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

MonSter	0.10 2	0.08 6	0.13 1	0.17 9	0.08 4	0.14 7	0.12 5	0.24 43	0.19 30	0.09 2	0.11 7	0.08 2	0.07 1	0.14 3	0.11 6	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

AIO_rvc	0.12 6	0.11 101	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.17 104	0.20 10	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.13 25	0.08 2	0.22 91	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.08 6	0.17 5	0.17 9	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.14 2	0.16 7	0.11 8	0.10 5	0.09 3	0.08 2	0.21 77	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 9	0.08 4	0.09 1	0.13 11	0.24 43	0.13 3	0.10 4	0.09 4	0.09 3	0.08 2	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 163	0.72 478	0.70 402	0.17 9	0.08 4	0.15 11	0.15 46	0.18 6	0.16 7	0.13 20	0.12 11	0.09 3	0.08 2	0.16 14	0.13 50	0.35 469	0.04 1	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.23 447

AIO-Stereo	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.16 7	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.08 2	0.18 34	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

Selective-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.15 11	0.14 26	0.27 60	0.15 5	0.13 20	0.14 33	0.13 25	0.08 2	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

HART	0.15 57	0.11 101	0.30 90	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.16 69	0.30 103	0.19 30	0.15 42	0.25 124	0.17 81	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.07 213	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.06 41

GREAT-IGEV	0.12 6	0.09 22	0.25 46	0.16 5	0.11 68	0.14 7	0.16 69	0.17 4	0.17 15	0.10 4	0.15 35	0.09 3	0.09 8	0.18 34	0.10 1	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.10 278

SCV_C0	0.14 32	0.11 101	0.25 46	0.19 48	0.12 121	0.15 11	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.13 20	0.15 35	0.13 25	0.09 8	0.24 109	0.10 1	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.09 189	0.06 41

FoundationStereo	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 4	0.12 6	0.13 11	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 7	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

AIO_test	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.15 11	0.17 104	0.19 7	0.16 7	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

GIP-stereo	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.19 48	0.11 68	0.16 24	0.14 26	0.29 86	0.18 21	0.11 8	0.16 43	0.13 25	0.09 8	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

mms	0.13 14	0.11 101	0.19 8	0.19 48	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.17 50	0.14 47	0.09 8	0.24 109	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

RAStereo	0.13 14	0.12 133	0.27 62	0.22 200	0.11 68	0.15 11	0.18 146	0.23 31	0.23 88	0.13 20	0.17 50	0.11 13	0.09 8	0.15 7	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.05 3

U	1.00 481	0.09 22	0.21 18	0.21 142	3.68 507	6.12 510	0.14 26	0.21 15	0.21 59	0.11 8	0.11 7	0.10 7	0.09 8	0.12 2	0.11 6	0.07 37	0.05 8	5.42 513	2.90 511	0.07 66	0.06 41

RSM++	0.12 6	0.09 22	0.19 8	0.20 101	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.21 15	0.19 30	0.12 16	0.12 11	0.14 47	0.09 8	0.20 58	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

RSM	0.12 6	0.09 22	0.20 14	0.20 101	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.23 31	0.18 21	0.13 20	0.13 17	0.15 61	0.09 8	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

CAS	0.15 57	0.07 1	0.21 18	0.41 459	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.15 42	0.19 65	0.11 13	0.09 8	0.14 3	0.13 50	0.29 462	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 366

EGLCR-Stereo	0.13 14	0.08 6	0.20 14	0.18 19	0.09 15	0.21 126	0.13 11	0.27 60	0.21 59	0.13 20	0.10 5	0.15 61	0.09 8	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

SCV	0.14 32	0.14 234	0.24 36	0.21 142	0.11 68	0.15 11	0.16 69	0.31 114	0.18 21	0.11 8	0.15 35	0.13 25	0.10 21	0.23 100	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41

StereoAnything_RVC	0.13 14	0.37 446	0.36 164	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 5	0.17 4	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 21	0.20 58	0.10 1	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.24 440	0.05 3

castereo++	0.13 14	0.10 48	0.18 7	0.18 19	0.10 36	0.27 235	0.13 11	0.23 31	0.23 88	0.11 8	0.13 17	0.16 74	0.10 21	0.18 34	0.10 1	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.04 1

fffft	0.13 14	0.09 22	0.24 36	0.19 48	0.10 36	0.17 35	0.19 187	0.22 18	0.16 7	0.14 37	0.11 7	0.13 25	0.10 21	0.24 109	0.18 172	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41
1: 1. 1
tt45	0.14 32	0.09 22	0.22 23	0.19 48	0.11 68	0.23 172	0.18 146	0.22 18	0.17 15	0.15 42	0.13 17	0.14 47	0.10 21	0.30 218	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.07 106

ours_stereo	0.13 14	0.11 101	0.23 29	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.18 146	0.20 10	0.19 30	0.13 20	0.18 58	0.14 47	0.10 21	0.23 100	0.14 78	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.06 13	0.05 3

IGEV-Stereo+	0.12 6	0.08 6	0.17 5	0.18 19	0.13 190	0.09 1	0.11 3	0.16 3	0.15 5	0.10 4	0.08 3	0.10 7	0.10 21	0.21 77	0.11 6	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.16 381	0.24 452

RAFT-Stereo-weight	0.15 57	0.09 22	0.26 54	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.29 168	0.24 131	0.20 80	0.19 105	0.10 21	0.18 34	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

CAS++	0.16 71	0.12 133	0.27 62	0.18 19	0.12 121	0.17 35	0.15 46	0.42 252	0.24 102	0.19 93	0.18 58	0.13 25	0.10 21	0.21 77	0.12 20	0.12 339	0.10 350	0.11 306	0.08 163	0.10 251	0.09 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 32	0.11 101	0.32 110	0.19 48	0.11 68	0.18 48	0.17 104	0.20 10	0.22 70	0.14 37	0.24 116	0.15 61	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.10 251	0.06 41

MSKI-zero shot	0.17 87	0.09 22	0.43 259	0.20 101	0.11 68	0.21 126	0.15 46	0.32 124	0.21 59	0.23 117	0.24 116	0.23 154	0.10 21	0.31 225	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

DLNR_Zeroshot_test	10.44 513	12.10 520	19.93 520	106.08 528	23.66 525	0.14 7	0.13 11	3.22 509	0.17 15	0.16 63	0.23 104	0.16 74	0.10 21	0.31 225	0.15 100	2.36 508	0.06 106	0.07 36	0.07 93	39.70 526	0.06 41

CES	0.14 32	0.08 6	0.19 8	0.17 9	0.22 407	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.14 37	0.17 50	0.14 47	0.10 21	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.08 126	0.18 409

XX-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.83 427	0.26 361	0.17 329	0.23 172	0.13 11	0.40 226	0.18 21	0.20 96	0.41 295	0.31 256	0.10 21	0.32 231	0.12 20	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

MM-Stereo_test2	0.15 57	0.10 48	0.44 267	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.21 262	0.27 60	0.22 70	0.15 42	0.16 43	0.13 25	0.11 35	0.20 58	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.05 3

HUF	0.15 57	0.11 101	0.38 194	0.17 9	0.11 68	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.20 47	0.11 8	0.13 17	0.14 47	0.11 35	0.18 34	0.12 20	0.07 37	0.20 450	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.14 366

AIO-test2	0.20 163	0.20 349	0.36 164	0.26 361	0.15 279	0.22 151	0.16 69	0.42 252	0.42 314	0.16 63	0.29 158	0.15 61	0.11 35	0.26 156	0.13 50	0.18 428	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.07 66	0.07 106

SMoEStereo_RVC	0.13 14	0.10 48	0.22 23	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.19 7	0.19 30	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.11 35	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

999	0.14 32	0.08 6	0.24 36	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.24 43	0.18 21	0.13 20	0.16 43	0.14 47	0.11 35	0.36 258	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

GCAP-BAT	0.16 71	0.11 101	0.36 164	0.18 19	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.23 31	0.18 21	0.26 151	0.28 146	0.20 113	0.11 35	0.24 109	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.06 41

IGEV-Stereo++	0.11 4	0.08 6	0.15 3	0.19 48	0.11 68	0.14 7	0.10 1	0.22 18	0.18 21	0.10 4	0.13 17	0.10 7	0.11 35	0.14 3	0.11 6	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

Occ-G	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.17 9	0.10 36	0.15 11	0.19 187	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.19 65	0.21 124	0.11 35	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.06 41

Pointernet	0.13 14	0.07 1	0.27 62	0.19 48	0.11 68	0.20 100	0.12 5	0.31 114	0.24 102	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

test_for_model	0.29 338	0.89 487	0.34 134	0.69 480	0.49 471	0.20 100	0.16 69	0.30 103	0.23 88	0.28 170	0.15 35	0.13 25	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.29 462	0.10 350	0.06 2	0.04 1	0.86 491	0.18 409

MaDis-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.26 54	0.19 48	0.14 231	0.16 24	0.13 11	0.25 47	0.21 59	0.13 20	0.14 33	0.14 47	0.11 35	0.17 21	0.17 152	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

UniTT-Stereo	0.14 32	0.10 48	0.30 90	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.13 11	0.19 7	0.18 21	0.15 42	0.20 80	0.10 7	0.11 35	0.18 34	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.06 41

CASnet	0.14 32	0.12 133	0.22 23	0.22 200	0.08 4	0.16 24	0.15 46	0.27 60	0.25 115	0.22 112	0.20 80	0.15 61	0.11 35	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.11 306	0.09 247	0.08 126	0.05 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 57	0.10 48	0.36 164	0.19 48	0.12 121	0.23 172	0.16 69	0.26 50	0.19 30	0.24 131	0.19 65	0.14 47	0.11 35	0.16 14	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.05 1	0.05 3

4D-IteraStereo	0.17 87	0.16 291	0.50 317	0.21 142	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.28 75	0.28 149	0.23 117	0.20 80	0.20 113	0.11 35	0.19 50	0.14 78	0.06 2	0.04 1	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.06 41

GLC_STEREO	0.15 57	0.10 48	0.24 36	0.21 142	0.09 15	0.17 35	0.15 46	0.23 31	0.27 134	0.17 74	0.20 80	0.17 81	0.11 35	0.23 100	0.16 123	0.07 37	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.06 41

CREStereo++_RVC	0.15 57	0.08 6	0.26 54	0.17 9	0.11 68	0.18 48	0.13 11	0.22 18	0.30 180	0.21 107	0.30 171	0.13 25	0.11 35	0.16 14	0.15 100	0.07 37	0.04 1	0.06 2	0.15 405	0.06 13	0.05 3
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
MM-Stereo_test3	0.17 87	0.12 133	0.29 83	0.23 244	0.14 231	0.19 72	0.22 287	0.39 216	0.36 248	0.16 63	0.24 116	0.17 81	0.12 52	0.19 50	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.06 41

tg	0.16 71	0.11 101	0.25 46	0.21 142	0.11 68	0.23 172	0.15 46	0.34 146	0.24 102	0.20 96	0.25 124	0.19 105	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

WCG-NET	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.08 4	0.18 48	0.17 104	0.21 15	0.28 149	0.18 88	0.21 92	0.15 61	0.12 52	0.18 34	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

model_zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.39 208	0.20 101	0.12 121	0.24 193	0.15 46	0.34 146	0.22 70	0.30 227	0.20 80	0.22 134	0.12 52	0.24 109	0.14 78	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.07 106

WCG-NET（raft）	0.14 32	0.09 22	0.23 29	0.17 9	0.08 4	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.26 124	0.18 88	0.19 65	0.20 113	0.12 52	0.21 77	0.12 20	0.06 2	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

testlalala2	0.18 110	0.10 48	0.50 317	0.36 446	0.25 432	0.23 172	0.14 26	0.34 146	0.24 102	0.25 139	0.25 124	0.21 124	0.12 52	0.16 14	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

IGEV++	0.13 14	0.10 48	0.23 29	0.21 142	0.10 36	0.15 11	0.15 46	0.29 86	0.16 7	0.12 16	0.15 35	0.12 15	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.07 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 87	0.13 192	0.24 36	0.19 48	0.13 190	0.24 193	0.17 104	0.30 103	0.37 259	0.43 395	0.17 50	0.13 25	0.12 52	0.19 50	0.15 100	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

ff7	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

IGEVStereo-DCA	0.14 32	0.11 101	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

ffff	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

rrr	0.17 87	0.11 101	0.57 352	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.22 70	0.15 42	0.12 11	0.14 47	0.12 52	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

11t	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

LL-Strereo2	0.18 110	0.18 321	0.39 208	0.22 200	0.12 121	0.24 193	0.13 11	0.31 114	0.23 88	0.24 131	0.20 80	0.24 166	0.12 52	0.26 156	0.15 100	0.06 2	0.06 106	0.12 342	0.09 247	0.08 126	0.07 106

anonymousdsp	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

ProNet	0.14 32	0.12 133	0.25 46	0.19 48	0.11 68	0.19 72	0.19 187	0.27 60	0.20 47	0.14 37	0.13 17	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.07 106

CroCo-Stereo Lap2	0.15 57	0.15 267	0.28 73	0.25 329	0.18 350	0.11 3	0.19 187	0.28 75	0.21 59	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.12 52	0.17 21	0.14 78	0.07 37	0.07 213	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.07 106

ccc-4	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.27 60	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.07 106

IGEV-Stereo	0.14 32	0.12 133	0.27 62	0.19 48	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.28 75	0.20 47	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.12 52	0.24 109	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.26 151	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

test_1	0.16 71	0.09 22	0.31 104	0.21 142	0.11 68	0.18 48	0.16 69	0.30 103	0.27 134	0.25 139	0.16 43	0.22 134	0.12 52	0.26 156	0.18 172	0.06 2	0.04 1	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.06 41

CroCo-Stereo	0.14 32	0.13 192	0.24 36	0.25 329	0.11 68	0.11 3	0.18 146	0.32 124	0.23 88	0.12 16	0.12 11	0.18 91	0.12 52	0.14 3	0.13 50	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.07 66	0.06 41
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.11 68	0.20 100	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.20 96	0.25 124	0.18 91	0.12 52	0.20 58	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.08 126	0.07 106

TANstereo	0.15 57	0.09 22	0.28 73	0.16 5	0.08 4	0.25 207	0.14 26	0.23 31	0.28 149	0.24 131	0.30 171	0.16 74	0.12 52	0.17 21	0.13 50	0.08 150	0.07 213	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 106

XX-TBD	0.15 57	0.18 321	0.28 73	0.22 200	0.10 36	0.22 151	0.15 46	0.22 18	0.27 134	0.22 112	0.26 134	0.14 47	0.12 52	0.16 14	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

test_xeample3	0.16 71	0.11 101	0.56 349	0.19 48	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.35 170	0.20 47	0.16 63	0.12 11	0.13 25	0.12 52	0.24 109	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.07 106

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 14	0.14 234	0.19 8	0.26 361	0.09 15	0.15 11	0.13 11	0.22 18	0.18 21	0.12 16	0.11 7	0.10 7	0.13 78	0.21 77	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.05 3

AIO-test1	0.19 148	0.14 234	0.41 239	0.27 388	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.39 216	0.36 248	0.17 74	0.26 134	0.18 91	0.13 78	0.28 188	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.06 13	0.09 225

fffy	0.14 32	0.11 101	0.24 36	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.18 146	0.22 18	0.19 30	0.13 20	0.16 43	0.15 61	0.13 78	0.25 140	0.14 78	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.06 41

rvit_stereo_0081_aga	0.16 71	0.14 234	0.28 73	0.21 142	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.23 31	0.24 102	0.17 74	0.21 92	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.14 78	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0080	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

trnet	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.15 3	0.07 1	0.21 126	0.12 5	0.24 43	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.15 61	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 3

MyStereo07	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.29 86	0.21 59	0.15 42	0.13 17	0.12 15	0.13 78	0.25 140	0.13 50	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

AE-Stereo	0.17 87	0.11 101	0.31 104	0.24 292	0.14 231	0.23 172	0.18 146	0.34 146	0.29 168	0.15 42	0.25 124	0.21 124	0.13 78	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

whm_eth	0.15 57	0.13 192	0.25 46	0.19 48	0.13 190	0.15 11	0.20 233	0.28 75	0.24 102	0.15 42	0.17 50	0.19 105	0.13 78	0.19 50	0.15 100	0.11 303	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.07 106

IGEV_Zeroshot_test	0.18 110	0.10 48	0.65 385	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.34 146	0.19 30	0.28 170	0.22 101	0.27 204	0.13 78	0.23 100	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.06 41

MIM_Stereo	0.18 110	0.12 133	0.38 194	0.20 101	0.11 68	0.17 35	0.14 26	0.35 170	0.25 115	0.27 160	0.35 233	0.23 154	0.13 78	0.27 175	0.16 123	0.06 2	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.06 41

GCAP-Stereo	0.14 32	0.14 234	0.33 125	0.20 101	0.09 15	0.21 126	0.10 1	0.26 50	0.20 47	0.18 88	0.19 65	0.15 61	0.13 78	0.17 21	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.06 41

LoS	0.14 32	0.08 6	0.27 62	0.16 5	0.09 15	0.22 151	0.14 26	0.26 50	0.26 124	0.15 42	0.18 58	0.18 91	0.13 78	0.22 91	0.14 78	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 32	0.09 22	0.25 46	0.21 142	0.09 15	0.18 48	0.16 69	0.23 31	0.19 30	0.18 88	0.23 104	0.16 74	0.13 78	0.22 91	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

test_4	0.18 110	0.12 133	0.34 134	0.23 244	0.12 121	0.18 48	0.22 287	0.26 50	0.24 102	0.24 131	0.47 362	0.22 134	0.13 78	0.24 109	0.16 123	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.07 66	0.05 3

test_3	0.18 110	0.11 101	0.32 110	0.24 292	0.11 68	0.22 151	0.25 350	0.31 114	0.31 192	0.25 139	0.18 58	0.23 154	0.13 78	0.25 140	0.19 201	0.06 2	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.07 66	0.06 41

TRStereo	0.19 148	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.52 354	0.28 149	0.20 96	0.19 65	0.21 124	0.13 78	0.24 109	0.13 50	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.06 13	0.06 41

CREStereo	0.13 14	0.08 6	0.21 18	0.14 1	0.08 4	0.22 151	0.15 46	0.25 47	0.24 102	0.16 63	0.21 92	0.14 47	0.13 78	0.18 34	0.13 50	0.09 223	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41
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
MM-Stereo_test1	0.17 87	0.10 48	0.39 208	0.23 244	0.11 68	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.29 168	0.22 112	0.21 92	0.15 61	0.14 96	0.23 100	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.06 41

rvit_stereo_0081	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_0082	0.16 71	0.11 101	0.24 36	0.21 142	0.12 121	0.16 24	0.17 104	0.22 18	0.33 212	0.16 63	0.18 58	0.18 91	0.14 96	0.20 58	0.16 123	0.11 303	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.07 106

gcap-zeroshot	0.17 87	0.11 101	0.36 164	0.20 101	0.12 121	0.26 225	0.16 69	0.30 103	0.22 70	0.26 151	0.20 80	0.30 245	0.14 96	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

MoCha-V2	0.13 14	0.08 6	0.26 54	0.23 244	0.09 15	0.16 24	0.15 46	0.26 50	0.16 7	0.15 42	0.15 35	0.13 25	0.14 96	0.20 58	0.11 6	0.06 2	0.07 213	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

testlalala_base	0.20 163	0.13 192	0.35 144	0.25 329	0.15 279	0.25 207	0.16 69	0.34 146	0.17 15	0.19 93	0.26 134	0.17 81	0.14 96	0.18 34	0.16 123	0.39 474	0.09 328	0.07 36	0.05 16	0.45 469	0.08 171

RAFT-Test	0.17 87	0.10 48	0.38 194	0.19 48	0.12 121	0.25 207	0.17 104	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.29 158	0.27 204	0.14 96	0.20 58	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

AnonymousM	0.17 87	0.19 337	0.24 36	0.18 19	0.10 36	0.18 48	0.17 104	0.30 103	0.23 88	0.26 151	0.20 80	0.18 91	0.14 96	0.19 50	0.14 78	0.09 223	0.06 106	0.38 467	0.15 405	0.06 13	0.05 3

test-1	0.17 87	0.11 101	0.40 216	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.34 146	0.26 124	0.20 96	0.24 116	0.22 134	0.14 96	0.16 14	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.08 171

sCroCo_RVC	0.18 110	0.14 234	0.49 307	0.27 388	0.18 350	0.22 151	0.17 104	0.27 60	0.23 88	0.14 37	0.22 101	0.17 81	0.14 96	0.21 77	0.15 100	0.10 269	0.11 371	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

PMTNet	0.15 57	0.08 6	0.23 29	0.15 3	0.09 15	0.23 172	0.16 69	0.25 47	0.23 88	0.17 74	0.21 92	0.16 74	0.14 96	0.22 91	0.13 50	0.29 462	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 66	0.06 41

R-Stereo Train	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41

RAFT-Stereo	0.18 110	0.09 22	0.32 110	0.22 200	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.42 252	0.19 30	0.31 244	0.45 346	0.20 113	0.14 96	0.18 34	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.06 41
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	0.38 401	0.12 133	0.38 194	0.42 460	3.88 509	0.21 126	0.17 104	0.35 170	0.28 149	0.20 96	0.20 80	0.23 154	0.15 109	0.28 188	0.16 123	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

LoS_RVC	0.13 14	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.16 309	0.20 100	0.18 146	0.20 10	0.17 15	0.13 20	0.19 65	0.12 15	0.15 109	0.17 21	0.13 50	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 333

anonymousdsp2	0.17 87	0.10 48	0.28 73	0.20 101	0.11 68	0.25 207	0.17 104	0.41 238	0.31 192	0.23 117	0.23 104	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.08 126	0.07 106

CIPLG	0.21 183	0.21 363	0.55 345	0.23 244	0.15 279	0.25 207	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.33 213	0.22 134	0.15 109	0.26 156	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

IPLGR_C	0.21 183	0.22 375	0.60 363	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.29 168	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

ACRE	0.21 183	0.20 349	0.62 374	0.23 244	0.15 279	0.24 193	0.20 233	0.35 170	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.22 134	0.15 109	0.25 140	0.20 215	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171

Pruner-Stereo	0.19 148	0.11 101	0.34 134	0.29 409	0.12 121	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.32 192	0.25 174	0.15 109	0.24 109	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.09 225

cross-raft	0.17 87	0.12 133	0.41 239	0.23 244	0.10 36	0.20 100	0.24 334	0.33 138	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.29 229	0.15 109	0.17 21	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

raft+_RVC	0.18 110	0.14 234	0.32 110	0.21 142	0.15 279	0.21 126	0.16 69	0.38 204	0.34 221	0.21 107	0.28 146	0.20 113	0.15 109	0.24 109	0.19 201	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.08 171

RALCasStereoNet	0.18 110	0.15 267	0.33 125	0.21 142	0.14 231	0.21 126	0.18 146	0.31 114	0.25 115	0.21 107	0.29 158	0.22 134	0.15 109	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.10 350	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

RALAANet	0.19 148	0.18 321	0.37 175	0.23 244	0.14 231	0.23 172	0.13 11	0.37 198	0.29 168	0.28 170	0.26 134	0.25 174	0.15 109	0.26 156	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.06 41

GMStereo	0.19 148	0.25 389	0.40 216	0.21 142	0.12 121	0.22 151	0.19 187	0.29 86	0.40 297	0.25 139	0.23 104	0.16 74	0.15 109	0.25 140	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.08 171
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 87	0.10 48	0.40 216	0.20 101	0.11 68	0.20 100	0.15 46	0.36 188	0.30 180	0.23 117	0.21 92	0.26 195	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.05 3

Gwc-CoAtRS	0.17 87	0.10 48	0.37 175	0.20 101	0.12 121	0.19 72	0.15 46	0.32 124	0.28 149	0.23 117	0.23 104	0.27 204	0.15 109	0.20 58	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.06 13	0.06 41

castereo	0.14 32	0.10 48	0.19 8	0.18 19	0.10 36	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.13 20	0.18 58	0.16 74	0.16 123	0.15 7	0.13 50	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.05 3

rvit_stereo_0083	0.16 71	0.12 133	0.26 54	0.21 142	0.13 190	0.17 35	0.17 104	0.22 18	0.34 221	0.16 63	0.21 92	0.19 105	0.16 123	0.21 77	0.16 123	0.11 303	0.10 350	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

rvit_stereo_ft	0.17 87	0.14 234	0.30 90	0.25 329	0.14 231	0.17 35	0.21 262	0.28 75	0.26 124	0.16 63	0.19 65	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.17 152	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.07 106

tt1	0.18 110	0.14 234	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.30 289	0.19 187	0.35 170	0.44 335	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

plain	0.17 87	0.13 192	0.43 259	0.21 142	0.13 190	0.16 24	0.17 104	0.27 60	0.22 70	0.16 63	0.26 134	0.13 25	0.16 123	0.27 175	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.07 106

StereoVision	0.22 213	0.18 321	0.37 175	0.27 388	0.17 329	0.23 172	0.22 287	0.38 204	0.31 192	0.20 96	0.51 378	0.22 134	0.16 123	0.28 188	0.18 172	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.13 385	0.10 251	0.07 106

MIF-Stereo (partial)	0.16 71	0.10 48	0.34 134	0.21 142	0.15 279	0.15 11	0.13 11	0.28 75	0.25 115	0.17 74	0.26 134	0.15 61	0.16 123	0.25 140	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.08 171

AEACV	0.13 14	0.09 22	0.23 29	0.18 19	0.19 368	0.19 72	0.16 69	0.23 31	0.14 4	0.13 20	0.17 50	0.13 25	0.16 123	0.16 14	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

Any-RAFT	0.17 87	0.08 6	0.31 104	0.19 48	0.10 36	0.29 272	0.16 69	0.42 252	0.30 180	0.24 131	0.27 141	0.27 204	0.16 123	0.21 77	0.12 20	0.08 150	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

DCRE	0.20 163	0.13 192	0.40 216	0.21 142	0.15 279	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.22 112	0.80 451	0.23 154	0.16 123	0.23 100	0.15 100	0.07 37	0.07 213	0.07 36	0.08 163	0.07 66	0.06 41

knoymous	0.17 87	0.09 22	0.32 110	0.17 9	0.11 68	0.21 126	0.17 104	0.32 124	0.23 88	0.23 117	0.28 146	0.27 204	0.16 123	0.23 100	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.09 189	0.09 225

DisPM	0.19 148	0.10 48	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.29 168	0.33 278	0.34 222	0.23 154	0.16 123	0.33 238	0.16 123	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.11 311

RAFT+CT+SA	0.21 183	0.18 321	0.33 125	0.25 329	0.18 350	0.23 172	0.29 385	0.40 226	0.36 248	0.24 131	0.38 264	0.18 91	0.16 123	0.32 231	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.12 362	0.09 189	0.09 225

dd	0.22 213	0.26 400	0.40 216	0.22 200	0.12 121	0.25 207	0.21 262	0.32 124	0.44 335	0.29 197	0.28 146	0.25 174	0.16 123	0.30 218	0.25 295	0.12 339	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

PFNet+	0.20 163	0.10 48	0.37 175	0.21 142	0.12 121	0.17 35	0.19 187	0.29 86	0.34 221	0.33 278	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.32 231	0.17 152	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.12 333

NF-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

OCTAStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

PSM-softLoss	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

KMStereo	0.21 183	0.10 48	0.39 208	0.24 292	0.12 121	0.20 100	0.18 146	0.38 204	0.26 124	0.29 197	0.32 192	0.24 166	0.16 123	0.52 314	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.12 333

RE-Stereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

TVStereo	0.20 163	0.10 48	0.35 144	0.24 292	0.12 121	0.21 126	0.18 146	0.38 204	0.32 200	0.28 170	0.30 171	0.22 134	0.16 123	0.51 308	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.13 347

RAFT-345	0.21 183	0.10 48	0.46 286	0.22 200	0.11 68	0.20 100	0.16 69	0.26 50	0.25 115	0.27 160	0.66 430	0.21 124	0.16 123	0.55 328	0.21 237	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

rafts_anoy	0.18 110	0.15 267	0.35 144	0.22 200	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.23 117	0.25 124	0.20 113	0.16 123	0.22 91	0.19 201	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.12 362	0.09 189	0.08 171

sAnonymous2	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

CroCo_RVC	0.20 163	0.21 363	0.58 357	0.24 292	0.17 329	0.22 151	0.19 187	0.34 146	0.28 149	0.17 74	0.19 65	0.17 81	0.16 123	0.17 21	0.14 78	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.23 437	0.17 396

EAI-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.33 125	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.46 453	0.46 290	0.20 47	0.25 139	0.50 372	0.17 81	0.16 123	0.24 109	0.23 275	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.10 288	0.06 13	0.07 106

rvit_0105_6	0.19 148	0.14 234	0.34 134	0.23 244	0.14 231	0.18 48	0.20 233	0.29 86	0.37 259	0.18 88	0.22 101	0.23 154	0.17 149	0.26 156	0.17 152	0.15 391	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

GCST	0.47 431	0.60 472	0.57 352	1.04 495	0.48 470	0.38 368	0.11 3	0.40 226	0.32 200	0.41 380	0.34 222	0.29 229	0.17 149	0.46 289	0.19 201	0.69 487	0.42 480	0.79 489	0.62 491	0.62 478	0.46 478

GMStereo_Zeroshot	0.24 258	0.21 363	0.45 278	0.26 361	0.13 190	0.28 251	0.15 46	0.39 216	0.35 236	0.37 333	0.43 323	0.40 337	0.17 149	0.34 244	0.20 215	0.12 339	0.07 213	0.13 362	0.07 93	0.16 381	0.09 225

RCA-Stereo	0.16 71	0.09 22	0.25 46	0.20 101	0.10 36	0.19 72	0.17 104	0.36 188	0.35 236	0.20 96	0.25 124	0.17 81	0.17 149	0.18 34	0.14 78	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.05 3

RAFT_CTSACE	0.21 183	0.16 291	0.41 239	0.25 329	0.15 279	0.22 151	0.24 334	0.32 124	0.28 149	0.33 278	0.51 378	0.29 229	0.17 149	0.32 231	0.13 50	0.06 2	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.06 41

IPLG	0.21 183	0.15 267	0.53 336	0.21 142	0.12 121	0.28 251	0.17 104	0.42 252	0.30 180	0.33 278	0.32 192	0.15 61	0.17 149	0.50 303	0.21 237	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

GMOStereo	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

error version	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

test-v	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

Patchmatch Stereo++	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171
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
ROB_FTStereo_v2	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

ROB_FTStereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

HUI-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.25 174	0.17 149	0.22 91	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

iGMRVC	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.27 175	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

RAFT-RH_RVC	0.25 285	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.25 207	0.14 26	0.27 60	0.27 134	0.38 346	1.15 472	0.23 154	0.17 149	0.57 341	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.06 13	0.07 106

iRAFT	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.14 26	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.17 149	0.26 156	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

CRE-IMP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.11 68	0.24 193	0.17 104	0.29 86	0.21 59	0.27 160	0.26 134	0.24 166	0.17 149	0.23 100	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.10 251	0.10 278

test-2	0.18 110	0.14 234	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.20 100	0.27 367	0.26 50	0.28 149	0.31 244	0.32 192	0.26 195	0.17 149	0.15 7	0.12 20	0.07 37	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.05 3

s12784h	0.17 87	0.09 22	0.26 54	0.18 19	0.07 1	0.32 312	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.23 117	0.25 124	0.18 91	0.17 149	0.25 140	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.05 3

raftrobust	0.16 71	0.13 192	0.29 83	0.22 200	0.15 279	0.19 72	0.13 11	0.32 124	0.26 124	0.26 151	0.20 80	0.19 105	0.17 149	0.21 77	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.06 13	0.07 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 87	0.14 234	0.32 110	0.20 101	0.09 15	0.19 72	0.17 104	0.32 124	0.30 180	0.25 139	0.33 213	0.20 113	0.17 149	0.19 50	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.05 3

AFF-stereo	0.18 110	0.15 267	0.32 110	0.21 142	0.10 36	0.18 48	0.18 146	0.33 138	0.27 134	0.25 139	0.37 252	0.25 174	0.17 149	0.24 109	0.15 100	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.05 3

DIP-Stereo	0.18 110	0.12 133	0.33 125	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.12 5	0.42 252	0.25 115	0.27 160	0.32 192	0.21 124	0.17 149	0.25 140	0.20 215	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.07 66	0.08 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.16 71	0.07 1	0.36 164	0.19 48	0.10 36	0.19 72	0.14 26	0.28 75	0.24 102	0.22 112	0.20 80	0.24 166	0.18 172	0.21 77	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.06 46	0.06 13	0.06 41

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 285	0.14 234	0.95 450	0.21 142	0.27 439	0.20 100	0.19 187	0.48 308	0.25 115	0.26 151	0.55 399	0.34 279	0.18 172	0.25 140	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.12 362	0.12 332	0.12 333

MyStereo8	0.22 213	0.15 267	0.63 377	0.21 142	0.17 329	0.31 304	0.16 69	0.36 188	0.32 200	0.28 170	0.36 243	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.28 316	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.12 333

MyStereo06	0.20 163	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.40 226	0.21 59	0.30 227	0.24 116	0.31 256	0.18 172	0.22 91	0.18 172	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

ACVNet-DCA	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

1test111	0.19 148	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.09 189	0.09 225

cc1	0.18 110	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.13 25	0.18 172	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.08 110	0.06 46	0.08 126	0.08 171

HH	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

HanStereo	0.18 110	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.12 121	0.18 48	0.18 146	0.34 146	0.19 30	0.20 96	0.24 116	0.34 279	0.18 172	0.29 204	0.12 20	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.07 93	0.07 66	0.06 41

Selective-RAFT	0.17 87	0.12 133	0.30 90	0.24 292	0.10 36	0.29 272	0.15 46	0.32 124	0.31 192	0.17 74	0.17 50	0.21 124	0.18 172	0.28 188	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.06 41

NRIStereo	0.18 110	0.11 101	0.35 144	0.23 244	0.11 68	0.24 193	0.20 233	0.29 86	0.26 124	0.26 151	0.25 124	0.25 174	0.18 172	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.08 171

PSM-adaLoss	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.16 69	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.24 109	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

RAFT-IKP	0.18 110	0.12 133	0.37 175	0.22 200	0.10 36	0.18 48	0.15 46	0.29 86	0.22 70	0.28 170	0.29 158	0.25 174	0.18 172	0.25 140	0.16 123	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

Anonymous3	0.23 230	0.18 321	0.63 377	0.27 388	0.18 350	0.41 384	0.23 312	0.43 264	0.35 236	0.23 117	0.27 141	0.20 113	0.18 172	0.27 175	0.18 172	0.12 339	0.11 371	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.12 333

TestStereo	0.21 183	0.19 337	0.40 216	0.25 329	0.10 36	0.22 151	0.21 262	0.31 114	0.31 192	0.23 117	0.34 222	0.22 134	0.18 172	0.62 367	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.07 93	0.11 296	0.06 41

rvit_0105_5	0.21 183	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.13 190	0.22 151	0.24 334	0.36 188	0.39 282	0.21 107	0.23 104	0.26 195	0.19 187	0.26 156	0.19 201	0.15 391	0.13 400	0.12 342	0.12 362	0.10 251	0.09 225

rvit_0105_4	0.20 163	0.15 267	0.38 194	0.23 244	0.14 231	0.20 100	0.22 287	0.33 138	0.39 282	0.19 93	0.24 116	0.25 174	0.19 187	0.27 175	0.17 152	0.16 406	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.11 296	0.08 171

Sa-1000	0.22 213	0.15 267	0.35 144	0.23 244	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.47 297	0.39 282	0.30 227	0.50 372	0.26 195	0.19 187	0.33 238	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

UDGNet	0.23 230	0.31 429	0.38 194	0.24 292	0.14 231	0.24 193	0.18 146	0.32 124	0.43 320	0.29 197	0.28 146	0.24 166	0.19 187	0.29 204	0.20 215	0.15 391	0.07 213	0.21 436	0.11 325	0.14 362	0.10 278

IPLGR	0.21 183	0.13 192	0.61 366	0.21 142	0.11 68	0.25 207	0.18 146	0.41 238	0.37 259	0.28 170	0.27 141	0.21 124	0.19 187	0.37 261	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

GANet-ADL	0.21 183	0.12 133	0.45 278	0.23 244	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.46 290	0.35 236	0.25 139	0.32 192	0.32 265	0.19 187	0.24 109	0.20 215	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.10 278

OMP-Stereo	0.23 230	0.14 234	0.35 144	0.29 409	0.13 190	0.21 126	0.16 69	0.37 198	0.33 212	0.34 297	0.30 171	0.34 279	0.19 187	0.70 395	0.24 286	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

PFNet	0.23 230	0.10 48	0.57 352	0.24 292	0.14 231	0.22 151	0.19 187	0.39 216	0.33 212	0.35 313	0.32 192	0.27 204	0.19 187	0.64 374	0.22 257	0.09 223	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.07 106

ARAFT	0.24 258	0.21 363	0.78 412	0.22 200	0.12 121	0.29 272	0.24 334	0.43 264	0.32 200	0.33 278	0.28 146	0.28 219	0.19 187	0.49 300	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.09 189	0.06 41

rvit_stereo_0075_2	0.24 258	0.17 307	0.50 317	0.26 361	0.22 407	0.22 151	0.15 46	0.40 226	0.35 236	0.27 160	0.37 252	0.29 229	0.20 196	0.28 188	0.19 201	0.17 417	0.12 388	0.19 430	0.12 362	0.13 347	0.13 347

H2IRNET	0.18 110	0.13 192	0.35 144	0.21 142	0.12 121	0.20 100	0.15 46	0.27 60	0.30 180	0.17 74	0.31 185	0.25 174	0.20 196	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.06 41

BUS	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.43 399	0.17 104	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.32 265	0.20 196	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

NINENet	0.25 285	0.15 267	0.37 175	0.23 244	0.16 309	0.43 399	0.17 104	0.60 426	0.46 361	0.32 267	0.37 252	0.32 265	0.20 196	0.42 277	0.21 237	0.10 269	0.10 350	0.12 342	0.08 163	0.11 296	0.10 278

iRaft-Stereo_20w	0.19 148	0.10 48	0.46 286	0.19 48	0.13 190	0.25 207	0.19 187	0.52 354	0.19 30	0.29 197	0.21 92	0.22 134	0.20 196	0.28 188	0.18 172	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.08 126	0.08 171

GwcNet-ADL	0.22 213	0.14 234	0.58 357	0.24 292	0.13 190	0.22 151	0.23 312	0.49 316	0.40 297	0.27 160	0.29 158	0.30 245	0.20 196	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

DN-CSS_ROB	0.22 213	0.25 389	0.47 294	0.24 292	0.14 231	0.25 207	0.12 5	0.40 226	0.33 212	0.29 197	0.42 311	0.22 134	0.20 196	0.33 238	0.19 201	0.07 37	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.07 106

DDVS	0.25 285	0.15 267	0.39 208	0.24 292	0.17 329	0.34 336	0.21 262	0.41 238	0.30 180	0.33 278	0.41 295	0.48 381	0.21 203	0.52 314	0.27 312	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.14 366

rvit_0105_3	0.23 230	0.17 307	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.24 193	0.28 380	0.38 204	0.41 307	0.25 139	0.25 124	0.28 219	0.21 203	0.28 188	0.20 215	0.15 391	0.13 400	0.14 384	0.15 405	0.10 251	0.09 225

TestStereo1	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

SA-5K	0.21 183	0.16 291	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.26 225	0.27 367	0.40 226	0.36 248	0.29 197	0.39 277	0.22 134	0.21 203	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.07 106

dad	0.28 327	0.31 429	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.30 289	0.20 233	0.33 138	0.49 384	0.44 401	0.44 334	0.45 367	0.21 203	0.41 274	0.26 308	0.20 437	0.11 371	0.20 434	0.11 325	0.14 362	0.10 278

HHNet	0.22 213	0.12 133	0.52 332	0.18 19	0.18 350	0.20 100	0.20 233	0.34 146	0.31 192	0.32 267	0.59 410	0.20 113	0.21 203	0.24 109	0.31 340	0.08 150	0.05 8	0.09 182	0.07 93	0.08 126	0.11 311

IIG-Stereo	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.29 409	0.12 121	0.23 172	0.14 26	0.38 204	0.31 192	0.34 297	0.37 252	0.33 272	0.21 203	0.70 395	0.26 308	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.07 66	0.06 41

GMM-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.25 350	0.37 198	0.27 134	0.30 227	0.45 346	0.27 204	0.21 203	0.31 225	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.08 126	0.19 417

111	0.20 163	0.17 307	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.24 193	0.17 104	0.41 238	0.45 346	0.23 117	0.29 158	0.29 229	0.21 203	0.24 109	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.07 66	0.08 171

SFCPSM	0.22 213	0.10 48	0.51 328	0.21 142	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.55 382	0.39 282	0.29 197	0.32 192	0.23 154	0.21 203	0.27 175	0.19 201	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.08 171

HITNet	0.20 163	0.17 307	0.43 259	0.19 48	0.08 4	0.27 235	0.14 26	0.42 252	0.30 180	0.29 197	0.32 192	0.27 204	0.21 203	0.28 188	0.25 295	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.06 41
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
AdaStereo	0.24 258	0.16 291	0.37 175	0.24 292	0.12 121	0.32 312	0.17 104	0.54 372	0.42 314	0.33 278	0.38 264	0.35 293	0.21 203	0.30 218	0.22 257	0.14 379	0.06 106	0.13 362	0.08 163	0.11 296	0.08 171
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.22 213	0.16 291	0.44 267	0.21 142	0.08 4	0.29 272	0.19 187	0.38 204	0.37 259	0.38 346	0.44 334	0.31 256	0.21 203	0.41 274	0.24 286	0.07 37	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 66	0.06 41

UGAM	0.26 300	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.25 350	0.32 124	0.41 307	0.31 244	0.42 311	0.41 340	0.22 216	0.92 453	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.14 384	0.12 362	0.10 251	0.07 106

test_sample3	0.23 230	0.12 133	0.43 259	0.19 48	0.12 121	0.32 312	0.20 233	0.50 324	0.34 221	0.31 244	0.33 213	0.29 229	0.22 216	0.53 320	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

MyStereo05	0.23 230	0.12 133	0.57 352	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.48 308	0.52 402	0.31 244	0.23 104	0.25 174	0.22 216	0.30 218	0.21 237	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

CoDeX	0.23 230	0.12 133	0.46 286	0.21 142	0.14 231	0.29 272	0.21 262	0.53 365	0.41 307	0.29 197	0.35 233	0.29 229	0.22 216	0.48 295	0.19 201	0.09 223	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.07 106

ttt	0.29 338	0.12 133	0.34 134	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.20 233	0.56 397	0.47 366	0.31 244	0.44 334	0.30 245	0.22 216	0.65 380	0.85 455	0.13 356	0.10 350	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.11 311

CFNet_ucs	0.24 258	0.13 192	0.50 317	0.20 101	0.15 279	0.28 251	0.17 104	0.49 316	0.45 346	0.32 267	0.42 311	0.39 324	0.22 216	0.31 225	0.21 237	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.09 247	0.12 332	0.11 311

DCANet-4	0.19 148	0.10 48	0.52 332	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.36 188	0.39 282	0.29 197	0.30 171	0.17 81	0.22 216	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

test_5	0.23 230	0.19 337	0.38 194	0.26 361	0.18 350	0.25 207	0.29 385	0.40 226	0.37 259	0.29 197	0.40 287	0.25 174	0.22 216	0.34 244	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.10 278

RAFT	0.21 183	0.17 307	0.32 110	0.24 292	0.12 121	0.25 207	0.27 367	0.35 170	0.28 149	0.33 278	0.33 213	0.38 312	0.22 216	0.29 204	0.17 152	0.08 150	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.10 251	0.06 41

HCRNet	0.24 258	0.25 389	0.33 125	0.34 436	0.16 309	0.27 235	0.18 146	0.43 264	0.35 236	0.30 227	0.35 233	0.32 265	0.22 216	0.44 283	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.10 251	0.09 225

iResNet	0.24 258	0.18 321	0.61 366	0.25 329	0.11 68	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.43 320	0.33 278	0.43 323	0.27 204	0.22 216	0.34 244	0.26 308	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 230	0.13 192	0.83 427	0.20 101	0.21 391	0.23 172	0.17 104	0.48 308	0.27 134	0.23 117	0.29 158	0.39 324	0.23 227	0.25 140	0.15 100	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.11 325	0.11 296	0.10 278

test_sample5	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.32 267	0.41 295	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

test_sample4	0.24 258	0.13 192	0.43 259	0.20 101	0.12 121	0.32 312	0.21 262	0.51 339	0.34 221	0.31 244	0.37 252	0.28 219	0.23 227	0.53 320	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

MyStereo04	0.23 230	0.12 133	0.55 345	0.22 200	0.14 231	0.25 207	0.23 312	0.49 316	0.52 402	0.28 170	0.23 104	0.27 204	0.23 227	0.30 218	0.22 257	0.07 37	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.08 126	0.08 171

11t1	0.18 110	0.10 48	0.30 90	0.20 101	0.11 68	0.27 235	0.17 104	0.35 170	0.23 88	0.25 139	0.23 104	0.23 154	0.23 227	0.25 140	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.09 189	0.09 225

DualNet	0.24 258	0.13 192	0.42 248	0.21 142	0.12 121	0.30 289	0.21 262	0.50 324	0.34 221	0.33 278	0.43 323	0.29 229	0.23 227	0.55 328	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.11 296	0.10 278

ffm	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.27 175	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

ff1	0.29 338	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.35 170	0.44 335	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.08 150	0.05 8	0.11 306	0.10 288	0.08 126	0.08 171

mmx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

xxx	0.31 354	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.20 233	0.55 382	0.45 346	0.30 227	0.42 311	0.34 279	0.23 227	0.81 435	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.10 278

raft_robust	0.22 213	0.17 307	0.30 90	0.22 200	0.12 121	0.23 172	0.22 287	0.49 316	0.48 375	0.32 267	0.32 192	0.26 195	0.23 227	0.53 320	0.15 100	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.06 41

SA	0.22 213	0.16 291	0.36 164	0.23 244	0.13 190	0.24 193	0.23 312	0.45 279	0.40 297	0.27 160	0.44 334	0.23 154	0.23 227	0.33 238	0.17 152	0.07 37	0.06 106	0.10 252	0.11 325	0.08 126	0.06 41

iRaft-Stereo_5w	0.23 230	0.18 321	0.44 267	0.22 200	0.13 190	0.19 72	0.19 187	0.37 198	0.32 200	0.28 170	0.37 252	0.34 279	0.23 227	0.65 380	0.27 312	0.06 2	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

CFNet_pseudo	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.19 48	0.13 190	0.26 225	0.16 69	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

GES	0.22 213	0.12 133	0.42 248	0.20 101	0.14 231	0.27 235	0.19 187	0.49 316	0.33 212	0.30 227	0.36 243	0.25 174	0.23 227	0.29 204	0.22 257	0.10 269	0.08 294	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.11 311

DCANet	0.18 110	0.13 192	0.40 216	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.23 227	0.20 58	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

FENet	0.21 183	0.11 101	0.45 278	0.21 142	0.12 121	0.26 225	0.17 104	0.41 238	0.35 236	0.30 227	0.31 185	0.29 229	0.23 227	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

ccs_rob	0.23 230	0.13 192	0.47 294	0.20 101	0.13 190	0.26 225	0.17 104	0.44 269	0.44 335	0.29 197	0.37 252	0.38 312	0.23 227	0.29 204	0.21 237	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.08 163	0.11 296	0.09 225

HI	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

CoSv	0.20 163	0.13 192	0.33 125	0.18 19	0.15 279	0.17 35	0.16 69	0.34 146	0.21 59	0.37 333	0.39 277	0.36 298	0.24 245	0.29 204	0.21 237	0.06 2	0.05 8	0.08 110	0.09 247	0.09 189	0.07 106

FACV-RUCA	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.23 244	0.23 419	0.26 225	0.19 187	0.39 216	0.34 221	0.25 139	0.32 192	0.21 124	0.24 245	0.24 109	0.19 201	0.10 269	0.07 213	0.15 398	0.08 163	0.16 381	0.13 347

test_sample6	0.25 285	0.13 192	0.41 239	0.21 142	0.11 68	0.30 289	0.22 287	0.51 339	0.35 236	0.33 278	0.43 323	0.30 245	0.24 245	0.57 341	0.22 257	0.10 269	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.11 296	0.10 278

test_sample2	0.21 183	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.11 68	0.27 235	0.21 262	0.43 264	0.29 168	0.26 151	0.31 185	0.30 245	0.24 245	0.45 286	0.18 172	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

xx1	0.20 163	0.14 234	0.38 194	0.23 244	0.11 68	0.31 304	0.19 187	0.35 170	0.47 366	0.17 74	0.19 65	0.28 219	0.24 245	0.28 188	0.11 6	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

mmm	0.21 183	0.12 133	0.31 104	0.22 200	0.12 121	0.28 251	0.21 262	0.41 238	0.27 134	0.29 197	0.38 264	0.29 229	0.24 245	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.10 251	0.09 225

PCWNet_CMD	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.11 296	0.09 225

CASS	0.21 183	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.11 68	0.28 251	0.19 187	0.39 216	0.30 180	0.32 267	0.34 222	0.25 174	0.24 245	0.25 140	0.20 215	0.13 356	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.11 296	0.11 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 110	0.09 22	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.24 193	0.16 69	0.34 146	0.28 149	0.21 107	0.23 104	0.33 272	0.24 245	0.23 100	0.17 152	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.06 46	0.10 251	0.10 278

qqq	0.20 163	0.12 133	0.31 104	0.20 101	0.11 68	0.23 172	0.19 187	0.41 238	0.27 134	0.24 131	0.28 146	0.28 219	0.24 245	0.34 244	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.10 252	0.09 247	0.09 189	0.09 225

x	0.19 148	0.11 101	0.29 83	0.20 101	0.11 68	0.26 225	0.18 146	0.41 238	0.29 168	0.25 139	0.29 158	0.28 219	0.24 245	0.26 156	0.23 275	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.08 171

BSDual-CNN	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.25 329	0.14 231	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.34 221	0.34 297	0.35 233	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

psmg	0.23 230	0.12 133	0.28 73	0.21 142	0.14 231	0.35 351	0.23 312	0.51 339	0.34 221	0.35 313	0.38 264	0.38 312	0.24 245	0.26 156	0.21 237	0.10 269	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

MIPNet	0.21 183	0.15 267	0.52 332	0.21 142	0.12 121	0.27 235	0.20 233	0.45 279	0.37 259	0.30 227	0.23 104	0.19 105	0.24 245	0.27 175	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.07 66	0.06 41

RAFT_R40	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.18 48	0.18 146	0.31 114	0.29 168	0.33 278	0.33 213	0.30 245	0.24 245	0.55 328	0.18 172	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

IRAFT_RVC	0.22 213	0.12 133	0.39 208	0.26 361	0.11 68	0.18 48	0.24 334	0.40 226	0.37 259	0.31 244	0.30 171	0.29 229	0.24 245	0.55 328	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.10 252	0.08 163	0.08 126	0.07 106

xxxx	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.37 361	0.20 233	0.58 413	0.38 273	0.29 197	0.42 311	0.38 312	0.24 245	0.46 289	2.20 499	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

DMCA	0.22 213	0.14 234	0.36 164	0.22 200	0.14 231	0.27 235	0.20 233	0.43 264	0.38 273	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.24 245	0.24 109	0.28 316	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.11 311

MSMDNet	0.23 230	0.13 192	0.48 302	0.20 101	0.13 190	0.28 251	0.16 69	0.46 290	0.46 361	0.29 197	0.36 243	0.37 304	0.24 245	0.28 188	0.20 215	0.09 223	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.09 225

AASNet	0.27 307	0.19 337	0.49 307	0.26 361	0.17 329	0.34 336	0.20 233	0.62 438	0.48 375	0.35 313	0.40 287	0.32 265	0.25 265	0.28 188	0.34 356	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.08 163	0.13 347	0.11 311

SST-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.37 175	0.24 292	0.13 190	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.24 102	0.34 297	0.33 213	0.29 229	0.25 265	0.56 338	0.17 152	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.08 163	0.09 189	0.07 106

ICVP	0.23 230	0.13 192	0.44 267	0.26 361	0.14 231	0.29 272	0.25 350	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.43 323	0.35 293	0.25 265	0.26 156	0.23 275	0.12 339	0.09 328	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.10 278
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.27 388	0.16 309	0.33 323	0.25 350	0.56 397	0.54 409	0.34 297	0.38 264	0.34 279	0.25 265	0.51 308	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.09 182	0.08 163	0.11 296	0.11 311

CFNet-ft	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

BEATNet_4x	0.22 213	0.18 321	0.47 294	0.22 200	0.10 36	0.28 251	0.14 26	0.46 290	0.32 200	0.31 244	0.34 222	0.31 256	0.25 265	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.06 46	0.10 251	0.08 171

CFNet_RVC	0.24 258	0.15 267	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.30 289	0.21 262	0.39 216	0.36 248	0.28 170	0.40 287	0.43 352	0.25 265	0.47 293	0.24 286	0.12 339	0.07 213	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.09 225

UCFNet_RVC	0.24 258	0.16 291	0.34 134	0.18 19	0.15 279	0.33 323	0.16 69	0.46 290	0.35 236	0.29 197	0.35 233	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.22 257	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.14 397	0.13 347	0.12 333

iResNetv2_ROB	0.27 307	0.26 400	0.72 406	0.23 244	0.13 190	0.29 272	0.18 146	0.52 354	0.49 384	0.37 333	0.45 346	0.39 324	0.25 265	0.34 244	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.05 16	0.12 332	0.09 225

PAM	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.22 200	0.15 279	0.34 336	0.21 262	0.37 198	0.22 70	0.31 244	0.27 141	0.55 408	0.26 274	0.26 156	0.17 152	0.08 150	0.06 106	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.09 225

rvit_105_1	0.27 307	0.19 337	0.46 286	0.27 388	0.19 368	0.30 289	0.35 418	0.44 269	0.51 395	0.31 244	0.31 185	0.31 256	0.26 274	0.35 253	0.25 295	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.11 296	0.10 278

test_sample1	0.20 163	0.10 48	0.28 73	0.19 48	0.12 121	0.28 251	0.19 187	0.41 238	0.25 115	0.26 151	0.31 185	0.29 229	0.26 274	0.44 283	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.09 189	0.09 225

SMFormer	0.25 285	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

tta	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.28 316	0.10 269	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.08 126	0.07 106

qqq1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

fff1	0.24 258	0.12 133	0.40 216	0.19 48	0.10 36	0.27 235	0.19 187	0.51 339	0.45 346	0.34 297	0.41 295	0.31 256	0.26 274	0.58 347	0.16 123	0.10 269	0.07 213	0.07 36	0.06 46	0.08 126	0.07 106

anonymousa	0.23 230	0.11 101	0.50 317	0.21 142	0.16 309	0.31 304	0.20 233	0.36 188	0.35 236	0.32 267	0.50 372	0.39 324	0.26 274	0.22 91	0.20 215	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.11 325	0.07 66	0.08 171

CSP-Net	0.27 307	0.15 267	0.30 90	0.21 142	0.14 231	0.44 401	0.24 334	0.50 324	0.40 297	0.41 380	0.43 323	0.42 348	0.26 274	0.66 385	0.28 316	0.12 339	0.08 294	0.08 110	0.08 163	0.10 251	0.09 225

KYRaft	0.22 213	0.10 48	0.30 90	0.23 244	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.35 170	0.24 102	0.35 313	0.54 395	0.34 279	0.26 274	0.29 204	0.15 100	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.08 126	0.31 463

ASMatch	0.23 230	0.11 101	0.51 328	0.24 292	0.14 231	0.19 72	0.17 104	0.31 114	0.28 149	0.28 170	0.68 434	0.27 204	0.26 274	0.50 303	0.22 257	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.11 311

test_xeample	0.34 376	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.33 323	0.23 312	0.55 382	0.38 273	0.32 267	0.45 346	0.29 229	0.26 274	0.57 341	2.24 501	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.09 189	0.09 225

ACVNet	0.23 230	0.13 192	0.35 144	0.18 19	0.15 279	0.27 235	0.23 312	0.39 216	0.44 335	0.28 170	0.41 295	0.38 312	0.26 274	0.27 175	0.32 345	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.10 251	0.07 106

cf-r	0.24 258	0.15 267	0.44 267	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.22 287	0.42 252	0.40 297	0.30 227	0.42 311	0.42 348	0.26 274	0.43 279	0.25 295	0.11 303	0.06 106	0.08 110	0.10 288	0.08 126	0.08 171

PSMNet-RSSM	0.24 258	0.15 267	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.25 207	0.20 233	0.48 308	0.37 259	0.30 227	0.44 334	0.38 312	0.26 274	0.52 314	0.22 257	0.12 339	0.07 213	0.11 306	0.13 385	0.10 251	0.09 225

GwcNet-RSSM	0.26 300	0.17 307	0.46 286	0.21 142	0.13 190	0.28 251	0.23 312	0.44 269	0.42 314	0.31 244	0.45 346	0.40 337	0.26 274	0.55 328	0.28 316	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

HSM-Net_RVC	0.27 307	0.11 101	0.42 248	0.19 48	0.11 68	0.34 336	0.20 233	0.62 438	0.43 320	0.40 371	0.43 323	0.50 392	0.26 274	0.76 418	0.22 257	0.08 150	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.08 126	0.08 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 300	0.19 337	0.44 267	0.21 142	0.16 309	0.30 289	0.21 262	0.52 354	0.32 200	0.35 313	0.38 264	0.39 324	0.26 274	0.42 277	0.24 286	0.15 391	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.14 362	0.13 347

iResNet_ROB	0.25 285	0.19 337	0.40 216	0.20 101	0.12 121	0.30 289	0.16 69	0.55 382	0.53 406	0.38 346	0.43 323	0.37 304	0.26 274	0.38 265	0.22 257	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.04 1	0.09 189	0.09 225

ISRNet	0.27 307	0.13 192	0.45 278	0.26 361	0.19 368	0.24 193	0.14 26	0.45 279	0.43 320	0.39 361	0.48 368	0.42 348	0.27 293	0.32 231	0.29 326	0.20 437	0.12 388	0.17 414	0.16 417	0.16 381	0.20 427

DispNO	0.27 307	0.18 321	0.62 374	0.23 244	0.17 329	0.25 207	0.22 287	0.45 279	0.41 307	0.32 267	0.39 277	0.38 312	0.27 293	0.77 424	0.27 312	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.10 288	0.08 126	0.08 171

SDNR	0.42 417	0.21 363	0.82 426	0.21 142	0.18 350	1.27 489	0.17 104	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.81 452	0.38 312	0.27 293	1.19 475	0.38 369	0.23 442	0.24 462	0.17 414	0.13 385	0.17 398	0.20 427

gwcnet-sp	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

scenet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

ssnet	0.24 258	0.13 192	0.63 377	0.22 200	0.14 231	0.34 336	0.22 287	0.44 269	0.39 282	0.35 313	0.34 222	0.27 204	0.27 293	0.35 253	0.25 295	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.09 189	0.09 225

hknet	0.25 285	0.14 234	0.40 216	0.25 329	0.15 279	0.35 351	0.21 262	0.56 397	0.37 259	0.34 297	0.35 233	0.43 352	0.27 293	0.37 261	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.10 288	0.09 189	0.09 225

ADLNet	0.28 327	0.15 267	0.42 248	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.23 312	0.53 365	0.43 320	0.42 389	0.41 295	0.44 363	0.27 293	0.55 328	0.35 360	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.12 333

222	0.41 414	0.10 48	0.29 83	0.19 48	0.11 68	0.36 356	0.20 233	0.57 405	0.39 282	0.35 313	0.44 334	0.30 245	0.27 293	0.55 328	3.56 506	0.11 303	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.09 225

acv_ft	0.25 285	0.13 192	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.34 336	0.21 262	0.45 279	0.44 335	0.38 346	0.41 295	0.38 312	0.27 293	0.27 175	0.35 360	0.08 150	0.07 213	0.08 110	0.07 93	0.11 296	0.07 106

FADNet-RVC-Resample	0.29 338	0.25 389	0.93 447	0.26 361	0.16 309	0.32 312	0.21 262	0.47 297	0.39 282	0.35 313	0.38 264	0.33 272	0.27 293	0.53 320	0.24 286	0.10 269	0.10 350	0.14 384	0.13 385	0.13 347	0.16 385

FADNet_RVC	0.30 347	0.28 410	0.83 427	0.23 244	0.15 279	0.30 289	0.17 104	0.49 316	0.37 259	0.30 227	0.38 264	0.30 245	0.27 293	0.52 314	0.31 340	0.14 379	0.14 408	0.14 384	0.16 417	0.21 428	0.23 447

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 385	0.36 441	0.53 336	0.34 436	0.19 368	0.51 426	0.24 334	0.55 382	0.38 273	0.41 380	0.47 362	0.47 375	0.27 293	0.73 405	0.30 334	0.36 470	0.19 445	0.27 448	0.17 426	0.26 448	0.23 447

CFNet	0.27 307	0.20 349	0.44 267	0.22 200	0.14 231	0.33 323	0.14 26	0.51 339	0.45 346	0.30 227	0.40 287	0.38 312	0.27 293	0.76 418	0.25 295	0.09 223	0.07 213	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.08 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 307	0.21 363	0.59 361	0.25 329	0.18 350	0.29 272	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.38 346	0.41 295	0.43 352	0.27 293	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.08 294	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.11 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 230	0.10 48	0.63 377	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.19 187	0.36 188	0.23 88	0.29 197	0.28 146	0.56 411	0.28 308	0.27 175	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.09 225

ITSA-stereo	0.25 285	0.15 267	0.33 125	0.23 244	0.11 68	0.27 235	0.18 146	0.56 397	0.59 423	0.31 244	0.32 192	0.33 272	0.28 308	0.49 300	0.30 334	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.13 347

1111x	0.32 363	0.11 101	0.40 216	0.22 200	0.11 68	0.32 312	0.26 362	0.59 418	0.43 320	0.31 244	0.41 295	0.39 324	0.28 308	0.76 418	1.37 483	0.09 223	0.08 294	0.09 182	0.10 288	0.09 189	0.08 171

fff	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

AACVNet	0.26 300	0.16 291	0.37 175	0.22 200	0.14 231	0.29 272	0.19 187	0.41 238	0.31 192	0.38 346	0.42 311	0.43 352	0.28 308	0.73 405	0.25 295	0.11 303	0.08 294	0.11 306	0.09 247	0.13 347	0.11 311

PSMNet-ADL	0.25 285	0.15 267	0.32 110	0.26 361	0.14 231	0.31 304	0.22 287	0.44 269	0.36 248	0.27 160	0.33 213	0.41 340	0.28 308	0.61 359	0.29 326	0.11 303	0.09 328	0.09 182	0.11 325	0.10 251	0.10 278

DeepStereo_RVC	0.18 110	0.11 101	0.40 216	0.21 142	0.11 68	0.19 72	0.16 69	0.28 75	0.22 70	0.27 160	0.27 141	0.23 154	0.28 308	0.24 109	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.10 278

Prome-Stereo	0.21 183	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.23 172	0.23 312	0.36 188	0.25 115	0.33 278	0.59 410	0.24 166	0.28 308	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.20 427

csc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

cscssc	0.19 148	0.13 192	0.40 216	0.18 19	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.35 170	0.43 320	0.29 197	0.30 171	0.18 91	0.28 308	0.20 58	0.18 172	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.05 1	0.07 106

UPFNet	0.25 285	0.12 133	0.38 194	0.24 292	0.19 368	0.37 361	0.28 380	0.48 308	0.38 273	0.34 297	0.37 252	0.37 304	0.28 308	0.39 267	0.33 352	0.10 269	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.10 251	0.08 171

GANet-RSSM	0.24 258	0.14 234	0.36 164	0.21 142	0.14 231	0.27 235	0.21 262	0.45 279	0.33 212	0.29 197	0.39 277	0.39 324	0.28 308	0.58 347	0.23 275	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.09 225

STTStereo	0.28 327	0.20 349	0.61 366	0.25 329	0.17 329	0.29 272	0.24 334	0.47 297	0.39 282	0.39 361	0.41 295	0.44 363	0.28 308	0.40 272	0.28 316	0.13 356	0.12 388	0.13 362	0.16 417	0.12 332	0.11 311

StereoDRNet-Refined	0.27 307	0.17 307	0.35 144	0.25 329	0.14 231	0.37 361	0.21 262	0.47 297	0.41 307	0.44 401	0.51 378	0.41 340	0.28 308	0.45 286	0.37 367	0.09 223	0.06 106	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.10 278
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 354	0.20 349	0.35 144	0.24 292	0.16 309	0.32 312	0.19 187	0.52 354	0.48 375	0.33 278	0.36 243	0.42 348	0.28 308	0.93 455	0.24 286	0.19 434	0.20 450	0.24 445	0.22 448	0.17 398	0.17 396

DCVSM-stereo	0.24 258	0.13 192	0.52 332	0.20 101	0.14 231	0.26 225	0.13 11	0.34 146	0.34 221	0.41 380	0.33 213	0.47 375	0.29 323	0.30 218	0.22 257	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.12 332	0.15 377

ssnet_v2	0.28 327	0.16 291	0.44 267	0.22 200	0.15 279	0.40 381	0.30 395	0.57 405	0.46 361	0.38 346	0.36 243	0.47 375	0.29 323	0.38 265	0.39 377	0.13 356	0.11 371	0.11 306	0.11 325	0.11 296	0.11 311

DAS	0.27 307	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.75 413	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

SepStereo	0.26 300	0.12 133	0.42 248	0.24 292	0.18 350	0.29 272	0.24 334	0.45 279	0.45 346	0.41 380	0.44 334	0.34 279	0.29 323	0.64 374	0.21 237	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.09 189	0.09 225

LMCR-Stereo	0.26 300	0.18 321	0.49 307	0.28 406	0.14 231	0.36 356	0.23 312	0.54 372	0.34 221	0.39 361	0.40 287	0.29 229	0.29 323	0.37 261	0.27 312	0.11 303	0.07 213	0.09 182	0.07 93	0.13 347	0.09 225

pcwnet_v2	0.32 363	0.15 267	1.26 475	0.23 244	0.18 350	0.32 312	0.18 146	0.59 418	0.60 427	0.36 328	0.45 346	0.35 293	0.29 323	0.36 258	0.25 295	0.14 379	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.14 362	0.15 377

DSFCA	0.27 307	0.13 192	0.36 164	0.20 101	0.17 329	0.38 368	0.31 399	0.47 297	0.43 320	0.43 395	0.37 252	0.39 324	0.29 323	0.52 314	0.32 345	0.12 339	0.10 350	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

FADNet-RVC	0.31 354	0.35 438	0.78 412	0.25 329	0.20 384	0.33 323	0.20 233	0.49 316	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.41 340	0.29 323	0.63 372	0.31 340	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.15 405	0.19 417	0.19 417

TDLM	0.30 347	0.21 363	0.38 194	0.28 406	0.15 279	0.33 323	0.32 403	0.52 354	0.47 366	0.38 346	0.43 323	0.39 324	0.29 323	0.91 452	0.28 316	0.14 379	0.08 294	0.13 362	0.11 325	0.12 332	0.10 278

AANet_RVC	0.31 354	0.22 375	0.50 317	0.23 244	0.14 231	0.30 289	0.24 334	0.47 297	0.54 409	0.38 346	0.60 415	0.43 352	0.29 323	0.87 444	0.40 383	0.11 303	0.07 213	0.07 36	0.07 93	0.09 189	0.09 225

DualNet (step1)	0.28 327	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.23 442	0.09 328	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

test_sample9	0.42 417	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.66 385	0.91 458	0.23 442	1.82 506	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

test_sample7	0.25 285	0.15 267	0.35 144	0.20 101	0.14 231	0.28 251	0.21 262	0.51 339	0.38 273	0.37 333	0.34 222	0.37 304	0.30 333	0.39 267	0.23 275	0.14 379	0.09 328	0.13 362	0.12 362	0.13 347	0.12 333

GASNet	0.36 385	0.46 456	0.88 439	0.34 436	0.23 419	0.35 351	0.22 287	0.60 426	0.53 406	0.40 371	0.37 252	0.45 367	0.30 333	0.79 428	0.35 360	0.15 391	0.10 350	0.14 384	0.14 397	0.22 434	0.12 333

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 347	0.20 349	0.70 402	0.21 142	0.17 329	0.46 408	0.27 367	0.50 324	0.49 384	0.42 389	0.55 399	0.43 352	0.30 333	0.46 289	0.38 369	0.09 223	0.06 106	0.07 36	0.06 46	0.11 296	0.10 278

ADLNet2	0.30 347	0.17 307	0.72 406	0.23 244	0.17 329	0.36 356	0.24 334	0.52 354	0.51 395	0.32 267	0.38 264	0.45 367	0.30 333	0.69 392	0.35 360	0.10 269	0.08 294	0.09 182	0.09 247	0.12 332	0.10 278

LCNet	0.21 183	0.11 101	0.29 83	0.25 329	0.12 121	0.23 172	0.19 187	0.34 146	0.26 124	0.28 170	0.35 233	0.26 195	0.30 333	0.35 253	0.17 152	0.07 37	0.05 8	0.09 182	0.10 288	0.13 347	0.22 440

AAGNet	0.33 369	0.11 101	0.37 175	0.25 329	0.16 309	0.20 100	0.19 187	0.30 103	0.27 134	0.35 313	0.35 233	0.27 204	0.30 333	0.44 283	2.66 503	0.08 150	0.05 8	0.10 252	0.07 93	0.08 126	0.06 41

FINET	0.34 376	0.27 407	0.80 421	0.24 292	0.24 425	0.36 356	0.34 415	0.54 372	0.72 451	0.39 361	0.47 362	0.32 265	0.30 333	0.51 308	0.32 345	0.19 434	0.17 435	0.13 362	0.12 362	0.18 410	0.16 385

delet	0.27 307	0.14 234	0.40 216	0.23 244	0.19 368	0.41 384	0.29 385	0.49 316	0.48 375	0.33 278	0.41 295	0.37 304	0.30 333	0.48 295	0.34 356	0.09 223	0.09 328	0.11 306	0.12 362	0.08 126	0.08 171

ac_64	0.27 307	0.13 192	0.41 239	0.24 292	0.17 329	0.36 356	0.22 287	0.46 290	0.33 212	0.35 313	0.36 243	0.52 400	0.30 333	0.62 367	0.32 345	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.09 189	0.08 171

NVstereo2D	0.31 354	0.16 291	0.54 339	0.24 292	0.22 407	0.42 391	0.28 380	0.58 413	0.56 417	0.28 170	0.38 264	0.40 337	0.30 333	0.71 398	0.28 316	0.13 356	0.08 294	0.13 362	0.10 288	0.19 417	0.16 385

PS-NSSS	0.32 363	0.30 423	0.46 286	0.23 244	0.17 329	0.33 323	0.24 334	0.57 405	0.41 307	0.37 333	0.52 386	0.35 293	0.30 333	0.80 432	0.30 334	0.17 417	0.14 408	0.21 436	0.15 405	0.15 374	0.13 347

StereoDRNet	0.32 363	0.22 375	0.61 366	0.27 388	0.21 391	0.42 391	0.30 395	0.61 430	0.48 375	0.46 408	0.39 277	0.48 381	0.30 333	0.57 341	0.40 383	0.11 303	0.09 328	0.12 342	0.11 325	0.12 332	0.10 278

ToySt	0.24 258	0.16 291	0.48 302	0.21 142	0.13 190	0.29 272	0.29 385	0.39 216	0.39 282	0.27 160	0.35 233	0.39 324	0.31 347	0.31 225	0.29 326	0.08 150	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.11 296	0.10 278

ADStereo(finetuned)	0.19 148	0.13 192	0.49 307	0.19 48	0.09 15	0.19 72	0.18 146	0.34 146	0.39 282	0.29 197	0.31 185	0.18 91	0.31 347	0.21 77	0.19 201	0.07 37	0.05 8	0.07 36	0.05 16	0.06 13	0.07 106

TransformOpticalFlow	0.24 258	0.13 192	0.56 349	0.23 244	0.11 68	0.21 126	0.19 187	0.40 226	0.32 200	0.30 227	0.43 323	0.36 298	0.31 347	0.61 359	0.20 215	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.07 106

RAFT + AFF	0.27 307	0.23 382	0.50 317	0.25 329	0.17 329	0.30 289	0.33 413	0.52 354	0.40 297	0.28 170	0.30 171	0.30 245	0.31 347	0.62 367	0.24 286	0.09 223	0.10 350	0.11 306	0.10 288	0.11 296	0.11 311

CVANet_RVC	0.30 347	0.19 337	0.41 239	0.26 361	0.16 309	0.33 323	0.26 362	0.52 354	0.47 366	0.40 371	0.46 355	0.43 352	0.31 347	0.89 448	0.26 308	0.14 379	0.09 328	0.14 384	0.13 385	0.14 362	0.10 278

HSM	0.28 327	0.16 291	0.35 144	0.20 101	0.15 279	0.33 323	0.19 187	0.53 365	0.37 259	0.36 328	0.38 264	0.67 446	0.31 347	0.89 448	0.23 275	0.08 150	0.06 106	0.08 110	0.07 93	0.08 126	0.08 171

PSMNet_ROB	0.33 369	0.24 385	0.54 339	0.31 422	0.21 391	0.42 391	0.43 447	0.59 418	0.47 366	0.37 333	0.44 334	0.49 386	0.31 347	0.64 374	0.43 393	0.14 379	0.10 350	0.15 398	0.14 397	0.13 347	0.11 311

SACVNet	0.30 347	0.20 349	0.41 239	0.25 329	0.18 350	0.34 336	0.25 350	0.52 354	0.40 297	0.41 380	0.44 334	0.46 373	0.32 354	0.71 398	0.25 295	0.13 356	0.10 350	0.12 342	0.12 362	0.16 381	0.17 396

GwcNet	0.35 381	0.23 382	0.88 439	0.25 329	0.24 425	0.48 419	0.27 367	0.55 382	0.57 420	0.38 346	0.52 386	0.51 396	0.32 354	0.60 354	0.41 389	0.13 356	0.11 371	0.12 342	0.11 325	0.13 347	0.14 366

FADNet	0.32 363	0.36 441	0.74 410	0.23 244	0.22 407	0.37 361	0.19 187	0.53 365	0.48 375	0.32 267	0.36 243	0.43 352	0.32 354	0.64 374	0.25 295	0.16 406	0.16 430	0.14 384	0.16 417	0.24 440	0.19 417

PSMNet-RUCA	0.37 394	0.41 454	0.66 389	0.46 466	0.41 464	0.34 336	0.25 350	0.57 405	0.45 346	0.39 361	0.52 386	0.43 352	0.33 357	0.41 274	0.29 326	0.25 451	0.14 408	0.33 464	0.21 440	0.31 459	0.22 440

UGAM-zero	0.23 230	0.10 48	0.54 339	0.19 48	0.13 190	0.21 126	0.14 26	0.44 269	0.22 70	0.28 170	0.28 146	0.51 396	0.33 357	0.65 380	0.14 78	0.07 37	0.06 106	0.07 36	0.08 163	0.06 13	0.07 106

SQANet	0.40 412	0.48 460	0.67 390	0.48 468	0.39 461	0.48 419	0.22 287	0.51 339	0.43 320	0.40 371	0.47 362	0.47 375	0.33 357	0.54 326	0.32 345	0.36 470	0.15 423	0.40 469	0.21 440	0.45 469	0.31 463

IER	0.23 230	0.12 133	0.39 208	0.20 101	0.14 231	0.31 304	0.19 187	0.42 252	0.36 248	0.33 278	0.40 287	0.32 265	0.33 357	0.29 204	0.22 257	0.09 223	0.07 213	0.08 110	0.08 163	0.09 189	0.08 171

DGSMNet	0.61 459	0.29 417	0.91 443	0.51 471	0.70 484	0.62 448	1.38 506	0.59 418	0.55 414	0.37 333	0.61 421	0.52 400	0.33 357	0.65 380	0.43 393	0.53 477	0.60 494	0.67 482	0.61 490	0.63 479	0.61 490

MMNet	0.27 307	0.14 234	0.49 307	0.24 292	0.17 329	0.47 414	0.22 287	0.45 279	0.51 395	0.39 361	0.41 295	0.36 298	0.33 357	0.39 267	0.34 356	0.08 150	0.07 213	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.08 171

UNet	0.28 327	0.14 234	0.69 396	0.23 244	0.20 384	0.44 401	0.22 287	0.50 324	0.40 297	0.34 297	0.39 277	0.43 352	0.33 357	0.40 272	0.31 340	0.09 223	0.07 213	0.10 252	0.08 163	0.10 251	0.08 171

HGLStereo	0.27 307	0.14 234	0.46 286	0.24 292	0.21 391	0.33 323	0.23 312	0.50 324	0.42 314	0.35 313	0.48 368	0.41 340	0.33 357	0.45 286	0.33 352	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.12 333

DLCB_ROB	0.28 327	0.16 291	0.34 134	0.27 388	0.16 309	0.38 368	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.46 408	0.46 355	0.51 396	0.33 357	0.53 320	0.33 352	0.10 269	0.10 350	0.11 306	0.11 325	0.10 251	0.09 225

iinet-f	0.30 347	0.18 321	1.03 461	0.20 101	0.15 279	0.44 401	0.22 287	0.45 279	0.37 259	0.35 313	0.44 334	0.41 340	0.34 366	0.34 244	0.40 383	0.10 269	0.09 328	0.08 110	0.08 163	0.13 347	0.11 311

hitnet-ft	0.29 338	0.17 307	0.40 216	0.19 48	0.14 231	0.39 376	0.23 312	0.44 269	0.41 307	0.36 328	0.46 355	0.53 404	0.34 366	0.76 418	0.32 345	0.14 379	0.10 350	0.13 362	0.10 288	0.15 374	0.13 347

DRN-Test	0.33 369	0.17 307	0.61 366	0.27 388	0.19 368	0.46 408	0.29 385	0.65 446	0.51 395	0.47 415	0.46 355	0.44 363	0.34 366	0.62 367	0.41 389	0.12 339	0.08 294	0.13 362	0.12 362	0.12 332	0.10 278

PWCDC_ROB	0.38 401	0.30 423	0.60 363	0.33 434	0.20 384	0.42 391	0.19 187	0.58 413	0.89 469	0.42 389	1.26 476	0.36 298	0.34 366	0.50 303	0.38 369	0.18 428	0.11 371	0.11 306	0.09 247	0.19 417	0.13 347

fast-acv-ft	0.31 354	0.20 349	0.81 423	0.24 292	0.18 350	0.46 408	0.27 367	0.41 238	0.49 384	0.39 361	0.55 399	0.49 386	0.35 370	0.37 261	0.38 369	0.11 303	0.11 371	0.11 306	0.12 362	0.12 332	0.09 225

Wz-Net-LNSev	0.34 376	0.29 417	0.91 443	0.26 361	0.21 391	0.47 414	0.31 399	0.54 372	0.54 409	0.44 401	0.52 386	0.50 392	0.35 370	0.39 267	0.39 377	0.11 303	0.11 371	0.10 252	0.09 247	0.14 362	0.13 347

STrans-v2	0.24 258	0.13 192	0.54 339	0.21 142	0.12 121	0.23 172	0.21 262	0.47 297	0.28 149	0.31 244	0.42 311	0.36 298	0.35 370	0.62 367	0.23 275	0.07 37	0.05 8	0.08 110	0.07 93	0.06 13	0.06 41

MDST_ROB	0.48 434	0.14 234	0.95 450	0.30 416	0.21 391	1.33 492	0.32 403	0.77 469	0.56 417	1.06 478	0.71 439	0.49 386	0.35 370	1.26 481	0.38 369	0.13 356	0.11 371	0.16 408	0.13 385	0.12 332	0.12 333

Wz-Net-MNSev	0.36 385	0.26 400	0.79 418	0.26 361	0.21 391	0.59 443	0.38 432	0.55 382	0.56 417	0.48 418	0.54 395	0.53 404	0.36 374	0.60 354	0.44 397	0.11 303	0.09 328	0.11 306	0.11 325	0.15 374	0.13 347

DDUNet	0.41 414	0.50 465	0.48 302	0.44 463	0.39 461	0.46 408	0.32 403	0.50 324	0.43 320	0.45 405	0.52 386	0.57 416	0.36 374	0.48 295	0.33 352	0.33 467	0.21 452	0.55 477	0.25 455	0.37 466	0.32 466

DMCA-RVC	0.27 307	0.21 363	0.61 366	0.28 406	0.17 329	0.29 272	0.21 262	0.42 252	0.35 236	0.40 371	0.37 252	0.39 324	0.36 374	0.43 279	0.30 334	0.13 356	0.10 350	0.15 398	0.11 325	0.13 347	0.10 278

RTSC	0.39 406	0.28 410	0.78 412	0.27 388	0.18 350	0.49 422	0.22 287	0.59 418	0.84 467	0.55 438	0.53 392	0.49 386	0.36 374	0.67 389	0.82 451	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.17 398	0.17 396

PA-Net	0.37 394	0.28 410	0.83 427	0.31 422	0.28 444	0.39 376	0.42 445	0.51 339	0.55 414	0.34 297	0.42 311	0.41 340	0.36 374	0.79 428	0.49 411	0.12 339	0.23 460	0.16 408	0.23 450	0.12 332	0.18 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 363	0.13 192	0.51 328	0.25 329	0.16 309	0.48 419	0.25 350	0.50 324	0.57 420	0.37 333	0.45 346	0.62 430	0.36 374	0.64 374	0.49 411	0.09 223	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.12 332	0.11 311

ETE_ROB	0.34 376	0.26 400	0.45 278	0.29 409	0.18 350	0.40 381	0.37 426	0.57 405	0.47 366	0.50 419	0.50 372	0.62 430	0.36 374	0.55 328	0.38 369	0.13 356	0.10 350	0.14 384	0.12 362	0.16 381	0.16 385

LALA_ROB	0.36 385	0.25 389	0.46 286	0.30 416	0.21 391	0.47 414	0.39 437	0.61 430	0.51 395	0.52 430	0.51 378	0.69 452	0.36 374	0.50 303	0.43 393	0.17 417	0.11 371	0.16 408	0.14 397	0.17 398	0.15 377

psm_up	0.29 338	0.16 291	0.41 239	0.26 361	0.17 329	0.32 312	0.26 362	0.55 382	0.43 320	0.36 328	0.40 287	0.45 367	0.37 382	0.58 347	0.30 334	0.11 303	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.10 251	0.10 278

RASNet	0.28 327	0.14 234	0.44 267	0.22 200	0.18 350	0.32 312	0.19 187	0.48 308	0.38 273	0.29 197	0.43 323	0.47 375	0.37 382	0.79 428	0.36 366	0.09 223	0.07 213	0.07 36	0.09 247	0.07 66	0.07 106

XPNet_ROB	0.33 369	0.20 349	0.43 259	0.27 388	0.18 350	0.37 361	0.31 399	0.55 382	0.50 392	0.51 424	0.53 392	0.58 419	0.37 382	0.63 372	0.45 400	0.17 417	0.12 388	0.13 362	0.12 362	0.15 374	0.14 366

pmcnn	0.50 439	0.20 349	0.78 412	0.24 292	0.26 437	0.39 376	0.30 395	0.51 339	0.50 392	0.54 437	1.23 475	2.52 499	0.37 382	0.77 424	0.95 461	0.08 150	0.06 106	0.06 2	0.05 16	0.10 251	0.08 171

CBFPSM	0.27 307	0.16 291	0.67 390	0.20 101	0.14 231	0.38 368	0.25 350	0.40 226	0.36 248	0.33 278	0.36 243	0.56 411	0.38 386	0.32 231	0.38 369	0.08 150	0.08 294	0.07 36	0.08 163	0.09 189	0.11 311

Anonymous_2	0.37 394	0.21 363	0.47 294	0.20 101	0.21 391	0.42 391	0.26 362	0.38 204	0.29 168	0.33 278	0.30 171	0.44 363	0.38 386	0.36 258	0.29 326	0.26 452	0.29 470	0.44 471	1.41 506	0.34 463	0.21 435

HBP-ISP	0.33 369	0.30 423	0.72 406	0.22 200	0.16 309	0.32 312	0.22 287	0.54 372	0.44 335	0.41 380	0.49 370	0.33 272	0.38 386	0.73 405	0.25 295	0.18 428	0.19 445	0.24 445	0.20 437	0.16 381	0.13 347

APVNet	0.36 385	0.20 349	0.70 402	0.26 361	0.22 407	0.52 435	0.35 418	0.61 430	0.44 335	0.38 346	0.52 386	0.48 381	0.38 386	0.84 440	0.46 406	0.13 356	0.14 408	0.15 398	0.16 417	0.16 381	0.15 377

CC-Net-ROB	0.43 421	0.47 458	0.65 385	0.37 452	0.23 419	0.51 426	0.29 385	0.66 452	0.49 384	0.46 408	0.51 378	0.48 381	0.38 386	0.96 460	0.35 360	0.34 468	0.23 460	0.55 477	0.25 455	0.31 459	0.20 427

Wz-Net-SNSev	0.43 421	0.41 454	1.27 476	0.30 416	0.21 391	0.44 401	0.41 442	0.61 430	0.65 437	0.46 408	0.65 428	0.62 430	0.39 391	0.74 412	0.59 429	0.12 339	0.11 371	0.12 342	0.13 385	0.16 381	0.14 366

RYNet	0.37 394	0.18 321	0.59 361	0.25 329	0.28 444	0.61 447	0.32 403	0.59 418	0.59 423	0.41 380	0.38 264	0.57 416	0.39 391	0.87 444	0.53 421	0.11 303	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.18 410	0.18 409

NCCL2	0.35 381	0.26 400	0.49 307	0.36 446	0.22 407	0.41 384	0.41 442	0.53 365	0.42 314	0.47 415	0.46 355	0.61 428	0.39 391	0.55 328	0.37 367	0.16 406	0.13 400	0.21 436	0.21 440	0.16 381	0.16 385

LL-Strereo	0.29 338	0.25 389	0.58 357	0.25 329	0.21 391	0.23 172	0.24 334	0.55 382	0.42 314	0.34 297	0.32 192	0.41 340	0.40 394	0.94 457	0.23 275	0.08 150	0.07 213	0.11 306	0.09 247	0.09 189	0.09 225

GANet	0.36 385	0.22 375	0.49 307	0.29 409	0.17 329	0.41 384	0.38 432	0.57 405	0.45 346	0.46 408	0.75 445	0.55 408	0.40 394	0.94 457	0.41 389	0.13 356	0.13 400	0.13 362	0.11 325	0.14 362	0.11 311

PDISCO_ROB	0.43 421	0.30 423	0.67 390	0.43 461	0.36 460	0.67 453	0.32 403	0.72 465	0.76 456	0.43 395	0.53 392	0.63 438	0.40 394	0.66 385	0.47 408	0.21 439	0.12 388	0.21 436	0.19 436	0.25 442	0.20 427

PWC_ROB	0.38 401	0.29 417	0.69 396	0.25 329	0.20 384	0.38 368	0.19 187	0.58 413	0.67 441	0.57 441	0.85 456	0.51 396	0.40 394	0.71 398	0.52 419	0.13 356	0.09 328	0.14 384	0.10 288	0.17 398	0.14 366

DRaft	0.24 258	0.10 48	0.34 134	0.18 19	0.12 121	0.28 251	0.23 312	0.33 138	0.39 282	0.38 346	0.61 421	0.21 124	0.41 398	0.48 295	0.42 392	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.08 171

S-Stereo	0.38 401	0.20 349	1.05 462	0.27 388	0.22 407	0.38 368	0.32 403	0.55 382	0.66 438	0.39 361	0.59 410	0.49 386	0.41 398	0.75 413	0.40 383	0.12 339	0.15 423	0.13 362	0.13 385	0.16 381	0.21 435

DeepPrunerF	0.44 427	0.29 417	1.29 478	0.33 434	0.30 452	0.35 351	0.36 422	0.62 438	1.15 485	0.40 371	0.44 334	0.39 324	0.41 398	0.80 432	0.52 419	0.18 428	0.14 408	0.23 443	0.21 440	0.17 398	0.17 396

DANet	0.35 381	0.23 382	0.60 363	0.36 446	0.22 407	0.39 376	0.25 350	0.48 308	0.43 320	0.52 430	0.50 372	0.59 421	0.41 398	0.76 418	0.49 411	0.13 356	0.11 371	0.14 384	0.12 362	0.17 398	0.15 377
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 414	0.28 410	0.62 374	0.30 416	0.19 368	0.51 426	0.47 457	0.58 413	0.59 423	0.56 439	0.47 362	0.49 386	0.41 398	1.21 478	0.64 438	0.12 339	0.18 441	0.12 342	0.13 385	0.11 296	0.14 366

FBW_ROB	0.43 421	0.26 400	0.54 339	0.31 422	0.20 384	0.51 426	0.32 403	0.70 462	0.60 427	0.59 442	0.55 399	0.65 441	0.41 398	1.40 486	0.51 418	0.13 356	0.17 435	0.21 436	0.16 417	0.17 398	0.18 409

SGM-Forest	0.36 385	0.17 307	0.47 294	0.23 244	0.16 309	0.45 406	0.41 442	0.55 382	0.48 375	0.52 430	0.60 415	0.52 400	0.41 398	0.85 441	0.50 416	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.15 405	0.15 374	0.15 377
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 369	0.21 363	0.54 339	0.23 244	0.13 190	0.42 391	0.33 413	0.53 365	0.48 375	0.52 430	0.49 370	0.50 392	0.41 398	0.56 338	0.31 340	0.15 391	0.16 430	0.18 422	0.16 417	0.13 347	0.13 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 338	0.18 321	0.79 418	0.23 244	0.16 309	0.47 414	0.19 187	0.36 188	0.34 221	0.29 197	0.33 213	0.67 446	0.42 406	0.54 326	0.30 334	0.10 269	0.09 328	0.09 182	0.09 247	0.10 251	0.11 311

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 443	0.50 465	0.86 436	0.39 456	0.24 425	0.84 469	0.55 468	0.56 397	0.62 432	0.60 443	0.68 434	0.62 430	0.42 406	1.13 473	0.43 393	0.23 442	0.27 466	0.27 448	0.35 469	0.25 442	0.29 460

stereogan	0.37 394	0.17 307	0.65 385	0.27 388	0.22 407	0.62 448	0.26 362	0.59 418	0.63 435	0.43 395	0.60 415	0.67 446	0.42 406	0.68 390	0.35 360	0.13 356	0.14 408	0.14 384	0.12 362	0.19 417	0.17 396

CBMV_ROB	0.33 369	0.18 321	0.53 336	0.21 142	0.14 231	0.33 323	0.20 233	0.51 339	0.45 346	0.51 424	0.55 399	0.45 367	0.42 406	0.71 398	0.32 345	0.18 428	0.19 445	0.23 443	0.21 440	0.14 362	0.15 377

ACVNet-4b	0.72 469	0.81 482	1.33 480	0.72 482	0.50 473	0.80 467	0.31 399	0.71 464	0.80 461	0.50 419	0.72 443	0.95 468	0.43 410	0.96 460	1.20 479	1.13 504	0.21 452	0.76 486	0.45 476	0.65 482	0.46 478

UDG	0.40 412	0.46 456	0.49 307	0.40 458	0.35 459	0.47 414	0.27 367	0.54 372	0.47 366	0.39 361	0.45 346	0.59 421	0.44 411	0.46 289	0.39 377	0.26 452	0.19 445	0.48 473	0.22 448	0.34 463	0.26 456

Syn2CoEx	0.36 385	0.31 429	0.78 412	0.34 436	0.21 391	0.41 384	0.28 380	0.61 430	0.49 384	0.42 389	0.56 405	0.45 367	0.44 411	0.69 392	0.38 369	0.17 417	0.14 408	0.15 398	0.12 362	0.13 347	0.12 333

GANetREF_RVC	0.43 421	0.47 458	0.69 396	0.38 454	0.20 384	0.51 426	0.48 461	0.66 452	0.66 438	0.46 408	0.46 355	0.50 392	0.44 411	0.90 451	0.39 377	0.27 457	0.21 452	0.32 462	0.18 432	0.27 452	0.22 440
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
otaku	0.57 453	0.62 474	0.87 438	0.63 478	0.44 467	0.73 458	0.37 426	0.65 446	0.66 438	0.51 424	0.75 445	0.66 445	0.45 414	0.69 392	0.46 406	0.53 477	0.34 475	0.55 477	0.35 469	0.60 477	0.45 475

ccnet	0.42 417	0.31 429	0.48 302	0.27 388	0.32 455	0.60 446	0.32 403	0.65 446	0.46 361	0.53 435	0.66 430	0.56 411	0.45 414	0.72 403	0.61 432	0.26 452	0.19 445	0.24 445	0.21 440	0.26 448	0.22 440

SuperB	0.49 436	0.28 410	2.23 492	0.23 244	0.15 279	0.41 384	0.32 403	0.47 297	0.82 462	0.43 395	0.50 372	0.33 272	0.45 414	0.68 390	1.08 467	0.10 269	0.07 213	0.09 182	0.08 163	0.98 498	0.14 366

RGC	0.39 406	0.32 434	0.64 384	0.34 436	0.27 439	0.40 381	0.29 385	0.57 405	0.53 406	0.45 405	0.64 427	0.62 430	0.45 414	0.72 403	0.39 377	0.15 391	0.15 423	0.21 436	0.20 437	0.18 410	0.19 417

Nwc_Net	0.37 394	0.25 389	0.68 395	0.31 422	0.24 425	0.44 401	0.30 395	0.65 446	0.50 392	0.37 333	0.69 438	0.58 419	0.45 414	0.60 354	0.40 383	0.15 391	0.12 388	0.19 430	0.21 440	0.14 362	0.13 347

PASM	0.45 428	0.35 438	0.90 442	0.35 445	0.33 456	0.39 376	0.38 432	0.50 324	0.61 430	0.52 430	0.51 378	0.62 430	0.45 414	0.93 455	0.48 409	0.26 452	0.29 470	0.29 458	0.33 467	0.29 457	0.26 456

CRFU-Net	0.28 327	0.14 234	0.45 278	0.25 329	0.15 279	0.45 406	0.23 312	0.50 324	0.30 180	0.43 395	0.41 295	0.48 381	0.46 420	0.43 279	0.29 326	0.11 303	0.10 350	0.09 182	0.08 163	0.10 251	0.10 278

CrosDoStereo	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 502	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 421	0.28 219	0.46 420	0.61 359	0.57 423	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

DeepStereo_LL	0.31 354	0.10 48	0.49 307	0.18 19	0.12 121	0.22 151	1.11 502	0.34 146	0.37 259	0.38 346	0.61 421	0.28 219	0.46 420	0.61 359	0.57 423	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.07 66	0.07 106

RP	0.35 381	0.22 375	0.51 328	0.31 422	0.24 425	0.37 361	0.28 380	0.50 324	0.58 422	0.40 371	0.63 426	0.61 428	0.47 423	0.61 359	0.39 377	0.16 406	0.15 423	0.17 414	0.15 405	0.17 398	0.17 396

NCC-stereo	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 428	0.28 444	0.46 408	0.36 422	0.65 446	0.52 402	0.40 371	0.57 406	0.56 411	0.47 423	0.73 405	0.45 400	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 455	0.16 381	0.16 385

Abc-Net	0.39 406	0.25 389	0.69 396	0.32 428	0.28 444	0.46 408	0.36 422	0.65 446	0.52 402	0.40 371	0.57 406	0.56 411	0.47 423	0.73 405	0.45 400	0.17 417	0.14 408	0.18 422	0.25 455	0.16 381	0.16 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 417	0.27 407	0.81 423	0.31 422	0.25 432	0.42 391	0.22 287	0.66 452	0.94 476	0.63 447	0.60 415	0.59 421	0.47 423	0.59 353	0.58 428	0.15 391	0.13 400	0.16 408	0.16 417	0.20 425	0.22 440

XQC	0.43 421	0.37 446	0.96 452	0.34 436	0.25 432	0.53 436	0.34 415	0.60 426	0.73 454	0.51 424	0.46 355	0.57 416	0.47 423	0.70 395	0.72 443	0.17 417	0.12 388	0.18 422	0.15 405	0.25 442	0.23 447

ADCRef	0.38 401	0.24 385	0.88 439	0.26 361	0.21 391	0.49 422	0.27 367	0.52 354	0.48 375	0.50 419	0.58 408	0.35 293	0.47 423	0.48 295	1.29 482	0.09 223	0.08 294	0.12 342	0.12 362	0.11 296	0.11 311

DEmStereo	0.26 300	0.09 22	0.47 294	0.19 48	0.12 121	0.30 289	0.25 350	0.28 75	0.36 248	0.36 328	0.58 408	0.25 174	0.48 429	0.53 320	0.44 397	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.08 163	0.06 13	0.07 106

IGEV-RUCA	0.21 183	0.08 6	0.23 29	0.19 48	0.19 368	0.28 251	0.24 334	0.23 31	0.21 59	0.20 96	0.23 104	0.28 219	0.49 430	0.26 156	0.18 172	0.09 223	0.08 294	0.18 422	0.13 385	0.17 398	0.17 396

AF-Net	0.37 394	0.26 400	0.56 349	0.32 428	0.23 419	0.41 384	0.29 385	0.61 430	0.64 436	0.42 389	0.68 434	0.65 441	0.49 430	0.57 341	0.44 397	0.15 391	0.11 371	0.19 430	0.14 397	0.15 374	0.13 347

THIR-Stereo	0.29 338	0.12 133	0.41 239	0.19 48	0.11 68	0.28 251	0.72 480	0.32 124	0.35 236	0.37 333	0.65 428	0.34 279	0.50 432	0.57 341	0.45 400	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.07 106

FAT-Stereo	0.36 385	0.18 321	0.73 409	0.26 361	0.18 350	0.33 323	0.29 385	0.60 426	0.59 423	0.46 408	0.60 415	0.60 424	0.50 432	0.61 359	0.34 356	0.13 356	0.14 408	0.13 362	0.12 362	0.14 362	0.18 409

edge stereo	0.39 406	0.22 375	0.81 423	0.27 388	0.22 407	0.37 361	0.24 334	0.56 397	0.54 409	0.53 435	0.60 415	0.71 455	0.50 432	0.78 426	0.40 383	0.16 406	0.14 408	0.19 430	0.14 397	0.16 381	0.17 396

Ntro	0.58 454	0.64 475	0.92 445	0.66 479	0.50 473	0.77 462	0.36 422	0.66 452	0.70 448	0.50 419	0.59 410	0.65 441	0.51 435	0.75 413	0.45 400	0.56 481	0.32 474	0.56 480	0.34 468	0.63 479	0.46 478

psmorigin	0.50 439	0.25 389	3.03 501	0.24 292	0.19 368	0.38 368	0.22 287	0.50 324	0.44 335	0.64 449	0.68 434	0.71 455	0.51 435	0.85 441	0.45 400	0.14 379	0.17 435	0.13 362	0.14 397	0.16 381	0.21 435

ADCP+	0.45 428	0.24 385	1.15 469	0.25 329	0.22 407	0.56 438	0.39 437	0.54 372	0.51 395	0.44 401	0.51 378	0.46 373	0.52 437	0.56 338	1.89 495	0.10 269	0.08 294	0.11 306	0.10 288	0.14 362	0.13 347

WZ-Net	0.52 447	0.38 449	1.90 490	0.30 416	0.24 425	0.57 441	0.48 461	0.62 438	0.78 459	0.50 419	0.71 439	0.68 450	0.54 438	0.98 463	0.84 452	0.13 356	0.10 350	0.11 306	0.12 362	0.19 417	0.20 427

aanetorigin	0.39 406	0.29 417	1.09 464	0.24 292	0.19 368	0.28 251	0.37 426	0.33 138	0.47 366	0.94 470	0.82 453	0.52 400	0.54 438	0.49 300	0.50 416	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.10 288	0.16 381	0.15 377

AnyNet_C32	0.51 443	0.40 451	1.10 467	0.29 409	0.28 444	0.59 443	0.58 470	0.54 372	0.60 427	0.62 445	0.66 430	0.54 406	0.54 438	0.78 426	1.74 492	0.15 391	0.14 408	0.15 398	0.17 426	0.20 425	0.20 427

LSM	1.64 498	0.40 451	2.56 498	2.02 507	17.61 518	0.51 426	0.52 465	0.61 430	0.76 456	0.82 464	1.11 470	0.63 438	0.54 438	0.75 413	0.49 411	0.16 406	0.24 462	0.18 422	0.21 440	0.25 442	2.42 510

FTStereo	0.28 327	0.10 48	0.43 259	0.23 244	0.13 190	0.21 126	0.53 467	0.34 146	0.26 124	0.38 346	0.95 463	0.30 245	0.56 442	0.32 231	0.18 172	0.08 150	0.06 106	0.09 182	0.08 163	0.07 66	0.19 417

ADCPNet	0.48 434	0.29 417	1.60 486	0.27 388	0.23 419	0.70 457	0.38 432	0.53 365	0.51 395	0.51 424	0.59 410	0.67 446	0.56 442	0.60 354	1.14 472	0.15 391	0.18 441	0.14 384	0.23 450	0.19 417	0.19 417

SAMSARA	0.56 450	0.39 450	0.80 421	0.60 476	0.46 468	1.00 478	1.23 505	0.67 457	0.68 444	0.71 456	0.54 395	0.89 465	0.57 444	0.81 435	0.62 434	0.19 434	0.22 456	0.18 422	0.18 432	0.27 452	0.25 454

RTS	0.78 475	0.48 460	4.68 503	0.34 436	0.28 444	1.12 482	0.46 453	0.62 438	1.03 477	0.73 457	0.89 461	0.60 424	0.59 445	1.61 489	1.16 475	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 417

RTSA	0.78 475	0.48 460	4.68 503	0.34 436	0.28 444	1.12 482	0.46 453	0.62 438	1.03 477	0.73 457	0.89 461	0.60 424	0.59 445	1.61 489	1.16 475	0.14 379	0.11 371	0.15 398	0.15 405	0.21 428	0.19 417

RainbowNet	0.72 469	0.89 487	1.02 459	0.82 485	0.63 482	0.78 465	0.52 465	0.81 476	0.93 475	0.60 443	0.79 450	0.80 460	0.60 447	0.80 432	0.57 423	0.78 491	0.55 490	0.78 487	0.49 479	0.76 487	0.58 485

Wz-Net-TNSev	0.51 443	0.58 470	1.61 488	0.25 329	0.21 391	0.65 450	0.45 451	0.63 444	0.69 446	0.51 424	0.54 395	0.71 455	0.60 447	1.00 464	0.77 447	0.15 391	0.15 423	0.13 362	0.15 405	0.21 428	0.20 427

anonymity	0.56 450	0.54 469	0.70 402	0.47 467	0.61 480	0.56 438	0.43 447	0.69 461	0.49 384	0.63 447	0.55 399	0.54 406	0.60 447	0.61 359	0.57 423	0.55 480	0.53 487	0.50 474	0.54 485	0.51 471	0.56 483

Consistency-Raft	0.55 449	0.48 460	1.02 459	0.45 464	0.49 471	0.49 422	0.47 457	0.72 465	0.72 451	0.45 405	0.82 453	0.47 375	0.60 447	0.50 303	0.63 437	0.39 474	0.39 478	0.44 471	0.51 482	0.52 472	0.37 469

G-Net	0.46 430	0.25 389	0.86 436	0.34 436	0.28 444	0.90 474	0.35 418	0.47 297	0.45 346	0.68 453	1.22 474	0.64 440	0.60 447	0.61 359	0.57 423	0.16 406	0.14 408	0.17 414	0.13 385	0.22 434	0.19 417

ADCL	0.47 431	0.22 375	1.00 456	0.27 388	0.19 368	0.74 459	0.64 475	0.54 372	0.69 446	0.56 439	0.71 439	0.55 408	0.60 447	0.60 354	1.43 484	0.11 303	0.09 328	0.13 362	0.13 385	0.14 362	0.14 366

ADCS	0.58 454	0.40 451	1.35 481	0.29 409	0.24 425	0.55 437	0.45 451	0.67 457	0.83 465	0.76 462	0.71 439	0.68 450	0.60 447	0.76 418	2.23 500	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.17 426	0.22 434	0.22 440

AnyNet_C01	0.65 462	0.58 470	2.60 499	0.32 428	0.26 437	0.88 472	0.61 473	0.63 444	0.62 432	0.68 453	0.96 464	0.76 458	0.60 447	0.96 460	1.43 484	0.16 406	0.16 430	0.17 414	0.17 426	0.23 437	0.23 447

CSAN	0.50 439	0.35 438	0.78 412	0.36 446	0.23 419	0.56 438	0.59 472	0.61 430	0.70 448	0.64 449	0.78 449	0.65 441	0.60 447	1.38 485	0.62 434	0.21 439	0.17 435	0.20 434	0.20 437	0.18 410	0.18 409

MFN_U_SF_RVC	0.56 450	0.51 467	1.19 470	0.38 454	0.22 407	0.69 454	0.27 367	0.80 474	0.67 441	0.73 457	0.74 444	0.87 462	0.61 456	0.81 435	0.76 444	0.29 462	0.27 466	0.32 462	0.37 473	0.32 462	0.31 463

ADCMid	0.49 436	0.34 436	1.13 468	0.26 361	0.21 391	0.51 426	0.37 426	0.57 405	0.54 409	0.75 461	0.66 430	0.62 430	0.64 457	0.64 374	1.68 489	0.13 356	0.12 388	0.17 414	0.17 426	0.20 425	0.17 396

test_sample8	0.49 436	0.19 337	0.50 317	0.18 19	0.16 309	0.34 336	0.20 233	0.55 382	0.34 221	0.62 445	0.38 264	1.15 474	0.67 458	0.66 385	0.91 458	0.23 442	1.82 506	0.28 454	0.24 452	0.18 410	0.16 385

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 465	0.64 475	1.06 463	0.45 464	0.27 439	1.40 495	0.58 470	0.78 470	0.92 473	0.84 465	0.86 457	0.88 464	0.68 459	1.33 484	0.68 441	0.37 472	0.29 470	0.34 465	0.36 472	0.43 467	0.37 469

DPSNet	0.47 431	0.24 385	0.93 447	0.27 388	0.20 384	0.75 461	0.57 469	0.84 478	0.79 460	0.47 415	0.51 378	0.60 424	0.69 460	0.87 444	0.71 442	0.16 406	0.13 400	0.12 342	0.10 288	0.25 442	0.21 435

SPS-STEREO	0.69 466	0.61 473	0.98 454	0.52 473	0.57 478	0.74 459	0.50 464	0.78 470	0.62 432	0.95 472	0.86 457	0.94 466	0.70 461	1.01 465	0.87 456	0.58 483	0.51 484	0.50 474	0.50 481	0.55 474	0.58 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 448	0.28 410	0.96 452	0.26 361	0.15 279	0.69 454	0.44 450	0.67 457	1.34 487	0.67 452	0.98 465	0.94 466	0.71 462	0.89 448	0.76 444	0.14 379	0.12 388	0.12 342	0.11 325	0.17 398	0.16 385

ACVNet_1	0.72 469	0.81 482	1.37 482	0.72 482	0.53 476	0.77 462	0.42 445	0.85 481	0.90 471	0.74 460	0.75 445	1.32 480	0.72 463	1.02 466	0.55 422	0.54 479	0.31 473	0.71 484	0.35 469	0.64 481	0.45 475

SGM_RVC	0.50 439	0.19 337	0.50 317	0.25 329	0.15 279	0.69 454	0.39 437	0.68 460	0.82 462	0.95 472	0.84 455	1.13 471	0.76 464	1.16 474	0.60 431	0.16 406	0.16 430	0.16 408	0.16 417	0.16 381	0.17 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 469	0.76 480	0.99 455	0.62 477	0.70 484	0.77 462	0.67 476	0.75 467	0.83 465	0.78 463	0.86 457	0.69 452	0.78 465	0.71 398	0.61 432	0.66 486	0.59 493	0.61 481	0.58 489	0.68 485	0.71 494

PSM-AAD	0.25 285	0.10 48	0.30 90	0.24 292	0.12 121	0.26 225	0.38 432	0.34 146	0.28 149	0.35 313	0.39 277	0.28 219	0.79 466	0.30 218	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.12 342	0.11 325	0.08 126	0.21 435

GrayStereo	0.25 285	0.09 22	0.32 110	0.26 361	0.13 190	0.23 172	0.47 457	0.34 146	0.30 180	0.39 361	0.47 362	0.30 245	0.79 466	0.29 204	0.16 123	0.07 37	0.06 106	0.08 110	0.09 247	0.07 66	0.13 347

MeshStereo	0.58 454	0.27 407	0.67 390	0.22 200	0.17 329	0.66 452	0.37 426	0.78 470	0.61 430	1.47 499	1.30 477	1.65 485	0.79 466	1.12 472	0.59 429	0.17 417	0.17 435	0.17 414	0.14 397	0.17 398	0.14 366
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
WCMA_ROB	0.51 443	0.21 363	0.65 385	0.25 329	0.21 391	0.58 442	0.32 403	0.54 372	0.55 414	0.95 472	1.40 480	1.28 478	0.81 469	0.73 405	0.62 434	0.18 428	0.15 423	0.15 398	0.15 405	0.19 417	0.19 417

PVD	0.58 454	0.34 436	0.84 432	0.39 456	0.31 454	0.59 443	0.47 457	0.80 474	1.25 486	0.92 469	1.09 468	0.79 459	0.82 470	0.85 441	0.76 444	0.21 439	0.18 441	0.22 442	0.18 432	0.27 452	0.35 468

NVStereoNet_ROB	0.67 464	0.49 464	0.83 427	0.48 468	0.40 463	0.51 426	0.46 453	0.70 462	0.77 458	0.84 465	1.72 492	1.02 470	0.83 471	1.23 479	0.79 449	0.32 466	0.38 477	0.40 469	0.46 477	0.36 465	0.41 473
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 478	0.87 486	1.25 474	0.82 485	0.62 481	0.97 477	0.62 474	1.14 486	1.42 489	1.00 475	1.40 480	1.47 483	0.84 472	1.11 470	0.66 440	0.61 484	0.43 481	0.78 487	0.49 479	0.75 486	0.52 481

EDNetEfficientorigin	7.51 510	0.52 468	140.47 528	0.25 329	0.17 329	0.42 391	0.29 385	0.47 297	1.03 477	1.28 485	1.02 466	0.83 461	0.84 472	0.75 413	0.99 463	0.10 269	0.09 328	0.12 342	0.10 288	0.21 428	0.22 440

MADNet+	1.01 483	1.16 499	4.72 505	0.70 481	0.47 469	1.24 488	0.96 495	0.97 483	0.89 469	0.65 451	0.77 448	0.87 462	0.85 474	2.09 499	1.68 489	0.38 473	0.39 478	0.31 461	0.27 462	0.43 467	0.39 471

PWCK	1.00 481	1.17 500	1.70 489	0.91 488	0.41 464	1.19 486	0.92 493	1.10 484	1.14 484	1.16 483	1.14 471	1.25 477	0.88 475	1.75 495	1.04 466	0.87 495	0.50 482	0.87 490	0.53 484	0.96 497	0.52 481

DispFullNet	0.66 463	0.89 487	1.59 485	0.77 484	1.21 501	0.51 426	0.23 312	0.59 418	0.72 451	0.69 455	0.61 421	0.69 452	0.91 476	0.79 428	0.48 409	0.27 457	0.12 388	0.73 485	0.30 466	0.65 482	0.40 472

EDNetEfficient	0.63 460	0.37 446	2.40 496	0.26 361	0.25 432	0.38 368	0.49 463	0.41 238	1.06 480	1.38 488	0.87 460	0.62 430	0.95 477	0.65 380	1.65 488	0.11 303	0.09 328	0.10 252	0.11 325	0.19 417	0.17 396

IMH-64-1	0.91 479	0.86 484	0.84 432	0.97 490	0.75 486	0.92 475	0.71 478	1.27 487	1.10 482	0.89 467	1.45 482	1.14 472	0.96 478	1.19 475	0.84 452	0.74 488	0.51 484	0.97 492	0.55 486	0.84 489	0.60 487

IMH-64	0.91 479	0.86 484	0.84 432	0.97 490	0.75 486	0.92 475	0.71 478	1.27 487	1.10 482	0.89 467	1.45 482	1.14 472	0.96 478	1.19 475	0.84 452	0.74 488	0.51 484	0.97 492	0.55 486	0.84 489	0.60 487

MSMD_ROB	0.60 458	0.33 435	0.61 366	0.30 416	0.25 432	0.86 471	0.35 418	0.55 382	0.67 441	1.10 480	1.49 485	1.76 488	0.97 480	0.88 447	0.49 411	0.23 442	0.21 452	0.27 448	0.27 462	0.25 442	0.24 452

LVE	1.13 487	1.02 493	1.28 477	1.01 492	0.80 492	1.29 491	0.81 489	1.47 494	1.96 494	1.07 479	1.90 495	1.90 489	1.01 481	1.48 487	0.91 458	0.93 498	0.61 496	0.94 491	0.69 494	0.87 492	0.75 498

KSHMR	1.89 501	1.36 504	1.60 486	1.47 505	1.22 502	1.38 494	1.06 499	1.79 499	5.97 510	1.42 493	5.65 510	2.98 503	1.14 482	2.23 502	1.20 479	1.27 505	1.12 504	1.46 506	1.10 505	1.32 504	1.15 505

IMH	1.05 485	0.95 492	1.00 456	1.01 492	0.78 489	1.11 481	0.68 477	1.38 490	1.43 490	1.00 475	1.72 492	1.43 481	1.14 482	1.73 494	0.89 457	1.09 501	0.55 490	0.99 494	0.57 488	0.87 492	0.62 492

Dean	1.17 489	1.04 495	1.49 484	1.03 494	0.78 489	1.20 487	0.77 485	1.48 495	1.96 494	1.28 485	1.99 497	2.15 493	1.14 482	1.25 480	1.00 464	0.81 493	0.60 494	1.01 495	0.69 494	0.92 496	0.74 497

ELAS	0.74 473	0.36 441	0.85 435	0.36 446	0.33 456	1.36 493	0.77 485	0.93 482	0.92 473	1.41 491	1.53 487	1.16 475	1.17 485	0.95 459	1.03 465	0.26 452	0.25 464	0.28 454	0.28 465	0.31 459	0.30 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 483	0.89 487	0.93 447	0.83 487	0.66 483	1.18 484	0.81 489	1.40 491	1.57 492	1.11 481	1.76 494	1.45 482	1.19 486	1.50 488	1.14 472	0.61 484	0.62 497	0.70 483	0.68 493	0.66 484	0.60 487

WAO-6	1.07 486	0.93 491	0.92 445	0.96 489	0.78 489	1.28 490	0.75 482	1.34 489	2.00 496	1.02 477	1.54 488	1.59 484	1.22 487	1.31 483	1.14 472	0.78 491	0.55 490	1.02 496	0.75 497	0.83 488	0.69 493

SGM+DAISY	0.87 477	0.66 477	1.30 479	0.51 471	0.60 479	1.03 479	0.84 491	0.76 468	0.73 454	1.39 489	1.51 486	1.31 479	1.22 487	1.11 470	1.08 467	0.57 482	0.53 487	0.51 476	0.51 482	0.54 473	0.61 490

FCDSN-DC	0.63 460	0.31 429	0.61 366	0.36 446	0.30 452	0.65 450	0.37 426	0.66 452	0.68 444	1.14 482	1.54 488	1.71 487	1.26 489	0.92 453	0.64 438	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.27 452	0.27 459
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 467	0.30 423	0.69 396	0.32 428	0.27 439	0.81 468	0.39 437	0.79 473	0.82 462	1.41 491	1.58 490	1.98 490	1.26 489	1.02 466	0.77 447	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.26 448	0.26 456

FC-DCNN v2	0.71 468	0.30 423	0.67 390	0.32 428	0.27 439	0.84 469	0.39 437	0.84 478	0.85 468	1.44 495	1.64 491	2.09 492	1.28 491	1.06 468	0.80 450	0.24 448	0.22 456	0.27 448	0.26 459	0.26 448	0.25 454

JetBlue	1.14 488	0.76 480	2.36 494	0.59 475	0.75 486	3.04 506	1.78 507	1.11 485	0.90 471	0.94 470	1.10 469	1.66 486	1.28 491	2.09 499	1.72 491	0.43 476	0.36 476	0.38 467	0.38 475	0.58 476	0.56 483

ELAS_RVC	0.74 473	0.36 441	1.00 456	0.37 452	0.33 456	0.88 472	0.93 494	0.83 477	1.08 481	1.35 487	1.33 479	1.24 476	1.33 493	1.06 468	0.95 461	0.27 457	0.25 464	0.29 458	0.27 462	0.30 458	0.30 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 492	1.03 494	1.20 471	1.10 496	0.86 495	2.26 503	0.73 481	1.84 500	3.84 506	1.25 484	2.25 502	2.69 501	1.42 494	1.76 496	1.43 484	0.76 490	0.50 482	1.09 497	0.66 492	1.23 501	0.76 499

WAO-8	1.46 494	1.10 497	1.09 464	1.10 496	0.84 493	2.06 499	0.75 482	1.84 500	3.83 504	1.44 495	2.21 500	2.15 493	1.43 495	3.17 505	1.19 477	0.91 496	0.65 499	1.09 497	0.79 498	0.90 494	0.71 494

Venus	1.46 494	1.10 497	1.09 464	1.10 496	0.84 493	2.06 499	0.75 482	1.84 500	3.83 504	1.44 495	2.21 500	2.15 493	1.43 495	3.17 505	1.19 477	0.91 496	0.65 499	1.09 497	0.79 498	0.90 494	0.71 494

ktn	1.77 500	1.36 504	1.22 472	1.43 504	1.14 500	1.52 496	1.08 500	1.51 497	3.96 507	2.77 506	4.69 507	3.35 504	1.46 497	1.69 493	1.25 481	1.43 506	0.77 503	1.45 505	0.99 503	1.32 504	0.96 501

JetRed	2.30 504	2.64 509	6.12 506	1.12 499	1.38 504	5.85 509	3.29 509	1.99 503	1.67 493	1.98 501	1.95 496	2.16 496	1.60 498	2.48 503	4.10 508	1.05 499	1.60 505	1.09 497	1.01 504	1.67 506	1.28 506

notaker	1.45 493	1.34 503	1.48 483	1.40 503	1.07 499	1.18 484	0.85 492	1.48 495	1.40 488	1.51 500	3.46 505	2.40 498	1.81 499	1.76 496	1.45 487	1.11 502	0.69 502	1.38 504	0.87 500	1.31 503	0.97 502

TorneroNet	2.22 502	1.08 496	1.24 473	1.14 500	0.90 496	5.58 508	0.80 487	2.12 505	8.69 512	2.58 504	5.42 509	3.88 506	1.97 500	1.78 498	1.87 494	0.86 494	0.54 489	1.15 501	0.74 496	1.23 501	0.85 500

UNDER WATER-64	1.55 496	1.19 501	2.52 497	1.31 501	0.95 497	2.12 501	1.21 504	1.45 493	3.19 500	1.43 494	1.32 478	2.64 500	2.04 501	1.63 491	1.83 493	1.11 502	0.67 501	1.28 502	0.92 501	1.19 499	1.02 503

coex-ft	3.44 506	0.73 479	48.55 526	0.24 292	0.19 368	0.50 425	0.43 447	0.47 297	2.40 498	7.03 511	1.20 473	0.97 469	2.23 502	0.73 405	1.92 496	0.12 339	0.15 423	0.14 384	0.12 362	0.21 428	0.43 474

UNDER WATER	1.59 497	1.22 502	2.36 494	1.38 502	1.03 498	1.67 498	1.10 501	1.54 498	3.63 502	1.44 495	1.47 484	2.85 502	2.25 503	1.67 492	1.94 497	1.06 500	0.62 497	1.31 503	0.93 502	1.21 500	1.02 503

MADNet++	2.26 503	1.80 507	2.06 491	2.13 509	1.97 506	2.61 505	1.79 508	2.38 506	2.16 497	2.75 505	2.65 503	2.38 497	2.43 504	3.17 505	3.21 504	2.17 507	1.95 508	1.94 508	1.63 507	2.06 507	2.01 509

SGM-ForestM	1.36 490	0.28 410	0.79 418	0.26 361	0.16 309	2.26 503	1.00 497	1.42 492	1.46 491	2.38 503	2.05 498	5.95 512	2.66 505	2.95 504	2.46 502	0.17 417	0.18 441	0.18 422	0.18 432	0.15 374	0.18 409

MANE	1.41 491	0.36 441	0.74 410	0.43 461	0.41 464	2.16 502	0.80 487	2.39 507	3.38 501	2.22 502	3.06 504	3.54 505	2.73 506	2.15 501	1.94 497	0.28 460	0.27 466	0.30 460	0.46 477	0.28 456	0.34 467

LE_ROB	1.76 499	0.20 349	2.68 500	0.48 468	0.52 475	0.78 465	0.96 495	0.84 478	6.61 511	7.40 512	2.08 499	2.08 491	4.83 507	1.27 482	3.79 507	0.10 269	0.08 294	0.12 342	0.11 325	0.11 296	0.10 278

tt	4.71 508	0.10 48	3.94 502	2.06 508	1.53 505	10.14 515	16.88 515	9.27 515	4.98 508	1.39 489	1.02 466	4.68 507	4.90 508	3.35 508	5.86 511	5.76 513	9.15 518	2.24 509	2.53 509	3.10 509	1.32 507

LRCNet_RVC	10.90 514	14.34 522	9.35 509	15.35 517	8.04 511	1.08 480	0.34 415	8.78 514	0.70 448	12.63 520	16.05 520	9.85 513	6.54 509	8.57 514	6.34 512	20.27 524	5.40 512	23.70 522	21.88 521	14.87 519	13.83 521

DPSimNet_ROB	4.34 507	4.23 510	6.89 508	3.67 510	3.68 507	4.75 507	5.21 511	2.67 508	3.68 503	5.82 510	3.95 506	5.57 508	6.72 510	3.46 509	4.48 509	4.05 512	2.88 511	4.68 512	3.12 512	3.69 510	3.62 512

HanzoNet	2.97 505	1.69 506	2.29 493	1.74 506	1.33 503	1.53 497	1.03 498	1.99 503	2.64 499	5.51 509	5.16 508	5.90 511	6.82 511	4.32 510	3.29 505	3.16 509	2.02 510	1.92 507	2.87 510	2.24 508	1.89 508

BEATNet-Init1	4.73 509	2.61 508	13.29 518	0.58 474	0.53 476	10.12 514	3.33 510	4.83 510	5.01 509	8.75 513	8.51 511	14.08 520	7.60 512	7.70 513	5.34 510	0.28 460	0.28 469	0.34 465	0.37 473	0.57 475	0.45 475

DPSMNet_ROB	8.40 512	5.11 512	10.49 517	5.58 513	10.25 513	8.34 512	23.62 520	6.07 513	13.45 519	4.93 508	10.88 517	5.66 510	10.44 513	6.24 512	12.64 515	3.98 511	7.61 514	3.76 511	7.30 516	4.20 512	7.51 514

DGTPSM_ROB	8.34 511	5.10 511	10.37 516	5.31 512	10.18 512	8.33 511	23.60 519	6.06 512	13.41 518	4.90 507	10.87 516	5.65 509	10.44 513	6.17 511	12.59 514	3.74 510	7.55 513	3.69 510	7.26 515	4.14 511	7.46 513

Anonymous_1	16.62 521	9.35 514	9.84 510	10.66 514	14.64 516	18.66 521	27.12 521	12.64 519	13.51 520	10.76 519	10.30 515	10.13 514	10.60 515	11.06 519	12.74 516	15.87 523	7.74 515	16.92 520	43.48 524	58.66 527	7.68 515

xxxxx1	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

tt_ll	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

ff	15.27 517	9.54 515	10.31 511	20.13 520	18.88 519	17.08 517	23.03 516	10.36 516	10.99 514	9.21 514	9.62 512	10.74 515	10.61 516	10.72 516	13.89 519	7.97 517	9.20 519	31.85 525	44.72 525	12.84 516	13.69 518

DPSM_ROB	11.49 515	9.87 518	10.35 514	11.13 515	11.31 514	19.11 522	27.51 522	13.37 520	14.21 521	10.31 517	11.06 518	10.96 518	11.27 519	11.96 520	13.59 517	6.78 515	8.19 516	6.03 514	7.09 513	7.93 513	7.73 516

DPSM	11.49 515	9.87 518	10.35 514	11.13 515	11.31 514	19.11 522	27.51 522	13.37 520	14.21 521	10.31 517	11.06 518	10.96 518	11.27 519	11.96 520	13.59 517	6.78 515	8.19 516	6.03 514	7.09 513	7.93 513	7.73 516

PML	16.10 520	12.82 521	6.78 507	5.23 511	7.76 510	33.92 524	66.56 527	5.30 511	10.28 513	26.12 526	68.59 527	20.51 522	13.49 521	10.06 515	6.78 513	5.96 514	2.00 509	6.04 516	2.18 508	8.96 515	2.60 511

HaxPig	17.72 522	20.22 526	19.73 519	16.53 518	16.51 517	9.27 513	9.33 512	14.34 522	13.27 517	18.65 521	18.70 521	17.35 521	16.77 522	17.04 522	16.45 522	22.05 525	20.89 525	22.27 521	21.53 520	21.29 523	22.13 525

MEDIAN_ROB	21.21 523	24.62 527	23.47 524	19.58 519	19.65 522	13.22 516	10.96 513	17.88 523	17.00 523	22.14 525	22.02 523	20.86 523	20.36 523	21.06 523	19.71 523	25.63 526	24.13 526	26.21 523	25.20 522	25.17 524	25.38 526

CasAABBNet	23.10 524	19.86 523	20.64 521	22.47 523	22.73 523	38.41 525	55.50 526	26.89 525	28.70 526	20.61 523	22.15 524	22.08 524	22.75 524	23.99 524	27.36 526	13.59 520	16.48 523	12.14 517	14.27 518	15.95 520	15.53 522

LSM0	24.24 526	19.98 525	22.32 523	24.22 525	40.14 527	38.48 526	55.20 524	26.95 526	28.57 525	20.49 522	21.83 522	22.26 526	22.75 524	24.22 526	27.30 525	13.66 522	16.32 522	12.19 519	14.15 517	16.10 522	17.66 524

Selective-RAFT-Error	23.16 525	19.93 524	20.87 522	22.54 524	22.81 524	38.52 527	55.47 525	27.01 527	28.83 527	20.66 524	22.25 525	22.09 525	22.80 526	24.09 525	27.36 526	13.61 521	16.48 523	12.15 518	14.28 519	15.99 521	15.57 523

AVERAGE_ROB	25.43 527	29.06 528	27.24 525	24.63 526	24.20 526	17.73 520	12.61 514	22.29 524	21.39 524	26.79 527	26.16 526	25.20 527	24.64 527	25.07 527	23.53 524	29.96 527	28.40 527	30.60 524	29.58 523	29.72 525	29.84 527

test_example2	101.33 528	108.28 529	68.15 527	98.43 527	106.93 528	89.75 528	102.43 528	36.80 528	97.65 528	129.04 528	130.15 528	65.26 528	66.62 528	92.11 528	80.24 528	144.10 528	199.48 528	81.81 528	103.01 528	125.01 528	101.27 528

ccccc		256.29 530		354.40 529	364.36 529	149.10 529		152.89 529		153.93 529		164.00 529		268.02 529		390.55 529	349.22 529	244.59 529	219.82 529	412.30 529

ASD4		6.65 513

Low-res two-view benchmark