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

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 118	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.06 1	0.14 73	0.11 54	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

S2M2	0.09 77	0.08 229	0.11 138	0.13 9	0.10 334	0.08 48	0.06 1	0.10 16	0.10 31	0.10 118	0.10 115	0.09 121	0.09 164	0.11 102	0.11 170	0.13 471	0.07 373	0.08 275	0.09 382	0.10 413	0.08 335

3.25w_new	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 124	0.07 3	0.12 43	0.11 54	0.08 59	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 124	0.07 3	0.12 43	0.11 54	0.08 59	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

GCAP-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.06 11	0.11 164	0.07 3	0.14 73	0.12 84	0.09 88	0.10 115	0.07 62	0.09 164	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

BEATNet_4x	0.12 247	0.09 301	0.15 290	0.18 290	0.07 63	0.15 299	0.07 3	0.23 285	0.19 239	0.16 292	0.19 273	0.19 322	0.14 312	0.17 342	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.07 266

asd	0.07 3	0.08 229	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.08 48	0.08 7	0.11 27	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.25_new	0.07 3	0.08 229	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.14 73	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.12 179	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 229	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.14 73	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.12 179	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 229	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.14 73	0.08 9	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.12 179	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 229	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.07 23	0.08 7	0.11 27	0.09 21	0.07 29	0.07 35	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 118	0.07 3	0.13 9	0.06 11	0.08 48	0.08 7	0.18 186	0.13 114	0.08 59	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.11 170	0.04 6	0.04 20	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.09 82	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 103	0.11 102	0.08 14	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.09 82	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 103	0.11 102	0.08 14	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

GCST	0.37 525	0.42 543	0.27 461	1.03 567	0.39 542	0.18 366	0.08 7	0.21 244	0.18 218	0.28 467	0.25 359	0.15 261	0.12 248	0.16 303	0.14 299	0.64 560	0.43 549	0.75 557	0.65 559	0.64 554	0.46 553

DN-CSS_ROB	0.13 274	0.13 438	0.17 355	0.18 290	0.10 334	0.16 327	0.08 7	0.22 267	0.19 239	0.17 304	0.23 320	0.13 217	0.13 280	0.13 230	0.14 299	0.05 25	0.05 154	0.10 407	0.10 420	0.08 315	0.06 188

S2M2_XL	0.08 40	0.06 49	0.12 176	0.12 4	0.08 124	0.09 82	0.09 17	0.07 2	0.07 8	0.08 59	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.06 188

2.25w	0.07 3	0.07 118	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.09 17	0.10 16	0.15 154	0.08 59	0.10 115	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

3.75w	0.07 3	0.07 118	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.07 23	0.09 17	0.16 124	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 49	0.06 1	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.09 17	0.13 59	0.09 21	0.09 88	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

LGtest1	0.07 3	0.05 11	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.09 17	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 188

DCVSM-stereo	0.15 345	0.09 301	0.16 332	0.16 133	0.10 334	0.15 299	0.09 17	0.20 226	0.24 316	0.20 373	0.24 332	0.26 415	0.15 333	0.19 384	0.14 299	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.08 337	0.10 413	0.12 454

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.04 1	0.09 17	0.10 16	0.09 21	0.06 7	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 188

LL-Strereo2	0.11 175	0.10 366	0.16 332	0.18 290	0.08 124	0.15 299	0.09 17	0.17 159	0.14 136	0.14 239	0.11 145	0.09 121	0.07 103	0.16 303	0.10 111	0.05 25	0.05 154	0.11 437	0.07 270	0.06 182	0.05 109

DIP-Stereo	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.09 17	0.16 124	0.16 180	0.12 187	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.16 303	0.14 299	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.07 266
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
asda	0.07 3	0.08 229	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.06 8	0.10 26	0.16 124	0.11 54	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.10 57	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

qwe	0.08 40	0.08 229	0.07 3	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.10 26	0.18 186	0.12 84	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 301	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.10 26	0.14 73	0.11 54	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 301	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.10 26	0.14 73	0.11 54	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2w_stereo	0.08 40	0.08 229	0.09 62	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.10 26	0.20 226	0.15 154	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 40	0.06 49	0.07 3	0.16 133	0.06 11	0.07 23	0.10 26	0.14 73	0.15 154	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

monsterstereo	0.08 40	0.06 49	0.07 3	0.16 133	0.06 11	0.08 48	0.10 26	0.16 124	0.12 84	0.07 29	0.08 69	0.06 14	0.07 103	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

111111	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.17 208	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 27	0.10 31	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 188

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.10 26	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

MonSter	0.07 3	0.06 49	0.06 1	0.15 64	0.05 1	0.08 48	0.10 26	0.15 99	0.15 154	0.05 1	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.07 3	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.18 290	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 27	0.11 54	0.06 7	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

rvit_stereo_0075_2	0.17 394	0.12 410	0.25 450	0.23 473	0.16 491	0.13 234	0.10 26	0.30 409	0.27 365	0.20 373	0.28 400	0.22 366	0.15 333	0.18 359	0.13 263	0.16 511	0.10 454	0.17 505	0.10 420	0.10 413	0.10 409

Pointernet	0.09 77	0.05 11	0.10 95	0.16 133	0.08 124	0.13 234	0.10 26	0.15 99	0.18 218	0.09 88	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

trnet	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.12 4	0.05 1	0.12 205	0.10 26	0.13 59	0.10 31	0.08 59	0.13 174	0.09 121	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

raftrobust	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.09 82	0.10 26	0.18 186	0.16 180	0.10 118	0.09 89	0.12 193	0.08 139	0.12 179	0.10 111	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

RALAANet	0.11 175	0.08 229	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.10 26	0.20 226	0.16 180	0.14 239	0.13 174	0.16 281	0.09 164	0.12 179	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.04 28

CFNet	0.15 345	0.11 391	0.17 355	0.17 208	0.08 124	0.19 388	0.10 26	0.29 398	0.26 353	0.19 351	0.24 332	0.24 392	0.18 392	0.18 359	0.15 333	0.08 299	0.06 302	0.09 359	0.10 420	0.08 315	0.07 266

UCFNet_RVC	0.15 345	0.08 229	0.13 209	0.11 1	0.10 334	0.20 407	0.10 26	0.24 309	0.23 306	0.17 304	0.21 300	0.24 392	0.15 333	0.18 359	0.15 333	0.12 454	0.07 373	0.11 437	0.13 482	0.11 435	0.10 409

HITNet	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.14 27	0.06 11	0.12 205	0.10 26	0.18 186	0.18 218	0.13 216	0.17 236	0.15 261	0.11 216	0.15 276	0.14 299	0.06 109	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.06 182	0.05 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaDepth	0.07 3	0.06 49	0.07 3	0.18 290	0.06 11	0.11 164	0.11 45	0.10 16	0.08 9	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

3w_stereo	0.08 40	0.09 301	0.10 95	0.17 208	0.07 63	0.08 48	0.11 45	0.20 226	0.13 114	0.06 7	0.07 35	0.05 1	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 23	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 7	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 11	0.08 19	0.17 208	0.05 1	0.07 23	0.11 45	0.09 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.09 62	0.17 208	0.05 1	0.07 23	0.11 45	0.08 4	0.05 3	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

Reg-Stereo(zero)	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.16 133	0.06 11	0.12 205	0.11 45	0.15 99	0.11 54	0.12 187	0.09 89	0.10 152	0.08 139	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 471	0.17 355	0.11 1	0.05 1	0.06 8	0.11 45	0.08 4	0.08 9	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.09 32	0.08 14	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

AIO-test2	0.10 136	0.08 229	0.10 95	0.23 473	0.09 228	0.11 164	0.11 45	0.23 285	0.24 316	0.08 59	0.09 89	0.08 94	0.05 11	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.09 382	0.05 95	0.05 109

castereo++	0.08 40	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.14 273	0.11 45	0.11 27	0.15 154	0.07 29	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO-Stereo	0.08 40	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.06 11	0.09 82	0.11 45	0.16 124	0.09 21	0.09 88	0.08 69	0.07 62	0.05 11	0.11 102	0.08 14	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

testlalala2	0.10 136	0.06 49	0.11 138	0.20 403	0.10 334	0.10 124	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.12 187	0.13 174	0.09 121	0.08 139	0.11 102	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

MaDis-Stereo	0.09 77	0.09 301	0.08 19	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.11 45	0.16 124	0.16 180	0.09 88	0.11 145	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.13 263	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.05 108	0.05 95	0.04 28

UniTT-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.08 19	0.18 290	0.08 124	0.13 234	0.11 45	0.12 43	0.11 54	0.10 118	0.12 159	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.07 239	0.06 302	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.05 109

CASnet	0.09 77	0.09 301	0.09 62	0.19 349	0.06 11	0.07 23	0.11 45	0.18 186	0.14 136	0.11 155	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.10 407	0.08 337	0.06 182	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 77	0.05 11	0.11 138	0.13 9	0.07 63	0.14 273	0.11 45	0.15 99	0.15 154	0.09 88	0.09 89	0.12 193	0.09 164	0.15 276	0.10 111	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266
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	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

HUI-Stereo	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

DeepStereo_RVC	0.11 175	0.08 229	0.17 355	0.18 290	0.08 124	0.08 48	0.11 45	0.17 159	0.12 84	0.13 216	0.15 200	0.12 193	0.12 248	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.08 335

iRAFT	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

RAFT-IKP	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.11 45	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

raft+_RVC	0.11 175	0.07 118	0.09 62	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.11 45	0.24 309	0.20 260	0.12 187	0.15 200	0.12 193	0.08 139	0.12 179	0.13 263	0.07 239	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.05 109

AdaStereo	0.15 345	0.11 391	0.16 332	0.19 349	0.09 228	0.21 418	0.11 45	0.33 444	0.28 381	0.21 389	0.23 320	0.21 348	0.13 280	0.19 384	0.15 333	0.13 471	0.05 154	0.10 407	0.07 270	0.09 378	0.07 266
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.
CBMV	0.20 430	0.15 460	0.18 387	0.18 290	0.10 334	0.20 407	0.11 45	0.30 409	0.31 403	0.29 476	0.31 425	0.31 463	0.23 443	0.28 476	0.19 397	0.13 471	0.15 507	0.17 505	0.16 506	0.10 413	0.10 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASTEREO	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 349	0.08 124	0.08 48	0.12 69	0.14 73	0.11 54	0.10 118	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.12 179	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

MSCF	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 349	0.08 124	0.07 23	0.12 69	0.14 73	0.11 54	0.10 118	0.09 89	0.07 62	0.04 1	0.11 102	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

DilatedVolume-Stereo	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.12 69	0.14 73	0.16 180	0.11 155	0.11 145	0.09 121	0.10 186	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.03 1	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 118	0.08 19	0.16 133	0.06 11	0.08 48	0.12 69	0.10 16	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.09 121	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 40	0.04 1	0.09 62	0.13 9	0.06 11	0.09 82	0.12 69	0.14 73	0.10 31	0.06 7	0.09 89	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.07 23	0.12 69	0.09 10	0.10 31	0.06 7	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 11	0.11 138	0.14 27	0.06 11	0.07 23	0.12 69	0.09 10	0.08 9	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

SGD-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.12 205	0.12 69	0.11 27	0.12 84	0.07 29	0.09 89	0.09 121	0.09 164	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

G2L-Stereo	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.12 69	0.27 356	0.22 296	0.17 304	0.27 389	0.21 348	0.13 280	0.18 359	0.18 382	0.09 355	0.08 404	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.07 266

ISRNet	0.18 409	0.08 229	0.20 414	0.19 349	0.13 443	0.15 299	0.12 69	0.30 409	0.33 414	0.21 389	0.26 372	0.27 421	0.18 392	0.17 342	0.20 407	0.20 525	0.08 404	0.14 485	0.14 487	0.14 483	0.17 514

SCV	0.08 40	0.09 301	0.08 19	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.12 69	0.11 27	0.12 84	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.04 1	0.10 57	0.08 14	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.04 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 40	0.07 118	0.09 62	0.22 454	0.06 11	0.08 48	0.12 69	0.10 16	0.10 31	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.04 28

IGEV-RUCA	0.08 40	0.06 49	0.11 138	0.14 27	0.09 228	0.10 124	0.12 69	0.10 16	0.12 84	0.06 7	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

GCAP-BAT	0.09 77	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.12 69	0.15 99	0.11 54	0.11 155	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.12 179	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

RSM++	0.08 40	0.06 49	0.09 62	0.17 208	0.07 63	0.09 82	0.12 69	0.11 27	0.11 54	0.08 59	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.03 1

RSM	0.08 40	0.06 49	0.09 62	0.17 208	0.07 63	0.08 48	0.12 69	0.12 43	0.10 31	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.11 102	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 175	0.06 49	0.10 95	0.19 349	0.10 334	0.10 124	0.12 69	0.17 159	0.19 239	0.14 239	0.16 217	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.07 266

MIM_Stereo	0.10 136	0.07 118	0.11 138	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.12 69	0.20 226	0.14 136	0.13 216	0.14 187	0.09 121	0.05 11	0.12 179	0.08 14	0.05 25	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.05 109

testlalala	0.08 40	0.07 118	0.17 355	0.16 133	0.08 124	0.09 82	0.12 69	0.15 99	0.10 31	0.07 29	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 49	0.09 62	0.17 208	0.06 11	0.08 48	0.12 69	0.13 59	0.08 9	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.04 1	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.11 164	0.12 69	0.11 27	0.16 180	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

iRaft-Stereo_5w	0.12 247	0.09 301	0.12 176	0.20 403	0.08 124	0.09 82	0.12 69	0.22 267	0.22 296	0.19 351	0.14 187	0.11 172	0.09 164	0.20 402	0.16 352	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.06 188

PFNet+	0.12 247	0.06 49	0.14 253	0.16 133	0.09 228	0.05 3	0.12 69	0.18 186	0.21 274	0.16 292	0.19 273	0.14 236	0.10 186	0.11 102	0.11 170	0.08 299	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.11 433

OMP-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.14 253	0.18 290	0.08 124	0.09 82	0.12 69	0.21 244	0.21 274	0.13 216	0.14 187	0.11 172	0.12 248	0.11 102	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.04 28

IIG-Stereo	0.11 175	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.12 69	0.22 267	0.18 218	0.14 239	0.17 236	0.12 193	0.13 280	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.05 109

PSM-softLoss	0.12 247	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.08 48	0.12 69	0.24 309	0.17 204	0.15 263	0.19 273	0.13 217	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.12 454

KMStereo	0.12 247	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.08 48	0.12 69	0.24 309	0.17 204	0.15 263	0.19 273	0.13 217	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.12 454

PSM-adaLoss	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.12 69	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

ROB_FTStereo_v2	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.12 69	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

SST-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.16 332	0.18 290	0.09 228	0.06 8	0.12 69	0.18 186	0.10 31	0.15 263	0.18 259	0.13 217	0.12 248	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.07 249	0.06 188

Pruner-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.12 176	0.17 208	0.09 228	0.06 8	0.12 69	0.18 186	0.17 204	0.14 239	0.19 273	0.13 217	0.10 186	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.08 335

iGMRVC	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.06 8	0.12 69	0.17 159	0.13 114	0.15 263	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

RAFT-RH_RVC	0.12 247	0.06 49	0.14 253	0.16 133	0.09 228	0.12 205	0.12 69	0.17 159	0.12 84	0.13 216	0.40 480	0.11 172	0.10 186	0.13 230	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.05 108	0.05 95	0.06 188

RAFT-345	0.11 175	0.07 118	0.16 332	0.17 208	0.08 124	0.08 48	0.12 69	0.16 124	0.10 31	0.11 155	0.34 450	0.09 121	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.04 13	0.05 109

CRE-IMP	0.11 175	0.09 301	0.16 332	0.19 349	0.09 228	0.10 124	0.12 69	0.18 186	0.10 31	0.14 239	0.14 187	0.14 236	0.13 280	0.12 179	0.12 228	0.07 239	0.04 20	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.08 335

CREStereo++_RVC	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.13 9	0.07 63	0.09 82	0.12 69	0.14 73	0.14 136	0.10 118	0.14 187	0.08 94	0.07 103	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.05 108	0.04 13	0.04 28
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
XX-Stereo	0.09 77	0.05 11	0.09 62	0.17 208	0.09 228	0.15 299	0.12 69	0.21 244	0.10 31	0.10 118	0.14 187	0.07 62	0.06 36	0.13 230	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.04 28

CBMV_ROB	0.19 421	0.13 438	0.18 387	0.16 133	0.11 388	0.16 327	0.12 69	0.27 356	0.29 388	0.27 454	0.31 425	0.27 421	0.24 452	0.24 457	0.16 352	0.15 494	0.18 518	0.22 523	0.20 519	0.10 413	0.12 454

NOSS_ROB	0.19 421	0.13 438	0.18 387	0.16 133	0.12 417	0.16 327	0.12 69	0.30 409	0.33 414	0.20 373	0.22 316	0.27 421	0.24 452	0.21 420	0.16 352	0.16 511	0.18 518	0.23 524	0.21 521	0.13 467	0.13 466

zero-FE	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.10 334	0.05 3	0.13 108	0.09 10	0.14 136	0.07 29	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.08 315	0.05 109

water-stereo	0.09 77	0.06 49	0.08 19	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.13 108	0.15 99	0.13 114	0.11 155	0.12 159	0.09 121	0.10 186	0.07 3	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.04 13	0.04 28

depthmonostereo	0.09 77	0.06 49	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.13 108	0.14 73	0.15 154	0.10 118	0.10 115	0.09 121	0.11 216	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

DFGA-Net	0.13 274	0.11 391	0.19 410	0.18 290	0.10 334	0.13 234	0.13 108	0.23 285	0.25 340	0.16 292	0.16 217	0.13 217	0.12 248	0.17 342	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.05 95	0.05 109

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 49	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.04 1	0.13 108	0.10 16	0.10 31	0.05 1	0.11 145	0.07 62	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.05 1	0.09 82	0.13 108	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HUF	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.06 11	0.09 82	0.13 108	0.13 59	0.13 114	0.07 29	0.07 35	0.09 121	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

AIO-test1	0.10 136	0.07 118	0.11 138	0.24 484	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.22 267	0.15 154	0.11 155	0.12 159	0.09 121	0.07 103	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.10 420	0.04 13	0.07 266

GIP-stereo	0.08 40	0.06 49	0.11 138	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.15 99	0.11 54	0.07 29	0.08 69	0.05 1	0.04 1	0.10 57	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.06 11	0.09 82	0.13 108	0.07 2	0.13 114	0.06 7	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

SMoEStereo_RVC	0.08 40	0.06 49	0.12 176	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.11 27	0.14 136	0.09 88	0.07 35	0.07 62	0.07 103	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

dual_stereo	0.07 3	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.05 3	0.13 108	0.12 43	0.08 9	0.07 29	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

UGAM-zero	0.10 136	0.05 11	0.15 290	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.13 108	0.20 226	0.15 154	0.11 155	0.15 200	0.07 62	0.08 139	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

ACV-stereo	0.15 345	0.10 366	0.29 473	0.18 290	0.12 417	0.15 299	0.13 108	0.23 285	0.21 274	0.19 351	0.23 320	0.22 366	0.15 333	0.23 446	0.17 369	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.07 266

U	0.08 40	0.07 118	0.10 95	0.19 349	0.10 334	0.10 124	0.13 108	0.12 43	0.17 204	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

WCG-NET（raft）	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.13 108	0.15 99	0.12 84	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.06 36	0.13 230	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

gcap-zeroshot	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.14 273	0.13 108	0.11 27	0.12 84	0.13 216	0.12 159	0.09 121	0.08 139	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test_for_model	0.09 77	0.12 410	0.14 253	0.23 473	0.11 388	0.08 48	0.13 108	0.12 43	0.13 114	0.10 118	0.07 35	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.05 109

IGEV++	0.08 40	0.06 49	0.09 62	0.18 290	0.07 63	0.10 124	0.13 108	0.10 16	0.10 31	0.08 59	0.08 69	0.06 14	0.05 11	0.13 230	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

GMStereo_Zeroshot	0.16 372	0.13 438	0.25 450	0.20 403	0.10 334	0.17 350	0.13 108	0.30 409	0.25 340	0.23 418	0.32 434	0.25 405	0.11 216	0.19 384	0.14 299	0.09 355	0.06 302	0.11 437	0.06 180	0.12 452	0.08 335

IGEV_Zeroshot_test	0.09 77	0.05 11	0.13 209	0.14 27	0.08 124	0.12 205	0.13 108	0.17 159	0.11 54	0.10 118	0.06 11	0.09 121	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

MSKI-zero shot	0.09 77	0.05 11	0.09 62	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.13 108	0.15 99	0.14 136	0.09 88	0.09 89	0.09 121	0.06 36	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

DLNR_Zeroshot_test	10.48 583	2.27 575	19.78 590	120.28 595	13.29 587	0.06 8	0.13 108	0.24 309	0.10 31	0.08 59	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.13 471	0.04 20	0.06 100	0.04 31	52.68 594	0.04 28

SQANet	0.24 476	0.24 516	0.31 482	0.31 526	0.19 516	0.27 480	0.13 108	0.30 409	0.33 414	0.25 443	0.37 462	0.31 463	0.22 437	0.27 468	0.23 444	0.15 494	0.10 454	0.21 519	0.16 506	0.22 521	0.16 505

AEACV	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.13 443	0.14 273	0.13 108	0.15 99	0.09 21	0.07 29	0.09 89	0.07 62	0.08 139	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

SDNR	0.20 430	0.09 301	0.19 410	0.16 133	0.12 417	0.79 554	0.13 108	0.26 342	0.33 414	0.19 351	0.25 359	0.19 322	0.12 248	0.19 384	0.15 333	0.16 511	0.18 518	0.14 485	0.11 450	0.08 315	0.12 454

CAS	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.17 208	0.08 124	0.10 124	0.13 108	0.12 43	0.09 21	0.09 88	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

knoymous	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.14 27	0.07 63	0.15 299	0.13 108	0.20 226	0.14 136	0.11 155	0.17 236	0.13 217	0.09 164	0.14 258	0.11 170	0.09 355	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.07 266

Selective-RAFT	0.11 175	0.11 391	0.12 176	0.21 434	0.08 124	0.16 327	0.13 108	0.21 244	0.23 306	0.10 118	0.10 115	0.11 172	0.10 186	0.15 276	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

RCA-Stereo	0.09 77	0.06 49	0.09 62	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.13 108	0.18 186	0.14 136	0.10 118	0.11 145	0.08 94	0.07 103	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

HBP-ISP	0.18 409	0.13 438	0.17 355	0.15 64	0.11 388	0.08 48	0.13 108	0.28 380	0.30 394	0.22 404	0.33 440	0.21 348	0.25 460	0.23 446	0.18 382	0.15 494	0.17 516	0.21 519	0.17 513	0.10 413	0.09 379

DisPM	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.09 228	0.06 8	0.13 108	0.18 186	0.17 204	0.14 239	0.19 273	0.12 193	0.10 186	0.12 179	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.11 433

GLC_STEREO	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.18 290	0.07 63	0.08 48	0.13 108	0.16 124	0.24 316	0.12 187	0.13 174	0.12 193	0.08 139	0.18 359	0.12 228	0.06 109	0.08 404	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.05 109

TRStereo	0.10 136	0.05 11	0.12 176	0.16 133	0.12 417	0.10 124	0.13 108	0.18 186	0.19 239	0.09 88	0.09 89	0.09 121	0.07 103	0.10 57	0.08 14	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.04 13	0.04 28

HHNet	0.11 175	0.06 49	0.16 332	0.15 64	0.14 461	0.07 23	0.13 108	0.20 226	0.18 218	0.15 263	0.25 359	0.11 172	0.09 164	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.09 379

AAGNet	0.12 247	0.08 229	0.17 355	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.13 108	0.19 213	0.13 114	0.16 292	0.21 300	0.13 217	0.14 312	0.11 102	0.14 299	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.05 109

NF-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.12 454

OCTAStereo	0.11 175	0.07 118	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.11 433

NRIStereo	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.18 290	0.08 124	0.10 124	0.13 108	0.17 159	0.15 154	0.12 187	0.15 200	0.13 217	0.13 280	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.07 266

RAFT_R40	0.11 175	0.07 118	0.15 290	0.18 290	0.09 228	0.06 8	0.13 108	0.17 159	0.15 154	0.14 239	0.18 259	0.15 261	0.12 248	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.05 109

RE-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.11 433

TVStereo	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.10 124	0.13 108	0.23 285	0.19 239	0.12 187	0.17 236	0.12 193	0.12 248	0.11 102	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.11 433

AnonymousM	0.10 136	0.06 49	0.10 95	0.14 27	0.07 63	0.09 82	0.13 108	0.19 213	0.14 136	0.13 216	0.12 159	0.09 121	0.08 139	0.13 230	0.10 111	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.05 108	0.05 95	0.05 109

TANstereo	0.09 77	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.06 11	0.11 164	0.13 108	0.15 99	0.19 239	0.11 155	0.15 200	0.10 152	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

GES	0.14 304	0.08 229	0.16 332	0.15 64	0.10 334	0.13 234	0.13 108	0.28 380	0.26 353	0.17 304	0.24 332	0.19 322	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.08 404	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.09 379

FADNet_RVC	0.17 394	0.14 453	0.41 506	0.20 403	0.11 388	0.13 234	0.13 108	0.27 356	0.22 296	0.21 389	0.23 320	0.20 339	0.18 392	0.15 276	0.17 369	0.08 299	0.08 404	0.12 458	0.09 382	0.11 435	0.10 409

FADNet	0.21 444	0.23 513	0.37 500	0.18 290	0.17 503	0.25 460	0.13 108	0.32 430	0.32 409	0.23 418	0.25 359	0.27 421	0.21 430	0.19 384	0.16 352	0.13 471	0.15 507	0.12 458	0.15 502	0.17 513	0.18 517

iResNetv2_ROB	0.15 345	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.08 124	0.16 327	0.13 108	0.26 342	0.36 444	0.21 389	0.29 415	0.24 392	0.13 280	0.14 258	0.14 299	0.06 109	0.06 302	0.06 100	0.04 31	0.09 378	0.08 335

PWC_ROB	0.21 444	0.16 471	0.27 461	0.18 290	0.11 388	0.22 432	0.13 108	0.33 444	0.49 499	0.30 482	0.40 480	0.32 470	0.25 460	0.31 490	0.23 444	0.10 396	0.07 373	0.11 437	0.08 337	0.11 435	0.10 409

FlowAnything_test	0.11 175	0.08 229	0.14 253	0.15 64	0.09 228	0.08 48	0.14 157	0.20 226	0.11 54	0.10 118	0.09 89	0.12 193	0.12 248	0.13 230	0.11 170	0.09 355	0.06 302	0.09 359	0.09 382	0.06 182	0.09 379

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 49	0.09 62	0.13 9	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.10 16	0.09 21	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.05 11	0.10 57	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HI	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.13 9	0.09 228	0.09 82	0.14 157	0.22 267	0.11 54	0.20 373	0.17 236	0.14 236	0.10 186	0.16 303	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.08 337	0.07 249	0.06 188

CoSv	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.13 9	0.09 228	0.09 82	0.14 157	0.22 267	0.11 54	0.20 373	0.17 236	0.14 236	0.10 186	0.16 303	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.08 337	0.07 249	0.06 188

SCV_C0	0.08 40	0.07 118	0.08 19	0.16 133	0.10 334	0.08 48	0.14 157	0.11 27	0.13 114	0.08 59	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.11 102	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

AIO_rvc	0.07 3	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.14 157	0.09 10	0.08 9	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.04 1	0.10 57	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 49	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.10 16	0.10 31	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.05 11	0.08 13	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

castereo	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.18 218	0.08 59	0.10 115	0.11 172	0.08 139	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

999	0.09 77	0.06 49	0.13 209	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.15 99	0.12 84	0.10 118	0.08 69	0.08 94	0.08 139	0.16 303	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.06 188

DDVS	0.16 372	0.10 366	0.22 433	0.16 133	0.12 417	0.15 299	0.14 157	0.25 329	0.19 239	0.18 336	0.30 421	0.27 421	0.13 280	0.20 402	0.16 352	0.09 355	0.06 302	0.09 359	0.07 270	0.11 435	0.11 433

rvit_stereo_0081_aga	0.12 247	0.09 301	0.15 290	0.18 290	0.10 334	0.14 273	0.14 157	0.14 73	0.19 239	0.10 118	0.18 259	0.16 281	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

WCG-NET	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 164	0.14 157	0.13 59	0.14 136	0.07 29	0.09 89	0.07 62	0.06 36	0.13 230	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 175	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.24 316	0.11 155	0.13 174	0.14 236	0.09 164	0.11 102	0.12 228	0.10 396	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

model_zeroshot	0.10 136	0.05 11	0.12 176	0.15 64	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.20 226	0.14 136	0.11 155	0.10 115	0.12 193	0.07 103	0.12 179	0.11 170	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.06 188

ITSA-stereo	0.16 372	0.11 391	0.14 253	0.19 349	0.08 124	0.13 234	0.14 157	0.30 409	0.49 499	0.17 304	0.18 259	0.22 366	0.15 333	0.17 342	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.09 379

rvit_stereo_0082	0.11 175	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.24 316	0.11 155	0.13 174	0.14 236	0.09 164	0.11 102	0.12 228	0.10 396	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

Occ-G	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.09 82	0.14 157	0.14 73	0.15 154	0.07 29	0.12 159	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 188

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 77	0.10 366	0.32 486	0.15 64	0.06 11	0.08 48	0.14 157	0.11 27	0.10 31	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.04 1	0.11 102	0.07 1	0.12 454	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo-weight	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.14 157	0.19 213	0.16 180	0.11 155	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

DualNet (step1)	0.17 394	0.12 410	0.21 424	0.13 9	0.14 461	0.18 366	0.14 157	0.28 380	0.24 316	0.21 389	0.21 300	0.24 392	0.20 422	0.16 303	0.16 352	0.15 494	0.06 302	0.14 485	0.14 487	0.15 495	0.13 466

test_sample9	0.18 409	0.12 410	0.21 424	0.13 9	0.14 461	0.18 366	0.14 157	0.28 380	0.24 316	0.21 389	0.21 300	0.24 392	0.20 422	0.19 384	0.18 382	0.15 494	0.30 542	0.14 485	0.14 487	0.15 495	0.13 466

test_sample8	0.20 430	0.12 410	0.21 424	0.13 9	0.14 461	0.18 366	0.14 157	0.32 430	0.21 274	0.28 467	0.22 316	0.36 487	0.26 468	0.19 384	0.18 382	0.15 494	0.30 542	0.14 485	0.14 487	0.15 495	0.13 466

CAS++	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.14 27	0.10 334	0.13 234	0.14 157	0.24 309	0.14 136	0.11 155	0.09 89	0.11 172	0.07 103	0.14 258	0.09 43	0.11 428	0.09 431	0.09 359	0.07 270	0.07 249	0.08 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 40	0.05 11	0.11 138	0.20 403	0.07 63	0.10 124	0.14 157	0.12 43	0.08 9	0.07 29	0.08 69	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

MyStereo8	0.12 247	0.07 118	0.15 290	0.15 64	0.09 228	0.18 366	0.14 157	0.19 213	0.22 296	0.12 187	0.18 259	0.11 172	0.10 186	0.16 303	0.18 382	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.08 315	0.09 379

plain	0.11 175	0.09 301	0.10 95	0.19 349	0.09 228	0.11 164	0.14 157	0.14 73	0.13 114	0.13 216	0.15 200	0.09 121	0.12 248	0.13 230	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.06 188

EKT-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.14 253	0.16 133	0.10 334	0.13 234	0.14 157	0.19 213	0.21 274	0.11 155	0.08 69	0.13 217	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.07 266

PCWNet_CMD	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.14 157	0.29 398	0.36 444	0.14 239	0.20 283	0.21 348	0.13 280	0.17 342	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.07 266

CFNet_ucs	0.15 345	0.09 301	0.17 355	0.16 133	0.11 388	0.14 273	0.14 157	0.30 409	0.34 425	0.16 292	0.24 332	0.23 383	0.14 312	0.18 359	0.15 333	0.09 355	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.09 379

testlalala_base	0.10 136	0.09 301	0.14 253	0.21 434	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.13 59	0.11 54	0.08 59	0.15 200	0.07 62	0.08 139	0.11 102	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.05 109

Any-RAFT	0.10 136	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.07 63	0.13 234	0.14 157	0.21 244	0.15 154	0.11 155	0.12 159	0.13 217	0.10 186	0.13 230	0.10 111	0.07 239	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

anonymousdsp2	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.19 213	0.23 306	0.13 216	0.14 187	0.12 193	0.09 164	0.14 258	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 188

iinet-f	0.17 394	0.07 118	0.46 513	0.14 27	0.10 334	0.21 418	0.14 157	0.27 356	0.23 306	0.22 404	0.25 359	0.21 348	0.16 354	0.18 359	0.22 433	0.09 355	0.07 373	0.07 195	0.06 180	0.09 378	0.10 409

CES	0.08 40	0.04 1	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.09 82	0.14 157	0.11 27	0.09 21	0.08 59	0.09 89	0.11 172	0.07 103	0.12 179	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

riskmin	0.11 175	0.06 49	0.13 209	0.14 27	0.08 124	0.14 273	0.14 157	0.18 186	0.15 154	0.12 187	0.15 200	0.17 298	0.11 216	0.14 258	0.12 228	0.09 355	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.08 315	0.08 335

MC-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.09 62	0.17 208	0.06 11	0.10 124	0.14 157	0.12 43	0.11 54	0.09 88	0.12 159	0.09 121	0.06 36	0.11 102	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

x	0.13 274	0.08 229	0.15 290	0.14 27	0.08 124	0.19 388	0.14 157	0.22 267	0.21 274	0.15 263	0.20 283	0.20 339	0.18 392	0.18 359	0.18 382	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.07 266

BUS	0.15 345	0.09 301	0.14 253	0.22 454	0.10 334	0.20 407	0.14 157	0.34 458	0.20 260	0.17 304	0.23 320	0.16 281	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.07 249	0.07 266

CRFU-Net	0.16 372	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.20 407	0.14 157	0.27 356	0.21 274	0.28 467	0.28 400	0.29 439	0.18 392	0.19 384	0.18 382	0.09 355	0.09 431	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.09 379

NINENet	0.16 372	0.10 366	0.16 332	0.17 208	0.11 388	0.20 407	0.14 157	0.41 510	0.37 450	0.18 336	0.21 300	0.16 281	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.08 404	0.10 407	0.07 270	0.10 413	0.09 379

IPLG	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.14 157	0.20 226	0.15 154	0.13 216	0.18 259	0.07 62	0.07 103	0.14 258	0.14 299	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

MIPNet	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.12 205	0.14 157	0.21 244	0.25 340	0.12 187	0.10 115	0.09 121	0.07 103	0.13 230	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test-3	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.12 43	0.16 180	0.10 118	0.08 69	0.08 94	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test_1	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.07 23	0.14 157	0.12 43	0.16 180	0.10 118	0.08 69	0.08 94	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.04 28

LCNet	0.11 175	0.07 118	0.09 62	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.14 157	0.21 244	0.15 154	0.12 187	0.15 200	0.16 281	0.11 216	0.12 179	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.14 482

STrans-v2	0.10 136	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.22 267	0.11 54	0.11 155	0.15 200	0.12 193	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

PSM-AAD	0.11 175	0.07 118	0.10 95	0.20 403	0.09 228	0.10 124	0.14 157	0.21 244	0.13 114	0.12 187	0.14 187	0.18 313	0.11 216	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.14 482

ASMatch	0.11 175	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.10 334	0.08 48	0.14 157	0.18 186	0.16 180	0.12 187	0.16 217	0.16 281	0.11 216	0.13 230	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.09 379

IRAFT_RVC	0.12 247	0.08 229	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.07 23	0.14 157	0.25 329	0.23 306	0.14 239	0.15 200	0.15 261	0.12 248	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.09 359	0.06 180	0.06 182	0.06 188

GMM-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.10 95	0.18 290	0.09 228	0.08 48	0.14 157	0.24 309	0.16 180	0.11 155	0.15 200	0.13 217	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.09 379

Prome-Stereo	0.11 175	0.07 118	0.11 138	0.18 290	0.09 228	0.12 205	0.14 157	0.23 285	0.13 114	0.13 216	0.16 217	0.13 217	0.08 139	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.10 409

rafts_anoy	0.11 175	0.06 49	0.10 95	0.17 208	0.08 124	0.10 124	0.14 157	0.18 186	0.14 136	0.13 216	0.13 174	0.12 193	0.11 216	0.11 102	0.13 263	0.07 239	0.05 154	0.09 359	0.11 450	0.07 249	0.06 188

sAnonymous2	0.13 274	0.12 410	0.25 450	0.20 403	0.12 417	0.18 366	0.14 157	0.27 356	0.21 274	0.11 155	0.12 159	0.13 217	0.08 139	0.11 102	0.11 170	0.09 355	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.15 495	0.10 409

CroCo_RVC	0.13 274	0.12 410	0.25 450	0.20 403	0.12 417	0.18 366	0.14 157	0.27 356	0.21 274	0.11 155	0.12 159	0.13 217	0.08 139	0.11 102	0.11 170	0.09 355	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.15 495	0.10 409

CFNet_pseudo	0.14 304	0.08 229	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.27 356	0.34 425	0.15 263	0.21 300	0.22 366	0.13 280	0.18 359	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.07 249	0.07 266

RALCasStereoNet	0.11 175	0.07 118	0.09 62	0.16 133	0.08 124	0.13 234	0.14 157	0.17 159	0.11 54	0.12 187	0.17 236	0.14 236	0.10 186	0.12 179	0.11 170	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.05 108	0.08 315	0.07 266

sCroCo_RVC	0.12 247	0.09 301	0.24 447	0.24 484	0.11 388	0.19 388	0.14 157	0.17 159	0.15 154	0.10 118	0.13 174	0.12 193	0.07 103	0.14 258	0.11 170	0.08 299	0.08 404	0.08 275	0.08 337	0.05 95	0.07 266

111	0.11 175	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.10 124	0.14 157	0.21 244	0.24 316	0.11 155	0.12 159	0.14 236	0.12 248	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

psmorigin	0.25 483	0.16 471	0.35 497	0.17 208	0.13 443	0.24 451	0.14 157	0.34 458	0.34 425	0.41 518	0.55 520	0.41 510	0.38 518	0.35 507	0.28 490	0.11 428	0.15 507	0.11 437	0.11 450	0.12 452	0.17 514

CREStereo	0.09 77	0.05 11	0.08 19	0.11 1	0.06 11	0.14 273	0.14 157	0.14 73	0.10 31	0.09 88	0.13 174	0.09 121	0.08 139	0.12 179	0.10 111	0.08 299	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.06 188
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
PMTNet	0.09 77	0.05 11	0.09 62	0.12 4	0.06 11	0.13 234	0.14 157	0.16 124	0.11 54	0.09 88	0.13 174	0.10 152	0.07 103	0.14 258	0.10 111	0.15 494	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.06 188

FADNet-RVC-Resample	0.17 394	0.12 410	0.32 486	0.22 454	0.12 417	0.19 388	0.14 157	0.25 329	0.24 316	0.24 430	0.27 389	0.20 339	0.15 333	0.17 342	0.16 352	0.07 239	0.08 404	0.12 458	0.10 420	0.09 378	0.11 433

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 452	0.21 507	0.25 450	0.26 501	0.11 388	0.24 451	0.14 157	0.39 502	0.24 316	0.32 495	0.36 459	0.30 448	0.21 430	0.19 384	0.22 433	0.17 516	0.14 503	0.21 519	0.16 506	0.13 467	0.12 454

R-Stereo Train	0.10 136	0.06 49	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.14 157	0.24 309	0.11 54	0.12 187	0.19 273	0.11 172	0.08 139	0.10 57	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo	0.10 136	0.06 49	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.14 157	0.24 309	0.11 54	0.12 187	0.19 273	0.11 172	0.08 139	0.10 57	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.05 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 345	0.07 118	0.15 290	0.16 133	0.08 124	0.19 388	0.14 157	0.30 409	0.21 274	0.17 304	0.25 359	0.21 348	0.19 410	0.20 402	0.20 407	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.08 337	0.06 182	0.06 188

MSMDNet	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.14 157	0.29 398	0.36 444	0.14 239	0.20 283	0.21 348	0.13 280	0.18 359	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.07 266

ccs_rob	0.14 304	0.09 301	0.16 332	0.16 133	0.09 228	0.13 234	0.14 157	0.27 356	0.34 425	0.15 263	0.21 300	0.22 366	0.13 280	0.18 359	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.07 266

HSM	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.16 327	0.14 157	0.28 380	0.25 340	0.20 373	0.24 332	0.37 490	0.17 378	0.20 402	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.06 188

iResNet_ROB	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.15 64	0.07 63	0.19 388	0.14 157	0.26 342	0.32 409	0.23 418	0.26 372	0.23 383	0.16 354	0.15 276	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.08 335

xyz-stereo	0.14 304	0.07 118	0.22 433	0.15 64	0.05 1	0.22 432	0.15 227	0.17 159	0.31 403	0.15 263	0.28 400	0.26 415	0.17 378	0.13 230	0.12 228	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

coex_refinement	0.14 304	0.07 118	0.12 176	0.17 208	0.10 334	0.16 327	0.15 227	0.27 356	0.29 388	0.18 336	0.21 300	0.22 366	0.17 378	0.16 303	0.19 397	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.09 378	0.08 335

tt45	0.09 77	0.06 49	0.11 138	0.15 64	0.07 63	0.12 205	0.15 227	0.13 59	0.12 84	0.09 88	0.06 11	0.08 94	0.06 36	0.13 230	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

mms	0.09 77	0.07 118	0.08 19	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.15 227	0.12 43	0.11 54	0.09 88	0.09 89	0.08 94	0.06 36	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.04 28

PAM_32	0.10 136	0.06 49	0.17 355	0.15 64	0.08 124	0.10 124	0.15 227	0.14 73	0.16 180	0.09 88	0.08 69	0.10 152	0.07 103	0.14 258	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

rvit_stereo_0083	0.12 247	0.08 229	0.17 355	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.15 99	0.26 353	0.11 155	0.14 187	0.13 217	0.10 186	0.12 179	0.13 263	0.10 396	0.08 404	0.09 359	0.07 270	0.07 249	0.06 188

rvit_stereo_0080	0.10 136	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.10 334	0.07 23	0.15 227	0.16 124	0.16 180	0.11 155	0.10 115	0.15 261	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.09 355	0.07 373	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.05 109

H2IRNET	0.10 136	0.09 301	0.10 95	0.18 290	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.14 73	0.21 274	0.10 118	0.10 115	0.10 152	0.11 216	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.06 182	0.05 109

MGS-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.12 176	0.16 133	0.08 124	0.09 82	0.15 227	0.12 43	0.12 84	0.07 29	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

AE-Stereo	0.10 136	0.08 229	0.11 138	0.19 349	0.09 228	0.10 124	0.15 227	0.14 73	0.20 260	0.09 88	0.15 200	0.12 193	0.08 139	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.04 28

ACVNet-DCA	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.24 309	0.16 180	0.09 88	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.07 1	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.07 266

xx1	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.16 124	0.18 218	0.09 88	0.09 89	0.16 281	0.16 354	0.10 57	0.07 1	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.07 266

1test111	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.24 309	0.16 180	0.09 88	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.15 276	0.16 352	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.07 266

cc1	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.16 124	0.18 218	0.09 88	0.09 89	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.07 1	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.06 188

11t1	0.12 247	0.07 118	0.14 253	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.15 227	0.19 213	0.15 154	0.15 263	0.15 200	0.17 298	0.16 354	0.15 276	0.13 263	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.08 315	0.07 266

ff7	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

IGEVStereo-DCA	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.10 334	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

ffff	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

rrr	0.09 77	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.10 334	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.15 154	0.10 118	0.06 11	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

11t	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

tt1	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.15 99	0.19 239	0.09 88	0.08 69	0.06 14	0.06 36	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.06 188

whm_eth	0.10 136	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.10 334	0.07 23	0.15 227	0.16 124	0.16 180	0.11 155	0.10 115	0.15 261	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.09 355	0.07 373	0.07 195	0.06 180	0.07 249	0.05 109

RAFT-Test	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.13 114	0.09 88	0.10 115	0.11 172	0.09 164	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

4D-IteraStereo	0.10 136	0.07 118	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.09 82	0.15 227	0.18 186	0.15 154	0.10 118	0.11 145	0.10 152	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.05 25	0.03 1	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.05 109

LoS_RVC	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.08 48	0.15 227	0.12 43	0.11 54	0.08 59	0.09 89	0.06 14	0.09 164	0.10 57	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

anonymousdsp	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.17 208	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

CBFPSM	0.15 345	0.07 118	0.27 461	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.15 227	0.22 267	0.23 306	0.20 373	0.27 389	0.23 383	0.16 354	0.16 303	0.19 397	0.06 109	0.06 302	0.06 100	0.07 270	0.07 249	0.07 266

ProNet	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.15 227	0.15 99	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.06 188

qqq	0.13 274	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.08 124	0.13 234	0.15 227	0.24 309	0.16 180	0.15 263	0.19 273	0.16 281	0.16 354	0.15 276	0.16 352	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.07 266

ccc-4	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

BSDual-CNN	0.15 345	0.09 301	0.14 253	0.22 454	0.10 334	0.15 299	0.15 227	0.34 458	0.20 260	0.17 304	0.23 320	0.25 405	0.16 354	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.07 249	0.07 266

hknet	0.15 345	0.11 391	0.14 253	0.22 454	0.11 388	0.15 299	0.15 227	0.34 458	0.26 353	0.17 304	0.23 320	0.22 366	0.18 392	0.17 342	0.13 263	0.07 239	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.07 249	0.07 266

IGEV-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.17 208	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.12 84	0.10 118	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.13 234	0.15 227	0.17 159	0.16 180	0.14 239	0.11 145	0.16 281	0.10 186	0.17 342	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

iRaft-Stereo_20w	0.09 77	0.05 11	0.13 209	0.14 27	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.19 213	0.11 54	0.11 155	0.08 69	0.08 94	0.05 11	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

IPLGR_C	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.12 205	0.15 227	0.17 159	0.15 154	0.14 239	0.11 145	0.16 281	0.10 186	0.16 303	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

AASNet	0.16 372	0.08 229	0.13 209	0.19 349	0.09 228	0.19 388	0.15 227	0.38 496	0.37 450	0.20 373	0.24 332	0.20 339	0.17 378	0.17 342	0.21 420	0.10 396	0.08 404	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.09 379

ACRE	0.11 175	0.08 229	0.15 290	0.17 208	0.08 124	0.13 234	0.15 227	0.17 159	0.14 136	0.14 239	0.11 145	0.16 281	0.10 186	0.16 303	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

AACVNet	0.16 372	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.10 334	0.18 366	0.15 227	0.24 309	0.25 340	0.27 454	0.27 389	0.28 431	0.18 392	0.19 384	0.17 369	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.07 270	0.10 413	0.09 379

GANet-ADL	0.13 274	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.10 334	0.19 388	0.15 227	0.30 409	0.21 274	0.13 216	0.18 259	0.19 322	0.13 280	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.08 335

CrosDoStereo	0.12 247	0.07 118	0.12 176	0.14 27	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.17 159	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

TransformOpticalFlow	0.10 136	0.08 229	0.13 209	0.18 290	0.07 63	0.09 82	0.15 227	0.19 213	0.16 180	0.12 187	0.16 217	0.11 172	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

FTStereo	0.12 247	0.07 118	0.14 253	0.18 290	0.09 228	0.07 23	0.15 227	0.22 267	0.18 218	0.12 187	0.24 332	0.11 172	0.13 280	0.13 230	0.14 299	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.06 182	0.10 409

KYRaft	0.12 247	0.07 118	0.10 95	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.15 227	0.23 285	0.12 84	0.13 216	0.16 217	0.20 339	0.10 186	0.12 179	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.06 182	0.15 496

DeepStereo_LL	0.12 247	0.07 118	0.12 176	0.14 27	0.09 228	0.12 205	0.15 227	0.17 159	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

DEmStereo	0.12 247	0.06 49	0.14 253	0.14 27	0.10 334	0.16 327	0.15 227	0.16 124	0.24 316	0.17 304	0.23 320	0.12 193	0.14 312	0.12 179	0.14 299	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.05 109

PFNet	0.12 247	0.06 49	0.17 355	0.18 290	0.08 124	0.09 82	0.15 227	0.26 342	0.20 260	0.16 292	0.16 217	0.14 236	0.12 248	0.13 230	0.11 170	0.06 109	0.04 20	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.05 109

pcwnet_v2	0.19 421	0.11 391	0.26 459	0.18 290	0.14 461	0.18 366	0.15 227	0.37 489	0.46 495	0.19 351	0.24 332	0.21 348	0.19 410	0.21 420	0.20 407	0.13 471	0.10 454	0.10 407	0.10 420	0.11 435	0.13 466

test_xeample3	0.09 77	0.07 118	0.12 176	0.16 133	0.09 228	0.11 164	0.15 227	0.16 124	0.14 136	0.10 118	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.06 188

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 77	0.06 49	0.10 95	0.17 208	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.17 159	0.15 154	0.10 118	0.10 115	0.08 94	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.03 1

AFF-stereo	0.09 77	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.18 186	0.10 31	0.10 118	0.11 145	0.09 121	0.10 186	0.12 179	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.07 270	0.04 13	0.04 28

EAI-Stereo	0.09 77	0.07 118	0.11 138	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.16 124	0.09 21	0.08 59	0.09 89	0.08 94	0.07 103	0.09 32	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.05 95	0.04 28

CFNet-RSSM	0.09 77	0.07 118	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.15 227	0.17 159	0.18 218	0.08 59	0.12 159	0.11 172	0.09 164	0.12 179	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Gwc-CoAtRS	0.09 77	0.07 118	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.10 124	0.15 227	0.18 186	0.17 204	0.08 59	0.10 115	0.12 193	0.09 164	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.05 109

FADNet-RVC	0.21 444	0.20 502	0.40 504	0.21 434	0.16 491	0.21 418	0.15 227	0.27 356	0.27 365	0.26 447	0.32 434	0.26 415	0.21 430	0.22 438	0.19 397	0.12 454	0.13 493	0.12 458	0.14 487	0.13 467	0.18 517

SHD	0.26 494	0.15 460	0.31 482	0.24 484	0.18 512	0.23 445	0.15 227	0.39 502	0.72 543	0.32 495	0.42 499	0.36 487	0.29 487	0.33 499	0.30 503	0.13 471	0.11 467	0.14 485	0.13 482	0.16 506	0.20 525

HSM-Net_RVC	0.14 304	0.08 229	0.12 176	0.15 64	0.08 124	0.16 327	0.15 227	0.27 356	0.29 388	0.20 373	0.21 300	0.29 439	0.14 312	0.18 359	0.13 263	0.06 109	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.06 188
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 372	0.11 391	0.16 332	0.17 208	0.10 334	0.17 350	0.15 227	0.32 430	0.21 274	0.19 351	0.21 300	0.22 366	0.19 410	0.21 420	0.16 352	0.13 471	0.09 431	0.09 359	0.10 420	0.11 435	0.11 433

PWCDC_ROB	0.21 444	0.13 438	0.23 441	0.25 492	0.12 417	0.20 407	0.15 227	0.34 458	0.55 516	0.29 476	0.49 512	0.21 348	0.15 333	0.28 476	0.20 407	0.11 428	0.09 431	0.10 407	0.08 337	0.11 435	0.09 379

HART	0.08 40	0.07 118	0.09 62	0.18 290	0.07 63	0.10 124	0.16 286	0.13 59	0.11 54	0.09 88	0.10 115	0.08 94	0.05 11	0.10 57	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28

FACV-RUCA	0.13 274	0.11 391	0.13 209	0.19 349	0.12 417	0.15 299	0.16 286	0.22 267	0.21 274	0.16 292	0.16 217	0.15 261	0.16 354	0.14 258	0.13 263	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.10 413	0.08 335

fffft	0.09 77	0.06 49	0.12 176	0.16 133	0.07 63	0.09 82	0.16 286	0.12 43	0.11 54	0.09 88	0.07 35	0.09 121	0.06 36	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.05 109
1: 1. 1
ours_stereo	0.09 77	0.07 118	0.09 62	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.11 27	0.12 84	0.08 59	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.12 179	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

tg	0.10 136	0.06 49	0.10 95	0.18 290	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.20 226	0.12 84	0.08 59	0.11 145	0.11 172	0.07 103	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.04 13	0.04 28

PAM	0.10 136	0.06 49	0.17 355	0.15 64	0.09 228	0.10 124	0.16 286	0.15 99	0.16 180	0.12 187	0.09 89	0.10 152	0.07 103	0.13 230	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.06 188

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 175	0.05 11	0.12 176	0.15 64	0.13 443	0.14 273	0.16 286	0.23 285	0.18 218	0.10 118	0.13 174	0.10 152	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.08 335

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.16 133	0.08 124	0.15 299	0.16 286	0.18 186	0.19 239	0.10 118	0.09 89	0.09 121	0.08 139	0.11 102	0.12 228	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.06 180	0.07 249	0.06 188

CoDeX	0.12 247	0.07 118	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.12 205	0.16 286	0.23 285	0.27 365	0.13 216	0.17 236	0.15 261	0.12 248	0.14 258	0.11 170	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.05 109

HH	0.09 77	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.15 99	0.10 31	0.08 59	0.10 115	0.08 94	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

HanStereo	0.09 77	0.06 49	0.13 209	0.17 208	0.08 124	0.11 164	0.16 286	0.15 99	0.10 31	0.08 59	0.10 115	0.08 94	0.07 103	0.10 57	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.05 95	0.04 28

GASNet	0.22 452	0.24 516	0.34 491	0.26 501	0.17 503	0.27 480	0.16 286	0.45 527	0.42 474	0.27 454	0.24 332	0.30 448	0.16 354	0.27 468	0.18 382	0.12 454	0.09 431	0.12 458	0.11 450	0.16 506	0.08 335

IER	0.14 304	0.08 229	0.13 209	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.16 286	0.26 342	0.27 365	0.18 336	0.26 372	0.17 298	0.20 422	0.17 342	0.14 299	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.07 266

UDGNet	0.14 304	0.13 438	0.17 355	0.18 290	0.10 334	0.12 205	0.16 286	0.21 244	0.27 365	0.20 373	0.20 283	0.17 298	0.13 280	0.16 303	0.14 299	0.10 396	0.06 302	0.09 359	0.07 270	0.07 249	0.07 266

IPLGR	0.11 175	0.09 301	0.17 355	0.18 290	0.08 124	0.13 234	0.16 286	0.21 244	0.24 316	0.12 187	0.12 159	0.11 172	0.09 164	0.13 230	0.12 228	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.04 28

ADLNet2	0.16 372	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.20 407	0.16 286	0.32 430	0.39 461	0.17 304	0.20 283	0.20 339	0.19 410	0.21 420	0.23 444	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.07 270	0.09 378	0.07 266

THIR-Stereo	0.12 247	0.07 118	0.11 138	0.15 64	0.08 124	0.14 273	0.16 286	0.18 186	0.25 340	0.17 304	0.24 332	0.13 217	0.13 280	0.12 179	0.14 299	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

GrayStereo	0.11 175	0.06 49	0.11 138	0.19 349	0.09 228	0.09 82	0.16 286	0.18 186	0.17 204	0.14 239	0.17 236	0.17 298	0.11 216	0.12 179	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.10 409

XX-TBD	0.09 77	0.06 49	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.13 234	0.16 286	0.14 73	0.14 136	0.11 155	0.12 159	0.09 121	0.08 139	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

GMStereo	0.13 274	0.15 460	0.14 253	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.16 286	0.20 226	0.25 340	0.17 304	0.17 236	0.11 172	0.11 216	0.16 303	0.13 263	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.06 188
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 274	0.07 118	0.15 290	0.17 208	0.09 228	0.15 299	0.16 286	0.28 380	0.27 365	0.14 239	0.18 259	0.12 193	0.13 280	0.14 258	0.11 170	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.06 188

FENet	0.13 274	0.08 229	0.13 209	0.16 133	0.08 124	0.15 299	0.16 286	0.23 285	0.23 306	0.17 304	0.24 332	0.16 281	0.13 280	0.14 258	0.15 333	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.08 335

PSMNet-RSSM	0.14 304	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.13 234	0.16 286	0.25 329	0.24 316	0.17 304	0.28 400	0.23 383	0.14 312	0.16 303	0.14 299	0.11 428	0.06 302	0.09 359	0.12 471	0.08 315	0.07 266

edge stereo	0.23 465	0.14 453	0.21 424	0.21 434	0.13 443	0.24 451	0.16 286	0.32 430	0.42 474	0.32 495	0.40 480	0.39 501	0.35 512	0.25 462	0.25 463	0.13 471	0.11 467	0.14 485	0.11 450	0.12 452	0.14 482

WCMA_ROB	0.24 476	0.11 391	0.24 447	0.17 208	0.14 461	0.34 507	0.16 286	0.33 444	0.33 414	0.39 511	0.54 519	0.40 507	0.35 512	0.35 507	0.26 476	0.12 454	0.12 481	0.12 458	0.11 450	0.14 483	0.14 482

pmcnn	0.15 345	0.07 118	0.20 414	0.15 64	0.07 63	0.21 418	0.16 286	0.25 329	0.26 353	0.21 389	0.33 440	0.29 439	0.19 410	0.18 359	0.17 369	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 188

MSAF-DinoV2	0.23 465	0.11 391	0.25 450	0.17 208	0.10 334	0.28 490	0.17 312	0.38 496	0.56 518	0.21 389	0.27 389	0.47 525	0.28 483	0.36 511	0.40 531	0.09 355	0.06 302	0.07 195	0.09 382	0.12 452	0.11 433

G2L-ROB	0.13 274	0.07 118	0.13 209	0.13 9	0.08 124	0.14 273	0.17 312	0.25 329	0.19 239	0.20 373	0.19 273	0.20 339	0.14 312	0.18 359	0.16 352	0.08 299	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.08 315	0.09 379

G2L-Stereo_test	0.14 304	0.07 118	0.11 138	0.13 9	0.08 124	0.12 205	0.17 312	0.31 425	0.28 381	0.21 389	0.23 320	0.20 339	0.16 354	0.17 342	0.19 397	0.07 239	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.07 249	0.07 266

LG-Stereo	0.08 40	0.08 229	0.10 95	0.18 290	0.07 63	0.10 124	0.17 312	0.11 27	0.08 9	0.06 7	0.08 69	0.06 14	0.07 103	0.09 32	0.09 43	0.04 6	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.04 13	0.04 28

fffy	0.09 77	0.08 229	0.10 95	0.16 133	0.07 63	0.13 234	0.17 312	0.13 59	0.12 84	0.08 59	0.09 89	0.08 94	0.09 164	0.13 230	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.05 109

rvit_0105_6	0.14 304	0.09 301	0.18 387	0.17 208	0.10 334	0.10 124	0.17 312	0.19 213	0.26 353	0.12 187	0.18 259	0.17 298	0.13 280	0.18 359	0.13 263	0.15 494	0.11 467	0.12 458	0.10 420	0.09 378	0.06 188

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 175	0.05 11	0.14 253	0.16 133	0.21 521	0.09 82	0.17 312	0.21 244	0.16 180	0.11 155	0.15 200	0.10 152	0.07 103	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.09 379

rvit_stereo_ft	0.12 247	0.07 118	0.13 209	0.19 349	0.10 334	0.12 205	0.17 312	0.16 124	0.16 180	0.13 216	0.13 174	0.15 261	0.10 186	0.14 258	0.13 263	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.06 188

test_sample7	0.16 372	0.10 366	0.16 332	0.14 27	0.12 417	0.16 327	0.17 312	0.28 380	0.24 316	0.21 389	0.21 300	0.24 392	0.20 422	0.16 303	0.16 352	0.12 454	0.06 302	0.10 407	0.09 382	0.11 435	0.10 409

test_sample3	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.14 27	0.09 228	0.20 407	0.17 312	0.27 356	0.18 218	0.17 304	0.22 316	0.19 322	0.15 333	0.17 342	0.14 299	0.09 355	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.09 378	0.08 335

test_sample1	0.13 274	0.07 118	0.14 253	0.14 27	0.08 124	0.19 388	0.17 312	0.20 226	0.15 154	0.14 239	0.22 316	0.18 313	0.16 354	0.17 342	0.15 333	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.08 335

SMFormer	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.17 369	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.07 266

tta	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.17 369	0.08 299	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.06 182	0.06 188

qqq1	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.06 188

fff1	0.14 304	0.07 118	0.18 387	0.14 27	0.08 124	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.27 365	0.19 351	0.20 283	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.12 228	0.08 299	0.05 154	0.05 23	0.05 108	0.06 182	0.06 188

MyStereo07	0.10 136	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.17 312	0.15 99	0.15 154	0.09 88	0.06 11	0.06 14	0.07 103	0.12 179	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

MyStereo04	0.13 274	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.17 312	0.29 398	0.38 456	0.17 304	0.14 187	0.16 281	0.11 216	0.15 276	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

ffm	0.12 247	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.15 99	0.19 239	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.10 57	0.08 14	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.06 188

ff1	0.13 274	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.15 99	0.19 239	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.15 276	0.22 433	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.06 182	0.06 188

mmx	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.26 353	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.15 276	0.22 433	0.08 299	0.06 302	0.09 359	0.08 337	0.08 315	0.08 335

xxx	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.16 133	0.09 228	0.17 350	0.17 312	0.27 356	0.26 353	0.15 263	0.26 372	0.19 322	0.13 280	0.15 276	0.22 433	0.08 299	0.06 302	0.09 359	0.08 337	0.08 315	0.08 335

CASS	0.14 304	0.12 410	0.12 176	0.23 473	0.09 228	0.15 299	0.17 312	0.19 213	0.20 260	0.17 304	0.18 259	0.15 261	0.15 333	0.15 276	0.14 299	0.09 355	0.06 302	0.10 407	0.08 337	0.09 378	0.07 266
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.11 388	0.11 164	0.17 312	0.18 186	0.17 204	0.11 155	0.18 259	0.11 172	0.10 186	0.15 276	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.05 95	0.05 109

anonymousa	0.13 274	0.07 118	0.14 253	0.18 290	0.09 228	0.13 234	0.17 312	0.20 226	0.29 388	0.15 263	0.24 332	0.16 281	0.14 312	0.14 258	0.14 299	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.09 382	0.05 95	0.07 266

DCANet-4	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.17 312	0.18 186	0.20 260	0.13 216	0.17 236	0.09 121	0.14 312	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

fff	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.21 274	0.13 216	0.17 236	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

ADStereo(finetuned)	0.10 136	0.06 49	0.13 209	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.20 260	0.13 216	0.18 259	0.10 152	0.12 248	0.12 179	0.12 228	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

psmg	0.14 304	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.10 334	0.15 299	0.17 312	0.29 398	0.20 260	0.17 304	0.21 300	0.25 405	0.16 354	0.16 303	0.14 299	0.08 299	0.07 373	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.07 266

DAS	0.15 345	0.08 229	0.18 387	0.19 349	0.10 334	0.19 388	0.17 312	0.28 380	0.30 394	0.18 336	0.26 372	0.21 348	0.16 354	0.16 303	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.07 266

SepStereo	0.15 345	0.08 229	0.18 387	0.19 349	0.10 334	0.19 388	0.17 312	0.28 380	0.30 394	0.18 336	0.26 372	0.21 348	0.16 354	0.26 466	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.07 266

DRaft	0.12 247	0.06 49	0.12 176	0.14 27	0.09 228	0.14 273	0.17 312	0.21 244	0.30 394	0.18 336	0.27 389	0.10 152	0.16 354	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.05 109

iRaftStereo_RVC	0.10 136	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.11 164	0.17 312	0.18 186	0.12 84	0.09 88	0.11 145	0.10 152	0.07 103	0.11 102	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.04 13	0.04 28

ADLNet	0.16 372	0.08 229	0.15 290	0.16 133	0.10 334	0.16 327	0.17 312	0.33 444	0.27 365	0.23 418	0.27 389	0.24 392	0.16 354	0.18 359	0.21 420	0.10 396	0.06 302	0.10 407	0.10 420	0.08 315	0.09 379

HCRNet	0.16 372	0.23 513	0.12 176	0.35 532	0.11 388	0.15 299	0.17 312	0.26 342	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.21 348	0.14 312	0.15 276	0.13 263	0.11 428	0.07 373	0.11 437	0.10 420	0.09 378	0.07 266

DCANet	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.16 133	0.06 11	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.20 260	0.13 216	0.18 259	0.10 152	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

csc	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.21 274	0.13 216	0.17 236	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

cscssc	0.10 136	0.06 49	0.12 176	0.15 64	0.07 63	0.09 82	0.17 312	0.16 124	0.21 274	0.13 216	0.17 236	0.10 152	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

ARAFT	0.12 247	0.08 229	0.18 387	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.17 312	0.20 226	0.13 114	0.12 187	0.13 174	0.14 236	0.12 248	0.15 276	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.10 407	0.09 382	0.06 182	0.04 28

EDNetEfficientorigin	7.92 579	0.32 534	152.98 595	0.20 403	0.10 334	0.22 432	0.17 312	0.23 285	0.60 526	0.73 546	0.67 535	0.41 510	0.51 539	0.24 457	0.41 533	0.08 299	0.07 373	0.09 359	0.07 270	0.12 452	0.11 433

ac_64	0.16 372	0.09 301	0.15 290	0.18 290	0.10 334	0.22 432	0.17 312	0.24 309	0.22 296	0.19 351	0.24 332	0.29 439	0.18 392	0.19 384	0.22 433	0.09 355	0.08 404	0.08 275	0.09 382	0.07 249	0.06 188

acv_ft	0.15 345	0.09 301	0.16 332	0.19 349	0.10 334	0.16 327	0.17 312	0.25 329	0.34 425	0.19 351	0.26 372	0.21 348	0.17 378	0.18 359	0.19 397	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.06 188

MFN_U_SF_RVC	0.33 518	0.22 511	0.58 530	0.31 526	0.15 479	0.36 515	0.17 312	0.54 540	0.46 495	0.47 530	0.56 522	0.58 536	0.39 519	0.36 511	0.38 528	0.15 494	0.15 507	0.18 514	0.21 521	0.16 506	0.16 505

DMCA	0.14 304	0.09 301	0.17 355	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.17 312	0.23 285	0.28 381	0.14 239	0.20 283	0.17 298	0.18 392	0.15 276	0.17 369	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.09 378	0.10 409

RTSC	0.23 465	0.13 438	0.30 479	0.21 434	0.13 443	0.29 494	0.17 312	0.36 480	0.68 538	0.27 454	0.34 450	0.30 448	0.22 437	0.32 495	0.31 508	0.10 396	0.08 404	0.09 359	0.10 420	0.13 467	0.14 482

PS-NSSS	0.20 430	0.21 507	0.23 441	0.20 403	0.10 334	0.19 388	0.17 312	0.36 480	0.26 353	0.27 454	0.34 450	0.27 421	0.24 452	0.20 402	0.20 407	0.15 494	0.12 481	0.17 505	0.14 487	0.10 413	0.09 379

MLCV	0.13 274	0.08 229	0.17 355	0.18 290	0.06 11	0.16 327	0.17 312	0.19 213	0.22 296	0.19 351	0.25 359	0.17 298	0.13 280	0.15 276	0.14 299	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

LE_ROB	0.50 541	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.26 471	0.17 312	0.23 285	1.71 572	4.68 576	0.67 535	0.46 522	0.47 534	0.21 420	0.30 503	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.06 188

DispFullNet	0.27 501	0.22 511	0.66 537	0.28 515	0.17 503	0.27 480	0.17 312	0.34 458	0.57 520	0.27 454	0.37 462	0.43 514	0.24 452	0.39 523	0.25 463	0.12 454	0.06 302	0.19 516	0.11 450	0.23 524	0.16 505

z-ln-s-r	0.18 409	0.10 366	0.41 506	0.19 349	0.08 124	0.18 366	0.18 360	0.23 285	0.34 425	0.19 351	0.41 491	0.22 366	0.17 378	0.20 402	0.25 463	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.06 188

MM-Stereo_test2	0.09 77	0.07 118	0.09 62	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.18 360	0.15 99	0.14 136	0.07 29	0.10 115	0.07 62	0.06 36	0.12 179	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.04 28

MM-Stereo_test1	0.10 136	0.07 118	0.09 62	0.18 290	0.07 63	0.12 205	0.18 360	0.21 244	0.20 260	0.09 88	0.11 145	0.08 94	0.06 36	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.05 95	0.04 28

RAStereo	0.10 136	0.09 301	0.08 19	0.20 403	0.08 124	0.13 234	0.18 360	0.16 124	0.17 204	0.10 118	0.12 159	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.07 239	0.05 154	0.07 195	0.05 108	0.05 95	0.04 28

test_sample5	0.14 304	0.08 229	0.14 253	0.16 133	0.08 124	0.18 366	0.18 360	0.25 329	0.17 204	0.17 304	0.28 400	0.18 313	0.15 333	0.16 303	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.08 335

test_sample4	0.14 304	0.08 229	0.15 290	0.15 64	0.08 124	0.19 388	0.18 360	0.26 342	0.18 218	0.17 304	0.26 372	0.18 313	0.15 333	0.17 342	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.09 378	0.08 335

test_sample2	0.13 274	0.07 118	0.12 176	0.14 27	0.08 124	0.16 327	0.18 360	0.21 244	0.16 180	0.14 239	0.21 300	0.20 339	0.15 333	0.15 276	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.08 335

MyStereo06	0.10 136	0.07 118	0.12 176	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.18 360	0.19 213	0.12 84	0.13 216	0.08 69	0.07 62	0.07 103	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

MyStereo05	0.13 274	0.07 118	0.10 95	0.17 208	0.09 228	0.13 234	0.18 360	0.28 380	0.35 439	0.17 304	0.14 187	0.15 261	0.11 216	0.15 276	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.06 182	0.06 188

mmm	0.14 304	0.08 229	0.18 387	0.17 208	0.09 228	0.17 350	0.18 360	0.21 244	0.16 180	0.16 292	0.23 320	0.21 348	0.16 354	0.16 303	0.17 369	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.07 266

DualNet	0.14 304	0.08 229	0.14 253	0.16 133	0.08 124	0.18 366	0.18 360	0.25 329	0.17 204	0.18 336	0.28 400	0.18 313	0.15 333	0.16 303	0.13 263	0.08 299	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.08 335

ttt	0.14 304	0.08 229	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.15 299	0.18 360	0.27 356	0.30 394	0.16 292	0.24 332	0.17 298	0.14 312	0.13 230	0.14 299	0.11 428	0.08 404	0.09 359	0.08 337	0.09 378	0.09 379

ACVNet-4b	0.39 527	0.53 546	0.56 525	0.45 542	0.24 528	0.46 529	0.18 360	0.50 534	0.64 534	0.42 520	0.45 506	0.60 537	0.27 474	0.34 502	0.24 456	0.33 543	0.14 503	0.48 546	0.42 546	0.31 541	0.27 538

LL-Strereo	0.13 274	0.10 366	0.12 176	0.20 403	0.10 334	0.11 164	0.18 360	0.33 444	0.25 340	0.16 292	0.16 217	0.14 236	0.14 312	0.19 384	0.11 170	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.04 13	0.05 109

gwcnet-sp	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.18 360	0.24 309	0.24 316	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.16 354	0.16 303	0.15 333	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

scenet	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.18 360	0.24 309	0.24 316	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.16 354	0.16 303	0.15 333	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

ssnet	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.18 290	0.09 228	0.16 327	0.18 360	0.24 309	0.24 316	0.19 351	0.24 332	0.15 261	0.16 354	0.16 303	0.15 333	0.08 299	0.07 373	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

CroCo-Stereo Lap2	0.09 77	0.09 301	0.08 19	0.22 454	0.09 228	0.09 82	0.18 360	0.16 124	0.12 84	0.09 88	0.10 115	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.06 302	0.07 195	0.05 108	0.06 182	0.05 109

CSP-Net	0.16 372	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.19 388	0.18 360	0.25 329	0.33 414	0.26 447	0.31 425	0.25 405	0.16 354	0.21 420	0.19 397	0.09 355	0.06 302	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.08 335

dd	0.15 345	0.17 481	0.17 355	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.18 360	0.22 267	0.26 353	0.23 418	0.20 283	0.21 348	0.10 186	0.21 420	0.17 369	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.08 315	0.07 266

SACVNet	0.19 421	0.12 410	0.15 290	0.17 208	0.13 443	0.22 432	0.18 360	0.31 425	0.31 403	0.24 430	0.31 425	0.30 448	0.23 443	0.23 446	0.17 369	0.11 428	0.08 404	0.10 407	0.10 420	0.12 452	0.14 482

CroCo-Stereo	0.09 77	0.08 229	0.08 19	0.22 454	0.09 228	0.09 82	0.18 360	0.16 124	0.12 84	0.07 29	0.07 35	0.08 94	0.06 36	0.08 13	0.07 1	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28
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
GEStereo_RVC	0.17 394	0.12 410	0.16 332	0.22 454	0.11 388	0.19 388	0.18 360	0.32 430	0.49 499	0.20 373	0.25 359	0.17 298	0.13 280	0.21 420	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.09 378	0.08 335

Anonymous3	0.16 372	0.14 453	0.34 491	0.26 501	0.14 461	0.27 480	0.18 360	0.28 380	0.28 381	0.15 263	0.17 236	0.14 236	0.11 216	0.16 303	0.12 228	0.08 299	0.08 404	0.08 275	0.08 337	0.08 315	0.11 433

s12784h	0.10 136	0.06 49	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.16 327	0.18 360	0.16 124	0.15 154	0.10 118	0.11 145	0.11 172	0.11 216	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

222	0.16 372	0.07 118	0.15 290	0.14 27	0.08 124	0.25 460	0.18 360	0.30 409	0.21 274	0.18 336	0.29 415	0.17 298	0.16 354	0.16 303	0.44 539	0.10 396	0.05 154	0.07 195	0.06 180	0.08 315	0.08 335

xxxx	0.15 345	0.07 118	0.14 253	0.14 27	0.08 124	0.24 451	0.18 360	0.32 430	0.20 260	0.14 239	0.28 400	0.22 366	0.14 312	0.15 276	0.29 498	0.09 355	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.08 335

HGLStereo	0.17 394	0.09 301	0.19 410	0.17 208	0.12 417	0.18 366	0.18 360	0.31 425	0.33 414	0.22 404	0.33 440	0.24 392	0.18 392	0.20 402	0.21 420	0.10 396	0.09 431	0.07 195	0.07 270	0.09 378	0.10 409

GANet-RSSM	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.13 9	0.08 124	0.14 273	0.18 360	0.23 285	0.21 274	0.17 304	0.25 359	0.24 392	0.16 354	0.16 303	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

CFNet-ft	0.14 304	0.07 118	0.15 290	0.12 4	0.09 228	0.17 350	0.18 360	0.22 267	0.24 316	0.17 304	0.26 372	0.24 392	0.14 312	0.16 303	0.15 333	0.11 428	0.06 302	0.08 275	0.09 382	0.09 378	0.08 335

FAT-Stereo	0.21 444	0.13 438	0.22 433	0.21 434	0.12 417	0.18 366	0.18 360	0.35 473	0.40 465	0.28 467	0.37 462	0.33 476	0.33 508	0.21 420	0.20 407	0.09 355	0.11 467	0.10 407	0.09 382	0.11 435	0.14 482

DMCA-RVC	0.17 394	0.10 366	0.16 332	0.24 484	0.11 388	0.19 388	0.18 360	0.26 342	0.24 316	0.21 389	0.27 389	0.25 405	0.27 474	0.18 359	0.21 420	0.12 454	0.08 404	0.13 472	0.10 420	0.10 413	0.08 335

SuperB	0.20 430	0.10 366	0.57 527	0.16 133	0.09 228	0.19 388	0.18 360	0.25 329	0.51 506	0.27 454	0.39 477	0.17 298	0.22 437	0.22 438	0.21 420	0.08 299	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.12 452	0.11 433

ADCRef	0.20 430	0.12 410	0.43 511	0.20 403	0.12 417	0.23 445	0.18 360	0.32 430	0.37 450	0.26 447	0.33 440	0.18 313	0.23 443	0.25 462	0.26 476	0.07 239	0.06 302	0.09 359	0.09 382	0.08 315	0.09 379

TDLM	0.18 409	0.12 410	0.14 253	0.24 484	0.10 334	0.18 366	0.18 360	0.37 489	0.30 394	0.22 404	0.28 400	0.28 431	0.18 392	0.23 446	0.19 397	0.11 428	0.07 373	0.10 407	0.10 420	0.08 315	0.08 335

CFNet_RVC	0.14 304	0.07 118	0.15 290	0.12 4	0.09 228	0.17 350	0.18 360	0.22 267	0.24 316	0.17 304	0.26 372	0.24 392	0.14 312	0.16 303	0.15 333	0.11 428	0.06 302	0.08 275	0.09 382	0.09 378	0.08 335

CVANet_RVC	0.18 409	0.11 391	0.14 253	0.21 434	0.11 388	0.19 388	0.18 360	0.34 458	0.34 425	0.22 404	0.31 425	0.28 431	0.18 392	0.24 457	0.18 382	0.12 454	0.08 404	0.12 458	0.12 471	0.09 378	0.08 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 394	0.10 366	0.23 441	0.20 403	0.10 334	0.15 299	0.18 360	0.31 425	0.25 340	0.21 389	0.31 425	0.25 405	0.17 378	0.21 420	0.20 407	0.09 355	0.06 302	0.08 275	0.09 382	0.07 249	0.08 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 372	0.10 366	0.11 138	0.18 290	0.09 228	0.19 388	0.18 360	0.27 356	0.32 409	0.22 404	0.35 454	0.21 348	0.22 437	0.22 438	0.17 369	0.06 109	0.05 154	0.06 100	0.06 180	0.07 249	0.06 188

StereoDRNet-Refined	0.17 394	0.12 410	0.16 332	0.20 403	0.10 334	0.18 366	0.18 360	0.27 356	0.24 316	0.26 447	0.41 491	0.23 383	0.18 392	0.21 420	0.21 420	0.09 355	0.05 154	0.09 359	0.10 420	0.07 249	0.07 266
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 274	0.10 366	0.18 387	0.19 349	0.08 124	0.14 273	0.18 360	0.21 244	0.27 365	0.16 292	0.24 332	0.15 261	0.13 280	0.14 258	0.15 333	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.06 182	0.05 109

DISCO	0.20 430	0.09 301	0.22 433	0.17 208	0.10 334	0.25 460	0.18 360	0.28 380	0.45 488	0.23 418	0.32 434	0.34 480	0.26 468	0.29 483	0.29 498	0.08 299	0.06 302	0.07 195	0.07 270	0.09 378	0.10 409

DLCB_ROB	0.18 409	0.10 366	0.16 332	0.23 473	0.11 388	0.24 451	0.18 360	0.30 409	0.28 381	0.27 454	0.29 415	0.28 431	0.25 460	0.20 402	0.20 407	0.08 299	0.08 404	0.09 359	0.09 382	0.07 249	0.07 266

xyz-stereo-finetune2	0.11 175	0.07 118	0.13 209	0.13 9	0.07 63	0.11 164	0.19 403	0.17 159	0.12 84	0.15 263	0.15 200	0.17 298	0.13 280	0.13 230	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.06 188

xyz-stereo-finetune	0.11 175	0.08 229	0.13 209	0.14 27	0.06 11	0.10 124	0.19 403	0.18 186	0.19 239	0.12 187	0.14 187	0.15 261	0.11 216	0.13 230	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.05 108	0.04 13	0.05 109

MM-Stereo_test3	0.10 136	0.07 118	0.07 3	0.18 290	0.07 63	0.12 205	0.19 403	0.24 309	0.19 239	0.06 7	0.10 115	0.08 94	0.06 36	0.11 102	0.09 43	0.06 109	0.06 302	0.07 195	0.05 108	0.05 95	0.04 28

test_sample6	0.14 304	0.09 301	0.14 253	0.17 208	0.08 124	0.17 350	0.19 403	0.26 342	0.18 218	0.18 336	0.28 400	0.19 322	0.15 333	0.15 276	0.13 263	0.08 299	0.05 154	0.08 275	0.07 270	0.08 315	0.08 335

dad	0.18 409	0.20 502	0.21 424	0.17 208	0.11 388	0.20 407	0.19 403	0.21 244	0.28 381	0.30 482	0.24 332	0.30 448	0.13 280	0.19 384	0.17 369	0.18 517	0.09 431	0.11 437	0.09 382	0.11 435	0.07 266

LMCR-Stereo	0.15 345	0.08 229	0.14 253	0.21 434	0.09 228	0.18 366	0.19 403	0.28 380	0.19 239	0.24 430	0.24 332	0.23 383	0.17 378	0.20 402	0.17 369	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.10 413	0.09 379

psm_up	0.19 421	0.10 366	0.18 387	0.21 434	0.11 388	0.17 350	0.19 403	0.38 496	0.34 425	0.22 404	0.28 400	0.29 439	0.25 460	0.20 402	0.22 433	0.09 355	0.10 454	0.11 437	0.11 450	0.08 315	0.08 335

UNet	0.17 394	0.09 301	0.18 387	0.19 349	0.12 417	0.28 490	0.19 403	0.33 444	0.30 394	0.21 389	0.25 359	0.23 383	0.19 410	0.20 402	0.19 397	0.07 239	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.08 315	0.07 266

aanetorigin	0.22 452	0.17 481	0.57 527	0.18 290	0.10 334	0.16 327	0.19 403	0.20 226	0.33 414	0.49 531	0.48 511	0.30 448	0.28 483	0.21 420	0.24 456	0.08 299	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.10 413	0.09 379

cf-r	0.14 304	0.07 118	0.13 209	0.16 133	0.08 124	0.14 273	0.19 403	0.21 244	0.25 340	0.17 304	0.26 372	0.22 366	0.17 378	0.14 258	0.15 333	0.10 396	0.05 154	0.06 100	0.08 337	0.06 182	0.06 188

DSFCA	0.16 372	0.09 301	0.14 253	0.16 133	0.10 334	0.21 418	0.19 403	0.28 380	0.31 403	0.23 418	0.25 359	0.22 366	0.16 354	0.20 402	0.20 407	0.10 396	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.08 315	0.08 335

S-Stereo	0.21 444	0.12 410	0.25 450	0.21 434	0.13 443	0.21 418	0.19 403	0.33 444	0.45 488	0.23 418	0.36 459	0.28 431	0.29 487	0.20 402	0.23 444	0.09 355	0.12 481	0.10 407	0.10 420	0.13 467	0.14 482

stereogan	0.22 452	0.11 391	0.21 424	0.20 403	0.12 417	0.32 501	0.19 403	0.36 480	0.45 488	0.23 418	0.39 477	0.35 485	0.27 474	0.33 499	0.23 444	0.10 396	0.12 481	0.10 407	0.10 420	0.14 483	0.14 482

CC-Net-ROB	0.28 503	0.31 533	0.36 499	0.30 524	0.15 479	0.25 460	0.19 403	0.45 527	0.34 425	0.39 511	0.37 462	0.39 501	0.31 503	0.27 468	0.27 482	0.24 538	0.18 518	0.30 539	0.23 528	0.19 518	0.15 496

DANet	0.21 444	0.16 471	0.29 473	0.25 492	0.13 443	0.23 445	0.19 403	0.28 380	0.27 365	0.28 467	0.32 434	0.35 485	0.32 505	0.31 490	0.24 456	0.11 428	0.09 431	0.11 437	0.10 420	0.13 467	0.11 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	0.22 452	0.10 366	0.18 387	0.18 290	0.11 388	0.40 525	0.19 403	0.44 525	0.42 474	0.40 514	0.40 480	0.29 439	0.21 430	0.27 468	0.19 397	0.11 428	0.10 454	0.14 485	0.11 450	0.10 413	0.08 335

XPNet_ROB	0.22 452	0.12 410	0.20 414	0.22 454	0.13 443	0.22 432	0.19 403	0.35 473	0.40 465	0.30 482	0.40 480	0.38 496	0.27 474	0.26 466	0.29 498	0.15 494	0.10 454	0.10 407	0.10 420	0.13 467	0.12 454

SGM_RVC	0.24 476	0.12 410	0.16 332	0.15 64	0.09 228	0.34 507	0.19 403	0.35 473	0.32 409	0.44 525	0.38 469	0.53 533	0.36 515	0.36 511	0.26 476	0.13 471	0.13 493	0.13 472	0.13 482	0.11 435	0.11 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-RUCA	0.28 503	0.33 535	0.42 509	0.36 534	0.32 540	0.18 366	0.20 421	0.42 515	0.30 394	0.33 499	0.41 491	0.40 507	0.24 452	0.31 490	0.20 407	0.19 520	0.11 467	0.25 526	0.15 502	0.22 521	0.16 505

rvit_0105_4	0.15 345	0.09 301	0.17 355	0.17 208	0.10 334	0.12 205	0.20 421	0.23 285	0.27 365	0.14 239	0.20 283	0.17 298	0.14 312	0.17 342	0.13 263	0.15 494	0.11 467	0.11 437	0.10 420	0.09 378	0.06 188

UGAM	0.13 274	0.10 366	0.09 62	0.22 454	0.08 124	0.13 234	0.20 421	0.18 186	0.24 316	0.22 404	0.16 217	0.13 217	0.13 280	0.19 384	0.13 263	0.07 239	0.05 154	0.13 472	0.11 450	0.07 249	0.05 109

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 409	0.09 301	0.30 479	0.15 64	0.11 388	0.23 445	0.20 421	0.27 356	0.40 465	0.26 447	0.43 502	0.25 405	0.15 333	0.21 420	0.20 407	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.10 413	0.09 379

UDG	0.21 444	0.17 481	0.20 414	0.23 473	0.15 479	0.31 499	0.20 421	0.33 444	0.35 439	0.24 430	0.28 400	0.31 463	0.29 487	0.21 420	0.23 444	0.15 494	0.12 481	0.13 472	0.09 382	0.14 483	0.15 496

GwcNet-ADL	0.13 274	0.08 229	0.14 253	0.20 403	0.09 228	0.12 205	0.20 421	0.30 409	0.25 340	0.14 239	0.14 187	0.18 313	0.14 312	0.13 230	0.15 333	0.07 239	0.05 154	0.06 100	0.05 108	0.07 249	0.06 188

PSMNet-ADL	0.15 345	0.12 410	0.13 209	0.22 454	0.09 228	0.13 234	0.20 421	0.26 342	0.23 306	0.18 336	0.20 283	0.23 383	0.17 378	0.18 359	0.18 382	0.09 355	0.08 404	0.08 275	0.11 450	0.08 315	0.07 266

test_xeample	0.15 345	0.07 118	0.14 253	0.15 64	0.08 124	0.22 432	0.20 421	0.29 398	0.21 274	0.16 292	0.29 415	0.19 322	0.17 378	0.16 303	0.28 490	0.09 355	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.07 249	0.07 266

MMNet	0.17 394	0.10 366	0.17 355	0.20 403	0.11 388	0.27 480	0.20 421	0.26 342	0.42 474	0.22 404	0.30 421	0.22 366	0.20 422	0.18 359	0.20 407	0.06 109	0.06 302	0.07 195	0.07 270	0.08 315	0.07 266

EDNetEfficient	0.30 510	0.24 516	1.18 561	0.18 290	0.10 334	0.20 407	0.20 421	0.21 244	0.61 527	0.74 548	0.56 522	0.30 448	0.40 523	0.23 446	0.32 513	0.09 355	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.11 435	0.10 409

GwcNet	0.20 430	0.14 453	0.20 414	0.18 290	0.12 417	0.25 460	0.20 421	0.36 480	0.45 488	0.20 373	0.33 440	0.33 476	0.21 430	0.22 438	0.25 463	0.11 428	0.09 431	0.09 359	0.09 382	0.09 378	0.10 409

ACVNet	0.15 345	0.09 301	0.15 290	0.13 9	0.12 417	0.14 273	0.20 421	0.22 267	0.34 425	0.17 304	0.26 372	0.21 348	0.17 378	0.18 359	0.21 420	0.07 239	0.06 302	0.06 100	0.06 180	0.08 315	0.06 188

hitnet-ft	0.18 409	0.10 366	0.17 355	0.14 27	0.09 228	0.27 480	0.20 421	0.25 329	0.26 353	0.24 430	0.32 434	0.32 470	0.23 443	0.24 457	0.21 420	0.12 454	0.07 373	0.10 407	0.08 337	0.12 452	0.11 433

GwcNet-RSSM	0.14 304	0.07 118	0.12 176	0.16 133	0.08 124	0.15 299	0.20 421	0.22 267	0.28 381	0.18 336	0.28 400	0.23 383	0.17 378	0.15 276	0.16 352	0.10 396	0.06 302	0.07 195	0.09 382	0.07 249	0.07 266

RP	0.22 452	0.13 438	0.22 433	0.23 473	0.12 417	0.21 418	0.20 421	0.26 342	0.45 488	0.22 404	0.38 469	0.37 490	0.25 460	0.28 476	0.25 463	0.11 428	0.12 481	0.13 472	0.12 471	0.13 467	0.14 482

SGM-ForestM	0.33 518	0.12 410	0.17 355	0.16 133	0.11 388	0.42 527	0.20 421	0.43 521	0.53 515	0.53 534	0.57 526	1.41 565	0.44 533	0.42 533	0.29 498	0.14 490	0.16 512	0.16 503	0.16 506	0.12 452	0.13 466

w-ln-seven-2	0.20 430	0.14 453	0.39 502	0.23 473	0.12 417	0.21 418	0.21 437	0.29 398	0.38 456	0.25 443	0.38 469	0.28 431	0.23 443	0.21 420	0.25 463	0.08 299	0.08 404	0.09 359	0.09 382	0.10 413	0.09 379

DispNO	0.15 345	0.09 301	0.18 387	0.19 349	0.12 417	0.11 164	0.21 437	0.23 285	0.29 388	0.18 336	0.23 320	0.19 322	0.17 378	0.16 303	0.16 352	0.07 239	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.07 249	0.06 188

StereoVision	0.14 304	0.13 438	0.10 95	0.24 484	0.10 334	0.16 327	0.21 437	0.21 244	0.20 260	0.12 187	0.25 359	0.10 152	0.10 186	0.16 303	0.10 111	0.09 355	0.10 454	0.12 458	0.12 471	0.06 182	0.05 109

fast-acv-ft	0.18 409	0.11 391	0.20 414	0.19 349	0.12 417	0.26 471	0.21 437	0.26 342	0.35 439	0.22 404	0.34 450	0.27 421	0.21 430	0.21 420	0.23 444	0.09 355	0.09 431	0.08 275	0.10 420	0.08 315	0.07 266

test_4	0.11 175	0.10 366	0.08 19	0.19 349	0.09 228	0.08 48	0.21 437	0.15 99	0.18 218	0.12 187	0.18 259	0.12 193	0.09 164	0.08 13	0.11 170	0.04 6	0.04 20	0.08 275	0.08 337	0.04 13	0.04 28

ICVP	0.16 372	0.09 301	0.12 176	0.22 454	0.09 228	0.18 366	0.21 437	0.26 342	0.24 316	0.18 336	0.30 421	0.27 421	0.18 392	0.18 359	0.15 333	0.10 396	0.07 373	0.08 275	0.07 270	0.07 249	0.08 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.14 304	0.15 460	0.11 138	0.23 473	0.08 124	0.15 299	0.21 437	0.20 226	0.23 306	0.14 239	0.25 359	0.16 281	0.13 280	0.16 303	0.14 299	0.06 109	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.09 378	0.05 109

DGSMNet	0.25 483	0.19 498	0.34 491	0.21 434	0.24 528	0.24 451	0.21 437	0.36 480	0.42 474	0.25 443	0.32 434	0.38 496	0.21 430	0.29 483	0.24 456	0.13 471	0.11 467	0.14 485	0.16 506	0.23 524	0.23 530

Syn2CoEx	0.22 452	0.16 471	0.29 473	0.29 522	0.15 479	0.26 471	0.21 437	0.34 458	0.32 409	0.29 476	0.36 459	0.28 431	0.25 460	0.20 402	0.25 463	0.16 511	0.12 481	0.14 485	0.11 450	0.09 378	0.08 335

STTStereo	0.18 409	0.13 438	0.28 464	0.20 403	0.11 388	0.16 327	0.21 437	0.29 398	0.23 306	0.22 404	0.30 421	0.29 439	0.18 392	0.20 402	0.20 407	0.12 454	0.11 467	0.11 437	0.14 487	0.09 378	0.08 335

RTS	0.46 537	0.19 498	3.33 570	0.25 492	0.15 479	0.72 549	0.21 437	0.37 489	0.78 550	0.42 520	0.44 504	0.31 463	0.43 531	0.55 543	0.37 525	0.10 396	0.09 431	0.13 472	0.13 482	0.15 495	0.15 496

RTSA	0.46 537	0.19 498	3.33 570	0.25 492	0.15 479	0.72 549	0.21 437	0.37 489	0.78 550	0.42 520	0.44 504	0.31 463	0.43 531	0.55 543	0.37 525	0.10 396	0.09 431	0.13 472	0.13 482	0.15 495	0.15 496

zh-mn7	0.26 494	0.15 460	0.59 532	0.19 349	0.14 461	0.24 451	0.22 449	0.35 473	0.63 533	0.35 501	0.67 535	0.31 463	0.25 460	0.31 490	0.26 476	0.09 355	0.08 404	0.09 359	0.09 382	0.09 378	0.11 433

w-ln-seven	0.24 476	0.15 460	0.58 530	0.20 403	0.14 461	0.26 471	0.22 449	0.36 480	0.62 530	0.30 482	0.40 480	0.30 448	0.23 443	0.22 438	0.28 490	0.09 355	0.09 431	0.11 437	0.10 420	0.11 435	0.10 409

Anonymous_2	0.22 452	0.17 481	0.28 464	0.15 64	0.16 491	0.33 503	0.22 449	0.23 285	0.18 218	0.23 418	0.24 332	0.26 415	0.27 474	0.27 468	0.24 456	0.22 531	0.26 538	0.17 505	0.17 513	0.16 506	0.18 517

ssnet_v2	0.17 394	0.10 366	0.18 387	0.17 208	0.11 388	0.21 418	0.22 449	0.34 458	0.25 340	0.23 418	0.23 320	0.27 421	0.19 410	0.22 438	0.21 420	0.11 428	0.10 454	0.09 359	0.09 382	0.08 315	0.08 335

Sa-1000	0.12 247	0.08 229	0.09 62	0.18 290	0.08 124	0.15 299	0.22 449	0.22 267	0.19 239	0.15 263	0.20 283	0.17 298	0.11 216	0.10 57	0.10 111	0.06 109	0.05 154	0.09 359	0.09 382	0.05 95	0.05 109

ccnet	0.30 510	0.28 524	0.24 447	0.20 403	0.28 535	0.41 526	0.22 449	0.46 530	0.33 414	0.37 508	0.46 508	0.37 490	0.30 498	0.40 527	0.43 536	0.23 536	0.14 503	0.21 519	0.17 513	0.23 524	0.19 522

delet	0.17 394	0.09 301	0.18 387	0.19 349	0.11 388	0.21 418	0.22 449	0.30 409	0.38 456	0.17 304	0.27 389	0.19 322	0.19 410	0.19 384	0.21 420	0.08 299	0.08 404	0.09 359	0.11 450	0.06 182	0.07 266

GANet	0.22 452	0.13 438	0.21 424	0.25 492	0.14 461	0.23 445	0.22 449	0.42 515	0.27 365	0.31 488	0.43 502	0.37 490	0.29 487	0.23 446	0.23 444	0.10 396	0.12 481	0.10 407	0.09 382	0.10 413	0.08 335

DRN-Test	0.20 430	0.11 391	0.21 424	0.22 454	0.10 334	0.22 432	0.22 449	0.40 505	0.38 456	0.24 430	0.33 440	0.26 415	0.22 437	0.22 438	0.25 463	0.11 428	0.07 373	0.11 437	0.10 420	0.09 378	0.08 335

StereoDRNet	0.19 421	0.11 391	0.18 387	0.22 454	0.11 388	0.22 432	0.22 449	0.37 489	0.34 425	0.24 430	0.28 400	0.30 448	0.19 410	0.20 402	0.21 420	0.10 396	0.08 404	0.11 437	0.09 382	0.09 378	0.07 266

FBW_ROB	0.25 483	0.17 481	0.23 441	0.27 509	0.14 461	0.26 471	0.22 449	0.42 515	0.43 482	0.42 520	0.41 491	0.43 514	0.27 474	0.32 495	0.24 456	0.09 355	0.15 507	0.15 496	0.12 471	0.12 452	0.10 409

SGM-Forest	0.20 430	0.14 453	0.18 387	0.20 403	0.13 443	0.21 418	0.22 449	0.33 444	0.31 403	0.24 430	0.29 415	0.28 431	0.20 422	0.23 446	0.18 382	0.15 494	0.16 512	0.15 496	0.14 487	0.13 467	0.12 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.20 430	0.12 410	0.20 414	0.21 434	0.14 461	0.27 480	0.23 461	0.32 430	0.34 425	0.28 467	0.35 454	0.30 448	0.18 392	0.18 359	0.22 433	0.11 428	0.13 493	0.10 407	0.10 420	0.09 378	0.09 379

YMNet_1	0.20 430	0.12 410	0.20 414	0.21 434	0.14 461	0.27 480	0.23 461	0.32 430	0.34 425	0.28 467	0.35 454	0.30 448	0.18 392	0.18 359	0.22 433	0.11 428	0.13 493	0.10 407	0.10 420	0.09 378	0.09 379

rvit_0105_5	0.14 304	0.10 366	0.14 253	0.17 208	0.09 228	0.14 273	0.23 461	0.24 309	0.27 365	0.14 239	0.15 200	0.18 313	0.13 280	0.17 342	0.14 299	0.14 490	0.11 467	0.10 407	0.11 450	0.08 315	0.07 266

coex-ft	3.24 572	0.35 537	57.83 594	0.18 290	0.13 443	0.27 480	0.23 461	0.28 380	0.72 543	1.89 574	0.70 540	0.43 514	0.47 534	0.29 483	0.43 536	0.09 355	0.09 431	0.12 458	0.09 382	0.14 483	0.14 482

RAFT	0.13 274	0.09 301	0.11 138	0.18 290	0.08 124	0.15 299	0.23 461	0.21 244	0.20 260	0.21 389	0.21 300	0.18 313	0.13 280	0.17 342	0.10 111	0.06 109	0.07 373	0.10 407	0.09 382	0.06 182	0.05 109

RAFT + AFF	0.13 274	0.08 229	0.21 424	0.20 403	0.10 334	0.14 273	0.23 461	0.27 356	0.21 274	0.12 187	0.10 115	0.12 193	0.10 186	0.16 303	0.12 228	0.08 299	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.06 182	0.09 379

UPFNet	0.16 372	0.08 229	0.12 176	0.20 403	0.12 417	0.20 407	0.23 461	0.28 380	0.26 353	0.18 336	0.24 332	0.22 366	0.20 422	0.19 384	0.22 433	0.09 355	0.07 373	0.08 275	0.09 382	0.08 315	0.06 188

RGC	0.25 483	0.20 502	0.29 473	0.28 515	0.16 491	0.22 432	0.23 461	0.33 444	0.44 484	0.27 454	0.40 480	0.38 496	0.28 483	0.37 516	0.23 444	0.11 428	0.13 493	0.17 505	0.17 513	0.15 495	0.16 505

G-Net	0.25 483	0.17 481	0.38 501	0.23 473	0.16 491	0.51 533	0.23 461	0.29 398	0.35 439	0.36 504	0.38 469	0.31 463	0.29 487	0.28 476	0.27 482	0.11 428	0.09 431	0.12 458	0.10 420	0.16 506	0.14 482

NVstereo2D	0.19 421	0.11 391	0.16 332	0.17 208	0.16 491	0.28 490	0.23 461	0.44 525	0.42 474	0.15 263	0.28 400	0.25 405	0.19 410	0.23 446	0.18 382	0.09 355	0.06 302	0.10 407	0.08 337	0.15 495	0.10 409

TCMNet	0.19 421	0.12 410	0.20 414	0.21 434	0.18 512	0.21 418	0.24 471	0.28 380	0.36 444	0.23 418	0.26 372	0.25 405	0.20 422	0.20 402	0.23 444	0.13 471	0.11 467	0.11 437	0.12 471	0.13 467	0.12 454

otaku	0.39 527	0.38 539	0.53 521	0.44 541	0.28 535	0.57 538	0.24 471	0.42 515	0.62 530	0.40 514	0.50 514	0.46 522	0.34 509	0.40 527	0.33 516	0.30 541	0.30 542	0.39 543	0.33 542	0.30 538	0.29 539

Ntro	0.41 530	0.40 541	0.54 523	0.46 545	0.30 539	0.64 542	0.24 471	0.47 531	0.68 538	0.42 520	0.49 512	0.47 525	0.42 528	0.40 527	0.32 513	0.32 542	0.28 540	0.37 542	0.31 540	0.33 543	0.29 539

Wz-Net-SNSev	0.26 494	0.17 481	0.46 513	0.25 492	0.14 461	0.26 471	0.24 471	0.38 496	0.57 520	0.30 482	0.56 522	0.39 501	0.26 468	0.24 457	0.32 513	0.10 396	0.09 431	0.10 407	0.11 450	0.11 435	0.11 433

Wz-Net-LNSev	0.22 452	0.16 471	0.41 506	0.22 454	0.13 443	0.25 460	0.24 471	0.33 444	0.44 484	0.30 482	0.42 499	0.32 470	0.19 410	0.23 446	0.27 482	0.10 396	0.09 431	0.08 275	0.08 337	0.12 452	0.11 433

raft_robust	0.13 274	0.10 366	0.07 3	0.18 290	0.08 124	0.13 234	0.24 471	0.29 398	0.34 425	0.20 373	0.20 283	0.15 261	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.05 154	0.07 195	0.07 270	0.05 95	0.04 28

RAFT_CTSACE	0.12 247	0.09 301	0.10 95	0.22 454	0.08 124	0.12 205	0.24 471	0.18 186	0.17 204	0.21 389	0.27 389	0.13 217	0.07 103	0.13 230	0.09 43	0.05 25	0.06 302	0.08 275	0.07 270	0.04 13	0.04 28

SA	0.13 274	0.09 301	0.09 62	0.18 290	0.08 124	0.12 205	0.24 471	0.23 285	0.19 239	0.17 304	0.27 389	0.15 261	0.11 216	0.11 102	0.11 170	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.08 337	0.05 95	0.05 109

DDUNet	0.23 465	0.18 495	0.22 433	0.22 454	0.15 479	0.25 460	0.24 471	0.30 409	0.31 403	0.31 488	0.37 462	0.34 480	0.26 468	0.25 462	0.21 420	0.18 517	0.13 493	0.17 505	0.11 450	0.16 506	0.17 514

cross-raft	0.10 136	0.09 301	0.09 62	0.19 349	0.07 63	0.11 164	0.24 471	0.13 59	0.15 154	0.08 59	0.10 115	0.12 193	0.10 186	0.09 32	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 108	0.04 13	0.04 28

test-1	0.10 136	0.07 118	0.17 355	0.19 349	0.08 124	0.11 164	0.24 471	0.15 99	0.18 218	0.09 88	0.07 35	0.10 152	0.08 139	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 180	0.04 13	0.05 109

FINET	0.22 452	0.18 495	0.28 464	0.19 349	0.16 491	0.24 451	0.24 471	0.33 444	0.49 499	0.26 447	0.33 440	0.22 366	0.23 443	0.23 446	0.18 382	0.18 517	0.16 512	0.11 437	0.10 420	0.15 495	0.14 482

AF-Net	0.23 465	0.17 481	0.17 355	0.27 509	0.13 443	0.26 471	0.24 471	0.33 444	0.51 506	0.25 443	0.33 440	0.39 501	0.27 474	0.28 476	0.26 476	0.11 428	0.10 454	0.16 503	0.12 471	0.11 435	0.11 433

ADCS	0.30 510	0.19 498	0.48 518	0.21 434	0.18 512	0.29 494	0.24 471	0.42 515	0.64 534	0.40 514	0.50 514	0.40 507	0.37 516	0.40 527	0.43 536	0.13 471	0.13 493	0.13 472	0.14 487	0.16 506	0.16 505

NCCL2	0.24 476	0.15 460	0.18 387	0.34 530	0.18 512	0.24 451	0.24 471	0.34 458	0.29 388	0.31 488	0.38 469	0.38 496	0.29 487	0.23 446	0.25 463	0.15 494	0.12 481	0.18 514	0.21 521	0.13 467	0.13 466

MeshStereo	0.27 501	0.13 438	0.18 387	0.15 64	0.11 388	0.33 503	0.24 471	0.41 510	0.36 444	0.53 534	0.58 530	0.67 543	0.41 524	0.36 511	0.27 482	0.14 490	0.13 493	0.13 472	0.11 450	0.11 435	0.11 433
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
zh-sn7	0.26 494	0.17 481	0.55 524	0.24 484	0.14 461	0.25 460	0.25 487	0.34 458	0.49 499	0.29 476	0.55 520	0.29 439	0.32 505	0.37 516	0.33 516	0.10 396	0.10 454	0.11 437	0.11 450	0.12 452	0.12 454

z-mn7	0.25 483	0.15 460	0.47 516	0.19 349	0.13 443	0.28 490	0.25 487	0.35 473	0.64 534	0.27 454	0.57 526	0.29 439	0.24 452	0.32 495	0.27 482	0.08 299	0.08 404	0.08 275	0.08 337	0.10 413	0.10 409

1111x	0.16 372	0.09 301	0.13 209	0.18 290	0.08 124	0.18 366	0.25 487	0.32 430	0.25 340	0.17 304	0.24 332	0.27 421	0.15 333	0.14 258	0.24 456	0.07 239	0.07 373	0.08 275	0.09 382	0.07 249	0.07 266

Wz-Net-MNSev	0.23 465	0.13 438	0.33 488	0.20 403	0.15 479	0.36 515	0.25 487	0.34 458	0.45 488	0.29 476	0.41 491	0.39 501	0.19 410	0.25 462	0.27 482	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.12 452	0.10 409

test_3	0.11 175	0.09 301	0.10 95	0.21 434	0.08 124	0.13 234	0.25 487	0.14 73	0.21 274	0.10 118	0.10 115	0.09 121	0.10 186	0.08 13	0.11 170	0.05 25	0.04 20	0.08 275	0.07 270	0.04 13	0.04 28

ADCPNet	0.26 494	0.17 481	0.62 534	0.21 434	0.15 479	0.36 515	0.25 487	0.33 444	0.37 450	0.31 488	0.41 491	0.36 487	0.29 487	0.29 483	0.34 519	0.12 454	0.10 454	0.11 437	0.12 471	0.14 483	0.13 466

SANet	0.25 483	0.14 453	0.29 473	0.21 434	0.11 388	0.29 494	0.25 487	0.40 505	0.65 537	0.36 504	0.40 480	0.42 512	0.27 474	0.27 468	0.25 463	0.12 454	0.09 431	0.10 407	0.09 382	0.13 467	0.12 454

MSMD_ROB	0.31 516	0.26 522	0.26 459	0.24 484	0.21 521	0.34 507	0.25 487	0.34 458	0.39 461	0.40 514	0.69 539	0.45 518	0.41 524	0.34 502	0.28 490	0.20 525	0.20 524	0.26 527	0.25 530	0.23 524	0.22 529

rvit_0105_3	0.16 372	0.10 366	0.15 290	0.20 403	0.12 417	0.15 299	0.26 495	0.25 329	0.30 394	0.15 263	0.17 236	0.21 348	0.14 312	0.18 359	0.14 299	0.14 490	0.11 467	0.12 458	0.14 487	0.07 249	0.07 266

ToySt	0.17 394	0.11 391	0.19 410	0.17 208	0.11 388	0.16 327	0.26 495	0.24 309	0.33 414	0.19 351	0.24 332	0.26 415	0.24 452	0.19 384	0.21 420	0.07 239	0.08 404	0.09 359	0.10 420	0.09 378	0.08 335

ADCMid	0.26 494	0.15 460	0.42 509	0.20 403	0.14 461	0.25 460	0.26 495	0.35 473	0.40 465	0.37 508	0.45 506	0.34 480	0.42 528	0.36 511	0.36 521	0.10 396	0.09 431	0.11 437	0.11 450	0.13 467	0.13 466

RYNet	0.23 465	0.12 410	0.22 433	0.19 349	0.17 503	0.47 530	0.26 495	0.39 502	0.49 499	0.24 430	0.29 415	0.34 480	0.24 452	0.20 402	0.31 508	0.10 396	0.06 302	0.09 359	0.09 382	0.14 483	0.15 496

LSM	0.34 524	0.21 507	0.62 534	0.27 509	0.62 559	0.35 511	0.26 495	0.43 521	0.49 499	0.45 527	0.60 533	0.42 512	0.37 516	0.35 507	0.26 476	0.13 471	0.21 533	0.14 485	0.16 506	0.18 515	0.34 545

Wz-Net-TNSev	0.29 507	0.20 502	0.69 545	0.19 349	0.15 479	0.38 521	0.27 500	0.36 480	0.56 518	0.35 501	0.42 499	0.45 518	0.39 519	0.33 499	0.31 508	0.13 471	0.13 493	0.10 407	0.12 471	0.15 495	0.15 496

Nwc_Net	0.23 465	0.17 481	0.22 433	0.25 492	0.15 479	0.25 460	0.27 500	0.38 496	0.39 461	0.22 404	0.41 491	0.30 448	0.29 487	0.28 476	0.25 463	0.11 428	0.10 454	0.17 505	0.20 519	0.10 413	0.11 433

ADCP+	0.20 430	0.10 366	0.35 497	0.21 434	0.12 417	0.22 432	0.27 500	0.31 425	0.35 439	0.26 447	0.37 462	0.22 366	0.22 437	0.27 468	0.28 490	0.09 355	0.06 302	0.08 275	0.08 337	0.10 413	0.10 409

NaN_ROB	0.23 465	0.20 502	0.25 450	0.25 492	0.13 443	0.31 499	0.27 500	0.34 458	0.41 472	0.31 488	0.31 425	0.32 470	0.23 443	0.31 490	0.22 433	0.11 428	0.17 516	0.10 407	0.11 450	0.08 315	0.09 379

PDISCO_ROB	0.28 503	0.16 471	0.28 464	0.28 515	0.20 519	0.33 503	0.27 500	0.45 527	0.58 523	0.28 467	0.41 491	0.45 518	0.30 498	0.34 502	0.35 520	0.12 454	0.09 431	0.17 505	0.16 506	0.17 513	0.13 466

LALA_ROB	0.25 483	0.16 471	0.23 441	0.27 509	0.17 503	0.27 480	0.27 500	0.42 515	0.38 456	0.33 499	0.39 477	0.51 529	0.26 468	0.29 483	0.28 490	0.16 511	0.09 431	0.13 472	0.12 471	0.13 467	0.13 466

rvit_105_1	0.19 421	0.12 410	0.25 450	0.21 434	0.16 491	0.22 432	0.28 506	0.32 430	0.42 474	0.20 373	0.21 300	0.22 366	0.18 392	0.19 384	0.18 382	0.12 454	0.12 481	0.13 472	0.15 502	0.08 315	0.07 266

ACVNet_1	0.45 536	0.51 545	0.61 533	0.45 542	0.28 535	0.50 531	0.28 506	0.58 547	0.71 542	0.63 539	0.59 532	0.74 548	0.50 537	0.50 537	0.36 521	0.26 539	0.25 537	0.39 543	0.29 537	0.32 542	0.25 533

RAFT+CT+SA	0.13 274	0.11 391	0.09 62	0.19 349	0.09 228	0.15 299	0.28 506	0.22 267	0.22 296	0.15 263	0.26 372	0.10 152	0.10 186	0.11 102	0.12 228	0.05 25	0.04 20	0.07 195	0.08 337	0.07 249	0.06 188

test_5	0.14 304	0.12 410	0.08 19	0.20 403	0.10 334	0.14 273	0.28 506	0.21 244	0.24 316	0.19 351	0.28 400	0.11 172	0.15 333	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.05 154	0.07 195	0.08 337	0.08 315	0.07 266

GMOStereo	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 506	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 506	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 506	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

test-2	0.11 175	0.09 301	0.08 19	0.19 349	0.08 124	0.12 205	0.28 506	0.13 59	0.18 218	0.11 155	0.17 236	0.14 236	0.12 248	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 154	0.09 359	0.07 270	0.04 13	0.04 28

FCDSN-DC	0.33 518	0.28 524	0.28 464	0.30 524	0.24 528	0.39 523	0.28 506	0.43 521	0.42 474	0.44 525	0.53 518	0.51 529	0.42 528	0.37 516	0.30 503	0.21 528	0.20 524	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.25 533
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XQC	0.29 507	0.23 513	0.53 521	0.29 522	0.19 516	0.36 515	0.28 506	0.37 489	0.58 523	0.31 488	0.31 425	0.37 490	0.30 498	0.39 523	0.39 529	0.13 471	0.09 431	0.15 496	0.12 471	0.18 515	0.18 517

AnyNet_C01	0.37 525	0.26 522	1.41 564	0.22 454	0.17 503	0.51 533	0.28 506	0.36 480	0.40 465	0.39 511	0.75 545	0.46 522	0.39 519	0.46 535	0.50 546	0.13 471	0.13 493	0.13 472	0.14 487	0.14 483	0.16 505

FC-DCNN v2	0.33 518	0.28 524	0.28 464	0.26 501	0.23 525	0.39 523	0.29 517	0.41 510	0.44 484	0.46 528	0.57 526	0.51 529	0.41 524	0.38 521	0.30 503	0.21 528	0.20 524	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531

TestStereo1	0.13 274	0.08 229	0.08 19	0.20 403	0.08 124	0.18 366	0.29 517	0.23 285	0.17 204	0.17 304	0.20 283	0.16 281	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.05 109

SA-5K	0.13 274	0.08 229	0.08 19	0.20 403	0.08 124	0.18 366	0.29 517	0.23 285	0.17 204	0.17 304	0.20 283	0.16 281	0.11 216	0.12 179	0.13 263	0.06 109	0.06 302	0.08 275	0.06 180	0.05 95	0.05 109

WZ-Net	0.29 507	0.17 481	0.82 553	0.23 473	0.16 491	0.35 511	0.29 517	0.40 505	0.59 525	0.24 430	0.57 526	0.37 490	0.25 460	0.34 502	0.37 525	0.09 355	0.08 404	0.09 359	0.10 420	0.14 483	0.16 505

ADCL	0.25 483	0.12 410	0.49 519	0.22 454	0.12 417	0.36 515	0.29 517	0.30 409	0.57 520	0.24 430	0.47 510	0.30 448	0.31 503	0.30 489	0.30 503	0.09 355	0.07 373	0.09 359	0.09 382	0.10 413	0.10 409

DeepPrunerF	0.24 476	0.17 481	0.45 512	0.26 501	0.16 491	0.23 445	0.29 517	0.37 489	0.51 506	0.27 454	0.31 425	0.24 392	0.28 483	0.22 438	0.23 444	0.15 494	0.11 467	0.20 518	0.18 517	0.12 452	0.14 482

FC-DCNN	0.33 518	0.28 524	0.28 464	0.26 501	0.23 525	0.38 521	0.29 517	0.40 505	0.44 484	0.46 528	0.56 522	0.51 529	0.41 524	0.38 521	0.31 508	0.21 528	0.20 524	0.27 530	0.26 531	0.25 532	0.24 531

ETE_ROB	0.23 465	0.17 481	0.23 441	0.25 492	0.14 461	0.26 471	0.29 517	0.32 430	0.37 450	0.28 467	0.37 462	0.45 518	0.27 474	0.28 476	0.27 482	0.11 428	0.09 431	0.12 458	0.10 420	0.14 483	0.13 466

LRCNet_RVC	10.76 584	13.97 587	7.97 582	19.07 587	2.04 575	0.35 511	0.31 525	5.29 576	0.48 498	13.02 586	17.65 587	8.69 581	5.73 577	4.78 577	2.22 573	23.53 592	2.69 580	27.60 593	25.75 593	17.60 590	16.54 591

APVNet	0.23 465	0.12 410	0.20 414	0.18 290	0.14 461	0.32 501	0.31 525	0.40 505	0.33 414	0.27 454	0.40 480	0.30 448	0.29 487	0.27 468	0.25 463	0.11 428	0.12 481	0.11 437	0.14 487	0.12 452	0.13 466

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 510	0.24 516	0.30 479	0.36 534	0.16 491	0.36 515	0.31 525	0.34 458	0.43 482	0.41 518	0.46 508	0.38 496	0.30 498	0.35 507	0.29 498	0.19 520	0.20 524	0.26 527	0.29 537	0.18 515	0.19 522

BEATNet-Init1	0.54 543	0.28 524	0.68 544	0.31 526	0.21 521	0.85 557	0.31 525	0.57 542	0.69 541	0.89 555	1.00 557	2.17 572	0.66 550	0.58 547	0.44 539	0.19 520	0.18 518	0.23 524	0.22 524	0.22 521	0.21 526

NCC-stereo	0.25 483	0.15 460	0.31 482	0.26 501	0.17 503	0.21 418	0.31 525	0.41 510	0.40 465	0.24 430	0.38 469	0.33 476	0.29 487	0.37 516	0.28 490	0.13 471	0.11 467	0.15 496	0.22 524	0.13 467	0.13 466

Abc-Net	0.25 483	0.15 460	0.31 482	0.26 501	0.17 503	0.21 418	0.31 525	0.41 510	0.40 465	0.24 430	0.38 469	0.33 476	0.29 487	0.37 516	0.28 490	0.13 471	0.11 467	0.15 496	0.22 524	0.13 467	0.13 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 494	0.16 471	0.39 502	0.20 403	0.17 503	0.26 471	0.31 525	0.32 430	0.45 488	0.31 488	0.50 514	0.30 448	0.34 509	0.41 532	0.36 521	0.12 454	0.12 481	0.12 458	0.14 487	0.14 483	0.15 496

PASM	0.33 518	0.25 521	0.51 520	0.28 515	0.27 534	0.30 497	0.31 525	0.35 473	0.51 506	0.36 504	0.40 480	0.47 525	0.35 512	0.34 502	0.36 521	0.23 536	0.26 538	0.26 527	0.28 536	0.23 524	0.21 526

MANE	0.47 539	0.28 524	0.28 464	0.27 509	0.24 528	0.50 531	0.32 533	0.57 542	0.62 530	0.74 548	1.20 567	1.21 558	0.64 549	0.54 542	0.39 529	0.22 531	0.20 524	0.27 530	0.31 540	0.26 535	0.25 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 534	0.39 540	0.56 525	0.40 537	0.20 519	0.66 544	0.33 534	0.54 540	0.72 543	0.71 544	0.72 542	0.62 538	0.55 541	0.52 539	0.47 543	0.20 525	0.19 523	0.29 537	0.30 539	0.24 530	0.19 522

NVStereoNet_ROB	0.47 539	0.37 538	0.47 516	0.42 540	0.29 538	0.35 511	0.35 535	0.50 534	0.61 527	0.73 546	0.94 554	0.70 547	0.68 551	0.48 536	0.62 553	0.22 531	0.33 545	0.34 541	0.34 544	0.30 538	0.31 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.22 452	0.12 410	0.15 290	0.27 509	0.15 479	0.25 460	0.36 536	0.43 521	0.37 450	0.27 454	0.33 440	0.32 470	0.23 443	0.21 420	0.27 482	0.12 454	0.08 404	0.13 472	0.11 450	0.10 413	0.09 379

RainbowNet	0.54 543	0.61 550	0.71 550	0.57 549	0.43 546	0.66 544	0.37 537	0.60 548	0.87 554	0.51 532	0.67 535	0.63 539	0.47 534	0.50 537	0.44 539	0.47 551	0.48 555	0.53 550	0.41 545	0.53 549	0.41 550

ELAS	0.42 532	0.29 531	0.34 491	0.28 515	0.24 528	0.63 541	0.37 537	0.52 537	0.52 512	0.72 545	0.82 550	0.68 545	0.56 543	0.52 539	0.45 542	0.22 531	0.21 533	0.27 530	0.26 531	0.26 535	0.26 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.72 551	0.95 565	0.99 559	0.77 554	0.32 540	0.79 554	0.38 539	0.92 556	0.90 555	0.96 559	0.76 546	0.97 552	0.62 548	0.87 560	0.68 556	0.73 563	0.46 550	0.76 559	0.49 550	0.71 561	0.44 552

ELAS_RVC	0.42 532	0.29 531	0.33 488	0.28 515	0.24 528	0.56 537	0.38 539	0.50 534	0.61 527	0.74 548	0.76 546	0.67 543	0.56 543	0.55 543	0.42 535	0.22 531	0.21 533	0.27 530	0.26 531	0.27 537	0.26 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.24 476	0.18 495	0.34 491	0.28 515	0.22 524	0.22 432	0.39 541	0.29 398	0.39 461	0.22 404	0.33 440	0.25 405	0.26 468	0.21 420	0.25 463	0.10 396	0.23 536	0.15 496	0.22 524	0.09 378	0.13 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 542	0.58 547	0.66 537	0.41 538	0.61 558	0.54 535	0.41 542	0.57 542	0.41 472	0.56 537	0.50 514	0.50 528	0.55 541	0.59 548	0.50 546	0.58 556	0.50 559	0.51 548	0.51 553	0.52 547	0.58 555

Consistency-Raft	0.44 534	0.40 541	0.46 513	0.37 536	0.43 546	0.42 527	0.41 542	0.57 542	0.55 516	0.32 495	0.73 543	0.32 470	0.50 537	0.42 533	0.49 545	0.39 545	0.36 546	0.45 545	0.52 555	0.42 545	0.30 541

GANetREF_RVC	0.31 516	0.34 536	0.29 473	0.35 532	0.16 491	0.33 503	0.42 544	0.48 532	0.52 512	0.35 501	0.35 454	0.34 480	0.32 505	0.40 527	0.33 516	0.27 540	0.20 524	0.29 537	0.15 502	0.19 518	0.18 517
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
DPSNet	0.28 503	0.16 471	0.33 488	0.18 290	0.13 443	0.55 536	0.42 544	0.52 537	0.68 538	0.29 476	0.38 469	0.39 501	0.30 498	0.32 495	0.23 444	0.11 428	0.10 454	0.11 437	0.08 337	0.20 520	0.16 505

CSAN	0.30 510	0.24 516	0.28 464	0.34 530	0.19 516	0.34 507	0.42 544	0.38 496	0.51 506	0.38 510	0.40 480	0.44 517	0.34 509	0.29 483	0.31 508	0.19 520	0.16 512	0.19 516	0.19 518	0.14 483	0.15 496

SPS-STEREO	0.58 546	0.59 549	0.66 537	0.45 542	0.55 552	0.65 543	0.44 547	0.63 549	0.51 506	0.69 542	0.65 534	0.66 542	0.58 546	0.62 549	0.62 553	0.62 559	0.47 554	0.51 548	0.49 550	0.55 550	0.58 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.40 529	0.21 507	0.40 504	0.32 529	0.23 525	0.30 497	0.45 548	0.53 539	0.97 557	0.55 536	0.80 549	0.54 534	0.60 547	0.53 541	0.40 531	0.19 520	0.14 503	0.17 505	0.14 487	0.24 530	0.32 543

ACVNet_2	0.67 550	0.68 555	0.70 548	0.64 550	0.41 544	0.75 552	0.50 549	0.98 562	1.38 567	0.90 556	1.09 561	1.04 553	0.74 554	0.55 543	0.48 544	0.43 547	0.40 548	0.53 550	0.45 547	0.48 546	0.36 547

IMH-64-1	0.66 548	0.62 551	0.69 545	0.72 552	0.51 549	0.60 539	0.51 550	0.92 556	0.84 552	0.75 551	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.80 554	0.50 546	0.43 547	0.46 550	0.72 554	0.48 548	0.55 550	0.40 548

IMH-64	0.66 548	0.62 551	0.69 545	0.72 552	0.51 549	0.60 539	0.51 550	0.92 556	0.84 552	0.75 551	1.02 558	0.81 549	0.78 556	0.80 554	0.50 546	0.43 547	0.46 550	0.72 554	0.48 548	0.55 550	0.40 548

SGM+DAISY	0.57 545	0.58 547	0.67 541	0.41 538	0.55 552	0.68 546	0.51 550	0.57 542	0.46 495	0.67 540	0.70 540	0.69 546	0.57 545	0.64 550	0.58 551	0.59 557	0.49 556	0.50 547	0.50 552	0.52 547	0.59 558

IMH	0.72 551	0.65 553	0.70 548	0.77 554	0.54 551	0.71 548	0.56 553	0.99 564	1.08 558	0.82 554	1.09 561	0.89 551	0.88 560	0.88 562	0.53 550	0.44 550	0.50 559	0.75 557	0.51 553	0.58 553	0.42 551

TorneroNet-64	0.76 554	0.73 557	0.77 551	0.78 556	0.58 557	0.94 562	0.58 554	0.85 555	1.26 562	0.67 540	0.88 552	1.41 565	0.76 555	0.87 560	0.68 556	0.49 552	0.46 550	0.73 556	0.59 556	0.68 558	0.54 554

MFMNet_re	0.65 547	0.66 554	0.66 537	0.51 546	0.69 563	0.70 547	0.58 554	0.65 550	0.75 548	0.61 538	0.73 543	0.63 539	0.68 551	0.65 551	0.60 552	0.66 561	0.58 568	0.63 552	0.59 556	0.68 558	0.69 565

WAO-6	0.82 557	0.81 560	0.63 536	0.87 561	0.63 560	0.79 554	0.60 556	0.98 562	1.52 571	0.91 558	0.97 556	1.08 555	1.04 566	0.72 553	0.70 559	0.72 562	0.49 556	0.91 565	0.71 563	0.70 560	0.59 558

Dean	0.88 560	0.88 564	0.81 552	0.82 558	0.57 555	0.91 559	0.62 557	1.17 572	1.71 572	1.15 567	1.16 565	1.31 562	1.00 565	0.82 556	0.83 565	0.57 554	0.56 565	0.78 561	0.65 559	0.67 557	0.58 555

TorneroNet	0.83 558	0.75 558	0.83 555	0.85 559	0.63 560	1.03 566	0.65 558	0.96 560	1.14 560	0.80 553	1.10 563	1.36 563	0.88 560	0.95 565	0.82 564	0.57 554	0.49 556	0.79 562	0.66 561	0.74 564	0.64 564

LVE	0.84 559	0.87 563	0.86 556	0.81 557	0.56 554	1.09 568	0.66 559	1.07 566	1.45 569	0.97 560	1.23 569	1.11 556	0.86 559	0.84 557	0.72 560	0.49 552	0.56 565	0.76 559	0.60 558	0.66 556	0.60 561

JetBlue	0.73 553	0.46 544	1.21 562	0.52 547	0.47 548	2.16 573	0.67 560	0.78 552	0.72 543	0.70 543	0.79 548	1.21 558	0.84 558	1.06 569	1.04 569	0.40 546	0.28 540	0.33 540	0.33 542	0.30 538	0.34 545

WAO-8	0.92 561	0.83 561	0.67 541	0.94 564	0.70 564	0.92 560	0.68 561	1.08 568	1.80 574	1.06 564	1.42 571	1.29 560	1.08 568	0.86 558	0.80 562	0.74 564	0.54 562	0.86 563	0.75 564	0.71 561	0.63 562

Venus	0.92 561	0.83 561	0.67 541	0.94 564	0.70 564	0.92 560	0.68 561	1.08 568	1.80 574	1.06 564	1.42 571	1.29 560	1.08 568	0.86 558	0.80 562	0.74 564	0.54 562	0.86 563	0.75 564	0.71 561	0.63 562

WAO-7	0.80 556	0.78 559	0.57 527	0.85 559	0.67 562	0.76 553	0.69 563	1.07 566	1.30 564	0.90 556	1.20 567	1.05 554	0.93 562	0.71 552	0.68 556	0.60 558	0.62 569	0.67 553	0.68 562	0.64 554	0.59 558

notaker	0.98 564	1.13 568	1.02 560	1.14 569	0.81 567	0.73 551	0.69 563	0.94 559	1.15 561	1.19 569	1.19 566	1.41 565	1.17 571	1.10 571	0.74 561	0.82 567	0.64 570	1.18 569	0.79 566	1.02 568	0.82 569

HanzoNet	1.31 569	1.29 572	1.22 563	1.13 568	0.85 568	1.05 567	0.84 565	1.06 565	1.47 570	1.66 572	1.63 573	2.48 574	1.78 574	1.63 573	1.69 571	1.27 572	0.80 572	1.32 572	1.02 571	1.07 571	0.90 570

ktn	1.02 566	1.23 570	0.82 553	1.24 571	0.86 569	1.00 565	0.86 566	0.96 560	1.37 566	1.05 562	1.12 564	1.16 557	1.06 567	0.95 565	0.62 553	1.28 573	0.71 571	1.39 573	0.83 567	1.06 570	0.77 568

UNDER WATER	0.99 565	1.00 567	1.47 565	1.00 566	0.71 566	1.18 570	0.86 566	0.81 554	1.09 559	1.02 561	0.90 553	1.53 569	1.26 572	1.06 569	1.02 568	0.79 566	0.54 562	1.02 567	0.88 568	0.83 566	0.75 566

UNDER WATER-64	0.97 563	0.96 566	1.48 566	0.88 562	0.57 555	1.24 571	0.90 568	0.78 552	0.96 556	1.05 562	0.85 551	1.56 570	1.26 572	0.97 567	0.99 567	0.88 568	0.57 567	1.04 568	0.88 568	0.81 565	0.75 566

KSHMR	1.10 567	1.19 569	0.90 558	1.26 572	1.00 571	0.99 563	0.96 569	1.13 571	1.35 565	1.16 568	1.28 570	1.40 564	0.97 564	1.03 568	0.93 566	1.03 571	1.08 573	1.20 570	1.03 572	1.03 569	0.98 571

MADNet+	0.76 554	0.72 556	3.76 573	0.67 551	0.41 544	0.99 563	0.97 570	0.72 551	0.75 548	0.52 533	0.58 530	0.64 541	0.68 551	0.89 563	1.04 569	0.35 544	0.36 546	0.28 536	0.23 528	0.38 544	0.33 544

DPSimNet_ROB	1.14 568	1.25 571	0.87 557	1.15 570	0.90 570	1.15 569	1.18 571	1.20 573	1.26 562	1.45 571	1.05 560	1.44 568	1.13 570	0.92 564	1.70 572	1.47 574	0.52 561	1.22 571	1.04 573	0.92 567	1.03 572

SAMSARA	0.41 530	0.28 524	0.34 491	0.55 548	0.39 542	0.85 557	1.25 572	0.49 533	0.52 512	0.36 504	0.35 454	0.56 535	0.39 519	0.39 523	0.41 533	0.15 494	0.20 524	0.15 496	0.14 487	0.23 524	0.21 526

MultiAttention	0.30 510	0.08 229	0.15 290	0.19 349	0.13 443	1.56 572	1.33 573	0.36 480	0.36 444	0.20 373	0.21 300	0.24 392	0.11 216	0.39 523	0.18 382	0.06 109	0.05 154	0.08 275	0.08 337	0.11 435	0.09 379

MADNet++	1.97 571	1.75 574	1.66 567	1.83 573	1.69 574	2.38 574	1.45 574	2.36 575	2.11 576	2.58 575	2.37 576	2.25 573	2.21 575	2.28 574	2.36 575	1.87 575	1.67 575	1.53 574	1.34 574	1.87 573	1.78 575

JetRed	1.66 570	1.51 573	3.09 569	0.93 563	1.21 572	5.28 576	1.61 575	1.29 574	1.42 568	1.84 573	1.77 574	1.59 571	0.95 563	1.43 572	2.51 576	0.91 570	1.61 574	0.93 566	0.91 570	1.36 572	1.03 572

TCMNet-wrong-test	3.69 573	5.54 582	3.91 574	12.22 585	11.75 586	4.77 575	3.86 576	1.08 568	0.74 547	1.13 566	2.21 575	6.16 579	0.53 540	3.43 576	2.33 574	0.90 569	0.20 524	1.85 576	1.69 575	5.71 581	3.79 581

HaxPig	15.73 588	18.55 592	19.19 589	16.92 586	15.89 588	7.80 577	7.57 577	13.37 588	10.80 583	15.40 587	14.87 586	15.95 588	14.81 588	15.67 588	15.97 588	18.96 591	16.72 588	19.47 591	18.10 591	19.45 591	19.06 592

MEDIAN_ROB	20.38 589	24.05 593	23.36 591	21.18 588	21.62 589	10.51 581	8.17 578	17.68 589	15.46 589	20.04 589	19.65 588	20.30 589	20.16 589	21.17 589	21.03 589	23.81 593	21.77 593	24.98 592	23.75 592	25.01 592	23.94 593

AVERAGE_ROB	24.89 594	29.12 594	27.98 592	24.83 593	24.59 593	17.82 587	11.61 579	21.45 590	19.91 590	25.04 594	24.38 593	25.06 594	25.31 594	24.69 594	22.86 590	29.74 594	27.09 594	28.97 594	27.94 594	30.07 593	29.35 594

tt	4.65 574	0.07 118	3.54 572	2.01 574	1.55 573	10.25 580	16.66 580	8.90 584	5.03 577	1.33 570	0.96 555	4.71 575	4.74 576	3.33 575	5.86 578	6.06 583	10.30 587	1.87 577	2.09 577	2.61 575	1.19 574

PML	8.57 582	9.39 586	6.24 575	5.34 578	6.36 579	13.21 582	20.99 581	5.35 577	6.68 578	17.75 588	26.46 594	7.58 580	6.08 578	7.89 581	5.76 577	5.33 582	1.83 576	5.95 586	1.93 576	8.75 584	2.53 577

USTest	6.16 575	2.65 576	2.79 568	6.48 581	7.21 580	14.33 583	21.38 582	6.98 583	9.55 582	5.35 579	6.12 577	5.71 578	7.69 579	6.31 580	6.75 579	1.97 576	3.38 581	1.63 575	2.14 578	2.49 574	2.35 576

DPSMNet_ROB	8.06 580	4.50 577	8.69 583	5.36 580	10.74 583	8.32 578	22.71 583	5.47 578	13.38 584	5.13 577	9.98 581	5.10 576	10.47 583	5.53 578	12.77 584	3.80 581	8.00 582	3.49 578	6.95 581	3.75 580	7.09 583

DGTPSM_ROB	8.06 580	4.50 577	8.69 583	5.34 578	10.73 582	8.32 578	22.71 583	5.47 578	13.38 584	5.13 577	9.98 581	5.10 576	10.47 583	5.53 578	12.77 584	3.79 580	8.00 582	3.49 578	6.95 581	3.74 579	7.09 583

xxxxx1	7.75 576	5.06 579	7.26 576	3.15 575	3.91 576	16.37 584	22.88 585	5.87 580	8.68 579	7.99 580	8.55 578	9.13 582	8.46 580	10.05 582	10.47 580	2.43 577	2.48 577	3.56 580	12.26 584	3.48 576	3.02 578

tt_ll	7.75 576	5.06 579	7.26 576	3.15 575	3.91 576	16.37 584	22.88 585	5.87 580	8.68 579	7.99 580	8.55 578	9.13 582	8.46 580	10.05 582	10.47 580	2.43 577	2.48 577	3.56 580	12.26 584	3.48 576	3.02 578

ff	7.75 576	5.06 579	7.26 576	3.15 575	3.91 576	16.37 584	22.88 585	5.87 580	8.68 579	7.99 580	8.55 578	9.13 582	8.46 580	10.05 582	10.47 580	2.43 577	2.48 577	3.56 580	12.26 584	3.48 576	3.02 578

Anonymous_1	10.87 585	7.82 583	7.41 579	10.29 582	10.08 581	18.64 588	26.11 588	11.02 585	13.45 586	9.43 583	10.10 583	9.73 585	11.31 585	10.69 585	12.47 583	6.42 584	8.38 584	5.70 583	10.22 583	11.41 585	6.65 582

DPSM_ROB	11.10 586	8.47 584	7.95 580	10.84 583	11.58 584	19.10 589	26.50 589	12.02 586	14.09 587	10.38 584	10.91 584	10.39 586	11.92 586	11.67 586	13.39 586	6.99 585	8.79 585	5.82 584	6.92 579	6.97 582	7.31 585

DPSM	11.10 586	8.47 584	7.95 580	10.84 583	11.58 584	19.10 589	26.50 589	12.02 586	14.09 587	10.38 584	10.91 584	10.39 586	11.92 586	11.67 586	13.39 586	6.99 585	8.79 585	5.82 584	6.92 579	6.97 582	7.31 585

LSM0	22.80 593	17.22 591	19.17 588	22.12 592	28.90 594	38.38 593	53.27 591	24.21 593	28.36 591	20.84 592	21.11 589	21.63 593	24.25 593	23.42 591	26.98 592	14.08 590	17.39 589	11.72 590	13.98 589	14.22 589	14.66 588

FlowAnything	22.34 591	17.13 589	15.98 586	22.00 590	23.23 590	38.39 594	53.32 592	24.19 592	28.48 593	21.00 593	21.93 591	20.83 590	23.97 590	23.44 592	26.83 591	14.04 587	17.80 592	11.63 587	14.08 590	14.00 586	14.65 587

Selective-RAFT-Error	22.39 592	17.14 590	16.01 587	22.00 590	23.34 592	38.37 592	53.36 593	24.24 594	28.53 594	20.80 591	21.94 592	20.94 591	24.02 591	23.48 593	27.33 594	14.07 589	17.70 591	11.70 588	13.93 587	14.05 588	14.83 590

CasAABBNet	22.33 590	17.11 588	15.84 585	21.94 589	23.28 591	38.30 591	53.40 594	24.05 591	28.44 592	20.66 590	21.86 590	21.03 592	24.04 592	23.35 590	27.03 593	14.06 588	17.69 590	11.70 588	13.94 588	14.04 587	14.76 589

test_example2	97.69 595	92.93 595	45.57 593	96.02 594	109.84 595	88.44 595	93.70 595	25.54 595	94.63 595	130.46 596	126.87 595	58.93 595	75.48 595	87.99 595	77.94 595	150.16 595	221.11 595	76.29 595	98.21 595	108.42 595	95.33 595

ccccc		285.89 596		366.70 596	366.78 596	118.88 596		113.97 596		125.77 595		120.54 596		252.62 596		382.79 596	352.84 596	254.30 596	222.62 596	426.61 596

Low-res two-view benchmark