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

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 3	0.22 99	0.15 27	0.25 13	0.24 57	0.16 27	0.21 47	0.14 25	0.13 36	0.18 20	0.13 27	0.09 170	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 39	0.06 20
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
panet	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.15 2	0.07 1	0.21 78	0.12 1	0.24 12	0.24 57	0.16 27	0.21 47	0.15 31	0.13 36	0.18 20	0.13 27	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.05 1

PMTNet	0.15 25	0.08 2	0.23 9	0.15 2	0.09 8	0.23 116	0.16 43	0.25 13	0.23 47	0.17 32	0.21 47	0.16 40	0.14 47	0.22 50	0.13 27	0.29 378	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 39	0.06 20

LoS	0.14 9	0.08 2	0.27 25	0.16 4	0.09 8	0.22 99	0.14 14	0.26 16	0.26 70	0.15 13	0.18 25	0.18 52	0.13 36	0.22 50	0.14 44	0.08 103	0.06 73	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 20

TANstereo	0.15 25	0.09 11	0.28 34	0.16 4	0.08 3	0.25 142	0.14 14	0.23 7	0.28 92	0.24 76	0.30 105	0.16 40	0.12 16	0.17 11	0.13 27	0.08 103	0.07 162	0.06 1	0.05 10	0.06 6	0.07 69

CES	0.14 9	0.08 2	0.19 1	0.17 6	0.22 326	0.18 16	0.16 43	0.23 7	0.19 9	0.14 9	0.17 21	0.14 25	0.10 4	0.18 20	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 84	0.18 328

knoymous	0.17 41	0.09 11	0.32 65	0.17 6	0.11 45	0.21 78	0.17 64	0.32 73	0.23 47	0.23 63	0.28 85	0.27 145	0.16 69	0.23 57	0.16 73	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.06 25	0.09 146	0.09 168

CREStereo++_RVC	0.15 25	0.08 2	0.26 19	0.17 6	0.11 45	0.18 16	0.13 4	0.22 4	0.30 119	0.21 56	0.30 105	0.13 12	0.11 10	0.16 7	0.15 56	0.07 17	0.04 1	0.06 1	0.15 325	0.06 6	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
CAS++	0.16 32	0.12 85	0.27 25	0.18 9	0.12 81	0.17 11	0.15 27	0.42 181	0.24 57	0.19 46	0.18 25	0.13 12	0.10 4	0.21 44	0.12 7	0.12 267	0.10 276	0.11 236	0.08 114	0.10 195	0.09 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 2	0.09 11	0.23 9	0.18 9	0.19 289	0.19 38	0.16 43	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 21	0.13 12	0.16 69	0.16 7	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.08 114	0.07 39	0.06 20

LoS_RVC	0.13 2	0.10 26	0.19 1	0.18 9	0.16 235	0.20 59	0.18 93	0.20 2	0.17 5	0.13 3	0.19 29	0.12 3	0.15 55	0.17 11	0.13 27	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 261

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 9	0.09 8	0.21 78	0.13 4	0.27 24	0.21 28	0.13 3	0.10 1	0.15 31	0.09 2	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.06 20

riskmin	0.18 59	0.09 11	0.34 84	0.18 9	0.12 81	0.24 131	0.16 43	0.34 93	0.28 92	0.21 56	0.23 54	0.33 200	0.24 176	0.23 57	0.17 96	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.06 25	0.10 195	0.10 214

fff	0.19 96	0.13 141	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 234	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 231	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

CrosDoStereo	0.31 270	0.10 26	0.49 232	0.18 9	0.12 81	0.22 99	1.11 414	0.34 93	0.37 181	0.38 262	0.61 334	0.28 160	0.46 335	0.61 274	0.57 337	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.07 69

HHNet	0.22 149	0.12 85	0.52 252	0.18 9	0.18 271	0.20 59	0.20 168	0.34 93	0.31 130	0.32 192	0.59 322	0.20 65	0.21 141	0.24 63	0.31 252	0.08 103	0.05 6	0.09 124	0.07 54	0.08 84	0.11 239

DeepStereo_LL	0.31 270	0.10 26	0.49 232	0.18 9	0.12 81	0.22 99	1.11 414	0.34 93	0.37 181	0.38 262	0.61 334	0.28 160	0.46 335	0.61 274	0.57 337	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.07 69

DRaft	0.24 189	0.10 26	0.34 84	0.18 9	0.12 81	0.28 180	0.23 228	0.33 87	0.39 200	0.38 262	0.61 334	0.21 73	0.41 313	0.48 218	0.42 305	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.08 116

AnonymousM	0.17 41	0.19 258	0.24 12	0.18 9	0.10 22	0.18 16	0.17 64	0.30 59	0.23 47	0.26 91	0.20 39	0.18 52	0.14 47	0.19 28	0.14 44	0.09 170	0.06 73	0.38 381	0.15 325	0.06 6	0.05 1

s12784h	0.17 41	0.09 11	0.26 19	0.18 9	0.07 1	0.32 235	0.19 130	0.37 135	0.32 138	0.23 63	0.25 70	0.18 52	0.17 92	0.25 87	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.05 1

csc	0.19 96	0.13 141	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 234	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 231	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

cscssc	0.19 96	0.13 141	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 234	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 231	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

111	0.20 109	0.17 230	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.24 131	0.17 64	0.41 169	0.45 260	0.23 63	0.29 94	0.29 167	0.21 141	0.24 63	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 39	0.08 116

ACVNet	0.23 166	0.13 141	0.35 92	0.18 9	0.15 212	0.27 167	0.23 228	0.39 152	0.44 248	0.28 104	0.41 212	0.38 234	0.26 200	0.27 115	0.32 257	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.10 195	0.07 69

CFNet-ft	0.24 189	0.15 196	0.35 92	0.18 9	0.15 212	0.30 216	0.21 191	0.39 152	0.36 172	0.28 104	0.40 204	0.43 272	0.25 191	0.47 216	0.24 204	0.12 267	0.07 162	0.12 270	0.11 256	0.12 259	0.09 168

CFNet_RVC	0.24 189	0.15 196	0.35 92	0.18 9	0.15 212	0.30 216	0.21 191	0.39 152	0.36 172	0.28 104	0.40 204	0.43 272	0.25 191	0.47 216	0.24 204	0.12 267	0.07 162	0.12 270	0.11 256	0.12 259	0.09 168

UCFNet_RVC	0.24 189	0.16 214	0.34 84	0.18 9	0.15 212	0.33 244	0.16 43	0.46 214	0.35 162	0.29 129	0.35 155	0.39 246	0.25 191	0.34 175	0.22 181	0.13 284	0.08 230	0.13 289	0.14 317	0.13 272	0.12 261

MGS-Stereo	0.14 9	0.11 66	0.32 65	0.19 28	0.11 45	0.18 16	0.17 64	0.20 2	0.22 35	0.14 9	0.24 64	0.15 31	0.10 4	0.18 20	0.12 7	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.10 195	0.06 20

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 41	0.13 141	0.24 12	0.19 28	0.13 137	0.24 131	0.17 64	0.30 59	0.37 181	0.43 308	0.17 21	0.13 12	0.12 16	0.19 28	0.15 56	0.08 103	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.08 116

SMFormer	0.25 211	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.28 232	0.10 213	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

tta	0.24 189	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.28 232	0.10 213	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.07 69

qqq1	0.24 189	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.16 73	0.10 213	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

fff1	0.24 189	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.16 73	0.10 213	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

ff7	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

IGEVStereo-DCA	0.14 9	0.11 66	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.12 2	0.14 25	0.12 16	0.28 127	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

ffff	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

rrr	0.17 41	0.11 66	0.57 271	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.35 110	0.22 35	0.15 13	0.12 2	0.14 25	0.12 16	0.28 127	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

11t	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

StereoIM	0.14 9	0.13 141	0.26 19	0.19 28	0.14 171	0.16 7	0.13 4	0.25 13	0.21 28	0.13 3	0.14 14	0.14 25	0.11 10	0.17 11	0.17 96	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.06 25	0.07 39	0.06 20

Any-RAFT	0.17 41	0.08 2	0.31 59	0.19 28	0.10 22	0.29 199	0.16 43	0.42 181	0.30 119	0.24 76	0.27 81	0.27 145	0.16 69	0.21 44	0.12 7	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 39	0.06 20

RAFT-Test	0.17 41	0.10 26	0.38 134	0.19 28	0.12 81	0.25 142	0.17 64	0.33 87	0.23 47	0.23 63	0.29 94	0.27 145	0.14 47	0.20 32	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.06 20

anonymousdsp	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.28 37	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.07 69

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 11	0.22 7	0.19 28	0.10 22	0.15 4	0.14 14	0.27 24	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 44	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

ProNet	0.14 9	0.12 85	0.25 16	0.19 28	0.11 45	0.19 38	0.19 130	0.27 24	0.20 18	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 39	0.07 69

DCANet-4	0.19 96	0.10 26	0.52 252	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.36 129	0.39 200	0.29 129	0.30 105	0.17 45	0.22 152	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

ccc-4	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

ADStereo(finetuned)	0.19 96	0.13 141	0.49 232	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.34 93	0.39 200	0.29 129	0.31 119	0.18 52	0.31 264	0.21 44	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

IGEV-Stereo	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.28 37	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.07 69
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 96	0.10 26	0.46 211	0.19 28	0.13 137	0.25 142	0.19 130	0.52 269	0.19 9	0.29 129	0.21 47	0.22 80	0.20 135	0.28 127	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.08 114	0.08 84	0.08 116

DEmStereo	0.26 221	0.09 11	0.47 218	0.19 28	0.12 81	0.30 216	0.25 264	0.28 37	0.36 172	0.36 249	0.58 320	0.25 117	0.48 344	0.53 241	0.44 310	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.07 69

THIR-Stereo	0.29 256	0.12 85	0.41 172	0.19 28	0.11 45	0.28 180	0.72 392	0.32 73	0.35 162	0.37 254	0.65 341	0.34 206	0.50 346	0.57 257	0.45 313	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.09 189	0.07 39	0.07 69

CFNet_pseudo	0.23 166	0.13 141	0.47 218	0.19 28	0.13 137	0.26 160	0.16 43	0.44 196	0.44 248	0.29 129	0.37 174	0.38 234	0.23 161	0.29 140	0.21 167	0.09 170	0.06 73	0.11 236	0.08 114	0.11 233	0.09 168

DCANet	0.18 59	0.13 141	0.40 150	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.34 93	0.39 200	0.29 129	0.31 119	0.18 52	0.23 161	0.20 32	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

222	0.41 330	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.36 271	0.20 168	0.57 318	0.39 200	0.35 234	0.44 247	0.30 177	0.27 217	0.55 246	3.56 418	0.11 240	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

test_xeample3	0.16 32	0.11 66	0.56 267	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.35 110	0.20 18	0.16 27	0.12 2	0.13 12	0.12 16	0.24 63	0.15 56	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.08 114	0.07 39	0.07 69

xxxx	0.34 292	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.37 276	0.20 168	0.58 325	0.38 194	0.29 129	0.42 226	0.38 234	0.24 176	0.46 213	2.20 411	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

test_xeample	0.34 292	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.33 244	0.23 228	0.55 297	0.38 194	0.32 192	0.45 259	0.29 167	0.26 200	0.57 257	2.24 413	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

hitnet-ft	0.29 256	0.17 230	0.40 150	0.19 28	0.14 171	0.39 290	0.23 228	0.44 196	0.41 224	0.36 249	0.46 269	0.53 321	0.34 281	0.76 330	0.32 257	0.14 307	0.10 276	0.13 289	0.10 221	0.15 296	0.13 273

HSM-Net_RVC	0.27 228	0.11 66	0.42 179	0.19 28	0.11 45	0.34 257	0.20 168	0.62 351	0.43 234	0.40 285	0.43 238	0.50 310	0.26 200	0.76 330	0.22 181	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 109	0.17 230	0.43 189	0.19 28	0.08 3	0.27 167	0.14 14	0.42 181	0.30 119	0.29 129	0.32 123	0.27 145	0.21 141	0.28 127	0.25 213	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.06 20
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
11t1	0.18 59	0.10 26	0.30 47	0.20 61	0.11 45	0.27 167	0.17 64	0.35 110	0.23 47	0.25 82	0.23 54	0.23 99	0.23 161	0.25 87	0.18 110	0.09 170	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

DualNet	0.26 221	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.35 110	0.44 248	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.27 115	1.08 378	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.08 116

ffm	0.22 149	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.35 110	0.44 248	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.27 115	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.08 116

ff1	0.29 256	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.35 110	0.44 248	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.81 347	1.08 378	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.08 116

mmx	0.31 270	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.55 297	0.45 260	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.81 347	1.08 378	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.11 233	0.10 214

xxx	0.31 270	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.55 297	0.45 260	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.81 347	1.08 378	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.11 233	0.10 214

IGEV_Zeroshot_test	0.18 59	0.10 26	0.65 301	0.20 61	0.12 81	0.19 38	0.15 27	0.34 93	0.19 9	0.28 104	0.22 52	0.27 145	0.13 36	0.23 57	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.06 20

MSKI-zero shot	0.17 41	0.09 11	0.43 189	0.20 61	0.11 45	0.21 78	0.15 27	0.32 73	0.21 28	0.23 63	0.24 64	0.23 99	0.10 4	0.31 157	0.13 27	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

MIM_Stereo	0.18 59	0.12 85	0.38 134	0.20 61	0.11 45	0.17 11	0.14 14	0.35 110	0.25 63	0.27 95	0.35 155	0.23 99	0.13 36	0.27 115	0.16 73	0.06 1	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.06 20

PCWNet_CMD	0.23 166	0.13 141	0.48 227	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.16 43	0.46 214	0.46 274	0.29 129	0.36 165	0.37 229	0.24 176	0.28 127	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.11 233	0.09 168

CFNet_ucs	0.24 189	0.13 141	0.50 242	0.20 61	0.15 212	0.28 180	0.17 64	0.49 238	0.45 260	0.32 192	0.42 226	0.39 246	0.22 152	0.31 157	0.21 167	0.11 240	0.08 230	0.12 270	0.09 189	0.12 259	0.11 239

anonymousdsp2	0.17 41	0.10 26	0.28 34	0.20 61	0.11 45	0.25 142	0.17 64	0.41 169	0.31 130	0.23 63	0.23 54	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.08 84	0.07 69

CBFPSM	0.27 228	0.16 214	0.67 305	0.20 61	0.14 171	0.38 283	0.25 264	0.40 159	0.36 172	0.33 202	0.36 165	0.56 327	0.38 301	0.32 163	0.38 281	0.08 103	0.08 230	0.07 16	0.08 114	0.09 146	0.11 239

iinet-f	0.30 263	0.18 242	1.03 373	0.20 61	0.15 212	0.44 315	0.22 207	0.45 204	0.37 181	0.35 234	0.44 247	0.41 262	0.34 281	0.34 175	0.40 296	0.10 213	0.09 258	0.08 69	0.08 114	0.13 272	0.11 239

Anonymous_2	0.37 310	0.21 279	0.47 218	0.20 61	0.21 311	0.42 305	0.26 275	0.38 141	0.29 110	0.33 202	0.30 105	0.44 282	0.38 301	0.36 188	0.29 242	0.26 367	0.29 385	0.44 385	1.41 419	0.34 378	0.21 352

RCA-Stereo	0.16 32	0.09 11	0.25 16	0.20 61	0.10 22	0.19 38	0.17 64	0.36 129	0.35 162	0.20 47	0.25 70	0.17 45	0.17 92	0.18 20	0.14 44	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

qqq	0.20 109	0.12 85	0.31 59	0.20 61	0.11 45	0.23 116	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.24 76	0.28 85	0.28 160	0.24 176	0.34 175	0.22 181	0.08 103	0.07 162	0.10 188	0.09 189	0.09 146	0.09 168

x	0.19 96	0.11 66	0.29 41	0.20 61	0.11 45	0.26 160	0.18 93	0.41 169	0.29 110	0.25 82	0.29 94	0.28 160	0.24 176	0.26 100	0.23 195	0.09 170	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.09 146	0.08 116

IER	0.23 166	0.12 85	0.39 145	0.20 61	0.14 171	0.31 227	0.19 130	0.42 181	0.36 172	0.33 202	0.40 204	0.32 193	0.33 274	0.29 140	0.22 181	0.09 170	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.08 116

GES	0.22 149	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.14 171	0.27 167	0.19 130	0.49 238	0.33 149	0.30 157	0.36 165	0.25 117	0.23 161	0.29 140	0.22 181	0.10 213	0.08 230	0.08 69	0.07 54	0.10 195	0.11 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 41	0.14 171	0.32 65	0.20 61	0.09 8	0.19 38	0.17 64	0.32 73	0.30 119	0.25 82	0.33 142	0.20 65	0.17 92	0.19 28	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.07 39	0.05 1

CFNet-RSSM	0.17 41	0.10 26	0.40 150	0.20 61	0.11 45	0.20 59	0.15 27	0.36 129	0.30 119	0.23 63	0.21 47	0.26 137	0.15 55	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 41	0.10 26	0.37 115	0.20 61	0.12 81	0.19 38	0.15 27	0.32 73	0.28 92	0.23 63	0.23 54	0.27 145	0.15 55	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.06 20

DSFCA	0.27 228	0.13 141	0.36 110	0.20 61	0.17 251	0.38 283	0.31 311	0.47 221	0.43 234	0.43 308	0.37 174	0.39 246	0.29 244	0.52 236	0.32 257	0.12 267	0.10 276	0.10 188	0.11 256	0.11 233	0.10 214

DIP-Stereo	0.18 59	0.12 85	0.33 79	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.12 1	0.42 181	0.25 63	0.27 95	0.32 123	0.21 73	0.17 92	0.25 87	0.20 146	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.07 39	0.08 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 166	0.13 141	0.48 227	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.16 43	0.46 214	0.46 274	0.29 129	0.36 165	0.37 229	0.24 176	0.28 127	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.11 233	0.09 168

ccs_rob	0.23 166	0.13 141	0.47 218	0.20 61	0.13 137	0.26 160	0.17 64	0.44 196	0.44 248	0.29 129	0.37 174	0.38 234	0.23 161	0.29 140	0.21 167	0.09 170	0.06 73	0.11 236	0.08 114	0.11 233	0.09 168

HSM	0.28 246	0.16 214	0.35 92	0.20 61	0.15 212	0.33 244	0.19 130	0.53 280	0.37 181	0.36 249	0.38 184	0.67 361	0.31 264	0.89 360	0.23 195	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.08 116

iResNet_ROB	0.25 211	0.19 258	0.40 150	0.20 61	0.12 81	0.30 216	0.16 43	0.55 297	0.53 318	0.38 262	0.43 238	0.37 229	0.26 200	0.38 194	0.22 181	0.08 103	0.06 73	0.06 1	0.04 1	0.09 146	0.09 168

H2IRNET	0.18 59	0.13 141	0.35 92	0.21 90	0.12 81	0.20 59	0.15 27	0.27 24	0.30 119	0.17 32	0.31 119	0.25 117	0.20 135	0.24 63	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.10 221	0.09 146	0.06 20

LargeStereo	0.13 2	0.10 26	0.23 9	0.21 90	0.10 22	0.15 4	0.15 27	0.29 44	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 16	0.17 11	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.07 39	0.07 69

MyStereo8	0.22 149	0.15 196	0.63 295	0.21 90	0.17 251	0.31 227	0.16 43	0.36 129	0.32 138	0.28 104	0.36 165	0.25 117	0.18 114	0.25 87	0.28 232	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.10 195	0.12 261

MyStereo06	0.20 109	0.12 85	0.57 271	0.21 90	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.40 159	0.21 28	0.30 157	0.24 64	0.31 185	0.18 114	0.22 50	0.18 110	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

MyStereo05	0.23 166	0.12 85	0.57 271	0.21 90	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.48 232	0.52 314	0.31 174	0.23 54	0.25 117	0.22 152	0.30 152	0.21 167	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

CoDeX	0.23 166	0.12 85	0.46 211	0.21 90	0.14 171	0.29 199	0.21 191	0.53 280	0.41 224	0.29 129	0.35 155	0.29 167	0.22 152	0.48 218	0.19 135	0.09 170	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.07 69

ttt	0.29 256	0.12 85	0.34 84	0.21 90	0.13 137	0.29 199	0.20 168	0.56 311	0.47 279	0.31 174	0.44 247	0.30 177	0.22 152	0.65 295	0.85 368	0.13 284	0.10 276	0.10 188	0.10 221	0.11 233	0.11 239

test croco	0.17 41	0.13 141	0.43 189	0.21 90	0.13 137	0.16 7	0.17 64	0.27 24	0.22 35	0.16 27	0.26 76	0.13 12	0.16 69	0.27 115	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.07 54	0.10 195	0.07 69

MIF-Stereo (partial)	0.16 32	0.10 26	0.34 84	0.21 90	0.15 212	0.15 4	0.13 4	0.28 37	0.25 63	0.17 32	0.26 76	0.15 31	0.16 69	0.25 87	0.17 96	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.08 116

MIF-Stereo	0.14 9	0.10 26	0.30 47	0.21 90	0.13 137	0.17 11	0.13 4	0.19 1	0.18 7	0.15 13	0.20 39	0.10 1	0.11 10	0.18 20	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.06 20

SDNR	0.42 333	0.21 279	0.82 338	0.21 90	0.18 271	1.27 402	0.17 64	0.50 246	0.49 297	0.42 302	0.81 365	0.38 234	0.27 217	1.19 387	0.38 281	0.23 362	0.24 377	0.17 335	0.13 306	0.17 319	0.20 345

4D-IteraStereo	0.17 41	0.16 214	0.50 242	0.21 90	0.14 171	0.19 38	0.17 64	0.28 37	0.28 92	0.23 63	0.20 39	0.20 65	0.11 10	0.19 28	0.14 44	0.06 1	0.04 1	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.06 20

ToySt	0.24 189	0.16 214	0.48 227	0.21 90	0.13 137	0.29 199	0.29 297	0.39 152	0.39 200	0.27 95	0.35 155	0.39 246	0.31 264	0.31 157	0.29 242	0.08 103	0.09 258	0.10 188	0.11 256	0.11 233	0.10 214

DCRE	0.20 109	0.13 141	0.40 150	0.21 90	0.15 212	0.20 59	0.19 130	0.30 59	0.27 79	0.22 60	0.80 364	0.23 99	0.16 69	0.23 57	0.15 56	0.07 17	0.07 162	0.07 16	0.08 114	0.07 39	0.06 20

anonymousa	0.23 166	0.11 66	0.50 242	0.21 90	0.16 235	0.31 227	0.20 168	0.36 129	0.35 162	0.32 192	0.50 285	0.39 246	0.26 200	0.22 50	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.11 256	0.07 39	0.08 116

MC-Stereo	0.14 9	0.09 11	0.25 16	0.21 90	0.09 8	0.18 16	0.16 43	0.23 7	0.19 9	0.18 44	0.23 54	0.16 40	0.13 36	0.22 50	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.05 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 263	0.20 266	0.70 316	0.21 90	0.17 251	0.46 322	0.27 280	0.50 246	0.49 297	0.42 302	0.55 311	0.43 272	0.30 253	0.46 213	0.38 281	0.09 170	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.11 233	0.10 214

psmg	0.23 166	0.12 85	0.28 34	0.21 90	0.14 171	0.35 266	0.23 228	0.51 259	0.34 156	0.35 234	0.38 184	0.38 234	0.24 176	0.26 100	0.21 167	0.10 213	0.08 230	0.10 188	0.10 221	0.09 146	0.08 116

CSP-Net	0.27 228	0.15 196	0.30 47	0.21 90	0.14 171	0.44 315	0.24 250	0.50 246	0.40 213	0.41 294	0.43 238	0.42 269	0.26 200	0.66 299	0.28 232	0.12 267	0.08 230	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.09 168

dad	0.28 246	0.31 344	0.44 195	0.21 90	0.14 171	0.30 216	0.20 168	0.33 87	0.49 297	0.44 314	0.44 247	0.45 286	0.21 141	0.41 201	0.26 225	0.20 358	0.11 294	0.20 352	0.11 256	0.14 284	0.10 214

GLC_STEREO	0.15 25	0.10 26	0.24 12	0.21 90	0.09 8	0.17 11	0.15 27	0.23 7	0.27 79	0.17 32	0.20 39	0.17 45	0.11 10	0.23 57	0.16 73	0.07 17	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.07 39	0.06 20

IPLG	0.21 123	0.15 196	0.53 255	0.21 90	0.12 81	0.28 180	0.17 64	0.42 181	0.30 119	0.33 202	0.32 123	0.15 31	0.17 92	0.50 225	0.21 167	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.06 20

MIPNet	0.21 123	0.15 196	0.52 252	0.21 90	0.12 81	0.27 167	0.20 168	0.45 204	0.37 181	0.30 157	0.23 54	0.19 63	0.24 176	0.27 115	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.06 20

IPLGR	0.21 123	0.13 141	0.61 284	0.21 90	0.11 45	0.25 142	0.18 93	0.41 169	0.37 181	0.28 104	0.27 81	0.21 73	0.19 127	0.37 190	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.06 20

test-3	0.16 32	0.09 11	0.31 59	0.21 90	0.11 45	0.18 16	0.16 43	0.30 59	0.27 79	0.26 91	0.16 18	0.22 80	0.12 16	0.26 100	0.18 110	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

test_1	0.16 32	0.09 11	0.31 59	0.21 90	0.11 45	0.18 16	0.16 43	0.30 59	0.27 79	0.25 82	0.16 18	0.22 80	0.12 16	0.26 100	0.18 110	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

PFNet+	0.20 109	0.10 26	0.37 115	0.21 90	0.12 81	0.17 11	0.19 130	0.29 44	0.34 156	0.33 202	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.32 163	0.17 96	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.12 261

STrans-v2	0.24 189	0.13 141	0.54 258	0.21 90	0.12 81	0.23 116	0.21 191	0.47 221	0.28 92	0.31 174	0.42 226	0.36 225	0.35 285	0.62 282	0.23 195	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.06 20

DeepStereo_RVC	0.18 59	0.11 66	0.40 150	0.21 90	0.11 45	0.19 38	0.16 43	0.28 37	0.22 35	0.27 95	0.27 81	0.23 99	0.28 231	0.24 63	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.10 214

RAFT-RH_RVC	0.25 211	0.11 66	0.45 205	0.21 90	0.12 81	0.25 142	0.14 14	0.27 24	0.27 79	0.38 262	1.15 385	0.23 99	0.17 92	0.57 257	0.24 204	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.07 54	0.06 6	0.07 69

iRaftStereo_RVC	0.16 32	0.12 85	0.26 19	0.21 90	0.11 45	0.20 59	0.17 64	0.32 73	0.23 47	0.20 47	0.25 70	0.18 52	0.12 16	0.20 32	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 189	0.08 84	0.07 69

raft+_RVC	0.18 59	0.14 171	0.32 65	0.21 90	0.15 212	0.21 78	0.16 43	0.38 141	0.34 156	0.21 56	0.28 85	0.20 65	0.15 55	0.24 63	0.19 135	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.08 116

RALCasStereoNet	0.18 59	0.15 196	0.33 79	0.21 90	0.14 171	0.21 78	0.18 93	0.31 65	0.25 63	0.21 56	0.29 94	0.22 80	0.15 55	0.27 115	0.17 96	0.08 103	0.10 276	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

AFF-stereo	0.18 59	0.15 196	0.32 65	0.21 90	0.10 22	0.18 16	0.18 93	0.33 87	0.27 79	0.25 82	0.37 174	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.05 1

GMStereo	0.19 96	0.25 305	0.40 150	0.21 90	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.29 44	0.40 213	0.25 82	0.23 54	0.16 40	0.15 55	0.25 87	0.19 135	0.09 170	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.08 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.33 79	0.21 90	0.12 81	0.30 216	0.46 365	0.46 214	0.20 18	0.25 82	0.50 285	0.17 45	0.16 69	0.24 63	0.23 195	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.10 221	0.06 6	0.07 69

SFCPSM	0.22 149	0.10 26	0.51 248	0.21 90	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.55 297	0.39 200	0.29 129	0.32 123	0.23 99	0.21 141	0.27 115	0.19 135	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.08 116

FENet	0.21 123	0.11 66	0.45 205	0.21 90	0.12 81	0.26 160	0.17 64	0.41 169	0.35 162	0.30 157	0.31 119	0.29 167	0.23 161	0.26 100	0.23 195	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

cf-r	0.24 189	0.15 196	0.44 195	0.21 90	0.14 171	0.27 167	0.22 207	0.42 181	0.40 213	0.30 157	0.42 226	0.42 269	0.26 200	0.43 205	0.25 213	0.11 240	0.06 73	0.08 69	0.10 221	0.08 84	0.08 116

GANet-RSSM	0.24 189	0.14 171	0.36 110	0.21 90	0.14 171	0.27 167	0.21 191	0.45 204	0.33 149	0.29 129	0.39 196	0.39 246	0.28 231	0.58 262	0.23 195	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.09 168

PSMNet-RSSM	0.24 189	0.15 196	0.36 110	0.21 90	0.14 171	0.25 142	0.20 168	0.48 232	0.37 181	0.30 157	0.44 247	0.38 234	0.26 200	0.52 236	0.22 181	0.12 267	0.07 162	0.11 236	0.13 306	0.10 195	0.09 168

GwcNet-RSSM	0.26 221	0.17 230	0.46 211	0.21 90	0.13 137	0.28 180	0.23 228	0.44 196	0.42 229	0.31 174	0.45 259	0.40 259	0.26 200	0.55 246	0.28 232	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.10 221	0.09 146	0.08 116

DeepPruner_ROB	0.26 221	0.19 258	0.44 195	0.21 90	0.16 235	0.30 216	0.21 191	0.52 269	0.32 138	0.35 234	0.38 184	0.39 246	0.26 200	0.42 203	0.24 204	0.15 318	0.11 294	0.11 236	0.11 256	0.14 284	0.13 273

MLCV	0.22 149	0.16 214	0.44 195	0.21 90	0.08 3	0.29 199	0.19 130	0.38 141	0.37 181	0.38 262	0.44 247	0.31 185	0.21 141	0.41 201	0.24 204	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 39	0.06 20

CBMV_ROB	0.33 285	0.18 242	0.53 255	0.21 90	0.14 171	0.33 244	0.20 168	0.51 259	0.45 260	0.51 338	0.55 311	0.45 286	0.42 321	0.71 310	0.32 257	0.18 350	0.19 361	0.23 362	0.21 359	0.14 284	0.15 299

MyStereo07	0.16 32	0.12 85	0.26 19	0.22 135	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.29 44	0.21 28	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.13 36	0.25 87	0.13 27	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

MyStereo04	0.23 166	0.12 85	0.55 263	0.22 135	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.49 238	0.52 314	0.28 104	0.23 54	0.27 145	0.23 161	0.30 152	0.22 181	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

mmm	0.21 123	0.12 85	0.31 59	0.22 135	0.12 81	0.28 180	0.21 191	0.41 169	0.27 79	0.29 129	0.38 184	0.29 167	0.24 176	0.29 140	0.22 181	0.09 170	0.07 162	0.11 236	0.09 189	0.10 195	0.09 168

1111x	0.32 279	0.11 66	0.40 150	0.22 135	0.11 45	0.32 235	0.26 275	0.59 330	0.43 234	0.31 174	0.41 212	0.39 246	0.28 231	0.76 330	1.37 395	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.10 221	0.09 146	0.08 116

CASnet	0.14 9	0.12 85	0.22 7	0.22 135	0.08 3	0.16 7	0.15 27	0.27 24	0.25 63	0.22 60	0.20 39	0.15 31	0.11 10	0.17 11	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.11 236	0.09 189	0.08 84	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 59	0.12 85	0.55 263	0.22 135	0.12 81	0.18 16	0.18 93	0.34 93	0.19 9	0.20 47	0.24 64	0.34 206	0.18 114	0.29 140	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.07 39	0.06 20

HanStereo	0.18 59	0.12 85	0.55 263	0.22 135	0.12 81	0.18 16	0.18 93	0.34 93	0.19 9	0.20 47	0.24 64	0.34 206	0.18 114	0.29 140	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.07 39	0.06 20

LL-Strereo2	0.18 59	0.18 242	0.39 145	0.22 135	0.12 81	0.24 131	0.13 4	0.31 65	0.23 47	0.24 76	0.20 39	0.24 110	0.12 16	0.26 100	0.15 56	0.06 1	0.06 73	0.12 270	0.09 189	0.08 84	0.07 69

gwcnet-sp	0.24 189	0.13 141	0.63 295	0.22 135	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.44 196	0.39 200	0.35 234	0.34 148	0.27 145	0.27 217	0.35 184	0.25 213	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

scenet	0.24 189	0.13 141	0.63 295	0.22 135	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.44 196	0.39 200	0.35 234	0.34 148	0.27 145	0.27 217	0.35 184	0.25 213	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

ssnet_v2	0.28 246	0.16 214	0.44 195	0.22 135	0.15 212	0.40 295	0.30 307	0.57 318	0.46 274	0.38 262	0.36 165	0.47 294	0.29 244	0.38 194	0.39 289	0.13 284	0.11 294	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.11 239

ssnet	0.24 189	0.13 141	0.63 295	0.22 135	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.44 196	0.39 200	0.35 234	0.34 148	0.27 145	0.27 217	0.35 184	0.25 213	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

HBP-ISP	0.33 285	0.30 339	0.72 319	0.22 135	0.16 235	0.32 235	0.22 207	0.54 287	0.44 248	0.41 294	0.49 283	0.33 200	0.38 301	0.73 317	0.25 213	0.18 350	0.19 361	0.24 364	0.20 356	0.16 304	0.13 273

raft_robust	0.22 149	0.17 230	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.23 116	0.22 207	0.49 238	0.48 288	0.32 192	0.32 123	0.26 137	0.23 161	0.53 241	0.15 56	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.10 221	0.08 84	0.06 20

iRaft-Stereo_5w	0.23 166	0.18 242	0.44 195	0.22 135	0.13 137	0.19 38	0.19 130	0.37 135	0.32 138	0.28 104	0.37 174	0.34 206	0.23 161	0.65 295	0.27 229	0.06 1	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.09 146	0.08 116

dd	0.22 149	0.26 316	0.40 150	0.22 135	0.12 81	0.25 142	0.21 191	0.32 73	0.44 248	0.29 129	0.28 85	0.25 117	0.16 69	0.30 152	0.25 213	0.12 267	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.11 233	0.09 168

GMOStereo	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

error version	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

test-v	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

AACVNet	0.26 221	0.16 214	0.37 115	0.22 135	0.14 171	0.29 199	0.19 130	0.41 169	0.31 130	0.38 262	0.42 226	0.43 272	0.28 231	0.73 317	0.25 213	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.09 189	0.13 272	0.11 239

Patchmatch Stereo++	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.26 100	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.16 43	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.18 114	0.24 63	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo_v2	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.16 43	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.28 85	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

HUI-Stereo	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.28 85	0.25 117	0.17 92	0.22 50	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

iGMRVC	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.27 115	0.17 96	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

RAFT-345	0.21 123	0.10 26	0.46 211	0.22 135	0.11 45	0.20 59	0.16 43	0.26 16	0.25 63	0.27 95	0.66 343	0.21 73	0.16 69	0.55 246	0.21 167	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.06 20

iRAFT	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.26 100	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

CRE-IMP	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.11 45	0.24 131	0.17 64	0.29 44	0.21 28	0.27 95	0.26 76	0.24 110	0.17 92	0.23 57	0.18 110	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 54	0.10 195	0.10 214

test-2	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.18 114	0.25 87	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

rafts_anoy	0.18 59	0.15 196	0.35 92	0.22 135	0.14 171	0.19 38	0.17 64	0.32 73	0.30 119	0.23 63	0.25 70	0.20 65	0.16 69	0.22 50	0.19 135	0.08 103	0.07 162	0.10 188	0.12 288	0.09 146	0.08 116

XX-TBD	0.15 25	0.18 242	0.28 34	0.22 135	0.10 22	0.22 99	0.15 27	0.22 4	0.27 79	0.22 60	0.26 76	0.14 25	0.12 16	0.16 7	0.13 27	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 39	0.06 20

raftrobust	0.16 32	0.13 141	0.29 41	0.22 135	0.15 212	0.19 38	0.13 4	0.32 73	0.26 70	0.26 91	0.20 39	0.19 63	0.17 92	0.21 44	0.15 56	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.07 69

ARAFT	0.24 189	0.21 279	0.78 325	0.22 135	0.12 81	0.29 199	0.24 250	0.43 192	0.32 138	0.33 202	0.28 85	0.28 160	0.19 127	0.49 223	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.12 270	0.11 256	0.09 146	0.06 20

DMCA	0.22 149	0.14 171	0.36 110	0.22 135	0.14 171	0.27 167	0.20 168	0.43 192	0.38 194	0.31 174	0.32 123	0.33 200	0.24 176	0.24 63	0.28 232	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.11 239

BEATNet_4x	0.22 149	0.18 242	0.47 218	0.22 135	0.10 22	0.28 180	0.14 14	0.46 214	0.32 138	0.31 174	0.34 148	0.31 185	0.25 191	0.31 157	0.29 242	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.10 195	0.08 116

R-Stereo Train	0.18 59	0.09 11	0.32 65	0.22 135	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.42 181	0.19 9	0.31 174	0.45 259	0.20 65	0.14 47	0.18 20	0.15 56	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

RAFT-Stereo	0.18 59	0.09 11	0.32 65	0.22 135	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.42 181	0.19 9	0.31 174	0.45 259	0.20 65	0.14 47	0.18 20	0.15 56	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 246	0.14 171	0.44 195	0.22 135	0.18 271	0.32 235	0.19 130	0.48 232	0.38 194	0.29 129	0.43 238	0.47 294	0.37 297	0.79 340	0.36 278	0.09 170	0.07 162	0.07 16	0.09 189	0.07 39	0.07 69

CFNet	0.27 228	0.20 266	0.44 195	0.22 135	0.14 171	0.33 244	0.14 14	0.51 259	0.45 260	0.30 157	0.40 204	0.38 234	0.27 217	0.76 330	0.25 213	0.09 170	0.07 162	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.08 116

MeshStereo	0.58 368	0.27 323	0.67 305	0.22 135	0.17 251	0.66 366	0.37 338	0.78 383	0.61 343	1.47 412	1.30 390	1.65 399	0.79 379	1.12 384	0.59 343	0.17 340	0.17 351	0.17 335	0.14 317	0.17 319	0.14 290
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
MoCha-V2	0.13 2	0.08 2	0.26 19	0.23 177	0.09 8	0.16 7	0.15 27	0.26 16	0.16 3	0.15 13	0.15 16	0.13 12	0.14 47	0.20 32	0.11 1	0.06 1	0.07 162	0.06 1	0.06 25	0.06 6	0.05 1

DispNO	0.27 228	0.18 242	0.62 292	0.23 177	0.17 251	0.25 142	0.22 207	0.45 204	0.41 224	0.32 192	0.39 196	0.38 234	0.27 217	0.77 336	0.27 229	0.09 170	0.07 162	0.10 188	0.10 221	0.08 84	0.08 116

ACVNet-DCA	0.18 59	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.28 127	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

xx1	0.20 109	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.35 110	0.47 279	0.17 32	0.19 29	0.28 160	0.24 176	0.28 127	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.09 189	0.09 146	0.09 168

1test111	0.19 96	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.34 175	0.22 181	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

cc1	0.18 59	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.35 110	0.47 279	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.28 127	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

tt1	0.18 59	0.14 171	0.35 92	0.23 177	0.11 45	0.30 216	0.19 130	0.35 110	0.44 248	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.16 69	0.27 115	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

DisPM	0.19 96	0.10 26	0.35 92	0.23 177	0.13 137	0.18 16	0.20 168	0.29 44	0.29 110	0.33 202	0.34 148	0.23 99	0.16 69	0.33 169	0.16 73	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.07 39	0.11 239

NINENet	0.25 211	0.15 196	0.37 115	0.23 177	0.16 235	0.43 313	0.17 64	0.60 338	0.46 274	0.32 192	0.37 174	0.32 193	0.20 135	0.42 203	0.21 167	0.10 213	0.10 276	0.12 270	0.08 114	0.11 233	0.10 214

Sa-1000	0.22 149	0.15 196	0.35 92	0.23 177	0.13 137	0.28 180	0.23 228	0.47 221	0.39 200	0.30 157	0.50 285	0.26 137	0.19 127	0.33 169	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.10 188	0.11 256	0.08 84	0.06 20

SA	0.22 149	0.16 214	0.36 110	0.23 177	0.13 137	0.24 131	0.23 228	0.45 204	0.40 213	0.27 95	0.44 247	0.23 99	0.23 161	0.33 169	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.10 188	0.11 256	0.08 84	0.06 20

test_4	0.18 59	0.12 85	0.34 84	0.23 177	0.12 81	0.18 16	0.22 207	0.26 16	0.24 57	0.24 76	0.47 276	0.22 80	0.13 36	0.24 63	0.16 73	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.09 189	0.07 39	0.05 1

CIPLG	0.21 123	0.21 279	0.55 263	0.23 177	0.15 212	0.25 142	0.20 168	0.35 110	0.29 110	0.31 174	0.33 142	0.22 80	0.15 55	0.26 100	0.20 146	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116

IPLGR_C	0.21 123	0.22 291	0.60 281	0.23 177	0.15 212	0.24 131	0.20 168	0.35 110	0.29 110	0.31 174	0.32 123	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.20 146	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116

ACRE	0.21 123	0.20 266	0.62 292	0.23 177	0.15 212	0.24 131	0.20 168	0.35 110	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.20 146	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116

GANet-ADL	0.21 123	0.12 85	0.45 205	0.23 177	0.14 171	0.29 199	0.19 130	0.46 214	0.35 162	0.25 82	0.32 123	0.32 193	0.19 127	0.24 63	0.20 146	0.10 213	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.10 214

ADLNet2	0.30 263	0.17 230	0.72 319	0.23 177	0.17 251	0.36 271	0.24 250	0.52 269	0.51 308	0.32 192	0.38 184	0.45 286	0.30 253	0.69 304	0.35 272	0.10 213	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.12 259	0.10 214

TRStereo	0.19 96	0.17 230	0.47 218	0.23 177	0.19 289	0.19 38	0.16 43	0.52 269	0.28 92	0.20 47	0.19 29	0.21 73	0.13 36	0.24 63	0.13 27	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.11 256	0.06 6	0.06 20

TransformOpticalFlow	0.24 189	0.13 141	0.56 267	0.23 177	0.11 45	0.21 78	0.19 130	0.40 159	0.32 138	0.30 157	0.43 238	0.36 225	0.31 264	0.61 274	0.20 146	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.07 69

NRIStereo	0.18 59	0.11 66	0.35 92	0.23 177	0.11 45	0.24 131	0.20 168	0.29 44	0.26 70	0.26 91	0.25 70	0.25 117	0.18 114	0.34 175	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.08 116

FTStereo	0.28 246	0.10 26	0.43 189	0.23 177	0.13 137	0.21 78	0.53 379	0.34 93	0.26 70	0.38 262	0.95 376	0.30 177	0.56 356	0.32 163	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.07 39	0.19 335

KYRaft	0.22 149	0.10 26	0.30 47	0.23 177	0.12 81	0.23 116	0.23 228	0.35 110	0.24 57	0.35 234	0.54 307	0.34 206	0.26 200	0.29 140	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 221	0.08 84	0.31 376

cross-raft	0.17 41	0.12 85	0.41 172	0.23 177	0.10 22	0.20 59	0.24 250	0.33 87	0.23 47	0.23 63	0.28 85	0.29 167	0.15 55	0.17 11	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.05 1

test-1	0.17 41	0.11 66	0.40 150	0.23 177	0.13 137	0.22 99	0.23 228	0.34 93	0.26 70	0.20 47	0.24 64	0.22 80	0.14 47	0.16 7	0.20 146	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.08 116

GMM-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.43 189	0.23 177	0.13 137	0.24 131	0.25 264	0.37 135	0.27 79	0.30 157	0.45 259	0.27 145	0.21 141	0.31 157	0.17 96	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.09 189	0.08 84	0.19 335

pcwnet_v2	0.32 279	0.15 196	1.26 387	0.23 177	0.18 271	0.32 235	0.18 93	0.59 330	0.60 340	0.36 249	0.45 259	0.35 220	0.29 244	0.36 188	0.25 213	0.14 307	0.11 294	0.12 270	0.11 256	0.14 284	0.15 299

RALAANet	0.19 96	0.18 242	0.37 115	0.23 177	0.14 171	0.23 116	0.13 4	0.37 135	0.29 110	0.28 104	0.26 76	0.25 117	0.15 55	0.26 100	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.06 20

ADLNet	0.28 246	0.15 196	0.42 179	0.23 177	0.19 289	0.34 257	0.23 228	0.53 280	0.43 234	0.42 302	0.41 212	0.44 282	0.27 217	0.55 246	0.35 272	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.12 261

delet	0.27 228	0.14 171	0.40 150	0.23 177	0.19 289	0.41 298	0.29 297	0.49 238	0.48 288	0.33 202	0.41 212	0.37 229	0.30 253	0.48 218	0.34 268	0.09 170	0.09 258	0.11 236	0.12 288	0.08 84	0.08 116

UNet	0.28 246	0.14 171	0.69 310	0.23 177	0.20 303	0.44 315	0.22 207	0.50 246	0.40 213	0.34 218	0.39 196	0.43 272	0.33 274	0.40 199	0.31 252	0.09 170	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

acv_ft	0.25 211	0.13 141	0.40 150	0.23 177	0.19 289	0.34 257	0.21 191	0.45 204	0.44 248	0.38 262	0.41 212	0.38 234	0.27 217	0.27 115	0.35 272	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.11 233	0.07 69

FADNet_RVC	0.30 263	0.28 326	0.83 339	0.23 177	0.15 212	0.30 216	0.17 64	0.49 238	0.37 181	0.30 157	0.38 184	0.30 177	0.27 217	0.52 236	0.31 252	0.14 307	0.14 325	0.14 308	0.16 336	0.21 345	0.23 363

FADNet	0.32 279	0.36 358	0.74 323	0.23 177	0.22 326	0.37 276	0.19 130	0.53 280	0.48 288	0.32 192	0.36 165	0.43 272	0.32 271	0.64 289	0.25 213	0.16 330	0.16 346	0.14 308	0.16 336	0.24 357	0.19 335

SuperB	0.49 351	0.28 326	2.23 404	0.23 177	0.15 212	0.41 298	0.32 316	0.47 221	0.82 375	0.43 308	0.50 285	0.33 200	0.45 329	0.68 302	1.08 378	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.98 411	0.14 290

AANet_RVC	0.31 270	0.22 291	0.50 242	0.23 177	0.14 171	0.30 216	0.24 250	0.47 221	0.54 322	0.38 262	0.60 327	0.43 272	0.29 244	0.87 356	0.40 296	0.11 240	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.09 146	0.09 168

PS-NSSS	0.32 279	0.30 339	0.46 211	0.23 177	0.17 251	0.33 244	0.24 250	0.57 318	0.41 224	0.37 254	0.52 299	0.35 220	0.30 253	0.80 344	0.30 248	0.17 340	0.14 325	0.21 355	0.15 325	0.15 296	0.13 273

iResNetv2_ROB	0.27 228	0.26 316	0.72 319	0.23 177	0.13 137	0.29 199	0.18 93	0.52 269	0.49 297	0.37 254	0.45 259	0.39 246	0.25 191	0.34 175	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.12 259	0.09 168

SGM-Forest	0.36 301	0.17 230	0.47 218	0.23 177	0.16 235	0.45 320	0.41 353	0.55 297	0.48 288	0.52 344	0.60 327	0.52 317	0.41 313	0.85 353	0.50 330	0.17 340	0.17 351	0.17 335	0.15 325	0.15 296	0.15 299
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 285	0.21 279	0.54 258	0.23 177	0.13 137	0.42 305	0.33 326	0.53 280	0.48 288	0.52 344	0.49 283	0.50 310	0.41 313	0.56 254	0.31 252	0.15 318	0.16 346	0.18 342	0.16 336	0.13 272	0.13 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AE-Stereo	0.17 41	0.11 66	0.31 59	0.24 216	0.14 171	0.23 116	0.18 93	0.34 93	0.29 110	0.15 13	0.25 70	0.21 73	0.13 36	0.20 32	0.14 44	0.07 17	0.08 230	0.09 124	0.10 221	0.07 39	0.06 20

whm_eth	0.23 166	0.18 242	0.56 267	0.24 216	0.19 289	0.21 78	0.18 93	0.37 135	0.40 213	0.31 174	0.60 327	0.15 31	0.17 92	0.26 100	0.19 135	0.09 170	0.08 230	0.10 188	0.09 189	0.09 146	0.11 239

coex-ft	3.44 418	0.73 392	48.55 443	0.24 216	0.19 289	0.50 339	0.43 358	0.47 221	2.40 411	7.03 425	1.20 386	0.97 383	2.23 414	0.73 317	1.92 408	0.12 267	0.15 339	0.14 308	0.12 288	0.21 345	0.43 387

fast-acv-ft	0.31 270	0.20 266	0.81 335	0.24 216	0.18 271	0.46 322	0.27 280	0.41 169	0.49 297	0.39 277	0.55 311	0.49 304	0.35 285	0.37 190	0.38 281	0.11 240	0.11 294	0.11 236	0.12 288	0.12 259	0.09 168

Selective-RAFT	0.17 41	0.12 85	0.30 47	0.24 216	0.10 22	0.29 199	0.15 27	0.32 73	0.31 130	0.17 32	0.17 21	0.21 73	0.18 114	0.28 127	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.06 20

UDGNet	0.23 166	0.31 344	0.38 134	0.24 216	0.14 171	0.24 131	0.18 93	0.32 73	0.43 234	0.29 129	0.28 85	0.24 110	0.19 127	0.29 140	0.20 146	0.15 318	0.07 162	0.21 355	0.11 256	0.14 284	0.10 214

DAS	0.27 228	0.12 85	0.42 179	0.24 216	0.18 271	0.29 199	0.24 250	0.45 204	0.45 260	0.41 294	0.44 247	0.34 206	0.29 244	0.75 325	0.21 167	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.09 168

SepStereo	0.26 221	0.12 85	0.42 179	0.24 216	0.18 271	0.29 199	0.24 250	0.45 204	0.45 260	0.41 294	0.44 247	0.34 206	0.29 244	0.64 289	0.21 167	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.09 168

test_3	0.18 59	0.11 66	0.32 65	0.24 216	0.11 45	0.22 99	0.25 264	0.31 65	0.31 130	0.25 82	0.18 25	0.23 99	0.13 36	0.25 87	0.19 135	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.10 221	0.07 39	0.06 20

GwcNet-ADL	0.22 149	0.14 171	0.58 275	0.24 216	0.13 137	0.22 99	0.23 228	0.49 238	0.40 213	0.27 95	0.29 94	0.30 177	0.20 135	0.26 100	0.23 195	0.09 170	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.09 146	0.09 168

NF-Stereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

OCTAStereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

PSM-softLoss	0.21 123	0.10 26	0.39 145	0.24 216	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.38 141	0.26 70	0.29 129	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.52 236	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.09 189	0.08 84	0.12 261

KMStereo	0.21 123	0.10 26	0.39 145	0.24 216	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.38 141	0.26 70	0.29 129	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.52 236	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.09 189	0.08 84	0.12 261

PSM-AAD	0.25 211	0.10 26	0.30 47	0.24 216	0.12 81	0.26 160	0.38 344	0.34 93	0.28 92	0.35 234	0.39 196	0.28 160	0.79 379	0.30 152	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.12 270	0.11 256	0.08 84	0.21 352

ASMatch	0.23 166	0.11 66	0.51 248	0.24 216	0.14 171	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.28 92	0.28 104	0.68 347	0.27 145	0.26 200	0.50 225	0.22 181	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.11 239

SST-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.37 115	0.24 216	0.13 137	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.24 57	0.34 218	0.33 142	0.29 167	0.25 191	0.56 254	0.17 96	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.07 69

RAFT_R40	0.21 123	0.10 26	0.37 115	0.24 216	0.13 137	0.18 16	0.18 93	0.31 65	0.29 110	0.33 202	0.33 142	0.30 177	0.24 176	0.55 246	0.18 110	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

PFNet	0.23 166	0.10 26	0.57 271	0.24 216	0.14 171	0.22 99	0.19 130	0.39 152	0.33 149	0.35 234	0.32 123	0.27 145	0.19 127	0.64 289	0.22 181	0.09 170	0.05 6	0.09 124	0.07 54	0.08 84	0.07 69

RE-Stereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

TVStereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

RAFT	0.21 123	0.17 230	0.32 65	0.24 216	0.12 81	0.25 142	0.27 280	0.35 110	0.28 92	0.33 202	0.33 142	0.38 234	0.22 152	0.29 140	0.17 96	0.08 103	0.08 230	0.11 236	0.10 221	0.10 195	0.06 20

Prome-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.30 47	0.24 216	0.12 81	0.23 116	0.23 228	0.36 129	0.25 63	0.33 202	0.59 322	0.24 110	0.28 231	0.29 140	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.20 345

sAnonymous2	0.20 109	0.21 279	0.58 275	0.24 216	0.17 251	0.22 99	0.19 130	0.34 93	0.28 92	0.17 32	0.19 29	0.17 45	0.16 69	0.17 11	0.14 44	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.23 354	0.17 314

CroCo_RVC	0.20 109	0.21 279	0.58 275	0.24 216	0.17 251	0.22 99	0.19 130	0.34 93	0.28 92	0.17 32	0.19 29	0.17 45	0.16 69	0.17 11	0.14 44	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.23 354	0.17 314

FINET	0.34 292	0.27 323	0.80 333	0.24 216	0.24 342	0.36 271	0.34 328	0.54 287	0.72 364	0.39 277	0.47 276	0.32 193	0.30 253	0.51 230	0.32 257	0.19 355	0.17 351	0.13 289	0.12 288	0.18 330	0.16 306

MMNet	0.27 228	0.14 171	0.49 232	0.24 216	0.17 251	0.47 328	0.22 207	0.45 204	0.51 308	0.39 277	0.41 212	0.36 225	0.33 274	0.39 196	0.34 268	0.08 103	0.07 162	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.08 116

UPFNet	0.25 211	0.12 85	0.38 134	0.24 216	0.19 289	0.37 276	0.28 293	0.48 232	0.38 194	0.34 218	0.37 174	0.37 229	0.28 231	0.39 196	0.33 264	0.10 213	0.09 258	0.10 188	0.10 221	0.10 195	0.08 116

psmorigin	0.50 353	0.25 305	3.03 414	0.24 216	0.19 289	0.38 283	0.22 207	0.50 246	0.44 248	0.64 362	0.68 347	0.71 369	0.51 349	0.85 353	0.45 313	0.14 307	0.17 351	0.13 289	0.14 317	0.16 304	0.21 352

aanetorigin	0.39 322	0.29 333	1.09 376	0.24 216	0.19 289	0.28 180	0.37 338	0.33 87	0.47 279	0.94 384	0.82 366	0.52 317	0.54 352	0.49 223	0.50 330	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 221	0.16 304	0.15 299

ac_64	0.27 228	0.13 141	0.41 172	0.24 216	0.17 251	0.36 271	0.22 207	0.46 214	0.33 149	0.35 234	0.36 165	0.52 317	0.30 253	0.62 282	0.32 257	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 221	0.09 146	0.08 116

HGLStereo	0.27 228	0.14 171	0.46 211	0.24 216	0.21 311	0.33 244	0.23 228	0.50 246	0.42 229	0.35 234	0.48 282	0.41 262	0.33 274	0.45 211	0.33 264	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.12 261

AdaStereo	0.24 189	0.16 214	0.37 115	0.24 216	0.12 81	0.32 235	0.17 64	0.54 287	0.42 229	0.33 202	0.38 184	0.35 220	0.21 141	0.30 152	0.22 181	0.14 307	0.06 73	0.13 289	0.08 114	0.11 233	0.08 116
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.
NVstereo2D	0.31 270	0.16 214	0.54 258	0.24 216	0.22 326	0.42 305	0.28 293	0.58 325	0.56 331	0.28 104	0.38 184	0.40 259	0.30 253	0.71 310	0.28 232	0.13 284	0.08 230	0.13 289	0.10 221	0.19 334	0.16 306

NOSS_ROB	0.31 270	0.20 266	0.35 92	0.24 216	0.16 235	0.32 235	0.19 130	0.52 269	0.48 288	0.33 202	0.36 165	0.42 269	0.28 231	0.93 366	0.24 204	0.19 355	0.20 366	0.24 364	0.22 366	0.17 319	0.17 314

DN-CSS_ROB	0.22 149	0.25 305	0.47 218	0.24 216	0.14 171	0.25 142	0.12 1	0.40 159	0.33 149	0.29 129	0.42 226	0.22 80	0.20 135	0.33 169	0.19 135	0.07 17	0.06 73	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.07 69

pmcnn	0.50 353	0.20 266	0.78 325	0.24 216	0.26 354	0.39 290	0.30 307	0.51 259	0.50 305	0.54 351	1.23 388	2.52 412	0.37 297	0.77 336	0.95 372	0.08 103	0.06 73	0.06 1	0.05 10	0.10 195	0.08 116

LL-Strereo	0.29 256	0.25 305	0.58 275	0.25 253	0.21 311	0.23 116	0.24 250	0.55 297	0.42 229	0.34 218	0.32 123	0.41 262	0.40 309	0.94 369	0.23 195	0.08 103	0.07 162	0.11 236	0.09 189	0.09 146	0.09 168

Wz-Net-TNSev	0.51 357	0.58 385	1.61 400	0.25 253	0.21 311	0.65 364	0.45 363	0.63 357	0.69 359	0.51 338	0.54 307	0.71 369	0.60 361	1.00 376	0.77 361	0.15 318	0.15 339	0.13 289	0.15 325	0.21 345	0.20 345

CroCo-Stereo Lap2	0.15 25	0.15 196	0.28 34	0.25 253	0.18 271	0.11 1	0.19 130	0.28 37	0.21 28	0.13 3	0.16 18	0.15 31	0.12 16	0.17 11	0.14 44	0.07 17	0.07 162	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.07 69

BUS	0.23 166	0.12 85	0.28 34	0.25 253	0.14 171	0.43 313	0.17 64	0.56 311	0.34 156	0.34 218	0.35 155	0.32 193	0.20 135	0.26 100	0.21 167	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.09 146	0.09 168

RAFT_CTSACE	0.21 123	0.16 214	0.41 172	0.25 253	0.15 212	0.22 99	0.24 250	0.32 73	0.28 92	0.33 202	0.51 291	0.29 167	0.17 92	0.32 163	0.13 27	0.06 1	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.06 20

CRFU-Net	0.28 246	0.14 171	0.45 205	0.25 253	0.15 212	0.45 320	0.23 228	0.50 246	0.30 119	0.43 308	0.41 212	0.48 300	0.46 335	0.43 205	0.29 242	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.08 114	0.10 195	0.10 214

RAFT+CT+SA	0.21 123	0.18 242	0.33 79	0.25 253	0.18 271	0.23 116	0.29 297	0.40 159	0.36 172	0.24 76	0.38 184	0.18 52	0.16 69	0.32 163	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.12 288	0.09 146	0.09 168

BSDual-CNN	0.23 166	0.12 85	0.28 34	0.25 253	0.14 171	0.35 266	0.21 191	0.56 311	0.34 156	0.34 218	0.35 155	0.38 234	0.24 176	0.26 100	0.21 167	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.09 146	0.09 168

hknet	0.25 211	0.14 171	0.40 150	0.25 253	0.15 212	0.35 266	0.21 191	0.56 311	0.37 181	0.34 218	0.35 155	0.43 272	0.27 217	0.37 190	0.21 167	0.09 170	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.09 146	0.09 168

SACVNet	0.30 263	0.20 266	0.41 172	0.25 253	0.18 271	0.34 257	0.25 264	0.52 269	0.40 213	0.41 294	0.44 247	0.46 292	0.32 271	0.71 310	0.25 213	0.13 284	0.10 276	0.12 270	0.12 288	0.16 304	0.17 314

LCNet	0.21 123	0.11 66	0.29 41	0.25 253	0.12 81	0.23 116	0.19 130	0.34 93	0.26 70	0.28 104	0.35 155	0.26 137	0.30 253	0.35 184	0.17 96	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 221	0.13 272	0.22 357

AAGNet	0.33 285	0.11 66	0.37 115	0.25 253	0.16 235	0.20 59	0.19 130	0.30 59	0.27 79	0.35 234	0.35 155	0.27 145	0.30 253	0.44 209	2.66 415	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 54	0.08 84	0.06 20

CroCo-Stereo	0.14 9	0.13 141	0.24 12	0.25 253	0.11 45	0.11 1	0.18 93	0.32 73	0.23 47	0.12 1	0.12 2	0.18 52	0.12 16	0.14 1	0.13 27	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.07 39	0.06 20
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
TestStereo	0.21 123	0.19 258	0.40 150	0.25 253	0.10 22	0.22 99	0.21 191	0.31 65	0.31 130	0.23 63	0.34 148	0.22 80	0.18 114	0.62 282	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.07 54	0.11 233	0.06 20

RAFT + AFF	0.27 228	0.23 298	0.50 242	0.25 253	0.17 251	0.30 216	0.33 326	0.52 269	0.40 213	0.28 104	0.30 105	0.30 177	0.31 264	0.62 282	0.24 204	0.09 170	0.10 276	0.11 236	0.10 221	0.11 233	0.11 239

EDNetEfficientorigin	7.51 423	0.52 383	140.47 445	0.25 253	0.17 251	0.42 305	0.29 297	0.47 221	1.03 389	1.28 399	1.02 379	0.83 375	0.84 385	0.75 325	0.99 374	0.10 213	0.09 258	0.12 270	0.10 221	0.21 345	0.22 357

GwcNet	0.35 297	0.23 298	0.88 350	0.25 253	0.24 342	0.48 332	0.27 280	0.55 297	0.57 334	0.38 262	0.52 299	0.51 314	0.32 271	0.60 269	0.41 302	0.13 284	0.11 294	0.12 270	0.11 256	0.13 272	0.14 290

FADNet-RVC	0.31 270	0.35 355	0.78 325	0.25 253	0.20 303	0.33 244	0.20 168	0.49 238	0.40 213	0.34 218	0.39 196	0.41 262	0.29 244	0.63 287	0.31 252	0.13 284	0.14 325	0.14 308	0.15 325	0.19 334	0.19 335

STTStereo	0.28 246	0.20 266	0.61 284	0.25 253	0.17 251	0.29 199	0.24 250	0.47 221	0.39 200	0.39 277	0.41 212	0.44 282	0.28 231	0.40 199	0.28 232	0.13 284	0.12 311	0.13 289	0.16 336	0.12 259	0.11 239

ADCP+	0.45 344	0.24 301	1.15 381	0.25 253	0.22 326	0.56 352	0.39 349	0.54 287	0.51 308	0.44 314	0.51 291	0.46 292	0.52 351	0.56 254	1.89 407	0.10 213	0.08 230	0.11 236	0.10 221	0.14 284	0.13 273

RYNet	0.37 310	0.18 242	0.59 279	0.25 253	0.28 359	0.61 361	0.32 316	0.59 330	0.59 337	0.41 294	0.38 184	0.57 331	0.39 306	0.87 356	0.53 335	0.11 240	0.08 230	0.12 270	0.11 256	0.18 330	0.18 328

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 228	0.21 279	0.59 279	0.25 253	0.18 271	0.29 199	0.22 207	0.50 246	0.40 213	0.38 262	0.41 212	0.43 272	0.27 217	0.43 205	0.29 242	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.10 221	0.10 195	0.11 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 228	0.17 230	0.35 92	0.25 253	0.14 171	0.37 276	0.21 191	0.47 221	0.41 224	0.44 314	0.51 291	0.41 262	0.28 231	0.45 211	0.37 279	0.09 170	0.06 73	0.11 236	0.11 256	0.10 195	0.10 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 189	0.18 242	0.61 284	0.25 253	0.11 45	0.29 199	0.21 191	0.42 181	0.43 234	0.33 202	0.43 238	0.27 145	0.22 152	0.34 175	0.26 225	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

DISCO	0.32 279	0.13 141	0.51 248	0.25 253	0.16 235	0.48 332	0.25 264	0.50 246	0.57 334	0.37 254	0.45 259	0.62 345	0.36 289	0.64 289	0.49 325	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.12 259	0.11 239

PWC_ROB	0.38 316	0.29 333	0.69 310	0.25 253	0.20 303	0.38 283	0.19 130	0.58 325	0.67 354	0.57 355	0.85 369	0.51 314	0.40 309	0.71 310	0.52 333	0.13 284	0.09 258	0.14 308	0.10 221	0.17 319	0.14 290

WCMA_ROB	0.51 357	0.21 279	0.65 301	0.25 253	0.21 311	0.58 356	0.32 316	0.54 287	0.55 328	0.95 386	1.40 393	1.28 392	0.81 382	0.73 317	0.62 348	0.18 350	0.15 339	0.15 320	0.15 325	0.19 334	0.19 335

SGM_RVC	0.50 353	0.19 258	0.50 242	0.25 253	0.15 212	0.69 368	0.39 349	0.68 373	0.82 375	0.95 386	0.84 368	1.13 385	0.76 377	1.16 386	0.60 345	0.16 330	0.16 346	0.16 329	0.16 336	0.16 304	0.17 314
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GMStereo_Zeroshot	0.24 189	0.21 279	0.45 205	0.26 281	0.13 137	0.28 180	0.15 27	0.39 152	0.35 162	0.37 254	0.43 238	0.40 259	0.17 92	0.34 175	0.20 146	0.12 267	0.07 162	0.13 289	0.07 54	0.16 304	0.09 168

CASS	0.21 123	0.15 196	0.32 65	0.26 281	0.11 45	0.28 180	0.19 130	0.39 152	0.30 119	0.32 192	0.34 148	0.25 117	0.24 176	0.25 87	0.20 146	0.13 284	0.08 230	0.11 236	0.09 189	0.11 233	0.11 239
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 123	0.16 214	0.32 65	0.26 281	0.13 137	0.26 160	0.27 280	0.40 159	0.36 172	0.29 129	0.39 196	0.22 80	0.21 141	0.33 169	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

Wz-Net-LNSev	0.34 292	0.29 333	0.91 355	0.26 281	0.21 311	0.47 328	0.31 311	0.54 287	0.54 322	0.44 314	0.52 299	0.50 310	0.35 285	0.39 196	0.39 289	0.11 240	0.11 294	0.10 188	0.09 189	0.14 284	0.13 273

Wz-Net-MNSev	0.36 301	0.26 316	0.79 331	0.26 281	0.21 311	0.59 357	0.38 344	0.55 297	0.56 331	0.48 332	0.54 307	0.53 321	0.36 289	0.60 269	0.44 310	0.11 240	0.09 258	0.11 236	0.11 256	0.15 296	0.13 273

test_5	0.23 166	0.19 258	0.38 134	0.26 281	0.18 271	0.25 142	0.29 297	0.40 159	0.37 181	0.29 129	0.40 204	0.25 117	0.22 152	0.34 175	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.10 214

SA-5K	0.21 123	0.16 214	0.32 65	0.26 281	0.13 137	0.26 160	0.27 280	0.40 159	0.36 172	0.29 129	0.39 196	0.22 80	0.21 141	0.33 169	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

AASNet	0.27 228	0.19 258	0.49 232	0.26 281	0.17 251	0.34 257	0.20 168	0.62 351	0.48 288	0.35 234	0.40 204	0.32 193	0.25 191	0.28 127	0.34 268	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.08 114	0.13 272	0.11 239

PSMNet-ADL	0.25 211	0.15 196	0.32 65	0.26 281	0.14 171	0.31 227	0.22 207	0.44 196	0.36 172	0.27 95	0.33 142	0.41 262	0.28 231	0.61 274	0.29 242	0.11 240	0.09 258	0.09 124	0.11 256	0.10 195	0.10 214

GrayStereo	0.25 211	0.09 11	0.32 65	0.26 281	0.13 137	0.23 116	0.47 369	0.34 93	0.30 119	0.39 277	0.47 276	0.30 177	0.79 379	0.29 140	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.09 189	0.07 39	0.13 273

IRAFT_RVC	0.22 149	0.12 85	0.39 145	0.26 281	0.11 45	0.18 16	0.24 250	0.40 159	0.37 181	0.31 174	0.30 105	0.29 167	0.24 176	0.55 246	0.22 181	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

ICVP	0.23 166	0.13 141	0.44 195	0.26 281	0.14 171	0.29 199	0.25 264	0.45 204	0.33 149	0.29 129	0.43 238	0.35 220	0.25 191	0.26 100	0.23 195	0.12 267	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.10 214
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.83 339	0.26 281	0.17 251	0.23 116	0.13 4	0.40 159	0.18 7	0.20 47	0.41 212	0.31 185	0.10 4	0.32 163	0.12 7	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.05 1

APVNet	0.36 301	0.20 266	0.70 316	0.26 281	0.22 326	0.52 349	0.35 331	0.61 342	0.44 248	0.38 262	0.52 299	0.48 300	0.38 301	0.84 352	0.46 319	0.13 284	0.14 325	0.15 320	0.16 336	0.16 304	0.15 299

psm_up	0.29 256	0.16 214	0.41 172	0.26 281	0.17 251	0.32 235	0.26 275	0.55 297	0.43 234	0.36 249	0.40 204	0.45 286	0.37 297	0.58 262	0.30 248	0.11 240	0.12 311	0.13 289	0.12 288	0.10 195	0.10 214

EDNetEfficient	0.63 374	0.37 363	2.40 408	0.26 281	0.25 349	0.38 283	0.49 375	0.41 169	1.06 392	1.38 402	0.87 373	0.62 345	0.95 390	0.65 295	1.65 400	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.11 256	0.19 334	0.17 314

FAT-Stereo	0.36 301	0.18 242	0.73 322	0.26 281	0.18 271	0.33 244	0.29 297	0.60 338	0.59 337	0.46 321	0.60 327	0.60 339	0.50 346	0.61 274	0.34 268	0.13 284	0.14 325	0.13 289	0.12 288	0.14 284	0.18 328

FADNet-RVC-Resample	0.29 256	0.25 305	0.93 359	0.26 281	0.16 235	0.32 235	0.21 191	0.47 221	0.39 200	0.35 234	0.38 184	0.33 200	0.27 217	0.53 241	0.24 204	0.10 213	0.10 276	0.14 308	0.13 306	0.13 272	0.16 306

ADCMid	0.49 351	0.34 352	1.13 380	0.26 281	0.21 311	0.51 340	0.37 338	0.57 318	0.54 322	0.75 374	0.66 343	0.62 345	0.64 371	0.64 289	1.68 401	0.13 284	0.12 311	0.17 335	0.17 345	0.20 342	0.17 314

ADCRef	0.38 316	0.24 301	0.88 350	0.26 281	0.21 311	0.49 335	0.27 280	0.52 269	0.48 288	0.50 333	0.58 320	0.35 220	0.47 338	0.48 218	1.29 394	0.09 170	0.08 230	0.12 270	0.12 288	0.11 233	0.11 239

CVANet_RVC	0.30 263	0.19 258	0.41 172	0.26 281	0.16 235	0.33 244	0.26 275	0.52 269	0.47 279	0.40 285	0.46 269	0.43 272	0.31 264	0.89 360	0.26 225	0.14 307	0.09 258	0.14 308	0.13 306	0.14 284	0.10 214

SGM-ForestM	1.36 402	0.28 326	0.79 331	0.26 281	0.16 235	2.26 416	1.00 409	1.42 404	1.46 403	2.38 416	2.05 410	5.95 425	2.66 417	2.95 417	2.46 414	0.17 340	0.18 357	0.18 342	0.18 350	0.15 296	0.18 328

SANet	0.53 362	0.28 326	0.96 363	0.26 281	0.15 212	0.69 368	0.44 361	0.67 370	1.34 399	0.67 365	0.98 378	0.94 380	0.71 375	0.89 360	0.76 358	0.14 307	0.12 311	0.12 270	0.11 256	0.17 319	0.16 306

StereoVision	0.22 149	0.18 242	0.37 115	0.27 304	0.17 251	0.23 116	0.22 207	0.38 141	0.31 130	0.20 47	0.51 291	0.22 80	0.16 69	0.28 127	0.18 110	0.11 240	0.12 311	0.13 289	0.13 306	0.10 195	0.07 69

GEStereo_RVC	0.27 228	0.20 266	0.44 195	0.27 304	0.16 235	0.33 244	0.25 264	0.56 311	0.54 322	0.34 218	0.38 184	0.34 206	0.25 191	0.51 230	0.28 232	0.12 267	0.08 230	0.09 124	0.08 114	0.11 233	0.11 239

Anonymous3	0.23 166	0.18 242	0.63 295	0.27 304	0.18 271	0.41 298	0.23 228	0.43 192	0.35 162	0.23 63	0.27 81	0.20 65	0.18 114	0.27 115	0.18 110	0.12 267	0.11 294	0.10 188	0.10 221	0.11 233	0.12 261

sCroCo_RVC	0.18 59	0.14 171	0.49 232	0.27 304	0.18 271	0.22 99	0.17 64	0.27 24	0.23 47	0.14 9	0.22 52	0.17 45	0.14 47	0.21 44	0.15 56	0.10 213	0.11 294	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

Anonymous	0.20 109	0.14 171	0.47 218	0.27 304	0.20 303	0.25 142	0.25 264	0.32 73	0.26 70	0.18 44	0.18 25	0.15 31	0.19 127	0.24 63	0.18 110	0.10 213	0.09 258	0.09 124	0.09 189	0.15 296	0.13 273

ccnet	0.42 333	0.31 344	0.48 227	0.27 304	0.32 370	0.60 360	0.32 316	0.65 359	0.46 274	0.53 349	0.66 343	0.56 327	0.45 329	0.72 315	0.61 346	0.26 367	0.19 361	0.24 364	0.21 359	0.26 365	0.22 357

S-Stereo	0.38 316	0.20 266	1.05 374	0.27 304	0.22 326	0.38 283	0.32 316	0.55 297	0.66 351	0.39 277	0.59 322	0.49 304	0.41 313	0.75 325	0.40 296	0.12 267	0.15 339	0.13 289	0.13 306	0.16 304	0.21 352

stereogan	0.37 310	0.17 230	0.65 301	0.27 304	0.22 326	0.62 362	0.26 275	0.59 330	0.63 348	0.43 308	0.60 327	0.67 361	0.42 321	0.68 302	0.35 272	0.13 284	0.14 325	0.14 308	0.12 288	0.19 334	0.17 314

edge stereo	0.39 322	0.22 291	0.81 335	0.27 304	0.22 326	0.37 276	0.24 250	0.56 311	0.54 322	0.53 349	0.60 327	0.71 369	0.50 346	0.78 338	0.40 296	0.16 330	0.14 325	0.19 349	0.14 317	0.16 304	0.17 314

RTSC	0.39 322	0.28 326	0.78 325	0.27 304	0.18 271	0.49 335	0.22 207	0.59 330	0.84 380	0.55 352	0.53 304	0.49 304	0.36 289	0.67 301	0.82 364	0.13 284	0.10 276	0.11 236	0.12 288	0.17 319	0.17 314

ADCL	0.47 347	0.22 291	1.00 367	0.27 304	0.19 289	0.74 373	0.64 387	0.54 287	0.69 359	0.56 353	0.71 352	0.55 325	0.60 361	0.60 269	1.43 396	0.11 240	0.09 258	0.13 289	0.13 306	0.14 284	0.14 290

ADCPNet	0.48 349	0.29 333	1.60 398	0.27 304	0.23 337	0.70 371	0.38 344	0.53 280	0.51 308	0.51 338	0.59 322	0.67 361	0.56 356	0.60 269	1.14 384	0.15 318	0.18 357	0.14 308	0.23 368	0.19 334	0.19 335

DPSNet	0.47 347	0.24 301	0.93 359	0.27 304	0.20 303	0.75 375	0.57 381	0.84 391	0.79 373	0.47 329	0.51 291	0.60 339	0.69 373	0.87 356	0.71 356	0.16 330	0.13 321	0.12 270	0.10 221	0.25 358	0.21 352

DRN-Test	0.33 285	0.17 230	0.61 284	0.27 304	0.19 289	0.46 322	0.29 297	0.65 359	0.51 308	0.47 329	0.46 269	0.44 282	0.34 281	0.62 282	0.41 302	0.12 267	0.08 230	0.13 289	0.12 288	0.12 259	0.10 214

StereoDRNet	0.32 279	0.22 291	0.61 284	0.27 304	0.21 311	0.42 305	0.30 307	0.61 342	0.48 288	0.46 321	0.39 196	0.48 300	0.30 253	0.57 257	0.40 296	0.11 240	0.09 258	0.12 270	0.11 256	0.12 259	0.10 214

DLCB_ROB	0.28 246	0.16 214	0.34 84	0.27 304	0.16 235	0.38 283	0.25 264	0.48 232	0.43 234	0.46 321	0.46 269	0.51 314	0.33 274	0.53 241	0.33 264	0.10 213	0.10 276	0.11 236	0.11 256	0.10 195	0.09 168

XPNet_ROB	0.33 285	0.20 266	0.43 189	0.27 304	0.18 271	0.37 276	0.31 311	0.55 297	0.50 305	0.51 338	0.53 304	0.58 334	0.37 297	0.63 287	0.45 313	0.17 340	0.12 311	0.13 289	0.12 288	0.15 296	0.14 290

LMCR-Stereo	0.26 221	0.18 242	0.49 232	0.28 321	0.14 171	0.36 271	0.23 228	0.54 287	0.34 156	0.39 277	0.40 204	0.29 167	0.29 244	0.37 190	0.27 229	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.13 272	0.09 168

DMCA-RVC	0.27 228	0.21 279	0.61 284	0.28 321	0.17 251	0.29 199	0.21 191	0.42 181	0.35 162	0.40 285	0.37 174	0.39 246	0.36 289	0.43 205	0.30 248	0.13 284	0.10 276	0.15 320	0.11 256	0.13 272	0.10 214

TDLM	0.30 263	0.21 279	0.38 134	0.28 321	0.15 212	0.33 244	0.32 316	0.52 269	0.47 279	0.38 262	0.43 238	0.39 246	0.29 244	0.91 364	0.28 232	0.14 307	0.08 230	0.13 289	0.11 256	0.12 259	0.10 214

OMP-Stereo	0.23 166	0.14 171	0.35 92	0.29 324	0.13 137	0.21 78	0.16 43	0.37 135	0.33 149	0.34 218	0.30 105	0.34 206	0.19 127	0.70 307	0.24 204	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.07 39	0.06 20

IIG-Stereo	0.23 166	0.13 141	0.35 92	0.29 324	0.12 81	0.23 116	0.14 14	0.38 141	0.31 130	0.34 218	0.37 174	0.33 200	0.21 141	0.70 307	0.26 225	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.07 39	0.06 20

Pruner-Stereo	0.19 96	0.11 66	0.34 84	0.29 324	0.12 81	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.29 110	0.33 202	0.32 123	0.25 117	0.15 55	0.24 63	0.21 167	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.09 168

ADCS	0.58 368	0.40 367	1.35 393	0.29 324	0.24 342	0.55 351	0.45 363	0.67 370	0.83 378	0.76 376	0.71 352	0.68 364	0.60 361	0.76 330	2.23 412	0.16 330	0.16 346	0.16 329	0.17 345	0.22 351	0.22 357

AnyNet_C32	0.51 357	0.40 367	1.10 379	0.29 324	0.28 359	0.59 357	0.58 382	0.54 287	0.60 340	0.62 359	0.66 343	0.54 323	0.54 352	0.78 338	1.74 404	0.15 318	0.14 325	0.15 320	0.17 345	0.20 342	0.20 345

STTRV1_RVC	0.42 333	0.32 349	0.89 353	0.29 324	0.36 375	0.49 335	0.31 311	0.61 342	0.53 318	0.46 321	0.56 316	0.47 294	0.43 324	1.00 376	0.39 289	0.27 372	0.21 367	0.20 352	0.18 350	0.25 358	0.17 314

GANet	0.36 301	0.22 291	0.49 232	0.29 324	0.17 251	0.41 298	0.38 344	0.57 318	0.45 260	0.46 321	0.75 358	0.55 325	0.40 309	0.94 369	0.41 302	0.13 284	0.13 321	0.13 289	0.11 256	0.14 284	0.11 239

ETE_ROB	0.34 292	0.26 316	0.45 205	0.29 324	0.18 271	0.40 295	0.37 338	0.57 318	0.47 279	0.50 333	0.50 285	0.62 345	0.36 289	0.55 246	0.38 281	0.13 284	0.10 276	0.14 308	0.12 288	0.16 304	0.16 306

Wz-Net-SNSev	0.43 337	0.41 370	1.27 388	0.30 332	0.21 311	0.44 315	0.41 353	0.61 342	0.65 350	0.46 321	0.65 341	0.62 345	0.39 306	0.74 324	0.59 343	0.12 267	0.11 294	0.12 270	0.13 306	0.16 304	0.14 290

WZ-Net	0.52 361	0.38 365	1.90 402	0.30 332	0.24 342	0.57 355	0.48 373	0.62 351	0.78 372	0.50 333	0.71 352	0.68 364	0.54 352	0.98 375	0.84 365	0.13 284	0.10 276	0.11 236	0.12 288	0.19 334	0.20 345

Anonymous Stereo	0.38 316	0.34 352	1.00 367	0.30 332	0.25 349	0.33 244	0.44 361	0.50 246	0.54 322	0.41 294	0.45 259	0.39 246	0.26 200	0.93 366	0.48 322	0.15 318	0.14 325	0.15 320	0.16 336	0.16 304	0.17 314

NaN_ROB	0.41 330	0.28 326	0.62 292	0.30 332	0.19 289	0.51 340	0.47 369	0.58 325	0.59 337	0.56 353	0.47 276	0.49 304	0.41 313	1.21 390	0.64 352	0.12 267	0.18 357	0.12 270	0.13 306	0.11 233	0.14 290

MDST_ROB	0.48 349	0.14 171	0.95 362	0.30 332	0.21 311	1.33 405	0.32 316	0.77 382	0.56 331	1.06 392	0.71 352	0.49 304	0.35 285	1.26 393	0.38 281	0.13 284	0.11 294	0.16 329	0.13 306	0.12 259	0.12 261

LALA_ROB	0.36 301	0.25 305	0.46 211	0.30 332	0.21 311	0.47 328	0.39 349	0.61 342	0.51 308	0.52 344	0.51 291	0.69 366	0.36 289	0.50 225	0.43 306	0.17 340	0.11 294	0.16 329	0.14 317	0.17 319	0.15 299

MSMD_ROB	0.60 372	0.33 351	0.61 284	0.30 332	0.25 349	0.86 384	0.35 331	0.55 297	0.67 354	1.10 394	1.49 398	1.76 402	0.97 393	0.88 359	0.49 325	0.23 362	0.21 367	0.27 367	0.27 376	0.25 358	0.24 367

RP	0.35 297	0.22 291	0.51 248	0.31 339	0.24 342	0.37 276	0.28 293	0.50 246	0.58 336	0.40 285	0.63 339	0.61 343	0.47 338	0.61 274	0.39 289	0.16 330	0.15 339	0.17 335	0.15 325	0.17 319	0.17 314

Nwc_Net	0.37 310	0.25 305	0.68 309	0.31 339	0.24 342	0.44 315	0.30 307	0.65 359	0.50 305	0.37 254	0.69 351	0.58 334	0.45 329	0.60 269	0.40 296	0.15 318	0.12 311	0.19 349	0.21 359	0.14 284	0.13 273

SHD	0.42 333	0.27 323	0.81 335	0.31 339	0.25 349	0.42 305	0.22 207	0.66 365	0.94 388	0.63 360	0.60 327	0.59 336	0.47 338	0.59 268	0.58 342	0.15 318	0.13 321	0.16 329	0.16 336	0.20 342	0.22 357

PA-Net	0.37 310	0.28 326	0.83 339	0.31 339	0.28 359	0.39 290	0.42 356	0.51 259	0.55 328	0.34 218	0.42 226	0.41 262	0.36 289	0.79 340	0.49 325	0.12 267	0.23 375	0.16 329	0.23 368	0.12 259	0.18 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 337	0.26 316	0.54 258	0.31 339	0.20 303	0.51 340	0.32 316	0.70 375	0.60 340	0.59 356	0.55 311	0.65 356	0.41 313	1.40 398	0.51 332	0.13 284	0.17 351	0.21 355	0.16 336	0.17 319	0.18 328

PSMNet_ROB	0.33 285	0.24 301	0.54 258	0.31 339	0.21 311	0.42 305	0.43 358	0.59 330	0.47 279	0.37 254	0.44 247	0.49 304	0.31 264	0.64 289	0.43 306	0.14 307	0.10 276	0.15 320	0.14 317	0.13 272	0.11 239

AF-Net	0.37 310	0.26 316	0.56 267	0.32 345	0.23 337	0.41 298	0.29 297	0.61 342	0.64 349	0.42 302	0.68 347	0.65 356	0.49 345	0.57 257	0.44 310	0.15 318	0.11 294	0.19 349	0.14 317	0.15 296	0.13 273

NCC-stereo	0.39 322	0.25 305	0.69 310	0.32 345	0.28 359	0.46 322	0.36 334	0.65 359	0.52 314	0.40 285	0.57 318	0.56 327	0.47 338	0.73 317	0.45 313	0.17 340	0.14 325	0.18 342	0.25 370	0.16 304	0.16 306

Abc-Net	0.39 322	0.25 305	0.69 310	0.32 345	0.28 359	0.46 322	0.36 334	0.65 359	0.52 314	0.40 285	0.57 318	0.56 327	0.47 338	0.73 317	0.45 313	0.17 340	0.14 325	0.18 342	0.25 370	0.16 304	0.16 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 376	0.58 385	2.60 411	0.32 345	0.26 354	0.88 385	0.61 385	0.63 357	0.62 345	0.68 366	0.96 377	0.76 372	0.60 361	0.96 372	1.43 396	0.16 330	0.16 346	0.17 335	0.17 345	0.23 354	0.23 363

FC-DCNN	0.70 381	0.30 339	0.69 310	0.32 345	0.27 356	0.81 382	0.39 349	0.79 386	0.82 375	1.41 405	1.58 403	1.98 404	1.26 402	1.02 379	0.77 361	0.24 365	0.22 372	0.27 367	0.26 374	0.26 365	0.26 369

DeepPrunerF	0.44 343	0.29 333	1.29 390	0.33 350	0.30 367	0.35 266	0.36 334	0.62 351	1.15 397	0.40 285	0.44 247	0.39 246	0.41 313	0.80 344	0.52 333	0.18 350	0.14 325	0.23 362	0.21 359	0.17 319	0.17 314

PWCDC_ROB	0.38 316	0.30 339	0.60 281	0.33 350	0.20 303	0.42 305	0.19 130	0.58 325	0.89 381	0.42 302	1.26 389	0.36 225	0.34 281	0.50 225	0.38 281	0.18 350	0.11 294	0.11 236	0.09 189	0.19 334	0.13 273

GASNet	0.36 301	0.46 371	0.88 350	0.34 352	0.23 337	0.35 266	0.22 207	0.60 338	0.53 318	0.40 285	0.37 174	0.45 286	0.30 253	0.79 340	0.35 272	0.15 318	0.10 276	0.14 308	0.14 317	0.22 351	0.12 261

HCRNet	0.24 189	0.25 305	0.33 79	0.34 352	0.16 235	0.27 167	0.18 93	0.43 192	0.35 162	0.30 157	0.35 155	0.32 193	0.22 152	0.44 209	0.20 146	0.13 284	0.08 230	0.13 289	0.11 256	0.10 195	0.09 168

Syn2CoEx	0.36 301	0.31 344	0.78 325	0.34 352	0.21 311	0.41 298	0.28 293	0.61 342	0.49 297	0.42 302	0.56 316	0.45 286	0.44 326	0.69 304	0.38 281	0.17 340	0.14 325	0.15 320	0.12 288	0.13 272	0.12 261

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 301	0.36 358	0.53 255	0.34 352	0.19 289	0.51 340	0.24 250	0.55 297	0.38 194	0.41 294	0.47 276	0.47 294	0.27 217	0.73 317	0.30 248	0.36 384	0.19 361	0.27 367	0.17 345	0.26 365	0.23 363

RGC	0.39 322	0.32 349	0.64 300	0.34 352	0.27 356	0.40 295	0.29 297	0.57 318	0.53 318	0.45 318	0.64 340	0.62 345	0.45 329	0.72 315	0.39 289	0.15 318	0.15 339	0.21 355	0.20 356	0.18 330	0.19 335

G-Net	0.46 346	0.25 305	0.86 347	0.34 352	0.28 359	0.90 387	0.35 331	0.47 221	0.45 260	0.68 366	1.22 387	0.64 355	0.60 361	0.61 274	0.57 337	0.16 330	0.14 325	0.17 335	0.13 306	0.22 351	0.19 335

XQC	0.43 337	0.37 363	0.96 363	0.34 352	0.25 349	0.53 350	0.34 328	0.60 338	0.73 367	0.51 338	0.46 269	0.57 331	0.47 338	0.70 307	0.72 357	0.17 340	0.12 311	0.18 342	0.15 325	0.25 358	0.23 363

RTS	0.78 388	0.48 375	4.68 416	0.34 352	0.28 359	1.12 395	0.46 365	0.62 351	1.03 389	0.73 370	0.89 374	0.60 339	0.59 359	1.61 401	1.16 387	0.14 307	0.11 294	0.15 320	0.15 325	0.21 345	0.19 335

RTSA	0.78 388	0.48 375	4.68 416	0.34 352	0.28 359	1.12 395	0.46 365	0.62 351	1.03 389	0.73 370	0.89 374	0.60 339	0.59 359	1.61 401	1.16 387	0.14 307	0.11 294	0.15 320	0.15 325	0.21 345	0.19 335

PASM	0.45 344	0.35 355	0.90 354	0.35 361	0.33 371	0.39 290	0.38 344	0.50 246	0.61 343	0.52 344	0.51 291	0.62 345	0.45 329	0.93 366	0.48 322	0.26 367	0.29 385	0.29 373	0.33 381	0.29 373	0.26 369

FCDSN-DC	0.63 374	0.31 344	0.61 284	0.36 362	0.30 367	0.65 364	0.37 338	0.66 365	0.68 357	1.14 396	1.54 401	1.71 401	1.26 402	0.92 365	0.64 352	0.24 365	0.22 372	0.27 367	0.26 374	0.27 368	0.27 372
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 297	0.23 298	0.60 281	0.36 362	0.22 326	0.39 290	0.25 264	0.48 232	0.43 234	0.52 344	0.50 285	0.59 336	0.41 313	0.76 330	0.49 325	0.13 284	0.11 294	0.14 308	0.12 288	0.17 319	0.15 299
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 297	0.26 316	0.49 232	0.36 362	0.22 326	0.41 298	0.41 353	0.53 280	0.42 229	0.47 329	0.46 269	0.61 343	0.39 306	0.55 246	0.37 279	0.16 330	0.13 321	0.21 355	0.21 359	0.16 304	0.16 306

CSAN	0.50 353	0.35 355	0.78 325	0.36 362	0.23 337	0.56 352	0.59 384	0.61 342	0.70 361	0.64 362	0.78 362	0.65 356	0.60 361	1.38 397	0.62 348	0.21 359	0.17 351	0.20 352	0.20 356	0.18 330	0.18 328

ELAS	0.74 386	0.36 358	0.85 346	0.36 362	0.33 371	1.36 406	0.77 397	0.93 394	0.92 385	1.41 405	1.53 400	1.16 388	1.17 398	0.95 371	1.03 376	0.26 367	0.25 379	0.28 372	0.28 379	0.31 375	0.30 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 337	0.47 373	0.65 301	0.37 367	0.23 337	0.51 340	0.29 297	0.66 365	0.49 297	0.46 321	0.51 291	0.48 300	0.38 301	0.96 372	0.35 272	0.34 383	0.23 375	0.55 391	0.25 370	0.31 375	0.20 345

ELAS_RVC	0.74 386	0.36 358	1.00 367	0.37 367	0.33 371	0.88 385	0.93 406	0.83 390	1.08 393	1.35 401	1.33 392	1.24 390	1.33 405	1.06 381	0.95 372	0.27 372	0.25 379	0.29 373	0.27 376	0.30 374	0.30 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 364	0.51 382	1.19 382	0.38 369	0.22 326	0.69 368	0.27 280	0.80 387	0.67 354	0.73 370	0.74 357	0.87 376	0.61 370	0.81 347	0.76 358	0.29 378	0.27 381	0.32 377	0.37 387	0.32 377	0.31 376

GANetREF_RVC	0.43 337	0.47 373	0.69 310	0.38 369	0.20 303	0.51 340	0.48 373	0.66 365	0.66 351	0.46 321	0.46 269	0.50 310	0.44 326	0.90 363	0.39 289	0.27 372	0.21 367	0.32 377	0.18 350	0.27 368	0.22 357
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 357	0.50 380	0.86 347	0.39 371	0.24 342	0.84 383	0.55 380	0.56 311	0.62 345	0.60 357	0.68 347	0.62 345	0.42 321	1.13 385	0.43 306	0.23 362	0.27 381	0.27 367	0.35 383	0.25 358	0.29 373

PVD	0.58 368	0.34 352	0.84 343	0.39 371	0.31 369	0.59 357	0.47 369	0.80 387	1.25 398	0.92 383	1.09 381	0.79 373	0.82 383	0.85 353	0.76 358	0.21 359	0.18 357	0.22 361	0.18 350	0.27 368	0.35 381

UDG	0.40 328	0.46 371	0.49 232	0.40 373	0.35 374	0.47 328	0.27 280	0.54 287	0.47 279	0.39 277	0.45 259	0.59 336	0.44 326	0.46 213	0.39 289	0.26 367	0.19 361	0.48 387	0.22 366	0.34 378	0.26 369

CAS	0.15 25	0.07 1	0.21 4	0.41 374	0.16 235	0.20 59	0.18 93	0.22 4	0.19 9	0.15 13	0.19 29	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 27	0.29 378	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 290

EKT-Stereo	0.38 316	0.12 85	0.38 134	0.42 375	3.88 423	0.21 78	0.17 64	0.35 110	0.28 92	0.20 47	0.20 39	0.23 99	0.15 55	0.28 127	0.16 73	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.09 168

MANE	1.41 403	0.36 358	0.74 323	0.43 376	0.41 380	2.16 415	0.80 399	2.39 420	3.38 414	2.22 415	3.06 416	3.54 418	2.73 418	2.15 413	1.94 409	0.28 376	0.27 381	0.30 375	0.46 391	0.28 372	0.34 380

PDISCO_ROB	0.43 337	0.30 339	0.67 305	0.43 376	0.36 375	0.67 367	0.32 316	0.72 378	0.76 369	0.43 308	0.53 304	0.63 353	0.40 309	0.66 299	0.47 321	0.21 359	0.12 311	0.21 355	0.19 355	0.25 358	0.20 345

DDUNet	0.41 330	0.50 380	0.48 227	0.44 378	0.39 377	0.46 322	0.32 316	0.50 246	0.43 234	0.45 318	0.52 299	0.57 331	0.36 289	0.48 218	0.33 264	0.33 382	0.21 367	0.55 391	0.25 370	0.37 381	0.32 379

Consistency-Raft	0.55 363	0.48 375	1.02 371	0.45 379	0.49 385	0.49 335	0.47 369	0.72 378	0.72 364	0.45 318	0.82 366	0.47 294	0.60 361	0.50 225	0.63 351	0.39 388	0.39 393	0.44 385	0.51 396	0.52 387	0.37 382

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 379	0.64 389	1.06 375	0.45 379	0.27 356	1.40 408	0.58 382	0.78 383	0.92 385	0.84 379	0.86 370	0.88 378	0.68 372	1.33 396	0.68 355	0.37 386	0.29 385	0.34 379	0.36 386	0.43 382	0.37 382

anonymity	0.56 364	0.54 384	0.70 316	0.47 381	0.61 393	0.56 352	0.43 358	0.69 374	0.49 297	0.63 360	0.55 311	0.54 323	0.60 361	0.61 274	0.57 337	0.55 393	0.53 401	0.50 388	0.54 399	0.51 386	0.56 396

SQANet	0.40 328	0.48 375	0.67 305	0.48 382	0.39 377	0.48 332	0.22 207	0.51 259	0.43 234	0.40 285	0.47 276	0.47 294	0.33 274	0.54 245	0.32 257	0.36 384	0.15 339	0.40 383	0.21 359	0.45 384	0.31 376

NVStereoNet_ROB	0.67 378	0.49 379	0.83 339	0.48 382	0.40 379	0.51 340	0.46 365	0.70 375	0.77 371	0.84 379	1.72 404	1.02 384	0.83 384	1.23 391	0.79 363	0.32 381	0.38 392	0.40 383	0.46 391	0.36 380	0.41 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 411	0.20 266	2.68 412	0.48 382	0.52 388	0.78 379	0.96 407	0.84 391	6.61 424	7.40 426	2.08 411	2.08 405	4.83 419	1.27 394	3.79 419	0.10 213	0.08 230	0.12 270	0.11 256	0.11 233	0.10 214

DGSMNet	0.61 373	0.29 333	0.91 355	0.51 385	0.70 397	0.62 362	1.38 418	0.59 330	0.55 328	0.37 254	0.61 334	0.52 317	0.33 274	0.65 295	0.43 306	0.53 390	0.60 408	0.67 396	0.61 404	0.63 393	0.61 403

SGM+DAISY	0.87 390	0.66 391	1.30 391	0.51 385	0.60 392	1.03 392	0.84 403	0.76 381	0.73 367	1.39 403	1.51 399	1.31 393	1.22 400	1.11 382	1.08 378	0.57 395	0.53 401	0.51 390	0.51 396	0.54 388	0.61 403

SPS-STEREO	0.69 380	0.61 387	0.98 365	0.52 387	0.57 391	0.74 373	0.50 376	0.78 383	0.62 345	0.95 386	0.86 370	0.94 380	0.70 374	1.01 378	0.87 369	0.58 396	0.51 398	0.50 388	0.50 395	0.55 389	0.58 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 421	2.61 422	13.29 432	0.58 388	0.53 389	10.12 426	3.33 422	4.83 423	5.01 422	8.75 427	8.51 424	14.08 434	7.60 425	7.70 427	5.34 422	0.28 376	0.28 384	0.34 379	0.37 387	0.57 390	0.45 389

JetBlue	1.14 400	0.76 393	2.36 406	0.59 389	0.75 399	3.04 419	1.78 419	1.11 397	0.90 383	0.94 384	1.10 382	1.66 400	1.28 404	2.09 411	1.72 403	0.43 389	0.36 391	0.38 381	0.38 389	0.58 391	0.56 396

SAMSARA	0.56 364	0.39 366	0.80 333	0.60 390	0.46 383	1.00 391	1.23 417	0.67 370	0.68 357	0.71 369	0.54 307	0.89 379	0.57 358	0.81 347	0.62 348	0.19 355	0.22 372	0.18 342	0.18 350	0.27 368	0.25 368

MFMNet_re	0.72 382	0.76 393	0.99 366	0.62 391	0.70 397	0.77 376	0.67 388	0.75 380	0.83 378	0.78 377	0.86 370	0.69 366	0.78 378	0.71 310	0.61 346	0.66 399	0.59 407	0.61 395	0.58 403	0.68 399	0.71 407

otaku	0.57 367	0.62 388	0.87 349	0.63 392	0.44 382	0.73 372	0.37 338	0.65 359	0.66 351	0.51 338	0.75 358	0.66 360	0.45 329	0.69 304	0.46 319	0.53 390	0.34 390	0.55 391	0.35 383	0.60 392	0.45 389

Ntro	0.58 368	0.64 389	0.92 357	0.66 393	0.50 386	0.77 376	0.36 334	0.66 365	0.70 361	0.50 333	0.59 322	0.65 356	0.51 349	0.75 325	0.45 313	0.56 394	0.32 389	0.56 394	0.34 382	0.63 393	0.46 392

MADNet+	1.01 395	1.16 412	4.72 418	0.70 394	0.47 384	1.24 401	0.96 407	0.97 395	0.89 381	0.65 364	0.77 361	0.87 376	0.85 387	2.09 411	1.68 401	0.38 387	0.39 393	0.31 376	0.27 376	0.43 382	0.39 384

FADE		1.06 408		0.71 395	0.76 402			1.85 415	1.52 404	0.75 374		1.17 389		2.83 416		24.23 443	4.70 426	17.35 438	17.61 437	0.49 385	0.44 388

ACVNet_1	0.72 382	0.81 395	1.37 394	0.72 396	0.53 389	0.77 376	0.42 356	0.85 393	0.90 383	0.74 373	0.75 358	1.32 394	0.72 376	1.02 379	0.55 336	0.54 392	0.31 388	0.71 398	0.35 383	0.64 395	0.45 389

ACVNet-4b	0.72 382	0.81 395	1.33 392	0.72 396	0.50 386	0.80 381	0.31 311	0.71 377	0.80 374	0.50 333	0.72 356	0.95 382	0.43 324	0.96 372	1.20 391	1.13 416	0.21 367	0.76 400	0.45 390	0.65 396	0.46 392

DispFullNet	0.66 377	0.89 400	1.59 397	0.77 398	1.21 415	0.51 340	0.23 228	0.59 330	0.72 364	0.69 368	0.61 334	0.69 366	0.91 389	0.79 340	0.48 322	0.27 372	0.12 311	0.73 399	0.30 380	0.65 396	0.40 385

RainbowNet	0.72 382	0.89 400	1.02 371	0.82 399	0.63 395	0.78 379	0.52 377	0.81 389	0.93 387	0.60 357	0.79 363	0.80 374	0.60 361	0.80 344	0.57 337	0.78 403	0.55 404	0.78 401	0.49 393	0.76 401	0.58 398

ACVNet_2	0.89 391	0.87 399	1.25 386	0.82 399	0.62 394	0.97 390	0.62 386	1.14 398	1.42 401	1.00 389	1.40 393	1.47 397	0.84 385	1.11 382	0.66 354	0.61 397	0.43 395	0.78 401	0.49 393	0.75 400	0.52 394

WAO-7	1.01 395	0.89 400	0.93 359	0.83 401	0.66 396	1.18 397	0.81 401	1.40 403	1.57 405	1.11 395	1.76 406	1.45 396	1.19 399	1.50 400	1.14 384	0.61 397	0.62 411	0.70 397	0.68 406	0.66 398	0.60 400

PWCK	1.00 394	1.17 413	1.70 401	0.91 402	0.41 380	1.19 399	0.92 405	1.10 396	1.14 396	1.16 397	1.14 384	1.25 391	0.88 388	1.75 407	1.04 377	0.87 407	0.50 396	0.87 403	0.53 398	0.96 410	0.52 394

WAO-6	1.07 398	0.93 403	0.92 357	0.96 403	0.78 403	1.28 403	0.75 394	1.34 401	2.00 409	1.02 391	1.54 401	1.59 398	1.22 400	1.31 395	1.14 384	0.78 403	0.55 404	1.02 409	0.75 410	0.83 402	0.69 406

IMH-64-1	0.91 392	0.86 397	0.84 343	0.97 404	0.75 399	0.92 388	0.71 390	1.27 399	1.10 394	0.89 381	1.45 395	1.14 386	0.96 391	1.19 387	0.84 365	0.74 400	0.51 398	0.97 405	0.55 400	0.84 403	0.60 400

IMH-64	0.91 392	0.86 397	0.84 343	0.97 404	0.75 399	0.92 388	0.71 390	1.27 399	1.10 394	0.89 381	1.45 395	1.14 386	0.96 391	1.19 387	0.84 365	0.74 400	0.51 398	0.97 405	0.55 400	0.84 403	0.60 400

IMH	1.05 397	0.95 404	1.00 367	1.01 406	0.78 403	1.11 394	0.68 389	1.38 402	1.43 402	1.00 389	1.72 404	1.43 395	1.14 395	1.73 406	0.89 370	1.09 413	0.55 404	0.99 407	0.57 402	0.87 405	0.62 405

LVE	1.13 399	1.02 405	1.28 389	1.01 406	0.80 406	1.29 404	0.81 401	1.47 406	1.96 407	1.07 393	1.90 407	1.90 403	1.01 394	1.48 399	0.91 371	0.93 410	0.61 410	0.94 404	0.69 407	0.87 405	0.75 411

Dean	1.17 401	1.04 407	1.49 396	1.03 408	0.78 403	1.20 400	0.77 397	1.48 407	1.96 407	1.28 399	1.99 409	2.15 406	1.14 395	1.25 392	1.00 375	0.81 405	0.60 408	1.01 408	0.69 407	0.92 409	0.74 410

WAO-8	1.46 406	1.10 410	1.09 376	1.10 409	0.84 407	2.06 412	0.75 394	1.84 412	3.83 417	1.44 409	2.21 412	2.15 406	1.43 407	3.17 418	1.19 389	0.91 408	0.65 413	1.09 410	0.79 411	0.90 407	0.71 407

TorneroNet-64	1.43 404	1.03 406	1.20 383	1.10 409	0.86 409	2.26 416	0.73 393	1.84 412	3.84 419	1.25 398	2.25 414	2.69 414	1.42 406	1.76 408	1.43 396	0.76 402	0.50 396	1.09 410	0.66 405	1.23 414	0.76 412

Venus	1.46 406	1.10 410	1.09 376	1.10 409	0.84 407	2.06 412	0.75 394	1.84 412	3.83 417	1.44 409	2.21 412	2.15 406	1.43 407	3.17 418	1.19 389	0.91 408	0.65 413	1.09 410	0.79 411	0.90 407	0.71 407

JetRed	2.30 416	2.64 423	6.12 419	1.12 412	1.38 418	5.85 422	3.29 421	1.99 416	1.67 406	1.98 414	1.95 408	2.16 409	1.60 410	2.48 415	4.10 420	1.05 411	1.60 420	1.09 410	1.01 417	1.67 420	1.28 419

TorneroNet	2.22 414	1.08 409	1.24 385	1.14 413	0.90 410	5.58 421	0.80 399	2.12 418	8.69 426	2.58 417	5.42 421	3.88 419	1.97 412	1.78 410	1.87 406	0.86 406	0.54 403	1.15 414	0.74 409	1.23 414	0.85 413

UNDER WATER-64	1.55 408	1.19 414	2.52 409	1.31 414	0.95 411	2.12 414	1.21 416	1.45 405	3.19 413	1.43 408	1.32 391	2.64 413	2.04 413	1.63 403	1.83 405	1.11 414	0.67 415	1.28 415	0.92 414	1.19 412	1.02 416

UNDER WATER	1.59 409	1.22 415	2.36 406	1.38 415	1.03 412	1.67 411	1.10 413	1.54 410	3.63 415	1.44 409	1.47 397	2.85 415	2.25 415	1.67 404	1.94 409	1.06 412	0.62 411	1.31 416	0.93 415	1.21 413	1.02 416

notaker	1.45 405	1.34 416	1.48 395	1.40 416	1.07 413	1.18 397	0.85 404	1.48 407	1.40 400	1.51 413	3.46 417	2.40 411	1.81 411	1.76 408	1.45 399	1.11 414	0.69 416	1.38 417	0.87 413	1.31 416	0.97 415

ktn	1.77 412	1.36 417	1.22 384	1.43 417	1.14 414	1.52 409	1.08 412	1.51 409	3.96 420	2.77 419	4.69 419	3.35 417	1.46 409	1.69 405	1.25 393	1.43 418	0.77 417	1.45 418	0.99 416	1.32 418	0.96 414

KSHMR	1.89 413	1.36 417	1.60 398	1.47 418	1.22 416	1.38 407	1.06 411	1.79 411	5.97 423	1.42 407	5.65 423	2.98 416	1.14 395	2.23 414	1.20 391	1.27 417	1.12 418	1.46 419	1.10 418	1.32 418	1.15 418

HanzoNet	2.97 417	1.69 419	2.29 405	1.74 419	1.33 417	1.53 410	1.03 410	1.99 416	2.64 412	5.51 422	5.16 420	5.90 424	6.82 424	4.32 423	3.29 417	3.16 422	2.02 423	1.92 420	2.87 424	2.24 422	1.89 422

SPstereo	14.25 430	1.73 420	2.83 413	1.84 420	1.57 420	23.16 437	43.27 437	35.72 445	29.56 445	20.86 442	20.62 435	26.34 445	21.82 437	25.23 445	19.62 436	1.56 419	1.42 419	2.96 423	2.17 421	1.31 416	1.33 421

LSM	1.64 410	0.40 367	2.56 410	2.02 421	17.61 433	0.51 340	0.52 377	0.61 342	0.76 369	0.82 378	1.11 383	0.63 353	0.54 352	0.75 325	0.49 325	0.16 330	0.24 377	0.18 342	0.21 359	0.25 358	2.42 424

tt	4.71 420	0.10 26	3.94 415	2.06 422	1.53 419	10.14 427	16.88 427	9.27 429	4.98 421	1.39 403	1.02 379	4.68 420	4.90 420	3.35 421	5.86 423	5.76 427	9.15 433	2.24 422	2.53 423	3.10 423	1.32 420

MADNet++	2.26 415	1.80 421	2.06 403	2.13 423	1.97 421	2.61 418	1.79 420	2.38 419	2.16 410	2.75 418	2.65 415	2.38 410	2.43 416	3.17 418	3.21 416	2.17 420	1.95 421	1.94 421	1.63 420	2.06 421	2.01 423

DPSimNet_ROB	4.34 419	4.23 424	6.89 421	3.67 424	3.68 422	4.75 420	5.21 423	2.67 421	3.68 416	5.82 423	3.95 418	5.57 421	6.72 423	3.46 422	4.48 421	4.05 425	2.88 424	4.68 426	3.12 425	3.69 424	3.62 426

PML	16.10 434	12.82 435	6.78 420	5.23 425	7.76 425	33.92 438	66.56 444	5.30 424	10.28 427	26.12 444	68.59 444	20.51 436	13.49 434	10.06 429	6.78 425	5.96 428	2.00 422	6.04 429	2.18 422	8.96 430	2.60 425

ASD4	7.23 422	6.65 427	7.69 422	5.24 426	5.62 424	11.85 428	20.36 428	7.57 427	7.14 425	6.55 424	5.47 422	5.99 426	5.78 421	7.22 426	9.24 426	4.85 426	4.44 425	6.40 430	5.19 426	6.53 427	4.89 427

DGTPSM_ROB	8.34 424	5.10 425	10.37 430	5.31 427	10.18 427	8.33 423	23.60 432	6.06 425	13.41 432	4.90 420	10.87 429	5.65 422	10.44 426	6.17 424	12.59 427	3.74 423	7.55 428	3.69 424	7.26 429	4.14 425	7.46 428

DPSMNet_ROB	8.40 425	5.11 426	10.49 431	5.58 428	10.25 428	8.34 424	23.62 433	6.07 426	13.45 433	4.93 421	10.88 430	5.66 423	10.44 426	6.24 425	12.64 428	3.98 424	7.61 429	3.76 425	7.30 430	4.20 426	7.51 429

Anonymous_1	16.62 435	9.35 428	9.84 424	10.66 429	14.64 431	18.66 434	27.12 434	12.64 433	13.51 434	10.76 433	10.30 428	10.13 428	10.60 428	11.06 433	12.74 429	15.87 440	7.74 430	16.92 437	43.48 442	58.66 445	7.68 430

DPSM_ROB	11.49 428	9.87 432	10.35 428	11.13 430	11.31 429	19.11 435	27.51 435	13.37 434	14.21 435	10.31 431	11.06 431	10.96 432	11.27 432	11.96 434	13.59 430	6.78 429	8.19 431	6.03 427	7.09 427	7.93 428	7.73 431

DPSM	11.49 428	9.87 432	10.35 428	11.13 430	11.31 429	19.11 435	27.51 435	13.37 434	14.21 435	10.31 431	11.06 431	10.96 432	11.27 432	11.96 434	13.59 430	6.78 429	8.19 431	6.03 427	7.09 427	7.93 428	7.73 431

LRCNet_RVC	10.90 427	14.34 436	9.35 423	15.35 432	8.04 426	1.08 393	0.34 328	8.78 428	0.70 361	12.63 434	16.05 433	9.85 427	6.54 422	8.57 428	6.34 424	20.27 441	5.40 427	23.70 440	21.88 439	14.87 434	13.83 436

HaxPig	17.72 436	20.22 443	19.73 433	16.53 433	16.51 432	9.27 425	9.33 424	14.34 436	13.27 431	18.65 435	18.70 434	17.35 435	16.77 435	17.04 436	16.45 435	22.05 442	20.89 443	22.27 439	21.53 438	21.29 441	22.13 443

MEDIAN_ROB	21.21 437	24.62 444	23.47 441	19.58 434	19.65 437	13.22 429	10.96 425	17.88 437	17.00 437	22.14 443	22.02 437	20.86 437	20.36 436	21.06 437	19.71 437	25.63 444	24.13 444	26.21 441	25.20 440	25.17 442	25.38 444

xxxxx1	15.27 431	9.54 429	10.31 425	20.13 435	18.88 434	17.08 430	23.03 429	10.36 430	10.99 428	9.21 428	9.62 425	10.74 429	10.61 429	10.72 430	13.89 432	7.97 431	9.20 434	31.85 443	44.72 443	12.84 431	13.69 433

tt_ll	15.27 431	9.54 429	10.31 425	20.13 435	18.88 434	17.08 430	23.03 429	10.36 430	10.99 428	9.21 428	9.62 425	10.74 429	10.61 429	10.72 430	13.89 432	7.97 431	9.20 434	31.85 443	44.72 443	12.84 431	13.69 433

ff	15.27 431	9.54 429	10.31 425	20.13 435	18.88 434	17.08 430	23.03 429	10.36 430	10.99 428	9.21 428	9.62 425	10.74 429	10.61 429	10.72 430	13.89 432	7.97 431	9.20 434	31.85 443	44.72 443	12.84 431	13.69 433

CasAABBNet	23.10 438	19.86 437	20.64 435	22.47 438	22.73 441	38.41 439	55.50 440	26.89 442	28.70 440	20.61 437	22.15 438	22.08 441	22.75 441	23.99 441	27.36 440	13.59 434	16.48 438	12.14 431	14.27 432	15.95 435	15.53 437

MyStereo03	23.12 439	19.90 438	20.85 436	22.49 439	22.71 438	38.42 440	55.53 441	26.80 439	28.72 441	20.77 439	22.25 439	22.03 438	22.69 438	23.90 438	27.38 442	13.62 436	16.50 440	12.15 432	14.28 433	15.95 435	15.53 437

MyStereo02	23.12 439	19.90 438	20.85 436	22.49 439	22.71 438	38.42 440	55.53 441	26.80 439	28.72 441	20.77 439	22.25 439	22.03 438	22.69 438	23.90 438	27.38 442	13.62 436	16.50 440	12.15 432	14.28 433	15.95 435	15.53 437

MyStereo	23.12 439	19.90 438	20.85 436	22.49 439	22.71 438	38.42 440	55.53 441	26.80 439	28.72 441	20.77 439	22.25 439	22.03 438	22.69 438	23.90 438	27.38 442	13.62 436	16.50 440	12.15 432	14.28 433	15.95 435	15.53 437

Selective-RAFT-Error	23.16 442	19.93 441	20.87 439	22.54 442	22.81 442	38.52 444	55.47 439	27.01 444	28.83 444	20.66 438	22.25 439	22.09 442	22.80 443	24.09 442	27.36 440	13.61 435	16.48 438	12.15 432	14.28 433	15.99 439	15.57 441

LSM0	24.24 443	19.98 442	22.32 440	24.22 443	40.14 445	38.48 443	55.20 438	26.95 443	28.57 439	20.49 436	21.83 436	22.26 443	22.75 441	24.22 443	27.30 439	13.66 439	16.32 437	12.19 436	14.15 431	16.10 440	17.66 442

AVERAGE_ROB	25.43 444	29.06 445	27.24 442	24.63 444	24.20 444	17.73 433	12.61 426	22.29 438	21.39 438	26.79 445	26.16 443	25.20 444	24.64 444	25.07 444	23.53 438	29.96 445	28.40 445	30.60 442	29.58 441	29.72 443	29.84 445

test_example2	101.33 445	108.28 446	68.15 444	98.43 445	106.93 446	89.75 445	102.43 445	36.80 446	97.65 446	129.04 446	130.15 445	65.26 446	66.62 445	92.11 446	80.24 445	144.10 446	199.48 446	81.81 446	103.01 446	125.01 446	101.27 446

DLNR_Zeroshot_test	10.44 426	12.10 434	19.93 434	106.08 446	23.66 443	0.14 3	0.13 4	3.22 422	0.17 5	0.16 27	0.23 54	0.16 40	0.10 4	0.31 157	0.15 56	2.36 421	0.06 73	0.07 16	0.07 54	39.70 444	0.06 20

Low-res two-view benchmark