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

xyz-stereo	0.13 276	0.07 139	0.20 423	0.15 70	0.05 1	0.20 412	0.15 219	0.17 168	0.31 406	0.15 267	0.29 416	0.26 414	0.16 362	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.05 1	0.12 207	0.12 63	0.11 28	0.12 88	0.07 30	0.09 88	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 80	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 465	0.17 377	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

castereo++	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 278	0.12 63	0.11 28	0.15 159	0.07 30	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 56	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.10 27	0.15 106	0.15 159	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

trnet	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 207	0.11 46	0.13 59	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

s12784h	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 334	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.11 175	0.11 224	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

AdaDepth	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

asda	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 132	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 61	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

qwe	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.18 197	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

depthmonostereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.11 224	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.14 75	0.16 186	0.11 154	0.11 147	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.10 17	0.15 159	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

4.25_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.08 7	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.18 197	0.12 88	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3.25w_new	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 44	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.14 75	0.14 143	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.16 132	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.07 106	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.09 18	0.12 43	0.08 12	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.10 36	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.19 402	0.17 168	0.19 246	0.12 192	0.14 188	0.15 266	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 28	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.12 207	0.11 46	0.15 106	0.10 36	0.12 192	0.09 88	0.10 154	0.08 141	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.22 455	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

HUF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.13 59	0.13 119	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

castereo	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.18 231	0.08 62	0.10 117	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

GIP-stereo	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.14 75	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

WCG-NET	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.13 59	0.13 119	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 28	0.11 62	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 81	0.10 370	0.31 483	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.11 107	0.07 1	0.12 454	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.18 298	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.07 62	0.05 11	0.11 107	0.08 17	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.13 104	0.15 106	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RSM	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.12 43	0.10 36	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

CASnet	0.09 81	0.09 312	0.09 72	0.19 355	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 407	0.08 337	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.07 3	0.13 59	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.07 62	0.09 167	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.13 59	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.12 63	0.11 28	0.16 186	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

MC-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.14 152	0.12 43	0.10 36	0.09 92	0.12 160	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.18 197	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

DCANet-4	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.13 219	0.16 217	0.09 123	0.14 318	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ADStereo(finetuned)	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.12 255	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AnonymousM	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.14 143	0.13 219	0.11 147	0.09 123	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.05 107	0.05 100	0.05 121

TANstereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.15 106	0.19 246	0.11 154	0.15 205	0.10 154	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DCANet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.15 219	0.16 132	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 199
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 207	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.09 92	0.13 174	0.10 154	0.07 106	0.13 234	0.10 123	0.15 494	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 199

HITNet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 27	0.18 197	0.18 231	0.13 219	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.12 251	0.07 139	0.16 349	0.18 298	0.06 13	0.15 304	0.17 318	0.19 218	0.21 284	0.18 341	0.25 365	0.17 300	0.13 293	0.14 260	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

GASTEREO	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.07 28	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

water-stereo	0.09 81	0.06 56	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40

asd	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.16 142	0.07 71	0.08 51	0.08 7	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.07 28	0.09 18	0.16 132	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.06 1	0.13 59	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 44	0.09 312	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 71	0.11 172	0.19 402	0.17 168	0.12 88	0.15 267	0.15 205	0.17 300	0.12 255	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.06 199

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 17	0.10 36	0.05 1	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

LG-Stereo	0.08 44	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.17 318	0.11 28	0.08 12	0.05 1	0.07 37	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.19 402	0.24 316	0.19 246	0.06 9	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.10 142	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.18 363	0.21 252	0.20 269	0.09 92	0.11 147	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

HART	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

AIO-test1	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.23 476	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.21 252	0.14 143	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.09 359	0.10 422	0.03 1	0.06 199

fffft	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.07 37	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.13 119	0.09 92	0.07 37	0.07 62	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

tt45	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.09 92	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

fffy	0.09 81	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.17 318	0.13 59	0.12 88	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

Occ-G	0.08 44	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 51	0.14 152	0.13 59	0.15 159	0.07 30	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

RSM++	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.11 28	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.19 218	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.13 104	0.11 28	0.12 88	0.13 219	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

MoCha-V2	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.20 411	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 44	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.10 17	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

1111x	0.15 354	0.08 236	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.18 374	0.25 489	0.31 425	0.24 324	0.17 311	0.24 336	0.26 414	0.15 336	0.13 234	0.23 451	0.07 239	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.07 258	0.06 199

MSKI-zero shot	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.13 119	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MIM_Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.12 63	0.20 229	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.09 123	0.05 11	0.12 189	0.08 17	0.05 27	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 246	0.14 152	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.12 160	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.07 239	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

RAFT-Test	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.09 92	0.10 117	0.10 154	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

4D-IteraStereo	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.05 121

LoS_RVC	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.06 16	0.09 167	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LoS	0.09 81	0.05 17	0.11 149	0.13 13	0.07 71	0.14 278	0.11 46	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.09 167	0.15 282	0.10 123	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.11 175	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

knoymous	0.11 185	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.07 71	0.15 304	0.14 152	0.19 218	0.13 119	0.11 154	0.17 238	0.13 217	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

fff	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

GLC_STEREO	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.24 324	0.12 192	0.13 174	0.12 192	0.08 141	0.18 369	0.11 187	0.06 114	0.08 405	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

test-3	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

STrans-v2	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.11 62	0.11 154	0.15 205	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 142	0.08 236	0.13 229	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.19 218	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.11 175	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

cross-raft	0.10 142	0.09 312	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.11 172	0.25 489	0.13 59	0.15 159	0.08 62	0.11 147	0.12 192	0.10 199	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

CREStereo++_RVC	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.14 188	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.11 46	0.24 316	0.20 269	0.12 192	0.15 205	0.12 192	0.08 141	0.12 189	0.13 277	0.07 239	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

XX-TBD	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 207	0.16 284	0.14 75	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

csc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

111	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.23 308	0.11 154	0.12 160	0.14 237	0.11 224	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

AFF-stereo	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.09 23	0.10 125	0.12 160	0.09 123	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.16 132	0.17 205	0.08 62	0.12 160	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.08 62	0.10 117	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

BEATNet_4x	0.12 251	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.07 71	0.15 304	0.07 3	0.22 274	0.18 231	0.16 295	0.19 272	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

iResNet_ROB	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.14 30	0.07 71	0.18 374	0.14 152	0.26 350	0.31 406	0.22 410	0.25 365	0.23 385	0.15 336	0.15 282	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 343

pmcnn	0.15 354	0.07 139	0.19 411	0.15 70	0.07 71	0.20 412	0.15 219	0.24 316	0.26 359	0.21 394	0.34 450	0.28 432	0.18 399	0.18 369	0.17 373	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

MSCF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

z-ln-s-r	0.17 397	0.10 370	0.40 507	0.19 355	0.08 127	0.17 355	0.18 363	0.22 274	0.33 420	0.18 341	0.40 484	0.22 367	0.17 385	0.20 409	0.23 451	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.05 121

S2M2_XL	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.12 4	0.08 127	0.09 80	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.06 199

G2L-ROB	0.13 276	0.06 56	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.18 231	0.19 357	0.18 263	0.20 340	0.14 318	0.17 348	0.16 358	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.09 387

G2L-Stereo_test	0.14 310	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.16 284	0.30 415	0.28 382	0.20 380	0.23 324	0.20 340	0.16 362	0.17 348	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.07 258	0.06 199

MM-Stereo_test2	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.18 363	0.15 106	0.14 143	0.07 30	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

SCV	0.08 44	0.09 312	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.10 17	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

AIO-test2	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.23 476	0.08 127	0.11 172	0.10 27	0.23 294	0.23 308	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.09 383	0.05 100	0.05 121

999	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.10 125	0.08 70	0.08 98	0.08 141	0.16 316	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121

mms	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.03 1

ours_stereo	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.12 189	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.03 1

tg	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.20 229	0.12 88	0.08 62	0.11 147	0.11 175	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

PAM_32	0.09 81	0.05 17	0.17 377	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.09 123	0.07 106	0.14 260	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

PAM	0.10 142	0.05 17	0.16 349	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.16 284	0.15 106	0.16 186	0.12 192	0.09 88	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

UGAM-zero	0.09 81	0.05 17	0.15 315	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.07 62	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

UGAM	0.13 276	0.10 370	0.09 72	0.22 455	0.08 127	0.12 207	0.20 423	0.17 168	0.23 308	0.21 394	0.16 217	0.13 217	0.13 293	0.19 384	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.13 472	0.11 454	0.07 258	0.05 121

GCAP-BAT	0.09 81	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.10 36	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

ITSA-stereo	0.15 354	0.10 370	0.14 264	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.30 415	0.49 504	0.17 311	0.19 272	0.22 367	0.15 336	0.17 348	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.08 343

RAStereo	0.10 142	0.09 312	0.08 30	0.20 411	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.15 106	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

Pointernet	0.09 81	0.04 1	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.10 27	0.15 106	0.17 205	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

test_sample6	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.19 402	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.19 328	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

test_sample5	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

test_sample4	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.19 397	0.18 363	0.26 350	0.17 205	0.16 295	0.25 365	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

test_sample2	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.18 363	0.21 252	0.16 186	0.14 240	0.20 284	0.19 328	0.15 336	0.15 282	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

test_sample1	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.13 13	0.08 127	0.19 397	0.16 284	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.22 315	0.18 314	0.16 362	0.17 348	0.14 314	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.07 279

MGS-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.12 43	0.12 88	0.07 30	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.15 304	0.16 284	0.18 197	0.18 231	0.10 125	0.09 88	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.06 199

SMFormer	0.14 310	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

tta	0.14 310	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.06 199

qqq1	0.13 276	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

fff1	0.13 276	0.07 139	0.17 377	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 336	0.15 282	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

CoDeX	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.23 294	0.27 368	0.13 219	0.17 238	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

11t1	0.12 251	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.17 355	0.15 219	0.18 197	0.15 159	0.15 267	0.15 205	0.16 280	0.16 362	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

DualNet	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 390	0.18 314	0.14 318	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

ffm	0.12 251	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.06 199

ff1	0.13 276	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.06 199

mmx	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.08 321	0.08 343

ttt	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.18 363	0.27 371	0.29 389	0.16 295	0.24 336	0.17 300	0.13 293	0.13 234	0.14 314	0.11 429	0.08 405	0.09 359	0.08 337	0.09 382	0.08 343

xxx	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 365	0.19 328	0.13 293	0.14 260	0.20 410	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.08 321	0.08 343

IGEV_Zeroshot_test	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.13 104	0.17 168	0.11 62	0.10 125	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

UniTT-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.11 46	0.12 43	0.11 62	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.07 239	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.05 121

testlalala	0.08 44	0.07 139	0.17 377	0.16 142	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.07 30	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

testlalala_base	0.10 142	0.09 312	0.14 264	0.21 440	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.13 59	0.10 36	0.07 30	0.15 205	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

HH	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

LL-Strereo2	0.10 142	0.10 370	0.15 315	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.09 18	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.16 316	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.10 407	0.07 272	0.06 192	0.05 121

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.09 23	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 300	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

riskmin	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.14 278	0.14 152	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.14 188	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.12 236	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.08 343

Selective-RAFT	0.11 185	0.10 370	0.11 149	0.21 440	0.08 127	0.16 334	0.13 104	0.20 229	0.22 298	0.10 125	0.10 117	0.11 175	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

ProNet	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.15 106	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.06 199

TestStereo1	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

qqq	0.13 276	0.09 312	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.15 267	0.19 272	0.16 280	0.16 362	0.15 282	0.16 358	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

x	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.19 272	0.19 328	0.17 385	0.18 369	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

raft_robust	0.13 276	0.10 370	0.07 6	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.24 473	0.28 390	0.33 420	0.20 380	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.04 40

RAFT_CTSACE	0.12 251	0.09 312	0.10 108	0.22 455	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.18 197	0.16 186	0.20 380	0.27 390	0.13 217	0.07 106	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

SA-5K	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 519	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

Sa-1000	0.12 251	0.08 236	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.14 278	0.22 450	0.22 274	0.18 231	0.15 267	0.20 284	0.17 300	0.11 224	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.09 359	0.09 383	0.05 100	0.05 121

SA	0.12 251	0.09 312	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.23 294	0.18 231	0.17 311	0.27 390	0.14 237	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.05 100	0.04 40

iRaft-Stereo_5w	0.12 251	0.09 312	0.12 184	0.19 355	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.19 357	0.14 188	0.11 175	0.09 167	0.20 409	0.16 358	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.06 199

CIPLG	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.11 147	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

iRaft-Stereo_20w	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.18 197	0.10 36	0.11 154	0.08 70	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

IPLG	0.10 142	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.20 229	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.07 62	0.07 106	0.14 260	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IPLGR_C	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IPLGR	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.17 318	0.21 252	0.24 324	0.11 154	0.12 160	0.11 175	0.08 141	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

GMOStereo	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

ACRE	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

test_3	0.10 142	0.09 312	0.10 108	0.20 411	0.08 127	0.13 246	0.26 497	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

CrosDoStereo	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279
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
OMP-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.13 219	0.14 188	0.11 175	0.12 255	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

IIG-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.12 63	0.22 274	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.11 175	0.12 255	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.16 132	0.15 159	0.12 192	0.14 188	0.13 217	0.12 255	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 279

PSM-adaLoss	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo_v2	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

HUI-Stereo	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

DeepStereo_LL	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

THIR-Stereo	0.12 251	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.17 168	0.25 345	0.16 295	0.24 336	0.14 237	0.12 255	0.12 189	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

PFNet	0.12 251	0.06 56	0.17 377	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.26 350	0.20 269	0.16 295	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

DeepStereo_RVC	0.11 185	0.08 236	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.12 255	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

iGMRVC	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

IRAFT_RVC	0.12 251	0.08 236	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.07 28	0.15 219	0.24 316	0.23 308	0.14 240	0.14 188	0.15 266	0.12 255	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.06 199

RAFT-345	0.11 185	0.07 139	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.11 154	0.36 458	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.04 15	0.05 121

iRAFT	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

CRE-IMP	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.10 127	0.12 63	0.18 197	0.10 36	0.14 240	0.13 174	0.13 217	0.12 255	0.12 189	0.11 187	0.07 239	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

test-2	0.11 185	0.09 312	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 510	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 255	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.07 272	0.04 15	0.04 40

RAFT	0.13 276	0.09 312	0.11 149	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.24 473	0.20 229	0.19 246	0.21 394	0.21 305	0.17 300	0.12 255	0.16 316	0.09 54	0.06 114	0.07 379	0.10 407	0.09 383	0.05 100	0.05 121

test-1	0.10 142	0.07 139	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.11 172	0.24 473	0.14 75	0.18 231	0.09 92	0.07 37	0.09 123	0.08 141	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

RAFT-IKP	0.11 185	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

Prome-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.22 274	0.13 119	0.12 192	0.17 238	0.13 217	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.09 387

rafts_anoy	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.07 239	0.04 21	0.09 359	0.11 454	0.07 258	0.06 199

TestStereo	0.13 276	0.14 455	0.11 149	0.23 476	0.08 127	0.15 304	0.21 440	0.20 229	0.23 308	0.14 240	0.24 336	0.16 280	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.05 27	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.05 121

raftrobust	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.10 27	0.18 197	0.16 186	0.10 125	0.09 88	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RALCasStereoNet	0.10 142	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.17 168	0.11 62	0.12 192	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.12 189	0.11 187	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

222	0.16 377	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.24 455	0.18 363	0.30 415	0.20 269	0.17 311	0.28 404	0.17 300	0.16 362	0.15 282	0.40 535	0.10 400	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

xxxx	0.15 354	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.23 450	0.18 363	0.31 425	0.19 246	0.14 240	0.28 404	0.22 367	0.14 318	0.15 282	0.26 485	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

test_xeample	0.15 354	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.21 429	0.20 423	0.28 390	0.20 269	0.16 295	0.29 416	0.19 328	0.16 362	0.15 282	0.26 485	0.09 359	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

FENet	0.13 276	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.17 311	0.23 324	0.16 280	0.12 255	0.14 260	0.15 342	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

cf-r	0.13 276	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.19 402	0.20 229	0.25 345	0.17 311	0.25 365	0.21 349	0.16 362	0.14 260	0.14 314	0.10 400	0.05 182	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

GANet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.17 318	0.22 274	0.21 284	0.17 311	0.24 336	0.23 385	0.15 336	0.16 316	0.15 342	0.10 400	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

PSMNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.13 246	0.16 284	0.24 316	0.24 324	0.16 295	0.28 404	0.22 367	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.11 429	0.06 307	0.09 359	0.12 473	0.08 321	0.07 279

GwcNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.20 423	0.21 252	0.27 368	0.18 341	0.27 390	0.22 367	0.16 362	0.14 260	0.15 342	0.10 400	0.05 182	0.07 194	0.09 383	0.07 258	0.07 279

R-Stereo Train	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 310	0.07 139	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.29 401	0.20 269	0.17 311	0.25 365	0.21 349	0.18 399	0.20 409	0.19 404	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

HSM-Net_RVC	0.14 310	0.08 236	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.15 219	0.27 371	0.29 389	0.19 357	0.21 305	0.29 440	0.14 318	0.17 348	0.13 277	0.06 114	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 354	0.10 370	0.17 377	0.17 216	0.08 127	0.18 374	0.09 18	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.24 336	0.24 391	0.17 385	0.17 348	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.09 359	0.10 422	0.07 258	0.06 199

iResNetv2_ROB	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.08 127	0.16 334	0.12 63	0.25 332	0.35 441	0.21 394	0.29 416	0.24 391	0.13 293	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.09 382	0.08 343

iResNet	0.13 276	0.10 370	0.18 400	0.19 355	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.20 229	0.26 359	0.15 267	0.23 324	0.15 266	0.13 293	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

LE_ROB	0.50 541	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.24 455	0.16 284	0.22 274	1.81 573	4.63 577	0.67 537	0.47 526	0.44 534	0.20 409	0.29 503	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

FlowAnything_test	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.14 152	0.20 229	0.11 62	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.12 255	0.13 234	0.11 187	0.09 359	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.06 192	0.09 387

G2L-Stereo	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.12 63	0.27 371	0.22 298	0.16 295	0.27 390	0.21 349	0.13 293	0.17 348	0.18 391	0.09 359	0.08 405	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

HI	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

CoSv	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

SCV_C0	0.08 44	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.10 127	0.12 63	0.10 17	0.12 88	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

rvit_0105_5	0.14 310	0.09 312	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.23 461	0.24 316	0.27 368	0.14 240	0.15 205	0.18 314	0.12 255	0.17 348	0.14 314	0.14 490	0.11 467	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.06 199

rvit_stereo_0083	0.12 251	0.08 236	0.17 377	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.26 359	0.11 154	0.14 188	0.13 217	0.10 199	0.12 189	0.12 236	0.10 400	0.08 405	0.09 359	0.07 272	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0081_aga	0.11 185	0.09 312	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.19 246	0.10 125	0.18 263	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.06 199

rvit_stereo_0081	0.11 185	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 400	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

model_zeroshot	0.10 142	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.13 119	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

rvit_stereo_0082	0.11 185	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 400	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

rvit_stereo_0080	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

test_sample3	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.14 30	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.26 350	0.18 231	0.16 295	0.22 315	0.19 328	0.15 336	0.17 348	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.08 343

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.24 316	0.14 143	0.11 154	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 260	0.09 54	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.07 272	0.07 258	0.08 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.10 142	0.09 312	0.09 72	0.18 298	0.09 239	0.12 207	0.15 219	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.10 154	0.10 199	0.10 61	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.05 121

MyStereo8	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.15 70	0.09 239	0.18 374	0.14 152	0.19 218	0.22 298	0.12 192	0.18 263	0.11 175	0.10 199	0.16 316	0.18 391	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.09 387

MyStereo07	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.07 106	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo06	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.19 218	0.12 88	0.12 192	0.08 70	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo05	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.27 371	0.35 441	0.17 311	0.14 188	0.15 266	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo04	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.29 401	0.38 460	0.17 311	0.14 188	0.16 280	0.10 199	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

AE-Stereo	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.19 246	0.09 92	0.14 188	0.12 192	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

ACVNet-DCA	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

xx1	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.16 280	0.16 362	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

1test111	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.15 282	0.16 358	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

cc1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

mmm	0.14 310	0.08 236	0.17 377	0.17 216	0.09 239	0.17 355	0.18 363	0.21 252	0.15 159	0.15 267	0.23 324	0.21 349	0.16 362	0.16 316	0.17 373	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

ff7	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ffff	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

11t	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

tt1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.16 284	0.15 106	0.19 246	0.09 92	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

whm_eth	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

plain	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.13 119	0.13 219	0.15 205	0.09 123	0.12 255	0.13 234	0.12 236	0.07 239	0.05 182	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.06 199

MaDis-Stereo	0.09 81	0.09 312	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.10 27	0.16 132	0.16 186	0.09 92	0.11 147	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 277	0.07 239	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

PCWNet_CMD	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 446	0.14 240	0.20 284	0.21 349	0.12 255	0.17 348	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.22 298	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.09 167	0.14 260	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

anonymousdsp	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

CBFPSM	0.14 310	0.06 56	0.26 458	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.20 380	0.27 390	0.24 391	0.16 362	0.16 316	0.18 391	0.06 114	0.06 307	0.06 102	0.07 272	0.07 258	0.07 279

gwcnet-sp	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

scenet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

CASS	0.13 276	0.12 414	0.11 149	0.23 476	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.17 311	0.18 263	0.15 266	0.15 336	0.14 260	0.14 314	0.09 359	0.06 307	0.10 407	0.08 337	0.09 382	0.07 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 276	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.17 318	0.19 218	0.29 389	0.15 267	0.24 336	0.15 266	0.14 318	0.14 260	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.09 383	0.05 100	0.06 199

ssnet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 336	0.15 266	0.16 362	0.15 282	0.15 342	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

CroCo-Stereo Lap2	0.09 81	0.09 312	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

ccc-4	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

DisPM	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.17 205	0.14 240	0.20 284	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.11 440

IER	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.26 359	0.18 341	0.25 365	0.17 300	0.20 427	0.16 316	0.14 314	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

CRFU-Net	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.19 397	0.14 152	0.26 350	0.20 269	0.28 470	0.27 390	0.29 440	0.17 385	0.19 384	0.17 373	0.09 359	0.09 434	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.08 343

RAFT+CT+SA	0.13 276	0.11 396	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.28 510	0.22 274	0.22 298	0.15 267	0.26 382	0.10 154	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

test_4	0.10 142	0.10 370	0.08 30	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.22 450	0.15 106	0.17 205	0.12 192	0.18 263	0.12 192	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.03 1

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 377	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.25 332	0.32 413	0.25 444	0.30 422	0.24 391	0.15 336	0.21 426	0.18 391	0.09 359	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

dd	0.15 354	0.16 473	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.18 363	0.21 252	0.25 345	0.23 422	0.20 284	0.21 349	0.09 167	0.21 426	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.06 199

MIPNet	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.24 324	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

AASNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.19 355	0.09 239	0.18 374	0.15 219	0.37 493	0.37 453	0.19 357	0.23 324	0.20 340	0.16 362	0.17 348	0.20 410	0.10 400	0.08 405	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

GwcNet-ADL	0.13 276	0.08 236	0.14 264	0.20 411	0.09 239	0.11 172	0.20 423	0.30 415	0.24 324	0.13 219	0.14 188	0.18 314	0.14 318	0.13 234	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.06 199

PSMNet-ADL	0.15 354	0.12 414	0.13 229	0.22 455	0.09 239	0.13 246	0.20 423	0.26 350	0.23 308	0.18 341	0.20 284	0.24 391	0.16 362	0.18 369	0.17 373	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.11 454	0.08 321	0.07 279

ADLNet2	0.16 377	0.09 312	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.20 412	0.16 284	0.31 425	0.39 463	0.16 295	0.20 284	0.20 340	0.18 399	0.21 426	0.22 439	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.07 279

PFNet+	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 168	0.21 284	0.16 295	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.11 440

LCNet	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.16 280	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.15 497

AAGNet	0.11 185	0.07 139	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.18 197	0.13 119	0.16 295	0.21 305	0.13 217	0.14 318	0.11 107	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

NF-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

OCTAStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

PSM-softLoss	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 453

KMStereo	0.12 251	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 453

PSM-AAD	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.20 229	0.13 119	0.12 192	0.14 188	0.18 314	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.14 490

FTStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.21 252	0.18 231	0.12 192	0.24 336	0.12 192	0.12 255	0.13 234	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.10 414

KYRaft	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.22 274	0.12 88	0.13 219	0.16 217	0.20 340	0.10 199	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.16 508

SST-Stereo	0.10 142	0.07 139	0.15 315	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.11 62	0.15 267	0.17 238	0.13 217	0.12 255	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

RAFT_R40	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.16 186	0.14 240	0.18 263	0.15 266	0.12 255	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.06 185	0.06 192	0.05 121

DRaft	0.12 251	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.14 278	0.17 318	0.21 252	0.30 399	0.17 311	0.28 404	0.10 154	0.15 336	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

GrayStereo	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.19 355	0.09 239	0.09 80	0.16 284	0.18 197	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.17 300	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.10 414

RE-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

Pruner-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.17 205	0.13 219	0.19 272	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.08 343

TVStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 453

RAFT-RH_RVC	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.41 495	0.11 175	0.10 199	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.05 107	0.04 15	0.06 199

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 30	0.22 455	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.15 106	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.11 154	0.15 205	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.09 387

LMCR-Stereo	0.15 354	0.08 236	0.13 229	0.21 440	0.09 239	0.17 355	0.20 423	0.27 371	0.19 246	0.24 431	0.24 336	0.23 385	0.17 385	0.20 409	0.17 373	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

ICVP	0.15 354	0.09 312	0.12 184	0.22 455	0.09 239	0.17 355	0.21 440	0.25 332	0.23 308	0.18 341	0.30 422	0.26 414	0.18 399	0.17 348	0.14 314	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 142	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.09 239	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.12 88	0.09 92	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

CFNet_pseudo	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 293	0.18 369	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.07 279

RALAANet	0.11 185	0.08 236	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.13 174	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

XX-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.12 63	0.20 229	0.10 36	0.10 125	0.14 188	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

test_xeample3	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ARAFT	0.12 251	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.20 229	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.10 407	0.09 383	0.05 100	0.04 40

GMStereo	0.13 276	0.14 455	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.20 229	0.24 324	0.16 295	0.17 238	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.13 277	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.28 390	0.27 368	0.14 240	0.17 238	0.12 192	0.13 293	0.14 260	0.11 187	0.08 300	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.06 199

EDNetEfficientorigin	7.91 580	0.31 533	153.02 596	0.19 355	0.09 239	0.21 429	0.16 284	0.22 274	0.59 526	0.72 546	0.67 537	0.42 511	0.50 539	0.24 459	0.39 532	0.08 300	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.12 452	0.10 414

hitnet-ft	0.18 411	0.09 312	0.17 377	0.14 30	0.09 239	0.26 475	0.20 423	0.25 332	0.26 359	0.24 431	0.32 434	0.31 462	0.22 440	0.24 459	0.21 430	0.12 454	0.07 379	0.10 407	0.08 337	0.12 452	0.11 440

CFNet-ft	0.14 310	0.07 139	0.15 315	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 382	0.24 391	0.14 318	0.16 316	0.14 314	0.11 429	0.06 307	0.08 278	0.09 383	0.09 382	0.08 343

DMCA	0.14 310	0.09 312	0.16 349	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.19 272	0.17 300	0.18 399	0.15 282	0.17 373	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.10 414

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.09 18	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.16 217	0.14 237	0.12 255	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 435	0.10 370	0.56 530	0.16 142	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.24 316	0.50 507	0.26 449	0.39 478	0.17 300	0.21 431	0.22 439	0.21 430	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.12 452	0.10 414

MSMDNet	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 446	0.14 240	0.21 305	0.21 349	0.12 255	0.17 348	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

CFNet_RVC	0.14 310	0.07 139	0.15 315	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 382	0.24 391	0.14 318	0.16 316	0.14 314	0.11 429	0.06 307	0.08 278	0.09 383	0.09 382	0.08 343

ccs_rob	0.14 310	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 293	0.18 369	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

AANet_RVC	0.16 377	0.10 370	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.18 374	0.19 402	0.26 350	0.31 406	0.22 410	0.35 455	0.21 349	0.21 431	0.22 439	0.16 358	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199

AdaStereo	0.15 354	0.11 396	0.15 315	0.18 298	0.09 239	0.20 412	0.11 46	0.32 436	0.28 382	0.20 380	0.23 324	0.20 340	0.13 293	0.19 384	0.14 314	0.12 454	0.05 182	0.10 407	0.07 272	0.09 382	0.07 279
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.
HSM	0.15 354	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.16 334	0.14 152	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.23 324	0.37 492	0.16 362	0.20 409	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

StereoDRNet-Refined	0.17 397	0.12 414	0.15 315	0.20 411	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.26 350	0.23 308	0.26 449	0.40 484	0.22 367	0.17 385	0.21 426	0.20 410	0.08 300	0.05 182	0.09 359	0.10 422	0.07 258	0.07 279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM_RVC	0.23 472	0.12 414	0.15 315	0.15 70	0.09 239	0.33 508	0.18 363	0.34 464	0.31 406	0.44 526	0.37 464	0.53 534	0.35 514	0.35 510	0.24 464	0.13 477	0.13 494	0.13 472	0.13 483	0.10 414	0.11 440
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.22 456	0.11 396	0.23 446	0.17 216	0.10 341	0.27 485	0.16 284	0.37 493	0.55 517	0.21 394	0.27 390	0.47 526	0.27 477	0.35 510	0.39 532	0.09 359	0.06 307	0.07 194	0.09 383	0.12 452	0.10 414

DFGA-Net	0.13 276	0.11 396	0.18 400	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.13 104	0.22 274	0.25 345	0.16 295	0.16 217	0.13 217	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.05 100	0.05 121

coex_refinement	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.15 219	0.26 350	0.29 389	0.18 341	0.20 284	0.22 367	0.17 385	0.16 316	0.18 391	0.08 300	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.09 382	0.08 343

S2M2	0.09 81	0.08 236	0.11 149	0.13 13	0.10 341	0.08 51	0.06 1	0.10 17	0.10 36	0.10 125	0.09 88	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.13 477	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.10 414	0.08 343

rvit_0105_6	0.14 310	0.09 312	0.18 400	0.17 216	0.10 341	0.10 127	0.16 284	0.19 218	0.26 359	0.12 192	0.18 263	0.17 300	0.12 255	0.18 369	0.12 236	0.15 494	0.11 467	0.12 457	0.10 422	0.09 382	0.06 199

rvit_0105_4	0.14 310	0.09 312	0.17 377	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.19 402	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.20 284	0.17 300	0.13 293	0.17 348	0.13 277	0.15 494	0.11 467	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.06 199

DCVSM-stereo	0.14 310	0.09 312	0.16 349	0.16 142	0.10 341	0.15 304	0.09 18	0.19 218	0.23 308	0.20 380	0.23 324	0.26 414	0.15 336	0.18 369	0.14 314	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.08 337	0.10 414	0.12 453

U	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.17 205	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

rvit_stereo_ft	0.12 251	0.07 139	0.13 229	0.19 355	0.10 341	0.12 207	0.17 318	0.16 132	0.16 186	0.12 192	0.13 174	0.15 266	0.10 199	0.14 260	0.13 277	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

testlalala2	0.10 142	0.06 56	0.11 149	0.20 411	0.10 341	0.10 127	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

IGEVStereo-DCA	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

rrr	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.16 284	0.16 132	0.15 159	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

GMStereo_Zeroshot	0.16 377	0.13 443	0.24 450	0.20 411	0.10 341	0.17 355	0.13 104	0.29 401	0.25 345	0.23 422	0.32 434	0.25 405	0.11 224	0.19 384	0.14 314	0.09 359	0.06 307	0.11 438	0.06 185	0.12 452	0.08 343

StereoVision	0.13 276	0.12 414	0.09 72	0.24 485	0.10 341	0.15 304	0.21 440	0.21 252	0.20 269	0.12 192	0.24 336	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.10 123	0.09 359	0.11 467	0.12 457	0.12 473	0.06 192	0.05 121

MIF-Stereo (partial)	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.11 46	0.17 168	0.18 231	0.14 240	0.16 217	0.09 123	0.11 224	0.12 189	0.12 236	0.08 300	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.07 279

EKT-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.21 284	0.11 154	0.08 70	0.12 192	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

LL-Strereo	0.13 276	0.09 312	0.11 149	0.20 411	0.10 341	0.11 172	0.18 363	0.32 436	0.24 324	0.15 267	0.15 205	0.14 237	0.13 293	0.19 384	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 359	0.08 337	0.04 15	0.05 121

iinet-f	0.16 377	0.06 56	0.45 514	0.14 30	0.10 341	0.21 429	0.14 152	0.27 371	0.23 308	0.21 394	0.24 336	0.21 349	0.15 336	0.18 369	0.21 430	0.09 359	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.10 414

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 411	0.09 312	0.29 478	0.15 70	0.10 341	0.22 437	0.20 423	0.26 350	0.39 463	0.25 444	0.42 501	0.24 391	0.15 336	0.20 409	0.19 404	0.07 239	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.10 414	0.09 387

BUS	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.22 455	0.10 341	0.19 397	0.14 152	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 315	0.16 280	0.13 293	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

test_5	0.14 310	0.12 414	0.08 30	0.20 411	0.10 341	0.14 278	0.29 519	0.21 252	0.24 324	0.18 341	0.28 404	0.11 175	0.15 336	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

BSDual-CNN	0.15 354	0.09 312	0.14 264	0.22 455	0.10 341	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 315	0.25 405	0.16 362	0.15 282	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

psmg	0.14 310	0.09 312	0.14 264	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.17 318	0.29 401	0.19 246	0.17 311	0.21 305	0.25 405	0.16 362	0.15 282	0.14 314	0.08 300	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

UDGNet	0.14 310	0.13 443	0.16 349	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.16 284	0.21 252	0.27 368	0.20 380	0.20 284	0.16 280	0.13 293	0.16 316	0.13 277	0.10 400	0.06 307	0.09 359	0.07 272	0.06 192	0.07 279

DAS	0.15 354	0.08 236	0.18 400	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 365	0.21 349	0.15 336	0.16 316	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

SepStereo	0.15 354	0.08 236	0.18 400	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 365	0.21 349	0.15 336	0.25 464	0.12 236	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

AACVNet	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.23 294	0.24 324	0.27 455	0.27 390	0.28 432	0.17 385	0.19 384	0.16 358	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.07 272	0.10 414	0.09 387

GANet-ADL	0.13 276	0.07 139	0.15 315	0.17 216	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.30 415	0.20 269	0.13 219	0.18 263	0.19 328	0.12 255	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.06 307	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.08 343

ASMatch	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.10 341	0.07 28	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.12 192	0.16 217	0.16 280	0.10 199	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.08 343

DEmStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.14 30	0.10 341	0.16 334	0.15 219	0.16 132	0.24 324	0.17 311	0.24 336	0.13 217	0.14 318	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

ADLNet	0.16 377	0.08 236	0.15 315	0.16 142	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.32 436	0.27 368	0.22 410	0.27 390	0.24 391	0.16 362	0.18 369	0.21 430	0.10 400	0.06 307	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

GES	0.14 310	0.08 236	0.16 349	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.13 104	0.28 390	0.25 345	0.16 295	0.23 324	0.18 314	0.13 293	0.16 316	0.13 277	0.08 300	0.07 379	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.09 387

RAFT + AFF	0.13 276	0.07 139	0.20 423	0.20 411	0.10 341	0.14 278	0.24 473	0.26 350	0.20 269	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.07 239	0.06 307	0.09 359	0.08 337	0.06 192	0.08 343

aanetorigin	0.22 456	0.17 484	0.56 530	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.19 402	0.20 229	0.33 420	0.49 531	0.48 511	0.29 440	0.27 477	0.20 409	0.23 451	0.08 300	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.10 414	0.09 387

EDNetEfficient	0.29 509	0.24 516	1.13 561	0.18 298	0.10 341	0.19 397	0.20 423	0.20 229	0.60 529	0.74 550	0.56 527	0.31 462	0.39 521	0.22 439	0.30 508	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.07 272	0.11 437	0.09 387

ac_64	0.16 377	0.08 236	0.15 315	0.18 298	0.10 341	0.22 437	0.18 363	0.24 316	0.21 284	0.18 341	0.24 336	0.29 440	0.18 399	0.19 384	0.22 439	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.07 258	0.06 199

acv_ft	0.15 354	0.09 312	0.15 315	0.19 355	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.25 332	0.33 420	0.19 357	0.26 382	0.21 349	0.17 385	0.17 348	0.18 391	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

DSFCA	0.16 377	0.09 312	0.14 264	0.16 142	0.10 341	0.20 412	0.19 402	0.28 390	0.31 406	0.23 422	0.24 336	0.22 367	0.15 336	0.19 384	0.20 410	0.10 400	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

TDLM	0.17 397	0.12 414	0.13 229	0.24 485	0.10 341	0.18 374	0.18 363	0.36 487	0.30 399	0.21 394	0.28 404	0.28 432	0.18 399	0.23 450	0.18 391	0.11 429	0.07 379	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.08 343

CVANet_RVC	0.18 411	0.10 370	0.14 264	0.21 440	0.10 341	0.18 374	0.17 318	0.34 464	0.33 420	0.22 410	0.31 430	0.28 432	0.18 399	0.23 450	0.17 373	0.12 454	0.08 405	0.12 457	0.11 454	0.09 382	0.07 279

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 397	0.10 370	0.22 437	0.20 411	0.10 341	0.15 304	0.18 363	0.31 425	0.25 345	0.21 394	0.30 422	0.25 405	0.17 385	0.21 426	0.20 410	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.08 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.11 1	0.10 341	0.20 412	0.10 27	0.24 316	0.22 298	0.17 311	0.20 284	0.23 385	0.15 336	0.17 348	0.15 342	0.12 454	0.07 379	0.10 407	0.13 483	0.11 437	0.10 414

DeepPruner_ROB	0.16 377	0.11 396	0.15 315	0.17 216	0.10 341	0.17 355	0.15 219	0.32 436	0.21 284	0.19 357	0.21 305	0.22 367	0.18 399	0.20 409	0.15 342	0.13 477	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.11 437	0.10 414

PS-NSSS	0.20 435	0.21 508	0.23 446	0.20 411	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.36 487	0.25 345	0.27 455	0.33 446	0.27 422	0.24 454	0.20 409	0.20 410	0.15 494	0.12 481	0.17 505	0.14 486	0.10 414	0.08 343

DRN-Test	0.19 423	0.11 396	0.20 423	0.22 455	0.10 341	0.22 437	0.22 450	0.39 505	0.37 453	0.24 431	0.32 434	0.26 414	0.21 431	0.22 439	0.24 464	0.11 429	0.07 379	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.07 279

DISCO	0.19 423	0.09 312	0.22 437	0.17 216	0.10 341	0.25 466	0.18 363	0.27 371	0.44 489	0.22 410	0.31 430	0.33 475	0.26 469	0.28 480	0.28 500	0.08 300	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.09 387

DN-CSS_ROB	0.13 276	0.13 443	0.16 349	0.18 298	0.10 341	0.16 334	0.08 7	0.22 274	0.18 231	0.17 311	0.22 315	0.13 217	0.13 293	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.06 199

CBMV	0.19 423	0.14 455	0.17 377	0.18 298	0.10 341	0.20 412	0.11 46	0.29 401	0.30 399	0.29 478	0.30 422	0.30 449	0.23 448	0.27 469	0.19 404	0.13 477	0.15 509	0.17 505	0.16 506	0.10 414	0.10 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample7	0.15 354	0.10 370	0.16 349	0.14 30	0.11 389	0.16 334	0.16 284	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.16 316	0.16 358	0.12 454	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.10 414	0.10 414

test_for_model	0.09 81	0.12 414	0.14 264	0.23 476	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.12 43	0.12 88	0.10 125	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

CFNet_ucs	0.15 354	0.08 236	0.16 349	0.16 142	0.11 389	0.14 278	0.14 152	0.30 415	0.34 432	0.16 295	0.24 336	0.23 385	0.14 318	0.18 369	0.15 342	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

ToySt	0.17 397	0.11 396	0.18 400	0.17 216	0.11 389	0.16 334	0.25 489	0.24 316	0.33 420	0.19 357	0.24 336	0.26 414	0.24 454	0.19 384	0.20 410	0.07 239	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.09 382	0.08 343

DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 142	0.11 389	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.17 205	0.11 154	0.18 263	0.10 154	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.04 40

ssnet_v2	0.17 397	0.10 370	0.17 377	0.17 216	0.11 389	0.21 429	0.21 440	0.33 455	0.25 345	0.22 410	0.22 315	0.27 422	0.18 399	0.22 439	0.20 410	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

HBP-ISP	0.18 411	0.13 443	0.16 349	0.15 70	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.28 390	0.29 389	0.22 410	0.33 446	0.21 349	0.25 463	0.23 450	0.17 373	0.14 490	0.16 512	0.21 519	0.17 513	0.10 414	0.08 343

NINENet	0.16 377	0.10 370	0.15 315	0.17 216	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.40 509	0.36 446	0.18 341	0.21 305	0.16 280	0.13 293	0.15 282	0.13 277	0.08 300	0.08 405	0.10 407	0.07 272	0.10 414	0.09 387

hknet	0.15 354	0.11 396	0.13 229	0.22 455	0.11 389	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.25 345	0.17 311	0.22 315	0.22 367	0.18 399	0.17 348	0.12 236	0.07 239	0.06 307	0.10 407	0.09 383	0.07 258	0.07 279

dad	0.17 397	0.20 502	0.20 423	0.16 142	0.11 389	0.20 412	0.18 363	0.21 252	0.28 382	0.30 482	0.24 336	0.29 440	0.13 293	0.19 384	0.16 358	0.18 517	0.09 434	0.11 438	0.09 383	0.11 437	0.07 279

GEStereo_RVC	0.17 397	0.12 414	0.15 315	0.22 455	0.11 389	0.19 397	0.17 318	0.32 436	0.48 498	0.20 380	0.25 365	0.17 300	0.13 293	0.21 426	0.16 358	0.10 400	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.08 343

sCroCo_RVC	0.12 251	0.09 312	0.23 446	0.24 485	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.10 125	0.13 174	0.12 192	0.07 106	0.14 260	0.11 187	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.05 100	0.07 279

HCRNet	0.16 377	0.24 516	0.12 184	0.35 533	0.11 389	0.15 304	0.17 318	0.26 350	0.22 298	0.19 357	0.24 336	0.21 349	0.14 318	0.15 282	0.13 277	0.11 429	0.07 379	0.11 438	0.10 422	0.09 382	0.07 279

MMNet	0.17 397	0.09 312	0.16 349	0.20 411	0.11 389	0.27 485	0.20 423	0.25 332	0.41 472	0.22 410	0.30 422	0.21 349	0.20 427	0.17 348	0.20 410	0.06 114	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

delet	0.17 397	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.11 389	0.20 412	0.21 440	0.30 415	0.37 453	0.17 311	0.26 382	0.19 328	0.19 415	0.19 384	0.21 430	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.11 454	0.06 192	0.06 199

psm_up	0.18 411	0.10 370	0.18 400	0.20 411	0.11 389	0.17 355	0.19 402	0.37 493	0.34 432	0.21 394	0.28 404	0.29 440	0.24 454	0.20 409	0.22 439	0.09 359	0.10 454	0.11 438	0.11 454	0.08 321	0.08 343

DMCA-RVC	0.17 397	0.10 370	0.15 315	0.24 485	0.11 389	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.24 324	0.21 394	0.26 382	0.25 405	0.27 477	0.18 369	0.20 410	0.12 454	0.08 405	0.13 472	0.10 422	0.10 414	0.08 343

FADNet-RVC-Resample	0.16 377	0.11 396	0.31 483	0.22 455	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.25 332	0.24 324	0.24 431	0.27 390	0.20 340	0.15 336	0.16 316	0.15 342	0.07 239	0.08 405	0.12 457	0.10 422	0.09 382	0.10 414

FADNet_RVC	0.16 377	0.14 455	0.40 507	0.20 411	0.11 389	0.13 246	0.13 104	0.26 350	0.22 298	0.21 394	0.23 324	0.20 340	0.17 385	0.14 260	0.16 358	0.08 300	0.08 405	0.12 457	0.09 383	0.11 437	0.10 414

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 456	0.21 508	0.24 450	0.26 501	0.11 389	0.23 450	0.14 152	0.39 505	0.24 324	0.32 494	0.36 458	0.30 449	0.21 431	0.19 384	0.21 430	0.17 515	0.14 503	0.21 519	0.16 506	0.12 452	0.12 453

STTStereo	0.18 411	0.12 414	0.27 465	0.20 411	0.11 389	0.16 334	0.21 440	0.29 401	0.23 308	0.21 394	0.30 422	0.29 440	0.18 399	0.20 409	0.19 404	0.12 454	0.11 467	0.11 438	0.14 486	0.09 382	0.08 343

RP	0.21 447	0.13 443	0.21 431	0.23 476	0.11 389	0.21 429	0.20 423	0.25 332	0.44 489	0.21 394	0.38 470	0.36 487	0.24 454	0.27 469	0.25 473	0.11 429	0.12 481	0.13 472	0.12 473	0.12 452	0.14 490

SGM-ForestM	0.32 518	0.12 414	0.16 349	0.16 142	0.11 389	0.39 525	0.19 402	0.41 515	0.50 507	0.52 533	0.54 520	1.32 564	0.42 532	0.40 531	0.27 493	0.14 490	0.16 512	0.16 502	0.16 506	0.12 452	0.12 453

StereoDRNet	0.18 411	0.11 396	0.17 377	0.22 455	0.11 389	0.21 429	0.22 450	0.37 493	0.33 420	0.24 431	0.28 404	0.30 449	0.19 415	0.20 409	0.20 410	0.09 359	0.08 405	0.11 438	0.09 383	0.09 382	0.07 279

MDST_ROB	0.22 456	0.10 370	0.17 377	0.18 298	0.11 389	0.37 521	0.19 402	0.43 524	0.41 472	0.39 512	0.39 478	0.29 440	0.21 431	0.26 466	0.18 391	0.11 429	0.10 454	0.14 484	0.11 454	0.10 414	0.08 343

CBMV_ROB	0.19 423	0.13 443	0.17 377	0.16 142	0.11 389	0.15 304	0.13 104	0.26 350	0.28 382	0.27 455	0.30 422	0.27 422	0.24 454	0.23 450	0.16 358	0.15 494	0.17 517	0.22 523	0.20 519	0.10 414	0.11 440

SANet	0.24 479	0.14 455	0.28 470	0.21 440	0.11 389	0.27 485	0.24 473	0.38 501	0.64 536	0.36 504	0.40 484	0.43 515	0.26 469	0.27 469	0.24 464	0.12 454	0.09 434	0.10 407	0.09 383	0.13 470	0.11 440

DLCB_ROB	0.18 411	0.10 370	0.15 315	0.23 476	0.11 389	0.24 455	0.18 363	0.29 401	0.28 382	0.27 455	0.28 404	0.28 432	0.24 454	0.19 384	0.20 410	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.07 258	0.07 279

PWC_ROB	0.21 447	0.16 473	0.26 458	0.18 298	0.11 389	0.22 437	0.13 104	0.32 436	0.49 504	0.30 482	0.40 484	0.32 472	0.24 454	0.31 491	0.22 439	0.10 400	0.07 379	0.11 438	0.08 337	0.11 437	0.10 414

PWCDC_ROB	0.20 435	0.13 443	0.22 437	0.24 485	0.11 389	0.19 397	0.15 219	0.33 455	0.54 516	0.29 478	0.50 516	0.21 349	0.15 336	0.27 469	0.20 410	0.11 429	0.09 434	0.10 407	0.08 337	0.11 437	0.09 387

MeshStereo	0.27 501	0.13 443	0.18 400	0.15 70	0.11 389	0.32 502	0.24 473	0.40 509	0.36 446	0.52 533	0.57 530	0.67 545	0.40 524	0.35 510	0.26 485	0.14 490	0.13 494	0.13 472	0.11 454	0.11 437	0.10 414
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
MultiAttention	0.29 509	0.08 236	0.14 264	0.19 355	0.12 420	1.45 572	1.33 573	0.36 487	0.37 453	0.19 357	0.21 305	0.24 391	0.11 224	0.38 523	0.18 391	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.09 387

w-ln-seven-2	0.20 435	0.14 455	0.37 502	0.22 455	0.12 420	0.20 412	0.21 440	0.28 390	0.37 453	0.25 444	0.37 464	0.27 422	0.22 440	0.21 426	0.23 451	0.08 300	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.10 414	0.09 387

FACV-RUCA	0.13 276	0.11 396	0.12 184	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.15 219	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.16 362	0.14 260	0.13 277	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

DDVS	0.15 354	0.10 370	0.21 431	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.14 152	0.25 332	0.19 246	0.18 341	0.29 416	0.27 422	0.12 255	0.19 384	0.15 342	0.09 359	0.06 307	0.09 359	0.07 272	0.11 437	0.11 440

rvit_0105_3	0.15 354	0.09 312	0.14 264	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.25 489	0.25 332	0.29 389	0.15 267	0.17 238	0.20 340	0.13 293	0.17 348	0.14 314	0.13 477	0.11 467	0.12 457	0.14 486	0.07 258	0.06 199

ACV-stereo	0.15 354	0.10 370	0.28 470	0.18 298	0.12 420	0.14 278	0.12 63	0.23 294	0.21 284	0.19 357	0.23 324	0.22 367	0.15 336	0.23 450	0.17 373	0.07 239	0.06 307	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

DispNO	0.14 310	0.08 236	0.17 377	0.19 355	0.12 420	0.11 172	0.21 440	0.23 294	0.29 389	0.17 311	0.23 324	0.18 314	0.17 385	0.15 282	0.15 342	0.07 239	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

SDNR	0.19 423	0.08 236	0.19 411	0.16 142	0.12 420	0.77 557	0.14 152	0.25 332	0.32 413	0.19 357	0.24 336	0.19 328	0.13 293	0.19 384	0.15 342	0.16 510	0.18 519	0.14 484	0.11 454	0.08 321	0.11 440

fast-acv-ft	0.18 411	0.11 396	0.19 411	0.19 355	0.12 420	0.24 455	0.21 440	0.25 332	0.34 432	0.22 410	0.34 450	0.27 422	0.20 427	0.21 426	0.23 451	0.09 359	0.09 434	0.08 278	0.10 422	0.08 321	0.07 279

TRStereo	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.15 70	0.12 420	0.10 127	0.13 104	0.18 197	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.07 239	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

sAnonymous2	0.13 276	0.12 414	0.24 450	0.20 411	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 359	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 498	0.10 414

CroCo_RVC	0.13 276	0.12 414	0.24 450	0.20 411	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 359	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 498	0.10 414

UNet	0.17 397	0.09 312	0.18 400	0.19 355	0.12 420	0.27 485	0.19 402	0.33 455	0.29 389	0.21 394	0.24 336	0.23 385	0.19 415	0.19 384	0.18 391	0.07 239	0.06 307	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.06 199

UPFNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.20 411	0.12 420	0.20 412	0.23 461	0.28 390	0.26 359	0.17 311	0.24 336	0.22 367	0.19 415	0.19 384	0.21 430	0.09 359	0.07 379	0.08 278	0.09 383	0.08 321	0.06 199

GwcNet	0.20 435	0.13 443	0.19 411	0.18 298	0.12 420	0.24 455	0.19 402	0.35 480	0.43 484	0.20 380	0.32 434	0.33 475	0.20 427	0.22 439	0.24 464	0.11 429	0.09 434	0.09 359	0.09 383	0.09 382	0.10 414

ACVNet	0.15 354	0.09 312	0.15 315	0.13 13	0.12 420	0.14 278	0.20 423	0.22 274	0.33 420	0.17 311	0.26 382	0.21 349	0.16 362	0.17 348	0.21 430	0.07 239	0.06 307	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

HGLStereo	0.17 397	0.08 236	0.19 411	0.17 216	0.12 420	0.18 374	0.18 363	0.31 425	0.32 413	0.21 394	0.32 434	0.25 405	0.18 399	0.19 384	0.20 410	0.09 359	0.09 434	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.10 414

FAT-Stereo	0.20 435	0.12 414	0.22 437	0.21 440	0.12 420	0.17 355	0.18 363	0.34 464	0.39 463	0.27 455	0.37 464	0.34 481	0.32 507	0.21 426	0.20 410	0.09 359	0.11 467	0.10 407	0.09 383	0.11 437	0.14 490

stereogan	0.22 456	0.11 396	0.21 431	0.20 411	0.12 420	0.31 501	0.19 402	0.35 480	0.44 489	0.22 410	0.39 478	0.35 485	0.27 477	0.33 501	0.22 439	0.10 400	0.12 481	0.10 407	0.10 422	0.14 483	0.13 473

ADCL	0.24 479	0.11 396	0.47 519	0.22 455	0.12 420	0.34 511	0.29 519	0.29 401	0.56 520	0.24 431	0.46 508	0.30 449	0.30 498	0.29 487	0.29 503	0.08 300	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.10 414	0.10 414

ADCRef	0.19 423	0.12 414	0.41 510	0.20 411	0.12 420	0.22 437	0.18 363	0.32 436	0.36 446	0.26 449	0.32 434	0.17 300	0.23 448	0.24 459	0.24 464	0.07 239	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.08 321	0.08 343

ADCP+	0.20 435	0.10 370	0.33 489	0.20 411	0.12 420	0.22 437	0.26 497	0.31 425	0.34 432	0.26 449	0.37 464	0.22 367	0.22 440	0.27 469	0.27 493	0.09 359	0.06 307	0.08 278	0.08 337	0.09 382	0.10 414

NOSS_ROB	0.19 423	0.12 414	0.18 400	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.20 380	0.22 315	0.27 422	0.23 448	0.21 426	0.16 358	0.16 510	0.18 519	0.23 524	0.21 521	0.12 452	0.13 473

zh-sn7	0.25 490	0.17 484	0.50 521	0.24 485	0.13 443	0.25 466	0.24 473	0.34 464	0.48 498	0.28 470	0.54 520	0.28 432	0.31 502	0.36 516	0.32 516	0.10 400	0.10 454	0.11 438	0.10 422	0.12 452	0.12 453

z-mn7	0.24 479	0.14 455	0.45 514	0.19 355	0.13 443	0.28 492	0.25 489	0.34 464	0.62 532	0.27 455	0.56 527	0.29 440	0.24 454	0.32 498	0.25 473	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.10 414

ISRNet	0.18 411	0.08 236	0.19 411	0.19 355	0.13 443	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.21 394	0.25 365	0.27 422	0.17 385	0.17 348	0.20 410	0.20 524	0.08 405	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.17 516

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 185	0.05 17	0.11 149	0.15 70	0.13 443	0.13 246	0.16 284	0.23 294	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.08 343

AEACV	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.13 443	0.14 278	0.13 104	0.14 75	0.09 23	0.07 30	0.09 88	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

coex-ft	3.30 572	0.34 537	59.09 595	0.18 298	0.13 443	0.26 475	0.22 450	0.27 371	0.72 544	1.90 574	0.70 541	0.44 517	0.45 535	0.29 487	0.41 538	0.09 359	0.09 434	0.12 457	0.09 383	0.14 483	0.13 473

Wz-Net-LNSev	0.22 456	0.16 473	0.38 503	0.21 440	0.13 443	0.25 466	0.23 461	0.32 436	0.43 484	0.30 482	0.41 495	0.31 462	0.18 399	0.22 439	0.25 473	0.10 400	0.09 434	0.08 278	0.08 337	0.12 452	0.11 440

SACVNet	0.18 411	0.12 414	0.14 264	0.17 216	0.13 443	0.22 437	0.18 363	0.31 425	0.30 399	0.23 422	0.31 430	0.30 449	0.22 440	0.22 439	0.17 373	0.11 429	0.08 405	0.10 407	0.10 422	0.12 452	0.14 490

psmorigin	0.25 490	0.15 465	0.34 497	0.17 216	0.13 443	0.23 450	0.14 152	0.34 464	0.33 420	0.41 519	0.55 522	0.41 510	0.37 518	0.34 504	0.27 493	0.11 429	0.15 509	0.11 438	0.11 454	0.12 452	0.16 508

S-Stereo	0.20 435	0.12 414	0.25 455	0.21 440	0.13 443	0.20 412	0.18 363	0.32 436	0.43 484	0.23 422	0.36 458	0.28 432	0.30 498	0.19 384	0.22 439	0.09 359	0.12 481	0.10 407	0.10 422	0.13 470	0.13 473

AF-Net	0.22 456	0.17 484	0.17 377	0.26 501	0.13 443	0.25 466	0.24 473	0.32 436	0.50 507	0.25 444	0.33 446	0.38 496	0.26 469	0.28 480	0.25 473	0.11 429	0.10 454	0.16 502	0.11 454	0.11 437	0.10 414

edge stereo	0.22 456	0.13 443	0.20 423	0.21 440	0.13 443	0.23 450	0.16 284	0.32 436	0.42 479	0.32 494	0.40 484	0.38 496	0.35 514	0.25 464	0.24 464	0.13 477	0.11 467	0.14 484	0.11 454	0.12 452	0.13 473

RTSC	0.23 472	0.12 414	0.28 470	0.21 440	0.13 443	0.28 492	0.16 284	0.35 480	0.66 539	0.27 455	0.33 446	0.30 449	0.21 431	0.31 491	0.29 503	0.10 400	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.13 470	0.13 473

DANet	0.21 447	0.15 465	0.28 470	0.25 496	0.13 443	0.22 437	0.19 402	0.27 371	0.27 368	0.28 470	0.32 434	0.35 485	0.31 502	0.31 491	0.23 451	0.11 429	0.09 434	0.11 438	0.10 422	0.13 470	0.11 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 447	0.12 414	0.21 431	0.24 485	0.13 443	0.22 437	0.22 450	0.41 515	0.26 359	0.31 488	0.42 501	0.37 492	0.28 486	0.23 450	0.22 439	0.10 400	0.12 481	0.10 407	0.09 383	0.10 414	0.08 343

DPSNet	0.28 505	0.16 473	0.31 483	0.18 298	0.13 443	0.54 536	0.42 545	0.51 538	0.67 540	0.29 478	0.38 470	0.38 496	0.29 494	0.31 491	0.23 451	0.11 429	0.10 454	0.11 438	0.08 337	0.20 520	0.16 508

NaN_ROB	0.22 456	0.19 498	0.24 450	0.25 496	0.13 443	0.29 496	0.26 497	0.33 455	0.41 472	0.31 488	0.31 430	0.32 472	0.23 448	0.30 490	0.21 430	0.11 429	0.17 517	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

XPNet_ROB	0.22 456	0.11 396	0.19 411	0.22 455	0.13 443	0.22 437	0.19 402	0.34 464	0.40 469	0.30 482	0.39 478	0.39 504	0.26 469	0.26 466	0.28 500	0.15 494	0.10 454	0.10 407	0.10 422	0.13 470	0.12 453

ETE_ROB	0.23 472	0.17 484	0.22 437	0.25 496	0.13 443	0.26 475	0.29 519	0.31 425	0.36 446	0.28 470	0.36 458	0.45 519	0.26 469	0.27 469	0.26 485	0.11 429	0.08 405	0.12 457	0.09 383	0.14 483	0.13 473

SGM-Forest	0.20 435	0.14 455	0.18 400	0.19 355	0.13 443	0.20 412	0.22 450	0.33 455	0.30 399	0.24 431	0.29 416	0.28 432	0.19 415	0.23 450	0.17 373	0.15 494	0.16 512	0.15 496	0.14 486	0.12 452	0.12 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-mn7	0.25 490	0.14 455	0.56 530	0.19 355	0.14 463	0.24 455	0.22 450	0.34 464	0.62 532	0.35 501	0.65 535	0.31 462	0.25 463	0.31 491	0.25 473	0.09 359	0.08 405	0.09 359	0.09 383	0.09 382	0.11 440

w-ln-seven	0.24 479	0.14 455	0.55 527	0.19 355	0.14 463	0.26 475	0.22 450	0.35 480	0.60 529	0.29 478	0.39 478	0.30 449	0.22 440	0.21 426	0.26 485	0.09 359	0.09 434	0.11 438	0.10 422	0.11 437	0.10 414

YMNet	0.20 435	0.12 414	0.19 411	0.20 411	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 455	0.34 450	0.30 449	0.18 399	0.18 369	0.22 439	0.10 400	0.13 494	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

YMNet_1	0.20 435	0.12 414	0.19 411	0.20 411	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 455	0.34 450	0.30 449	0.18 399	0.18 369	0.22 439	0.10 400	0.13 494	0.10 407	0.10 422	0.08 321	0.09 387

DualNet (step1)	0.16 377	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.16 316	0.16 358	0.15 494	0.06 307	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample9	0.18 411	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 380	0.20 284	0.24 391	0.19 415	0.19 384	0.17 373	0.15 494	0.30 543	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

test_sample8	0.19 423	0.12 414	0.20 423	0.12 4	0.14 463	0.17 355	0.13 104	0.31 425	0.21 284	0.27 455	0.22 315	0.36 487	0.25 463	0.19 384	0.17 373	0.15 494	0.30 543	0.14 484	0.14 486	0.14 483	0.12 453

Wz-Net-SNSev	0.25 490	0.17 484	0.44 513	0.25 496	0.14 463	0.26 475	0.23 461	0.38 501	0.56 520	0.30 482	0.55 522	0.39 504	0.26 469	0.23 450	0.30 508	0.10 400	0.09 434	0.09 359	0.10 422	0.11 437	0.11 440

Wz-Net-MNSev	0.22 456	0.13 443	0.31 483	0.20 411	0.14 463	0.36 520	0.24 473	0.33 455	0.44 489	0.28 470	0.40 484	0.38 496	0.19 415	0.24 459	0.25 473	0.09 359	0.07 379	0.09 359	0.09 383	0.12 452	0.10 414

HHNet	0.11 185	0.06 56	0.16 349	0.15 70	0.14 463	0.07 28	0.13 104	0.20 229	0.17 205	0.14 240	0.25 365	0.11 175	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.09 387

Anonymous3	0.16 377	0.13 443	0.33 489	0.26 501	0.14 463	0.27 485	0.17 318	0.28 390	0.28 382	0.15 267	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.08 300	0.08 405	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.11 440

pcwnet_v2	0.19 423	0.10 370	0.26 458	0.17 216	0.14 463	0.18 374	0.15 219	0.37 493	0.46 496	0.19 357	0.24 336	0.21 349	0.19 415	0.20 409	0.19 404	0.13 477	0.10 454	0.10 407	0.10 422	0.11 437	0.13 473

APVNet	0.22 456	0.12 414	0.19 411	0.18 298	0.14 463	0.32 502	0.31 532	0.39 505	0.32 413	0.27 455	0.40 484	0.30 449	0.29 494	0.26 466	0.25 473	0.11 429	0.12 481	0.11 438	0.14 486	0.12 452	0.12 453

Syn2CoEx	0.21 447	0.16 473	0.27 465	0.29 523	0.14 463	0.26 475	0.20 423	0.33 455	0.31 406	0.28 470	0.36 458	0.27 422	0.25 463	0.19 384	0.24 464	0.16 510	0.12 481	0.14 484	0.11 454	0.09 382	0.08 343

Nwc_Net	0.23 472	0.16 473	0.21 431	0.25 496	0.14 463	0.24 455	0.26 497	0.37 493	0.38 460	0.22 410	0.41 495	0.30 449	0.28 486	0.28 480	0.25 473	0.11 429	0.10 454	0.17 505	0.20 519	0.10 414	0.10 414

ADCMid	0.25 490	0.15 465	0.40 507	0.20 411	0.14 463	0.25 466	0.26 497	0.34 464	0.38 460	0.36 504	0.44 506	0.34 481	0.40 524	0.35 510	0.33 520	0.10 400	0.09 434	0.11 438	0.11 454	0.13 470	0.12 453

FBW_ROB	0.24 479	0.17 484	0.22 437	0.26 501	0.14 463	0.25 466	0.22 450	0.41 515	0.41 472	0.41 519	0.41 495	0.42 511	0.27 477	0.31 491	0.23 451	0.09 359	0.14 503	0.14 484	0.12 473	0.11 437	0.09 387

WCMA_ROB	0.24 479	0.11 396	0.22 437	0.17 216	0.14 463	0.32 502	0.15 219	0.32 436	0.32 413	0.38 510	0.53 518	0.40 508	0.34 512	0.34 504	0.25 473	0.11 429	0.12 481	0.12 457	0.10 422	0.14 483	0.14 490

Wz-Net-TNSev	0.29 509	0.20 502	0.65 538	0.19 355	0.15 481	0.38 524	0.27 504	0.35 480	0.55 517	0.34 500	0.42 501	0.45 519	0.38 519	0.32 498	0.30 508	0.12 454	0.13 494	0.10 407	0.12 473	0.15 498	0.14 490

DDUNet	0.22 456	0.17 484	0.21 431	0.22 455	0.15 481	0.25 466	0.24 473	0.29 401	0.30 399	0.31 488	0.36 458	0.33 475	0.25 463	0.24 459	0.20 410	0.18 517	0.13 494	0.17 505	0.11 454	0.16 505	0.16 508

UDG	0.21 447	0.17 484	0.19 411	0.23 476	0.15 481	0.30 499	0.20 423	0.33 455	0.35 441	0.23 422	0.28 404	0.31 462	0.27 477	0.20 409	0.22 439	0.15 494	0.12 481	0.13 472	0.09 383	0.14 483	0.14 490

MFN_U_SF_RVC	0.32 518	0.21 508	0.55 527	0.30 525	0.15 481	0.34 511	0.17 318	0.52 539	0.46 496	0.46 530	0.55 522	0.59 537	0.39 521	0.35 510	0.37 528	0.15 494	0.14 503	0.18 514	0.21 521	0.16 505	0.15 497

RTS	0.45 537	0.19 498	3.26 571	0.24 485	0.15 481	0.74 551	0.20 423	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 504	0.31 462	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 400	0.08 405	0.13 472	0.12 473	0.15 498	0.15 497

RTSA	0.45 537	0.19 498	3.26 571	0.24 485	0.15 481	0.74 551	0.20 423	0.36 487	0.76 550	0.42 522	0.43 504	0.31 462	0.41 529	0.53 543	0.35 523	0.10 400	0.08 405	0.13 472	0.12 473	0.15 498	0.15 497

ADCPNet	0.25 490	0.16 473	0.61 535	0.21 440	0.15 481	0.35 519	0.25 489	0.32 436	0.35 441	0.30 482	0.40 484	0.36 487	0.28 486	0.28 480	0.32 516	0.12 454	0.10 454	0.11 438	0.12 473	0.14 483	0.13 473

CC-Net-ROB	0.28 505	0.31 533	0.36 498	0.29 523	0.15 481	0.25 466	0.19 402	0.45 529	0.33 420	0.39 512	0.37 464	0.39 504	0.31 502	0.27 469	0.26 485	0.24 538	0.19 522	0.30 539	0.23 528	0.18 516	0.15 497

NVstereo2D	0.19 423	0.10 370	0.15 315	0.17 216	0.15 481	0.28 492	0.23 461	0.44 526	0.42 479	0.15 267	0.27 390	0.25 405	0.19 415	0.22 439	0.17 373	0.09 359	0.06 307	0.10 407	0.08 337	0.15 498	0.09 387

PSMNet_ROB	0.21 447	0.11 396	0.15 315	0.27 513	0.15 481	0.24 455	0.35 536	0.43 524	0.37 453	0.27 455	0.32 434	0.32 472	0.22 440	0.21 426	0.26 485	0.12 454	0.08 405	0.13 472	0.11 454	0.09 382	0.09 387

rvit_105_1	0.19 423	0.11 396	0.25 455	0.21 440	0.16 491	0.21 429	0.27 504	0.31 425	0.41 472	0.19 357	0.20 284	0.22 367	0.17 385	0.19 384	0.17 373	0.12 454	0.12 481	0.13 472	0.15 502	0.08 321	0.07 279

rvit_stereo_0075_2	0.17 397	0.12 414	0.25 455	0.23 476	0.16 491	0.13 246	0.10 27	0.30 415	0.27 368	0.20 380	0.28 404	0.22 367	0.15 336	0.18 369	0.13 277	0.16 510	0.10 454	0.17 505	0.10 422	0.10 414	0.09 387

Anonymous_2	0.22 456	0.17 484	0.28 470	0.15 70	0.16 491	0.32 502	0.22 450	0.22 274	0.17 205	0.23 422	0.24 336	0.26 414	0.27 477	0.27 469	0.23 451	0.22 532	0.25 539	0.17 505	0.17 513	0.17 512	0.17 516

WZ-Net	0.28 505	0.17 484	0.78 552	0.22 455	0.16 491	0.34 511	0.29 519	0.39 505	0.57 522	0.24 431	0.55 522	0.37 492	0.24 454	0.33 501	0.35 523	0.09 359	0.08 405	0.09 359	0.10 422	0.14 483	0.16 508

FINET	0.21 447	0.18 495	0.26 458	0.18 298	0.16 491	0.23 450	0.23 461	0.32 436	0.48 498	0.25 444	0.32 434	0.22 367	0.22 440	0.22 439	0.17 373	0.18 517	0.16 512	0.11 438	0.10 422	0.15 498	0.13 473

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 515	0.24 516	0.29 478	0.36 535	0.16 491	0.34 511	0.30 526	0.32 436	0.42 479	0.40 515	0.46 508	0.38 496	0.31 502	0.34 504	0.28 500	0.19 522	0.20 525	0.26 527	0.29 537	0.18 516	0.19 524

FADNet-RVC	0.20 435	0.20 502	0.38 503	0.21 440	0.16 491	0.20 412	0.15 219	0.26 350	0.26 359	0.26 449	0.32 434	0.26 414	0.21 431	0.22 439	0.19 404	0.12 454	0.13 494	0.12 457	0.14 486	0.13 470	0.18 519

RGC	0.25 490	0.20 502	0.29 478	0.28 516	0.16 491	0.22 437	0.23 461	0.32 436	0.44 489	0.27 455	0.40 484	0.38 496	0.27 477	0.36 516	0.22 439	0.11 429	0.13 494	0.17 505	0.17 513	0.14 483	0.16 508

G-Net	0.24 479	0.16 473	0.36 498	0.22 455	0.16 491	0.51 534	0.23 461	0.29 401	0.34 432	0.36 504	0.38 470	0.31 462	0.29 494	0.27 469	0.26 485	0.11 429	0.09 434	0.12 457	0.09 383	0.16 505	0.13 473

NCC-stereo	0.24 479	0.15 465	0.31 483	0.26 501	0.16 491	0.20 412	0.30 526	0.40 509	0.40 469	0.24 431	0.38 470	0.33 475	0.28 486	0.36 516	0.27 493	0.12 454	0.11 467	0.15 496	0.22 524	0.13 470	0.13 473

Abc-Net	0.24 479	0.15 465	0.31 483	0.26 501	0.16 491	0.20 412	0.30 526	0.40 509	0.40 469	0.24 431	0.38 470	0.33 475	0.28 486	0.36 516	0.27 493	0.12 454	0.11 467	0.15 496	0.22 524	0.13 470	0.13 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 479	0.17 484	0.42 512	0.26 501	0.16 491	0.22 437	0.28 510	0.37 493	0.50 507	0.26 449	0.29 416	0.24 391	0.28 486	0.21 426	0.22 439	0.15 494	0.11 467	0.20 518	0.18 517	0.12 452	0.13 473

AnyNet_C32	0.26 499	0.16 473	0.36 498	0.20 411	0.16 491	0.25 466	0.30 526	0.32 436	0.44 489	0.31 488	0.49 512	0.30 449	0.33 508	0.40 531	0.33 520	0.12 454	0.12 481	0.12 457	0.14 486	0.14 483	0.15 497

GANetREF_RVC	0.31 516	0.34 537	0.27 465	0.35 533	0.16 491	0.32 502	0.41 542	0.48 533	0.51 514	0.35 501	0.35 455	0.34 481	0.33 508	0.39 527	0.32 516	0.27 540	0.20 525	0.29 537	0.15 502	0.18 516	0.17 516
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DispFullNet	0.27 501	0.21 508	0.65 538	0.28 516	0.16 491	0.26 475	0.17 318	0.33 455	0.58 525	0.27 455	0.38 470	0.43 515	0.23 448	0.38 523	0.23 451	0.12 454	0.06 307	0.19 516	0.11 454	0.21 521	0.15 497

GASNet	0.22 456	0.23 513	0.33 489	0.26 501	0.17 506	0.26 475	0.16 284	0.44 526	0.42 479	0.27 455	0.24 336	0.30 449	0.15 336	0.27 469	0.18 391	0.12 454	0.08 405	0.12 457	0.11 454	0.16 505	0.07 279

FADNet	0.21 447	0.22 512	0.36 498	0.18 298	0.17 506	0.24 455	0.13 104	0.31 425	0.31 406	0.23 422	0.25 365	0.27 422	0.21 431	0.19 384	0.15 342	0.13 477	0.15 509	0.12 457	0.15 502	0.16 505	0.18 519

ADCS	0.29 509	0.18 495	0.45 514	0.21 440	0.17 506	0.28 492	0.23 461	0.41 515	0.63 535	0.40 515	0.49 512	0.40 508	0.36 516	0.39 527	0.40 535	0.13 477	0.12 481	0.13 472	0.14 486	0.16 505	0.16 508

AnyNet_C01	0.36 525	0.25 521	1.37 564	0.22 455	0.17 506	0.48 532	0.27 504	0.35 480	0.39 463	0.39 512	0.74 545	0.46 523	0.38 519	0.45 535	0.47 544	0.13 477	0.13 494	0.13 472	0.14 486	0.14 483	0.15 497

RYNet	0.22 456	0.12 414	0.22 437	0.19 355	0.17 506	0.46 528	0.26 497	0.38 501	0.48 498	0.24 431	0.28 404	0.34 481	0.23 448	0.20 409	0.30 508	0.10 400	0.06 307	0.09 359	0.09 383	0.13 470	0.15 497

LALA_ROB	0.25 490	0.16 473	0.22 437	0.26 501	0.17 506	0.27 485	0.27 504	0.42 520	0.37 453	0.33 498	0.38 470	0.51 530	0.26 469	0.28 480	0.27 493	0.16 510	0.09 434	0.12 457	0.11 454	0.13 470	0.12 453

TCMNet	0.19 423	0.12 414	0.19 411	0.20 411	0.18 512	0.20 412	0.24 473	0.27 371	0.36 446	0.23 422	0.26 382	0.25 405	0.19 415	0.19 384	0.23 451	0.13 477	0.11 467	0.11 438	0.12 473	0.13 470	0.12 453

SHD	0.26 499	0.15 465	0.30 481	0.24 485	0.18 512	0.22 437	0.15 219	0.38 501	0.71 543	0.32 494	0.41 495	0.36 487	0.28 486	0.32 498	0.29 503	0.12 454	0.11 467	0.14 484	0.13 483	0.16 505	0.20 525

NCCL2	0.23 472	0.15 465	0.17 377	0.34 531	0.18 512	0.24 455	0.23 461	0.34 464	0.28 382	0.31 488	0.38 470	0.38 496	0.28 486	0.23 450	0.24 464	0.15 494	0.12 481	0.18 514	0.21 521	0.13 470	0.13 473

SQANet	0.23 472	0.23 513	0.30 481	0.30 525	0.19 515	0.27 485	0.13 104	0.29 401	0.33 420	0.24 431	0.37 464	0.31 462	0.22 440	0.27 469	0.23 451	0.15 494	0.10 454	0.21 519	0.16 506	0.21 521	0.15 497

XQC	0.28 505	0.23 513	0.51 522	0.28 516	0.19 515	0.34 511	0.27 504	0.36 487	0.57 522	0.31 488	0.30 422	0.37 492	0.30 498	0.38 523	0.38 530	0.13 477	0.09 434	0.15 496	0.12 473	0.17 512	0.18 519

CSAN	0.29 509	0.24 516	0.27 465	0.34 531	0.19 515	0.33 508	0.42 545	0.37 493	0.50 507	0.38 510	0.40 484	0.44 517	0.33 508	0.28 480	0.30 508	0.20 524	0.16 512	0.19 516	0.19 518	0.14 483	0.15 497

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 185	0.05 17	0.14 264	0.15 70	0.20 518	0.09 80	0.17 318	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.14 188	0.10 154	0.07 106	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.09 387

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 534	0.39 541	0.54 525	0.40 538	0.20 518	0.64 543	0.32 534	0.53 541	0.72 544	0.71 544	0.72 542	0.61 539	0.54 541	0.51 539	0.46 543	0.20 524	0.19 522	0.29 537	0.30 539	0.23 525	0.18 519

PDISCO_ROB	0.27 501	0.16 473	0.26 458	0.28 516	0.20 518	0.32 502	0.26 497	0.44 526	0.57 522	0.28 470	0.40 484	0.45 519	0.29 494	0.33 501	0.34 522	0.12 454	0.09 434	0.17 505	0.16 506	0.17 512	0.13 473

BEATNet-Init1	0.52 542	0.27 524	0.62 536	0.30 525	0.21 521	0.76 555	0.29 519	0.54 542	0.65 538	0.86 555	0.95 556	2.07 574	0.62 550	0.56 547	0.42 539	0.18 517	0.18 519	0.23 524	0.22 524	0.22 524	0.21 527

MSMD_ROB	0.31 516	0.26 522	0.26 458	0.24 485	0.21 521	0.34 511	0.25 489	0.34 464	0.39 463	0.40 515	0.69 539	0.45 519	0.40 524	0.34 504	0.27 493	0.20 524	0.19 522	0.26 527	0.25 530	0.23 525	0.22 529

PVD	0.39 527	0.20 502	0.39 505	0.31 529	0.22 523	0.29 496	0.43 547	0.52 539	0.96 557	0.55 536	0.79 549	0.53 534	0.59 547	0.52 541	0.38 530	0.19 522	0.14 503	0.17 505	0.14 486	0.24 532	0.31 543

PA-Net	0.23 472	0.18 495	0.33 489	0.28 516	0.22 523	0.21 429	0.38 541	0.29 401	0.39 463	0.22 410	0.32 434	0.25 405	0.26 469	0.20 409	0.25 473	0.09 359	0.23 537	0.15 496	0.22 524	0.09 382	0.13 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	0.33 521	0.27 524	0.28 470	0.26 501	0.23 525	0.37 521	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 527	0.56 527	0.51 530	0.40 524	0.37 521	0.29 503	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 531

FC-DCNN	0.33 521	0.27 524	0.28 470	0.26 501	0.23 525	0.37 521	0.28 510	0.40 509	0.43 484	0.45 527	0.55 522	0.51 530	0.40 524	0.37 521	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 531

ACVNet-4b	0.39 527	0.53 547	0.55 527	0.45 543	0.24 527	0.47 530	0.18 363	0.49 535	0.64 536	0.42 522	0.45 507	0.60 538	0.27 477	0.34 504	0.24 464	0.33 544	0.14 503	0.48 547	0.42 547	0.30 540	0.26 538

DGSMNet	0.24 479	0.19 498	0.33 489	0.21 440	0.24 527	0.24 455	0.20 423	0.35 480	0.41 472	0.24 431	0.32 434	0.38 496	0.21 431	0.29 487	0.23 451	0.12 454	0.11 467	0.14 484	0.16 506	0.23 525	0.23 530

FCDSN-DC	0.33 521	0.28 528	0.28 470	0.30 525	0.24 527	0.39 525	0.28 510	0.42 520	0.42 479	0.43 525	0.53 518	0.51 530	0.41 529	0.36 516	0.30 508	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.25 533	0.24 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 537	0.27 524	0.27 465	0.27 513	0.24 527	0.47 530	0.31 532	0.55 543	0.59 526	0.72 546	1.13 565	1.15 558	0.61 548	0.52 541	0.37 528	0.21 528	0.20 525	0.27 530	0.31 541	0.25 533	0.24 531

ELAS_RVC	0.41 532	0.29 531	0.33 489	0.28 516	0.24 527	0.54 536	0.36 537	0.49 535	0.59 526	0.72 546	0.74 545	0.65 543	0.54 541	0.54 545	0.40 535	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 537	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 532	0.29 531	0.33 489	0.27 513	0.24 527	0.60 541	0.36 537	0.50 537	0.50 507	0.71 544	0.79 549	0.67 545	0.54 541	0.51 539	0.42 539	0.22 532	0.20 525	0.27 530	0.26 531	0.26 537	0.25 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		0.33 535		0.33 530	0.25 533							0.42 511				0.30 541	0.21 536	0.41 545	0.38 545	0.23 525

STTRV1_RVC	0.25 490	0.26 522	0.39 505	0.19 355	0.26 534	0.30 499	0.24 473	0.34 464	0.35 441	0.36 504	0.34 450	0.31 462	0.31 502	0.28 480	0.25 473	0.17 515	0.10 454	0.16 502	0.14 486	0.17 512	0.12 453

PASM	0.32 518	0.24 516	0.48 520	0.28 516	0.27 535	0.29 496	0.30 526	0.34 464	0.49 504	0.35 501	0.39 478	0.46 523	0.34 512	0.34 504	0.35 523	0.23 536	0.25 539	0.26 527	0.28 536	0.23 525	0.21 527

otaku	0.39 527	0.37 540	0.52 523	0.44 542	0.28 536	0.58 538	0.24 473	0.41 515	0.62 532	0.40 515	0.49 512	0.46 523	0.33 508	0.40 531	0.32 516	0.30 541	0.30 543	0.39 543	0.33 542	0.29 539	0.28 539

ACVNet_1	0.44 535	0.49 546	0.60 534	0.45 543	0.28 536	0.49 533	0.27 504	0.57 546	0.72 544	0.62 539	0.58 532	0.74 549	0.49 538	0.50 538	0.35 523	0.26 539	0.24 538	0.39 543	0.29 537	0.31 543	0.24 531

ccnet	0.29 509	0.28 528	0.23 446	0.20 411	0.28 536	0.41 527	0.21 440	0.45 529	0.33 420	0.36 504	0.46 508	0.36 487	0.30 498	0.39 527	0.42 539	0.23 536	0.14 503	0.21 519	0.17 513	0.23 525	0.18 519

NVStereoNet_ROB	0.46 540	0.36 539	0.46 518	0.41 540	0.28 536	0.34 511	0.34 535	0.48 533	0.60 529	0.72 546	0.93 554	0.70 548	0.66 551	0.47 536	0.60 553	0.22 532	0.33 546	0.34 541	0.34 544	0.30 540	0.30 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 530	0.40 542	0.53 524	0.46 546	0.30 540	0.65 544	0.24 473	0.46 531	0.68 541	0.41 519	0.49 512	0.48 528	0.42 532	0.39 527	0.31 515	0.32 543	0.28 541	0.37 542	0.30 539	0.32 544	0.29 540

PWCK	0.71 551	0.94 566	0.95 559	0.76 555	0.31 541	0.74 551	0.36 537	0.90 556	0.90 555	0.96 559	0.75 547	0.95 553	0.61 548	0.87 562	0.66 556	0.72 563	0.46 551	0.75 558	0.49 551	0.69 562	0.44 552

PSMNet-RUCA	0.27 501	0.33 535	0.41 510	0.36 535	0.32 542	0.18 374	0.19 402	0.42 520	0.30 399	0.33 498	0.41 495	0.39 504	0.25 463	0.31 491	0.20 410	0.18 517	0.10 454	0.25 526	0.15 502	0.21 521	0.16 508

GCST	0.37 526	0.42 544	0.26 458	1.02 568	0.39 543	0.18 374	0.08 7	0.20 229	0.17 205	0.28 470	0.25 365	0.15 266	0.12 255	0.16 316	0.14 314	0.64 561	0.43 550	0.75 558	0.65 561	0.63 555	0.46 553

SAMSARA	0.40 530	0.28 528	0.33 489	0.55 549	0.39 543	0.82 558	1.23 572	0.47 532	0.51 514	0.36 504	0.35 455	0.55 536	0.39 521	0.38 523	0.39 532	0.15 494	0.20 525	0.15 496	0.14 486	0.23 525	0.20 525

ACVNet_2	0.66 550	0.66 555	0.68 546	0.63 551	0.41 545	0.71 549	0.49 549	0.96 561	1.39 566	0.89 556	1.09 561	1.04 554	0.73 554	0.54 545	0.47 544	0.43 550	0.40 549	0.53 552	0.44 548	0.47 547	0.35 547

MADNet+	0.75 554	0.71 557	3.70 574	0.66 552	0.41 545	0.98 563	0.97 570	0.69 551	0.73 548	0.52 533	0.57 530	0.64 541	0.68 553	0.86 561	1.01 569	0.34 545	0.36 548	0.28 536	0.23 528	0.36 545	0.31 543

RainbowNet	0.54 544	0.61 551	0.70 550	0.57 550	0.43 547	0.65 544	0.37 540	0.60 548	0.87 554	0.50 532	0.66 536	0.64 541	0.47 536	0.49 537	0.43 542	0.47 552	0.48 556	0.52 551	0.41 546	0.52 549	0.40 550

Consistency-Raft	0.44 535	0.40 542	0.45 514	0.37 537	0.43 547	0.46 528	0.41 542	0.57 546	0.55 517	0.32 494	0.73 543	0.33 475	0.48 537	0.42 534	0.49 546	0.39 546	0.35 547	0.45 546	0.51 554	0.42 546	0.29 540

JetBlue	0.71 551	0.45 545	1.14 562	0.51 547	0.47 549	2.02 573	0.64 559	0.75 552	0.70 542	0.69 543	0.77 548	1.22 560	0.83 558	1.03 569	1.01 569	0.40 547	0.28 541	0.33 540	0.33 542	0.30 540	0.34 546

IMH-64-1	0.65 548	0.61 551	0.68 546	0.71 553	0.51 550	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 552	0.74 550	1.02 558	0.81 550	0.78 556	0.79 554	0.49 546	0.42 548	0.46 551	0.71 555	0.47 549	0.52 549	0.39 548

IMH-64	0.65 548	0.61 551	0.68 546	0.71 553	0.51 550	0.59 539	0.49 549	0.91 557	0.85 552	0.74 550	1.02 558	0.81 550	0.78 556	0.79 554	0.49 546	0.42 548	0.46 551	0.71 555	0.47 549	0.52 549	0.39 548

IMH	0.71 551	0.64 554	0.68 546	0.76 555	0.54 552	0.69 547	0.54 553	0.98 563	1.10 559	0.82 554	1.09 561	0.89 552	0.88 561	0.87 562	0.52 550	0.44 551	0.50 560	0.75 558	0.51 554	0.56 554	0.41 551

SGM+DAISY	0.56 545	0.57 548	0.65 538	0.40 538	0.54 552	0.66 546	0.49 549	0.56 544	0.45 495	0.66 540	0.69 539	0.67 545	0.56 545	0.63 550	0.56 551	0.59 558	0.48 556	0.50 548	0.50 553	0.52 549	0.58 556

SPS-STEREO	0.57 546	0.58 549	0.65 538	0.45 543	0.55 554	0.62 542	0.44 548	0.62 549	0.50 507	0.68 542	0.64 534	0.66 544	0.57 546	0.61 549	0.60 553	0.62 560	0.47 555	0.51 549	0.49 551	0.55 553	0.58 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER-64	0.95 563	0.94 566	1.43 566	0.87 563	0.56 555	1.18 571	0.87 567	0.77 553	0.94 556	1.04 562	0.85 551	1.58 571	1.21 572	0.94 566	0.96 567	0.87 569	0.57 568	1.03 569	0.88 570	0.78 566	0.73 566

LVE	0.83 559	0.85 564	0.85 557	0.80 558	0.56 555	1.04 568	0.65 560	1.05 566	1.47 569	0.96 559	1.22 569	1.10 557	0.85 559	0.83 557	0.71 561	0.49 553	0.55 566	0.76 561	0.60 559	0.65 557	0.59 561

Dean	0.87 560	0.86 565	0.79 554	0.81 559	0.56 555	0.90 559	0.63 557	1.15 572	1.73 572	1.15 567	1.15 566	1.31 563	0.99 565	0.81 556	0.81 565	0.57 556	0.56 567	0.77 562	0.64 560	0.66 558	0.58 556

TorneroNet-64	0.76 555	0.72 558	0.74 551	0.78 557	0.58 558	0.91 562	0.56 554	0.84 555	1.29 563	0.66 540	0.90 552	1.40 566	0.75 555	0.85 560	0.67 559	0.49 553	0.46 551	0.72 557	0.59 557	0.67 559	0.53 554

LSM	0.33 521	0.20 502	0.58 533	0.26 501	0.60 559	0.34 511	0.25 489	0.42 520	0.48 498	0.45 527	0.58 532	0.42 511	0.36 516	0.35 510	0.25 473	0.12 454	0.20 525	0.14 484	0.16 506	0.19 519	0.33 545

anonymity	0.53 543	0.58 549	0.65 538	0.41 540	0.61 560	0.53 535	0.41 542	0.56 544	0.41 472	0.55 536	0.50 516	0.49 529	0.55 544	0.58 548	0.50 549	0.58 557	0.50 560	0.51 549	0.51 554	0.51 548	0.57 555

WAO-6	0.81 557	0.80 561	0.62 536	0.86 562	0.63 561	0.76 555	0.58 556	0.98 563	1.54 571	0.90 557	0.96 557	1.07 556	1.03 566	0.70 553	0.66 556	0.72 563	0.49 558	0.90 566	0.71 564	0.68 560	0.58 556

TorneroNet	0.82 558	0.74 559	0.81 556	0.84 560	0.63 561	0.99 564	0.63 557	0.96 561	1.16 560	0.80 553	1.11 563	1.36 565	0.86 560	0.93 565	0.80 564	0.56 555	0.49 558	0.78 563	0.66 562	0.73 565	0.63 564

WAO-7	0.79 556	0.78 560	0.54 525	0.85 561	0.67 563	0.74 551	0.68 563	1.05 566	1.32 564	0.90 557	1.20 568	1.04 554	0.92 562	0.69 552	0.66 556	0.60 559	0.62 570	0.67 554	0.68 563	0.64 556	0.58 556

WAO-8	0.91 561	0.81 562	0.65 538	0.94 565	0.69 564	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 561	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 565	0.53 563	0.86 564	0.75 565	0.69 562	0.62 562

Venus	0.91 561	0.81 562	0.65 538	0.94 565	0.69 564	0.90 559	0.67 561	1.07 569	1.83 574	1.06 564	1.45 571	1.30 561	1.07 567	0.84 558	0.78 562	0.74 565	0.53 563	0.86 564	0.75 565	0.69 562	0.62 562

MFMNet_re	0.64 547	0.66 555	0.65 538	0.51 547	0.69 564	0.69 547	0.57 555	0.64 550	0.73 548	0.60 538	0.73 543	0.62 540	0.67 552	0.65 551	0.60 553	0.66 562	0.58 569	0.63 553	0.59 557	0.68 560	0.69 565

UNDER WATER	0.97 564	0.97 568	1.42 565	0.99 567	0.70 567	1.12 570	0.84 566	0.80 554	1.08 558	1.01 561	0.90 552	1.55 570	1.22 573	1.03 569	1.00 568	0.78 567	0.53 563	1.02 568	0.87 569	0.80 567	0.74 567

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

HanzoNet	1.29 569	1.26 573	1.19 563	1.12 569	0.85 569	1.02 567	0.83 565	1.03 565	1.48 570	1.64 572	1.61 573	2.50 576	1.72 574	1.61 573	1.61 572	1.26 574	0.80 573	1.31 574	1.01 572	1.02 571	0.86 570

ktn	1.01 566	1.21 571	0.80 555	1.23 572	0.86 570	1.01 566	0.87 567	0.94 560	1.39 566	1.04 562	1.12 564	1.15 558	1.07 567	0.94 566	0.59 552	1.28 575	0.71 572	1.38 575	0.83 568	1.02 571	0.75 568

DPSimNet_ROB	1.11 568	1.23 572	0.78 552	1.13 570	0.88 571	1.10 569	1.13 571	1.16 573	1.23 562	1.43 571	1.02 558	1.41 567	1.10 570	0.90 564	1.60 571	1.46 576	0.51 562	1.21 573	1.03 573	0.90 568	1.01 573

KSHMR	1.09 567	1.17 570	0.88 558	1.25 573	1.00 572	0.99 564	0.96 569	1.13 571	1.37 565	1.16 568	1.29 570	1.41 567	0.96 564	1.01 568	0.92 566	1.03 572	1.08 574	1.20 572	1.03 573	1.01 570	0.97 571

JetRed	1.62 570	1.46 574	2.98 569	0.92 564	1.21 573	4.99 576	1.53 575	1.27 574	1.39 566	1.83 573	1.74 574	1.60 572	0.95 563	1.41 572	2.45 576	0.90 571	1.60 576	0.93 567	0.90 571	1.35 573	0.99 572

tt	4.67 575	0.06 56	3.55 573	2.02 576	1.55 574	10.25 581	16.71 580	8.91 585	5.03 577	1.31 570	0.94 555	4.71 577	4.76 577	3.33 576	5.87 579	6.06 585	10.30 589	1.88 579	2.11 579	2.75 577	1.21 574

MADNet++	1.95 571	1.75 575	1.59 567	1.82 575	1.69 575	2.33 574	1.40 574	2.35 576	2.09 576	2.57 576	2.36 576	2.24 575	2.17 575	2.28 574	2.34 574	1.87 577	1.66 577	1.54 576	1.34 576	1.92 575	1.77 576

LRCNet_RVC	10.62 585	13.42 589	7.30 577	18.92 589	2.07 576	0.33 508	0.30 526	5.59 580	0.48 498	13.03 587	17.94 588	8.87 583	5.65 578	4.79 578	1.89 573	23.51 594	2.73 582	27.55 595	25.71 595	16.07 592	16.33 592

ASD4	3.54 573	3.38 578	2.05 568	1.72 574	2.51 577	9.03 580	17.71 581	2.25 575	5.51 578	2.46 575	2.81 577	2.03 573	3.36 576	2.73 575	5.06 577	1.22 573	1.34 575	1.13 570	1.33 575	1.68 574	1.49 575

xxxxx1	7.79 577	5.02 581	7.31 578	3.12 577	3.85 578	16.35 585	22.88 583	5.86 581	8.69 580	7.97 581	8.54 579	9.12 584	8.27 581	10.18 583	10.92 581	2.42 579	2.45 579	3.56 582	12.37 586	3.77 578	3.06 579

tt_ll	7.79 577	5.02 581	7.31 578	3.12 577	3.85 578	16.35 585	22.88 583	5.86 581	8.69 580	7.97 581	8.54 579	9.12 584	8.27 581	10.18 583	10.92 581	2.42 579	2.45 579	3.56 582	12.37 586	3.77 578	3.06 579

ff	7.79 577	5.02 581	7.31 578	3.12 577	3.85 578	16.35 585	22.88 583	5.86 581	8.69 580	7.97 581	8.54 579	9.12 584	8.27 581	10.18 583	10.92 581	2.42 579	2.45 579	3.56 582	12.37 586	3.77 578	3.06 579

PML	8.91 583	9.34 588	6.13 576	5.35 580	6.41 581	14.99 584	23.38 588	5.27 577	6.83 579	18.04 589	28.19 595	7.67 582	6.83 579	7.85 582	5.75 578	5.35 584	1.83 578	5.95 588	1.93 578	8.64 586	2.52 578

USTest	6.22 576	2.73 577	3.00 570	6.57 583	7.29 582	14.37 583	21.57 582	7.00 584	9.56 583	5.34 580	6.10 578	5.72 580	7.64 580	6.41 581	6.96 580	1.97 578	3.42 583	1.64 577	2.15 580	2.66 576	2.36 577

Anonymous_1	10.96 586	7.92 585	7.46 581	10.33 584	10.06 583	18.65 589	26.34 589	11.06 586	13.44 587	9.40 584	10.05 584	9.67 587	11.23 586	10.73 586	12.72 586	6.42 586	8.38 586	5.77 585	10.61 585	12.12 587	6.77 583

DGTPSM_ROB	8.06 581	4.48 579	8.63 584	5.35 580	10.72 584	8.32 578	22.97 586	5.46 578	13.35 585	5.12 578	9.92 582	5.08 578	10.40 584	5.52 579	12.58 584	3.79 582	8.00 584	3.50 580	7.02 583	3.83 581	7.14 584

DPSMNet_ROB	8.06 581	4.48 579	8.63 584	5.37 582	10.74 585	8.32 578	22.98 587	5.46 578	13.36 586	5.12 578	9.92 582	5.08 578	10.40 584	5.53 580	12.58 584	3.80 583	8.00 584	3.50 580	7.02 583	3.83 581	7.14 584

DPSM_ROB	11.15 587	8.58 586	8.00 582	10.88 585	11.58 586	19.10 590	26.71 590	12.05 587	14.07 588	10.36 585	10.84 585	10.33 588	11.86 587	11.70 587	13.54 587	6.99 587	8.79 587	5.89 586	6.95 581	7.29 584	7.42 586

DPSM	11.15 587	8.58 586	8.00 582	10.88 585	11.58 586	19.10 590	26.71 590	12.05 587	14.07 588	10.36 585	10.84 585	10.33 588	11.86 587	11.70 587	13.54 587	6.99 587	8.79 587	5.89 586	6.95 581	7.29 584	7.42 586

TCMNet-wrong-test	3.67 574	5.48 584	3.89 575	12.18 587	11.75 588	4.65 575	3.88 576	1.06 568	0.72 544	1.09 566	2.15 575	6.30 581	0.53 540	3.43 577	2.36 575	0.89 570	0.20 525	1.87 578	1.69 577	5.57 583	3.62 582

DLNR_Zeroshot_test	10.40 584	1.82 576	19.49 591	120.77 597	13.11 589	0.06 8	0.13 104	0.23 294	0.10 36	0.07 30	0.10 117	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.13 477	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 596	0.04 40

HaxPig	15.71 589	18.52 594	19.18 590	16.89 588	15.89 590	7.73 577	7.60 577	13.31 589	10.82 584	15.42 588	14.91 587	15.98 590	14.92 589	15.58 589	15.98 589	18.95 593	16.73 590	19.46 593	18.08 593	19.26 593	19.05 593

MEDIAN_ROB	20.38 590	24.04 595	23.31 592	21.23 590	21.71 591	10.40 582	7.92 578	17.64 590	15.50 590	20.12 590	19.70 589	20.34 591	20.32 590	21.19 590	21.13 590	23.81 595	21.81 595	24.98 594	23.76 594	24.71 594	23.93 594

FlowAnything	22.44 592	17.35 592	16.14 588	22.07 593	23.23 592	38.39 593	53.77 593	24.25 593	28.44 594	20.96 594	21.82 592	20.70 592	23.84 591	23.49 592	27.14 592	14.04 589	17.79 594	11.75 589	14.15 592	14.65 588	14.89 588

CasAABBNet	22.42 591	17.33 591	16.01 586	22.01 591	23.28 593	38.32 592	53.80 594	24.14 592	28.41 593	20.60 591	21.77 591	20.89 594	23.91 593	23.43 591	27.36 593	14.07 590	17.69 592	11.83 591	14.01 590	14.67 589	14.95 590

Selective-RAFT-Error	22.47 593	17.37 593	16.09 587	22.06 592	23.34 594	38.39 593	53.83 595	24.29 595	28.47 595	20.74 592	21.83 593	20.81 593	23.90 592	23.54 594	27.53 595	14.08 591	17.69 592	11.82 590	14.00 589	14.69 590	15.00 591

AVERAGE_ROB	24.90 595	29.20 596	28.14 593	24.89 595	24.64 595	17.75 588	11.12 579	21.45 591	19.93 591	25.12 595	24.46 594	25.12 596	25.46 595	24.69 595	22.83 591	29.76 596	27.13 596	28.97 596	27.95 596	29.91 595	29.47 595

LSM0	22.87 594	17.28 590	18.96 589	22.19 594	29.04 596	38.42 595	53.71 592	24.28 594	28.31 592	20.78 593	21.00 590	21.43 595	24.16 594	23.50 593	27.39 594	14.09 592	17.38 591	11.84 592	14.04 591	14.73 591	14.89 588

test_example2	98.32 596	94.13 597	45.89 594	96.35 596	109.85 597	88.61 596	95.45 596	25.75 596	94.37 596	130.00 597	126.06 597	58.17 597	74.63 596	88.51 596	79.96 596	150.23 597	221.02 597	77.62 597	99.10 597	113.75 597	96.94 596

ccccc	245.47 597	285.66 598	306.18 597	368.85 598	370.60 598	123.16 597	145.33 597	115.05 597	110.08 597	126.68 596	110.87 596	122.83 598	165.88 597	252.94 597	276.56 597	384.56 598	353.86 598	254.69 598	223.00 598	425.87 598	386.83 597

Low-res two-view benchmark