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

DEFOM-Stereo	0.11 1	0.10 20	0.21 3	0.18 11	0.09 7	0.21 115	0.14 25	0.14 2	0.17 2	0.11 4	0.10 4	0.09 2	0.08 2	0.21 50	0.12 4	0.06 2	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 5

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 2	0.15 179	0.21 3	0.27 336	0.09 7	0.15 12	0.13 10	0.23 15	0.21 32	0.12 9	0.11 5	0.10 5	0.13 77	0.22 66	0.13 15	0.07 32	0.05 3	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

FoundationStereo	0.13 2	0.08 2	0.18 1	0.29 376	0.30 435	0.12 6	0.13 10	0.12 1	0.18 5	0.09 1	0.08 1	0.10 5	0.08 2	0.14 2	0.11 1	0.07 32	0.31 462	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 5

MonSter	0.13 2	0.09 8	0.20 2	0.17 5	0.09 7	0.15 12	0.12 6	0.25 38	0.20 19	0.09 1	0.11 5	0.08 1	0.07 1	0.20 42	0.13 15	0.05 1	0.24 427	0.05 1	0.09 225	0.05 1	0.13 229

castereo++	0.14 5	0.13 105	0.25 7	0.19 26	0.10 24	0.27 219	0.13 10	0.24 27	0.26 92	0.11 4	0.13 16	0.16 68	0.10 22	0.18 20	0.11 1	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.06 39	0.05 1	0.07 17

castereo	0.14 5	0.11 41	0.22 5	0.19 26	0.10 24	0.20 90	0.19 189	0.32 100	0.28 119	0.13 11	0.18 56	0.16 68	0.16 121	0.16 6	0.14 45	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17

fffft	0.14 5	0.12 80	0.30 26	0.19 26	0.10 24	0.17 32	0.18 148	0.23 15	0.17 2	0.14 22	0.11 5	0.13 25	0.10 22	0.24 87	0.18 136	0.06 2	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.09 85
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 5	0.15 179	0.29 20	0.19 26	0.10 24	0.19 60	0.17 97	0.21 8	0.21 32	0.15 34	0.13 16	0.12 15	0.11 36	0.25 101	0.16 89	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.06 39	0.06 8	0.08 51

RAStereo	0.14 5	0.15 179	0.40 75	0.22 132	0.11 36	0.15 12	0.18 148	0.25 38	0.24 58	0.13 11	0.17 46	0.11 12	0.09 9	0.15 3	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 5	0.08 2	0.26 12	0.18 11	0.14 146	0.09 1	0.10 1	0.16 3	0.17 2	0.14 22	0.08 1	0.10 5	0.10 22	0.22 66	0.14 45	0.07 32	0.15 336	0.06 2	0.06 39	0.16 376	0.29 417

RSM++	0.14 5	0.11 41	0.25 7	0.32 408	0.17 271	0.17 32	0.15 43	0.23 15	0.21 32	0.12 9	0.12 11	0.14 47	0.09 9	0.21 50	0.13 15	0.06 2	0.05 3	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

RSM	0.14 5	0.11 41	0.25 7	0.29 376	0.16 241	0.16 22	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.13 11	0.13 16	0.15 60	0.09 9	0.22 66	0.13 15	0.06 2	0.06 45	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

trnet	0.14 5	0.09 8	0.26 12	0.15 2	0.07 1	0.21 115	0.12 6	0.25 38	0.26 92	0.16 41	0.21 88	0.15 60	0.13 77	0.19 31	0.14 45	0.09 199	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 5

LoS_RVC	0.14 5	0.11 41	0.32 37	0.18 11	0.16 241	0.20 90	0.18 148	0.21 8	0.18 5	0.14 22	0.20 71	0.12 15	0.17 137	0.17 13	0.14 45	0.06 2	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 255

CES	0.14 5	0.08 2	0.24 6	0.17 5	0.23 387	0.18 48	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.14 22	0.18 56	0.14 47	0.10 22	0.19 31	0.12 4	0.07 32	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.08 107	0.20 335

CREStereo	0.14 5	0.09 8	0.27 17	0.14 1	0.08 3	0.22 141	0.15 43	0.26 42	0.26 92	0.16 41	0.21 88	0.14 47	0.13 77	0.19 31	0.14 45	0.09 199	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.06 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
tt45	0.15 17	0.14 148	0.29 20	0.19 26	0.11 36	0.23 160	0.18 148	0.23 15	0.18 5	0.16 41	0.13 16	0.14 47	0.10 22	0.31 200	0.15 72	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.08 51

999	0.15 17	0.13 105	0.30 26	0.19 26	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.25 38	0.20 19	0.14 22	0.16 37	0.14 47	0.11 36	0.36 246	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.08 51

mms	0.15 17	0.14 148	0.25 7	0.20 58	0.15 205	0.17 32	0.17 97	0.21 8	0.19 11	0.14 22	0.18 56	0.14 47	0.09 9	0.26 120	0.15 72	0.06 2	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.19 319

ours_stereo	0.15 17	0.14 148	0.29 20	0.21 86	0.14 146	0.17 32	0.18 148	0.21 8	0.20 19	0.13 11	0.18 56	0.14 47	0.10 22	0.24 87	0.15 72	0.06 2	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.13 229

fffy	0.15 17	0.14 148	0.31 32	0.21 86	0.14 146	0.19 60	0.18 148	0.24 27	0.19 11	0.13 11	0.17 46	0.15 60	0.13 77	0.25 101	0.15 72	0.06 2	0.08 165	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.15 269

WCG-NET	0.15 17	0.12 80	0.31 32	0.18 11	0.09 7	0.18 48	0.17 97	0.23 15	0.29 137	0.18 68	0.22 97	0.15 60	0.12 53	0.19 31	0.13 15	0.06 2	0.12 273	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.06 5

IGEV-Stereo++	0.15 17	0.09 8	0.27 17	0.21 86	0.13 110	0.14 7	0.11 3	0.23 15	0.19 11	0.15 34	0.14 30	0.11 12	0.11 36	0.19 31	0.12 4	0.06 2	0.21 395	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.28 412

Pointernet	0.15 17	0.08 2	0.35 47	0.19 26	0.12 66	0.20 90	0.12 6	0.34 125	0.25 81	0.15 34	0.16 37	0.13 25	0.11 36	0.18 20	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.08 51

MGS-Stereo	0.15 17	0.12 80	0.38 60	0.19 26	0.11 36	0.18 48	0.17 97	0.21 8	0.23 47	0.14 22	0.24 111	0.16 68	0.10 22	0.19 31	0.13 15	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.10 235	0.07 17

MaDis-Stereo	0.15 17	0.17 240	0.39 66	0.19 26	0.15 205	0.16 22	0.13 10	0.26 42	0.22 38	0.13 11	0.15 34	0.14 47	0.11 36	0.17 13	0.17 112	0.08 132	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.06 5

UniTT-Stereo	0.15 17	0.12 80	0.45 108	0.21 86	0.14 146	0.17 32	0.13 10	0.20 7	0.19 11	0.16 41	0.20 71	0.10 5	0.11 36	0.18 20	0.17 112	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.07 17

CASnet	0.15 17	0.13 105	0.30 26	0.22 132	0.08 3	0.15 12	0.14 25	0.28 50	0.26 92	0.23 112	0.20 71	0.15 60	0.11 36	0.18 20	0.13 15	0.07 32	0.05 3	0.11 304	0.09 225	0.08 107	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 17	0.09 8	0.34 42	0.17 5	0.09 7	0.22 141	0.14 25	0.27 45	0.27 109	0.15 34	0.18 56	0.19 99	0.14 92	0.23 80	0.14 45	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 17	0.10 20	0.34 42	0.32 408	0.19 324	0.16 22	0.14 25	0.29 67	0.20 19	0.13 11	0.14 30	0.13 25	0.08 2	0.23 80	0.14 45	0.06 2	0.13 292	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.11 168

GLC_STEREO	0.15 17	0.11 41	0.31 32	0.22 132	0.09 7	0.17 32	0.15 43	0.24 27	0.28 119	0.17 52	0.20 71	0.17 79	0.11 36	0.24 87	0.17 112	0.07 32	0.09 203	0.09 180	0.08 151	0.07 53	0.07 17

CroCo-Stereo	0.15 17	0.16 210	0.34 42	0.25 261	0.12 66	0.11 2	0.18 148	0.35 134	0.24 58	0.13 11	0.13 16	0.18 90	0.12 53	0.15 3	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.06 5
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
GIP-stereo	0.16 33	0.12 80	0.25 7	0.24 225	0.22 376	0.15 12	0.14 25	0.32 100	0.21 32	0.11 4	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.20 42	0.13 15	0.07 32	0.13 292	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.32 429

rvit_stereo_0081	0.16 33	0.13 105	0.30 26	0.21 86	0.12 66	0.17 32	0.17 97	0.24 27	0.34 198	0.17 52	0.19 63	0.18 90	0.15 106	0.20 42	0.17 112	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.07 17

rvit_stereo_0082	0.16 33	0.13 105	0.30 26	0.21 86	0.12 66	0.17 32	0.17 97	0.24 27	0.34 198	0.17 52	0.19 63	0.18 90	0.15 106	0.20 42	0.17 112	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.07 17

rvit_stereo_0080	0.16 33	0.17 240	0.35 47	0.19 26	0.13 110	0.14 7	0.20 222	0.29 67	0.26 92	0.16 41	0.17 46	0.19 99	0.14 92	0.19 31	0.16 89	0.11 296	0.08 165	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.08 51

AIO-Stereo	0.16 33	0.12 80	0.29 20	0.30 387	0.20 346	0.16 22	0.14 25	0.28 50	0.22 38	0.14 22	0.15 34	0.13 25	0.08 2	0.20 42	0.15 72	0.06 2	0.16 347	0.07 33	0.08 151	0.06 8	0.24 378

WCG-NET（raft）	0.16 33	0.14 148	0.32 37	0.18 11	0.09 7	0.19 60	0.16 69	0.24 27	0.27 109	0.19 71	0.19 63	0.20 110	0.12 53	0.22 66	0.13 15	0.06 2	0.17 366	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

whm_eth	0.16 33	0.17 240	0.35 47	0.19 26	0.13 110	0.14 7	0.20 222	0.29 67	0.26 92	0.16 41	0.17 46	0.19 99	0.14 92	0.19 31	0.16 89	0.11 296	0.08 165	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.08 51

CAS	0.16 33	0.07 1	0.29 20	0.42 458	0.17 271	0.20 90	0.18 148	0.23 15	0.20 19	0.15 34	0.19 63	0.11 12	0.10 22	0.15 3	0.14 45	0.31 463	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.16 284

ProNet	0.16 33	0.13 105	0.36 53	0.21 86	0.15 205	0.20 90	0.19 189	0.29 67	0.23 47	0.14 22	0.13 16	0.13 25	0.12 53	0.25 101	0.13 15	0.06 2	0.09 203	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.22 357

CroCo-Stereo Lap2	0.16 33	0.18 261	0.39 66	0.26 300	0.18 298	0.11 2	0.19 189	0.30 79	0.22 38	0.13 11	0.16 37	0.15 60	0.11 36	0.17 13	0.15 72	0.07 32	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.07 17

CREStereo++_RVC	0.16 33	0.09 8	0.42 91	0.17 5	0.11 36	0.18 48	0.13 10	0.23 15	0.31 162	0.21 87	0.31 177	0.13 25	0.11 36	0.17 13	0.16 89	0.07 32	0.04 1	0.06 2	0.15 404	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 33	0.11 41	0.43 97	0.16 4	0.08 3	0.25 197	0.14 25	0.23 15	0.29 137	0.25 131	0.30 166	0.16 68	0.12 53	0.18 20	0.13 15	0.08 132	0.07 110	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.08 51

XX-TBD	0.16 33	0.21 294	0.43 97	0.22 132	0.10 24	0.23 160	0.15 43	0.23 15	0.28 119	0.22 105	0.26 126	0.14 47	0.12 53	0.16 6	0.14 45	0.08 132	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.06 5

PMTNet	0.16 33	0.09 8	0.31 32	0.15 2	0.09 7	0.23 160	0.15 43	0.26 42	0.24 58	0.17 52	0.21 88	0.16 68	0.14 92	0.23 80	0.14 45	0.29 459	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.07 17

rvit_stereo_0083	0.17 47	0.13 105	0.29 20	0.21 86	0.13 110	0.17 32	0.17 97	0.23 15	0.36 223	0.16 41	0.22 97	0.19 99	0.17 137	0.21 50	0.17 112	0.11 296	0.10 230	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.08 51

rvit_stereo_0081_aga	0.17 47	0.17 240	0.40 75	0.21 86	0.14 146	0.20 90	0.17 97	0.24 27	0.26 92	0.18 68	0.21 88	0.20 110	0.14 92	0.20 42	0.15 72	0.12 334	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.08 51

RAFT-Stereo-weight	0.17 47	0.10 20	0.31 32	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.38 171	0.33 187	0.25 131	0.20 71	0.19 99	0.10 22	0.19 31	0.16 89	0.07 32	0.13 292	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.09 85

CAS++	0.17 47	0.13 105	0.35 47	0.18 11	0.13 110	0.17 32	0.16 69	0.42 220	0.25 81	0.19 71	0.18 56	0.13 25	0.10 22	0.22 66	0.12 4	0.12 334	0.10 230	0.11 304	0.08 151	0.10 235	0.09 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 47	0.11 41	0.49 163	0.20 58	0.13 110	0.23 160	0.15 43	0.33 118	0.22 38	0.25 131	0.20 71	0.14 47	0.11 36	0.17 13	0.14 45	0.07 32	0.23 417	0.07 33	0.06 39	0.05 1	0.07 17

RCA-Stereo	0.17 47	0.10 20	0.33 40	0.20 58	0.11 36	0.19 60	0.17 97	0.39 189	0.36 223	0.21 87	0.25 118	0.17 79	0.17 137	0.18 20	0.15 72	0.07 32	0.14 307	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.08 51

iRaftStereo_RVC	0.17 47	0.16 210	0.35 47	0.21 86	0.11 36	0.20 90	0.17 97	0.34 125	0.25 81	0.20 80	0.25 118	0.19 99	0.12 53	0.21 50	0.16 89	0.07 32	0.12 273	0.10 251	0.09 225	0.09 177	0.14 255

Gwc-CoAtRS	0.17 47	0.10 20	0.41 82	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.15 43	0.34 125	0.29 137	0.23 112	0.23 104	0.27 196	0.15 106	0.21 50	0.14 45	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.07 17

Reg-Stereo(zero)	0.18 55	0.08 2	0.39 66	0.19 26	0.19 324	0.24 182	0.18 148	0.29 67	0.29 137	0.24 119	0.21 88	0.24 160	0.18 165	0.22 66	0.21 203	0.07 32	0.11 256	0.06 2	0.07 83	0.06 8	0.11 168

SCV	0.18 55	0.15 179	0.37 58	0.26 300	0.20 346	0.16 22	0.16 69	0.35 134	0.23 47	0.14 22	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.31 200	0.12 4	0.08 132	0.19 379	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.26 401

tg	0.18 55	0.15 179	0.34 42	0.22 132	0.11 36	0.23 160	0.15 43	0.35 134	0.27 109	0.20 80	0.25 118	0.20 110	0.12 53	0.25 101	0.16 89	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.08 107	0.13 229

dual_stereo	0.18 55	0.08 2	0.26 12	0.21 86	0.32 444	0.11 2	0.13 10	0.27 45	0.20 19	0.11 4	0.09 3	0.10 5	0.08 2	0.20 42	0.14 45	0.07 32	0.45 480	0.06 2	0.05 12	0.05 1	0.65 488

Occ-G	0.18 55	0.10 20	0.38 60	0.23 181	0.15 205	0.16 22	0.18 148	0.23 15	0.26 92	0.15 34	0.20 71	0.21 124	0.11 36	0.22 66	0.19 162	0.07 32	0.17 366	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.30 420

rvit_stereo_ft	0.18 55	0.19 273	0.43 97	0.25 261	0.14 146	0.17 32	0.21 247	0.30 79	0.28 119	0.17 52	0.19 63	0.20 110	0.17 137	0.22 66	0.18 136	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.08 51

MoCha-V2	0.18 55	0.12 80	0.40 75	0.30 387	0.24 399	0.16 22	0.15 43	0.28 50	0.19 11	0.16 41	0.16 37	0.13 25	0.13 77	0.30 189	0.13 15	0.06 2	0.28 446	0.06 2	0.06 39	0.06 8	0.25 389

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 55	0.15 179	0.27 17	0.20 58	0.13 110	0.24 182	0.17 97	0.31 94	0.37 238	0.43 385	0.17 46	0.13 25	0.12 53	0.20 42	0.16 89	0.08 132	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.08 51

MyStereo07	0.18 55	0.15 179	0.44 105	0.22 132	0.16 241	0.25 197	0.22 279	0.31 94	0.26 92	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.13 77	0.33 219	0.14 45	0.07 32	0.13 292	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

ff7	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 430	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 440

ffff	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 430	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 440

11t	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 430	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 440

plain	0.18 55	0.16 210	0.59 294	0.21 86	0.13 110	0.16 22	0.17 97	0.29 67	0.23 47	0.16 41	0.26 126	0.13 25	0.17 137	0.27 132	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.07 83	0.10 235	0.07 17

MIF-Stereo (partial)	0.18 55	0.13 105	0.50 185	0.22 132	0.15 205	0.16 22	0.13 10	0.29 67	0.26 92	0.17 52	0.26 126	0.16 68	0.17 137	0.25 101	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.08 51

GCAP-Stereo	0.18 55	0.21 294	0.47 128	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.10 1	0.28 50	0.24 58	0.20 80	0.22 97	0.15 60	0.13 77	0.21 50	0.16 89	0.07 32	0.19 379	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

Any-RAFT	0.18 55	0.09 8	0.33 40	0.19 26	0.10 24	0.29 257	0.16 69	0.44 250	0.32 172	0.25 131	0.27 139	0.29 222	0.16 121	0.23 80	0.13 15	0.08 132	0.07 110	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

knoymous	0.18 55	0.10 20	0.35 47	0.17 5	0.11 36	0.21 115	0.17 97	0.33 118	0.24 58	0.24 119	0.28 145	0.27 196	0.16 121	0.24 87	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.06 39	0.09 177	0.10 134

MC-Stereo	0.18 55	0.10 20	0.36 53	0.28 363	0.14 146	0.18 48	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.21 87	0.24 111	0.16 68	0.13 77	0.25 101	0.14 45	0.07 32	0.17 366	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.30 420

ccc-4	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 430	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 440

test-3	0.18 55	0.10 20	0.48 143	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.16 69	0.32 100	0.29 137	0.26 141	0.17 46	0.22 129	0.13 77	0.26 120	0.19 162	0.06 2	0.14 307	0.08 103	0.08 151	0.06 8	0.10 134

test_1	0.18 55	0.10 20	0.48 143	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.16 69	0.32 100	0.29 137	0.26 141	0.17 46	0.22 129	0.13 77	0.26 120	0.19 162	0.06 2	0.14 307	0.08 103	0.08 151	0.06 8	0.10 134

cross-raft	0.18 55	0.12 80	0.40 75	0.27 336	0.16 241	0.20 90	0.24 331	0.34 125	0.24 58	0.23 112	0.28 145	0.29 222	0.15 106	0.19 31	0.16 89	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.07 17

s12784h	0.18 55	0.09 8	0.38 60	0.18 11	0.07 1	0.33 313	0.19 189	0.39 189	0.34 198	0.24 119	0.25 118	0.18 90	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 55	0.10 20	0.45 108	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.40 198	0.31 162	0.23 112	0.21 88	0.26 191	0.15 106	0.21 50	0.14 45	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.06 5

MM-Stereo_test3	0.19 79	0.15 179	0.39 66	0.25 261	0.15 205	0.19 60	0.22 279	0.42 220	0.40 273	0.17 52	0.24 111	0.17 79	0.12 53	0.22 66	0.16 89	0.08 132	0.21 395	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.11 168

MM-Stereo_test2	0.19 79	0.11 41	0.47 128	0.25 261	0.11 36	0.21 115	0.20 222	0.28 50	0.24 58	0.16 41	0.17 46	0.13 25	0.11 36	0.21 50	0.14 45	0.06 2	0.26 437	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.41 456

GREAT-IGEV	0.19 79	0.11 41	0.39 66	0.22 132	0.33 445	0.14 7	0.15 43	0.18 4	0.22 38	0.14 22	0.16 37	0.09 2	0.09 9	0.23 80	0.14 45	0.06 2	0.50 481	0.06 2	0.06 39	0.07 53	0.53 478

SCV_C0	0.19 79	0.14 148	0.40 75	0.30 387	0.20 346	0.15 12	0.16 69	0.35 134	0.26 92	0.17 52	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.31 200	0.14 45	0.07 32	0.22 407	0.06 2	0.06 39	0.09 177	0.25 389

gcap-zeroshot	0.19 79	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.15 205	0.27 219	0.15 43	0.32 100	0.24 58	0.26 141	0.20 71	0.34 276	0.15 106	0.22 66	0.14 45	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.09 85

testlalala2	0.19 79	0.11 41	0.49 163	0.37 435	0.26 416	0.24 182	0.14 25	0.37 160	0.26 92	0.25 131	0.27 139	0.21 124	0.12 53	0.17 13	0.17 112	0.07 32	0.07 110	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.08 51

H2IRNET	0.19 79	0.18 261	0.50 185	0.22 132	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.28 50	0.31 162	0.17 52	0.32 186	0.25 172	0.20 190	0.24 87	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.08 51

IGEV++	0.19 79	0.13 105	0.38 60	0.30 387	0.19 324	0.15 12	0.15 43	0.32 100	0.18 5	0.13 11	0.16 37	0.12 15	0.11 36	0.24 87	0.15 72	0.07 32	0.32 464	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.42 459

MSKI-zero shot	0.19 79	0.10 20	0.47 128	0.30 387	0.14 146	0.21 115	0.14 25	0.33 118	0.22 38	0.24 119	0.25 118	0.22 129	0.10 22	0.32 209	0.14 45	0.07 32	0.30 458	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.09 85

RAFT-Test	0.19 79	0.11 41	0.41 82	0.26 300	0.21 361	0.26 212	0.17 97	0.37 160	0.26 92	0.24 119	0.29 153	0.32 261	0.14 92	0.22 66	0.15 72	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.07 17

EGLCR-Stereo	0.19 79	0.09 8	0.34 42	0.29 376	0.17 271	0.28 236	0.16 69	0.30 79	0.23 47	0.22 105	0.11 5	0.16 68	0.09 9	0.28 153	0.15 72	0.07 32	0.25 430	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.37 448

Selective-RAFT	0.19 79	0.14 148	0.37 58	0.24 225	0.11 36	0.30 270	0.15 43	0.35 134	0.34 198	0.17 52	0.17 46	0.22 129	0.18 165	0.29 174	0.18 136	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.08 51

test_4	0.19 79	0.16 210	0.39 66	0.24 225	0.13 110	0.19 60	0.21 247	0.27 45	0.24 58	0.24 119	0.47 357	0.22 129	0.13 77	0.27 132	0.18 136	0.06 2	0.06 45	0.09 180	0.09 225	0.07 53	0.06 5

Patchmatch Stereo++	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

ROB_FTStereo_v2	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

ROB_FTStereo	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.13 10	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

HUI-Stereo	0.19 79	0.13 105	0.52 222	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.23 80	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

DeepStereo_RVC	0.19 79	0.12 80	0.47 128	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.16 69	0.29 67	0.24 58	0.28 162	0.27 139	0.23 143	0.28 296	0.24 87	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.10 134

iGMRVC	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

iRAFT	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

AnonymousM	0.19 79	0.20 286	0.30 26	0.18 11	0.10 24	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.27 109	0.27 152	0.21 88	0.18 90	0.14 92	0.21 50	0.16 89	0.09 199	0.08 165	0.38 468	0.15 404	0.06 8	0.08 51

CRE-IMP	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.23 181	0.11 36	0.24 182	0.17 97	0.31 94	0.24 58	0.27 152	0.26 126	0.24 160	0.17 137	0.24 87	0.19 162	0.09 199	0.05 3	0.10 251	0.07 83	0.10 235	0.10 134

RAFT-IKP	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.18 48	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.26 120	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

raftrobust	0.19 79	0.19 273	0.42 91	0.23 181	0.24 399	0.19 60	0.13 10	0.33 118	0.28 119	0.26 141	0.20 71	0.19 99	0.17 137	0.23 80	0.17 112	0.08 132	0.10 230	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.09 85

sCroCo_RVC	0.19 79	0.15 179	0.60 301	0.27 336	0.18 298	0.23 160	0.16 69	0.28 50	0.24 58	0.14 22	0.22 97	0.17 79	0.14 92	0.22 66	0.16 89	0.11 296	0.11 256	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.10 134

R-Stereo Train	0.19 79	0.10 20	0.49 163	0.22 132	0.12 66	0.23 160	0.18 148	0.43 229	0.20 19	0.31 224	0.45 338	0.20 110	0.14 92	0.18 20	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17

RAFT-Stereo	0.19 79	0.10 20	0.49 163	0.22 132	0.12 66	0.23 160	0.18 148	0.43 229	0.20 19	0.31 224	0.45 338	0.20 110	0.14 92	0.18 20	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test1	0.20 107	0.13 105	0.45 108	0.24 225	0.12 66	0.20 90	0.21 247	0.36 146	0.32 172	0.23 112	0.22 97	0.15 60	0.14 92	0.28 153	0.16 89	0.07 32	0.24 427	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.21 344

HART	0.20 107	0.14 148	0.42 91	0.26 300	0.24 399	0.17 32	0.16 69	0.32 100	0.25 81	0.15 34	0.26 126	0.17 79	0.09 9	0.24 87	0.14 45	0.06 2	0.36 470	0.07 33	0.05 12	0.08 107	0.27 405

AIO_rvc	0.20 107	0.16 210	0.49 163	0.41 455	0.29 432	0.15 12	0.17 97	0.21 8	0.19 11	0.17 52	0.14 30	0.13 25	0.08 2	0.35 241	0.13 15	0.07 32	0.19 379	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.41 456

AIO_test	0.20 107	0.12 80	0.46 122	0.45 462	0.38 459	0.15 12	0.17 97	0.28 50	0.20 19	0.19 71	0.13 16	0.14 47	0.09 9	0.39 261	0.13 15	0.07 32	0.21 395	0.06 2	0.06 39	0.06 8	0.34 436

rvit_0105_6	0.20 107	0.16 210	0.41 82	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.20 222	0.31 94	0.39 263	0.18 68	0.22 97	0.23 143	0.18 165	0.26 120	0.18 136	0.16 397	0.13 292	0.13 362	0.11 309	0.11 287	0.09 85

GCAP-BAT	0.20 107	0.12 80	0.48 143	0.25 261	0.17 271	0.24 182	0.16 69	0.32 100	0.21 32	0.28 162	0.30 166	0.26 191	0.12 53	0.28 153	0.19 162	0.07 32	0.25 430	0.07 33	0.08 151	0.06 8	0.19 319

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 107	0.74 477	0.71 350	0.17 5	0.08 3	0.15 12	0.15 43	0.19 6	0.18 5	0.13 11	0.12 11	0.10 5	0.08 2	0.16 6	0.14 45	0.34 466	0.12 273	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.24 378

IGEVStereo-DCA	0.20 107	0.17 240	0.41 82	0.22 132	0.15 205	0.20 90	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.19 71	0.12 11	0.14 47	0.12 53	0.38 258	0.31 316	0.07 32	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 440

MIM_Stereo	0.20 107	0.17 240	0.55 253	0.20 58	0.21 361	0.17 32	0.14 25	0.37 160	0.27 109	0.28 162	0.35 223	0.23 143	0.13 77	0.28 153	0.16 89	0.06 2	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.15 269

AEACV	0.20 107	0.09 8	0.32 37	0.39 446	0.34 447	0.21 115	0.16 69	0.30 79	0.18 5	0.17 52	0.17 46	0.13 25	0.16 121	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.29 457	0.07 33	0.09 225	0.07 53	0.37 448

4D-IteraStereo	0.20 107	0.21 294	0.62 310	0.21 86	0.14 146	0.19 60	0.17 97	0.29 67	0.28 119	0.24 119	0.20 71	0.20 110	0.10 22	0.22 66	0.18 136	0.07 32	0.07 110	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.33 433

anonymousdsp	0.20 107	0.13 105	0.49 163	0.28 363	0.20 346	0.21 115	0.17 97	0.29 67	0.24 58	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.32 209	0.13 15	0.07 32	0.26 437	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.48 471

DCANet-4	0.20 107	0.11 41	0.58 287	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.39 189	0.42 293	0.29 186	0.31 177	0.17 79	0.22 207	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

fff	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

DisPM	0.20 107	0.11 41	0.52 222	0.24 225	0.13 110	0.18 48	0.19 189	0.30 79	0.31 162	0.33 262	0.34 215	0.23 143	0.16 121	0.34 234	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.12 208

IGEV-Stereo	0.20 107	0.13 105	0.49 163	0.28 363	0.20 346	0.21 115	0.17 97	0.29 67	0.24 58	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.32 209	0.13 15	0.07 32	0.26 437	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.48 471
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 417	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

error version	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 417	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test-v	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 417	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test_3	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.26 300	0.14 146	0.22 141	0.25 344	0.34 125	0.33 187	0.25 131	0.18 56	0.23 143	0.13 77	0.25 101	0.20 181	0.06 2	0.14 307	0.09 180	0.10 277	0.07 53	0.10 134

NRIStereo	0.20 107	0.12 80	0.50 185	0.23 181	0.11 36	0.24 182	0.19 189	0.30 79	0.28 119	0.26 141	0.26 126	0.25 172	0.18 165	0.34 234	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.09 85

Pruner-Stereo	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.29 376	0.12 66	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.31 162	0.33 262	0.32 186	0.25 172	0.15 106	0.25 101	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

test-2	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 417	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test-1	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.23 181	0.23 387	0.22 141	0.23 307	0.36 146	0.29 137	0.21 87	0.25 118	0.24 160	0.14 92	0.18 20	0.22 220	0.07 32	0.14 307	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.14 255

DCANet	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.37 160	0.41 281	0.30 209	0.31 177	0.19 99	0.23 218	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.10 134

csc	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

cscssc	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 107	0.23 326	0.49 163	0.21 86	0.16 241	0.19 60	0.17 97	0.35 134	0.32 172	0.26 141	0.33 205	0.20 110	0.17 137	0.21 50	0.17 112	0.06 2	0.10 230	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

AFF-stereo	0.20 107	0.24 336	0.49 163	0.22 132	0.11 36	0.18 48	0.18 148	0.35 134	0.29 137	0.25 131	0.36 238	0.25 172	0.17 137	0.25 101	0.17 112	0.06 2	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.08 107	0.11 168

DIP-Stereo	0.20 107	0.13 105	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.28 236	0.12 6	0.43 229	0.26 92	0.27 152	0.32 186	0.21 124	0.17 137	0.26 120	0.20 181	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.10 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.18 11	0.15 205	0.17 32	0.16 69	0.35 134	0.22 38	0.38 333	0.38 256	0.36 295	0.24 237	0.29 174	0.22 220	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.08 51

CoSv	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.18 11	0.15 205	0.17 32	0.16 69	0.35 134	0.22 38	0.38 333	0.38 256	0.36 295	0.24 237	0.29 174	0.22 220	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.08 51

AIO-test1	0.21 137	0.22 312	0.56 263	0.31 402	0.24 399	0.21 115	0.16 69	0.42 220	0.37 238	0.17 52	0.26 126	0.18 90	0.12 53	0.29 174	0.15 72	0.08 132	0.07 110	0.10 251	0.11 309	0.07 53	0.10 134

IGEV-RUCA	0.21 137	0.09 8	0.26 12	0.20 58	0.19 324	0.28 236	0.23 307	0.24 27	0.22 38	0.21 87	0.23 104	0.29 222	0.48 420	0.26 120	0.19 162	0.09 199	0.08 165	0.18 422	0.14 394	0.18 405	0.19 319

rvit_0105_4	0.21 137	0.17 240	0.49 163	0.23 181	0.14 146	0.20 90	0.23 307	0.35 134	0.40 273	0.19 71	0.24 111	0.25 172	0.20 190	0.28 153	0.18 136	0.16 397	0.13 292	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.10 134

model_zeroshot	0.21 137	0.14 148	0.51 201	0.34 424	0.18 298	0.26 212	0.16 69	0.41 216	0.24 58	0.33 262	0.20 71	0.25 172	0.12 53	0.26 120	0.16 89	0.09 199	0.21 395	0.07 33	0.08 151	0.07 53	0.13 229

AE-Stereo	0.21 137	0.12 80	0.50 185	0.25 261	0.15 205	0.24 182	0.18 148	0.40 198	0.34 198	0.19 71	0.26 126	0.21 124	0.13 77	0.22 66	0.16 89	0.07 32	0.26 437	0.09 180	0.10 277	0.07 53	0.31 424

ACVNet-DCA	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.43 229	0.32 172	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 446	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.23 365

11t1	0.21 137	0.12 80	0.45 108	0.20 58	0.15 205	0.27 219	0.17 97	0.37 160	0.28 119	0.27 152	0.25 118	0.24 160	0.23 218	0.28 153	0.25 260	0.09 199	0.19 379	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.23 365

LL-Strereo2	0.21 137	0.25 351	0.53 233	0.32 408	0.20 346	0.25 197	0.14 25	0.32 100	0.25 81	0.25 131	0.20 71	0.24 160	0.12 53	0.28 153	0.18 136	0.07 32	0.07 110	0.12 337	0.09 225	0.09 177	0.16 284

ADStereo(finetuned)	0.21 137	0.15 179	0.59 294	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.37 160	0.41 281	0.30 209	0.31 177	0.19 99	0.31 336	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.10 134

PFNet+	0.21 137	0.11 41	0.54 245	0.22 132	0.12 66	0.17 32	0.18 148	0.31 94	0.36 223	0.33 262	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.33 219	0.18 136	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.08 107	0.12 208

rafts_anoy	0.21 137	0.22 312	0.49 163	0.25 261	0.24 399	0.19 60	0.17 97	0.34 125	0.32 172	0.24 119	0.25 118	0.20 110	0.16 121	0.25 101	0.21 203	0.08 132	0.19 379	0.11 304	0.12 350	0.09 177	0.09 85

raft+_RVC	0.21 137	0.21 294	0.46 122	0.22 132	0.35 450	0.21 115	0.16 69	0.39 189	0.35 208	0.22 105	0.28 145	0.20 110	0.15 106	0.25 101	0.20 181	0.08 132	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.12 208

sAnonymous2	0.21 137	0.24 336	0.79 374	0.24 225	0.17 271	0.22 141	0.20 222	0.36 146	0.29 137	0.17 52	0.19 63	0.17 79	0.16 121	0.18 20	0.15 72	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.23 435	0.18 304

CroCo_RVC	0.21 137	0.24 336	0.79 374	0.24 225	0.17 271	0.22 141	0.20 222	0.36 146	0.29 137	0.17 52	0.19 63	0.17 79	0.16 121	0.18 20	0.15 72	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.23 435	0.18 304

RALAANet	0.21 137	0.24 336	0.53 233	0.23 181	0.14 146	0.22 141	0.13 10	0.38 171	0.30 153	0.29 186	0.26 126	0.25 172	0.15 106	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.07 17

GMStereo	0.21 137	0.30 384	0.57 272	0.21 86	0.12 66	0.24 182	0.18 148	0.30 79	0.41 281	0.26 141	0.24 111	0.17 79	0.16 121	0.25 101	0.19 162	0.10 260	0.07 110	0.08 103	0.08 151	0.11 287	0.09 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 155	0.47 445	0.67 331	0.30 387	0.31 441	0.11 2	0.11 3	0.18 4	0.15 1	0.09 1	0.11 5	0.09 2	0.09 9	0.27 132	0.12 4	0.09 199	0.39 472	0.06 2	0.04 1	0.24 439	0.49 473

AIO-test2	0.22 155	0.27 367	0.54 245	0.29 376	0.16 241	0.22 141	0.16 69	0.44 250	0.43 304	0.17 52	0.29 153	0.16 68	0.11 36	0.27 132	0.14 45	0.19 431	0.07 110	0.10 251	0.11 309	0.08 107	0.09 85

FACV-RUCA	0.22 155	0.15 179	0.38 60	0.24 225	0.23 387	0.26 212	0.19 189	0.41 216	0.35 208	0.26 141	0.32 186	0.22 129	0.25 250	0.24 87	0.19 162	0.10 260	0.07 110	0.15 398	0.08 151	0.16 376	0.14 255

rvit_0105_5	0.22 155	0.18 261	0.51 201	0.23 181	0.13 110	0.22 141	0.25 344	0.38 171	0.40 273	0.21 87	0.23 104	0.27 196	0.20 190	0.27 132	0.20 181	0.15 387	0.13 292	0.12 337	0.12 350	0.10 235	0.10 134

1test111	0.22 155	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.43 229	0.32 172	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.36 246	0.28 290	0.08 132	0.28 446	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.23 365

cc1	0.22 155	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.39 189	0.48 356	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 446	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.37 448

rrr	0.22 155	0.17 240	0.79 374	0.22 132	0.15 205	0.20 90	0.18 148	0.40 198	0.27 109	0.19 71	0.12 11	0.14 47	0.12 53	0.38 258	0.31 316	0.07 32	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.28 412

tt1	0.22 155	0.16 210	0.49 163	0.26 300	0.15 205	0.31 290	0.19 189	0.38 171	0.46 337	0.21 87	0.19 63	0.13 25	0.16 121	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 446	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.37 448

HH	0.22 155	0.12 80	0.55 253	0.32 408	0.16 241	0.27 219	0.18 148	0.36 146	0.25 81	0.20 80	0.26 126	0.34 276	0.18 165	0.33 219	0.15 72	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.31 424

HanStereo	0.22 155	0.12 80	0.55 253	0.32 408	0.16 241	0.27 219	0.18 148	0.36 146	0.25 81	0.20 80	0.26 126	0.34 276	0.18 165	0.33 219	0.15 72	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.31 424

CASS	0.22 155	0.16 210	0.40 75	0.26 300	0.12 66	0.29 257	0.19 189	0.40 198	0.32 172	0.34 280	0.35 223	0.25 172	0.25 250	0.26 120	0.21 203	0.13 353	0.08 165	0.11 304	0.09 225	0.11 287	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 155	0.19 273	0.64 320	0.22 132	0.12 66	0.28 236	0.20 222	0.48 287	0.39 263	0.31 224	0.24 111	0.19 99	0.24 237	0.28 153	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.08 51

IPLGR	0.22 155	0.14 148	0.75 359	0.21 86	0.11 36	0.25 197	0.18 148	0.44 250	0.38 247	0.29 186	0.28 145	0.21 124	0.19 185	0.37 256	0.19 162	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.07 17

GANet-ADL	0.22 155	0.14 148	0.51 201	0.23 181	0.14 146	0.29 257	0.19 189	0.48 287	0.36 223	0.26 141	0.33 205	0.32 261	0.20 190	0.26 120	0.22 220	0.11 296	0.07 110	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.11 168

TRStereo	0.22 155	0.21 294	0.62 310	0.40 451	0.19 324	0.22 141	0.16 69	0.58 387	0.30 153	0.21 87	0.21 88	0.22 129	0.13 77	0.27 132	0.14 45	0.09 199	0.09 203	0.09 180	0.11 309	0.06 8	0.19 319

LCNet	0.22 155	0.12 80	0.42 91	0.26 300	0.12 66	0.23 160	0.19 189	0.36 146	0.28 119	0.28 162	0.35 223	0.26 191	0.30 322	0.35 241	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.09 180	0.10 277	0.13 338	0.22 357

NF-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.52 309	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

OCTAStereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

PSM-softLoss	0.22 155	0.11 41	0.53 233	0.25 261	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.39 189	0.29 137	0.29 186	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.53 312	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.12 208

KMStereo	0.22 155	0.11 41	0.53 233	0.25 261	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.39 189	0.29 137	0.29 186	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.53 312	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.12 208

SST-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.14 146	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.26 92	0.34 280	0.33 205	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.18 136	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.07 17

RAFT_R40	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.13 110	0.18 48	0.18 148	0.32 100	0.31 162	0.33 262	0.33 205	0.30 240	0.23 218	0.55 322	0.19 162	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.07 17

RE-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

TVStereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

RAFT-345	0.22 155	0.11 41	0.55 253	0.22 132	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.27 45	0.28 119	0.27 152	0.65 428	0.20 110	0.17 137	0.55 322	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.07 17

GMM-Stereo	0.22 155	0.10 20	0.56 263	0.23 181	0.13 110	0.24 182	0.24 331	0.38 171	0.29 137	0.31 224	0.44 324	0.27 196	0.21 200	0.31 200	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.19 319

Prome-Stereo	0.22 155	0.10 20	0.43 97	0.24 225	0.13 110	0.23 160	0.23 307	0.37 160	0.27 109	0.33 262	0.58 406	0.24 160	0.28 296	0.30 189	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.20 335

TestStereo	0.22 155	0.24 336	0.48 143	0.25 261	0.11 36	0.22 141	0.22 279	0.32 100	0.31 162	0.24 119	0.34 215	0.23 143	0.19 185	0.62 360	0.19 162	0.08 132	0.07 110	0.10 251	0.07 83	0.11 287	0.07 17

RALCasStereoNet	0.22 155	0.22 312	0.48 143	0.23 181	0.23 387	0.22 141	0.18 148	0.32 100	0.27 109	0.22 105	0.30 166	0.22 129	0.15 106	0.29 174	0.20 181	0.08 132	0.22 407	0.07 33	0.06 39	0.10 235	0.25 389

111	0.22 155	0.22 312	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.24 182	0.17 97	0.44 250	0.46 337	0.24 119	0.30 166	0.29 222	0.22 207	0.25 101	0.19 162	0.08 132	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.15 269

test_xeample3	0.22 155	0.17 240	0.81 379	0.21 86	0.15 205	0.20 90	0.18 148	0.40 198	0.25 81	0.19 71	0.12 11	0.13 25	0.12 53	0.34 234	0.33 332	0.07 32	0.20 390	0.07 33	0.08 151	0.08 107	0.34 436

FENet	0.22 155	0.13 105	0.48 143	0.22 132	0.12 66	0.27 219	0.18 148	0.43 229	0.37 238	0.31 224	0.32 186	0.29 222	0.23 218	0.27 132	0.24 246	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

HITNet	0.22 155	0.23 326	0.60 301	0.20 58	0.09 7	0.27 219	0.15 43	0.45 259	0.33 187	0.29 186	0.33 205	0.27 196	0.22 207	0.29 174	0.27 282	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.11 168
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
test_sample2	0.23 188	0.12 80	0.39 66	0.20 58	0.11 36	0.28 236	0.22 279	0.45 259	0.33 187	0.27 152	0.34 215	0.30 240	0.25 250	0.46 285	0.23 238	0.09 199	0.15 336	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.19 319

MyStereo06	0.23 188	0.15 179	0.74 356	0.22 132	0.14 146	0.25 197	0.22 279	0.43 229	0.25 81	0.36 309	0.24 111	0.34 276	0.18 165	0.24 87	0.20 181	0.07 32	0.12 273	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

xx1	0.23 188	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.39 189	0.48 356	0.21 87	0.20 71	0.28 209	0.25 250	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 446	0.10 251	0.11 309	0.09 177	0.23 365

IGEV_Zeroshot_test	0.23 188	0.11 41	0.82 382	0.21 86	0.23 387	0.20 90	0.19 189	0.38 171	0.23 47	0.34 280	0.22 97	0.29 222	0.14 92	0.24 87	0.20 181	0.07 32	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.08 107	0.35 439

StereoVision	0.23 188	0.23 326	0.55 253	0.27 336	0.17 271	0.23 160	0.22 279	0.40 198	0.32 172	0.21 87	0.51 373	0.22 129	0.16 121	0.29 174	0.19 162	0.11 296	0.12 273	0.13 362	0.13 378	0.10 235	0.08 51

PCWNet_CMD	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.21 86	0.13 110	0.28 236	0.17 97	0.47 276	0.47 350	0.30 209	0.36 238	0.37 301	0.24 237	0.29 174	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.11 287	0.11 168

testlalala_base	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.26 300	0.16 241	0.25 197	0.17 97	0.37 160	0.19 11	0.20 80	0.26 126	0.17 79	0.14 92	0.19 31	0.18 136	0.42 476	0.23 417	0.07 33	0.06 39	0.50 470	0.14 255

anonymousdsp2	0.23 188	0.11 41	0.42 91	0.26 300	0.24 399	0.25 197	0.17 97	0.43 229	0.37 238	0.30 209	0.23 104	0.24 160	0.15 106	0.32 209	0.17 112	0.07 32	0.28 446	0.07 33	0.05 12	0.08 107	0.44 463

TestStereo1	0.23 188	0.22 312	0.50 185	0.27 336	0.14 146	0.26 212	0.27 363	0.43 229	0.38 247	0.29 186	0.39 273	0.23 143	0.21 200	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

x	0.23 188	0.15 179	0.45 108	0.20 58	0.15 205	0.27 219	0.17 97	0.43 229	0.35 208	0.26 141	0.31 177	0.29 222	0.25 250	0.29 174	0.30 306	0.09 199	0.22 407	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.24 378

RAFT_CTSACE	0.23 188	0.21 294	0.57 272	0.26 300	0.15 205	0.22 141	0.23 307	0.34 125	0.30 153	0.34 280	0.51 373	0.31 250	0.17 137	0.33 219	0.15 72	0.06 2	0.09 203	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.07 17

RAFT+CT+SA	0.23 188	0.24 336	0.48 143	0.25 261	0.18 298	0.23 160	0.29 381	0.42 220	0.38 247	0.24 119	0.39 273	0.20 110	0.17 137	0.34 234	0.17 112	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.12 350	0.09 177	0.13 229

SA-5K	0.23 188	0.22 312	0.50 185	0.27 336	0.14 146	0.26 212	0.27 363	0.43 229	0.38 247	0.29 186	0.39 273	0.23 143	0.21 200	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

CIPLG	0.23 188	0.28 375	0.75 359	0.24 225	0.16 241	0.25 197	0.20 222	0.38 171	0.33 187	0.32 249	0.34 215	0.23 143	0.15 106	0.27 132	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

dd	0.23 188	0.32 394	0.55 253	0.23 181	0.12 66	0.27 219	0.21 247	0.32 100	0.45 326	0.30 209	0.29 153	0.25 172	0.17 137	0.31 200	0.26 271	0.13 353	0.07 110	0.10 251	0.08 151	0.12 324	0.09 85

IPLG	0.23 188	0.19 273	0.65 323	0.21 86	0.12 66	0.28 236	0.17 97	0.45 259	0.32 172	0.33 262	0.32 186	0.16 68	0.17 137	0.50 296	0.23 238	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.08 51

IPLGR_C	0.23 188	0.29 378	0.81 379	0.24 225	0.16 241	0.24 182	0.20 222	0.38 171	0.33 187	0.32 249	0.33 205	0.23 143	0.15 106	0.26 120	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

ACRE	0.23 188	0.27 367	0.83 387	0.24 225	0.15 205	0.24 182	0.20 222	0.38 171	0.32 172	0.32 249	0.33 205	0.23 143	0.15 106	0.26 120	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

GwcNet-ADL	0.23 188	0.15 179	0.58 287	0.24 225	0.13 110	0.23 160	0.24 331	0.51 313	0.41 281	0.28 162	0.29 153	0.30 240	0.20 190	0.27 132	0.28 290	0.09 199	0.07 110	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.11 168

HHNet	0.23 188	0.12 80	0.66 328	0.19 26	0.18 298	0.20 90	0.20 222	0.36 146	0.32 172	0.33 262	0.59 410	0.19 99	0.21 200	0.24 87	0.31 316	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.12 208

KYRaft	0.23 188	0.11 41	0.43 97	0.23 181	0.12 66	0.23 160	0.23 307	0.37 160	0.26 92	0.35 298	0.53 387	0.34 276	0.26 268	0.29 174	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.09 180	0.10 277	0.08 107	0.30 420

ASMatch	0.23 188	0.11 41	0.55 253	0.25 261	0.14 146	0.19 60	0.16 69	0.32 100	0.30 153	0.28 162	0.68 434	0.28 209	0.26 268	0.50 296	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.11 168

IRAFT_RVC	0.23 188	0.15 179	0.54 245	0.26 300	0.12 66	0.19 60	0.23 307	0.41 216	0.39 263	0.31 224	0.30 166	0.29 222	0.24 237	0.55 322	0.23 238	0.08 132	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.08 51

CFNet_pseudo	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.27 219	0.17 97	0.46 266	0.45 326	0.30 209	0.37 249	0.38 307	0.23 218	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.11 304	0.08 151	0.11 287	0.11 168

GES	0.23 188	0.14 148	0.54 245	0.21 86	0.14 146	0.28 236	0.19 189	0.51 313	0.35 208	0.31 224	0.36 238	0.25 172	0.24 237	0.30 189	0.23 238	0.11 296	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.12 208

SFCPSM	0.23 188	0.12 80	0.51 201	0.21 86	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.57 374	0.41 281	0.29 186	0.32 186	0.23 143	0.22 207	0.28 153	0.20 181	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.10 277	0.09 177	0.09 85

MSMDNet	0.23 188	0.14 148	0.49 163	0.20 58	0.13 110	0.28 236	0.17 97	0.47 276	0.47 350	0.30 209	0.36 238	0.37 301	0.24 237	0.29 174	0.21 203	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.11 287	0.11 168

ccs_rob	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.27 219	0.17 97	0.46 266	0.45 326	0.30 209	0.37 249	0.38 307	0.23 218	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.11 304	0.08 151	0.12 324	0.11 168

rvit_0105_3	0.24 216	0.21 294	0.57 272	0.25 261	0.15 205	0.24 182	0.28 376	0.40 198	0.43 304	0.25 131	0.26 126	0.29 222	0.22 207	0.29 174	0.21 203	0.15 387	0.13 292	0.14 382	0.15 404	0.10 235	0.10 134

test_sample1	0.24 216	0.13 105	0.40 75	0.20 58	0.13 110	0.29 257	0.19 189	0.43 229	0.30 153	0.27 152	0.34 215	0.31 250	0.28 296	0.45 283	0.27 282	0.09 199	0.16 347	0.08 103	0.08 151	0.09 177	0.22 357

MyStereo05	0.24 216	0.15 179	0.58 287	0.22 132	0.14 146	0.25 197	0.22 279	0.50 303	0.54 397	0.32 249	0.23 104	0.26 191	0.23 218	0.32 209	0.25 260	0.07 32	0.12 273	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

MyStereo04	0.24 216	0.15 179	0.58 287	0.22 132	0.16 241	0.25 197	0.22 279	0.51 313	0.54 397	0.29 186	0.23 104	0.27 196	0.23 218	0.32 209	0.25 260	0.07 32	0.13 292	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

CoDeX	0.24 216	0.13 105	0.48 143	0.22 132	0.14 146	0.29 257	0.21 247	0.55 356	0.42 293	0.29 186	0.36 238	0.28 209	0.23 218	0.48 290	0.20 181	0.09 199	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.08 51

DCRE	0.24 216	0.15 179	0.45 108	0.26 300	0.26 416	0.23 160	0.21 247	0.37 160	0.29 137	0.23 112	0.81 452	0.23 143	0.16 121	0.24 87	0.18 136	0.07 32	0.14 307	0.07 33	0.08 151	0.07 53	0.25 389

riskmin	0.24 216	0.10 20	0.43 97	0.32 408	0.26 416	0.33 313	0.19 189	0.44 250	0.30 153	0.24 119	0.27 139	0.37 301	0.25 250	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.18 375	0.09 180	0.13 378	0.10 235	0.27 405

qqq	0.24 216	0.16 210	0.46 122	0.20 58	0.15 205	0.23 160	0.20 222	0.43 229	0.32 172	0.26 141	0.31 177	0.28 209	0.25 250	0.36 246	0.28 290	0.08 132	0.22 407	0.10 251	0.11 309	0.09 177	0.23 365

BUS	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.25 261	0.14 146	0.44 392	0.17 97	0.59 396	0.36 223	0.34 280	0.35 223	0.31 250	0.22 207	0.27 132	0.22 220	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

IER	0.24 216	0.15 179	0.50 185	0.21 86	0.15 205	0.31 290	0.20 222	0.44 250	0.38 247	0.34 280	0.41 293	0.32 261	0.34 357	0.31 200	0.23 238	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.08 151	0.09 177	0.09 85

BSDual-CNN	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.25 261	0.14 146	0.35 343	0.22 279	0.59 396	0.36 223	0.34 280	0.35 223	0.38 307	0.25 250	0.27 132	0.28 290	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

Sa-1000	0.24 216	0.20 286	0.53 233	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.23 307	0.50 303	0.41 281	0.30 209	0.50 370	0.26 191	0.19 185	0.33 219	0.16 89	0.08 132	0.10 230	0.10 251	0.11 309	0.08 107	0.08 51

SA	0.24 216	0.22 312	0.55 253	0.23 181	0.14 146	0.25 197	0.23 307	0.48 287	0.42 293	0.28 162	0.44 324	0.23 143	0.23 218	0.34 234	0.17 112	0.07 32	0.09 203	0.11 304	0.11 309	0.08 107	0.09 85

psmg	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.21 86	0.14 146	0.35 343	0.23 307	0.54 340	0.36 223	0.36 309	0.38 256	0.38 307	0.25 250	0.27 132	0.28 290	0.10 260	0.08 165	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

UDGNet	0.24 216	0.37 420	0.53 233	0.25 261	0.14 146	0.24 182	0.18 148	0.32 100	0.44 315	0.29 186	0.28 145	0.24 160	0.20 190	0.30 189	0.21 203	0.16 397	0.07 110	0.21 437	0.11 309	0.16 376	0.11 168

TransformOpticalFlow	0.24 216	0.14 148	0.57 272	0.24 225	0.11 36	0.21 115	0.19 189	0.43 229	0.34 198	0.30 209	0.43 314	0.36 295	0.31 336	0.61 352	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.08 51

OMP-Stereo	0.24 216	0.16 210	0.48 143	0.30 387	0.13 110	0.21 115	0.16 69	0.38 171	0.35 208	0.34 280	0.30 166	0.33 268	0.20 190	0.70 389	0.24 246	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.07 17

IIG-Stereo	0.24 216	0.16 210	0.47 128	0.29 376	0.12 66	0.23 160	0.14 25	0.40 198	0.33 187	0.35 298	0.37 249	0.33 268	0.22 207	0.70 389	0.26 271	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.07 17

PFNet	0.24 216	0.11 41	0.63 315	0.25 261	0.14 146	0.22 141	0.19 189	0.40 198	0.35 208	0.36 309	0.32 186	0.27 196	0.20 190	0.63 363	0.23 238	0.09 199	0.05 3	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.08 51

RAFT	0.24 216	0.24 336	0.46 122	0.27 336	0.15 205	0.26 212	0.26 355	0.37 160	0.31 162	0.34 280	0.34 215	0.41 330	0.22 207	0.30 189	0.18 136	0.08 132	0.15 336	0.11 304	0.10 277	0.11 287	0.13 229

ICVP	0.24 216	0.13 105	0.45 108	0.26 300	0.14 146	0.30 270	0.25 344	0.47 276	0.35 208	0.29 186	0.43 314	0.35 290	0.25 250	0.28 153	0.25 260	0.12 334	0.09 203	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 216	0.19 273	0.76 363	0.27 336	0.18 298	0.41 378	0.24 331	0.45 259	0.36 223	0.23 112	0.27 139	0.20 110	0.18 165	0.28 153	0.19 162	0.12 334	0.11 256	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.13 229

ACVNet	0.24 216	0.18 261	0.51 201	0.18 11	0.15 205	0.27 219	0.23 307	0.40 198	0.45 326	0.29 186	0.41 293	0.38 307	0.28 296	0.28 153	0.35 343	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.10 235	0.09 85

DMCA	0.24 216	0.18 261	0.51 201	0.23 181	0.14 146	0.27 219	0.20 222	0.45 259	0.40 273	0.32 249	0.33 205	0.33 268	0.25 250	0.27 132	0.30 306	0.11 296	0.08 165	0.10 251	0.08 151	0.11 287	0.12 208

DN-CSS_ROB	0.24 216	0.33 398	0.69 338	0.25 261	0.14 146	0.26 212	0.13 10	0.42 220	0.35 208	0.30 209	0.42 301	0.22 129	0.20 190	0.34 234	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.09 85

DCVSM-stereo	0.25 241	0.14 148	0.53 233	0.21 86	0.14 146	0.27 219	0.14 25	0.35 134	0.35 208	0.42 374	0.33 205	0.46 367	0.30 322	0.31 200	0.27 282	0.11 296	0.10 230	0.12 337	0.10 277	0.12 324	0.15 269

rvit_stereo_0075_2	0.25 241	0.18 261	0.65 323	0.27 336	0.22 376	0.22 141	0.15 43	0.41 216	0.36 223	0.27 152	0.37 249	0.29 222	0.21 200	0.29 174	0.20 181	0.17 411	0.12 273	0.19 429	0.12 350	0.14 360	0.14 255

test_sample3	0.25 241	0.14 148	0.52 222	0.20 58	0.12 66	0.33 313	0.20 222	0.53 328	0.38 247	0.32 249	0.35 223	0.29 222	0.24 237	0.54 317	0.25 260	0.10 260	0.14 307	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.15 269

MyStereo8	0.25 241	0.20 286	0.69 338	0.24 225	0.17 271	0.31 290	0.16 69	0.50 303	0.32 172	0.29 186	0.38 256	0.25 172	0.19 185	0.33 219	0.29 303	0.08 132	0.20 390	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.16 284

mmm	0.25 241	0.15 179	0.44 105	0.23 181	0.20 346	0.28 236	0.21 247	0.43 229	0.32 172	0.31 224	0.40 282	0.30 240	0.24 237	0.31 200	0.28 290	0.09 199	0.21 395	0.11 304	0.12 350	0.10 235	0.26 401

GMStereo_Zeroshot	0.25 241	0.22 312	0.51 201	0.27 336	0.14 146	0.28 236	0.15 43	0.40 198	0.36 223	0.37 325	0.43 314	0.40 324	0.17 137	0.35 241	0.21 203	0.12 334	0.07 110	0.13 362	0.07 83	0.17 390	0.10 134

CFNet_ucs	0.25 241	0.14 148	0.51 201	0.20 58	0.15 205	0.29 257	0.18 148	0.51 313	0.46 337	0.32 249	0.42 301	0.38 307	0.23 218	0.31 200	0.22 220	0.11 296	0.08 165	0.12 337	0.09 225	0.13 338	0.13 229

gwcnet-sp	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

scenet	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

ssnet	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

raft_robust	0.25 241	0.23 326	0.44 105	0.22 132	0.13 110	0.23 160	0.22 279	0.52 318	0.50 374	0.33 262	0.32 186	0.33 268	0.23 218	0.55 322	0.18 136	0.07 32	0.11 256	0.08 103	0.10 277	0.08 107	0.07 17

test_5	0.25 241	0.25 351	0.57 272	0.27 336	0.18 298	0.25 197	0.29 381	0.42 220	0.39 263	0.29 186	0.40 282	0.27 196	0.23 218	0.35 241	0.19 162	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.14 255

iRaft-Stereo_5w	0.25 241	0.24 336	0.50 185	0.23 181	0.18 298	0.19 60	0.19 189	0.39 189	0.35 208	0.28 162	0.36 238	0.34 276	0.23 218	0.66 378	0.28 290	0.07 32	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.14 255

STrans-v2	0.25 241	0.14 148	0.56 263	0.21 86	0.12 66	0.23 160	0.20 222	0.50 303	0.31 162	0.31 224	0.42 301	0.35 290	0.35 364	0.62 360	0.24 246	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.08 51

DRaft	0.25 241	0.11 41	0.47 128	0.18 11	0.12 66	0.28 236	0.23 307	0.34 125	0.40 273	0.38 333	0.60 414	0.20 110	0.41 394	0.48 290	0.41 366	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.08 151	0.07 53	0.08 51

XX-Stereo	0.25 241	0.11 41	1.09 440	0.35 430	0.38 459	0.23 160	0.13 10	0.43 229	0.19 11	0.20 80	0.40 282	0.31 250	0.10 22	0.33 219	0.13 15	0.08 132	0.11 256	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.10 134

HCRNet	0.25 241	0.27 367	0.42 91	0.34 424	0.17 271	0.27 219	0.18 148	0.45 259	0.37 238	0.31 224	0.35 223	0.32 261	0.23 218	0.44 277	0.21 203	0.13 353	0.08 165	0.13 362	0.11 309	0.11 287	0.09 85

BEATNet_4x	0.25 241	0.25 351	0.66 328	0.23 181	0.10 24	0.29 257	0.14 25	0.49 295	0.34 198	0.31 224	0.35 223	0.32 261	0.26 268	0.34 234	0.33 332	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.13 229

UCFNet_RVC	0.25 241	0.21 294	0.49 163	0.19 26	0.15 205	0.34 328	0.18 148	0.47 276	0.36 223	0.30 209	0.35 223	0.40 324	0.26 268	0.35 241	0.24 246	0.13 353	0.08 165	0.13 362	0.14 394	0.13 338	0.13 229

AdaStereo	0.25 241	0.17 240	0.47 128	0.25 261	0.13 110	0.33 313	0.17 97	0.57 374	0.43 304	0.34 280	0.38 256	0.35 290	0.21 200	0.32 209	0.24 246	0.14 374	0.06 45	0.13 362	0.09 225	0.11 287	0.09 85
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 241	0.23 326	0.59 294	0.22 132	0.09 7	0.30 270	0.18 148	0.40 198	0.38 247	0.38 333	0.44 324	0.31 250	0.22 207	0.44 277	0.32 324	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.08 51

iResNet	0.25 241	0.22 312	0.62 310	0.26 300	0.11 36	0.31 290	0.23 307	0.46 266	0.45 326	0.34 280	0.43 314	0.27 196	0.23 218	0.36 246	0.37 353	0.08 132	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.10 134

HUF	0.26 263	0.15 179	0.79 374	0.39 446	0.31 441	0.16 22	0.17 97	0.36 146	0.25 81	0.19 71	0.14 30	0.23 143	0.11 36	0.32 209	0.14 45	0.08 132	0.60 493	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.56 479

PAM_32	0.26 263	0.10 20	0.63 315	0.24 225	0.19 324	0.51 422	0.26 355	0.43 229	0.30 153	0.32 249	0.28 145	0.60 424	0.28 296	0.29 174	0.20 181	0.08 132	0.14 307	0.08 103	0.10 277	0.07 53	0.15 269

PAM	0.26 263	0.11 41	0.63 315	0.25 261	0.18 298	0.53 431	0.29 381	0.44 250	0.28 119	0.36 309	0.27 139	0.59 418	0.26 268	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.12 273	0.07 33	0.10 277	0.07 53	0.13 229

DDVS	0.26 263	0.16 210	0.45 108	0.25 261	0.17 271	0.34 328	0.21 247	0.43 229	0.31 162	0.34 280	0.41 293	0.47 376	0.21 200	0.52 309	0.29 303	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.09 225	0.13 338	0.16 284

UGAM-zero	0.26 263	0.11 41	0.56 263	0.20 58	0.16 241	0.28 236	0.18 148	0.48 287	0.25 81	0.31 224	0.28 145	0.56 410	0.32 347	0.66 378	0.17 112	0.07 32	0.10 230	0.07 33	0.09 225	0.07 53	0.31 424

ITSA-stereo	0.26 263	0.16 210	0.39 66	0.24 225	0.11 36	0.28 236	0.18 148	0.58 387	0.59 420	0.32 249	0.32 186	0.33 268	0.28 296	0.51 302	0.34 336	0.11 296	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.15 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 263	0.15 179	0.96 422	0.21 86	0.25 412	0.30 270	0.21 247	0.54 340	0.28 119	0.25 131	0.29 153	0.46 367	0.23 218	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.10 230	0.08 103	0.12 350	0.11 287	0.17 301

test_sample5	0.26 263	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.12 66	0.31 290	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.33 262	0.43 314	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.24 246	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

test_sample4	0.26 263	0.14 148	0.53 233	0.21 86	0.12 66	0.32 306	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.33 262	0.38 256	0.28 209	0.25 250	0.54 317	0.25 260	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.09 225	0.11 287	0.16 284

qqq1	0.26 263	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.21 203	0.10 260	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.13 229

fff1	0.26 263	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.21 203	0.10 260	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.13 229

DualNet	0.26 263	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.12 66	0.31 290	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.34 280	0.44 324	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.24 246	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

anonymousa	0.26 263	0.13 105	0.56 263	0.29 376	0.30 435	0.31 290	0.20 222	0.38 171	0.36 223	0.33 262	0.51 373	0.41 330	0.27 275	0.25 101	0.24 246	0.08 132	0.18 375	0.09 180	0.18 430	0.08 107	0.17 301

hknet	0.26 263	0.15 179	0.49 163	0.25 261	0.16 241	0.35 343	0.22 279	0.59 396	0.40 273	0.34 280	0.35 223	0.43 348	0.28 296	0.38 258	0.26 271	0.09 199	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

PSMNet-ADL	0.26 263	0.16 210	0.39 66	0.27 336	0.14 146	0.32 306	0.22 279	0.45 259	0.37 238	0.28 162	0.34 215	0.41 330	0.28 296	0.61 352	0.32 324	0.11 296	0.10 230	0.09 180	0.11 309	0.10 235	0.13 229

PSM-AAD	0.26 263	0.11 41	0.43 97	0.24 225	0.12 66	0.27 219	0.37 422	0.36 146	0.30 153	0.36 309	0.39 273	0.28 209	0.77 462	0.30 189	0.16 89	0.07 32	0.06 45	0.12 337	0.11 309	0.09 177	0.21 344

DEmStereo	0.26 263	0.10 20	0.52 222	0.19 26	0.13 110	0.31 290	0.25 344	0.29 67	0.38 247	0.36 309	0.57 403	0.24 160	0.48 420	0.53 312	0.44 379	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.08 151	0.07 53	0.08 51

GrayStereo	0.26 263	0.10 20	0.45 108	0.27 336	0.14 146	0.23 160	0.46 450	0.36 146	0.33 187	0.40 358	0.47 357	0.30 240	0.78 463	0.29 174	0.17 112	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.15 269

RAFT-RH_RVC	0.26 263	0.13 105	0.57 272	0.22 132	0.12 66	0.25 197	0.14 25	0.27 45	0.29 137	0.38 333	1.14 472	0.23 143	0.18 165	0.58 334	0.24 246	0.07 32	0.06 45	0.10 251	0.07 83	0.06 8	0.08 51

ARAFT	0.26 263	0.30 384	0.87 400	0.22 132	0.12 66	0.30 270	0.24 331	0.46 266	0.34 198	0.33 262	0.28 145	0.29 222	0.20 190	0.49 292	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.12 337	0.11 309	0.09 177	0.09 85

acv_ft	0.26 263	0.18 261	0.56 263	0.24 225	0.19 324	0.34 328	0.21 247	0.47 276	0.45 326	0.39 349	0.41 293	0.38 307	0.28 296	0.28 153	0.36 347	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.09 85

cf-r	0.26 263	0.22 312	0.66 328	0.22 132	0.14 146	0.28 236	0.22 279	0.44 250	0.42 293	0.32 249	0.42 301	0.43 348	0.27 275	0.44 277	0.27 282	0.11 296	0.07 110	0.08 103	0.10 277	0.08 107	0.09 85

GANet-RSSM	0.26 263	0.19 273	0.54 245	0.21 86	0.14 146	0.27 219	0.22 279	0.47 276	0.34 198	0.30 209	0.40 282	0.41 330	0.30 322	0.59 341	0.25 260	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

PSMNet-RSSM	0.26 263	0.21 294	0.50 185	0.21 86	0.14 146	0.25 197	0.21 247	0.50 303	0.38 247	0.31 224	0.45 338	0.40 324	0.27 275	0.53 312	0.24 246	0.12 334	0.08 165	0.11 304	0.13 378	0.10 235	0.10 134

CFNet-ft	0.26 263	0.21 294	0.51 201	0.19 26	0.16 241	0.31 290	0.21 247	0.40 198	0.37 238	0.29 186	0.40 282	0.46 367	0.27 275	0.49 292	0.28 290	0.12 334	0.07 110	0.12 337	0.11 309	0.12 324	0.11 168

CFNet_RVC	0.26 263	0.21 294	0.51 201	0.19 26	0.16 241	0.31 290	0.21 247	0.40 198	0.37 238	0.29 186	0.40 282	0.46 367	0.27 275	0.49 292	0.28 290	0.12 334	0.07 110	0.12 337	0.11 309	0.12 324	0.11 168

test_sample6	0.27 289	0.15 179	0.50 185	0.22 132	0.12 66	0.30 270	0.22 279	0.54 340	0.39 263	0.34 280	0.44 324	0.29 222	0.25 250	0.58 334	0.26 271	0.11 296	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

SMFormer	0.27 289	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.34 336	0.10 260	0.16 347	0.08 103	0.09 225	0.10 235	0.16 284

tta	0.27 289	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.34 336	0.10 260	0.16 347	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.13 229

ffm	0.27 289	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.38 171	0.46 337	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 446	0.12 337	0.11 309	0.08 107	0.37 448

NINENet	0.27 289	0.16 210	0.49 163	0.23 181	0.16 241	0.44 392	0.17 97	0.63 425	0.49 369	0.33 262	0.38 256	0.31 250	0.22 207	0.43 273	0.22 220	0.11 296	0.10 230	0.12 337	0.08 151	0.12 324	0.11 168

SepStereo	0.27 289	0.13 105	0.49 163	0.24 225	0.18 298	0.30 270	0.24 331	0.48 287	0.48 356	0.42 374	0.45 338	0.34 276	0.31 336	0.64 368	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.10 235	0.11 168

UPFNet	0.27 289	0.15 179	0.47 128	0.25 261	0.20 346	0.37 358	0.27 363	0.50 303	0.40 273	0.36 309	0.38 256	0.37 301	0.29 316	0.40 263	0.34 336	0.10 260	0.10 230	0.10 251	0.10 277	0.10 235	0.08 51

iResNet_ROB	0.27 289	0.27 367	0.48 143	0.21 86	0.12 66	0.32 306	0.17 97	0.57 374	0.55 405	0.39 349	0.44 324	0.37 301	0.28 296	0.43 273	0.28 290	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.09 177	0.11 168

ISRNet	0.28 297	0.15 179	0.54 245	0.27 336	0.19 324	0.24 182	0.15 43	0.47 276	0.45 326	0.40 358	0.49 367	0.42 341	0.27 275	0.33 219	0.30 306	0.20 434	0.12 273	0.17 414	0.16 414	0.16 376	0.21 344

rvit_105_1	0.28 297	0.24 336	0.65 323	0.27 336	0.19 324	0.31 290	0.35 414	0.46 266	0.53 392	0.31 224	0.32 186	0.32 261	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.16 397	0.14 307	0.15 398	0.17 425	0.11 287	0.11 168

UGAM	0.28 297	0.18 261	0.57 272	0.26 300	0.13 110	0.23 160	0.26 355	0.33 118	0.45 326	0.32 249	0.42 301	0.45 360	0.22 207	0.92 451	0.23 238	0.08 132	0.09 203	0.14 382	0.13 378	0.10 235	0.10 134

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 297	0.17 240	0.96 422	0.29 376	0.31 441	0.29 257	0.21 247	0.53 328	0.28 119	0.27 152	0.55 395	0.41 330	0.18 165	0.30 189	0.22 220	0.08 132	0.10 230	0.08 103	0.13 378	0.12 324	0.20 335

test_sample7	0.28 297	0.16 210	0.47 128	0.21 86	0.14 146	0.29 257	0.22 279	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.41 266	0.26 271	0.14 374	0.21 395	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.25 389

CBFPSM	0.28 297	0.23 326	0.76 363	0.21 86	0.14 146	0.38 364	0.26 355	0.42 220	0.37 238	0.34 280	0.36 238	0.55 406	0.38 379	0.33 219	0.40 361	0.08 132	0.08 165	0.07 33	0.08 151	0.09 177	0.12 208

ToySt	0.28 297	0.19 273	0.68 337	0.22 132	0.19 324	0.31 290	0.31 397	0.43 229	0.43 304	0.28 162	0.38 256	0.42 341	0.32 347	0.33 219	0.32 324	0.08 132	0.14 307	0.10 251	0.12 350	0.11 287	0.24 378

CSP-Net	0.28 297	0.17 240	0.41 82	0.22 132	0.14 146	0.44 392	0.24 331	0.52 318	0.42 293	0.42 374	0.44 324	0.42 341	0.27 275	0.66 378	0.30 306	0.12 334	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.10 134

DAS	0.28 297	0.13 105	0.49 163	0.24 225	0.18 298	0.30 270	0.24 331	0.48 287	0.48 356	0.42 374	0.45 338	0.34 276	0.31 336	0.76 413	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.10 235	0.11 168

AACVNet	0.28 297	0.22 312	0.55 253	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.19 189	0.43 229	0.33 187	0.39 349	0.42 301	0.44 354	0.29 316	0.73 398	0.28 290	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.09 225	0.13 338	0.12 208

FTStereo	0.28 297	0.11 41	0.56 263	0.24 225	0.13 110	0.21 115	0.52 462	0.36 146	0.28 119	0.38 333	0.94 464	0.30 240	0.56 439	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.19 319

LMCR-Stereo	0.28 297	0.22 312	0.56 263	0.29 376	0.14 146	0.37 358	0.23 307	0.57 374	0.36 223	0.40 358	0.40 282	0.29 222	0.30 322	0.41 266	0.38 355	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.13 338	0.10 134

MMNet	0.28 297	0.19 273	0.54 245	0.24 225	0.17 271	0.47 408	0.22 279	0.47 276	0.53 392	0.40 358	0.43 314	0.36 295	0.34 357	0.40 263	0.35 343	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.09 85

UNet	0.28 297	0.16 210	0.70 344	0.24 225	0.20 346	0.44 392	0.21 247	0.52 318	0.42 293	0.36 309	0.40 282	0.43 348	0.33 355	0.41 266	0.32 324	0.09 199	0.07 110	0.10 251	0.09 225	0.10 235	0.09 85

ac_64	0.28 297	0.16 210	0.62 310	0.25 261	0.17 271	0.36 350	0.22 279	0.48 287	0.35 208	0.36 309	0.37 249	0.51 394	0.30 322	0.62 360	0.34 336	0.11 296	0.09 203	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

GwcNet-RSSM	0.28 297	0.25 351	0.61 307	0.22 132	0.14 146	0.28 236	0.24 331	0.46 266	0.44 315	0.33 262	0.46 350	0.41 330	0.28 296	0.55 322	0.31 316	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.09 85

HSM-Net_RVC	0.28 297	0.12 80	0.48 143	0.19 26	0.11 36	0.35 343	0.21 247	0.64 431	0.44 315	0.40 358	0.43 314	0.50 391	0.27 275	0.75 407	0.25 260	0.08 132	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 297	0.25 351	0.64 320	0.22 132	0.16 241	0.30 270	0.21 247	0.54 340	0.33 187	0.36 309	0.38 256	0.38 307	0.26 268	0.45 283	0.28 290	0.15 387	0.11 256	0.11 304	0.11 309	0.14 360	0.14 255

StereoDRNet-Refined	0.28 297	0.19 273	0.47 128	0.25 261	0.14 146	0.36 350	0.21 247	0.49 295	0.43 304	0.46 403	0.52 380	0.42 341	0.30 322	0.46 285	0.38 355	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.11 309	0.10 235	0.11 168
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 316	0.24 336	0.83 387	0.23 181	0.17 271	0.25 197	0.22 279	0.47 276	0.42 293	0.33 262	0.39 273	0.38 307	0.28 296	0.78 417	0.35 343	0.09 199	0.07 110	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

CRFU-Net	0.29 316	0.14 148	0.48 143	0.26 300	0.15 205	0.46 402	0.22 279	0.52 318	0.32 172	0.44 391	0.42 301	0.48 381	0.47 416	0.44 277	0.31 316	0.12 334	0.10 230	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.11 168

iRaft-Stereo_20w	0.29 316	0.11 41	0.86 398	0.33 419	0.24 399	0.32 306	0.26 355	0.60 406	0.26 92	0.41 370	0.21 88	0.28 209	0.19 185	0.32 209	0.24 246	0.07 32	0.31 462	0.07 33	0.09 225	0.08 107	0.47 468

AASNet	0.29 316	0.27 367	0.67 331	0.26 300	0.18 298	0.34 328	0.21 247	0.64 431	0.49 369	0.36 309	0.41 293	0.32 261	0.26 268	0.33 219	0.39 359	0.12 334	0.09 203	0.10 251	0.08 151	0.14 360	0.12 208

GEStereo_RVC	0.29 316	0.24 336	0.60 301	0.27 336	0.16 241	0.33 313	0.25 344	0.58 387	0.56 409	0.35 298	0.38 256	0.34 276	0.25 250	0.51 302	0.29 303	0.12 334	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.11 287	0.13 229

EAI-Stereo	0.29 316	0.11 41	0.38 60	0.22 132	0.18 298	0.33 313	1.66 505	0.53 328	0.27 109	0.27 152	0.50 370	0.17 79	0.16 121	0.25 101	0.25 260	0.07 32	0.07 110	0.07 33	0.11 309	0.07 53	0.10 134

delet	0.29 316	0.18 261	0.58 287	0.24 225	0.19 324	0.41 378	0.30 388	0.52 318	0.51 380	0.35 298	0.42 301	0.37 301	0.31 336	0.49 292	0.36 347	0.10 260	0.09 203	0.11 304	0.12 350	0.09 177	0.09 85

HGLStereo	0.29 316	0.19 273	0.60 301	0.24 225	0.21 361	0.33 313	0.23 307	0.52 318	0.44 315	0.36 309	0.49 367	0.41 330	0.35 364	0.46 285	0.34 336	0.11 296	0.11 256	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.12 208

DSFCA	0.29 316	0.18 261	0.48 143	0.21 86	0.17 271	0.39 368	0.32 403	0.49 295	0.44 315	0.44 391	0.38 256	0.40 324	0.30 322	0.53 312	0.38 355	0.12 334	0.10 230	0.10 251	0.11 309	0.11 287	0.11 168

CFNet	0.29 316	0.29 378	0.57 272	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.15 43	0.53 328	0.46 337	0.31 224	0.40 282	0.38 307	0.27 275	0.76 413	0.28 290	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.09 85

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 316	0.24 336	0.81 379	0.26 300	0.18 298	0.30 270	0.22 279	0.52 318	0.41 281	0.38 333	0.42 301	0.42 341	0.28 296	0.46 285	0.31 316	0.11 296	0.08 165	0.10 251	0.11 309	0.10 235	0.12 208
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 316	0.37 420	0.92 413	0.24 225	0.13 110	0.30 270	0.19 189	0.55 356	0.51 380	0.39 349	0.46 350	0.39 321	0.27 275	0.36 246	0.30 306	0.09 199	0.06 45	0.07 33	0.05 12	0.13 338	0.11 168

HSM	0.29 316	0.18 261	0.48 143	0.21 86	0.15 205	0.33 313	0.20 222	0.55 356	0.39 263	0.36 309	0.39 273	0.67 449	0.32 347	0.88 439	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.10 134

ACV-stereo	0.30 329	0.20 286	0.82 382	0.23 181	0.16 241	0.48 414	0.20 222	0.38 171	0.34 198	0.29 186	0.33 205	0.66 445	0.43 401	0.55 322	0.31 316	0.10 260	0.09 203	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.12 208

ssnet_v2	0.30 329	0.21 294	0.63 315	0.23 181	0.15 205	0.40 374	0.30 388	0.59 396	0.48 356	0.40 358	0.37 249	0.46 367	0.30 322	0.41 266	0.44 379	0.13 353	0.11 256	0.11 304	0.11 309	0.12 324	0.11 168

dad	0.30 329	0.38 426	0.60 301	0.22 132	0.14 146	0.32 306	0.21 247	0.35 134	0.51 380	0.45 398	0.45 338	0.46 367	0.23 218	0.41 266	0.27 282	0.21 436	0.11 256	0.20 434	0.11 309	0.15 368	0.11 168

THIR-Stereo	0.30 329	0.15 179	0.46 122	0.19 26	0.11 36	0.28 236	0.70 476	0.33 118	0.36 223	0.37 325	0.64 426	0.33 268	0.49 425	0.58 334	0.44 379	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.08 51

ADLNet	0.30 329	0.19 273	0.59 294	0.23 181	0.19 324	0.34 328	0.23 307	0.56 365	0.44 315	0.43 385	0.41 293	0.43 348	0.28 296	0.56 328	0.36 347	0.11 296	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.15 269

RAFT + AFF	0.30 329	0.33 398	0.76 363	0.25 261	0.17 271	0.30 270	0.33 408	0.55 356	0.42 293	0.28 162	0.30 166	0.31 250	0.31 336	0.64 368	0.32 324	0.09 199	0.11 256	0.11 304	0.10 277	0.12 324	0.16 284

psm_up	0.30 329	0.21 294	0.58 287	0.26 300	0.18 298	0.32 306	0.27 363	0.57 374	0.45 326	0.38 333	0.41 293	0.45 360	0.40 389	0.59 341	0.32 324	0.11 296	0.12 273	0.13 362	0.12 350	0.11 287	0.11 168

DMCA-RVC	0.30 329	0.27 367	0.93 417	0.28 363	0.17 271	0.30 270	0.21 247	0.43 229	0.36 223	0.40 358	0.38 256	0.39 321	0.36 369	0.44 277	0.34 336	0.13 353	0.10 230	0.16 405	0.12 350	0.13 338	0.11 168

STTStereo	0.30 329	0.24 336	0.83 387	0.25 261	0.17 271	0.30 270	0.24 331	0.49 295	0.39 263	0.39 349	0.41 293	0.44 354	0.28 296	0.41 266	0.30 306	0.13 353	0.13 292	0.13 362	0.16 414	0.12 324	0.12 208

RASNet	0.30 329	0.19 273	0.59 294	0.23 181	0.19 324	0.33 313	0.20 222	0.50 303	0.41 281	0.31 224	0.44 324	0.47 376	0.38 379	0.79 421	0.40 361	0.09 199	0.07 110	0.07 33	0.09 225	0.08 107	0.10 134

DLCB_ROB	0.30 329	0.20 286	0.45 108	0.28 363	0.17 271	0.37 358	0.25 344	0.50 303	0.45 326	0.46 403	0.47 357	0.51 394	0.34 357	0.56 328	0.38 355	0.10 260	0.10 230	0.11 304	0.11 309	0.10 235	0.11 168

DualNet (step1)	0.31 340	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.41 266	0.26 271	0.24 442	0.21 395	0.28 455	0.24 453	0.18 405	0.21 344

iinet-f	0.31 340	0.23 326	1.16 448	0.20 58	0.16 241	0.44 392	0.23 307	0.47 276	0.38 247	0.36 309	0.44 324	0.41 330	0.35 364	0.36 246	0.43 372	0.10 260	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.13 338	0.12 208

ADLNet2	0.31 340	0.23 326	0.77 369	0.23 181	0.18 298	0.36 350	0.24 331	0.55 356	0.54 397	0.33 262	0.38 256	0.45 360	0.31 336	0.70 389	0.36 347	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.12 324	0.11 168

hitnet-ft	0.31 340	0.21 294	0.56 263	0.19 26	0.14 146	0.40 374	0.23 307	0.46 266	0.42 293	0.37 325	0.46 350	0.53 403	0.35 364	0.76 413	0.35 343	0.14 374	0.10 230	0.14 382	0.10 277	0.15 368	0.14 255

FADNet-RVC-Resample	0.31 340	0.32 394	1.16 448	0.27 336	0.17 271	0.33 313	0.21 247	0.49 295	0.40 273	0.36 309	0.38 256	0.34 276	0.27 275	0.54 317	0.27 282	0.10 260	0.10 230	0.14 382	0.13 378	0.13 338	0.18 304

FADNet_RVC	0.31 340	0.35 411	0.98 426	0.24 225	0.16 241	0.30 270	0.17 97	0.52 318	0.39 263	0.30 209	0.38 256	0.30 240	0.29 316	0.54 317	0.33 332	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.16 414	0.21 426	0.24 378

LL-Strereo	0.32 346	0.33 398	0.77 369	0.26 300	0.24 399	0.22 141	0.23 307	0.58 387	0.44 315	0.35 298	0.32 186	0.41 330	0.40 389	0.93 453	0.25 260	0.08 132	0.13 292	0.11 304	0.09 225	0.09 177	0.22 357

SACVNet	0.32 346	0.25 351	0.59 294	0.26 300	0.19 324	0.35 343	0.25 344	0.54 340	0.41 281	0.43 385	0.45 338	0.46 367	0.34 357	0.71 394	0.30 306	0.14 374	0.10 230	0.12 337	0.12 350	0.16 376	0.20 335

CrosDoStereo	0.32 346	0.11 41	0.53 233	0.19 26	0.12 66	0.22 141	1.07 495	0.36 146	0.38 247	0.38 333	0.60 414	0.28 209	0.45 407	0.61 352	0.56 413	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.09 85

DeepStereo_LL	0.32 346	0.11 41	0.53 233	0.19 26	0.12 66	0.22 141	1.07 495	0.36 146	0.38 247	0.38 333	0.60 414	0.28 209	0.45 407	0.61 352	0.56 413	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.09 85

pcwnet_v2	0.32 346	0.16 210	1.22 459	0.23 181	0.19 324	0.32 306	0.19 189	0.61 413	0.61 424	0.37 325	0.45 338	0.35 290	0.29 316	0.37 256	0.26 271	0.14 374	0.11 256	0.12 337	0.11 309	0.14 360	0.18 304

TDLM	0.32 346	0.27 367	0.52 222	0.30 387	0.15 205	0.33 313	0.32 403	0.54 340	0.50 374	0.44 391	0.43 314	0.39 321	0.30 322	0.92 451	0.30 306	0.14 374	0.09 203	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.14 255

NVstereo2D	0.32 346	0.18 261	0.63 315	0.24 225	0.23 387	0.43 387	0.28 376	0.60 406	0.58 413	0.28 162	0.39 273	0.42 341	0.30 322	0.71 394	0.30 306	0.13 353	0.09 203	0.13 362	0.10 277	0.20 420	0.18 304

test_for_model	0.33 353	0.91 484	0.48 143	0.74 485	0.50 469	0.20 90	0.16 69	0.33 118	0.27 109	0.29 186	0.15 34	0.13 25	0.11 36	0.17 13	0.14 45	0.31 463	0.27 441	0.06 2	0.05 12	0.97 498	0.31 424

ttt	0.33 353	0.14 148	0.54 245	0.22 132	0.14 146	0.30 270	0.22 279	0.59 396	0.51 380	0.31 224	0.46 350	0.30 240	0.23 218	0.71 394	1.07 462	0.13 353	0.22 407	0.10 251	0.11 309	0.12 324	0.24 378

fast-acv-ft	0.33 353	0.26 361	0.88 406	0.25 261	0.18 298	0.49 418	0.27 363	0.44 250	0.50 374	0.40 358	0.55 395	0.49 387	0.36 369	0.39 261	0.41 366	0.11 296	0.11 256	0.11 304	0.12 350	0.13 338	0.11 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 353	0.25 351	0.82 382	0.22 132	0.17 271	0.46 402	0.28 376	0.53 328	0.53 392	0.43 385	0.57 403	0.44 354	0.31 336	0.50 296	0.48 390	0.10 260	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.11 287	0.12 208

AANet_RVC	0.33 353	0.31 387	0.69 338	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.23 307	0.49 295	0.55 405	0.39 349	0.60 414	0.43 348	0.30 322	0.88 439	0.54 409	0.11 296	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.10 235	0.12 208

PS-NSSS	0.33 353	0.36 417	0.61 307	0.24 225	0.18 298	0.33 313	0.24 331	0.59 396	0.42 293	0.38 333	0.52 380	0.36 295	0.31 336	0.80 424	0.32 324	0.18 422	0.14 307	0.21 437	0.15 404	0.17 390	0.14 255

DISCO	0.33 353	0.16 210	0.55 253	0.26 300	0.16 241	0.48 414	0.25 344	0.52 318	0.58 413	0.38 333	0.45 338	0.63 434	0.37 374	0.65 372	0.50 397	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.13 338	0.13 229

NOSS_ROB	0.33 353	0.24 336	0.49 163	0.27 336	0.16 241	0.34 328	0.19 189	0.55 356	0.50 374	0.34 280	0.37 249	0.42 341	0.30 322	0.93 453	0.25 260	0.19 431	0.20 390	0.24 446	0.22 447	0.17 390	0.25 389

HBP-ISP	0.34 361	0.35 411	0.76 363	0.23 181	0.17 271	0.33 313	0.22 279	0.56 365	0.47 350	0.42 374	0.49 367	0.33 268	0.41 394	0.73 398	0.27 282	0.18 422	0.19 379	0.24 446	0.20 437	0.16 376	0.16 284

AAGNet	0.34 361	0.12 80	0.53 233	0.26 300	0.16 241	0.20 90	0.19 189	0.31 94	0.29 137	0.35 298	0.35 223	0.27 196	0.30 322	0.44 277	2.56 503	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.07 83	0.09 177	0.07 17

FADNet-RVC	0.34 361	0.43 439	0.97 424	0.25 261	0.20 346	0.33 313	0.20 222	0.51 313	0.42 293	0.34 280	0.40 282	0.41 330	0.29 316	0.65 372	0.36 347	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.15 404	0.19 413	0.20 335

FADNet	0.34 361	0.43 439	0.88 406	0.24 225	0.22 376	0.37 358	0.19 189	0.56 365	0.49 369	0.32 249	0.36 238	0.43 348	0.32 347	0.65 372	0.30 306	0.17 411	0.16 347	0.14 382	0.16 414	0.25 441	0.21 344

CVANet_RVC	0.34 361	0.25 351	0.77 369	0.27 336	0.17 271	0.34 328	0.28 376	0.55 356	0.50 374	0.43 385	0.46 350	0.44 354	0.31 336	0.90 444	0.27 282	0.15 387	0.10 230	0.14 382	0.14 394	0.15 368	0.15 269

StereoDRNet	0.34 361	0.28 375	0.70 344	0.28 363	0.21 361	0.43 387	0.30 388	0.63 425	0.51 380	0.47 409	0.40 282	0.48 381	0.31 336	0.58 334	0.44 379	0.12 334	0.10 230	0.12 337	0.11 309	0.13 338	0.13 229

DRN-Test	0.35 367	0.20 286	0.75 359	0.28 363	0.19 324	0.46 402	0.29 381	0.68 448	0.54 397	0.49 416	0.47 357	0.44 354	0.35 364	0.63 363	0.44 379	0.13 353	0.09 203	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.13 229

XPNet_ROB	0.35 367	0.26 361	0.58 287	0.28 363	0.19 324	0.37 358	0.31 397	0.57 374	0.51 380	0.52 425	0.54 390	0.57 412	0.38 379	0.65 372	0.48 390	0.17 411	0.12 273	0.13 362	0.12 350	0.16 376	0.17 301

ff1	0.36 369	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.38 171	0.46 337	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 473	0.08 132	0.28 446	0.12 337	0.11 309	0.08 107	0.37 448

Wz-Net-LNSev	0.36 369	0.35 411	1.06 434	0.26 300	0.21 361	0.47 408	0.33 408	0.56 365	0.58 413	0.45 398	0.54 390	0.50 391	0.37 374	0.40 263	0.42 369	0.12 334	0.11 256	0.10 251	0.09 225	0.14 360	0.15 269

FAT-Stereo	0.36 369	0.19 273	0.75 359	0.26 300	0.18 298	0.34 328	0.30 388	0.62 421	0.61 424	0.47 409	0.61 422	0.59 418	0.50 426	0.61 352	0.36 347	0.13 353	0.14 307	0.13 362	0.12 350	0.14 360	0.20 335

CBMV_ROB	0.36 369	0.21 294	0.57 272	0.22 132	0.14 146	0.35 343	0.20 222	0.55 356	0.47 350	0.52 425	0.58 406	0.45 360	0.53 435	0.75 407	0.50 397	0.18 422	0.19 379	0.23 444	0.21 439	0.15 368	0.20 335

ETE_ROB	0.36 369	0.32 394	0.64 320	0.30 387	0.18 298	0.40 374	0.38 430	0.59 396	0.49 369	0.50 419	0.52 380	0.62 430	0.37 374	0.58 334	0.43 372	0.13 353	0.10 230	0.14 382	0.12 350	0.17 390	0.18 304

PSMNet_ROB	0.36 369	0.31 387	0.71 350	0.31 402	0.21 361	0.44 392	0.44 446	0.61 413	0.49 369	0.39 349	0.45 338	0.49 387	0.32 347	0.66 378	0.53 405	0.14 374	0.10 230	0.15 398	0.14 394	0.13 338	0.13 229

CBMV	0.36 369	0.25 351	0.61 307	0.24 225	0.14 146	0.42 383	0.33 408	0.56 365	0.52 391	0.54 434	0.52 380	0.51 394	0.58 442	0.63 363	0.43 372	0.15 387	0.16 347	0.18 422	0.16 414	0.13 338	0.19 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 376	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.57 374	0.48 356	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 473	0.10 260	0.20 390	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.23 365

xxx	0.37 376	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.57 374	0.48 356	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 473	0.10 260	0.20 390	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.23 365

GwcNet	0.37 376	0.29 378	1.12 442	0.25 261	0.24 399	0.48 414	0.27 363	0.58 387	0.60 422	0.39 349	0.54 390	0.51 394	0.34 357	0.60 346	0.46 385	0.13 353	0.12 273	0.12 337	0.11 309	0.13 338	0.15 269

DANet	0.37 376	0.25 351	0.67 331	0.37 435	0.22 376	0.42 383	0.25 344	0.50 303	0.44 315	0.52 425	0.50 370	0.59 418	0.42 398	0.78 417	0.53 405	0.13 353	0.12 273	0.14 382	0.12 350	0.17 390	0.21 344
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 376	0.33 398	0.59 294	0.37 435	0.23 387	0.42 383	0.41 441	0.56 365	0.44 315	0.47 409	0.47 357	0.61 427	0.39 386	0.58 334	0.41 366	0.16 397	0.13 292	0.21 437	0.22 447	0.16 376	0.18 304

APVNet	0.38 381	0.26 361	0.87 400	0.26 300	0.22 376	0.52 428	0.35 414	0.64 431	0.46 337	0.40 358	0.52 380	0.48 381	0.39 386	0.84 433	0.48 390	0.13 353	0.14 307	0.15 398	0.16 414	0.16 376	0.16 284

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 381	0.43 439	0.72 355	0.35 430	0.19 324	0.51 422	0.25 344	0.56 365	0.39 263	0.42 374	0.47 357	0.47 376	0.27 275	0.74 402	0.32 324	0.38 472	0.19 379	0.27 449	0.17 425	0.29 456	0.27 405

RP	0.38 381	0.26 361	0.67 331	0.31 402	0.24 399	0.37 358	0.29 381	0.53 328	0.61 424	0.42 374	0.65 428	0.62 430	0.51 428	0.63 363	0.43 372	0.17 411	0.15 336	0.17 414	0.15 404	0.17 390	0.19 319

RYNet	0.38 381	0.23 326	0.65 323	0.26 300	0.28 422	0.62 445	0.33 408	0.61 413	0.62 428	0.42 374	0.39 273	0.58 417	0.40 389	0.89 441	0.57 415	0.11 296	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.19 413	0.22 357

LALA_ROB	0.38 381	0.31 387	0.65 323	0.30 387	0.21 361	0.46 402	0.39 433	0.63 425	0.54 397	0.53 431	0.52 380	0.69 453	0.36 369	0.52 309	0.48 390	0.18 422	0.11 256	0.16 405	0.14 394	0.17 390	0.16 284

PSMNet-RUCA	0.39 386	0.47 445	0.84 391	0.46 465	0.41 464	0.34 328	0.26 355	0.59 396	0.46 337	0.40 358	0.51 373	0.44 354	0.33 355	0.43 273	0.31 316	0.25 449	0.14 307	0.33 465	0.21 439	0.32 461	0.23 365

1111x	0.39 386	0.17 240	0.80 378	0.23 181	0.15 205	0.33 313	0.27 363	0.62 421	0.48 356	0.32 249	0.43 314	0.40 324	0.29 316	0.86 436	1.60 488	0.09 199	0.23 417	0.09 180	0.12 350	0.10 235	0.23 365

EKT-Stereo	0.39 386	0.13 105	0.53 233	0.42 458	3.94 510	0.22 141	0.17 97	0.38 171	0.30 153	0.21 87	0.20 71	0.23 143	0.15 106	0.30 189	0.18 136	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.12 208

GASNet	0.39 386	0.58 465	1.27 461	0.35 430	0.23 387	0.35 343	0.23 307	0.63 425	0.56 409	0.41 370	0.38 256	0.45 360	0.30 322	0.81 427	0.42 369	0.16 397	0.11 256	0.14 382	0.14 394	0.23 435	0.12 208

Wz-Net-MNSev	0.39 386	0.35 411	0.99 428	0.26 300	0.21 361	0.59 442	0.39 433	0.58 387	0.61 424	0.49 416	0.56 400	0.53 403	0.37 374	0.61 352	0.47 388	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.11 309	0.15 368	0.15 269

xxxx	0.39 386	0.14 148	0.47 128	0.20 58	0.16 241	0.38 364	0.20 222	0.61 413	0.43 304	0.30 209	0.44 324	0.38 307	0.25 250	0.50 296	2.41 501	0.11 296	0.21 395	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.26 401

test_xeample	0.39 386	0.14 148	0.46 122	0.19 26	0.16 241	0.34 328	0.22 279	0.59 396	0.43 304	0.33 262	0.47 357	0.30 240	0.27 275	0.60 346	2.44 502	0.10 260	0.21 395	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.25 389

Syn2CoEx	0.39 386	0.39 430	1.08 439	0.35 430	0.21 361	0.41 378	0.29 381	0.63 425	0.51 380	0.43 385	0.56 400	0.45 360	0.45 407	0.69 386	0.39 359	0.17 411	0.14 307	0.16 405	0.12 350	0.13 338	0.16 284

S-Stereo	0.39 386	0.20 286	1.04 431	0.28 363	0.22 376	0.39 368	0.31 397	0.58 387	0.69 443	0.40 358	0.59 410	0.48 381	0.41 394	0.75 407	0.42 369	0.12 334	0.15 336	0.13 362	0.13 378	0.16 376	0.25 389

stereogan	0.39 386	0.20 286	0.78 373	0.28 363	0.22 376	0.65 450	0.26 355	0.62 421	0.65 433	0.45 398	0.60 414	0.67 449	0.45 407	0.69 386	0.37 353	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.12 350	0.20 420	0.19 319

Nwc_Net	0.39 386	0.29 378	0.84 391	0.32 408	0.24 399	0.45 400	0.30 388	0.67 443	0.51 380	0.39 349	0.70 438	0.59 418	0.48 420	0.61 352	0.45 384	0.16 397	0.12 273	0.19 429	0.21 439	0.14 360	0.15 269

aanetorigin	0.40 397	0.33 398	1.14 445	0.25 261	0.19 324	0.30 270	0.37 422	0.34 125	0.47 350	0.95 472	0.82 453	0.52 399	0.56 439	0.50 296	0.52 401	0.11 296	0.09 203	0.10 251	0.10 277	0.16 376	0.19 319

AF-Net	0.40 397	0.31 387	0.74 356	0.33 419	0.24 399	0.43 387	0.30 388	0.64 431	0.67 437	0.44 391	0.69 437	0.65 441	0.52 430	0.59 341	0.48 390	0.16 397	0.12 273	0.19 429	0.14 394	0.16 376	0.14 255

edge stereo	0.40 397	0.22 312	0.87 400	0.27 336	0.22 376	0.38 364	0.26 355	0.59 396	0.56 409	0.53 431	0.60 414	0.71 457	0.50 426	0.78 417	0.43 372	0.16 397	0.15 336	0.19 429	0.14 394	0.17 390	0.19 319

PA-Net	0.40 397	0.35 411	1.05 432	0.32 408	0.28 422	0.39 368	0.43 444	0.53 328	0.56 409	0.35 298	0.43 314	0.41 330	0.36 369	0.83 432	0.61 422	0.12 334	0.23 417	0.16 405	0.23 451	0.13 338	0.20 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 397	0.28 375	0.67 331	0.31 402	0.18 298	0.43 387	0.39 433	0.60 406	0.46 337	0.48 415	0.78 448	0.55 406	0.45 407	0.96 456	0.55 412	0.13 353	0.14 307	0.13 362	0.12 350	0.15 368	0.16 284

RGC	0.41 402	0.35 411	0.76 363	0.35 430	0.28 422	0.41 378	0.29 381	0.60 406	0.55 405	0.47 409	0.64 426	0.63 434	0.47 416	0.74 402	0.46 385	0.16 397	0.15 336	0.21 437	0.21 439	0.19 413	0.21 344

ADCRef	0.41 402	0.33 398	1.05 432	0.26 300	0.21 361	0.49 418	0.27 363	0.54 340	0.51 380	0.51 422	0.59 410	0.35 290	0.47 416	0.54 317	1.35 479	0.09 199	0.08 165	0.12 337	0.12 350	0.12 324	0.13 229

PWC_ROB	0.41 402	0.38 426	0.92 413	0.26 300	0.20 346	0.39 368	0.19 189	0.61 413	0.69 443	0.58 442	0.84 455	0.52 399	0.44 405	0.74 402	0.62 423	0.13 353	0.09 203	0.14 382	0.10 277	0.17 390	0.18 304

PWCDC_ROB	0.41 402	0.41 435	0.77 369	0.34 424	0.21 361	0.43 387	0.20 222	0.60 406	0.90 467	0.44 391	1.24 477	0.36 295	0.38 379	0.56 328	0.48 390	0.18 422	0.11 256	0.11 304	0.10 277	0.20 420	0.16 284

UDG	0.42 406	0.54 456	0.67 331	0.41 455	0.35 450	0.47 408	0.27 363	0.57 374	0.48 356	0.40 358	0.46 350	0.59 418	0.45 407	0.47 289	0.46 385	0.26 451	0.19 379	0.49 474	0.22 447	0.37 465	0.30 420

NCC-stereo	0.42 406	0.31 387	0.87 400	0.32 408	0.29 432	0.47 408	0.37 422	0.68 448	0.53 392	0.42 374	0.58 406	0.57 412	0.52 430	0.75 407	0.54 409	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.25 456	0.17 390	0.18 304

Abc-Net	0.42 406	0.31 387	0.87 400	0.32 408	0.29 432	0.47 408	0.37 422	0.68 448	0.53 392	0.42 374	0.58 406	0.57 412	0.52 430	0.75 407	0.54 409	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.25 456	0.17 390	0.18 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 406	0.33 398	0.89 408	0.29 376	0.36 455	0.49 418	0.31 397	0.63 425	0.54 397	0.47 409	0.56 400	0.47 376	0.43 401	1.00 459	0.40 361	0.28 457	0.21 395	0.20 434	0.18 430	0.25 441	0.18 304

SGM-Forest	0.42 406	0.44 442	0.92 413	0.24 225	0.16 241	0.45 400	0.40 437	0.58 387	0.50 374	0.54 434	0.63 425	0.52 399	0.51 428	0.91 446	0.66 429	0.17 411	0.17 366	0.17 414	0.15 404	0.15 368	0.21 344
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 411	0.34 407	0.62 310	0.28 363	0.33 445	0.60 443	0.34 412	0.68 448	0.47 350	0.54 434	0.66 430	0.56 410	0.46 414	0.73 398	0.66 429	0.26 451	0.19 379	0.24 446	0.22 447	0.27 451	0.25 389

RTSC	0.43 411	0.37 420	0.95 421	0.30 387	0.20 346	0.50 421	0.23 307	0.65 437	0.86 463	0.56 438	0.54 390	0.51 394	0.36 369	0.71 394	0.92 447	0.13 353	0.14 307	0.11 304	0.13 378	0.18 405	0.19 319

SQANet	0.44 413	0.57 463	0.89 408	0.49 468	0.39 461	0.47 408	0.23 307	0.53 328	0.44 315	0.41 370	0.48 366	0.47 376	0.34 357	0.58 334	0.43 372	0.38 472	0.15 336	0.40 470	0.21 439	0.50 470	0.34 436

Anonymous_2	0.44 413	0.23 326	0.57 272	0.34 424	0.34 447	0.53 431	0.28 376	0.49 295	0.39 263	0.36 309	0.34 215	0.48 381	0.38 379	0.43 273	0.33 332	0.26 451	0.41 475	0.44 472	1.45 507	0.33 463	0.37 448

NaN_ROB	0.44 413	0.38 426	0.94 420	0.30 387	0.20 346	0.52 428	0.49 457	0.61 413	0.60 422	0.56 438	0.47 357	0.49 387	0.42 398	1.24 476	0.76 437	0.12 334	0.18 375	0.12 337	0.13 378	0.12 324	0.18 304

test_sample9	0.45 416	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.70 389	1.01 455	0.24 442	1.93 507	0.28 455	0.24 453	0.18 405	0.21 344

Wz-Net-SNSev	0.45 416	0.53 455	1.42 470	0.31 402	0.21 361	0.44 392	0.45 447	0.64 431	0.68 441	0.46 403	0.66 430	0.62 430	0.40 389	0.78 417	0.65 427	0.12 334	0.11 256	0.12 337	0.13 378	0.17 390	0.19 319

DDUNet	0.45 416	0.60 468	0.71 350	0.45 462	0.39 461	0.46 402	0.32 403	0.53 328	0.44 315	0.46 403	0.53 387	0.57 412	0.38 379	0.51 302	0.43 372	0.34 466	0.21 395	0.56 478	0.25 456	0.41 467	0.36 440

222	0.45 416	0.14 148	0.43 97	0.19 26	0.15 205	0.36 350	0.20 222	0.60 406	0.43 304	0.37 325	0.45 338	0.30 240	0.28 296	0.59 341	3.72 507	0.11 296	0.19 379	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.27 405

SHD	0.45 416	0.34 407	0.89 408	0.37 435	0.28 422	0.46 402	0.23 307	0.72 459	0.96 474	0.65 449	0.61 422	0.61 427	0.48 420	0.64 368	0.69 432	0.16 397	0.16 347	0.16 405	0.16 414	0.21 426	0.25 389

GANetREF_RVC	0.45 416	0.52 453	0.87 400	0.39 446	0.20 346	0.51 422	0.50 459	0.68 448	0.67 437	0.47 409	0.46 350	0.50 391	0.43 401	0.91 446	0.40 361	0.28 457	0.21 395	0.32 462	0.19 433	0.28 454	0.23 365
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
PDISCO_ROB	0.45 416	0.37 420	0.89 408	0.44 460	0.37 456	0.70 453	0.35 414	0.75 463	0.78 455	0.45 398	0.53 387	0.65 441	0.40 389	0.68 385	0.52 401	0.22 439	0.12 273	0.21 437	0.19 433	0.26 446	0.22 357

DeepPrunerF	0.46 423	0.37 420	1.50 474	0.34 424	0.30 435	0.36 350	0.37 422	0.64 431	1.15 486	0.41 370	0.45 338	0.40 324	0.41 394	0.82 428	0.53 405	0.18 422	0.14 307	0.23 444	0.21 439	0.17 390	0.18 304

CC-Net-ROB	0.46 423	0.55 457	0.86 398	0.38 444	0.23 387	0.51 422	0.30 388	0.69 454	0.51 380	0.46 403	0.51 373	0.48 381	0.38 379	0.96 456	0.40 361	0.36 469	0.23 417	0.56 478	0.25 456	0.34 464	0.22 357

FBW_ROB	0.46 423	0.34 407	0.71 350	0.32 408	0.20 346	0.51 422	0.32 403	0.73 460	0.63 430	0.60 443	0.57 403	0.65 441	0.44 405	1.42 487	0.62 423	0.14 374	0.17 366	0.22 442	0.16 414	0.17 390	0.23 365

SDNR	0.47 426	0.29 378	0.92 413	0.24 225	0.37 456	1.27 488	0.17 97	0.54 340	0.58 413	0.44 391	0.85 456	0.55 406	0.28 296	1.19 474	0.52 401	0.23 440	0.24 427	0.17 414	0.13 378	0.19 413	0.26 401

G-Net	0.47 426	0.26 361	1.02 430	0.34 424	0.28 422	0.89 471	0.35 414	0.47 276	0.46 337	0.68 453	1.20 474	0.64 439	0.59 444	0.61 352	0.60 419	0.16 397	0.14 307	0.17 414	0.13 378	0.22 430	0.21 344

XQC	0.47 426	0.45 443	1.07 436	0.40 451	0.28 422	0.58 440	0.38 430	0.67 443	0.76 454	0.53 431	0.47 357	0.59 418	0.47 416	0.74 402	0.80 441	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.16 414	0.26 446	0.24 378

ADCP+	0.48 429	0.36 417	1.47 472	0.26 300	0.22 376	0.57 438	0.40 437	0.56 365	0.54 397	0.46 403	0.52 380	0.46 367	0.53 435	0.59 341	1.93 494	0.10 260	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.14 360	0.15 269

PASM	0.49 430	0.41 435	1.15 446	0.37 435	0.35 450	0.42 383	0.42 442	0.54 340	0.65 433	0.54 434	0.54 390	0.63 434	0.48 420	0.94 455	0.51 400	0.27 455	0.30 458	0.30 458	0.33 468	0.29 456	0.29 417

GCST	0.50 431	0.67 471	0.82 382	1.04 495	0.55 475	0.38 364	0.11 3	0.42 220	0.33 187	0.42 374	0.35 223	0.29 222	0.18 165	0.50 296	0.23 238	0.70 488	0.42 476	0.79 489	0.62 492	0.63 478	0.47 468

SuperB	0.50 431	0.37 420	2.16 492	0.23 181	0.15 205	0.41 378	0.32 403	0.50 303	0.83 460	0.44 391	0.51 373	0.33 268	0.45 407	0.69 386	1.07 462	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.95 497	0.18 304

ADCL	0.50 431	0.30 384	1.15 446	0.28 363	0.19 324	0.77 461	0.64 472	0.57 374	0.73 452	0.57 441	0.73 443	0.55 406	0.60 445	0.66 378	1.53 485	0.11 296	0.10 230	0.13 362	0.13 378	0.15 368	0.16 284

ADCPNet	0.51 434	0.36 417	1.82 486	0.27 336	0.23 387	0.71 454	0.39 433	0.56 365	0.54 397	0.52 425	0.60 414	0.66 445	0.57 441	0.64 368	1.23 469	0.15 387	0.18 375	0.14 382	0.23 451	0.19 413	0.22 357

DPSNet	0.51 434	0.26 361	1.16 448	0.28 363	0.21 361	0.76 458	0.56 467	0.89 480	0.82 459	0.49 416	0.51 373	0.64 439	0.81 467	0.89 441	0.85 445	0.17 411	0.16 347	0.13 362	0.13 378	0.26 446	0.27 405

MDST_ROB	0.51 434	0.16 210	0.97 424	0.31 402	0.21 361	1.35 492	0.34 412	0.80 468	0.59 420	1.09 481	0.74 444	0.49 387	0.37 374	1.31 482	0.60 419	0.14 374	0.12 273	0.16 405	0.13 378	0.13 338	0.18 304

test_sample8	0.52 437	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.57 374	0.38 247	0.63 446	0.39 273	1.16 474	0.68 459	0.70 389	1.01 455	0.24 442	1.93 507	0.28 455	0.24 453	0.18 405	0.21 344

psmorigin	0.52 437	0.29 378	3.10 501	0.24 225	0.19 324	0.39 368	0.24 331	0.52 318	0.45 326	0.66 451	0.68 434	0.70 456	0.52 430	0.86 436	0.49 396	0.15 387	0.17 366	0.13 362	0.14 394	0.16 376	0.23 365

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 439	0.60 468	0.98 426	0.40 451	0.25 412	0.87 469	0.57 468	0.60 406	0.64 432	0.60 443	0.67 432	0.63 434	0.42 398	1.13 469	0.50 397	0.23 440	0.28 446	0.27 449	0.35 470	0.25 441	0.33 433

ADCMid	0.53 439	0.45 443	1.46 471	0.27 336	0.22 376	0.51 422	0.38 430	0.61 413	0.58 413	0.75 458	0.67 432	0.62 430	0.66 458	0.66 378	1.75 490	0.13 353	0.12 273	0.17 414	0.17 425	0.20 420	0.21 344

pmcnn	0.54 441	0.24 336	1.06 434	0.25 261	0.26 416	0.40 374	0.31 397	0.55 356	0.55 405	0.56 438	1.22 476	2.53 501	0.39 386	0.84 433	1.08 464	0.09 199	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.10 235	0.14 255

Wz-Net-TNSev	0.55 442	0.72 473	1.90 487	0.26 300	0.21 361	0.64 449	0.45 447	0.66 441	0.71 447	0.52 425	0.55 395	0.71 457	0.63 455	1.04 464	0.94 450	0.16 397	0.15 336	0.13 362	0.15 404	0.21 426	0.24 378

AnyNet_C32	0.55 442	0.51 452	1.34 465	0.29 376	0.28 422	0.61 444	0.62 471	0.57 374	0.62 428	0.63 446	0.68 434	0.54 405	0.55 437	0.82 428	1.81 491	0.15 387	0.15 336	0.15 398	0.18 430	0.21 426	0.25 389

CSAN	0.55 442	0.47 445	1.19 456	0.37 435	0.23 387	0.57 438	0.61 470	0.65 437	0.72 449	0.65 449	0.78 448	0.66 445	0.65 457	1.41 486	0.77 438	0.21 436	0.17 366	0.20 434	0.21 439	0.18 405	0.21 344

WCMA_ROB	0.55 442	0.27 367	0.76 363	0.26 300	0.22 376	0.62 445	0.36 420	0.57 374	0.58 413	0.97 474	1.40 482	1.28 480	0.94 476	0.80 424	0.80 441	0.20 434	0.17 366	0.16 405	0.16 414	0.19 413	0.29 417

WZ-Net	0.56 446	0.49 451	2.14 491	0.30 387	0.24 399	0.58 440	0.48 454	0.65 437	0.80 457	0.51 422	0.72 440	0.68 451	0.60 445	1.06 466	1.01 455	0.13 353	0.10 230	0.11 304	0.12 350	0.19 413	0.23 365

Consistency-Raft	0.56 446	0.52 453	1.12 442	0.45 462	0.49 468	0.48 414	0.45 447	0.73 460	0.74 453	0.45 398	0.82 453	0.46 367	0.60 445	0.51 302	0.63 426	0.39 474	0.40 473	0.44 472	0.51 483	0.53 474	0.38 455

anonymity	0.57 448	0.55 457	0.74 356	0.48 467	0.63 479	0.56 436	0.43 444	0.71 456	0.51 380	0.64 448	0.55 395	0.57 412	0.61 449	0.65 372	0.57 415	0.55 479	0.55 488	0.50 475	0.54 484	0.51 472	0.61 482

SGM_RVC	0.57 448	0.22 312	0.60 301	0.26 300	0.16 241	0.97 477	0.46 450	0.76 465	0.90 467	1.03 478	0.92 463	1.16 474	0.93 475	1.21 475	0.72 434	0.17 411	0.16 347	0.16 405	0.16 414	0.16 376	0.24 378
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 450	0.48 449	1.35 466	0.38 444	0.37 456	0.96 476	1.13 499	0.84 475	1.05 477	0.50 419	0.70 438	0.45 360	0.61 449	0.63 363	0.62 423	0.26 451	0.28 446	0.14 382	0.13 378	0.20 420	0.44 463

MFN_U_SF_RVC	0.58 450	0.58 465	1.31 464	0.39 446	0.23 387	0.72 455	0.30 388	0.83 473	0.68 441	0.74 457	0.74 444	0.86 463	0.60 445	0.84 433	0.83 443	0.29 459	0.27 441	0.32 462	0.37 474	0.31 458	0.33 433

SANet	0.58 450	0.41 435	1.38 467	0.27 336	0.16 241	0.72 455	0.48 454	0.71 456	1.34 488	0.69 454	0.97 465	0.94 467	0.78 463	0.97 458	0.93 448	0.14 374	0.12 273	0.12 337	0.12 350	0.18 405	0.20 335

otaku	0.60 453	0.73 475	1.13 444	0.64 475	0.45 467	0.73 457	0.37 422	0.67 443	0.67 437	0.52 425	0.75 446	0.66 445	0.46 414	0.74 402	0.59 418	0.55 479	0.34 468	0.56 478	0.36 472	0.65 480	0.49 473

MeshStereo	0.60 453	0.31 387	0.71 350	0.22 132	0.17 271	0.66 451	0.36 420	0.81 470	0.63 430	1.48 500	1.32 479	1.65 487	0.83 468	1.18 473	0.74 435	0.17 411	0.17 366	0.17 414	0.14 394	0.17 390	0.19 319
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
Ntro	0.61 455	0.75 478	1.16 448	0.67 477	0.50 469	0.76 458	0.37 422	0.68 448	0.71 447	0.50 419	0.59 410	0.65 441	0.52 430	0.79 421	0.58 417	0.58 482	0.32 464	0.57 481	0.34 469	0.69 485	0.50 475

PVD	0.62 456	0.41 435	0.93 417	0.44 460	0.39 461	0.63 448	0.51 461	0.86 476	1.27 487	0.93 471	1.09 469	0.81 461	0.85 469	0.89 441	0.89 446	0.21 436	0.23 417	0.22 442	0.19 433	0.28 454	0.41 456

SAMSARA	0.62 456	0.47 445	0.93 417	0.70 480	0.50 469	1.15 483	1.29 502	0.79 467	0.70 445	0.77 463	0.55 395	0.92 466	0.58 442	0.87 438	0.77 438	0.19 431	0.27 441	0.18 422	0.19 433	0.27 451	0.28 412

ADCS	0.62 456	0.56 459	1.54 477	0.30 387	0.25 412	0.56 436	0.46 450	0.71 456	0.86 463	0.77 463	0.72 440	0.68 451	0.62 453	0.82 428	2.33 500	0.17 411	0.16 347	0.16 405	0.17 425	0.23 435	0.27 405

DGSMNet	0.63 459	0.32 394	1.01 429	0.54 471	0.73 485	0.62 445	1.36 503	0.62 421	0.58 413	0.38 333	0.62 424	0.52 399	0.34 357	0.65 372	0.47 388	0.54 478	0.61 494	0.67 483	0.61 491	0.65 480	0.69 492

MSMD_ROB	0.63 459	0.34 407	0.70 344	0.30 387	0.25 412	0.88 470	0.35 414	0.58 387	0.67 437	1.13 482	1.52 486	1.75 490	1.05 481	0.90 444	0.60 419	0.24 442	0.22 407	0.27 449	0.27 463	0.25 441	0.27 405

EDNetEfficient	0.64 461	0.39 430	2.52 494	0.26 300	0.26 416	0.39 368	0.49 457	0.42 220	1.06 478	1.38 489	0.86 457	0.61 427	0.97 477	0.66 378	1.62 489	0.11 296	0.10 230	0.10 251	0.12 350	0.20 420	0.19 319

FCDSN-DC	0.67 462	0.38 426	0.83 387	0.37 435	0.30 435	0.66 451	0.37 422	0.69 454	0.70 445	1.15 484	1.53 487	1.70 489	1.38 490	1.00 459	0.83 443	0.24 442	0.22 407	0.27 449	0.26 460	0.27 451	0.32 429
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 462	0.94 486	1.63 479	0.77 486	1.19 503	0.53 431	0.25 344	0.61 413	0.72 449	0.70 455	0.60 414	0.69 453	0.90 473	0.80 424	0.52 401	0.27 455	0.13 292	0.74 486	0.31 467	0.68 483	0.44 463

AnyNet_C01	0.68 464	0.69 472	2.64 496	0.33 419	0.27 421	0.93 472	0.64 472	0.66 441	0.65 433	0.70 455	0.97 465	0.75 459	0.63 455	1.01 461	1.52 484	0.17 411	0.16 347	0.17 414	0.17 425	0.24 439	0.28 412

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 465	0.73 475	1.26 460	0.47 466	0.28 422	1.42 494	0.60 469	0.82 471	0.94 473	0.85 467	0.86 457	0.88 465	0.70 460	1.32 483	0.75 436	0.37 470	0.30 458	0.34 466	0.36 472	0.44 468	0.42 459

FC-DCNN	0.73 466	0.33 398	0.84 391	0.33 419	0.28 422	0.82 467	0.40 437	0.82 471	0.83 460	1.43 492	1.60 490	1.97 492	1.38 490	1.10 468	0.93 448	0.24 442	0.22 407	0.27 449	0.26 460	0.26 446	0.32 429

MFMNet_re	0.74 467	0.84 480	1.16 448	0.64 475	0.70 484	0.79 463	0.71 477	0.77 466	0.85 462	0.79 465	0.86 457	0.69 453	0.80 465	0.73 398	0.65 427	0.66 486	0.59 492	0.61 482	0.58 489	0.68 483	0.71 493

NVStereoNet_ROB	0.74 467	0.64 470	1.20 458	0.55 472	0.43 466	0.54 435	0.48 454	0.75 463	0.87 466	0.88 468	1.72 493	1.06 471	1.03 480	1.29 480	0.98 454	0.35 468	0.42 476	0.41 471	0.48 478	0.38 466	0.43 461
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 467	0.72 473	1.18 455	0.52 470	0.57 477	0.76 458	0.50 459	0.80 468	0.66 436	0.97 474	0.88 460	0.94 467	0.74 461	1.08 467	1.04 460	0.58 482	0.51 482	0.50 475	0.50 482	0.56 475	0.72 494
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 470	0.33 398	0.82 382	0.33 419	0.28 422	0.85 468	0.40 437	0.88 478	0.86 463	1.46 494	1.65 491	2.08 494	1.40 492	1.14 471	0.95 451	0.24 442	0.22 407	0.27 449	0.26 460	0.26 446	0.32 429

RainbowNet	0.76 471	1.00 490	1.29 462	0.82 487	0.63 479	0.79 463	0.52 462	0.83 473	0.93 470	0.61 445	0.79 451	0.79 460	0.62 453	0.82 428	0.67 431	0.80 493	0.55 488	0.79 489	0.49 479	0.81 489	0.62 483

ACVNet-4b	0.76 471	0.90 483	1.67 481	0.73 482	0.51 473	0.80 466	0.31 397	0.74 462	0.81 458	0.51 422	0.72 440	0.94 467	0.43 401	1.01 461	1.32 477	1.18 505	0.22 407	0.77 487	0.45 477	0.70 486	0.50 475

ACVNet_1	0.77 473	0.92 485	1.79 485	0.73 482	0.53 474	0.78 462	0.42 442	0.88 478	0.90 467	0.75 458	0.76 447	1.32 481	0.80 465	1.04 464	0.70 433	0.57 481	0.32 464	0.72 485	0.35 470	0.70 486	0.50 475

ELAS_RVC	0.80 474	0.40 433	1.10 441	0.40 451	0.35 450	0.93 472	1.10 498	0.87 477	1.12 484	1.40 490	1.39 480	1.27 479	1.55 498	1.13 469	1.13 465	0.29 459	0.27 441	0.30 458	0.28 464	0.31 458	0.36 440
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 474	0.40 433	0.91 412	0.39 446	0.35 450	1.52 496	0.81 485	0.97 482	0.98 475	1.47 499	1.58 489	1.19 477	1.33 489	1.01 461	1.21 468	0.29 459	0.27 441	0.30 458	0.29 466	0.32 461	0.36 440
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 476	0.56 459	4.76 504	0.37 435	0.30 435	1.11 480	0.52 462	0.67 443	1.07 479	0.76 461	0.91 461	0.60 424	0.61 449	1.64 490	1.24 470	0.15 387	0.13 292	0.15 398	0.15 404	0.22 430	0.24 378

RTSA	0.81 476	0.56 459	4.76 504	0.37 435	0.30 435	1.11 480	0.52 462	0.67 443	1.07 479	0.76 461	0.91 461	0.60 424	0.61 449	1.64 490	1.24 470	0.15 387	0.13 292	0.15 398	0.15 404	0.22 430	0.24 378

IMH-64-1	0.94 478	0.95 487	1.07 436	0.98 492	0.76 486	0.93 472	0.72 478	1.30 488	1.11 482	0.91 469	1.45 483	1.14 472	1.00 478	1.25 478	0.97 452	0.77 489	0.51 482	0.97 493	0.55 487	0.90 491	0.66 489

IMH-64	0.94 478	0.95 487	1.07 436	0.98 492	0.76 486	0.93 472	0.72 478	1.30 488	1.11 482	0.91 469	1.45 483	1.14 472	1.00 478	1.25 478	0.97 452	0.77 489	0.51 482	0.97 493	0.55 487	0.90 491	0.66 489

ACVNet_2	0.94 478	0.98 489	1.71 483	0.83 488	0.63 479	1.02 478	0.64 472	1.16 486	1.43 491	1.02 476	1.39 480	1.47 484	0.86 471	1.16 472	0.79 440	0.63 485	0.43 479	0.78 488	0.49 479	0.80 488	0.57 480

U	1.02 481	0.10 20	0.26 12	0.22 132	3.66 509	6.41 510	0.13 10	0.22 14	0.21 32	0.11 4	0.11 5	0.10 5	0.09 9	0.12 1	0.11 1	0.07 32	0.05 3	5.35 514	2.86 511	0.07 53	0.06 5

WAO-7	1.05 482	1.00 490	1.19 456	0.83 488	0.67 483	1.22 486	0.84 487	1.43 492	1.56 493	1.13 482	1.75 494	1.46 483	1.25 486	1.56 489	1.28 472	0.61 484	0.62 497	0.70 484	0.68 494	0.66 482	0.62 483

MADNet+	1.05 482	1.26 501	4.77 506	0.73 482	0.50 469	1.25 487	0.97 490	1.05 483	0.93 470	0.67 452	0.78 448	0.87 464	0.85 469	2.14 500	1.83 492	0.40 475	0.42 476	0.32 462	0.28 464	0.45 469	0.43 461

PWCK	1.05 482	1.29 502	2.12 490	0.92 490	0.42 465	1.27 488	1.01 492	1.14 485	1.14 485	1.16 485	1.14 472	1.25 478	0.90 473	1.77 495	1.15 466	0.89 496	0.51 482	0.87 491	0.54 484	1.02 500	0.57 480

IMH	1.09 485	1.04 493	1.29 462	1.03 494	0.79 490	1.11 480	0.69 475	1.40 491	1.42 490	1.02 476	1.71 492	1.42 482	1.19 485	1.78 496	1.03 459	1.14 503	0.56 491	1.00 495	0.58 489	0.93 494	0.68 491

WAO-6	1.11 486	1.01 492	1.17 454	0.96 491	0.79 490	1.30 490	0.78 482	1.36 490	1.99 498	1.04 479	1.54 488	1.59 486	1.27 487	1.37 485	1.30 473	0.78 491	0.55 488	1.03 497	0.75 498	0.87 490	0.72 494

SGM+DAISY	1.12 487	0.86 481	1.64 480	0.68 478	0.80 493	1.68 498	1.68 507	1.08 484	1.10 481	1.53 501	1.76 495	1.47 484	1.53 497	1.24 476	1.42 483	0.66 486	0.65 499	0.52 477	0.54 484	0.57 476	0.91 501

LVE	1.18 488	1.16 495	1.67 481	1.04 495	0.81 494	1.32 491	0.82 486	1.49 494	1.94 496	1.08 480	1.90 496	1.89 491	1.07 482	1.51 488	1.04 460	0.96 499	0.61 494	0.94 492	0.69 495	0.92 493	0.79 499

JetBlue	1.20 489	0.89 482	2.53 495	0.59 473	0.76 486	3.16 507	2.09 508	1.16 486	0.93 470	0.95 472	1.12 471	1.65 487	1.27 487	2.15 501	1.87 493	0.43 477	0.37 471	0.38 468	0.39 476	0.62 477	0.63 485

Dean	1.22 490	1.17 496	1.97 488	1.04 495	0.79 490	1.21 485	0.76 480	1.51 495	1.96 497	1.30 488	1.98 498	2.14 495	1.18 484	1.30 481	1.15 466	0.83 494	0.61 494	1.01 496	0.69 495	0.97 498	0.77 498

TorneroNet-64	1.47 491	1.15 494	1.51 475	1.11 500	0.86 497	2.27 503	0.76 480	1.84 501	3.76 505	1.29 486	2.22 502	2.68 503	1.46 493	1.81 497	1.55 486	0.79 492	0.51 482	1.10 498	0.67 493	1.31 503	0.81 500

notaker	1.49 492	1.44 505	1.77 484	1.42 505	1.08 501	1.19 484	0.87 489	1.51 495	1.40 489	1.53 501	3.41 506	2.40 499	1.94 500	1.83 498	1.57 487	1.14 503	0.69 503	1.38 505	0.88 501	1.39 506	1.03 504

WAO-8	1.50 493	1.22 499	1.39 468	1.10 498	0.85 495	2.15 500	0.78 482	1.84 501	3.76 505	1.46 494	2.18 500	2.15 496	1.50 495	3.20 508	1.35 479	0.92 497	0.66 500	1.10 498	0.79 499	0.94 495	0.74 496

Venus	1.50 493	1.22 499	1.39 468	1.10 498	0.85 495	2.15 500	0.78 482	1.84 501	3.76 505	1.46 494	2.18 500	2.15 496	1.50 495	3.20 508	1.35 479	0.92 497	0.66 500	1.10 498	0.79 499	0.94 495	0.74 496

SGM-ForestM	1.59 495	0.56 459	1.52 476	0.41 455	0.34 447	2.77 505	1.67 506	1.69 499	1.73 495	2.48 505	2.27 503	6.02 513	2.90 506	3.08 506	2.83 504	0.25 449	0.30 458	0.19 429	0.20 437	0.18 405	0.45 466

UNDER WATER-64	1.61 496	1.30 503	2.93 500	1.33 503	0.96 499	2.20 502	1.25 501	1.47 493	3.15 502	1.46 494	1.31 478	2.61 502	2.22 502	1.69 492	1.93 494	1.13 502	0.67 502	1.29 503	0.94 502	1.26 501	1.09 505

MANE	1.63 497	0.58 465	1.16 448	0.59 473	0.60 478	2.71 504	1.53 504	2.63 509	3.62 504	2.33 504	3.26 505	3.66 507	2.98 507	2.26 503	2.26 499	0.37 470	0.40 473	0.31 461	0.49 479	0.31 458	0.63 485

UNDER WATER	1.64 498	1.34 504	2.72 498	1.40 504	1.04 500	1.70 499	1.14 500	1.57 498	3.58 503	1.46 494	1.46 485	2.82 504	2.43 503	1.74 493	2.04 497	1.08 501	0.63 498	1.31 504	0.94 502	1.29 502	1.10 506

LSM	1.68 499	0.48 449	2.91 499	2.28 511	17.60 521	0.52 428	0.55 466	0.65 437	0.78 455	0.84 466	1.11 470	0.63 434	0.55 437	0.79 421	0.53 405	0.16 397	0.25 430	0.18 422	0.21 439	0.25 441	2.37 512

ktn	1.80 500	1.46 506	1.49 473	1.44 506	1.14 502	1.50 495	1.07 495	1.53 497	3.90 508	2.77 507	4.62 507	3.42 506	1.49 494	1.74 493	1.40 482	1.45 507	0.77 504	1.46 506	0.99 504	1.41 507	1.00 503

LE_ROB	1.82 501	0.39 430	3.15 502	0.50 469	0.55 475	0.79 463	1.00 491	0.89 480	6.48 512	7.40 514	2.07 499	2.07 493	5.08 509	1.33 484	3.96 508	0.11 296	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.13 229

KSHMR	1.92 502	1.47 507	1.97 488	1.48 507	1.22 504	1.39 493	1.06 494	1.81 500	5.83 511	1.43 492	5.56 510	2.95 505	1.17 483	2.24 502	1.33 478	1.29 506	1.13 505	1.47 507	1.11 506	1.37 505	1.21 507

TorneroNet	2.26 503	1.20 498	1.55 478	1.15 502	0.91 498	5.84 508	0.84 487	2.12 506	8.45 515	2.59 506	5.32 509	3.84 508	2.15 501	1.84 499	1.98 496	0.88 495	0.54 487	1.16 502	0.74 497	1.31 503	0.91 501

MADNet++	2.34 504	1.81 508	2.24 493	2.15 510	1.97 508	2.79 506	2.19 509	2.42 508	2.26 499	2.79 508	2.70 504	2.43 500	2.60 505	3.18 507	3.32 505	2.19 508	1.97 509	1.93 508	1.62 508	2.02 509	2.10 510

JetRed	2.35 505	2.70 510	6.11 507	1.14 501	1.38 506	6.03 509	3.61 510	2.12 506	1.72 494	1.99 503	1.97 497	2.15 496	1.59 499	2.49 504	4.19 509	1.05 500	1.60 506	1.10 498	1.02 505	1.72 508	1.41 509

HanzoNet	3.08 506	1.87 509	2.70 497	1.81 508	1.34 505	1.60 497	1.05 493	2.06 505	2.62 501	5.63 511	5.12 508	5.96 512	7.09 512	4.39 512	3.43 506	3.29 510	2.06 511	1.98 509	2.94 512	2.47 510	2.15 511

coex-ft	3.48 507	0.81 479	48.53 528	0.24 225	0.19 324	0.53 431	0.47 453	0.49 295	2.36 500	7.18 513	1.20 474	0.96 470	2.53 504	0.75 407	2.14 498	0.13 353	0.15 336	0.14 382	0.12 350	0.22 430	0.47 468

tt	4.71 508	0.11 41	3.94 503	2.06 509	1.54 507	10.14 515	16.85 516	9.28 518	4.99 509	1.41 491	1.05 468	4.68 509	4.89 508	3.36 510	5.86 512	5.73 514	9.15 521	2.23 510	2.51 510	3.02 511	1.34 508

BEATNet-Init1	4.91 509	3.27 511	14.39 520	0.69 479	0.65 482	10.19 516	3.83 511	5.04 512	5.11 510	8.73 516	8.52 513	13.95 523	7.66 513	7.79 515	5.79 511	0.32 465	0.34 468	0.34 466	0.38 475	0.64 479	0.64 487

DPSimNet_ROB	6.21 510	5.16 512	9.50 510	5.59 514	5.56 511	7.64 511	10.02 513	4.07 511	7.33 513	6.84 512	6.26 511	7.17 514	10.55 514	4.07 511	5.68 510	5.50 513	4.29 512	5.24 513	3.66 513	4.05 512	5.96 515

EDNetEfficientorigin	7.48 511	0.57 463	139.59 530	0.25 261	0.17 271	0.44 392	0.30 388	0.48 287	1.04 476	1.29 486	1.02 467	0.82 462	0.87 472	0.76 413	1.02 458	0.10 260	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.22 430	0.25 389

ASD4	8.08 512	7.42 515	8.23 509	6.03 516	6.01 512	14.62 518	20.55 517	9.03 517	8.06 514	7.51 515	6.52 512	7.36 515	6.42 510	8.13 516	9.88 515	5.93 515	5.10 514	6.60 518	5.79 514	6.82 515	5.52 514

DGTPSM_ROB	8.38 513	5.24 513	10.71 518	5.32 513	10.19 515	8.34 512	23.49 521	6.11 514	13.43 521	4.93 509	10.93 518	5.64 510	10.55 514	6.17 513	12.73 517	3.74 511	7.56 516	3.68 511	7.24 517	4.09 513	7.49 516

DPSMNet_ROB	8.44 514	5.25 514	10.87 519	5.59 514	10.27 516	8.34 512	23.51 522	6.12 515	13.47 522	4.96 510	10.94 519	5.65 511	10.55 514	6.25 514	12.77 518	4.01 512	7.62 517	3.75 512	7.27 518	4.16 514	7.54 517

DLNR_Zeroshot_test	10.53 515	12.28 522	20.32 522	105.84 531	23.88 528	0.14 7	0.13 10	3.20 510	0.20 19	0.16 41	0.23 104	0.16 68	0.10 22	0.32 209	0.16 89	2.54 509	0.32 464	0.07 33	0.07 83	40.17 529	0.28 412

LRCNet_RVC	10.94 516	14.45 524	9.66 511	15.38 520	8.02 514	1.08 479	0.35 414	8.72 516	0.72 449	12.63 523	15.84 522	9.73 516	6.52 511	8.58 517	6.38 513	20.33 526	5.39 515	23.79 525	21.95 524	15.35 522	13.96 524

DPSM_ROB	11.46 517	9.79 520	10.18 513	11.11 518	11.31 517	19.08 524	27.38 524	13.42 523	14.23 524	10.34 520	11.13 520	10.97 521	11.33 521	11.89 523	13.49 519	6.74 517	8.19 519	6.00 515	7.05 515	7.74 516	7.76 518

DPSM	11.46 517	9.79 520	10.18 513	11.11 518	11.31 517	19.08 524	27.38 524	13.42 523	14.23 524	10.34 520	11.13 520	10.97 521	11.33 521	11.89 523	13.49 519	6.74 517	8.19 519	6.00 515	7.05 515	7.74 516	7.76 518

xxxxx1	15.30 519	9.78 517	10.23 515	20.34 523	19.47 522	17.10 519	23.00 518	10.36 519	11.04 517	9.25 517	9.66 514	10.74 518	10.66 517	10.60 519	13.72 521	8.14 519	9.35 522	31.88 528	44.61 528	12.63 519	13.46 521

tt_ll	15.30 519	9.78 517	10.23 515	20.34 523	19.47 522	17.10 519	23.00 518	10.36 519	11.04 517	9.25 517	9.66 514	10.74 518	10.66 517	10.60 519	13.72 521	8.14 519	9.35 522	31.88 528	44.61 528	12.63 519	13.46 521

ff	15.30 519	9.78 517	10.23 515	20.34 523	19.47 522	17.10 519	23.00 518	10.36 519	11.04 517	9.25 517	9.66 514	10.74 518	10.66 517	10.60 519	13.72 521	8.14 519	9.35 522	31.88 528	44.61 528	12.63 519	13.46 521

PML	15.86 522	13.12 523	7.07 508	5.22 512	7.66 513	32.93 526	64.30 529	5.37 513	10.12 516	25.87 529	67.29 529	20.25 525	13.20 523	10.09 518	6.81 514	5.94 516	2.00 510	6.03 517	2.18 509	9.13 518	2.62 513

Anonymous_1	16.44 523	9.26 516	9.67 512	10.63 517	14.54 519	18.62 523	26.98 523	12.68 522	13.53 523	10.78 522	10.37 517	10.15 517	10.66 517	10.99 522	12.64 516	15.61 525	7.73 518	16.87 522	43.01 527	56.14 530	7.86 520

HaxPig	17.72 524	20.23 528	19.76 521	16.55 521	16.52 520	9.46 514	9.42 512	14.48 525	13.31 520	18.59 524	18.67 523	17.39 524	16.68 524	17.07 525	16.43 524	21.99 527	20.86 528	22.28 524	21.55 523	21.30 526	21.88 528

MEDIAN_ROB	21.20 525	24.56 529	23.42 526	19.57 522	19.62 525	13.29 517	11.21 514	18.04 526	17.02 526	22.07 528	21.92 524	20.84 526	20.24 525	21.02 526	19.68 525	25.59 529	24.08 529	26.20 526	25.19 525	25.31 527	25.19 529

CasAABBNet	23.04 526	19.69 525	20.32 522	22.42 526	22.73 526	38.35 527	55.23 528	26.99 528	28.74 529	20.67 526	22.28 526	22.11 527	22.86 526	23.84 527	27.17 528	13.52 522	16.47 526	12.08 519	14.21 520	15.57 523	15.60 525

Selective-RAFT-Error	23.11 527	19.77 526	20.60 524	22.49 527	22.80 527	38.46 529	55.19 527	27.13 530	28.90 530	20.73 527	22.38 527	22.11 527	22.91 528	23.94 528	27.18 529	13.54 523	16.57 527	12.09 520	14.21 520	15.61 524	15.65 526

LSM0	24.21 528	19.88 527	22.33 525	24.42 528	40.13 530	38.41 528	54.99 526	27.05 529	28.61 528	20.59 525	22.00 525	22.29 529	22.86 526	24.12 529	27.16 527	13.59 524	16.33 525	12.13 521	14.08 519	15.72 525	17.53 527

AVERAGE_ROB	25.43 529	29.01 530	27.22 527	24.60 529	24.16 529	17.78 522	12.87 515	22.39 527	21.40 527	26.72 530	26.08 528	25.18 530	24.52 529	25.07 530	23.57 526	29.94 530	28.36 530	30.60 527	29.57 526	29.83 528	29.66 530

test_example2	100.95 530	107.33 531	67.16 529	98.17 530	106.88 531	89.44 530	101.34 530	37.23 531	97.88 531	129.56 531	131.26 530	65.41 531	67.34 530	91.22 531	79.29 530	143.32 531	199.32 531	81.12 531	102.17 531	121.89 531	101.70 531

ccccc	254.75 531	256.25 532	312.96 531	351.50 532	361.31 532	144.22 531	162.41 531	153.19 532	130.64 532	152.98 532	153.47 531	161.94 532	200.51 531	268.06 532	296.01 531	387.64 532	346.97 532	244.11 532	219.32 532	413.57 532	378.05 532

FADE		1.19 497		0.71 481	0.76 486			1.87 504	1.53 492	0.75 458		1.17 476		2.88 505		24.66 528	4.77 513	17.17 523	17.41 522	0.51 472	0.45 466

Low-res two-view benchmark