Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.11 1	0.10 20	0.21 3	0.18 11	0.09 7	0.21 115	0.14 25	0.14 2	0.17 2	0.11 4	0.10 4	0.09 2	0.08 2	0.21 50	0.12 4	0.06 2	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 5

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 2	0.15 179	0.21 3	0.27 336	0.09 7	0.15 12	0.13 10	0.23 15	0.21 32	0.12 9	0.11 5	0.10 5	0.13 77	0.22 66	0.13 15	0.07 32	0.05 3	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

FoundationStereo	0.13 2	0.08 2	0.18 1	0.29 376	0.30 435	0.12 6	0.13 10	0.12 1	0.18 5	0.09 1	0.08 1	0.10 5	0.08 2	0.14 2	0.11 1	0.07 32	0.31 461	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 5

MonSter	0.13 2	0.09 8	0.20 2	0.17 5	0.09 7	0.15 12	0.12 6	0.25 38	0.20 19	0.09 1	0.11 5	0.08 1	0.07 1	0.20 42	0.13 15	0.05 1	0.24 426	0.05 1	0.09 225	0.05 1	0.13 229

castereo++	0.14 5	0.13 105	0.25 7	0.19 26	0.10 24	0.27 219	0.13 10	0.24 27	0.26 92	0.11 4	0.13 16	0.16 68	0.10 22	0.18 20	0.11 1	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.06 39	0.05 1	0.07 17

castereo	0.14 5	0.11 41	0.22 5	0.19 26	0.10 24	0.20 90	0.19 189	0.32 100	0.28 119	0.13 11	0.18 56	0.16 68	0.16 121	0.16 6	0.14 45	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17

fffft	0.14 5	0.12 80	0.30 26	0.19 26	0.10 24	0.17 32	0.18 148	0.23 15	0.17 2	0.14 22	0.11 5	0.13 25	0.10 22	0.24 87	0.18 136	0.06 2	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.09 85
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 5	0.15 179	0.29 20	0.19 26	0.10 24	0.19 60	0.17 97	0.21 8	0.21 32	0.15 34	0.13 16	0.12 15	0.11 36	0.25 101	0.16 89	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.06 39	0.06 8	0.08 51

RAStereo	0.14 5	0.15 179	0.40 75	0.22 132	0.11 36	0.15 12	0.18 148	0.25 38	0.24 58	0.13 11	0.17 46	0.11 12	0.09 9	0.15 3	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 5	0.08 2	0.26 12	0.18 11	0.14 146	0.09 1	0.10 1	0.16 3	0.17 2	0.14 22	0.08 1	0.10 5	0.10 22	0.22 66	0.14 45	0.07 32	0.15 336	0.06 2	0.06 39	0.16 376	0.29 416

RSM++	0.14 5	0.11 41	0.25 7	0.32 407	0.17 271	0.17 32	0.15 43	0.23 15	0.21 32	0.12 9	0.12 11	0.14 47	0.09 9	0.21 50	0.13 15	0.06 2	0.05 3	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

RSM	0.14 5	0.11 41	0.25 7	0.29 376	0.16 241	0.16 22	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.13 11	0.13 16	0.15 60	0.09 9	0.22 66	0.13 15	0.06 2	0.06 45	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

trnet	0.14 5	0.09 8	0.26 12	0.15 2	0.07 1	0.21 115	0.12 6	0.25 38	0.26 92	0.16 41	0.21 88	0.15 60	0.13 77	0.19 31	0.14 45	0.09 199	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 5

LoS_RVC	0.14 5	0.11 41	0.32 37	0.18 11	0.16 241	0.20 90	0.18 148	0.21 8	0.18 5	0.14 22	0.20 71	0.12 15	0.17 137	0.17 13	0.14 45	0.06 2	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 255

CES	0.14 5	0.08 2	0.24 6	0.17 5	0.23 387	0.18 48	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.14 22	0.18 56	0.14 47	0.10 22	0.19 31	0.12 4	0.07 32	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.08 107	0.20 334

CREStereo	0.14 5	0.09 8	0.27 17	0.14 1	0.08 3	0.22 141	0.15 43	0.26 42	0.26 92	0.16 41	0.21 88	0.14 47	0.13 77	0.19 31	0.14 45	0.09 199	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.06 5
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
tt45	0.15 17	0.14 148	0.29 20	0.19 26	0.11 36	0.23 160	0.18 148	0.23 15	0.18 5	0.16 41	0.13 16	0.14 47	0.10 22	0.31 200	0.15 72	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.08 51

999	0.15 17	0.13 105	0.30 26	0.19 26	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.25 38	0.20 19	0.14 22	0.16 37	0.14 47	0.11 36	0.36 246	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.08 51

mms	0.15 17	0.14 148	0.25 7	0.20 58	0.15 205	0.17 32	0.17 97	0.21 8	0.19 11	0.14 22	0.18 56	0.14 47	0.09 9	0.26 120	0.15 72	0.06 2	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.19 318

ours_stereo	0.15 17	0.14 148	0.29 20	0.21 86	0.14 146	0.17 32	0.18 148	0.21 8	0.20 19	0.13 11	0.18 56	0.14 47	0.10 22	0.24 87	0.15 72	0.06 2	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.13 229

fffy	0.15 17	0.14 148	0.31 32	0.21 86	0.14 146	0.19 60	0.18 148	0.24 27	0.19 11	0.13 11	0.17 46	0.15 60	0.13 77	0.25 101	0.15 72	0.06 2	0.08 165	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.15 269

WCG-NET	0.15 17	0.12 80	0.31 32	0.18 11	0.09 7	0.18 48	0.17 97	0.23 15	0.29 137	0.18 68	0.22 97	0.15 60	0.12 53	0.19 31	0.13 15	0.06 2	0.12 273	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.06 5

IGEV-Stereo++	0.15 17	0.09 8	0.27 17	0.21 86	0.13 110	0.14 7	0.11 3	0.23 15	0.19 11	0.15 34	0.14 30	0.11 12	0.11 36	0.19 31	0.12 4	0.06 2	0.21 395	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.28 411

Pointernet	0.15 17	0.08 2	0.35 47	0.19 26	0.12 66	0.20 90	0.12 6	0.34 125	0.25 81	0.15 34	0.16 37	0.13 25	0.11 36	0.18 20	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.08 51

MGS-Stereo	0.15 17	0.12 80	0.38 60	0.19 26	0.11 36	0.18 48	0.17 97	0.21 8	0.23 47	0.14 22	0.24 111	0.16 68	0.10 22	0.19 31	0.13 15	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.10 235	0.07 17

MaDis-Stereo	0.15 17	0.17 240	0.39 66	0.19 26	0.15 205	0.16 22	0.13 10	0.26 42	0.22 38	0.13 11	0.15 34	0.14 47	0.11 36	0.17 13	0.17 112	0.08 132	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.06 5

UniTT-Stereo	0.15 17	0.12 80	0.45 108	0.21 86	0.14 146	0.17 32	0.13 10	0.20 7	0.19 11	0.16 41	0.20 71	0.10 5	0.11 36	0.18 20	0.17 112	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.07 17

CASnet	0.15 17	0.13 105	0.30 26	0.22 132	0.08 3	0.15 12	0.14 25	0.28 50	0.26 92	0.23 112	0.20 71	0.15 60	0.11 36	0.18 20	0.13 15	0.07 32	0.05 3	0.11 304	0.09 225	0.08 107	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 17	0.09 8	0.34 42	0.17 5	0.09 7	0.22 141	0.14 25	0.27 45	0.27 109	0.15 34	0.18 56	0.19 99	0.14 92	0.23 80	0.14 45	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 17	0.10 20	0.34 42	0.32 407	0.19 324	0.16 22	0.14 25	0.29 67	0.20 19	0.13 11	0.14 30	0.13 25	0.08 2	0.23 80	0.14 45	0.06 2	0.13 292	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.11 168

GLC_STEREO	0.15 17	0.11 41	0.31 32	0.22 132	0.09 7	0.17 32	0.15 43	0.24 27	0.28 119	0.17 52	0.20 71	0.17 79	0.11 36	0.24 87	0.17 112	0.07 32	0.09 203	0.09 180	0.08 151	0.07 53	0.07 17

CroCo-Stereo	0.15 17	0.16 210	0.34 42	0.25 261	0.12 66	0.11 2	0.18 148	0.35 134	0.24 58	0.13 11	0.13 16	0.18 90	0.12 53	0.15 3	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.06 5
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
GIP-stereo	0.16 33	0.12 80	0.25 7	0.24 225	0.22 376	0.15 12	0.14 25	0.32 100	0.21 32	0.11 4	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.20 42	0.13 15	0.07 32	0.13 292	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.32 428

rvit_stereo_0081	0.16 33	0.13 105	0.30 26	0.21 86	0.12 66	0.17 32	0.17 97	0.24 27	0.34 198	0.17 52	0.19 63	0.18 90	0.15 106	0.20 42	0.17 112	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.07 17

rvit_stereo_0082	0.16 33	0.13 105	0.30 26	0.21 86	0.12 66	0.17 32	0.17 97	0.24 27	0.34 198	0.17 52	0.19 63	0.18 90	0.15 106	0.20 42	0.17 112	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.07 17

rvit_stereo_0080	0.16 33	0.17 240	0.35 47	0.19 26	0.13 110	0.14 7	0.20 222	0.29 67	0.26 92	0.16 41	0.17 46	0.19 99	0.14 92	0.19 31	0.16 89	0.11 296	0.08 165	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.08 51

AIO-Stereo	0.16 33	0.12 80	0.29 20	0.30 386	0.20 346	0.16 22	0.14 25	0.28 50	0.22 38	0.14 22	0.15 34	0.13 25	0.08 2	0.20 42	0.15 72	0.06 2	0.16 347	0.07 33	0.08 151	0.06 8	0.24 377

WCG-NET（raft）	0.16 33	0.14 148	0.32 37	0.18 11	0.09 7	0.19 60	0.16 69	0.24 27	0.27 109	0.19 71	0.19 63	0.20 110	0.12 53	0.22 66	0.13 15	0.06 2	0.17 366	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

whm_eth	0.16 33	0.17 240	0.35 47	0.19 26	0.13 110	0.14 7	0.20 222	0.29 67	0.26 92	0.16 41	0.17 46	0.19 99	0.14 92	0.19 31	0.16 89	0.11 296	0.08 165	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.08 51

CAS	0.16 33	0.07 1	0.29 20	0.42 457	0.17 271	0.20 90	0.18 148	0.23 15	0.20 19	0.15 34	0.19 63	0.11 12	0.10 22	0.15 3	0.14 45	0.31 462	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.16 284

ProNet	0.16 33	0.13 105	0.36 53	0.21 86	0.15 205	0.20 90	0.19 189	0.29 67	0.23 47	0.14 22	0.13 16	0.13 25	0.12 53	0.25 101	0.13 15	0.06 2	0.09 203	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.22 356

CroCo-Stereo Lap2	0.16 33	0.18 261	0.39 66	0.26 300	0.18 298	0.11 2	0.19 189	0.30 79	0.22 38	0.13 11	0.16 37	0.15 60	0.11 36	0.17 13	0.15 72	0.07 32	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.07 17

CREStereo++_RVC	0.16 33	0.09 8	0.42 91	0.17 5	0.11 36	0.18 48	0.13 10	0.23 15	0.31 162	0.21 87	0.31 177	0.13 25	0.11 36	0.17 13	0.16 89	0.07 32	0.04 1	0.06 2	0.15 404	0.06 8	0.05 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
TANstereo	0.16 33	0.11 41	0.43 97	0.16 4	0.08 3	0.25 197	0.14 25	0.23 15	0.29 137	0.25 131	0.30 166	0.16 68	0.12 53	0.18 20	0.13 15	0.08 132	0.07 110	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.08 51

XX-TBD	0.16 33	0.21 294	0.43 97	0.22 132	0.10 24	0.23 160	0.15 43	0.23 15	0.28 119	0.22 105	0.26 126	0.14 47	0.12 53	0.16 6	0.14 45	0.08 132	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.06 5

PMTNet	0.16 33	0.09 8	0.31 32	0.15 2	0.09 7	0.23 160	0.15 43	0.26 42	0.24 58	0.17 52	0.21 88	0.16 68	0.14 92	0.23 80	0.14 45	0.29 458	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.07 17

rvit_stereo_0083	0.17 47	0.13 105	0.29 20	0.21 86	0.13 110	0.17 32	0.17 97	0.23 15	0.36 223	0.16 41	0.22 97	0.19 99	0.17 137	0.21 50	0.17 112	0.11 296	0.10 230	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.08 51

rvit_stereo_0081_aga	0.17 47	0.17 240	0.40 75	0.21 86	0.14 146	0.20 90	0.17 97	0.24 27	0.26 92	0.18 68	0.21 88	0.20 110	0.14 92	0.20 42	0.15 72	0.12 334	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.08 51

RAFT-Stereo-weight	0.17 47	0.10 20	0.31 32	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.38 171	0.33 187	0.25 131	0.20 71	0.19 99	0.10 22	0.19 31	0.16 89	0.07 32	0.13 292	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.09 85

CAS++	0.17 47	0.13 105	0.35 47	0.18 11	0.13 110	0.17 32	0.16 69	0.42 220	0.25 81	0.19 71	0.18 56	0.13 25	0.10 22	0.22 66	0.12 4	0.12 334	0.10 230	0.11 304	0.08 151	0.10 235	0.09 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 47	0.11 41	0.49 163	0.20 58	0.13 110	0.23 160	0.15 43	0.33 118	0.22 38	0.25 131	0.20 71	0.14 47	0.11 36	0.17 13	0.14 45	0.07 32	0.23 416	0.07 33	0.06 39	0.05 1	0.07 17

RCA-Stereo	0.17 47	0.10 20	0.33 40	0.20 58	0.11 36	0.19 60	0.17 97	0.39 189	0.36 223	0.21 87	0.25 118	0.17 79	0.17 137	0.18 20	0.15 72	0.07 32	0.14 307	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.08 51

iRaftStereo_RVC	0.17 47	0.16 210	0.35 47	0.21 86	0.11 36	0.20 90	0.17 97	0.34 125	0.25 81	0.20 80	0.25 118	0.19 99	0.12 53	0.21 50	0.16 89	0.07 32	0.12 273	0.10 251	0.09 225	0.09 177	0.14 255

Gwc-CoAtRS	0.17 47	0.10 20	0.41 82	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.15 43	0.34 125	0.29 137	0.23 112	0.23 104	0.27 196	0.15 106	0.21 50	0.14 45	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.07 17

Reg-Stereo(zero)	0.18 55	0.08 2	0.39 66	0.19 26	0.19 324	0.24 182	0.18 148	0.29 67	0.29 137	0.24 119	0.21 88	0.24 160	0.18 165	0.22 66	0.21 203	0.07 32	0.11 256	0.06 2	0.07 83	0.06 8	0.11 168

SCV	0.18 55	0.15 179	0.37 58	0.26 300	0.20 346	0.16 22	0.16 69	0.35 134	0.23 47	0.14 22	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.31 200	0.12 4	0.08 132	0.19 379	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.26 400

tg	0.18 55	0.15 179	0.34 42	0.22 132	0.11 36	0.23 160	0.15 43	0.35 134	0.27 109	0.20 80	0.25 118	0.20 110	0.12 53	0.25 101	0.16 89	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.08 107	0.13 229

dual_stereo	0.18 55	0.08 2	0.26 12	0.21 86	0.32 444	0.11 2	0.13 10	0.27 45	0.20 19	0.11 4	0.09 3	0.10 5	0.08 2	0.20 42	0.14 45	0.07 32	0.45 479	0.06 2	0.05 12	0.05 1	0.65 486

Occ-G	0.18 55	0.10 20	0.38 60	0.23 181	0.15 205	0.16 22	0.18 148	0.23 15	0.26 92	0.15 34	0.20 71	0.21 124	0.11 36	0.22 66	0.19 162	0.07 32	0.17 366	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.30 419

rvit_stereo_ft	0.18 55	0.19 273	0.43 97	0.25 261	0.14 146	0.17 32	0.21 247	0.30 79	0.28 119	0.17 52	0.19 63	0.20 110	0.17 137	0.22 66	0.18 136	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.08 51

MoCha-V2	0.18 55	0.12 80	0.40 75	0.30 386	0.24 399	0.16 22	0.15 43	0.28 50	0.19 11	0.16 41	0.16 37	0.13 25	0.13 77	0.30 189	0.13 15	0.06 2	0.28 445	0.06 2	0.06 39	0.06 8	0.25 388

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 55	0.15 179	0.27 17	0.20 58	0.13 110	0.24 182	0.17 97	0.31 94	0.37 238	0.43 385	0.17 46	0.13 25	0.12 53	0.20 42	0.16 89	0.08 132	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.08 51

MyStereo07	0.18 55	0.15 179	0.44 105	0.22 132	0.16 241	0.25 197	0.22 279	0.31 94	0.26 92	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.13 77	0.33 219	0.14 45	0.07 32	0.13 292	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

ff7	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

ffff	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

11t	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

plain	0.18 55	0.16 210	0.59 294	0.21 86	0.13 110	0.16 22	0.17 97	0.29 67	0.23 47	0.16 41	0.26 126	0.13 25	0.17 137	0.27 132	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.07 83	0.10 235	0.07 17

MIF-Stereo (partial)	0.18 55	0.13 105	0.50 185	0.22 132	0.15 205	0.16 22	0.13 10	0.29 67	0.26 92	0.17 52	0.26 126	0.16 68	0.17 137	0.25 101	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.08 51

GCAP-Stereo	0.18 55	0.21 294	0.47 128	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.10 1	0.28 50	0.24 58	0.20 80	0.22 97	0.15 60	0.13 77	0.21 50	0.16 89	0.07 32	0.19 379	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

Any-RAFT	0.18 55	0.09 8	0.33 40	0.19 26	0.10 24	0.29 257	0.16 69	0.44 250	0.32 172	0.25 131	0.27 139	0.29 222	0.16 121	0.23 80	0.13 15	0.08 132	0.07 110	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

knoymous	0.18 55	0.10 20	0.35 47	0.17 5	0.11 36	0.21 115	0.17 97	0.33 118	0.24 58	0.24 119	0.28 145	0.27 196	0.16 121	0.24 87	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.06 39	0.09 177	0.10 134

MC-Stereo	0.18 55	0.10 20	0.36 53	0.28 363	0.14 146	0.18 48	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.21 87	0.24 111	0.16 68	0.13 77	0.25 101	0.14 45	0.07 32	0.17 366	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.30 419

ccc-4	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

test-3	0.18 55	0.10 20	0.48 143	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.16 69	0.32 100	0.29 137	0.26 141	0.17 46	0.22 129	0.13 77	0.26 120	0.19 162	0.06 2	0.14 307	0.08 103	0.08 151	0.06 8	0.10 134

test_1	0.18 55	0.10 20	0.48 143	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.16 69	0.32 100	0.29 137	0.26 141	0.17 46	0.22 129	0.13 77	0.26 120	0.19 162	0.06 2	0.14 307	0.08 103	0.08 151	0.06 8	0.10 134

cross-raft	0.18 55	0.12 80	0.40 75	0.27 336	0.16 241	0.20 90	0.24 331	0.34 125	0.24 58	0.23 112	0.28 145	0.29 222	0.15 106	0.19 31	0.16 89	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.07 17

s12784h	0.18 55	0.09 8	0.38 60	0.18 11	0.07 1	0.33 313	0.19 189	0.39 189	0.34 198	0.24 119	0.25 118	0.18 90	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 55	0.10 20	0.45 108	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.40 198	0.31 162	0.23 112	0.21 88	0.26 191	0.15 106	0.21 50	0.14 45	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.06 5

MM-Stereo_test3	0.19 79	0.15 179	0.39 66	0.25 261	0.15 205	0.19 60	0.22 279	0.42 220	0.40 273	0.17 52	0.24 111	0.17 79	0.12 53	0.22 66	0.16 89	0.08 132	0.21 395	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.11 168

MM-Stereo_test2	0.19 79	0.11 41	0.47 128	0.25 261	0.11 36	0.21 115	0.20 222	0.28 50	0.24 58	0.16 41	0.17 46	0.13 25	0.11 36	0.21 50	0.14 45	0.06 2	0.26 436	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.41 455

GREAT-IGEV	0.19 79	0.11 41	0.39 66	0.22 132	0.33 445	0.14 7	0.15 43	0.18 4	0.22 38	0.14 22	0.16 37	0.09 2	0.09 9	0.23 80	0.14 45	0.06 2	0.50 480	0.06 2	0.06 39	0.07 53	0.53 476

SCV_C0	0.19 79	0.14 148	0.40 75	0.30 386	0.20 346	0.15 12	0.16 69	0.35 134	0.26 92	0.17 52	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.31 200	0.14 45	0.07 32	0.22 406	0.06 2	0.06 39	0.09 177	0.25 388

gcap-zeroshot	0.19 79	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.15 205	0.27 219	0.15 43	0.32 100	0.24 58	0.26 141	0.20 71	0.34 276	0.15 106	0.22 66	0.14 45	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.09 85

testlalala2	0.19 79	0.11 41	0.49 163	0.37 434	0.26 416	0.24 182	0.14 25	0.37 160	0.26 92	0.25 131	0.27 139	0.21 124	0.12 53	0.17 13	0.17 112	0.07 32	0.07 110	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.08 51

H2IRNET	0.19 79	0.18 261	0.50 185	0.22 132	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.28 50	0.31 162	0.17 52	0.32 186	0.25 172	0.20 190	0.24 87	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.08 51

IGEV++	0.19 79	0.13 105	0.38 60	0.30 386	0.19 324	0.15 12	0.15 43	0.32 100	0.18 5	0.13 11	0.16 37	0.12 15	0.11 36	0.24 87	0.15 72	0.07 32	0.32 463	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.42 458

MSKI-zero shot	0.19 79	0.10 20	0.47 128	0.30 386	0.14 146	0.21 115	0.14 25	0.33 118	0.22 38	0.24 119	0.25 118	0.22 129	0.10 22	0.32 209	0.14 45	0.07 32	0.30 457	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.09 85

RAFT-Test	0.19 79	0.11 41	0.41 82	0.26 300	0.21 361	0.26 212	0.17 97	0.37 160	0.26 92	0.24 119	0.29 153	0.32 261	0.14 92	0.22 66	0.15 72	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.07 17

EGLCR-Stereo	0.19 79	0.09 8	0.34 42	0.29 376	0.17 271	0.28 236	0.16 69	0.30 79	0.23 47	0.22 105	0.11 5	0.16 68	0.09 9	0.28 153	0.15 72	0.07 32	0.25 429	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.37 447

Selective-RAFT	0.19 79	0.14 148	0.37 58	0.24 225	0.11 36	0.30 270	0.15 43	0.35 134	0.34 198	0.17 52	0.17 46	0.22 129	0.18 165	0.29 174	0.18 136	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.08 51

test_4	0.19 79	0.16 210	0.39 66	0.24 225	0.13 110	0.19 60	0.21 247	0.27 45	0.24 58	0.24 119	0.47 357	0.22 129	0.13 77	0.27 132	0.18 136	0.06 2	0.06 45	0.09 180	0.09 225	0.07 53	0.06 5

Patchmatch Stereo++	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

ROB_FTStereo_v2	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

ROB_FTStereo	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.13 10	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

HUI-Stereo	0.19 79	0.13 105	0.52 222	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.23 80	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

DeepStereo_RVC	0.19 79	0.12 80	0.47 128	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.16 69	0.29 67	0.24 58	0.28 162	0.27 139	0.23 143	0.28 296	0.24 87	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.10 134

iGMRVC	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

iRAFT	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

AnonymousM	0.19 79	0.20 286	0.30 26	0.18 11	0.10 24	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.27 109	0.27 152	0.21 88	0.18 90	0.14 92	0.21 50	0.16 89	0.09 199	0.08 165	0.38 467	0.15 404	0.06 8	0.08 51

CRE-IMP	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.23 181	0.11 36	0.24 182	0.17 97	0.31 94	0.24 58	0.27 152	0.26 126	0.24 160	0.17 137	0.24 87	0.19 162	0.09 199	0.05 3	0.10 251	0.07 83	0.10 235	0.10 134

RAFT-IKP	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.18 48	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.26 120	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

raftrobust	0.19 79	0.19 273	0.42 91	0.23 181	0.24 399	0.19 60	0.13 10	0.33 118	0.28 119	0.26 141	0.20 71	0.19 99	0.17 137	0.23 80	0.17 112	0.08 132	0.10 230	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.09 85

sCroCo_RVC	0.19 79	0.15 179	0.60 301	0.27 336	0.18 298	0.23 160	0.16 69	0.28 50	0.24 58	0.14 22	0.22 97	0.17 79	0.14 92	0.22 66	0.16 89	0.11 296	0.11 256	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.10 134

R-Stereo Train	0.19 79	0.10 20	0.49 163	0.22 132	0.12 66	0.23 160	0.18 148	0.43 229	0.20 19	0.31 224	0.45 338	0.20 110	0.14 92	0.18 20	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17

RAFT-Stereo	0.19 79	0.10 20	0.49 163	0.22 132	0.12 66	0.23 160	0.18 148	0.43 229	0.20 19	0.31 224	0.45 338	0.20 110	0.14 92	0.18 20	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.20 107	0.13 105	0.45 108	0.24 225	0.12 66	0.20 90	0.21 247	0.36 146	0.32 172	0.23 112	0.22 97	0.15 60	0.14 92	0.28 153	0.16 89	0.07 32	0.24 426	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.21 343

HART	0.20 107	0.14 148	0.42 91	0.26 300	0.24 399	0.17 32	0.16 69	0.32 100	0.25 81	0.15 34	0.26 126	0.17 79	0.09 9	0.24 87	0.14 45	0.06 2	0.36 469	0.07 33	0.05 12	0.08 107	0.27 404

AIO_rvc	0.20 107	0.16 210	0.49 163	0.41 454	0.29 432	0.15 12	0.17 97	0.21 8	0.19 11	0.17 52	0.14 30	0.13 25	0.08 2	0.35 241	0.13 15	0.07 32	0.19 379	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.41 455

AIO_test	0.20 107	0.12 80	0.46 122	0.45 461	0.38 458	0.15 12	0.17 97	0.28 50	0.20 19	0.19 71	0.13 16	0.14 47	0.09 9	0.39 261	0.13 15	0.07 32	0.21 395	0.06 2	0.06 39	0.06 8	0.34 435

rvit_0105_6	0.20 107	0.16 210	0.41 82	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.20 222	0.31 94	0.39 263	0.18 68	0.22 97	0.23 143	0.18 165	0.26 120	0.18 136	0.16 397	0.13 292	0.13 362	0.11 309	0.11 287	0.09 85

GCAP-BAT	0.20 107	0.12 80	0.48 143	0.25 261	0.17 271	0.24 182	0.16 69	0.32 100	0.21 32	0.28 162	0.30 166	0.26 191	0.12 53	0.28 153	0.19 162	0.07 32	0.25 429	0.07 33	0.08 151	0.06 8	0.19 318

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 107	0.74 476	0.71 350	0.17 5	0.08 3	0.15 12	0.15 43	0.19 6	0.18 5	0.13 11	0.12 11	0.10 5	0.08 2	0.16 6	0.14 45	0.34 465	0.12 273	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.24 377

IGEVStereo-DCA	0.20 107	0.17 240	0.41 82	0.22 132	0.15 205	0.20 90	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.19 71	0.12 11	0.14 47	0.12 53	0.38 258	0.31 316	0.07 32	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

MIM_Stereo	0.20 107	0.17 240	0.55 253	0.20 58	0.21 361	0.17 32	0.14 25	0.37 160	0.27 109	0.28 162	0.35 223	0.23 143	0.13 77	0.28 153	0.16 89	0.06 2	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.15 269

AEACV	0.20 107	0.09 8	0.32 37	0.39 445	0.34 447	0.21 115	0.16 69	0.30 79	0.18 5	0.17 52	0.17 46	0.13 25	0.16 121	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.29 456	0.07 33	0.09 225	0.07 53	0.37 447

4D-IteraStereo	0.20 107	0.21 294	0.62 310	0.21 86	0.14 146	0.19 60	0.17 97	0.29 67	0.28 119	0.24 119	0.20 71	0.20 110	0.10 22	0.22 66	0.18 136	0.07 32	0.07 110	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.33 432

anonymousdsp	0.20 107	0.13 105	0.49 163	0.28 363	0.20 346	0.21 115	0.17 97	0.29 67	0.24 58	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.32 209	0.13 15	0.07 32	0.26 436	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.48 469

DCANet-4	0.20 107	0.11 41	0.58 287	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.39 189	0.42 293	0.29 186	0.31 177	0.17 79	0.22 207	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

fff	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

DisPM	0.20 107	0.11 41	0.52 222	0.24 225	0.13 110	0.18 48	0.19 189	0.30 79	0.31 162	0.33 262	0.34 215	0.23 143	0.16 121	0.34 234	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.12 208

IGEV-Stereo	0.20 107	0.13 105	0.49 163	0.28 363	0.20 346	0.21 115	0.17 97	0.29 67	0.24 58	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.32 209	0.13 15	0.07 32	0.26 436	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.48 469
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

error version	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test-v	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test_3	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.26 300	0.14 146	0.22 141	0.25 344	0.34 125	0.33 187	0.25 131	0.18 56	0.23 143	0.13 77	0.25 101	0.20 181	0.06 2	0.14 307	0.09 180	0.10 277	0.07 53	0.10 134

NRIStereo	0.20 107	0.12 80	0.50 185	0.23 181	0.11 36	0.24 182	0.19 189	0.30 79	0.28 119	0.26 141	0.26 126	0.25 172	0.18 165	0.34 234	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.09 85

Pruner-Stereo	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.29 376	0.12 66	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.31 162	0.33 262	0.32 186	0.25 172	0.15 106	0.25 101	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

test-2	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test-1	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.23 181	0.23 387	0.22 141	0.23 307	0.36 146	0.29 137	0.21 87	0.25 118	0.24 160	0.14 92	0.18 20	0.22 220	0.07 32	0.14 307	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.14 255

DCANet	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.37 160	0.41 281	0.30 209	0.31 177	0.19 99	0.23 218	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.10 134

csc	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

cscssc	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 107	0.23 326	0.49 163	0.21 86	0.16 241	0.19 60	0.17 97	0.35 134	0.32 172	0.26 141	0.33 205	0.20 110	0.17 137	0.21 50	0.17 112	0.06 2	0.10 230	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

AFF-stereo	0.20 107	0.24 336	0.49 163	0.22 132	0.11 36	0.18 48	0.18 148	0.35 134	0.29 137	0.25 131	0.36 238	0.25 172	0.17 137	0.25 101	0.17 112	0.06 2	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.08 107	0.11 168

DIP-Stereo	0.20 107	0.13 105	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.28 236	0.12 6	0.43 229	0.26 92	0.27 152	0.32 186	0.21 124	0.17 137	0.26 120	0.20 181	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.10 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.18 11	0.15 205	0.17 32	0.16 69	0.35 134	0.22 38	0.38 333	0.38 256	0.36 295	0.24 237	0.29 174	0.22 220	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.08 51

CoSv	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.18 11	0.15 205	0.17 32	0.16 69	0.35 134	0.22 38	0.38 333	0.38 256	0.36 295	0.24 237	0.29 174	0.22 220	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.08 51

AIO-test1	0.21 137	0.22 312	0.56 263	0.31 401	0.24 399	0.21 115	0.16 69	0.42 220	0.37 238	0.17 52	0.26 126	0.18 90	0.12 53	0.29 174	0.15 72	0.08 132	0.07 110	0.10 251	0.11 309	0.07 53	0.10 134

IGEV-RUCA	0.21 137	0.09 8	0.26 12	0.20 58	0.19 324	0.28 236	0.23 307	0.24 27	0.22 38	0.21 87	0.23 104	0.29 222	0.48 419	0.26 120	0.19 162	0.09 199	0.08 165	0.18 422	0.14 394	0.18 405	0.19 318

rvit_0105_4	0.21 137	0.17 240	0.49 163	0.23 181	0.14 146	0.20 90	0.23 307	0.35 134	0.40 273	0.19 71	0.24 111	0.25 172	0.20 190	0.28 153	0.18 136	0.16 397	0.13 292	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.10 134

model_zeroshot	0.21 137	0.14 148	0.51 201	0.34 423	0.18 298	0.26 212	0.16 69	0.41 216	0.24 58	0.33 262	0.20 71	0.25 172	0.12 53	0.26 120	0.16 89	0.09 199	0.21 395	0.07 33	0.08 151	0.07 53	0.13 229

AE-Stereo	0.21 137	0.12 80	0.50 185	0.25 261	0.15 205	0.24 182	0.18 148	0.40 198	0.34 198	0.19 71	0.26 126	0.21 124	0.13 77	0.22 66	0.16 89	0.07 32	0.26 436	0.09 180	0.10 277	0.07 53	0.31 423

ACVNet-DCA	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.43 229	0.32 172	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.23 364

11t1	0.21 137	0.12 80	0.45 108	0.20 58	0.15 205	0.27 219	0.17 97	0.37 160	0.28 119	0.27 152	0.25 118	0.24 160	0.23 218	0.28 153	0.25 260	0.09 199	0.19 379	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.23 364

LL-Strereo2	0.21 137	0.25 351	0.53 233	0.32 407	0.20 346	0.25 197	0.14 25	0.32 100	0.25 81	0.25 131	0.20 71	0.24 160	0.12 53	0.28 153	0.18 136	0.07 32	0.07 110	0.12 337	0.09 225	0.09 177	0.16 284

ADStereo(finetuned)	0.21 137	0.15 179	0.59 294	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.37 160	0.41 281	0.30 209	0.31 177	0.19 99	0.31 336	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.10 134

PFNet+	0.21 137	0.11 41	0.54 245	0.22 132	0.12 66	0.17 32	0.18 148	0.31 94	0.36 223	0.33 262	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.33 219	0.18 136	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.08 107	0.12 208

rafts_anoy	0.21 137	0.22 312	0.49 163	0.25 261	0.24 399	0.19 60	0.17 97	0.34 125	0.32 172	0.24 119	0.25 118	0.20 110	0.16 121	0.25 101	0.21 203	0.08 132	0.19 379	0.11 304	0.12 350	0.09 177	0.09 85

raft+_RVC	0.21 137	0.21 294	0.46 122	0.22 132	0.35 450	0.21 115	0.16 69	0.39 189	0.35 208	0.22 105	0.28 145	0.20 110	0.15 106	0.25 101	0.20 181	0.08 132	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.12 208

sAnonymous2	0.21 137	0.24 336	0.79 374	0.24 225	0.17 271	0.22 141	0.20 222	0.36 146	0.29 137	0.17 52	0.19 63	0.17 79	0.16 121	0.18 20	0.15 72	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.23 435	0.18 304

CroCo_RVC	0.21 137	0.24 336	0.79 374	0.24 225	0.17 271	0.22 141	0.20 222	0.36 146	0.29 137	0.17 52	0.19 63	0.17 79	0.16 121	0.18 20	0.15 72	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.23 435	0.18 304

RALAANet	0.21 137	0.24 336	0.53 233	0.23 181	0.14 146	0.22 141	0.13 10	0.38 171	0.30 153	0.29 186	0.26 126	0.25 172	0.15 106	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.07 17

GMStereo	0.21 137	0.30 384	0.57 272	0.21 86	0.12 66	0.24 182	0.18 148	0.30 79	0.41 281	0.26 141	0.24 111	0.17 79	0.16 121	0.25 101	0.19 162	0.10 260	0.07 110	0.08 103	0.08 151	0.11 287	0.09 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 155	0.47 444	0.67 331	0.30 386	0.31 441	0.11 2	0.11 3	0.18 4	0.15 1	0.09 1	0.11 5	0.09 2	0.09 9	0.27 132	0.12 4	0.09 199	0.39 471	0.06 2	0.04 1	0.24 439	0.49 471

AIO-test2	0.22 155	0.27 367	0.54 245	0.29 376	0.16 241	0.22 141	0.16 69	0.44 250	0.43 304	0.17 52	0.29 153	0.16 68	0.11 36	0.27 132	0.14 45	0.19 431	0.07 110	0.10 251	0.11 309	0.08 107	0.09 85

FACV-RUCA	0.22 155	0.15 179	0.38 60	0.24 225	0.23 387	0.26 212	0.19 189	0.41 216	0.35 208	0.26 141	0.32 186	0.22 129	0.25 250	0.24 87	0.19 162	0.10 260	0.07 110	0.15 398	0.08 151	0.16 376	0.14 255

rvit_0105_5	0.22 155	0.18 261	0.51 201	0.23 181	0.13 110	0.22 141	0.25 344	0.38 171	0.40 273	0.21 87	0.23 104	0.27 196	0.20 190	0.27 132	0.20 181	0.15 387	0.13 292	0.12 337	0.12 350	0.10 235	0.10 134

1test111	0.22 155	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.43 229	0.32 172	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.36 246	0.28 290	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.23 364

cc1	0.22 155	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.39 189	0.48 356	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.37 447

rrr	0.22 155	0.17 240	0.79 374	0.22 132	0.15 205	0.20 90	0.18 148	0.40 198	0.27 109	0.19 71	0.12 11	0.14 47	0.12 53	0.38 258	0.31 316	0.07 32	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.28 411

tt1	0.22 155	0.16 210	0.49 163	0.26 300	0.15 205	0.31 290	0.19 189	0.38 171	0.46 337	0.21 87	0.19 63	0.13 25	0.16 121	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.37 447

HH	0.22 155	0.12 80	0.55 253	0.32 407	0.16 241	0.27 219	0.18 148	0.36 146	0.25 81	0.20 80	0.26 126	0.34 276	0.18 165	0.33 219	0.15 72	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.31 423

HanStereo	0.22 155	0.12 80	0.55 253	0.32 407	0.16 241	0.27 219	0.18 148	0.36 146	0.25 81	0.20 80	0.26 126	0.34 276	0.18 165	0.33 219	0.15 72	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.31 423

CASS	0.22 155	0.16 210	0.40 75	0.26 300	0.12 66	0.29 257	0.19 189	0.40 198	0.32 172	0.34 280	0.35 223	0.25 172	0.25 250	0.26 120	0.21 203	0.13 353	0.08 165	0.11 304	0.09 225	0.11 287	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 155	0.19 273	0.64 320	0.22 132	0.12 66	0.28 236	0.20 222	0.48 287	0.39 263	0.31 224	0.24 111	0.19 99	0.24 237	0.28 153	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.08 51

IPLGR	0.22 155	0.14 148	0.75 359	0.21 86	0.11 36	0.25 197	0.18 148	0.44 250	0.38 247	0.29 186	0.28 145	0.21 124	0.19 185	0.37 256	0.19 162	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.07 17

GANet-ADL	0.22 155	0.14 148	0.51 201	0.23 181	0.14 146	0.29 257	0.19 189	0.48 287	0.36 223	0.26 141	0.33 205	0.32 261	0.20 190	0.26 120	0.22 220	0.11 296	0.07 110	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.11 168

TRStereo	0.22 155	0.21 294	0.62 310	0.40 450	0.19 324	0.22 141	0.16 69	0.58 387	0.30 153	0.21 87	0.21 88	0.22 129	0.13 77	0.27 132	0.14 45	0.09 199	0.09 203	0.09 180	0.11 309	0.06 8	0.19 318

LCNet	0.22 155	0.12 80	0.42 91	0.26 300	0.12 66	0.23 160	0.19 189	0.36 146	0.28 119	0.28 162	0.35 223	0.26 191	0.30 322	0.35 241	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.09 180	0.10 277	0.13 338	0.22 356

NF-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.52 309	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

OCTAStereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

PSM-softLoss	0.22 155	0.11 41	0.53 233	0.25 261	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.39 189	0.29 137	0.29 186	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.53 312	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.12 208

KMStereo	0.22 155	0.11 41	0.53 233	0.25 261	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.39 189	0.29 137	0.29 186	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.53 312	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.12 208

SST-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.14 146	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.26 92	0.34 280	0.33 205	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.18 136	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.07 17

RAFT_R40	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.13 110	0.18 48	0.18 148	0.32 100	0.31 162	0.33 262	0.33 205	0.30 240	0.23 218	0.55 322	0.19 162	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.07 17

RE-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

TVStereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

RAFT-345	0.22 155	0.11 41	0.55 253	0.22 132	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.27 45	0.28 119	0.27 152	0.65 427	0.20 110	0.17 137	0.55 322	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.07 17

GMM-Stereo	0.22 155	0.10 20	0.56 263	0.23 181	0.13 110	0.24 182	0.24 331	0.38 171	0.29 137	0.31 224	0.44 324	0.27 196	0.21 200	0.31 200	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.19 318

Prome-Stereo	0.22 155	0.10 20	0.43 97	0.24 225	0.13 110	0.23 160	0.23 307	0.37 160	0.27 109	0.33 262	0.58 405	0.24 160	0.28 296	0.30 189	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.20 334

TestStereo	0.22 155	0.24 336	0.48 143	0.25 261	0.11 36	0.22 141	0.22 279	0.32 100	0.31 162	0.24 119	0.34 215	0.23 143	0.19 185	0.62 360	0.19 162	0.08 132	0.07 110	0.10 251	0.07 83	0.11 287	0.07 17

RALCasStereoNet	0.22 155	0.22 312	0.48 143	0.23 181	0.23 387	0.22 141	0.18 148	0.32 100	0.27 109	0.22 105	0.30 166	0.22 129	0.15 106	0.29 174	0.20 181	0.08 132	0.22 406	0.07 33	0.06 39	0.10 235	0.25 388

111	0.22 155	0.22 312	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.24 182	0.17 97	0.44 250	0.46 337	0.24 119	0.30 166	0.29 222	0.22 207	0.25 101	0.19 162	0.08 132	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.15 269

test_xeample3	0.22 155	0.17 240	0.81 379	0.21 86	0.15 205	0.20 90	0.18 148	0.40 198	0.25 81	0.19 71	0.12 11	0.13 25	0.12 53	0.34 234	0.33 332	0.07 32	0.20 390	0.07 33	0.08 151	0.08 107	0.34 435

FENet	0.22 155	0.13 105	0.48 143	0.22 132	0.12 66	0.27 219	0.18 148	0.43 229	0.37 238	0.31 224	0.32 186	0.29 222	0.23 218	0.27 132	0.24 246	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

HITNet	0.22 155	0.23 326	0.60 301	0.20 58	0.09 7	0.27 219	0.15 43	0.45 259	0.33 187	0.29 186	0.33 205	0.27 196	0.22 207	0.29 174	0.27 282	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.11 168
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.23 188	0.12 80	0.39 66	0.20 58	0.11 36	0.28 236	0.22 279	0.45 259	0.33 187	0.27 152	0.34 215	0.30 240	0.25 250	0.46 285	0.23 238	0.09 199	0.15 336	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.19 318

MyStereo06	0.23 188	0.15 179	0.74 356	0.22 132	0.14 146	0.25 197	0.22 279	0.43 229	0.25 81	0.36 309	0.24 111	0.34 276	0.18 165	0.24 87	0.20 181	0.07 32	0.12 273	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

xx1	0.23 188	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.39 189	0.48 356	0.21 87	0.20 71	0.28 209	0.25 250	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.10 251	0.11 309	0.09 177	0.23 364

IGEV_Zeroshot_test	0.23 188	0.11 41	0.82 382	0.21 86	0.23 387	0.20 90	0.19 189	0.38 171	0.23 47	0.34 280	0.22 97	0.29 222	0.14 92	0.24 87	0.20 181	0.07 32	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.08 107	0.35 438

StereoVision	0.23 188	0.23 326	0.55 253	0.27 336	0.17 271	0.23 160	0.22 279	0.40 198	0.32 172	0.21 87	0.51 373	0.22 129	0.16 121	0.29 174	0.19 162	0.11 296	0.12 273	0.13 362	0.13 378	0.10 235	0.08 51

PCWNet_CMD	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.21 86	0.13 110	0.28 236	0.17 97	0.47 276	0.47 350	0.30 209	0.36 238	0.37 301	0.24 237	0.29 174	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.11 287	0.11 168

testlalala_base	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.26 300	0.16 241	0.25 197	0.17 97	0.37 160	0.19 11	0.20 80	0.26 126	0.17 79	0.14 92	0.19 31	0.18 136	0.42 475	0.23 416	0.07 33	0.06 39	0.50 469	0.14 255

anonymousdsp2	0.23 188	0.11 41	0.42 91	0.26 300	0.24 399	0.25 197	0.17 97	0.43 229	0.37 238	0.30 209	0.23 104	0.24 160	0.15 106	0.32 209	0.17 112	0.07 32	0.28 445	0.07 33	0.05 12	0.08 107	0.44 462

TestStereo1	0.23 188	0.22 312	0.50 185	0.27 336	0.14 146	0.26 212	0.27 363	0.43 229	0.38 247	0.29 186	0.39 273	0.23 143	0.21 200	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

x	0.23 188	0.15 179	0.45 108	0.20 58	0.15 205	0.27 219	0.17 97	0.43 229	0.35 208	0.26 141	0.31 177	0.29 222	0.25 250	0.29 174	0.30 306	0.09 199	0.22 406	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.24 377

RAFT_CTSACE	0.23 188	0.21 294	0.57 272	0.26 300	0.15 205	0.22 141	0.23 307	0.34 125	0.30 153	0.34 280	0.51 373	0.31 250	0.17 137	0.33 219	0.15 72	0.06 2	0.09 203	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.07 17

RAFT+CT+SA	0.23 188	0.24 336	0.48 143	0.25 261	0.18 298	0.23 160	0.29 381	0.42 220	0.38 247	0.24 119	0.39 273	0.20 110	0.17 137	0.34 234	0.17 112	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.12 350	0.09 177	0.13 229

SA-5K	0.23 188	0.22 312	0.50 185	0.27 336	0.14 146	0.26 212	0.27 363	0.43 229	0.38 247	0.29 186	0.39 273	0.23 143	0.21 200	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

CIPLG	0.23 188	0.28 375	0.75 359	0.24 225	0.16 241	0.25 197	0.20 222	0.38 171	0.33 187	0.32 249	0.34 215	0.23 143	0.15 106	0.27 132	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

dd	0.23 188	0.32 394	0.55 253	0.23 181	0.12 66	0.27 219	0.21 247	0.32 100	0.45 326	0.30 209	0.29 153	0.25 172	0.17 137	0.31 200	0.26 271	0.13 353	0.07 110	0.10 251	0.08 151	0.12 324	0.09 85

IPLG	0.23 188	0.19 273	0.65 323	0.21 86	0.12 66	0.28 236	0.17 97	0.45 259	0.32 172	0.33 262	0.32 186	0.16 68	0.17 137	0.50 296	0.23 238	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.08 51

IPLGR_C	0.23 188	0.29 378	0.81 379	0.24 225	0.16 241	0.24 182	0.20 222	0.38 171	0.33 187	0.32 249	0.33 205	0.23 143	0.15 106	0.26 120	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

ACRE	0.23 188	0.27 367	0.83 387	0.24 225	0.15 205	0.24 182	0.20 222	0.38 171	0.32 172	0.32 249	0.33 205	0.23 143	0.15 106	0.26 120	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

GwcNet-ADL	0.23 188	0.15 179	0.58 287	0.24 225	0.13 110	0.23 160	0.24 331	0.51 313	0.41 281	0.28 162	0.29 153	0.30 240	0.20 190	0.27 132	0.28 290	0.09 199	0.07 110	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.11 168

HHNet	0.23 188	0.12 80	0.66 328	0.19 26	0.18 298	0.20 90	0.20 222	0.36 146	0.32 172	0.33 262	0.59 409	0.19 99	0.21 200	0.24 87	0.31 316	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.12 208

KYRaft	0.23 188	0.11 41	0.43 97	0.23 181	0.12 66	0.23 160	0.23 307	0.37 160	0.26 92	0.35 298	0.53 387	0.34 276	0.26 268	0.29 174	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.09 180	0.10 277	0.08 107	0.30 419

ASMatch	0.23 188	0.11 41	0.55 253	0.25 261	0.14 146	0.19 60	0.16 69	0.32 100	0.30 153	0.28 162	0.68 433	0.28 209	0.26 268	0.50 296	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.11 168

IRAFT_RVC	0.23 188	0.15 179	0.54 245	0.26 300	0.12 66	0.19 60	0.23 307	0.41 216	0.39 263	0.31 224	0.30 166	0.29 222	0.24 237	0.55 322	0.23 238	0.08 132	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.08 51

CFNet_pseudo	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.27 219	0.17 97	0.46 266	0.45 326	0.30 209	0.37 249	0.38 307	0.23 218	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.11 304	0.08 151	0.11 287	0.11 168

GES	0.23 188	0.14 148	0.54 245	0.21 86	0.14 146	0.28 236	0.19 189	0.51 313	0.35 208	0.31 224	0.36 238	0.25 172	0.24 237	0.30 189	0.23 238	0.11 296	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.12 208

SFCPSM	0.23 188	0.12 80	0.51 201	0.21 86	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.57 374	0.41 281	0.29 186	0.32 186	0.23 143	0.22 207	0.28 153	0.20 181	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.10 277	0.09 177	0.09 85

MSMDNet	0.23 188	0.14 148	0.49 163	0.20 58	0.13 110	0.28 236	0.17 97	0.47 276	0.47 350	0.30 209	0.36 238	0.37 301	0.24 237	0.29 174	0.21 203	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.11 287	0.11 168

ccs_rob	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.27 219	0.17 97	0.46 266	0.45 326	0.30 209	0.37 249	0.38 307	0.23 218	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.11 304	0.08 151	0.12 324	0.11 168

rvit_0105_3	0.24 216	0.21 294	0.57 272	0.25 261	0.15 205	0.24 182	0.28 376	0.40 198	0.43 304	0.25 131	0.26 126	0.29 222	0.22 207	0.29 174	0.21 203	0.15 387	0.13 292	0.14 382	0.15 404	0.10 235	0.10 134

test_sample1	0.24 216	0.13 105	0.40 75	0.20 58	0.13 110	0.29 257	0.19 189	0.43 229	0.30 153	0.27 152	0.34 215	0.31 250	0.28 296	0.45 283	0.27 282	0.09 199	0.16 347	0.08 103	0.08 151	0.09 177	0.22 356

MyStereo05	0.24 216	0.15 179	0.58 287	0.22 132	0.14 146	0.25 197	0.22 279	0.50 303	0.54 397	0.32 249	0.23 104	0.26 191	0.23 218	0.32 209	0.25 260	0.07 32	0.12 273	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

MyStereo04	0.24 216	0.15 179	0.58 287	0.22 132	0.16 241	0.25 197	0.22 279	0.51 313	0.54 397	0.29 186	0.23 104	0.27 196	0.23 218	0.32 209	0.25 260	0.07 32	0.13 292	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

CoDeX	0.24 216	0.13 105	0.48 143	0.22 132	0.14 146	0.29 257	0.21 247	0.55 356	0.42 293	0.29 186	0.36 238	0.28 209	0.23 218	0.48 290	0.20 181	0.09 199	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.08 51

DCRE	0.24 216	0.15 179	0.45 108	0.26 300	0.26 416	0.23 160	0.21 247	0.37 160	0.29 137	0.23 112	0.81 451	0.23 143	0.16 121	0.24 87	0.18 136	0.07 32	0.14 307	0.07 33	0.08 151	0.07 53	0.25 388

riskmin	0.24 216	0.10 20	0.43 97	0.32 407	0.26 416	0.33 313	0.19 189	0.44 250	0.30 153	0.24 119	0.27 139	0.37 301	0.25 250	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.18 375	0.09 180	0.13 378	0.10 235	0.27 404

qqq	0.24 216	0.16 210	0.46 122	0.20 58	0.15 205	0.23 160	0.20 222	0.43 229	0.32 172	0.26 141	0.31 177	0.28 209	0.25 250	0.36 246	0.28 290	0.08 132	0.22 406	0.10 251	0.11 309	0.09 177	0.23 364

BUS	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.25 261	0.14 146	0.44 392	0.17 97	0.59 396	0.36 223	0.34 280	0.35 223	0.31 250	0.22 207	0.27 132	0.22 220	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

IER	0.24 216	0.15 179	0.50 185	0.21 86	0.15 205	0.31 290	0.20 222	0.44 250	0.38 247	0.34 280	0.41 293	0.32 261	0.34 357	0.31 200	0.23 238	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.08 151	0.09 177	0.09 85

BSDual-CNN	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.25 261	0.14 146	0.35 343	0.22 279	0.59 396	0.36 223	0.34 280	0.35 223	0.38 307	0.25 250	0.27 132	0.28 290	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

Sa-1000	0.24 216	0.20 286	0.53 233	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.23 307	0.50 303	0.41 281	0.30 209	0.50 370	0.26 191	0.19 185	0.33 219	0.16 89	0.08 132	0.10 230	0.10 251	0.11 309	0.08 107	0.08 51

SA	0.24 216	0.22 312	0.55 253	0.23 181	0.14 146	0.25 197	0.23 307	0.48 287	0.42 293	0.28 162	0.44 324	0.23 143	0.23 218	0.34 234	0.17 112	0.07 32	0.09 203	0.11 304	0.11 309	0.08 107	0.09 85

psmg	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.21 86	0.14 146	0.35 343	0.23 307	0.54 340	0.36 223	0.36 309	0.38 256	0.38 307	0.25 250	0.27 132	0.28 290	0.10 260	0.08 165	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

UDGNet	0.24 216	0.37 419	0.53 233	0.25 261	0.14 146	0.24 182	0.18 148	0.32 100	0.44 315	0.29 186	0.28 145	0.24 160	0.20 190	0.30 189	0.21 203	0.16 397	0.07 110	0.21 436	0.11 309	0.16 376	0.11 168

TransformOpticalFlow	0.24 216	0.14 148	0.57 272	0.24 225	0.11 36	0.21 115	0.19 189	0.43 229	0.34 198	0.30 209	0.43 314	0.36 295	0.31 336	0.61 352	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.08 51

OMP-Stereo	0.24 216	0.16 210	0.48 143	0.30 386	0.13 110	0.21 115	0.16 69	0.38 171	0.35 208	0.34 280	0.30 166	0.33 268	0.20 190	0.70 389	0.24 246	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.07 17

IIG-Stereo	0.24 216	0.16 210	0.47 128	0.29 376	0.12 66	0.23 160	0.14 25	0.40 198	0.33 187	0.35 298	0.37 249	0.33 268	0.22 207	0.70 389	0.26 271	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.07 17

PFNet	0.24 216	0.11 41	0.63 315	0.25 261	0.14 146	0.22 141	0.19 189	0.40 198	0.35 208	0.36 309	0.32 186	0.27 196	0.20 190	0.63 363	0.23 238	0.09 199	0.05 3	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.08 51

RAFT	0.24 216	0.24 336	0.46 122	0.27 336	0.15 205	0.26 212	0.26 355	0.37 160	0.31 162	0.34 280	0.34 215	0.41 330	0.22 207	0.30 189	0.18 136	0.08 132	0.15 336	0.11 304	0.10 277	0.11 287	0.13 229

ICVP	0.24 216	0.13 105	0.45 108	0.26 300	0.14 146	0.30 270	0.25 344	0.47 276	0.35 208	0.29 186	0.43 314	0.35 290	0.25 250	0.28 153	0.25 260	0.12 334	0.09 203	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 216	0.19 273	0.76 363	0.27 336	0.18 298	0.41 378	0.24 331	0.45 259	0.36 223	0.23 112	0.27 139	0.20 110	0.18 165	0.28 153	0.19 162	0.12 334	0.11 256	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.13 229

ACVNet	0.24 216	0.18 261	0.51 201	0.18 11	0.15 205	0.27 219	0.23 307	0.40 198	0.45 326	0.29 186	0.41 293	0.38 307	0.28 296	0.28 153	0.35 343	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.10 235	0.09 85

DMCA	0.24 216	0.18 261	0.51 201	0.23 181	0.14 146	0.27 219	0.20 222	0.45 259	0.40 273	0.32 249	0.33 205	0.33 268	0.25 250	0.27 132	0.30 306	0.11 296	0.08 165	0.10 251	0.08 151	0.11 287	0.12 208

DN-CSS_ROB	0.24 216	0.33 398	0.69 338	0.25 261	0.14 146	0.26 212	0.13 10	0.42 220	0.35 208	0.30 209	0.42 301	0.22 129	0.20 190	0.34 234	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.09 85

DCVSM-stereo	0.25 241	0.14 148	0.53 233	0.21 86	0.14 146	0.27 219	0.14 25	0.35 134	0.35 208	0.42 374	0.33 205	0.46 367	0.30 322	0.31 200	0.27 282	0.11 296	0.10 230	0.12 337	0.10 277	0.12 324	0.15 269

rvit_stereo_0075_2	0.25 241	0.18 261	0.65 323	0.27 336	0.22 376	0.22 141	0.15 43	0.41 216	0.36 223	0.27 152	0.37 249	0.29 222	0.21 200	0.29 174	0.20 181	0.17 411	0.12 273	0.19 429	0.12 350	0.14 360	0.14 255

test_sample3	0.25 241	0.14 148	0.52 222	0.20 58	0.12 66	0.33 313	0.20 222	0.53 328	0.38 247	0.32 249	0.35 223	0.29 222	0.24 237	0.54 317	0.25 260	0.10 260	0.14 307	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.15 269

MyStereo8	0.25 241	0.20 286	0.69 338	0.24 225	0.17 271	0.31 290	0.16 69	0.50 303	0.32 172	0.29 186	0.38 256	0.25 172	0.19 185	0.33 219	0.29 303	0.08 132	0.20 390	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.16 284

mmm	0.25 241	0.15 179	0.44 105	0.23 181	0.20 346	0.28 236	0.21 247	0.43 229	0.32 172	0.31 224	0.40 282	0.30 240	0.24 237	0.31 200	0.28 290	0.09 199	0.21 395	0.11 304	0.12 350	0.10 235	0.26 400

GMStereo_Zeroshot	0.25 241	0.22 312	0.51 201	0.27 336	0.14 146	0.28 236	0.15 43	0.40 198	0.36 223	0.37 325	0.43 314	0.40 324	0.17 137	0.35 241	0.21 203	0.12 334	0.07 110	0.13 362	0.07 83	0.17 390	0.10 134

CFNet_ucs	0.25 241	0.14 148	0.51 201	0.20 58	0.15 205	0.29 257	0.18 148	0.51 313	0.46 337	0.32 249	0.42 301	0.38 307	0.23 218	0.31 200	0.22 220	0.11 296	0.08 165	0.12 337	0.09 225	0.13 338	0.13 229

gwcnet-sp	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

scenet	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

ssnet	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

raft_robust	0.25 241	0.23 326	0.44 105	0.22 132	0.13 110	0.23 160	0.22 279	0.52 318	0.50 374	0.33 262	0.32 186	0.33 268	0.23 218	0.55 322	0.18 136	0.07 32	0.11 256	0.08 103	0.10 277	0.08 107	0.07 17

test_5	0.25 241	0.25 351	0.57 272	0.27 336	0.18 298	0.25 197	0.29 381	0.42 220	0.39 263	0.29 186	0.40 282	0.27 196	0.23 218	0.35 241	0.19 162	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.14 255

iRaft-Stereo_5w	0.25 241	0.24 336	0.50 185	0.23 181	0.18 298	0.19 60	0.19 189	0.39 189	0.35 208	0.28 162	0.36 238	0.34 276	0.23 218	0.66 378	0.28 290	0.07 32	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.14 255

STrans-v2	0.25 241	0.14 148	0.56 263	0.21 86	0.12 66	0.23 160	0.20 222	0.50 303	0.31 162	0.31 224	0.42 301	0.35 290	0.35 364	0.62 360	0.24 246	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.08 51

DRaft	0.25 241	0.11 41	0.47 128	0.18 11	0.12 66	0.28 236	0.23 307	0.34 125	0.40 273	0.38 333	0.60 413	0.20 110	0.41 394	0.48 290	0.41 365	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.08 151	0.07 53	0.08 51

XX-Stereo	0.25 241	0.11 41	1.09 439	0.35 429	0.38 458	0.23 160	0.13 10	0.43 229	0.19 11	0.20 80	0.40 282	0.31 250	0.10 22	0.33 219	0.13 15	0.08 132	0.11 256	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.10 134

HCRNet	0.25 241	0.27 367	0.42 91	0.34 423	0.17 271	0.27 219	0.18 148	0.45 259	0.37 238	0.31 224	0.35 223	0.32 261	0.23 218	0.44 277	0.21 203	0.13 353	0.08 165	0.13 362	0.11 309	0.11 287	0.09 85

BEATNet_4x	0.25 241	0.25 351	0.66 328	0.23 181	0.10 24	0.29 257	0.14 25	0.49 295	0.34 198	0.31 224	0.35 223	0.32 261	0.26 268	0.34 234	0.33 332	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.13 229

UCFNet_RVC	0.25 241	0.21 294	0.49 163	0.19 26	0.15 205	0.34 328	0.18 148	0.47 276	0.36 223	0.30 209	0.35 223	0.40 324	0.26 268	0.35 241	0.24 246	0.13 353	0.08 165	0.13 362	0.14 394	0.13 338	0.13 229

AdaStereo	0.25 241	0.17 240	0.47 128	0.25 261	0.13 110	0.33 313	0.17 97	0.57 374	0.43 304	0.34 280	0.38 256	0.35 290	0.21 200	0.32 209	0.24 246	0.14 374	0.06 45	0.13 362	0.09 225	0.11 287	0.09 85
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.
MLCV	0.25 241	0.23 326	0.59 294	0.22 132	0.09 7	0.30 270	0.18 148	0.40 198	0.38 247	0.38 333	0.44 324	0.31 250	0.22 207	0.44 277	0.32 324	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.08 51

iResNet	0.25 241	0.22 312	0.62 310	0.26 300	0.11 36	0.31 290	0.23 307	0.46 266	0.45 326	0.34 280	0.43 314	0.27 196	0.23 218	0.36 246	0.37 353	0.08 132	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.10 134

HUF	0.26 263	0.15 179	0.79 374	0.39 445	0.31 441	0.16 22	0.17 97	0.36 146	0.25 81	0.19 71	0.14 30	0.23 143	0.11 36	0.32 209	0.14 45	0.08 132	0.60 492	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.56 477

PAM_32	0.26 263	0.10 20	0.63 315	0.24 225	0.19 324	0.51 421	0.26 355	0.43 229	0.30 153	0.32 249	0.28 145	0.60 423	0.28 296	0.29 174	0.20 181	0.08 132	0.14 307	0.08 103	0.10 277	0.07 53	0.15 269

PAM	0.26 263	0.11 41	0.63 315	0.25 261	0.18 298	0.53 430	0.29 381	0.44 250	0.28 119	0.36 309	0.27 139	0.59 417	0.26 268	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.12 273	0.07 33	0.10 277	0.07 53	0.13 229

DDVS	0.26 263	0.16 210	0.45 108	0.25 261	0.17 271	0.34 328	0.21 247	0.43 229	0.31 162	0.34 280	0.41 293	0.47 376	0.21 200	0.52 309	0.29 303	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.09 225	0.13 338	0.16 284

UGAM-zero	0.26 263	0.11 41	0.56 263	0.20 58	0.16 241	0.28 236	0.18 148	0.48 287	0.25 81	0.31 224	0.28 145	0.56 409	0.32 347	0.66 378	0.17 112	0.07 32	0.10 230	0.07 33	0.09 225	0.07 53	0.31 423

ITSA-stereo	0.26 263	0.16 210	0.39 66	0.24 225	0.11 36	0.28 236	0.18 148	0.58 387	0.59 419	0.32 249	0.32 186	0.33 268	0.28 296	0.51 302	0.34 336	0.11 296	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.15 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 263	0.15 179	0.96 421	0.21 86	0.25 412	0.30 270	0.21 247	0.54 340	0.28 119	0.25 131	0.29 153	0.46 367	0.23 218	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.10 230	0.08 103	0.12 350	0.11 287	0.17 301

test_sample5	0.26 263	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.12 66	0.31 290	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.33 262	0.43 314	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.24 246	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

test_sample4	0.26 263	0.14 148	0.53 233	0.21 86	0.12 66	0.32 306	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.33 262	0.38 256	0.28 209	0.25 250	0.54 317	0.25 260	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.09 225	0.11 287	0.16 284

qqq1	0.26 263	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.21 203	0.10 260	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.13 229

fff1	0.26 263	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.21 203	0.10 260	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.13 229

DualNet	0.26 263	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.12 66	0.31 290	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.34 280	0.44 324	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.24 246	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

anonymousa	0.26 263	0.13 105	0.56 263	0.29 376	0.30 435	0.31 290	0.20 222	0.38 171	0.36 223	0.33 262	0.51 373	0.41 330	0.27 275	0.25 101	0.24 246	0.08 132	0.18 375	0.09 180	0.18 430	0.08 107	0.17 301

hknet	0.26 263	0.15 179	0.49 163	0.25 261	0.16 241	0.35 343	0.22 279	0.59 396	0.40 273	0.34 280	0.35 223	0.43 348	0.28 296	0.38 258	0.26 271	0.09 199	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

PSMNet-ADL	0.26 263	0.16 210	0.39 66	0.27 336	0.14 146	0.32 306	0.22 279	0.45 259	0.37 238	0.28 162	0.34 215	0.41 330	0.28 296	0.61 352	0.32 324	0.11 296	0.10 230	0.09 180	0.11 309	0.10 235	0.13 229

PSM-AAD	0.26 263	0.11 41	0.43 97	0.24 225	0.12 66	0.27 219	0.37 421	0.36 146	0.30 153	0.36 309	0.39 273	0.28 209	0.77 461	0.30 189	0.16 89	0.07 32	0.06 45	0.12 337	0.11 309	0.09 177	0.21 343

DEmStereo	0.26 263	0.10 20	0.52 222	0.19 26	0.13 110	0.31 290	0.25 344	0.29 67	0.38 247	0.36 309	0.57 402	0.24 160	0.48 419	0.53 312	0.44 378	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.08 151	0.07 53	0.08 51

GrayStereo	0.26 263	0.10 20	0.45 108	0.27 336	0.14 146	0.23 160	0.46 449	0.36 146	0.33 187	0.40 358	0.47 357	0.30 240	0.78 462	0.29 174	0.17 112	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.15 269

RAFT-RH_RVC	0.26 263	0.13 105	0.57 272	0.22 132	0.12 66	0.25 197	0.14 25	0.27 45	0.29 137	0.38 333	1.14 471	0.23 143	0.18 165	0.58 334	0.24 246	0.07 32	0.06 45	0.10 251	0.07 83	0.06 8	0.08 51

ARAFT	0.26 263	0.30 384	0.87 400	0.22 132	0.12 66	0.30 270	0.24 331	0.46 266	0.34 198	0.33 262	0.28 145	0.29 222	0.20 190	0.49 292	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.12 337	0.11 309	0.09 177	0.09 85

acv_ft	0.26 263	0.18 261	0.56 263	0.24 225	0.19 324	0.34 328	0.21 247	0.47 276	0.45 326	0.39 349	0.41 293	0.38 307	0.28 296	0.28 153	0.36 347	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.09 85

cf-r	0.26 263	0.22 312	0.66 328	0.22 132	0.14 146	0.28 236	0.22 279	0.44 250	0.42 293	0.32 249	0.42 301	0.43 348	0.27 275	0.44 277	0.27 282	0.11 296	0.07 110	0.08 103	0.10 277	0.08 107	0.09 85

GANet-RSSM	0.26 263	0.19 273	0.54 245	0.21 86	0.14 146	0.27 219	0.22 279	0.47 276	0.34 198	0.30 209	0.40 282	0.41 330	0.30 322	0.59 341	0.25 260	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

PSMNet-RSSM	0.26 263	0.21 294	0.50 185	0.21 86	0.14 146	0.25 197	0.21 247	0.50 303	0.38 247	0.31 224	0.45 338	0.40 324	0.27 275	0.53 312	0.24 246	0.12 334	0.08 165	0.11 304	0.13 378	0.10 235	0.10 134

CFNet-ft	0.26 263	0.21 294	0.51 201	0.19 26	0.16 241	0.31 290	0.21 247	0.40 198	0.37 238	0.29 186	0.40 282	0.46 367	0.27 275	0.49 292	0.28 290	0.12 334	0.07 110	0.12 337	0.11 309	0.12 324	0.11 168

CFNet_RVC	0.26 263	0.21 294	0.51 201	0.19 26	0.16 241	0.31 290	0.21 247	0.40 198	0.37 238	0.29 186	0.40 282	0.46 367	0.27 275	0.49 292	0.28 290	0.12 334	0.07 110	0.12 337	0.11 309	0.12 324	0.11 168

test_sample6	0.27 289	0.15 179	0.50 185	0.22 132	0.12 66	0.30 270	0.22 279	0.54 340	0.39 263	0.34 280	0.44 324	0.29 222	0.25 250	0.58 334	0.26 271	0.11 296	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

SMFormer	0.27 289	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.34 336	0.10 260	0.16 347	0.08 103	0.09 225	0.10 235	0.16 284

tta	0.27 289	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.34 336	0.10 260	0.16 347	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.13 229

ffm	0.27 289	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.38 171	0.46 337	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.12 337	0.11 309	0.08 107	0.37 447

NINENet	0.27 289	0.16 210	0.49 163	0.23 181	0.16 241	0.44 392	0.17 97	0.63 425	0.49 369	0.33 262	0.38 256	0.31 250	0.22 207	0.43 273	0.22 220	0.11 296	0.10 230	0.12 337	0.08 151	0.12 324	0.11 168

SepStereo	0.27 289	0.13 105	0.49 163	0.24 225	0.18 298	0.30 270	0.24 331	0.48 287	0.48 356	0.42 374	0.45 338	0.34 276	0.31 336	0.64 368	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.10 235	0.11 168

UPFNet	0.27 289	0.15 179	0.47 128	0.25 261	0.20 346	0.37 358	0.27 363	0.50 303	0.40 273	0.36 309	0.38 256	0.37 301	0.29 316	0.40 263	0.34 336	0.10 260	0.10 230	0.10 251	0.10 277	0.10 235	0.08 51

iResNet_ROB	0.27 289	0.27 367	0.48 143	0.21 86	0.12 66	0.32 306	0.17 97	0.57 374	0.55 404	0.39 349	0.44 324	0.37 301	0.28 296	0.43 273	0.28 290	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.09 177	0.11 168

ISRNet	0.28 297	0.15 179	0.54 245	0.27 336	0.19 324	0.24 182	0.15 43	0.47 276	0.45 326	0.40 358	0.49 367	0.42 341	0.27 275	0.33 219	0.30 306	0.20 434	0.12 273	0.17 414	0.16 414	0.16 376	0.21 343

rvit_105_1	0.28 297	0.24 336	0.65 323	0.27 336	0.19 324	0.31 290	0.35 413	0.46 266	0.53 392	0.31 224	0.32 186	0.32 261	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.16 397	0.14 307	0.15 398	0.17 425	0.11 287	0.11 168

UGAM	0.28 297	0.18 261	0.57 272	0.26 300	0.13 110	0.23 160	0.26 355	0.33 118	0.45 326	0.32 249	0.42 301	0.45 360	0.22 207	0.92 451	0.23 238	0.08 132	0.09 203	0.14 382	0.13 378	0.10 235	0.10 134

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 297	0.17 240	0.96 421	0.29 376	0.31 441	0.29 257	0.21 247	0.53 328	0.28 119	0.27 152	0.55 395	0.41 330	0.18 165	0.30 189	0.22 220	0.08 132	0.10 230	0.08 103	0.13 378	0.12 324	0.20 334

test_sample7	0.28 297	0.16 210	0.47 128	0.21 86	0.14 146	0.29 257	0.22 279	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.41 266	0.26 271	0.14 374	0.21 395	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.25 388

CBFPSM	0.28 297	0.23 326	0.76 363	0.21 86	0.14 146	0.38 364	0.26 355	0.42 220	0.37 238	0.34 280	0.36 238	0.55 405	0.38 379	0.33 219	0.40 361	0.08 132	0.08 165	0.07 33	0.08 151	0.09 177	0.12 208

ToySt	0.28 297	0.19 273	0.68 337	0.22 132	0.19 324	0.31 290	0.31 397	0.43 229	0.43 304	0.28 162	0.38 256	0.42 341	0.32 347	0.33 219	0.32 324	0.08 132	0.14 307	0.10 251	0.12 350	0.11 287	0.24 377

CSP-Net	0.28 297	0.17 240	0.41 82	0.22 132	0.14 146	0.44 392	0.24 331	0.52 318	0.42 293	0.42 374	0.44 324	0.42 341	0.27 275	0.66 378	0.30 306	0.12 334	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.10 134

DAS	0.28 297	0.13 105	0.49 163	0.24 225	0.18 298	0.30 270	0.24 331	0.48 287	0.48 356	0.42 374	0.45 338	0.34 276	0.31 336	0.76 413	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.10 235	0.11 168

AACVNet	0.28 297	0.22 312	0.55 253	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.19 189	0.43 229	0.33 187	0.39 349	0.42 301	0.44 354	0.29 316	0.73 398	0.28 290	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.09 225	0.13 338	0.12 208

FTStereo	0.28 297	0.11 41	0.56 263	0.24 225	0.13 110	0.21 115	0.52 461	0.36 146	0.28 119	0.38 333	0.94 463	0.30 240	0.56 438	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.19 318

LMCR-Stereo	0.28 297	0.22 312	0.56 263	0.29 376	0.14 146	0.37 358	0.23 307	0.57 374	0.36 223	0.40 358	0.40 282	0.29 222	0.30 322	0.41 266	0.38 355	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.13 338	0.10 134

MMNet	0.28 297	0.19 273	0.54 245	0.24 225	0.17 271	0.47 408	0.22 279	0.47 276	0.53 392	0.40 358	0.43 314	0.36 295	0.34 357	0.40 263	0.35 343	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.09 85

UNet	0.28 297	0.16 210	0.70 344	0.24 225	0.20 346	0.44 392	0.21 247	0.52 318	0.42 293	0.36 309	0.40 282	0.43 348	0.33 355	0.41 266	0.32 324	0.09 199	0.07 110	0.10 251	0.09 225	0.10 235	0.09 85

ac_64	0.28 297	0.16 210	0.62 310	0.25 261	0.17 271	0.36 350	0.22 279	0.48 287	0.35 208	0.36 309	0.37 249	0.51 393	0.30 322	0.62 360	0.34 336	0.11 296	0.09 203	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

GwcNet-RSSM	0.28 297	0.25 351	0.61 307	0.22 132	0.14 146	0.28 236	0.24 331	0.46 266	0.44 315	0.33 262	0.46 350	0.41 330	0.28 296	0.55 322	0.31 316	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.09 85

HSM-Net_RVC	0.28 297	0.12 80	0.48 143	0.19 26	0.11 36	0.35 343	0.21 247	0.64 430	0.44 315	0.40 358	0.43 314	0.50 390	0.27 275	0.75 407	0.25 260	0.08 132	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 297	0.25 351	0.64 320	0.22 132	0.16 241	0.30 270	0.21 247	0.54 340	0.33 187	0.36 309	0.38 256	0.38 307	0.26 268	0.45 283	0.28 290	0.15 387	0.11 256	0.11 304	0.11 309	0.14 360	0.14 255

StereoDRNet-Refined	0.28 297	0.19 273	0.47 128	0.25 261	0.14 146	0.36 350	0.21 247	0.49 295	0.43 304	0.46 403	0.52 380	0.42 341	0.30 322	0.46 285	0.38 355	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.11 309	0.10 235	0.11 168
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 316	0.24 336	0.83 387	0.23 181	0.17 271	0.25 197	0.22 279	0.47 276	0.42 293	0.33 262	0.39 273	0.38 307	0.28 296	0.78 417	0.35 343	0.09 199	0.07 110	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

CRFU-Net	0.29 316	0.14 148	0.48 143	0.26 300	0.15 205	0.46 402	0.22 279	0.52 318	0.32 172	0.44 391	0.42 301	0.48 380	0.47 415	0.44 277	0.31 316	0.12 334	0.10 230	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.11 168

iRaft-Stereo_20w	0.29 316	0.11 41	0.86 398	0.33 418	0.24 399	0.32 306	0.26 355	0.60 406	0.26 92	0.41 370	0.21 88	0.28 209	0.19 185	0.32 209	0.24 246	0.07 32	0.31 461	0.07 33	0.09 225	0.08 107	0.47 466

AASNet	0.29 316	0.27 367	0.67 331	0.26 300	0.18 298	0.34 328	0.21 247	0.64 430	0.49 369	0.36 309	0.41 293	0.32 261	0.26 268	0.33 219	0.39 359	0.12 334	0.09 203	0.10 251	0.08 151	0.14 360	0.12 208

GEStereo_RVC	0.29 316	0.24 336	0.60 301	0.27 336	0.16 241	0.33 313	0.25 344	0.58 387	0.56 408	0.35 298	0.38 256	0.34 276	0.25 250	0.51 302	0.29 303	0.12 334	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.11 287	0.13 229

EAI-Stereo	0.29 316	0.11 41	0.38 60	0.22 132	0.18 298	0.33 313	1.66 504	0.53 328	0.27 109	0.27 152	0.50 370	0.17 79	0.16 121	0.25 101	0.25 260	0.07 32	0.07 110	0.07 33	0.11 309	0.07 53	0.10 134

delet	0.29 316	0.18 261	0.58 287	0.24 225	0.19 324	0.41 378	0.30 388	0.52 318	0.51 380	0.35 298	0.42 301	0.37 301	0.31 336	0.49 292	0.36 347	0.10 260	0.09 203	0.11 304	0.12 350	0.09 177	0.09 85

HGLStereo	0.29 316	0.19 273	0.60 301	0.24 225	0.21 361	0.33 313	0.23 307	0.52 318	0.44 315	0.36 309	0.49 367	0.41 330	0.35 364	0.46 285	0.34 336	0.11 296	0.11 256	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.12 208

DSFCA	0.29 316	0.18 261	0.48 143	0.21 86	0.17 271	0.39 368	0.32 402	0.49 295	0.44 315	0.44 391	0.38 256	0.40 324	0.30 322	0.53 312	0.38 355	0.12 334	0.10 230	0.10 251	0.11 309	0.11 287	0.11 168

CFNet	0.29 316	0.29 378	0.57 272	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.15 43	0.53 328	0.46 337	0.31 224	0.40 282	0.38 307	0.27 275	0.76 413	0.28 290	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.09 85

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 316	0.24 336	0.81 379	0.26 300	0.18 298	0.30 270	0.22 279	0.52 318	0.41 281	0.38 333	0.42 301	0.42 341	0.28 296	0.46 285	0.31 316	0.11 296	0.08 165	0.10 251	0.11 309	0.10 235	0.12 208
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 316	0.37 419	0.92 412	0.24 225	0.13 110	0.30 270	0.19 189	0.55 356	0.51 380	0.39 349	0.46 350	0.39 321	0.27 275	0.36 246	0.30 306	0.09 199	0.06 45	0.07 33	0.05 12	0.13 338	0.11 168

HSM	0.29 316	0.18 261	0.48 143	0.21 86	0.15 205	0.33 313	0.20 222	0.55 356	0.39 263	0.36 309	0.39 273	0.67 448	0.32 347	0.88 439	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.10 134

ACV-stereo	0.30 329	0.20 286	0.82 382	0.23 181	0.16 241	0.48 414	0.20 222	0.38 171	0.34 198	0.29 186	0.33 205	0.66 444	0.43 401	0.55 322	0.31 316	0.10 260	0.09 203	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.12 208

ssnet_v2	0.30 329	0.21 294	0.63 315	0.23 181	0.15 205	0.40 374	0.30 388	0.59 396	0.48 356	0.40 358	0.37 249	0.46 367	0.30 322	0.41 266	0.44 378	0.13 353	0.11 256	0.11 304	0.11 309	0.12 324	0.11 168

dad	0.30 329	0.38 425	0.60 301	0.22 132	0.14 146	0.32 306	0.21 247	0.35 134	0.51 380	0.45 398	0.45 338	0.46 367	0.23 218	0.41 266	0.27 282	0.21 436	0.11 256	0.20 434	0.11 309	0.15 368	0.11 168

THIR-Stereo	0.30 329	0.15 179	0.46 122	0.19 26	0.11 36	0.28 236	0.70 475	0.33 118	0.36 223	0.37 325	0.64 425	0.33 268	0.49 424	0.58 334	0.44 378	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.08 51

ADLNet	0.30 329	0.19 273	0.59 294	0.23 181	0.19 324	0.34 328	0.23 307	0.56 365	0.44 315	0.43 385	0.41 293	0.43 348	0.28 296	0.56 328	0.36 347	0.11 296	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.15 269

RAFT + AFF	0.30 329	0.33 398	0.76 363	0.25 261	0.17 271	0.30 270	0.33 407	0.55 356	0.42 293	0.28 162	0.30 166	0.31 250	0.31 336	0.64 368	0.32 324	0.09 199	0.11 256	0.11 304	0.10 277	0.12 324	0.16 284

psm_up	0.30 329	0.21 294	0.58 287	0.26 300	0.18 298	0.32 306	0.27 363	0.57 374	0.45 326	0.38 333	0.41 293	0.45 360	0.40 389	0.59 341	0.32 324	0.11 296	0.12 273	0.13 362	0.12 350	0.11 287	0.11 168

DMCA-RVC	0.30 329	0.27 367	0.93 416	0.28 363	0.17 271	0.30 270	0.21 247	0.43 229	0.36 223	0.40 358	0.38 256	0.39 321	0.36 369	0.44 277	0.34 336	0.13 353	0.10 230	0.16 405	0.12 350	0.13 338	0.11 168

STTStereo	0.30 329	0.24 336	0.83 387	0.25 261	0.17 271	0.30 270	0.24 331	0.49 295	0.39 263	0.39 349	0.41 293	0.44 354	0.28 296	0.41 266	0.30 306	0.13 353	0.13 292	0.13 362	0.16 414	0.12 324	0.12 208

RASNet	0.30 329	0.19 273	0.59 294	0.23 181	0.19 324	0.33 313	0.20 222	0.50 303	0.41 281	0.31 224	0.44 324	0.47 376	0.38 379	0.79 421	0.40 361	0.09 199	0.07 110	0.07 33	0.09 225	0.08 107	0.10 134

DLCB_ROB	0.30 329	0.20 286	0.45 108	0.28 363	0.17 271	0.37 358	0.25 344	0.50 303	0.45 326	0.46 403	0.47 357	0.51 393	0.34 357	0.56 328	0.38 355	0.10 260	0.10 230	0.11 304	0.11 309	0.10 235	0.11 168

DualNet (step1)	0.31 340	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.41 266	0.26 271	0.24 442	0.21 395	0.28 454	0.24 452	0.18 405	0.21 343

iinet-f	0.31 340	0.23 326	1.16 447	0.20 58	0.16 241	0.44 392	0.23 307	0.47 276	0.38 247	0.36 309	0.44 324	0.41 330	0.35 364	0.36 246	0.43 371	0.10 260	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.13 338	0.12 208

ADLNet2	0.31 340	0.23 326	0.77 369	0.23 181	0.18 298	0.36 350	0.24 331	0.55 356	0.54 397	0.33 262	0.38 256	0.45 360	0.31 336	0.70 389	0.36 347	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.12 324	0.11 168

hitnet-ft	0.31 340	0.21 294	0.56 263	0.19 26	0.14 146	0.40 374	0.23 307	0.46 266	0.42 293	0.37 325	0.46 350	0.53 402	0.35 364	0.76 413	0.35 343	0.14 374	0.10 230	0.14 382	0.10 277	0.15 368	0.14 255

FADNet-RVC-Resample	0.31 340	0.32 394	1.16 447	0.27 336	0.17 271	0.33 313	0.21 247	0.49 295	0.40 273	0.36 309	0.38 256	0.34 276	0.27 275	0.54 317	0.27 282	0.10 260	0.10 230	0.14 382	0.13 378	0.13 338	0.18 304

FADNet_RVC	0.31 340	0.35 410	0.98 425	0.24 225	0.16 241	0.30 270	0.17 97	0.52 318	0.39 263	0.30 209	0.38 256	0.30 240	0.29 316	0.54 317	0.33 332	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.16 414	0.21 426	0.24 377

LL-Strereo	0.32 346	0.33 398	0.77 369	0.26 300	0.24 399	0.22 141	0.23 307	0.58 387	0.44 315	0.35 298	0.32 186	0.41 330	0.40 389	0.93 453	0.25 260	0.08 132	0.13 292	0.11 304	0.09 225	0.09 177	0.22 356

SACVNet	0.32 346	0.25 351	0.59 294	0.26 300	0.19 324	0.35 343	0.25 344	0.54 340	0.41 281	0.43 385	0.45 338	0.46 367	0.34 357	0.71 394	0.30 306	0.14 374	0.10 230	0.12 337	0.12 350	0.16 376	0.20 334

CrosDoStereo	0.32 346	0.11 41	0.53 233	0.19 26	0.12 66	0.22 141	1.07 494	0.36 146	0.38 247	0.38 333	0.60 413	0.28 209	0.45 406	0.61 352	0.56 412	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.09 85

DeepStereo_LL	0.32 346	0.11 41	0.53 233	0.19 26	0.12 66	0.22 141	1.07 494	0.36 146	0.38 247	0.38 333	0.60 413	0.28 209	0.45 406	0.61 352	0.56 412	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.09 85

pcwnet_v2	0.32 346	0.16 210	1.22 458	0.23 181	0.19 324	0.32 306	0.19 189	0.61 413	0.61 423	0.37 325	0.45 338	0.35 290	0.29 316	0.37 256	0.26 271	0.14 374	0.11 256	0.12 337	0.11 309	0.14 360	0.18 304

TDLM	0.32 346	0.27 367	0.52 222	0.30 386	0.15 205	0.33 313	0.32 402	0.54 340	0.50 374	0.44 391	0.43 314	0.39 321	0.30 322	0.92 451	0.30 306	0.14 374	0.09 203	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.14 255

NVstereo2D	0.32 346	0.18 261	0.63 315	0.24 225	0.23 387	0.43 387	0.28 376	0.60 406	0.58 412	0.28 162	0.39 273	0.42 341	0.30 322	0.71 394	0.30 306	0.13 353	0.09 203	0.13 362	0.10 277	0.20 420	0.18 304

test_for_model	0.33 353	0.91 483	0.48 143	0.74 483	0.50 468	0.20 90	0.16 69	0.33 118	0.27 109	0.29 186	0.15 34	0.13 25	0.11 36	0.17 13	0.14 45	0.31 462	0.27 440	0.06 2	0.05 12	0.97 496	0.31 423

ttt	0.33 353	0.14 148	0.54 245	0.22 132	0.14 146	0.30 270	0.22 279	0.59 396	0.51 380	0.31 224	0.46 350	0.30 240	0.23 218	0.71 394	1.07 461	0.13 353	0.22 406	0.10 251	0.11 309	0.12 324	0.24 377

fast-acv-ft	0.33 353	0.26 361	0.88 406	0.25 261	0.18 298	0.49 418	0.27 363	0.44 250	0.50 374	0.40 358	0.55 395	0.49 386	0.36 369	0.39 261	0.41 365	0.11 296	0.11 256	0.11 304	0.12 350	0.13 338	0.11 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 353	0.25 351	0.82 382	0.22 132	0.17 271	0.46 402	0.28 376	0.53 328	0.53 392	0.43 385	0.57 402	0.44 354	0.31 336	0.50 296	0.48 389	0.10 260	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.11 287	0.12 208

AANet_RVC	0.33 353	0.31 387	0.69 338	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.23 307	0.49 295	0.55 404	0.39 349	0.60 413	0.43 348	0.30 322	0.88 439	0.54 408	0.11 296	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.10 235	0.12 208

PS-NSSS	0.33 353	0.36 416	0.61 307	0.24 225	0.18 298	0.33 313	0.24 331	0.59 396	0.42 293	0.38 333	0.52 380	0.36 295	0.31 336	0.80 424	0.32 324	0.18 422	0.14 307	0.21 436	0.15 404	0.17 390	0.14 255

DISCO	0.33 353	0.16 210	0.55 253	0.26 300	0.16 241	0.48 414	0.25 344	0.52 318	0.58 412	0.38 333	0.45 338	0.63 433	0.37 374	0.65 372	0.50 396	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.13 338	0.13 229

NOSS_ROB	0.33 353	0.24 336	0.49 163	0.27 336	0.16 241	0.34 328	0.19 189	0.55 356	0.50 374	0.34 280	0.37 249	0.42 341	0.30 322	0.93 453	0.25 260	0.19 431	0.20 390	0.24 445	0.22 446	0.17 390	0.25 388

HBP-ISP	0.34 361	0.35 410	0.76 363	0.23 181	0.17 271	0.33 313	0.22 279	0.56 365	0.47 350	0.42 374	0.49 367	0.33 268	0.41 394	0.73 398	0.27 282	0.18 422	0.19 379	0.24 445	0.20 436	0.16 376	0.16 284

AAGNet	0.34 361	0.12 80	0.53 233	0.26 300	0.16 241	0.20 90	0.19 189	0.31 94	0.29 137	0.35 298	0.35 223	0.27 196	0.30 322	0.44 277	2.56 502	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.07 83	0.09 177	0.07 17

FADNet-RVC	0.34 361	0.43 438	0.97 423	0.25 261	0.20 346	0.33 313	0.20 222	0.51 313	0.42 293	0.34 280	0.40 282	0.41 330	0.29 316	0.65 372	0.36 347	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.15 404	0.19 413	0.20 334

FADNet	0.34 361	0.43 438	0.88 406	0.24 225	0.22 376	0.37 358	0.19 189	0.56 365	0.49 369	0.32 249	0.36 238	0.43 348	0.32 347	0.65 372	0.30 306	0.17 411	0.16 347	0.14 382	0.16 414	0.25 441	0.21 343

CVANet_RVC	0.34 361	0.25 351	0.77 369	0.27 336	0.17 271	0.34 328	0.28 376	0.55 356	0.50 374	0.43 385	0.46 350	0.44 354	0.31 336	0.90 444	0.27 282	0.15 387	0.10 230	0.14 382	0.14 394	0.15 368	0.15 269

StereoDRNet	0.34 361	0.28 375	0.70 344	0.28 363	0.21 361	0.43 387	0.30 388	0.63 425	0.51 380	0.47 409	0.40 282	0.48 380	0.31 336	0.58 334	0.44 378	0.12 334	0.10 230	0.12 337	0.11 309	0.13 338	0.13 229

DRN-Test	0.35 367	0.20 286	0.75 359	0.28 363	0.19 324	0.46 402	0.29 381	0.68 447	0.54 397	0.49 415	0.47 357	0.44 354	0.35 364	0.63 363	0.44 378	0.13 353	0.09 203	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.13 229

XPNet_ROB	0.35 367	0.26 361	0.58 287	0.28 363	0.19 324	0.37 358	0.31 397	0.57 374	0.51 380	0.52 424	0.54 390	0.57 411	0.38 379	0.65 372	0.48 389	0.17 411	0.12 273	0.13 362	0.12 350	0.16 376	0.17 301

ff1	0.36 369	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.38 171	0.46 337	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 472	0.08 132	0.28 445	0.12 337	0.11 309	0.08 107	0.37 447

Wz-Net-LNSev	0.36 369	0.35 410	1.06 433	0.26 300	0.21 361	0.47 408	0.33 407	0.56 365	0.58 412	0.45 398	0.54 390	0.50 390	0.37 374	0.40 263	0.42 368	0.12 334	0.11 256	0.10 251	0.09 225	0.14 360	0.15 269

FAT-Stereo	0.36 369	0.19 273	0.75 359	0.26 300	0.18 298	0.34 328	0.30 388	0.62 421	0.61 423	0.47 409	0.61 421	0.59 417	0.50 425	0.61 352	0.36 347	0.13 353	0.14 307	0.13 362	0.12 350	0.14 360	0.20 334

CBMV_ROB	0.36 369	0.21 294	0.57 272	0.22 132	0.14 146	0.35 343	0.20 222	0.55 356	0.47 350	0.52 424	0.58 405	0.45 360	0.53 434	0.75 407	0.50 396	0.18 422	0.19 379	0.23 443	0.21 438	0.15 368	0.20 334

ETE_ROB	0.36 369	0.32 394	0.64 320	0.30 386	0.18 298	0.40 374	0.38 429	0.59 396	0.49 369	0.50 418	0.52 380	0.62 429	0.37 374	0.58 334	0.43 371	0.13 353	0.10 230	0.14 382	0.12 350	0.17 390	0.18 304

PSMNet_ROB	0.36 369	0.31 387	0.71 350	0.31 401	0.21 361	0.44 392	0.44 445	0.61 413	0.49 369	0.39 349	0.45 338	0.49 386	0.32 347	0.66 378	0.53 404	0.14 374	0.10 230	0.15 398	0.14 394	0.13 338	0.13 229

CBMV	0.36 369	0.25 351	0.61 307	0.24 225	0.14 146	0.42 383	0.33 407	0.56 365	0.52 391	0.54 433	0.52 380	0.51 393	0.58 441	0.63 363	0.43 371	0.15 387	0.16 347	0.18 422	0.16 414	0.13 338	0.19 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 376	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.57 374	0.48 356	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 472	0.10 260	0.20 390	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.23 364

xxx	0.37 376	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.57 374	0.48 356	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 472	0.10 260	0.20 390	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.23 364

GwcNet	0.37 376	0.29 378	1.12 441	0.25 261	0.24 399	0.48 414	0.27 363	0.58 387	0.60 421	0.39 349	0.54 390	0.51 393	0.34 357	0.60 346	0.46 384	0.13 353	0.12 273	0.12 337	0.11 309	0.13 338	0.15 269

DANet	0.37 376	0.25 351	0.67 331	0.37 434	0.22 376	0.42 383	0.25 344	0.50 303	0.44 315	0.52 424	0.50 370	0.59 417	0.42 398	0.78 417	0.53 404	0.13 353	0.12 273	0.14 382	0.12 350	0.17 390	0.21 343
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 376	0.33 398	0.59 294	0.37 434	0.23 387	0.42 383	0.41 440	0.56 365	0.44 315	0.47 409	0.47 357	0.61 426	0.39 386	0.58 334	0.41 365	0.16 397	0.13 292	0.21 436	0.22 446	0.16 376	0.18 304

APVNet	0.38 381	0.26 361	0.87 400	0.26 300	0.22 376	0.52 427	0.35 413	0.64 430	0.46 337	0.40 358	0.52 380	0.48 380	0.39 386	0.84 433	0.48 389	0.13 353	0.14 307	0.15 398	0.16 414	0.16 376	0.16 284

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 381	0.43 438	0.72 355	0.35 429	0.19 324	0.51 421	0.25 344	0.56 365	0.39 263	0.42 374	0.47 357	0.47 376	0.27 275	0.74 402	0.32 324	0.38 471	0.19 379	0.27 448	0.17 425	0.29 455	0.27 404

RP	0.38 381	0.26 361	0.67 331	0.31 401	0.24 399	0.37 358	0.29 381	0.53 328	0.61 423	0.42 374	0.65 427	0.62 429	0.51 427	0.63 363	0.43 371	0.17 411	0.15 336	0.17 414	0.15 404	0.17 390	0.19 318

RYNet	0.38 381	0.23 326	0.65 323	0.26 300	0.28 422	0.62 444	0.33 407	0.61 413	0.62 427	0.42 374	0.39 273	0.58 416	0.40 389	0.89 441	0.57 414	0.11 296	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.19 413	0.22 356

LALA_ROB	0.38 381	0.31 387	0.65 323	0.30 386	0.21 361	0.46 402	0.39 432	0.63 425	0.54 397	0.53 430	0.52 380	0.69 452	0.36 369	0.52 309	0.48 389	0.18 422	0.11 256	0.16 405	0.14 394	0.17 390	0.16 284

PSMNet-RUCA	0.39 386	0.47 444	0.84 391	0.46 464	0.41 463	0.34 328	0.26 355	0.59 396	0.46 337	0.40 358	0.51 373	0.44 354	0.33 355	0.43 273	0.31 316	0.25 449	0.14 307	0.33 464	0.21 438	0.32 460	0.23 364

1111x	0.39 386	0.17 240	0.80 378	0.23 181	0.15 205	0.33 313	0.27 363	0.62 421	0.48 356	0.32 249	0.43 314	0.40 324	0.29 316	0.86 436	1.60 487	0.09 199	0.23 416	0.09 180	0.12 350	0.10 235	0.23 364

EKT-Stereo	0.39 386	0.13 105	0.53 233	0.42 457	3.94 508	0.22 141	0.17 97	0.38 171	0.30 153	0.21 87	0.20 71	0.23 143	0.15 106	0.30 189	0.18 136	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.12 208

GASNet	0.39 386	0.58 464	1.27 460	0.35 429	0.23 387	0.35 343	0.23 307	0.63 425	0.56 408	0.41 370	0.38 256	0.45 360	0.30 322	0.81 427	0.42 368	0.16 397	0.11 256	0.14 382	0.14 394	0.23 435	0.12 208

Wz-Net-MNSev	0.39 386	0.35 410	0.99 427	0.26 300	0.21 361	0.59 441	0.39 432	0.58 387	0.61 423	0.49 415	0.56 400	0.53 402	0.37 374	0.61 352	0.47 387	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.11 309	0.15 368	0.15 269

xxxx	0.39 386	0.14 148	0.47 128	0.20 58	0.16 241	0.38 364	0.20 222	0.61 413	0.43 304	0.30 209	0.44 324	0.38 307	0.25 250	0.50 296	2.41 500	0.11 296	0.21 395	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.26 400

test_xeample	0.39 386	0.14 148	0.46 122	0.19 26	0.16 241	0.34 328	0.22 279	0.59 396	0.43 304	0.33 262	0.47 357	0.30 240	0.27 275	0.60 346	2.44 501	0.10 260	0.21 395	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.25 388

Syn2CoEx	0.39 386	0.39 429	1.08 438	0.35 429	0.21 361	0.41 378	0.29 381	0.63 425	0.51 380	0.43 385	0.56 400	0.45 360	0.45 406	0.69 386	0.39 359	0.17 411	0.14 307	0.16 405	0.12 350	0.13 338	0.16 284

S-Stereo	0.39 386	0.20 286	1.04 430	0.28 363	0.22 376	0.39 368	0.31 397	0.58 387	0.69 442	0.40 358	0.59 409	0.48 380	0.41 394	0.75 407	0.42 368	0.12 334	0.15 336	0.13 362	0.13 378	0.16 376	0.25 388

stereogan	0.39 386	0.20 286	0.78 373	0.28 363	0.22 376	0.65 449	0.26 355	0.62 421	0.65 432	0.45 398	0.60 413	0.67 448	0.45 406	0.69 386	0.37 353	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.12 350	0.20 420	0.19 318

Nwc_Net	0.39 386	0.29 378	0.84 391	0.32 407	0.24 399	0.45 400	0.30 388	0.67 442	0.51 380	0.39 349	0.70 437	0.59 417	0.48 419	0.61 352	0.45 383	0.16 397	0.12 273	0.19 429	0.21 438	0.14 360	0.15 269

aanetorigin	0.40 397	0.33 398	1.14 444	0.25 261	0.19 324	0.30 270	0.37 421	0.34 125	0.47 350	0.95 470	0.82 452	0.52 398	0.56 438	0.50 296	0.52 400	0.11 296	0.09 203	0.10 251	0.10 277	0.16 376	0.19 318

AF-Net	0.40 397	0.31 387	0.74 356	0.33 418	0.24 399	0.43 387	0.30 388	0.64 430	0.67 436	0.44 391	0.69 436	0.65 440	0.52 429	0.59 341	0.48 389	0.16 397	0.12 273	0.19 429	0.14 394	0.16 376	0.14 255

edge stereo	0.40 397	0.22 312	0.87 400	0.27 336	0.22 376	0.38 364	0.26 355	0.59 396	0.56 408	0.53 430	0.60 413	0.71 456	0.50 425	0.78 417	0.43 371	0.16 397	0.15 336	0.19 429	0.14 394	0.17 390	0.19 318

PA-Net	0.40 397	0.35 410	1.05 431	0.32 407	0.28 422	0.39 368	0.43 443	0.53 328	0.56 408	0.35 298	0.43 314	0.41 330	0.36 369	0.83 432	0.61 421	0.12 334	0.23 416	0.16 405	0.23 450	0.13 338	0.20 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 397	0.28 375	0.67 331	0.31 401	0.18 298	0.43 387	0.39 432	0.60 406	0.46 337	0.48 414	0.78 447	0.55 405	0.45 406	0.96 456	0.55 411	0.13 353	0.14 307	0.13 362	0.12 350	0.15 368	0.16 284

RGC	0.41 402	0.35 410	0.76 363	0.35 429	0.28 422	0.41 378	0.29 381	0.60 406	0.55 404	0.47 409	0.64 425	0.63 433	0.47 415	0.74 402	0.46 384	0.16 397	0.15 336	0.21 436	0.21 438	0.19 413	0.21 343

ADCRef	0.41 402	0.33 398	1.05 431	0.26 300	0.21 361	0.49 418	0.27 363	0.54 340	0.51 380	0.51 421	0.59 409	0.35 290	0.47 415	0.54 317	1.35 478	0.09 199	0.08 165	0.12 337	0.12 350	0.12 324	0.13 229

PWC_ROB	0.41 402	0.38 425	0.92 412	0.26 300	0.20 346	0.39 368	0.19 189	0.61 413	0.69 442	0.58 441	0.84 454	0.52 398	0.44 404	0.74 402	0.62 422	0.13 353	0.09 203	0.14 382	0.10 277	0.17 390	0.18 304

PWCDC_ROB	0.41 402	0.41 434	0.77 369	0.34 423	0.21 361	0.43 387	0.20 222	0.60 406	0.90 466	0.44 391	1.24 476	0.36 295	0.38 379	0.56 328	0.48 389	0.18 422	0.11 256	0.11 304	0.10 277	0.20 420	0.16 284

UDG	0.42 406	0.54 455	0.67 331	0.41 454	0.35 450	0.47 408	0.27 363	0.57 374	0.48 356	0.40 358	0.46 350	0.59 417	0.45 406	0.47 289	0.46 384	0.26 451	0.19 379	0.49 473	0.22 446	0.37 464	0.30 419

NCC-stereo	0.42 406	0.31 387	0.87 400	0.32 407	0.29 432	0.47 408	0.37 421	0.68 447	0.53 392	0.42 374	0.58 405	0.57 411	0.52 429	0.75 407	0.54 408	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.25 455	0.17 390	0.18 304

Abc-Net	0.42 406	0.31 387	0.87 400	0.32 407	0.29 432	0.47 408	0.37 421	0.68 447	0.53 392	0.42 374	0.58 405	0.57 411	0.52 429	0.75 407	0.54 408	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.25 455	0.17 390	0.18 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 406	0.44 441	0.92 412	0.24 225	0.16 241	0.45 400	0.40 436	0.58 387	0.50 374	0.54 433	0.63 424	0.52 398	0.51 427	0.91 446	0.66 428	0.17 411	0.17 366	0.17 414	0.15 404	0.15 368	0.21 343
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 410	0.34 406	0.62 310	0.28 363	0.33 445	0.60 442	0.34 411	0.68 447	0.47 350	0.54 433	0.66 429	0.56 409	0.46 413	0.73 398	0.66 428	0.26 451	0.19 379	0.24 445	0.22 446	0.27 450	0.25 388

RTSC	0.43 410	0.37 419	0.95 420	0.30 386	0.20 346	0.50 420	0.23 307	0.65 436	0.86 462	0.56 437	0.54 390	0.51 393	0.36 369	0.71 394	0.92 446	0.13 353	0.14 307	0.11 304	0.13 378	0.18 405	0.19 318

SQANet	0.44 412	0.57 462	0.89 408	0.49 467	0.39 460	0.47 408	0.23 307	0.53 328	0.44 315	0.41 370	0.48 366	0.47 376	0.34 357	0.58 334	0.43 371	0.38 471	0.15 336	0.40 469	0.21 438	0.50 469	0.34 435

Anonymous_2	0.44 412	0.23 326	0.57 272	0.34 423	0.34 447	0.53 430	0.28 376	0.49 295	0.39 263	0.36 309	0.34 215	0.48 380	0.38 379	0.43 273	0.33 332	0.26 451	0.41 474	0.44 471	1.45 506	0.33 462	0.37 447

NaN_ROB	0.44 412	0.38 425	0.94 419	0.30 386	0.20 346	0.52 427	0.49 456	0.61 413	0.60 421	0.56 437	0.47 357	0.49 386	0.42 398	1.24 475	0.76 436	0.12 334	0.18 375	0.12 337	0.13 378	0.12 324	0.18 304

test_sample9	0.45 415	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.70 389	1.01 454	0.24 442	1.93 506	0.28 454	0.24 452	0.18 405	0.21 343

Wz-Net-SNSev	0.45 415	0.53 454	1.42 469	0.31 401	0.21 361	0.44 392	0.45 446	0.64 430	0.68 440	0.46 403	0.66 429	0.62 429	0.40 389	0.78 417	0.65 426	0.12 334	0.11 256	0.12 337	0.13 378	0.17 390	0.19 318

DDUNet	0.45 415	0.60 467	0.71 350	0.45 461	0.39 460	0.46 402	0.32 402	0.53 328	0.44 315	0.46 403	0.53 387	0.57 411	0.38 379	0.51 302	0.43 371	0.34 465	0.21 395	0.56 477	0.25 455	0.41 466	0.36 439

222	0.45 415	0.14 148	0.43 97	0.19 26	0.15 205	0.36 350	0.20 222	0.60 406	0.43 304	0.37 325	0.45 338	0.30 240	0.28 296	0.59 341	3.72 506	0.11 296	0.19 379	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.27 404

SHD	0.45 415	0.34 406	0.89 408	0.37 434	0.28 422	0.46 402	0.23 307	0.72 458	0.96 473	0.65 448	0.61 421	0.61 426	0.48 419	0.64 368	0.69 431	0.16 397	0.16 347	0.16 405	0.16 414	0.21 426	0.25 388

GANetREF_RVC	0.45 415	0.52 452	0.87 400	0.39 445	0.20 346	0.51 421	0.50 458	0.68 447	0.67 436	0.47 409	0.46 350	0.50 390	0.43 401	0.91 446	0.40 361	0.28 457	0.21 395	0.32 461	0.19 432	0.28 453	0.23 364
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
PDISCO_ROB	0.45 415	0.37 419	0.89 408	0.44 459	0.37 455	0.70 452	0.35 413	0.75 462	0.78 454	0.45 398	0.53 387	0.65 440	0.40 389	0.68 385	0.52 400	0.22 439	0.12 273	0.21 436	0.19 432	0.26 445	0.22 356

DeepPrunerF	0.46 422	0.37 419	1.50 473	0.34 423	0.30 435	0.36 350	0.37 421	0.64 430	1.15 485	0.41 370	0.45 338	0.40 324	0.41 394	0.82 428	0.53 404	0.18 422	0.14 307	0.23 443	0.21 438	0.17 390	0.18 304

CC-Net-ROB	0.46 422	0.55 456	0.86 398	0.38 443	0.23 387	0.51 421	0.30 388	0.69 453	0.51 380	0.46 403	0.51 373	0.48 380	0.38 379	0.96 456	0.40 361	0.36 468	0.23 416	0.56 477	0.25 455	0.34 463	0.22 356

FBW_ROB	0.46 422	0.34 406	0.71 350	0.32 407	0.20 346	0.51 421	0.32 402	0.73 459	0.63 429	0.60 442	0.57 402	0.65 440	0.44 404	1.42 486	0.62 422	0.14 374	0.17 366	0.22 441	0.16 414	0.17 390	0.23 364

SDNR	0.47 425	0.29 378	0.92 412	0.24 225	0.37 455	1.27 487	0.17 97	0.54 340	0.58 412	0.44 391	0.85 455	0.55 405	0.28 296	1.19 473	0.52 400	0.23 440	0.24 426	0.17 414	0.13 378	0.19 413	0.26 400

G-Net	0.47 425	0.26 361	1.02 429	0.34 423	0.28 422	0.89 470	0.35 413	0.47 276	0.46 337	0.68 452	1.20 473	0.64 438	0.59 443	0.61 352	0.60 418	0.16 397	0.14 307	0.17 414	0.13 378	0.22 430	0.21 343

XQC	0.47 425	0.45 442	1.07 435	0.40 450	0.28 422	0.58 439	0.38 429	0.67 442	0.76 453	0.53 430	0.47 357	0.59 417	0.47 415	0.74 402	0.80 440	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.16 414	0.26 445	0.24 377

ADCP+	0.48 428	0.36 416	1.47 471	0.26 300	0.22 376	0.57 437	0.40 436	0.56 365	0.54 397	0.46 403	0.52 380	0.46 367	0.53 434	0.59 341	1.93 493	0.10 260	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.14 360	0.15 269

PASM	0.49 429	0.41 434	1.15 445	0.37 434	0.35 450	0.42 383	0.42 441	0.54 340	0.65 432	0.54 433	0.54 390	0.63 433	0.48 419	0.94 455	0.51 399	0.27 455	0.30 457	0.30 457	0.33 467	0.29 455	0.29 416

GCST	0.50 430	0.67 470	0.82 382	1.04 493	0.55 474	0.38 364	0.11 3	0.42 220	0.33 187	0.42 374	0.35 223	0.29 222	0.18 165	0.50 296	0.23 238	0.70 487	0.42 475	0.79 488	0.62 491	0.63 476	0.47 466

SuperB	0.50 430	0.37 419	2.16 491	0.23 181	0.15 205	0.41 378	0.32 402	0.50 303	0.83 459	0.44 391	0.51 373	0.33 268	0.45 406	0.69 386	1.07 461	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.95 495	0.18 304

ADCL	0.50 430	0.30 384	1.15 445	0.28 363	0.19 324	0.77 460	0.64 471	0.57 374	0.73 451	0.57 440	0.73 442	0.55 405	0.60 444	0.66 378	1.53 484	0.11 296	0.10 230	0.13 362	0.13 378	0.15 368	0.16 284

ADCPNet	0.51 433	0.36 416	1.82 485	0.27 336	0.23 387	0.71 453	0.39 432	0.56 365	0.54 397	0.52 424	0.60 413	0.66 444	0.57 440	0.64 368	1.23 468	0.15 387	0.18 375	0.14 382	0.23 450	0.19 413	0.22 356

DPSNet	0.51 433	0.26 361	1.16 447	0.28 363	0.21 361	0.76 457	0.56 466	0.89 479	0.82 458	0.49 415	0.51 373	0.64 438	0.81 466	0.89 441	0.85 444	0.17 411	0.16 347	0.13 362	0.13 378	0.26 445	0.27 404

MDST_ROB	0.51 433	0.16 210	0.97 423	0.31 401	0.21 361	1.35 491	0.34 411	0.80 467	0.59 419	1.09 479	0.74 443	0.49 386	0.37 374	1.31 481	0.60 418	0.14 374	0.12 273	0.16 405	0.13 378	0.13 338	0.18 304

test_sample8	0.52 436	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.57 374	0.38 247	0.63 445	0.39 273	1.16 473	0.68 458	0.70 389	1.01 454	0.24 442	1.93 506	0.28 454	0.24 452	0.18 405	0.21 343

psmorigin	0.52 436	0.29 378	3.10 500	0.24 225	0.19 324	0.39 368	0.24 331	0.52 318	0.45 326	0.66 450	0.68 433	0.70 455	0.52 429	0.86 436	0.49 395	0.15 387	0.17 366	0.13 362	0.14 394	0.16 376	0.23 364

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 438	0.60 467	0.98 425	0.40 450	0.25 412	0.87 468	0.57 467	0.60 406	0.64 431	0.60 442	0.67 431	0.63 433	0.42 398	1.13 468	0.50 396	0.23 440	0.28 445	0.27 448	0.35 469	0.25 441	0.33 432

ADCMid	0.53 438	0.45 442	1.46 470	0.27 336	0.22 376	0.51 421	0.38 429	0.61 413	0.58 412	0.75 457	0.67 431	0.62 429	0.66 457	0.66 378	1.75 489	0.13 353	0.12 273	0.17 414	0.17 425	0.20 420	0.21 343

pmcnn	0.54 440	0.24 336	1.06 433	0.25 261	0.26 416	0.40 374	0.31 397	0.55 356	0.55 404	0.56 437	1.22 475	2.53 499	0.39 386	0.84 433	1.08 463	0.09 199	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.10 235	0.14 255

Wz-Net-TNSev	0.55 441	0.72 472	1.90 486	0.26 300	0.21 361	0.64 448	0.45 446	0.66 440	0.71 446	0.52 424	0.55 395	0.71 456	0.63 454	1.04 463	0.94 449	0.16 397	0.15 336	0.13 362	0.15 404	0.21 426	0.24 377

AnyNet_C32	0.55 441	0.51 451	1.34 464	0.29 376	0.28 422	0.61 443	0.62 470	0.57 374	0.62 427	0.63 445	0.68 433	0.54 404	0.55 436	0.82 428	1.81 490	0.15 387	0.15 336	0.15 398	0.18 430	0.21 426	0.25 388

CSAN	0.55 441	0.47 444	1.19 455	0.37 434	0.23 387	0.57 437	0.61 469	0.65 436	0.72 448	0.65 448	0.78 447	0.66 444	0.65 456	1.41 485	0.77 437	0.21 436	0.17 366	0.20 434	0.21 438	0.18 405	0.21 343

WCMA_ROB	0.55 441	0.27 367	0.76 363	0.26 300	0.22 376	0.62 444	0.36 419	0.57 374	0.58 412	0.97 472	1.40 481	1.28 478	0.94 475	0.80 424	0.80 440	0.20 434	0.17 366	0.16 405	0.16 414	0.19 413	0.29 416

WZ-Net	0.56 445	0.49 450	2.14 490	0.30 386	0.24 399	0.58 439	0.48 453	0.65 436	0.80 456	0.51 421	0.72 439	0.68 450	0.60 444	1.06 465	1.01 454	0.13 353	0.10 230	0.11 304	0.12 350	0.19 413	0.23 364

Consistency-Raft	0.56 445	0.52 452	1.12 441	0.45 461	0.49 467	0.48 414	0.45 446	0.73 459	0.74 452	0.45 398	0.82 452	0.46 367	0.60 444	0.51 302	0.63 425	0.39 473	0.40 472	0.44 471	0.51 482	0.53 472	0.38 454

anonymity	0.57 447	0.55 456	0.74 356	0.48 466	0.63 478	0.56 435	0.43 443	0.71 455	0.51 380	0.64 447	0.55 395	0.57 411	0.61 448	0.65 372	0.57 414	0.55 478	0.55 487	0.50 474	0.54 483	0.51 471	0.61 480

SGM_RVC	0.57 447	0.22 312	0.60 301	0.26 300	0.16 241	0.97 476	0.46 449	0.76 464	0.90 466	1.03 476	0.92 462	1.16 473	0.93 474	1.21 474	0.72 433	0.17 411	0.16 347	0.16 405	0.16 414	0.16 376	0.24 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 449	0.48 448	1.35 465	0.38 443	0.37 455	0.96 475	1.13 498	0.84 474	1.05 476	0.50 418	0.70 437	0.45 360	0.61 448	0.63 363	0.62 422	0.26 451	0.28 445	0.14 382	0.13 378	0.20 420	0.44 462

MFN_U_SF_RVC	0.58 449	0.58 464	1.31 463	0.39 445	0.23 387	0.72 454	0.30 388	0.83 472	0.68 440	0.74 456	0.74 443	0.86 462	0.60 444	0.84 433	0.83 442	0.29 458	0.27 440	0.32 461	0.37 473	0.31 457	0.33 432

SANet	0.58 449	0.41 434	1.38 466	0.27 336	0.16 241	0.72 454	0.48 453	0.71 455	1.34 487	0.69 453	0.97 464	0.94 466	0.78 462	0.97 458	0.93 447	0.14 374	0.12 273	0.12 337	0.12 350	0.18 405	0.20 334

otaku	0.60 452	0.73 474	1.13 443	0.64 474	0.45 466	0.73 456	0.37 421	0.67 442	0.67 436	0.52 424	0.75 445	0.66 444	0.46 413	0.74 402	0.59 417	0.55 478	0.34 467	0.56 477	0.36 471	0.65 478	0.49 471

MeshStereo	0.60 452	0.31 387	0.71 350	0.22 132	0.17 271	0.66 450	0.36 419	0.81 469	0.63 429	1.48 498	1.32 478	1.65 485	0.83 467	1.18 472	0.74 434	0.17 411	0.17 366	0.17 414	0.14 394	0.17 390	0.19 318
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
Ntro	0.61 454	0.75 477	1.16 447	0.67 476	0.50 468	0.76 457	0.37 421	0.68 447	0.71 446	0.50 418	0.59 409	0.65 440	0.52 429	0.79 421	0.58 416	0.58 481	0.32 463	0.57 480	0.34 468	0.69 483	0.50 473

PVD	0.62 455	0.41 434	0.93 416	0.44 459	0.39 460	0.63 447	0.51 460	0.86 475	1.27 486	0.93 469	1.09 468	0.81 460	0.85 468	0.89 441	0.89 445	0.21 436	0.23 416	0.22 441	0.19 432	0.28 453	0.41 455

SAMSARA	0.62 455	0.47 444	0.93 416	0.70 479	0.50 468	1.15 482	1.29 501	0.79 466	0.70 444	0.77 461	0.55 395	0.92 465	0.58 441	0.87 438	0.77 437	0.19 431	0.27 440	0.18 422	0.19 432	0.27 450	0.28 411

ADCS	0.62 455	0.56 458	1.54 476	0.30 386	0.25 412	0.56 435	0.46 449	0.71 455	0.86 462	0.77 461	0.72 439	0.68 450	0.62 452	0.82 428	2.33 499	0.17 411	0.16 347	0.16 405	0.17 425	0.23 435	0.27 404

DGSMNet	0.63 458	0.32 394	1.01 428	0.54 470	0.73 484	0.62 444	1.36 502	0.62 421	0.58 412	0.38 333	0.62 423	0.52 398	0.34 357	0.65 372	0.47 387	0.54 477	0.61 493	0.67 482	0.61 490	0.65 478	0.69 490

MSMD_ROB	0.63 458	0.34 406	0.70 344	0.30 386	0.25 412	0.88 469	0.35 413	0.58 387	0.67 436	1.13 480	1.52 485	1.75 488	1.05 480	0.90 444	0.60 418	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.27 462	0.25 441	0.27 404

EDNetEfficient	0.64 460	0.39 429	2.52 493	0.26 300	0.26 416	0.39 368	0.49 456	0.42 220	1.06 477	1.38 487	0.86 456	0.61 426	0.97 476	0.66 378	1.62 488	0.11 296	0.10 230	0.10 251	0.12 350	0.20 420	0.19 318

FCDSN-DC	0.67 461	0.38 425	0.83 387	0.37 434	0.30 435	0.66 450	0.37 421	0.69 453	0.70 444	1.15 482	1.53 486	1.70 487	1.38 489	1.00 459	0.83 442	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.26 459	0.27 450	0.32 428
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 461	0.94 485	1.63 478	0.77 484	1.19 501	0.53 430	0.25 344	0.61 413	0.72 448	0.70 454	0.60 413	0.69 452	0.90 472	0.80 424	0.52 400	0.27 455	0.13 292	0.74 485	0.31 466	0.68 481	0.44 462

AnyNet_C01	0.68 463	0.69 471	2.64 495	0.33 418	0.27 421	0.93 471	0.64 471	0.66 440	0.65 432	0.70 454	0.97 464	0.75 458	0.63 454	1.01 460	1.52 483	0.17 411	0.16 347	0.17 414	0.17 425	0.24 439	0.28 411

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 464	0.73 474	1.26 459	0.47 465	0.28 422	1.42 493	0.60 468	0.82 470	0.94 472	0.85 465	0.86 456	0.88 464	0.70 459	1.32 482	0.75 435	0.37 469	0.30 457	0.34 465	0.36 471	0.44 467	0.42 458

FC-DCNN	0.73 465	0.33 398	0.84 391	0.33 418	0.28 422	0.82 466	0.40 436	0.82 470	0.83 459	1.43 490	1.60 489	1.97 490	1.38 489	1.10 467	0.93 447	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.26 459	0.26 445	0.32 428

MFMNet_re	0.74 466	0.84 479	1.16 447	0.64 474	0.70 483	0.79 462	0.71 476	0.77 465	0.85 461	0.79 463	0.86 456	0.69 452	0.80 464	0.73 398	0.65 426	0.66 485	0.59 491	0.61 481	0.58 488	0.68 481	0.71 491

NVStereoNet_ROB	0.74 466	0.64 469	1.20 457	0.55 471	0.43 465	0.54 434	0.48 453	0.75 462	0.87 465	0.88 466	1.72 492	1.06 470	1.03 479	1.29 479	0.98 453	0.35 467	0.42 475	0.41 470	0.48 477	0.38 465	0.43 460
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 466	0.72 472	1.18 454	0.52 469	0.57 476	0.76 457	0.50 458	0.80 467	0.66 435	0.97 472	0.88 459	0.94 466	0.74 460	1.08 466	1.04 459	0.58 481	0.51 481	0.50 474	0.50 481	0.56 473	0.72 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 469	0.33 398	0.82 382	0.33 418	0.28 422	0.85 467	0.40 436	0.88 477	0.86 462	1.46 492	1.65 490	2.08 492	1.40 491	1.14 470	0.95 450	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.26 459	0.26 445	0.32 428

RainbowNet	0.76 470	1.00 489	1.29 461	0.82 485	0.63 478	0.79 462	0.52 461	0.83 472	0.93 469	0.61 444	0.79 450	0.79 459	0.62 452	0.82 428	0.67 430	0.80 492	0.55 487	0.79 488	0.49 478	0.81 487	0.62 481

ACVNet-4b	0.76 470	0.90 482	1.67 480	0.73 480	0.51 472	0.80 465	0.31 397	0.74 461	0.81 457	0.51 421	0.72 439	0.94 466	0.43 401	1.01 460	1.32 476	1.18 504	0.22 406	0.77 486	0.45 476	0.70 484	0.50 473

ACVNet_1	0.77 472	0.92 484	1.79 484	0.73 480	0.53 473	0.78 461	0.42 441	0.88 477	0.90 466	0.75 457	0.76 446	1.32 479	0.80 464	1.04 463	0.70 432	0.57 480	0.32 463	0.72 484	0.35 469	0.70 484	0.50 473

ELAS_RVC	0.80 473	0.40 432	1.10 440	0.40 450	0.35 450	0.93 471	1.10 497	0.87 476	1.12 483	1.40 488	1.39 479	1.27 477	1.55 497	1.13 468	1.13 464	0.29 458	0.27 440	0.30 457	0.28 463	0.31 457	0.36 439
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 473	0.40 432	0.91 411	0.39 445	0.35 450	1.52 495	0.81 484	0.97 481	0.98 474	1.47 497	1.58 488	1.19 475	1.33 488	1.01 460	1.21 467	0.29 458	0.27 440	0.30 457	0.29 465	0.32 460	0.36 439
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 475	0.56 458	4.76 503	0.37 434	0.30 435	1.11 479	0.52 461	0.67 442	1.07 478	0.76 459	0.91 460	0.60 423	0.61 448	1.64 489	1.24 469	0.15 387	0.13 292	0.15 398	0.15 404	0.22 430	0.24 377

RTSA	0.81 475	0.56 458	4.76 503	0.37 434	0.30 435	1.11 479	0.52 461	0.67 442	1.07 478	0.76 459	0.91 460	0.60 423	0.61 448	1.64 489	1.24 469	0.15 387	0.13 292	0.15 398	0.15 404	0.22 430	0.24 377

IMH-64-1	0.94 477	0.95 486	1.07 435	0.98 490	0.76 485	0.93 471	0.72 477	1.30 487	1.11 481	0.91 467	1.45 482	1.14 471	1.00 477	1.25 477	0.97 451	0.77 488	0.51 481	0.97 492	0.55 486	0.90 489	0.66 487

IMH-64	0.94 477	0.95 486	1.07 435	0.98 490	0.76 485	0.93 471	0.72 477	1.30 487	1.11 481	0.91 467	1.45 482	1.14 471	1.00 477	1.25 477	0.97 451	0.77 488	0.51 481	0.97 492	0.55 486	0.90 489	0.66 487

ACVNet_2	0.94 477	0.98 488	1.71 482	0.83 486	0.63 478	1.02 477	0.64 471	1.16 485	1.43 490	1.02 474	1.39 479	1.47 482	0.86 470	1.16 471	0.79 439	0.63 484	0.43 478	0.78 487	0.49 478	0.80 486	0.57 478

U	1.02 480	0.10 20	0.26 12	0.22 132	3.66 507	6.41 509	0.13 10	0.22 14	0.21 32	0.11 4	0.11 5	0.10 5	0.09 9	0.12 1	0.11 1	0.07 32	0.05 3	5.35 513	2.86 510	0.07 53	0.06 5

WAO-7	1.05 481	1.00 489	1.19 455	0.83 486	0.67 482	1.22 485	0.84 486	1.43 491	1.56 491	1.13 480	1.75 493	1.46 481	1.25 485	1.56 488	1.28 471	0.61 483	0.62 496	0.70 483	0.68 493	0.66 480	0.62 481

MADNet+	1.05 481	1.26 499	4.77 505	0.73 480	0.50 468	1.25 486	0.97 489	1.05 482	0.93 469	0.67 451	0.78 447	0.87 463	0.85 468	2.14 499	1.83 491	0.40 474	0.42 475	0.32 461	0.28 463	0.45 468	0.43 460

PWCK	1.05 481	1.29 500	2.12 489	0.92 488	0.42 464	1.27 487	1.01 491	1.14 484	1.14 484	1.16 483	1.14 471	1.25 476	0.90 472	1.77 494	1.15 465	0.89 495	0.51 481	0.87 490	0.54 483	1.02 498	0.57 478

IMH	1.09 484	1.04 492	1.29 461	1.03 492	0.79 488	1.11 479	0.69 474	1.40 490	1.42 489	1.02 474	1.71 491	1.42 480	1.19 484	1.78 495	1.03 458	1.14 502	0.56 490	1.00 494	0.58 488	0.93 492	0.68 489

WAO-6	1.11 485	1.01 491	1.17 453	0.96 489	0.79 488	1.30 489	0.78 481	1.36 489	1.99 496	1.04 477	1.54 487	1.59 484	1.27 486	1.37 484	1.30 472	0.78 490	0.55 487	1.03 496	0.75 497	0.87 488	0.72 492

SGM+DAISY	1.12 486	0.86 480	1.64 479	0.68 477	0.80 491	1.68 497	1.68 506	1.08 483	1.10 480	1.53 499	1.76 494	1.47 482	1.53 496	1.24 475	1.42 482	0.66 485	0.65 498	0.52 476	0.54 483	0.57 474	0.91 499

LVE	1.18 487	1.16 494	1.67 480	1.04 493	0.81 492	1.32 490	0.82 485	1.49 493	1.94 494	1.08 478	1.90 495	1.89 489	1.07 481	1.51 487	1.04 459	0.96 498	0.61 493	0.94 491	0.69 494	0.92 491	0.79 497

JetBlue	1.20 488	0.89 481	2.53 494	0.59 472	0.76 485	3.16 506	2.09 507	1.16 485	0.93 469	0.95 470	1.12 470	1.65 485	1.27 486	2.15 500	1.87 492	0.43 476	0.37 470	0.38 467	0.39 475	0.62 475	0.63 483

Dean	1.22 489	1.17 495	1.97 487	1.04 493	0.79 488	1.21 484	0.76 479	1.51 494	1.96 495	1.30 486	1.98 497	2.14 493	1.18 483	1.30 480	1.15 465	0.83 493	0.61 493	1.01 495	0.69 494	0.97 496	0.77 496

TorneroNet-64	1.47 490	1.15 493	1.51 474	1.11 498	0.86 495	2.27 502	0.76 479	1.84 500	3.76 503	1.29 484	2.22 501	2.68 501	1.46 492	1.81 496	1.55 485	0.79 491	0.51 481	1.10 497	0.67 492	1.31 501	0.81 498

notaker	1.49 491	1.44 503	1.77 483	1.42 503	1.08 499	1.19 483	0.87 488	1.51 494	1.40 488	1.53 499	3.41 505	2.40 497	1.94 499	1.83 497	1.57 486	1.14 502	0.69 502	1.38 504	0.88 500	1.39 504	1.03 502

WAO-8	1.50 492	1.22 497	1.39 467	1.10 496	0.85 493	2.15 499	0.78 481	1.84 500	3.76 503	1.46 492	2.18 499	2.15 494	1.50 494	3.20 506	1.35 478	0.92 496	0.66 499	1.10 497	0.79 498	0.94 493	0.74 494

Venus	1.50 492	1.22 497	1.39 467	1.10 496	0.85 493	2.15 499	0.78 481	1.84 500	3.76 503	1.46 492	2.18 499	2.15 494	1.50 494	3.20 506	1.35 478	0.92 496	0.66 499	1.10 497	0.79 498	0.94 493	0.74 494

SGM-ForestM	1.59 494	0.56 458	1.52 475	0.41 454	0.34 447	2.77 504	1.67 505	1.69 498	1.73 493	2.48 503	2.27 502	6.02 511	2.90 505	3.08 504	2.83 503	0.25 449	0.30 457	0.19 429	0.20 436	0.18 405	0.45 465

UNDER WATER-64	1.61 495	1.30 501	2.93 499	1.33 501	0.96 497	2.20 501	1.25 500	1.47 492	3.15 500	1.46 492	1.31 477	2.61 500	2.22 501	1.69 491	1.93 493	1.13 501	0.67 501	1.29 502	0.94 501	1.26 499	1.09 503

MANE	1.63 496	0.58 464	1.16 447	0.59 472	0.60 477	2.71 503	1.53 503	2.63 507	3.62 502	2.33 502	3.26 504	3.66 505	2.98 506	2.26 502	2.26 498	0.37 469	0.40 472	0.31 460	0.49 478	0.31 457	0.63 483

UNDER WATER	1.64 497	1.34 502	2.72 497	1.40 502	1.04 498	1.70 498	1.14 499	1.57 497	3.58 501	1.46 492	1.46 484	2.82 502	2.43 502	1.74 492	2.04 496	1.08 500	0.63 497	1.31 503	0.94 501	1.29 500	1.10 504

LSM	1.68 498	0.48 448	2.91 498	2.28 509	17.60 518	0.52 427	0.55 465	0.65 436	0.78 454	0.84 464	1.11 469	0.63 433	0.55 436	0.79 421	0.53 404	0.16 397	0.25 429	0.18 422	0.21 438	0.25 441	2.37 510

ktn	1.80 499	1.46 504	1.49 472	1.44 504	1.14 500	1.50 494	1.07 494	1.53 496	3.90 506	2.77 505	4.62 506	3.42 504	1.49 493	1.74 492	1.40 481	1.45 506	0.77 503	1.46 505	0.99 503	1.41 505	1.00 501

LE_ROB	1.82 500	0.39 429	3.15 501	0.50 468	0.55 474	0.79 462	1.00 490	0.89 479	6.48 510	7.40 512	2.07 498	2.07 491	5.08 508	1.33 483	3.96 507	0.11 296	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.13 229

KSHMR	1.92 501	1.47 505	1.97 487	1.48 505	1.22 502	1.39 492	1.06 493	1.81 499	5.83 509	1.43 490	5.56 509	2.95 503	1.17 482	2.24 501	1.33 477	1.29 505	1.13 504	1.47 506	1.11 505	1.37 503	1.21 505

TorneroNet	2.26 502	1.20 496	1.55 477	1.15 500	0.91 496	5.84 507	0.84 486	2.12 504	8.45 512	2.59 504	5.32 508	3.84 506	2.15 500	1.84 498	1.98 495	0.88 494	0.54 486	1.16 501	0.74 496	1.31 501	0.91 499

MADNet++	2.34 503	1.81 506	2.24 492	2.15 508	1.97 506	2.79 505	2.19 508	2.42 506	2.26 497	2.79 506	2.70 503	2.43 498	2.60 504	3.18 505	3.32 504	2.19 507	1.97 508	1.93 507	1.62 507	2.02 507	2.10 508

JetRed	2.35 504	2.70 508	6.11 506	1.14 499	1.38 504	6.03 508	3.61 509	2.12 504	1.72 492	1.99 501	1.97 496	2.15 494	1.59 498	2.49 503	4.19 508	1.05 499	1.60 505	1.10 497	1.02 504	1.72 506	1.41 507

HanzoNet	3.08 505	1.87 507	2.70 496	1.81 506	1.34 503	1.60 496	1.05 492	2.06 503	2.62 499	5.63 509	5.12 507	5.96 510	7.09 510	4.39 510	3.43 505	3.29 509	2.06 510	1.98 508	2.94 511	2.47 508	2.15 509

coex-ft	3.48 506	0.81 478	48.53 526	0.24 225	0.19 324	0.53 430	0.47 452	0.49 295	2.36 498	7.18 511	1.20 473	0.96 469	2.53 503	0.75 407	2.14 497	0.13 353	0.15 336	0.14 382	0.12 350	0.22 430	0.47 466

tt	4.71 507	0.11 41	3.94 502	2.06 507	1.54 505	10.14 514	16.85 515	9.28 515	4.99 507	1.41 489	1.05 467	4.68 507	4.89 507	3.36 508	5.86 511	5.73 513	9.15 518	2.23 509	2.51 509	3.02 509	1.34 506

BEATNet-Init1	4.91 508	3.27 509	14.39 518	0.69 478	0.65 481	10.19 515	3.83 510	5.04 510	5.11 508	8.73 513	8.52 511	13.95 520	7.66 511	7.79 513	5.79 510	0.32 464	0.34 467	0.34 465	0.38 474	0.64 477	0.64 485

DPSimNet_ROB	6.21 509	5.16 510	9.50 508	5.59 512	5.56 509	7.64 510	10.02 512	4.07 509	7.33 511	6.84 510	6.26 510	7.17 512	10.55 512	4.07 509	5.68 509	5.50 512	4.29 511	5.24 512	3.66 512	4.05 510	5.96 512

EDNetEfficientorigin	7.48 510	0.57 462	139.59 528	0.25 261	0.17 271	0.44 392	0.30 388	0.48 287	1.04 475	1.29 484	1.02 466	0.82 461	0.87 471	0.76 413	1.02 457	0.10 260	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.22 430	0.25 388

DGTPSM_ROB	8.38 511	5.24 511	10.71 516	5.32 511	10.19 512	8.34 511	23.49 519	6.11 512	13.43 518	4.93 507	10.93 516	5.64 508	10.55 512	6.17 511	12.73 515	3.74 510	7.56 513	3.68 510	7.24 515	4.09 511	7.49 513

DPSMNet_ROB	8.44 512	5.25 512	10.87 517	5.59 512	10.27 513	8.34 511	23.51 520	6.12 513	13.47 519	4.96 508	10.94 517	5.65 509	10.55 512	6.25 512	12.77 516	4.01 511	7.62 514	3.75 511	7.27 516	4.16 512	7.54 514

DLNR_Zeroshot_test	10.53 513	12.28 519	20.32 520	105.84 528	23.88 525	0.14 7	0.13 10	3.20 508	0.20 19	0.16 41	0.23 104	0.16 68	0.10 22	0.32 209	0.16 89	2.54 508	0.32 463	0.07 33	0.07 83	40.17 526	0.28 411

LRCNet_RVC	10.94 514	14.45 521	9.66 509	15.38 517	8.02 511	1.08 478	0.35 413	8.72 514	0.72 448	12.63 520	15.84 520	9.73 513	6.52 509	8.58 514	6.38 512	20.33 524	5.39 512	23.79 522	21.95 521	15.35 519	13.96 521

DPSM_ROB	11.46 515	9.79 517	10.18 511	11.11 515	11.31 514	19.08 522	27.38 522	13.42 520	14.23 521	10.34 517	11.13 518	10.97 518	11.33 519	11.89 520	13.49 517	6.74 515	8.19 516	6.00 514	7.05 513	7.74 513	7.76 515

DPSM	11.46 515	9.79 517	10.18 511	11.11 515	11.31 514	19.08 522	27.38 522	13.42 520	14.23 521	10.34 517	11.13 518	10.97 518	11.33 519	11.89 520	13.49 517	6.74 515	8.19 516	6.00 514	7.05 513	7.74 513	7.76 515

xxxxx1	15.30 517	9.78 514	10.23 513	20.34 520	19.47 519	17.10 517	23.00 516	10.36 516	11.04 514	9.25 514	9.66 512	10.74 515	10.66 515	10.60 516	13.72 519	8.14 517	9.35 519	31.88 525	44.61 525	12.63 516	13.46 518

tt_ll	15.30 517	9.78 514	10.23 513	20.34 520	19.47 519	17.10 517	23.00 516	10.36 516	11.04 514	9.25 514	9.66 512	10.74 515	10.66 515	10.60 516	13.72 519	8.14 517	9.35 519	31.88 525	44.61 525	12.63 516	13.46 518

ff	15.30 517	9.78 514	10.23 513	20.34 520	19.47 519	17.10 517	23.00 516	10.36 516	11.04 514	9.25 514	9.66 512	10.74 515	10.66 515	10.60 516	13.72 519	8.14 517	9.35 519	31.88 525	44.61 525	12.63 516	13.46 518

PML	15.86 520	13.12 520	7.07 507	5.22 510	7.66 510	32.93 524	64.30 527	5.37 511	10.12 513	25.87 526	67.29 527	20.25 522	13.20 521	10.09 515	6.81 513	5.94 514	2.00 509	6.03 516	2.18 508	9.13 515	2.62 511

Anonymous_1	16.44 521	9.26 513	9.67 510	10.63 514	14.54 516	18.62 521	26.98 521	12.68 519	13.53 520	10.78 519	10.37 515	10.15 514	10.66 515	10.99 519	12.64 514	15.61 523	7.73 515	16.87 520	43.01 524	56.14 527	7.86 517

HaxPig	17.72 522	20.23 525	19.76 519	16.55 518	16.52 517	9.46 513	9.42 511	14.48 522	13.31 517	18.59 521	18.67 521	17.39 521	16.68 522	17.07 522	16.43 522	21.99 525	20.86 525	22.28 521	21.55 520	21.30 523	21.88 525

MEDIAN_ROB	21.20 523	24.56 526	23.42 524	19.57 519	19.62 522	13.29 516	11.21 513	18.04 523	17.02 523	22.07 525	21.92 522	20.84 523	20.24 523	21.02 523	19.68 523	25.59 526	24.08 526	26.20 523	25.19 522	25.31 524	25.19 526

CasAABBNet	23.04 524	19.69 522	20.32 520	22.42 523	22.73 523	38.35 525	55.23 526	26.99 525	28.74 526	20.67 523	22.28 524	22.11 524	22.86 524	23.84 524	27.17 526	13.52 520	16.47 523	12.08 517	14.21 518	15.57 520	15.60 522

Selective-RAFT-Error	23.11 525	19.77 523	20.60 522	22.49 524	22.80 524	38.46 527	55.19 525	27.13 527	28.90 527	20.73 524	22.38 525	22.11 524	22.91 526	23.94 525	27.18 527	13.54 521	16.57 524	12.09 518	14.21 518	15.61 521	15.65 523

LSM0	24.21 526	19.88 524	22.33 523	24.42 525	40.13 527	38.41 526	54.99 524	27.05 526	28.61 525	20.59 522	22.00 523	22.29 526	22.86 524	24.12 526	27.16 525	13.59 522	16.33 522	12.13 519	14.08 517	15.72 522	17.53 524

AVERAGE_ROB	25.43 527	29.01 527	27.22 525	24.60 526	24.16 526	17.78 520	12.87 514	22.39 524	21.40 524	26.72 527	26.08 526	25.18 527	24.52 527	25.07 527	23.57 524	29.94 527	28.36 527	30.60 524	29.57 523	29.83 525	29.66 527

test_example2	100.95 528	107.33 528	67.16 527	98.17 527	106.88 528	89.44 528	101.34 528	37.23 528	97.88 528	129.56 528	131.26 528	65.41 528	67.34 528	91.22 528	79.29 528	143.32 528	199.32 528	81.12 528	102.17 528	121.89 528	101.70 528

ccccc		256.25 529		351.50 529	361.31 529	144.22 529		153.19 529		152.98 529		161.94 529		268.06 529		387.64 529	346.97 529	244.11 529	219.32 529	413.57 529

Low-res two-view benchmark