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

StereoAnything_RVC	0.35 74	1.25 453	1.82 205	0.20 3	0.12 3	0.26 5	0.15 4	0.43 27	0.37 26	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 34	0.46 133	0.14 1	0.11 180	0.09 143	0.08 8	0.05 1	0.76 466	0.18 242

FoundationStereo	0.20 1	0.30 103	0.81 10	0.21 5	0.22 188	0.21 2	0.16 12	0.25 1	0.38 30	0.15 2	0.11 2	0.18 8	0.17 12	0.23 2	0.16 2	0.09 39	0.13 269	0.08 8	0.06 9	0.07 1	0.07 5

IGEV-Stereo+	0.29 25	0.29 93	0.86 12	0.25 32	0.34 335	0.30 12	0.14 2	0.32 3	0.53 162	0.18 8	0.12 3	0.18 8	0.19 34	0.49 159	0.17 6	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.20 355	0.46 435	0.59 457

dual_stereo	0.23 4	0.25 45	0.66 6	0.21 5	0.15 35	0.27 6	0.15 4	0.62 139	0.40 47	0.15 2	0.13 4	0.18 8	0.14 2	0.37 76	0.19 12	0.09 39	0.31 432	0.07 1	0.10 102	0.07 1	0.07 5

MonSter	0.20 1	0.22 25	0.65 5	0.21 5	0.17 81	0.33 22	0.15 4	0.46 36	0.32 6	0.16 5	0.17 5	0.14 2	0.11 1	0.27 8	0.23 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 20	0.07 1	0.09 28

DEFOM-Stereo	0.22 3	0.22 25	0.91 14	0.23 8	0.13 11	0.49 96	0.18 23	0.30 2	0.28 1	0.19 11	0.17 5	0.14 2	0.14 2	0.41 95	0.16 2	0.08 9	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 28

fffft	0.29 25	0.21 14	1.10 29	0.24 16	0.15 35	0.42 53	0.24 142	0.42 21	0.38 30	0.21 20	0.18 7	0.20 12	0.16 7	0.44 113	0.70 346	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.28 331	0.20 273
1: 1. 1
U	3.37 500	0.17 1	0.91 14	0.26 59	13.79 513	19.19 517	0.15 4	0.41 18	0.31 3	0.17 6	0.18 7	0.27 72	0.15 6	0.21 1	0.16 2	0.09 39	0.06 2	17.88 518	12.81 515	0.10 20	0.08 17

EGLCR-Stereo	0.29 25	0.27 64	0.97 19	0.30 145	0.19 140	0.56 171	0.17 16	0.68 168	0.36 22	0.30 78	0.18 7	0.27 72	0.17 12	0.38 82	0.19 12	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.10 20	0.35 401

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 16	0.28 85	1.09 27	0.33 220	0.15 35	0.30 12	0.16 12	0.58 115	0.42 60	0.19 11	0.19 10	0.17 6	0.26 110	0.38 82	0.37 212	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.25 382	0.10 20	0.06 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 86	1.34 465	1.24 47	0.23 8	0.12 3	0.33 22	0.20 46	0.40 13	0.33 10	0.25 54	0.21 11	0.16 5	0.14 2	0.27 8	0.63 329	0.55 460	0.06 2	0.11 151	0.13 228	0.25 297	0.49 446

IGEVStereo-DCA	0.33 55	0.34 134	1.38 70	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.18 326	0.16 145	0.22 293

rrr	0.46 185	0.34 134	3.08 453	0.27 74	0.16 55	0.45 60	0.28 223	1.09 451	0.51 136	0.24 39	0.21 11	0.26 63	0.25 96	0.64 212	0.52 294	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.29 400	0.16 145	0.25 338

MaDis-Stereo	0.29 25	0.54 243	1.44 83	0.24 16	0.29 278	0.29 10	0.16 12	0.45 34	0.37 26	0.19 11	0.21 11	0.28 81	0.22 60	0.30 28	0.29 138	0.10 122	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.11 34	0.11 66

AIO_test	0.39 109	0.37 151	1.19 37	0.73 451	0.67 452	0.35 31	0.25 161	0.47 46	0.34 12	0.34 94	0.22 15	0.33 108	0.17 12	1.31 313	0.19 12	0.11 180	0.15 311	0.08 8	0.21 361	0.15 110	0.23 317

AIO_rvc	0.41 122	0.64 287	1.29 53	0.58 431	0.39 375	0.37 38	0.24 142	0.50 63	0.43 69	0.28 72	0.23 16	0.25 51	0.16 7	0.99 277	0.19 12	0.10 122	0.16 328	0.08 8	0.11 161	0.25 297	0.85 473

SMoEStereo_RVC	0.29 25	0.26 58	1.03 22	0.25 32	0.14 20	0.46 76	0.22 83	0.36 6	0.38 30	0.23 35	0.23 16	0.21 20	0.18 26	0.45 124	0.60 322	0.07 2	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.20 228	0.20 273

ff7	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

ffff	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

11t	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

ProNet	0.30 35	0.54 243	1.29 53	0.25 32	0.15 35	0.47 81	0.25 161	0.48 51	0.39 40	0.21 20	0.23 16	0.22 22	0.20 42	0.44 113	0.19 12	0.08 9	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.12 99

ccc-4	0.32 48	0.52 233	1.38 70	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.46 36	0.41 52	0.24 39	0.23 16	0.20 12	0.23 73	0.48 149	0.19 12	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.18 326	0.23 271	0.22 293

test_xeample3	0.46 185	0.34 134	2.99 448	0.37 305	0.16 55	0.49 96	0.33 298	1.06 446	0.44 73	0.25 54	0.23 16	0.24 41	0.25 96	0.49 159	0.56 310	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.40 446	0.17 166	0.26 348

GIP-stereo	0.26 9	0.22 25	0.78 9	0.29 129	0.20 154	0.42 53	0.17 16	0.64 147	0.39 40	0.18 8	0.24 24	0.23 29	0.18 26	0.25 4	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.08 17

IGEV-Stereo++	0.23 4	0.23 32	0.64 4	0.24 16	0.22 188	0.47 81	0.13 1	0.52 78	0.33 10	0.18 8	0.24 24	0.17 6	0.22 60	0.32 42	0.19 12	0.08 9	0.06 2	0.08 8	0.06 9	0.17 166	0.09 28

RSM++	0.27 10	0.26 58	0.87 13	0.28 99	0.13 11	0.39 45	0.20 46	0.45 34	0.45 88	0.20 15	0.24 24	0.24 41	0.17 12	0.36 69	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.35 431	0.26 316	0.18 242

anonymousdsp	0.34 63	0.53 238	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.55 186	0.19 12	0.09 39	0.11 226	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 366

IGEV-Stereo	0.34 63	0.54 243	1.47 90	0.25 32	0.16 55	0.56 171	0.23 110	0.49 57	0.40 47	0.25 54	0.24 24	0.22 22	0.24 81	0.54 182	0.19 12	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.18 326	0.24 286	0.29 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 208	1.08 25	0.31 171	0.17 81	0.19 1	0.21 64	0.73 197	0.50 128	0.21 20	0.24 24	0.55 245	0.22 60	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.12 45	0.09 28
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
tt45	0.29 25	0.24 40	1.06 24	0.25 32	0.17 81	0.55 156	0.22 83	0.41 18	0.35 16	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.18 26	0.64 212	0.34 196	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.11 66

rvit_stereo_0081	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

rvit_stereo_0082	0.25 6	0.21 14	0.61 2	0.28 99	0.17 81	0.31 16	0.22 83	0.42 21	0.53 162	0.24 39	0.25 30	0.25 51	0.21 51	0.34 57	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.09 28

RAStereo	0.28 16	0.48 221	1.52 102	0.26 59	0.18 112	0.25 4	0.19 29	0.42 21	0.35 16	0.20 15	0.25 30	0.20 12	0.16 7	0.24 3	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.12 45	0.08 17

MyStereo07	0.34 63	0.40 171	1.46 86	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.25 30	0.20 12	0.26 110	0.57 190	0.19 12	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

AEACV	0.33 55	0.24 40	1.44 83	0.28 99	0.35 347	0.47 81	0.21 64	0.43 27	0.28 1	0.26 62	0.25 30	0.22 22	0.38 215	0.30 28	0.18 7	0.09 39	0.35 440	0.09 44	0.36 438	0.23 271	0.25 338

MM-Stereo_test2	0.38 94	0.28 85	2.46 372	0.43 357	0.15 35	0.50 104	0.25 161	0.47 46	0.38 30	0.33 92	0.26 36	0.23 29	0.22 60	0.34 57	0.29 138	0.08 9	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.36 389	0.22 293

castereo++	0.28 16	0.43 189	0.93 17	0.28 99	0.17 81	0.53 137	0.21 64	0.55 100	0.45 88	0.17 6	0.26 36	0.32 102	0.17 12	0.33 50	0.16 2	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.29 400	0.13 73	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

whm_eth	0.27 10	0.38 157	0.76 7	0.24 16	0.18 112	0.34 26	0.27 207	0.54 96	0.44 73	0.24 39	0.26 36	0.27 72	0.22 60	0.29 22	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.10 89	0.10 102	0.15 110	0.11 66

SCV_C0	0.33 55	0.43 189	1.42 80	0.25 32	0.16 55	0.35 31	0.20 46	0.68 168	0.44 73	0.24 39	0.27 40	0.29 88	0.20 42	0.58 193	0.18 7	0.09 39	0.08 77	0.08 8	0.30 409	0.26 316	0.17 222

rvit_stereo_ft	0.31 43	0.61 266	1.18 35	0.32 199	0.21 165	0.28 7	0.27 207	0.55 100	0.48 112	0.23 35	0.27 40	0.28 81	0.26 110	0.32 42	0.25 100	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.11 161	0.13 73	0.14 148

RSM	0.28 16	0.26 58	0.97 19	0.25 32	0.24 220	0.37 38	0.21 64	0.49 57	0.44 73	0.21 20	0.27 40	0.28 81	0.17 12	0.38 82	0.20 34	0.07 2	0.07 18	0.09 44	0.34 428	0.21 241	0.16 205

CroCo-Stereo Lap2	0.33 55	0.61 266	1.47 90	0.32 199	0.38 372	0.23 3	0.22 83	0.58 115	0.46 95	0.22 27	0.27 40	0.29 88	0.23 73	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.10 89	0.08 43	0.21 241	0.14 148

HUF	0.59 310	0.65 294	2.46 372	0.45 378	0.77 463	0.34 26	0.24 142	0.46 36	0.39 40	0.31 82	0.28 44	0.25 51	0.19 34	0.67 226	0.18 7	0.12 231	2.03 503	0.08 8	0.06 9	0.31 353	1.59 500

rvit_0105_6	0.31 43	0.29 93	1.00 21	0.31 171	0.18 112	0.35 31	0.25 161	0.51 67	0.61 231	0.25 54	0.28 44	0.32 102	0.25 96	0.39 87	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.14 93	0.13 133

rvit_stereo_0081_aga	0.27 10	0.29 93	1.08 25	0.26 59	0.20 154	0.33 22	0.21 64	0.41 18	0.42 60	0.26 62	0.28 44	0.27 72	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.14 300	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.10 48

IGEV++	0.34 63	0.43 189	1.32 59	0.31 171	0.14 20	0.32 19	0.21 64	0.70 178	0.34 12	0.22 27	0.28 44	0.22 22	0.27 127	0.35 62	0.27 115	0.09 39	0.39 452	0.08 8	0.15 279	0.25 297	0.45 439

LoS	0.31 43	0.30 103	1.52 102	0.23 8	0.13 11	0.54 144	0.20 46	0.48 51	0.49 118	0.25 54	0.28 44	0.37 123	0.24 81	0.38 82	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.07 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 35	0.27 64	1.09 27	0.23 8	0.50 419	0.40 47	0.20 46	0.46 36	0.44 73	0.22 27	0.28 44	0.26 63	0.19 34	0.33 50	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.15 110	0.49 446

GREAT-IGEV	0.37 86	0.28 85	1.48 93	0.25 32	0.38 372	0.46 76	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.15 2	0.29 50	0.15 4	0.17 12	0.36 69	0.23 67	0.07 2	0.76 486	0.07 1	0.26 389	0.21 241	1.03 487

fffy	0.28 16	0.24 40	1.19 37	0.27 74	0.15 35	0.37 38	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.20 15	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.44 113	0.20 34	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

Pointernet	0.29 25	0.25 45	1.49 96	0.24 16	0.20 154	0.47 81	0.15 4	0.62 139	0.47 110	0.22 27	0.29 50	0.26 63	0.20 42	0.28 13	0.20 34	0.10 122	0.07 18	0.07 1	0.12 198	0.10 20	0.07 5

test_for_model	0.64 337	1.60 474	1.82 205	1.23 483	1.02 478	0.53 137	0.23 110	0.75 212	0.50 128	0.57 282	0.29 50	0.25 51	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.76 473	0.31 432	0.08 8	0.07 20	1.68 493	0.50 449

Selective-RAFT	0.35 74	0.26 58	1.48 93	0.31 171	0.15 35	0.61 253	0.19 29	0.60 133	0.54 174	0.28 72	0.29 50	0.40 144	0.33 179	0.50 165	0.27 115	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.35 431	0.19 213	0.08 17

test-3	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.51 213	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 431	0.29 335	0.28 360

test_1	0.43 147	0.20 9	1.70 133	0.34 250	0.32 314	0.45 60	0.23 110	0.71 181	0.46 95	0.50 200	0.29 50	0.45 187	0.21 51	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.35 431	0.29 335	0.29 366

sAnonymous2	0.38 94	0.62 272	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 403	0.35 401

CroCo_RVC	0.38 94	0.62 272	2.15 313	0.31 171	0.24 220	0.34 26	0.27 207	0.53 86	0.46 95	0.24 39	0.29 50	0.23 29	0.28 141	0.28 13	0.22 59	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.13 228	0.38 403	0.35 401

SCV	0.35 74	0.59 260	1.37 69	0.34 250	0.22 188	0.28 7	0.23 110	0.72 186	0.35 16	0.19 11	0.30 59	0.24 41	0.20 42	0.64 212	0.19 12	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.29 400	0.34 375	0.29 366

castereo	0.30 35	0.44 200	0.81 10	0.24 16	0.29 278	0.41 49	0.27 207	0.72 186	0.45 88	0.22 27	0.30 59	0.24 41	0.31 170	0.25 4	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.31 415	0.12 45	0.09 28

mms	0.27 10	0.26 58	0.91 14	0.25 32	0.18 112	0.32 19	0.23 110	0.37 7	0.31 3	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.17 12	0.46 133	0.21 47	0.08 9	0.10 180	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.47 442

rvit_stereo_0083	0.25 6	0.19 5	0.58 1	0.28 99	0.18 112	0.28 7	0.22 83	0.38 9	0.54 174	0.23 35	0.30 59	0.27 72	0.26 110	0.37 76	0.24 88	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.12 45	0.10 48

AIO-Stereo	0.30 35	0.27 64	1.25 48	0.27 74	0.24 220	0.37 38	0.20 46	0.52 78	0.36 22	0.21 20	0.30 59	0.23 29	0.14 2	0.31 35	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.38 441	0.19 213	0.31 383

CAS++	0.31 43	0.33 123	1.43 81	0.25 32	0.17 81	0.31 16	0.20 46	0.78 249	0.41 52	0.30 78	0.30 59	0.21 20	0.16 7	0.33 50	0.18 7	0.15 317	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.34 63	0.89 377	1.76 158	0.26 59	0.12 3	0.52 130	0.14 2	0.49 57	0.38 30	0.29 75	0.30 59	0.29 88	0.22 60	0.30 28	0.20 34	0.09 39	0.17 346	0.09 44	0.07 20	0.21 241	0.11 66

Selective-IGEV	0.29 25	0.23 32	1.28 52	0.27 74	0.30 289	0.35 31	0.20 46	0.56 106	0.38 30	0.21 20	0.30 59	0.22 22	0.18 26	0.37 76	0.18 7	0.07 2	0.06 2	0.08 8	0.15 279	0.16 145	0.29 366

GLC_STEREO	0.28 16	0.27 64	1.36 66	0.28 99	0.12 3	0.41 49	0.20 46	0.37 7	0.38 30	0.26 62	0.30 59	0.25 51	0.19 34	0.33 50	0.24 88	0.09 39	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.09 28

test_3	0.44 157	0.20 9	1.70 133	0.36 284	0.32 314	0.47 81	0.30 254	0.73 197	0.49 118	0.50 200	0.30 59	0.45 187	0.22 60	0.59 199	0.98 383	0.08 9	0.10 180	0.11 151	0.35 431	0.29 335	0.28 360

ours_stereo	0.27 10	0.25 45	1.21 43	0.25 32	0.17 81	0.35 31	0.23 110	0.38 9	0.35 16	0.20 15	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.22 258	0.18 242

rvit_0105_4	0.35 74	0.35 141	1.45 85	0.31 171	0.18 112	0.37 38	0.28 223	0.59 123	0.62 249	0.27 67	0.31 69	0.35 118	0.27 127	0.43 106	0.25 100	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.12 99

CASnet	0.28 16	0.31 114	1.20 41	0.28 99	0.11 1	0.47 81	0.19 29	0.44 31	0.44 73	0.38 111	0.31 69	0.23 29	0.17 12	0.29 22	0.19 12	0.10 122	0.06 2	0.15 323	0.12 198	0.16 145	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 157	0.96 398	2.63 402	0.27 74	0.30 289	0.45 60	0.25 161	0.52 78	0.50 128	0.40 119	0.31 69	0.40 144	0.19 34	0.35 62	0.32 179	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.11 161	0.19 213	0.30 375

CAS	0.35 74	0.25 45	1.30 56	0.79 457	0.34 335	0.51 113	0.23 110	0.46 36	0.39 40	0.22 27	0.31 69	0.20 12	0.17 12	0.28 13	0.23 67	0.73 470	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 416

MM-Stereo_test1	0.41 122	0.39 166	2.29 340	0.38 320	0.26 249	0.44 58	0.28 223	0.63 145	0.51 136	0.40 119	0.32 74	0.26 63	0.26 110	0.46 133	0.22 59	0.09 39	0.21 387	0.10 89	0.09 68	0.39 411	0.15 181

999	0.29 25	0.25 45	1.05 23	0.26 59	0.18 112	0.49 96	0.23 110	0.38 9	0.37 26	0.20 15	0.32 74	0.23 29	0.18 26	0.73 245	0.36 206	0.08 9	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.24 286	0.10 48

MoCha-V2	0.36 80	0.32 118	1.41 76	0.36 284	0.31 306	0.35 31	0.19 29	0.57 109	0.39 40	0.30 78	0.32 74	0.28 81	0.27 127	0.47 144	0.24 88	0.08 9	0.56 468	0.08 8	0.38 441	0.18 192	0.12 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 235	0.33 123	0.93 17	0.26 59	0.22 188	0.46 76	0.20 46	1.10 452	1.34 466	3.16 501	0.32 74	0.22 22	0.20 42	0.30 28	0.22 59	0.10 122	0.09 143	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

TRStereo	0.53 269	0.76 326	2.38 356	0.42 353	0.29 278	0.69 344	0.23 110	1.81 485	0.55 180	0.36 99	0.32 74	0.47 208	0.40 236	0.46 133	0.25 100	0.12 231	0.11 226	0.11 151	0.41 449	0.13 73	0.32 388

AnonymousM	0.37 86	0.44 200	1.50 99	0.25 32	0.15 35	0.52 130	0.23 110	0.60 133	0.42 60	0.42 133	0.32 74	0.30 92	0.25 96	0.34 57	0.23 67	0.11 180	0.09 143	0.71 468	0.36 438	0.12 45	0.07 5

PMTNet	0.31 43	0.35 141	1.30 56	0.20 3	0.14 20	0.57 189	0.25 161	0.46 36	0.42 60	0.27 67	0.32 74	0.27 72	0.24 81	0.39 87	0.23 67	0.43 449	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.18 192	0.07 5

rvit_0105_5	0.36 80	0.39 166	1.48 93	0.30 145	0.18 112	0.41 49	0.30 254	0.64 147	0.62 249	0.30 78	0.33 81	0.37 123	0.29 154	0.41 95	0.28 124	0.18 362	0.16 328	0.15 323	0.15 279	0.15 110	0.14 148

trnet	0.28 16	0.26 58	1.32 59	0.19 1	0.12 3	0.54 144	0.15 4	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.30 28	0.21 47	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.09 13	0.07 5

LL-Strereo2	0.41 122	0.90 380	1.83 211	0.44 364	0.24 220	0.54 144	0.27 207	0.58 115	0.45 88	0.41 128	0.33 81	0.44 178	0.21 51	0.44 113	0.34 196	0.09 39	0.08 77	0.16 341	0.14 256	0.17 166	0.17 222

LoS_RVC	0.29 25	0.33 123	1.19 37	0.25 32	0.34 335	0.43 55	0.22 83	0.42 21	0.32 6	0.22 27	0.33 81	0.23 29	0.24 81	0.31 35	0.21 47	0.07 2	0.07 18	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 383

sCroCo_RVC	0.33 55	0.32 118	1.89 237	0.34 250	0.27 262	0.30 12	0.22 83	0.48 51	0.44 73	0.22 27	0.33 81	0.25 51	0.25 96	0.32 42	0.24 88	0.14 300	0.16 328	0.12 203	0.12 198	0.15 110	0.13 133

CREStereo	0.28 16	0.30 103	1.33 61	0.19 1	0.13 11	0.55 156	0.17 16	0.48 51	0.46 95	0.27 67	0.33 81	0.24 41	0.21 51	0.31 35	0.21 47	0.11 180	0.07 18	0.08 8	0.05 1	0.10 20	0.07 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
model_zeroshot	0.44 157	0.68 304	1.97 276	0.28 99	0.18 112	0.69 344	0.21 64	0.63 145	0.40 47	1.00 438	0.34 87	0.42 163	0.20 42	0.69 235	0.24 88	0.10 122	0.22 393	0.10 89	0.22 369	0.12 45	0.10 48

11t1	0.33 55	0.19 5	1.41 76	0.33 220	0.16 55	0.48 89	0.21 64	0.67 164	0.48 112	0.40 119	0.34 87	0.32 102	0.33 179	0.42 103	0.27 115	0.11 180	0.12 251	0.10 89	0.08 43	0.13 73	0.14 148

riskmin	0.37 86	0.22 25	1.74 147	0.32 199	0.20 154	0.48 89	0.20 46	0.66 155	0.46 95	0.36 99	0.34 87	0.69 328	0.45 285	0.39 87	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.08 43	0.13 73	0.16 205

GMStereo	0.38 94	0.99 413	1.91 247	0.27 74	0.16 55	0.39 45	0.23 110	0.47 46	0.62 249	0.38 111	0.34 87	0.25 51	0.25 96	0.39 87	0.29 138	0.14 300	0.08 77	0.10 89	0.12 198	0.15 110	0.11 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Occ-G	0.30 35	0.30 103	1.33 61	0.23 8	0.15 35	0.36 37	0.25 161	0.43 27	0.31 3	0.26 62	0.35 91	0.46 200	0.22 60	0.30 28	0.25 100	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.16 298	0.31 353	0.08 17

WCG-NET（raft）	0.32 48	0.53 238	1.21 43	0.23 8	0.12 3	0.44 58	0.24 142	0.40 13	0.50 128	0.35 95	0.35 91	0.47 208	0.25 96	0.35 62	0.20 34	0.08 9	0.29 426	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.11 66

gcap-zeroshot	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.31 171	0.32 314	0.69 344	0.21 64	0.74 201	0.52 143	0.43 138	0.35 91	0.62 284	0.24 81	0.41 95	0.24 88	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.31 415	0.08 4	0.09 28

testlalala	0.36 80	0.30 103	1.77 167	0.28 99	0.33 327	0.60 232	0.22 83	0.55 100	0.51 136	0.55 261	0.35 91	0.31 94	0.20 42	0.26 6	0.22 59	0.10 122	0.13 269	0.09 44	0.24 375	0.08 4	0.07 5

raftrobust	0.38 94	0.68 304	1.54 104	0.32 199	0.46 413	0.52 130	0.21 64	0.56 106	0.42 60	0.52 221	0.35 91	0.31 94	0.33 179	0.37 76	0.30 156	0.10 122	0.11 226	0.08 8	0.07 20	0.21 241	0.19 258

MyStereo04	0.48 206	0.40 171	2.65 406	0.29 129	0.23 207	0.60 232	0.31 267	0.83 285	0.75 374	0.47 164	0.36 96	0.53 235	0.42 263	0.53 178	0.39 230	0.09 39	0.18 356	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.19 258

EKT-Stereo	1.47 472	0.49 224	1.93 253	2.57 503	19.31 516	0.55 156	0.22 83	0.69 171	0.42 60	0.38 111	0.36 96	0.43 167	0.27 127	0.69 235	0.26 107	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.16 298	0.20 228	0.15 181

CFNet-RSSM	0.41 122	0.32 118	2.20 322	0.27 74	0.44 399	0.52 130	0.19 29	0.76 225	0.48 112	0.43 138	0.36 96	0.54 241	0.26 110	0.33 50	0.25 100	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.38 441	0.10 20	0.09 28

rvit_0105_3	0.39 109	0.47 218	1.46 86	0.33 220	0.19 140	0.45 60	0.35 309	0.69 171	0.65 282	0.37 103	0.37 99	0.40 144	0.31 170	0.44 113	0.30 156	0.18 362	0.17 346	0.17 358	0.18 326	0.15 110	0.15 181

WCG-NET	0.30 35	0.42 184	1.26 50	0.24 16	0.12 3	0.43 55	0.24 142	0.40 13	0.56 190	0.35 95	0.37 99	0.26 63	0.24 81	0.29 22	0.19 12	0.08 9	0.12 251	0.08 8	0.07 20	0.22 258	0.10 48

MyStereo05	0.49 224	0.41 177	2.72 415	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.82 279	0.77 387	0.52 221	0.37 99	0.51 227	0.42 263	0.52 172	0.38 219	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

tt1	0.44 157	0.64 287	1.83 211	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	0.88 420	0.31 82	0.37 99	0.25 51	0.35 189	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.36 409

plain	0.37 86	0.47 218	2.15 313	0.27 74	0.19 140	0.33 22	0.20 46	0.58 115	0.46 95	0.23 35	0.37 99	0.23 29	0.25 96	0.45 124	0.28 124	0.11 180	0.08 77	0.13 261	0.09 68	0.42 423	0.12 99

MIF-Stereo (partial)	0.34 63	0.41 177	1.93 253	0.26 59	0.24 220	0.32 19	0.17 16	0.53 86	0.42 60	0.25 54	0.37 99	0.25 51	0.26 110	0.44 113	0.31 168	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.19 213	0.14 148

UniTT-Stereo	0.30 35	0.36 149	1.68 127	0.27 74	0.24 220	0.29 10	0.18 23	0.33 4	0.34 12	0.26 62	0.37 99	0.18 8	0.18 26	0.31 35	0.27 115	0.10 122	0.08 77	0.08 8	0.07 20	0.25 297	0.08 17

DLNR_Zeroshot_test	13.43 514	19.94 518	23.55 518	121.61 528	35.03 523	0.46 76	0.15 4	8.02 511	0.35 16	0.28 72	0.37 99	0.26 63	0.17 12	0.76 252	0.29 138	6.42 511	0.26 417	0.09 44	0.38 441	50.13 526	0.18 242

anonymousdsp2	0.34 63	0.24 40	1.16 34	0.28 99	0.15 35	0.57 189	0.23 110	0.79 265	0.47 110	0.38 111	0.37 99	0.40 144	0.25 96	0.47 144	0.21 47	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.13 228	0.19 213	0.27 355

RAFT-Stereo-weight	0.34 63	0.29 93	1.43 81	0.28 99	0.28 272	0.55 156	0.22 83	0.78 249	0.48 112	0.46 162	0.38 108	0.36 121	0.17 12	0.33 50	0.23 67	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.09 28

ACVNet-DCA	0.42 141	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

xx1	0.46 185	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 441	0.31 82	0.38 108	0.46 200	0.36 195	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

1test111	0.44 157	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.76 225	0.52 143	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.96 274	0.30 156	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

cc1	0.47 200	0.64 287	2.07 291	0.35 266	0.14 20	0.76 376	0.25 161	0.74 201	1.01 441	0.31 82	0.38 108	0.24 41	0.38 215	0.69 235	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.11 151	0.09 68	0.25 297	0.40 429

MC-Stereo	0.32 48	0.31 114	1.46 86	0.31 171	0.15 35	0.53 137	0.19 29	0.44 31	0.35 16	0.36 99	0.38 108	0.27 72	0.27 127	0.42 103	0.19 12	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.16 298	0.20 228	0.13 133

UDGNet	0.44 157	1.02 422	1.74 147	0.35 266	0.19 140	0.58 206	0.23 110	0.49 57	0.66 296	0.41 128	0.38 108	0.34 114	0.29 154	0.53 178	0.30 156	0.24 414	0.10 180	0.37 447	0.19 345	0.27 325	0.15 181

rafts_anoy	0.43 147	0.89 377	1.96 272	0.32 199	0.30 289	0.48 89	0.24 142	0.62 139	0.49 118	0.37 103	0.38 108	0.33 108	0.30 162	0.51 168	0.34 196	0.10 122	0.39 452	0.13 261	0.15 279	0.17 166	0.15 181

testlalala2	0.44 157	0.28 85	2.59 398	0.64 443	0.56 433	0.57 189	0.20 46	0.78 249	0.52 143	0.40 119	0.39 116	0.45 187	0.21 51	0.27 8	0.22 59	0.09 39	0.10 180	0.08 8	0.29 400	0.12 45	0.10 48

testlalala_base	0.46 185	0.30 103	1.82 205	0.34 250	0.27 262	0.55 156	0.21 64	0.85 301	0.32 6	0.32 90	0.39 116	0.31 94	0.23 73	0.30 28	0.28 124	0.95 479	0.30 430	0.09 44	0.21 361	1.03 474	0.18 242

knoymous	0.34 63	0.25 45	1.75 153	0.24 16	0.18 112	0.45 60	0.24 142	0.57 109	0.38 30	0.41 128	0.39 116	0.55 245	0.25 96	0.38 82	0.23 67	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.07 20	0.13 73	0.12 99

NRIStereo	0.46 185	0.25 45	1.77 167	0.47 388	0.16 55	0.95 427	0.74 442	0.51 67	0.56 190	0.48 182	0.39 116	0.59 272	0.29 154	0.77 256	0.32 179	0.11 180	0.13 269	0.11 151	0.09 68	0.21 241	0.24 329

Gwc-CoAtRS	0.38 94	0.33 123	1.92 250	0.27 74	0.41 391	0.48 89	0.19 29	0.59 123	0.46 95	0.43 138	0.39 116	0.57 263	0.26 110	0.32 42	0.26 107	0.09 39	0.09 143	0.09 44	0.31 415	0.11 34	0.09 28

x	0.35 74	0.20 9	1.36 66	0.33 220	0.17 81	0.47 81	0.24 142	0.75 212	0.54 174	0.40 119	0.40 121	0.42 163	0.34 187	0.45 124	0.32 179	0.11 180	0.14 286	0.11 151	0.09 68	0.12 45	0.14 148

iRaft-Stereo_20w	0.58 303	0.39 166	1.96 272	0.45 378	0.32 314	0.92 425	0.57 408	1.14 457	0.56 190	0.81 413	0.40 121	0.55 245	0.69 388	0.65 222	1.04 398	0.09 39	0.16 328	0.09 44	0.36 438	0.17 166	0.25 338

dd	0.42 141	0.96 398	1.77 167	0.31 171	0.17 81	0.57 189	0.26 182	0.49 57	0.68 307	0.41 128	0.40 121	0.34 114	0.27 127	0.45 124	0.40 238	0.17 351	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.21 241	0.12 99

Anonymous3	0.42 141	0.35 141	2.09 297	0.33 220	0.24 220	0.72 359	0.31 267	0.74 201	0.55 180	0.35 95	0.40 121	0.33 108	0.29 154	0.44 113	0.28 124	0.18 362	0.18 356	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.17 222

AIO-test1	0.45 175	0.87 370	2.27 336	0.33 220	0.33 327	0.50 104	0.22 83	0.74 201	0.66 296	0.29 75	0.41 125	0.29 88	0.22 60	0.73 245	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.12 203	0.14 256	0.30 345	0.22 293

AE-Stereo	0.42 141	0.29 93	1.65 120	0.43 357	0.47 415	0.56 171	0.23 110	0.86 311	0.46 95	0.31 82	0.41 125	0.43 167	0.24 81	0.34 57	0.24 88	0.09 39	0.48 464	0.11 151	0.45 454	0.22 258	0.19 258

Anonymous_2	0.74 392	0.32 118	1.65 120	0.33 220	0.30 289	0.67 326	0.32 290	0.69 171	0.46 95	0.48 182	0.41 125	0.84 386	0.58 350	0.51 168	0.40 238	0.32 439	0.38 446	1.43 494	3.69 508	0.80 469	0.27 355

qqq	0.38 94	0.21 14	1.34 64	0.28 99	0.15 35	0.45 60	0.26 182	0.76 225	0.52 143	0.39 117	0.41 125	0.46 200	0.36 195	0.96 274	0.30 156	0.11 180	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.12 45	0.14 148

CRE-IMP	0.41 122	0.22 25	1.76 158	0.48 396	0.17 81	0.79 393	0.69 434	0.52 78	0.52 143	0.47 164	0.42 129	0.45 187	0.26 110	0.41 95	0.31 168	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.23 317

FENet	0.44 157	0.30 103	2.42 363	0.32 199	0.17 81	0.58 206	0.22 83	0.77 235	0.59 211	0.47 164	0.42 129	0.55 245	0.38 215	0.49 159	0.47 274	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.16 205

MM-Stereo_test3	0.40 115	0.58 258	1.75 153	0.36 284	0.30 289	0.45 60	0.30 254	0.72 186	0.59 211	0.31 82	0.43 131	0.32 102	0.23 73	0.35 62	0.29 138	0.10 122	0.20 378	0.10 89	0.08 43	0.40 416	0.11 66

Any-RAFT	0.38 94	0.25 45	1.89 237	0.27 74	0.17 81	0.68 338	0.21 64	0.78 249	0.53 162	0.43 138	0.43 131	0.54 241	0.30 162	0.41 95	0.20 34	0.10 122	0.12 251	0.08 8	0.06 9	0.10 20	0.09 28

Patchmatch Stereo++	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99
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	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.60 232	0.29 246	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo_v2	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.47 144	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

ROB_FTStereo	0.38 94	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.26 182	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.49 159	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

HUI-Stereo	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.45 124	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iGMRVC	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.17 81	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.44 178	0.28 141	0.55 186	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iRAFT	0.39 109	0.27 64	1.78 172	0.44 364	0.16 55	0.61 253	0.27 207	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.54 182	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

RAFT-IKP	0.38 94	0.27 64	1.79 192	0.44 364	0.16 55	0.60 232	0.28 223	0.51 67	0.52 143	0.47 164	0.43 131	0.43 167	0.28 141	0.50 165	0.28 124	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.17 166	0.12 99

iRaftStereo_RVC	0.37 86	0.53 238	1.41 76	0.28 99	0.15 35	0.52 130	0.20 46	0.54 96	0.46 95	0.37 103	0.43 131	0.41 150	0.23 73	0.36 69	0.26 107	0.09 39	0.15 311	0.12 203	0.11 161	0.41 419	0.37 416

tg	0.37 86	0.55 252	1.35 65	0.28 99	0.16 55	0.57 189	0.18 23	0.57 109	0.49 118	0.37 103	0.44 142	0.38 130	0.24 81	0.46 133	0.24 88	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.43 425	0.36 409

rvit_105_1	0.44 157	0.54 243	1.46 86	0.36 284	0.24 220	0.51 113	0.45 367	0.75 212	0.74 361	0.45 154	0.44 142	0.44 178	0.36 195	0.62 207	0.38 219	0.20 384	0.18 356	0.18 378	0.22 369	0.18 192	0.18 242

test_sample1	0.40 115	0.18 3	1.19 37	0.31 171	0.18 112	0.48 89	0.23 110	0.78 249	0.49 118	0.44 144	0.44 142	0.45 187	0.41 247	1.39 319	0.33 189	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.13 133

RCA-Stereo	0.34 63	0.32 118	1.30 56	0.26 59	0.14 20	0.58 206	0.23 110	0.78 249	0.62 249	0.40 119	0.44 142	0.28 81	0.35 189	0.29 22	0.20 34	0.09 39	0.10 180	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.08 17

UGAM-zero	0.63 333	0.39 166	2.49 379	0.30 145	0.49 418	0.67 326	0.19 29	0.91 347	0.45 88	0.77 404	0.45 146	1.16 451	0.82 413	2.05 421	0.29 138	0.09 39	0.15 311	0.09 44	0.44 453	0.11 34	0.22 293

ACV-stereo	0.66 349	0.76 326	2.86 432	0.32 199	0.25 235	1.01 435	0.60 414	0.59 123	0.52 143	0.41 128	0.45 146	1.55 468	0.94 432	1.40 321	0.69 344	0.14 300	0.13 269	0.12 203	0.11 161	0.20 228	0.19 258

test_sample2	0.41 122	0.19 5	1.23 45	0.31 171	0.17 81	0.51 113	0.27 207	0.81 272	0.55 180	0.44 144	0.45 146	0.46 200	0.38 215	1.51 339	0.30 156	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.14 148

DeepStereo_RVC	0.44 157	0.28 85	1.92 250	0.49 398	0.17 81	0.60 232	0.59 412	0.50 63	0.52 143	0.49 193	0.45 146	0.39 136	0.86 421	0.45 124	0.33 189	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.19 258

cross-raft	0.40 115	0.27 64	2.22 327	0.30 145	0.17 81	0.49 96	0.35 309	0.71 181	0.39 40	0.43 138	0.45 146	0.64 295	0.25 96	0.32 42	0.25 100	0.08 9	0.08 77	0.09 44	0.23 373	0.11 34	0.14 148

raft+_RVC	0.44 157	0.67 302	1.85 216	0.34 250	0.71 457	0.51 113	0.25 161	0.64 147	0.51 136	0.35 95	0.45 146	0.32 102	0.28 141	0.43 106	0.32 179	0.09 39	0.19 367	0.10 89	0.09 68	0.20 228	0.40 429

RALAANet	0.43 147	0.98 409	1.90 241	0.32 199	0.23 207	0.48 89	0.19 29	0.67 164	0.53 162	0.48 182	0.45 146	0.39 136	0.30 162	0.48 149	0.37 212	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.14 256	0.27 325	0.10 48

Reg-Stereo(zero)	0.46 185	0.17 1	2.10 301	0.24 16	0.34 335	0.51 113	0.42 345	0.50 63	0.54 174	0.37 103	0.46 153	0.54 241	0.60 356	0.43 106	1.10 401	0.08 9	0.09 143	0.08 8	0.22 369	0.12 45	0.22 293

DCVSM-stereo	0.49 224	0.29 93	2.49 379	0.29 129	0.22 188	0.53 137	0.52 388	0.58 115	0.49 118	0.69 379	0.46 153	0.79 371	0.48 311	0.53 178	0.42 246	0.13 261	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.20 228	0.20 273

raft_robust	0.55 286	0.84 362	1.73 143	0.28 99	0.54 428	0.53 137	0.25 161	0.88 325	0.75 374	0.48 182	0.46 153	0.76 361	0.75 404	1.46 329	0.27 115	0.09 39	0.10 180	0.10 89	0.30 409	0.26 316	0.16 205

IPLGR	0.54 274	0.56 254	2.68 409	0.36 284	0.18 112	0.62 273	0.54 396	1.02 433	0.64 269	0.73 394	0.46 153	0.47 208	0.45 285	1.12 295	0.29 138	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.09 68	0.19 213	0.12 99

TestStereo	0.45 175	0.54 243	2.11 302	0.29 129	0.16 55	0.43 55	0.24 142	0.54 96	0.45 88	0.37 103	0.46 153	0.34 114	0.27 127	1.98 414	0.27 115	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.14 93	0.08 17

gwcnet-sp	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

scenet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

ssnet	0.49 224	0.43 189	2.54 392	0.31 171	0.22 188	0.67 326	0.31 267	0.78 249	0.65 282	0.58 300	0.47 158	0.46 200	0.43 273	0.76 252	0.46 265	0.11 180	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.15 110	0.14 148

DCANet-4	0.40 115	0.27 64	2.21 323	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.47 158	0.28 81	0.37 208	0.37 76	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

fff	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

GwcNet-ADL	0.50 235	0.74 323	2.90 440	0.31 171	0.20 154	0.58 206	0.29 246	0.87 320	0.64 269	0.47 164	0.47 158	0.56 257	0.33 179	0.46 133	0.46 265	0.13 261	0.12 251	0.09 44	0.09 68	0.14 93	0.21 282

NF-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.44 361	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.45 328	0.79 368	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.16 205

OCTAStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.61 231	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.80 369	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

RE-Stereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 364	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

TVStereo	0.48 206	0.25 45	1.81 199	0.52 408	0.16 55	0.61 253	0.43 352	0.66 155	0.60 216	0.50 200	0.47 158	0.37 123	0.26 110	1.44 324	0.78 364	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.13 73	0.17 222

csc	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

cscssc	0.43 147	0.77 335	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.75 374	0.54 244	0.47 158	0.31 94	0.65 376	0.36 69	0.34 196	0.09 39	0.07 18	0.08 8	0.07 20	0.08 4	0.22 293

RAFT-Test	0.44 157	0.38 157	2.01 280	0.27 74	0.44 399	0.64 301	0.37 324	0.72 186	0.57 194	0.45 154	0.48 170	0.65 298	0.24 81	0.35 62	0.29 138	0.09 39	0.11 226	0.09 44	0.38 441	0.10 20	0.11 66

HH	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 400	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 347	0.48 170	0.87 395	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

HanStereo	0.49 224	0.49 224	2.78 427	0.50 400	0.41 391	0.38 43	0.23 110	0.72 186	0.38 30	0.63 347	0.48 170	0.87 395	0.41 247	0.64 212	0.21 47	0.09 39	0.17 346	0.10 89	0.09 68	0.16 145	0.12 99

ADStereo(finetuned)	0.45 175	0.77 335	2.12 305	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.76 405	0.37 76	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

GMOStereo	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

error version	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

test-v	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

PFNet+	0.45 175	0.37 151	1.86 224	0.46 383	0.18 112	0.58 206	0.77 446	0.52 78	0.64 269	0.56 271	0.48 170	0.39 136	0.26 110	0.93 271	0.32 179	0.13 261	0.09 143	0.14 296	0.13 228	0.12 45	0.15 181

PSM-softLoss	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 404	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 362	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

KMStereo	0.48 206	0.27 64	1.85 216	0.51 404	0.17 81	0.61 253	0.40 336	0.61 135	0.57 194	0.52 221	0.48 170	0.39 136	0.25 96	1.46 329	0.77 362	0.12 231	0.08 77	0.13 261	0.12 198	0.12 45	0.14 148

Pruner-Stereo	0.51 252	0.27 64	1.78 172	1.79 494	0.19 140	0.62 273	0.45 367	0.57 109	0.60 216	0.61 328	0.48 170	0.41 150	0.24 81	0.46 133	1.00 389	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.12 45	0.13 133

test-2	0.41 122	0.62 272	1.78 172	0.28 99	0.36 355	0.51 113	0.31 267	0.53 86	0.44 73	0.57 282	0.48 170	0.41 150	0.27 127	0.28 13	0.23 67	0.08 9	0.38 446	0.13 261	0.11 161	0.34 375	0.11 66

RALCasStereoNet	0.45 175	0.88 374	1.85 216	0.30 145	0.26 249	0.49 96	0.26 182	0.58 115	0.51 136	0.36 99	0.48 170	0.36 121	0.28 141	0.55 186	0.34 196	0.10 122	0.53 466	0.09 44	0.08 43	0.25 297	0.34 399

DCANet	0.42 141	0.77 335	1.95 263	0.25 32	0.14 20	0.51 113	0.22 83	0.77 235	0.72 343	0.54 244	0.48 170	0.31 94	0.41 247	0.36 69	0.39 230	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.13 73	0.23 317

DMCA	0.41 122	0.52 233	1.26 50	0.31 171	0.24 220	0.59 222	0.26 182	0.77 235	0.63 261	0.58 300	0.48 170	0.57 263	0.35 189	0.40 92	0.50 289	0.14 300	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.15 110	0.15 181

FADNet	0.64 337	1.22 449	2.06 289	0.32 199	0.30 289	0.66 320	0.29 246	0.88 325	0.72 343	0.44 144	0.48 170	0.66 305	0.57 346	1.84 395	0.45 264	0.46 454	0.20 378	0.17 358	0.19 345	0.59 452	0.24 329

DIP-Stereo	0.37 86	0.34 134	1.50 99	0.27 74	0.18 112	0.63 290	0.17 16	0.92 356	0.53 162	0.49 193	0.48 170	0.30 92	0.30 162	0.39 87	0.30 156	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.12 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ITSA-stereo	0.48 206	0.33 123	1.20 41	0.33 220	0.18 112	0.60 232	0.29 246	0.94 372	0.80 400	0.50 200	0.49 187	0.53 235	0.59 353	1.25 311	0.64 333	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.23 317

test_sample3	0.50 235	0.41 177	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.57 189	0.25 161	0.92 356	0.64 269	0.52 221	0.49 187	0.47 208	0.35 189	1.79 382	0.37 212	0.13 261	0.10 180	0.12 203	0.11 161	0.16 145	0.16 205

CBFPSM	0.56 292	0.91 381	1.82 205	0.28 99	0.23 207	0.71 353	0.37 324	0.72 186	0.64 269	0.50 200	0.49 187	1.03 431	0.83 414	0.62 207	1.35 421	0.10 122	0.12 251	0.10 89	0.10 102	0.18 192	0.19 258

RAFT	0.45 175	0.92 382	1.59 111	0.34 250	0.19 140	0.46 76	0.35 309	0.65 153	0.49 118	0.49 193	0.49 187	0.70 338	0.40 236	0.47 144	0.32 179	0.11 180	0.16 328	0.14 296	0.13 228	0.51 444	0.13 133

XX-TBD	0.34 63	0.77 335	1.75 153	0.34 250	0.13 11	0.51 113	0.17 16	0.43 27	0.50 128	0.37 103	0.49 187	0.23 29	0.18 26	0.28 13	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.08 8	0.06 9	0.09 13	0.07 5

HCRNet	0.46 185	0.49 224	1.65 120	0.38 320	0.29 278	0.58 206	0.22 83	0.75 212	0.62 249	0.47 164	0.49 187	0.48 219	0.36 195	1.12 295	0.37 212	0.15 317	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.17 166	0.17 222

ARAFT	0.60 316	1.23 450	3.10 455	0.28 99	0.16 55	0.64 301	0.36 316	0.90 337	0.67 305	0.61 328	0.49 187	0.55 245	0.31 170	1.24 310	0.32 179	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.37 397	0.21 282

HITNet	0.46 185	0.92 382	2.09 297	0.33 220	0.14 20	0.55 156	0.22 83	0.83 285	0.56 190	0.51 213	0.49 187	0.48 219	0.37 208	0.48 149	0.54 302	0.09 39	0.06 2	0.10 89	0.08 43	0.23 271	0.09 28
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
ToySt	0.44 157	0.61 266	1.89 237	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.35 309	0.67 164	0.53 162	0.39 117	0.50 195	0.59 272	0.43 273	0.51 168	0.49 284	0.10 122	0.12 251	0.13 261	0.16 298	0.24 286	0.19 258

IRAFT_RVC	0.54 274	0.53 238	1.78 172	0.46 383	0.21 165	0.58 206	0.43 352	0.65 153	0.66 296	0.54 244	0.50 195	0.49 221	0.51 322	1.58 351	1.01 393	0.11 180	0.25 415	0.13 261	0.10 102	0.15 110	0.13 133

FADNet-RVC-Resample	0.67 353	1.16 445	3.16 461	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.38 330	0.86 311	0.63 261	0.51 213	0.50 195	0.57 263	0.45 285	1.57 347	0.49 284	0.24 414	0.32 438	0.23 408	0.19 345	0.27 325	0.62 459

FADNet-RVC	0.61 324	1.26 455	2.12 305	0.33 220	0.26 249	0.59 222	0.29 246	0.86 311	0.62 249	0.45 154	0.50 195	0.62 284	0.46 298	1.73 371	0.55 303	0.17 351	0.20 378	0.17 358	0.18 326	0.59 452	0.28 360

rvit_stereo_0075_2	0.40 115	0.40 171	1.88 230	0.33 220	0.32 314	0.41 49	0.22 83	0.58 115	0.53 162	0.38 111	0.51 199	0.40 144	0.27 127	0.44 113	0.29 138	0.20 384	0.15 311	0.22 401	0.15 279	0.18 192	0.23 317

DualNet (step1)	0.59 310	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.61 462	0.14 286	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

test_sample9	0.94 430	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.91 407	2.55 468	0.61 462	4.16 507	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

test_sample7	0.47 200	0.33 123	1.49 96	0.34 250	0.20 154	0.51 113	0.30 254	0.93 364	0.66 296	0.57 282	0.51 199	0.55 245	0.45 285	1.11 292	0.38 219	0.17 351	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.18 242

MGS-Stereo	0.32 48	0.34 134	1.70 133	0.25 32	0.14 20	0.40 47	0.22 83	0.38 9	0.43 69	0.24 39	0.51 199	0.25 51	0.18 26	0.31 35	0.20 34	0.09 39	0.08 77	0.09 44	0.08 43	0.47 436	0.08 17

IGEV_Zeroshot_test	0.53 269	0.33 123	2.91 441	0.32 199	0.18 112	0.54 144	0.21 64	0.72 186	0.42 60	0.81 413	0.51 199	0.71 341	0.41 247	0.48 149	1.13 405	0.09 39	0.15 311	0.10 89	0.35 431	0.19 213	0.09 28

MSKI-zero shot	0.46 185	0.38 157	2.47 376	0.27 74	0.43 398	0.56 171	0.20 46	0.77 235	0.43 69	0.60 321	0.51 199	0.44 178	0.17 12	0.68 229	0.21 47	0.09 39	0.29 426	0.09 44	0.32 421	0.14 93	0.10 48

IPLG	0.69 364	0.84 362	2.43 367	0.35 266	0.21 165	1.65 472	0.61 418	1.36 470	0.58 204	1.39 470	0.51 199	0.37 123	0.87 422	1.41 322	0.36 206	0.09 39	0.07 18	0.14 296	0.12 198	0.32 360	0.11 66

CREStereo++_RVC	0.33 55	0.29 93	1.74 147	0.24 16	0.16 55	0.54 144	0.15 4	0.40 13	0.55 180	0.37 103	0.51 199	0.24 41	0.19 34	0.27 8	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.08 8	0.30 409	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 55	0.49 224	1.75 153	0.23 8	0.12 3	0.54 144	0.16 12	0.40 13	0.45 88	0.45 154	0.51 199	0.26 63	0.22 60	0.29 22	0.20 34	0.10 122	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.08 4	0.11 66

ac_64	0.55 286	0.46 210	1.92 250	0.36 284	0.34 335	0.63 290	0.31 267	0.82 279	0.61 231	0.55 261	0.51 199	0.89 401	0.48 311	1.83 390	0.55 303	0.14 300	0.11 226	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.12 99

BEATNet_4x	0.47 200	0.73 320	1.91 247	0.33 220	0.15 35	0.56 171	0.25 161	0.85 301	0.58 204	0.54 244	0.51 199	0.57 263	0.42 263	0.57 190	0.61 325	0.11 180	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.20 228	0.16 205

HART	0.38 94	0.53 238	1.66 124	0.26 59	0.15 35	0.30 12	0.19 29	0.67 164	0.46 95	0.29 75	0.52 211	0.38 130	0.16 7	0.41 95	0.20 34	0.08 9	0.68 479	0.09 44	0.07 20	0.34 375	0.21 282

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 324	0.61 266	3.35 475	0.33 220	0.58 438	0.66 320	0.20 46	0.98 402	0.55 180	0.73 394	0.52 211	0.99 424	0.65 376	0.58 193	0.29 138	0.10 122	0.16 328	0.10 89	0.41 449	0.29 335	0.20 273

MyStereo06	0.54 274	0.41 177	2.68 409	0.30 145	0.23 207	0.60 232	0.30 254	0.81 272	0.44 73	0.84 420	0.52 211	0.78 366	0.58 350	0.48 149	1.10 401	0.09 39	0.17 346	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.20 273

PSMNet-ADL	0.51 252	0.38 157	1.65 120	0.35 266	0.21 165	0.67 326	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.42 133	0.52 211	0.70 338	0.45 285	1.91 407	0.57 313	0.15 317	0.13 269	0.11 151	0.13 228	0.15 110	0.20 273

s12784h	0.36 80	0.28 85	1.58 110	0.23 8	0.11 1	0.62 273	0.24 142	0.79 265	0.64 269	0.44 144	0.52 211	0.28 81	0.26 110	0.50 165	0.24 88	0.11 180	0.06 2	0.09 44	0.06 9	0.16 145	0.06 1

GES	0.44 157	0.28 85	1.88 230	0.30 145	0.18 112	0.61 253	0.30 254	0.88 325	0.46 95	0.47 164	0.52 211	0.39 136	0.42 263	0.58 193	0.67 339	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.15 110	0.17 222

111	0.48 206	1.09 429	1.95 263	0.24 16	0.13 11	0.59 222	0.26 182	0.83 285	0.78 392	0.48 182	0.52 211	0.56 257	0.38 215	0.49 159	0.38 219	0.09 39	0.07 18	0.09 44	0.07 20	0.23 271	0.35 401

SFCPSM	0.46 185	0.24 40	2.35 351	0.27 74	0.27 262	0.70 351	0.32 290	0.96 390	0.63 261	0.49 193	0.52 211	0.43 167	0.36 195	0.52 172	0.43 255	0.12 231	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.16 145	0.12 99

UPFNet	0.46 185	0.28 85	1.73 143	0.33 220	0.32 314	0.65 314	0.38 330	0.83 285	0.59 211	0.57 282	0.52 211	0.61 280	0.40 236	0.75 249	0.52 294	0.13 261	0.12 251	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.11 66

DMCA-RVC	0.62 329	0.96 398	2.63 402	0.36 284	0.90 469	0.56 171	0.31 267	0.69 171	0.57 194	0.68 377	0.52 211	0.59 272	0.56 341	1.23 307	0.53 298	0.16 337	0.38 446	0.20 392	0.15 279	0.20 228	0.15 181

AIO-test2	0.49 224	1.15 440	1.96 272	0.42 353	0.37 366	0.50 104	0.23 110	0.79 265	0.70 325	0.33 92	0.53 221	0.27 72	0.22 60	0.67 226	0.29 138	0.73 470	0.08 77	0.13 261	0.17 315	0.17 166	0.18 242

FACV-RUCA	0.58 303	0.40 171	1.78 172	0.43 357	1.67 497	0.48 89	0.28 223	0.69 171	0.62 249	0.40 119	0.53 221	0.33 108	0.63 373	0.40 92	0.31 168	0.13 261	0.11 226	0.62 463	0.12 198	0.70 461	0.98 481

MIM_Stereo	0.41 122	0.60 262	1.88 230	0.31 171	0.21 165	0.50 104	0.19 29	0.64 147	0.44 73	0.43 138	0.53 221	0.43 167	0.27 127	0.51 168	0.28 124	0.08 9	0.14 286	0.11 151	0.10 102	0.26 316	0.26 348

DisPM	0.43 147	0.33 123	1.78 172	0.57 429	0.18 112	0.59 222	0.63 424	0.53 86	0.61 231	0.60 321	0.53 221	0.38 130	0.26 110	0.75 249	0.29 138	0.12 231	0.07 18	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.14 148

BUS	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.91 423	0.23 110	1.00 422	0.61 231	0.63 347	0.53 221	0.66 305	0.30 162	0.43 106	0.32 179	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

BSDual-CNN	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.30 145	0.21 165	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.61 231	0.63 347	0.53 221	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

hknet	0.47 200	0.29 93	1.70 133	0.30 145	0.24 220	0.76 376	0.31 267	1.00 422	0.64 269	0.63 347	0.53 221	0.80 374	0.38 215	0.77 256	0.37 212	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.12 198	0.12 45	0.11 66

AAGNet	0.88 423	0.33 123	1.79 192	0.54 417	0.98 473	0.62 273	0.46 370	0.50 63	0.60 216	0.58 300	0.53 221	0.50 224	0.73 398	1.23 307	7.48 505	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.14 93	0.09 28

SST-Stereo	0.52 263	0.20 9	1.76 158	0.62 441	0.53 426	0.62 273	0.66 426	0.55 100	0.61 231	0.58 300	0.53 221	0.52 233	0.60 356	1.59 353	0.29 138	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.10 48

RYNet	0.70 368	0.56 254	2.25 333	0.35 266	0.41 391	0.86 413	0.43 352	0.94 372	0.82 406	0.62 339	0.53 221	0.91 405	0.60 356	2.70 472	1.00 389	0.14 300	0.11 226	0.16 341	0.14 256	0.25 297	0.27 355

UCFNet_RVC	0.48 206	0.82 356	1.85 216	0.30 145	0.27 262	0.64 301	0.26 182	0.74 201	0.55 180	0.48 182	0.53 221	0.63 287	0.41 247	0.88 270	0.38 219	0.15 317	0.10 180	0.17 358	0.17 315	0.18 192	0.15 181

NVstereo2D	0.58 303	0.40 171	2.03 287	0.35 266	0.35 347	0.69 344	0.39 334	0.91 347	0.80 400	0.47 164	0.53 221	0.67 314	0.46 298	1.99 417	0.48 279	0.19 376	0.11 226	0.17 358	0.13 228	0.25 297	0.25 338

test_sample4	0.50 235	0.42 184	1.88 230	0.32 199	0.19 140	0.56 171	0.26 182	0.93 364	0.65 282	0.54 244	0.54 233	0.45 187	0.36 195	1.79 382	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

CASS	0.39 109	0.30 103	1.61 117	0.32 199	0.17 81	0.53 137	0.24 142	0.70 178	0.49 118	0.59 313	0.54 233	0.40 144	0.40 236	0.41 95	0.30 156	0.17 351	0.10 180	0.14 296	0.11 161	0.18 192	0.17 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 286	0.60 262	1.86 224	0.32 199	0.22 188	0.72 359	0.44 361	0.94 372	0.74 361	0.63 347	0.54 233	0.81 377	0.47 303	0.77 256	0.70 346	0.16 337	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.30 345	0.30 375

RAFT_R40	0.50 235	0.21 14	1.76 158	0.50 400	0.40 384	0.61 253	0.53 392	0.56 106	0.60 216	0.56 271	0.54 233	0.55 245	0.51 322	1.57 347	0.53 298	0.11 180	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.16 145	0.09 28

test-1	0.44 157	0.48 221	1.69 129	0.30 145	0.27 262	0.50 104	0.28 223	0.80 268	0.43 69	0.40 119	0.54 233	0.41 150	0.24 81	0.31 35	1.16 409	0.09 39	0.20 378	0.10 89	0.17 315	0.11 34	0.26 348

GEStereo_RVC	0.54 274	0.87 370	1.95 263	0.47 388	0.25 235	0.62 273	0.37 324	1.00 422	0.74 361	0.53 231	0.54 233	0.59 272	0.44 281	1.10 289	0.46 265	0.15 317	0.11 226	0.12 203	0.10 102	0.26 316	0.19 258

UNet	0.54 274	0.44 200	2.83 431	0.31 171	0.33 327	0.74 367	0.27 207	0.82 279	0.61 231	0.53 231	0.54 233	0.72 343	0.54 332	0.78 260	0.56 310	0.11 180	0.09 143	0.13 261	0.11 161	0.14 93	0.12 99

STTStereo	0.51 252	0.69 308	2.14 312	0.36 284	0.30 289	0.61 253	0.32 290	0.77 235	0.60 216	0.60 321	0.54 233	0.67 314	0.43 273	0.86 268	0.42 246	0.16 337	0.15 311	0.17 358	0.20 355	0.16 145	0.15 181

StereoDRNet	0.64 337	0.88 374	2.35 351	0.41 345	0.45 407	0.73 364	0.47 378	0.94 372	0.74 361	0.75 397	0.54 233	0.74 352	0.47 303	1.70 367	0.72 353	0.15 317	0.14 286	0.15 323	0.14 256	0.20 228	0.19 258

CoDeX	0.52 263	0.43 189	2.25 333	0.29 129	0.26 249	0.61 253	0.32 290	0.99 414	0.68 307	0.48 182	0.55 242	0.52 233	0.40 236	1.60 354	0.35 204	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.12 99

PCWNet_CMD	0.46 185	0.45 208	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.57 346	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.14 296	0.10 102	0.18 192	0.14 148

RAFT+CT+SA	0.50 235	0.86 367	1.82 205	0.37 305	0.75 459	0.54 144	0.34 302	0.77 235	0.63 261	0.38 111	0.55 242	0.34 114	0.29 154	0.68 229	0.27 115	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.51 461	0.29 335	0.41 434

test_5	0.51 252	0.87 370	1.99 277	0.37 305	0.65 451	0.58 206	0.35 309	0.78 249	0.62 249	0.48 182	0.55 242	0.45 187	0.40 236	0.72 244	0.30 156	0.09 39	0.07 18	0.12 203	0.12 198	0.33 368	0.38 419

NINENet	0.50 235	0.33 123	1.69 129	0.55 424	0.25 235	0.91 423	0.23 110	0.98 402	0.71 335	0.53 231	0.55 242	0.66 305	0.30 162	1.22 305	0.32 179	0.15 317	0.13 269	0.16 341	0.11 161	0.16 145	0.13 133

LCNet	0.54 274	0.37 151	1.78 172	0.92 467	0.22 188	0.96 428	0.30 254	0.59 123	0.58 204	0.51 213	0.55 242	0.41 150	0.76 405	0.84 265	0.26 107	0.09 39	0.06 2	0.12 203	0.18 326	0.98 473	0.39 425

psm_up	0.57 298	0.61 266	1.83 211	0.35 266	0.30 289	0.64 301	0.37 324	0.90 337	0.68 307	0.59 313	0.55 242	0.68 321	0.54 332	1.91 407	0.46 265	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.23 271	0.13 133

MSMDNet	0.46 185	0.44 200	2.28 338	0.26 59	0.20 154	0.55 156	0.21 64	0.75 212	0.64 269	0.48 182	0.55 242	0.68 321	0.56 341	0.46 133	0.30 156	0.11 180	0.10 180	0.13 261	0.10 102	0.18 192	0.15 181

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 286	0.92 382	2.36 354	0.38 320	0.37 366	0.60 232	0.28 223	0.82 279	0.62 249	0.62 339	0.55 242	0.72 343	0.45 285	1.00 279	0.43 255	0.15 317	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.15 110	0.16 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 157	0.38 157	1.79 192	0.34 250	0.20 154	0.57 189	0.28 223	0.92 356	0.69 316	0.52 221	0.55 242	0.61 280	0.33 179	0.48 149	0.39 230	0.17 351	0.08 77	0.17 358	0.11 161	0.18 192	0.12 99
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.
DeepPruner_ROB	0.50 235	0.70 311	1.94 260	0.29 129	0.26 249	0.63 290	0.31 267	0.80 268	0.48 112	0.61 328	0.55 242	0.66 305	0.38 215	0.98 276	0.40 238	0.19 376	0.14 286	0.14 296	0.14 256	0.23 271	0.17 222

DDVS	0.62 329	0.40 171	1.40 75	2.21 500	0.35 347	0.87 417	1.00 464	0.69 171	0.50 128	0.53 231	0.56 253	0.90 403	0.37 208	1.22 305	0.47 274	0.15 317	0.14 286	0.14 296	0.12 198	0.19 213	0.22 293

test_sample8	1.12 445	0.62 272	1.93 253	0.27 74	0.22 188	0.68 338	0.31 267	0.95 385	0.61 231	1.18 457	0.56 253	2.53 481	1.31 456	1.91 407	2.55 468	0.61 462	4.16 507	0.87 472	0.56 467	0.25 297	0.23 317

H2IRNET	0.40 115	0.61 266	1.90 241	0.29 129	0.17 81	0.54 144	0.18 23	0.52 78	0.50 128	0.27 67	0.56 253	0.47 208	0.35 189	0.46 133	0.33 189	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.32 360	0.12 99

PFNet	0.60 316	0.33 123	2.47 376	0.41 345	0.55 431	0.62 273	0.27 207	0.61 135	0.63 261	0.61 328	0.56 253	0.45 187	0.32 176	1.88 404	1.14 406	0.28 432	0.09 143	0.12 203	0.16 298	0.26 316	0.20 273

CFNet_pseudo	0.45 175	0.46 210	2.23 331	0.25 32	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.10 180	0.15 323	0.10 102	0.17 166	0.14 148

MMNet	0.50 235	0.48 221	1.93 253	0.33 220	0.27 262	0.79 393	0.28 223	0.81 272	0.74 361	0.60 321	0.56 253	0.59 272	0.55 337	0.79 261	0.59 320	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.11 161	0.13 73	0.14 148

FADNet_RVC	0.81 414	1.14 436	2.42 363	0.30 145	0.24 220	0.71 353	0.24 142	0.95 385	0.61 231	0.44 144	0.56 253	0.59 272	0.42 263	1.52 341	0.68 342	0.94 478	0.96 493	0.28 426	1.00 493	0.90 472	1.36 495

ccs_rob	0.45 175	0.46 210	2.22 327	0.26 59	0.19 140	0.56 171	0.21 64	0.77 235	0.60 216	0.49 193	0.56 253	0.69 328	0.47 303	0.52 172	0.31 168	0.11 180	0.09 143	0.16 341	0.10 102	0.17 166	0.14 148

mmm	0.38 94	0.21 14	1.18 35	0.35 266	0.17 81	0.49 96	0.26 182	0.78 249	0.52 143	0.50 200	0.57 261	0.41 150	0.37 208	0.71 242	0.31 168	0.11 180	0.13 269	0.14 296	0.13 228	0.15 110	0.14 148

GANet-RSSM	0.55 286	0.73 320	1.90 241	0.36 284	0.26 249	0.59 222	0.27 207	0.78 249	0.52 143	0.47 164	0.57 261	0.63 287	0.45 285	1.92 411	0.43 255	0.14 300	0.10 180	0.25 419	0.11 161	0.34 375	0.14 148

CFNet-ft	0.51 252	0.76 326	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 352	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 426	0.13 228	0.18 192	0.14 148

CFNet_RVC	0.51 252	0.76 326	1.79 192	0.28 99	0.30 289	0.63 290	0.28 223	0.66 155	0.55 180	0.45 154	0.57 261	0.74 352	0.41 247	1.46 329	0.42 246	0.14 300	0.10 180	0.28 426	0.13 228	0.18 192	0.14 148

HSM	0.62 329	0.76 326	1.72 140	0.30 145	0.29 278	0.64 301	0.28 223	0.94 372	0.62 249	0.58 300	0.57 261	1.40 462	0.64 374	2.59 465	0.42 246	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.08 43	0.14 93	0.11 66

NOSS_ROB	0.64 337	0.65 294	1.62 118	0.46 383	0.25 235	0.67 326	0.30 254	0.93 364	0.77 387	0.59 313	0.57 261	0.77 363	0.38 215	2.78 476	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.28 426	0.26 389	0.27 325	0.39 425

LL-Strereo	0.72 380	1.29 457	2.49 379	0.36 284	0.45 407	0.55 156	0.32 290	0.93 364	0.71 335	0.67 370	0.58 267	0.85 389	0.79 409	2.67 471	0.46 265	0.10 122	0.18 356	0.14 296	0.12 198	0.40 416	0.42 435

GASNet	0.73 389	1.47 470	3.04 450	0.47 388	0.33 327	0.57 189	0.34 302	0.91 347	0.75 374	0.58 300	0.58 267	0.74 352	0.55 337	2.03 419	0.65 335	0.21 390	0.15 311	0.19 384	0.17 315	0.51 444	0.28 360

RAFT + AFF	0.64 337	1.20 447	1.95 263	0.34 250	0.33 327	0.67 326	0.52 388	0.99 414	0.74 361	0.53 231	0.58 267	0.57 263	0.80 410	1.76 375	0.51 292	0.12 231	0.27 423	0.15 323	0.14 256	0.43 425	0.29 366

HI	0.41 122	0.63 283	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

CoSv	0.41 122	0.63 283	1.72 140	0.27 74	0.21 165	0.45 60	0.19 29	0.55 100	0.41 52	0.57 282	0.59 270	0.65 298	0.45 285	0.45 124	0.39 230	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.11 161	0.20 228	0.10 48

test_sample5	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.53 231	0.59 270	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

MyStereo8	0.54 274	0.80 347	2.76 423	0.32 199	0.33 327	0.71 353	0.20 46	0.87 320	0.57 194	0.51 213	0.59 270	0.50 224	0.33 179	0.68 229	0.55 303	0.10 122	0.29 426	0.10 89	0.13 228	0.21 241	0.34 399

GMStereo_Zeroshot	0.41 122	0.36 149	1.54 104	0.41 345	0.19 140	0.52 130	0.19 29	0.59 123	0.52 143	0.57 282	0.59 270	0.63 287	0.29 154	0.58 193	0.33 189	0.15 317	0.09 143	0.16 341	0.09 68	0.24 286	0.12 99

IER	0.43 147	0.38 157	1.69 129	0.26 59	0.25 235	0.66 320	0.26 182	0.71 181	0.55 180	0.54 244	0.59 270	0.60 278	0.53 329	0.52 172	0.39 230	0.11 180	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.14 93	0.11 66

CRFU-Net	0.56 292	0.38 157	1.86 224	0.46 383	0.26 249	0.82 403	0.36 316	0.90 337	0.49 118	0.62 339	0.59 270	0.78 366	1.35 460	1.00 279	0.48 279	0.15 317	0.14 286	0.17 358	0.10 102	0.19 213	0.14 148

psmg	0.41 122	0.27 64	1.13 30	0.27 74	0.21 165	0.75 373	0.36 316	0.90 337	0.61 231	0.59 313	0.59 270	0.63 287	0.37 208	0.43 106	0.38 219	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.13 73	0.11 66

CSP-Net	0.50 235	0.39 166	1.25 48	0.29 129	0.23 207	0.77 384	0.35 309	0.86 311	0.57 194	0.59 313	0.59 270	0.65 298	0.40 236	1.77 377	0.44 260	0.16 337	0.11 226	0.10 89	0.10 102	0.20 228	0.14 148

AACVNet	0.54 274	0.78 343	1.73 143	0.36 284	0.21 165	0.57 189	0.25 161	0.71 181	0.51 136	0.55 261	0.59 270	0.64 295	0.41 247	2.13 429	0.41 244	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.11 161	0.33 368	0.15 181

GANet-ADL	0.44 157	0.41 177	2.31 342	0.33 220	0.20 154	0.57 189	0.25 161	0.75 212	0.54 174	0.42 133	0.59 270	0.56 257	0.30 162	0.40 92	0.38 219	0.14 300	0.11 226	0.09 44	0.08 43	0.22 258	0.17 222

ACVNet	0.45 175	0.44 200	1.79 192	0.28 99	0.21 165	0.59 222	0.36 316	0.66 155	0.68 307	0.45 154	0.59 270	0.69 328	0.40 236	0.44 113	0.55 303	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.34 375	0.10 48

acv_ft	0.48 206	0.44 200	1.76 158	0.32 199	0.41 391	0.63 290	0.28 223	0.81 272	0.68 307	0.61 328	0.59 270	0.69 328	0.45 285	0.44 113	0.63 329	0.11 180	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.41 419	0.10 48

PA-Net	0.84 418	1.00 415	3.49 477	0.63 442	0.40 384	0.70 351	0.52 388	0.86 311	0.84 411	0.52 221	0.59 270	0.70 338	0.54 332	2.35 441	2.23 460	0.17 351	0.27 423	0.19 384	0.28 397	0.22 258	0.36 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.58 303	0.96 398	1.78 172	0.33 220	0.25 235	0.63 290	0.22 83	0.88 325	0.75 374	0.46 162	0.59 270	0.58 270	0.40 236	2.29 438	0.48 279	0.12 231	0.09 143	0.15 323	0.14 256	0.30 345	0.15 181

AASNet	0.56 292	1.03 423	2.34 348	0.37 305	0.33 327	0.65 314	0.29 246	0.96 390	0.73 357	0.54 244	0.60 285	0.55 245	0.38 215	0.59 199	0.58 318	0.14 300	0.12 251	0.13 261	0.10 102	0.43 425	0.24 329

OMP-Stereo	0.59 310	0.65 294	1.74 147	0.56 426	0.37 366	0.60 232	0.26 182	0.70 178	0.65 282	0.66 366	0.60 285	0.69 328	0.32 176	2.09 426	1.20 411	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.09 68	0.17 166	0.10 48

ICVP	0.46 185	0.29 93	2.41 361	0.33 220	0.22 188	0.59 222	0.55 399	0.75 212	0.50 128	0.44 144	0.60 285	0.49 221	0.35 189	0.53 178	0.37 212	0.16 337	0.16 328	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.15 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.52 263	0.54 243	1.62 118	0.31 171	0.35 347	0.74 367	0.46 370	0.85 301	0.74 361	0.55 261	0.60 285	0.67 314	0.50 320	1.12 295	0.57 313	0.11 180	0.11 226	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.12 99

cf-r	0.53 269	0.81 352	2.15 313	0.33 220	0.28 272	0.60 232	0.28 223	0.78 249	0.64 269	0.51 213	0.60 285	0.75 357	0.40 236	1.32 314	0.43 255	0.13 261	0.09 143	0.11 151	0.12 198	0.15 110	0.14 148

NCCL2	0.65 345	0.94 390	1.96 272	0.43 357	0.30 289	0.71 353	0.68 432	0.84 295	0.65 282	0.70 383	0.60 285	0.86 393	0.54 332	1.56 345	0.57 313	0.20 384	0.16 328	0.67 466	0.25 382	0.22 258	0.24 329

PSMNet_ROB	0.66 349	1.01 419	2.33 346	0.38 320	0.31 306	0.72 359	0.55 399	0.86 311	0.69 316	0.54 244	0.60 285	0.75 357	0.47 303	2.00 418	0.82 371	0.17 351	0.13 269	0.19 384	0.19 345	0.24 286	0.27 355

iRaft-Stereo_5w	0.54 274	1.01 419	2.08 296	0.27 74	0.21 165	0.49 96	0.28 223	0.73 197	0.58 204	0.40 119	0.61 292	0.62 284	0.46 298	1.78 378	0.47 274	0.09 39	0.07 18	0.11 151	0.10 102	0.39 411	0.12 99

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 141	0.86 367	1.78 172	0.28 99	0.17 81	0.52 130	0.20 46	0.62 139	0.61 231	0.50 200	0.61 292	0.39 136	0.32 176	0.35 62	0.30 156	0.07 2	0.10 180	0.09 44	0.09 68	0.35 385	0.10 48

PSMNet-RSSM	0.53 269	0.82 356	1.78 172	0.31 171	0.25 235	0.58 206	0.28 223	0.84 295	0.60 216	0.50 200	0.61 292	0.67 314	0.43 273	1.68 364	0.42 246	0.15 317	0.10 180	0.14 296	0.16 298	0.15 110	0.13 133

DeepPrunerF	0.86 420	0.86 367	2.91 441	0.45 378	0.50 419	0.64 301	0.48 381	1.14 457	2.64 493	0.63 347	0.61 292	0.65 298	0.62 370	2.21 434	1.31 418	0.23 406	0.19 367	0.30 434	0.28 397	0.36 389	0.25 338

GANetREF_RVC	0.75 394	1.15 440	2.46 372	0.47 388	0.26 249	0.83 405	0.61 418	0.97 398	0.89 424	0.62 339	0.61 292	0.72 343	0.59 353	2.42 451	0.55 303	0.32 439	0.25 415	0.36 443	0.24 375	0.39 411	0.31 383
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
test_sample6	0.52 263	0.44 200	1.81 199	0.33 220	0.18 112	0.55 156	0.27 207	0.94 372	0.66 296	0.54 244	0.62 297	0.47 208	0.36 195	1.97 413	0.38 219	0.14 300	0.10 180	0.13 261	0.13 228	0.17 166	0.16 205

DualNet	0.51 252	0.43 189	1.83 211	0.32 199	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.92 356	0.65 282	0.54 244	0.62 297	0.45 187	0.36 195	1.87 397	0.36 206	0.13 261	0.10 180	0.13 261	0.12 198	0.17 166	0.16 205

1111x	0.74 392	0.21 14	1.93 253	0.31 171	0.17 81	0.63 290	0.32 290	1.03 440	0.74 361	0.52 221	0.62 297	0.57 263	0.47 303	2.38 445	4.25 494	0.12 231	0.14 286	0.11 151	0.12 198	0.12 45	0.14 148

SA	0.50 235	0.75 325	1.95 263	0.31 171	0.61 447	0.57 189	0.31 267	0.91 347	0.73 357	0.42 133	0.62 297	0.38 130	0.47 303	0.68 229	0.29 138	0.09 39	0.09 143	0.13 261	0.32 421	0.30 345	0.10 48

IPLGR_C	0.58 303	1.25 453	2.72 415	0.80 458	0.31 306	0.60 232	0.61 418	0.76 225	0.58 204	0.56 271	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.43 106	0.40 238	0.11 180	0.22 393	0.13 261	0.15 279	0.35 385	0.19 258

ACRE	0.56 292	1.14 436	2.77 425	0.76 454	0.28 272	0.60 232	0.56 404	0.76 225	0.58 204	0.55 261	0.62 297	0.41 150	0.29 154	0.44 113	0.39 230	0.11 180	0.19 367	0.13 261	0.14 256	0.36 389	0.18 242

SACVNet	0.60 316	0.74 323	1.90 241	0.37 305	0.28 272	0.64 301	0.37 324	0.86 311	0.61 231	0.65 364	0.62 297	0.69 328	0.44 281	2.08 424	0.42 246	0.18 362	0.14 286	0.16 341	0.15 279	0.38 403	0.24 329

ADLNet	0.60 316	0.71 313	1.95 263	0.35 266	0.34 335	0.67 326	0.34 302	0.90 337	0.74 361	0.68 377	0.62 297	0.80 374	0.45 285	1.78 378	0.64 333	0.14 300	0.11 226	0.14 296	0.14 256	0.29 335	0.21 282

xxxx	0.70 368	0.21 14	1.33 61	0.28 99	0.18 112	0.63 290	0.24 142	1.02 433	0.69 316	0.50 200	0.62 297	0.58 270	0.38 215	1.47 336	5.21 500	0.13 261	0.12 251	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.15 181

TDLM	0.67 353	0.92 382	1.76 158	0.37 305	0.24 220	0.66 320	0.56 404	0.82 279	0.74 361	1.16 450	0.62 297	0.61 280	0.48 311	2.70 472	0.50 289	0.20 384	0.11 226	0.35 441	0.14 256	0.32 360	0.16 205

iResNet_ROB	0.50 235	1.15 440	1.73 143	0.31 171	0.21 165	0.58 206	0.22 83	0.95 385	0.82 406	0.58 300	0.62 297	0.57 263	0.39 229	0.84 265	0.40 238	0.11 180	0.08 77	0.09 44	0.06 9	0.21 241	0.13 133

DN-CSS_ROB	0.48 206	1.23 450	1.99 277	0.39 329	0.22 188	0.56 171	0.19 29	0.75 212	0.61 231	0.45 154	0.62 297	0.41 150	0.31 170	0.70 240	0.32 179	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.13 228	0.36 389	0.12 99

GCST	0.72 380	1.10 430	2.15 313	1.11 479	0.59 440	0.62 273	0.19 29	0.75 212	0.53 162	0.56 271	0.63 309	0.47 208	0.31 170	1.11 292	0.33 189	0.75 472	0.45 456	0.84 471	0.64 478	0.69 460	0.54 450

ffm	0.47 200	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 420	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	0.63 210	0.19 12	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 409

ff1	0.73 389	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.74 201	0.88 420	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.10 122	0.24 402	0.15 323	0.13 228	0.25 297	0.36 409

mmx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

xxx	0.72 380	0.23 32	2.01 280	0.30 145	0.21 165	0.57 189	0.26 182	0.99 414	0.76 383	0.53 231	0.63 309	0.66 305	0.39 229	2.52 460	3.43 486	0.13 261	0.10 180	0.15 323	0.13 228	0.15 110	0.15 181

iinet-f	0.57 298	0.93 388	2.27 336	0.31 171	0.25 235	0.83 405	0.33 298	0.81 272	0.65 282	0.54 244	0.63 309	0.73 346	0.67 383	0.73 245	0.67 339	0.13 261	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.43 425	0.16 205

TestStereo1	0.49 224	0.81 352	1.85 216	0.39 329	0.57 436	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

SA-5K	0.49 224	0.81 352	1.85 216	0.39 329	0.57 436	0.56 171	0.34 302	0.75 212	0.69 316	0.44 144	0.63 309	0.35 118	0.42 263	0.64 212	0.29 138	0.10 122	0.08 77	0.12 203	0.10 102	0.33 368	0.26 348

CIPLG	0.56 292	1.19 446	2.46 372	0.80 458	0.31 306	0.61 253	0.57 408	0.76 225	0.57 194	0.56 271	0.63 309	0.41 150	0.30 162	0.45 124	0.40 238	0.11 180	0.20 378	0.13 261	0.13 228	0.35 385	0.19 258

dad	0.51 252	1.01 419	1.74 147	0.29 129	0.19 140	0.60 232	0.26 182	0.52 78	0.75 374	0.63 347	0.63 309	0.63 287	0.33 179	0.85 267	0.47 274	0.27 428	0.15 311	0.40 450	0.18 326	0.22 258	0.14 148

LMCR-Stereo	0.52 263	0.71 313	2.39 358	0.40 338	0.21 165	0.74 367	0.31 267	1.02 433	0.64 269	0.61 328	0.63 309	0.39 136	0.51 322	0.62 207	0.42 246	0.19 376	0.09 143	0.12 203	0.09 68	0.23 271	0.12 99

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 401	1.04 424	2.06 289	0.94 469	0.35 347	0.89 420	0.40 336	0.85 301	0.63 261	0.55 261	0.63 309	0.75 357	0.38 215	2.38 445	0.48 279	1.10 485	0.31 432	0.36 443	0.21 361	0.53 448	0.55 453

iResNetv2_ROB	0.59 310	1.43 468	2.96 443	0.40 338	0.22 188	0.58 206	0.28 223	0.91 347	0.73 357	0.57 282	0.63 309	0.60 278	0.41 247	0.74 248	0.35 204	0.11 180	0.08 77	0.10 89	0.07 20	0.43 425	0.17 222

DRN-Test	0.64 337	0.43 189	2.44 369	0.39 329	0.44 399	0.80 399	0.41 342	1.02 433	0.78 392	0.80 408	0.63 309	0.69 328	0.56 341	1.79 382	0.69 344	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	0.18 192	0.17 222

DISCO	0.57 298	0.34 134	1.87 229	0.45 378	0.34 335	0.84 407	0.35 309	0.84 295	0.78 392	0.59 313	0.63 309	1.06 438	0.53 329	1.10 289	0.82 371	0.12 231	0.09 143	0.11 151	0.10 102	0.22 258	0.18 242

SMFormer	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.15 110	0.16 205

tta	0.50 235	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.49 284	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.14 93	0.11 66

qqq1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

fff1	0.48 206	0.46 210	1.60 113	0.30 145	0.15 35	0.45 60	0.24 142	0.90 337	0.72 343	0.56 271	0.64 324	0.51 227	0.41 247	1.87 397	0.23 67	0.13 261	0.10 180	0.09 44	0.08 43	0.14 93	0.11 66

CFNet_ucs	0.48 206	0.50 230	2.32 343	0.26 59	0.22 188	0.57 189	0.22 83	0.85 301	0.65 282	0.53 231	0.64 324	0.68 321	0.44 281	0.54 182	0.31 168	0.13 261	0.12 251	0.16 341	0.11 161	0.19 213	0.17 222

AFF-stereo	0.44 157	0.96 398	1.78 172	0.31 171	0.15 35	0.50 104	0.21 64	0.64 147	0.63 261	0.47 164	0.64 324	0.49 221	0.34 187	0.46 133	0.31 168	0.08 9	0.09 143	0.10 89	0.10 102	0.37 397	0.10 48

GwcNet-RSSM	0.57 298	0.94 390	2.13 307	0.32 199	0.25 235	0.60 232	0.30 254	0.80 268	0.66 296	0.52 221	0.64 324	0.71 341	0.40 236	1.79 382	0.50 289	0.13 261	0.09 143	0.12 203	0.12 198	0.21 241	0.15 181

RASNet	0.61 324	0.68 304	2.03 287	0.35 266	0.46 413	0.65 314	0.28 223	0.78 249	0.70 325	0.48 182	0.64 324	0.93 410	0.61 365	2.21 434	0.73 356	0.12 231	0.09 143	0.09 44	0.10 102	0.14 93	0.11 66

iResNet	0.51 252	0.76 326	2.59 398	0.41 345	0.17 81	0.64 301	0.27 207	0.82 279	0.70 325	0.57 282	0.64 324	0.43 167	0.36 195	0.70 240	0.52 294	0.10 122	0.07 18	0.09 44	0.08 43	0.21 241	0.13 133

ADLNet2	0.68 360	0.84 362	3.19 465	0.33 220	0.36 355	0.64 301	0.37 324	0.89 331	0.79 397	0.54 244	0.65 333	0.93 410	0.48 311	2.07 423	0.56 310	0.13 261	0.11 226	0.11 151	0.11 161	0.33 368	0.18 242

XX-Stereo	0.55 286	0.54 243	3.50 478	0.48 396	0.39 375	0.54 144	0.17 16	0.89 331	0.40 47	0.44 144	0.65 333	0.85 389	0.19 34	0.77 256	0.21 47	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.32 421	0.17 166	0.14 148

222	0.78 405	0.23 32	1.23 45	0.28 99	0.18 112	0.62 273	0.24 142	1.02 433	0.70 325	0.58 300	0.66 335	0.46 200	0.42 263	1.80 386	6.53 504	0.13 261	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.12 45	0.17 222

DSFCA	0.54 274	0.35 141	1.41 76	0.28 99	0.28 272	0.79 393	0.88 454	0.76 225	0.70 325	0.72 390	0.66 335	0.67 314	0.57 346	1.17 301	0.63 329	0.16 337	0.14 286	0.13 261	0.14 256	0.16 145	0.13 133

MLCV	0.48 206	0.89 377	1.85 216	0.29 129	0.14 20	0.59 222	0.23 110	0.72 186	0.59 211	0.66 366	0.66 335	0.55 245	0.36 195	1.03 283	0.49 284	0.09 39	0.06 2	0.09 44	0.07 20	0.19 213	0.11 66

ttt	0.66 349	0.22 25	1.68 127	0.34 250	0.24 220	0.60 232	0.26 182	1.00 422	0.77 387	0.55 261	0.67 338	0.54 241	0.36 195	2.14 430	3.03 475	0.16 337	0.13 269	0.13 261	0.12 198	0.15 110	0.17 222

Wz-Net-LNSev	0.59 310	0.96 398	2.47 376	0.34 250	0.37 366	0.79 393	0.44 361	0.86 311	0.77 387	0.61 328	0.67 338	0.79 371	0.56 341	0.64 212	0.62 327	0.15 317	0.14 286	0.12 203	0.12 198	0.18 192	0.19 258

test_xeample	0.72 380	0.21 14	1.36 66	0.27 74	0.17 81	0.59 222	0.28 223	1.01 430	0.70 325	0.55 261	0.67 338	0.44 178	0.39 229	1.88 404	5.17 499	0.12 231	0.10 180	0.11 151	0.10 102	0.13 73	0.15 181

R-Stereo Train	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99

ADCP+	0.94 430	1.12 432	3.14 459	0.34 250	0.39 375	1.06 439	0.79 447	0.89 331	0.80 400	0.66 366	0.67 338	0.85 389	1.55 471	0.93 271	4.55 496	0.13 261	0.11 226	0.16 341	0.15 279	0.26 316	0.25 338

RAFT-Stereo	0.36 80	0.21 14	1.70 133	0.29 129	0.18 112	0.55 156	0.26 182	0.78 249	0.36 22	0.57 282	0.67 338	0.33 108	0.24 81	0.32 42	0.23 67	0.10 122	0.08 77	0.09 44	0.07 20	0.09 13	0.12 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PASM	0.72 380	0.68 304	1.91 247	0.47 388	0.44 399	0.60 232	0.51 385	0.76 225	0.80 400	0.77 404	0.67 338	0.87 395	0.61 365	2.40 449	0.67 339	0.32 439	0.35 440	0.36 443	0.41 449	0.45 434	0.39 425

LALA_ROB	0.60 316	0.76 326	1.69 129	0.36 284	0.29 278	0.79 393	0.55 399	0.94 372	0.77 387	0.81 413	0.67 338	0.94 414	0.49 317	0.99 277	0.73 356	0.21 390	0.15 311	0.20 392	0.18 326	0.23 271	0.21 282

PSMNet-RUCA	0.58 303	0.82 356	1.89 237	0.59 435	0.56 433	0.64 301	0.36 316	0.84 295	0.69 316	0.51 213	0.68 346	0.53 235	0.43 273	0.56 189	0.43 255	0.34 443	0.18 356	0.44 454	0.29 400	0.48 437	0.30 375

DAS	0.56 292	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 418	0.68 346	0.56 257	0.48 311	2.40 449	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

SepStereo	0.52 263	0.35 141	1.55 106	0.33 220	0.34 335	0.50 104	0.42 345	0.83 285	0.74 361	0.83 418	0.68 346	0.56 257	0.48 311	1.56 345	0.46 265	0.12 231	0.08 77	0.12 203	0.09 68	0.18 192	0.15 181

FINET	0.65 345	0.95 396	3.06 452	0.35 266	0.40 384	0.58 206	0.48 381	0.92 356	1.10 452	0.57 282	0.68 346	0.47 208	0.44 281	1.15 300	0.60 322	0.23 406	0.21 387	0.17 358	0.15 279	0.26 316	0.25 338

SuperB	1.15 449	1.14 436	5.43 500	0.36 284	0.26 249	0.81 400	0.89 455	0.88 325	1.17 457	0.67 370	0.68 346	0.63 287	1.39 464	1.74 373	3.37 484	0.15 317	0.12 251	0.17 358	0.16 298	2.80 503	0.25 338

CVANet_RVC	0.65 345	0.80 347	2.13 307	0.36 284	0.26 249	0.62 273	0.42 345	0.84 295	0.72 343	0.69 379	0.68 346	0.68 321	0.52 327	2.64 467	0.42 246	0.19 376	0.12 251	0.22 401	0.17 315	0.37 397	0.15 181

DPSNet	0.86 420	0.60 262	2.34 348	0.58 431	0.36 355	1.07 444	0.75 443	1.30 467	1.05 445	0.70 383	0.68 346	0.94 414	1.29 453	2.08 424	1.82 444	0.26 423	0.23 399	0.16 341	0.17 315	0.48 437	0.40 429

StereoDRNet-Refined	0.50 235	0.41 177	1.50 99	0.33 220	0.21 165	0.68 338	0.26 182	0.81 272	0.68 307	0.67 370	0.68 346	0.73 346	0.42 263	1.10 289	0.59 320	0.11 180	0.08 77	0.14 296	0.14 256	0.25 297	0.21 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.80 409	1.58 473	2.53 386	0.76 454	0.83 464	0.76 376	0.36 316	0.83 285	0.64 269	0.63 347	0.69 354	0.73 346	0.51 322	1.21 303	0.53 298	0.77 474	0.29 426	0.59 462	0.29 400	0.86 471	0.61 458

HBP-ISP	0.76 397	1.30 458	3.19 465	0.35 266	0.26 249	0.85 411	0.54 396	1.03 440	0.72 343	0.80 408	0.69 354	0.68 321	0.83 414	2.04 420	0.44 260	0.23 406	0.24 402	0.29 433	0.25 382	0.28 331	0.24 329

UDG	0.77 401	1.23 450	2.15 313	0.67 448	0.59 440	0.78 389	0.38 330	0.90 337	0.70 325	0.61 328	0.69 354	1.01 427	0.67 383	1.02 281	0.73 356	0.45 452	0.34 439	0.87 472	0.51 461	0.67 459	0.46 441

IIG-Stereo	0.59 310	0.65 294	1.74 147	0.54 417	0.23 207	0.61 253	0.21 64	0.73 197	0.65 282	0.64 357	0.69 354	0.69 328	0.38 215	2.09 426	1.39 424	0.11 180	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.15 110	0.09 28

APVNet	0.70 368	0.67 302	2.71 413	0.38 320	0.36 355	0.85 411	0.43 352	0.91 347	0.68 307	0.55 261	0.69 354	0.75 357	0.55 337	2.31 439	0.78 364	0.17 351	0.17 346	0.24 414	0.19 345	0.33 368	0.23 317

HGLStereo	0.54 274	0.69 308	2.00 279	0.35 266	0.40 384	0.66 320	0.30 254	0.83 285	0.62 249	0.57 282	0.69 354	0.69 328	0.54 332	1.07 286	0.55 303	0.13 261	0.13 269	0.13 261	0.11 161	0.19 213	0.17 222

XQC	0.73 389	0.98 409	2.39 358	0.46 383	0.35 347	0.81 400	0.46 370	1.00 422	1.00 439	0.80 408	0.69 354	0.88 399	0.74 403	1.32 314	1.20 411	0.24 414	0.16 328	0.23 408	0.20 355	0.41 419	0.33 395

CC-Net-ROB	0.85 419	1.15 440	2.13 307	0.88 464	0.38 372	0.88 419	0.44 361	1.06 446	0.79 397	0.58 300	0.69 354	0.65 298	0.50 320	2.74 475	0.51 292	0.93 477	0.39 452	0.87 472	0.29 400	0.54 449	0.54 450

DLCB_ROB	0.54 274	0.55 252	1.49 96	0.36 284	0.25 235	0.65 314	0.36 316	0.80 268	0.70 325	0.72 390	0.69 354	0.83 383	0.46 298	1.53 342	0.60 322	0.13 261	0.12 251	0.14 296	0.14 256	0.14 93	0.13 133

ETE_ROB	0.60 316	0.71 313	1.55 106	0.37 305	0.25 235	0.69 344	0.51 385	1.47 474	0.70 325	0.80 408	0.69 354	0.85 389	0.49 317	1.36 318	0.58 318	0.16 337	0.13 269	0.19 384	0.16 298	0.21 241	0.23 317

anonymity	0.80 409	0.66 301	1.29 53	0.59 435	0.75 459	0.67 326	0.52 388	0.95 385	0.71 335	0.94 433	0.70 364	0.67 314	0.87 422	0.71 242	1.35 421	0.64 465	0.62 472	0.58 460	1.44 500	0.60 455	0.65 462

pcwnet_v2	0.64 337	0.49 224	4.41 493	0.32 199	0.27 262	0.60 232	0.25 161	0.97 398	0.88 420	0.59 313	0.70 364	0.63 287	0.55 337	0.66 225	0.37 212	0.17 351	0.15 311	0.15 323	0.14 256	0.21 241	0.23 317

HSM-Net_RVC	0.67 353	0.34 134	2.23 331	0.26 59	0.19 140	0.67 326	0.29 246	1.26 466	0.69 316	0.72 390	0.70 364	0.78 366	0.42 263	3.77 495	0.41 244	0.13 261	0.09 143	0.10 89	0.09 68	0.12 45	0.11 66
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.61 324	0.72 317	1.66 124	0.37 305	0.27 262	0.67 326	0.47 378	0.89 331	0.71 335	0.78 406	0.70 364	0.81 377	0.53 329	1.70 367	0.76 360	0.21 390	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.20 228	0.21 282

ISRNet	0.47 200	0.44 200	1.55 106	0.37 305	0.31 306	0.49 96	0.19 29	0.75 212	0.66 296	0.63 347	0.71 368	0.67 314	0.39 229	0.58 193	0.44 260	0.23 406	0.16 328	0.21 398	0.20 355	0.21 241	0.25 338

PSM-AAD	0.63 333	0.22 25	1.77 167	0.37 305	0.23 207	0.86 413	1.17 476	0.59 123	0.60 216	0.64 357	0.71 368	0.68 321	2.93 491	0.65 222	0.31 168	0.09 39	0.07 18	0.17 358	0.15 279	0.13 73	0.33 395

DANet	0.80 409	0.65 294	2.21 323	1.19 482	0.48 417	0.74 367	1.25 479	0.89 331	1.53 474	0.89 426	0.71 368	0.96 417	0.56 341	1.83 390	0.96 381	0.18 362	0.16 328	0.19 384	0.16 298	0.26 316	0.29 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 394	1.06 426	2.11 302	0.64 443	0.59 440	1.13 450	0.43 352	1.14 457	1.05 445	0.64 357	0.71 368	0.96 417	0.61 365	1.21 303	0.76 360	0.37 447	0.18 356	0.27 423	0.24 375	0.56 451	0.32 388

CBMV	0.71 377	0.76 326	2.64 404	0.33 220	0.20 154	0.78 389	0.79 447	0.98 402	0.78 392	0.85 423	0.71 368	0.86 393	1.10 447	1.46 329	0.62 327	0.18 362	0.20 378	0.21 398	0.19 345	0.25 297	0.33 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	0.91 426	1.73 485	3.08 453	0.36 284	0.31 306	1.00 434	0.71 438	1.06 446	0.97 435	0.71 387	0.72 373	1.09 442	0.87 422	2.42 451	1.59 434	0.20 384	0.20 378	0.16 341	0.20 355	0.44 433	0.35 401

Wz-Net-MNSev	0.65 345	0.97 406	2.19 321	0.36 284	0.33 327	0.90 421	0.60 414	0.92 356	0.81 405	0.75 397	0.72 373	0.73 346	0.65 376	1.39 319	0.71 349	0.16 337	0.13 269	0.14 296	0.14 256	0.24 286	0.18 242

UGAM	0.58 303	0.47 218	2.21 323	0.30 145	0.19 140	0.53 137	0.34 302	0.59 123	0.63 261	0.44 144	0.73 375	0.78 366	0.37 208	2.58 464	0.39 230	0.10 122	0.08 77	0.17 358	0.14 256	0.42 423	0.17 222

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 298	0.87 370	2.11 302	0.32 199	0.30 289	0.84 407	0.40 336	0.88 325	0.72 343	0.65 364	0.73 375	0.66 305	0.57 346	0.93 271	0.71 349	0.13 261	0.07 18	0.10 89	0.08 43	0.15 110	0.14 148

GMM-Stereo	0.50 235	0.23 32	2.41 361	0.54 417	0.24 220	0.77 384	0.46 370	0.59 123	0.57 194	0.58 300	0.73 375	0.47 208	0.43 273	0.68 229	0.27 115	0.10 122	0.06 2	0.13 261	0.13 228	0.14 93	0.44 438

TransformOpticalFlow	0.64 337	0.56 254	2.66 407	0.44 364	0.26 249	0.62 273	0.28 223	0.83 285	0.71 335	0.76 400	0.74 378	0.91 405	0.85 418	1.83 390	0.81 370	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.11 34	0.12 99

GwcNet	0.69 364	0.71 313	3.12 458	0.36 284	0.45 407	0.81 400	0.44 361	0.86 311	0.84 411	0.60 321	0.74 378	0.82 381	0.49 317	1.65 360	0.66 336	0.16 337	0.15 311	0.15 323	0.15 279	0.31 353	0.24 329

PS-NSSS	0.63 333	1.00 415	1.81 199	0.30 145	0.31 306	0.63 290	0.34 302	0.98 402	0.69 316	0.54 244	0.74 378	0.51 227	0.41 247	2.43 453	0.48 279	0.24 414	0.17 346	0.27 423	0.18 326	0.27 325	0.21 282

DDUNet	0.77 401	1.12 432	1.88 230	0.76 454	0.69 455	0.84 407	0.43 352	0.85 301	0.65 282	0.67 370	0.75 381	0.91 405	0.52 327	1.03 283	0.57 313	0.54 458	0.37 444	0.95 478	0.52 463	0.71 462	0.57 454

FBW_ROB	0.83 416	0.77 335	1.77 167	0.44 364	0.30 289	0.87 417	0.46 370	1.10 452	0.91 427	0.81 413	0.75 381	1.01 427	0.61 365	3.66 494	1.23 415	0.26 423	0.23 399	0.36 443	0.25 382	0.27 325	0.62 459

Ntro	1.00 438	1.68 481	2.80 429	0.95 470	0.85 465	1.06 439	0.53 392	0.98 402	0.90 426	0.62 339	0.76 383	0.93 410	0.66 381	1.66 361	0.98 383	0.99 482	0.45 456	0.75 470	0.40 446	1.19 479	0.75 467

RAFT_CTSACE	0.46 185	0.76 326	2.07 291	0.35 266	0.30 289	0.54 144	0.30 254	0.61 135	0.48 112	0.49 193	0.76 383	0.55 245	0.36 195	0.58 193	0.22 59	0.08 9	0.13 269	0.11 151	0.10 102	0.41 419	0.08 17

test_4	0.40 115	0.37 151	2.01 280	0.29 129	0.21 165	0.50 104	0.28 223	0.47 46	0.39 40	0.42 133	0.76 383	0.38 130	0.22 60	0.52 172	0.33 189	0.08 9	0.07 18	0.11 151	0.15 279	0.28 331	0.07 5

anonymousa	0.48 206	0.46 210	2.44 369	0.29 129	0.34 335	0.61 253	0.25 161	0.66 155	0.54 174	0.53 231	0.77 386	0.73 346	0.46 298	0.33 50	0.31 168	0.10 122	0.09 143	0.12 203	0.29 400	0.10 20	0.19 258

fast-acv-ft	0.63 333	0.88 374	3.10 455	0.38 320	0.30 289	0.79 393	0.48 381	0.69 171	0.72 343	0.58 300	0.78 387	0.76 361	0.60 356	0.67 226	0.73 356	0.15 317	0.15 311	0.18 378	0.17 315	0.37 397	0.16 205

GrayStereo	0.66 349	0.19 5	1.76 158	0.90 465	0.23 207	0.62 273	1.42 490	0.62 139	0.60 216	0.72 390	0.78 387	0.56 257	3.07 494	0.60 204	0.26 107	0.09 39	0.08 77	0.10 89	0.21 361	0.11 34	0.18 242

Syn2CoEx	0.70 368	1.07 428	2.74 421	0.43 357	0.30 289	0.64 301	0.42 345	0.99 414	0.78 392	0.62 339	0.78 387	0.74 352	0.72 395	1.92 411	0.61 325	0.20 384	0.17 346	0.19 384	0.15 279	0.29 335	0.22 293

DispNO	0.67 353	0.98 409	2.58 396	0.31 171	0.27 262	0.59 222	0.29 246	0.83 285	0.68 307	0.53 231	0.79 390	0.83 383	0.47 303	2.46 455	0.68 342	0.12 231	0.10 180	0.19 384	0.31 415	0.16 145	0.17 222

RTSC	0.72 380	1.00 415	2.22 327	0.40 338	0.29 278	0.82 403	0.31 267	0.96 390	1.10 452	0.92 430	0.81 391	0.78 366	0.58 350	1.23 307	1.55 433	0.18 362	0.17 346	0.14 296	0.17 315	0.43 425	0.30 375

ADCPNet	0.99 435	0.99 413	3.93 487	0.37 305	0.68 454	1.36 458	0.62 422	0.87 320	0.76 383	0.78 406	0.81 391	1.08 440	1.18 450	1.14 298	2.49 467	0.21 390	0.69 481	0.21 398	0.95 491	0.29 335	0.37 416

GCAP-BAT	0.43 147	0.31 114	1.82 205	0.25 32	0.26 249	0.65 314	0.23 110	0.48 51	0.37 26	0.67 370	0.82 393	0.44 178	0.24 81	0.48 149	0.87 376	0.09 39	0.13 269	0.09 44	0.22 369	0.08 4	0.09 28

Wz-Net-SNSev	0.76 397	1.32 462	3.11 457	0.40 338	0.31 306	0.71 353	0.60 414	0.98 402	0.87 417	0.67 370	0.83 394	0.96 417	0.60 356	1.67 363	0.97 382	0.16 337	0.15 311	0.16 341	0.17 315	0.36 389	0.24 329

Sa-1000	0.51 252	0.72 317	1.90 241	0.31 171	0.60 445	0.60 232	0.31 267	0.94 372	0.71 335	0.52 221	0.83 394	0.42 163	0.33 179	0.68 229	0.28 124	0.10 122	0.09 143	0.13 261	0.29 400	0.29 335	0.10 48

ADCRef	0.80 409	0.96 398	2.29 340	0.37 305	0.35 347	0.96 428	0.51 385	0.87 320	0.75 374	0.88 424	0.83 394	0.61 280	1.36 461	1.02 281	3.27 481	0.13 261	0.11 226	0.17 358	0.19 345	0.25 297	0.21 282

hitnet-ft	0.67 353	0.80 347	1.90 241	0.28 99	0.22 188	0.69 344	0.36 316	0.85 301	0.65 282	0.56 271	0.84 397	1.03 431	0.95 435	2.32 440	0.55 303	0.23 406	0.14 286	0.41 451	0.13 228	0.24 286	0.17 222

NCC-stereo	0.79 407	0.94 390	2.42 363	0.59 435	0.45 407	1.90 479	0.46 370	0.99 414	0.72 343	0.64 357	0.84 397	0.91 405	0.73 398	1.80 386	1.00 389	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 415	0.24 286	0.22 293

Abc-Net	0.79 407	0.94 390	2.42 363	0.59 435	0.45 407	1.90 479	0.46 370	0.99 414	0.72 343	0.64 357	0.84 397	0.91 405	0.73 398	1.80 386	1.00 389	0.27 428	0.19 367	0.23 408	0.31 415	0.24 286	0.22 293
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 380	0.77 335	2.36 354	0.45 378	0.40 384	0.71 353	0.32 290	1.02 433	1.25 462	1.07 443	0.84 397	0.90 403	0.73 398	1.09 288	0.98 383	0.21 390	0.18 356	0.20 392	0.21 361	0.32 360	0.31 383

MIPNet	0.83 416	0.81 352	2.40 360	0.61 440	0.18 112	1.48 462	1.39 486	1.60 480	0.74 361	1.94 480	0.85 401	0.73 346	1.68 475	0.87 269	0.31 168	0.09 39	0.08 77	0.11 151	0.32 421	0.25 297	0.12 99

STrans-v2	0.67 353	0.56 254	2.64 404	0.27 74	0.23 207	0.57 189	0.33 298	0.96 390	0.69 316	0.92 430	0.85 401	0.89 401	0.93 429	1.83 390	1.21 413	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.12 99

stereogan	0.69 364	0.51 232	2.44 369	0.39 329	0.39 375	1.01 435	0.41 342	0.94 372	0.92 430	0.73 394	0.85 401	1.15 449	0.69 388	1.57 347	0.53 298	0.19 376	0.18 356	0.20 392	0.16 298	0.36 389	0.24 329

SAMSARA	0.91 426	0.97 406	2.22 327	0.80 458	0.58 438	1.32 456	1.31 481	1.01 430	0.94 431	1.36 466	0.87 404	1.38 461	0.90 427	1.72 370	1.02 395	0.24 414	0.30 430	0.22 401	0.25 382	0.36 389	0.35 401

NaN_ROB	1.14 447	0.94 390	2.96 443	0.53 414	0.56 433	1.13 450	0.99 461	0.98 402	1.00 439	1.09 445	0.87 404	0.77 363	1.06 444	5.90 503	2.72 470	0.16 337	0.23 399	0.16 341	0.24 375	0.22 258	0.36 409

psmorigin	1.36 465	0.60 262	13.80 513	0.37 305	0.29 278	0.62 273	0.33 298	0.77 235	0.61 231	0.96 436	0.88 406	1.17 452	0.73 398	4.00 496	0.86 375	0.19 376	0.22 393	0.17 358	0.18 326	0.24 286	0.29 366

edge stereo	0.81 414	0.73 320	3.30 471	0.37 305	1.21 486	0.62 273	0.39 334	0.93 364	0.79 397	0.80 408	0.88 406	1.14 448	0.71 392	2.18 432	0.71 349	0.21 390	0.20 378	0.26 422	0.18 326	0.38 403	0.26 348

StereoVision	0.45 175	0.72 317	1.94 260	0.33 220	0.32 314	0.47 81	0.26 182	0.68 168	0.57 194	0.32 90	0.89 408	0.45 187	0.27 127	0.49 159	0.36 206	0.13 261	0.15 311	0.16 341	0.15 279	0.19 213	0.13 133

PAM_32	0.70 368	0.35 141	2.73 420	0.54 417	0.61 447	1.07 444	0.43 352	0.84 295	0.49 118	0.90 428	0.91 409	1.23 453	0.77 408	0.65 222	1.10 401	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.49 458	0.15 110	0.38 419

S-Stereo	0.80 409	0.69 308	3.89 484	0.39 329	0.37 366	0.69 344	0.70 437	0.94 372	0.98 438	0.62 339	0.91 409	0.83 383	0.60 356	2.37 442	0.66 336	0.18 362	0.21 387	0.17 358	0.18 326	0.30 345	0.35 401

PAM	0.70 368	0.35 141	2.72 415	0.56 426	0.62 449	1.08 446	0.53 392	0.85 301	0.44 73	0.93 432	0.92 411	1.24 454	0.68 386	0.64 212	1.01 393	0.10 122	0.19 367	0.10 89	0.48 456	0.14 93	0.38 419

WZ-Net	0.92 428	1.31 459	3.76 481	0.41 345	0.36 355	0.86 413	0.71 438	1.00 422	1.06 448	0.82 417	0.92 411	1.06 438	1.05 442	2.16 431	1.61 435	0.19 376	0.13 269	0.15 323	0.16 298	0.32 360	0.28 360

FAT-Stereo	0.70 368	0.54 243	2.88 434	0.36 284	0.29 278	0.62 273	0.54 396	0.97 398	0.87 417	0.76 400	0.92 411	0.94 414	0.80 410	1.84 395	0.57 313	0.18 362	0.19 367	0.17 358	0.16 298	0.22 258	0.25 338

RP	0.67 353	0.82 356	1.94 260	0.43 357	0.44 399	0.65 314	0.45 367	0.89 331	0.82 406	0.66 366	0.92 411	0.99 424	0.76 405	1.55 344	0.66 336	0.25 419	0.18 356	0.23 408	0.20 355	0.31 353	0.22 293

KYRaft	0.48 206	0.29 93	1.75 153	0.33 220	0.21 165	0.75 373	0.44 361	0.58 115	0.57 194	0.64 357	0.93 415	0.53 235	0.72 395	0.60 204	0.24 88	0.10 122	0.07 18	0.12 203	0.14 256	0.12 45	0.54 450

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 440	1.67 479	2.32 343	0.47 388	0.39 375	1.47 461	0.95 458	0.95 385	0.91 427	0.84 420	0.94 416	1.05 436	0.60 356	2.95 481	0.72 353	0.41 448	0.72 485	0.32 438	0.55 464	0.74 463	1.22 492

AANet_RVC	0.68 360	1.00 415	2.09 297	0.33 220	0.25 235	0.58 206	0.32 290	0.81 272	0.80 400	0.61 328	0.94 416	0.80 374	0.41 247	2.46 455	1.02 395	0.36 446	0.14 286	0.10 89	0.09 68	0.23 271	0.22 293

AnyNet_C32	1.00 438	1.33 464	2.53 386	0.49 398	0.54 428	1.15 452	1.14 474	0.91 347	0.89 424	1.11 446	0.95 418	0.87 395	0.93 429	1.50 338	4.07 491	0.21 390	0.20 378	0.25 419	0.24 375	0.38 403	0.33 395

ACVNet_1	1.33 462	1.91 494	4.03 488	1.09 477	0.88 467	1.19 455	0.66 426	1.24 464	1.17 457	0.94 433	0.96 419	3.09 486	1.04 441	2.37 442	1.11 404	1.04 483	0.48 464	1.03 482	0.48 456	1.12 476	0.83 472

CBMV_ROB	0.76 397	0.42 184	2.68 409	0.33 220	0.22 188	0.74 367	0.47 378	0.96 390	0.76 383	1.04 442	0.96 419	0.88 399	0.93 429	2.06 422	1.19 410	0.22 403	0.24 402	0.27 423	0.25 382	0.25 297	0.28 360

RainbowNet	1.15 449	1.78 486	2.72 415	1.12 480	0.91 470	1.06 439	0.76 445	1.16 461	1.13 456	0.75 397	0.97 421	1.09 442	0.80 410	1.60 354	1.21 413	1.17 487	1.26 496	1.01 481	0.57 470	1.13 477	0.88 478

ccnet	0.71 377	0.41 177	1.59 111	0.40 338	0.45 407	1.06 439	0.55 399	0.98 402	0.71 335	0.88 424	0.97 421	0.82 381	0.88 425	1.68 364	0.94 379	0.32 439	0.26 417	0.32 438	0.27 394	0.34 375	0.30 375

ADCS	1.05 443	1.36 467	2.98 447	0.42 353	0.36 355	0.96 428	0.81 451	1.06 446	1.12 454	1.25 460	0.97 421	1.08 440	0.90 427	1.25 311	4.86 498	0.21 390	0.21 387	0.22 401	0.23 373	0.36 389	0.38 419

DRaft	0.62 329	0.38 157	1.76 158	0.24 16	0.16 55	0.64 301	0.66 426	0.53 86	0.53 162	0.67 370	0.99 424	0.38 130	1.00 437	1.44 324	2.10 456	0.10 122	0.14 286	0.10 89	0.14 256	0.18 192	0.21 282

Nwc_Net	0.68 360	0.83 360	2.53 386	0.41 345	0.39 375	0.77 384	0.38 330	1.01 430	0.70 325	0.60 321	0.99 424	0.98 421	0.68 386	1.41 322	0.63 329	0.23 406	0.15 311	0.23 408	0.25 382	0.23 271	0.18 242

RAFT-345	0.53 269	0.30 103	2.34 348	0.38 320	0.34 335	0.58 206	0.42 345	0.47 46	0.61 231	0.51 213	1.00 426	0.43 167	0.28 141	1.57 347	0.82 371	0.10 122	0.07 18	0.11 151	0.09 68	0.10 20	0.08 17

DEmStereo	0.68 360	0.31 114	2.25 333	0.42 353	0.17 81	0.66 320	0.89 455	0.51 67	0.59 211	0.60 321	1.01 427	0.45 187	1.26 452	1.54 343	2.26 462	0.10 122	0.08 77	0.10 89	0.10 102	0.10 20	0.11 66

ADCMid	0.96 434	1.32 462	2.74 421	0.38 320	0.35 347	0.99 431	0.58 410	0.94 372	0.86 414	1.23 459	1.01 427	1.01 427	1.00 437	1.05 285	3.97 489	0.21 390	0.19 367	0.42 452	0.32 421	0.40 416	0.29 366

MADNet+	1.36 465	1.93 496	5.95 501	0.81 461	0.59 440	1.57 467	1.09 470	1.39 473	1.22 460	0.84 420	1.01 427	1.25 455	1.12 448	3.19 486	2.36 465	0.45 452	0.47 461	0.38 449	0.34 428	0.59 452	0.57 454

DispFullNet	1.67 479	2.10 499	5.22 497	1.53 490	8.90 506	0.86 413	0.31 267	0.96 390	0.96 434	1.37 469	1.01 427	1.13 447	1.98 482	1.51 339	0.91 378	0.54 458	0.31 432	1.18 484	0.63 477	1.13 477	0.80 471

Consistency-Raft	0.88 423	0.93 388	3.23 469	0.99 473	0.64 450	0.77 384	0.55 399	0.98 402	0.97 435	0.61 328	1.03 431	0.65 298	1.05 442	0.79 261	1.38 423	0.44 450	0.46 458	0.51 458	0.58 472	0.65 457	0.47 442

Prome-Stereo	0.49 224	0.30 103	1.76 158	0.60 439	0.23 207	0.63 290	0.42 345	0.62 139	0.60 216	0.59 313	1.03 431	0.43 167	0.72 395	0.60 204	0.33 189	0.09 39	0.07 18	0.10 89	0.09 68	0.11 34	0.43 436

AF-Net	0.69 364	0.92 382	2.21 323	0.41 345	0.40 384	0.68 338	0.40 336	1.02 433	0.86 414	0.69 379	1.03 431	1.04 434	0.84 417	1.19 302	0.78 364	0.22 403	0.14 286	0.25 419	0.17 315	0.30 345	0.18 242

RGC	0.71 377	0.97 406	2.18 320	0.44 364	0.44 399	0.73 364	0.40 336	0.94 372	0.71 335	0.71 387	1.04 434	1.01 427	0.71 392	1.74 373	0.70 346	0.23 406	0.18 356	0.28 426	0.26 389	0.29 335	0.27 355

MFMNet_re	0.92 428	1.28 456	2.53 386	0.82 462	0.76 462	0.90 421	0.75 443	0.98 402	1.04 444	1.03 440	1.05 435	0.84 386	0.94 432	0.83 263	0.72 353	0.68 467	0.60 470	0.63 464	0.60 474	0.77 467	0.74 465

GANet	0.75 394	0.84 362	2.01 280	0.40 338	0.25 235	0.74 367	0.66 426	0.87 320	0.73 357	0.71 387	1.07 436	0.84 386	0.59 353	2.71 474	1.15 408	0.17 351	0.16 328	0.44 454	0.16 298	0.31 353	0.20 273

ACVNet-4b	1.93 484	1.85 490	4.10 490	1.07 475	0.86 466	1.15 452	0.53 392	1.06 446	1.12 454	0.64 357	1.09 437	1.99 474	0.70 390	2.20 433	9.86 510	5.62 508	0.41 455	1.03 482	0.55 464	1.86 496	0.85 473

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 463	1.70 483	2.50 383	0.56 426	0.40 384	2.15 490	0.99 461	1.24 464	1.26 463	1.02 439	1.10 438	1.29 456	0.88 425	3.10 485	1.08 400	1.66 497	0.83 489	0.68 467	0.88 488	1.57 490	1.80 503

MDST_ROB	1.17 452	0.42 184	3.87 483	0.54 417	0.44 399	4.11 503	0.58 410	1.31 468	0.84 411	2.12 482	1.12 439	0.98 421	0.71 392	4.24 499	0.99 388	0.16 337	0.14 286	0.19 384	0.17 315	0.18 192	0.35 401

HHNet	0.60 316	0.65 294	2.60 401	0.36 284	0.25 235	0.64 301	0.61 418	0.64 147	0.62 249	0.55 261	1.13 440	0.32 102	0.60 356	0.42 103	1.79 443	0.15 317	0.07 18	0.12 203	0.10 102	0.18 192	0.15 181

MFN_U_SF_RVC	1.55 477	2.39 506	3.16 461	0.65 446	0.41 391	1.12 448	0.46 370	1.23 463	1.33 465	1.61 476	1.20 441	1.43 463	0.98 436	1.76 375	1.97 447	1.90 500	1.80 498	1.98 503	2.15 503	1.63 491	1.77 502

ASMatch	0.60 316	0.43 189	2.58 396	0.91 466	0.36 355	0.56 171	0.25 161	0.52 78	0.61 231	0.47 164	1.21 442	0.47 208	0.66 381	1.34 316	0.94 379	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.10 20	0.16 205

aanetorigin	0.77 401	0.80 347	2.59 398	0.43 357	0.44 399	0.58 206	1.01 466	0.57 109	0.68 307	1.53 475	1.23 443	0.81 377	1.08 445	1.07 286	1.07 399	0.18 362	0.15 311	0.17 358	0.21 361	0.54 449	0.30 375

SPS-STEREO	1.07 444	1.13 435	2.88 434	0.65 446	0.69 455	0.99 431	0.68 432	1.05 445	0.87 417	1.36 466	1.23 443	1.46 464	0.94 432	1.87 397	1.72 440	0.66 466	0.61 471	0.58 460	0.57 470	0.65 457	0.77 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.99 435	0.79 345	2.43 367	0.39 329	0.32 314	1.50 464	1.90 494	0.92 356	0.97 435	1.26 463	1.27 445	1.00 426	1.42 466	1.14 298	3.31 482	0.17 351	0.14 286	0.22 401	0.21 361	0.30 345	0.22 293

tt	4.93 504	0.27 64	4.20 491	2.29 501	1.58 496	10.20 510	16.97 514	9.42 512	5.02 499	1.67 477	1.28 446	4.68 498	5.03 502	3.37 491	5.92 501	6.16 509	9.47 516	2.82 506	3.18 507	3.60 506	1.53 499

PWC_ROB	0.70 368	0.94 390	1.88 230	0.39 329	0.39 375	0.62 273	0.30 254	0.98 402	0.94 431	0.91 429	1.29 447	0.77 363	0.62 370	1.62 358	1.03 397	0.18 362	0.11 226	0.18 378	0.13 228	0.51 444	0.22 293

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 368	0.65 294	3.45 476	0.50 400	0.60 445	0.75 373	0.23 110	0.96 390	0.60 216	0.76 400	1.30 448	0.81 377	0.60 356	0.57 190	0.82 371	0.10 122	0.16 328	0.11 151	0.43 452	0.31 353	0.22 293

RTS	1.21 454	1.31 459	6.39 502	0.52 408	0.51 424	1.61 468	0.79 447	1.03 440	1.37 468	1.13 447	1.30 448	1.10 444	0.85 418	2.65 468	2.08 453	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 425	0.32 388

RTSA	1.21 454	1.31 459	6.39 502	0.52 408	0.51 424	1.61 468	0.79 447	1.03 440	1.37 468	1.13 447	1.30 448	1.10 444	0.85 418	2.65 468	2.08 453	0.21 390	0.24 402	0.18 378	0.18 326	0.43 425	0.32 388

EDNetEfficient	1.27 459	0.70 311	4.05 489	0.64 443	0.98 473	0.94 426	1.40 487	0.85 301	1.75 481	2.34 491	1.33 451	1.05 436	2.21 485	1.58 351	4.15 492	0.15 317	0.19 367	0.14 296	0.27 394	0.38 403	0.32 388

AnyNet_C01	1.14 447	1.49 471	4.23 492	0.54 417	0.53 426	1.51 465	1.37 484	1.04 444	1.07 449	1.17 455	1.33 451	1.15 449	1.08 445	1.61 357	2.74 471	0.25 419	0.22 393	0.28 426	0.24 375	0.48 437	0.40 429

CrosDoStereo	0.94 430	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 506	0.72 186	0.60 216	0.70 383	1.40 453	0.53 235	1.49 468	1.78 378	3.09 476	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

DeepStereo_LL	0.94 430	0.37 151	2.53 386	0.25 32	0.32 314	0.54 144	3.76 506	0.72 186	0.60 216	0.70 383	1.40 453	0.53 235	1.49 468	1.78 378	3.09 476	0.10 122	0.08 77	0.11 151	0.11 161	0.21 241	0.11 66

PVD	0.90 425	0.85 366	2.15 313	0.53 414	0.50 419	0.99 431	0.56 404	1.15 460	1.64 477	1.41 471	1.41 455	1.11 446	1.13 449	1.35 317	1.31 418	0.26 423	0.28 425	0.28 426	0.26 389	0.37 397	0.49 446

EAI-Stereo	0.78 405	0.25 45	1.67 126	0.54 417	0.59 440	1.95 481	2.05 496	1.11 456	0.64 269	0.95 435	1.49 456	0.50 224	0.67 383	0.59 199	1.44 428	0.09 39	0.19 367	0.09 44	0.49 458	0.13 73	0.22 293

EDNetEfficientorigin	8.18 508	0.98 409	145.96 528	0.51 404	0.89 468	0.72 359	0.48 381	0.85 301	1.56 476	2.12 482	1.49 456	1.29 456	1.31 456	1.83 390	2.13 457	0.13 261	0.12 251	0.17 358	0.18 326	0.39 411	0.45 439

JetBlue	1.78 480	1.63 475	3.92 485	0.73 451	1.21 486	4.38 504	3.35 503	1.59 479	1.20 459	1.26 463	1.52 458	2.37 479	1.88 480	3.23 487	3.00 474	0.53 456	0.47 461	0.48 457	0.49 458	1.29 485	0.97 480

otaku	1.03 441	1.68 481	2.72 415	0.95 470	0.73 458	1.03 437	0.59 412	0.99 414	0.86 414	0.69 379	1.61 459	0.98 421	0.64 374	1.46 329	1.14 406	0.95 479	0.46 458	0.72 469	0.40 446	1.24 483	0.78 470

THIR-Stereo	0.86 420	0.62 272	2.13 307	0.25 32	0.16 55	0.58 206	2.74 502	0.59 123	0.51 136	0.62 339	1.62 460	0.97 420	1.80 479	1.69 366	2.25 461	0.10 122	0.08 77	0.14 296	0.11 161	0.15 110	0.11 66

FTStereo	0.76 397	0.18 3	2.35 351	0.71 450	0.21 165	0.73 364	1.79 493	0.57 109	0.53 162	1.07 443	1.63 461	1.29 456	2.13 483	0.75 249	0.29 138	0.19 376	0.08 77	0.12 203	0.11 161	0.11 34	0.40 429

SGM_RVC	1.89 483	0.92 382	2.50 383	0.96 472	0.93 472	1.63 470	1.37 484	1.52 478	12.43 507	1.85 479	1.69 462	2.40 480	1.74 478	2.81 479	1.71 439	0.53 456	0.47 461	0.42 452	0.47 455	0.74 463	0.74 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.42 471	1.81 487	3.23 469	1.08 476	0.92 471	1.32 456	0.85 452	1.49 476	1.69 478	1.19 458	1.73 463	2.13 476	1.03 440	2.50 459	1.40 426	0.91 476	0.53 466	1.00 480	0.55 464	2.11 498	0.85 473

PWCK	1.49 474	1.90 493	3.22 468	1.09 477	0.54 428	1.71 474	1.73 492	1.49 476	1.53 474	1.44 473	1.80 464	1.82 471	1.30 455	3.34 489	1.76 442	1.07 484	0.56 468	0.97 479	0.58 472	1.38 489	0.65 462

SANet	1.20 453	1.21 448	3.33 474	0.38 320	0.27 262	1.73 476	0.85 452	1.10 452	2.49 492	1.16 450	1.83 465	1.72 470	1.50 470	2.37 442	2.84 473	0.18 362	0.16 328	0.16 341	0.15 279	0.32 360	0.32 388

DGSMNet	2.89 495	0.63 283	3.18 464	3.43 507	4.17 505	2.57 496	6.98 509	0.97 398	0.83 409	0.56 271	1.86 466	0.79 371	0.62 370	1.64 359	1.39 424	4.61 506	5.01 509	5.17 510	4.71 509	4.44 509	4.19 508

RAFT-RH_RVC	0.61 324	0.50 230	2.33 346	0.36 284	0.29 278	0.60 232	0.18 23	0.44 31	0.58 204	0.76 400	1.91 467	0.47 208	0.29 154	1.60 354	1.23 415	0.14 300	0.07 18	0.13 261	0.13 228	0.10 20	0.09 28

CSAN	1.25 458	1.12 432	3.04 450	0.51 404	0.37 366	1.06 439	1.15 475	1.22 462	1.08 450	1.17 455	1.91 467	1.04 434	1.31 456	5.96 504	2.43 466	0.26 423	0.22 393	0.24 414	0.24 375	0.31 353	0.30 375

PWCDC_ROB	0.72 380	1.06 426	2.09 297	0.47 388	0.36 355	0.78 389	0.26 182	0.98 402	1.34 466	0.61 328	2.07 469	0.64 295	0.61 365	0.83 263	0.71 349	0.31 438	0.14 286	0.15 323	0.12 198	0.60 455	0.21 282

ELAS_RVC	1.37 467	0.78 343	3.21 467	0.55 424	0.50 419	1.49 463	2.48 500	1.48 475	1.71 480	2.13 485	2.09 470	2.07 475	2.56 489	1.90 406	2.02 450	0.35 444	0.36 442	0.37 447	0.34 428	0.49 440	0.47 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DCRE	0.50 235	0.63 283	2.13 307	0.30 145	0.23 207	0.45 60	0.24 142	0.59 123	0.53 162	0.50 200	2.10 471	0.42 163	0.26 110	0.35 62	0.23 67	0.09 39	0.14 286	0.10 89	0.32 421	0.16 145	0.15 181

UNDER WATER-64	2.47 488	1.89 492	4.86 495	1.82 497	1.44 491	3.18 499	1.57 491	2.62 494	5.64 500	2.05 481	2.13 472	4.13 492	3.76 498	2.62 466	3.42 485	1.47 494	0.85 490	1.57 498	1.07 495	1.82 495	1.49 497

coex-ft	5.95 506	1.67 479	60.57 526	0.34 250	0.30 289	0.77 384	0.69 434	0.74 201	4.41 498	19.22 518	2.15 473	1.62 469	7.97 506	1.81 389	8.96 507	0.44 450	2.08 504	0.18 378	0.19 345	0.38 403	4.62 509

LSM	3.31 499	1.11 431	5.29 499	9.40 512	30.65 522	0.84 407	1.12 473	0.91 347	1.22 460	1.36 466	2.19 474	0.93 410	0.83 414	1.66 361	0.90 377	0.21 390	0.31 432	0.24 414	0.28 397	0.39 411	6.33 510

IMH-64-1	1.39 468	1.64 477	1.86 224	1.36 485	1.11 482	1.39 459	1.19 477	1.76 483	1.45 471	1.16 450	2.21 475	1.53 466	1.38 462	1.98 414	1.52 431	1.29 489	0.67 475	1.27 488	0.69 479	1.29 485	0.98 481

IMH-64	1.39 468	1.64 477	1.86 224	1.36 485	1.11 482	1.39 459	1.19 477	1.76 483	1.45 471	1.16 450	2.21 475	1.53 466	1.38 462	1.98 414	1.52 431	1.29 489	0.67 475	1.27 488	0.69 479	1.29 485	0.98 481

SGM-Forest	1.04 442	0.42 184	3.59 480	0.41 345	0.32 314	1.05 438	1.32 482	0.94 372	0.83 409	1.16 450	2.23 477	1.03 431	1.39 464	2.49 458	2.35 464	0.21 390	0.21 387	0.20 392	0.19 345	0.23 271	0.32 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	1.39 468	0.79 345	2.86 432	0.53 414	0.50 419	2.81 497	2.20 497	1.61 481	1.50 473	2.28 490	2.35 478	1.82 471	2.13 483	1.73 371	2.22 459	0.35 444	0.37 444	0.35 441	0.35 431	0.49 440	0.47 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	3.29 498	4.93 508	10.17 506	1.45 487	1.72 498	7.44 507	5.05 508	3.06 498	2.12 488	2.41 492	2.39 479	2.99 485	2.37 486	3.51 492	6.44 502	1.32 492	1.90 502	1.37 492	1.23 499	2.21 499	1.76 501

MeshStereo	1.21 454	1.15 440	3.01 449	0.34 250	0.28 272	1.10 447	0.69 434	1.35 469	1.01 441	2.71 495	2.41 480	2.96 484	1.45 467	2.80 478	1.40 426	0.22 403	0.22 393	0.22 401	0.19 345	0.50 442	0.26 348
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
SDNR	1.22 457	0.80 347	2.71 413	0.33 220	1.48 494	1.98 485	0.23 110	1.93 489	2.44 490	0.89 426	2.52 481	1.36 460	0.51 322	3.65 493	1.93 446	0.30 436	0.31 432	0.22 401	0.16 298	0.33 368	0.36 409

WAO-7	1.48 473	1.63 475	2.49 379	0.93 468	0.75 459	1.72 475	1.10 471	1.84 487	1.96 487	1.43 472	2.54 482	1.97 473	1.61 474	3.06 483	2.08 453	0.69 468	0.66 474	0.94 477	0.74 482	0.80 469	0.69 464

G-Net	0.99 435	0.64 287	2.76 423	0.57 429	0.67 452	2.03 486	0.72 441	0.76 225	0.67 305	1.14 449	2.56 483	1.30 459	1.02 439	1.48 337	1.74 441	0.25 419	0.24 402	0.24 414	0.26 389	0.37 397	0.31 383

MSMD_ROB	1.34 463	0.96 398	2.38 356	0.39 329	0.32 314	1.96 482	0.62 422	0.91 347	1.43 470	2.94 499	2.60 484	4.77 499	1.95 481	2.43 453	1.33 420	0.29 433	0.26 417	0.32 438	0.32 421	0.30 345	0.30 375

WAO-6	1.58 478	1.54 472	2.32 343	1.14 481	1.00 475	2.30 492	1.03 467	1.82 486	2.85 495	1.25 460	2.61 485	2.20 477	1.56 472	2.47 457	1.99 449	0.95 479	0.67 475	1.19 487	0.83 486	1.08 475	0.88 478

WCMA_ROB	1.12 445	0.83 360	2.66 407	0.58 431	0.34 335	1.17 454	0.71 438	0.93 364	0.94 431	1.74 478	2.63 486	3.09 486	1.71 477	1.70 367	1.84 445	0.26 423	0.21 387	0.20 392	0.21 361	0.28 331	0.43 436

IMH	2.02 486	2.15 504	2.69 412	1.68 491	1.12 484	1.66 473	0.92 457	2.10 491	1.92 486	1.32 465	2.66 487	2.21 478	1.69 476	5.78 502	1.68 437	5.54 507	0.96 493	1.31 490	0.71 481	1.32 488	0.99 486

UNDER WATER	2.74 491	1.85 490	4.54 494	1.81 496	1.44 491	2.34 493	1.40 487	3.24 500	6.60 503	2.60 494	2.76 488	5.75 502	5.24 503	3.02 482	4.01 490	1.45 493	0.81 488	1.59 499	1.06 494	1.80 494	1.51 498

FCDSN-DC	1.29 460	0.54 243	2.50 383	0.47 388	0.41 391	1.12 448	0.60 414	1.10 452	1.27 464	2.23 488	2.87 489	3.67 490	3.12 496	2.39 448	1.69 438	0.30 436	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.35 385	0.38 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	1.96 485	2.17 505	3.14 459	1.68 491	1.80 499	1.63 470	1.03 467	2.34 493	2.81 494	1.25 460	2.89 490	4.24 495	1.29 453	2.79 477	1.44 428	2.85 504	0.91 492	1.18 484	1.46 501	1.23 482	1.10 489

FC-DCNN	1.49 474	0.59 260	2.88 434	0.44 364	0.39 375	1.97 484	0.66 426	1.67 482	1.70 479	2.72 496	2.89 490	4.22 493	2.97 493	2.55 463	2.19 458	0.29 433	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.32 360	0.39 425

pmcnn	1.32 461	1.05 425	2.77 425	0.74 453	1.43 489	0.72 359	0.56 404	0.96 390	0.91 427	0.99 437	2.92 492	6.01 504	0.70 390	2.38 445	3.32 483	0.13 261	0.10 180	0.08 8	0.06 9	0.34 375	0.22 293

FC-DCNN v2	1.54 476	0.58 258	2.80 429	0.44 364	0.39 375	2.05 487	0.66 426	1.90 488	1.84 485	2.79 497	2.97 493	4.41 497	3.07 494	2.65 468	2.30 463	0.29 433	0.26 417	0.31 435	0.30 409	0.32 360	0.38 419

MADNet++	2.79 492	2.11 501	2.97 446	2.49 502	2.28 501	2.95 498	2.31 498	2.67 495	2.47 491	3.03 500	3.13 494	2.70 483	2.92 490	4.10 497	4.48 495	2.68 503	2.24 506	3.04 507	2.44 505	2.37 500	2.34 504

SGM+DAISY	1.83 482	1.43 468	3.81 482	0.87 463	1.01 476	2.38 494	2.53 501	1.36 470	1.75 481	2.92 498	3.22 495	2.65 482	2.93 491	2.22 437	3.10 478	0.72 469	0.69 481	0.63 464	0.62 475	0.77 467	0.98 481

WAO-8	2.80 493	2.14 502	2.89 437	1.91 498	1.04 479	3.98 501	0.96 459	3.26 501	6.17 501	2.15 486	3.37 496	3.31 488	2.41 487	11.84 510	2.03 451	2.05 501	1.86 500	1.54 496	0.92 489	1.22 480	0.87 476

Venus	2.80 493	2.14 502	2.89 437	1.91 498	1.04 479	3.98 501	0.96 459	3.26 501	6.17 501	2.15 486	3.37 496	3.31 488	2.41 487	11.84 510	2.03 451	2.05 501	1.86 500	1.54 496	0.92 489	1.22 480	0.87 476

IGEV-RUCA	2.28 487	0.30 103	1.15 33	0.40 338	1.86 500	2.06 488	1.90 494	1.36 470	1.80 484	3.70 503	3.76 498	5.02 500	8.19 507	2.12 428	1.63 436	0.25 419	0.76 486	2.72 505	1.91 502	2.39 501	2.36 505

SGM-ForestM	2.98 497	1.70 483	3.52 479	0.67 448	0.47 415	5.18 506	3.36 504	3.30 503	2.86 496	4.44 504	3.79 499	9.80 508	5.50 504	6.29 505	6.52 503	0.27 428	0.36 442	0.24 414	0.27 394	0.38 403	0.58 456

NVStereoNet_ROB	1.16 451	0.95 396	2.54 392	0.58 431	0.55 431	0.78 389	0.63 424	1.00 422	1.08 450	1.03 440	4.07 500	1.48 465	1.22 451	2.88 480	1.27 417	0.50 455	0.46 458	0.54 459	0.62 475	0.50 442	0.63 461
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.79 481	1.83 488	3.92 485	1.29 484	1.07 481	1.55 466	1.00 464	1.95 490	2.33 489	1.47 474	4.19 501	4.26 496	1.33 459	2.21 434	1.48 430	1.14 486	0.68 479	1.18 484	0.74 482	1.24 483	0.98 481

TorneroNet-64	2.65 489	1.83 488	3.30 471	1.46 488	1.20 485	3.89 500	0.99 461	3.51 505	6.71 504	2.56 493	4.60 502	4.22 493	3.85 499	3.33 488	3.14 479	1.19 488	0.65 473	1.39 493	0.79 485	3.31 505	1.15 490

LE_ROB	4.43 503	1.35 466	9.38 505	2.79 505	3.93 503	2.43 495	3.46 505	2.68 496	11.19 506	11.66 511	4.73 503	5.26 501	10.46 509	4.50 501	9.49 508	0.82 475	0.69 481	1.34 491	0.98 492	0.75 465	0.76 468

MANE	2.90 496	1.14 436	2.96 443	1.03 474	1.01 476	5.01 505	2.45 499	5.36 507	6.88 505	3.58 502	4.76 504	5.99 503	4.99 501	4.23 498	4.61 497	0.56 461	0.67 475	0.44 454	0.78 484	0.51 444	1.03 487

HanzoNet	7.64 507	2.86 507	5.05 496	7.01 510	3.97 504	2.18 491	1.34 483	3.37 504	4.05 497	13.17 512	10.58 505	10.73 509	16.52 515	8.45 509	10.51 511	10.48 515	9.72 517	5.59 511	13.46 516	6.84 511	6.83 511

Anonymous_1	22.91 518	11.20 512	12.13 507	12.75 513	26.28 521	19.43 518	27.92 521	14.08 515	13.61 510	14.96 513	10.58 505	11.26 511	11.19 512	12.55 514	14.57 515	38.28 527	7.88 511	34.96 524	63.99 524	89.57 527	10.94 516

DPSM_ROB	12.34 512	11.21 513	12.51 509	12.91 514	12.80 511	19.84 520	28.28 522	14.38 517	14.28 514	10.58 508	11.26 507	12.03 513	11.85 513	13.15 516	15.34 517	7.11 512	8.31 513	6.50 513	7.35 510	8.84 512	8.31 514

DPSM	12.34 512	11.21 513	12.51 509	12.91 514	12.80 511	19.84 520	28.28 522	14.38 517	14.28 514	10.58 508	11.26 507	12.03 513	11.85 513	13.15 516	15.34 517	7.11 512	8.31 513	6.50 513	7.35 510	8.84 512	8.31 514

DGTPSM_ROB	8.89 509	5.62 509	12.25 508	5.92 509	11.32 508	8.54 508	24.18 516	6.40 509	13.49 509	5.15 505	11.46 509	6.19 505	10.92 510	7.00 506	13.72 512	4.47 505	7.65 510	3.92 508	7.45 512	4.38 508	7.87 512

DPSMNet_ROB	9.48 510	5.64 510	13.01 512	8.82 511	11.82 509	8.54 508	24.20 517	6.41 510	13.65 512	5.32 506	11.47 510	6.33 506	10.92 510	7.69 507	13.89 513	7.25 514	8.19 512	5.06 509	7.78 513	5.31 510	8.26 513

notaker	2.66 490	2.07 498	3.31 473	2.61 504	1.43 489	1.76 477	1.11 472	2.76 497	1.79 483	2.26 489	11.53 511	3.96 491	4.29 500	3.09 484	2.76 472	1.55 496	0.88 491	1.70 501	1.07 495	2.00 497	1.35 494

DPSimNet_ROB	17.97 516	20.20 522	24.98 520	17.62 516	15.92 514	21.53 522	21.00 515	13.70 514	15.61 516	23.89 524	14.69 512	22.87 520	24.58 526	12.70 515	14.56 514	18.48 519	12.91 518	20.21 519	12.05 514	17.76 515	14.17 517

KSHMR	4.10 501	1.97 497	5.27 498	1.71 493	1.47 493	1.96 482	1.28 480	3.19 499	17.33 518	2.12 482	15.91 513	9.18 507	1.57 473	8.42 508	1.98 448	1.52 495	1.26 496	1.67 500	1.19 497	1.67 492	1.40 496

ktn	4.35 502	2.10 499	2.89 437	1.80 495	1.49 495	2.13 489	1.41 489	2.26 492	12.72 508	11.41 510	16.43 514	11.15 510	3.75 497	4.36 500	3.18 480	1.82 499	0.98 495	1.73 502	1.21 498	2.97 504	1.27 493

TorneroNet	5.50 505	1.92 495	3.16 461	1.47 489	1.25 488	14.07 512	1.06 469	4.90 506	20.99 523	10.17 507	16.48 515	11.88 512	6.93 505	3.34 489	4.20 493	1.30 491	0.69 481	1.45 495	0.86 487	2.61 502	1.20 491

xxxxx1	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

tt_ll	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

ff	28.96 525	20.11 519	14.07 514	49.74 524	39.15 524	18.98 514	26.64 518	21.94 521	20.21 520	16.45 515	17.48 516	18.36 516	21.56 518	16.21 518	20.88 520	23.07 521	26.55 523	66.40 525	78.70 525	30.27 522	32.51 525

LRCNet_RVC	13.74 515	19.30 516	12.75 511	19.46 518	12.69 510	1.86 478	0.41 342	12.33 513	1.05 445	15.77 514	18.83 519	12.62 515	8.70 508	12.21 513	9.62 509	22.22 520	8.37 515	25.85 521	24.01 521	19.32 519	17.44 520

BEATNet-Init1	12.10 511	11.19 511	27.29 524	2.99 506	3.51 502	21.84 523	11.10 510	14.34 516	13.83 513	20.34 519	20.33 520	26.35 526	20.03 517	19.06 521	14.80 516	1.74 498	1.81 499	2.05 504	2.49 506	3.69 507	3.12 507

HaxPig	19.86 517	22.40 523	22.34 517	17.95 517	17.95 515	11.77 511	11.89 511	16.02 519	15.89 517	21.10 520	21.41 521	18.74 519	18.39 516	20.08 522	19.69 519	23.63 524	23.22 522	24.06 520	23.69 520	23.00 520	23.95 522

LSM0	26.58 523	22.63 526	25.88 522	30.13 523	52.21 527	39.94 526	56.74 524	28.97 526	28.72 525	21.14 521	22.26 522	24.43 524	23.88 523	26.54 526	30.87 526	14.32 518	16.55 519	13.12 517	14.71 517	17.92 518	20.60 521

CasAABBNet	24.81 521	22.53 524	24.83 519	26.08 521	25.74 519	39.86 524	57.06 526	28.87 525	28.83 526	21.16 522	22.54 523	24.22 522	23.89 524	26.38 524	30.87 526	14.25 516	16.71 520	13.09 515	14.81 518	17.78 516	16.71 518

Selective-RAFT-Error	24.87 522	22.59 525	25.14 521	26.13 522	25.82 520	39.93 525	57.03 525	28.97 526	28.95 527	21.21 523	22.65 524	24.25 523	23.98 525	26.43 525	30.83 525	14.27 517	16.71 520	13.10 516	14.82 519	17.82 517	16.76 519

MEDIAN_ROB	23.96 520	27.05 527	26.39 523	22.16 519	22.13 517	16.12 513	13.97 512	20.24 520	20.05 519	25.50 525	25.31 525	22.96 521	22.63 521	24.39 523	23.24 523	28.20 525	27.23 526	28.62 522	27.75 522	27.50 521	27.76 523

AVERAGE_ROB	26.93 524	30.34 528	29.27 525	25.82 520	25.34 518	19.48 519	15.17 513	23.55 524	23.00 524	28.45 526	27.87 526	26.25 525	25.86 527	26.96 527	25.55 524	31.30 526	30.07 527	31.76 523	30.81 523	30.79 525	30.93 524

PML	23.15 519	16.83 515	7.78 504	5.49 508	9.93 507	51.13 527	104.50 527	5.76 508	13.62 511	37.30 527	105.93 527	30.86 527	23.50 522	12.07 512	7.87 506	6.30 510	2.12 505	6.32 512	2.43 504	10.44 514	2.90 506

test_example2	115.39 528	123.23 529	94.57 527	115.52 527	123.55 528	101.63 528	114.33 528	53.41 528	99.48 528	134.90 528	135.05 528	85.83 528	85.11 528	111.32 528	106.15 528	152.55 528	205.26 528	99.78 528	114.96 528	140.96 528	110.20 528

ccccc		297.21 530		374.70 529	380.44 529	203.92 529		216.32 529		203.37 529		215.01 529		312.78 529		412.57 529	356.13 529	256.09 529	227.69 529	428.88 529

ASD4		19.65 517

Low-res two-view benchmark