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

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 18	0.11 150	0.14 30	0.06 13	0.07 29	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 29	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.10 62	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

SCV_C0	0.08 44	0.07 140	0.07 6	0.16 143	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.11 29	0.12 88	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.11 108	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 81	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

GIP-stereo	0.08 44	0.06 57	0.11 150	0.14 30	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.14 76	0.11 62	0.07 30	0.08 71	0.05 1	0.04 1	0.10 62	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 82	0.10 371	0.31 484	0.15 70	0.06 13	0.08 52	0.14 152	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.11 108	0.07 1	0.12 455	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.05 121

ACVNet-DCA	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.09 93	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.07 280

xx1	0.11 186	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.16 133	0.18 232	0.09 93	0.09 89	0.16 281	0.16 363	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.07 280

cc1	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.16 133	0.18 232	0.09 93	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.06 200

ffm	0.12 252	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.06 200

tt1	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.12 208	0.16 285	0.15 107	0.19 247	0.09 93	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.06 200

GMOStereo	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

CroCo-Stereo	0.09 82	0.08 237	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 81	0.19 403	0.15 107	0.12 88	0.07 30	0.07 38	0.08 99	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.11 186	0.09 313	0.07 6	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.28 510	0.13 60	0.17 206	0.11 155	0.17 239	0.14 238	0.12 256	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.07 273	0.04 15	0.04 40

GASTEREO	0.08 44	0.05 18	0.09 72	0.19 356	0.07 71	0.07 29	0.12 63	0.14 76	0.11 62	0.10 126	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.12 190	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

MSCF	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.14 76	0.11 62	0.10 126	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.11 108	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

water-stereo	0.09 82	0.06 57	0.08 30	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.15 107	0.13 119	0.11 155	0.12 161	0.08 99	0.09 168	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.04 15	0.04 40

monsters	0.07 4	0.06 57	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 52	0.09 18	0.12 44	0.08 12	0.09 93	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.06 13	0.07 29	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 107	0.11 108	0.08 17	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 107	0.11 108	0.08 17	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.05 1	0.12 208	0.12 63	0.11 29	0.12 88	0.07 30	0.09 89	0.09 124	0.09 168	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 143	0.07 140	0.07 6	0.18 299	0.07 71	0.12 208	0.19 403	0.24 317	0.19 247	0.06 9	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.11 108	0.08 17	0.06 114	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.04 40

HART	0.08 44	0.07 140	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.10 128	0.16 285	0.13 60	0.11 62	0.08 63	0.10 118	0.07 62	0.05 11	0.10 62	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.16 143	0.06 13	0.12 208	0.11 46	0.15 107	0.10 36	0.12 193	0.09 89	0.10 155	0.08 142	0.11 108	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

HI	0.11 186	0.06 57	0.11 150	0.13 13	0.09 239	0.09 81	0.14 152	0.21 253	0.10 36	0.19 358	0.17 239	0.14 238	0.09 168	0.16 317	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.08 338	0.07 258	0.06 200

CoSv	0.11 186	0.06 57	0.11 150	0.13 13	0.09 239	0.09 81	0.14 152	0.21 253	0.10 36	0.19 358	0.17 239	0.14 238	0.09 168	0.16 317	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.08 338	0.07 258	0.06 200

SCV	0.08 44	0.09 313	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.13 104	0.10 18	0.12 88	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 466	0.17 378	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 52	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 71	0.07 62	0.04 1	0.10 62	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

AIO-test2	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.23 476	0.08 127	0.11 173	0.10 27	0.23 295	0.23 309	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.05 11	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.09 384	0.05 100	0.05 121

castereo++	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 279	0.12 63	0.11 29	0.15 160	0.07 30	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 57	0.11 150	0.14 30	0.09 239	0.10 128	0.12 63	0.10 18	0.12 88	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 200

PAM_32	0.09 82	0.05 18	0.17 378	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.15 220	0.14 76	0.15 160	0.09 93	0.08 71	0.09 124	0.07 107	0.14 261	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.06 200

PAM	0.10 143	0.05 18	0.16 350	0.15 70	0.08 127	0.09 81	0.16 285	0.15 107	0.16 187	0.12 193	0.09 89	0.09 124	0.07 107	0.13 235	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.06 200

WCG-NET	0.08 44	0.05 18	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.14 152	0.13 60	0.13 119	0.06 9	0.09 89	0.07 62	0.06 36	0.13 235	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

RAStereo	0.10 143	0.09 313	0.08 30	0.20 411	0.08 127	0.13 247	0.18 364	0.15 107	0.17 206	0.10 126	0.12 161	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.04 40

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 186	0.05 18	0.14 265	0.15 70	0.20 519	0.09 81	0.17 319	0.21 253	0.15 160	0.11 155	0.14 189	0.10 155	0.07 107	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.09 388

U	0.08 44	0.07 140	0.09 72	0.19 356	0.10 341	0.10 128	0.13 104	0.12 44	0.17 206	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 18	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 200

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.18 299	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.15 107	0.09 23	0.08 63	0.08 71	0.07 62	0.05 11	0.11 108	0.08 17	0.05 27	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.13 104	0.15 107	0.12 88	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.13 235	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MoCha-V2	0.08 44	0.05 18	0.10 109	0.20 411	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.11 29	0.08 12	0.07 30	0.08 71	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEVStereo-DCA	0.09 82	0.06 57	0.11 150	0.15 70	0.10 341	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

rrr	0.09 82	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.10 341	0.11 173	0.16 285	0.16 133	0.15 160	0.10 126	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

MIM_Stereo	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.12 63	0.20 230	0.14 143	0.13 220	0.13 175	0.09 124	0.05 11	0.12 190	0.08 17	0.05 27	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.05 121

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.13 104	0.12 44	0.09 23	0.09 93	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.11 29	0.09 23	0.08 63	0.09 89	0.11 176	0.06 36	0.12 190	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

CroCo-Stereo Lap2	0.09 82	0.09 313	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 81	0.19 403	0.16 133	0.12 88	0.09 93	0.10 118	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.05 121

TRStereo	0.09 82	0.05 18	0.12 185	0.15 70	0.12 421	0.10 128	0.13 104	0.18 198	0.18 232	0.09 93	0.09 89	0.09 124	0.06 36	0.10 62	0.08 17	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.04 15	0.04 40

XX-Stereo	0.09 82	0.05 18	0.08 30	0.17 217	0.09 239	0.15 305	0.12 63	0.20 230	0.10 36	0.10 126	0.14 189	0.07 62	0.06 36	0.12 190	0.08 17	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.04 40

S2M2_XL	0.08 44	0.06 57	0.12 185	0.12 4	0.08 127	0.09 81	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 63	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.08 321	0.06 200

asd	0.07 4	0.08 237	0.07 6	0.16 143	0.07 71	0.08 52	0.08 7	0.11 29	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 237	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 29	0.10 27	0.18 198	0.11 62	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

depthmonostereo	0.09 82	0.06 57	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.13 104	0.14 76	0.14 143	0.10 126	0.10 118	0.09 124	0.11 225	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 140	0.07 6	0.16 143	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 124	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.07 3	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.07 3	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 140	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.06 1	0.13 60	0.11 62	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.07 107	0.10 62	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 44	0.09 313	0.10 109	0.17 217	0.07 71	0.08 52	0.10 27	0.20 230	0.13 119	0.06 9	0.07 38	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2w_stereo	0.08 44	0.08 237	0.09 72	0.16 143	0.06 13	0.08 52	0.10 27	0.20 230	0.15 160	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.16 143	0.06 13	0.07 29	0.10 27	0.14 76	0.14 143	0.07 30	0.08 71	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 57	0.06 2	0.16 143	0.06 13	0.08 52	0.10 27	0.16 133	0.11 62	0.07 30	0.08 71	0.06 16	0.07 107	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 81	0.12 63	0.14 76	0.10 36	0.06 9	0.09 89	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 217	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 29	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 200

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 109	0.15 70	0.05 1	0.07 29	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 18	0.08 30	0.17 217	0.05 1	0.06 9	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 18	0.08 30	0.17 217	0.05 1	0.07 29	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 109	0.15 70	0.06 13	0.07 29	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 200

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 57	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 18	0.10 36	0.05 1	0.11 148	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

LG-Stereo	0.08 44	0.07 140	0.10 109	0.18 299	0.07 71	0.10 128	0.17 319	0.11 29	0.08 12	0.05 1	0.07 38	0.05 1	0.07 107	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.04 15	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.09 82	0.06 57	0.09 72	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.18 364	0.15 107	0.14 143	0.07 30	0.10 118	0.07 62	0.06 36	0.12 190	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.03 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.22 455	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

HUF	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.13 60	0.13 119	0.07 30	0.07 38	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AIO-test1	0.10 143	0.07 140	0.10 109	0.23 476	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.21 253	0.14 143	0.11 155	0.12 161	0.09 124	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.09 360	0.10 423	0.03 1	0.06 200

MonSter	0.07 4	0.06 57	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 29	0.10 27	0.15 107	0.15 160	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 128	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 44	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

UGAM-zero	0.09 82	0.05 18	0.15 316	0.15 70	0.08 127	0.09 81	0.13 104	0.19 219	0.15 160	0.11 155	0.15 206	0.07 62	0.07 107	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

rvit_stereo_0081_aga	0.11 186	0.09 313	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.13 247	0.14 152	0.14 76	0.19 247	0.10 126	0.18 264	0.16 281	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.06 200

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.18 299	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 29	0.11 62	0.06 9	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

Pointernet	0.09 82	0.04 1	0.09 72	0.16 143	0.08 127	0.13 247	0.10 27	0.15 107	0.17 206	0.09 93	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 186	0.05 18	0.11 150	0.15 70	0.13 444	0.13 247	0.16 285	0.23 295	0.17 206	0.10 126	0.12 161	0.10 155	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.08 344

RSM++	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.09 81	0.12 63	0.11 29	0.11 62	0.08 63	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.03 1

RSM	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.12 44	0.10 36	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.11 108	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

CAS++	0.11 186	0.07 140	0.11 150	0.14 30	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.24 317	0.14 143	0.11 155	0.09 89	0.11 176	0.07 107	0.14 261	0.09 54	0.11 430	0.09 435	0.09 360	0.07 273	0.07 258	0.08 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.09 82	0.05 18	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.13 247	0.13 104	0.11 29	0.12 88	0.13 220	0.12 161	0.09 124	0.08 142	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

MGS-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.12 185	0.15 70	0.08 127	0.09 81	0.15 220	0.12 44	0.12 88	0.07 30	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

IGEV++	0.08 44	0.06 57	0.08 30	0.18 299	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.10 18	0.09 23	0.08 63	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.13 235	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

MyStereo07	0.10 143	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.18 364	0.15 107	0.15 160	0.09 93	0.06 13	0.06 16	0.07 107	0.12 190	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.06 200

MyStereo06	0.10 143	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.18 364	0.19 219	0.12 88	0.12 193	0.08 71	0.07 62	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.06 192	0.06 200

ff7	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

ffff	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

11t	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

IGEV_Zeroshot_test	0.09 82	0.05 18	0.12 185	0.13 13	0.08 127	0.12 208	0.13 104	0.17 169	0.11 62	0.10 126	0.06 13	0.09 124	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.05 121

UniTT-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.08 30	0.18 299	0.08 127	0.13 247	0.11 46	0.12 44	0.11 62	0.10 126	0.12 161	0.05 1	0.07 107	0.09 33	0.09 54	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.05 100	0.05 121

DLNR_Zeroshot_test	10.40 583	1.82 575	19.49 590	120.77 595	13.11 587	0.06 9	0.13 104	0.23 295	0.10 36	0.07 30	0.10 118	0.09 124	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.13 478	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 594	0.04 40

testlalala	0.08 44	0.07 140	0.17 378	0.16 143	0.08 127	0.09 81	0.12 63	0.15 107	0.10 36	0.07 30	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

AEACV	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.14 30	0.13 444	0.14 279	0.13 104	0.14 76	0.09 23	0.07 30	0.09 89	0.07 62	0.08 142	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

Any-RAFT	0.10 143	0.05 18	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 247	0.14 152	0.21 253	0.15 160	0.11 155	0.12 161	0.12 193	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.07 240	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

RAFT-Test	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.15 70	0.07 71	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.13 119	0.09 93	0.10 118	0.10 155	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

HH	0.09 82	0.06 57	0.13 230	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.16 285	0.14 76	0.10 36	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.07 107	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 82	0.06 57	0.13 230	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.16 285	0.14 76	0.10 36	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.07 107	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

4D-IteraStereo	0.09 82	0.07 140	0.10 109	0.18 299	0.07 71	0.09 81	0.15 220	0.17 169	0.15 160	0.10 126	0.11 148	0.10 155	0.07 107	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.05 121

LoS_RVC	0.08 44	0.05 18	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 52	0.15 220	0.11 29	0.10 36	0.08 63	0.09 89	0.06 16	0.09 168	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

anonymousdsp	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.09 93	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 57	0.08 30	0.17 217	0.06 13	0.08 52	0.12 63	0.13 60	0.07 8	0.08 63	0.07 38	0.06 16	0.04 1	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

ProNet	0.09 82	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.15 220	0.15 107	0.12 88	0.09 93	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.06 200

ccc-4	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.10 126	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

RAFT_CTSACE	0.12 252	0.09 313	0.10 109	0.22 455	0.08 127	0.12 208	0.24 474	0.18 198	0.16 187	0.20 381	0.27 391	0.13 218	0.07 107	0.13 235	0.09 54	0.05 27	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.04 15	0.04 40

IGEV-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.12 88	0.09 93	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 82	0.05 18	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.18 198	0.10 36	0.11 155	0.08 71	0.08 99	0.05 11	0.10 62	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

RAFT	0.13 277	0.09 313	0.11 150	0.18 299	0.08 127	0.15 305	0.24 474	0.20 230	0.19 247	0.21 395	0.21 306	0.17 301	0.12 256	0.16 317	0.09 54	0.06 114	0.07 380	0.10 408	0.09 384	0.05 100	0.05 121

test-1	0.10 143	0.07 140	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.11 173	0.24 474	0.14 76	0.18 232	0.09 93	0.07 38	0.09 124	0.08 142	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

TANstereo	0.09 82	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 173	0.14 152	0.15 107	0.19 247	0.11 155	0.15 206	0.10 155	0.06 36	0.12 190	0.09 54	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

test_xeample3	0.09 82	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.16 133	0.13 119	0.10 126	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.06 13	0.10 128	0.16 285	0.17 169	0.14 143	0.09 93	0.10 118	0.08 99	0.09 168	0.11 108	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.03 1

AFF-stereo	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.07 71	0.10 128	0.16 285	0.17 169	0.09 23	0.10 126	0.12 161	0.09 124	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.04 15	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 82	0.07 140	0.09 72	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.15 220	0.16 133	0.17 206	0.08 63	0.12 161	0.10 155	0.09 168	0.11 108	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.10 128	0.14 152	0.17 169	0.17 206	0.08 63	0.10 118	0.12 193	0.09 168	0.12 190	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

zero-FE	0.08 44	0.04 1	0.09 72	0.15 70	0.10 341	0.05 4	0.14 152	0.09 11	0.14 143	0.07 30	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.08 321	0.05 121

AdaDepth	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.18 299	0.06 13	0.11 173	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 237	0.08 30	0.16 143	0.06 13	0.06 9	0.10 27	0.16 133	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 62	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 82	0.05 18	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.12 63	0.14 76	0.16 187	0.11 155	0.11 148	0.09 124	0.09 168	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 57	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 52	0.08 7	0.10 18	0.15 160	0.08 63	0.10 118	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

4.25_new	0.07 4	0.08 237	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.14 76	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 237	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.14 76	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 313	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.10 27	0.14 76	0.11 62	0.06 9	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 313	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.10 27	0.14 76	0.11 62	0.06 9	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 237	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 81	0.08 7	0.14 76	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 237	0.08 30	0.16 143	0.06 13	0.07 29	0.08 7	0.12 44	0.08 12	0.07 30	0.07 38	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 140	0.08 30	0.16 143	0.07 71	0.07 29	0.09 18	0.16 133	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.06 13	0.07 29	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 200

MM-Stereo_test1	0.10 143	0.07 140	0.08 30	0.18 299	0.07 71	0.12 208	0.18 364	0.21 253	0.20 270	0.09 93	0.11 148	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 18	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 9	0.14 152	0.10 18	0.10 36	0.07 30	0.07 38	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

castereo	0.09 82	0.06 57	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.11 173	0.15 220	0.14 76	0.18 232	0.08 63	0.10 118	0.11 176	0.08 142	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.11 29	0.13 119	0.09 93	0.07 38	0.07 62	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

tt45	0.09 82	0.06 57	0.11 150	0.15 70	0.07 71	0.11 173	0.16 285	0.13 60	0.11 62	0.09 93	0.06 13	0.08 99	0.06 36	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

999	0.09 82	0.05 18	0.13 230	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.15 107	0.11 62	0.10 126	0.08 71	0.08 99	0.08 142	0.16 317	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.05 121

tg	0.10 143	0.06 57	0.10 109	0.18 299	0.08 127	0.11 173	0.16 285	0.20 230	0.12 88	0.08 63	0.11 148	0.11 176	0.07 107	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.04 15	0.04 40

model_zeroshot	0.10 143	0.04 1	0.11 150	0.15 70	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.20 230	0.13 119	0.11 155	0.10 118	0.12 193	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.06 200

GCAP-BAT	0.09 82	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.10 128	0.13 104	0.14 76	0.10 36	0.11 155	0.10 118	0.08 99	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Occ-G	0.08 44	0.05 18	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 52	0.14 152	0.13 60	0.15 160	0.07 30	0.11 148	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

rvit_stereo_0080	0.10 143	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.09 239	0.07 29	0.15 220	0.16 133	0.16 187	0.11 155	0.10 118	0.14 238	0.08 142	0.12 190	0.10 123	0.09 360	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.05 121

test_for_model	0.09 82	0.12 415	0.14 265	0.23 476	0.11 390	0.08 52	0.13 104	0.12 44	0.12 88	0.10 126	0.07 38	0.07 62	0.06 36	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

trnet	0.08 44	0.05 18	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 208	0.11 46	0.13 60	0.10 36	0.08 63	0.13 175	0.09 124	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

H2IRNET	0.10 143	0.09 313	0.09 72	0.18 299	0.09 239	0.12 208	0.15 220	0.14 76	0.21 285	0.10 126	0.10 118	0.10 155	0.10 200	0.10 62	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.06 192	0.05 121

AE-Stereo	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.18 299	0.09 239	0.10 128	0.15 220	0.14 76	0.19 247	0.09 93	0.14 189	0.12 193	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

whm_eth	0.10 143	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.09 239	0.07 29	0.15 220	0.16 133	0.16 187	0.11 155	0.10 118	0.14 238	0.08 142	0.12 190	0.10 123	0.09 360	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.05 121

MSKI-zero shot	0.09 82	0.05 18	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 128	0.13 104	0.14 76	0.13 119	0.09 93	0.09 89	0.09 124	0.06 36	0.12 190	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

StereoVision	0.13 277	0.12 415	0.09 72	0.24 485	0.10 341	0.15 305	0.21 441	0.21 253	0.20 270	0.12 193	0.24 337	0.10 155	0.10 200	0.16 317	0.10 123	0.09 360	0.11 467	0.12 458	0.12 474	0.06 192	0.05 121

CASnet	0.09 82	0.09 313	0.09 72	0.19 356	0.06 13	0.07 29	0.11 46	0.18 198	0.14 143	0.11 155	0.10 118	0.09 124	0.07 107	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 408	0.08 338	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.13 230	0.18 299	0.06 13	0.11 173	0.07 3	0.13 60	0.12 88	0.09 93	0.10 118	0.07 62	0.09 168	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

LL-Strereo2	0.10 143	0.10 371	0.15 316	0.18 299	0.08 127	0.15 305	0.09 18	0.17 169	0.14 143	0.14 241	0.10 118	0.09 124	0.07 107	0.16 317	0.10 123	0.05 27	0.05 183	0.10 408	0.07 273	0.06 192	0.05 121

LoS	0.09 82	0.05 18	0.11 150	0.13 13	0.07 71	0.14 279	0.11 46	0.15 107	0.15 160	0.09 93	0.09 89	0.12 193	0.09 168	0.15 283	0.10 123	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.06 13	0.10 128	0.14 152	0.12 44	0.10 36	0.09 93	0.12 161	0.09 124	0.06 36	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

DisPM	0.11 186	0.07 140	0.12 185	0.16 143	0.09 239	0.06 9	0.13 104	0.17 169	0.17 206	0.14 241	0.20 285	0.12 193	0.10 200	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.11 441

Sa-1000	0.12 252	0.08 237	0.08 30	0.18 299	0.08 127	0.14 279	0.22 451	0.22 275	0.18 232	0.15 268	0.20 285	0.17 301	0.11 225	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.05 183	0.09 360	0.09 384	0.05 100	0.05 121

test-3	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.07 29	0.14 152	0.12 44	0.15 160	0.09 93	0.08 71	0.07 62	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 57	0.09 72	0.17 217	0.07 71	0.07 29	0.14 152	0.12 44	0.15 160	0.09 93	0.08 71	0.07 62	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.04 40

HHNet	0.11 186	0.06 57	0.16 350	0.15 70	0.14 464	0.07 29	0.13 104	0.20 230	0.17 206	0.14 241	0.25 366	0.11 176	0.08 142	0.13 235	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.09 388

Patchmatch Stereo++	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.11 46	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280
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
TransformOpticalFlow	0.10 143	0.08 237	0.13 230	0.18 299	0.07 71	0.09 81	0.15 220	0.19 219	0.15 160	0.12 193	0.17 239	0.11 176	0.11 225	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.05 121

NRIStereo	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.18 299	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.16 133	0.15 160	0.12 193	0.14 189	0.13 218	0.12 256	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.07 280

PSM-adaLoss	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

PSM-AAD	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.19 356	0.09 239	0.10 128	0.15 220	0.20 230	0.13 119	0.12 193	0.14 189	0.18 315	0.11 225	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.14 490

ROB_FTStereo_v2	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

ROB_FTStereo	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.11 46	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

KYRaft	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.22 275	0.12 88	0.13 220	0.16 218	0.20 341	0.10 200	0.12 190	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.06 192	0.16 508

HUI-Stereo	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

ASMatch	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.16 143	0.10 341	0.07 29	0.14 152	0.17 169	0.17 206	0.12 193	0.16 218	0.16 281	0.10 200	0.13 235	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.08 344

iGMRVC	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

IRAFT_RVC	0.12 252	0.08 237	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.07 29	0.15 220	0.24 317	0.23 309	0.14 241	0.14 189	0.15 267	0.12 256	0.12 190	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.06 200

iRAFT	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.06 9	0.11 46	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

AnonymousM	0.09 82	0.05 18	0.10 109	0.14 30	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.19 219	0.14 143	0.13 220	0.11 148	0.09 124	0.08 142	0.13 235	0.10 123	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.05 108	0.05 100	0.05 121

RAFT-IKP	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.06 9	0.12 63	0.16 133	0.13 119	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.11 108	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.07 280

Prome-Stereo	0.11 186	0.06 57	0.10 109	0.18 299	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.22 275	0.13 119	0.12 193	0.17 239	0.13 218	0.08 142	0.12 190	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.09 388

iRaftStereo_RVC	0.10 143	0.07 140	0.09 72	0.17 217	0.09 239	0.11 173	0.17 319	0.18 198	0.12 88	0.09 93	0.12 161	0.10 155	0.07 107	0.11 108	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.04 15	0.04 40

XX-TBD	0.09 82	0.06 57	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 208	0.16 285	0.14 76	0.13 119	0.11 155	0.12 161	0.09 124	0.08 142	0.10 62	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

raftrobust	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.09 81	0.10 27	0.18 198	0.16 187	0.10 126	0.09 89	0.12 193	0.07 107	0.12 190	0.10 123	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.05 121

sAnonymous2	0.13 277	0.12 415	0.24 451	0.20 411	0.12 421	0.17 356	0.13 104	0.26 351	0.21 285	0.11 155	0.11 148	0.13 218	0.08 142	0.10 62	0.10 123	0.09 360	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.15 499	0.10 415

CroCo_RVC	0.13 277	0.12 415	0.24 451	0.20 411	0.12 421	0.17 356	0.13 104	0.26 351	0.21 285	0.11 155	0.11 148	0.13 218	0.08 142	0.10 62	0.10 123	0.09 360	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.15 499	0.10 415

111	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.10 128	0.14 152	0.21 253	0.23 309	0.11 155	0.12 161	0.14 238	0.11 225	0.13 235	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

CREStereo	0.09 82	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 247	0.14 152	0.14 76	0.10 36	0.08 63	0.13 175	0.09 124	0.08 142	0.11 108	0.10 123	0.08 301	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 200
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
PMTNet	0.09 82	0.05 18	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 208	0.14 152	0.15 107	0.11 62	0.09 93	0.13 175	0.10 155	0.07 107	0.13 235	0.10 123	0.15 495	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 200

FlowAnything_test	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.09 239	0.07 29	0.14 152	0.20 230	0.11 62	0.09 93	0.09 89	0.12 193	0.12 256	0.13 235	0.11 188	0.09 360	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.06 192	0.09 388

2.75w_new	0.07 4	0.07 140	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 52	0.08 7	0.18 198	0.12 88	0.07 30	0.08 71	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 188	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

xyz-stereo-finetune2	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.13 13	0.07 71	0.11 173	0.19 403	0.17 169	0.12 88	0.15 268	0.15 206	0.17 301	0.12 256	0.13 235	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.06 200

xyz-stereo-finetune	0.11 186	0.08 237	0.13 230	0.14 30	0.06 13	0.10 128	0.19 403	0.17 169	0.19 247	0.12 193	0.14 189	0.15 267	0.10 200	0.13 235	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.05 121

S2M2	0.09 82	0.08 237	0.11 150	0.13 13	0.10 341	0.08 52	0.06 1	0.10 18	0.10 36	0.10 126	0.09 89	0.10 155	0.09 168	0.11 108	0.11 188	0.13 478	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.10 415	0.08 344

fffy	0.09 82	0.08 237	0.09 72	0.16 143	0.07 71	0.13 247	0.17 319	0.13 60	0.12 88	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.09 168	0.13 235	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.05 121

RAFT-Stereo-weight	0.09 82	0.06 57	0.10 109	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.14 152	0.19 219	0.16 187	0.11 155	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

qqq1	0.13 277	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.06 192	0.06 200

fff1	0.13 277	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.06 192	0.06 200

CoDeX	0.12 252	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.23 295	0.27 369	0.13 220	0.17 239	0.16 281	0.11 225	0.14 261	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.05 121

LL-Strereo	0.13 277	0.09 313	0.11 150	0.20 411	0.10 341	0.11 173	0.18 364	0.32 437	0.24 325	0.15 268	0.15 206	0.14 238	0.13 294	0.19 385	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.08 338	0.04 15	0.05 121

anonymousdsp2	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.16 143	0.09 239	0.13 247	0.14 152	0.18 198	0.22 299	0.13 220	0.14 189	0.12 193	0.09 168	0.14 261	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 18	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 128	0.12 63	0.11 29	0.16 187	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

DCRE	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.16 143	0.11 390	0.11 173	0.17 319	0.18 198	0.17 206	0.11 155	0.18 264	0.10 155	0.10 200	0.15 283	0.11 188	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.05 100	0.04 40

knoymous	0.11 186	0.05 18	0.12 185	0.13 13	0.07 71	0.15 305	0.14 152	0.19 219	0.13 119	0.11 155	0.17 239	0.13 218	0.09 168	0.13 235	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.07 280

Selective-RAFT	0.11 186	0.10 371	0.11 150	0.21 440	0.08 127	0.16 335	0.13 104	0.20 230	0.22 299	0.10 126	0.10 118	0.11 176	0.10 200	0.15 283	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

RCA-Stereo	0.09 82	0.06 57	0.09 72	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.13 104	0.18 198	0.14 143	0.09 93	0.10 118	0.08 99	0.07 107	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.04 40

SA	0.12 252	0.09 313	0.08 30	0.18 299	0.08 127	0.12 208	0.24 474	0.23 295	0.18 232	0.17 312	0.27 391	0.14 238	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.09 360	0.08 338	0.05 100	0.04 40

test_4	0.10 143	0.10 371	0.08 30	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.22 451	0.15 107	0.17 206	0.12 193	0.18 264	0.12 193	0.09 168	0.08 15	0.11 188	0.04 11	0.04 21	0.08 279	0.08 338	0.04 15	0.03 1

CIPLG	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.15 160	0.14 241	0.11 148	0.16 281	0.09 168	0.16 317	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

GLC_STEREO	0.11 186	0.07 140	0.11 150	0.17 217	0.07 71	0.09 81	0.13 104	0.15 107	0.24 325	0.12 193	0.13 175	0.12 193	0.08 142	0.18 370	0.11 188	0.06 114	0.08 406	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.05 121

IPLGR_C	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.15 160	0.14 241	0.10 118	0.16 281	0.09 168	0.16 317	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

ACRE	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.14 143	0.14 241	0.10 118	0.16 281	0.09 168	0.16 317	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200

test_3	0.10 143	0.09 313	0.10 109	0.20 411	0.08 127	0.13 247	0.26 497	0.14 76	0.21 285	0.10 126	0.10 118	0.09 124	0.09 168	0.08 15	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.07 273	0.04 15	0.04 40

PFNet+	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.16 143	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 169	0.21 285	0.16 296	0.19 273	0.14 238	0.10 200	0.11 108	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.11 441

LCNet	0.11 186	0.07 140	0.09 72	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.21 253	0.15 160	0.11 155	0.15 206	0.16 281	0.11 225	0.12 190	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.15 497

NF-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

OCTAStereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

PSM-softLoss	0.12 252	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.08 52	0.13 104	0.24 317	0.17 206	0.14 241	0.19 273	0.13 218	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.12 454

KMStereo	0.12 252	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.08 52	0.13 104	0.24 317	0.17 206	0.14 241	0.19 273	0.13 218	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.12 454

SST-Stereo	0.10 143	0.07 140	0.15 316	0.18 299	0.09 239	0.06 9	0.12 63	0.17 169	0.11 62	0.15 268	0.17 239	0.13 218	0.12 256	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.05 121

RAFT_R40	0.11 186	0.07 140	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.06 9	0.13 104	0.17 169	0.16 187	0.14 241	0.18 264	0.15 267	0.12 256	0.10 62	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.05 121

PFNet	0.12 252	0.06 57	0.17 378	0.17 217	0.08 127	0.09 81	0.15 220	0.26 351	0.20 270	0.16 296	0.16 218	0.14 238	0.11 225	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

GrayStereo	0.11 186	0.06 57	0.11 150	0.19 356	0.09 239	0.09 81	0.16 285	0.18 198	0.17 206	0.14 241	0.17 239	0.17 301	0.11 225	0.12 190	0.11 188	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.10 415

RE-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

Pruner-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.06 9	0.12 63	0.17 169	0.17 206	0.13 220	0.19 273	0.13 218	0.09 168	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.08 344

TVStereo	0.11 186	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.23 295	0.19 247	0.12 193	0.17 239	0.12 193	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.12 454

DeepStereo_RVC	0.11 186	0.08 237	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.08 52	0.12 63	0.17 169	0.12 88	0.13 220	0.14 189	0.12 193	0.12 256	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.08 344

CRE-IMP	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.08 127	0.10 128	0.12 63	0.18 198	0.10 36	0.14 241	0.13 175	0.13 218	0.12 256	0.12 190	0.11 188	0.07 240	0.04 21	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.08 344

cross-raft	0.10 143	0.09 313	0.09 72	0.19 356	0.07 71	0.11 173	0.25 489	0.13 60	0.15 160	0.08 63	0.11 148	0.12 193	0.10 200	0.09 33	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

GMM-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.10 109	0.18 299	0.09 239	0.08 52	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.11 155	0.15 206	0.13 218	0.11 225	0.11 108	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.09 388

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 81	0.12 63	0.14 76	0.14 143	0.10 126	0.14 189	0.08 99	0.07 107	0.09 33	0.11 188	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 108	0.04 15	0.04 40
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
RALCasStereoNet	0.10 143	0.06 57	0.09 72	0.16 143	0.08 127	0.12 208	0.14 152	0.17 169	0.11 62	0.12 193	0.17 239	0.14 238	0.10 200	0.12 190	0.11 188	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.07 280

RALAANet	0.11 186	0.08 237	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.10 27	0.20 230	0.15 160	0.14 241	0.13 175	0.16 281	0.09 168	0.12 190	0.11 188	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

sCroCo_RVC	0.12 252	0.09 313	0.23 447	0.24 485	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.17 169	0.14 143	0.10 126	0.13 175	0.12 193	0.07 107	0.14 261	0.11 188	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.05 100	0.07 280

EAI-Stereo	0.09 82	0.07 140	0.11 150	0.15 70	0.06 13	0.10 128	0.15 220	0.16 133	0.09 23	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.07 107	0.09 33	0.11 188	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 108	0.05 100	0.04 40

SFCPSM	0.13 277	0.07 140	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.15 305	0.16 285	0.28 391	0.27 369	0.14 241	0.17 239	0.12 193	0.13 294	0.14 261	0.11 188	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.06 200

R-Stereo Train	0.10 143	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.14 152	0.23 295	0.11 62	0.12 193	0.19 273	0.11 176	0.08 142	0.09 33	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 143	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.14 152	0.23 295	0.11 62	0.12 193	0.19 273	0.11 176	0.08 142	0.09 33	0.11 188	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo	0.13 277	0.07 140	0.20 424	0.15 70	0.05 1	0.20 413	0.15 220	0.17 169	0.31 407	0.15 268	0.29 417	0.26 415	0.16 363	0.13 235	0.12 237	0.05 27	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

fffft	0.09 82	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.07 38	0.09 124	0.06 36	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
mms	0.09 82	0.07 140	0.08 30	0.16 143	0.08 127	0.10 128	0.16 285	0.12 44	0.11 62	0.08 63	0.09 89	0.08 99	0.06 36	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.05 108	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 82	0.07 140	0.09 72	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.16 285	0.11 29	0.12 88	0.08 63	0.10 118	0.08 99	0.06 36	0.12 190	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.03 1

rvit_0105_6	0.14 311	0.09 313	0.18 401	0.17 217	0.10 341	0.10 128	0.16 285	0.19 219	0.26 360	0.12 193	0.18 264	0.17 301	0.12 256	0.18 370	0.12 237	0.15 495	0.11 467	0.12 458	0.10 423	0.09 383	0.06 200

UGAM	0.13 277	0.10 371	0.09 72	0.22 455	0.08 127	0.12 208	0.20 424	0.17 169	0.23 309	0.21 395	0.16 218	0.13 218	0.13 294	0.19 385	0.12 237	0.07 240	0.05 183	0.13 473	0.11 455	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0083	0.12 252	0.08 237	0.17 378	0.16 143	0.09 239	0.11 173	0.15 220	0.14 76	0.26 360	0.11 155	0.14 189	0.13 218	0.10 200	0.12 190	0.12 237	0.10 401	0.08 406	0.09 360	0.07 273	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0081	0.11 186	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.14 76	0.24 325	0.11 155	0.13 175	0.13 218	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.10 401	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0082	0.11 186	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.10 128	0.14 152	0.14 76	0.24 325	0.11 155	0.13 175	0.13 218	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.10 401	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.05 121

test_sample2	0.12 252	0.07 140	0.12 185	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.18 364	0.21 253	0.16 187	0.14 241	0.20 285	0.19 329	0.15 337	0.15 283	0.12 237	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.07 280

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 143	0.08 237	0.12 185	0.16 143	0.08 127	0.15 305	0.16 285	0.18 198	0.18 232	0.10 126	0.09 89	0.09 124	0.08 142	0.11 108	0.12 237	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.07 258	0.06 200

plain	0.10 143	0.08 237	0.10 109	0.19 356	0.09 239	0.10 128	0.15 220	0.14 76	0.13 119	0.13 220	0.15 206	0.09 124	0.12 256	0.13 235	0.12 237	0.07 240	0.05 183	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.06 200

MIF-Stereo (partial)	0.11 186	0.06 57	0.10 109	0.19 356	0.10 341	0.10 128	0.11 46	0.17 169	0.18 232	0.14 241	0.16 218	0.09 124	0.11 225	0.12 190	0.12 237	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.07 280

EKT-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.10 341	0.13 247	0.14 152	0.18 198	0.21 285	0.11 155	0.08 71	0.12 193	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.07 280

testlalala_base	0.10 143	0.09 313	0.14 265	0.21 440	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.13 60	0.10 36	0.07 30	0.15 206	0.07 62	0.08 142	0.10 62	0.12 237	0.08 301	0.05 183	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

riskmin	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.14 279	0.14 152	0.18 198	0.14 143	0.11 155	0.14 189	0.16 281	0.11 225	0.14 261	0.12 237	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.08 321	0.08 344

DCANet-4	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.17 319	0.18 198	0.19 247	0.13 220	0.16 218	0.09 124	0.14 319	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

fff	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.16 133	0.20 270	0.13 220	0.16 218	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ADStereo(finetuned)	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.13 220	0.17 239	0.10 155	0.12 256	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

raft_robust	0.13 277	0.10 371	0.07 6	0.18 299	0.08 127	0.13 247	0.24 474	0.28 391	0.33 421	0.20 381	0.19 273	0.14 238	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.04 40

RAFT+CT+SA	0.13 277	0.11 397	0.09 72	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.28 510	0.22 275	0.22 299	0.15 268	0.26 383	0.10 155	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.08 338	0.07 258	0.06 200

hknet	0.15 355	0.11 397	0.13 230	0.22 455	0.11 390	0.14 279	0.15 220	0.34 465	0.25 346	0.17 312	0.22 316	0.22 368	0.18 400	0.17 349	0.12 237	0.07 240	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.07 258	0.07 280

DAS	0.15 355	0.08 237	0.18 401	0.19 356	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.27 372	0.29 390	0.18 342	0.25 366	0.21 350	0.15 337	0.16 317	0.12 237	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.07 280

SepStereo	0.15 355	0.08 237	0.18 401	0.19 356	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.27 372	0.29 390	0.18 342	0.25 366	0.21 350	0.15 337	0.25 465	0.12 237	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.07 280

MIPNet	0.11 186	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.20 230	0.24 325	0.11 155	0.10 118	0.09 124	0.07 107	0.13 235	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 186	0.09 313	0.16 350	0.18 299	0.08 127	0.12 208	0.17 319	0.21 253	0.24 325	0.11 155	0.12 161	0.11 176	0.08 142	0.12 190	0.12 237	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.04 40

CrosDoStereo	0.12 252	0.06 57	0.12 185	0.14 30	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.22 299	0.19 358	0.24 337	0.15 267	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.05 121

STrans-v2	0.10 143	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.07 71	0.10 128	0.14 152	0.21 253	0.11 62	0.11 155	0.15 206	0.12 193	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 186	0.04 15	0.04 40

IIG-Stereo	0.11 186	0.06 57	0.13 230	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.12 63	0.22 275	0.17 206	0.14 241	0.17 239	0.11 176	0.12 256	0.12 190	0.12 237	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

DeepStereo_LL	0.12 252	0.06 57	0.12 185	0.14 30	0.08 127	0.12 208	0.15 220	0.17 169	0.22 299	0.19 358	0.24 337	0.15 267	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.05 121

DRaft	0.12 252	0.06 57	0.11 150	0.14 30	0.09 239	0.14 279	0.17 319	0.21 253	0.30 400	0.17 312	0.28 405	0.10 155	0.15 337	0.10 62	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

RAFT-RH_RVC	0.11 186	0.06 57	0.14 265	0.16 143	0.09 239	0.12 208	0.12 63	0.17 169	0.12 88	0.13 220	0.41 495	0.11 176	0.10 200	0.13 235	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.08 279	0.05 108	0.04 15	0.06 200

RAFT-345	0.11 186	0.07 140	0.15 316	0.16 143	0.08 127	0.08 52	0.12 63	0.15 107	0.10 36	0.11 155	0.36 458	0.09 124	0.09 168	0.11 108	0.12 237	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.04 15	0.05 121

rafts_anoy	0.11 186	0.06 57	0.10 109	0.17 217	0.08 127	0.10 128	0.14 152	0.17 169	0.14 143	0.13 220	0.13 175	0.12 193	0.10 200	0.11 108	0.12 237	0.07 240	0.04 21	0.09 360	0.11 455	0.07 258	0.06 200

Anonymous3	0.16 378	0.13 444	0.33 490	0.26 501	0.14 464	0.27 486	0.17 319	0.28 391	0.28 383	0.15 268	0.17 239	0.14 238	0.10 200	0.15 283	0.12 237	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.08 321	0.11 441

s12784h	0.09 82	0.06 57	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 335	0.18 364	0.15 107	0.15 160	0.10 126	0.11 148	0.11 176	0.11 225	0.10 62	0.12 237	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DCANet	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.16 143	0.06 13	0.09 81	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.13 220	0.17 239	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

csc	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.16 133	0.20 270	0.13 220	0.16 218	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.15 70	0.07 71	0.09 81	0.17 319	0.16 133	0.20 270	0.13 220	0.16 218	0.10 155	0.11 225	0.11 108	0.12 237	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ARAFT	0.12 252	0.08 237	0.17 378	0.19 356	0.09 239	0.14 279	0.18 364	0.20 230	0.12 88	0.12 193	0.13 175	0.14 238	0.11 225	0.15 283	0.12 237	0.06 114	0.05 183	0.10 408	0.09 384	0.05 100	0.04 40

RAFT + AFF	0.13 277	0.07 140	0.20 424	0.20 411	0.10 341	0.14 279	0.24 474	0.26 351	0.20 270	0.11 155	0.10 118	0.12 193	0.10 200	0.15 283	0.12 237	0.07 240	0.06 308	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.08 344

FACV-RUCA	0.13 277	0.11 397	0.12 185	0.19 356	0.12 421	0.15 305	0.15 220	0.22 275	0.20 270	0.15 268	0.16 218	0.14 238	0.16 363	0.14 261	0.13 278	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.10 415	0.08 344

rvit_0105_4	0.14 311	0.09 313	0.17 378	0.17 217	0.10 341	0.12 208	0.19 403	0.23 295	0.27 369	0.14 241	0.20 285	0.17 301	0.13 294	0.17 349	0.13 278	0.15 495	0.11 467	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.06 200

rvit_stereo_0075_2	0.17 398	0.12 415	0.25 456	0.23 476	0.16 492	0.13 247	0.10 27	0.30 416	0.27 369	0.20 381	0.28 405	0.22 368	0.15 337	0.18 370	0.13 278	0.16 511	0.10 455	0.17 505	0.10 423	0.10 415	0.09 388

rvit_stereo_ft	0.12 252	0.07 140	0.13 230	0.19 356	0.10 341	0.12 208	0.17 319	0.16 133	0.16 187	0.12 193	0.13 175	0.15 267	0.10 200	0.14 261	0.13 278	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.05 121

test_sample6	0.14 311	0.08 237	0.13 230	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.19 403	0.25 333	0.17 206	0.17 312	0.27 391	0.19 329	0.14 319	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.08 344

test_sample5	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.18 375	0.18 364	0.25 333	0.17 206	0.17 312	0.27 391	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.08 344

test_sample4	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.19 398	0.18 364	0.26 351	0.17 206	0.16 296	0.25 366	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.08 344

test_sample3	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.14 30	0.09 239	0.19 398	0.17 319	0.26 351	0.18 232	0.16 296	0.22 316	0.19 329	0.15 337	0.17 349	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.06 186	0.09 383	0.08 344

testlalala2	0.10 143	0.06 57	0.11 150	0.20 411	0.10 341	0.10 128	0.12 63	0.17 169	0.12 88	0.12 193	0.13 175	0.09 124	0.07 107	0.11 108	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

MyStereo05	0.13 277	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.18 364	0.27 372	0.35 442	0.17 312	0.14 189	0.15 267	0.11 225	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.06 192	0.06 200

MyStereo04	0.13 277	0.07 140	0.10 109	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.18 364	0.29 402	0.38 460	0.17 312	0.14 189	0.16 281	0.10 200	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.06 192	0.06 200

11t1	0.12 252	0.06 57	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.17 356	0.15 220	0.18 198	0.15 160	0.15 268	0.15 206	0.16 281	0.16 363	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.07 280

DualNet	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.18 375	0.18 364	0.25 333	0.17 206	0.17 312	0.27 391	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.08 344

MaDis-Stereo	0.09 82	0.09 313	0.08 30	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.10 27	0.16 133	0.16 187	0.09 93	0.11 148	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 278	0.07 240	0.06 308	0.07 195	0.05 108	0.05 100	0.04 40

PCWNet_CMD	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.14 152	0.29 402	0.36 446	0.14 241	0.20 285	0.21 350	0.12 256	0.17 349	0.13 278	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

TestStereo1	0.13 277	0.08 237	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.18 375	0.29 519	0.23 295	0.16 187	0.17 312	0.20 285	0.16 281	0.10 200	0.12 190	0.13 278	0.06 114	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.05 121

BUS	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.22 455	0.10 341	0.19 398	0.14 152	0.34 465	0.19 247	0.17 312	0.22 316	0.16 281	0.13 294	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.07 258	0.07 280

test_5	0.14 311	0.12 415	0.08 30	0.20 411	0.10 341	0.14 279	0.29 519	0.21 253	0.24 325	0.18 342	0.28 405	0.11 176	0.15 337	0.12 190	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

NINENet	0.16 378	0.10 371	0.15 316	0.17 217	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.40 509	0.36 446	0.18 342	0.21 306	0.16 281	0.13 294	0.15 283	0.13 278	0.08 301	0.08 406	0.10 408	0.07 273	0.10 415	0.09 388

SA-5K	0.13 277	0.08 237	0.08 30	0.19 356	0.08 127	0.18 375	0.29 519	0.23 295	0.16 187	0.17 312	0.20 285	0.16 281	0.10 200	0.12 190	0.13 278	0.06 114	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.05 100	0.05 121

UDGNet	0.14 311	0.13 444	0.16 350	0.17 217	0.10 341	0.12 208	0.16 285	0.21 253	0.27 369	0.20 381	0.20 285	0.16 281	0.13 294	0.16 317	0.13 278	0.10 401	0.06 308	0.09 360	0.07 273	0.06 192	0.07 280

IPLG	0.10 143	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.08 127	0.11 173	0.14 152	0.20 230	0.15 160	0.12 193	0.17 239	0.07 62	0.07 107	0.14 261	0.13 278	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.04 15	0.04 40

GANet-ADL	0.13 277	0.07 140	0.15 316	0.17 217	0.10 341	0.18 375	0.15 220	0.30 416	0.20 270	0.13 220	0.18 264	0.19 329	0.12 256	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.08 344

OMP-Stereo	0.11 186	0.06 57	0.14 265	0.18 299	0.08 127	0.09 81	0.12 63	0.21 253	0.21 285	0.13 220	0.14 189	0.11 176	0.12 256	0.11 108	0.13 278	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.04 40

FTStereo	0.12 252	0.06 57	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.07 29	0.15 220	0.21 253	0.18 232	0.12 193	0.24 337	0.12 193	0.12 256	0.13 235	0.13 278	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.10 415

DEmStereo	0.12 252	0.06 57	0.14 265	0.14 30	0.10 341	0.16 335	0.15 220	0.16 133	0.24 325	0.17 312	0.24 337	0.13 218	0.14 319	0.12 190	0.13 278	0.05 27	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

raft+_RVC	0.11 186	0.07 140	0.09 72	0.16 143	0.07 71	0.10 128	0.11 46	0.24 317	0.20 270	0.12 193	0.15 206	0.12 193	0.08 142	0.12 190	0.13 278	0.07 240	0.04 21	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.05 121

GES	0.14 311	0.08 237	0.16 350	0.15 70	0.10 341	0.13 247	0.13 104	0.28 391	0.25 346	0.16 296	0.23 325	0.18 315	0.13 294	0.16 317	0.13 278	0.08 301	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.09 388

HCRNet	0.16 378	0.24 517	0.12 185	0.35 532	0.11 390	0.15 305	0.17 319	0.26 351	0.22 299	0.19 358	0.24 337	0.21 350	0.14 319	0.15 283	0.13 278	0.11 430	0.07 380	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.07 280

GMStereo	0.13 277	0.14 456	0.14 265	0.18 299	0.09 239	0.15 305	0.16 285	0.20 230	0.24 325	0.16 296	0.17 239	0.10 155	0.10 200	0.16 317	0.13 278	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.06 200
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.15 70	0.08 127	0.13 247	0.16 285	0.24 317	0.24 325	0.16 296	0.28 405	0.22 368	0.14 319	0.15 283	0.13 278	0.11 430	0.06 308	0.09 360	0.12 474	0.08 321	0.07 280

DIP-Stereo	0.11 186	0.07 140	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.09 18	0.16 133	0.16 187	0.11 155	0.16 218	0.14 238	0.12 256	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.05 100	0.06 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.14 311	0.08 237	0.11 150	0.15 70	0.08 127	0.15 305	0.15 220	0.27 372	0.29 390	0.19 358	0.21 306	0.29 441	0.14 319	0.17 349	0.13 278	0.06 114	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.06 200
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.10 143	0.06 57	0.12 185	0.14 30	0.06 13	0.11 173	0.10 27	0.18 198	0.18 232	0.13 220	0.16 218	0.14 238	0.11 225	0.15 283	0.13 278	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
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
MLCV	0.12 252	0.07 140	0.16 350	0.18 299	0.06 13	0.15 305	0.17 319	0.19 219	0.21 285	0.18 342	0.25 366	0.17 301	0.13 294	0.14 261	0.13 278	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

iResNet_ROB	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.14 30	0.07 71	0.18 375	0.14 152	0.26 351	0.31 407	0.22 411	0.25 366	0.23 386	0.15 337	0.15 283	0.13 278	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 344

DN-CSS_ROB	0.13 277	0.13 444	0.16 350	0.18 299	0.10 341	0.16 335	0.08 7	0.22 275	0.18 232	0.17 312	0.22 316	0.13 218	0.13 294	0.12 190	0.13 278	0.05 27	0.05 183	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.06 200

DFGA-Net	0.13 277	0.11 397	0.18 401	0.17 217	0.10 341	0.12 208	0.13 104	0.22 275	0.25 346	0.16 296	0.16 218	0.13 218	0.12 256	0.16 317	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.05 100	0.05 121

rvit_0105_5	0.14 311	0.09 313	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.23 462	0.24 317	0.27 369	0.14 241	0.15 206	0.18 315	0.12 256	0.17 349	0.14 315	0.14 491	0.11 467	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.06 200

rvit_0105_3	0.15 355	0.09 313	0.14 265	0.19 356	0.12 421	0.15 305	0.25 489	0.25 333	0.29 390	0.15 268	0.17 239	0.20 341	0.13 294	0.17 349	0.14 315	0.13 478	0.11 467	0.12 458	0.14 487	0.07 258	0.06 200

DCVSM-stereo	0.14 311	0.09 313	0.16 350	0.16 143	0.10 341	0.15 305	0.09 18	0.19 219	0.23 309	0.20 381	0.23 325	0.26 415	0.15 337	0.18 370	0.14 315	0.09 360	0.07 380	0.09 360	0.08 338	0.10 415	0.12 454

GCST	0.37 526	0.42 543	0.26 459	1.02 567	0.39 542	0.18 375	0.08 7	0.20 230	0.17 206	0.28 471	0.25 366	0.15 267	0.12 256	0.16 317	0.14 315	0.64 560	0.43 549	0.75 557	0.65 560	0.63 554	0.46 553

test_sample1	0.13 277	0.07 140	0.14 265	0.13 13	0.08 127	0.19 398	0.16 285	0.20 230	0.15 160	0.14 241	0.22 316	0.18 315	0.16 363	0.17 349	0.14 315	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.07 280

ttt	0.14 311	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.15 305	0.18 364	0.27 372	0.29 390	0.16 296	0.24 337	0.17 301	0.13 294	0.13 235	0.14 315	0.11 430	0.08 406	0.09 360	0.08 338	0.09 383	0.08 344

GMStereo_Zeroshot	0.16 378	0.13 444	0.24 451	0.20 411	0.10 341	0.17 356	0.13 104	0.29 402	0.25 346	0.23 423	0.32 435	0.25 406	0.11 225	0.19 385	0.14 315	0.09 360	0.06 308	0.11 439	0.06 186	0.12 453	0.08 344

CASS	0.13 277	0.12 415	0.11 150	0.23 476	0.09 239	0.15 305	0.17 319	0.18 198	0.19 247	0.17 312	0.18 264	0.15 267	0.15 337	0.14 261	0.14 315	0.09 360	0.06 308	0.10 408	0.08 338	0.09 383	0.07 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 277	0.07 140	0.13 230	0.18 299	0.09 239	0.13 247	0.17 319	0.19 219	0.29 390	0.15 268	0.24 337	0.15 267	0.14 319	0.14 261	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.09 384	0.05 100	0.06 200

IER	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.16 285	0.25 333	0.26 360	0.18 342	0.25 366	0.17 301	0.20 428	0.16 317	0.14 315	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.08 321	0.07 280

BSDual-CNN	0.15 355	0.09 313	0.14 265	0.22 455	0.10 341	0.14 279	0.15 220	0.34 465	0.19 247	0.17 312	0.22 316	0.25 406	0.16 363	0.15 283	0.14 315	0.08 301	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.07 258	0.07 280

psmg	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.17 319	0.29 402	0.19 247	0.17 312	0.21 306	0.25 406	0.16 363	0.15 283	0.14 315	0.08 301	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.06 200

GwcNet-ADL	0.13 277	0.08 237	0.14 265	0.20 411	0.09 239	0.11 173	0.20 424	0.30 416	0.24 325	0.13 220	0.14 189	0.18 315	0.14 319	0.13 235	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.06 200

AAGNet	0.11 186	0.07 140	0.16 350	0.19 356	0.09 239	0.08 52	0.13 104	0.18 198	0.13 119	0.16 296	0.21 306	0.13 218	0.14 319	0.11 108	0.14 315	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.06 186	0.06 192	0.05 121

THIR-Stereo	0.12 252	0.07 140	0.11 150	0.15 70	0.08 127	0.14 279	0.16 285	0.17 169	0.25 346	0.16 296	0.24 337	0.14 238	0.12 256	0.12 190	0.14 315	0.06 114	0.04 21	0.07 195	0.07 273	0.05 100	0.05 121

ICVP	0.15 355	0.09 313	0.12 185	0.22 455	0.09 239	0.17 356	0.21 441	0.25 333	0.23 309	0.18 342	0.30 423	0.26 415	0.18 400	0.17 349	0.14 315	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 277	0.14 456	0.11 150	0.23 476	0.08 127	0.15 305	0.21 441	0.20 230	0.23 309	0.14 241	0.24 337	0.16 281	0.12 256	0.16 317	0.14 315	0.05 27	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.09 383	0.05 121

CFNet_pseudo	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.13 247	0.14 152	0.27 372	0.34 433	0.14 241	0.21 306	0.22 368	0.13 294	0.18 370	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.06 186	0.07 258	0.07 280

cf-r	0.13 277	0.07 140	0.12 185	0.16 143	0.08 127	0.14 279	0.19 403	0.20 230	0.25 346	0.17 312	0.25 366	0.21 350	0.16 363	0.14 261	0.14 315	0.10 401	0.05 183	0.06 102	0.08 338	0.06 192	0.06 200

CFNet-ft	0.14 311	0.07 140	0.15 316	0.12 4	0.09 239	0.16 335	0.18 364	0.22 275	0.24 325	0.17 312	0.26 383	0.24 392	0.14 319	0.16 317	0.14 315	0.11 430	0.06 308	0.08 279	0.09 384	0.09 383	0.08 344

MSMDNet	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.17 217	0.09 239	0.14 279	0.14 152	0.29 402	0.36 446	0.14 241	0.21 306	0.21 350	0.12 256	0.17 349	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

CFNet	0.15 355	0.10 371	0.17 378	0.17 217	0.08 127	0.18 375	0.09 18	0.28 391	0.25 346	0.19 358	0.24 337	0.24 392	0.17 386	0.17 349	0.14 315	0.08 301	0.06 308	0.09 360	0.10 423	0.07 258	0.06 200

CFNet_RVC	0.14 311	0.07 140	0.15 316	0.12 4	0.09 239	0.16 335	0.18 364	0.22 275	0.24 325	0.17 312	0.26 383	0.24 392	0.14 319	0.16 317	0.14 315	0.11 430	0.06 308	0.08 279	0.09 384	0.09 383	0.08 344

ccs_rob	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.09 239	0.12 208	0.14 152	0.27 372	0.34 433	0.14 241	0.21 306	0.22 368	0.13 294	0.18 370	0.14 315	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280

AdaStereo	0.15 355	0.11 397	0.15 316	0.18 299	0.09 239	0.20 413	0.11 46	0.32 437	0.28 383	0.20 381	0.23 325	0.20 341	0.13 294	0.19 385	0.14 315	0.12 455	0.05 183	0.10 408	0.07 273	0.09 383	0.07 280
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.
iResNetv2_ROB	0.14 311	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.08 127	0.16 335	0.12 63	0.25 333	0.35 442	0.21 395	0.29 417	0.24 392	0.13 294	0.14 261	0.14 315	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.04 34	0.09 383	0.08 344

iResNet	0.13 277	0.10 371	0.18 401	0.19 356	0.08 127	0.13 247	0.18 364	0.20 230	0.26 360	0.15 268	0.23 325	0.15 267	0.13 294	0.14 261	0.14 315	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.06 192	0.05 121

DDVS	0.15 355	0.10 371	0.21 432	0.16 143	0.12 421	0.15 305	0.14 152	0.25 333	0.19 247	0.18 342	0.29 417	0.27 423	0.12 256	0.19 385	0.15 343	0.09 360	0.06 308	0.09 360	0.07 273	0.11 438	0.11 441

DispNO	0.14 311	0.08 237	0.17 378	0.19 356	0.12 421	0.11 173	0.21 441	0.23 295	0.29 390	0.17 312	0.23 325	0.18 315	0.17 386	0.15 283	0.15 343	0.07 240	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.06 200

CFNet_ucs	0.15 355	0.08 237	0.16 350	0.16 143	0.11 390	0.14 279	0.14 152	0.30 416	0.34 433	0.16 296	0.24 337	0.23 386	0.14 319	0.18 370	0.15 343	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.09 383	0.09 388

SDNR	0.19 424	0.08 237	0.19 412	0.16 143	0.12 421	0.77 557	0.14 152	0.25 333	0.32 414	0.19 358	0.24 337	0.19 329	0.13 294	0.19 385	0.15 343	0.16 511	0.18 519	0.14 485	0.11 455	0.08 321	0.11 441

gwcnet-sp	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.09 239	0.16 335	0.17 319	0.24 317	0.24 325	0.18 342	0.24 337	0.15 267	0.16 363	0.15 283	0.15 343	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

scenet	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.09 239	0.16 335	0.17 319	0.24 317	0.24 325	0.18 342	0.24 337	0.15 267	0.16 363	0.15 283	0.15 343	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

ssnet	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.18 299	0.09 239	0.16 335	0.17 319	0.24 317	0.24 325	0.18 342	0.24 337	0.15 267	0.16 363	0.15 283	0.15 343	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

FENet	0.13 277	0.08 237	0.12 185	0.16 143	0.08 127	0.14 279	0.15 220	0.22 275	0.23 309	0.17 312	0.23 325	0.16 281	0.12 256	0.14 261	0.15 343	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.07 280

GANet-RSSM	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.13 13	0.08 127	0.14 279	0.17 319	0.22 275	0.21 285	0.17 312	0.24 337	0.23 386	0.15 337	0.16 317	0.15 343	0.10 401	0.06 308	0.07 195	0.08 338	0.08 321	0.07 280

GwcNet-RSSM	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.15 70	0.08 127	0.15 305	0.20 424	0.21 253	0.27 369	0.18 342	0.27 391	0.22 368	0.16 363	0.14 261	0.15 343	0.10 401	0.05 183	0.07 195	0.09 384	0.07 258	0.07 280

FADNet-RVC-Resample	0.16 378	0.11 397	0.31 484	0.22 455	0.11 390	0.19 398	0.14 152	0.25 333	0.24 325	0.24 432	0.27 391	0.20 341	0.15 337	0.16 317	0.15 343	0.07 240	0.08 406	0.12 458	0.10 423	0.09 383	0.10 415

FADNet	0.21 448	0.22 513	0.36 499	0.18 299	0.17 507	0.24 456	0.13 104	0.31 426	0.31 407	0.23 423	0.25 366	0.27 423	0.21 432	0.19 385	0.15 343	0.13 478	0.15 509	0.12 458	0.15 502	0.16 506	0.18 519

BEATNet_4x	0.12 252	0.08 237	0.14 265	0.18 299	0.07 71	0.15 305	0.07 3	0.22 275	0.18 232	0.16 296	0.19 273	0.18 315	0.14 319	0.16 317	0.15 343	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.06 192	0.06 200

UCFNet_RVC	0.14 311	0.08 237	0.13 230	0.11 1	0.10 341	0.20 413	0.10 27	0.24 317	0.22 299	0.17 312	0.20 285	0.23 386	0.15 337	0.17 349	0.15 343	0.12 455	0.07 380	0.10 408	0.13 484	0.11 438	0.10 415

DeepPruner_ROB	0.16 378	0.11 397	0.15 316	0.17 217	0.10 341	0.17 356	0.15 220	0.32 437	0.21 285	0.19 358	0.21 306	0.22 368	0.18 400	0.20 410	0.15 343	0.13 478	0.09 435	0.09 360	0.09 384	0.11 438	0.10 415

HSM	0.15 355	0.08 237	0.14 265	0.16 143	0.09 239	0.16 335	0.14 152	0.28 391	0.25 346	0.19 358	0.23 325	0.37 492	0.16 363	0.20 410	0.15 343	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.06 200

G2L-ROB	0.13 277	0.06 57	0.13 230	0.13 13	0.08 127	0.14 279	0.16 285	0.25 333	0.18 232	0.19 358	0.18 264	0.20 341	0.14 319	0.17 349	0.16 359	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.08 321	0.09 388

ITSA-stereo	0.15 355	0.10 371	0.14 265	0.19 356	0.08 127	0.12 208	0.14 152	0.30 416	0.49 504	0.17 312	0.19 273	0.22 368	0.15 337	0.17 349	0.16 359	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.08 321	0.08 344

DualNet (step1)	0.16 378	0.12 415	0.20 424	0.12 4	0.14 464	0.17 356	0.13 104	0.27 372	0.23 309	0.20 381	0.20 285	0.24 392	0.19 416	0.16 317	0.16 359	0.15 495	0.06 308	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

test_sample7	0.15 355	0.10 371	0.16 350	0.14 30	0.11 390	0.16 335	0.16 285	0.27 372	0.23 309	0.20 381	0.20 285	0.24 392	0.19 416	0.16 317	0.16 359	0.12 455	0.06 308	0.10 408	0.09 384	0.10 415	0.10 415

1test111	0.11 186	0.08 237	0.12 185	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.09 93	0.09 89	0.06 16	0.06 36	0.15 283	0.16 359	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 108	0.07 258	0.07 280

qqq	0.13 277	0.09 313	0.15 316	0.16 143	0.08 127	0.13 247	0.15 220	0.23 295	0.16 187	0.15 268	0.19 273	0.16 281	0.16 363	0.15 283	0.16 359	0.07 240	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.07 280

iRaft-Stereo_5w	0.12 252	0.09 313	0.12 185	0.19 356	0.08 127	0.09 81	0.12 63	0.21 253	0.21 285	0.19 358	0.14 189	0.11 176	0.09 168	0.20 410	0.16 359	0.05 27	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.05 100	0.06 200

dd	0.15 355	0.16 474	0.16 350	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.18 364	0.21 253	0.25 346	0.23 423	0.20 285	0.21 350	0.09 168	0.21 427	0.16 359	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.08 321	0.06 200

dad	0.17 398	0.20 503	0.20 424	0.16 143	0.11 390	0.20 413	0.18 364	0.21 253	0.28 383	0.30 483	0.24 337	0.29 441	0.13 294	0.19 385	0.16 359	0.18 517	0.09 435	0.11 439	0.09 384	0.11 438	0.07 280

AACVNet	0.16 378	0.08 237	0.14 265	0.15 70	0.10 341	0.18 375	0.15 220	0.23 295	0.24 325	0.27 456	0.27 391	0.28 433	0.17 386	0.19 385	0.16 359	0.09 360	0.07 380	0.09 360	0.07 273	0.10 415	0.09 388

GEStereo_RVC	0.17 398	0.12 415	0.15 316	0.22 455	0.11 390	0.19 398	0.17 319	0.32 437	0.48 498	0.20 381	0.25 366	0.17 301	0.13 294	0.21 427	0.16 359	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.09 383	0.08 344

FADNet_RVC	0.16 378	0.14 456	0.40 507	0.20 411	0.11 390	0.13 247	0.13 104	0.26 351	0.22 299	0.21 395	0.23 325	0.20 341	0.17 386	0.14 261	0.16 359	0.08 301	0.08 406	0.12 458	0.09 384	0.11 438	0.10 415

AANet_RVC	0.16 378	0.10 371	0.10 109	0.18 299	0.09 239	0.18 375	0.19 403	0.26 351	0.31 407	0.22 411	0.35 455	0.21 350	0.21 432	0.22 440	0.16 359	0.06 114	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.06 200

CBMV_ROB	0.19 424	0.13 444	0.17 378	0.16 143	0.11 390	0.15 305	0.13 104	0.26 351	0.28 383	0.27 456	0.30 423	0.27 423	0.24 455	0.23 451	0.16 359	0.15 495	0.17 517	0.22 523	0.20 519	0.10 415	0.11 441

NOSS_ROB	0.19 424	0.12 415	0.18 401	0.16 143	0.12 421	0.15 305	0.12 63	0.30 416	0.32 414	0.20 381	0.22 316	0.27 423	0.23 449	0.21 427	0.16 359	0.16 511	0.18 519	0.23 524	0.21 521	0.12 453	0.13 473

rvit_105_1	0.19 424	0.11 397	0.25 456	0.21 440	0.16 492	0.21 430	0.27 504	0.31 426	0.41 472	0.19 358	0.20 285	0.22 368	0.17 386	0.19 385	0.17 374	0.12 455	0.12 481	0.13 473	0.15 502	0.08 321	0.07 280

ACV-stereo	0.15 355	0.10 371	0.28 471	0.18 299	0.12 421	0.14 279	0.12 63	0.23 295	0.21 285	0.19 358	0.23 325	0.22 368	0.15 337	0.23 451	0.17 374	0.07 240	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

test_sample9	0.18 412	0.12 415	0.20 424	0.12 4	0.14 464	0.17 356	0.13 104	0.27 372	0.23 309	0.20 381	0.20 285	0.24 392	0.19 416	0.19 385	0.17 374	0.15 495	0.30 542	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

test_sample8	0.19 424	0.12 415	0.20 424	0.12 4	0.14 464	0.17 356	0.13 104	0.31 426	0.21 285	0.27 456	0.22 316	0.36 487	0.25 464	0.19 385	0.17 374	0.15 495	0.30 542	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.12 454

SMFormer	0.14 311	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.17 374	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.06 200

tta	0.14 311	0.07 140	0.17 378	0.14 30	0.08 127	0.16 335	0.17 319	0.26 351	0.27 369	0.19 358	0.20 285	0.18 315	0.15 337	0.15 283	0.17 374	0.08 301	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.06 192	0.06 200

mmm	0.14 311	0.08 237	0.17 378	0.17 217	0.09 239	0.17 356	0.18 364	0.21 253	0.15 160	0.15 268	0.23 325	0.21 350	0.16 363	0.16 317	0.17 374	0.08 301	0.05 183	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280

HBP-ISP	0.18 412	0.13 444	0.16 350	0.15 70	0.11 390	0.08 52	0.13 104	0.28 391	0.29 390	0.22 411	0.33 447	0.21 350	0.25 464	0.23 451	0.17 374	0.14 491	0.16 512	0.21 519	0.17 513	0.10 415	0.08 344

CRFU-Net	0.16 378	0.08 237	0.14 265	0.17 217	0.09 239	0.19 398	0.14 152	0.26 351	0.20 270	0.28 471	0.27 391	0.29 441	0.17 386	0.19 385	0.17 374	0.09 360	0.09 435	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.08 344

SACVNet	0.18 412	0.12 415	0.14 265	0.17 217	0.13 444	0.22 438	0.18 364	0.31 426	0.30 400	0.23 423	0.31 431	0.30 450	0.22 441	0.22 440	0.17 374	0.11 430	0.08 406	0.10 408	0.10 423	0.12 453	0.14 490

PSMNet-ADL	0.15 355	0.12 415	0.13 230	0.22 455	0.09 239	0.13 247	0.20 424	0.26 351	0.23 309	0.18 342	0.20 285	0.24 392	0.16 363	0.18 370	0.17 374	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.11 455	0.08 321	0.07 280

LMCR-Stereo	0.15 355	0.08 237	0.13 230	0.21 440	0.09 239	0.17 356	0.20 424	0.27 372	0.19 247	0.24 432	0.24 337	0.23 386	0.17 386	0.20 410	0.17 374	0.07 240	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.10 415	0.08 344

FINET	0.21 448	0.18 496	0.26 459	0.18 299	0.16 492	0.23 451	0.23 462	0.32 437	0.48 498	0.25 445	0.32 435	0.22 368	0.22 441	0.22 440	0.17 374	0.18 517	0.16 512	0.11 439	0.10 423	0.15 499	0.13 473

DMCA	0.14 311	0.09 313	0.16 350	0.19 356	0.09 239	0.15 305	0.17 319	0.23 295	0.27 369	0.14 241	0.19 273	0.17 301	0.18 400	0.15 283	0.17 374	0.10 401	0.06 308	0.08 279	0.06 186	0.09 383	0.10 415

CVANet_RVC	0.18 412	0.10 371	0.14 265	0.21 440	0.10 341	0.18 375	0.17 319	0.34 465	0.33 421	0.22 411	0.31 431	0.28 433	0.18 400	0.23 451	0.17 374	0.12 455	0.08 406	0.12 458	0.11 455	0.09 383	0.07 280

NVstereo2D	0.19 424	0.10 371	0.15 316	0.17 217	0.15 482	0.28 493	0.23 462	0.44 526	0.42 479	0.15 268	0.27 391	0.25 406	0.19 416	0.22 440	0.17 374	0.09 360	0.06 308	0.10 408	0.08 338	0.15 499	0.09 388

SGM-Forest	0.20 436	0.14 456	0.18 401	0.19 356	0.13 444	0.20 413	0.22 451	0.33 456	0.30 400	0.24 432	0.29 417	0.28 433	0.19 416	0.23 451	0.17 374	0.15 495	0.16 512	0.15 497	0.14 487	0.12 453	0.12 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 355	0.07 140	0.19 412	0.15 70	0.07 71	0.20 413	0.15 220	0.24 317	0.26 360	0.21 395	0.34 451	0.28 433	0.18 400	0.18 370	0.17 374	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 200

MultiAttention	0.29 509	0.08 237	0.14 265	0.19 356	0.12 421	1.45 572	1.33 573	0.36 487	0.37 453	0.19 358	0.21 306	0.24 392	0.11 225	0.38 523	0.18 392	0.06 114	0.05 183	0.08 279	0.08 338	0.10 415	0.09 388

G2L-Stereo_test	0.14 311	0.07 140	0.11 150	0.13 13	0.08 127	0.12 208	0.16 285	0.30 416	0.28 383	0.20 381	0.23 325	0.20 341	0.16 363	0.17 349	0.18 392	0.07 240	0.05 183	0.05 23	0.05 108	0.07 258	0.06 200

coex_refinement	0.14 311	0.07 140	0.12 185	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.15 220	0.26 351	0.29 390	0.18 342	0.20 285	0.22 368	0.17 386	0.16 317	0.18 392	0.08 301	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.09 383	0.08 344

G2L-Stereo	0.14 311	0.07 140	0.13 230	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.12 63	0.27 372	0.22 299	0.16 296	0.27 391	0.21 350	0.13 294	0.17 349	0.18 392	0.09 360	0.08 406	0.08 279	0.07 273	0.07 258	0.07 280

MyStereo8	0.12 252	0.07 140	0.15 316	0.15 70	0.09 239	0.18 375	0.14 152	0.19 219	0.22 299	0.12 193	0.18 264	0.11 176	0.10 200	0.16 317	0.18 392	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.05 108	0.08 321	0.09 388

CBFPSM	0.14 311	0.06 57	0.26 459	0.17 217	0.09 239	0.13 247	0.15 220	0.22 275	0.23 309	0.20 381	0.27 391	0.24 392	0.16 363	0.16 317	0.18 392	0.06 114	0.06 308	0.06 102	0.07 273	0.07 258	0.07 280

GASNet	0.22 457	0.23 514	0.33 490	0.26 501	0.17 507	0.26 476	0.16 285	0.44 526	0.42 479	0.27 456	0.24 337	0.30 450	0.15 337	0.27 470	0.18 392	0.12 455	0.08 406	0.12 458	0.11 455	0.16 506	0.07 280

x	0.13 277	0.07 140	0.14 265	0.14 30	0.08 127	0.18 375	0.14 152	0.22 275	0.20 270	0.15 268	0.19 273	0.19 329	0.17 386	0.18 370	0.18 392	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.06 186	0.07 258	0.07 280

CSP-Net	0.16 378	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.09 239	0.19 398	0.17 319	0.25 333	0.32 414	0.25 445	0.30 423	0.24 392	0.15 337	0.21 427	0.18 392	0.09 360	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

UNet	0.17 398	0.09 313	0.18 401	0.19 356	0.12 421	0.27 486	0.19 403	0.33 456	0.29 390	0.21 395	0.24 337	0.23 386	0.19 416	0.19 385	0.18 392	0.07 240	0.06 308	0.08 279	0.07 273	0.08 321	0.06 200

acv_ft	0.15 355	0.09 313	0.15 316	0.19 356	0.10 341	0.16 335	0.17 319	0.25 333	0.33 421	0.19 358	0.26 383	0.21 350	0.17 386	0.17 349	0.18 392	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

TDLM	0.17 398	0.12 415	0.13 230	0.24 485	0.10 341	0.18 375	0.18 364	0.36 487	0.30 400	0.21 395	0.28 405	0.28 433	0.18 400	0.23 451	0.18 392	0.11 430	0.07 380	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.08 344

MDST_ROB	0.22 457	0.10 371	0.17 378	0.18 299	0.11 390	0.37 521	0.19 403	0.43 524	0.41 472	0.39 512	0.39 478	0.29 441	0.21 432	0.26 467	0.18 392	0.11 430	0.10 455	0.14 485	0.11 455	0.10 415	0.08 344

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 412	0.09 313	0.29 479	0.15 70	0.10 341	0.22 438	0.20 424	0.26 351	0.39 463	0.25 445	0.42 501	0.24 392	0.15 337	0.20 410	0.19 405	0.07 240	0.05 183	0.06 102	0.05 108	0.10 415	0.09 388

pcwnet_v2	0.19 424	0.10 371	0.26 459	0.17 217	0.14 464	0.18 375	0.15 220	0.37 493	0.46 496	0.19 358	0.24 337	0.21 350	0.19 416	0.20 410	0.19 405	0.13 478	0.10 455	0.10 408	0.10 423	0.11 438	0.13 473

FADNet-RVC	0.20 436	0.20 503	0.38 504	0.21 440	0.16 492	0.20 413	0.15 220	0.26 351	0.26 360	0.26 450	0.32 435	0.26 415	0.21 432	0.22 440	0.19 405	0.12 455	0.13 494	0.12 458	0.14 487	0.13 471	0.18 519

STTStereo	0.18 412	0.12 415	0.27 466	0.20 411	0.11 390	0.16 335	0.21 441	0.29 402	0.23 309	0.21 395	0.30 423	0.29 441	0.18 400	0.20 410	0.19 405	0.12 455	0.11 467	0.11 439	0.14 487	0.09 383	0.08 344

RASNet	0.14 311	0.07 140	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.18 375	0.14 152	0.29 402	0.20 270	0.17 312	0.25 366	0.21 350	0.18 400	0.20 410	0.19 405	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.08 338	0.06 192	0.06 200

CBMV	0.19 424	0.14 456	0.17 378	0.18 299	0.10 341	0.20 413	0.11 46	0.29 402	0.30 400	0.29 479	0.30 423	0.30 450	0.23 449	0.27 470	0.19 405	0.13 478	0.15 509	0.17 505	0.16 506	0.10 415	0.10 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ISRNet	0.18 412	0.08 237	0.19 412	0.19 356	0.13 444	0.15 305	0.12 63	0.30 416	0.32 414	0.21 395	0.25 366	0.27 423	0.17 386	0.17 349	0.20 411	0.20 524	0.08 406	0.14 485	0.14 487	0.14 484	0.17 516

PSMNet-RUCA	0.27 501	0.33 535	0.41 510	0.36 534	0.32 541	0.18 375	0.19 403	0.42 520	0.30 400	0.33 499	0.41 495	0.39 504	0.25 464	0.31 491	0.20 411	0.18 517	0.10 455	0.25 526	0.15 502	0.21 521	0.16 508

ff1	0.13 277	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.15 107	0.19 247	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.14 261	0.20 411	0.06 114	0.04 21	0.09 360	0.08 338	0.06 192	0.06 200

mmx	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.27 372	0.25 346	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.14 261	0.20 411	0.08 301	0.06 308	0.09 360	0.08 338	0.08 321	0.08 344

xxx	0.14 311	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.08 127	0.17 356	0.17 319	0.27 372	0.25 346	0.15 268	0.25 366	0.19 329	0.13 294	0.14 261	0.20 411	0.08 301	0.06 308	0.09 360	0.08 338	0.08 321	0.08 344

ToySt	0.17 398	0.11 397	0.18 401	0.17 217	0.11 390	0.16 335	0.25 489	0.24 317	0.33 421	0.19 358	0.24 337	0.26 415	0.24 455	0.19 385	0.20 411	0.07 240	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.09 383	0.08 344

ssnet_v2	0.17 398	0.10 371	0.17 378	0.17 217	0.11 390	0.21 430	0.21 441	0.33 456	0.25 346	0.22 411	0.22 316	0.27 423	0.18 400	0.22 440	0.20 411	0.11 430	0.09 435	0.09 360	0.09 384	0.08 321	0.08 344

DDUNet	0.22 457	0.17 485	0.21 432	0.22 455	0.15 482	0.25 467	0.24 474	0.29 402	0.30 400	0.31 489	0.36 458	0.33 475	0.25 464	0.24 460	0.20 411	0.18 517	0.13 494	0.17 505	0.11 455	0.16 506	0.16 508

AASNet	0.16 378	0.08 237	0.12 185	0.19 356	0.09 239	0.18 375	0.15 220	0.37 493	0.37 453	0.19 358	0.23 325	0.20 341	0.16 363	0.17 349	0.20 411	0.10 401	0.08 406	0.08 279	0.07 273	0.09 383	0.09 388

MMNet	0.17 398	0.09 313	0.16 350	0.20 411	0.11 390	0.27 486	0.20 424	0.25 333	0.41 472	0.22 411	0.30 423	0.21 350	0.20 428	0.17 349	0.20 411	0.06 114	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

HGLStereo	0.17 398	0.08 237	0.19 412	0.17 217	0.12 421	0.18 375	0.18 364	0.31 426	0.32 414	0.21 395	0.32 435	0.25 406	0.18 400	0.19 385	0.20 411	0.09 360	0.09 435	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.10 415

FAT-Stereo	0.20 436	0.12 415	0.22 438	0.21 440	0.12 421	0.17 356	0.18 364	0.34 465	0.39 463	0.27 456	0.37 464	0.34 481	0.32 507	0.21 427	0.20 411	0.09 360	0.11 467	0.10 408	0.09 384	0.11 438	0.14 490

DSFCA	0.16 378	0.09 313	0.14 265	0.16 143	0.10 341	0.20 413	0.19 403	0.28 391	0.31 407	0.23 423	0.24 337	0.22 368	0.15 337	0.19 385	0.20 411	0.10 401	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.08 321	0.08 344

DMCA-RVC	0.17 398	0.10 371	0.15 316	0.24 485	0.11 390	0.18 375	0.18 364	0.25 333	0.24 325	0.21 395	0.26 383	0.25 406	0.27 478	0.18 370	0.20 411	0.12 455	0.08 406	0.13 473	0.10 423	0.10 415	0.08 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 398	0.10 371	0.22 438	0.20 411	0.10 341	0.15 305	0.18 364	0.31 426	0.25 346	0.21 395	0.30 423	0.25 406	0.17 386	0.21 427	0.20 411	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.07 258	0.08 344
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 436	0.21 509	0.23 447	0.20 411	0.10 341	0.19 398	0.17 319	0.36 487	0.25 346	0.27 456	0.33 447	0.27 423	0.24 455	0.20 410	0.20 411	0.15 495	0.12 481	0.17 505	0.14 487	0.10 415	0.08 344

StereoDRNet-Refined	0.17 398	0.12 415	0.15 316	0.20 411	0.09 239	0.18 375	0.18 364	0.26 351	0.23 309	0.26 450	0.40 484	0.22 368	0.17 386	0.21 427	0.20 411	0.08 301	0.05 183	0.09 360	0.10 423	0.07 258	0.07 280
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.18 412	0.11 397	0.17 378	0.22 455	0.11 390	0.21 430	0.22 451	0.37 493	0.33 421	0.24 432	0.28 405	0.30 450	0.19 416	0.20 410	0.20 411	0.09 360	0.08 406	0.11 439	0.09 384	0.09 383	0.07 280

DLCB_ROB	0.18 412	0.10 371	0.15 316	0.23 476	0.11 390	0.24 456	0.18 364	0.29 402	0.28 383	0.27 456	0.28 405	0.28 433	0.24 455	0.19 385	0.20 411	0.08 301	0.08 406	0.09 360	0.09 384	0.07 258	0.07 280

PWCDC_ROB	0.20 436	0.13 444	0.22 438	0.24 485	0.11 390	0.19 398	0.15 220	0.33 456	0.54 516	0.29 479	0.50 516	0.21 350	0.15 337	0.27 470	0.20 411	0.11 430	0.09 435	0.10 408	0.08 338	0.11 438	0.09 388

iinet-f	0.16 378	0.06 57	0.45 514	0.14 30	0.10 341	0.21 430	0.14 152	0.27 372	0.23 309	0.21 395	0.24 337	0.21 350	0.15 337	0.18 370	0.21 431	0.09 360	0.07 380	0.07 195	0.06 186	0.09 383	0.10 415

ADLNet	0.16 378	0.08 237	0.15 316	0.16 143	0.10 341	0.16 335	0.17 319	0.32 437	0.27 369	0.22 411	0.27 391	0.24 392	0.16 363	0.18 370	0.21 431	0.10 401	0.06 308	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

delet	0.17 398	0.08 237	0.17 378	0.19 356	0.11 390	0.20 413	0.21 441	0.30 416	0.37 453	0.17 312	0.26 383	0.19 329	0.19 416	0.19 385	0.21 431	0.08 301	0.08 406	0.09 360	0.11 455	0.06 192	0.06 200

UPFNet	0.16 378	0.08 237	0.12 185	0.20 411	0.12 421	0.20 413	0.23 462	0.28 391	0.26 360	0.17 312	0.24 337	0.22 368	0.19 416	0.19 385	0.21 431	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.08 321	0.06 200

ACVNet	0.15 355	0.09 313	0.15 316	0.13 13	0.12 421	0.14 279	0.20 424	0.22 275	0.33 421	0.17 312	0.26 383	0.21 350	0.16 363	0.17 349	0.21 431	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

hitnet-ft	0.18 412	0.09 313	0.17 378	0.14 30	0.09 239	0.26 476	0.20 424	0.25 333	0.26 360	0.24 432	0.32 435	0.31 463	0.22 441	0.24 460	0.21 431	0.12 455	0.07 380	0.10 408	0.08 338	0.12 453	0.11 441

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 457	0.21 509	0.24 451	0.26 501	0.11 390	0.23 451	0.14 152	0.39 505	0.24 325	0.32 495	0.36 458	0.30 450	0.21 432	0.19 385	0.21 431	0.17 516	0.14 503	0.21 519	0.16 506	0.12 453	0.12 454

SuperB	0.20 436	0.10 371	0.56 530	0.16 143	0.09 239	0.18 375	0.18 364	0.24 317	0.50 507	0.26 450	0.39 478	0.17 301	0.21 432	0.22 440	0.21 431	0.08 301	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.12 453	0.10 415

NaN_ROB	0.22 457	0.19 499	0.24 451	0.25 496	0.13 444	0.29 497	0.26 497	0.33 456	0.41 472	0.31 489	0.31 431	0.32 472	0.23 449	0.30 490	0.21 431	0.11 430	0.17 517	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

YMNet	0.20 436	0.12 415	0.19 412	0.20 411	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.32 437	0.34 433	0.27 456	0.34 451	0.30 450	0.18 400	0.18 370	0.22 440	0.10 401	0.13 494	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

YMNet_1	0.20 436	0.12 415	0.19 412	0.20 411	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.32 437	0.34 433	0.27 456	0.34 451	0.30 450	0.18 400	0.18 370	0.22 440	0.10 401	0.13 494	0.10 408	0.10 423	0.08 321	0.09 388

UDG	0.21 448	0.17 485	0.19 412	0.23 476	0.15 482	0.30 500	0.20 424	0.33 456	0.35 442	0.23 423	0.28 405	0.31 463	0.27 478	0.20 410	0.22 440	0.15 495	0.12 481	0.13 473	0.09 384	0.14 484	0.14 490

ADLNet2	0.16 378	0.09 313	0.13 230	0.16 143	0.09 239	0.20 413	0.16 285	0.31 426	0.39 463	0.16 296	0.20 285	0.20 341	0.18 400	0.21 427	0.22 440	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.07 280

psm_up	0.18 412	0.10 371	0.18 401	0.20 411	0.11 390	0.17 356	0.19 403	0.37 493	0.34 433	0.21 395	0.28 405	0.29 441	0.24 455	0.20 410	0.22 440	0.09 360	0.10 455	0.11 439	0.11 455	0.08 321	0.08 344

ac_64	0.16 378	0.08 237	0.15 316	0.18 299	0.10 341	0.22 438	0.18 364	0.24 317	0.21 285	0.18 342	0.24 337	0.29 441	0.18 400	0.19 385	0.22 440	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.07 258	0.06 200

S-Stereo	0.20 436	0.12 415	0.25 456	0.21 440	0.13 444	0.20 413	0.18 364	0.32 437	0.43 484	0.23 423	0.36 458	0.28 433	0.30 499	0.19 385	0.22 440	0.09 360	0.12 481	0.10 408	0.10 423	0.13 471	0.13 473

RGC	0.25 491	0.20 503	0.29 479	0.28 516	0.16 492	0.22 438	0.23 462	0.32 437	0.44 489	0.27 456	0.40 484	0.38 496	0.27 478	0.36 516	0.22 440	0.11 430	0.13 494	0.17 505	0.17 513	0.14 484	0.16 508

stereogan	0.22 457	0.11 397	0.21 432	0.20 411	0.12 421	0.31 501	0.19 403	0.35 480	0.44 489	0.22 411	0.39 478	0.35 485	0.27 478	0.33 501	0.22 440	0.10 401	0.12 481	0.10 408	0.10 423	0.14 484	0.13 473

DeepPrunerF	0.24 480	0.17 485	0.42 512	0.26 501	0.16 492	0.22 438	0.28 510	0.37 493	0.50 507	0.26 450	0.29 417	0.24 392	0.28 487	0.21 427	0.22 440	0.15 495	0.11 467	0.20 518	0.18 517	0.12 453	0.13 473

GANet	0.21 448	0.12 415	0.21 432	0.24 485	0.13 444	0.22 438	0.22 451	0.41 515	0.26 360	0.31 489	0.42 501	0.37 492	0.28 487	0.23 451	0.22 440	0.10 401	0.12 481	0.10 408	0.09 384	0.10 415	0.08 344

PWC_ROB	0.21 448	0.16 474	0.26 459	0.18 299	0.11 390	0.22 438	0.13 104	0.32 437	0.49 504	0.30 483	0.40 484	0.32 472	0.24 455	0.31 491	0.22 440	0.10 401	0.07 380	0.11 439	0.08 338	0.11 438	0.10 415

z-ln-s-r	0.17 398	0.10 371	0.40 507	0.19 356	0.08 127	0.17 356	0.18 364	0.22 275	0.33 421	0.18 342	0.40 484	0.22 368	0.17 386	0.20 410	0.23 452	0.07 240	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.05 121

w-ln-seven-2	0.20 436	0.14 456	0.37 503	0.22 455	0.12 421	0.20 413	0.21 441	0.28 391	0.37 453	0.25 445	0.37 464	0.27 423	0.22 441	0.21 427	0.23 452	0.08 301	0.08 406	0.09 360	0.09 384	0.10 415	0.09 388

TCMNet	0.19 424	0.12 415	0.19 412	0.20 411	0.18 513	0.20 413	0.24 474	0.27 372	0.36 446	0.23 423	0.26 383	0.25 406	0.19 416	0.19 385	0.23 452	0.13 478	0.11 467	0.11 439	0.12 474	0.13 471	0.12 454

1111x	0.15 355	0.08 237	0.12 185	0.18 299	0.07 71	0.18 375	0.25 489	0.31 426	0.24 325	0.17 312	0.24 337	0.26 415	0.15 337	0.13 235	0.23 452	0.07 240	0.07 380	0.08 279	0.09 384	0.07 258	0.06 200

SQANet	0.23 473	0.23 514	0.30 482	0.30 525	0.19 516	0.27 486	0.13 104	0.29 402	0.33 421	0.24 432	0.37 464	0.31 463	0.22 441	0.27 470	0.23 452	0.15 495	0.10 455	0.21 519	0.16 506	0.21 521	0.15 497

fast-acv-ft	0.18 412	0.11 397	0.19 412	0.19 356	0.12 421	0.24 456	0.21 441	0.25 333	0.34 433	0.22 411	0.34 451	0.27 423	0.20 428	0.21 427	0.23 452	0.09 360	0.09 435	0.08 279	0.10 423	0.08 321	0.07 280

Anonymous_2	0.22 457	0.17 485	0.28 471	0.15 70	0.16 492	0.32 502	0.22 451	0.22 275	0.17 206	0.23 423	0.24 337	0.26 415	0.27 478	0.27 470	0.23 452	0.22 532	0.25 538	0.17 505	0.17 513	0.17 513	0.17 516

DGSMNet	0.24 480	0.19 499	0.33 490	0.21 440	0.24 528	0.24 456	0.20 424	0.35 480	0.41 472	0.24 432	0.32 435	0.38 496	0.21 432	0.29 487	0.23 452	0.12 455	0.11 467	0.14 485	0.16 506	0.23 525	0.23 530

aanetorigin	0.22 457	0.17 485	0.56 530	0.17 217	0.10 341	0.15 305	0.19 403	0.20 230	0.33 421	0.49 531	0.48 511	0.29 441	0.27 478	0.20 410	0.23 452	0.08 301	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.10 415	0.09 388

DANet	0.21 448	0.15 466	0.28 471	0.25 496	0.13 444	0.22 438	0.19 403	0.27 372	0.27 369	0.28 471	0.32 435	0.35 485	0.31 503	0.31 491	0.23 452	0.11 430	0.09 435	0.11 439	0.10 423	0.13 471	0.11 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 505	0.16 474	0.31 484	0.18 299	0.13 444	0.54 536	0.42 545	0.51 538	0.67 540	0.29 479	0.38 470	0.38 496	0.29 495	0.31 491	0.23 452	0.11 430	0.10 455	0.11 439	0.08 338	0.20 520	0.16 508

FBW_ROB	0.24 480	0.17 485	0.22 438	0.26 501	0.14 464	0.25 467	0.22 451	0.41 515	0.41 472	0.41 519	0.41 495	0.42 511	0.27 478	0.31 491	0.23 452	0.09 360	0.14 503	0.14 485	0.12 474	0.11 438	0.09 388

DispFullNet	0.27 501	0.21 509	0.65 538	0.28 516	0.16 492	0.26 476	0.17 319	0.33 456	0.58 525	0.27 456	0.38 470	0.43 514	0.23 449	0.38 523	0.23 452	0.12 455	0.06 308	0.19 516	0.11 455	0.21 521	0.15 497

ACVNet-4b	0.39 527	0.53 546	0.55 527	0.45 542	0.24 528	0.47 530	0.18 364	0.49 535	0.64 536	0.42 522	0.45 507	0.60 537	0.27 478	0.34 504	0.24 465	0.33 543	0.14 503	0.48 546	0.42 546	0.30 539	0.26 538

Syn2CoEx	0.21 448	0.16 474	0.27 466	0.29 523	0.14 464	0.26 476	0.20 424	0.33 456	0.31 407	0.28 471	0.36 458	0.27 423	0.25 464	0.19 385	0.24 465	0.16 511	0.12 481	0.14 485	0.11 455	0.09 383	0.08 344

GwcNet	0.20 436	0.13 444	0.19 412	0.18 299	0.12 421	0.24 456	0.19 403	0.35 480	0.43 484	0.20 381	0.32 435	0.33 475	0.20 428	0.22 440	0.24 465	0.11 430	0.09 435	0.09 360	0.09 384	0.09 383	0.10 415

edge stereo	0.22 457	0.13 444	0.20 424	0.21 440	0.13 444	0.23 451	0.16 285	0.32 437	0.42 479	0.32 495	0.40 484	0.38 496	0.35 514	0.25 465	0.24 465	0.13 478	0.11 467	0.14 485	0.11 455	0.12 453	0.13 473

ADCRef	0.19 424	0.12 415	0.41 510	0.20 411	0.12 421	0.22 438	0.18 364	0.32 437	0.36 446	0.26 450	0.32 435	0.17 301	0.23 449	0.24 460	0.24 465	0.07 240	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.08 321	0.08 344

DRN-Test	0.19 424	0.11 397	0.20 424	0.22 455	0.10 341	0.22 438	0.22 451	0.39 505	0.37 453	0.24 432	0.32 435	0.26 415	0.21 432	0.22 440	0.24 465	0.11 430	0.07 380	0.11 439	0.10 423	0.09 383	0.07 280

NCCL2	0.23 473	0.15 466	0.17 378	0.34 530	0.18 513	0.24 456	0.23 462	0.34 465	0.28 383	0.31 489	0.38 470	0.38 496	0.28 487	0.23 451	0.24 465	0.15 495	0.12 481	0.18 514	0.21 521	0.13 471	0.13 473

SANet	0.24 480	0.14 456	0.28 471	0.21 440	0.11 390	0.27 486	0.24 474	0.38 501	0.64 536	0.36 505	0.40 484	0.43 514	0.26 470	0.27 470	0.24 465	0.12 455	0.09 435	0.10 408	0.09 384	0.13 471	0.11 441

SGM_RVC	0.23 473	0.12 415	0.15 316	0.15 70	0.09 239	0.33 508	0.18 364	0.34 465	0.31 407	0.44 526	0.37 464	0.53 533	0.35 514	0.35 510	0.24 465	0.13 478	0.13 494	0.13 473	0.13 484	0.10 415	0.11 441
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	0.25 491	0.14 456	0.56 530	0.19 356	0.14 464	0.24 456	0.22 451	0.34 465	0.62 532	0.35 502	0.65 535	0.31 463	0.25 464	0.31 491	0.25 474	0.09 360	0.08 406	0.09 360	0.09 384	0.09 383	0.11 441

z-mn7	0.24 480	0.14 456	0.45 514	0.19 356	0.13 444	0.28 493	0.25 489	0.34 465	0.62 532	0.27 456	0.56 527	0.29 441	0.24 455	0.32 498	0.25 474	0.08 301	0.08 406	0.08 279	0.08 338	0.10 415	0.10 415

Wz-Net-LNSev	0.22 457	0.16 474	0.38 504	0.21 440	0.13 444	0.25 467	0.23 462	0.32 437	0.43 484	0.30 483	0.41 495	0.31 463	0.18 400	0.22 440	0.25 474	0.10 401	0.09 435	0.08 279	0.08 338	0.12 453	0.11 441

Wz-Net-MNSev	0.22 457	0.13 444	0.31 484	0.20 411	0.14 464	0.36 520	0.24 474	0.33 456	0.44 489	0.28 471	0.40 484	0.38 496	0.19 416	0.24 460	0.25 474	0.09 360	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.12 453	0.10 415

APVNet	0.22 457	0.12 415	0.19 412	0.18 299	0.14 464	0.32 502	0.31 532	0.39 505	0.32 414	0.27 456	0.40 484	0.30 450	0.29 495	0.26 467	0.25 474	0.11 430	0.12 481	0.11 439	0.14 487	0.12 453	0.12 454

AF-Net	0.22 457	0.17 485	0.17 378	0.26 501	0.13 444	0.25 467	0.24 474	0.32 437	0.50 507	0.25 445	0.33 447	0.38 496	0.26 470	0.28 481	0.25 474	0.11 430	0.10 455	0.16 503	0.11 455	0.11 438	0.10 415

RP	0.21 448	0.13 444	0.21 432	0.23 476	0.11 390	0.21 430	0.20 424	0.25 333	0.44 489	0.21 395	0.38 470	0.36 487	0.24 455	0.27 470	0.25 474	0.11 430	0.12 481	0.13 473	0.12 474	0.12 453	0.14 490

Nwc_Net	0.23 473	0.16 474	0.21 432	0.25 496	0.14 464	0.24 456	0.26 497	0.37 493	0.38 460	0.22 411	0.41 495	0.30 450	0.28 487	0.28 481	0.25 474	0.11 430	0.10 455	0.17 505	0.20 519	0.10 415	0.10 415

PA-Net	0.23 473	0.18 496	0.33 490	0.28 516	0.22 524	0.21 430	0.38 541	0.29 402	0.39 463	0.22 411	0.32 435	0.25 406	0.26 470	0.20 410	0.25 474	0.09 360	0.23 536	0.15 497	0.22 524	0.09 383	0.13 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	0.33 521	0.20 503	0.58 533	0.26 501	0.60 558	0.34 511	0.25 489	0.42 520	0.48 498	0.45 527	0.58 532	0.42 511	0.36 516	0.35 510	0.25 474	0.12 455	0.20 525	0.14 485	0.16 506	0.19 519	0.33 545

WCMA_ROB	0.24 480	0.11 397	0.22 438	0.17 217	0.14 464	0.32 502	0.15 220	0.32 437	0.32 414	0.38 510	0.53 518	0.40 508	0.34 512	0.34 504	0.25 474	0.11 430	0.12 481	0.12 458	0.10 423	0.14 484	0.14 490

w-ln-seven	0.24 480	0.14 456	0.55 527	0.19 356	0.14 464	0.26 476	0.22 451	0.35 480	0.60 529	0.29 479	0.39 478	0.30 450	0.22 441	0.21 427	0.26 485	0.09 360	0.09 435	0.11 439	0.10 423	0.11 438	0.10 415

xxxx	0.15 355	0.07 140	0.14 265	0.14 30	0.08 127	0.23 451	0.18 364	0.31 426	0.19 247	0.14 241	0.28 405	0.22 368	0.14 319	0.15 283	0.26 485	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.08 321	0.07 280

test_xeample	0.15 355	0.06 57	0.13 230	0.14 30	0.08 127	0.21 430	0.20 424	0.28 391	0.20 270	0.16 296	0.29 417	0.19 329	0.16 363	0.15 283	0.26 485	0.09 360	0.05 183	0.07 195	0.07 273	0.07 258	0.07 280

G-Net	0.24 480	0.16 474	0.36 499	0.22 455	0.16 492	0.51 534	0.23 462	0.29 402	0.34 433	0.36 505	0.38 470	0.31 463	0.29 495	0.27 470	0.26 485	0.11 430	0.09 435	0.12 458	0.09 384	0.16 506	0.13 473

CC-Net-ROB	0.28 505	0.31 533	0.36 499	0.29 523	0.15 482	0.25 467	0.19 403	0.45 529	0.33 421	0.39 512	0.37 464	0.39 504	0.31 503	0.27 470	0.26 485	0.24 538	0.19 522	0.30 539	0.23 528	0.18 516	0.15 497

ETE_ROB	0.23 473	0.17 485	0.22 438	0.25 496	0.13 444	0.26 476	0.29 519	0.31 426	0.36 446	0.28 471	0.36 458	0.45 518	0.26 470	0.27 470	0.26 485	0.11 430	0.08 406	0.12 458	0.09 384	0.14 484	0.13 473

PSMNet_ROB	0.21 448	0.11 397	0.15 316	0.27 513	0.15 482	0.24 456	0.35 536	0.43 524	0.37 453	0.27 456	0.32 435	0.32 472	0.22 441	0.21 427	0.26 485	0.12 455	0.08 406	0.13 473	0.11 455	0.09 383	0.09 388

MeshStereo	0.27 501	0.13 444	0.18 401	0.15 70	0.11 390	0.32 502	0.24 474	0.40 509	0.36 446	0.52 533	0.57 530	0.67 544	0.40 524	0.35 510	0.26 485	0.14 491	0.13 494	0.13 473	0.11 455	0.11 438	0.10 415
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
psmorigin	0.25 491	0.15 466	0.34 498	0.17 217	0.13 444	0.23 451	0.14 152	0.34 465	0.33 421	0.41 519	0.55 522	0.41 510	0.37 518	0.34 504	0.27 493	0.11 430	0.15 509	0.11 439	0.11 455	0.12 453	0.16 508

NCC-stereo	0.24 480	0.15 466	0.31 484	0.26 501	0.16 492	0.20 413	0.30 526	0.40 509	0.40 469	0.24 432	0.38 470	0.33 475	0.28 487	0.36 516	0.27 493	0.12 455	0.11 467	0.15 497	0.22 524	0.13 471	0.13 473

Abc-Net	0.24 480	0.15 466	0.31 484	0.26 501	0.16 492	0.20 413	0.30 526	0.40 509	0.40 469	0.24 432	0.38 470	0.33 475	0.28 487	0.36 516	0.27 493	0.12 455	0.11 467	0.15 497	0.22 524	0.13 471	0.13 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.20 436	0.10 371	0.33 490	0.20 411	0.12 421	0.22 438	0.26 497	0.31 426	0.34 433	0.26 450	0.37 464	0.22 368	0.22 441	0.27 470	0.27 493	0.09 360	0.06 308	0.08 279	0.08 338	0.09 383	0.10 415

SGM-ForestM	0.32 518	0.12 415	0.16 350	0.16 143	0.11 390	0.39 525	0.19 403	0.41 515	0.50 507	0.52 533	0.54 520	1.32 563	0.42 532	0.40 531	0.27 493	0.14 491	0.16 512	0.16 503	0.16 506	0.12 453	0.12 454

LALA_ROB	0.25 491	0.16 474	0.22 438	0.26 501	0.17 507	0.27 486	0.27 504	0.42 520	0.37 453	0.33 499	0.38 470	0.51 529	0.26 470	0.28 481	0.27 493	0.16 511	0.09 435	0.12 458	0.11 455	0.13 471	0.12 454

MSMD_ROB	0.31 516	0.26 523	0.26 459	0.24 485	0.21 522	0.34 511	0.25 489	0.34 465	0.39 463	0.40 515	0.69 539	0.45 518	0.40 524	0.34 504	0.27 493	0.20 524	0.19 522	0.26 527	0.25 530	0.23 525	0.22 529

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 515	0.24 517	0.29 479	0.36 534	0.16 492	0.34 511	0.30 526	0.32 437	0.42 479	0.40 515	0.46 508	0.38 496	0.31 503	0.34 504	0.28 500	0.19 522	0.20 525	0.26 527	0.29 537	0.18 516	0.19 524

DISCO	0.19 424	0.09 313	0.22 438	0.17 217	0.10 341	0.25 467	0.18 364	0.27 372	0.44 489	0.22 411	0.31 431	0.33 475	0.26 470	0.28 481	0.28 500	0.08 301	0.06 308	0.07 195	0.07 273	0.09 383	0.09 388

XPNet_ROB	0.22 457	0.11 397	0.19 412	0.22 455	0.13 444	0.22 438	0.19 403	0.34 465	0.40 469	0.30 483	0.39 478	0.39 504	0.26 470	0.26 467	0.28 500	0.15 495	0.10 455	0.10 408	0.10 423	0.13 471	0.12 454

FC-DCNN v2	0.33 521	0.27 524	0.28 471	0.26 501	0.23 526	0.37 521	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 527	0.56 527	0.51 529	0.40 524	0.37 521	0.29 503	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531

SHD	0.26 499	0.15 466	0.30 482	0.24 485	0.18 513	0.22 438	0.15 220	0.38 501	0.71 543	0.32 495	0.41 495	0.36 487	0.28 487	0.32 498	0.29 503	0.12 455	0.11 467	0.14 485	0.13 484	0.16 506	0.20 525

RTSC	0.23 473	0.12 415	0.28 471	0.21 440	0.13 444	0.28 493	0.16 285	0.35 480	0.66 539	0.27 456	0.33 447	0.30 450	0.21 432	0.31 491	0.29 503	0.10 401	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.13 471	0.13 473

ADCL	0.24 480	0.11 397	0.47 519	0.22 455	0.12 421	0.34 511	0.29 519	0.29 402	0.56 520	0.24 432	0.46 508	0.30 450	0.30 499	0.29 487	0.29 503	0.08 301	0.07 380	0.09 360	0.09 384	0.10 415	0.10 415

LE_ROB	0.50 541	0.07 140	0.14 265	0.15 70	0.08 127	0.24 456	0.16 285	0.22 275	1.81 573	4.63 576	0.67 537	0.47 525	0.44 534	0.20 410	0.29 503	0.07 240	0.06 308	0.06 102	0.06 186	0.08 321	0.06 200

Wz-Net-TNSev	0.29 509	0.20 503	0.65 538	0.19 356	0.15 482	0.38 524	0.27 504	0.35 480	0.55 517	0.34 501	0.42 501	0.45 518	0.38 519	0.32 498	0.30 508	0.12 455	0.13 494	0.10 408	0.12 474	0.15 499	0.14 490

Wz-Net-SNSev	0.25 491	0.17 485	0.44 513	0.25 496	0.14 464	0.26 476	0.23 462	0.38 501	0.56 520	0.30 483	0.55 522	0.39 504	0.26 470	0.23 451	0.30 508	0.10 401	0.09 435	0.09 360	0.10 423	0.11 438	0.11 441

FCDSN-DC	0.33 521	0.28 528	0.28 471	0.30 525	0.24 528	0.39 525	0.28 510	0.42 520	0.42 479	0.43 525	0.53 518	0.51 529	0.41 529	0.36 516	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.29 509	0.24 517	1.13 561	0.18 299	0.10 341	0.19 398	0.20 424	0.20 230	0.60 529	0.74 550	0.56 527	0.31 463	0.39 521	0.22 440	0.30 508	0.09 360	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.11 438	0.09 388

RYNet	0.22 457	0.12 415	0.22 438	0.19 356	0.17 507	0.46 528	0.26 497	0.38 501	0.48 498	0.24 432	0.28 405	0.34 481	0.23 449	0.20 410	0.30 508	0.10 401	0.06 308	0.09 360	0.09 384	0.13 471	0.15 497

FC-DCNN	0.33 521	0.27 524	0.28 471	0.26 501	0.23 526	0.37 521	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 527	0.55 522	0.51 529	0.40 524	0.37 521	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531

CSAN	0.29 509	0.24 517	0.27 466	0.34 530	0.19 516	0.33 508	0.42 545	0.37 493	0.50 507	0.38 510	0.40 484	0.44 516	0.33 508	0.28 481	0.30 508	0.20 524	0.16 512	0.19 516	0.19 518	0.14 484	0.15 497

Ntro	0.40 530	0.40 541	0.53 524	0.46 545	0.30 539	0.65 544	0.24 474	0.46 531	0.68 541	0.41 519	0.49 512	0.48 527	0.42 532	0.39 527	0.31 515	0.32 542	0.28 540	0.37 542	0.30 539	0.32 543	0.29 540

zh-sn7	0.25 491	0.17 485	0.50 521	0.24 485	0.13 444	0.25 467	0.24 474	0.34 465	0.48 498	0.28 471	0.54 520	0.28 433	0.31 503	0.36 516	0.32 516	0.10 401	0.10 455	0.11 439	0.10 423	0.12 453	0.12 454

otaku	0.39 527	0.37 539	0.52 523	0.44 541	0.28 535	0.58 538	0.24 474	0.41 515	0.62 532	0.40 515	0.49 512	0.46 522	0.33 508	0.40 531	0.32 516	0.30 541	0.30 542	0.39 543	0.33 542	0.29 538	0.28 539

ADCPNet	0.25 491	0.16 474	0.61 535	0.21 440	0.15 482	0.35 519	0.25 489	0.32 437	0.35 442	0.30 483	0.40 484	0.36 487	0.28 487	0.28 481	0.32 516	0.12 455	0.10 455	0.11 439	0.12 474	0.14 484	0.13 473

GANetREF_RVC	0.31 516	0.34 536	0.27 466	0.35 532	0.16 492	0.32 502	0.41 542	0.48 533	0.51 514	0.35 502	0.35 455	0.34 481	0.33 508	0.39 527	0.32 516	0.27 540	0.20 525	0.29 537	0.15 502	0.18 516	0.17 516
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
ADCMid	0.25 491	0.15 466	0.40 507	0.20 411	0.14 464	0.25 467	0.26 497	0.34 465	0.38 460	0.36 505	0.44 506	0.34 481	0.40 524	0.35 510	0.33 520	0.10 401	0.09 435	0.11 439	0.11 455	0.13 471	0.12 454

AnyNet_C32	0.26 499	0.16 474	0.36 499	0.20 411	0.16 492	0.25 467	0.30 526	0.32 437	0.44 489	0.31 489	0.49 512	0.30 450	0.33 508	0.40 531	0.33 520	0.12 455	0.12 481	0.12 458	0.14 487	0.14 484	0.15 497

PDISCO_ROB	0.27 501	0.16 474	0.26 459	0.28 516	0.20 519	0.32 502	0.26 497	0.44 526	0.57 522	0.28 471	0.40 484	0.45 518	0.29 495	0.33 501	0.34 522	0.12 455	0.09 435	0.17 505	0.16 506	0.17 513	0.13 473

ACVNet_1	0.44 535	0.49 545	0.60 534	0.45 542	0.28 535	0.49 533	0.27 504	0.57 546	0.72 544	0.62 539	0.58 532	0.74 548	0.49 538	0.50 538	0.35 523	0.26 539	0.24 537	0.39 543	0.29 537	0.31 542	0.24 531

WZ-Net	0.28 505	0.17 485	0.78 552	0.22 455	0.16 492	0.34 511	0.29 519	0.39 505	0.57 522	0.24 432	0.55 522	0.37 492	0.24 455	0.33 501	0.35 523	0.09 360	0.08 406	0.09 360	0.10 423	0.14 484	0.16 508

RTS	0.45 537	0.19 499	3.26 570	0.24 485	0.15 482	0.74 551	0.20 424	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 504	0.31 463	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 401	0.08 406	0.13 473	0.12 474	0.15 499	0.15 497

RTSA	0.45 537	0.19 499	3.26 570	0.24 485	0.15 482	0.74 551	0.20 424	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 504	0.31 463	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 401	0.08 406	0.13 473	0.12 474	0.15 499	0.15 497

PASM	0.32 518	0.24 517	0.48 520	0.28 516	0.27 534	0.29 497	0.30 526	0.34 465	0.49 504	0.35 502	0.39 478	0.46 522	0.34 512	0.34 504	0.35 523	0.23 536	0.25 538	0.26 527	0.28 536	0.23 525	0.21 527

MFN_U_SF_RVC	0.32 518	0.21 509	0.55 527	0.30 525	0.15 482	0.34 511	0.17 319	0.52 539	0.46 496	0.46 530	0.55 522	0.59 536	0.39 521	0.35 510	0.37 528	0.15 495	0.14 503	0.18 514	0.21 521	0.16 506	0.15 497

MANE	0.45 537	0.27 524	0.27 466	0.27 513	0.24 528	0.47 530	0.31 532	0.55 543	0.59 526	0.72 546	1.13 565	1.15 557	0.61 548	0.52 541	0.37 528	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.31 541	0.25 532	0.24 531

PVD	0.39 527	0.20 503	0.39 506	0.31 529	0.22 524	0.29 497	0.43 547	0.52 539	0.96 557	0.55 536	0.79 549	0.53 533	0.59 547	0.52 541	0.38 530	0.19 522	0.14 503	0.17 505	0.14 487	0.24 531	0.31 543

XQC	0.28 505	0.23 514	0.51 522	0.28 516	0.19 516	0.34 511	0.27 504	0.36 487	0.57 522	0.31 489	0.30 423	0.37 492	0.30 499	0.38 523	0.38 530	0.13 478	0.09 435	0.15 497	0.12 474	0.17 513	0.18 519

MSAF-DinoV2	0.22 457	0.11 397	0.23 447	0.17 217	0.10 341	0.27 486	0.16 285	0.37 493	0.55 517	0.21 395	0.27 391	0.47 525	0.27 478	0.35 510	0.39 532	0.09 360	0.06 308	0.07 195	0.09 384	0.12 453	0.10 415

EDNetEfficientorigin	7.91 579	0.31 533	153.02 595	0.19 356	0.09 239	0.21 430	0.16 285	0.22 275	0.59 526	0.72 546	0.67 537	0.42 511	0.50 539	0.24 460	0.39 532	0.08 301	0.07 380	0.08 279	0.07 273	0.12 453	0.10 415

SAMSARA	0.40 530	0.28 528	0.33 490	0.55 548	0.39 542	0.82 558	1.23 572	0.47 532	0.51 514	0.36 505	0.35 455	0.55 535	0.39 521	0.38 523	0.39 532	0.15 495	0.20 525	0.15 497	0.14 487	0.23 525	0.20 525

222	0.16 378	0.07 140	0.14 265	0.14 30	0.08 127	0.24 456	0.18 364	0.30 416	0.20 270	0.17 312	0.28 405	0.17 301	0.16 363	0.15 283	0.40 535	0.10 401	0.05 183	0.07 195	0.06 186	0.07 258	0.08 344

ADCS	0.29 509	0.18 496	0.45 514	0.21 440	0.17 507	0.28 493	0.23 462	0.41 515	0.63 535	0.40 515	0.49 512	0.40 508	0.36 516	0.39 527	0.40 535	0.13 478	0.12 481	0.13 473	0.14 487	0.16 506	0.16 508

ELAS_RVC	0.41 532	0.29 531	0.33 490	0.28 516	0.24 528	0.54 536	0.36 537	0.49 535	0.59 526	0.72 546	0.74 545	0.65 542	0.54 541	0.54 545	0.40 535	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	3.30 572	0.34 536	59.09 594	0.18 299	0.13 444	0.26 476	0.22 451	0.27 372	0.72 544	1.90 574	0.70 541	0.44 516	0.45 535	0.29 487	0.41 538	0.09 360	0.09 435	0.12 458	0.09 384	0.14 484	0.13 473

ccnet	0.29 509	0.28 528	0.23 447	0.20 411	0.28 535	0.41 527	0.21 441	0.45 529	0.33 421	0.36 505	0.46 508	0.36 487	0.30 499	0.39 527	0.42 539	0.23 536	0.14 503	0.21 519	0.17 513	0.23 525	0.18 519

BEATNet-Init1	0.52 542	0.27 524	0.62 536	0.30 525	0.21 522	0.76 555	0.29 519	0.54 542	0.65 538	0.86 555	0.95 556	2.07 572	0.62 550	0.56 547	0.42 539	0.18 517	0.18 519	0.23 524	0.22 524	0.22 524	0.21 527

ELAS	0.41 532	0.29 531	0.33 490	0.27 513	0.24 528	0.60 541	0.36 537	0.50 537	0.50 507	0.71 544	0.79 549	0.67 544	0.54 541	0.51 539	0.42 539	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 536	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.54 544	0.61 550	0.70 550	0.57 549	0.43 546	0.65 544	0.37 540	0.60 548	0.87 554	0.50 532	0.66 536	0.64 540	0.47 536	0.49 537	0.43 542	0.47 551	0.48 555	0.52 550	0.41 545	0.52 548	0.40 550

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 534	0.39 540	0.54 525	0.40 537	0.20 519	0.64 543	0.32 534	0.53 541	0.72 544	0.71 544	0.72 542	0.61 538	0.54 541	0.51 539	0.46 543	0.20 524	0.19 522	0.29 537	0.30 539	0.23 525	0.18 519

ACVNet_2	0.66 550	0.66 554	0.68 546	0.63 550	0.41 544	0.71 549	0.49 549	0.96 561	1.39 566	0.89 556	1.09 561	1.04 553	0.73 554	0.54 545	0.47 544	0.43 549	0.40 548	0.53 551	0.44 547	0.47 546	0.35 547

AnyNet_C01	0.36 525	0.25 522	1.37 564	0.22 455	0.17 507	0.48 532	0.27 504	0.35 480	0.39 463	0.39 512	0.74 545	0.46 522	0.38 519	0.45 535	0.47 544	0.13 478	0.13 494	0.13 473	0.14 487	0.14 484	0.15 497

IMH-64-1	0.65 548	0.61 550	0.68 546	0.71 552	0.51 549	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 552	0.74 550	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.79 554	0.49 546	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

IMH-64	0.65 548	0.61 550	0.68 546	0.71 552	0.51 549	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 552	0.74 550	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.79 554	0.49 546	0.42 547	0.46 550	0.71 554	0.47 548	0.52 548	0.39 548

Consistency-Raft	0.44 535	0.40 541	0.45 514	0.37 536	0.43 546	0.46 528	0.41 542	0.57 546	0.55 517	0.32 495	0.73 543	0.33 475	0.48 537	0.42 534	0.49 546	0.39 545	0.35 546	0.45 545	0.51 553	0.42 545	0.29 540

anonymity	0.53 543	0.58 548	0.65 538	0.41 539	0.61 559	0.53 535	0.41 542	0.56 544	0.41 472	0.55 536	0.50 516	0.49 528	0.55 544	0.58 548	0.50 549	0.58 556	0.50 559	0.51 548	0.51 553	0.51 547	0.57 555

IMH	0.71 551	0.64 553	0.68 546	0.76 554	0.54 551	0.69 547	0.54 553	0.98 563	1.10 559	0.82 554	1.09 561	0.89 551	0.88 561	0.87 562	0.52 550	0.44 550	0.50 559	0.75 557	0.51 553	0.56 553	0.41 551

SGM+DAISY	0.56 545	0.57 547	0.65 538	0.40 537	0.54 551	0.66 546	0.49 549	0.56 544	0.45 495	0.66 540	0.69 539	0.67 544	0.56 545	0.63 550	0.56 551	0.59 557	0.48 555	0.50 547	0.50 552	0.52 548	0.58 556

ktn	1.01 566	1.21 570	0.80 555	1.23 571	0.86 569	1.01 566	0.87 567	0.94 560	1.39 566	1.04 562	1.12 564	1.15 557	1.07 567	0.94 566	0.59 552	1.28 573	0.71 571	1.38 573	0.83 567	1.02 570	0.75 568

MFMNet_re	0.64 547	0.66 554	0.65 538	0.51 546	0.69 563	0.69 547	0.57 555	0.64 550	0.73 548	0.60 538	0.73 543	0.62 539	0.67 552	0.65 551	0.60 553	0.66 561	0.58 568	0.63 552	0.59 556	0.68 559	0.69 565

NVStereoNet_ROB	0.46 540	0.36 538	0.46 518	0.41 539	0.28 535	0.34 511	0.34 535	0.48 533	0.60 529	0.72 546	0.93 554	0.70 547	0.66 551	0.47 536	0.60 553	0.22 532	0.33 545	0.34 541	0.34 544	0.30 539	0.30 542
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	0.57 546	0.58 548	0.65 538	0.45 542	0.55 553	0.62 542	0.44 548	0.62 549	0.50 507	0.68 542	0.64 534	0.66 543	0.57 546	0.61 549	0.60 553	0.62 559	0.47 554	0.51 548	0.49 550	0.55 552	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.79 556	0.78 559	0.54 525	0.85 560	0.67 562	0.74 551	0.68 563	1.05 566	1.32 564	0.90 557	1.20 568	1.04 553	0.92 562	0.69 552	0.66 556	0.60 558	0.62 569	0.67 553	0.68 562	0.64 555	0.58 556

WAO-6	0.81 557	0.80 560	0.62 536	0.86 561	0.63 560	0.76 555	0.58 556	0.98 563	1.54 571	0.90 557	0.96 557	1.07 555	1.03 566	0.70 553	0.66 556	0.72 562	0.49 557	0.90 565	0.71 563	0.68 559	0.58 556

PWCK	0.71 551	0.94 565	0.95 559	0.76 554	0.31 540	0.74 551	0.36 537	0.90 556	0.90 555	0.96 559	0.75 547	0.95 552	0.61 548	0.87 562	0.66 556	0.72 562	0.46 550	0.75 557	0.49 550	0.69 561	0.44 552

TorneroNet-64	0.76 555	0.72 557	0.74 551	0.78 556	0.58 557	0.91 562	0.56 554	0.84 555	1.29 563	0.66 540	0.90 552	1.40 565	0.75 555	0.85 560	0.67 559	0.49 552	0.46 550	0.72 556	0.59 556	0.67 558	0.53 554

notaker	0.97 564	1.11 568	0.98 560	1.13 569	0.81 567	0.73 550	0.68 563	0.93 559	1.16 560	1.18 569	1.18 567	1.41 566	1.16 571	1.08 571	0.69 560	0.81 567	0.64 570	1.17 569	0.79 566	0.98 568	0.80 569

LVE	0.83 559	0.85 563	0.85 557	0.80 557	0.56 554	1.04 568	0.65 560	1.05 566	1.47 569	0.96 559	1.22 569	1.10 556	0.85 559	0.83 557	0.71 561	0.49 552	0.55 565	0.76 560	0.60 558	0.65 556	0.59 561

WAO-8	0.91 561	0.81 561	0.65 538	0.94 564	0.69 563	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 560	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

Venus	0.91 561	0.81 561	0.65 538	0.94 564	0.69 563	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 560	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 564	0.53 562	0.86 563	0.75 564	0.69 561	0.62 562

TorneroNet	0.82 558	0.74 558	0.81 556	0.84 559	0.63 560	0.99 564	0.63 557	0.96 561	1.16 560	0.80 553	1.11 563	1.36 564	0.86 560	0.93 565	0.80 564	0.56 554	0.49 557	0.78 562	0.66 561	0.73 564	0.63 564

Dean	0.87 560	0.86 564	0.79 554	0.81 558	0.56 554	0.90 559	0.63 557	1.15 572	1.73 572	1.15 567	1.15 566	1.31 562	0.99 565	0.81 556	0.81 565	0.57 555	0.56 566	0.77 561	0.64 559	0.66 557	0.58 556

KSHMR	1.09 567	1.17 569	0.88 558	1.25 572	1.00 571	0.99 564	0.96 569	1.13 571	1.37 565	1.16 568	1.29 570	1.41 566	0.96 564	1.01 568	0.92 566	1.03 571	1.08 573	1.20 570	1.03 572	1.01 569	0.97 571

UNDER WATER-64	0.95 563	0.94 565	1.43 566	0.87 562	0.56 554	1.18 571	0.87 567	0.77 553	0.94 556	1.04 562	0.85 551	1.58 570	1.21 572	0.94 566	0.96 567	0.87 568	0.57 567	1.03 568	0.88 569	0.78 565	0.73 566

UNDER WATER	0.97 564	0.97 567	1.42 565	0.99 566	0.70 566	1.12 570	0.84 566	0.80 554	1.08 558	1.01 561	0.90 552	1.55 569	1.22 573	1.03 569	1.00 568	0.78 566	0.53 562	1.02 567	0.87 568	0.80 566	0.74 567

JetBlue	0.71 551	0.45 544	1.14 562	0.51 546	0.47 548	2.02 573	0.64 559	0.75 552	0.70 542	0.69 543	0.77 548	1.22 559	0.83 558	1.03 569	1.01 569	0.40 546	0.28 540	0.33 540	0.33 542	0.30 539	0.34 546

MADNet+	0.75 554	0.71 556	3.70 573	0.66 551	0.41 544	0.98 563	0.97 570	0.69 551	0.73 548	0.52 533	0.57 530	0.64 540	0.68 553	0.86 561	1.01 569	0.34 544	0.36 547	0.28 536	0.23 528	0.36 544	0.31 543

DPSimNet_ROB	1.11 568	1.23 571	0.78 552	1.13 569	0.88 570	1.10 569	1.13 571	1.16 573	1.23 562	1.43 571	1.02 558	1.41 566	1.10 570	0.90 564	1.60 571	1.46 574	0.51 561	1.21 571	1.03 572	0.90 567	1.01 573

HanzoNet	1.29 569	1.26 572	1.19 563	1.12 568	0.85 568	1.02 567	0.83 565	1.03 565	1.48 570	1.64 572	1.61 573	2.50 574	1.72 574	1.61 573	1.61 572	1.26 572	0.80 572	1.31 572	1.01 571	1.02 570	0.86 570

LRCNet_RVC	10.62 584	13.42 588	7.30 576	18.92 587	2.07 575	0.33 508	0.30 526	5.59 579	0.48 498	13.03 586	17.94 587	8.87 581	5.65 577	4.79 577	1.89 573	23.51 592	2.73 580	27.55 593	25.71 593	16.07 590	16.33 591

MADNet++	1.95 571	1.75 574	1.59 567	1.82 573	1.69 574	2.33 574	1.40 574	2.35 575	2.09 576	2.57 575	2.36 576	2.24 573	2.17 575	2.28 574	2.34 574	1.87 575	1.66 575	1.54 574	1.34 574	1.92 573	1.77 575

TCMNet-wrong-test	3.67 573	5.48 583	3.89 574	12.18 585	11.75 586	4.65 575	3.88 576	1.06 568	0.72 544	1.09 566	2.15 575	6.30 579	0.53 540	3.43 576	2.36 575	0.89 569	0.20 525	1.87 576	1.69 575	5.57 581	3.62 581

JetRed	1.62 570	1.46 573	2.98 568	0.92 563	1.21 572	4.99 576	1.53 575	1.27 574	1.39 566	1.83 573	1.74 574	1.60 571	0.95 563	1.41 572	2.45 576	0.90 570	1.60 574	0.93 566	0.90 570	1.35 572	0.99 572

PML	8.91 582	9.34 587	6.13 575	5.35 578	6.41 579	14.99 583	23.38 587	5.27 576	6.83 578	18.04 588	28.19 594	7.67 580	6.83 578	7.85 581	5.75 577	5.35 582	1.83 576	5.95 586	1.93 576	8.64 584	2.52 577

tt	4.67 574	0.06 57	3.55 572	2.02 574	1.55 573	10.25 580	16.71 580	8.91 584	5.03 577	1.31 570	0.94 555	4.71 575	4.76 576	3.33 575	5.87 578	6.06 583	10.30 587	1.88 577	2.11 577	2.75 575	1.21 574

USTest	6.22 575	2.73 576	3.00 569	6.57 581	7.29 580	14.37 582	21.57 581	7.00 583	9.56 582	5.34 579	6.10 577	5.72 578	7.64 579	6.41 580	6.96 579	1.97 576	3.42 581	1.64 575	2.15 578	2.66 574	2.36 576

xxxxx1	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 575	3.85 576	16.35 584	22.88 582	5.86 580	8.69 579	7.97 580	8.54 578	9.12 582	8.27 580	10.18 582	10.92 580	2.42 577	2.45 577	3.56 580	12.37 584	3.77 576	3.06 578

tt_ll	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 575	3.85 576	16.35 584	22.88 582	5.86 580	8.69 579	7.97 580	8.54 578	9.12 582	8.27 580	10.18 582	10.92 580	2.42 577	2.45 577	3.56 580	12.37 584	3.77 576	3.06 578

ff	7.79 576	5.02 580	7.31 577	3.12 575	3.85 576	16.35 584	22.88 582	5.86 580	8.69 579	7.97 580	8.54 578	9.12 582	8.27 580	10.18 582	10.92 580	2.42 577	2.45 577	3.56 580	12.37 584	3.77 576	3.06 578

DPSMNet_ROB	8.06 580	4.48 578	8.63 583	5.37 580	10.74 583	8.32 578	22.98 586	5.46 577	13.36 585	5.12 577	9.92 581	5.08 576	10.40 583	5.53 579	12.58 583	3.80 581	8.00 582	3.50 578	7.02 581	3.83 579	7.14 583

DGTPSM_ROB	8.06 580	4.48 578	8.63 583	5.35 578	10.72 582	8.32 578	22.97 585	5.46 577	13.35 584	5.12 577	9.92 581	5.08 576	10.40 583	5.52 578	12.58 583	3.79 580	8.00 582	3.50 578	7.02 581	3.83 579	7.14 583

Anonymous_1	10.96 585	7.92 584	7.46 580	10.33 582	10.06 581	18.65 588	26.34 588	11.06 585	13.44 586	9.40 583	10.05 583	9.67 585	11.23 585	10.73 585	12.72 585	6.42 584	8.38 584	5.77 583	10.61 583	12.12 585	6.77 582

DPSM_ROB	11.15 586	8.58 585	8.00 581	10.88 583	11.58 584	19.10 589	26.71 589	12.05 586	14.07 587	10.36 584	10.84 584	10.33 586	11.86 586	11.70 586	13.54 586	6.99 585	8.79 585	5.89 584	6.95 579	7.29 582	7.42 585

DPSM	11.15 586	8.58 585	8.00 581	10.88 583	11.58 584	19.10 589	26.71 589	12.05 586	14.07 587	10.36 584	10.84 584	10.33 586	11.86 586	11.70 586	13.54 586	6.99 585	8.79 585	5.89 584	6.95 579	7.29 582	7.42 585

HaxPig	15.71 588	18.52 593	19.18 589	16.89 586	15.89 588	7.73 577	7.60 577	13.31 588	10.82 583	15.42 587	14.91 586	15.98 588	14.92 588	15.58 588	15.98 588	18.95 591	16.73 588	19.46 591	18.08 591	19.26 591	19.05 592

MEDIAN_ROB	20.38 589	24.04 594	23.31 591	21.23 588	21.71 589	10.40 581	7.92 578	17.64 589	15.50 589	20.12 589	19.70 588	20.34 589	20.32 589	21.19 589	21.13 589	23.81 593	21.81 593	24.98 592	23.76 592	24.71 592	23.93 593

AVERAGE_ROB	24.90 594	29.20 595	28.14 592	24.89 593	24.64 593	17.75 587	11.12 579	21.45 590	19.93 590	25.12 594	24.46 593	25.12 594	25.46 594	24.69 594	22.83 590	29.76 594	27.13 594	28.97 594	27.95 594	29.91 593	29.47 594

FlowAnything	22.44 591	17.35 591	16.14 587	22.07 591	23.23 590	38.39 592	53.77 592	24.25 592	28.44 593	20.96 593	21.82 591	20.70 590	23.84 590	23.49 591	27.14 591	14.04 587	17.79 592	11.75 587	14.15 590	14.65 586	14.89 587

CasAABBNet	22.42 590	17.33 590	16.01 585	22.01 589	23.28 591	38.32 591	53.80 593	24.14 591	28.41 592	20.60 590	21.77 590	20.89 592	23.91 592	23.43 590	27.36 592	14.07 588	17.69 590	11.83 589	14.01 588	14.67 587	14.95 589

LSM0	22.87 593	17.28 589	18.96 588	22.19 592	29.04 594	38.42 594	53.71 591	24.28 593	28.31 591	20.78 592	21.00 589	21.43 593	24.16 593	23.50 592	27.39 593	14.09 590	17.38 589	11.84 590	14.04 589	14.73 589	14.89 587

Selective-RAFT-Error	22.47 592	17.37 592	16.09 586	22.06 590	23.34 592	38.39 592	53.83 594	24.29 594	28.47 594	20.74 591	21.83 592	20.81 591	23.90 591	23.54 593	27.53 594	14.08 589	17.69 590	11.82 588	14.00 587	14.69 588	15.00 590

test_example2	98.32 595	94.13 596	45.89 593	96.35 594	109.85 595	88.61 595	95.45 595	25.75 595	94.37 595	130.00 596	126.06 595	58.17 595	74.63 595	88.51 595	79.96 595	150.23 595	221.02 595	77.62 595	99.10 595	113.75 595	96.94 595

ccccc		285.66 597		368.85 596	370.60 596	123.16 596		115.05 596		126.68 595		122.83 596		252.94 596		384.56 596	353.86 596	254.69 596	223.00 596	425.87 596

ASD4		3.38 577

Low-res two-view benchmark