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

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 293

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.34 430	0.29 427

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 497	0.59 519

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 504

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 501

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 508

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 485	0.12 142

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 565

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 273

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 513	0.67 515	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 427

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 535

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 255

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 293

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 471	0.15 228

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 476	0.11 105

HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 460	0.16 189	0.25 397

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 437

DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 534	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.16 189	0.15 228

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.29 427

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.10 80

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 529	3.16 567	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 585	23.55 584	121.61 597	35.03 592	0.46 114	0.15 22	8.02 577	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 577	0.26 480	0.09 82	0.38 503	50.13 595	0.18 293

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 506	0.13 177

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 397

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 492	0.29 387	0.28 421

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 416	1.67 560	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 527	0.12 244	0.70 523	0.98 543

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 403	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 508	0.17 211	0.26 407

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 337

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 352

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 534	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 455	0.10 80

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 426	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 325

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 479	0.37 478

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 422	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 485	0.17 273

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 449	0.58 162	0.49 164	0.69 435	0.46 199	0.79 427	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 558	0.50 511

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 417	0.75 466	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 470	0.26 366	0.16 255

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 475	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 492	0.19 259	0.09 56

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 479	0.08 34

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 523	0.29 387	0.41 496

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 570	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 516	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 570	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 516	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 269	1.93 302	2.57 567	19.31 584	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 538	0.18 293

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 426	0.58 317	0.85 449	0.79 471	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 476	0.42 497

ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 516	0.22 305	0.19 309

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 463

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 503	0.47 254	0.66 443	1.34 364	0.94 434	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 433	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 447	0.12 142

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 487	0.36 471

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 505	0.56 496	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 482	0.30 398	0.10 80

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 493	0.85 457	0.89 463	0.93 492	1.83 446	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 481

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 510	0.19 402	0.27 376	0.15 228

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 252	0.77 508	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 566	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 523	0.97 482	1.80 543	1.69 419	2.25 525	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 449	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 485	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 441	0.92 414	1.10 513	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 529	0.57 156	0.68 359	1.53 540	1.23 504	0.81 433	1.08 508	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 487	0.17 273

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 440	0.47 357	2.46 516	0.68 395	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 476	0.16 189	0.17 273

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 269	0.63 485	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 563	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 514	0.28 421

MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 422	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 482	0.52 259	0.78 422	0.58 409	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 539	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 460	0.29 387	0.10 80

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 403	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 513	0.18 382	0.22 305	0.14 195

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 281	0.61 479	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 281	0.56 465	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 447	0.18 293

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 422	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 281	0.59 473	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 530	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 475	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 480	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 412	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 464	0.67 389	0.87 457	0.61 425	2.40 509	0.67 392	0.32 502	0.35 503	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 400	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 460	0.10 50	0.19 309

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 302	0.57 469	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
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
IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 413	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 302	0.53 453	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 392	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 503	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 536	0.45 519	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 457	1.02 494	0.64 320	0.73 452	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

AAGNet	0.88 483	0.33 158	1.79 239	0.54 477	0.98 536	0.62 322	0.46 429	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 460	1.23 355	7.48 570	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 460	0.74 430	0.91 467	0.85 480	1.83 446	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 489	0.62 322	0.66 488	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 463	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 322	1.42 553	0.62 186	0.60 265	0.72 448	0.78 440	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 322	0.45 426	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 445	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 569	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 578	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 499	0.88 464	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 428	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 427

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 476	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 521

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 533	0.37 357	1.21 549	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 469	0.88 464	1.14 511	0.71 454	2.18 492	0.71 402	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 462	0.26 407

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 435	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 455	0.15 228

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 491	0.91 492	1.29 509	0.77 419	0.62 430	1.62 411	1.03 453	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 506	0.22 352

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 558	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 498

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 564	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 479	0.10 80

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 433	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 496	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 420	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 462	0.24 388

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 472	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 479	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 500	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 506	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 488	0.53 129	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 375	2.10 520	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 455	0.21 337

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 406	0.72 457	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 559	0.63 403	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 480	0.23 469	0.19 428	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 525	0.64 436	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 467	0.69 435	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 465	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 487	0.24 388

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 364	0.45 426	0.89 388	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 395	0.66 389	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 472	0.61 425	2.21 494	0.73 409	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 448	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 452	0.52 259	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 511	0.29 387	0.20 325

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 518	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 394	2.26 526	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 514	0.24 388

TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 465	0.82 330	0.74 416	1.16 514	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 534	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 504	0.14 305	0.32 414	0.16 255

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 464	0.45 191	1.16 514	0.82 475	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 352

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 445	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 414

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 522	0.67 377	0.52 449	0.95 444	0.71 387	0.94 496	0.70 416	0.67 364	0.87 484	0.71 287	1.35 483	0.64 529	0.62 535	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 433	0.62 347	0.80 430	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 449	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 472	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 487	0.29 427

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 419	0.38 263	2.78 538	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 437	0.89 388	0.71 387	0.78 466	0.70 416	0.81 433	0.53 385	1.70 420	0.76 413	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 526	0.14 344	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 521	0.56 303	2.53 545	1.31 520	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 473	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 350	0.78 417	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 426	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 501	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 548	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 493	0.95 498	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 514	0.13 277	0.24 333	0.17 273

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 499	0.94 431	0.98 498	0.62 393	0.91 468	0.83 440	0.60 416	2.37 502	0.66 389	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 463

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 406	0.85 449	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 539	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 470	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 524	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 461

CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 493	0.83 476	0.62 252	1.35 483	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 475	0.98 462	0.87 476	0.67 426	0.83 450	0.96 479	0.60 416	1.67 416	0.97 438	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 447	0.24 388

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 559

SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 524	1.07 507	0.84 453	0.90 465	0.73 460	1.09 336	0.98 439	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 445

NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 404	0.68 494	0.84 347	0.65 333	0.70 441	0.60 335	0.86 455	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 388

zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 515	1.00 501	1.28 507	0.75 412	0.57 403	1.87 454	1.18 468	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 403	0.54 282	0.81 433	0.47 357	0.77 301	0.70 399	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 437

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 596	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 540	2.12 547	1.49 519	1.29 519	1.31 520	1.83 446	2.13 521	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 410	0.56 465	0.96 449	0.91 487	0.99 500	2.92 555	6.01 569	0.70 452	2.38 505	3.32 547	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 417	1.79 556	0.57 156	0.53 208	1.07 507	1.63 524	1.29 519	2.13 547	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 491

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 427	0.70 399	0.23 469	0.18 416	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 414

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 437	0.94 431	0.74 416	0.75 457	0.54 282	0.74 406	0.47 357	1.70 420	0.72 406	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 542	0.89 388	1.53 538	0.89 488	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 412	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 387	0.44 518	0.16 350	0.31 406	0.20 325

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 437	0.96 449	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 481	1.19 470	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 440	0.25 346	0.28 421

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 406	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 538	0.50 459	0.60 508	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 460	1.30 510	0.81 433	0.60 416	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 514	0.31 406	0.22 352

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 512

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 491

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 480	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 471

SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 403	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 538	0.29 489	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 403	0.53 270	0.80 430	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 594	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 564	19.22 585	2.15 536	1.62 533	7.97 572	1.81 444	8.96 572	0.44 513	2.08 569	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 575

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 531	0.99 535	0.64 513	0.77 439	0.55 460	0.98 462	0.97 495	0.61 382	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 306	1.38 485	0.44 513	0.46 521	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 439	0.46 429	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 500

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 440	0.23 318	0.18 293

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 503	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 489	0.67 445	1.02 329	0.73 409	0.45 515	0.34 502	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 510	1.03 504	4.07 564	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 521	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 529	0.61 382	2.07 532	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 402	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 485	0.71 420	0.86 455	1.10 510	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 441	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 417	0.60 416	0.67 271	0.73 409	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 455	0.16 255

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 427	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 448	0.69 496	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 517	0.76 273	0.70 377	0.72 448	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 298	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 448	0.44 418	1.15 521	0.82 463	0.62 393	0.89 466	0.72 395	0.63 433	2.69 533	0.64 385	0.48 518	0.64 536	0.27 484	0.24 432	0.35 441	0.27 414

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 460	0.94 431	0.77 443	0.81 475	0.67 389	0.94 476	0.49 373	0.99 325	0.73 409	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 469	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 397	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 418	0.86 364	0.84 470	0.60 373	0.74 430	0.82 438	0.49 373	1.65 413	0.66 389	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 382	1.17 519	0.67 426	0.68 397	0.63 334	1.39 528	1.74 427	3.37 548	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 568	0.25 397

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 482	1.00 499	0.80 469	0.69 406	0.88 461	0.74 465	1.32 362	1.20 471	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 479	0.33 457

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 449	0.87 476	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 511	1.63 498	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 427

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 459	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 422	1.35 524	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 317	0.96 449	1.10 513	0.92 493	0.81 444	0.78 422	0.58 409	1.23 355	1.55 495	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 487	0.30 437

iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 400	0.67 445	0.73 290	0.67 392	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 487	0.16 255

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 484	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 420	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 402	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 426	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 522	0.37 507	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 561	9.40 578	30.65 591	0.84 464	1.12 536	0.91 405	1.22 522	1.36 531	2.19 537	0.93 472	0.83 476	1.66 414	0.90 430	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 577

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 464	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 500	0.53 385	1.10 337	0.82 424	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 501	0.72 397	0.80 469	0.69 406	0.68 371	0.83 476	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 388

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 412	0.55 393	2.31 499	0.78 417	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 508	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 491	1.61 497	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 539	0.59 170	0.60 265	0.64 413	0.71 420	0.68 371	2.93 555	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 457

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 467	0.60 416	2.70 534	1.00 445	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 559	1.53 552	8.90 571	0.86 470	0.31 317	0.96 449	0.96 494	1.37 534	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 390	0.91 431	0.54 522	0.31 495	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 564	0.35 406	0.87 474	1.00 527	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 465	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 513	0.91 487	0.81 475	0.75 433	1.01 489	0.61 425	3.66 556	1.23 475	0.26 486	0.23 462	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 515	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 412	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 549	0.31 495	0.36 506	0.21 418	0.53 510	0.55 515

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 414	0.81 462	0.75 457	0.72 425	0.73 400	0.65 438	1.39 369	0.71 402	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 504	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 309	0.72 406	0.68 531	0.60 533	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 518	0.56 238	0.81 475	0.40 166	0.55 291	0.69 450	0.65 267	1.04 454	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 397

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 551	0.64 505	0.98 536	0.94 485	1.40 550	0.85 354	1.75 545	2.34 556	1.33 513	1.05 498	2.21 549	1.58 404	4.15 556	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 453	0.38 462	0.32 450

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 467	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 537	0.39 487

ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 507	1.12 516	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 359	4.86 562	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 447	0.38 481

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 373	0.75 429	0.88 486	0.83 450	0.61 327	1.36 525	1.02 329	3.27 545	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 541	1.41 536	1.41 518	1.11 508	1.13 513	1.35 365	1.31 480	0.26 486	0.28 488	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 431	0.86 473	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 333	3.97 553	0.21 453	0.19 428	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 476	1.36 531	1.23 504	1.46 527	0.94 495	1.87 454	1.72 503	0.66 530	0.61 534	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 507	0.97 495	0.71 445	0.72 425	1.09 504	0.87 484	2.42 511	1.59 496	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 495	0.35 463

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 394	1.29 527	0.69 435	1.35 515	0.85 449	0.59 412	2.03 477	1.09 457	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 531	0.94 495	1.40 372	0.69 397	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 396	0.94 431	0.92 490	0.73 452	0.85 457	1.15 512	0.69 450	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 447	0.24 388

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 482	1.08 510	0.90 490	0.85 457	0.85 449	0.57 403	1.37 367	1.26 477	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 521	1.03 497	0.59 473	0.99 474	0.86 473	0.69 435	1.61 522	0.98 483	0.64 436	1.46 380	1.14 463	0.95 543	0.46 521	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 545	0.94 431	0.83 467	1.16 514	2.23 540	1.03 493	1.39 528	2.49 519	2.35 528	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 528	1.06 500	0.53 453	0.98 462	0.90 486	0.62 393	0.76 436	0.93 472	0.66 443	1.66 414	0.98 439	0.99 546	0.45 519	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 533	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 518	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 407	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 462	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 417	0.94 434	0.32 502	0.26 480	0.32 500	0.27 453	0.34 430	0.30 437

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 388	0.80 456	0.66 422	0.67 389	0.85 449	1.55 535	0.93 319	4.55 560	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 511	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 538	1.22 524	1.08 510	1.17 519	1.91 530	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 437

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 477	0.61 510	1.07 505	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 267	1.10 458	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 520	0.15 152	0.38 481

DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 505	0.70 441	0.68 397	0.94 476	1.29 517	2.08 484	1.82 507	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 499	0.40 491

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 486	0.62 512	1.08 507	0.53 453	0.85 354	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 257	1.01 449	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 518	0.14 134	0.38 481

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 501	2.71 561	2.41 543	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
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
FCDSN-DC	1.29 521	0.54 289	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 526	2.23 553	2.87 552	3.67 555	3.12 560	2.39 508	1.69 501	0.30 499	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 523	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 541	1.20 502	1.43 526	0.98 499	1.76 430	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 567

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 503	0.53 474	0.56 496	1.13 511	0.99 524	0.98 462	1.00 499	1.09 509	0.87 461	0.77 419	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 471

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 503	1.13 511	0.43 407	1.14 518	1.05 505	0.64 413	0.71 420	0.96 479	0.61 425	1.21 351	0.76 413	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 513	0.32 450

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 552	1.07 537	0.86 529	1.15 513	0.53 453	1.06 507	1.12 516	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 493	9.86 575	5.62 574	0.41 518	1.03 546	0.55 526	1.86 561	0.85 535

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 513	1.14 537	0.91 405	0.89 484	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 389	4.07 555	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 462	0.33 457

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 491	1.74 543	2.63 549	3.09 551	1.71 541	1.70 420	1.84 508	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 550	1.09 539	0.88 530	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 519	0.94 496	0.96 478	3.09 551	1.04 504	2.37 502	1.11 461	1.04 547	0.48 527	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 531	1.08 538	0.92 534	1.32 517	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 526	2.13 540	1.03 503	2.50 520	1.40 488	0.91 540	0.53 529	1.00 544	0.55 526	2.11 563	0.85 535

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 501	1.32 517	1.31 544	1.01 491	0.94 491	1.36 531	0.87 461	1.38 524	0.90 490	1.72 424	1.02 451	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 519	0.62 483	0.87 373	0.76 438	0.78 466	0.81 444	1.08 502	1.18 514	1.14 346	2.49 531	0.21 453	0.69 545	0.21 458	0.95 553	0.29 387	0.37 478

IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 538	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 538	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 522	0.95 521	0.95 444	0.91 487	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 416	2.95 543	0.72 406	0.41 511	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 523	1.39 549	1.60 543	0.74 416	1.94 545	0.85 457	0.73 400	1.68 539	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 529	0.55 484	0.50 481	1.49 524	2.48 564	1.48 538	1.71 544	2.13 550	2.09 533	2.07 539	2.56 553	1.90 464	2.02 514	0.35 507	0.36 505	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 525	1.90 557	0.92 414	0.97 495	1.26 528	1.27 506	1.00 488	1.42 530	1.14 346	3.31 546	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 554	0.54 477	0.53 489	1.51 526	1.37 547	1.04 505	1.07 509	1.17 519	1.33 513	1.15 512	1.08 508	1.61 410	2.74 535	0.25 482	0.22 454	0.28 488	0.24 432	0.48 499	0.40 491

Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 547	1.29 546	1.07 544	1.55 527	1.00 527	1.95 553	2.33 554	1.47 539	4.19 565	4.26 561	1.33 523	2.21 494	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 563	0.81 523	0.59 503	1.57 528	1.09 533	1.39 536	1.22 522	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 515	0.47 524	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 529	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 510	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 529	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 510	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 521	1.68 553	1.80 562	1.63 531	1.03 530	2.34 556	2.81 560	1.25 524	2.89 553	4.24 560	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 535	1.63 531	1.37 547	1.52 541	12.43 574	1.85 544	1.69 525	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 524	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 533	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 535	0.51 246	0.37 169	0.87 484	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 534	0.92 520	2.10 554	1.92 551	1.32 530	2.66 550	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 530	1.09 539	0.54 491	1.71 535	1.73 555	1.49 539	1.53 538	1.44 538	1.80 527	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 531	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 522	1.72 536	1.10 534	1.84 550	1.96 552	1.43 537	2.54 545	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 537	0.85 515	1.10 513	2.49 557	1.16 514	1.83 528	1.72 534	1.50 534	2.37 502	2.84 537	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 535	2.61 568	1.43 552	1.76 538	1.11 535	2.76 560	1.79 547	2.26 554	11.53 577	3.96 556	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 562	1.35 558

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 583	12.75 576	19.46 585	12.69 577	1.86 539	0.41 396	12.33 580	1.05 505	15.77 581	18.83 586	12.62 582	8.70 574	12.21 578	9.62 574	22.22 588	8.37 581	25.85 588	24.01 589	19.32 587	17.44 588

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 503	1.95 542	2.05 559	1.11 517	0.64 320	0.95 498	1.49 519	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 352

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 560	1.71 555	1.47 556	1.96 543	1.28 543	3.19 563	17.33 585	2.12 547	15.91 580	9.18 574	1.57 537	8.42 572	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 557	1.40 560

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 543	0.62 483	0.91 405	1.43 533	2.94 565	2.60 547	4.77 564	1.95 545	2.43 514	1.33 482	0.29 496	0.26 480	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 545	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 562	2.89 553	4.22 558	2.97 557	2.55 524	2.19 522	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 546	0.23 155	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 544	1.36 523	0.51 378	3.65 555	1.93 509	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 471

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 515	2.03 547	0.72 503	0.76 273	0.67 357	1.14 513	2.56 546	1.30 522	1.02 502	1.48 388	1.74 504	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 448	0.37 455	0.31 445

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 548	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 563	2.97 556	4.41 562	3.07 558	2.65 529	2.30 527	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 549	1.90 557	1.36 533	1.80 549	3.70 569	3.76 562	5.02 565	8.19 573	2.12 488	1.63 498	0.25 482	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 566	2.36 570

ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 550	1.41 552	2.26 555	12.72 575	11.41 577	16.43 581	11.15 577	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 569	1.27 556

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 551	0.99 524	1.24 527	1.26 525	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 568

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 558	7.01 575	3.97 569	2.18 552	1.34 546	3.37 568	4.05 563	13.17 579	10.58 571	10.73 576	16.52 582	8.45 573	10.51 576	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 578	6.83 578

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 553	1.03 530	1.82 549	2.85 561	1.25 524	2.61 548	2.20 541	1.56 536	2.47 518	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 556	1.81 559	1.44 554	2.34 554	1.40 550	3.24 564	6.60 569	2.60 559	2.76 551	5.75 567	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 559	1.51 562

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 544	0.87 525	1.01 539	2.38 555	2.53 565	1.36 533	1.75 545	2.92 564	3.22 559	2.65 546	2.93 555	2.22 497	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 569	2.79 569	3.93 568	2.43 556	3.46 569	2.68 559	11.19 573	11.66 578	4.73 567	5.26 566	10.46 575	4.50 563	9.49 573	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 526	3.43 571	4.17 570	2.57 557	6.98 574	0.97 458	0.83 467	0.56 321	1.86 529	0.79 427	0.62 430	1.64 412	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 574	4.19 574

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 481	2.81 558	2.20 560	1.61 544	1.50 537	2.28 555	2.35 541	1.82 535	2.13 547	1.73 425	2.22 523	0.35 507	0.37 507	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 506	2.49 566	2.28 564	2.95 559	2.31 562	2.67 558	2.47 556	3.03 566	3.13 558	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 565	2.34 569

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 557	1.82 560	1.44 554	3.18 560	1.57 554	2.62 557	5.64 566	2.05 546	2.13 535	4.13 557	3.76 562	2.62 527	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 560	1.49 561

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 571	3.61 572	0.30 345	3.34 561	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 461	1.56 532	1.10 510	26.49 594	1.96 510	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 565	0.92 535	0.99 548

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 533	1.46 550	1.20 548	3.89 562	0.99 524	3.51 569	6.71 570	2.56 558	4.60 566	4.22 558	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 570	1.15 553

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 560	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 560	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 545	0.54 477	0.44 460	4.11 565	0.58 471	1.31 531	0.84 470	2.12 547	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 547	0.73 513	1.21 549	4.38 566	3.35 567	1.59 542	1.20 521	1.26 528	1.52 521	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 524	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 503	1.03 536	1.01 539	5.01 567	2.45 563	5.36 572	6.88 571	3.58 568	4.76 568	5.99 568	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 541	0.67 510	0.47 476	5.18 568	3.36 568	3.30 567	2.86 562	4.44 570	3.79 563	9.80 575	5.50 568	6.29 568	6.52 568	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 576	6.20 564	13.02 582	11.90 576	7.14 569	5.53 573	6.99 576	1.44 534	2.65 560	3.10 557	8.37 573	5.95 569	4.75 564	6.05 566	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 577	5.43 576

JetRed	3.29 562	4.93 573	10.17 570	1.45 549	1.72 561	7.44 570	5.05 572	3.06 562	2.12 553	2.41 557	2.39 542	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 567	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 564	1.76 566

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 575	13.01 577	8.82 576	11.82 575	8.54 571	24.20 583	6.41 575	13.65 579	5.32 572	11.47 576	6.33 571	10.92 576	7.69 570	13.89 579	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 576	8.26 580

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 574	12.25 573	5.92 574	11.32 574	8.54 571	24.18 582	6.40 574	13.49 576	5.15 571	11.46 575	6.19 570	10.92 576	7.00 569	13.72 578	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 573	7.87 579

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 553	2.29 565	1.58 559	10.20 573	16.97 579	9.42 578	5.02 565	1.67 542	1.28 507	4.68 563	5.03 566	3.37 553	5.92 565	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 571	1.53 563

MultiAttention	2.38 549	0.50 275	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 574	2.30 561	1.22 524	0.80 456	0.62 393	1.16 501	1.13 509	0.56 397	16.09 583	1.18 468	0.20 446	0.09 185	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 564

HaxPig	19.86 583	22.40 590	22.34 583	17.95 584	17.95 583	11.77 575	11.89 576	16.02 586	15.89 584	21.10 587	21.41 588	18.74 586	18.39 583	20.08 588	19.69 586	23.63 592	23.22 590	24.06 587	23.69 588	23.00 588	23.95 591

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 523	1.47 551	1.25 551	14.07 576	1.06 532	4.90 570	20.99 591	10.17 574	16.48 582	11.88 579	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 567	1.20 554

USTest	8.10 573	7.17 577	8.96 568	9.25 577	9.05 572	15.27 577	23.78 581	9.96 579	9.47 572	5.94 573	6.75 569	7.80 572	7.48 571	8.83 574	11.21 577	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 575	4.16 573

xyz-stereo	3.02 560	0.29 122	30.64 593	0.23 36	0.12 6	15.52 578	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 570	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

MEDIAN_ROB	23.96 587	27.05 595	26.39 590	22.16 586	22.13 585	16.12 579	13.97 577	20.24 587	20.05 587	25.50 594	25.31 593	22.96 589	22.63 588	24.39 590	23.24 590	28.20 593	27.23 594	28.62 590	27.75 590	27.50 590	27.76 592

xxxxx1	28.96 593	20.11 586	14.07 579	49.74 593	39.15 593	18.98 580	26.64 584	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 583	18.36 583	21.56 585	16.21 584	20.88 587	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

tt_ll	28.96 593	20.11 586	14.07 579	49.74 593	39.15 593	18.98 580	26.64 584	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 583	18.36 583	21.56 585	16.21 584	20.88 587	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

ff	28.96 593	20.11 586	14.07 579	49.74 593	39.15 593	18.98 580	26.64 584	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 583	18.36 583	21.56 585	16.21 584	20.88 587	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 580	19.19 583	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

Anonymous_1	22.91 585	11.20 579	12.13 572	12.75 579	26.28 590	19.43 584	27.92 587	14.08 582	13.61 577	14.96 580	10.58 571	11.26 578	11.19 578	12.55 579	14.57 581	38.28 595	7.88 577	34.96 592	63.99 592	89.57 596	10.94 583

AVERAGE_ROB	26.93 592	30.34 596	29.27 592	25.82 588	25.34 586	19.48 585	15.17 578	23.55 591	23.00 592	28.45 595	27.87 594	26.25 594	25.86 595	26.96 596	25.55 591	31.30 594	30.07 595	31.76 591	30.81 591	30.79 594	30.93 593

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 580	12.51 574	12.91 580	12.80 578	19.84 586	28.28 588	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 573	12.03 580	11.85 579	13.15 581	15.34 583	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DPSM	12.34 578	11.21 580	12.51 574	12.91 580	12.80 578	19.84 586	28.28 588	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 573	12.03 580	11.85 579	13.15 581	15.34 583	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DPSimNet_ROB	17.97 582	20.20 589	24.98 586	17.62 583	15.92 581	21.53 588	21.00 580	13.70 581	15.61 583	23.89 592	14.69 579	22.87 588	24.58 594	12.70 580	14.56 580	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 582	14.17 584

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 578	27.29 591	2.99 570	3.51 567	21.84 589	11.10 575	14.34 583	13.83 580	20.34 586	20.33 587	26.35 595	20.03 584	19.06 587	14.80 582	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 572	3.12 572

ASD4	21.52 584	19.65 584	22.13 582	22.45 587	16.42 582	23.29 590	30.71 590	33.06 596	17.47 586	24.18 593	14.11 578	21.71 587	15.88 581	21.06 589	18.11 585	19.78 587	17.78 589	26.52 589	20.33 587	27.03 589	18.73 589

FlowAnything	24.85 589	22.54 592	25.10 587	26.11 590	25.76 588	39.86 591	57.00 592	28.89 593	28.87 595	21.31 591	22.68 592	24.22 590	23.87 590	26.39 592	30.89 595	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 583	16.69 585

CasAABBNet	24.81 588	22.53 591	24.83 585	26.08 589	25.74 587	39.86 591	57.06 594	28.87 592	28.83 594	21.16 589	22.54 590	24.22 590	23.89 592	26.38 591	30.87 593	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 583	16.71 586

Selective-RAFT-Error	24.87 590	22.59 593	25.14 588	26.13 591	25.82 589	39.93 593	57.03 593	28.97 594	28.95 596	21.21 590	22.65 591	24.25 592	23.98 593	26.43 593	30.83 592	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 585	16.76 587

LSM0	26.58 591	22.63 594	25.88 589	30.13 592	52.21 596	39.94 594	56.74 591	28.97 594	28.72 593	21.14 588	22.26 589	24.43 593	23.88 591	26.54 595	30.87 593	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 586	20.60 590

PML	23.15 586	16.83 582	7.78 567	5.49 573	9.93 573	51.13 595	104.50 595	5.76 573	13.62 578	37.30 596	105.93 595	30.86 596	23.50 589	12.07 577	7.87 571	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 581	2.90 571

test_example2	115.39 596	123.23 597	94.57 595	115.52 596	123.55 597	101.63 596	114.33 596	53.41 597	99.48 597	134.90 597	135.05 596	85.83 597	85.11 596	111.32 597	106.15 596	152.55 597	205.26 597	99.78 597	114.96 597	140.96 597	110.20 597

ccccc	291.34 597	297.21 598	347.09 597	374.70 598	380.44 598	203.92 597	213.88 597	216.32 598	172.72 598	203.37 598	218.57 597	215.01 598	258.31 597	312.78 598	341.56 597	412.57 598	356.13 598	256.09 598	227.69 598	428.88 598	389.64 598

FADE		3.00 572		2.11 563	2.94 566			5.00 571	2.49 557	1.25 524		3.05 550		8.02 571		94.83 596	35.90 596	65.83 593	66.18 593	1.66 556	1.30 557

Low-res two-view benchmark