21 408	0.07 191	0.04 154

EKT-Stereo	1.91 143	0.48 195	2.77 156	2.19 378	4.36 460	1.42 41	0.24 126	4.63 112	3.51 135	2.94 134	3.47 135	3.55 203	2.25 219	5.26 165	0.85 145	0.04 357	0.12 395	0.00 1	0.09 361	0.06 173	0.05 188

FADNet-RVC	3.98 352	1.84 435	12.48 461	1.69 298	0.44 223	4.33 314	1.31 344	11.84 387	7.15 313	3.53 151	3.50 136	10.63 393	4.43 331	9.12 393	6.25 389	0.03 338	0.10 380	0.00 1	0.03 313	0.60 437	0.25 383

dd	2.16 170	1.22 384	4.82 327	0.68 155	0.12 83	1.39 39	0.17 100	5.14 144	11.22 410	2.70 125	3.51 137	1.52 127	1.23 162	5.08 159	3.96 347	0.12 406	0.01 158	0.04 414	0.21 408	0.07 191	0.01 18

testlalala	1.50 98	0.41 149	1.67 42	0.98 194	0.31 190	4.00 303	0.90 304	5.26 162	2.17 41	6.56 277	3.61 138	1.74 135	0.38 67	1.21 31	0.42 54	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.29 434	0.01 11	0.01 18

model_zeroshot	1.52 99	0.42 155	4.10 288	1.25 227	0.11 71	3.04 220	0.14 84	5.79 194	2.84 82	3.12 138	3.65 139	2.05 148	0.42 83	2.38 83	0.71 112	0.01 214	0.10 380	0.00 1	0.20 404	0.02 48	0.04 154

qqq	1.93 145	0.30 44	2.96 181	1.40 254	0.05 15	1.96 93	0.39 164	8.45 281	3.33 126	3.06 136	3.84 140	4.67 253	2.70 239	4.40 138	0.96 169	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

MyStereo05	2.94 256	0.66 273	5.25 357	1.10 210	0.96 306	2.57 154	0.10 58	8.53 287	12.34 424	6.28 259	3.88 141	3.18 185	3.30 265	7.81 311	2.37 286	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.01 276	0.13 283	0.15 327

raftrobust	1.86 132	0.74 295	1.94 63	2.15 375	2.24 394	2.74 177	0.53 200	4.89 128	4.05 170	6.09 240	3.89 142	1.64 130	2.55 232	2.44 84	1.12 186	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.08 241

MyStereo04	2.95 257	0.79 309	5.38 360	1.03 200	1.11 318	2.63 167	0.46 180	10.00 334	12.44 425	4.19 169	3.91 143	3.04 177	3.60 284	7.34 283	2.74 303	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.01 276	0.11 252	0.09 254

test_sample1	2.31 192	0.26 25	3.29 216	2.08 365	0.46 229	2.62 165	0.05 33	9.88 328	4.23 181	3.90 162	3.92 144	3.49 199	4.44 332	5.67 177	1.88 254	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

MIPNet	2.06 161	0.69 283	4.57 317	0.32 94	0.21 150	1.92 87	0.19 107	6.89 249	5.64 239	5.48 209	4.02 145	2.02 147	3.50 278	3.32 102	2.01 264	0.00 1	0.01 158	0.01 354	0.01 276	0.20 341	0.13 310

rvit_stereo_0075_2	2.00 154	0.32 61	5.49 366	0.60 143	1.98 378	1.77 76	0.10 58	7.24 256	5.70 240	2.90 132	4.06 146	3.11 181	0.56 98	5.32 167	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.16 339

testlalala_base	3.12 269	0.48 195	2.79 162	2.14 374	1.98 378	4.13 308	0.64 234	6.16 209	2.09 39	2.38 119	4.08 147	1.80 137	0.50 89	1.65 51	0.72 114	12.33 513	2.33 495	0.00 1	0.31 442	14.56 507	1.32 462

DeepStereo_RVC	2.05 160	0.39 128	2.87 174	0.14 57	0.17 116	3.51 262	0.70 252	5.21 150	3.00 97	6.27 258	4.13 148	3.47 197	4.53 339	4.81 148	1.49 217	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.18 348

CRE-IMP	1.95 147	0.35 101	2.68 140	0.27 86	0.17 116	3.90 297	0.85 295	5.14 144	2.87 83	5.74 214	4.14 149	3.49 199	0.83 125	6.40 212	1.80 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.19 359

testlalala2	2.15 169	0.44 172	2.44 113	9.24 492	6.30 484	3.64 272	0.18 104	4.63 112	2.55 63	3.73 158	4.17 150	3.14 182	0.51 90	1.08 22	0.26 20	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.44 463	0.11 252	0.03 110

FADNet-RVC-Resample	3.79 332	1.62 420	12.06 455	1.43 259	0.66 269	5.94 358	2.41 379	10.18 342	8.58 363	6.28 259	4.22 151	5.33 280	4.80 355	7.71 304	3.19 314	0.17 420	0.21 445	0.17 453	0.12 371	0.41 423	0.29 399

ROB_FTStereo	1.90 141	0.42 155	2.86 170	0.12 42	0.19 142	3.71 280	0.75 265	5.24 157	2.95 88	5.87 228	4.26 152	3.41 190	1.51 176	5.80 181	0.65 99	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

s12784h	1.89 140	0.30 44	2.57 128	0.11 40	0.09 55	4.18 309	0.13 77	6.61 236	7.44 321	3.62 153	4.28 153	0.59 92	0.81 124	6.61 231	0.46 67	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1

Patchmatch Stereo++	1.95 147	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.18 131	3.74 285	0.66 240	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.32 154	3.46 194	1.52 181	6.88 247	0.70 108	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254
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
iRAFT	1.95 147	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.18 131	3.74 285	0.66 240	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.32 154	3.46 194	1.52 181	6.88 247	0.70 108	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254

PSM-adaLoss	1.88 137	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.19 142	3.75 288	0.71 255	5.23 151	2.96 91	5.86 223	4.33 156	3.45 192	1.51 176	5.40 171	0.69 106	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254

HUI-Stereo	1.80 122	0.41 149	2.85 168	0.12 42	0.18 131	3.72 283	0.65 237	5.23 151	2.97 95	5.87 228	4.34 157	3.45 192	1.52 181	3.93 120	0.65 99	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.10 276

RAFT-IKP	1.90 141	0.42 155	2.83 165	0.12 42	0.18 131	3.50 259	0.64 234	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.34 157	3.50 201	1.51 176	5.99 188	0.76 125	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

ROB_FTStereo_v2	1.91 143	0.41 149	2.85 168	0.12 42	0.19 142	3.71 280	0.73 260	5.23 151	2.95 88	5.86 223	4.36 159	3.46 194	1.51 176	5.86 184	0.69 106	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

iGMRVC	1.96 150	0.40 138	2.88 175	0.12 42	0.19 142	3.74 285	0.73 260	5.23 151	2.97 95	5.87 228	4.37 160	3.48 198	1.52 181	6.73 240	0.74 118	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

CFNet-RSSM	2.11 163	0.33 78	2.71 146	1.04 205	0.30 184	3.21 239	0.41 169	6.67 240	6.96 304	5.62 212	4.58 161	5.40 281	1.71 194	1.86 64	0.87 152	0.00 1	0.08 356	0.00 1	0.32 444	0.02 48	0.02 61

GCST	9.08 459	17.31 504	3.98 276	52.92 527	10.66 500	11.29 441	0.20 113	6.97 251	6.47 288	9.46 392	4.68 162	4.75 255	1.51 176	9.34 404	1.31 202	8.19 501	0.05 309	22.38 509	0.34 448	6.17 493	3.53 482

PAM	3.38 296	0.31 48	5.61 374	1.37 250	0.71 279	7.60 397	0.38 163	8.94 301	3.55 139	5.54 210	4.69 163	16.09 445	7.03 407	3.67 111	1.02 178	0.00 1	0.21 445	0.00 1	0.38 453	0.07 191	0.41 417

MM-Stereo_test3	1.83 129	0.59 244	1.93 60	1.43 259	3.99 454	2.44 138	0.81 279	5.81 195	6.70 296	1.73 111	4.79 164	1.23 115	0.65 106	3.30 100	0.85 145	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.05 188

HCRNet	2.56 219	0.53 219	3.35 221	0.24 78	3.39 429	2.19 113	0.23 124	6.89 249	5.50 230	5.26 204	4.79 164	5.27 275	2.78 246	7.71 304	2.89 304	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.04 154

TANstereo	1.20 71	0.49 199	2.04 75	0.34 104	0.10 62	1.80 79	0.01 4	3.40 38	4.10 174	4.37 173	4.82 166	0.41 72	0.70 109	0.94 16	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	4.87 389	0.94 349	14.70 473	1.51 268	1.15 323	11.49 442	2.55 387	7.28 258	6.47 288	6.23 252	4.83 167	15.30 439	8.99 439	6.88 247	8.20 423	0.03 338	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.40 420	0.42 420

Any-RAFT	2.18 174	0.25 21	1.94 63	1.37 250	0.80 289	5.01 338	0.56 209	8.51 286	5.58 237	4.01 166	4.85 168	5.44 282	2.26 221	2.45 85	0.35 34	0.00 1	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

test_sample2	2.32 194	0.25 21	3.38 223	2.08 365	0.41 219	2.58 156	0.15 90	9.50 317	4.97 214	3.66 154	4.86 169	4.29 240	3.26 263	5.83 183	1.09 183	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

DIP-Stereo	1.97 152	0.64 261	2.95 179	0.17 63	0.10 62	4.83 332	0.13 77	8.60 293	4.06 173	6.42 269	4.92 170	0.44 77	0.72 112	3.57 109	1.80 249	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iRaftStereo_RVC	1.62 106	0.68 278	1.98 68	0.67 154	0.05 15	2.99 215	0.04 25	5.36 171	3.74 146	3.82 161	4.96 171	2.54 159	0.62 104	3.35 103	0.97 172	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.27 393

TestStereo	1.74 116	1.02 358	3.64 249	0.20 69	0.28 181	1.33 30	0.01 4	5.24 157	4.01 165	3.18 139	4.97 172	2.07 149	0.70 109	7.32 281	0.75 123	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

XX-TBD	1.44 93	0.85 323	2.04 75	2.45 407	0.05 15	2.34 127	0.01 4	3.46 43	7.51 322	2.88 131	4.98 173	0.26 45	0.25 29	1.15 27	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	2.02 157	0.33 78	2.61 134	1.04 205	0.30 184	3.56 267	0.40 168	5.89 199	5.94 255	5.08 198	5.01 174	5.55 284	1.72 195	1.60 49	0.91 164	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.25 425	0.01 11	0.02 61

GCAP-BAT	1.77 118	0.49 199	2.78 158	0.66 153	0.16 106	3.76 289	0.80 277	3.72 63	3.27 119	3.68 156	5.03 175	3.66 208	0.56 98	5.82 182	0.65 99	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.24 420	0.01 11	0.01 18

test-1	1.82 127	0.45 180	5.42 361	0.89 175	0.41 219	2.14 108	0.56 209	5.75 188	4.15 178	3.28 143	5.11 176	3.61 205	0.70 109	1.53 46	1.56 225	0.02 300	0.34 463	0.00 1	0.08 350	0.02 48	0.30 401

RALCasStereoNet	1.93 145	1.01 356	2.75 152	1.88 326	1.75 365	2.88 207	0.18 104	4.64 115	4.36 185	2.27 117	5.14 177	2.22 152	0.79 123	7.10 268	1.00 176	0.00 1	0.34 463	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.16 339

DCANet-4	2.03 158	0.34 91	5.30 358	0.31 91	0.18 131	1.69 67	0.12 68	4.95 131	8.55 362	5.78 215	5.17 178	1.12 110	2.82 249	2.11 77	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 348

fff	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 348

csc	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 348

cscssc	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 348

DMCA-RVC	3.17 274	1.26 390	6.39 398	2.10 370	1.51 347	3.02 218	0.56 209	7.84 268	5.06 216	9.23 388	5.19 182	8.46 357	2.72 244	6.31 205	3.22 315	0.06 378	0.11 388	0.09 437	0.02 300	0.16 305	0.08 241

OCTAStereo	2.24 179	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.45 249	0.43 174	6.50 230	3.17 111	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.33 165	8.18 343	1.56 225	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

RE-Stereo	2.25 184	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.47 252	0.43 174	6.50 230	3.18 114	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.34 167	8.18 343	1.58 227	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.01 18

TVStereo	2.25 184	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.47 252	0.43 174	6.50 230	3.18 114	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.34 167	8.18 343	1.58 227	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.01 18

ACV-stereo	4.46 378	0.76 300	9.94 445	1.91 330	1.06 315	11.61 444	1.28 341	6.25 214	7.09 310	3.09 137	5.21 186	16.88 452	10.23 452	7.96 318	5.47 375	0.06 378	0.15 416	0.01 354	0.00 1	0.12 269	0.14 317

tg	1.96 150	0.64 261	2.15 89	0.68 155	0.12 83	4.40 322	0.04 25	5.74 187	4.19 180	4.00 165	5.23 187	2.58 160	0.93 131	7.12 269	0.77 131	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.25 383

NF-Stereo	2.24 179	0.33 78	3.00 182	2.04 359	0.10 62	3.46 250	0.43 174	6.51 233	3.17 111	6.84 285	5.24 188	2.67 164	1.34 167	8.17 342	1.53 221	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

FADNet	4.23 367	1.65 423	11.75 454	1.64 294	0.80 289	4.80 331	0.77 269	13.76 436	11.65 415	3.97 164	5.24 188	9.62 374	5.14 365	8.40 354	3.78 342	0.21 428	0.04 294	0.07 431	0.05 337	1.14 460	0.10 276

gwcnet-sp	3.31 285	1.47 406	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

scenet	3.31 285	1.47 406	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

ssnet	3.31 285	1.47 406	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

PAM_32	3.50 308	0.32 61	5.22 354	1.32 240	0.53 252	7.49 391	0.39 164	9.52 320	3.91 157	5.22 202	5.28 193	16.75 451	7.44 414	4.61 144	0.90 163	0.00 1	0.20 442	0.00 1	0.39 456	0.09 221	0.39 412

ADStereo(finetuned)	2.26 187	0.64 261	5.22 354	0.31 91	0.18 131	1.71 72	0.25 131	5.23 151	8.46 357	6.06 238	5.30 194	1.41 119	6.37 391	1.87 66	1.87 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.18 348

DCANet	2.08 162	0.64 261	3.81 262	0.31 91	0.17 116	1.70 71	0.25 131	5.23 151	8.47 358	6.07 239	5.30 194	1.41 119	4.23 317	1.85 63	2.02 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.19 359

IGEV_Zeroshot_test	2.13 166	0.50 202	4.91 332	1.41 257	0.18 131	2.62 165	0.36 157	7.80 266	3.87 153	5.04 196	5.42 196	4.77 256	1.03 139	3.43 106	0.79 135	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.18 396	0.17 318	0.04 154

raft+_RVC	1.79 120	0.84 321	2.32 105	2.40 402	0.85 294	1.38 35	0.09 55	6.36 219	4.75 208	2.85 130	5.46 197	1.17 113	1.36 170	4.54 141	0.91 164	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.22 369

IRAFT_RVC	2.85 243	0.41 149	3.32 219	2.09 368	0.41 219	2.92 209	5.22 443	6.41 226	3.63 142	6.53 275	5.48 198	5.09 271	4.88 358	8.20 346	2.15 273	0.01 214	0.17 428	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.04 154

RCA-Stereo	1.99 153	0.34 91	2.71 146	0.26 82	0.06 26	2.29 120	0.48 183	4.89 128	14.65 440	2.81 129	5.51 199	0.78 101	3.21 262	1.44 40	0.33 30	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.02 61

cross-raft	2.03 158	0.35 101	2.78 158	1.10 210	0.16 106	3.77 290	0.48 183	7.03 254	3.75 147	5.06 197	5.55 200	6.26 306	1.41 171	1.75 57	0.89 160	0.01 214	0.07 344	0.00 1	0.19 401	0.03 92	0.03 110

DCVSM-stereo	3.13 270	0.37 118	2.95 179	1.51 268	0.80 289	2.75 182	0.49 193	6.79 245	5.25 223	11.43 436	5.57 201	10.79 396	5.30 368	5.25 164	2.95 306	0.03 338	0.09 368	0.03 402	0.00 1	0.12 269	0.09 254

IPLGR	2.28 188	0.51 207	6.00 384	0.15 59	0.15 99	1.99 96	0.22 120	6.34 218	6.04 263	6.80 283	5.76 202	2.87 168	2.31 222	4.88 150	1.28 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.18 348

ac_64	3.70 323	0.47 188	3.50 236	2.87 426	3.50 433	5.91 357	0.72 259	10.17 341	4.34 184	8.16 348	5.80 203	10.82 398	5.64 380	7.08 266	4.73 363	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.14 317

UGAM-zero	3.51 309	0.33 78	4.44 304	0.88 173	0.65 268	3.52 265	0.16 95	11.35 373	2.71 72	5.09 199	5.82 204	15.28 438	9.14 442	8.38 352	1.61 230	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.46 464	0.02 48	0.19 359

GANet-ADL	2.20 176	0.50 202	3.27 215	2.02 354	0.11 71	2.21 115	0.48 183	8.64 295	6.79 299	4.56 179	5.83 205	3.98 219	1.27 164	2.68 89	1.43 211	0.04 357	0.08 356	0.02 385	0.00 1	0.15 298	0.03 110

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 247	0.99 354	7.52 425	1.52 270	0.92 300	2.94 211	0.03 23	9.31 313	3.81 151	2.42 120	5.86 206	9.23 369	4.64 345	4.31 136	2.19 277	0.02 300	0.18 432	0.00 1	0.54 468	0.35 405	0.35 407

PFNet	2.93 255	0.40 138	5.51 369	2.13 373	0.84 293	3.11 228	0.75 265	6.78 244	4.79 209	9.98 408	6.00 207	4.78 257	2.13 212	8.33 350	2.11 269	0.19 424	0.06 326	0.00 1	0.11 368	0.20 341	0.35 407

RALAANet	2.46 212	1.09 369	3.70 254	2.55 413	0.80 289	3.37 246	0.15 90	7.44 262	5.54 233	5.65 213	6.01 208	3.54 202	1.13 147	6.34 209	1.58 227	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.05 337	0.21 352	0.03 110

MyStereo06	2.35 197	0.66 273	4.54 311	1.10 210	0.96 306	2.57 154	0.10 58	9.30 312	4.05 170	5.22 202	6.09 209	5.95 298	2.38 225	3.00 95	0.73 116	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.01 276	0.13 283	0.15 327

Pruner-Stereo	2.49 214	0.40 138	2.46 117	1.80 314	0.25 164	3.51 262	0.77 269	6.03 202	4.92 212	8.91 379	6.09 209	4.45 245	1.11 143	6.99 259	2.11 269	0.02 300	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.01 11	0.04 154

HH	2.42 203	0.73 291	3.76 256	0.91 177	0.14 95	2.78 184	0.71 255	7.92 269	2.72 73	1.53 105	6.10 211	7.93 344	4.01 306	8.60 366	0.44 59	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154

HanStereo	2.42 203	0.73 291	3.76 256	0.91 177	0.14 95	2.78 184	0.71 255	7.92 269	2.72 73	1.53 105	6.10 211	7.93 344	4.01 306	8.60 366	0.44 59	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154

MGS-Stereo	1.10 60	0.26 25	2.45 114	0.58 140	0.06 26	1.84 82	0.67 243	2.16 8	3.42 131	1.03 92	6.13 213	0.49 81	0.36 60	1.43 39	0.62 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 428	0.00 1

BUS	2.49 214	0.32 61	3.05 196	0.46 122	0.46 229	7.12 382	0.50 195	9.05 304	4.69 203	6.11 242	6.15 214	5.29 276	0.83 125	3.91 117	1.77 246	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 227	0.32 61	3.05 196	0.46 122	0.46 229	7.13 384	1.63 360	9.05 304	4.69 203	6.11 242	6.15 214	6.26 306	2.54 230	3.91 117	1.91 256	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

hknet	3.31 285	0.42 155	4.68 321	0.46 122	1.17 324	7.13 384	1.63 360	9.05 304	6.91 302	6.11 242	6.15 214	9.66 375	2.85 251	7.48 292	2.45 291	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	1.82 127	0.51 207	2.22 100	0.10 33	0.05 15	6.49 368	0.17 100	3.59 53	2.15 40	0.63 76	6.19 217	0.49 81	3.44 276	6.93 252	3.48 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

SST-Stereo	2.75 235	0.31 48	2.78 158	1.33 241	0.33 198	3.99 302	0.82 281	5.60 182	3.93 159	10.92 428	6.19 217	5.00 267	4.23 317	8.66 370	0.74 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

IPLG	2.43 205	0.66 273	4.77 326	0.54 131	0.31 190	3.01 217	0.26 133	6.15 208	5.55 234	7.69 329	6.21 219	1.89 141	1.74 198	7.19 275	2.35 284	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.12 302

OMP-Stereo	3.03 261	0.93 346	2.72 148	4.21 475	0.51 247	2.19 113	1.25 337	6.19 213	6.00 261	7.99 344	6.21 219	8.50 361	2.49 229	9.44 409	1.74 244	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.05 188

iRaft-Stereo_20w	2.56 219	0.35 101	4.98 335	0.37 110	0.67 271	3.47 252	0.59 220	12.57 416	3.89 155	6.10 241	6.23 221	1.49 125	2.24 217	6.65 234	0.86 150	0.00 1	0.19 438	0.00 1	0.33 446	0.08 203	0.22 369

ssnet_v2	4.46 378	0.87 326	5.18 350	1.57 282	0.67 271	9.14 413	4.73 435	11.84 387	9.68 378	8.79 373	6.24 222	9.91 378	4.34 327	6.28 202	9.30 437	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.28 385	0.30 401

ToySt	2.69 227	0.55 228	7.03 411	1.03 200	0.10 62	3.49 257	1.04 320	6.38 225	4.55 197	2.69 123	6.28 223	7.95 348	4.38 328	5.08 159	2.58 296	0.01 214	0.11 388	0.00 1	0.04 331	0.28 385	0.19 359

PSM-softLoss	2.24 179	0.34 91	3.42 229	1.81 316	0.17 116	2.74 177	0.39 164	6.17 211	2.92 85	6.26 256	6.29 224	2.96 171	0.97 134	8.68 371	1.71 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

KMStereo	2.24 179	0.34 91	3.42 229	1.81 316	0.17 116	2.74 177	0.39 164	6.17 211	2.92 85	6.26 256	6.29 224	2.96 171	0.97 134	8.68 371	1.71 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

DFGA-Net	2.78 237	1.91 440	7.35 419	1.52 270	0.36 205	3.36 245	0.20 113	6.64 238	5.93 254	4.88 191	6.31 226	2.18 150	1.12 144	7.43 287	5.98 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 410	0.04 154

RAFT_R40	2.71 231	0.33 78	3.00 182	1.26 228	0.30 184	3.83 294	1.00 316	5.69 186	4.29 182	9.69 400	6.33 227	5.02 269	4.02 308	8.58 365	0.86 150	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

PFNet+	2.35 197	0.31 48	3.69 251	0.79 162	0.17 116	3.15 234	0.75 265	4.52 103	6.30 277	7.90 340	6.34 228	2.53 158	1.18 157	7.72 306	1.62 231	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

UNet	3.97 351	0.61 252	6.50 401	1.68 297	3.22 421	9.82 421	0.31 148	9.50 317	5.32 226	7.20 309	6.35 229	10.59 390	5.91 384	6.93 252	5.49 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

test_sample3	2.87 249	0.37 118	4.45 305	1.95 340	0.59 258	4.69 329	0.16 95	11.50 378	6.45 287	5.82 220	6.44 230	3.76 214	2.64 235	6.01 189	2.41 289	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

DMCA	2.82 242	0.64 261	4.45 305	1.61 288	0.89 297	3.86 295	0.57 218	9.18 308	5.10 218	6.24 253	6.49 231	7.17 332	2.13 212	3.31 101	4.73 363	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

GEStereo_RVC	3.74 325	0.73 291	4.95 334	2.01 352	1.24 328	4.36 317	3.07 398	11.77 386	7.80 337	6.87 289	6.52 232	7.70 339	4.31 326	8.98 389	4.19 353	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.02 300	0.13 283	0.11 289

GES	2.49 214	0.38 124	4.29 295	1.58 283	0.05 15	4.58 326	1.07 324	9.70 324	3.39 130	5.21 201	6.64 233	1.84 140	3.36 267	4.86 149	2.54 295	0.06 378	0.01 158	0.06 425	0.01 276	0.12 269	0.03 110

ITSA-stereo	3.76 329	0.54 224	3.80 260	1.91 330	0.29 183	3.09 224	0.70 252	13.22 428	15.64 446	6.79 282	6.66 234	4.15 230	3.52 281	8.30 349	5.00 370	0.09 397	0.07 344	0.11 440	0.10 366	0.18 329	0.95 454

GwcNet-ADL	2.65 226	0.48 195	3.84 268	0.82 165	0.33 198	2.04 98	0.69 249	8.07 273	9.42 374	6.05 236	6.66 234	4.14 229	1.73 196	5.40 171	3.01 308	0.08 392	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

PSMNet-ADL	2.98 258	0.43 166	2.41 111	1.43 259	0.40 215	5.94 358	0.28 137	8.45 281	5.13 219	3.36 147	6.77 236	8.41 355	4.61 343	7.20 276	4.55 360	0.02 300	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

DSFCA	4.21 366	0.50 202	5.45 364	1.34 243	1.68 359	7.04 380	4.51 431	10.73 355	7.00 306	10.78 425	6.80 237	8.48 359	4.63 344	9.91 415	5.12 371	0.02 300	0.06 326	0.02 385	0.03 313	0.08 203	0.03 110

test_sample4	2.87 249	0.40 138	4.54 311	1.80 314	0.54 254	3.95 300	0.15 90	11.48 377	6.49 290	6.33 265	6.81 238	3.68 210	2.65 237	6.11 192	2.36 285	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

StereoDRNet	5.59 401	1.75 429	6.80 406	3.12 439	4.45 466	10.61 432	4.35 428	18.80 477	9.73 379	12.22 442	6.87 239	11.44 410	4.65 346	8.09 334	8.26 424	0.02 300	0.11 388	0.00 1	0.03 313	0.20 341	0.28 397

NVstereo2D	4.51 382	0.82 318	6.86 409	3.28 446	3.38 427	8.16 401	3.13 400	10.51 347	15.15 443	4.90 192	6.89 240	7.87 341	4.78 353	9.88 414	3.91 346	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.02 48	0.58 439

GMOStereo	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

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test-v	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

test-2	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

STTStereo	3.60 317	0.93 346	6.34 395	2.71 418	2.23 393	3.68 277	0.63 230	9.42 315	6.73 297	9.87 404	6.97 241	8.84 366	3.65 286	6.85 246	3.04 309	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.02 61

RYNet	6.34 418	0.89 333	5.88 379	1.41 257	4.48 470	15.97 468	4.18 423	13.41 430	16.49 451	10.81 426	7.00 246	14.33 431	8.72 435	9.43 406	13.71 472	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.07 226

GMStereo_Zeroshot	2.77 236	1.98 444	5.14 347	1.53 274	0.36 205	3.56 267	0.10 58	5.57 180	5.91 253	6.89 290	7.02 247	8.50 361	0.91 129	6.01 189	1.65 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 341	0.01 18

RAFT-Test	2.17 172	0.36 111	3.40 227	1.05 207	0.34 200	4.90 335	0.69 249	6.27 215	3.98 161	4.65 185	7.02 247	6.30 309	1.12 144	1.81 61	0.99 174	0.01 214	0.17 428	0.00 1	0.34 448	0.02 48	0.02 61

GASNet	5.19 394	4.61 474	9.38 440	4.73 479	2.10 385	3.80 293	1.57 357	12.07 397	10.96 404	8.92 380	7.03 249	8.21 351	7.67 422	14.02 462	7.36 404	0.02 300	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.69 444	0.42 420

DisPM	2.43 205	0.32 61	3.04 191	1.76 308	0.18 131	3.46 250	0.65 237	5.13 143	4.88 211	8.59 369	7.04 250	2.84 167	1.03 139	8.85 383	0.83 141	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

ARAFT	3.13 270	1.11 373	7.34 418	0.42 117	0.14 95	4.52 324	2.99 396	7.41 261	5.97 258	8.85 377	7.06 251	5.20 274	1.25 163	8.49 360	1.44 212	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.11 289

test_5	2.90 252	0.70 285	3.69 251	2.01 352	3.17 420	4.61 328	1.32 345	6.69 241	7.02 308	2.79 127	7.18 252	4.99 264	4.14 311	7.96 318	1.31 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.19 337	0.26 389

raft_robust	2.64 225	1.20 383	2.62 136	1.10 210	0.28 181	1.50 49	0.12 68	6.28 216	9.04 367	6.80 283	7.19 253	3.73 213	2.13 212	9.06 392	1.07 180	0.03 338	0.12 395	0.00 1	0.21 408	0.17 318	0.22 369

FACV-RUCA	2.21 177	0.34 91	3.59 242	1.30 237	2.90 413	2.22 116	1.25 337	7.98 272	5.71 244	3.59 152	7.21 254	1.14 111	1.60 189	3.12 98	1.46 215	0.01 214	0.03 265	0.10 439	0.04 331	0.35 405	0.17 344

RAFT	2.57 221	0.76 300	3.09 202	0.91 177	0.09 55	2.41 135	0.94 309	5.35 169	2.65 67	6.11 242	7.21 254	9.43 372	4.30 324	5.73 180	1.77 246	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.02 300	0.46 427	0.08 241

EAI-Stereo	2.31 192	0.44 172	2.72 148	0.68 155	0.56 256	3.51 262	2.62 388	11.42 375	4.14 177	2.09 113	7.23 256	1.21 114	0.91 129	5.67 177	1.51 218	0.01 214	0.25 457	0.00 1	0.88 478	0.04 121	0.26 389

HITNet	2.79 239	0.77 303	4.02 279	2.03 357	0.11 71	5.58 348	0.59 220	9.24 310	5.15 221	6.42 269	7.26 257	3.66 208	2.92 254	4.07 127	3.87 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.02 61
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
AIO-test2	2.70 230	1.23 386	3.52 237	1.24 225	3.05 415	2.65 170	0.06 38	6.30 217	15.40 445	2.58 122	7.30 258	0.48 80	0.57 100	5.36 168	0.96 169	3.06 489	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.16 305	0.15 327

psm_up	3.85 337	0.82 318	3.01 184	2.00 351	2.58 405	5.28 345	3.34 407	10.85 360	6.33 280	7.27 313	7.32 259	10.15 383	9.02 440	6.19 196	2.51 293	0.22 430	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.03 110

G2L-Stereo	3.40 300	0.93 346	4.73 325	1.61 288	2.05 381	2.88 207	0.60 223	8.94 301	5.84 247	7.42 319	7.33 260	8.61 363	2.16 215	8.44 358	6.11 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.18 348

CREStereo++_RVC	1.59 103	0.39 128	2.26 102	0.36 108	0.01 1	1.67 63	0.01 4	2.95 18	8.12 346	3.69 157	7.44 261	0.47 79	0.32 55	0.74 7	0.39 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 498	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSKI-zero shot	2.00 154	0.36 111	2.15 89	0.81 163	0.25 164	2.69 175	0.29 141	6.16 209	2.34 53	4.31 171	7.52 262	3.70 211	0.25 29	8.42 356	0.41 50	0.01 214	0.13 405	0.00 1	0.25 425	0.03 92	0.02 61

UPFNet	3.82 335	0.47 188	4.34 300	2.21 381	3.38 427	7.26 386	2.69 390	9.89 329	5.96 256	7.98 343	7.53 263	7.89 343	3.15 260	7.72 306	5.88 384	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.06 207

DualNet (step1)	3.91 345	1.11 373	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	6.58 229	1.62 231	1.49 480	0.03 265	3.10 489	2.99 495	0.20 341	0.15 327

test_sample9	5.87 405	1.11 373	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	11.68 442	11.44 460	1.49 480	24.31 528	3.10 489	2.99 495	0.20 341	0.15 327

test_sample7	3.30 283	0.47 188	3.43 232	1.98 345	0.35 203	4.33 314	1.88 370	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	6.58 229	1.62 231	0.06 378	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 207

PA-Net	4.98 391	1.47 406	7.42 421	2.40 402	2.14 387	8.73 408	3.64 416	12.42 407	13.11 427	7.03 297	7.57 267	7.88 342	6.52 394	10.16 422	7.82 411	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.11 252	1.07 458
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CASS	2.44 207	0.44 172	3.56 240	0.85 170	0.38 211	3.14 231	0.22 120	9.64 322	4.00 163	6.78 281	7.62 268	3.57 204	3.58 283	3.80 114	1.10 184	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDVS	3.59 315	0.53 219	4.53 310	2.02 354	1.27 331	6.63 372	0.49 193	8.73 297	4.10 174	7.14 303	7.63 269	12.68 419	2.25 219	8.69 373	4.09 351	0.08 392	0.20 442	0.01 354	0.00 1	0.14 294	0.59 442

SFCPSM	3.29 282	0.43 166	5.11 344	0.34 104	0.94 304	8.48 403	2.15 376	14.51 445	5.29 224	7.00 294	7.65 270	3.43 191	2.59 234	5.11 161	2.37 286	0.01 214	0.03 265	0.01 354	0.07 345	0.13 283	0.15 327

UCFNet_RVC	3.09 265	0.77 303	2.27 104	2.35 399	1.79 369	3.50 259	1.06 322	12.12 401	6.91 302	4.71 187	7.67 271	7.58 336	4.40 330	4.95 155	1.67 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.01 18

HART	1.68 109	0.67 276	2.72 148	0.04 9	0.27 174	1.72 74	0.04 25	5.60 182	3.16 108	1.44 102	7.73 272	2.41 156	0.15 18	6.44 214	0.62 94	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.17 344

BEATNet_4x	3.24 278	1.27 392	5.89 380	1.56 281	0.10 62	5.26 344	1.07 324	10.08 338	5.50 230	6.89 290	7.73 272	4.53 249	4.13 310	5.05 158	5.27 372	0.04 357	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.23 375

AAGNet	3.41 302	0.34 91	2.45 114	1.78 312	0.39 213	3.69 278	1.05 321	4.79 123	4.61 201	9.62 398	7.74 274	4.98 263	6.38 392	7.34 283	13.02 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

DispNO	3.25 279	0.72 288	6.85 408	1.95 340	1.34 339	3.49 257	0.84 289	8.14 274	6.30 277	6.34 266	7.76 275	6.30 309	4.28 323	6.93 252	3.51 331	0.00 1	0.03 265	0.03 402	0.12 371	0.07 191	0.07 226

H2IRNET	2.16 170	0.45 180	2.60 132	1.22 223	0.03 10	1.98 94	0.13 77	4.73 120	7.04 309	1.15 98	7.79 276	5.88 296	3.39 272	4.97 157	1.45 214	0.01 214	0.00 1	0.04 414	0.17 389	0.19 337	0.03 110

iRaft-Stereo_5w	2.86 247	0.86 324	4.08 287	0.06 14	0.25 164	2.76 183	0.60 223	4.97 134	4.10 174	2.98 135	7.85 277	10.17 384	4.17 314	8.16 339	5.83 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.26 377	0.06 207

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 336	1.06 364	5.23 356	2.72 420	3.27 423	4.36 317	0.61 226	10.71 354	7.56 324	8.75 372	7.89 278	9.86 377	3.90 303	7.15 274	3.44 324	0.14 412	0.02 215	0.02 385	0.03 313	0.04 121	0.03 110
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	3.90 342	0.92 343	4.41 301	3.56 457	4.00 455	6.70 373	1.26 340	18.71 475	6.14 269	7.35 317	7.91 279	4.35 242	2.58 233	3.04 96	6.62 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 417	0.14 317

RAFT+CT+SA	2.36 199	0.71 287	2.46 117	0.83 167	2.26 395	3.18 236	0.93 307	6.82 247	5.48 229	2.55 121	8.07 280	1.64 130	1.59 188	8.54 362	1.15 190	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.38 453	0.19 337	0.36 409

FADNet_RVC	3.91 345	1.67 426	12.95 466	0.96 190	0.75 282	5.71 351	0.54 203	10.83 359	6.60 293	3.46 149	8.09 281	4.10 227	3.40 274	9.43 406	6.33 390	0.36 445	0.44 474	0.17 453	0.46 464	0.91 455	0.95 454

HSM	4.00 353	0.79 309	3.16 208	1.59 286	2.17 389	6.77 375	1.11 328	12.28 406	6.35 282	6.75 279	8.11 282	13.90 427	5.37 370	8.85 383	2.71 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

LL-Strereo	4.71 388	1.64 422	7.51 424	1.15 218	4.31 459	3.71 280	1.45 350	9.21 309	8.36 354	8.37 360	8.17 283	10.82 398	11.36 459	12.51 451	4.82 367	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.32 404

MMNet	4.16 362	0.77 303	5.47 365	1.40 254	1.67 357	10.78 436	0.63 230	8.64 295	8.47 358	8.80 375	8.33 284	7.51 335	6.61 395	7.53 293	6.54 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.05 188

test_sample5	2.91 254	0.40 138	4.33 297	1.81 316	0.50 244	3.33 243	0.17 100	11.27 369	6.55 291	6.18 248	8.35 285	3.65 206	2.71 242	6.61 231	2.15 273	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

NINENet	3.09 265	0.56 234	3.22 212	1.61 288	1.37 340	7.12 382	0.50 195	11.88 389	5.63 238	6.63 278	8.40 286	5.29 276	0.83 125	6.51 224	1.77 246	0.15 414	0.07 344	0.07 431	0.00 1	0.09 221	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 283	0.46 186	2.62 136	2.08 365	1.01 313	5.60 349	0.74 263	10.37 344	11.48 413	5.15 200	8.43 287	5.67 290	1.73 196	7.97 320	2.34 282	0.02 300	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.14 317

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 409	5.36 479	5.02 336	3.75 464	3.57 436	15.81 467	4.27 425	11.72 384	6.96 304	7.23 310	8.47 288	9.09 368	2.66 238	9.36 405	2.71 299	7.49 498	2.32 494	2.01 487	0.08 350	6.77 496	4.67 490

CSP-Net	4.12 357	1.28 395	3.70 254	1.54 276	1.06 315	13.28 460	2.33 378	12.96 423	5.45 228	8.87 378	8.54 289	8.43 356	3.03 256	8.16 339	3.65 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.03 110

psmg	3.10 268	0.32 61	3.05 196	0.54 131	0.46 229	8.68 407	2.84 394	9.87 327	4.69 203	8.08 345	8.69 290	6.26 306	2.54 230	3.91 117	1.91 256	0.01 214	0.04 294	0.06 425	0.00 1	0.11 252	0.00 1

IER	3.20 277	0.54 224	5.13 346	0.58 140	1.59 348	7.29 387	0.56 209	6.36 219	4.95 213	7.44 321	8.84 291	6.20 304	6.26 388	4.88 150	3.29 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

NCCL2	5.88 407	1.59 417	5.44 363	1.87 323	0.92 300	9.55 418	11.55 493	12.11 399	9.94 385	9.67 399	8.85 292	22.28 480	7.41 413	8.78 380	7.17 403	0.01 214	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.13 283	0.23 375

delet	4.27 372	0.72 288	4.50 308	1.07 208	3.75 446	10.79 437	4.04 420	9.95 330	7.89 338	8.09 346	8.89 293	8.46 357	3.81 301	7.56 294	5.80 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.02 61

111	2.78 237	0.92 343	3.81 262	0.22 74	0.07 34	2.83 200	0.70 252	6.03 202	14.00 433	3.22 141	8.93 294	5.48 283	3.30 265	3.66 110	2.03 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.29 399

CoDeX	3.43 304	0.68 278	4.49 307	0.98 194	1.65 354	6.37 365	2.14 375	13.23 429	6.07 264	7.23 310	8.95 295	4.09 225	3.79 299	6.31 205	2.37 286	0.03 338	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.15 327

NaN_ROB	6.00 412	1.24 388	6.29 393	1.34 243	1.68 359	9.60 420	10.31 487	15.09 450	15.79 448	12.62 445	8.95 295	11.67 414	5.83 381	11.78 445	6.41 392	0.05 369	0.13 405	0.08 434	0.20 404	0.22 358	0.79 449

RAFT + AFF	4.30 375	1.55 414	5.84 378	1.43 259	2.36 397	5.94 358	6.72 463	10.01 335	7.56 324	7.55 324	8.96 297	7.09 330	6.73 401	8.57 364	4.02 348	0.02 300	0.47 477	0.00 1	0.01 276	0.56 431	0.54 436

ICVP	2.32 194	0.38 124	2.89 177	0.92 181	0.70 278	2.55 151	0.87 298	9.97 331	3.99 162	4.13 168	8.97 298	2.71 165	1.69 193	2.52 87	3.52 335	0.05 369	0.24 456	0.01 354	0.01 276	0.11 252	0.13 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 382	0.31 48	2.77 156	1.69 298	0.47 236	7.74 399	0.07 45	14.04 438	7.91 340	5.82 220	8.97 298	9.34 370	3.41 275	7.33 282	20.24 485	0.05 369	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

test_sample8	7.99 449	1.11 373	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	12.04 396	6.15 270	17.46 471	9.02 300	24.67 482	18.16 480	11.68 442	11.44 460	1.49 480	24.31 528	3.10 489	2.99 495	0.20 341	0.15 327

ACRE	2.41 202	1.08 367	5.11 344	0.55 134	2.05 381	2.65 170	0.78 274	5.26 162	4.67 202	7.59 326	9.20 301	1.70 133	1.08 142	3.74 112	2.18 276	0.01 214	0.18 432	0.02 385	0.08 350	0.22 358	0.10 276

anonymity	7.68 442	3.83 471	12.39 458	7.04 490	12.67 505	8.18 402	2.00 373	17.50 467	6.85 300	13.56 456	9.21 302	9.97 380	7.82 424	11.28 437	5.58 378	6.27 496	4.98 518	3.68 493	2.96 494	3.33 484	4.48 488

ffm	2.90 252	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	4.53 104	10.19 388	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	8.00 321	0.46 67	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 154

ff1	3.45 307	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	4.53 104	10.19 388	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 438	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 154

mmx	3.86 338	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	12.18 404	10.66 401	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 438	0.05 369	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

xxx	3.86 338	0.31 48	3.98 276	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	12.18 404	10.66 401	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 438	0.05 369	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

IPLGR_C	2.44 207	1.17 381	4.94 333	0.62 146	2.08 383	2.65 170	0.80 277	5.60 182	4.79 209	7.87 337	9.23 303	1.67 132	1.15 150	3.43 106	2.23 278	0.01 214	0.19 438	0.02 385	0.08 350	0.22 358	0.10 276

DCRE	1.79 120	0.68 278	2.55 126	1.66 296	0.27 174	1.27 23	0.05 33	4.57 108	4.04 168	3.30 145	9.24 308	3.83 215	1.20 160	2.08 75	0.67 104	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.24 420	0.04 121	0.09 254

TestStereo1	2.85 243	0.81 315	3.48 233	3.11 437	0.44 223	2.52 144	1.50 352	6.37 221	8.18 348	4.62 181	9.24 308	2.23 153	3.69 288	9.19 397	1.26 197	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 254

SA-5K	2.85 243	0.81 315	3.48 233	3.11 437	0.44 223	2.52 144	1.50 352	6.37 221	8.18 348	4.62 181	9.24 308	2.23 153	3.69 288	9.19 397	1.26 197	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 254

ACVNet	2.58 222	0.53 219	2.69 142	0.84 168	0.59 258	2.61 162	0.55 207	8.35 277	5.70 240	4.45 175	9.26 311	5.77 292	3.50 278	2.24 78	4.41 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.01 18

acv_ft	3.69 322	0.53 219	4.58 318	2.31 396	4.71 475	7.44 390	0.86 296	8.54 288	5.70 240	9.29 390	9.26 311	5.77 292	4.15 312	2.24 78	8.13 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 387	0.01 18

CRFU-Net	4.45 377	0.67 276	5.02 336	2.78 423	1.32 338	12.67 455	3.35 408	11.26 367	3.52 136	10.06 410	9.30 313	10.91 401	6.92 404	7.26 278	3.24 317	0.15 414	0.16 424	0.16 450	0.00 1	0.26 377	0.05 188

IIG-Stereo	3.16 273	0.75 297	2.83 165	4.08 470	0.21 150	2.56 153	0.74 263	6.55 235	5.56 236	8.39 361	9.38 314	7.94 346	2.79 247	9.50 411	1.89 255	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 154

UDG	8.58 457	9.31 496	4.89 330	10.00 495	9.52 496	10.36 428	2.41 379	12.07 397	9.82 382	7.81 334	9.55 315	16.52 447	9.81 449	7.84 312	7.88 414	4.20 490	2.51 499	18.53 507	3.71 502	9.55 498	5.28 493

CIPLG	2.47 213	1.10 371	4.71 324	0.63 149	2.15 388	2.67 174	0.77 269	5.19 149	4.73 206	7.85 336	9.56 316	1.72 134	1.14 148	4.20 132	2.34 282	0.01 214	0.19 438	0.02 385	0.09 361	0.23 364	0.08 241

ADLNet	4.32 376	0.80 313	4.33 297	3.60 458	3.56 435	6.87 377	2.48 382	11.20 366	7.58 326	9.87 404	9.62 317	8.39 354	4.95 359	6.16 194	6.60 397	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.01 276	0.12 269	0.25 383

AdaStereo	3.09 265	0.58 241	3.04 191	2.84 425	0.48 238	4.08 305	1.29 343	12.16 403	7.77 336	6.03 235	9.62 317	5.79 294	1.53 185	4.56 142	1.93 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61
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.
MyStereo8	2.88 251	1.19 382	5.03 338	1.61 288	3.75 446	4.30 313	0.07 45	6.14 207	6.16 271	6.22 251	9.64 319	4.28 238	1.45 174	2.05 74	4.76 365	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.14 375	0.26 377	0.43 422

1111x	4.25 370	0.30 44	4.31 296	1.47 264	0.37 209	5.10 339	0.32 149	12.86 421	9.82 382	6.01 234	9.73 320	8.78 364	5.97 385	9.43 406	10.39 450	0.06 378	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 154

ADLNet2	4.46 378	0.90 336	6.06 386	2.74 422	3.91 451	6.79 376	3.01 397	10.95 363	8.40 356	7.27 313	9.80 321	9.85 376	5.43 374	7.29 279	6.44 393	0.01 214	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

CFNet-ft	3.31 285	0.94 349	2.69 142	1.50 265	2.38 398	2.81 195	0.68 244	8.35 277	7.43 319	4.45 175	9.94 322	10.20 385	4.60 341	6.50 223	3.41 322	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.22 358	0.03 110

CFNet_RVC	3.31 285	0.94 349	2.69 142	1.50 265	2.38 398	2.81 195	0.68 244	8.35 277	7.43 319	4.45 175	9.94 322	10.20 385	4.60 341	6.49 221	3.41 322	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.22 358	0.03 110

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 164	0.58 241	2.43 112	1.27 230	0.16 106	1.60 55	0.14 84	5.17 148	5.90 251	7.10 301	10.10 324	3.06 178	1.74 198	1.87 66	0.97 172	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.02 61

MIM_Stereo	2.50 217	0.75 297	4.26 293	1.18 221	0.11 71	3.08 222	0.33 153	6.07 204	3.28 121	5.01 195	10.12 325	4.29 240	1.74 198	8.06 331	1.27 199	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.01 276	0.18 329	0.15 327

hitnet-ft	3.66 320	0.65 267	2.79 162	0.89 175	0.72 281	4.25 310	0.55 207	9.11 307	7.52 323	7.14 303	10.19 326	12.49 418	4.70 347	7.44 288	4.41 357	0.03 338	0.00 1	0.06 425	0.00 1	0.20 341	0.04 154

GANet-RSSM	3.27 280	0.60 248	3.38 223	2.94 432	2.00 380	2.61 162	0.48 183	10.93 362	6.11 268	5.47 208	10.20 327	6.57 317	5.44 377	6.25 200	2.23 278	0.00 1	0.00 1	0.08 434	0.00 1	0.17 318	0.03 110

SMFormer	3.54 311	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	3.51 331	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.04 154

tta	3.54 311	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	3.51 331	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

qqq1	3.38 296	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	0.30 24	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

fff1	3.38 296	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	0.30 24	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

ccs_rob	2.81 240	0.42 155	4.06 284	0.33 99	0.25 164	2.59 159	0.12 68	8.19 275	7.68 329	7.02 295	10.37 332	6.54 312	2.06 211	4.88 150	1.53 221	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.05 149	0.07 226

CFNet_pseudo	2.81 240	0.42 155	4.04 282	0.33 99	0.24 161	2.59 159	0.12 68	8.20 276	7.66 328	7.04 298	10.42 333	6.56 316	2.05 210	4.88 150	1.53 221	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.05 149	0.07 226

DeepPrunerF	6.75 425	2.69 456	23.31 496	3.68 460	7.16 487	3.78 291	4.29 426	13.42 431	20.13 470	8.13 347	10.46 334	7.18 333	8.06 427	11.10 434	9.44 441	0.24 433	0.15 416	0.29 463	0.42 459	0.66 443	0.45 426

PSMNet_ROB	5.02 393	1.63 421	6.03 385	1.90 329	1.83 372	9.57 419	6.35 458	15.58 457	7.23 315	6.15 247	10.48 335	12.22 416	4.16 313	8.02 323	8.71 430	0.02 300	0.01 158	0.01 354	0.10 366	0.20 341	0.12 302

iResNet_ROB	4.23 367	1.02 358	4.90 331	2.18 377	0.93 303	2.92 209	0.37 159	15.10 452	16.91 455	7.89 339	10.51 336	7.03 325	3.07 259	8.16 339	3.46 328	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.02 61

LCNet	2.85 243	0.42 155	1.90 56	0.95 188	0.56 256	2.07 99	1.60 358	4.99 137	3.57 141	6.05 236	10.59 337	4.59 251	6.79 403	7.46 289	0.72 114	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.77 476	0.30 388	3.57 483

G2L-Stereo_aug	4.27 372	0.53 219	5.19 351	2.04 359	1.22 326	4.85 333	0.41 169	7.92 269	13.66 432	9.59 397	10.62 338	10.81 397	4.57 340	9.00 390	4.81 366	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.05 188

GANetREF_RVC	6.56 422	2.89 459	7.58 426	3.41 448	0.40 215	12.96 457	9.58 482	15.09 450	17.25 457	10.33 414	10.62 338	12.27 417	8.16 429	12.21 448	4.53 359	0.41 451	0.00 1	0.00 1	0.02 300	3.12 482	0.39 412
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
AACVNet	3.33 293	1.03 360	3.56 240	3.46 451	0.63 265	3.09 224	0.28 137	8.78 299	3.43 132	5.99 233	10.64 340	10.08 382	4.03 309	8.69 373	2.51 293	0.03 338	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.26 377	0.06 207

StereoVision	2.25 184	0.72 288	4.00 278	1.03 200	2.64 406	1.91 86	0.28 137	5.83 197	4.43 188	1.89 112	10.65 341	3.88 216	0.52 93	5.13 162	1.98 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.03 110

LMCR-Stereo	3.63 318	1.29 397	4.20 291	2.54 411	0.17 116	8.08 400	1.52 354	11.46 376	4.73 206	8.45 364	10.66 342	1.91 144	5.03 361	7.69 302	3.58 336	0.92 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 409	0.02 61

mmm	2.50 217	0.29 34	3.22 212	1.98 345	0.32 193	3.72 283	0.12 68	9.45 316	4.05 170	5.84 222	10.80 343	2.47 157	2.86 252	4.07 127	0.75 123	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.01 276	0.03 92	0.02 61

SA	3.06 263	0.74 295	3.79 259	1.60 287	0.30 184	3.19 237	1.43 349	6.72 242	9.06 368	4.63 184	10.80 343	2.89 169	4.71 348	9.62 412	1.18 195	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.19 401	0.23 364	0.02 61

CVANet_RVC	4.16 362	1.16 380	3.60 243	1.94 339	1.46 345	3.92 299	4.68 434	10.89 361	8.34 353	7.58 325	10.84 345	10.27 387	6.62 398	8.56 363	2.69 298	0.39 448	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.21 352	0.09 254

DeepPruner_ROB	3.52 310	1.14 378	4.06 284	1.12 216	1.65 354	3.65 273	0.83 285	13.96 437	4.47 192	7.80 333	10.84 345	7.05 329	2.16 215	8.14 337	3.08 311	0.07 387	0.03 265	0.00 1	0.01 276	0.32 397	0.06 207

test_sample6	3.14 272	0.41 149	4.42 302	1.92 334	0.49 241	3.25 240	0.21 118	11.30 371	6.69 295	6.50 272	10.86 347	4.03 221	2.93 255	7.06 265	2.65 297	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 207

DualNet	3.05 262	0.40 138	4.33 297	1.81 316	0.50 244	3.33 243	0.17 100	11.27 369	6.55 291	6.50 272	10.86 347	3.65 206	2.71 242	6.61 231	2.15 273	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

test_xeample	4.13 358	0.36 111	2.75 152	1.23 224	0.51 247	3.96 301	0.13 77	12.63 417	7.65 327	7.49 323	10.86 347	3.29 188	3.36 267	6.71 239	21.53 490	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

STrans-v2	3.43 304	0.73 291	4.82 327	0.26 82	0.60 260	3.00 216	1.19 334	10.41 346	7.22 314	5.79 216	10.97 350	6.75 321	7.03 407	8.25 348	1.40 209	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.18 348

222	5.36 398	0.40 138	2.72 148	1.50 265	0.48 238	6.15 361	0.07 45	13.73 435	8.06 343	8.79 373	11.03 351	3.71 212	4.21 315	7.47 291	38.74 520	0.03 338	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 314	1.29 397	12.46 459	1.53 274	0.98 308	3.48 255	0.81 279	11.99 393	4.40 187	4.33 172	11.05 352	8.83 365	2.02 209	4.52 140	1.66 236	0.01 214	0.14 409	0.00 1	0.68 473	0.86 454	0.44 424

SACVNet	4.15 361	1.26 390	3.81 262	3.12 439	1.68 359	3.09 224	2.85 395	11.91 390	5.96 256	10.52 420	11.20 353	10.59 390	3.95 304	8.97 388	3.25 318	0.08 392	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.32 397	0.44 424

DISCO	6.28 416	0.57 236	5.78 377	3.43 450	1.17 324	11.22 439	3.39 410	12.14 402	16.16 450	6.52 274	11.22 354	16.96 453	6.32 390	19.51 490	10.74 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 405	0.11 289

CFNet	3.72 324	1.10 371	5.03 338	2.49 409	1.59 348	4.90 335	0.22 120	11.38 374	9.88 384	4.80 189	11.25 355	6.44 311	3.68 287	8.33 350	3.00 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.07 226

MSMDNet	2.99 259	0.39 128	4.02 279	0.40 116	0.25 164	2.53 147	0.16 95	9.35 314	9.25 370	7.08 300	11.39 356	6.93 322	2.43 227	4.01 123	1.34 206	0.01 214	0.02 215	0.02 385	0.00 1	0.05 149	0.07 226

iResNetv2_ROB	4.28 374	1.43 403	7.17 414	2.91 427	1.26 329	4.36 317	1.62 359	13.64 434	10.25 392	9.83 402	11.41 357	7.68 338	4.00 305	7.75 308	1.85 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 410	0.09 254

RASNet	4.52 385	0.61 252	4.42 302	3.42 449	4.68 474	4.58 326	0.99 314	9.54 321	8.01 342	5.28 205	11.42 358	10.34 389	8.88 437	9.28 401	8.68 429	0.15 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

PSMNet-RSSM	3.33 293	0.77 303	3.22 212	2.12 371	1.90 377	2.33 126	0.71 255	11.17 364	5.83 246	5.90 231	11.43 359	7.04 327	4.83 357	5.96 187	3.17 313	0.00 1	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.08 203	0.02 61

SQANet	7.64 441	3.40 468	5.49 366	11.73 499	9.62 498	11.96 449	2.82 393	11.33 372	6.10 265	8.33 355	11.49 360	11.00 403	5.16 366	10.12 421	2.72 302	8.92 502	2.21 492	10.41 501	1.58 490	11.13 501	7.39 500

PCWNet_CMD	2.99 259	0.39 128	4.02 279	0.39 114	0.26 171	2.53 147	0.15 90	9.24 310	9.22 369	7.12 302	11.53 361	6.94 323	2.41 226	4.02 124	1.33 204	0.01 214	0.02 215	0.02 385	0.00 1	0.05 149	0.07 226

cf-r	3.42 303	0.81 315	3.97 272	2.41 405	2.78 409	2.85 202	0.64 234	8.44 280	6.32 279	6.25 255	11.57 362	8.97 367	3.54 282	5.93 186	3.83 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.07 226

StereoDRNet-Refined	4.46 378	0.62 257	3.80 260	1.92 334	0.40 215	9.35 415	0.15 90	10.02 336	8.83 366	12.69 446	11.62 363	9.34 370	3.87 302	8.06 331	8.02 416	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.05 337	0.20 341	0.26 389
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ttt	3.86 338	0.23 15	2.34 108	2.22 384	1.68 359	4.36 317	0.28 137	12.45 408	11.09 406	6.90 292	11.85 364	4.08 224	3.28 264	8.47 359	7.85 412	0.06 378	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

PSMNet-RUCA	5.60 402	4.62 475	11.61 452	10.29 496	7.55 492	7.08 381	1.94 371	12.01 394	10.52 400	3.90 162	11.88 365	4.43 244	1.75 201	7.56 294	4.24 354	1.68 483	0.12 395	4.78 496	0.67 472	4.74 487	0.68 446

PSM-AAD	3.33 293	0.20 6	1.47 27	0.73 158	0.54 254	2.55 151	6.19 451	4.97 134	3.27 119	10.92 428	11.92 366	2.95 170	9.59 447	7.90 315	0.82 140	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	2.47 480

UGAM	3.90 342	0.48 195	4.69 322	0.17 63	0.08 49	3.67 274	1.22 335	4.81 124	14.45 437	4.59 180	11.94 367	14.20 430	3.80 300	9.92 416	3.61 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.32 397	0.07 226

XQC	8.43 455	3.58 469	16.40 478	2.92 429	2.17 389	13.22 459	3.60 412	14.64 447	25.86 484	11.87 440	12.04 368	15.06 436	10.67 455	15.24 472	19.41 483	0.39 448	0.08 356	0.05 421	0.07 345	0.84 453	0.45 426

DAS	3.74 325	0.35 101	5.19 351	1.99 347	3.74 442	2.36 128	3.22 403	7.77 264	9.27 371	8.70 370	12.08 369	4.45 245	5.43 374	8.39 353	1.71 240	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

SepStereo	3.78 331	0.35 101	5.19 351	1.99 347	3.74 442	2.36 128	3.22 403	7.77 264	9.27 371	8.70 370	12.08 369	4.45 245	5.43 374	9.18 396	1.71 240	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

AFF-stereo	2.59 223	0.68 278	2.35 109	1.55 278	0.17 116	1.67 63	0.08 50	5.75 188	6.60 293	6.20 250	12.13 371	6.16 303	2.36 224	4.75 147	1.11 185	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.05 188

FINET	5.32 396	1.14 378	10.04 446	2.17 376	3.67 441	6.49 368	6.76 464	11.68 382	22.08 476	7.42 319	12.15 372	4.24 233	3.61 285	9.25 400	5.35 374	0.04 357	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.09 254

HSM-Net_RVC	4.20 364	0.32 61	2.76 155	0.63 149	0.69 274	6.95 379	1.69 364	11.96 392	8.36 354	8.83 376	12.17 373	15.18 437	4.21 315	6.91 251	3.30 320	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SuperB	8.10 451	3.15 465	24.67 498	2.65 416	1.23 327	9.88 422	4.29 426	10.18 342	30.07 491	11.53 438	12.18 374	6.12 302	6.65 399	10.50 425	14.47 476	0.14 412	0.11 388	0.35 468	0.25 425	13.06 505	0.48 429

DN-CSS_ROB	2.69 227	1.40 402	5.34 359	2.31 396	0.75 282	3.14 231	0.06 38	6.11 206	3.87 153	5.34 207	12.18 374	2.34 155	1.22 161	7.84 312	1.48 216	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 405	0.03 110

MLCV	3.44 306	0.88 330	5.60 373	1.39 253	0.25 164	4.36 317	0.33 153	7.25 257	7.28 316	9.17 387	12.24 376	5.09 271	2.47 228	9.15 395	3.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.02 61

DRN-Test	5.87 405	0.98 352	5.89 380	2.69 417	3.65 439	12.37 452	3.35 408	20.07 493	10.20 391	11.93 441	12.31 377	11.06 405	5.31 369	7.89 314	9.05 433	0.04 357	0.05 309	0.04 414	0.04 331	0.18 329	0.25 383

HGLStereo	4.25 370	0.52 215	4.65 319	3.09 435	5.18 477	6.51 371	0.73 260	10.37 344	6.74 298	7.32 315	12.44 378	7.00 324	7.21 411	7.46 289	5.51 377	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.10 276

TDLM	4.11 356	1.11 373	3.54 238	1.62 292	1.04 314	3.91 298	7.41 471	10.60 349	10.67 403	6.38 267	12.59 379	5.95 298	4.77 351	8.79 381	3.04 309	0.58 459	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.19 337	0.12 302

CFNet_ucs	3.07 264	0.44 172	4.05 283	0.54 131	0.37 209	3.08 222	0.19 107	9.80 326	8.49 360	7.64 328	12.62 380	5.67 290	1.76 202	4.96 156	1.51 218	0.00 1	0.04 294	0.01 354	0.00 1	0.09 221	0.11 289

HI	3.18 275	0.90 336	3.05 196	1.28 235	0.15 99	2.29 120	0.04 25	5.31 166	3.52 136	7.96 341	12.69 381	11.43 408	6.61 395	4.26 134	4.02 348	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

CoSv	3.18 275	0.90 336	3.05 196	1.28 235	0.15 99	2.29 120	0.04 25	5.31 166	3.52 136	7.96 341	12.69 381	11.43 408	6.61 395	4.26 134	4.02 348	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

iResNet	3.68 321	0.91 340	7.94 428	2.97 434	0.34 200	4.44 323	0.48 183	7.70 263	9.74 380	7.72 331	12.74 383	4.03 221	2.87 253	8.05 327	3.37 321	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.09 254

TCMNet	5.22 395	1.96 442	9.78 443	4.11 471	6.57 485	8.83 409	1.35 348	10.74 356	8.07 344	6.39 268	12.76 384	8.32 353	4.75 350	8.62 368	10.09 449	0.11 402	0.18 432	0.31 465	0.09 361	0.75 449	0.57 438

DLCB_ROB	4.51 382	0.91 340	3.78 258	2.19 378	1.07 317	6.28 362	3.09 399	9.78 325	7.72 330	10.65 423	12.97 385	13.91 428	3.71 291	8.72 379	5.30 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 276

LALA_ROB	6.58 423	1.80 432	6.25 392	1.26 228	0.94 304	10.08 423	9.02 478	16.00 459	11.51 414	12.74 447	13.02 386	24.77 483	5.25 367	10.56 426	8.02 416	0.04 357	0.05 309	0.00 1	0.02 300	0.10 232	0.25 383

SAMSARA	14.63 489	2.74 458	12.38 457	12.65 500	6.74 486	36.50 512	72.93 535	19.36 486	23.77 481	16.20 469	13.04 387	29.21 492	12.78 466	16.98 481	15.21 477	0.11 402	0.26 459	0.03 402	0.14 375	0.76 450	0.77 448

DDUNet	9.47 465	11.32 501	6.14 388	12.93 501	11.65 502	10.45 429	3.87 418	11.70 383	7.89 338	9.27 389	13.28 388	16.18 446	6.14 387	8.80 382	5.77 381	6.64 497	3.38 511	20.90 508	4.28 504	11.01 500	7.80 501

TransformOpticalFlow	3.38 296	0.70 285	4.54 311	1.00 196	0.30 184	3.56 267	0.14 84	9.67 323	7.30 317	5.55 211	13.34 389	6.74 320	5.03 361	8.22 347	1.34 206	0.00 1	0.01 158	0.01 354	0.00 1	0.04 121	0.11 289

APVNet	5.98 410	1.72 427	8.72 434	3.21 444	4.04 456	12.31 451	1.81 368	19.09 482	6.10 265	6.13 246	13.41 390	10.69 395	6.30 389	11.26 436	13.90 473	0.05 369	0.02 215	0.11 440	0.03 313	0.53 429	0.20 365

coex_refinement	4.04 354	0.87 326	3.55 239	2.96 433	1.40 342	4.28 312	0.32 149	11.18 365	7.72 330	8.32 354	13.44 391	10.01 381	3.48 277	6.28 202	6.76 400	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.16 339

SGM-Forest	4.96 390	0.32 61	2.84 167	1.21 222	0.64 267	10.23 426	6.64 462	11.55 379	10.98 405	10.94 430	13.59 392	11.65 411	4.30 324	8.94 387	4.63 361	0.11 402	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.46 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	10.14 471	1.88 438	16.82 480	1.85 322	1.73 363	24.84 490	17.20 514	19.92 492	27.41 486	12.23 444	13.62 393	16.52 447	18.35 481	14.42 466	12.50 466	0.78 464	0.54 480	0.08 434	0.25 425	1.18 461	0.59 442

HHNet	2.59 223	0.55 228	2.55 126	0.20 69	0.32 193	2.84 201	0.94 309	5.77 193	5.14 220	7.33 316	13.80 394	0.94 104	3.20 261	5.27 166	2.41 289	0.13 411	0.02 215	0.06 425	0.00 1	0.23 364	0.03 110

PASM	7.90 447	4.22 472	21.97 494	3.25 445	3.29 424	5.39 347	6.57 460	10.57 348	19.09 461	12.77 448	13.92 395	18.11 459	9.51 446	13.79 461	10.77 456	0.19 424	0.45 475	0.29 463	1.08 482	1.49 468	1.19 460

CC-Net-ROB	7.68 442	9.21 495	7.46 422	3.82 465	3.66 440	15.68 466	5.02 440	17.95 469	10.45 399	6.44 271	14.00 396	7.63 337	4.77 351	10.75 429	3.10 312	5.99 495	2.46 497	16.28 505	1.08 482	6.30 494	1.56 468

DGSMNet	6.47 421	2.61 455	13.64 469	3.46 451	3.74 442	8.97 411	6.01 449	14.15 441	13.01 426	7.46 322	14.10 397	9.94 379	4.79 354	10.44 424	6.22 388	1.30 477	1.70 490	1.80 484	1.52 489	2.27 479	2.35 478

PDISCO_ROB	9.62 468	1.99 445	11.51 451	9.88 494	9.61 497	21.48 485	3.83 417	19.33 485	28.49 489	11.27 435	14.17 398	19.92 470	5.02 360	16.35 479	9.18 435	5.28 493	0.41 471	0.14 448	0.09 361	2.05 475	2.36 479

CBMV_ROB	4.14 359	0.52 215	3.14 206	1.30 237	0.77 286	6.92 378	1.97 372	10.11 340	9.58 377	8.92 380	14.20 399	7.12 331	5.90 383	8.65 369	3.50 330	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.09 254

pcwnet_v2	4.20 364	0.36 111	8.53 433	1.33 241	1.12 320	3.43 248	0.41 169	12.85 420	14.16 435	9.90 406	14.29 400	5.90 297	3.03 256	6.20 198	2.06 268	0.01 214	0.05 309	0.04 414	0.02 300	0.16 305	0.18 348

iinet-f	5.94 408	1.60 418	26.88 503	1.79 313	1.38 341	11.92 448	1.47 351	6.80 246	7.11 311	6.90 292	14.43 401	10.64 394	7.97 425	7.00 260	12.12 464	0.02 300	0.03 265	0.05 421	0.00 1	0.63 440	0.02 61

HBP-ISP	4.09 355	1.05 362	4.10 288	1.87 323	1.31 337	7.56 393	3.98 419	11.26 367	9.94 385	7.81 334	14.44 402	3.23 186	4.27 319	8.89 386	1.87 252	0.06 378	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.04 154

GwcNet-RSSM	3.77 330	1.05 362	5.06 340	2.21 381	1.87 374	2.36 128	1.52 354	8.98 303	7.96 341	5.91 232	14.59 403	7.94 346	3.50 278	6.43 213	5.70 380	0.00 1	0.00 1	0.04 414	0.00 1	0.20 341	0.08 241

PS-NSSS	3.90 342	1.84 435	4.55 314	0.87 172	2.95 414	4.10 307	2.00 373	10.77 357	8.23 351	6.75 279	14.63 404	5.01 268	2.24 217	8.41 355	2.91 305	0.33 443	0.03 265	0.83 477	0.00 1	0.82 452	0.70 447

CBMV	5.35 397	0.91 340	3.67 250	1.62 292	0.44 223	10.09 424	7.19 469	12.49 413	12.33 423	12.22 442	14.69 405	10.93 402	6.48 393	8.51 361	4.96 369	0.02 300	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.17 344
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 404	1.77 430	6.33 394	1.44 263	0.78 288	6.43 367	6.90 465	12.53 414	8.08 345	12.93 451	14.89 406	21.13 477	5.87 382	9.83 413	6.57 396	0.04 357	0.01 158	0.00 1	0.02 300	0.08 203	0.33 405

FBW_ROB	8.50 456	1.03 360	7.98 429	1.93 338	1.28 333	13.10 458	6.23 454	22.50 497	18.98 460	18.82 474	14.91 407	19.06 465	10.04 450	18.41 485	9.83 445	0.62 461	0.22 449	1.82 486	0.82 477	0.99 458	1.36 464

XPNet_ROB	6.03 414	1.22 384	5.61 374	2.56 414	0.90 299	6.32 363	7.07 467	12.92 422	8.30 352	14.76 463	15.13 408	19.84 469	6.66 400	10.36 423	8.58 428	0.02 300	0.04 294	0.00 1	0.03 313	0.11 252	0.24 379

S-Stereo	6.63 424	0.84 321	9.67 442	3.15 441	3.48 432	6.49 368	6.22 453	12.99 424	22.84 478	9.48 393	15.51 409	12.00 415	8.43 431	8.04 324	10.70 453	0.12 406	0.17 428	0.00 1	0.38 453	0.13 283	1.92 472

RTSC	9.15 460	3.00 461	13.57 468	3.72 462	1.76 367	11.82 447	0.46 180	16.95 463	36.83 505	15.80 467	15.53 410	12.91 421	7.46 417	20.01 493	21.76 492	0.31 441	0.13 405	0.01 354	0.08 350	0.57 433	0.41 417

DANet	6.02 413	1.23 386	8.45 432	3.86 467	3.94 453	7.64 398	1.34 346	9.51 319	7.00 306	13.39 454	15.53 410	15.99 443	7.02 406	12.14 447	12.37 465	0.19 424	0.12 395	0.02 385	0.03 313	0.13 283	0.56 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	7.62 440	1.60 418	6.56 402	1.83 321	0.66 269	12.40 453	10.52 490	14.45 444	21.32 474	14.19 459	15.98 412	17.84 456	13.02 469	12.32 449	8.38 425	0.09 397	0.07 344	0.03 402	0.04 331	0.33 400	0.67 445

XX-Stereo	2.71 231	0.38 124	5.96 383	2.25 385	2.20 392	1.54 52	0.21 118	5.44 175	3.05 101	2.28 118	16.16 413	7.03 325	0.24 28	6.19 196	0.79 135	0.00 1	0.15 416	0.00 1	0.23 417	0.13 283	0.04 154

Wz-Net-LNSev	6.46 420	1.93 441	16.44 479	1.52 270	4.15 457	12.66 454	4.96 439	13.05 425	12.10 421	10.55 422	16.23 414	11.32 407	7.19 409	8.43 357	8.48 427	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.06 207

YMNet	5.52 399	1.83 433	8.79 435	3.47 453	4.46 467	10.72 434	0.91 305	9.99 332	6.43 285	13.76 457	16.35 415	11.65 411	4.49 337	7.95 316	8.03 418	0.12 406	0.35 465	0.12 443	0.08 350	0.71 446	0.27 393

YMNet_1	5.52 399	1.83 433	8.79 435	3.47 453	4.46 467	10.72 434	0.91 305	9.99 332	6.43 285	13.76 457	16.35 415	11.65 411	4.49 337	7.95 316	8.03 418	0.12 406	0.35 465	0.12 443	0.08 350	0.71 446	0.27 393

Ntro	12.35 482	8.88 493	7.80 427	13.79 503	12.42 504	26.54 496	6.98 466	18.54 473	22.14 477	9.82 401	16.45 417	20.30 473	9.29 445	15.95 476	6.61 398	9.53 506	2.47 498	14.93 504	2.77 493	13.11 506	8.63 506

CrosDoStereo	3.96 348	0.45 180	3.04 191	0.32 94	0.20 147	3.28 241	11.63 494	5.76 190	4.45 190	9.04 383	16.58 418	4.99 264	7.45 415	8.04 324	3.72 340	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.16 305	0.10 276

DeepStereo_LL	3.96 348	0.45 180	3.04 191	0.32 94	0.20 147	3.28 241	11.63 494	5.76 190	4.45 190	9.04 383	16.58 418	4.99 264	7.45 415	8.04 324	3.72 340	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.16 305	0.10 276

GrayStereo	3.74 325	0.20 6	1.94 63	1.55 278	0.60 260	3.12 229	8.22 473	5.76 190	3.32 125	10.40 417	16.66 420	5.81 295	8.60 434	6.57 228	1.37 208	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.63 469	0.02 48	0.04 154

GMM-Stereo	3.32 291	0.27 29	2.52 123	0.82 165	0.48 238	2.27 119	4.91 438	5.06 140	3.08 104	7.06 299	16.72 421	6.21 305	3.70 290	7.60 296	1.16 192	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.10 232	4.45 487

dad	4.66 387	1.89 439	5.51 369	0.94 184	0.09 55	2.16 112	0.37 159	7.10 255	14.43 436	10.13 411	16.84 422	14.97 435	1.90 205	6.82 243	4.15 352	1.09 473	0.11 388	4.08 494	0.46 464	0.17 318	0.06 207

NCC-stereo	6.77 427	1.49 410	6.48 399	2.92 429	4.40 462	7.43 388	3.61 413	19.52 489	13.29 428	8.39 361	16.91 423	15.96 441	12.13 461	12.85 453	7.70 409	1.47 478	0.11 388	0.01 354	0.42 459	0.14 294	0.24 379

Abc-Net	6.77 427	1.49 410	6.48 399	2.92 429	4.40 462	7.43 388	3.61 413	19.52 489	13.29 428	8.39 361	16.91 423	15.96 441	12.13 461	12.85 453	7.70 409	1.47 478	0.11 388	0.01 354	0.42 459	0.14 294	0.24 379
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-TNSev	11.35 479	10.56 499	35.88 512	2.28 388	1.73 363	18.25 479	11.42 492	15.88 458	20.88 473	14.44 460	16.97 425	19.57 467	19.04 485	19.31 489	18.67 482	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.16 381	0.62 438	1.25 461

Wz-Net-MNSev	7.43 438	2.35 452	15.22 474	2.34 398	3.41 431	17.27 476	8.55 474	11.91 390	13.48 430	13.37 453	17.05 426	13.70 423	7.47 418	11.90 446	9.99 448	0.40 450	0.03 265	0.00 1	0.01 276	0.16 305	0.07 226

ADCP+	8.09 450	1.79 431	14.50 471	1.54 276	4.28 458	16.57 470	5.20 442	12.80 419	11.20 409	12.83 450	17.07 427	11.02 404	10.80 456	17.59 483	23.18 498	0.03 338	0.05 309	0.01 354	0.18 396	0.39 417	0.81 450

THIR-Stereo	3.86 338	0.77 303	2.62 136	0.12 42	0.13 90	4.25 310	6.63 461	5.30 164	4.18 179	10.33 414	17.13 428	6.58 318	7.62 421	7.78 309	3.51 331	0.01 214	0.07 344	0.07 431	0.00 1	0.11 252	0.02 61

FAT-Stereo	6.78 429	0.68 278	6.80 406	2.30 390	1.77 368	5.63 350	4.20 424	18.79 476	18.62 459	10.53 421	17.15 429	18.52 462	13.74 472	8.86 385	7.38 405	0.03 338	0.15 416	0.01 354	0.07 345	0.12 269	0.26 389

DispFullNet	17.47 501	26.01 510	33.98 510	22.58 511	20.86 516	13.84 463	1.28 341	16.50 460	26.27 485	19.97 479	17.17 430	20.52 476	18.49 482	22.86 499	10.76 455	5.13 492	2.83 504	30.72 516	7.72 512	20.86 513	11.01 514

GwcNet	6.42 419	1.97 443	10.92 449	2.59 415	5.58 480	11.55 443	2.21 377	14.10 440	16.52 454	10.04 409	17.19 431	10.86 400	5.61 379	9.23 399	8.84 432	0.01 214	0.06 326	0.03 402	0.08 350	0.56 431	0.40 415

otaku	11.73 481	7.51 490	7.07 412	13.22 502	10.85 501	26.61 497	7.25 470	18.84 478	19.16 463	11.58 439	17.23 432	20.19 472	8.09 428	15.11 471	4.64 362	9.13 504	2.42 496	13.08 502	1.83 491	12.48 504	8.22 503

test_4	2.38 201	0.34 91	2.68 140	0.08 29	0.11 71	3.69 278	1.14 330	3.33 34	3.34 129	4.03 167	17.35 433	3.31 189	0.51 90	6.28 202	1.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.16 305	0.01 18

Sa-1000	3.55 313	0.75 297	3.63 248	1.91 330	0.30 184	3.55 266	1.63 360	7.39 260	8.54 361	7.70 330	17.44 434	4.00 220	2.82 249	9.44 409	1.33 204	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.18 396	0.21 352	0.04 154

R-Stereo Train	2.44 207	0.32 61	1.93 60	0.94 184	0.16 106	3.67 274	0.61 226	6.37 221	3.08 104	9.14 385	17.44 434	1.80 137	0.77 118	1.76 58	0.70 108	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

RAFT-Stereo	2.44 207	0.32 61	1.93 60	0.94 184	0.16 106	3.67 274	0.61 226	6.37 221	3.08 104	9.14 385	17.44 434	1.80 137	0.77 118	1.76 58	0.70 108	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT_CTSACE	3.40 300	1.07 365	4.52 309	1.27 230	3.14 417	4.00 303	1.07 324	3.93 77	4.43 188	4.66 186	17.94 437	7.21 334	2.76 245	10.82 430	0.85 145	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.01 18

ISRNet	3.93 347	0.55 228	5.49 366	3.20 443	2.69 408	2.11 104	0.26 133	7.01 252	6.40 283	11.00 431	17.99 438	8.31 352	2.64 235	6.51 224	4.36 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.02 61

AANet_RVC	5.01 392	1.74 428	6.38 397	1.96 343	1.29 334	2.26 118	1.69 364	10.07 337	18.53 458	7.88 338	18.15 439	8.49 360	2.70 239	10.59 427	7.04 402	0.96 471	0.15 416	0.02 385	0.00 1	0.13 283	0.12 302

edge stereo	6.76 426	1.01 356	6.76 405	2.20 380	2.45 402	6.41 366	2.45 381	14.84 449	11.98 420	15.29 465	18.31 440	22.02 478	12.56 464	10.82 430	7.49 406	0.03 338	0.06 326	0.11 440	0.03 313	0.30 388	0.14 317

stereogan	7.69 444	0.88 330	7.08 413	3.49 456	3.93 452	18.98 480	3.23 405	16.52 461	19.58 466	9.93 407	18.92 441	20.50 475	9.04 441	14.07 463	6.14 387	0.26 436	0.04 294	0.21 458	0.03 313	0.63 440	0.33 405

RGC	6.88 433	2.23 449	6.13 387	4.05 469	4.73 476	8.94 410	2.78 392	15.19 454	11.74 416	11.13 432	19.34 442	17.86 457	10.42 454	13.02 456	8.03 418	0.73 463	0.01 158	0.24 461	0.41 458	0.31 393	0.38 411

KYRaft	3.59 315	0.31 48	1.84 51	0.76 160	0.46 229	2.29 120	4.04 420	4.75 121	3.25 118	8.93 382	19.47 443	6.62 319	5.07 363	7.79 310	0.71 112	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.04 121	5.38 494

anonymousa	3.80 334	0.55 228	3.35 221	1.24 225	3.74 442	9.04 412	0.36 157	6.74 243	4.03 166	7.72 331	19.64 444	10.62 392	6.01 386	1.52 45	1.40 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 337	0.00 1	0.03 110

DEmStereo	3.79 332	0.37 118	3.69 251	0.17 63	0.17 116	5.28 345	2.54 383	4.35 91	3.70 143	8.21 353	20.15 445	5.13 273	10.38 453	7.65 299	3.85 344	0.01 214	0.01 158	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.06 207

ccnet	6.87 432	0.92 343	5.15 348	3.09 435	2.18 391	11.78 446	4.90 437	17.97 470	8.79 365	12.79 449	20.20 446	16.00 444	8.35 430	9.12 393	14.17 475	0.42 454	0.33 462	0.25 462	0.09 361	0.40 420	0.48 429

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 410	1.55 414	9.92 444	2.40 402	3.22 421	10.28 427	3.14 401	11.64 380	9.79 381	9.54 395	20.22 447	11.16 406	6.77 402	10.61 428	9.16 434	0.06 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

fast-acv-ft	5.62 403	1.39 401	7.01 410	2.02 354	1.89 376	12.23 450	1.82 369	7.35 259	9.45 375	10.46 419	20.27 448	14.55 433	7.71 423	7.41 286	7.61 408	0.10 400	0.09 368	0.16 450	0.07 345	0.59 435	0.13 310

AnyNet_C32	10.98 478	5.58 480	22.79 495	4.16 472	5.83 481	15.64 465	14.30 502	13.18 426	17.15 456	16.44 470	20.52 449	14.68 434	13.44 470	22.46 497	30.08 511	0.17 420	0.26 459	0.36 470	0.36 452	1.23 462	0.91 453

Prome-Stereo	3.65 319	0.29 34	1.92 59	0.91 177	0.49 241	2.07 99	4.75 436	4.41 96	3.23 117	9.32 391	20.63 450	4.06 223	7.19 409	7.70 303	1.17 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	4.72 491

Syn2CoEx	6.32 417	2.72 457	9.33 439	2.45 407	1.67 357	8.59 405	3.32 406	18.08 471	12.27 422	8.53 365	21.08 451	10.30 388	9.80 448	9.30 402	7.86 413	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 440	0.43 422

SHD	9.61 467	2.60 454	12.46 459	3.69 461	3.54 434	9.47 417	1.25 337	20.16 494	37.84 508	18.19 473	21.24 452	16.96 453	12.83 468	14.47 467	16.05 478	0.32 442	0.13 405	0.01 354	0.08 350	0.38 413	0.48 429

ADCPNet	9.54 466	2.39 453	31.46 507	2.09 368	1.60 350	16.71 472	6.39 459	12.11 399	11.45 412	13.53 455	21.45 453	19.41 466	10.94 457	14.38 465	21.54 491	0.27 439	1.16 485	0.39 472	1.49 487	0.58 434	1.45 465

DRaft	3.74 325	0.43 166	2.60 132	0.12 42	0.15 99	4.76 330	1.34 346	5.33 168	4.31 183	10.30 413	21.91 454	3.27 187	8.83 436	7.36 285	3.66 339	0.05 369	0.10 380	0.00 1	0.14 375	0.10 232	0.14 317

ACVNet-4b	15.90 493	22.00 506	12.37 456	16.40 505	15.14 508	31.87 505	7.50 472	19.04 481	27.85 487	11.48 437	22.02 455	31.86 497	9.16 444	17.95 484	5.69 379	10.43 508	2.58 500	24.44 512	4.87 508	16.04 509	9.28 507

ADCMid	10.24 473	3.13 463	20.70 490	2.21 381	2.39 400	11.23 440	6.19 451	14.17 442	11.19 408	23.20 487	22.25 456	17.89 458	19.54 487	18.51 486	26.21 505	0.45 456	0.42 473	1.10 480	1.29 484	1.56 470	1.18 459

ASMatch	3.32 291	0.50 202	3.32 219	1.72 304	0.45 228	1.93 88	0.68 244	6.42 227	3.89 155	6.18 248	22.30 457	4.61 252	4.82 356	7.65 299	1.70 239	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.01 11	0.18 348

RP	6.84 431	1.29 397	5.53 372	3.92 468	5.18 477	6.32 363	3.53 411	11.73 385	15.31 444	9.54 395	22.38 458	18.25 460	14.47 474	10.11 417	7.49 406	0.91 469	0.01 158	0.12 443	0.15 378	0.33 400	0.19 359

psmorigin	7.34 437	1.58 416	18.31 484	2.35 399	0.87 295	6.72 374	1.70 367	10.63 350	7.14 312	19.77 478	22.71 459	20.13 471	11.34 458	12.96 455	9.49 442	0.04 357	0.17 428	0.06 425	0.17 389	0.21 352	0.50 432

MDST_ROB	8.37 453	0.32 61	9.03 437	4.18 474	2.42 401	26.86 498	6.14 450	19.36 486	13.52 431	27.09 493	22.75 460	9.47 373	4.74 349	15.06 470	6.34 391	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.13 310

Wz-Net-SNSev	9.23 462	6.70 484	24.28 497	1.87 323	1.81 371	8.57 404	12.29 499	17.37 466	20.39 472	10.43 418	23.11 461	16.66 449	8.03 426	14.47 467	17.86 480	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.41 423	0.30 401

Nwc_Net	6.97 434	1.25 389	6.63 403	3.82 465	3.37 426	10.83 438	1.67 363	19.56 491	11.35 411	8.36 356	23.62 462	17.19 455	11.44 460	11.21 435	8.08 421	0.80 465	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.13 283	0.09 254

AF-Net	7.78 446	1.44 405	6.68 404	3.37 447	4.50 471	8.61 406	2.69 390	17.07 464	20.17 471	9.52 394	24.02 463	20.31 474	14.59 475	11.58 440	9.84 446	0.61 460	0.00 1	0.12 443	0.00 1	0.38 413	0.12 302

pmcnn	7.72 445	1.27 392	9.42 441	2.91 427	3.14 417	9.44 416	6.23 454	12.56 415	16.51 452	14.53 461	24.08 464	27.44 489	8.49 432	9.32 403	8.44 426	0.06 378	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.15 327

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 469	4.27 473	14.47 470	2.29 389	2.85 411	23.40 489	13.62 501	13.60 432	19.54 465	19.42 476	24.27 465	16.74 450	8.59 433	17.05 482	7.98 415	1.25 475	1.68 489	0.17 453	2.63 492	0.72 448	1.04 456

ACVNet_1	18.70 504	25.08 509	12.72 463	17.33 506	15.18 509	26.02 491	9.62 483	28.44 508	34.49 499	24.39 489	24.32 466	37.22 506	20.13 490	16.67 480	13.39 469	10.45 509	2.59 501	24.77 513	4.92 509	16.57 510	9.75 509

SGM_RVC	10.08 470	0.60 248	3.42 229	2.30 390	0.32 193	19.41 482	6.33 457	18.95 480	14.64 438	25.14 492	24.32 466	33.34 499	18.79 484	19.86 491	12.55 467	0.25 434	0.26 459	0.22 459	0.24 420	0.34 404	0.40 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	13.02 485	4.93 478	28.38 505	3.17 442	2.67 407	13.61 462	10.83 491	18.70 474	33.46 496	22.59 482	24.78 468	19.59 468	18.51 483	23.40 500	32.16 514	0.10 400	0.19 438	0.37 471	0.18 396	1.26 463	1.46 466

xyz-stereo	6.97 434	0.29 34	36.85 513	0.20 69	0.07 34	30.65 503	0.19 107	3.97 79	1.82 34	10.21 412	24.87 469	6.06 300	7.29 412	11.62 441	4.87 368	0.01 214	0.02 215	0.35 468	0.00 1	0.06 173	0.02 61

RAFT-345	3.27 280	0.41 149	2.88 175	1.02 198	0.21 150	2.63 167	0.48 183	3.76 67	5.51 232	7.35 317	24.88 470	4.25 234	1.76 202	8.15 338	2.13 271	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

G-Net	8.41 454	1.54 413	10.97 450	5.73 485	3.60 437	26.19 492	4.41 429	10.10 339	7.42 318	19.71 477	24.99 471	14.38 432	15.83 476	10.99 432	9.53 443	0.50 458	0.46 476	0.19 456	0.25 425	0.80 451	0.66 444

SDNR	7.50 439	2.32 451	15.58 476	1.82 320	0.63 265	44.66 520	0.44 178	8.59 289	9.52 376	9.84 403	25.18 472	5.30 279	4.38 328	11.46 439	6.49 394	0.05 369	0.03 265	0.00 1	0.01 276	1.79 473	1.87 471

ADCRef	7.27 436	1.38 400	16.37 477	2.52 410	3.30 425	11.63 445	3.16 402	10.80 358	9.35 373	13.03 452	25.27 473	8.17 350	8.92 438	8.06 331	21.81 493	0.15 414	0.08 356	0.16 450	0.34 448	0.38 413	0.58 439

ADCL	10.16 472	2.11 446	19.36 487	1.92 334	1.88 375	22.23 486	8.91 477	14.04 438	23.56 480	14.62 462	26.19 474	12.75 420	13.59 471	16.06 478	22.95 497	0.26 436	0.18 432	0.75 475	0.65 470	0.69 444	0.58 439

RainbowNet	18.01 503	26.22 511	19.95 488	18.59 507	14.88 507	27.38 499	10.46 488	27.39 504	34.54 500	14.91 464	27.01 475	25.65 485	12.44 463	18.94 488	9.23 436	13.91 516	3.46 512	23.36 511	4.86 507	16.03 508	10.91 513

WZ-Net	13.00 484	4.64 476	41.07 516	3.48 455	3.15 419	19.12 481	15.66 512	14.81 448	31.33 493	15.71 466	27.88 476	22.22 479	14.01 473	20.44 495	25.03 502	0.64 462	0.00 1	0.01 354	0.03 313	0.39 417	0.37 410

SANet	10.64 475	1.86 437	10.91 448	1.76 308	0.71 279	14.62 464	9.23 480	19.18 483	37.14 506	19.22 475	27.96 477	25.86 487	19.11 486	13.02 456	10.63 452	0.08 392	0.06 326	0.03 402	0.02 300	0.62 438	0.81 450

PWC_ROB	8.24 452	3.13 463	12.74 464	2.43 406	4.43 465	7.51 392	1.22 335	16.63 462	19.24 464	16.08 468	28.29 478	13.99 429	10.16 451	13.63 460	14.06 474	0.42 454	0.00 1	0.05 421	0.00 1	0.59 435	0.27 393

MFMNet_re	13.29 486	8.60 492	18.29 483	9.75 493	7.25 489	19.65 483	14.84 506	20.71 496	30.72 492	23.03 485	28.77 479	18.85 464	26.09 503	13.55 459	9.82 444	2.44 486	1.35 488	0.34 467	0.23 417	4.78 488	6.69 498

MFN_U_SF_RVC	12.94 483	3.66 470	25.81 501	3.61 459	2.26 395	22.77 487	4.55 432	27.10 503	20.06 469	23.90 488	28.99 480	30.53 495	16.98 477	19.92 492	20.26 486	1.24 474	1.07 484	0.98 479	1.33 485	1.80 474	2.04 474

GANet	6.22 415	1.07 365	4.07 286	2.27 386	0.89 297	9.19 414	9.52 481	12.02 395	8.13 347	10.72 424	29.09 481	13.86 426	7.52 419	11.00 433	4.39 356	0.36 445	0.00 1	0.02 385	0.02 300	0.12 269	0.08 241

SPS-STEREO	15.04 490	6.23 483	13.21 467	11.34 498	11.65 502	23.30 488	7.15 468	24.16 500	15.65 447	31.78 500	29.19 482	31.62 496	21.32 493	24.62 501	19.50 484	7.59 499	4.19 516	3.22 492	1.48 486	6.99 497	6.54 497
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	9.42 464	4.74 477	12.66 462	5.30 483	9.08 495	4.08 305	5.26 444	19.26 484	24.87 482	11.17 433	29.85 483	13.57 422	5.51 378	7.67 301	13.40 470	0.36 445	0.35 465	1.81 485	4.24 503	11.61 502	3.57 483

MADNet+	27.07 512	33.84 518	90.97 536	20.14 508	7.47 491	48.43 524	47.10 531	35.43 511	36.46 504	20.11 480	30.05 484	25.29 484	35.08 511	45.50 523	50.28 529	2.13 484	2.00 491	1.19 483	0.76 475	4.71 486	4.43 486

FTStereo	4.55 386	0.36 111	2.18 97	0.94 184	0.38 211	2.60 161	8.82 476	4.98 136	3.17 111	10.88 427	30.35 485	5.60 289	7.60 420	7.62 298	1.55 224	0.17 420	0.00 1	0.05 421	0.00 1	0.03 92	3.80 485

EDNetEfficient	13.82 487	6.19 482	54.79 522	2.83 424	3.60 437	4.86 334	8.57 475	8.61 294	32.90 495	40.77 513	30.59 486	18.33 461	21.87 496	11.38 438	25.36 503	0.15 414	0.23 451	0.06 425	1.03 481	2.54 480	1.79 469

PWCDC_ROB	7.92 448	3.17 466	7.48 423	5.73 485	4.40 462	10.45 429	0.35 156	14.52 446	28.19 488	10.36 416	31.27 487	7.04 327	9.14 442	13.22 458	8.78 431	2.74 488	0.02 215	0.00 1	0.00 1	1.31 465	0.17 344

aanetorigin	8.72 458	3.29 467	27.55 504	1.95 340	3.84 449	4.93 337	5.39 447	5.49 178	10.05 387	27.85 494	31.47 488	15.80 440	12.78 466	9.04 391	11.98 462	0.25 434	0.22 449	0.22 459	0.25 425	1.28 464	0.84 452

RAFT-RH_RVC	3.96 348	0.46 186	2.93 178	1.55 278	0.42 222	3.14 231	0.14 84	3.70 57	5.98 259	11.25 434	32.23 489	5.29 276	1.68 192	8.13 336	2.14 272	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.01 11	0.00 1

RTS	18.87 505	9.32 497	86.48 532	4.95 481	6.10 482	42.08 516	14.70 504	15.49 455	41.06 510	22.65 483	32.32 490	13.77 424	19.54 487	37.98 515	28.96 508	0.41 451	0.23 451	0.00 1	0.02 300	0.91 455	0.50 432

RTSA	18.87 505	9.32 497	86.48 532	4.95 481	6.10 482	42.08 516	14.70 504	15.49 455	41.06 510	22.65 483	32.32 490	13.77 424	19.54 487	37.98 515	28.96 508	0.41 451	0.23 451	0.00 1	0.02 300	0.91 455	0.50 432

LSM	14.01 488	5.95 481	33.49 508	6.78 489	43.61 529	10.22 425	9.98 486	15.16 453	22.93 479	23.07 486	32.34 492	18.52 462	12.67 465	15.45 473	11.10 457	0.16 419	0.51 479	0.09 437	0.32 444	1.08 459	16.85 524

FCDSN-DC	10.24 473	0.56 234	3.49 235	1.96 343	1.29 334	16.90 473	4.59 433	17.16 465	19.10 462	24.64 491	32.46 493	33.82 500	22.14 497	15.93 475	10.45 451	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.21 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	9.21 461	0.87 326	7.37 420	2.54 411	2.13 386	13.59 461	5.80 448	11.64 380	14.01 434	24.43 490	32.99 494	27.09 488	18.02 479	12.51 451	9.85 447	0.81 466	0.07 344	0.01 354	0.01 276	0.16 305	0.23 375

SGM+DAISY	15.62 492	7.26 489	19.28 486	8.94 491	10.11 499	26.25 493	10.49 489	19.36 486	14.65 440	30.64 498	33.59 495	33.00 498	22.32 498	24.96 502	16.42 479	7.90 500	6.25 520	4.51 495	3.37 499	5.86 491	7.20 499

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 496	6.93 487	21.83 493	5.94 487	2.81 410	38.71 514	14.59 503	24.55 501	34.87 503	33.66 505	34.35 496	29.24 493	24.20 499	22.59 498	17.95 481	2.52 487	2.81 503	1.17 482	1.51 488	5.89 492	2.16 475

FC-DCNN	10.72 476	0.52 215	4.27 294	1.88 326	1.63 352	17.18 474	5.29 445	18.20 472	19.69 467	28.50 495	34.51 497	34.03 501	21.48 494	15.89 474	11.15 458	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.01 276	0.07 191	0.09 254

MeshStereo	11.52 480	1.52 412	4.55 314	1.89 328	1.46 345	19.87 484	5.11 441	20.66 495	15.91 449	32.67 501	34.51 497	39.34 508	21.15 492	18.74 487	12.10 463	0.11 402	0.06 326	0.01 354	0.00 1	0.45 426	0.22 369
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
FC-DCNN v2	10.88 477	0.52 215	4.17 290	1.92 334	1.63 352	17.79 478	5.35 446	18.87 479	19.88 468	28.77 496	34.99 499	34.62 503	21.72 495	16.03 477	11.16 459	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.00 1	0.06 173	0.08 241

PWCK	30.53 518	44.32 525	47.25 519	29.76 512	7.23 488	40.78 515	27.10 523	44.73 516	44.32 513	47.31 519	36.37 500	47.16 512	26.05 502	41.26 519	31.87 513	21.83 521	4.03 515	29.50 515	4.67 505	27.17 522	7.80 501

EDNetEfficientorigin	17.87 502	14.00 502	99.53 544	1.64 294	0.92 300	10.55 431	6.26 456	13.21 427	34.84 502	38.20 510	36.91 501	27.47 490	26.32 504	14.71 469	25.69 504	0.04 357	0.06 326	0.14 448	0.52 467	3.16 483	3.27 481

AnyNet_C01	16.12 495	10.81 500	59.36 524	4.42 477	2.49 403	30.06 501	15.15 510	17.51 468	16.51 452	17.88 472	37.69 502	24.04 481	17.54 478	29.60 506	33.29 515	0.28 440	0.38 469	0.43 473	0.42 459	2.57 481	1.98 473

coex-ft	19.78 508	19.39 505	87.73 534	1.77 310	1.80 370	17.25 475	13.50 500	12.63 417	42.10 512	60.18 528	38.90 503	28.72 491	28.74 505	11.74 444	27.40 507	0.21 428	0.23 451	0.04 414	0.30 440	1.36 466	1.54 467

JetBlue	29.12 515	15.72 503	54.12 521	15.93 504	20.98 517	60.90 533	30.62 524	39.38 512	34.62 501	34.08 506	39.69 504	57.35 520	43.17 520	50.71 529	50.60 530	2.41 485	3.79 514	2.81 488	3.45 500	9.57 499	12.59 518

MSMD_ROB	9.28 463	1.09 369	4.65 319	1.58 283	0.39 213	16.52 469	4.41 429	13.60 432	14.87 442	22.34 481	39.89 505	25.67 486	20.71 491	12.42 450	6.98 401	0.34 444	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 254

SGM-ForestM	16.99 500	1.08 367	5.74 376	2.12 371	0.75 282	31.63 504	12.21 497	27.80 506	32.25 494	37.88 508	39.99 506	52.96 517	35.20 512	33.60 510	24.47 500	0.26 436	0.39 470	0.31 465	0.39 456	0.26 377	0.53 435

ELAS_RVC	16.54 497	2.26 450	10.09 447	5.50 484	4.46 467	28.28 500	16.72 513	25.55 502	33.54 497	40.19 511	40.30 507	36.68 505	30.03 506	29.40 505	20.61 487	0.98 472	1.21 486	0.86 478	0.70 474	1.39 467	2.16 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 499	1.28 395	11.61 452	3.72 462	1.65 354	16.67 471	9.17 479	14.39 443	55.91 521	63.81 532	40.86 508	35.94 504	37.73 515	14.24 464	26.87 506	0.05 369	0.10 380	0.13 447	0.22 414	0.12 269	0.15 327

UNDER WATER-64	45.16 527	46.99 526	66.69 526	43.90 524	27.64 524	55.58 532	41.87 528	39.42 513	48.42 516	51.73 524	43.08 509	67.76 531	56.69 531	48.02 527	48.34 527	39.50 527	17.64 526	51.78 528	38.93 528	36.62 525	32.61 527

PVD	15.44 491	2.93 460	14.67 472	4.21 475	3.39 429	17.43 477	4.16 422	27.84 507	48.84 517	31.02 499	43.54 510	29.76 494	30.81 508	25.97 503	21.40 489	0.23 431	0.41 471	0.04 414	0.33 446	0.41 423	1.33 463

ELAS	16.72 498	2.14 447	9.23 438	4.92 480	4.53 472	32.66 508	15.11 509	27.40 505	28.68 490	40.27 512	44.90 511	38.33 507	30.50 507	26.44 504	21.94 494	0.88 467	1.23 487	0.67 474	0.89 479	1.49 468	2.18 477
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	45.09 526	48.60 527	67.37 527	49.30 526	31.41 525	53.80 531	37.39 526	40.25 514	52.48 518	50.24 521	45.37 512	68.37 532	57.76 532	51.03 530	49.88 528	29.97 525	13.75 525	51.22 527	36.57 526	37.87 526	29.12 526

NVStereoNet_ROB	16.04 494	6.75 485	12.90 465	6.37 488	7.42 490	12.89 456	9.74 484	22.78 498	25.12 483	30.32 497	46.19 513	34.37 502	25.38 500	21.48 496	21.38 488	5.94 494	3.10 508	6.07 499	10.09 514	4.01 485	8.54 505
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet-64	32.42 519	31.89 517	30.52 506	34.73 519	21.13 518	46.99 523	18.82 515	43.10 515	59.42 524	32.70 502	46.98 514	62.01 524	36.98 513	43.97 522	33.88 516	14.10 518	3.22 509	35.28 521	11.72 518	26.84 521	14.07 519

WAO-6	34.74 521	36.76 522	15.36 475	37.53 520	24.15 523	35.99 511	19.36 516	48.96 523	68.54 532	43.84 516	47.58 515	52.77 516	52.60 526	32.63 508	34.73 518	26.20 524	7.74 523	42.78 525	21.64 525	28.07 523	17.62 525

tt	83.26 537	0.34 91	99.99 546	79.40 537	93.18 539	100.00 545	100.00 545	100.00 549	99.95 543	60.33 529	47.63 516	99.98 548	99.96 544	99.98 546	100.00 549	92.42 540	99.82 544	73.83 540	73.63 536	88.42 540	56.35 534

BEATNet-Init1	23.31 509	9.03 494	41.67 517	4.17 473	2.53 404	45.68 522	19.47 517	33.43 509	38.45 509	47.59 520	49.10 517	59.31 521	41.80 519	38.35 517	29.21 510	0.47 457	0.50 478	0.81 476	0.66 471	2.10 478	1.86 470

DPSimNet_ROB	53.45 530	64.73 534	44.39 518	53.97 528	45.39 530	53.66 530	54.83 532	55.15 531	57.87 523	64.16 533	50.83 518	63.40 528	53.34 528	46.45 524	65.81 534	63.13 533	26.54 531	57.94 530	51.11 532	45.52 527	50.69 533

IMH-64-1	27.21 513	28.77 513	16.84 481	31.57 514	20.76 514	26.43 494	15.10 507	47.11 517	45.20 514	33.53 503	51.16 519	41.42 509	31.10 509	36.48 511	22.39 495	13.48 514	2.87 506	33.95 518	10.70 515	23.50 515	11.75 515

IMH-64	27.21 513	28.77 513	16.84 481	31.57 514	20.76 514	26.43 494	15.10 507	47.11 517	45.20 514	33.53 503	51.16 519	41.42 509	31.10 509	36.48 511	22.39 495	13.48 514	2.87 506	33.95 518	10.70 515	23.50 515	11.75 515

MANE	19.47 507	1.27 392	5.07 341	4.69 478	5.55 479	30.49 502	9.94 485	34.01 510	37.27 507	44.13 517	51.57 521	52.51 515	40.41 517	33.58 509	24.81 501	0.89 468	0.86 483	1.11 481	9.72 513	0.38 413	1.06 457

TorneroNet	35.11 523	33.92 519	33.82 509	37.86 521	22.01 520	49.64 526	21.58 521	48.09 521	55.23 520	37.50 507	53.79 522	62.81 527	43.66 521	46.71 525	41.25 524	14.80 519	3.53 513	36.72 522	14.57 521	28.28 524	16.49 522

ktn	48.94 529	57.58 530	38.86 515	59.57 531	43.27 528	50.37 527	43.38 529	48.07 520	61.11 525	51.30 523	54.25 523	54.96 519	52.88 527	47.30 526	35.83 519	57.77 532	24.88 530	62.69 532	43.55 529	50.70 529	40.41 529

IMH	29.82 517	29.11 515	18.51 485	34.28 518	21.40 519	32.33 507	15.39 511	49.40 524	53.07 519	37.88 508	55.32 524	45.05 511	39.54 516	40.63 518	24.12 499	14.03 517	3.27 510	34.93 520	11.24 517	24.69 518	12.21 517

ACVNet_2	26.45 511	29.35 516	25.14 499	20.27 509	15.43 510	34.97 510	12.23 498	48.37 522	66.25 531	42.69 514	56.73 525	51.77 513	25.59 501	20.39 494	13.52 471	10.13 507	2.59 501	22.78 510	3.52 501	17.57 511	9.80 511

notaker	47.42 528	55.20 529	49.13 520	56.52 530	40.18 526	38.52 513	32.97 525	47.21 519	56.08 522	57.21 527	57.24 526	60.09 522	59.19 533	53.93 531	41.64 525	40.61 528	19.93 527	57.21 529	37.41 527	49.02 528	39.02 528

WAO-7	29.39 516	24.43 507	20.47 489	32.71 517	13.83 506	34.70 509	20.27 520	52.19 528	65.03 529	43.29 515	59.35 527	52.19 514	44.68 522	31.71 507	30.56 512	10.98 510	4.94 517	13.71 503	12.52 519	12.06 503	8.22 503

Dean	34.67 520	38.70 523	25.33 500	29.89 513	17.21 512	45.24 521	11.98 496	56.90 532	76.55 533	63.47 531	60.22 528	67.36 530	48.14 525	37.24 513	39.01 521	11.00 511	2.83 504	28.35 514	5.60 511	18.14 512	10.31 512

LVE	34.99 522	40.10 524	34.97 511	32.49 516	18.61 513	51.45 529	26.82 522	52.15 527	65.94 530	47.21 518	61.04 529	53.99 518	37.30 514	37.95 514	34.09 517	15.55 520	5.95 519	31.01 517	13.81 520	22.58 514	16.72 523

TCMNet-wrong-test	67.23 535	85.83 539	81.56 530	95.63 540	94.73 540	89.35 535	85.42 536	51.73 526	33.71 498	51.26 522	61.71 530	61.33 523	41.23 518	77.26 535	64.71 533	48.76 530	9.03 524	70.12 535	68.11 534	90.76 541	82.37 540

KSHMR	55.63 531	63.60 533	37.85 514	74.69 533	49.56 531	49.01 525	45.73 530	57.46 533	63.97 528	61.61 530	62.07 531	72.39 534	47.01 523	50.65 528	43.29 526	54.10 531	62.21 533	66.10 533	53.94 533	51.25 531	46.11 531

HanzoNet	56.48 532	59.32 531	58.25 523	55.32 529	41.94 527	50.95 528	41.33 527	51.12 525	61.40 526	65.62 534	65.59 532	71.66 533	69.41 534	70.77 534	60.03 532	63.99 534	34.70 532	61.96 531	50.54 531	51.00 530	44.71 530

WAO-8	38.15 524	35.51 520	21.50 491	43.67 522	23.92 521	44.44 518	20.26 518	52.83 529	76.62 534	53.57 525	66.79 533	62.63 525	54.56 529	42.03 520	39.18 522	22.71 522	6.65 521	37.08 523	19.08 523	24.72 520	15.24 520

Venus	38.15 524	35.51 520	21.50 491	43.67 522	23.92 521	44.44 518	20.26 518	52.83 529	76.62 534	53.57 525	66.81 534	62.63 525	54.56 529	42.03 520	39.18 522	22.71 522	6.65 521	37.08 523	19.08 523	24.70 519	15.24 520

JetRed	61.02 533	61.05 532	82.56 531	46.09 525	56.80 533	83.19 534	63.76 533	59.26 534	63.61 527	69.29 535	68.85 535	66.59 529	47.62 524	61.57 532	74.09 535	45.58 529	66.14 535	46.59 526	45.06 530	63.17 532	49.58 532

MADNet++	82.84 536	82.38 538	73.57 529	87.72 539	82.97 537	93.14 536	69.15 534	86.42 539	82.50 536	93.46 540	86.70 536	86.28 536	80.92 536	88.34 537	88.84 536	86.83 539	84.17 539	72.64 536	68.92 535	80.47 539	81.42 539

LRCNet_RVC	66.23 534	65.67 535	67.63 528	71.47 532	54.32 532	32.17 506	2.66 389	63.19 535	21.35 475	81.79 536	91.26 537	83.62 535	71.62 535	69.32 533	52.57 531	95.49 541	64.45 534	95.07 541	95.19 541	71.52 533	74.31 535

xxxxx1	85.63 538	90.31 540	96.68 539	76.54 534	80.57 534	97.44 540	96.86 540	85.53 536	88.53 537	88.68 537	91.71 538	94.23 538	92.93 537	90.02 538	91.98 537	70.60 535	70.39 536	73.68 537	81.46 538	74.61 534	79.86 536

tt_ll	85.63 538	90.31 540	96.68 539	76.54 534	80.57 534	97.44 540	96.86 540	85.53 536	88.53 537	88.68 537	91.71 538	94.23 538	92.93 537	90.02 538	91.98 537	70.60 535	70.39 536	73.68 537	81.46 538	74.61 534	79.86 536

ff	85.63 538	90.31 540	96.68 539	76.54 534	80.57 534	97.44 540	96.86 540	85.53 536	88.53 537	88.68 537	91.71 538	94.23 538	92.93 537	90.02 538	91.98 537	70.60 535	70.39 536	73.68 537	81.46 538	74.61 534	79.86 536

PML	97.88 542	100.00 549	96.45 538	98.01 543	97.88 543	100.00 545	99.35 543	96.88 540	97.72 541	100.00 548	97.36 541	97.38 542	99.60 543	100.00 549	96.32 541	99.99 546	97.55 541	100.00 545	96.01 542	99.18 543	87.92 542

MEDIAN_ROB	98.41 543	99.70 544	99.30 543	97.09 541	97.02 541	96.89 538	95.77 539	97.66 542	97.28 540	98.79 544	98.94 542	99.18 543	98.14 541	96.89 541	96.88 542	99.96 545	99.16 542	100.00 545	99.99 546	99.69 544	99.88 544

USTest	87.63 541	76.50 536	65.53 525	81.26 538	83.10 538	100.00 545	100.00 545	99.53 544	99.60 542	98.32 541	99.02 543	90.87 537	98.33 542	84.28 536	98.23 543	79.97 538	96.20 540	69.82 534	73.75 537	75.48 537	82.80 541

Anonymous_1	99.08 545	99.91 545	99.85 545	97.63 542	99.10 544	100.00 545	100.00 545	99.61 546	99.96 544	99.28 546	99.86 544	99.54 545	99.99 545	99.29 543	99.75 544	96.05 542	99.59 543	97.31 542	98.57 543	97.71 542	98.63 543

HaxPig	98.85 544	99.94 546	95.08 537	99.99 547	100.00 546	94.03 537	94.78 537	99.15 543	99.98 545	99.99 547	100.00 545	99.98 548	99.99 545	98.12 542	95.97 540	100.00 548	99.99 546	100.00 545	99.99 546	100.00 547	99.99 547

Selective-RAFT-Error	100.00 552	100.00 549	100.00 550	100.00 550	100.00 546	100.00 545	100.00 545	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 545	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	100.00 548	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 547	100.00 549

CasAABBNet	100.00 552	100.00 549	100.00 550	100.00 550	100.00 546	100.00 545	100.00 545	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 545	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	100.00 548	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 547	100.00 549

test_example2	99.39 546	99.98 548	99.99 546	100.00 550	99.98 545	99.72 544	99.99 544	97.34 541	100.00 546	100.00 548	100.00 545	96.42 541	96.66 540	99.97 545	99.96 545	100.00 548	99.97 545	98.66 543	99.15 544	100.00 547	100.00 549

LSM0	100.00 552	100.00 549	100.00 550	100.00 550	100.00 546	100.00 545	100.00 545	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 545	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	100.00 548	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 547	99.99 547

DPSMNet_ROB	99.91 549	100.00 549	99.99 546	99.99 547	100.00 546	100.00 545	100.00 545	99.98 548	100.00 546	98.35 542	100.00 545	99.84 546	100.00 547	99.98 546	99.99 546	100.00 548	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 547	100.00 549

DGTPSM_ROB	99.90 548	100.00 549	99.99 546	99.99 547	100.00 546	100.00 545	100.00 545	99.97 547	100.00 546	98.35 542	100.00 545	99.84 546	100.00 547	99.98 546	99.99 546	99.99 546	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 547	100.00 549

DPSM_ROB	99.95 550	100.00 549	100.00 550	99.76 545	100.00 546	100.00 545	100.00 545	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 545	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	99.21 543	100.00 547	100.00 545	100.00 548	99.99 545	99.95 545

DPSM	99.95 550	100.00 549	100.00 550	99.76 545	100.00 546	100.00 545	100.00 545	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 545	100.00 550	100.00 547	100.00 549	100.00 549	99.21 543	100.00 547	100.00 545	100.00 548	99.99 545	99.95 545

AVERAGE_ROB	99.62 547	99.95 547	98.81 542	100.00 550	100.00 546	98.08 543	95.47 538	100.00 549	100.00 546	100.00 548	100.00 545	100.00 550	100.00 547	100.00 549	99.99 546	100.00 548	100.00 547	100.00 545	100.00 548	100.00 547	100.00 549

ccccc		96.61 543		100.00 550	100.00 546	97.41 539		99.56 545		99.27 545		99.35 544		99.92 544		100.00 548	100.00 547	99.95 544	99.77 545	100.00 547

ASD4		81.57 537

Low-res two-view benchmark