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

LGtest1	0.07 2	0.05 7	0.11 103	0.15 56	0.06 8	0.07 20	0.09 6	0.08 3	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.06 8	0.07 71	0.10 34	0.09 35	0.07 199	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.06 152

LG-Stereo	0.08 14	0.08 198	0.10 66	0.18 248	0.07 35	0.10 90	0.17 271	0.11 14	0.08 2	0.06 4	0.08 42	0.06 8	0.07 71	0.09 19	0.09 35	0.04 1	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.04 2	0.04 10

StereoAnything_RVC	0.07 2	0.16 420	0.17 311	0.11 1	0.05 1	0.06 6	0.11 21	0.08 3	0.08 2	0.06 4	0.06 4	0.05 1	0.05 7	0.09 19	0.08 14	0.08 256	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 62	0.04 10

AIO_rvc	0.07 2	0.06 35	0.08 12	0.15 56	0.06 8	0.08 32	0.14 118	0.09 5	0.08 2	0.07 14	0.08 42	0.07 39	0.04 1	0.10 34	0.08 14	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.03 1

dual_stereo	0.07 2	0.05 7	0.08 12	0.15 56	0.05 1	0.05 3	0.13 72	0.12 27	0.08 2	0.07 14	0.06 4	0.05 1	0.05 7	0.07 2	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 2	0.04 10

MoCha-V2	0.08 14	0.05 7	0.11 103	0.20 354	0.07 35	0.10 90	0.14 118	0.12 27	0.08 2	0.07 14	0.08 42	0.07 39	0.06 27	0.09 19	0.08 14	0.05 5	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.04 10

Selective-IGEV	0.07 2	0.06 35	0.09 42	0.17 171	0.06 8	0.08 32	0.12 40	0.13 41	0.08 2	0.08 33	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.10 34	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.03 1

GREAT-IGEV	0.07 2	0.06 35	0.09 42	0.13 8	0.07 35	0.07 20	0.14 118	0.10 6	0.09 8	0.06 4	0.08 42	0.06 8	0.05 7	0.10 34	0.07 1	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 12	0.13 8	0.05 1	0.09 54	0.13 72	0.06 1	0.09 8	0.05 1	0.05 2	0.06 8	0.04 1	0.07 2	0.07 1	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

IGEV-Stereo+	0.07 2	0.04 1	0.08 12	0.15 56	0.06 8	0.04 1	0.09 6	0.10 6	0.09 8	0.06 4	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.06 1	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.06 152

AIO-Stereo	0.08 14	0.06 35	0.10 66	0.18 248	0.06 8	0.09 54	0.11 21	0.16 92	0.09 8	0.09 55	0.08 42	0.07 39	0.05 7	0.11 73	0.08 14	0.05 5	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.04 10

AEACV	0.09 41	0.05 7	0.08 12	0.14 21	0.13 396	0.14 230	0.13 72	0.15 68	0.09 8	0.07 14	0.09 57	0.07 39	0.08 103	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.04 10

CAS	0.08 14	0.04 1	0.07 2	0.17 171	0.08 87	0.10 90	0.13 72	0.12 27	0.09 8	0.09 55	0.10 79	0.08 59	0.06 27	0.09 19	0.09 35	0.08 256	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 62	0.04 10

CES	0.08 14	0.04 1	0.08 12	0.14 21	0.07 35	0.09 54	0.14 118	0.11 14	0.09 8	0.08 33	0.09 57	0.11 133	0.07 71	0.12 144	0.08 14	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.05 62	0.05 80

EAI-Stereo	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.07 35	0.10 90	0.15 187	0.16 92	0.09 8	0.08 33	0.09 57	0.08 59	0.07 71	0.09 19	0.11 133	0.05 5	0.05 120	0.05 3	0.05 72	0.05 62	0.04 10

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 2	0.06 35	0.10 66	0.16 105	0.07 35	0.04 1	0.13 72	0.10 6	0.10 16	0.05 1	0.11 107	0.07 39	0.05 7	0.07 2	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

S2M2	0.09 41	0.08 198	0.11 103	0.13 8	0.10 290	0.08 32	0.06 1	0.10 6	0.10 16	0.10 84	0.10 79	0.09 86	0.09 128	0.11 73	0.11 133	0.13 419	0.07 326	0.08 230	0.09 336	0.10 367	0.08 292

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 14	0.07 96	0.09 42	0.22 404	0.06 8	0.08 32	0.12 40	0.10 6	0.10 16	0.07 14	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 73	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 143	0.04 10

AIO_test	0.07 2	0.06 35	0.07 2	0.15 56	0.07 35	0.07 20	0.14 118	0.10 6	0.10 16	0.07 14	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.08 11	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 41	0.10 321	0.32 440	0.15 56	0.06 8	0.08 32	0.14 118	0.11 14	0.10 16	0.07 14	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.11 73	0.07 1	0.12 402	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.05 62	0.05 80

RSM	0.08 14	0.06 35	0.09 42	0.17 171	0.07 35	0.08 32	0.12 40	0.12 27	0.10 16	0.08 33	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 73	0.09 35	0.04 1	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.04 10

trnet	0.08 14	0.05 7	0.07 2	0.12 4	0.05 1	0.12 163	0.10 11	0.13 41	0.10 16	0.08 33	0.13 134	0.09 86	0.08 103	0.11 73	0.10 89	0.08 256	0.05 120	0.05 3	0.03 1	0.06 143	0.05 80

IGEV++	0.08 14	0.06 35	0.09 42	0.18 248	0.07 35	0.10 90	0.13 72	0.10 6	0.10 16	0.08 33	0.08 42	0.06 8	0.05 7	0.13 191	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

DLNR_Zeroshot_test	10.48 530	2.27 523	19.78 536	120.28 541	13.29 534	0.06 6	0.13 72	0.24 266	0.10 16	0.08 33	0.10 79	0.09 86	0.07 71	0.10 34	0.09 35	0.13 419	0.04 3	0.06 64	0.04 15	52.68 540	0.04 10

testlalala	0.08 14	0.07 96	0.17 311	0.16 105	0.08 87	0.09 54	0.12 40	0.15 68	0.10 16	0.07 14	0.09 57	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.04 10

HH	0.09 41	0.06 35	0.13 170	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.16 245	0.15 68	0.10 16	0.08 33	0.10 79	0.08 59	0.07 71	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.04 10

HanStereo	0.09 41	0.06 35	0.13 170	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.16 245	0.15 68	0.10 16	0.08 33	0.10 79	0.08 59	0.07 71	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.04 10

SST-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.16 288	0.18 248	0.09 185	0.06 6	0.12 40	0.18 149	0.10 16	0.15 222	0.18 217	0.13 177	0.12 207	0.10 34	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.09 312	0.06 138	0.07 210	0.06 152

RAFT-345	0.11 136	0.07 96	0.16 288	0.17 171	0.08 87	0.08 32	0.12 40	0.16 92	0.10 16	0.11 117	0.34 404	0.09 86	0.10 150	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.04 2	0.05 80

CRE-IMP	0.11 136	0.09 259	0.16 288	0.19 306	0.09 185	0.10 90	0.12 40	0.18 149	0.10 16	0.14 198	0.14 147	0.14 196	0.13 238	0.12 144	0.12 187	0.07 199	0.04 3	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.08 292

XX-Stereo	0.09 41	0.05 7	0.09 42	0.17 171	0.09 185	0.15 255	0.12 40	0.21 202	0.10 16	0.10 84	0.14 147	0.07 39	0.06 27	0.13 191	0.08 14	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.04 2	0.04 10

AFF-stereo	0.09 41	0.07 96	0.10 66	0.17 171	0.07 35	0.10 90	0.15 187	0.18 149	0.10 16	0.10 84	0.11 107	0.09 86	0.10 150	0.12 144	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.07 227	0.04 2	0.04 10

CREStereo	0.09 41	0.05 7	0.08 12	0.11 1	0.06 8	0.14 230	0.14 118	0.14 54	0.10 16	0.09 55	0.13 134	0.09 86	0.08 103	0.12 144	0.10 89	0.08 256	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 143	0.06 152
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
HART	0.08 14	0.07 96	0.09 42	0.18 248	0.07 35	0.10 90	0.16 245	0.13 41	0.11 34	0.09 55	0.10 79	0.08 59	0.05 7	0.10 34	0.08 14	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.05 62	0.04 10

Reg-Stereo(zero)	0.09 41	0.05 7	0.08 12	0.16 105	0.06 8	0.12 163	0.11 21	0.15 68	0.11 34	0.12 147	0.09 57	0.10 113	0.08 103	0.11 73	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

HI	0.11 136	0.06 35	0.12 137	0.13 8	0.09 185	0.09 54	0.14 118	0.22 225	0.11 34	0.20 329	0.17 194	0.14 196	0.10 150	0.16 260	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.08 293	0.07 210	0.06 152

CoSv	0.11 136	0.06 35	0.12 137	0.13 8	0.09 185	0.09 54	0.14 118	0.22 225	0.11 34	0.20 329	0.17 194	0.14 196	0.10 150	0.16 260	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.08 293	0.07 210	0.06 152

GIP-stereo	0.08 14	0.06 35	0.11 103	0.15 56	0.07 35	0.09 54	0.13 72	0.15 68	0.11 34	0.07 14	0.08 42	0.05 1	0.04 1	0.10 34	0.07 1	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

fffft	0.09 41	0.06 35	0.12 137	0.16 105	0.07 35	0.09 54	0.16 245	0.12 27	0.11 34	0.09 55	0.07 21	0.09 86	0.06 27	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.05 80
1: 1. 1
mms	0.09 41	0.07 96	0.08 12	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.15 187	0.12 27	0.11 34	0.09 55	0.09 57	0.08 59	0.06 27	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 2	0.04 10

GCAP-BAT	0.09 41	0.07 96	0.14 211	0.15 56	0.08 87	0.10 90	0.12 40	0.15 68	0.11 34	0.11 117	0.10 79	0.09 86	0.07 71	0.12 144	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.04 10

IGEV-Stereo++	0.07 2	0.06 35	0.08 12	0.18 248	0.06 8	0.05 3	0.10 11	0.11 14	0.11 34	0.06 4	0.07 21	0.07 39	0.06 27	0.09 19	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

RSM++	0.08 14	0.06 35	0.09 42	0.17 171	0.07 35	0.09 54	0.12 40	0.11 14	0.11 34	0.08 33	0.06 4	0.07 39	0.05 7	0.10 34	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.03 1

IGEV_Zeroshot_test	0.09 41	0.05 7	0.13 170	0.14 21	0.08 87	0.12 163	0.13 72	0.17 124	0.11 34	0.10 84	0.06 4	0.09 86	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.05 80

UniTT-Stereo	0.09 41	0.07 96	0.08 12	0.18 248	0.08 87	0.13 191	0.11 21	0.12 27	0.11 34	0.10 84	0.12 120	0.05 1	0.06 27	0.09 19	0.10 89	0.07 199	0.06 258	0.05 3	0.05 72	0.06 143	0.05 80

testlalala_base	0.10 97	0.09 259	0.14 211	0.21 384	0.08 87	0.10 90	0.14 118	0.13 41	0.11 34	0.08 33	0.15 159	0.07 39	0.08 103	0.11 73	0.12 187	0.08 256	0.05 120	0.05 3	0.03 1	0.07 210	0.05 80

LoS_RVC	0.08 14	0.05 7	0.07 2	0.15 56	0.07 35	0.08 32	0.15 187	0.12 27	0.11 34	0.08 33	0.09 57	0.06 8	0.09 128	0.10 34	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 2	0.04 10

MC-Stereo	0.09 41	0.07 96	0.09 42	0.17 171	0.06 8	0.10 90	0.14 118	0.12 27	0.11 34	0.09 55	0.12 120	0.09 86	0.06 27	0.11 73	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

iRaft-Stereo_20w	0.09 41	0.05 7	0.13 170	0.14 21	0.09 185	0.12 163	0.15 187	0.19 173	0.11 34	0.11 117	0.08 42	0.08 59	0.05 7	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.05 80

STrans-v2	0.10 97	0.07 96	0.13 170	0.18 248	0.08 87	0.10 90	0.14 118	0.22 225	0.11 34	0.11 117	0.15 159	0.12 154	0.10 150	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.05 80

RALCasStereoNet	0.11 136	0.07 96	0.09 42	0.16 105	0.08 87	0.13 191	0.14 118	0.17 124	0.11 34	0.12 147	0.17 194	0.14 196	0.10 150	0.12 144	0.11 133	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.05 72	0.08 273	0.07 223

PMTNet	0.09 41	0.05 7	0.09 42	0.12 4	0.06 8	0.13 191	0.14 118	0.16 92	0.11 34	0.09 55	0.13 134	0.10 113	0.07 71	0.14 215	0.10 89	0.15 442	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.07 210	0.06 152

R-Stereo Train	0.10 97	0.06 35	0.11 103	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.14 118	0.24 266	0.11 34	0.12 147	0.19 231	0.11 133	0.08 103	0.10 34	0.11 133	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.05 80

RAFT-Stereo	0.10 97	0.06 35	0.11 103	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.14 118	0.24 266	0.11 34	0.12 147	0.19 231	0.11 133	0.08 103	0.10 34	0.11 133	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.05 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SGD-Stereo	0.08 14	0.05 7	0.10 66	0.14 21	0.06 8	0.12 163	0.12 40	0.11 14	0.12 55	0.07 14	0.09 57	0.09 86	0.09 128	0.08 11	0.08 14	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

SCV	0.08 14	0.09 259	0.08 12	0.15 56	0.08 87	0.10 90	0.12 40	0.11 14	0.12 55	0.07 14	0.07 21	0.06 8	0.04 1	0.10 34	0.08 14	0.05 5	0.05 120	0.06 64	0.04 15	0.06 143	0.04 10

IGEV-RUCA	0.08 14	0.06 35	0.11 103	0.14 21	0.09 185	0.10 90	0.12 40	0.10 6	0.12 55	0.06 4	0.07 21	0.08 59	0.06 27	0.09 19	0.08 14	0.06 80	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.06 152

tt45	0.09 41	0.06 35	0.11 103	0.15 56	0.07 35	0.12 163	0.15 187	0.13 41	0.12 55	0.09 55	0.06 4	0.08 59	0.06 27	0.13 191	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

999	0.09 41	0.06 35	0.13 170	0.15 56	0.08 87	0.10 90	0.14 118	0.15 68	0.12 55	0.10 84	0.08 42	0.08 59	0.08 103	0.16 260	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.06 152

ours_stereo	0.09 41	0.07 96	0.09 42	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.16 245	0.11 14	0.12 55	0.08 33	0.10 79	0.08 59	0.06 27	0.12 144	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

fffy	0.09 41	0.08 198	0.10 66	0.16 105	0.07 35	0.13 191	0.17 271	0.13 41	0.12 55	0.08 33	0.09 57	0.08 59	0.09 128	0.13 191	0.11 133	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.05 72	0.04 2	0.05 80

tg	0.10 97	0.06 35	0.10 66	0.18 248	0.08 87	0.11 126	0.16 245	0.20 186	0.12 55	0.08 33	0.11 107	0.11 133	0.07 71	0.11 73	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.08 230	0.08 293	0.04 2	0.04 10

WCG-NET（raft）	0.08 14	0.05 7	0.10 66	0.15 56	0.06 8	0.11 126	0.13 72	0.15 68	0.12 55	0.08 33	0.07 21	0.06 8	0.06 27	0.13 191	0.08 14	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

gcap-zeroshot	0.09 41	0.06 35	0.10 66	0.16 105	0.07 35	0.14 230	0.13 72	0.11 14	0.12 55	0.13 175	0.12 120	0.09 86	0.08 103	0.09 19	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

MGS-Stereo	0.09 41	0.07 96	0.12 137	0.16 105	0.08 87	0.09 54	0.15 187	0.12 27	0.12 55	0.07 14	0.10 79	0.08 59	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.05 80

MyStereo06	0.10 97	0.07 96	0.12 137	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.18 316	0.19 173	0.12 55	0.13 175	0.08 42	0.07 39	0.07 71	0.11 73	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.06 152

ff7	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

IGEVStereo-DCA	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.10 290	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.08 59	0.06 27	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

ffff	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

11t	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

GCAP-Stereo	0.09 41	0.07 96	0.13 170	0.18 248	0.06 8	0.11 126	0.07 2	0.14 54	0.12 55	0.09 55	0.10 79	0.07 39	0.09 128	0.13 191	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

anonymousdsp	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.17 171	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

ProNet	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.15 187	0.15 68	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.07 39	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.06 152

CroCo-Stereo Lap2	0.09 41	0.09 259	0.08 12	0.22 404	0.09 185	0.09 54	0.18 316	0.16 92	0.12 55	0.09 55	0.10 79	0.05 1	0.05 7	0.08 11	0.08 14	0.06 80	0.06 258	0.07 155	0.05 72	0.06 143	0.05 80

ccc-4	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

IGEV-Stereo	0.09 41	0.07 96	0.11 103	0.17 171	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.12 55	0.10 84	0.06 4	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.12 205	0.07 96	0.10 66	0.19 306	0.09 185	0.08 32	0.15 187	0.23 243	0.12 55	0.13 175	0.16 175	0.20 297	0.10 150	0.12 144	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.08 230	0.08 293	0.06 143	0.15 444

DeepStereo_RVC	0.11 136	0.08 198	0.17 311	0.18 248	0.08 87	0.08 32	0.11 21	0.17 124	0.12 55	0.13 175	0.15 159	0.12 154	0.12 207	0.12 144	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.08 292

RAFT-RH_RVC	0.12 205	0.06 35	0.14 211	0.16 105	0.09 185	0.12 163	0.12 40	0.17 124	0.12 55	0.13 175	0.40 433	0.11 133	0.10 150	0.13 191	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.08 230	0.05 72	0.05 62	0.06 152

CroCo-Stereo	0.09 41	0.08 198	0.08 12	0.22 404	0.09 185	0.09 54	0.18 316	0.16 92	0.12 55	0.07 14	0.07 21	0.08 59	0.06 27	0.08 11	0.07 1	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.04 15	0.05 62	0.04 10
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
iRaftStereo_RVC	0.10 97	0.07 96	0.10 66	0.17 171	0.09 185	0.11 126	0.17 271	0.18 149	0.12 55	0.09 55	0.11 107	0.10 113	0.07 71	0.11 73	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.08 230	0.08 293	0.04 2	0.04 10

SCV_C0	0.08 14	0.07 96	0.08 12	0.16 105	0.10 290	0.08 32	0.14 118	0.11 14	0.13 82	0.08 33	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.11 73	0.07 1	0.05 5	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.05 80

HUF	0.08 14	0.05 7	0.08 12	0.14 21	0.06 8	0.09 54	0.13 72	0.13 41	0.13 82	0.07 14	0.07 21	0.09 86	0.06 27	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

DEFOM-Stereo	0.07 2	0.05 7	0.07 2	0.14 21	0.06 8	0.09 54	0.13 72	0.07 2	0.13 82	0.06 4	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.10 34	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.04 2	0.04 10

test_for_model	0.09 41	0.12 363	0.14 211	0.23 423	0.11 342	0.08 32	0.13 72	0.12 27	0.13 82	0.10 84	0.07 21	0.07 39	0.06 27	0.11 73	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.08 273	0.05 80

testlalala2	0.10 97	0.06 35	0.11 103	0.20 354	0.10 290	0.10 90	0.11 21	0.17 124	0.13 82	0.12 147	0.13 134	0.09 86	0.08 103	0.11 73	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.05 80

plain	0.11 136	0.09 259	0.10 66	0.19 306	0.09 185	0.11 126	0.14 118	0.14 54	0.13 82	0.13 175	0.15 159	0.09 86	0.12 207	0.13 191	0.12 187	0.07 199	0.05 120	0.09 312	0.06 138	0.06 143	0.06 152

RAFT-Test	0.09 41	0.06 35	0.10 66	0.16 105	0.07 35	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.13 82	0.09 55	0.10 79	0.11 133	0.09 128	0.12 144	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.05 80

Patchmatch Stereo++	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.11 21	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223
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
AAGNet	0.12 205	0.08 198	0.17 311	0.19 306	0.09 185	0.08 32	0.13 72	0.19 173	0.13 82	0.16 249	0.21 257	0.13 177	0.14 269	0.11 73	0.14 256	0.06 80	0.04 3	0.09 312	0.06 138	0.06 143	0.05 80

PSM-adaLoss	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.12 40	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

PSM-AAD	0.11 136	0.07 96	0.10 66	0.20 354	0.09 185	0.10 90	0.14 118	0.21 202	0.13 82	0.12 147	0.14 147	0.18 271	0.11 178	0.11 73	0.10 89	0.05 5	0.05 120	0.09 312	0.08 293	0.06 143	0.14 430

ROB_FTStereo_v2	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.12 40	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

ROB_FTStereo	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.11 21	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

HUI-Stereo	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.11 21	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

iGMRVC	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.12 40	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

iRAFT	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.11 21	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

RAFT-IKP	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.06 6	0.11 21	0.17 124	0.13 82	0.15 222	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

Prome-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.11 103	0.18 248	0.09 185	0.12 163	0.14 118	0.23 243	0.13 82	0.13 175	0.16 175	0.13 177	0.08 103	0.12 144	0.10 89	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.10 362

ARAFT	0.12 205	0.08 198	0.18 343	0.19 306	0.09 185	0.15 255	0.17 271	0.20 186	0.13 82	0.12 147	0.13 134	0.14 196	0.12 207	0.15 233	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.10 357	0.09 336	0.06 143	0.04 10

MM-Stereo_test2	0.09 41	0.07 96	0.09 42	0.19 306	0.08 87	0.12 163	0.18 316	0.15 68	0.14 101	0.07 14	0.10 79	0.07 39	0.06 27	0.12 144	0.09 35	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.04 10

SMoEStereo_RVC	0.08 14	0.06 35	0.12 137	0.16 105	0.07 35	0.09 54	0.13 72	0.11 14	0.14 101	0.09 55	0.07 21	0.07 39	0.07 71	0.12 144	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

WCG-NET	0.08 14	0.05 7	0.10 66	0.15 56	0.06 8	0.11 126	0.14 118	0.13 41	0.14 101	0.07 14	0.09 57	0.07 39	0.06 27	0.13 191	0.08 14	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.03 1

model_zeroshot	0.10 97	0.05 7	0.12 137	0.15 56	0.09 185	0.13 191	0.14 118	0.20 186	0.14 101	0.11 117	0.10 79	0.12 154	0.07 71	0.12 144	0.11 133	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.06 152

CAS++	0.11 136	0.07 96	0.11 103	0.14 21	0.10 290	0.13 191	0.14 118	0.24 266	0.14 101	0.11 117	0.09 57	0.11 133	0.07 71	0.14 215	0.09 35	0.11 376	0.09 381	0.09 312	0.07 227	0.07 210	0.08 292
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	0.09 41	0.05 7	0.09 42	0.16 105	0.07 35	0.10 90	0.13 72	0.15 68	0.14 101	0.09 55	0.09 57	0.09 86	0.06 27	0.12 144	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

MIM_Stereo	0.10 97	0.07 96	0.11 103	0.15 56	0.07 35	0.07 20	0.12 40	0.20 186	0.14 101	0.13 175	0.14 147	0.09 86	0.05 7	0.12 144	0.08 14	0.05 5	0.06 258	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.05 80

CASnet	0.09 41	0.09 259	0.09 42	0.19 306	0.06 8	0.07 20	0.11 21	0.18 149	0.14 101	0.11 117	0.10 79	0.09 86	0.07 71	0.10 34	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.10 357	0.08 293	0.06 143	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.11 136	0.10 321	0.16 288	0.18 248	0.08 87	0.15 255	0.09 6	0.17 124	0.14 101	0.14 198	0.11 107	0.09 86	0.07 71	0.16 260	0.10 89	0.05 5	0.05 120	0.11 387	0.07 227	0.06 143	0.05 80

knoymous	0.11 136	0.06 35	0.12 137	0.14 21	0.07 35	0.15 255	0.13 72	0.20 186	0.14 101	0.11 117	0.17 194	0.13 177	0.09 128	0.14 215	0.11 133	0.09 308	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.07 210	0.07 223

RCA-Stereo	0.09 41	0.06 35	0.09 42	0.16 105	0.06 8	0.09 54	0.13 72	0.18 149	0.14 101	0.10 84	0.11 107	0.08 59	0.07 71	0.12 144	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.04 10

ACRE	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.08 87	0.13 191	0.15 187	0.17 124	0.14 101	0.14 198	0.11 107	0.16 240	0.10 150	0.16 260	0.12 187	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.06 152

AnonymousM	0.10 97	0.06 35	0.10 66	0.14 21	0.07 35	0.09 54	0.13 72	0.19 173	0.14 101	0.13 175	0.12 120	0.09 86	0.08 103	0.13 191	0.10 89	0.08 256	0.05 120	0.08 230	0.05 72	0.05 62	0.05 80

rafts_anoy	0.11 136	0.06 35	0.10 66	0.17 171	0.08 87	0.10 90	0.14 118	0.18 149	0.14 101	0.13 175	0.13 134	0.12 154	0.11 178	0.11 73	0.13 220	0.07 199	0.05 120	0.09 312	0.11 399	0.07 210	0.06 152

CREStereo++_RVC	0.08 14	0.04 1	0.07 2	0.13 8	0.07 35	0.09 54	0.12 40	0.14 54	0.14 101	0.10 84	0.14 147	0.08 59	0.07 71	0.10 34	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.05 72	0.04 2	0.04 10
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-TBD	0.09 41	0.06 35	0.07 2	0.14 21	0.07 35	0.13 191	0.16 245	0.14 54	0.14 101	0.11 117	0.12 120	0.09 86	0.08 103	0.10 34	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.05 80

test_xeample3	0.09 41	0.07 96	0.12 137	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.14 101	0.10 84	0.07 21	0.08 59	0.06 27	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

AIO-test1	0.10 97	0.07 96	0.11 103	0.24 433	0.07 35	0.09 54	0.13 72	0.22 225	0.15 118	0.11 117	0.12 120	0.09 86	0.07 71	0.11 73	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.09 312	0.10 370	0.04 2	0.07 223

castereo++	0.08 14	0.06 35	0.08 12	0.15 56	0.05 1	0.14 230	0.11 21	0.11 14	0.15 118	0.07 14	0.07 21	0.08 59	0.06 27	0.08 11	0.08 14	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.03 1

MonSter	0.07 2	0.06 35	0.06 1	0.15 56	0.05 1	0.08 32	0.10 11	0.15 68	0.15 118	0.05 1	0.06 4	0.05 1	0.06 27	0.07 2	0.09 35	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

UGAM-zero	0.10 97	0.05 7	0.15 247	0.15 56	0.08 87	0.10 90	0.13 72	0.20 186	0.15 118	0.11 117	0.15 159	0.07 39	0.08 103	0.09 19	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

Occ-G	0.08 14	0.05 7	0.07 2	0.14 21	0.07 35	0.09 54	0.14 118	0.14 54	0.15 118	0.07 14	0.12 120	0.07 39	0.05 7	0.09 19	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.06 152

test_sample1	0.13 232	0.07 96	0.14 211	0.14 21	0.08 87	0.19 343	0.17 271	0.20 186	0.15 118	0.14 198	0.22 272	0.18 271	0.16 311	0.17 299	0.15 290	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.08 273	0.08 292

MyStereo07	0.10 97	0.07 96	0.10 66	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.17 271	0.15 68	0.15 118	0.09 55	0.06 4	0.06 8	0.07 71	0.12 144	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.06 152

11t1	0.12 205	0.07 96	0.14 211	0.14 21	0.08 87	0.17 306	0.15 187	0.19 173	0.15 118	0.15 222	0.15 159	0.17 257	0.16 311	0.15 233	0.13 220	0.08 256	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.08 273	0.07 223

rrr	0.09 41	0.07 96	0.13 170	0.16 105	0.10 290	0.11 126	0.15 187	0.16 92	0.15 118	0.10 84	0.06 4	0.08 59	0.06 27	0.10 34	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

Any-RAFT	0.10 97	0.05 7	0.10 66	0.15 56	0.07 35	0.13 191	0.14 118	0.21 202	0.15 118	0.11 117	0.12 120	0.13 177	0.10 150	0.13 191	0.10 89	0.07 199	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.05 80

4D-IteraStereo	0.10 97	0.07 96	0.10 66	0.18 248	0.07 35	0.09 54	0.15 187	0.18 149	0.15 118	0.10 84	0.11 107	0.10 113	0.07 71	0.12 144	0.09 35	0.05 5	0.03 1	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.05 80

LoS	0.09 41	0.05 7	0.11 103	0.13 8	0.07 35	0.14 230	0.11 21	0.15 68	0.15 118	0.09 55	0.09 57	0.12 154	0.09 128	0.15 233	0.10 89	0.07 199	0.05 120	0.05 3	0.03 1	0.05 62	0.05 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 136	0.06 35	0.13 170	0.14 21	0.08 87	0.14 230	0.14 118	0.18 149	0.15 118	0.12 147	0.15 159	0.17 257	0.11 178	0.14 215	0.12 187	0.09 308	0.05 120	0.07 155	0.05 72	0.08 273	0.08 292

IPLG	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.14 118	0.20 186	0.15 118	0.13 175	0.18 217	0.07 39	0.07 71	0.14 215	0.14 256	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

IPLGR_C	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.08 87	0.12 163	0.15 187	0.17 124	0.15 118	0.14 198	0.11 107	0.16 240	0.10 150	0.16 260	0.12 187	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.06 152

LCNet	0.11 136	0.07 96	0.09 42	0.19 306	0.09 185	0.08 32	0.14 118	0.21 202	0.15 118	0.12 147	0.15 159	0.16 240	0.11 178	0.12 144	0.11 133	0.05 5	0.04 3	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.14 430

NRIStereo	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.18 248	0.08 87	0.10 90	0.13 72	0.17 124	0.15 118	0.12 147	0.15 159	0.13 177	0.13 238	0.13 191	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.07 223

RAFT_R40	0.11 136	0.07 96	0.15 247	0.18 248	0.09 185	0.06 6	0.13 72	0.17 124	0.15 118	0.14 198	0.18 217	0.15 221	0.12 207	0.10 34	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.09 312	0.06 138	0.06 143	0.05 80

cross-raft	0.10 97	0.09 259	0.09 42	0.19 306	0.07 35	0.11 126	0.24 422	0.13 41	0.15 118	0.08 33	0.10 79	0.12 154	0.10 150	0.09 19	0.11 133	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

s12784h	0.10 97	0.06 35	0.08 12	0.15 56	0.05 1	0.16 283	0.18 316	0.16 92	0.15 118	0.10 84	0.11 107	0.11 133	0.11 178	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.04 10

sCroCo_RVC	0.12 205	0.09 259	0.24 402	0.24 433	0.11 342	0.19 343	0.14 118	0.17 124	0.15 118	0.10 84	0.13 134	0.12 154	0.07 71	0.14 215	0.11 133	0.08 256	0.08 357	0.08 230	0.08 293	0.05 62	0.07 223

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 41	0.06 35	0.10 66	0.17 171	0.07 35	0.10 90	0.15 187	0.17 124	0.15 118	0.10 84	0.10 79	0.08 59	0.09 128	0.12 144	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.06 138	0.04 2	0.03 1

PAM_32	0.10 97	0.06 35	0.17 311	0.15 56	0.08 87	0.10 90	0.15 187	0.14 54	0.16 140	0.09 55	0.08 42	0.10 113	0.07 71	0.14 215	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.06 152

PAM	0.10 97	0.06 35	0.17 311	0.15 56	0.09 185	0.10 90	0.16 245	0.15 68	0.16 140	0.12 147	0.09 57	0.10 113	0.07 71	0.13 191	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.06 152

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 136	0.05 7	0.14 211	0.16 105	0.21 469	0.09 54	0.17 271	0.21 202	0.16 140	0.11 117	0.15 159	0.10 113	0.07 71	0.10 34	0.08 14	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.07 210	0.09 336

rvit_stereo_0080	0.10 97	0.08 198	0.15 247	0.15 56	0.10 290	0.07 20	0.15 187	0.16 92	0.16 140	0.11 117	0.10 79	0.15 221	0.09 128	0.12 144	0.10 89	0.09 308	0.07 326	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.05 80

rvit_stereo_ft	0.12 205	0.07 96	0.13 170	0.19 306	0.10 290	0.12 163	0.17 271	0.16 92	0.16 140	0.13 175	0.13 134	0.15 221	0.10 150	0.14 215	0.13 220	0.10 345	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.06 152

RAFT-Stereo-weight	0.09 41	0.06 35	0.11 103	0.16 105	0.07 35	0.09 54	0.14 118	0.19 173	0.16 140	0.11 117	0.10 79	0.08 59	0.06 27	0.10 34	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.04 10

test_sample2	0.13 232	0.07 96	0.12 137	0.14 21	0.08 87	0.16 283	0.18 316	0.21 202	0.16 140	0.14 198	0.21 257	0.20 297	0.15 289	0.15 233	0.13 220	0.08 256	0.06 258	0.07 155	0.06 138	0.08 273	0.08 292

ACVNet-DCA	0.10 97	0.08 198	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.15 187	0.24 266	0.16 140	0.09 55	0.09 57	0.06 8	0.06 27	0.10 34	0.07 1	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.07 210	0.07 223

1test111	0.11 136	0.08 198	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.15 187	0.24 266	0.16 140	0.09 55	0.09 57	0.06 8	0.06 27	0.15 233	0.16 309	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.07 210	0.07 223

mmm	0.14 261	0.08 198	0.18 343	0.17 171	0.09 185	0.17 306	0.18 316	0.21 202	0.16 140	0.16 249	0.23 276	0.21 304	0.16 311	0.16 260	0.17 325	0.08 256	0.05 120	0.08 230	0.08 293	0.08 273	0.07 223

whm_eth	0.10 97	0.08 198	0.15 247	0.15 56	0.10 290	0.07 20	0.15 187	0.16 92	0.16 140	0.11 117	0.10 79	0.15 221	0.09 128	0.12 144	0.10 89	0.09 308	0.07 326	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.05 80

MaDis-Stereo	0.09 41	0.09 259	0.08 12	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.11 21	0.16 92	0.16 140	0.09 55	0.11 107	0.06 8	0.06 27	0.09 19	0.13 220	0.07 199	0.06 258	0.08 230	0.05 72	0.05 62	0.04 10

EGLCR-Stereo	0.08 14	0.05 7	0.08 12	0.14 21	0.07 35	0.11 126	0.12 40	0.11 14	0.16 140	0.06 4	0.05 2	0.07 39	0.05 7	0.10 34	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

qqq	0.13 232	0.09 259	0.15 247	0.16 105	0.08 87	0.13 191	0.15 187	0.24 266	0.16 140	0.15 222	0.19 231	0.16 240	0.16 311	0.15 233	0.16 309	0.07 199	0.06 258	0.08 230	0.08 293	0.07 210	0.07 223

CIPLG	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.08 87	0.13 191	0.15 187	0.17 124	0.16 140	0.14 198	0.11 107	0.16 240	0.10 150	0.17 299	0.12 187	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.06 152

test-3	0.09 41	0.06 35	0.10 66	0.18 248	0.07 35	0.07 20	0.14 118	0.12 27	0.16 140	0.10 84	0.08 42	0.08 59	0.08 103	0.11 73	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 2	0.04 10

test_1	0.09 41	0.06 35	0.10 66	0.18 248	0.07 35	0.07 20	0.14 118	0.12 27	0.16 140	0.10 84	0.08 42	0.08 59	0.08 103	0.11 73	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.05 72	0.04 2	0.04 10

TransformOpticalFlow	0.10 97	0.08 198	0.13 170	0.18 248	0.07 35	0.09 54	0.15 187	0.19 173	0.16 140	0.12 147	0.16 175	0.11 133	0.11 178	0.11 73	0.11 133	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.05 80

ASMatch	0.11 136	0.06 35	0.13 170	0.17 171	0.10 290	0.08 32	0.14 118	0.18 149	0.16 140	0.12 147	0.16 175	0.16 240	0.11 178	0.13 191	0.11 133	0.05 5	0.04 3	0.06 64	0.06 138	0.04 2	0.09 336

GMM-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.10 66	0.18 248	0.09 185	0.08 32	0.14 118	0.24 266	0.16 140	0.11 117	0.15 159	0.13 177	0.11 178	0.11 73	0.11 133	0.05 5	0.04 3	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.09 336

raftrobust	0.09 41	0.06 35	0.11 103	0.17 171	0.08 87	0.09 54	0.10 11	0.18 149	0.16 140	0.10 84	0.09 57	0.12 154	0.08 103	0.12 144	0.10 89	0.08 256	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.06 152

RALAANet	0.11 136	0.08 198	0.10 66	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.10 11	0.20 186	0.16 140	0.14 198	0.13 134	0.16 240	0.09 128	0.12 144	0.12 187	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.04 10

DIP-Stereo	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.09 6	0.16 92	0.16 140	0.12 147	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.16 260	0.14 256	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.05 62	0.07 223
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAStereo	0.10 97	0.09 259	0.08 12	0.20 354	0.08 87	0.13 191	0.18 316	0.16 92	0.17 163	0.10 84	0.12 120	0.05 1	0.06 27	0.09 19	0.08 14	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.05 72	0.05 62	0.04 10

U	0.08 14	0.07 96	0.10 66	0.19 306	0.10 290	0.10 90	0.13 72	0.12 27	0.17 163	0.07 14	0.07 21	0.06 8	0.05 7	0.07 2	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.06 143	0.05 80

test_sample5	0.14 261	0.08 198	0.14 211	0.16 105	0.08 87	0.18 322	0.18 316	0.25 286	0.17 163	0.17 261	0.28 355	0.18 271	0.15 289	0.16 260	0.13 220	0.08 256	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.09 333	0.08 292

DualNet	0.14 261	0.08 198	0.14 211	0.16 105	0.08 87	0.18 322	0.18 316	0.25 286	0.17 163	0.18 293	0.28 355	0.18 271	0.15 289	0.16 260	0.13 220	0.08 256	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.09 333	0.08 292

DCRE	0.11 136	0.07 96	0.13 170	0.16 105	0.11 342	0.11 126	0.17 271	0.18 149	0.17 163	0.11 117	0.18 217	0.11 133	0.10 150	0.15 233	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.05 80

TestStereo1	0.13 232	0.08 198	0.08 12	0.20 354	0.08 87	0.18 322	0.29 466	0.23 243	0.17 163	0.17 261	0.20 240	0.16 240	0.11 178	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.05 62	0.05 80

DisPM	0.11 136	0.07 96	0.13 170	0.16 105	0.09 185	0.06 6	0.13 72	0.18 149	0.17 163	0.14 198	0.19 231	0.12 154	0.10 150	0.12 144	0.11 133	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.11 384

RAFT_CTSACE	0.12 205	0.09 259	0.10 66	0.22 404	0.08 87	0.12 163	0.24 422	0.18 149	0.17 163	0.21 343	0.27 344	0.13 177	0.07 71	0.13 191	0.09 35	0.05 5	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.04 2	0.04 10

SA-5K	0.13 232	0.08 198	0.08 12	0.20 354	0.08 87	0.18 322	0.29 466	0.23 243	0.17 163	0.17 261	0.20 240	0.16 240	0.11 178	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.05 62	0.05 80

PSM-softLoss	0.12 205	0.07 96	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.08 32	0.12 40	0.24 266	0.17 163	0.15 222	0.19 231	0.13 177	0.11 178	0.11 73	0.11 133	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.12 403

KMStereo	0.12 205	0.07 96	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.08 32	0.12 40	0.24 266	0.17 163	0.15 222	0.19 231	0.13 177	0.11 178	0.11 73	0.11 133	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.12 403

GrayStereo	0.11 136	0.06 35	0.11 103	0.19 306	0.09 185	0.09 54	0.16 245	0.18 149	0.17 163	0.14 198	0.17 194	0.17 257	0.11 178	0.12 144	0.11 133	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.10 362

Pruner-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.12 137	0.17 171	0.09 185	0.06 6	0.12 40	0.18 149	0.17 163	0.14 198	0.19 231	0.13 177	0.10 150	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.08 292

Gwc-CoAtRS	0.09 41	0.07 96	0.10 66	0.16 105	0.07 35	0.10 90	0.15 187	0.18 149	0.17 163	0.08 33	0.10 79	0.12 154	0.09 128	0.12 144	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.05 80

castereo	0.09 41	0.06 35	0.11 103	0.15 56	0.06 8	0.11 126	0.14 118	0.14 54	0.18 177	0.08 33	0.10 79	0.11 133	0.08 103	0.09 19	0.10 89	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.04 10

Pointernet	0.09 41	0.05 7	0.10 66	0.16 105	0.08 87	0.13 191	0.10 11	0.15 68	0.18 177	0.09 55	0.07 21	0.06 8	0.06 27	0.11 73	0.10 89	0.08 256	0.04 3	0.05 3	0.03 1	0.06 143	0.05 80

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 136	0.05 7	0.12 137	0.15 56	0.13 396	0.14 230	0.16 245	0.23 243	0.18 177	0.10 84	0.13 134	0.10 113	0.07 71	0.12 144	0.09 35	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.08 292

GCST	0.37 473	0.42 491	0.27 415	1.03 515	0.39 490	0.18 322	0.08 4	0.21 202	0.18 177	0.28 418	0.25 314	0.15 221	0.12 207	0.16 260	0.14 256	0.64 508	0.43 497	0.75 505	0.65 507	0.64 502	0.46 501

test_sample6	0.14 261	0.09 259	0.14 211	0.17 171	0.08 87	0.17 306	0.19 358	0.26 298	0.18 177	0.18 293	0.28 355	0.19 280	0.15 289	0.15 233	0.13 220	0.08 256	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.08 273	0.08 292

test_sample4	0.14 261	0.08 198	0.15 247	0.15 56	0.08 87	0.19 343	0.18 316	0.26 298	0.18 177	0.17 261	0.26 327	0.18 271	0.15 289	0.17 299	0.13 220	0.08 256	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.09 333	0.08 292

test_sample3	0.14 261	0.08 198	0.15 247	0.14 21	0.09 185	0.20 363	0.17 271	0.27 312	0.18 177	0.17 261	0.22 272	0.19 280	0.15 289	0.17 299	0.14 256	0.09 308	0.06 258	0.07 155	0.06 138	0.09 333	0.08 292

xx1	0.11 136	0.08 198	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.15 187	0.16 92	0.18 177	0.09 55	0.09 57	0.16 240	0.16 311	0.10 34	0.07 1	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.08 293	0.07 210	0.07 223

cc1	0.10 97	0.08 198	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.15 187	0.16 92	0.18 177	0.09 55	0.09 57	0.06 8	0.06 27	0.10 34	0.07 1	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.06 152

Anonymous_2	0.22 406	0.17 430	0.28 418	0.15 56	0.16 439	0.33 452	0.22 402	0.23 243	0.18 177	0.23 371	0.24 287	0.26 369	0.27 424	0.27 421	0.24 411	0.22 479	0.26 486	0.17 453	0.17 461	0.16 454	0.18 465

test_4	0.11 136	0.10 321	0.08 12	0.19 306	0.09 185	0.08 32	0.21 391	0.15 68	0.18 177	0.12 147	0.18 217	0.12 154	0.09 128	0.08 11	0.11 133	0.04 1	0.04 3	0.08 230	0.08 293	0.04 2	0.04 10

GMOStereo	0.11 136	0.09 259	0.08 12	0.19 306	0.08 87	0.12 163	0.28 455	0.13 41	0.18 177	0.11 117	0.17 194	0.14 196	0.12 207	0.07 2	0.07 1	0.05 5	0.05 120	0.09 312	0.07 227	0.04 2	0.04 10

error version	0.11 136	0.09 259	0.08 12	0.19 306	0.08 87	0.12 163	0.28 455	0.13 41	0.18 177	0.11 117	0.17 194	0.14 196	0.12 207	0.07 2	0.07 1	0.05 5	0.05 120	0.09 312	0.07 227	0.04 2	0.04 10

test-v	0.11 136	0.09 259	0.08 12	0.19 306	0.08 87	0.12 163	0.28 455	0.13 41	0.18 177	0.11 117	0.17 194	0.14 196	0.12 207	0.07 2	0.07 1	0.05 5	0.05 120	0.09 312	0.07 227	0.04 2	0.04 10

HHNet	0.11 136	0.06 35	0.16 288	0.15 56	0.14 412	0.07 20	0.13 72	0.20 186	0.18 177	0.15 222	0.25 314	0.11 133	0.09 128	0.13 191	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.08 230	0.06 138	0.05 62	0.09 336

IIG-Stereo	0.11 136	0.06 35	0.13 170	0.17 171	0.08 87	0.11 126	0.12 40	0.22 225	0.18 177	0.14 198	0.17 194	0.12 154	0.13 238	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.05 80

FTStereo	0.12 205	0.07 96	0.14 211	0.18 248	0.09 185	0.07 20	0.15 187	0.22 225	0.18 177	0.12 147	0.24 287	0.11 133	0.13 238	0.13 191	0.14 256	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.06 143	0.10 362

test-2	0.11 136	0.09 259	0.08 12	0.19 306	0.08 87	0.12 163	0.28 455	0.13 41	0.18 177	0.11 117	0.17 194	0.14 196	0.12 207	0.07 2	0.07 1	0.05 5	0.05 120	0.09 312	0.07 227	0.04 2	0.04 10

test-1	0.10 97	0.07 96	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.11 126	0.24 422	0.15 68	0.18 177	0.09 55	0.07 21	0.10 113	0.08 103	0.08 11	0.09 35	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.06 138	0.04 2	0.05 80

CFNet-RSSM	0.09 41	0.07 96	0.10 66	0.16 105	0.07 35	0.09 54	0.15 187	0.17 124	0.18 177	0.08 33	0.12 120	0.11 133	0.09 128	0.12 144	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.04 2	0.04 10

HITNet	0.11 136	0.06 35	0.12 137	0.14 21	0.06 8	0.12 163	0.10 11	0.18 149	0.18 177	0.13 175	0.17 194	0.15 221	0.11 178	0.15 233	0.14 256	0.06 80	0.04 3	0.04 1	0.04 15	0.06 143	0.05 80
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
MM-Stereo_test3	0.10 97	0.07 96	0.07 2	0.18 248	0.07 35	0.12 163	0.19 358	0.24 266	0.19 198	0.06 4	0.10 79	0.08 59	0.06 27	0.11 73	0.09 35	0.06 80	0.06 258	0.07 155	0.05 72	0.05 62	0.04 10

DDVS	0.16 328	0.10 321	0.22 389	0.16 105	0.12 371	0.15 255	0.14 118	0.25 286	0.19 198	0.18 293	0.30 375	0.27 374	0.13 238	0.20 358	0.16 309	0.09 308	0.06 258	0.09 312	0.07 227	0.11 387	0.11 384

rvit_stereo_0081_aga	0.12 205	0.09 259	0.15 247	0.18 248	0.10 290	0.14 230	0.14 118	0.14 54	0.19 198	0.10 84	0.18 217	0.16 240	0.09 128	0.12 144	0.10 89	0.10 345	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.06 152

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 136	0.08 198	0.13 170	0.16 105	0.08 87	0.15 255	0.16 245	0.18 149	0.19 198	0.10 84	0.09 57	0.09 86	0.08 103	0.11 73	0.12 187	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.07 210	0.06 152

ffm	0.12 205	0.09 259	0.15 247	0.16 105	0.09 185	0.17 306	0.17 271	0.15 68	0.19 198	0.15 222	0.26 327	0.19 280	0.13 238	0.10 34	0.08 14	0.06 80	0.05 120	0.09 312	0.08 293	0.06 143	0.06 152

ff1	0.13 232	0.09 259	0.15 247	0.16 105	0.09 185	0.17 306	0.17 271	0.15 68	0.19 198	0.15 222	0.26 327	0.19 280	0.13 238	0.15 233	0.22 388	0.06 80	0.05 120	0.09 312	0.08 293	0.06 143	0.06 152

tt1	0.10 97	0.08 198	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.15 187	0.15 68	0.19 198	0.09 55	0.08 42	0.06 8	0.06 27	0.10 34	0.08 14	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.06 152

MIF-Stereo (partial)	0.11 136	0.06 35	0.10 66	0.19 306	0.10 290	0.10 90	0.12 40	0.17 124	0.19 198	0.14 198	0.16 175	0.10 113	0.11 178	0.12 144	0.12 187	0.08 256	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.07 223

Sa-1000	0.12 205	0.08 198	0.09 42	0.18 248	0.08 87	0.15 255	0.22 402	0.22 225	0.19 198	0.15 222	0.20 240	0.17 257	0.11 178	0.10 34	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.09 312	0.09 336	0.05 62	0.05 80

SA	0.13 232	0.09 259	0.09 42	0.18 248	0.08 87	0.12 163	0.24 422	0.23 243	0.19 198	0.17 261	0.27 344	0.15 221	0.11 178	0.11 73	0.11 133	0.05 5	0.05 120	0.09 312	0.08 293	0.05 62	0.05 80

TRStereo	0.10 97	0.05 7	0.12 137	0.16 105	0.12 371	0.10 90	0.13 72	0.18 149	0.19 198	0.09 55	0.09 57	0.09 86	0.07 71	0.10 34	0.08 14	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.04 2	0.04 10

NF-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.10 90	0.13 72	0.23 243	0.19 198	0.12 147	0.17 194	0.12 154	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.12 403

OCTAStereo	0.11 136	0.07 96	0.14 211	0.17 171	0.09 185	0.10 90	0.13 72	0.23 243	0.19 198	0.12 147	0.17 194	0.12 154	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.11 384

RE-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.10 90	0.13 72	0.23 243	0.19 198	0.12 147	0.17 194	0.12 154	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.11 384

TVStereo	0.11 136	0.07 96	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.10 90	0.13 72	0.23 243	0.19 198	0.12 147	0.17 194	0.12 154	0.12 207	0.11 73	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.11 384

LMCR-Stereo	0.15 300	0.08 198	0.14 211	0.21 384	0.09 185	0.18 322	0.19 358	0.28 336	0.19 198	0.24 383	0.24 287	0.23 338	0.17 334	0.20 358	0.17 325	0.07 199	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.10 367	0.09 336

TANstereo	0.09 41	0.04 1	0.08 12	0.13 8	0.06 8	0.11 126	0.13 72	0.15 68	0.19 198	0.11 117	0.15 159	0.10 113	0.07 71	0.12 144	0.09 35	0.07 199	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.05 80

BEATNet_4x	0.12 205	0.09 259	0.15 247	0.18 248	0.07 35	0.15 255	0.07 2	0.23 243	0.19 198	0.16 249	0.19 231	0.19 280	0.14 269	0.17 299	0.15 290	0.07 199	0.05 120	0.05 3	0.05 72	0.06 143	0.07 223

DN-CSS_ROB	0.13 232	0.13 391	0.17 311	0.18 248	0.10 290	0.16 283	0.08 4	0.22 225	0.19 198	0.17 261	0.23 276	0.13 177	0.13 238	0.13 191	0.14 256	0.05 5	0.05 120	0.10 357	0.10 370	0.08 273	0.06 152

MM-Stereo_test1	0.10 97	0.07 96	0.09 42	0.18 248	0.07 35	0.12 163	0.18 316	0.21 202	0.20 217	0.09 55	0.11 107	0.08 59	0.06 27	0.10 34	0.10 89	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.04 10

AE-Stereo	0.10 97	0.08 198	0.11 103	0.19 306	0.09 185	0.10 90	0.15 187	0.14 54	0.20 217	0.09 55	0.15 159	0.12 154	0.08 103	0.11 73	0.10 89	0.05 5	0.06 258	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.04 10

StereoVision	0.14 261	0.13 391	0.10 66	0.24 433	0.10 290	0.16 283	0.21 391	0.21 202	0.20 217	0.12 147	0.25 314	0.10 113	0.10 150	0.16 260	0.10 89	0.09 308	0.10 403	0.12 406	0.12 419	0.06 143	0.05 80

CASS	0.14 261	0.12 363	0.12 137	0.23 423	0.09 185	0.15 255	0.17 271	0.19 173	0.20 217	0.17 261	0.18 217	0.15 221	0.15 289	0.15 233	0.14 256	0.09 308	0.06 258	0.10 357	0.08 293	0.09 333	0.07 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.11 136	0.07 96	0.13 170	0.16 105	0.06 8	0.09 54	0.17 271	0.18 149	0.20 217	0.13 175	0.17 194	0.09 86	0.14 269	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

ADStereo(finetuned)	0.10 97	0.06 35	0.13 170	0.16 105	0.06 8	0.09 54	0.17 271	0.16 92	0.20 217	0.13 175	0.18 217	0.10 113	0.12 207	0.12 144	0.12 187	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.05 80

BUS	0.15 300	0.09 259	0.14 211	0.22 404	0.10 290	0.20 363	0.14 118	0.34 412	0.20 217	0.17 261	0.23 276	0.16 240	0.14 269	0.16 260	0.14 256	0.08 256	0.06 258	0.10 357	0.09 336	0.07 210	0.07 223

BSDual-CNN	0.15 300	0.09 259	0.14 211	0.22 404	0.10 290	0.15 255	0.15 187	0.34 412	0.20 217	0.17 261	0.23 276	0.25 359	0.16 311	0.16 260	0.14 256	0.08 256	0.06 258	0.10 357	0.09 336	0.07 210	0.07 223

psmg	0.14 261	0.09 259	0.14 211	0.17 171	0.10 290	0.15 255	0.17 271	0.29 354	0.20 217	0.17 261	0.21 257	0.25 359	0.16 311	0.16 260	0.14 256	0.08 256	0.07 326	0.08 230	0.08 293	0.07 210	0.07 223

PFNet	0.12 205	0.06 35	0.17 311	0.18 248	0.08 87	0.09 54	0.15 187	0.26 298	0.20 217	0.16 249	0.16 175	0.14 196	0.12 207	0.13 191	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.05 80

RAFT	0.13 232	0.09 259	0.11 103	0.18 248	0.08 87	0.15 255	0.23 412	0.21 202	0.20 217	0.21 343	0.21 257	0.18 271	0.13 238	0.17 299	0.10 89	0.06 80	0.07 326	0.10 357	0.09 336	0.06 143	0.05 80

raft+_RVC	0.11 136	0.07 96	0.09 42	0.16 105	0.07 35	0.10 90	0.11 21	0.24 266	0.20 217	0.12 147	0.15 159	0.12 154	0.08 103	0.12 144	0.13 220	0.07 199	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.05 80

DCANet	0.10 97	0.06 35	0.12 137	0.16 105	0.06 8	0.09 54	0.17 271	0.16 92	0.20 217	0.13 175	0.18 217	0.10 113	0.11 178	0.11 73	0.12 187	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.05 80

xxxx	0.15 300	0.07 96	0.14 211	0.14 21	0.08 87	0.24 405	0.18 316	0.32 384	0.20 217	0.14 198	0.28 355	0.22 322	0.14 269	0.15 233	0.29 448	0.09 308	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.08 273	0.08 292

FACV-RUCA	0.13 232	0.11 345	0.13 170	0.19 306	0.12 371	0.15 255	0.16 245	0.22 225	0.21 231	0.16 249	0.16 175	0.15 221	0.16 311	0.14 215	0.13 220	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.10 367	0.08 292

ACV-stereo	0.15 300	0.10 321	0.29 427	0.18 248	0.12 371	0.15 255	0.13 72	0.23 243	0.21 231	0.19 308	0.23 276	0.22 322	0.15 289	0.23 399	0.17 325	0.08 256	0.07 326	0.07 155	0.07 227	0.08 273	0.07 223

test_sample8	0.20 385	0.12 363	0.21 380	0.13 8	0.14 412	0.18 322	0.14 118	0.32 384	0.21 231	0.28 418	0.22 272	0.36 436	0.26 418	0.19 340	0.18 338	0.15 442	0.30 490	0.14 433	0.14 435	0.15 443	0.13 414

H2IRNET	0.10 97	0.09 259	0.10 66	0.18 248	0.09 185	0.12 163	0.15 187	0.14 54	0.21 231	0.10 84	0.10 79	0.10 113	0.11 178	0.10 34	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.08 230	0.08 293	0.06 143	0.05 80

EKT-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.14 211	0.16 105	0.10 290	0.13 191	0.14 118	0.19 173	0.21 231	0.11 117	0.08 42	0.13 177	0.10 150	0.11 73	0.12 187	0.08 256	0.06 258	0.07 155	0.06 138	0.08 273	0.07 223

fff	0.10 97	0.06 35	0.12 137	0.15 56	0.07 35	0.09 54	0.17 271	0.16 92	0.21 231	0.13 175	0.17 194	0.10 113	0.11 178	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

x	0.13 232	0.08 198	0.15 247	0.14 21	0.08 87	0.19 343	0.14 118	0.22 225	0.21 231	0.15 222	0.20 240	0.20 297	0.18 346	0.18 315	0.18 338	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.07 223

CRFU-Net	0.16 328	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.20 363	0.14 118	0.27 312	0.21 231	0.28 418	0.28 355	0.29 392	0.18 346	0.19 340	0.18 338	0.09 308	0.09 381	0.07 155	0.07 227	0.08 273	0.09 336

test_3	0.11 136	0.09 259	0.10 66	0.21 384	0.08 87	0.13 191	0.25 438	0.14 54	0.21 231	0.10 84	0.10 79	0.09 86	0.10 150	0.08 11	0.11 133	0.05 5	0.04 3	0.08 230	0.07 227	0.04 2	0.04 10

GANet-ADL	0.13 232	0.07 96	0.15 247	0.17 171	0.10 290	0.19 343	0.15 187	0.30 364	0.21 231	0.13 175	0.18 217	0.19 280	0.13 238	0.16 260	0.14 256	0.08 256	0.06 258	0.06 64	0.05 72	0.07 210	0.08 292

PFNet+	0.12 205	0.06 35	0.14 211	0.16 105	0.09 185	0.05 3	0.12 40	0.18 149	0.21 231	0.16 249	0.19 231	0.14 196	0.10 150	0.11 73	0.11 133	0.08 256	0.05 120	0.09 312	0.08 293	0.06 143	0.11 384

OMP-Stereo	0.11 136	0.07 96	0.14 211	0.18 248	0.08 87	0.09 54	0.12 40	0.21 202	0.21 231	0.13 175	0.14 147	0.11 133	0.12 207	0.11 73	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.04 10

sAnonymous2	0.13 232	0.12 363	0.25 405	0.20 354	0.12 371	0.18 322	0.14 118	0.27 312	0.21 231	0.11 117	0.12 120	0.13 177	0.08 103	0.11 73	0.11 133	0.09 308	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.15 443	0.10 362

CroCo_RVC	0.13 232	0.12 363	0.25 405	0.20 354	0.12 371	0.18 322	0.14 118	0.27 312	0.21 231	0.11 117	0.12 120	0.13 177	0.08 103	0.11 73	0.11 133	0.09 308	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.15 443	0.10 362

csc	0.10 97	0.06 35	0.12 137	0.15 56	0.07 35	0.09 54	0.17 271	0.16 92	0.21 231	0.13 175	0.17 194	0.10 113	0.11 178	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

cscssc	0.10 97	0.06 35	0.12 137	0.15 56	0.07 35	0.09 54	0.17 271	0.16 92	0.21 231	0.13 175	0.17 194	0.10 113	0.11 178	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.04 2	0.05 80

222	0.16 328	0.07 96	0.15 247	0.14 21	0.08 87	0.25 413	0.18 316	0.30 364	0.21 231	0.18 293	0.29 369	0.17 257	0.16 311	0.16 260	0.44 487	0.10 345	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.08 273	0.08 292

test_xeample	0.15 300	0.07 96	0.14 211	0.15 56	0.08 87	0.22 387	0.20 375	0.29 354	0.21 231	0.16 249	0.29 369	0.19 280	0.17 334	0.16 260	0.28 441	0.09 308	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.07 210	0.07 223

RAFT + AFF	0.13 232	0.08 198	0.21 380	0.20 354	0.10 290	0.14 230	0.23 412	0.27 312	0.21 231	0.12 147	0.10 79	0.12 154	0.10 150	0.16 260	0.12 187	0.08 256	0.07 326	0.09 312	0.09 336	0.06 143	0.09 336

GANet-RSSM	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.13 8	0.08 87	0.14 230	0.18 316	0.23 243	0.21 231	0.17 261	0.25 314	0.24 347	0.16 311	0.16 260	0.16 309	0.10 345	0.06 258	0.07 155	0.08 293	0.08 273	0.07 223

RASNet	0.15 300	0.07 96	0.15 247	0.16 105	0.08 87	0.19 343	0.14 118	0.30 364	0.21 231	0.17 261	0.25 314	0.21 304	0.19 364	0.20 358	0.20 362	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.08 293	0.06 143	0.06 152

DeepPruner_ROB	0.16 328	0.11 345	0.16 288	0.17 171	0.10 290	0.17 306	0.15 187	0.32 384	0.21 231	0.19 308	0.21 257	0.22 322	0.19 364	0.21 375	0.16 309	0.13 419	0.09 381	0.09 312	0.10 370	0.11 387	0.11 384

G2L-Stereo	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.12 40	0.27 312	0.22 253	0.17 261	0.27 344	0.21 304	0.13 238	0.18 315	0.18 338	0.09 308	0.08 357	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.07 223

MyStereo8	0.12 205	0.07 96	0.15 247	0.15 56	0.09 185	0.18 322	0.14 118	0.19 173	0.22 253	0.12 147	0.18 217	0.11 133	0.10 150	0.16 260	0.18 338	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.05 72	0.08 273	0.09 336

RAFT+CT+SA	0.13 232	0.11 345	0.09 42	0.19 306	0.09 185	0.15 255	0.28 455	0.22 225	0.22 253	0.15 222	0.26 327	0.10 113	0.10 150	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.08 293	0.07 210	0.06 152

iRaft-Stereo_5w	0.12 205	0.09 259	0.12 137	0.20 354	0.08 87	0.09 54	0.12 40	0.22 225	0.22 253	0.19 308	0.14 147	0.11 133	0.09 128	0.20 358	0.16 309	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.06 152

CrosDoStereo	0.12 205	0.07 96	0.12 137	0.14 21	0.09 185	0.12 163	0.15 187	0.17 124	0.22 253	0.19 308	0.24 287	0.15 221	0.11 178	0.11 73	0.12 187	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.05 62	0.05 80

DeepStereo_LL	0.12 205	0.07 96	0.12 137	0.14 21	0.09 185	0.12 163	0.15 187	0.17 124	0.22 253	0.19 308	0.24 287	0.15 221	0.11 178	0.11 73	0.12 187	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.05 62	0.05 80

HCRNet	0.16 328	0.23 461	0.12 137	0.35 480	0.11 342	0.15 255	0.17 271	0.26 298	0.22 253	0.19 308	0.24 287	0.21 304	0.14 269	0.15 233	0.13 220	0.11 376	0.07 326	0.11 387	0.10 370	0.09 333	0.07 223

ac_64	0.16 328	0.09 259	0.15 247	0.18 248	0.10 290	0.22 387	0.17 271	0.24 266	0.22 253	0.19 308	0.24 287	0.29 392	0.18 346	0.19 340	0.22 388	0.09 308	0.08 357	0.08 230	0.09 336	0.07 210	0.06 152

FADNet_RVC	0.17 350	0.14 406	0.41 459	0.20 354	0.11 342	0.13 191	0.13 72	0.27 312	0.22 253	0.21 343	0.23 276	0.20 297	0.18 346	0.15 233	0.17 325	0.08 256	0.08 357	0.12 406	0.09 336	0.11 387	0.10 362

MLCV	0.13 232	0.08 198	0.17 311	0.18 248	0.06 8	0.16 283	0.17 271	0.19 173	0.22 253	0.19 308	0.25 314	0.17 257	0.13 238	0.15 233	0.14 256	0.05 5	0.04 3	0.05 3	0.04 15	0.05 62	0.04 10

anonymousdsp2	0.11 136	0.07 96	0.11 103	0.16 105	0.09 185	0.13 191	0.14 118	0.19 173	0.23 263	0.13 175	0.14 147	0.12 154	0.09 128	0.14 215	0.11 133	0.05 5	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.06 152

CBFPSM	0.15 300	0.07 96	0.27 415	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.15 187	0.22 225	0.23 263	0.20 329	0.27 344	0.23 338	0.16 311	0.16 260	0.19 352	0.06 80	0.06 258	0.06 64	0.07 227	0.07 210	0.07 223

iinet-f	0.17 350	0.07 96	0.46 465	0.14 21	0.10 290	0.21 374	0.14 118	0.27 312	0.23 263	0.22 356	0.25 314	0.21 304	0.16 311	0.18 315	0.22 388	0.09 308	0.07 326	0.07 155	0.06 138	0.09 333	0.10 362

Selective-RAFT	0.11 136	0.11 345	0.12 137	0.21 384	0.08 87	0.16 283	0.13 72	0.21 202	0.23 263	0.10 84	0.10 79	0.11 133	0.10 150	0.15 233	0.11 133	0.05 5	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.05 80

PSMNet-ADL	0.15 300	0.12 363	0.13 170	0.22 404	0.09 185	0.13 191	0.20 375	0.26 298	0.23 263	0.18 293	0.20 240	0.23 338	0.17 334	0.18 315	0.18 338	0.09 308	0.08 357	0.08 230	0.11 399	0.08 273	0.07 223

IRAFT_RVC	0.12 205	0.08 198	0.17 311	0.19 306	0.08 87	0.07 20	0.14 118	0.25 286	0.23 263	0.14 198	0.15 159	0.15 221	0.12 207	0.12 144	0.11 133	0.06 80	0.04 3	0.09 312	0.06 138	0.06 143	0.06 152

TestStereo	0.14 261	0.15 412	0.11 103	0.23 423	0.08 87	0.15 255	0.21 391	0.20 186	0.23 263	0.14 198	0.25 314	0.16 240	0.13 238	0.16 260	0.14 256	0.06 80	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.09 333	0.05 80

FENet	0.13 232	0.08 198	0.13 170	0.16 105	0.08 87	0.15 255	0.16 245	0.23 243	0.23 263	0.17 261	0.24 287	0.16 240	0.13 238	0.14 215	0.15 290	0.08 256	0.05 120	0.08 230	0.08 293	0.08 273	0.08 292

STTStereo	0.18 365	0.13 391	0.28 418	0.20 354	0.11 342	0.16 283	0.21 391	0.29 354	0.23 263	0.22 356	0.30 375	0.29 392	0.18 346	0.20 358	0.20 362	0.12 402	0.11 415	0.11 387	0.14 435	0.09 333	0.08 292

UCFNet_RVC	0.15 300	0.08 198	0.13 170	0.11 1	0.10 290	0.20 363	0.10 11	0.24 266	0.23 263	0.17 261	0.21 257	0.24 347	0.15 289	0.18 315	0.15 290	0.12 402	0.07 326	0.11 387	0.13 430	0.11 387	0.10 362

AIO-test2	0.10 97	0.08 198	0.10 66	0.23 423	0.09 185	0.11 126	0.11 21	0.23 243	0.24 273	0.08 33	0.09 57	0.08 59	0.05 7	0.10 34	0.08 14	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.09 336	0.05 62	0.05 80

UGAM	0.13 232	0.10 321	0.09 42	0.22 404	0.08 87	0.13 191	0.20 375	0.18 149	0.24 273	0.22 356	0.16 175	0.13 177	0.13 238	0.19 340	0.13 220	0.07 199	0.05 120	0.13 420	0.11 399	0.07 210	0.05 80

rvit_stereo_0081	0.11 136	0.08 198	0.16 288	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.14 118	0.14 54	0.24 273	0.11 117	0.13 134	0.14 196	0.09 128	0.11 73	0.12 187	0.10 345	0.07 326	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.06 152

DCVSM-stereo	0.15 300	0.09 259	0.16 288	0.16 105	0.10 290	0.15 255	0.09 6	0.20 186	0.24 273	0.20 329	0.24 287	0.26 369	0.15 289	0.19 340	0.14 256	0.09 308	0.07 326	0.09 312	0.08 293	0.10 367	0.12 403

rvit_stereo_0082	0.11 136	0.08 198	0.16 288	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.14 118	0.14 54	0.24 273	0.11 117	0.13 134	0.14 196	0.09 128	0.11 73	0.12 187	0.10 345	0.07 326	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.06 152

DualNet (step1)	0.17 350	0.12 363	0.21 380	0.13 8	0.14 412	0.18 322	0.14 118	0.28 336	0.24 273	0.21 343	0.21 257	0.24 347	0.20 376	0.16 260	0.16 309	0.15 442	0.06 258	0.14 433	0.14 435	0.15 443	0.13 414

test_sample9	0.18 365	0.12 363	0.21 380	0.13 8	0.14 412	0.18 322	0.14 118	0.28 336	0.24 273	0.21 343	0.21 257	0.24 347	0.20 376	0.19 340	0.18 338	0.15 442	0.30 490	0.14 433	0.14 435	0.15 443	0.13 414

test_sample7	0.16 328	0.10 321	0.16 288	0.14 21	0.12 371	0.16 283	0.17 271	0.28 336	0.24 273	0.21 343	0.21 257	0.24 347	0.20 376	0.16 260	0.16 309	0.12 402	0.06 258	0.10 357	0.09 336	0.11 387	0.10 362

gwcnet-sp	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.18 248	0.09 185	0.16 283	0.18 316	0.24 266	0.24 273	0.19 308	0.24 287	0.15 221	0.16 311	0.16 260	0.15 290	0.08 256	0.07 326	0.07 155	0.08 293	0.08 273	0.07 223

scenet	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.18 248	0.09 185	0.16 283	0.18 316	0.24 266	0.24 273	0.19 308	0.24 287	0.15 221	0.16 311	0.16 260	0.15 290	0.08 256	0.07 326	0.07 155	0.08 293	0.08 273	0.07 223

ssnet	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.18 248	0.09 185	0.16 283	0.18 316	0.24 266	0.24 273	0.19 308	0.24 287	0.15 221	0.16 311	0.16 260	0.15 290	0.08 256	0.07 326	0.07 155	0.08 293	0.08 273	0.07 223

test_5	0.14 261	0.12 363	0.08 12	0.20 354	0.10 290	0.14 230	0.28 455	0.21 202	0.24 273	0.19 308	0.28 355	0.11 133	0.15 289	0.12 144	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.08 293	0.08 273	0.07 223

GLC_STEREO	0.11 136	0.07 96	0.11 103	0.18 248	0.07 35	0.08 32	0.13 72	0.16 92	0.24 273	0.12 147	0.13 134	0.12 154	0.08 103	0.18 315	0.12 187	0.06 80	0.08 357	0.08 230	0.06 138	0.05 62	0.05 80

IPLGR	0.11 136	0.09 259	0.17 311	0.18 248	0.08 87	0.13 191	0.16 245	0.21 202	0.24 273	0.12 147	0.12 120	0.11 133	0.09 128	0.13 191	0.12 187	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.05 62	0.04 10

DEmStereo	0.12 205	0.06 35	0.14 211	0.14 21	0.10 290	0.16 283	0.15 187	0.16 92	0.24 273	0.17 261	0.23 276	0.12 154	0.14 269	0.12 144	0.14 256	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.06 138	0.05 62	0.05 80

ICVP	0.16 328	0.09 259	0.12 137	0.22 404	0.09 185	0.18 322	0.21 391	0.26 298	0.24 273	0.18 293	0.30 375	0.27 374	0.18 346	0.18 315	0.15 290	0.10 345	0.07 326	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.08 292
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.11 136	0.06 35	0.12 137	0.15 56	0.07 35	0.10 90	0.14 118	0.21 202	0.24 273	0.11 117	0.12 120	0.14 196	0.12 207	0.13 191	0.10 89	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.04 15	0.06 143	0.05 80

PSMNet-RSSM	0.14 261	0.07 96	0.14 211	0.15 56	0.08 87	0.13 191	0.16 245	0.25 286	0.24 273	0.17 261	0.28 355	0.23 338	0.14 269	0.16 260	0.14 256	0.11 376	0.06 258	0.09 312	0.12 419	0.08 273	0.07 223

CFNet-ft	0.14 261	0.07 96	0.15 247	0.12 4	0.09 185	0.17 306	0.18 316	0.22 225	0.24 273	0.17 261	0.26 327	0.24 347	0.14 269	0.16 260	0.15 290	0.11 376	0.06 258	0.08 230	0.09 336	0.09 333	0.08 292

DMCA-RVC	0.17 350	0.10 321	0.16 288	0.24 433	0.11 342	0.19 343	0.18 316	0.26 298	0.24 273	0.21 343	0.27 344	0.25 359	0.27 424	0.18 315	0.21 375	0.12 402	0.08 357	0.13 420	0.10 370	0.10 367	0.08 292

FADNet-RVC-Resample	0.17 350	0.12 363	0.32 440	0.22 404	0.12 371	0.19 343	0.14 118	0.25 286	0.24 273	0.24 383	0.27 344	0.20 297	0.15 289	0.17 299	0.16 309	0.07 199	0.08 357	0.12 406	0.10 370	0.09 333	0.11 384

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 406	0.21 455	0.25 405	0.26 449	0.11 342	0.24 405	0.14 118	0.39 450	0.24 273	0.32 444	0.36 413	0.30 399	0.21 384	0.19 340	0.22 388	0.17 464	0.14 451	0.21 467	0.16 454	0.13 415	0.12 403

CFNet_RVC	0.14 261	0.07 96	0.15 247	0.12 4	0.09 185	0.17 306	0.18 316	0.22 225	0.24 273	0.17 261	0.26 327	0.24 347	0.14 269	0.16 260	0.15 290	0.11 376	0.06 258	0.08 230	0.09 336	0.09 333	0.08 292

StereoDRNet-Refined	0.17 350	0.12 363	0.16 288	0.20 354	0.10 290	0.18 322	0.18 316	0.27 312	0.24 273	0.26 399	0.41 443	0.23 338	0.18 346	0.21 375	0.21 375	0.09 308	0.05 120	0.09 312	0.10 370	0.07 210	0.07 223
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DFGA-Net	0.13 232	0.11 345	0.19 366	0.18 248	0.10 290	0.13 191	0.13 72	0.23 243	0.25 297	0.16 249	0.16 175	0.13 177	0.12 207	0.17 299	0.15 290	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.05 62	0.05 80

1111x	0.16 328	0.09 259	0.13 170	0.18 248	0.08 87	0.18 322	0.25 438	0.32 384	0.25 297	0.17 261	0.24 287	0.27 374	0.15 289	0.14 215	0.24 411	0.07 199	0.07 326	0.08 230	0.09 336	0.07 210	0.07 223

GMStereo_Zeroshot	0.16 328	0.13 391	0.25 405	0.20 354	0.10 290	0.17 306	0.13 72	0.30 364	0.25 297	0.23 371	0.32 388	0.25 359	0.11 178	0.19 340	0.14 256	0.09 308	0.06 258	0.11 387	0.06 138	0.12 402	0.08 292

LL-Strereo	0.13 232	0.10 321	0.12 137	0.20 354	0.10 290	0.11 126	0.18 316	0.33 398	0.25 297	0.16 249	0.16 175	0.14 196	0.14 269	0.19 340	0.11 133	0.06 80	0.05 120	0.09 312	0.08 293	0.04 2	0.05 80

ssnet_v2	0.17 350	0.10 321	0.18 343	0.17 171	0.11 342	0.21 374	0.22 402	0.34 412	0.25 297	0.23 371	0.23 276	0.27 374	0.19 364	0.22 392	0.21 375	0.11 376	0.10 403	0.09 312	0.09 336	0.08 273	0.08 292

MIPNet	0.11 136	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.12 163	0.14 118	0.21 202	0.25 297	0.12 147	0.10 79	0.09 86	0.07 71	0.13 191	0.13 220	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.04 2	0.04 10

AACVNet	0.16 328	0.08 198	0.15 247	0.15 56	0.10 290	0.18 322	0.15 187	0.24 266	0.25 297	0.27 406	0.27 344	0.28 385	0.18 346	0.19 340	0.17 325	0.09 308	0.07 326	0.09 312	0.07 227	0.10 367	0.09 336

GwcNet-ADL	0.13 232	0.08 198	0.14 211	0.20 354	0.09 185	0.12 163	0.20 375	0.30 364	0.25 297	0.14 198	0.14 147	0.18 271	0.14 269	0.13 191	0.15 290	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.07 210	0.06 152

THIR-Stereo	0.12 205	0.07 96	0.11 103	0.15 56	0.08 87	0.14 230	0.16 245	0.18 149	0.25 297	0.17 261	0.24 287	0.13 177	0.13 238	0.12 144	0.14 256	0.06 80	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.05 62	0.05 80

GMStereo	0.13 232	0.15 412	0.14 211	0.18 248	0.09 185	0.16 283	0.16 245	0.20 186	0.25 297	0.17 261	0.17 194	0.11 133	0.11 178	0.16 260	0.13 220	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.06 152
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
cf-r	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.16 105	0.08 87	0.14 230	0.19 358	0.21 202	0.25 297	0.17 261	0.26 327	0.22 322	0.17 334	0.14 215	0.15 290	0.10 345	0.05 120	0.06 64	0.08 293	0.06 143	0.06 152

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 350	0.10 321	0.23 396	0.20 354	0.10 290	0.15 255	0.18 316	0.31 380	0.25 297	0.21 343	0.31 379	0.25 359	0.17 334	0.21 375	0.20 362	0.09 308	0.06 258	0.08 230	0.09 336	0.07 210	0.08 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.15 300	0.09 259	0.15 247	0.16 105	0.09 185	0.16 283	0.14 118	0.28 336	0.25 297	0.20 329	0.24 287	0.37 439	0.17 334	0.20 358	0.15 290	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.07 210	0.06 152

rvit_0105_6	0.14 261	0.09 259	0.18 343	0.17 171	0.10 290	0.10 90	0.17 271	0.19 173	0.26 310	0.12 147	0.18 217	0.17 257	0.13 238	0.18 315	0.13 220	0.15 442	0.11 415	0.12 406	0.10 370	0.09 333	0.06 152

rvit_stereo_0083	0.12 205	0.08 198	0.17 311	0.16 105	0.09 185	0.11 126	0.15 187	0.15 68	0.26 310	0.11 117	0.14 147	0.13 177	0.10 150	0.12 144	0.13 220	0.10 345	0.08 357	0.09 312	0.07 227	0.07 210	0.06 152

mmx	0.15 300	0.09 259	0.15 247	0.16 105	0.09 185	0.17 306	0.17 271	0.27 312	0.26 310	0.15 222	0.26 327	0.19 280	0.13 238	0.15 233	0.22 388	0.08 256	0.06 258	0.09 312	0.08 293	0.08 273	0.08 292

xxx	0.15 300	0.09 259	0.15 247	0.16 105	0.09 185	0.17 306	0.17 271	0.27 312	0.26 310	0.15 222	0.26 327	0.19 280	0.13 238	0.15 233	0.22 388	0.08 256	0.06 258	0.09 312	0.08 293	0.08 273	0.08 292

hknet	0.15 300	0.11 345	0.14 211	0.22 404	0.11 342	0.15 255	0.15 187	0.34 412	0.26 310	0.17 261	0.23 276	0.22 322	0.18 346	0.17 299	0.13 220	0.07 199	0.06 258	0.10 357	0.09 336	0.07 210	0.07 223

dd	0.15 300	0.17 430	0.17 311	0.19 306	0.09 185	0.15 255	0.18 316	0.22 225	0.26 310	0.23 371	0.20 240	0.21 304	0.10 150	0.21 375	0.17 325	0.10 345	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.08 273	0.07 223

GES	0.14 261	0.08 198	0.16 288	0.15 56	0.10 290	0.13 191	0.13 72	0.28 336	0.26 310	0.17 261	0.24 287	0.19 280	0.14 269	0.16 260	0.14 256	0.08 256	0.08 357	0.07 155	0.06 138	0.08 273	0.09 336

UPFNet	0.16 328	0.08 198	0.12 137	0.20 354	0.12 371	0.20 363	0.23 412	0.28 336	0.26 310	0.18 293	0.24 287	0.22 322	0.20 376	0.19 340	0.22 388	0.09 308	0.07 326	0.08 230	0.09 336	0.08 273	0.06 152

hitnet-ft	0.18 365	0.10 321	0.17 311	0.14 21	0.09 185	0.27 431	0.20 375	0.25 286	0.26 310	0.24 383	0.32 388	0.32 419	0.23 397	0.24 410	0.21 375	0.12 402	0.07 326	0.10 357	0.08 293	0.12 402	0.11 384

CFNet	0.15 300	0.11 345	0.17 311	0.17 171	0.08 87	0.19 343	0.10 11	0.29 354	0.26 310	0.19 308	0.24 287	0.24 347	0.18 346	0.18 315	0.15 290	0.08 256	0.06 258	0.09 312	0.10 370	0.08 273	0.07 223

PS-NSSS	0.20 385	0.21 455	0.23 396	0.20 354	0.10 290	0.19 343	0.17 271	0.36 431	0.26 310	0.27 406	0.34 404	0.27 374	0.24 404	0.20 358	0.20 362	0.15 442	0.12 429	0.17 453	0.14 435	0.10 367	0.09 336

pmcnn	0.15 300	0.07 96	0.20 370	0.15 56	0.07 35	0.21 374	0.16 245	0.25 286	0.26 310	0.21 343	0.33 394	0.29 392	0.19 364	0.18 315	0.17 325	0.07 199	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.07 210	0.06 152

rvit_0105_5	0.14 261	0.10 321	0.14 211	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.23 412	0.24 266	0.27 322	0.14 198	0.15 159	0.18 271	0.13 238	0.17 299	0.14 256	0.14 438	0.11 415	0.10 357	0.11 399	0.08 273	0.07 223

rvit_0105_4	0.15 300	0.09 259	0.17 311	0.17 171	0.10 290	0.12 163	0.20 375	0.23 243	0.27 322	0.14 198	0.20 240	0.17 257	0.14 269	0.17 299	0.13 220	0.15 442	0.11 415	0.11 387	0.10 370	0.09 333	0.06 152

rvit_stereo_0075_2	0.17 350	0.12 363	0.25 405	0.23 423	0.16 439	0.13 191	0.10 11	0.30 364	0.27 322	0.20 329	0.28 355	0.22 322	0.15 289	0.18 315	0.13 220	0.16 459	0.10 403	0.17 453	0.10 370	0.10 367	0.10 362

SMFormer	0.14 261	0.07 96	0.18 343	0.14 21	0.08 87	0.17 306	0.17 271	0.27 312	0.27 322	0.19 308	0.20 240	0.19 280	0.15 289	0.15 233	0.17 325	0.08 256	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.08 273	0.07 223

tta	0.14 261	0.07 96	0.18 343	0.14 21	0.08 87	0.17 306	0.17 271	0.27 312	0.27 322	0.19 308	0.20 240	0.19 280	0.15 289	0.15 233	0.17 325	0.08 256	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.06 152

qqq1	0.14 261	0.07 96	0.18 343	0.14 21	0.08 87	0.17 306	0.17 271	0.27 312	0.27 322	0.19 308	0.20 240	0.19 280	0.15 289	0.15 233	0.12 187	0.08 256	0.05 120	0.05 3	0.05 72	0.06 143	0.06 152

fff1	0.14 261	0.07 96	0.18 343	0.14 21	0.08 87	0.17 306	0.17 271	0.27 312	0.27 322	0.19 308	0.20 240	0.19 280	0.15 289	0.15 233	0.12 187	0.08 256	0.05 120	0.05 3	0.05 72	0.06 143	0.06 152

CoDeX	0.12 205	0.07 96	0.13 170	0.17 171	0.08 87	0.12 163	0.16 245	0.23 243	0.27 322	0.13 175	0.17 194	0.15 221	0.12 207	0.14 215	0.11 133	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.06 143	0.05 80

IER	0.14 261	0.08 198	0.13 170	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.16 245	0.26 298	0.27 322	0.18 293	0.26 327	0.17 257	0.20 376	0.17 299	0.14 256	0.08 256	0.05 120	0.07 155	0.06 138	0.08 273	0.07 223

UDGNet	0.14 261	0.13 391	0.17 311	0.18 248	0.10 290	0.12 163	0.16 245	0.21 202	0.27 322	0.20 329	0.20 240	0.17 257	0.13 238	0.16 260	0.14 256	0.10 345	0.06 258	0.09 312	0.07 227	0.07 210	0.07 223

ADLNet	0.16 328	0.08 198	0.15 247	0.16 105	0.10 290	0.16 283	0.17 271	0.33 398	0.27 322	0.23 371	0.27 344	0.24 347	0.16 311	0.18 315	0.21 375	0.10 345	0.06 258	0.10 357	0.10 370	0.08 273	0.09 336

SFCPSM	0.13 232	0.07 96	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.15 255	0.16 245	0.28 336	0.27 322	0.14 198	0.18 217	0.12 154	0.13 238	0.14 215	0.11 133	0.08 256	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.07 210	0.06 152

FADNet-RVC	0.21 398	0.20 450	0.40 457	0.21 384	0.16 439	0.21 374	0.15 187	0.27 312	0.27 322	0.26 399	0.32 388	0.26 369	0.21 384	0.22 392	0.19 352	0.12 402	0.13 441	0.12 406	0.14 435	0.13 415	0.18 465

DANet	0.21 398	0.16 420	0.29 427	0.25 440	0.13 396	0.23 399	0.19 358	0.28 336	0.27 322	0.28 418	0.32 388	0.35 434	0.32 454	0.31 443	0.24 411	0.11 376	0.09 381	0.11 387	0.10 370	0.13 415	0.11 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 406	0.13 391	0.21 380	0.25 440	0.14 412	0.23 399	0.22 402	0.42 463	0.27 322	0.31 437	0.43 453	0.37 439	0.29 436	0.23 399	0.23 399	0.10 345	0.12 429	0.10 357	0.09 336	0.10 367	0.08 292

iResNet	0.13 232	0.10 321	0.18 343	0.19 306	0.08 87	0.14 230	0.18 316	0.21 202	0.27 322	0.16 249	0.24 287	0.15 221	0.13 238	0.14 215	0.15 290	0.06 80	0.04 3	0.06 64	0.05 72	0.06 143	0.05 80

dad	0.18 365	0.20 450	0.21 380	0.17 171	0.11 342	0.20 363	0.19 358	0.21 202	0.28 338	0.30 432	0.24 287	0.30 399	0.13 238	0.19 340	0.17 325	0.18 465	0.09 381	0.11 387	0.09 336	0.11 387	0.07 223

Anonymous3	0.16 328	0.14 406	0.34 445	0.26 449	0.14 412	0.27 431	0.18 316	0.28 336	0.28 338	0.15 222	0.17 194	0.14 196	0.11 178	0.16 260	0.12 187	0.08 256	0.08 357	0.08 230	0.08 293	0.08 273	0.11 384

GwcNet-RSSM	0.14 261	0.07 96	0.12 137	0.16 105	0.08 87	0.15 255	0.20 375	0.22 225	0.28 338	0.18 293	0.28 355	0.23 338	0.17 334	0.15 233	0.16 309	0.10 345	0.06 258	0.07 155	0.09 336	0.07 210	0.07 223

DMCA	0.14 261	0.09 259	0.17 311	0.19 306	0.09 185	0.15 255	0.17 271	0.23 243	0.28 338	0.14 198	0.20 240	0.17 257	0.18 346	0.15 233	0.17 325	0.10 345	0.06 258	0.08 230	0.06 138	0.09 333	0.10 362

AdaStereo	0.15 300	0.11 345	0.16 288	0.19 306	0.09 185	0.21 374	0.11 21	0.33 398	0.28 338	0.21 343	0.23 276	0.21 304	0.13 238	0.19 340	0.15 290	0.13 419	0.05 120	0.10 357	0.07 227	0.09 333	0.07 223
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.
DLCB_ROB	0.18 365	0.10 321	0.16 288	0.23 423	0.11 342	0.24 405	0.18 316	0.30 364	0.28 338	0.27 406	0.29 369	0.28 385	0.25 411	0.20 358	0.20 362	0.08 256	0.08 357	0.09 312	0.09 336	0.07 210	0.07 223

coex_refinement	0.14 261	0.07 96	0.12 137	0.17 171	0.10 290	0.16 283	0.15 187	0.27 312	0.29 344	0.18 293	0.21 257	0.22 322	0.17 334	0.16 260	0.19 352	0.08 256	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.09 333	0.08 292

DispNO	0.15 300	0.09 259	0.18 343	0.19 306	0.12 371	0.11 126	0.21 391	0.23 243	0.29 344	0.18 293	0.23 276	0.19 280	0.17 334	0.16 260	0.16 309	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.08 293	0.07 210	0.06 152

anonymousa	0.13 232	0.07 96	0.14 211	0.18 248	0.09 185	0.13 191	0.17 271	0.20 186	0.29 344	0.15 222	0.24 287	0.16 240	0.14 269	0.14 215	0.14 256	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.09 336	0.05 62	0.07 223

HSM-Net_RVC	0.14 261	0.08 198	0.12 137	0.15 56	0.08 87	0.16 283	0.15 187	0.27 312	0.29 344	0.20 329	0.21 257	0.29 392	0.14 269	0.18 315	0.13 220	0.06 80	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.06 152
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	0.24 429	0.15 412	0.18 343	0.34 478	0.18 460	0.24 405	0.24 422	0.34 412	0.29 344	0.31 437	0.38 423	0.38 445	0.29 436	0.23 399	0.25 418	0.15 442	0.12 429	0.18 462	0.21 469	0.13 415	0.13 414

CBMV_ROB	0.19 376	0.13 391	0.18 343	0.16 105	0.11 342	0.16 283	0.12 40	0.27 312	0.29 344	0.27 406	0.31 379	0.27 374	0.24 404	0.24 410	0.16 309	0.15 442	0.18 466	0.22 471	0.20 467	0.10 367	0.12 403

PSMNet-RUCA	0.28 452	0.33 483	0.42 461	0.36 482	0.32 488	0.18 322	0.20 375	0.42 463	0.30 350	0.33 448	0.41 443	0.40 456	0.24 404	0.31 443	0.20 362	0.19 468	0.11 415	0.25 474	0.15 450	0.22 469	0.16 453

rvit_0105_3	0.16 328	0.10 321	0.15 247	0.20 354	0.12 371	0.15 255	0.26 444	0.25 286	0.30 350	0.15 222	0.17 194	0.21 304	0.14 269	0.18 315	0.14 256	0.14 438	0.11 415	0.12 406	0.14 435	0.07 210	0.07 223

ttt	0.14 261	0.08 198	0.14 211	0.15 56	0.08 87	0.15 255	0.18 316	0.27 312	0.30 350	0.16 249	0.24 287	0.17 257	0.14 269	0.13 191	0.14 256	0.11 376	0.08 357	0.09 312	0.08 293	0.09 333	0.09 336

HBP-ISP	0.18 365	0.13 391	0.17 311	0.15 56	0.11 342	0.08 32	0.13 72	0.28 336	0.30 350	0.22 356	0.33 394	0.21 304	0.25 411	0.23 399	0.18 338	0.15 442	0.17 464	0.21 467	0.17 461	0.10 367	0.09 336

DAS	0.15 300	0.08 198	0.18 343	0.19 306	0.10 290	0.19 343	0.17 271	0.28 336	0.30 350	0.18 293	0.26 327	0.21 304	0.16 311	0.16 260	0.13 220	0.08 256	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.07 223

SepStereo	0.15 300	0.08 198	0.18 343	0.19 306	0.10 290	0.19 343	0.17 271	0.28 336	0.30 350	0.18 293	0.26 327	0.21 304	0.16 311	0.26 419	0.13 220	0.08 256	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.07 223

DRaft	0.12 205	0.06 35	0.12 137	0.14 21	0.09 185	0.14 230	0.17 271	0.21 202	0.30 350	0.18 293	0.27 344	0.10 113	0.16 311	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.04 3	0.07 155	0.07 227	0.05 62	0.05 80

UNet	0.17 350	0.09 259	0.18 343	0.19 306	0.12 371	0.28 441	0.19 358	0.33 398	0.30 350	0.21 343	0.25 314	0.23 338	0.19 364	0.20 358	0.19 352	0.07 199	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.08 273	0.07 223

TDLM	0.18 365	0.12 363	0.14 211	0.24 433	0.10 290	0.18 322	0.18 316	0.37 438	0.30 350	0.22 356	0.28 355	0.28 385	0.18 346	0.23 399	0.19 352	0.11 376	0.07 326	0.10 357	0.10 370	0.08 273	0.08 292

DDUNet	0.23 419	0.18 443	0.22 389	0.22 404	0.15 427	0.25 413	0.24 422	0.30 364	0.31 359	0.31 437	0.37 416	0.34 429	0.26 418	0.25 415	0.21 375	0.18 465	0.13 441	0.17 453	0.11 399	0.16 454	0.17 462

SACVNet	0.19 376	0.12 363	0.15 247	0.17 171	0.13 396	0.22 387	0.18 316	0.31 380	0.31 359	0.24 383	0.31 379	0.30 399	0.23 397	0.23 399	0.17 325	0.11 376	0.08 357	0.10 357	0.10 370	0.12 402	0.14 430

DSFCA	0.16 328	0.09 259	0.14 211	0.16 105	0.10 290	0.21 374	0.19 358	0.28 336	0.31 359	0.23 371	0.25 314	0.22 322	0.16 311	0.20 358	0.20 362	0.10 345	0.07 326	0.09 312	0.09 336	0.08 273	0.08 292

SGM-Forest	0.20 385	0.14 406	0.18 343	0.20 354	0.13 396	0.21 374	0.22 402	0.33 398	0.31 359	0.24 383	0.29 369	0.28 385	0.20 376	0.23 399	0.18 338	0.15 442	0.16 460	0.15 444	0.14 435	0.13 415	0.12 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 385	0.15 412	0.18 343	0.18 248	0.10 290	0.20 363	0.11 21	0.30 364	0.31 359	0.29 427	0.31 379	0.31 413	0.23 397	0.28 429	0.19 352	0.13 419	0.15 455	0.17 453	0.16 454	0.10 367	0.10 362
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Syn2CoEx	0.22 406	0.16 420	0.29 427	0.29 470	0.15 427	0.26 423	0.21 391	0.34 412	0.32 364	0.29 427	0.36 413	0.28 385	0.25 411	0.20 358	0.25 418	0.16 459	0.12 429	0.14 433	0.11 399	0.09 333	0.08 292

FADNet	0.21 398	0.23 461	0.37 454	0.18 248	0.17 451	0.25 413	0.13 72	0.32 384	0.32 364	0.23 371	0.25 314	0.27 374	0.21 384	0.19 340	0.16 309	0.13 419	0.15 455	0.12 406	0.15 450	0.17 461	0.18 465

AANet_RVC	0.16 328	0.10 321	0.11 103	0.18 248	0.09 185	0.19 343	0.18 316	0.27 312	0.32 364	0.22 356	0.35 408	0.21 304	0.22 391	0.22 392	0.17 325	0.06 80	0.05 120	0.06 64	0.06 138	0.07 210	0.06 152

iResNet_ROB	0.14 261	0.07 96	0.13 170	0.15 56	0.07 35	0.19 343	0.14 118	0.26 298	0.32 364	0.23 371	0.26 327	0.23 338	0.16 311	0.15 233	0.14 256	0.07 199	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.08 273	0.08 292

SGM_RVC	0.24 429	0.12 363	0.16 288	0.15 56	0.09 185	0.34 456	0.19 358	0.35 426	0.32 364	0.44 473	0.38 423	0.53 481	0.36 463	0.36 462	0.26 429	0.13 419	0.13 441	0.13 420	0.13 430	0.11 387	0.11 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 365	0.08 198	0.20 370	0.19 306	0.13 396	0.15 255	0.12 40	0.30 364	0.33 369	0.21 343	0.26 327	0.27 374	0.18 346	0.17 299	0.20 362	0.20 473	0.08 357	0.14 433	0.14 435	0.14 431	0.17 462

SQANet	0.24 429	0.24 464	0.31 436	0.31 474	0.19 464	0.27 431	0.13 72	0.30 364	0.33 369	0.25 396	0.37 416	0.31 413	0.22 391	0.27 421	0.23 399	0.15 442	0.10 403	0.21 467	0.16 454	0.22 469	0.16 453

SDNR	0.20 385	0.09 259	0.19 366	0.16 105	0.12 371	0.79 503	0.13 72	0.26 298	0.33 369	0.19 308	0.25 314	0.19 280	0.12 207	0.19 340	0.15 290	0.16 459	0.18 466	0.14 433	0.11 399	0.08 273	0.12 403

ToySt	0.17 350	0.11 345	0.19 366	0.17 171	0.11 342	0.16 283	0.26 444	0.24 266	0.33 369	0.19 308	0.24 287	0.26 369	0.24 404	0.19 340	0.21 375	0.07 199	0.08 357	0.09 312	0.10 370	0.09 333	0.08 292

CSP-Net	0.16 328	0.09 259	0.14 211	0.17 171	0.09 185	0.19 343	0.18 316	0.25 286	0.33 369	0.26 399	0.31 379	0.25 359	0.16 311	0.21 375	0.19 352	0.09 308	0.06 258	0.07 155	0.07 227	0.08 273	0.08 292

ccnet	0.30 459	0.28 472	0.24 402	0.20 354	0.28 483	0.41 475	0.22 402	0.46 478	0.33 369	0.37 456	0.46 459	0.37 439	0.30 447	0.40 475	0.43 484	0.23 484	0.14 451	0.21 467	0.17 461	0.23 472	0.19 470

APVNet	0.23 419	0.12 363	0.20 370	0.18 248	0.14 412	0.32 450	0.31 474	0.40 453	0.33 369	0.27 406	0.40 433	0.30 399	0.29 436	0.27 421	0.25 418	0.11 376	0.12 429	0.11 387	0.14 435	0.12 402	0.13 414

aanetorigin	0.22 406	0.17 430	0.57 477	0.18 248	0.10 290	0.16 283	0.19 358	0.20 186	0.33 369	0.49 479	0.48 462	0.30 399	0.28 433	0.21 375	0.24 411	0.08 256	0.07 326	0.08 230	0.07 227	0.10 367	0.09 336

HGLStereo	0.17 350	0.09 259	0.19 366	0.17 171	0.12 371	0.18 322	0.18 316	0.31 380	0.33 369	0.22 356	0.33 394	0.24 347	0.18 346	0.20 358	0.21 375	0.10 345	0.09 381	0.07 155	0.07 227	0.09 333	0.10 362

NOSS_ROB	0.19 376	0.13 391	0.18 343	0.16 105	0.12 371	0.16 283	0.12 40	0.30 364	0.33 369	0.20 329	0.22 272	0.27 374	0.24 404	0.21 375	0.16 309	0.16 459	0.18 466	0.23 472	0.21 469	0.13 415	0.13 414

WCMA_ROB	0.24 429	0.11 345	0.24 402	0.17 171	0.14 412	0.34 456	0.16 245	0.33 398	0.33 369	0.39 459	0.54 470	0.40 456	0.35 460	0.35 458	0.26 429	0.12 402	0.12 429	0.12 406	0.11 399	0.14 431	0.14 430

YMNet	0.20 385	0.12 363	0.20 370	0.21 384	0.14 412	0.27 431	0.23 412	0.32 384	0.34 380	0.28 418	0.35 408	0.30 399	0.18 346	0.18 315	0.22 388	0.11 376	0.13 441	0.10 357	0.10 370	0.09 333	0.09 336

YMNet_1	0.20 385	0.12 363	0.20 370	0.21 384	0.14 412	0.27 431	0.23 412	0.32 384	0.34 380	0.28 418	0.35 408	0.30 399	0.18 346	0.18 315	0.22 388	0.11 376	0.13 441	0.10 357	0.10 370	0.09 333	0.09 336

CFNet_ucs	0.15 300	0.09 259	0.17 311	0.16 105	0.11 342	0.14 230	0.14 118	0.30 364	0.34 380	0.16 249	0.24 287	0.23 338	0.14 269	0.18 315	0.15 290	0.09 308	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.09 333	0.09 336

raft_robust	0.13 232	0.10 321	0.07 2	0.18 248	0.08 87	0.13 191	0.24 422	0.29 354	0.34 380	0.20 329	0.20 240	0.15 221	0.10 150	0.11 73	0.12 187	0.05 5	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.05 62	0.04 10

CFNet_pseudo	0.14 261	0.08 198	0.16 288	0.16 105	0.09 185	0.13 191	0.14 118	0.27 312	0.34 380	0.15 222	0.21 257	0.22 322	0.13 238	0.18 315	0.14 256	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.06 138	0.07 210	0.07 223

psm_up	0.19 376	0.10 321	0.18 343	0.21 384	0.11 342	0.17 306	0.19 358	0.38 445	0.34 380	0.22 356	0.28 355	0.29 392	0.25 411	0.20 358	0.22 388	0.09 308	0.10 403	0.11 387	0.11 399	0.08 273	0.08 292

psmorigin	0.25 435	0.16 420	0.35 451	0.17 171	0.13 396	0.24 405	0.14 118	0.34 412	0.34 380	0.41 466	0.55 471	0.41 459	0.38 466	0.35 458	0.28 441	0.11 376	0.15 455	0.11 387	0.11 399	0.12 402	0.17 462

ACVNet	0.15 300	0.09 259	0.15 247	0.13 8	0.12 371	0.14 230	0.20 375	0.22 225	0.34 380	0.17 261	0.26 327	0.21 304	0.17 334	0.18 315	0.21 375	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.08 273	0.06 152

acv_ft	0.15 300	0.09 259	0.16 288	0.19 306	0.10 290	0.16 283	0.17 271	0.25 286	0.34 380	0.19 308	0.26 327	0.21 304	0.17 334	0.18 315	0.19 352	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.08 273	0.06 152

CC-Net-ROB	0.28 452	0.31 481	0.36 453	0.30 472	0.15 427	0.25 413	0.19 358	0.45 475	0.34 380	0.39 459	0.37 416	0.39 450	0.31 452	0.27 421	0.27 434	0.24 486	0.18 466	0.30 487	0.23 476	0.19 466	0.15 444

CVANet_RVC	0.18 365	0.11 345	0.14 211	0.21 384	0.11 342	0.19 343	0.18 316	0.34 412	0.34 380	0.22 356	0.31 379	0.28 385	0.18 346	0.24 410	0.18 338	0.12 402	0.08 357	0.12 406	0.12 419	0.09 333	0.08 292

ccs_rob	0.14 261	0.09 259	0.16 288	0.16 105	0.09 185	0.13 191	0.14 118	0.27 312	0.34 380	0.15 222	0.21 257	0.22 322	0.13 238	0.18 315	0.14 256	0.07 199	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.07 210	0.07 223

StereoDRNet	0.19 376	0.11 345	0.18 343	0.22 404	0.11 342	0.22 387	0.22 402	0.37 438	0.34 380	0.24 383	0.28 355	0.30 399	0.19 364	0.20 358	0.21 375	0.10 345	0.08 357	0.11 387	0.09 336	0.09 333	0.07 223

MyStereo05	0.13 232	0.07 96	0.10 66	0.17 171	0.09 185	0.13 191	0.18 316	0.28 336	0.35 393	0.17 261	0.14 147	0.15 221	0.11 178	0.15 233	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.06 152

fast-acv-ft	0.18 365	0.11 345	0.20 370	0.19 306	0.12 371	0.26 423	0.21 391	0.26 298	0.35 393	0.22 356	0.34 404	0.27 374	0.21 384	0.21 375	0.23 399	0.09 308	0.09 381	0.08 230	0.10 370	0.08 273	0.07 223

UDG	0.21 398	0.17 430	0.20 370	0.23 423	0.15 427	0.31 448	0.20 375	0.33 398	0.35 393	0.24 383	0.28 355	0.31 413	0.29 436	0.21 375	0.23 399	0.15 442	0.12 429	0.13 420	0.09 336	0.14 431	0.15 444

G-Net	0.25 435	0.17 430	0.38 455	0.23 423	0.16 439	0.51 482	0.23 412	0.29 354	0.35 393	0.36 452	0.38 423	0.31 413	0.29 436	0.28 429	0.27 434	0.11 376	0.09 381	0.12 406	0.10 370	0.16 454	0.14 430

ADCP+	0.20 385	0.10 321	0.35 451	0.21 384	0.12 371	0.22 387	0.27 449	0.31 380	0.35 393	0.26 399	0.37 416	0.22 322	0.22 391	0.27 421	0.28 441	0.09 308	0.06 258	0.08 230	0.08 293	0.10 367	0.10 362

TCMNet	0.19 376	0.12 363	0.20 370	0.21 384	0.18 460	0.21 374	0.24 422	0.28 336	0.36 398	0.23 371	0.26 327	0.25 359	0.20 376	0.20 358	0.23 399	0.13 419	0.11 415	0.11 387	0.12 419	0.13 415	0.12 403

PCWNet_CMD	0.14 261	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.14 118	0.29 354	0.36 398	0.14 198	0.20 240	0.21 304	0.13 238	0.17 299	0.14 256	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.07 210	0.07 223

MSMDNet	0.14 261	0.08 198	0.15 247	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.14 118	0.29 354	0.36 398	0.14 198	0.20 240	0.21 304	0.13 238	0.18 315	0.14 256	0.07 199	0.05 120	0.07 155	0.07 227	0.07 210	0.07 223

iResNetv2_ROB	0.15 300	0.08 198	0.16 288	0.16 105	0.08 87	0.16 283	0.13 72	0.26 298	0.36 398	0.21 343	0.29 369	0.24 347	0.13 238	0.14 215	0.14 256	0.06 80	0.06 258	0.06 64	0.04 15	0.09 333	0.08 292

MeshStereo	0.27 450	0.13 391	0.18 343	0.15 56	0.11 342	0.33 452	0.24 422	0.41 458	0.36 398	0.53 482	0.58 479	0.67 491	0.41 472	0.36 462	0.27 434	0.14 438	0.13 441	0.13 420	0.11 399	0.11 387	0.11 384
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
NINENet	0.16 328	0.10 321	0.16 288	0.17 171	0.11 342	0.20 363	0.14 118	0.41 458	0.37 403	0.18 293	0.21 257	0.16 240	0.14 269	0.16 260	0.14 256	0.08 256	0.08 357	0.10 357	0.07 227	0.10 367	0.09 336

AASNet	0.16 328	0.08 198	0.13 170	0.19 306	0.09 185	0.19 343	0.15 187	0.38 445	0.37 403	0.20 329	0.24 287	0.20 297	0.17 334	0.17 299	0.21 375	0.10 345	0.08 357	0.08 230	0.07 227	0.09 333	0.09 336

ADCRef	0.20 385	0.12 363	0.43 463	0.20 354	0.12 371	0.23 399	0.18 316	0.32 384	0.37 403	0.26 399	0.33 394	0.18 271	0.23 397	0.25 415	0.26 429	0.07 199	0.06 258	0.09 312	0.09 336	0.08 273	0.09 336

ADCPNet	0.26 445	0.17 430	0.62 482	0.21 384	0.15 427	0.36 464	0.25 438	0.33 398	0.37 403	0.31 437	0.41 443	0.36 436	0.29 436	0.29 436	0.34 468	0.12 402	0.10 403	0.11 387	0.12 419	0.14 431	0.13 414

ETE_ROB	0.23 419	0.17 430	0.23 396	0.25 440	0.14 412	0.26 423	0.29 466	0.32 384	0.37 403	0.28 418	0.37 416	0.45 467	0.27 424	0.28 429	0.27 434	0.11 376	0.09 381	0.12 406	0.10 370	0.14 431	0.13 414

PSMNet_ROB	0.22 406	0.12 363	0.15 247	0.27 457	0.15 427	0.25 413	0.36 485	0.43 469	0.37 403	0.27 406	0.33 394	0.32 419	0.23 397	0.21 375	0.27 434	0.12 402	0.08 357	0.13 420	0.11 399	0.10 367	0.09 336

MyStereo04	0.13 232	0.07 96	0.10 66	0.17 171	0.09 185	0.14 230	0.17 271	0.29 354	0.38 409	0.17 261	0.14 147	0.16 240	0.11 178	0.15 233	0.13 220	0.06 80	0.05 120	0.08 230	0.07 227	0.06 143	0.06 152

delet	0.17 350	0.09 259	0.18 343	0.19 306	0.11 342	0.21 374	0.22 402	0.30 364	0.38 409	0.17 261	0.27 344	0.19 280	0.19 364	0.19 340	0.21 375	0.08 256	0.08 357	0.09 312	0.11 399	0.06 143	0.07 223

DRN-Test	0.20 385	0.11 345	0.21 380	0.22 404	0.10 290	0.22 387	0.22 402	0.40 453	0.38 409	0.24 383	0.33 394	0.26 369	0.22 391	0.22 392	0.25 418	0.11 376	0.07 326	0.11 387	0.10 370	0.09 333	0.08 292

LALA_ROB	0.25 435	0.16 420	0.23 396	0.27 457	0.17 451	0.27 431	0.27 449	0.42 463	0.38 409	0.33 448	0.39 430	0.51 477	0.26 418	0.29 436	0.28 441	0.16 459	0.09 381	0.13 420	0.12 419	0.13 415	0.13 414

G2L-Stereo_aug	0.15 300	0.06 35	0.12 137	0.14 21	0.07 35	0.19 343	0.19 358	0.20 186	0.39 413	0.22 356	0.27 344	0.27 374	0.15 289	0.18 315	0.19 352	0.07 199	0.05 120	0.05 3	0.04 15	0.06 143	0.07 223

ADLNet2	0.16 328	0.09 259	0.14 211	0.17 171	0.09 185	0.20 363	0.16 245	0.32 384	0.39 413	0.17 261	0.20 240	0.20 297	0.19 364	0.21 375	0.23 399	0.08 256	0.07 326	0.07 155	0.07 227	0.09 333	0.07 223

Nwc_Net	0.23 419	0.17 430	0.22 389	0.25 440	0.15 427	0.25 413	0.27 449	0.38 445	0.39 413	0.22 356	0.41 443	0.30 399	0.29 436	0.28 429	0.25 418	0.11 376	0.10 403	0.17 453	0.20 467	0.10 367	0.11 384

PA-Net	0.24 429	0.18 443	0.34 445	0.28 463	0.22 472	0.22 387	0.39 490	0.29 354	0.39 413	0.22 356	0.33 394	0.25 359	0.26 418	0.21 375	0.25 418	0.10 345	0.23 484	0.15 444	0.22 472	0.09 333	0.13 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 464	0.26 470	0.26 413	0.24 433	0.21 469	0.34 456	0.25 438	0.34 412	0.39 413	0.40 462	0.69 487	0.45 467	0.41 472	0.34 453	0.28 441	0.20 473	0.20 472	0.26 475	0.25 478	0.23 472	0.22 477

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 365	0.09 259	0.30 433	0.15 56	0.11 342	0.23 399	0.20 375	0.27 312	0.40 418	0.26 399	0.43 453	0.25 359	0.15 289	0.21 375	0.20 362	0.07 199	0.05 120	0.06 64	0.05 72	0.10 367	0.09 336

FAT-Stereo	0.21 398	0.13 391	0.22 389	0.21 384	0.12 371	0.18 322	0.18 316	0.35 426	0.40 418	0.28 418	0.37 416	0.33 425	0.33 456	0.21 375	0.20 362	0.09 308	0.11 415	0.10 357	0.09 336	0.11 387	0.14 430

NCC-stereo	0.25 435	0.15 412	0.31 436	0.26 449	0.17 451	0.21 374	0.31 474	0.41 458	0.40 418	0.24 383	0.38 423	0.33 425	0.29 436	0.37 466	0.28 441	0.13 419	0.11 415	0.15 444	0.22 472	0.13 415	0.13 414

Abc-Net	0.25 435	0.15 412	0.31 436	0.26 449	0.17 451	0.21 374	0.31 474	0.41 458	0.40 418	0.24 383	0.38 423	0.33 425	0.29 436	0.37 466	0.28 441	0.13 419	0.11 415	0.15 444	0.22 472	0.13 415	0.13 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.26 445	0.15 412	0.42 461	0.20 354	0.14 412	0.25 413	0.26 444	0.35 426	0.40 418	0.37 456	0.45 457	0.34 429	0.42 476	0.36 462	0.36 470	0.10 345	0.09 381	0.11 387	0.11 399	0.13 415	0.13 414

AnyNet_C01	0.37 473	0.26 470	1.41 512	0.22 404	0.17 451	0.51 482	0.28 455	0.36 431	0.40 418	0.39 459	0.75 493	0.46 471	0.39 467	0.46 483	0.50 494	0.13 419	0.13 441	0.13 420	0.14 435	0.14 431	0.16 453

XPNet_ROB	0.22 406	0.12 363	0.20 370	0.22 404	0.13 396	0.22 387	0.19 358	0.35 426	0.40 418	0.30 432	0.40 433	0.38 445	0.27 424	0.26 419	0.29 448	0.15 442	0.10 403	0.10 357	0.10 370	0.13 415	0.12 403

anonymity	0.53 490	0.58 495	0.66 485	0.41 486	0.61 506	0.54 484	0.41 491	0.57 490	0.41 425	0.56 485	0.50 465	0.50 476	0.55 489	0.59 496	0.50 494	0.58 504	0.50 507	0.51 496	0.51 501	0.52 495	0.58 503

NaN_ROB	0.23 419	0.20 450	0.25 405	0.25 440	0.13 396	0.31 448	0.27 449	0.34 412	0.41 425	0.31 437	0.31 379	0.32 419	0.23 397	0.31 443	0.22 388	0.11 376	0.17 464	0.10 357	0.11 399	0.08 273	0.09 336

rvit_105_1	0.19 376	0.12 363	0.25 405	0.21 384	0.16 439	0.22 387	0.28 455	0.32 384	0.42 427	0.20 329	0.21 257	0.22 322	0.18 346	0.19 340	0.18 338	0.12 402	0.12 429	0.13 420	0.15 450	0.08 273	0.07 223

GASNet	0.22 406	0.24 464	0.34 445	0.26 449	0.17 451	0.27 431	0.16 245	0.45 475	0.42 427	0.27 406	0.24 287	0.30 399	0.16 311	0.27 421	0.18 338	0.12 402	0.09 381	0.12 406	0.11 399	0.16 454	0.08 292

DGSMNet	0.25 435	0.19 446	0.34 445	0.21 384	0.24 476	0.24 405	0.21 391	0.36 431	0.42 427	0.25 396	0.32 388	0.38 445	0.21 384	0.29 436	0.24 411	0.13 419	0.11 415	0.14 433	0.16 454	0.23 472	0.23 478

MMNet	0.17 350	0.10 321	0.17 311	0.20 354	0.11 342	0.27 431	0.20 375	0.26 298	0.42 427	0.22 356	0.30 375	0.22 322	0.20 376	0.18 315	0.20 362	0.06 80	0.06 258	0.07 155	0.07 227	0.08 273	0.07 223

FCDSN-DC	0.33 466	0.28 472	0.28 418	0.30 472	0.24 476	0.39 472	0.28 455	0.43 469	0.42 427	0.44 473	0.53 469	0.51 477	0.42 476	0.37 466	0.30 453	0.21 476	0.20 472	0.27 478	0.26 479	0.25 480	0.25 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	0.23 419	0.14 406	0.21 380	0.21 384	0.13 396	0.24 405	0.16 245	0.32 384	0.42 427	0.32 444	0.40 433	0.39 450	0.35 460	0.25 415	0.25 418	0.13 419	0.11 415	0.14 433	0.11 399	0.12 402	0.14 430

NVstereo2D	0.19 376	0.11 345	0.16 288	0.17 171	0.16 439	0.28 441	0.23 412	0.44 473	0.42 427	0.15 222	0.28 355	0.25 359	0.19 364	0.23 399	0.18 338	0.09 308	0.06 258	0.10 357	0.08 293	0.15 443	0.10 362

MDST_ROB	0.22 406	0.10 321	0.18 343	0.18 248	0.11 342	0.40 474	0.19 358	0.44 473	0.42 427	0.40 462	0.40 433	0.29 392	0.21 384	0.27 421	0.19 352	0.11 376	0.10 403	0.14 433	0.11 399	0.10 367	0.08 292

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 459	0.24 464	0.30 433	0.36 482	0.16 439	0.36 464	0.31 474	0.34 412	0.43 435	0.41 466	0.46 459	0.38 445	0.30 447	0.35 458	0.29 448	0.19 468	0.20 472	0.26 475	0.29 485	0.18 463	0.19 470

FBW_ROB	0.25 435	0.17 430	0.23 396	0.27 457	0.14 412	0.26 423	0.22 402	0.42 463	0.43 435	0.42 468	0.41 443	0.43 463	0.27 424	0.32 447	0.24 411	0.09 308	0.15 455	0.15 444	0.12 419	0.12 402	0.10 362

FC-DCNN v2	0.33 466	0.28 472	0.28 418	0.26 449	0.23 473	0.39 472	0.29 466	0.41 458	0.44 437	0.46 476	0.57 476	0.51 477	0.41 472	0.38 470	0.30 453	0.21 476	0.20 472	0.27 478	0.26 479	0.25 480	0.24 479

Wz-Net-LNSev	0.22 406	0.16 420	0.41 459	0.22 404	0.13 396	0.25 413	0.24 422	0.33 398	0.44 437	0.30 432	0.42 450	0.32 419	0.19 364	0.23 399	0.27 434	0.10 345	0.09 381	0.08 230	0.08 293	0.12 402	0.11 384

RGC	0.25 435	0.20 450	0.29 427	0.28 463	0.16 439	0.22 387	0.23 412	0.33 398	0.44 437	0.27 406	0.40 433	0.38 445	0.28 433	0.37 466	0.23 399	0.11 376	0.13 441	0.17 453	0.17 461	0.15 443	0.16 453

FC-DCNN	0.33 466	0.28 472	0.28 418	0.26 449	0.23 473	0.38 470	0.29 466	0.40 453	0.44 437	0.46 476	0.56 472	0.51 477	0.41 472	0.38 470	0.31 458	0.21 476	0.20 472	0.27 478	0.26 479	0.25 480	0.24 479

Wz-Net-MNSev	0.23 419	0.13 391	0.33 442	0.20 354	0.15 427	0.36 464	0.25 438	0.34 412	0.45 441	0.29 427	0.41 443	0.39 450	0.19 364	0.25 415	0.27 434	0.09 308	0.07 326	0.09 312	0.09 336	0.12 402	0.10 362

GwcNet	0.20 385	0.14 406	0.20 370	0.18 248	0.12 371	0.25 413	0.20 375	0.36 431	0.45 441	0.20 329	0.33 394	0.33 425	0.21 384	0.22 392	0.25 418	0.11 376	0.09 381	0.09 312	0.09 336	0.09 333	0.10 362

S-Stereo	0.21 398	0.12 363	0.25 405	0.21 384	0.13 396	0.21 374	0.19 358	0.33 398	0.45 441	0.23 371	0.36 413	0.28 385	0.29 436	0.20 358	0.23 399	0.09 308	0.12 429	0.10 357	0.10 370	0.13 415	0.14 430

RP	0.22 406	0.13 391	0.22 389	0.23 423	0.12 371	0.21 374	0.20 375	0.26 298	0.45 441	0.22 356	0.38 423	0.37 439	0.25 411	0.28 429	0.25 418	0.11 376	0.12 429	0.13 420	0.12 419	0.13 415	0.14 430

stereogan	0.22 406	0.11 345	0.21 380	0.20 354	0.12 371	0.32 450	0.19 358	0.36 431	0.45 441	0.23 371	0.39 430	0.35 434	0.27 424	0.33 450	0.23 399	0.10 345	0.12 429	0.10 357	0.10 370	0.14 431	0.14 430

AnyNet_C32	0.26 445	0.16 420	0.39 456	0.20 354	0.17 451	0.26 423	0.31 474	0.32 384	0.45 441	0.31 437	0.50 465	0.30 399	0.34 457	0.41 480	0.36 470	0.12 402	0.12 429	0.12 406	0.14 435	0.14 431	0.15 444

DISCO	0.20 385	0.09 259	0.22 389	0.17 171	0.10 290	0.25 413	0.18 316	0.28 336	0.45 441	0.23 371	0.32 388	0.34 429	0.26 418	0.29 436	0.29 448	0.08 256	0.06 258	0.07 155	0.07 227	0.09 333	0.10 362

pcwnet_v2	0.19 376	0.11 345	0.26 413	0.18 248	0.14 412	0.18 322	0.15 187	0.37 438	0.46 448	0.19 308	0.24 287	0.21 304	0.19 364	0.21 375	0.20 362	0.13 419	0.10 403	0.10 357	0.10 370	0.11 387	0.13 414

MFN_U_SF_RVC	0.33 466	0.22 459	0.58 480	0.31 474	0.15 427	0.36 464	0.17 271	0.54 488	0.46 448	0.47 478	0.56 472	0.58 484	0.39 467	0.36 462	0.38 477	0.15 442	0.15 455	0.18 462	0.21 469	0.16 454	0.16 453

SGM+DAISY	0.57 493	0.58 495	0.67 489	0.41 486	0.55 500	0.68 495	0.51 499	0.57 490	0.46 448	0.67 488	0.70 488	0.69 494	0.57 493	0.64 498	0.58 499	0.59 505	0.49 504	0.50 495	0.50 500	0.52 495	0.59 506

LRCNet_RVC	10.76 531	13.97 534	7.97 529	19.07 534	2.04 523	0.35 460	0.31 474	5.29 524	0.48 451	13.02 533	17.65 534	8.69 528	5.73 525	4.78 525	2.22 521	23.53 538	2.69 528	27.60 539	25.75 539	17.60 536	16.54 537

ITSA-stereo	0.16 328	0.11 345	0.14 211	0.19 306	0.08 87	0.13 191	0.14 118	0.30 364	0.49 452	0.17 261	0.18 217	0.22 322	0.15 289	0.17 299	0.16 309	0.10 345	0.06 258	0.08 230	0.08 293	0.08 273	0.09 336

GEStereo_RVC	0.17 350	0.12 363	0.16 288	0.22 404	0.11 342	0.19 343	0.18 316	0.32 384	0.49 452	0.20 329	0.25 314	0.17 257	0.13 238	0.21 375	0.16 309	0.10 345	0.06 258	0.08 230	0.07 227	0.09 333	0.08 292

FINET	0.22 406	0.18 443	0.28 418	0.19 306	0.16 439	0.24 405	0.24 422	0.33 398	0.49 452	0.26 399	0.33 394	0.22 322	0.23 397	0.23 399	0.18 338	0.18 465	0.16 460	0.11 387	0.10 370	0.15 443	0.14 430

RYNet	0.23 419	0.12 363	0.22 389	0.19 306	0.17 451	0.47 479	0.26 444	0.39 450	0.49 452	0.24 383	0.29 369	0.34 429	0.24 404	0.20 358	0.31 458	0.10 345	0.06 258	0.09 312	0.09 336	0.14 431	0.15 444

LSM	0.34 472	0.21 455	0.62 482	0.27 457	0.62 507	0.35 460	0.26 444	0.43 469	0.49 452	0.45 475	0.60 482	0.42 461	0.37 464	0.35 458	0.26 429	0.13 419	0.21 481	0.14 433	0.16 454	0.18 463	0.34 493

PWC_ROB	0.21 398	0.16 420	0.27 415	0.18 248	0.11 342	0.22 387	0.13 72	0.33 398	0.49 452	0.30 432	0.40 433	0.32 419	0.25 411	0.31 443	0.23 399	0.10 345	0.07 326	0.11 387	0.08 293	0.11 387	0.10 362

SuperB	0.20 385	0.10 321	0.57 477	0.16 105	0.09 185	0.19 343	0.18 316	0.25 286	0.51 458	0.27 406	0.39 430	0.17 257	0.22 391	0.22 392	0.21 375	0.08 256	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.12 402	0.11 384

AF-Net	0.23 419	0.17 430	0.17 311	0.27 457	0.13 396	0.26 423	0.24 422	0.33 398	0.51 458	0.25 396	0.33 394	0.39 450	0.27 424	0.28 429	0.26 429	0.11 376	0.10 403	0.16 451	0.12 419	0.11 387	0.11 384

DeepPrunerF	0.24 429	0.17 430	0.45 464	0.26 449	0.16 439	0.23 399	0.29 466	0.37 438	0.51 458	0.27 406	0.31 379	0.24 347	0.28 433	0.22 392	0.23 399	0.15 442	0.11 415	0.20 466	0.18 465	0.12 402	0.14 430

PASM	0.33 466	0.25 469	0.51 471	0.28 463	0.27 482	0.30 446	0.31 474	0.35 426	0.51 458	0.36 452	0.40 433	0.47 474	0.35 460	0.34 453	0.36 470	0.23 484	0.26 486	0.26 475	0.28 484	0.23 472	0.21 474

CSAN	0.30 459	0.24 464	0.28 418	0.34 478	0.19 464	0.34 456	0.42 493	0.38 445	0.51 458	0.38 458	0.40 433	0.44 466	0.34 457	0.29 436	0.31 458	0.19 468	0.16 460	0.19 464	0.19 466	0.14 431	0.15 444

SPS-STEREO	0.58 494	0.59 497	0.66 485	0.45 490	0.55 500	0.65 492	0.44 496	0.63 497	0.51 458	0.69 490	0.65 483	0.66 490	0.58 494	0.62 497	0.62 501	0.62 507	0.47 502	0.51 496	0.49 498	0.55 498	0.58 503
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	0.41 478	0.28 472	0.34 445	0.55 496	0.39 490	0.85 506	1.25 521	0.49 481	0.52 464	0.36 452	0.35 408	0.56 483	0.39 467	0.39 472	0.41 481	0.15 442	0.20 472	0.15 444	0.14 435	0.23 472	0.21 474

GANetREF_RVC	0.31 464	0.34 484	0.29 427	0.35 480	0.16 439	0.33 452	0.42 493	0.48 480	0.52 464	0.35 450	0.35 408	0.34 429	0.32 454	0.40 475	0.33 466	0.27 488	0.20 472	0.29 485	0.15 450	0.19 466	0.18 465
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
ELAS	0.42 480	0.29 479	0.34 445	0.28 463	0.24 476	0.63 490	0.37 486	0.52 485	0.52 464	0.72 493	0.82 498	0.68 493	0.56 491	0.52 487	0.45 490	0.22 479	0.21 481	0.27 478	0.26 479	0.26 483	0.26 484
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	0.33 466	0.12 363	0.17 311	0.16 105	0.11 342	0.42 476	0.20 375	0.43 469	0.53 467	0.53 482	0.57 476	1.41 513	0.44 481	0.42 481	0.29 448	0.14 438	0.16 460	0.16 451	0.16 454	0.12 402	0.13 414

Consistency-Raft	0.44 482	0.40 489	0.46 465	0.37 484	0.43 494	0.42 476	0.41 491	0.57 490	0.55 468	0.32 444	0.73 491	0.32 419	0.50 485	0.42 481	0.49 493	0.39 493	0.36 494	0.45 493	0.52 503	0.42 493	0.30 489

PWCDC_ROB	0.21 398	0.13 391	0.23 396	0.25 440	0.12 371	0.20 363	0.15 187	0.34 412	0.55 468	0.29 427	0.49 463	0.21 304	0.15 289	0.28 429	0.20 362	0.11 376	0.09 381	0.10 357	0.08 293	0.11 387	0.09 336

Wz-Net-TNSev	0.29 456	0.20 450	0.69 493	0.19 306	0.15 427	0.38 470	0.27 449	0.36 431	0.56 470	0.35 450	0.42 450	0.45 467	0.39 467	0.33 450	0.31 458	0.13 419	0.13 441	0.10 357	0.12 419	0.15 443	0.15 444

Wz-Net-SNSev	0.26 445	0.17 430	0.46 465	0.25 440	0.14 412	0.26 423	0.24 422	0.38 445	0.57 471	0.30 432	0.56 472	0.39 450	0.26 418	0.24 410	0.32 463	0.10 345	0.09 381	0.10 357	0.11 399	0.11 387	0.11 384

ADCL	0.25 435	0.12 363	0.49 470	0.22 404	0.12 371	0.36 464	0.29 466	0.30 364	0.57 471	0.24 383	0.47 461	0.30 399	0.31 452	0.30 442	0.30 453	0.09 308	0.07 326	0.09 312	0.09 336	0.10 367	0.10 362

DispFullNet	0.27 450	0.22 459	0.66 485	0.28 463	0.17 451	0.27 431	0.17 271	0.34 412	0.57 471	0.27 406	0.37 416	0.43 463	0.24 404	0.39 472	0.25 418	0.12 402	0.06 258	0.19 464	0.11 399	0.23 472	0.16 453

XQC	0.29 456	0.23 461	0.53 472	0.29 470	0.19 464	0.36 464	0.28 455	0.37 438	0.58 474	0.31 437	0.31 379	0.37 439	0.30 447	0.39 472	0.39 478	0.13 419	0.09 381	0.15 444	0.12 419	0.18 463	0.18 465

PDISCO_ROB	0.28 452	0.16 420	0.28 418	0.28 463	0.20 467	0.33 452	0.27 449	0.45 475	0.58 474	0.28 418	0.41 443	0.45 467	0.30 447	0.34 453	0.35 469	0.12 402	0.09 381	0.17 453	0.16 454	0.17 461	0.13 414

WZ-Net	0.29 456	0.17 430	0.82 501	0.23 423	0.16 439	0.35 460	0.29 466	0.40 453	0.59 476	0.24 383	0.57 476	0.37 439	0.25 411	0.34 453	0.37 474	0.09 308	0.08 357	0.09 312	0.10 370	0.14 431	0.16 453

EDNetEfficientorigin	7.92 526	0.32 482	152.98 541	0.20 354	0.10 290	0.22 387	0.17 271	0.23 243	0.60 477	0.73 494	0.67 484	0.41 459	0.51 487	0.24 410	0.41 481	0.08 256	0.07 326	0.09 312	0.07 227	0.12 402	0.11 384

EDNetEfficient	0.30 459	0.24 464	1.18 509	0.18 248	0.10 290	0.20 363	0.20 375	0.21 202	0.61 478	0.74 496	0.56 472	0.30 399	0.40 471	0.23 399	0.32 463	0.09 308	0.07 326	0.08 230	0.07 227	0.11 387	0.10 362

NVStereoNet_ROB	0.47 487	0.37 486	0.47 468	0.42 488	0.29 486	0.35 460	0.35 484	0.50 482	0.61 478	0.73 494	0.94 502	0.70 495	0.68 499	0.48 484	0.62 501	0.22 479	0.33 493	0.34 489	0.34 492	0.30 486	0.31 490
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.42 480	0.29 479	0.33 442	0.28 463	0.24 476	0.56 486	0.38 488	0.50 482	0.61 478	0.74 496	0.76 494	0.67 491	0.56 491	0.55 491	0.42 483	0.22 479	0.21 481	0.27 478	0.26 479	0.27 485	0.26 484
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 475	0.38 487	0.53 472	0.44 489	0.28 483	0.57 487	0.24 422	0.42 463	0.62 481	0.40 462	0.50 465	0.46 471	0.34 457	0.40 475	0.33 466	0.30 489	0.30 490	0.39 491	0.33 490	0.30 486	0.29 487

MANE	0.47 487	0.28 472	0.28 418	0.27 457	0.24 476	0.50 480	0.32 482	0.57 490	0.62 481	0.74 496	1.20 515	1.21 506	0.64 497	0.54 490	0.39 478	0.22 479	0.20 472	0.27 478	0.31 488	0.26 483	0.25 481

ACVNet-4b	0.39 475	0.53 494	0.56 475	0.45 490	0.24 476	0.46 478	0.18 316	0.50 482	0.64 483	0.42 468	0.45 457	0.60 485	0.27 424	0.34 453	0.24 411	0.33 491	0.14 451	0.48 494	0.42 494	0.31 489	0.27 486

ADCS	0.30 459	0.19 446	0.48 469	0.21 384	0.18 460	0.29 443	0.24 422	0.42 463	0.64 483	0.40 462	0.50 465	0.40 456	0.37 464	0.40 475	0.43 484	0.13 419	0.13 441	0.13 420	0.14 435	0.16 454	0.16 453

SANet	0.25 435	0.14 406	0.29 427	0.21 384	0.11 342	0.29 443	0.25 438	0.40 453	0.65 485	0.36 452	0.40 433	0.42 461	0.27 424	0.27 421	0.25 418	0.12 402	0.09 381	0.10 357	0.09 336	0.13 415	0.12 403

Ntro	0.41 478	0.40 489	0.54 474	0.46 493	0.30 487	0.64 491	0.24 422	0.47 479	0.68 486	0.42 468	0.49 463	0.47 474	0.42 476	0.40 475	0.32 463	0.32 490	0.28 488	0.37 490	0.31 488	0.33 491	0.29 487

RTSC	0.23 419	0.13 391	0.30 433	0.21 384	0.13 396	0.29 443	0.17 271	0.36 431	0.68 486	0.27 406	0.34 404	0.30 399	0.22 391	0.32 447	0.31 458	0.10 345	0.08 357	0.09 312	0.10 370	0.13 415	0.14 430

DPSNet	0.28 452	0.16 420	0.33 442	0.18 248	0.13 396	0.55 485	0.42 493	0.52 485	0.68 486	0.29 427	0.38 423	0.39 450	0.30 447	0.32 447	0.23 399	0.11 376	0.10 403	0.11 387	0.08 293	0.20 468	0.16 453

BEATNet-Init1	0.54 491	0.28 472	0.68 492	0.31 474	0.21 469	0.85 506	0.31 474	0.57 490	0.69 489	0.89 503	1.00 505	2.17 520	0.66 498	0.58 495	0.44 487	0.19 468	0.18 466	0.23 472	0.22 472	0.22 469	0.21 474

ACVNet_1	0.45 484	0.51 493	0.61 481	0.45 490	0.28 483	0.50 480	0.28 455	0.58 495	0.71 490	0.63 487	0.59 481	0.74 496	0.50 485	0.50 485	0.36 470	0.26 487	0.25 485	0.39 491	0.29 485	0.32 490	0.25 481

JetBlue	0.73 501	0.46 492	1.21 510	0.52 495	0.47 496	2.16 521	0.67 509	0.78 500	0.72 491	0.70 491	0.79 496	1.21 506	0.84 506	1.06 517	1.04 517	0.40 494	0.28 488	0.33 488	0.33 490	0.30 486	0.34 493

coex-ft	3.24 520	0.35 485	57.83 540	0.18 248	0.13 396	0.27 431	0.23 412	0.28 336	0.72 491	1.89 522	0.70 488	0.43 463	0.47 482	0.29 436	0.43 484	0.09 308	0.09 381	0.12 406	0.09 336	0.14 431	0.14 430

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 482	0.39 488	0.56 475	0.40 485	0.20 467	0.66 493	0.33 483	0.54 488	0.72 491	0.71 492	0.72 490	0.62 486	0.55 489	0.52 487	0.47 491	0.20 473	0.19 471	0.29 485	0.30 487	0.24 478	0.19 470

SHD	0.26 445	0.15 412	0.31 436	0.24 433	0.18 460	0.23 399	0.15 187	0.39 450	0.72 491	0.32 444	0.42 450	0.36 436	0.29 436	0.33 450	0.30 453	0.13 419	0.11 415	0.14 433	0.13 430	0.16 454	0.20 473

TCMNet-wrong-test	3.69 521	5.54 529	3.91 521	12.22 532	11.75 533	4.77 523	3.86 524	1.08 516	0.74 495	1.13 514	2.21 523	6.16 526	0.53 488	3.43 524	2.33 522	0.90 517	0.20 472	1.85 523	1.69 523	5.71 528	3.79 528

MADNet+	0.76 502	0.72 504	3.76 520	0.67 499	0.41 492	0.99 512	0.97 519	0.72 499	0.75 496	0.52 481	0.58 479	0.64 489	0.68 499	0.89 511	1.04 517	0.35 492	0.36 494	0.28 484	0.23 476	0.38 492	0.33 492

MFMNet_re	0.65 495	0.66 502	0.66 485	0.51 494	0.69 511	0.70 496	0.58 503	0.65 498	0.75 496	0.61 486	0.73 491	0.63 487	0.68 499	0.65 499	0.60 500	0.66 509	0.58 516	0.63 500	0.59 504	0.68 506	0.69 513

RTS	0.46 485	0.19 446	3.33 517	0.25 440	0.15 427	0.72 498	0.21 391	0.37 438	0.78 498	0.42 468	0.44 455	0.31 413	0.43 479	0.55 491	0.37 474	0.10 345	0.09 381	0.13 420	0.13 430	0.15 443	0.15 444

RTSA	0.46 485	0.19 446	3.33 517	0.25 440	0.15 427	0.72 498	0.21 391	0.37 438	0.78 498	0.42 468	0.44 455	0.31 413	0.43 479	0.55 491	0.37 474	0.10 345	0.09 381	0.13 420	0.13 430	0.15 443	0.15 444

IMH-64-1	0.66 496	0.62 499	0.69 493	0.72 500	0.51 497	0.60 488	0.51 499	0.92 504	0.84 500	0.75 499	1.02 506	0.81 497	0.78 504	0.80 502	0.50 494	0.43 495	0.46 498	0.72 502	0.48 496	0.55 498	0.40 496

IMH-64	0.66 496	0.62 499	0.69 493	0.72 500	0.51 497	0.60 488	0.51 499	0.92 504	0.84 500	0.75 499	1.02 506	0.81 497	0.78 504	0.80 502	0.50 494	0.43 495	0.46 498	0.72 502	0.48 496	0.55 498	0.40 496

RainbowNet	0.54 491	0.61 498	0.71 498	0.57 497	0.43 494	0.66 493	0.37 486	0.60 496	0.87 502	0.51 480	0.67 484	0.63 487	0.47 482	0.50 485	0.44 487	0.47 499	0.48 503	0.53 498	0.41 493	0.53 497	0.41 498

PWCK	0.72 499	0.95 513	0.99 507	0.77 502	0.32 488	0.79 503	0.38 488	0.92 504	0.90 503	0.96 507	0.76 494	0.97 500	0.62 496	0.87 508	0.68 504	0.73 511	0.46 498	0.76 507	0.49 498	0.71 509	0.44 500

UNDER WATER-64	0.97 511	0.96 514	1.48 514	0.88 510	0.57 503	1.24 520	0.90 517	0.78 500	0.96 504	1.05 510	0.85 499	1.56 518	1.26 520	0.97 515	0.99 515	0.88 516	0.57 515	1.04 516	0.88 516	0.81 513	0.75 514

PVD	0.40 477	0.21 455	0.40 457	0.32 477	0.23 473	0.30 446	0.45 497	0.53 487	0.97 505	0.55 484	0.80 497	0.54 482	0.60 495	0.53 489	0.40 480	0.19 468	0.14 451	0.17 453	0.14 435	0.24 478	0.32 491

IMH	0.72 499	0.65 501	0.70 496	0.77 502	0.54 499	0.71 497	0.56 502	0.99 512	1.08 506	0.82 502	1.09 509	0.89 499	0.88 508	0.88 510	0.53 498	0.44 498	0.50 507	0.75 505	0.51 501	0.58 501	0.42 499

UNDER WATER	0.99 513	1.00 515	1.47 513	1.00 514	0.71 514	1.18 519	0.86 515	0.81 502	1.09 507	1.02 509	0.90 501	1.53 517	1.26 520	1.06 517	1.02 516	0.79 514	0.54 510	1.02 515	0.88 516	0.83 514	0.75 514

TorneroNet	0.83 506	0.75 506	0.83 503	0.85 507	0.63 508	1.03 515	0.65 507	0.96 508	1.14 508	0.80 501	1.10 511	1.36 511	0.88 508	0.95 513	0.82 512	0.57 502	0.49 504	0.79 510	0.66 509	0.74 512	0.64 512

notaker	0.98 512	1.13 516	1.02 508	1.14 517	0.81 515	0.73 500	0.69 512	0.94 507	1.15 509	1.19 517	1.19 514	1.41 513	1.17 519	1.10 519	0.74 509	0.82 515	0.64 518	1.18 517	0.79 514	1.02 516	0.82 517

TorneroNet-64	0.76 502	0.73 505	0.77 499	0.78 504	0.58 505	0.94 511	0.58 503	0.85 503	1.26 510	0.67 488	0.88 500	1.41 513	0.76 503	0.87 508	0.68 504	0.49 500	0.46 498	0.73 504	0.59 504	0.68 506	0.54 502

DPSimNet_ROB	1.14 516	1.25 519	0.87 505	1.15 518	0.90 518	1.15 518	1.18 520	1.20 521	1.26 510	1.45 519	1.05 508	1.44 516	1.13 518	0.92 512	1.70 520	1.47 522	0.52 509	1.22 519	1.04 521	0.92 515	1.03 520

WAO-7	0.80 504	0.78 507	0.57 477	0.85 507	0.67 510	0.76 502	0.69 512	1.07 514	1.30 512	0.90 504	1.20 515	1.05 502	0.93 510	0.71 500	0.68 504	0.60 506	0.62 517	0.67 501	0.68 510	0.64 502	0.59 506

KSHMR	1.10 515	1.19 517	0.90 506	1.26 520	1.00 519	0.99 512	0.96 518	1.13 519	1.35 513	1.16 516	1.28 518	1.40 512	0.97 512	1.03 516	0.93 514	1.03 519	1.08 521	1.20 518	1.03 520	1.03 517	0.98 519

ktn	1.02 514	1.23 518	0.82 501	1.24 519	0.86 517	1.00 514	0.86 515	0.96 508	1.37 514	1.05 510	1.12 512	1.16 505	1.06 515	0.95 513	0.62 501	1.28 521	0.71 519	1.39 521	0.83 515	1.06 518	0.77 516

ACVNet_2	0.67 498	0.68 503	0.70 496	0.64 498	0.41 492	0.75 501	0.50 498	0.98 510	1.38 515	0.90 504	1.09 509	1.04 501	0.74 502	0.55 491	0.48 492	0.43 495	0.40 496	0.53 498	0.45 495	0.48 494	0.36 495

JetRed	1.66 518	1.51 521	3.09 516	0.93 511	1.21 520	5.28 524	1.61 523	1.29 522	1.42 516	1.84 521	1.77 522	1.59 519	0.95 511	1.43 520	2.51 524	0.91 518	1.61 522	0.93 514	0.91 518	1.36 520	1.03 520

LVE	0.84 507	0.87 511	0.86 504	0.81 505	0.56 502	1.09 517	0.66 508	1.07 514	1.45 517	0.97 508	1.23 517	1.11 504	0.86 507	0.84 505	0.72 508	0.49 500	0.56 513	0.76 507	0.60 506	0.66 504	0.60 509

HanzoNet	1.31 517	1.29 520	1.22 511	1.13 516	0.85 516	1.05 516	0.84 514	1.06 513	1.47 518	1.66 520	1.63 521	2.48 522	1.78 522	1.63 521	1.69 519	1.27 520	0.80 520	1.32 520	1.02 519	1.07 519	0.90 518

WAO-6	0.82 505	0.81 508	0.63 484	0.87 509	0.63 508	0.79 503	0.60 505	0.98 510	1.52 519	0.91 506	0.97 504	1.08 503	1.04 514	0.72 501	0.70 507	0.72 510	0.49 504	0.91 513	0.71 511	0.70 508	0.59 506

Dean	0.88 508	0.88 512	0.81 500	0.82 506	0.57 503	0.91 508	0.62 506	1.17 520	1.71 520	1.15 515	1.16 513	1.31 510	1.00 513	0.82 504	0.83 513	0.57 502	0.56 513	0.78 509	0.65 507	0.67 505	0.58 503

LE_ROB	0.50 489	0.07 96	0.14 211	0.15 56	0.08 87	0.26 423	0.17 271	0.23 243	1.71 520	4.68 524	0.67 484	0.46 471	0.47 482	0.21 375	0.30 453	0.07 199	0.06 258	0.06 64	0.06 138	0.08 273	0.06 152

WAO-8	0.92 509	0.83 509	0.67 489	0.94 512	0.70 512	0.92 509	0.68 510	1.08 516	1.80 522	1.06 512	1.42 519	1.29 508	1.08 516	0.86 506	0.80 510	0.74 512	0.54 510	0.86 511	0.75 512	0.71 509	0.63 510

Venus	0.92 509	0.83 509	0.67 489	0.94 512	0.70 512	0.92 509	0.68 510	1.08 516	1.80 522	1.06 512	1.42 519	1.29 508	1.08 516	0.86 506	0.80 510	0.74 512	0.54 510	0.86 511	0.75 512	0.71 509	0.63 510

MADNet++	1.97 519	1.75 522	1.66 515	1.83 521	1.69 522	2.38 522	1.45 522	2.36 523	2.11 524	2.58 523	2.37 524	2.25 521	2.21 523	2.28 522	2.36 523	1.87 523	1.67 523	1.53 522	1.34 522	1.87 521	1.78 523

tt	4.65 522	0.07 96	3.54 519	2.01 522	1.55 521	10.25 528	16.66 528	8.90 531	5.03 525	1.33 518	0.96 503	4.71 523	4.74 524	3.33 523	5.86 526	6.06 530	10.30 534	1.87 524	2.09 525	2.61 522	1.19 522

PML	8.57 529	9.39 533	6.24 522	5.34 526	6.36 527	13.21 530	20.99 529	5.35 525	6.68 526	17.75 535	26.46 540	7.58 527	6.08 526	7.89 528	5.76 525	5.33 529	1.83 524	5.95 533	1.93 524	8.75 531	2.53 524

xxxxx1	7.75 523	5.06 526	7.26 523	3.15 523	3.91 524	16.37 531	22.88 532	5.87 528	8.68 527	7.99 527	8.55 525	9.13 529	8.46 527	10.05 529	10.47 527	2.43 524	2.48 525	3.56 527	12.26 531	3.48 523	3.02 525

tt_ll	7.75 523	5.06 526	7.26 523	3.15 523	3.91 524	16.37 531	22.88 532	5.87 528	8.68 527	7.99 527	8.55 525	9.13 529	8.46 527	10.05 529	10.47 527	2.43 524	2.48 525	3.56 527	12.26 531	3.48 523	3.02 525

ff	7.75 523	5.06 526	7.26 523	3.15 523	3.91 524	16.37 531	22.88 532	5.87 528	8.68 527	7.99 527	8.55 525	9.13 529	8.46 527	10.05 529	10.47 527	2.43 524	2.48 525	3.56 527	12.26 531	3.48 523	3.02 525

HaxPig	15.73 535	18.55 538	19.19 535	16.92 533	15.89 535	7.80 525	7.57 525	13.37 535	10.80 530	15.40 534	14.87 533	15.95 535	14.81 535	15.67 535	15.97 535	18.96 537	16.72 535	19.47 537	18.10 537	19.45 537	19.06 538

DPSMNet_ROB	8.06 527	4.50 524	8.69 530	5.36 528	10.74 530	8.32 526	22.71 530	5.47 526	13.38 531	5.13 525	9.98 528	5.10 524	10.47 530	5.53 526	12.77 531	3.80 528	8.00 529	3.49 525	6.95 528	3.75 527	7.09 530

DGTPSM_ROB	8.06 527	4.50 524	8.69 530	5.34 526	10.73 529	8.32 526	22.71 530	5.47 526	13.38 531	5.13 525	9.98 528	5.10 524	10.47 530	5.53 526	12.77 531	3.79 527	8.00 529	3.49 525	6.95 528	3.74 526	7.09 530

Anonymous_1	10.87 532	7.82 530	7.41 526	10.29 529	10.08 528	18.64 535	26.11 535	11.02 532	13.45 533	9.43 530	10.10 530	9.73 532	11.31 532	10.69 532	12.47 530	6.42 531	8.38 531	5.70 530	10.22 530	11.41 532	6.65 529

DPSM_ROB	11.10 533	8.47 531	7.95 527	10.84 530	11.58 531	19.10 536	26.50 536	12.02 533	14.09 534	10.38 531	10.91 531	10.39 533	11.92 533	11.67 533	13.39 533	6.99 532	8.79 532	5.82 531	6.92 526	6.97 529	7.31 532

DPSM	11.10 533	8.47 531	7.95 527	10.84 530	11.58 531	19.10 536	26.50 536	12.02 533	14.09 534	10.38 531	10.91 531	10.39 533	11.92 533	11.67 533	13.39 533	6.99 532	8.79 532	5.82 531	6.92 526	6.97 529	7.31 532

MEDIAN_ROB	20.38 536	24.05 539	23.36 537	21.18 535	21.62 536	10.51 529	8.17 526	17.68 536	15.46 536	20.04 536	19.65 535	20.30 536	20.16 536	21.17 536	21.03 536	23.81 539	21.77 539	24.98 538	23.75 538	25.01 538	23.94 539

AVERAGE_ROB	24.89 540	29.12 540	27.98 538	24.83 539	24.59 539	17.82 534	11.61 527	21.45 537	19.91 537	25.04 540	24.38 539	25.06 540	25.31 540	24.69 540	22.86 537	29.74 540	27.09 540	28.97 540	27.94 540	30.07 539	29.35 540

LSM0	22.80 539	17.22 537	19.17 534	22.12 538	28.90 540	38.38 540	53.27 538	24.21 539	28.36 538	20.84 539	21.11 536	21.63 539	24.25 539	23.42 538	26.98 538	14.08 536	17.39 536	11.72 536	13.98 536	14.22 535	14.66 534

CasAABBNet	22.33 537	17.11 535	15.84 532	21.94 536	23.28 537	38.30 538	53.40 540	24.05 538	28.44 539	20.66 537	21.86 537	21.03 538	24.04 538	23.35 537	27.03 539	14.06 534	17.69 537	11.70 534	13.94 535	14.04 533	14.76 535

Selective-RAFT-Error	22.39 538	17.14 536	16.01 533	22.00 537	23.34 538	38.37 539	53.36 539	24.24 540	28.53 540	20.80 538	21.94 538	20.94 537	24.02 537	23.48 539	27.33 540	14.07 535	17.70 538	11.70 534	13.93 534	14.05 534	14.83 536

test_example2	97.69 541	92.93 541	45.57 539	96.02 540	109.84 541	88.44 541	93.70 541	25.54 541	94.63 541	130.46 542	126.87 541	58.93 541	75.48 541	87.99 541	77.94 541	150.16 541	221.11 541	76.29 541	98.21 541	108.42 541	95.33 541

ccccc		285.89 542		366.70 542	366.78 542	118.88 542		113.97 542		125.77 541		120.54 542		252.62 542		382.79 542	352.84 542	254.30 542	222.62 542	426.61 542

Low-res two-view benchmark