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

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 514	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	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 529	0.18 294

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	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

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	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 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	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

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	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

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	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

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	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

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	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

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	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

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	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

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	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	0.25 441	0.10 50	0.10 80

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	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

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	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

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	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

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	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 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	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

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	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 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	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

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	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

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	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

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	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

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

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	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

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	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	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	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

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 551	0.07 1	0.26 449	0.21 288	1.03 551

GASTEREO	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.56 487	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 457	0.14 134	0.20 326

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	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 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	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

LGtest1	0.21 8	0.37 191	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	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 526	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 525	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 509

MSCF	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.58 493	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 461	0.15 152	0.21 338

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	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

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	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

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	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

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	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

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	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

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	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	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 498	0.59 520

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 520	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 535	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 479

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	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

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 502

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 530	3.16 568	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 501	0.23 318	0.25 398

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 428

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
S2M2	0.24 40	0.29 123	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 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 448	0.22 353

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	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

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 505

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 504	0.19 259	0.31 446

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 486	0.12 142

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 446

XX-TBD	0.34 105	0.77 387	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	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

sAnonymous2	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

SCV	0.35 116	0.59 308	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.34 431	0.29 428

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 477	0.12 81	0.09 56

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.26 366	0.18 294

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	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

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 492

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 471	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
test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 509	0.17 211	0.26 408

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	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
DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

AIO_rvc	0.41 168	0.64 335	1.29 99	0.58 493	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 536

HUF	0.59 361	0.65 342	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 569	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 566

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	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	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

test_for_model	0.64 390	1.60 537	1.82 252	1.23 546	1.02 542	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 538	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 559	0.50 512

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 499	0.08 34

tt1	0.44 203	0.64 335	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 480	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 472

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

GMStereo	0.38 140	0.99 471	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	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
water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 472	0.15 229

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 461	0.16 189	0.25 398

DLNR_Zeroshot_test	13.43 581	19.94 586	23.55 586	121.61 598	35.03 593	0.46 115	0.15 22	8.02 578	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 578	0.26 481	0.09 82	0.38 504	50.13 596	0.18 294

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	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	0.49 509

TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

AIO-test2	0.49 270	1.15 501	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 535	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

U	3.37 565	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 581	19.19 585	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	17.88 586	12.81 582	0.10 50	0.08 34

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 464

MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 314	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 490	0.21 288	0.16 256

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 504	0.18 238	0.12 142

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 471	0.26 366	0.17 274

AIO-test1	0.45 221	0.87 424	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 431	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 314	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 533	0.36 501	0.12 81	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	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
testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 544	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 539	0.18 294

fff	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 387	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 468	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

raftrobust	0.38 140	0.68 352	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

DCANet	0.42 187	0.77 387	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

csc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 306	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 477	0.11 105

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.13 111	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

HHNet	0.60 367	0.65 342	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 480	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 501	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 507	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

raft+_RVC	0.44 203	0.67 350	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 492

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 514	0.67 515	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 416	1.67 561	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 528	0.12 245	0.70 524	0.98 544

rafts_anoy	0.43 193	0.89 431	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	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	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	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
RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 421	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 524	0.29 387	0.41 497

UDGNet	0.44 203	1.02 480	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 511	0.19 403	0.27 376	0.15 229

dd	0.42 187	0.96 455	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

DFGA-Net	0.51 298	1.06 485	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 456	0.15 229

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

TestStereo1	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

SA-5K	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 428	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 462

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	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.
IPLG	0.69 420	0.84 414	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 535	0.61 480	1.36 534	0.58 253	1.39 536	0.51 247	0.37 169	0.87 485	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 544	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 488	0.36 472

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 491	0.18 145	0.59 270	0.63 486	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

SA	0.50 281	0.75 377	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 483	0.30 398	0.10 80

test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 489	0.53 130	0.53 208	0.67 427	0.99 484	0.38 176	1.00 501	1.44 376	2.10 521	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 253	0.77 509	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 282	0.59 474	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 484	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 361	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

RALAANet	0.43 193	0.98 467	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 392	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 421	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 455	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 438

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.19 259	0.08 34

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

CIPLG	0.56 342	1.19 507	2.46 427	0.80 521	0.31 364	0.61 303	0.57 470	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

IPLGR_C	0.58 353	1.25 514	2.72 474	0.80 521	0.31 364	0.60 282	0.61 480	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

GMOStereo	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

ACRE	0.56 342	1.14 497	2.77 484	0.76 517	0.28 326	0.60 282	0.56 466	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 448	0.18 294

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 530	0.22 232	0.96 488	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 468	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 538	0.39 488

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 557	0.19 177	0.62 323	0.45 427	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 446	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

test-2	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 468	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 480	0.37 479

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 511	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 448	0.12 142

model_zeroshot	0.44 203	0.68 352	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 502	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

DCRE	0.50 281	0.63 331	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 536	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.16 189	0.15 229

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

Sa-1000	0.51 298	0.72 365	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 461	0.29 387	0.10 80

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 517	0.22 305	0.19 310

EKT-Stereo	1.47 534	0.49 270	1.93 302	2.57 568	19.31 585	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 310	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	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
ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 486	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 502	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 491	0.43 213	0.72 458	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 499

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

iResNet	0.51 298	0.76 378	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 427	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 427	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 483	0.14 134	0.10 80

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 435	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	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	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 564	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 506	0.56 496	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 461	0.12 81	0.10 80

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

StereoVision	0.45 221	0.72 365	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

test_5	0.51 298	0.87 424	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 482

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.28 422

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.29 428

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 493	0.29 387	0.28 422

DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 519	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 487	0.45 233	1.26 517	1.54 395	2.26 527	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 464	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 449	0.69 497	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 571	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

GCST	0.72 436	1.10 490	2.15 366	1.11 542	0.59 503	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 537	0.45 520	0.84 536	0.64 541	0.69 523	0.54 513

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

H2IRNET	0.40 161	0.61 314	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 302	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 458	1.02 495	0.64 320	0.73 453	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

TRStereo	0.53 317	0.76 378	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 549	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 512	0.13 111	0.32 451

ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 529	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 505	0.47 254	0.66 444	1.34 365	0.94 434	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 461	1.91 532	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 476	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 478	0.24 265	0.77 440	0.46 430	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 501

FINET	0.65 399	0.95 452	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 442	0.92 415	1.10 513	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

HITNet	0.46 231	0.92 437	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	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
IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 450	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 461	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.44 203	0.96 455	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 456	0.10 80

MyStereo8	0.54 322	0.80 399	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 462

AAGNet	0.88 484	0.33 159	1.79 239	0.54 478	0.98 536	0.62 323	0.46 430	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 461	1.23 356	7.48 572	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 478	0.59 503	1.95 544	2.05 561	1.11 518	0.64 320	0.95 499	1.49 521	0.50 270	0.67 446	0.59 243	1.44 491	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 521	0.13 111	0.22 353

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

PS-NSSS	0.63 386	1.00 473	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 504	0.53 489	0.62 323	0.66 489	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 408	1.89 285	0.59 498	0.56 496	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 519	0.29 461	0.48 500	0.30 438

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

CrosDoStereo	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 414	0.93 475	0.53 281	0.72 458	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 513

DeepStereo_LL	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 459	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 540	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.09 56

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 527	0.14 345	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample9	0.94 492	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 378	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 480	0.08 34

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 485	0.57 470	1.14 519	0.56 238	0.81 476	0.40 167	0.55 291	0.69 451	0.65 268	1.04 455	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 501	0.17 211	0.25 398

AASNet	0.56 342	1.03 481	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 488	0.24 389

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 460	0.40 443	0.61 303	0.53 454	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	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
ARAFT	0.60 367	1.23 511	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 456	0.21 338

FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

MLCV	0.48 252	0.89 431	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 423	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 375	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 528	0.23 252	0.62 323	1.42 555	0.62 187	0.60 265	0.72 449	0.78 441	0.56 303	3.07 559	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

111	0.48 252	1.09 489	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 464

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 559	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 508	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 450	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 473	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 488	0.29 428

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 477	0.11 70	0.09 56

DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 506	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 522

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 372	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 501	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.13 111	0.15 229

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 565	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

CFNet	0.58 353	0.96 455	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

ToySt	0.44 203	0.61 314	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 487	0.74 505	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 424	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 455	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 434	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

FADNet_RVC	0.81 475	1.14 497	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 395	0.94 543	0.96 558	0.28 489	1.00 556	0.90 535	1.36 560

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 529	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 488	0.17 274

UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

ADCRef	0.80 466	0.96 455	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 488	0.51 447	0.87 374	0.75 429	0.88 487	0.83 451	0.61 327	1.36 526	1.02 330	3.27 546	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

TDLM	0.67 408	0.92 437	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 466	0.82 331	0.74 416	1.16 515	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 535	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 505	0.14 306	0.32 414	0.16 256

AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	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.
gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 477	0.08 18	0.09 56

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 477	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 472	0.12 142

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 516	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 515	0.28 422

TCMNet	0.66 403	0.85 418	2.55 453	0.50 460	0.52 488	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 463	0.27 415

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

dad	0.51 298	1.01 477	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 404	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 514	0.18 383	0.22 305	0.14 195

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 480	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 372	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

SuperB	1.15 511	1.14 497	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 457	0.89 519	0.88 383	1.17 519	0.67 427	0.68 398	0.63 334	1.39 529	1.74 428	3.37 549	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 569	0.25 398

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 408	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 431	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 479	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

xyz-stereo	3.02 561	0.29 123	30.64 595	0.23 36	0.12 6	15.52 580	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 572	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 504	0.07 51	0.13 111	0.08 34

AACVNet	0.54 322	0.78 395	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 485	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 530	0.61 383	2.07 534	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 402	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 518	0.21 338

HI	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.11 105

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

Consistency-Raft	0.88 484	0.93 443	3.23 531	0.99 536	0.64 513	0.77 440	0.55 461	0.98 463	0.97 495	0.61 383	1.03 491	0.65 348	1.05 506	0.79 307	1.38 486	0.44 514	0.46 522	0.51 523	0.58 535	0.65 520	0.47 505

DeepPrunerF	0.86 481	0.86 421	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 351	0.48 442	1.14 519	2.64 560	0.63 404	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 481	0.23 470	0.19 429	0.30 497	0.28 457	0.36 448	0.25 398

CC-Net-ROB	0.85 480	1.15 501	2.13 360	0.88 527	0.38 431	0.88 479	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 538	0.51 338	0.93 542	0.39 516	0.87 537	0.29 461	0.54 512	0.54 513

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 424	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 465	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 421	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 402	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 483	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 485	0.25 283	0.91 483	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

FADNet	0.64 390	1.22 510	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 515	0.24 389

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 359	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 404	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

anonymity	0.80 466	0.66 349	1.29 99	0.59 498	0.75 522	0.67 378	0.52 450	0.95 445	0.71 387	0.94 497	0.70 417	0.67 364	0.87 485	0.71 288	1.35 484	0.64 530	0.62 536	0.58 525	1.44 563	0.60 518	0.65 525

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 430	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 408	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 518	0.76 274	0.70 377	0.72 449	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

STTStereo	0.51 298	0.69 356	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

HBP-ISP	0.76 454	1.30 519	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 469	0.54 458	1.03 502	0.72 397	0.80 470	0.69 407	0.68 371	0.83 477	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 496	0.25 441	0.28 382	0.24 389

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 471	1.17 541	0.59 171	0.60 265	0.64 414	0.71 421	0.68 371	2.93 556	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 458

psm_up	0.57 348	0.61 314	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 399	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 436	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 456	0.15 229

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

SACVNet	0.60 367	0.74 375	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 421	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 463	0.24 389

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.56 487	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 423	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 472	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.54 478	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 414	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 487	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 480	0.10 80

HGLStereo	0.54 322	0.69 356	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 456	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 470	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 397	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

G2L-ROB	0.51 298	0.95 452	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

RAFT	0.45 221	0.92 437	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 507	0.13 177

PA-Net	0.84 479	1.00 473	3.49 539	0.63 505	0.40 443	0.70 403	0.52 450	0.86 365	0.84 470	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 525	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 457	0.22 305	0.36 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.55 334	0.85 418	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 476	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 463	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 493	0.19 259	0.09 56

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 445	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 495	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 467	0.69 436	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 466	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 299	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 449	0.44 419	1.15 522	0.82 463	0.62 394	0.89 467	0.72 395	0.63 434	2.69 534	0.64 385	0.48 519	0.64 537	0.27 485	0.24 433	0.35 442	0.27 415

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 501	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 463	0.61 480	0.97 459	0.89 484	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 507	0.24 433	0.39 472	0.31 446
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 437	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 466	1.58 536	2.53 442	0.76 517	0.83 527	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 404	0.69 407	0.73 400	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 539	0.29 490	0.59 527	0.29 461	0.86 534	0.61 521

iinet-f	0.57 348	0.93 443	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 463	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 400	0.67 446	0.73 291	0.67 392	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 488	0.16 256

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 400	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 461	0.10 50	0.19 310

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 463	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 481	0.60 476	0.92 415	0.81 462	0.75 458	0.72 426	0.73 400	0.65 439	1.39 370	0.71 402	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

MIPNet	0.83 477	0.81 404	2.40 415	0.61 503	0.18 145	1.48 525	1.39 551	1.60 544	0.74 416	1.94 546	0.85 458	0.73 400	1.68 540	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 483	0.25 346	0.12 142

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 427	0.68 398	0.73 400	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 463	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 406	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

GASNet	0.73 445	1.47 531	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 406	0.55 394	2.03 478	0.65 388	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 507	0.28 422

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 488	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 406	0.72 458	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

CFNet-ft	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

StereoDRNet	0.64 390	0.88 428	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 438	0.94 432	0.74 416	0.75 458	0.54 283	0.74 406	0.47 358	1.70 421	0.72 406	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

zh-mn7	0.80 466	1.54 534	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 515	1.00 502	1.28 509	0.75 412	0.57 404	1.87 455	1.18 469	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

APVNet	0.70 424	0.67 350	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 469	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 412	0.55 394	2.31 500	0.78 417	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

cf-r	0.53 317	0.81 404	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 412	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 482	2.06 342	0.94 532	0.35 406	0.89 480	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 412	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 550	0.31 496	0.36 507	0.21 419	0.53 511	0.55 516

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 477	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 461	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 412	0.47 358	2.00 477	0.82 424	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 428	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 442	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 417	0.60 417	0.67 272	0.73 409	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 456	0.16 256

raft_robust	0.55 334	0.84 414	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 417	0.75 467	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 471	0.26 366	0.16 256

zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 568	0.49 457	0.98 536	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 527	0.17 11	0.20 23	0.77 419	0.22 95	0.60 249	0.97 438	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

NaN_ROB	1.14 509	0.94 445	2.96 503	0.53 475	0.56 496	1.13 512	0.99 526	0.98 463	1.00 499	1.09 510	0.87 462	0.77 419	1.06 508	5.90 567	2.72 535	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 472

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 342	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 419	0.38 264	2.78 539	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 489	0.26 449	0.27 376	0.39 488

PWC_ROB	0.70 424	0.94 445	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 491	0.91 493	1.29 511	0.77 419	0.62 431	1.62 412	1.03 454	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 507	0.22 353

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 423	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 486	0.17 274

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 483	0.52 260	0.78 423	0.58 410	0.48 193	1.10 459	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 460	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 423	1.35 525	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

RTSC	0.72 436	1.00 473	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 460	0.31 318	0.96 450	1.10 513	0.92 494	0.81 445	0.78 423	0.58 410	1.23 356	1.55 496	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 488	0.30 438

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 530	0.69 368	0.72 449	0.70 417	0.78 423	0.42 314	3.77 558	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	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
DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 450	0.58 163	0.49 164	0.69 436	0.46 200	0.79 428	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 455	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 428	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

DGSMNet	2.89 558	0.63 331	3.18 526	3.43 572	4.17 571	2.57 559	6.98 576	0.97 459	0.83 467	0.56 322	1.86 531	0.79 428	0.62 431	1.64 413	1.39 487	4.61 573	5.01 576	5.17 577	4.71 576	4.44 575	4.19 575

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 404	0.53 271	0.80 431	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

ADLNet	0.60 367	0.71 361	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 434	0.62 348	0.80 431	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

AANet_RVC	0.68 415	1.00 473	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 476	0.80 431	0.41 297	2.46 517	1.02 452	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

coex_refinement	0.58 353	0.94 445	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 434	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 342	3.45 538	0.50 460	0.60 508	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 461	1.30 512	0.81 434	0.60 417	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 515	0.31 406	0.22 353

ssnet_v2	0.55 334	0.60 310	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 404	0.54 283	0.81 434	0.47 358	0.77 302	0.70 399	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 438

aanetorigin	0.77 458	0.80 399	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 253	1.01 531	0.57 157	0.68 359	1.53 541	1.23 506	0.81 434	1.08 509	1.07 335	1.07 456	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 512	0.30 438

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 365	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 438	0.89 389	0.71 387	0.78 467	0.70 417	0.81 434	0.53 386	1.70 421	0.76 413	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 501	0.55 461	0.98 463	0.71 387	0.88 487	0.97 481	0.82 439	0.88 489	1.68 418	0.94 434	0.32 503	0.26 481	0.32 501	0.27 454	0.34 431	0.30 438

GwcNet	0.69 420	0.71 361	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 457	0.44 419	0.86 365	0.84 470	0.60 374	0.74 431	0.82 439	0.49 374	1.65 414	0.66 389	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

YMNet	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

DispNO	0.67 408	0.98 467	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 441	0.47 358	2.46 517	0.68 395	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 477	0.16 189	0.17 274

S-Stereo	0.80 466	0.69 356	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 500	0.94 432	0.98 498	0.62 394	0.91 469	0.83 441	0.60 417	2.37 503	0.66 389	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 464

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 449	0.69 407	0.83 441	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

zh-sn7	0.89 486	1.73 548	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 460	0.63 486	0.96 450	0.87 476	0.79 469	1.12 499	0.84 446	0.87 485	2.42 512	1.63 499	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 428

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 446	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 559	3.69 575	0.80 532	0.27 415

GANet	0.75 451	0.84 414	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 489	0.87 374	0.73 412	0.71 446	1.07 496	0.84 446	0.59 413	2.71 537	1.15 466	0.17 410	0.16 388	0.44 519	0.16 351	0.31 406	0.20 326

MFMNet_re	0.92 490	1.28 517	2.53 442	0.82 525	0.76 525	0.90 481	0.75 506	0.98 463	1.04 504	1.03 505	1.05 495	0.84 446	0.94 496	0.83 310	0.72 406	0.68 532	0.60 534	0.63 529	0.60 537	0.77 530	0.74 528

z-mn7	0.80 466	1.52 533	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 495	0.48 442	0.90 395	1.29 528	0.69 436	1.35 517	0.85 450	0.59 413	2.03 478	1.09 458	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

w-ln-seven	0.74 448	1.05 483	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 498	0.47 438	1.00 483	1.08 510	0.90 491	0.85 458	0.85 450	0.57 404	1.37 368	1.26 478	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

LL-Strereo	0.72 436	1.29 518	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 427	0.58 318	0.85 450	0.79 472	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 477	0.42 498

XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 450	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.17 211	0.14 195

ADCP+	0.94 492	1.12 492	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 501	0.79 510	0.89 389	0.80 456	0.66 423	0.67 390	0.85 450	1.55 536	0.93 320	4.55 561	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

ETE_ROB	0.60 367	0.71 361	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 447	1.47 538	0.70 377	0.80 470	0.69 407	0.85 450	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

NCCL2	0.65 399	0.94 445	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 405	0.68 495	0.84 348	0.65 333	0.70 442	0.60 336	0.86 456	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 531	0.25 441	0.22 305	0.24 389

CBMV	0.71 433	0.76 378	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 510	0.98 463	0.78 448	0.85 486	0.71 421	0.86 456	1.10 511	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

AnyNet_C32	1.00 500	1.33 525	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 514	1.14 539	0.91 406	0.89 484	1.11 511	0.95 478	0.87 458	0.93 493	1.50 390	4.07 556	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 463	0.33 458

PASM	0.72 436	0.68 352	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 282	0.51 447	0.76 274	0.80 456	0.77 465	0.67 390	0.87 458	0.61 426	2.40 510	0.67 392	0.32 503	0.35 504	0.36 507	0.41 512	0.45 497	0.39 488

XQC	0.73 445	0.98 467	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 457	0.46 430	1.00 483	1.00 499	0.80 470	0.69 407	0.88 462	0.74 466	1.32 363	1.20 472	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 480	0.33 458

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 438	0.96 450	0.76 438	1.04 507	0.96 479	0.88 462	0.93 493	2.06 482	1.19 471	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 441	0.25 346	0.28 422

STrans-v2	0.67 408	0.56 302	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 494	0.85 458	0.89 464	0.93 493	1.83 447	1.21 474	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 464	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 565	0.35 406	0.87 475	1.00 529	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 466	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

SHD	0.72 436	0.77 387	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 524	1.07 508	0.84 454	0.90 466	0.73 461	1.09 337	0.98 440	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 446

DDUNet	0.77 458	1.12 492	1.88 278	0.76 517	0.69 518	0.84 465	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 427	0.75 434	0.91 468	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 523	0.37 508	0.95 543	0.52 526	0.71 525	0.57 517

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 302	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 461	0.74 431	0.91 468	0.85 481	1.83 447	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

NCC-stereo	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 424	0.56 302	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 471	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 468	0.60 417	2.70 535	1.00 446	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

Ntro	1.00 500	1.68 544	2.80 488	0.95 533	0.85 528	1.06 501	0.53 454	0.98 463	0.90 486	0.62 394	0.76 437	0.93 473	0.66 444	1.66 415	0.98 440	0.99 547	0.45 520	0.75 535	0.40 509	1.19 544	0.75 530

ADLNet2	0.68 415	0.84 414	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 473	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

RASNet	0.61 375	0.68 352	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 473	0.61 426	2.21 495	0.73 409	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

LSM	3.31 564	1.11 491	5.29 561	9.40 579	30.65 592	0.84 465	1.12 538	0.91 406	1.22 522	1.36 532	2.19 539	0.93 473	0.83 477	1.66 415	0.90 430	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 457	0.39 472	6.33 578

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 458	0.97 459	0.87 476	0.76 461	0.92 471	0.94 477	0.80 473	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

DPSNet	0.86 481	0.60 310	2.34 403	0.58 493	0.36 414	1.07 506	0.75 506	1.30 531	1.05 505	0.70 442	0.68 398	0.94 477	1.29 518	2.08 485	1.82 508	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 500	0.40 492

LALA_ROB	0.60 367	0.76 378	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 461	0.94 432	0.77 443	0.81 476	0.67 390	0.94 477	0.49 374	0.99 326	0.73 409	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 523	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 476	0.98 463	0.87 476	0.67 427	0.83 451	0.96 480	0.60 417	1.67 417	0.97 438	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 448	0.24 389

DANet	0.80 466	0.65 342	2.21 377	1.19 545	0.48 478	0.74 422	1.25 544	0.89 389	1.53 539	0.89 489	0.71 421	0.96 480	0.56 398	1.83 447	0.96 437	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 428
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 485	2.11 355	0.64 506	0.59 503	1.13 512	0.43 408	1.14 519	1.05 505	0.64 414	0.71 421	0.96 480	0.61 426	1.21 352	0.76 413	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 514	0.32 451

THIR-Stereo	0.86 481	0.62 320	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 568	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 525	0.97 483	1.80 544	1.69 420	2.25 526	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

otaku	1.03 503	1.68 544	2.72 474	0.95 533	0.73 521	1.03 498	0.59 474	0.99 475	0.86 473	0.69 436	1.61 524	0.98 484	0.64 437	1.46 381	1.14 464	0.95 544	0.46 522	0.72 534	0.40 509	1.24 548	0.78 533

Nwc_Net	0.68 415	0.83 412	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 484	0.98 484	0.68 449	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 441	0.23 318	0.18 294

MDST_ROB	1.17 514	0.42 228	3.87 545	0.54 478	0.44 460	4.11 567	0.58 472	1.31 532	0.84 470	2.12 548	1.12 499	0.98 484	0.71 455	4.24 562	0.99 445	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 464

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 314	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 453	0.52 260	0.99 487	0.65 439	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 512	0.29 387	0.20 326

RP	0.67 408	0.82 408	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 365	0.45 427	0.89 389	0.82 463	0.66 423	0.92 471	0.99 487	0.76 468	1.55 396	0.66 389	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

ADCL	0.99 497	0.79 397	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 527	1.90 559	0.92 415	0.97 495	1.26 529	1.27 508	1.00 489	1.42 531	1.14 347	3.31 547	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

UDG	0.77 458	1.23 511	2.15 366	0.67 511	0.59 503	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 490	0.67 446	1.02 330	0.73 409	0.45 516	0.34 503	0.87 537	0.51 524	0.67 522	0.46 504

RGC	0.71 433	0.97 463	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 446	1.04 494	1.01 490	0.71 455	1.74 428	0.70 399	0.23 470	0.18 417	0.28 489	0.26 449	0.29 387	0.27 415

ADCMid	0.96 496	1.32 523	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 491	0.58 472	0.94 432	0.86 473	1.23 524	1.01 487	1.01 490	1.00 501	1.05 334	3.97 554	0.21 454	0.19 429	0.42 516	0.32 483	0.40 477	0.29 428

FBW_ROB	0.83 477	0.77 387	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 475	0.46 430	1.10 514	0.91 487	0.81 476	0.75 434	1.01 490	0.61 426	3.66 557	1.23 476	0.26 487	0.23 463	0.36 507	0.25 441	0.27 376	0.62 522

CBFPSM	0.56 342	0.91 436	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 494	0.83 477	0.62 253	1.35 484	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

hitnet-ft	0.67 408	0.80 399	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 494	0.95 499	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 515	0.13 278	0.24 333	0.17 274

SGM-Forest	1.04 504	0.42 228	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 500	1.32 547	0.94 432	0.83 467	1.16 515	2.23 542	1.03 494	1.39 529	2.49 520	2.35 529	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 451
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 420	0.92 437	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 473	0.69 436	1.03 491	1.04 497	0.84 480	1.19 351	0.78 417	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

CSAN	1.25 520	1.12 492	3.04 511	0.51 465	0.37 425	1.06 501	1.15 540	1.22 525	1.08 510	1.17 520	1.91 532	1.04 497	1.31 521	5.96 568	2.43 531	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 438

EDNetEfficient	1.27 521	0.70 359	4.05 551	0.64 506	0.98 536	0.94 486	1.40 552	0.85 355	1.75 546	2.34 557	1.33 515	1.05 499	2.21 550	1.58 405	4.15 557	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 454	0.38 463	0.32 451

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 502	1.67 542	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 524	0.95 523	0.95 445	0.91 487	0.84 483	0.94 476	1.05 499	0.60 417	2.95 544	0.72 406	0.41 512	0.72 550	0.32 501	0.55 527	0.74 526	1.22 556

WZ-Net	0.92 490	1.31 520	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 471	0.71 501	1.00 483	1.06 508	0.82 480	0.92 471	1.06 501	1.05 506	2.16 492	1.61 498	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 422

DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 465	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 501	0.53 386	1.10 338	0.82 424	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

ADCS	1.05 505	1.36 528	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 488	0.81 514	1.06 508	1.12 516	1.25 525	0.97 481	1.08 503	0.90 491	1.25 360	4.86 563	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 448	0.38 482

ADCPNet	0.99 497	0.99 471	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 521	0.62 484	0.87 374	0.76 438	0.78 467	0.81 445	1.08 503	1.18 515	1.14 347	2.49 532	0.21 454	0.69 546	0.21 459	0.95 554	0.29 387	0.37 479

RainbowNet	1.15 511	1.78 550	2.72 474	1.12 543	0.91 533	1.06 501	0.76 508	1.16 524	1.13 518	0.75 458	0.97 481	1.09 505	0.80 473	1.60 408	1.21 474	1.17 552	1.26 562	1.01 546	0.57 533	1.13 542	0.88 541

Wz-Net-TNSev	0.91 488	1.73 548	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 494	0.71 501	1.06 508	0.97 495	0.71 446	0.72 426	1.09 505	0.87 485	2.42 512	1.59 497	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 496	0.35 464

RTS	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

RTSA	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

PVD	0.90 487	0.85 418	2.15 366	0.53 475	0.50 481	0.99 491	0.56 466	1.15 522	1.64 542	1.41 537	1.41 520	1.11 509	1.13 514	1.35 366	1.31 481	0.26 487	0.28 489	0.28 489	0.26 449	0.37 456	0.49 509

MultiAttention	2.38 550	0.50 276	1.93 302	1.80 558	2.56 566	10.86 576	2.30 563	1.22 525	0.80 456	0.62 394	1.16 502	1.13 510	0.56 398	16.09 584	1.18 469	0.20 447	0.09 186	0.43 518	1.62 565	0.94 537	1.58 565

DispFullNet	1.67 541	2.10 564	5.22 559	1.53 553	8.90 572	0.86 471	0.31 318	0.96 450	0.96 494	1.37 535	1.01 487	1.13 510	1.98 547	1.51 391	0.91 431	0.54 523	0.31 496	1.18 549	0.63 540	1.13 542	0.80 534

edge stereo	0.81 475	0.73 372	3.30 533	0.37 357	1.21 550	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 470	0.88 465	1.14 512	0.71 455	2.18 493	0.71 402	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 463	0.26 408

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 495	0.41 397	0.94 432	0.92 490	0.73 453	0.85 458	1.15 513	0.69 451	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 448	0.24 389

AnyNet_C01	1.14 509	1.49 532	4.23 554	0.54 478	0.53 489	1.51 528	1.37 549	1.04 506	1.07 509	1.17 520	1.33 515	1.15 513	1.08 509	1.61 411	2.74 536	0.25 483	0.22 455	0.28 489	0.24 433	0.48 500	0.40 492

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 465	0.45 192	1.16 515	0.82 476	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 516	0.11 70	0.22 353

psmorigin	1.36 527	0.60 310	13.80 580	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 500	0.88 465	1.17 516	0.73 461	4.00 559	0.86 428	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 428

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 478	0.61 510	1.07 506	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 491	0.91 469	1.23 517	0.77 471	0.65 268	1.10 459	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 521	0.15 152	0.38 482

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 487	0.62 512	1.08 508	0.53 454	0.85 355	0.44 114	0.93 496	0.92 471	1.24 518	0.68 449	0.64 258	1.01 450	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 519	0.14 134	0.38 482

MADNet+	1.36 527	1.93 561	5.95 563	0.81 524	0.59 503	1.57 530	1.09 535	1.39 537	1.22 522	0.84 483	1.01 487	1.25 519	1.12 513	3.19 549	2.36 530	0.45 516	0.47 525	0.38 513	0.34 490	0.59 515	0.57 517

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 513	0.21 205	0.73 418	1.79 558	0.57 157	0.53 208	1.07 508	1.63 526	1.29 520	2.13 548	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 492

EDNetEfficientorigin	8.18 575	0.98 467	145.96 598	0.51 465	0.89 531	0.72 411	0.48 442	0.85 355	1.56 541	2.12 548	1.49 521	1.29 520	1.31 521	1.83 447	2.13 522	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 472	0.45 502

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 525	1.70 546	2.50 439	0.56 487	0.40 443	2.15 553	0.99 526	1.24 528	1.26 525	1.02 504	1.10 498	1.29 520	0.88 489	3.10 548	1.08 457	1.66 562	0.83 554	0.68 532	0.88 551	1.57 555	1.80 569

G-Net	0.99 497	0.64 335	2.76 482	0.57 491	0.67 515	2.03 549	0.72 504	0.76 274	0.67 357	1.14 514	2.56 548	1.30 523	1.02 503	1.48 389	1.74 505	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 449	0.37 456	0.31 446

SDNR	1.22 519	0.80 399	2.71 472	0.33 268	1.48 558	1.98 548	0.23 156	1.93 553	2.44 556	0.89 489	2.52 546	1.36 524	0.51 379	3.65 556	1.93 510	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 472

SAMSARA	0.91 488	0.97 463	2.22 381	0.80 521	0.58 501	1.32 519	1.31 546	1.01 492	0.94 491	1.36 532	0.87 462	1.38 525	0.90 491	1.72 425	1.02 452	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 441	0.36 448	0.35 464

HSM	0.62 380	0.76 378	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 526	0.64 437	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

MFN_U_SF_RVC	1.55 539	2.39 571	3.16 523	0.65 509	0.41 450	1.12 510	0.46 430	1.23 527	1.33 529	1.61 542	1.20 504	1.43 527	0.98 500	1.76 431	1.97 512	1.90 565	1.80 564	1.98 568	2.15 569	1.63 556	1.77 568

SPS-STEREO	1.07 506	1.13 495	2.88 493	0.65 509	0.69 518	0.99 491	0.68 495	1.05 507	0.87 476	1.36 532	1.23 506	1.46 528	0.94 496	1.87 455	1.72 504	0.66 531	0.61 535	0.58 525	0.57 533	0.65 520	0.77 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.16 513	0.95 452	2.54 448	0.58 493	0.55 494	0.78 445	0.63 486	1.00 483	1.08 510	1.03 505	4.07 566	1.48 529	1.22 516	2.88 543	1.27 479	0.50 520	0.46 522	0.54 524	0.62 538	0.50 505	0.63 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

IMH-64	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

ACV-stereo	0.66 403	0.76 378	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 495	0.60 476	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 532	0.94 496	1.40 373	0.69 397	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

MSAF-DinoV2	3.10 562	1.86 556	10.68 573	3.61 573	0.30 345	3.34 563	0.82 515	2.81 562	1.79 548	0.80 470	0.87 462	1.56 533	1.10 511	26.49 595	1.96 511	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 566	0.92 536	0.99 549

coex-ft	5.95 572	1.67 542	60.57 596	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 497	0.74 250	4.41 565	19.22 586	2.15 538	1.62 534	7.97 574	1.81 445	8.96 574	0.44 514	2.08 570	0.18 436	0.19 403	0.38 463	4.62 576

SANet	1.20 515	1.21 509	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 539	0.85 516	1.10 514	2.49 558	1.16 515	1.83 530	1.72 535	1.50 535	2.37 503	2.84 538	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 451

PWCK	1.49 536	1.90 558	3.22 530	1.09 540	0.54 491	1.71 537	1.73 557	1.49 540	1.53 539	1.44 539	1.80 529	1.82 536	1.30 520	3.34 552	1.76 506	1.07 549	0.56 532	0.97 544	0.58 535	1.38 554	0.65 525

ELAS	1.39 530	0.79 397	2.86 491	0.53 475	0.50 481	2.81 560	2.20 562	1.61 545	1.50 538	2.28 556	2.35 543	1.82 536	2.13 548	1.73 426	2.22 524	0.35 508	0.37 508	0.35 505	0.35 493	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.48 535	1.63 538	2.49 435	0.93 531	0.75 522	1.72 538	1.10 536	1.84 551	1.96 553	1.43 538	2.54 547	1.97 538	1.61 539	3.06 546	2.08 518	0.69 533	0.66 539	0.94 542	0.74 545	0.80 532	0.69 527

ACVNet-4b	1.93 546	1.85 554	4.10 552	1.07 538	0.86 529	1.15 514	0.53 454	1.06 508	1.12 516	0.64 414	1.09 497	1.99 539	0.70 453	2.20 494	9.86 577	5.62 575	0.41 519	1.03 547	0.55 527	1.86 562	0.85 536

ELAS_RVC	1.37 529	0.78 395	3.21 529	0.55 485	0.50 481	1.49 526	2.48 566	1.48 539	1.71 545	2.13 551	2.09 535	2.07 540	2.56 554	1.90 465	2.02 515	0.35 508	0.36 506	0.37 511	0.34 490	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 533	1.81 551	3.23 531	1.08 539	0.92 534	1.32 519	0.85 516	1.49 540	1.69 543	1.19 523	1.73 528	2.13 541	1.03 504	2.50 521	1.40 489	0.91 541	0.53 530	1.00 545	0.55 527	2.11 564	0.85 536

WAO-6	1.58 540	1.54 534	2.32 398	1.14 544	1.00 539	2.30 555	1.03 532	1.82 550	2.85 562	1.25 525	2.61 550	2.20 542	1.56 537	2.47 519	1.99 514	0.95 544	0.67 540	1.19 552	0.83 549	1.08 540	0.88 541

IMH	2.02 548	2.15 569	2.69 471	1.68 554	1.12 548	1.66 536	0.92 522	2.10 555	1.92 552	1.32 531	2.66 552	2.21 543	1.69 541	5.78 566	1.68 501	5.54 574	0.96 558	1.31 555	0.71 544	1.32 553	0.99 549

JetBlue	1.78 542	1.63 538	3.92 547	0.73 514	1.21 550	4.38 568	3.35 569	1.59 543	1.20 521	1.26 529	1.52 523	2.37 544	1.88 545	3.23 550	3.00 539	0.53 521	0.47 525	0.48 522	0.49 521	1.29 550	0.97 543

SGM_RVC	1.89 545	0.92 437	2.50 439	0.96 535	0.93 535	1.63 533	1.37 549	1.52 542	12.43 575	1.85 545	1.69 527	2.40 545	1.74 543	2.81 542	1.71 503	0.53 521	0.47 525	0.42 516	0.47 518	0.74 526	0.74 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.12 507	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 522	0.56 304	2.53 546	1.31 521	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

SGM+DAISY	1.83 544	1.43 529	3.81 544	0.87 526	1.01 540	2.38 557	2.53 567	1.36 534	1.75 546	2.92 565	3.22 561	2.65 547	2.93 556	2.22 498	3.10 543	0.72 534	0.69 546	0.63 529	0.62 538	0.77 530	0.98 544

MADNet++	2.79 555	2.11 566	2.97 506	2.49 567	2.28 565	2.95 561	2.31 564	2.67 559	2.47 557	3.03 567	3.13 560	2.70 548	2.92 555	4.10 560	4.48 560	2.68 569	2.24 572	3.04 574	2.44 571	2.37 566	2.34 570

MeshStereo	1.21 516	1.15 501	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 509	0.69 497	1.35 533	1.01 501	2.71 562	2.41 545	2.96 549	1.45 532	2.80 541	1.40 489	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 505	0.26 408
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
JetRed	3.29 563	4.93 574	10.17 572	1.45 550	1.72 562	7.44 572	5.05 574	3.06 563	2.12 554	2.41 558	2.39 544	2.99 550	2.37 551	3.51 555	6.44 569	1.32 557	1.90 568	1.37 557	1.23 562	2.21 565	1.76 567

FADE	15.89 583	3.00 573	8.70 569	2.11 564	2.94 567	1.19 517	0.91 521	5.00 572	2.49 558	1.25 525	1.19 503	3.05 551	7.02 572	8.02 572	5.31 566	94.83 597	35.90 597	65.83 594	66.18 594	1.66 557	1.30 558

ACVNet_1	1.33 524	1.91 559	4.03 550	1.09 540	0.88 530	1.19 517	0.66 489	1.24 528	1.17 519	0.94 497	0.96 479	3.09 552	1.04 505	2.37 503	1.11 462	1.04 548	0.48 528	1.03 547	0.48 519	1.12 541	0.83 535

WCMA_ROB	1.12 507	0.83 412	2.66 466	0.58 493	0.34 393	1.17 516	0.71 501	0.93 423	0.94 491	1.74 544	2.63 551	3.09 552	1.71 542	1.70 421	1.84 509	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 499

WAO-8	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

Venus	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

FCDSN-DC	1.29 522	0.54 290	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 510	0.60 476	1.10 514	1.27 526	2.23 554	2.87 554	3.67 556	3.12 561	2.39 509	1.69 502	0.30 500	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.35 442	0.38 482
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 553	2.07 563	3.31 535	2.61 569	1.43 553	1.76 540	1.11 537	2.76 561	1.79 548	2.26 555	11.53 579	3.96 557	4.29 565	3.09 547	2.76 537	1.55 561	0.88 556	1.70 566	1.07 558	2.00 563	1.35 559

UNDER WATER-64	2.47 551	1.89 557	4.86 557	1.82 561	1.44 555	3.18 562	1.57 556	2.62 558	5.64 567	2.05 547	2.13 537	4.13 558	3.76 563	2.62 528	3.42 550	1.47 559	0.85 555	1.57 563	1.07 558	1.82 561	1.49 562

TorneroNet-64	2.65 552	1.83 552	3.30 533	1.46 551	1.20 549	3.89 564	0.99 526	3.51 570	6.71 571	2.56 559	4.60 568	4.22 559	3.85 564	3.33 551	3.14 544	1.19 553	0.65 538	1.39 558	0.79 548	3.31 571	1.15 554

FC-DCNN	1.49 536	0.59 308	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 547	0.66 489	1.67 546	1.70 544	2.72 563	2.89 555	4.22 559	2.97 558	2.55 525	2.19 523	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.39 488

LVE	1.96 547	2.17 570	3.14 521	1.68 554	1.80 563	1.63 533	1.03 532	2.34 557	2.81 561	1.25 525	2.89 555	4.24 561	1.29 518	2.79 540	1.44 491	2.85 570	0.91 557	1.18 549	1.46 564	1.23 547	1.10 553

Dean	1.79 543	1.83 552	3.92 547	1.29 547	1.07 545	1.55 529	1.00 529	1.95 554	2.33 555	1.47 540	4.19 567	4.26 562	1.33 524	2.21 495	1.48 493	1.14 551	0.68 544	1.18 549	0.74 545	1.24 548	0.98 544

FC-DCNN v2	1.54 538	0.58 306	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 550	0.66 489	1.90 552	1.84 551	2.79 564	2.97 558	4.41 563	3.07 559	2.65 530	2.30 528	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.38 482

tt	4.93 569	0.27 91	4.20 553	2.29 566	1.58 560	10.20 575	16.97 581	9.42 579	5.02 566	1.67 543	1.28 509	4.68 564	5.03 567	3.37 554	5.92 567	6.16 576	9.47 583	2.82 572	3.18 573	3.60 572	1.53 564

MSMD_ROB	1.34 525	0.96 455	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 545	0.62 484	0.91 406	1.43 534	2.94 566	2.60 549	4.77 565	1.95 546	2.43 515	1.33 483	0.29 497	0.26 481	0.32 501	0.32 483	0.30 398	0.30 438

IGEV-RUCA	2.28 549	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 564	2.06 551	1.90 559	1.36 534	1.80 550	3.70 570	3.76 564	5.02 566	8.19 575	2.12 489	1.63 499	0.25 483	0.76 551	2.72 571	1.91 567	2.39 567	2.36 571

LE_ROB	4.43 568	1.35 527	9.38 571	2.79 570	3.93 569	2.43 558	3.46 571	2.68 560	11.19 574	11.66 579	4.73 569	5.26 567	10.46 577	4.50 564	9.49 575	0.82 540	0.69 546	1.34 556	0.98 555	0.75 528	0.76 531

UNDER WATER	2.74 554	1.85 554	4.54 556	1.81 560	1.44 555	2.34 556	1.40 552	3.24 565	6.60 570	2.60 560	2.76 553	5.75 568	5.24 568	3.02 545	4.01 555	1.45 558	0.81 553	1.59 564	1.06 557	1.80 560	1.51 563

MANE	2.90 559	1.14 497	2.96 503	1.03 537	1.01 540	5.01 569	2.45 565	5.36 573	6.88 572	3.58 569	4.76 570	5.99 569	4.99 566	4.23 561	4.61 562	0.56 526	0.67 540	0.44 519	0.78 547	0.51 507	1.03 551

pmcnn	1.32 523	1.05 483	2.77 484	0.74 516	1.43 553	0.72 411	0.56 466	0.96 450	0.91 487	0.99 501	2.92 557	6.01 570	0.70 453	2.38 506	3.32 548	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

DGTPSM_ROB	8.89 576	5.62 575	12.25 575	5.92 575	11.32 575	8.54 573	24.18 584	6.40 575	13.49 577	5.15 572	11.46 577	6.19 571	10.92 578	7.00 570	13.72 580	4.47 572	7.65 577	3.92 575	7.45 579	4.38 574	7.87 580

DPSMNet_ROB	9.48 577	5.64 576	13.01 579	8.82 577	11.82 576	8.54 573	24.20 585	6.41 576	13.65 580	5.32 573	11.47 578	6.33 572	10.92 578	7.69 571	13.89 581	7.25 581	8.19 579	5.06 576	7.78 580	5.31 577	8.26 581

USTest	8.10 574	7.17 578	8.96 570	9.25 578	9.05 573	15.27 579	23.78 583	9.96 580	9.47 573	5.94 574	6.75 571	7.80 573	7.48 573	8.83 575	11.21 579	2.21 568	3.56 573	2.86 573	3.20 574	5.02 576	4.16 574

TCMNet-wrong-test	5.51 571	6.62 577	6.20 564	13.02 583	11.90 577	7.14 571	5.53 575	6.99 577	1.44 535	2.65 561	3.10 559	8.37 574	5.95 570	4.75 565	6.05 568	3.07 571	0.98 560	2.38 570	1.99 568	6.62 578	5.43 577

KSHMR	4.10 566	1.97 562	5.27 560	1.71 556	1.47 557	1.96 545	1.28 545	3.19 564	17.33 586	2.12 548	15.91 582	9.18 575	1.57 538	8.42 573	1.98 513	1.52 560	1.26 562	1.67 565	1.19 560	1.67 558	1.40 561

SGM-ForestM	2.98 560	1.70 546	3.52 541	0.67 511	0.47 476	5.18 570	3.36 570	3.30 568	2.86 563	4.44 571	3.79 565	9.80 576	5.50 569	6.29 569	6.52 570	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 454	0.38 463	0.58 519

HanzoNet	7.64 573	2.86 572	5.05 558	7.01 576	3.97 570	2.18 554	1.34 548	3.37 569	4.05 564	13.17 580	10.58 573	10.73 577	16.52 584	8.45 574	10.51 578	10.48 582	9.72 584	5.59 578	13.46 583	6.84 579	6.83 579

ktn	4.35 567	2.10 564	2.89 496	1.80 558	1.49 559	2.13 552	1.41 554	2.26 556	12.72 576	11.41 578	16.43 583	11.15 578	3.75 562	4.36 563	3.18 545	1.82 564	0.98 560	1.73 567	1.21 561	2.97 570	1.27 557

Anonymous_1	22.91 587	11.20 580	12.13 574	12.75 580	26.28 591	19.43 586	27.92 589	14.08 583	13.61 578	14.96 581	10.58 573	11.26 579	11.19 580	12.55 580	14.57 583	38.28 596	7.88 578	34.96 593	63.99 593	89.57 597	10.94 584

TorneroNet	5.50 570	1.92 560	3.16 523	1.47 552	1.25 552	14.07 578	1.06 534	4.90 571	20.99 592	10.17 575	16.48 584	11.88 580	6.93 571	3.34 552	4.20 558	1.30 556	0.69 546	1.45 560	0.86 550	2.61 568	1.20 555

DPSM_ROB	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

DPSM	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

LRCNet_RVC	13.74 582	19.30 584	12.75 578	19.46 586	12.69 578	1.86 541	0.41 397	12.33 581	1.05 505	15.77 582	18.83 588	12.62 583	8.70 576	12.21 579	9.62 576	22.22 589	8.37 582	25.85 589	24.01 590	19.32 588	17.44 589

xxxxx1	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

HaxPig	19.86 585	22.40 591	22.34 585	17.95 585	17.95 584	11.77 577	11.89 578	16.02 587	15.89 585	21.10 588	21.41 590	18.74 587	18.39 585	20.08 589	19.69 588	23.63 593	23.22 591	24.06 588	23.69 589	23.00 589	23.95 592

ASD4	21.52 586	19.65 585	22.13 584	22.45 588	16.42 583	23.29 592	30.71 592	33.06 597	17.47 587	24.18 594	14.11 580	21.71 588	15.88 583	21.06 590	18.11 587	19.78 588	17.78 590	26.52 590	20.33 588	27.03 590	18.73 590

DPSimNet_ROB	17.97 584	20.20 590	24.98 588	17.62 584	15.92 582	21.53 590	21.00 582	13.70 582	15.61 584	23.89 593	14.69 581	22.87 589	24.58 596	12.70 581	14.56 582	18.48 587	12.91 585	20.21 587	12.05 581	17.76 583	14.17 585

MEDIAN_ROB	23.96 589	27.05 596	26.39 592	22.16 587	22.13 586	16.12 581	13.97 579	20.24 588	20.05 588	25.50 595	25.31 595	22.96 590	22.63 590	24.39 591	23.24 592	28.20 594	27.23 595	28.62 591	27.75 591	27.50 591	27.76 593

FlowAnything	24.85 591	22.54 593	25.10 589	26.11 591	25.76 589	39.86 593	57.00 594	28.89 594	28.87 596	21.31 592	22.68 594	24.22 591	23.87 592	26.39 593	30.89 597	14.26 584	16.78 589	13.10 583	14.90 587	17.78 584	16.69 586

CasAABBNet	24.81 590	22.53 592	24.83 587	26.08 590	25.74 588	39.86 593	57.06 596	28.87 593	28.83 595	21.16 590	22.54 592	24.22 591	23.89 594	26.38 592	30.87 595	14.25 583	16.71 587	13.09 582	14.81 585	17.78 584	16.71 587

Selective-RAFT-Error	24.87 592	22.59 594	25.14 590	26.13 592	25.82 590	39.93 595	57.03 595	28.97 595	28.95 597	21.21 591	22.65 593	24.25 593	23.98 595	26.43 594	30.83 594	14.27 585	16.71 587	13.10 583	14.82 586	17.82 586	16.76 588

LSM0	26.58 593	22.63 595	25.88 591	30.13 593	52.21 597	39.94 596	56.74 593	28.97 595	28.72 594	21.14 589	22.26 591	24.43 594	23.88 593	26.54 596	30.87 595	14.32 586	16.55 586	13.12 585	14.71 584	17.92 587	20.60 591

AVERAGE_ROB	26.93 594	30.34 597	29.27 594	25.82 589	25.34 587	19.48 587	15.17 580	23.55 592	23.00 593	28.45 596	27.87 596	26.25 595	25.86 597	26.96 597	25.55 593	31.30 595	30.07 596	31.76 592	30.81 592	30.79 595	30.93 594

BEATNet-Init1	12.10 578	11.19 579	27.29 593	2.99 571	3.51 568	21.84 591	11.10 577	14.34 584	13.83 581	20.34 587	20.33 589	26.35 596	20.03 586	19.06 588	14.80 584	1.74 563	1.81 565	2.05 569	2.49 572	3.69 573	3.12 573

PML	23.15 588	16.83 583	7.78 567	5.49 574	9.93 574	51.13 597	104.50 597	5.76 574	13.62 579	37.30 597	105.93 597	30.86 597	23.50 591	12.07 578	7.87 573	6.30 577	2.12 571	6.32 579	2.43 570	10.44 582	2.90 572

test_example2	115.39 598	123.23 598	94.57 597	115.52 597	123.55 598	101.63 598	114.33 598	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 598	85.83 598	85.11 598	111.32 598	106.15 598	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc	291.34 599	297.21 599	347.09 599	374.70 599	380.44 599	203.92 599	213.88 599	216.32 599	172.72 599	203.37 599	218.57 599	215.01 599	258.31 599	312.78 599	341.56 599	412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599	389.64 599

Low-res two-view benchmark