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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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++	0.16 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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_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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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