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

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 352	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 573	2.43 545	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 549	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 551

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 545	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 535	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 333	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 393	0.19 403	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.09 582	36.28 589	38.04 585	169.85 596	61.80 592	0.23 19	0.20 20	13.88 581	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 578	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 595	0.11 64

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 513	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 526	3.55 558	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 537	0.13 138	0.13 79	0.11 64

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 542

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 525	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 280	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 389	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 530	0.53 501	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 376	0.19 403	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 403	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 483	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

XX-TBD	0.32 118	0.53 493	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 350	0.15 320	0.22 357	0.26 453	0.16 209	0.16 257

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

TRStereo	0.37 184	0.27 354	0.59 362	0.47 385	0.41 454	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
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
CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 532	0.13 79	0.09 4
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	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 352	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 473	0.36 420	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

test_for_model	0.82 463	3.60 574	0.39 161	2.35 562	2.07 562	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 488	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 573	0.18 295

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 280	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

AnonymousM	0.41 238	0.81 523	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 546	0.26 453	0.12 44	0.10 28

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

whm_eth	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 320	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 474	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 354	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 290	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 388	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 493	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

testlalala_base	0.46 282	0.25 318	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 557	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 547	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 394	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 320	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 368	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 318	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 376	0.14 290	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 374	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 280	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 382	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 336	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 355	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 387	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 336	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 393	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 427	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 366	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 368	0.69 413	0.51 437	0.39 442	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 350	0.22 433	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 506	0.39 184	0.51 496	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 507	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 537	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 376	0.20 415	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

GCST	0.83 470	1.22 543	0.74 435	1.58 548	1.01 541	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 428	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 543	0.65 543	1.20 543	0.81 546	0.91 535	0.70 534

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 359	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

GMStereo	0.39 215	0.37 429	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 310	0.13 256	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 464	0.74 435	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 366	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 426	0.14 290	0.26 428	0.15 195	0.36 474	0.18 295

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 422	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 477	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 480	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
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	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 487	3.94 558	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 464	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

DFGA-Net	0.45 272	0.29 380	0.80 453	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

StereoVision	0.42 245	0.28 368	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 350	0.24 451	0.25 409	0.24 430	0.26 411	0.16 257

dd	0.43 255	0.38 439	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 405	0.15 320	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 441	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

TestStereo	0.38 199	0.31 394	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 368	0.64 387	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 436	0.26 466	0.24 396	0.21 380	0.22 364	0.16 257

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 415	1.73 503	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 537

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 512	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 382	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 310	0.14 290	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

GANet-ADL	0.42 245	0.25 318	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 350	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

sAnonymous2	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 507

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 507

MultiAttention	3.58 560	0.24 294	0.62 372	0.54 466	0.34 409	22.90 581	2.72 570	1.60 529	1.13 463	0.80 314	1.81 508	1.14 458	0.43 234	35.29 590	0.61 386	0.17 248	0.12 189	0.23 379	0.23 414	0.34 464	0.29 439

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 429	0.70 417	0.53 459	0.46 484	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 474	0.23 443	0.35 481	0.25 439	0.30 439	0.25 409

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 483	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

UDGNet	0.48 309	0.77 520	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 474	0.15 320	0.66 531	0.19 333	0.36 474	0.21 369

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 348	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 471	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 433	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 415	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 337	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 380	0.71 422	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 244	0.57 196	0.36 239	0.28 446	0.26 466	0.25 409	0.22 398	0.23 381	0.18 295

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 249	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 435	0.38 156	0.43 466	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 249	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 249	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 336	1.50 487	0.53 196	0.45 249	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

Anonymous3	0.46 282	0.34 411	0.86 462	0.50 421	0.37 427	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 249	0.64 277	0.38 264	0.24 405	0.24 451	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

DDVS	0.52 359	0.30 389	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 359	0.89 305	1.12 449	0.46 254	0.86 405	0.60 382	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 254	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 394	0.73 430	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 258	0.57 196	0.38 264	0.27 436	0.25 459	0.25 409	0.23 414	0.22 364	0.18 295

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 258	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.03 369	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 451	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 388	0.75 216	0.73 318	0.47 258	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.02 365	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 263	0.56 183	0.40 277	0.18 280	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 263	0.67 303	0.43 290	0.22 376	0.16 352	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 468	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 263	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

test_sample3	0.46 282	0.25 318	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 266	0.63 264	0.46 325	0.21 350	0.15 320	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

ttt	0.51 350	0.25 318	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 266	0.84 393	0.59 379	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 384	1.19 433	0.80 350	0.49 266	0.63 264	0.43 290	0.21 350	0.15 320	0.26 428	0.18 303	0.26 411	0.22 387

BUS	0.45 272	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 266	0.64 277	0.51 349	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

NINENet	0.50 343	0.29 380	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 266	0.73 340	0.51 349	0.22 376	0.20 415	0.25 409	0.18 303	0.22 364	0.21 369

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 266	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 492	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 266	0.57 196	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

AdaStereo	0.50 343	0.32 398	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 266	0.67 303	0.46 325	0.27 436	0.12 189	0.28 449	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
FACV-RUCA	0.43 255	0.28 368	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 277	0.54 168	0.39 270	0.22 376	0.15 320	0.35 481	0.16 227	0.28 426	0.21 369

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 411	0.77 449	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 277	0.65 284	0.39 270	0.29 453	0.27 475	0.29 457	0.28 466	0.21 342	0.20 351

mmm	0.44 262	0.27 354	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 277	0.57 196	0.45 315	0.18 280	0.15 320	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 277	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 320	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

HCRNet	0.44 262	0.34 411	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 277	0.66 292	0.36 239	0.24 405	0.16 352	0.24 396	0.20 358	0.21 342	0.18 295

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 282	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 282	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 355	0.86 285	0.91 388	0.52 284	0.78 368	0.70 410	0.20 333	0.17 372	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

SA	0.44 262	0.25 318	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 284	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 525	0.61 245	0.52 284	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

HITNet	0.41 238	0.26 337	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 284	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
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
G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 355	0.75 216	1.09 441	0.53 288	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

test_sample4	0.47 297	0.26 337	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 288	0.63 264	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

ffm	0.44 262	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

qqq	0.40 227	0.26 337	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 288	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 352	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

dad	0.58 404	0.50 479	0.64 387	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 489	1.01 446	1.17 427	1.15 459	0.53 288	0.68 313	0.50 339	0.35 493	0.23 443	0.37 491	0.21 380	0.29 430	0.20 351

DMCA	0.45 272	0.26 337	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 288	0.51 147	0.54 364	0.21 350	0.16 352	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 523	0.73 430	0.53 459	0.37 427	1.40 506	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 384	0.94 320	0.95 399	0.53 288	0.93 434	0.58 374	0.39 503	0.30 488	0.57 527	0.31 481	0.53 517	0.30 448

iResNet	0.49 327	0.29 380	0.79 451	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 374	1.12 402	0.69 290	0.53 288	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 366	0.94 320	0.95 399	0.54 300	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

test_sample5	0.47 297	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 422	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 300	0.73 340	0.46 325	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

DualNet	0.48 309	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

psmg	0.49 327	0.25 318	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 400	0.94 320	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.15 320	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

test_sample6	0.49 327	0.26 337	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 306	0.67 303	0.46 325	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 306	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

CASS	0.45 272	0.27 354	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 306	0.57 196	0.41 281	0.29 453	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 306	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

ICVP	0.46 282	0.25 318	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 306	0.53 162	0.54 364	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.60 414	0.53 493	1.14 491	0.46 376	0.39 442	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 306	0.94 441	0.69 407	0.26 426	0.25 459	0.28 449	0.28 466	0.31 445	0.31 456

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 411	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 359	1.05 379	0.86 366	0.55 306	0.84 393	0.51 349	0.29 453	0.23 443	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 359	1.12 402	1.00 411	0.56 313	0.63 264	0.81 433	0.21 350	0.13 256	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 313	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 468	0.76 298	1.13 409	1.32 480	0.57 315	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 290	0.25 409	0.21 380	0.15 169	0.13 144

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 315	0.61 245	0.38 264	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 315	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 315	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 336	0.96 333	0.62 251	0.57 315	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 315	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 320	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 315	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 315	0.62 253	0.44 306	0.19 310	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 446	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 315	0.77 364	0.47 332	0.38 501	0.38 517	0.44 508	0.42 516	0.37 479	0.34 472

rvit_105_1	0.54 377	0.40 451	0.76 444	0.58 484	0.37 427	0.59 320	0.68 475	0.70 232	0.94 391	0.82 336	0.69 195	0.73 318	0.58 324	0.78 368	0.54 364	0.32 474	0.29 484	0.31 466	0.34 492	0.23 381	0.20 351

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 368	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 483	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 324	0.82 380	0.65 397	0.21 350	0.17 372	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 324	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.84 456	0.45 355	0.35 416	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 478	0.99 436	1.27 445	0.72 307	0.58 324	0.67 303	0.48 336	0.27 436	0.21 425	0.24 396	0.23 414	0.29 430	0.29 439

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 380	0.75 439	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 324	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 415	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

STTStereo	0.55 379	0.37 429	0.76 444	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 436	0.90 309	0.96 402	0.58 324	0.71 330	0.61 386	0.25 416	0.23 443	0.26 428	0.32 487	0.24 394	0.23 394

AANet_RVC	0.57 397	0.32 398	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 495	0.86 366	1.33 458	0.87 372	0.58 324	1.07 461	0.75 422	0.18 280	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

AASNet	0.53 365	0.25 318	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 518	0.86 337	0.86 366	0.92 316	0.64 260	0.59 331	0.59 231	0.79 428	0.23 393	0.19 403	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 428	0.96 333	0.79 342	0.59 331	0.63 264	0.87 449	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 398	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 331	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 337	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 331	0.58 216	0.45 315	0.24 405	0.17 372	0.27 441	0.27 460	0.25 404	0.23 394

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 399	0.56 476	0.36 420	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 467	1.25 442	0.91 388	0.60 335	0.66 292	0.58 374	0.35 493	0.26 466	0.36 486	0.33 490	0.30 439	0.42 500

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 335	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 479

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 335	0.63 264	0.67 403	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 335	0.62 253	0.66 400	0.21 350	0.14 290	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

CFNet	0.51 350	0.29 380	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 335	0.76 357	0.52 356	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 398	0.64 387	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 400	0.91 312	0.99 408	0.60 335	0.68 313	0.60 382	0.21 350	0.17 372	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 341	0.58 216	0.44 306	0.18 280	0.14 290	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 318	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 341	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

test_xeample	1.01 492	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 327	1.04 375	0.69 290	0.61 341	0.69 319	10.93 571	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

CSP-Net	0.56 390	0.27 354	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 495	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 422	0.95 329	0.89 381	0.62 347	0.83 388	0.62 389	0.26 426	0.17 372	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 354	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 347	0.72 335	0.63 392	0.23 393	0.18 389	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

AAGNet	1.43 529	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 428	0.86 285	0.67 285	0.62 347	0.64 277	20.63 579	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 389	0.53 338	0.58 484	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 384	1.04 375	0.56 206	0.62 347	0.82 380	0.67 403	0.19 310	0.15 320	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 347	0.56 183	0.54 364	0.21 350	0.14 290	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 521	1.32 499	0.90 395	1.02 365	0.80 350	0.62 347	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 519	0.63 353	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 380	0.63 382	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 336	0.85 282	0.85 361	0.63 353	0.90 418	0.65 397	0.24 405	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

ADLNet	0.55 379	0.27 354	0.51 325	0.44 332	0.35 416	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 436	0.98 347	0.92 393	0.63 353	0.69 319	0.81 433	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

xxxx	1.01 492	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 490	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 353	0.64 277	10.58 570	0.20 333	0.16 352	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 359	0.96 333	0.90 386	0.63 353	0.83 388	0.74 421	0.18 280	0.18 389	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

DSFCA	0.55 379	0.25 318	0.62 372	0.40 221	0.36 420	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 464	0.84 272	0.89 381	0.63 353	0.99 444	0.58 374	0.25 416	0.21 425	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 395	1.15 420	1.26 467	0.63 353	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 256	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 429	0.65 393	0.56 476	0.42 460	0.97 450	0.83 505	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 353	0.82 380	0.91 467	0.29 453	0.20 415	0.31 466	0.31 481	0.26 411	0.23 394

ssnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 412	0.80 250	0.99 408	0.64 364	0.82 380	0.94 469	0.25 416	0.22 433	0.23 379	0.24 430	0.20 318	0.19 328

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 436	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 374	0.88 301	0.86 366	0.64 364	0.80 374	0.71 415	0.20 333	0.20 415	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 364	0.62 253	0.47 332	0.23 393	0.15 320	0.23 379	0.25 439	0.20 318	0.19 328

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

PS-NSSS	0.58 404	0.44 464	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 364	0.82 380	0.59 379	0.31 463	0.26 466	0.40 499	0.27 460	0.33 458	0.26 415

TCMNet	0.66 424	0.39 446	0.98 475	0.59 488	0.61 517	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 355	1.14 414	0.89 381	0.65 370	0.85 400	1.01 483	0.26 426	0.26 466	0.31 466	0.28 466	0.32 451	0.29 439

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 403	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 524	0.65 370	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 429	1.17 497	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 370	0.93 434	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.26 428	0.23 414	0.31 445	0.28 432

ToySt	0.49 327	0.27 354	0.75 439	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 377	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 372	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 359	1.54 492	1.06 430	0.66 377	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

FADNet	0.61 416	0.51 483	1.10 486	0.45 355	0.44 473	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 377	0.82 380	0.50 339	0.29 453	0.30 488	0.27 441	0.30 474	0.46 504	0.35 477

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 423	1.84 510	0.59 234	0.67 380	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 380	0.62 253	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 406	1.16 492	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 336	0.87 293	0.74 324	0.67 380	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.18 389	0.26 428	0.27 460	0.26 411	0.27 425

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 354	0.69 413	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 436	1.06 385	0.88 377	0.67 380	0.66 292	0.39 270	0.19 310	0.13 256	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 398	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 478	1.08 391	0.96 402	0.67 380	0.90 418	0.89 463	0.17 248	0.13 256	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.62 417	0.32 398	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 464	1.18 429	1.10 445	0.67 380	0.88 410	0.62 389	0.31 463	0.33 508	0.33 477	0.30 474	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.59 411	0.45 468	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 348	1.18 429	0.65 273	0.68 386	0.88 410	0.52 356	0.35 493	0.38 517	0.47 513	0.41 512	0.38 483	0.31 456

FINET	0.67 429	0.42 457	1.00 477	0.46 376	0.43 466	0.83 425	0.89 513	1.08 396	1.50 514	0.87 374	1.14 414	0.71 298	0.68 386	0.92 428	0.70 410	0.36 497	0.30 488	0.26 428	0.24 430	0.35 469	0.33 465

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 400	0.83 267	1.07 435	0.68 386	0.74 347	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 389	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 415	0.86 285	0.91 388	0.68 386	0.70 325	0.59 379	0.23 393	0.18 389	0.31 466	0.23 414	0.26 411	0.19 328

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.41 508	0.20 415	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

test_sample9	1.05 501	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	1.20 480	1.36 509	0.41 508	8.41 578	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

test_sample7	0.52 359	0.29 380	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.26 426	0.20 415	0.27 441	0.26 453	0.27 422	0.24 402

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 390	0.90 418	1.08 490	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 390	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 368	0.99 476	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 428	1.22 435	1.06 430	0.69 390	1.07 461	0.95 472	0.19 310	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 390	0.75 353	0.66 400	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

ADLNet2	0.55 379	0.25 318	0.65 393	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 390	0.77 364	0.73 418	0.20 333	0.16 352	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 390	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 327	0.91 312	1.21 462	0.69 390	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

DRN-Test	0.66 424	0.32 398	0.66 399	0.50 421	0.39 442	1.15 485	0.61 458	1.49 517	1.01 420	1.12 478	1.08 391	1.06 430	0.69 390	0.77 364	0.94 469	0.23 393	0.17 372	0.26 428	0.25 439	0.25 404	0.21 369

MDST_ROB	0.91 482	0.27 354	0.85 457	0.63 501	0.41 454	2.53 541	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 553	1.73 503	0.97 404	0.69 390	1.61 516	0.73 418	0.25 416	0.22 433	0.32 472	0.28 466	0.25 404	0.24 402

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 368	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 458	1.14 414	1.21 462	0.69 390	0.88 410	0.69 407	0.20 333	0.20 415	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 327	1.03 369	1.00 411	0.70 403	0.83 388	0.54 364	0.21 350	0.18 389	0.24 396	0.18 303	0.23 381	0.20 351

hitnet-ft	0.55 379	0.27 354	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 336	1.01 357	1.13 455	0.70 403	0.78 368	0.67 403	0.28 446	0.20 415	0.28 449	0.22 398	0.29 430	0.26 415

TDLM	0.57 397	0.33 406	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 495	1.03 376	1.01 420	0.82 336	1.10 397	0.84 359	0.70 403	0.86 405	0.58 374	0.28 446	0.17 372	0.25 409	0.22 398	0.26 411	0.19 328

NVstereo2D	0.60 414	0.30 389	0.75 439	0.48 392	0.43 466	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 467	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 403	0.99 444	0.65 397	0.32 474	0.15 320	0.28 449	0.20 358	0.40 486	0.36 479

SDNR	0.86 473	0.37 429	1.47 525	0.40 221	0.38 436	3.38 557	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 436	2.09 521	0.59 234	0.71 407	1.29 494	0.70 410	0.51 523	0.56 539	0.36 486	0.26 453	0.43 496	0.46 512

DGSMNet	0.76 449	0.55 495	1.29 509	0.58 484	0.62 518	0.94 442	0.70 485	1.26 479	1.11 458	0.83 348	1.24 440	1.00 411	0.71 407	1.03 455	0.81 433	0.34 488	0.29 484	0.41 503	0.40 507	0.57 523	0.55 529

222	1.18 515	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 489	0.89 363	0.92 408	1.08 391	0.72 307	0.71 407	0.66 292	13.89 574	0.20 333	0.15 320	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

StereoDRNet	0.64 420	0.33 406	0.68 407	0.51 437	0.43 466	1.03 462	0.53 430	1.47 514	0.99 410	1.10 475	0.87 293	1.07 435	0.71 407	0.82 380	0.88 453	0.23 393	0.19 403	0.25 409	0.23 414	0.27 422	0.19 328

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 517	1.08 485	1.01 536	0.90 530	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 411	0.88 410	0.63 392	0.53 528	0.27 475	0.76 533	0.46 518	0.66 530	0.47 517

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 354	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 477	0.75 216	1.05 428	0.72 411	0.60 237	0.47 332	0.20 333	0.19 403	0.24 396	0.20 358	0.25 404	0.30 448

UNet	0.54 377	0.26 337	0.66 399	0.44 332	0.40 447	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 348	0.89 305	1.04 424	0.72 411	0.73 340	0.62 389	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 502	0.66 189	0.43 133	1.09 473	3.27 546	0.70 294	0.73 414	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 448

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 406	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 359	1.04 375	1.01 415	0.73 414	0.83 388	0.52 356	0.29 453	0.19 403	0.27 441	0.25 439	0.31 445	0.21 369

YMNet	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 485	1.29 451	1.12 449	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 497	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 485	1.29 451	1.12 449	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 497	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

SQANet	0.82 463	0.74 516	0.67 403	1.13 540	0.98 538	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 400	1.05 379	1.03 422	0.74 416	1.01 448	0.64 395	0.61 532	0.24 451	1.03 541	0.35 495	1.18 544	0.58 530

SACVNet	0.58 404	0.34 411	0.55 347	0.55 473	0.36 420	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 449	1.06 385	1.02 420	0.74 416	0.90 418	0.51 349	0.27 436	0.21 425	0.25 409	0.24 430	0.29 430	0.36 479

DAS	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

CBMV	0.64 420	0.35 417	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 499	1.13 416	1.09 456	1.17 483	1.22 435	1.04 424	0.75 420	0.88 410	0.63 392	0.28 446	0.30 488	0.34 479	0.30 474	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 424	0.36 422	1.30 510	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 477	0.91 388	0.76 423	1.08 464	1.87 528	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 441	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 441	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

Anonymous_2	0.82 463	0.44 464	0.63 382	0.40 221	0.43 466	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 423	0.75 353	0.58 374	0.52 524	0.54 538	0.54 525	4.82 577	0.56 521	0.40 495

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 470	0.66 189	0.87 346	1.02 449	1.40 470	0.72 307	0.76 423	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 470	0.69 217	0.63 205	1.02 449	1.47 486	0.78 340	0.76 423	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

MMNet	0.55 379	0.25 318	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 400	0.93 319	0.86 366	0.76 423	0.81 377	0.76 423	0.15 159	0.14 290	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 348	0.94 320	0.75 326	0.77 430	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 290	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 464	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 464	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

PA-Net	0.67 429	0.43 459	0.83 455	0.50 421	0.53 501	0.94 442	0.68 475	1.10 402	1.14 466	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 430	1.02 453	0.88 453	0.24 405	0.41 524	0.29 457	0.44 517	0.26 411	0.34 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 534	0.85 457	0.58 484	0.45 477	1.27 500	0.70 485	1.17 441	1.02 423	0.83 348	1.23 439	0.90 386	0.77 430	1.06 458	0.69 407	0.46 514	0.34 510	1.71 548	0.38 500	0.59 527	0.36 479

NaN_ROB	0.69 434	0.44 464	0.69 413	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 527	1.22 461	1.19 474	1.24 496	0.96 333	1.08 437	0.78 435	1.20 480	0.67 403	0.24 405	0.30 488	0.23 379	0.24 430	0.23 381	0.25 409

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 429	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 415	1.25 442	0.81 353	0.78 435	0.87 407	0.50 339	0.36 497	0.37 515	0.43 505	0.40 507	0.33 458	0.30 448

CRFU-Net	0.57 397	0.27 354	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 493	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 441	0.98 347	1.06 430	0.79 437	0.81 377	0.71 415	0.21 350	0.19 403	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

GwcNet	0.69 434	0.36 422	1.10 486	0.51 437	0.42 460	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 468	1.00 441	1.37 464	1.06 430	0.79 437	0.92 428	0.94 469	0.25 416	0.24 451	0.24 396	0.22 398	0.23 381	0.26 415

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 471	1.06 482	0.99 533	0.97 536	1.67 527	0.63 461	1.64 533	1.59 521	1.06 464	1.18 429	1.31 475	0.79 437	1.55 511	0.97 475	0.49 520	0.22 433	0.45 509	0.40 507	0.45 501	0.37 484

LALA_ROB	0.74 447	0.43 459	0.69 413	0.54 466	0.40 447	1.01 457	0.95 519	1.21 453	1.07 451	1.22 493	1.12 402	1.56 510	0.79 437	1.04 457	0.86 443	0.33 482	0.22 433	0.35 481	0.30 474	0.35 469	0.31 456

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 451	1.34 515	0.50 421	0.40 447	1.44 512	0.83 505	1.15 429	1.16 468	1.25 497	1.20 434	1.13 455	0.81 441	1.16 475	1.00 482	0.22 376	0.19 403	0.24 396	0.23 414	0.28 426	0.26 415

APVNet	0.71 440	0.37 429	0.89 465	0.56 476	0.45 477	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 332	0.81 327	1.15 420	1.04 424	0.81 441	1.10 468	1.17 498	0.26 426	0.28 479	0.32 472	0.31 481	0.29 430	0.30 448

SuperB	1.04 497	0.37 429	4.81 560	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 537	1.09 473	1.09 395	0.75 326	0.81 441	1.06 458	1.76 521	0.19 310	0.15 320	0.17 184	0.15 195	2.82 568	0.26 415

RTSC	0.87 474	0.48 471	1.23 503	0.52 449	0.37 427	1.13 482	0.50 408	1.34 494	1.79 530	1.51 511	1.24 440	1.12 449	0.81 441	1.62 517	2.16 534	0.25 416	0.19 403	0.23 379	0.24 430	0.30 439	0.31 456

xyz-stereo	4.23 565	0.17 63	61.76 593	0.34 57	0.16 7	12.16 574	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 446	3.36 551	0.77 338	0.82 445	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

DDUNet	1.06 502	2.56 570	0.68 407	1.21 542	1.26 547	1.03 462	0.69 480	1.11 408	0.94 391	0.96 423	1.22 435	1.27 469	0.82 445	0.93 434	0.72 417	0.84 540	0.38 517	1.99 552	0.60 537	1.10 543	0.85 541

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 449	1.75 506	0.50 184	0.82 445	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

HGLStereo	0.56 390	0.28 368	0.57 357	0.50 421	0.37 427	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 366	1.14 414	0.89 381	0.82 445	0.76 357	0.73 418	0.21 350	0.20 415	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

ETE_ROB	0.70 436	0.49 475	0.73 430	0.56 476	0.36 420	0.79 406	0.87 512	1.14 425	0.93 384	1.19 487	1.18 429	1.39 492	0.82 445	0.99 444	0.80 430	0.26 426	0.21 425	0.31 466	0.26 453	0.33 458	0.34 472

GASNet	0.67 429	0.72 514	0.96 472	0.70 520	0.48 488	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 415	0.82 261	0.93 395	0.83 450	1.33 498	0.80 430	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.28 466	0.44 497	0.24 402

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 417	0.68 407	0.52 449	0.40 447	0.79 406	0.85 511	1.16 436	0.94 391	1.33 502	1.15 420	1.38 491	0.83 450	1.03 455	0.90 465	0.32 474	0.25 459	0.26 428	0.24 430	0.31 445	0.28 432

iinet-f	0.67 429	0.26 337	2.15 540	0.39 184	0.31 373	1.19 492	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 452	0.71 330	1.21 501	0.20 333	0.18 389	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 389	0.73 430	0.45 355	0.34 409	1.17 489	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 449	1.36 461	1.29 472	0.85 453	0.76 357	0.81 433	0.21 350	0.23 443	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

DISCO	0.70 436	0.26 337	0.68 407	0.44 332	0.31 373	1.14 483	0.51 423	1.23 466	1.23 481	0.81 327	1.05 379	1.50 504	0.85 453	1.82 528	1.03 484	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 515	2.13 539	0.56 476	0.45 477	0.95 445	1.13 532	1.34 494	1.24 483	1.02 449	1.30 454	1.46 498	0.86 455	1.81 527	1.50 514	0.25 416	0.23 443	0.25 409	0.26 453	0.32 451	0.29 439

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 490	3.43 552	0.68 517	0.81 527	0.72 387	0.72 493	1.22 461	1.99 536	0.93 412	1.01 357	0.87 372	0.86 455	1.08 464	0.95 472	0.34 488	0.28 479	0.43 505	0.39 504	0.30 439	0.32 460

pmcnn	1.23 518	0.29 380	0.96 472	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 480	1.16 436	1.28 495	1.67 523	2.33 524	11.15 576	0.86 455	0.93 434	0.88 453	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

w-ln-seven	0.96 487	0.48 471	2.41 544	0.54 466	0.50 492	1.41 508	0.70 485	1.67 535	1.81 531	1.49 508	1.50 487	1.26 467	0.87 458	1.15 473	1.80 526	0.23 393	0.21 425	0.25 409	0.25 439	0.31 445	0.26 415

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 511	0.38 156	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 489	0.87 458	0.67 303	0.76 423	0.16 209	0.15 320	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 483	1.36 520	0.50 421	0.41 454	1.15 485	0.69 480	1.21 453	1.07 451	1.02 449	1.12 402	1.08 437	0.87 458	0.89 416	0.89 463	0.24 405	0.22 433	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

NCCL2	0.72 444	0.41 455	0.65 393	0.64 502	0.44 473	0.98 454	1.20 535	1.11 408	1.00 416	0.98 433	0.96 333	1.49 503	0.87 458	0.90 418	0.79 428	0.31 463	0.26 466	0.39 496	0.39 504	0.32 451	0.32 460

DANet	0.71 440	0.45 468	0.91 468	0.59 488	0.40 447	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 491	1.22 435	1.33 483	0.88 462	1.16 475	1.24 502	0.27 436	0.23 443	0.31 466	0.25 439	0.35 469	0.32 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.70 436	0.37 429	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 520	1.08 396	0.94 391	1.04 458	1.98 516	1.13 455	0.88 462	1.12 471	0.66 400	0.25 416	0.26 466	0.27 441	0.22 398	0.31 445	0.22 387

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 517	0.86 462	0.66 510	0.42 460	1.15 485	0.98 521	1.14 425	1.19 474	1.01 446	1.02 365	1.10 445	0.90 464	1.15 473	0.76 423	0.48 518	0.39 521	0.57 527	0.38 500	0.63 529	0.46 512
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
zh-mn7	1.08 506	0.65 509	4.00 556	0.52 449	0.38 436	1.16 488	0.62 460	1.15 429	1.77 529	1.74 525	2.31 522	1.17 461	0.91 465	2.10 539	1.77 522	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 516	0.91 465	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

otaku	1.04 497	0.93 531	0.88 464	1.33 546	1.05 544	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 472	1.08 471	1.32 457	1.33 483	0.91 465	1.23 487	0.76 423	0.72 536	0.46 535	1.24 544	0.50 530	1.40 545	0.75 535

Consistency-Raft	1.01 492	0.81 523	1.24 504	0.84 527	0.97 536	0.81 414	0.84 508	1.30 487	1.59 521	1.05 460	1.68 502	1.12 449	0.91 465	0.92 428	1.11 492	0.65 533	0.74 547	0.79 535	0.90 549	1.06 542	0.79 539

ADCRef	0.80 459	0.43 459	1.32 513	0.50 421	0.45 477	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 483	1.42 474	0.87 372	0.91 465	0.85 400	3.19 547	0.18 280	0.16 352	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 467	1.12 402	0.58 219	0.92 470	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 409	0.26 453	0.18 268	0.43 506

ccnet	0.82 463	0.57 498	0.75 439	0.54 466	0.59 515	1.09 476	0.66 468	1.38 503	0.94 391	1.12 478	1.44 480	1.29 472	0.92 470	0.95 443	1.24 502	0.49 520	0.42 526	0.50 522	0.47 523	0.51 512	0.46 512

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 498	1.51 527	0.67 513	0.50 492	2.57 542	1.66 556	1.20 451	1.43 508	1.38 504	1.57 494	1.33 483	0.92 470	1.64 520	0.88 453	0.37 500	0.39 521	0.46 512	0.60 537	0.41 492	0.40 495

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 470	0.90 418	0.86 443	0.16 209	0.14 290	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 475	0.80 453	0.74 524	0.40 447	1.03 462	0.39 323	1.33 492	2.35 546	1.02 449	3.77 553	0.81 353	0.92 470	1.20 480	0.90 465	0.34 488	0.22 433	0.24 396	0.20 358	0.34 464	0.29 439

RYNet	0.72 444	0.35 417	0.64 387	0.53 459	0.67 521	1.31 502	0.67 470	1.20 451	1.18 472	1.05 460	0.87 293	1.27 469	0.93 475	0.93 434	1.27 506	0.22 376	0.16 352	0.26 428	0.23 414	0.40 486	0.39 492

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 546	1.10 486	1.90 555	1.59 550	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 525	1.05 460	1.60 496	2.11 529	0.94 476	1.64 520	0.77 427	1.30 553	0.35 512	2.03 556	0.67 540	1.88 555	0.84 540

psm_up	0.55 379	0.26 337	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 336	0.88 301	1.01 415	0.94 476	0.74 347	0.61 386	0.21 350	0.25 459	0.26 428	0.23 414	0.21 342	0.20 351

S-Stereo	0.74 447	0.35 417	0.96 472	0.56 476	0.45 477	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 524	0.96 423	1.41 472	1.12 449	0.94 476	0.80 374	1.04 487	0.26 426	0.31 497	0.28 449	0.25 439	0.32 451	0.47 517

z-mn7	1.00 491	0.50 479	1.70 531	0.53 459	0.36 420	1.75 530	0.71 491	1.22 461	2.28 542	0.96 423	2.54 531	1.42 495	0.95 479	2.19 543	1.54 515	0.22 376	0.19 403	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

anonymity	0.97 488	0.89 529	1.05 481	0.92 531	1.03 542	0.97 450	0.81 504	1.29 484	0.91 373	1.07 467	0.98 347	1.00 411	0.95 479	1.02 453	0.92 468	0.96 543	0.95 563	0.90 538	0.91 552	0.92 536	0.94 545

stereogan	0.80 459	0.31 394	0.71 422	0.59 488	0.50 492	1.72 529	0.48 397	1.35 497	1.37 502	1.00 441	1.46 485	1.56 510	0.95 479	1.29 494	0.84 438	0.28 446	0.29 484	0.29 457	0.25 439	0.38 483	0.38 490

STTRV1_RVC	0.82 463	0.59 500	1.16 492	0.67 513	0.81 527	1.11 477	0.63 461	1.30 487	1.11 458	0.98 433	1.33 458	1.08 437	0.95 479	1.26 490	0.87 449	0.55 530	0.25 459	0.43 505	0.39 504	0.58 526	0.40 495

Ntro	1.09 507	0.97 537	0.91 468	1.44 547	1.19 546	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 489	1.00 441	1.29 451	1.31 475	0.97 483	1.26 490	0.84 438	0.84 540	0.43 530	1.36 545	0.50 530	1.56 546	0.78 537

PASM	0.90 481	0.64 508	1.69 529	0.69 519	0.69 524	0.78 403	0.84 508	1.03 376	1.26 492	1.19 487	1.15 420	1.31 475	0.98 484	1.24 488	1.03 484	0.52 524	0.56 539	0.59 530	0.66 539	0.56 521	0.54 528

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 459	2.32 542	0.52 449	0.38 436	0.90 436	0.65 466	1.11 408	1.12 462	1.19 487	1.28 447	1.09 441	0.99 485	1.07 461	0.87 449	0.20 333	0.19 403	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

UDG	0.88 476	0.82 526	0.67 403	1.00 535	0.96 535	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 395	0.97 346	1.31 475	0.99 485	0.85 400	0.84 438	0.54 529	0.32 502	1.77 549	0.40 507	0.94 537	0.66 533

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 483	0.95 470	0.64 502	0.45 477	0.91 437	0.53 430	1.48 515	1.13 463	0.93 412	1.35 460	1.02 420	0.99 485	0.92 428	0.80 430	0.30 460	0.27 475	0.28 449	0.24 430	0.23 381	0.24 402

FBW_ROB	0.88 476	0.50 479	0.85 457	0.55 473	0.40 447	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 502	1.33 502	1.27 445	1.48 502	1.00 488	2.57 551	0.98 478	0.25 416	0.32 502	0.45 509	0.30 474	0.34 464	0.28 432

PWC_ROB	0.87 474	0.52 490	1.28 507	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 500	1.46 512	1.61 517	2.59 535	1.16 460	1.01 489	1.34 500	1.40 513	0.25 416	0.18 389	0.28 449	0.20 358	0.29 430	0.28 432

ACV-stereo	0.62 417	0.34 411	1.00 477	0.43 313	0.31 373	1.20 493	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 528	1.03 490	0.81 377	0.64 395	0.21 350	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

RGC	0.79 458	0.59 500	0.71 422	0.65 507	0.65 520	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 467	1.45 483	1.47 501	1.03 490	1.21 484	0.88 453	0.32 474	0.30 488	0.48 517	0.40 507	0.37 479	0.37 484

XQC	0.89 478	0.65 509	1.31 511	0.67 513	0.52 500	1.22 495	0.68 475	1.26 479	1.52 515	1.14 481	1.11 398	1.28 471	1.04 492	1.40 508	1.77 522	0.38 501	0.24 451	0.37 491	0.31 481	0.53 517	0.47 517

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 388	1.66 499	0.58 219	1.06 493	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

psmorigin	0.82 463	0.51 483	2.09 538	0.49 407	0.41 454	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 507	1.43 477	1.50 504	1.06 493	1.22 486	0.97 475	0.31 463	0.32 502	0.27 441	0.27 460	0.33 458	0.42 500

ADCP+	1.06 502	0.35 417	1.51 527	0.49 407	0.51 496	1.45 513	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 482	1.15 420	1.10 445	1.07 495	1.56 513	6.75 566	0.19 310	0.16 352	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

Nwc_Net	0.78 455	0.38 439	0.73 430	0.60 494	0.55 506	1.05 467	0.55 438	1.67 535	1.05 438	0.88 384	1.86 512	1.40 494	1.09 496	1.10 468	0.87 449	0.30 460	0.25 459	0.36 486	0.38 500	0.29 430	0.29 439

ADCPNet	1.03 496	0.48 471	2.70 546	0.54 466	0.42 460	1.40 506	0.75 497	1.13 416	1.07 451	1.22 493	1.42 474	1.68 515	1.09 496	1.36 505	3.45 551	0.30 460	0.28 479	0.29 457	0.32 487	0.37 479	0.35 477

edge stereo	0.76 449	0.38 439	0.74 435	0.52 449	0.43 466	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 498	1.38 469	1.81 518	1.11 498	1.08 464	0.85 442	0.33 482	0.32 502	0.41 503	0.28 466	0.32 451	0.36 479

RainbowNet	1.35 525	1.49 550	1.19 499	1.88 554	1.45 548	1.48 514	1.07 529	1.61 531	1.55 518	1.20 491	1.59 495	1.54 508	1.13 499	1.34 500	0.97 475	1.36 556	0.70 544	1.82 550	0.79 545	1.71 549	1.07 554

SAMSARA	1.07 504	0.65 509	1.19 499	1.06 539	0.90 530	1.76 531	1.76 560	1.46 513	1.44 510	1.51 511	1.16 425	2.00 527	1.14 500	1.48 509	1.31 508	0.39 503	0.44 532	0.35 481	0.38 500	0.49 509	0.49 523

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 406	0.75 439	0.49 407	0.37 427	0.71 380	0.59 451	1.36 500	1.30 497	1.03 457	1.40 470	1.59 513	1.15 501	0.87 407	0.86 443	0.28 446	0.28 479	0.28 449	0.23 414	0.28 426	0.38 490

NCC-stereo	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 395	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 478	0.88 453	0.31 463	0.30 488	0.37 491	0.48 525	0.33 458	0.33 465

Abc-Net	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 395	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 478	0.88 453	0.31 463	0.30 488	0.37 491	0.48 525	0.33 458	0.33 465
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LSM	4.74 568	0.77 520	10.16 567	0.70 520	56.56 591	1.02 459	1.00 525	1.24 473	1.62 525	2.04 536	2.34 525	1.33 483	1.17 504	1.38 507	1.09 491	0.33 482	0.49 536	0.39 496	0.46 518	0.51 512	10.09 580

LL-Strereo	0.57 397	0.27 354	0.68 407	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 348	0.78 237	1.10 445	1.18 505	1.33 498	0.49 338	0.17 248	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

aanetorigin	0.83 470	0.56 496	1.87 535	0.49 407	0.38 436	0.56 296	0.66 468	0.70 232	1.00 416	2.42 546	2.02 518	1.31 475	1.18 505	0.93 434	1.13 497	0.20 333	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 448

SHD	0.93 485	0.50 479	1.18 498	0.59 488	0.46 484	0.97 450	0.48 397	1.70 537	2.15 538	1.58 514	1.37 464	1.42 495	1.19 507	1.31 496	1.60 516	0.31 463	0.26 466	0.32 472	0.33 490	0.40 486	0.42 500

CSAN	0.83 470	0.49 475	0.77 449	0.60 494	0.41 454	1.14 483	1.06 527	1.19 446	1.46 512	1.32 500	1.43 477	1.37 490	1.19 507	1.27 493	0.86 443	0.39 503	0.31 497	0.36 486	0.37 497	0.35 469	0.34 472

AnyNet_C32	1.16 514	0.62 507	2.40 543	0.57 482	0.55 506	1.41 508	1.34 546	1.18 444	1.24 483	1.49 508	1.42 474	1.39 492	1.20 509	1.55 511	4.82 558	0.29 453	0.28 479	0.29 457	0.34 492	0.38 483	0.42 500

ADCL	1.04 497	0.38 439	1.35 516	0.50 421	0.39 442	1.61 522	0.89 513	1.29 484	1.39 505	1.29 499	1.50 487	1.24 465	1.24 510	1.37 506	4.87 559	0.21 350	0.19 403	0.25 409	0.25 439	0.29 430	0.27 425

RTS	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 507	0.57 512	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 531	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RTSA	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 507	0.57 512	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 531	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

AF-Net	0.81 462	0.39 446	0.68 407	0.64 502	0.54 504	0.91 437	0.51 423	1.61 531	1.31 498	0.96 423	2.02 518	1.46 498	1.26 513	1.11 470	0.99 479	0.32 474	0.24 451	0.39 496	0.27 460	0.30 439	0.25 409

WZ-Net	1.19 516	0.59 500	4.07 557	0.62 500	0.51 496	1.34 503	1.31 545	1.32 490	1.74 528	1.53 513	1.65 497	1.74 517	1.28 514	2.25 545	2.01 531	0.27 436	0.21 425	0.23 379	0.25 439	0.40 486	0.39 492

RP	0.76 449	0.36 422	0.63 382	0.66 510	0.58 514	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 480	0.97 428	1.65 497	1.43 497	1.32 515	1.01 448	0.84 438	0.33 482	0.30 488	0.36 486	0.30 474	0.34 464	0.34 472

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 539	7.45 564	0.64 502	0.54 504	1.99 535	1.38 548	1.43 511	1.36 500	1.63 520	1.92 513	1.84 520	1.33 516	2.40 547	4.03 553	0.33 482	0.32 502	0.32 472	0.34 492	0.44 497	0.45 511

MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 500	1.97 537	0.67 513	0.44 473	1.93 534	0.60 453	1.85 540	1.36 500	1.61 517	1.54 492	1.95 526	1.37 517	1.64 520	1.73 519	0.40 507	0.37 515	0.45 509	0.48 525	0.44 497	0.44 507

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 531	1.06 482	1.04 538	1.03 542	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 474	2.09 538	1.83 509	1.94 525	1.39 518	1.62 517	1.39 512	0.97 545	0.94 562	0.90 538	0.89 548	0.96 539	0.96 548
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 528	1.76 533	0.86 528	0.56 509	4.29 562	1.79 561	1.50 518	1.98 535	1.61 517	1.85 511	1.84 520	1.41 519	1.89 530	1.36 509	0.48 518	0.40 523	0.56 526	0.57 535	0.69 531	0.48 520

ADCS	1.51 532	0.61 504	3.42 551	0.59 488	0.51 496	1.27 500	1.08 530	1.59 528	1.81 531	1.91 534	1.66 499	1.51 507	1.42 520	1.94 534	8.60 568	0.33 482	0.32 502	0.33 477	0.36 496	0.44 497	0.42 500

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 540	4.32 559	0.49 407	0.42 460	1.51 516	1.11 531	1.48 515	1.40 507	1.22 493	1.26 444	1.58 512	1.43 521	1.76 525	1.70 518	0.32 474	0.31 497	0.26 428	0.30 474	0.41 492	0.41 499

ADCMid	1.14 510	0.52 490	2.23 541	0.53 459	0.43 466	1.07 469	0.75 497	1.23 466	1.05 438	2.15 540	1.44 480	1.50 504	1.43 521	1.56 513	5.01 560	0.26 426	0.24 451	0.29 457	0.31 481	0.37 479	0.33 465

zh-sn7	1.09 507	0.75 517	3.23 550	0.57 482	0.42 460	1.11 477	0.89 513	1.19 446	1.27 493	1.41 506	1.98 516	1.25 466	1.47 523	1.99 536	2.62 542	0.26 426	0.26 466	0.26 428	0.27 460	0.35 469	0.30 448

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 439	1.32 513	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 493	1.52 524	1.24 483	1.05 460	1.41 472	2.98 542	1.49 524	2.74 552	2.83 545	0.22 376	0.14 290	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 460

ACVNet_1	1.46 530	1.33 547	1.12 489	1.91 556	1.62 551	1.83 532	0.98 521	2.00 544	1.85 533	1.39 505	1.53 491	2.32 533	1.53 525	1.34 500	1.11 492	1.30 553	0.50 537	2.06 558	0.58 536	1.93 557	0.95 547

MFMNet_re	1.14 510	0.97 537	1.19 499	0.99 533	0.95 534	1.25 499	1.22 538	1.39 504	1.55 518	1.69 524	1.67 501	1.21 462	1.53 525	1.12 471	0.99 479	0.87 542	0.75 551	0.79 535	0.75 543	0.90 534	0.94 545

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 530	1.13 490	0.86 528	0.88 529	1.11 477	0.99 523	1.42 509	1.53 516	1.59 516	2.48 529	2.24 531	1.53 525	1.96 535	1.30 507	0.76 538	0.70 544	0.78 534	1.00 554	0.71 532	0.88 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 488	0.28 368	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 489	2.25 543	1.92 513	2.58 538	1.56 528	2.02 537	1.19 500	0.27 436	0.27 475	0.27 441	0.25 439	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.35 525	0.94 533	1.25 505	0.96 532	1.00 540	1.52 517	1.02 526	1.34 494	1.21 478	2.64 549	2.65 537	2.44 535	1.56 528	1.64 520	1.26 504	0.97 545	0.95 563	0.90 538	0.90 549	0.94 537	0.96 548

test_sample8	1.25 520	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 510	0.95 329	3.29 550	1.59 530	1.20 480	1.36 509	0.41 508	8.41 578	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

IMH-64-1	1.86 540	1.62 555	1.16 492	2.20 559	1.89 559	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 558	1.17 558

IMH-64	1.86 540	1.62 555	1.16 492	2.20 559	1.89 559	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 558	1.17 558

ACVNet_2	1.65 538	1.27 545	1.41 523	1.75 551	1.62 551	2.22 538	1.20 535	2.30 548	2.62 548	1.78 528	2.56 532	3.03 543	1.61 531	1.54 510	1.12 496	1.06 548	0.58 541	1.82 550	0.70 542	1.82 551	0.96 548

G-Net	0.95 486	0.46 470	1.04 480	0.64 502	0.48 488	2.12 537	0.64 465	1.01 369	0.87 346	1.75 526	2.82 542	1.30 474	1.64 534	1.06 458	0.96 474	0.36 497	0.29 484	0.35 481	0.25 439	0.45 501	0.42 500

SANet	1.07 504	0.41 455	1.06 482	0.48 392	0.30 351	1.41 508	0.94 518	1.42 509	3.36 558	1.58 514	2.43 528	2.33 534	1.70 535	1.34 500	1.07 489	0.28 446	0.24 451	0.26 428	0.23 414	0.34 464	0.30 448

MADNet+	2.23 550	2.43 567	10.85 568	1.22 543	0.91 532	2.76 546	1.40 549	2.12 546	1.67 527	1.32 500	1.74 505	1.86 523	1.74 536	6.25 568	4.41 557	0.65 533	0.64 542	0.58 529	0.54 534	0.80 533	0.76 536

LVE	2.12 549	1.44 549	1.36 520	1.99 557	1.78 556	2.75 545	1.79 561	2.82 551	3.95 563	1.90 533	4.33 563	3.52 553	1.81 537	2.24 544	1.74 520	1.74 562	0.87 556	2.06 558	1.13 560	1.91 556	1.35 563

Dean	1.98 544	1.36 548	1.36 520	2.12 558	1.81 558	2.74 544	1.36 547	3.37 561	3.80 562	2.08 537	3.32 548	3.21 548	1.82 538	1.71 524	1.67 517	1.27 550	0.77 553	1.99 552	0.90 549	1.86 552	1.03 553

PWCK	1.92 543	1.66 558	3.12 549	1.65 549	0.91 532	2.84 549	2.26 566	2.10 545	2.41 547	2.36 545	2.31 522	2.22 530	1.82 538	3.43 556	2.03 532	1.61 560	0.71 546	1.51 546	0.82 547	1.69 548	0.91 544

WCMA_ROB	1.14 510	0.36 422	0.76 444	0.49 407	0.44 473	1.23 497	0.67 470	1.11 408	1.23 481	2.84 554	3.95 559	3.28 549	1.83 540	1.25 489	0.99 479	0.44 512	0.34 510	0.34 479	0.37 497	0.41 492	0.40 495

IMH	2.04 547	1.62 555	1.20 502	2.20 559	1.89 559	2.91 554	1.30 542	3.11 555	3.03 554	1.81 529	3.35 550	3.03 543	1.90 541	2.48 548	1.80 526	1.66 561	0.77 553	2.45 564	1.04 558	2.15 560	1.19 561

KSHMR	2.57 551	1.93 561	1.69 529	2.63 568	2.42 567	2.86 551	2.07 564	3.27 559	6.50 567	2.49 548	3.36 551	3.41 552	1.92 542	2.49 549	1.94 529	2.13 567	1.40 568	2.79 571	1.50 567	2.73 566	1.77 566

MeshStereo	1.34 523	0.43 459	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 525	0.60 453	1.94 541	1.37 502	4.47 567	3.25 544	4.71 558	1.94 543	1.92 532	1.17 498	0.35 493	0.35 512	0.37 491	0.31 481	0.32 451	0.32 460
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
PVD	1.28 522	0.67 512	1.28 507	0.74 524	0.62 518	1.50 515	0.84 508	1.99 543	2.96 552	2.18 541	2.36 527	1.85 522	1.95 544	1.92 532	1.94 529	0.39 503	0.36 514	0.49 520	0.37 497	0.51 512	0.64 531

DPSNet	0.99 490	0.42 457	1.88 536	0.53 459	0.41 454	1.59 521	1.26 541	2.21 547	1.43 508	1.10 475	1.11 398	1.46 498	1.95 544	1.34 500	1.26 504	0.34 488	0.25 459	0.25 409	0.21 380	0.46 504	0.37 484

EDNetEfficient	1.46 530	0.80 522	6.12 562	0.47 385	0.39 442	0.69 370	0.83 505	0.90 324	2.77 551	3.50 563	1.96 515	1.66 514	2.03 546	1.26 490	4.18 556	0.21 350	0.18 389	0.21 342	0.20 358	0.41 492	0.39 492

WAO-6	2.04 547	1.50 551	1.16 492	1.70 550	1.67 555	2.69 543	1.44 552	3.06 554	3.63 561	1.98 535	3.27 546	3.54 554	2.07 547	2.36 546	2.22 537	1.31 555	0.91 558	2.04 557	1.22 564	1.73 550	1.27 562

EDNetEfficientorigin	9.93 574	1.15 541	175.16 595	0.48 392	0.36 420	1.04 466	0.68 475	1.24 473	2.69 550	3.17 560	2.50 530	2.30 532	2.07 547	1.76 525	2.21 535	0.20 333	0.18 389	0.24 396	0.19 333	0.51 512	0.50 524

WAO-7	1.90 542	1.20 542	1.35 516	1.27 544	1.06 545	2.84 549	1.56 555	3.23 557	3.06 556	2.23 542	3.33 549	3.17 547	2.28 549	3.12 553	2.21 535	1.02 547	0.91 558	1.06 542	1.03 557	1.04 541	0.97 551

DispFullNet	1.60 535	2.63 571	2.75 547	2.56 566	1.79 557	1.24 498	0.47 389	1.37 502	1.45 511	1.87 530	1.50 487	1.55 509	2.46 550	2.04 538	1.04 487	0.59 531	0.18 389	2.32 561	0.68 541	2.29 561	1.14 555

ktn	2.98 556	2.25 565	1.73 532	2.84 569	2.53 570	3.76 561	2.15 565	3.70 563	5.47 566	2.75 551	5.17 570	5.94 566	2.48 551	3.23 554	2.46 541	2.34 571	1.44 569	2.78 570	2.03 570	2.45 564	2.01 569

notaker	2.76 552	2.29 566	1.80 534	2.96 570	2.58 571	2.90 553	1.75 559	3.24 558	3.05 555	2.78 552	4.24 562	6.15 568	2.51 552	3.34 555	2.75 544	2.31 569	1.18 566	3.00 572	1.65 568	2.84 569	1.97 567

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 559	1.42 524	2.58 567	2.28 565	6.87 567	1.68 557	4.70 570	12.03 572	2.31 544	5.59 571	8.25 571	2.55 553	3.97 562	2.73 543	1.81 563	0.74 547	2.57 566	1.07 559	2.35 562	1.44 564

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 496	0.65 393	0.74 524	0.59 515	1.38 505	0.63 461	1.35 497	1.39 505	3.26 561	4.50 564	4.61 556	2.63 554	1.58 515	1.03 484	0.46 514	0.42 526	0.48 517	0.47 523	0.50 511	0.50 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet	4.53 567	1.89 560	1.48 526	2.55 565	2.27 564	13.78 577	1.69 558	4.84 572	23.73 589	2.89 557	7.70 574	7.06 570	2.69 555	4.26 564	3.42 550	1.84 564	0.77 553	2.68 568	1.13 560	2.42 563	1.47 565

WAO-8	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 552	1.63 553	5.23 564	1.22 538	4.58 568	12.56 575	2.84 554	4.07 561	4.83 559	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 552	1.15 556

Venus	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 552	1.63 553	5.23 564	1.22 538	4.58 568	12.56 575	2.84 554	4.06 560	4.83 559	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 552	1.15 556

ELAS	1.63 537	0.61 504	0.95 470	0.68 517	0.55 506	3.01 555	1.55 554	2.39 549	2.33 545	3.64 564	3.89 557	2.75 540	2.90 558	2.15 542	2.27 540	0.52 524	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 517	0.49 475	0.62 372	0.59 488	0.50 492	1.62 524	0.67 470	1.23 466	1.24 483	2.45 547	3.77 553	3.09 546	2.98 559	1.32 497	0.81 433	0.45 513	0.41 524	0.49 520	0.51 532	0.47 506	0.44 507

JetBlue	2.78 553	1.26 544	7.04 563	1.16 541	1.48 549	8.00 570	6.02 573	2.60 550	1.92 534	2.12 539	2.64 536	3.34 551	3.05 560	6.49 569	3.39 549	0.78 539	0.76 552	0.75 532	0.76 544	0.97 540	1.18 560

FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 483	0.65 393	0.61 496	0.49 490	1.61 522	0.70 485	1.75 539	1.56 520	4.74 571	4.91 567	6.46 569	3.31 561	1.91 531	1.11 492	0.46 514	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

coex-ft	6.43 571	1.51 552	87.33 594	0.49 407	0.38 436	1.34 503	1.21 537	1.16 436	8.09 569	12.12 578	2.79 539	2.77 541	3.31 561	1.16 475	3.15 546	0.24 405	0.23 443	0.27 441	0.24 430	0.45 501	0.37 484

FC-DCNN	1.59 534	0.51 483	0.66 399	0.61 496	0.49 490	1.56 519	0.70 485	1.66 534	1.53 516	4.64 568	4.62 565	5.85 565	3.34 563	1.84 529	1.11 492	0.46 514	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

ELAS_RVC	1.60 535	0.61 504	1.01 479	0.70 520	0.56 509	2.00 536	1.89 563	1.96 542	2.65 549	3.33 562	3.26 545	3.03 543	3.41 564	2.49 549	2.09 533	0.52 524	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.46 558	2.07 564	3.64 554	3.09 571	2.48 568	3.75 560	2.42 568	3.31 560	13.77 577	2.90 558	2.95 543	5.84 564	3.69 565	3.69 559	3.48 552	2.07 566	1.11 565	2.70 569	1.40 565	2.84 569	1.98 568

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 562	3.94 555	3.22 573	2.49 569	5.41 566	2.60 569	3.43 562	12.41 574	3.03 559	2.68 538	6.07 567	4.04 566	3.79 561	3.33 548	2.02 565	1.24 567	2.63 567	1.46 566	2.78 567	2.08 570

JetRed	5.27 569	5.84 575	12.81 572	2.36 563	2.83 572	12.23 575	10.50 576	4.46 567	3.60 559	3.86 565	3.83 555	4.85 561	4.18 567	6.78 570	11.96 572	2.17 568	2.96 574	2.18 560	1.97 569	3.38 572	2.68 573

MADNet++	4.03 562	2.70 572	3.44 553	3.72 575	3.44 574	4.44 563	3.52 571	3.95 566	3.61 560	4.46 566	4.98 568	4.10 555	4.58 568	7.00 571	5.89 562	3.74 573	3.67 575	3.27 574	2.71 573	3.70 574	3.66 575

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 568	8.57 565	2.53 564	2.37 566	2.88 552	3.77 572	3.14 556	3.23 557	4.71 570	3.86 556	4.68 557	4.87 569	4.07 563	5.62 561	2.33 570	2.33 572	2.47 565	2.52 571	2.51 565	2.64 572

tt	6.20 570	0.20 160	5.89 561	3.55 574	2.07 562	11.26 573	19.21 577	11.74 578	5.46 565	2.69 550	2.04 520	4.87 562	6.25 570	3.70 560	7.09 567	8.32 580	11.17 585	4.93 576	5.41 579	5.74 576	2.37 571

SGM-ForestM	4.04 563	0.32 398	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 569	1.45 553	3.84 564	4.24 564	8.19 576	6.76 572	19.00 584	9.08 571	10.74 576	6.62 565	0.31 463	0.33 508	0.32 472	0.32 487	0.29 430	0.29 439

MANE	4.13 564	0.51 483	0.64 387	0.66 510	0.56 509	6.89 568	0.99 523	7.55 573	12.04 573	6.68 574	8.57 575	10.69 575	9.45 572	7.59 573	6.39 564	0.49 520	0.43 530	0.48 517	0.98 553	0.49 509	0.48 520

ASD4	9.96 575	8.86 578	17.78 573	7.17 576	9.80 575	16.08 578	28.92 581	9.77 577	8.20 570	7.02 575	7.08 573	8.47 572	9.57 573	11.17 577	20.26 578	4.12 574	4.14 576	5.57 580	4.74 576	5.53 575	4.90 577

USTest	12.99 578	14.18 580	20.00 574	16.24 580	14.97 577	20.80 580	31.95 584	16.20 582	10.91 571	8.79 577	9.48 576	13.94 577	10.50 574	16.11 579	21.44 580	3.17 572	4.82 577	5.08 577	5.36 578	8.81 579	7.13 578

TCMNet-wrong-test	8.97 573	10.42 579	8.74 566	19.56 581	17.61 580	12.53 576	9.01 575	13.59 580	2.18 539	4.64 568	5.11 569	14.63 578	11.09 575	7.19 572	9.73 569	5.56 579	0.89 557	3.77 575	3.11 574	10.34 580	9.80 579

LRCNet_RVC	21.24 583	31.15 588	21.41 577	28.98 586	23.82 584	3.13 556	0.60 453	20.96 587	1.59 521	25.58 587	28.15 588	21.99 587	14.79 576	21.94 587	16.41 576	28.89 593	14.87 586	33.53 589	31.28 589	29.51 591	26.16 589

DPSMNet_ROB	12.08 577	8.00 576	21.00 576	8.97 579	16.79 579	10.67 571	30.89 583	9.02 576	15.17 580	6.51 573	15.41 584	9.04 573	14.85 577	9.27 575	21.67 581	4.58 577	8.57 580	5.09 579	9.29 581	5.90 577	10.95 581

DGTPSM_ROB	12.07 576	8.00 576	20.99 575	8.93 578	16.78 578	10.67 571	30.87 582	9.01 575	15.16 579	6.50 572	15.41 584	9.04 573	14.85 577	9.25 574	21.67 581	4.57 576	8.57 580	5.08 577	9.28 580	5.90 577	10.95 581

Anonymous_1	33.25 585	18.26 581	23.92 578	20.54 582	21.28 583	25.59 582	35.94 585	22.01 590	15.57 581	13.33 579	13.49 581	18.08 583	15.29 579	20.36 580	24.60 583	16.28 588	8.84 582	66.59 593	118.00 593	155.73 596	11.23 583

DPSM_ROB	17.78 580	18.63 582	24.31 582	20.90 583	19.47 581	25.97 583	36.21 586	21.23 588	16.24 582	13.38 580	14.06 582	19.18 585	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 582	9.23 583	9.49 582	9.82 582	13.51 582	11.91 584

DPSM	17.78 580	18.63 582	24.31 582	20.90 583	19.47 581	25.97 583	36.21 586	21.23 588	16.24 582	13.38 580	14.06 582	19.18 585	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 582	9.23 583	9.49 582	9.82 582	13.51 582	11.91 584

xxxxx1	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 591

tt_ll	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 591

ff	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 591

LE_ROB	4.42 566	0.24 294	2.75 547	0.42 293	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 538	17.88 584	16.56 586	4.88 566	5.17 563	18.85 585	1.63 519	14.62 575	0.17 248	0.14 290	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

HanzoNet	6.76 572	2.45 568	4.22 558	3.19 572	2.94 573	3.62 559	2.28 567	4.79 571	7.20 568	14.00 582	13.19 580	17.49 582	22.30 586	13.25 578	6.19 563	4.20 575	1.93 571	3.10 573	2.56 572	3.35 571	2.88 574

BEATNet-Init1	15.13 579	0.82 526	50.86 592	0.72 523	0.53 501	38.10 590	7.03 574	11.83 579	14.25 578	29.78 592	30.17 591	48.21 595	22.64 587	26.78 588	18.11 577	0.42 511	0.38 517	0.47 513	0.46 518	0.51 512	0.48 520

PML	40.80 595	29.24 587	11.87 571	7.20 577	14.47 576	92.13 595	213.69 596	7.63 574	23.35 588	74.72 596	190.14 596	50.17 596	26.15 588	21.39 583	12.70 573	8.76 581	2.92 573	8.45 581	3.25 575	13.26 581	4.42 576

HaxPig	31.96 584	37.24 590	34.27 584	24.37 585	24.88 585	18.26 579	19.86 578	20.64 586	28.52 590	35.97 593	38.75 592	25.57 588	28.72 589	33.88 589	34.39 589	35.94 594	38.87 594	37.80 590	40.48 590	39.68 592	41.15 594

CasAABBNet	35.74 586	37.43 591	48.72 589	42.22 590	39.20 588	52.24 591	73.12 593	42.61 594	32.62 592	26.78 589	27.95 586	38.58 591	32.60 590	41.67 594	51.65 594	18.74 589	18.57 591	19.15 585	19.77 586	27.20 585	23.98 587

LSM0	38.95 594	37.60 594	48.58 588	43.57 592	91.06 596	52.57 594	72.57 591	43.17 596	32.63 593	26.97 591	27.97 587	38.65 592	32.94 591	41.86 596	51.78 595	18.89 592	18.41 587	19.13 584	19.63 585	27.29 587	33.77 590

FlowAnything	35.81 587	37.53 593	48.80 590	42.20 589	39.22 589	52.25 592	73.16 594	42.56 593	32.89 594	26.76 588	28.30 589	38.69 593	33.09 592	41.63 593	51.62 593	18.76 590	18.59 593	19.21 587	19.92 588	27.16 584	23.91 586

Selective-RAFT-Error	35.84 588	37.49 592	48.83 591	42.26 591	39.24 590	52.30 593	73.09 592	42.66 595	32.61 591	26.80 590	28.30 589	38.84 594	33.51 593	41.68 595	51.59 592	18.82 591	18.58 592	19.17 586	19.80 587	27.28 586	24.05 588

MEDIAN_ROB	37.38 592	40.85 596	40.60 587	32.31 587	31.85 586	27.20 585	24.55 579	29.10 591	33.19 595	42.09 595	41.76 594	33.35 589	34.39 594	39.78 592	37.07 590	43.64 596	44.10 596	44.12 592	43.40 592	41.51 594	42.76 596

AVERAGE_ROB	37.58 593	40.13 595	40.15 586	34.81 588	33.82 587	28.55 589	25.10 580	32.02 592	34.06 596	41.28 594	40.66 593	34.46 590	34.81 595	39.18 591	37.57 591	42.78 595	43.44 595	43.82 591	43.03 591	40.47 593	41.51 595

test_example2	176.61 596	205.14 597	198.86 596	188.60 597	190.98 597	152.67 596	170.61 595	94.86 597	123.55 597	178.88 597	179.48 595	158.94 597	141.34 596	192.61 597	198.96 596	203.76 597	236.37 597	164.13 597	173.55 597	218.58 597	160.41 597

ccccc	429.48 597	429.19 598	527.00 597	507.10 598	501.20 598	356.95 597	342.70 597	380.82 598	297.90 598	334.51 598	389.17 597	372.86 598	449.39 597	499.17 598	553.56 597	561.44 598	431.22 598	334.28 598	290.86 598	540.88 598	489.46 598

FADE		2.05 563		1.03 537	0.99 539			3.91 565	3.00 553	1.76 527		2.73 539		5.95 567		11.57 584	1.70 570	23.09 588	15.86 584	0.62 528	0.65 532

Low-res two-view benchmark