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

asda	0.22 18	0.19 100	0.31 39	0.32 29	0.18 24	0.24 30	0.23 68	0.38 34	0.29 32	0.28 49	0.24 24	0.18 10	0.23 58	0.41 66	0.22 26	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

asd	0.22 18	0.18 69	0.31 39	0.32 29	0.18 24	0.26 51	0.22 52	0.37 31	0.25 20	0.32 68	0.23 19	0.19 16	0.23 58	0.46 100	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.12 38	0.10 3

qwe	0.23 33	0.18 69	0.30 33	0.31 11	0.18 24	0.29 89	0.22 52	0.39 37	0.33 56	0.37 94	0.30 60	0.20 21	0.22 50	0.45 92	0.22 26	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.12 38	0.10 3

4.25_new	0.22 18	0.22 200	0.34 62	0.32 29	0.19 46	0.31 114	0.28 127	0.33 12	0.25 20	0.30 57	0.28 45	0.21 27	0.26 88	0.35 30	0.25 62	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4.5w_new	0.22 18	0.22 200	0.34 62	0.32 29	0.19 46	0.31 114	0.28 127	0.33 12	0.25 20	0.30 57	0.28 45	0.21 27	0.26 88	0.35 30	0.25 62	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4.5_new	0.21 14	0.20 135	0.31 39	0.31 11	0.18 24	0.24 30	0.26 99	0.34 20	0.29 32	0.33 72	0.29 53	0.19 16	0.19 22	0.30 7	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.12 24	0.11 77	0.14 116	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 14	0.20 135	0.31 39	0.31 11	0.18 24	0.24 30	0.26 99	0.34 20	0.29 32	0.33 72	0.29 53	0.19 16	0.19 22	0.30 7	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.12 24	0.11 77	0.14 116	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 18	0.22 200	0.34 62	0.32 29	0.19 46	0.31 114	0.28 127	0.33 12	0.25 20	0.30 57	0.28 45	0.21 27	0.26 88	0.35 30	0.25 62	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4w-stereo	0.22 18	0.19 100	0.33 53	0.31 11	0.18 24	0.29 89	0.20 22	0.33 12	0.23 14	0.33 72	0.24 24	0.21 27	0.28 112	0.42 74	0.23 38	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.11 12	0.10 3

2.5w	0.22 18	0.18 69	0.34 62	0.32 29	0.18 24	0.31 114	0.27 112	0.33 12	0.24 16	0.29 50	0.35 86	0.18 10	0.19 22	0.41 66	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.12 38	0.10 3

3.75w	0.23 33	0.17 45	0.33 53	0.32 29	0.19 46	0.42 221	0.24 74	0.36 26	0.26 25	0.33 72	0.28 45	0.17 4	0.25 72	0.38 48	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.11 12	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 33	0.18 69	0.31 39	0.31 11	0.18 24	0.27 64	0.22 52	0.39 37	0.30 39	0.33 72	0.27 38	0.24 47	0.29 131	0.52 144	0.25 62	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.11 30

3w_stereo	0.25 47	0.20 135	0.40 133	0.33 45	0.17 11	0.32 132	0.41 344	0.42 53	0.39 93	0.33 72	0.28 45	0.16 2	0.29 131	0.35 30	0.22 26	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.12 38	0.12 62

2w_stereo	0.23 33	0.19 100	0.33 53	0.33 45	0.17 11	0.28 78	0.37 275	0.40 46	0.36 75	0.33 72	0.33 72	0.17 4	0.21 41	0.30 7	0.23 38	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 47	0.12 38	0.11 30

1w_stereo	0.25 47	0.15 16	0.31 39	0.35 68	0.18 24	0.32 132	0.41 344	0.41 49	0.44 134	0.32 68	0.39 96	0.17 4	0.27 98	0.46 100	0.24 52	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

CAS	0.37 169	0.13 1	0.27 12	1.34 549	0.31 362	0.46 246	0.38 293	0.50 86	0.48 153	0.35 87	0.52 144	0.24 47	0.19 22	0.30 7	0.28 121	1.03 551	0.08 1	0.12 24	0.08 1	0.12 38	0.28 426

SM2	0.21 14	0.14 3	0.28 17	0.33 45	0.18 24	0.21 14	0.21 40	0.35 23	0.40 107	0.25 27	0.26 34	0.20 21	0.19 22	0.36 37	0.23 38	0.11 22	0.09 17	0.12 24	0.09 6	0.11 12	0.11 30

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 11	0.16 2	0.22 16	0.21 40	0.39 37	0.34 62	0.20 8	0.25 28	0.17 4	0.15 4	0.40 60	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

Replicate-Monster	0.27 68	0.16 32	1.15 483	0.30 8	0.17 11	0.38 183	0.19 17	0.44 61	0.40 107	0.24 24	0.21 14	0.23 39	0.22 50	0.47 112	0.20 7	0.11 22	0.09 17	0.12 24	0.09 6	0.09 1	0.18 277

2.25w	0.23 33	0.19 100	0.35 77	0.31 11	0.18 24	0.30 99	0.18 12	0.34 20	0.32 48	0.33 72	0.37 90	0.20 21	0.25 72	0.47 112	0.25 62	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.10 47	0.10 2	0.12 62

2.75w_new	0.22 18	0.18 69	0.30 33	0.29 5	0.18 24	0.23 25	0.33 214	0.37 31	0.29 32	0.36 90	0.27 38	0.18 10	0.25 72	0.37 41	0.24 52	0.11 22	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.10 3

3.25w_new	0.24 42	0.17 45	0.34 62	0.31 11	0.18 24	0.43 226	0.20 22	0.39 37	0.32 48	0.39 109	0.29 53	0.23 39	0.27 98	0.43 80	0.23 38	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.11 30

3.25w	0.24 42	0.17 45	0.34 62	0.31 11	0.18 24	0.43 226	0.20 22	0.39 37	0.32 48	0.39 109	0.29 53	0.23 39	0.27 98	0.43 80	0.23 38	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.11 30

monsters	0.22 18	0.14 3	0.28 17	0.32 29	0.19 46	0.24 30	0.19 17	0.46 72	0.34 62	0.37 94	0.30 60	0.16 2	0.20 35	0.45 92	0.20 7	0.12 31	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 33	0.31 11	0.20 70	0.20 8	0.18 12	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 21	0.18 17	0.34 25	0.20 7	0.13 53	0.09 17	0.13 53	0.09 6	0.11 12	0.09 1

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 11	0.17 11	0.24 30	0.17 4	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 33	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 53	0.09 17	0.12 24	0.09 6	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 17	0.34 52	0.17 11	0.24 30	0.17 4	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.12 31	0.09 17	0.13 53	0.09 6	0.10 2	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 17	0.34 52	0.16 2	0.26 51	0.17 4	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 39	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 22	0.09 17	0.13 53	0.09 6	0.10 2	0.10 3

SGD-Stereo	0.22 18	0.16 32	0.28 17	0.32 29	0.16 2	0.28 78	0.20 22	0.39 37	0.29 32	0.25 27	0.29 53	0.21 27	0.27 98	0.38 48	0.27 102	0.16 195	0.09 17	0.13 53	0.11 77	0.13 72	0.11 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 47	0.32 394	0.25 1	0.52 440	0.20 70	0.29 89	0.22 52	0.44 61	0.38 88	0.27 41	0.25 28	0.24 47	0.29 131	0.46 100	0.23 38	0.14 82	0.09 17	0.12 24	0.09 6	0.14 116	0.11 30

StereoAnything_RVC	0.22 18	0.85 528	0.41 142	0.28 2	0.16 2	0.23 25	0.18 12	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 41	0.32 13	0.19 1	0.16 195	0.09 17	0.12 24	0.09 6	0.16 209	0.10 3

AIO_rvc	0.24 42	0.17 45	0.37 103	0.35 68	0.20 70	0.26 51	0.33 214	0.45 65	0.23 14	0.26 34	0.25 28	0.33 86	0.15 4	0.55 159	0.24 52	0.12 31	0.09 17	0.13 53	0.10 47	0.12 38	0.11 30

castereo++	0.26 58	0.17 45	0.29 27	0.34 52	0.20 70	0.74 391	0.20 22	0.41 49	0.49 156	0.24 24	0.24 24	0.35 99	0.27 98	0.41 66	0.20 7	0.14 82	0.09 17	0.14 80	0.09 6	0.11 12	0.11 30

castereo	0.29 86	0.17 45	0.34 62	0.36 95	0.21 88	0.40 200	0.41 344	0.52 93	0.67 215	0.27 41	0.41 101	0.37 111	0.36 189	0.34 25	0.25 62	0.13 53	0.09 17	0.13 53	0.10 47	0.12 38	0.10 3

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 11	0.16 2	0.22 16	0.21 40	0.39 37	0.34 62	0.20 8	0.25 28	0.18 10	0.15 4	0.39 52	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

fffft	0.26 58	0.18 69	0.39 121	0.37 114	0.23 134	0.29 89	0.35 249	0.46 72	0.26 25	0.37 94	0.23 19	0.27 57	0.22 50	0.55 159	0.28 121	0.12 31	0.09 17	0.16 149	0.13 140	0.13 72	0.13 107
1: 1. 1
WCG-NET	0.29 86	0.15 16	0.35 77	0.34 52	0.19 46	0.32 132	0.27 112	0.42 53	0.82 307	0.46 144	0.49 127	0.39 126	0.25 72	0.42 74	0.27 102	0.12 31	0.09 17	0.13 53	0.11 77	0.12 38	0.11 30

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 378	3.08 577	2.41 542	0.32 29	0.18 24	0.29 89	0.20 22	0.39 37	0.33 56	0.29 50	0.25 28	0.18 10	0.18 17	0.32 13	0.22 26	1.08 552	0.09 17	0.17 188	0.16 224	0.15 160	0.96 546

4D-IteraStereo	0.33 125	0.19 100	0.43 174	0.40 195	0.24 174	0.32 132	0.27 112	0.59 127	0.72 237	0.66 223	0.53 151	0.42 145	0.22 50	0.46 100	0.30 154	0.14 82	0.09 17	0.20 304	0.16 224	0.16 209	0.12 62

test-3	0.35 141	0.17 45	0.48 226	0.40 195	0.22 106	0.42 221	0.22 52	0.66 169	0.80 285	0.72 262	0.45 110	0.63 259	0.29 131	0.45 92	0.32 173	0.13 53	0.09 17	0.17 188	0.13 140	0.13 72	0.11 30

test_1	0.35 141	0.17 45	0.48 226	0.40 195	0.22 106	0.42 221	0.22 52	0.66 169	0.80 285	0.70 250	0.45 110	0.63 259	0.29 131	0.45 92	0.32 173	0.13 53	0.09 17	0.17 188	0.13 140	0.13 72	0.11 30

CREStereo++_RVC	0.32 117	0.16 32	0.25 1	0.32 29	0.24 174	0.27 64	0.22 52	0.48 83	0.89 349	0.47 147	0.80 254	0.29 61	0.25 72	0.37 41	0.34 195	0.14 82	0.09 17	0.13 53	0.52 537	0.14 116	0.10 3
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.37 169	0.18 69	0.45 188	0.36 95	0.19 46	0.33 144	0.28 127	0.67 180	0.77 265	0.72 262	0.99 353	0.56 212	0.39 218	0.44 86	0.31 166	0.11 22	0.09 17	0.15 123	0.14 170	0.13 72	0.11 30

AFF-stereo	0.39 200	0.20 135	0.42 155	0.37 114	0.22 106	0.27 64	0.31 184	0.67 180	0.72 237	0.66 223	1.12 404	0.75 330	0.38 203	0.57 178	0.35 204	0.11 22	0.09 17	0.16 149	0.16 224	0.14 116	0.12 62

MS	0.34 134	0.20 135	1.41 508	0.28 2	0.19 46	0.31 114	0.15 2	0.38 34	0.27 28	0.23 19	0.24 24	0.22 33	0.19 22	0.40 60	0.21 17	0.14 82	0.10 45	0.11 1	1.22 568	0.14 116	0.48 516

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 11	0.17 11	0.20 8	0.17 4	0.43 57	0.24 16	0.23 19	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.46 100	0.19 1	0.13 53	0.10 45	0.11 1	0.08 1	0.10 2	0.12 62

zero-FE	0.26 58	0.16 32	0.33 53	0.36 95	0.30 348	0.18 4	0.20 22	0.37 31	0.31 43	0.27 41	0.27 38	0.29 61	0.28 112	0.34 25	0.25 62	0.17 233	0.10 45	0.14 80	0.10 47	0.62 530	0.13 107

GASTEREO	0.26 58	0.17 45	0.35 77	0.41 223	0.21 88	0.22 16	0.30 160	0.47 80	0.32 48	0.38 103	0.33 72	0.22 33	0.33 167	0.43 80	0.24 52	0.15 150	0.10 45	0.13 53	0.11 77	0.13 72	0.12 62

MSCF	0.25 47	0.17 45	0.36 91	0.41 223	0.21 88	0.20 8	0.31 184	0.47 80	0.32 48	0.37 94	0.33 72	0.23 39	0.34 174	0.37 41	0.23 38	0.15 150	0.10 45	0.13 53	0.11 77	0.13 72	0.13 107

monsterstereo	0.23 33	0.15 16	0.28 17	0.35 68	0.19 46	0.22 16	0.20 22	0.38 34	0.37 83	0.34 84	0.40 98	0.19 16	0.19 22	0.46 100	0.22 26	0.11 22	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.13 72	0.09 1

IGEV	0.21 14	0.13 1	0.25 1	0.31 11	0.20 70	0.22 16	0.19 17	0.42 53	0.30 39	0.22 16	0.34 81	0.20 21	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 31	0.10 45	0.12 24	0.10 47	0.10 2	0.10 3

xyz-stereo	4.31 567	0.17 45	61.72 597	0.35 68	0.16 2	13.86 580	0.38 293	0.61 137	0.69 224	1.05 455	3.09 549	0.77 342	0.88 462	1.24 477	0.46 300	0.13 53	0.10 45	0.16 149	0.12 104	0.13 72	0.11 30

111111	0.22 18	0.15 16	0.29 27	0.37 114	0.23 134	0.21 14	0.19 17	0.46 72	0.29 32	0.20 8	0.20 12	0.29 61	0.14 1	0.44 86	0.22 26	0.14 82	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.12 38	0.12 62

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 27	0.31 11	0.21 88	0.19 6	0.19 17	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 16	0.17 12	0.35 30	0.20 7	0.13 53	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 17	0.33 45	0.17 11	0.38 183	0.18 12	0.32 10	0.22 12	0.25 27	0.16 6	0.25 51	0.17 12	0.32 13	0.21 17	0.13 53	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LG-G_1	0.22 18	0.14 3	0.31 39	0.34 52	0.16 2	0.52 270	0.17 4	0.36 26	0.20 7	0.21 11	0.22 17	0.26 54	0.19 22	0.37 41	0.20 7	0.14 82	0.10 45	0.13 53	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LG-G	0.22 18	0.14 3	0.31 39	0.34 52	0.16 2	0.52 270	0.17 4	0.36 26	0.20 7	0.21 11	0.22 17	0.26 54	0.19 22	0.37 41	0.20 7	0.14 82	0.10 45	0.13 53	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LGtest1	0.20 8	0.15 16	0.30 33	0.35 68	0.17 11	0.26 51	0.17 4	0.33 12	0.21 10	0.21 11	0.16 6	0.23 39	0.21 41	0.33 20	0.20 7	0.15 150	0.10 45	0.13 53	0.10 47	0.12 38	0.11 30

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 42	0.17 45	0.34 62	0.40 195	0.21 88	0.18 4	0.21 40	0.36 26	0.27 28	0.30 57	0.52 144	0.28 60	0.28 112	0.27 3	0.24 52	0.14 82	0.10 45	0.13 53	0.10 47	0.14 116	0.14 138

GREAT-IGEV	0.23 33	0.15 16	0.33 53	0.30 8	0.23 134	0.20 8	0.26 99	0.35 23	0.34 62	0.21 11	0.31 63	0.22 33	0.21 41	0.50 135	0.22 26	0.12 31	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.13 72	0.12 62

Reg-Stereo(zero)	0.31 111	0.17 45	0.30 33	0.35 68	0.19 46	0.33 144	0.21 40	0.64 159	0.72 237	0.52 161	0.52 144	0.51 193	0.29 131	0.48 121	0.27 102	0.13 53	0.10 45	0.12 24	0.10 47	0.12 38	0.13 107

HI	0.46 272	0.22 200	0.41 142	0.35 68	0.35 418	0.27 64	0.32 198	0.75 254	0.50 160	0.90 386	1.13 411	1.12 457	0.73 408	0.70 304	0.57 362	0.12 31	0.10 45	0.17 188	0.17 276	0.17 235	0.16 208

CoSv	0.46 272	0.22 200	0.41 142	0.35 68	0.35 418	0.27 64	0.32 198	0.75 254	0.50 160	0.90 386	1.13 411	1.12 457	0.73 408	0.70 304	0.57 362	0.12 31	0.10 45	0.17 188	0.17 276	0.17 235	0.16 208

FoundationStereo	0.18 1	0.15 16	0.26 7	0.31 11	0.17 11	0.23 25	0.20 22	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 27	0.19 22	0.27 3	0.22 26	0.14 82	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.10 2	0.10 3

AIO_test	0.24 42	0.17 45	0.33 53	0.35 68	0.21 88	0.31 114	0.38 293	0.45 65	0.26 25	0.26 34	0.28 45	0.32 78	0.21 41	0.40 60	0.26 80	0.13 53	0.10 45	0.13 53	0.11 77	0.13 72	0.11 30

DEFOM-Stereo	0.23 33	0.16 32	0.29 27	0.34 52	0.20 70	0.59 319	0.20 22	0.32 10	0.31 43	0.23 19	0.19 10	0.18 10	0.18 17	0.42 74	0.22 26	0.12 31	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.11 12	0.12 62

SMoEStereo_RVC	0.27 68	0.20 135	0.37 103	0.36 95	0.23 134	0.36 165	0.31 184	0.43 57	0.36 75	0.38 103	0.30 60	0.32 78	0.24 65	0.56 169	0.24 52	0.12 31	0.10 45	0.16 149	0.12 104	0.12 38	0.12 62

tg	0.34 134	0.19 100	0.40 133	0.40 195	0.23 134	0.38 183	0.26 99	0.74 245	0.60 192	0.48 153	0.65 186	0.42 145	0.24 65	0.57 178	0.33 183	0.14 82	0.10 45	0.18 234	0.17 276	0.14 116	0.12 62

PAM	0.50 320	0.21 170	0.75 406	0.41 223	0.26 241	1.11 482	0.37 275	1.10 386	0.39 93	0.75 280	0.46 114	1.92 528	0.61 335	0.62 232	0.28 121	0.16 195	0.10 45	0.16 149	0.14 170	0.14 116	0.15 177

dual_stereo	0.20 8	0.15 16	0.27 12	0.32 29	0.17 11	0.16 3	0.20 22	0.30 7	0.21 10	0.24 24	0.20 12	0.25 51	0.14 1	0.55 159	0.25 62	0.14 82	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.10 2	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 18	0.16 32	0.29 27	0.38 133	0.20 70	0.22 16	0.18 12	0.44 61	0.36 75	0.23 19	0.29 53	0.24 47	0.17 12	0.28 5	0.23 38	0.12 31	0.10 45	0.12 24	0.10 47	0.12 38	0.11 30

U	3.17 561	0.17 45	0.35 77	0.41 223	0.71 530	57.93 598	0.20 22	0.43 57	0.39 93	0.26 34	0.23 19	0.23 39	0.22 50	0.26 2	0.22 26	0.16 195	0.10 45	0.74 537	0.13 140	0.13 72	0.11 30

IGEV-Stereo+	0.25 47	0.15 16	0.28 17	0.32 29	0.19 46	0.13 1	0.17 4	0.29 6	0.30 39	0.22 16	0.15 2	0.22 33	0.22 50	0.42 74	0.22 26	0.14 82	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.15 160	1.09 553

AIO-Stereo	0.26 58	0.19 100	0.36 91	0.39 158	0.18 24	0.28 78	0.30 160	0.52 93	0.29 32	0.30 57	0.31 63	0.32 78	0.17 12	0.55 159	0.23 38	0.13 53	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.11 30

WCG-NET（raft）	0.31 111	0.16 32	0.39 121	0.33 45	0.19 46	0.35 157	0.27 112	0.54 105	0.79 276	0.45 138	0.55 160	0.47 176	0.27 98	0.56 169	0.28 121	0.13 53	0.10 45	0.12 24	0.11 77	0.12 38	0.12 62

RSM	0.26 58	0.19 100	0.35 77	0.37 114	0.21 88	0.27 64	0.33 214	0.55 108	0.28 30	0.26 34	0.25 28	0.38 118	0.20 35	0.59 191	0.23 38	0.12 31	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.14 116	0.11 30

RAFT-Stereo-weight	0.33 125	0.19 100	0.36 91	0.39 158	0.23 134	0.28 78	0.29 142	0.69 196	0.83 313	0.55 173	0.51 137	0.58 231	0.20 35	0.48 121	0.30 154	0.13 53	0.10 45	0.14 80	0.12 104	0.13 72	0.12 62

MoCha-V2	0.26 58	0.16 32	0.30 33	0.41 223	0.18 24	0.27 64	0.26 99	0.57 120	0.28 30	0.37 94	0.27 38	0.33 86	0.34 174	0.56 169	0.23 38	0.12 31	0.10 45	0.12 24	0.10 47	0.13 72	0.13 107

IGEV++	0.25 47	0.17 45	0.35 77	0.40 195	0.23 134	0.24 30	0.23 68	0.56 116	0.24 16	0.29 50	0.36 87	0.30 66	0.22 50	0.33 20	0.29 139	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.10 47	0.13 72	0.14 138

DLNR_Zeroshot_test	20.12 586	36.36 592	38.38 589	170.13 599	62.28 595	0.22 16	0.20 22	13.43 583	0.40 107	0.45 138	0.66 190	0.42 145	0.21 41	0.64 250	0.32 173	5.57 582	0.10 45	0.15 123	0.11 77	72.31 598	0.13 107

CASnet	0.30 96	0.20 135	0.34 62	0.42 257	0.17 11	0.25 48	0.24 74	0.53 99	0.56 173	0.54 171	0.54 154	0.39 126	0.24 65	0.41 66	0.26 80	0.15 150	0.10 45	0.22 363	0.18 307	0.18 266	0.12 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 151	0.17 45	0.31 39	0.35 68	0.21 88	0.51 262	0.21 40	0.93 321	0.75 257	0.56 176	0.73 208	0.66 284	0.29 131	0.48 121	0.25 62	0.15 150	0.10 45	0.13 53	0.10 47	0.13 72	0.13 107

LoS_RVC	0.28 79	0.17 45	0.29 27	0.33 45	0.32 387	0.43 226	0.34 226	0.42 53	0.34 62	0.33 72	0.51 137	0.29 61	0.38 203	0.37 41	0.28 121	0.11 22	0.10 45	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.26 405

anonymousdsp	0.30 96	0.22 200	0.41 142	0.38 133	0.26 241	0.31 114	0.35 249	0.68 186	0.36 75	0.40 121	0.33 72	0.32 78	0.28 112	0.62 232	0.26 80	0.14 82	0.10 45	0.17 188	0.12 104	0.15 160	0.16 208

Selective-IGEV	0.25 47	0.18 69	0.37 103	0.37 114	0.20 70	0.27 64	0.25 86	0.59 127	0.25 20	0.27 41	0.26 34	0.34 91	0.18 17	0.62 232	0.23 38	0.12 31	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.11 30

EGLCR-Stereo	0.27 68	0.17 45	0.36 91	0.35 68	0.21 88	0.37 177	0.20 22	0.58 123	0.37 83	0.29 50	0.28 45	0.42 145	0.18 17	0.47 112	0.27 102	0.14 82	0.10 45	0.16 149	0.14 170	0.13 72	0.12 62

MC-Stereo	0.29 86	0.18 69	0.35 77	0.40 195	0.21 88	0.26 51	0.26 99	0.53 99	0.40 107	0.38 103	0.61 176	0.41 138	0.31 153	0.57 178	0.27 102	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.12 104	0.12 38	0.12 62

RCA-Stereo	0.36 151	0.18 69	0.37 103	0.38 133	0.23 134	0.31 114	0.33 214	0.70 208	1.25 483	0.45 138	0.65 186	0.46 171	0.43 236	0.40 60	0.29 139	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.12 104	0.12 38	0.12 62

DCANet-4	0.38 187	0.22 200	0.58 325	0.35 68	0.19 46	0.30 99	0.30 160	0.69 196	0.97 397	0.70 250	0.79 243	0.40 133	0.46 257	0.46 100	0.37 224	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.12 38	0.15 177

fff	0.39 200	0.18 69	0.46 201	0.35 68	0.19 46	0.30 99	0.30 160	0.73 238	1.08 442	0.70 250	0.79 243	0.44 158	0.62 340	0.47 112	0.37 224	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.12 38	0.15 177

ADStereo(finetuned)	0.39 200	0.18 69	0.58 325	0.35 68	0.19 46	0.30 99	0.30 160	0.72 226	0.96 392	0.72 262	0.77 229	0.45 167	0.68 380	0.46 100	0.36 215	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.15 177

test_4	0.37 169	0.19 100	0.34 62	0.45 336	0.26 241	0.20 8	0.34 226	0.58 123	0.42 122	0.60 186	1.45 486	0.43 154	0.26 88	0.67 280	0.29 139	0.12 31	0.10 45	0.17 188	0.19 335	0.15 160	0.12 62

IGEV-Stereo	0.30 96	0.22 200	0.41 142	0.38 133	0.26 241	0.30 99	0.35 249	0.68 186	0.36 75	0.40 121	0.33 72	0.32 78	0.28 112	0.62 232	0.26 80	0.14 82	0.10 45	0.17 188	0.12 104	0.15 160	0.16 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.37 169	0.19 100	0.50 247	0.45 336	0.24 174	0.47 250	0.36 262	0.69 196	0.84 314	0.66 223	0.46 114	0.68 294	0.25 72	0.45 92	0.32 173	0.12 31	0.10 45	0.18 234	0.16 224	0.15 160	0.12 62

LCNet	0.42 237	0.21 170	0.34 62	0.44 322	0.24 174	0.47 250	0.28 127	0.69 196	0.57 180	0.72 262	1.03 373	0.66 284	0.58 317	0.60 204	0.35 204	0.15 150	0.10 45	0.19 267	0.19 335	0.22 356	0.37 480

TransformOpticalFlow	0.46 272	0.21 170	0.49 235	0.42 257	0.24 174	0.36 165	0.46 381	1.04 358	0.84 314	0.67 232	1.14 415	0.73 321	0.56 301	0.78 356	0.33 183	0.15 150	0.10 45	0.17 188	0.15 195	0.14 116	0.15 177

PFNet	0.43 250	0.19 100	0.61 339	0.44 322	0.24 174	0.42 221	0.31 184	0.76 258	0.81 294	1.01 438	0.74 220	0.67 291	0.41 228	0.75 331	0.39 249	0.16 195	0.10 45	0.20 304	0.15 195	0.16 209	0.14 138

IRAFT_RVC	0.43 250	0.20 135	0.52 277	0.45 336	0.24 174	0.26 51	0.51 418	0.76 258	0.78 269	0.77 294	0.80 254	0.73 321	0.50 274	0.74 324	0.39 249	0.18 270	0.10 45	0.21 348	0.17 276	0.17 235	0.15 177

cross-raft	0.34 134	0.20 135	0.38 113	0.45 336	0.24 174	0.32 132	0.35 249	0.77 263	0.42 122	0.62 195	0.77 229	0.58 231	0.27 98	0.46 100	0.31 166	0.12 31	0.10 45	0.15 123	0.13 140	0.15 160	0.12 62

GMM-Stereo	0.44 256	0.20 135	0.39 121	0.42 257	0.25 204	0.50 257	0.44 371	0.72 226	0.57 180	0.77 294	1.37 469	0.76 337	0.38 203	0.62 232	0.34 195	0.15 150	0.10 45	0.20 304	0.19 335	0.17 235	0.28 426

s12784h	0.37 169	0.15 16	0.26 7	0.34 52	0.15 1	0.80 411	0.29 142	0.83 286	0.87 333	0.58 182	0.58 168	0.43 154	0.41 228	0.59 191	0.35 204	0.12 31	0.10 45	0.14 80	0.09 6	0.14 116	0.10 3

XX-TBD	0.32 117	0.53 482	0.26 7	0.53 450	0.21 88	0.38 183	0.24 74	0.41 49	0.77 265	0.55 173	0.70 203	0.31 70	0.26 88	0.33 20	0.28 121	0.16 195	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.13 72	0.11 30

DCANet	0.38 187	0.18 69	0.46 201	0.35 68	0.19 46	0.30 99	0.30 160	0.72 226	0.96 392	0.72 262	0.77 229	0.45 167	0.56 301	0.47 112	0.36 215	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.15 177

csc	0.39 200	0.18 69	0.46 201	0.35 68	0.19 46	0.30 99	0.30 160	0.73 238	1.08 442	0.70 250	0.79 243	0.44 158	0.62 340	0.47 112	0.37 224	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.12 38	0.15 177

cscssc	0.39 200	0.18 69	0.46 201	0.35 68	0.19 46	0.30 99	0.30 160	0.73 238	1.08 442	0.70 250	0.79 243	0.44 158	0.62 340	0.47 112	0.37 224	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.12 38	0.15 177

111	0.42 237	0.18 69	0.46 201	0.35 68	0.19 46	0.52 270	0.28 127	0.76 258	1.16 465	0.52 161	0.92 319	0.65 272	0.51 279	0.65 258	0.37 224	0.15 150	0.10 45	0.14 80	0.12 104	0.13 72	0.16 208

CFNet-RSSM	0.35 141	0.18 69	0.47 213	0.39 158	0.22 106	0.35 157	0.23 68	0.78 266	0.86 326	0.67 232	0.54 154	0.56 212	0.28 112	0.49 130	0.28 121	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.12 104	0.13 72	0.12 62

PMTNet	0.33 125	0.17 45	0.26 7	0.29 5	0.18 24	0.44 236	0.22 52	0.57 120	0.66 209	0.46 144	0.54 154	0.38 118	0.34 174	0.50 135	0.25 62	0.75 539	0.10 45	0.12 24	0.09 6	0.13 72	0.12 62

HITNet	0.43 250	0.27 337	0.50 247	0.34 52	0.18 24	0.65 352	0.32 198	0.99 342	0.70 228	0.73 269	0.86 285	0.66 284	0.56 301	0.61 210	0.47 311	0.14 82	0.10 45	0.15 123	0.13 140	0.18 266	0.13 107
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
MLCV	0.49 306	0.26 321	0.73 399	0.38 133	0.18 24	0.64 345	0.33 214	0.84 289	0.89 349	0.96 423	1.12 404	0.72 316	0.45 250	1.00 442	0.59 371	0.14 82	0.10 45	0.14 80	0.11 77	0.14 116	0.14 138

AdaDepth	0.23 33	0.18 69	0.36 91	0.38 133	0.19 46	0.33 144	0.22 52	0.35 23	0.24 16	0.22 16	0.21 14	0.20 21	0.19 22	0.59 191	0.21 17	0.10 6	0.11 111	0.13 53	0.10 47	0.11 12	0.13 107

MM-Stereo_test2	0.30 96	0.18 69	0.41 142	0.41 223	0.25 204	0.41 211	0.41 344	0.65 162	0.43 129	0.38 103	0.36 87	0.31 70	0.26 88	0.55 159	0.25 62	0.12 31	0.11 111	0.15 123	0.12 104	0.15 160	0.12 62

HART	0.30 96	0.17 45	0.33 53	0.41 223	0.21 88	0.32 132	0.26 99	0.67 180	0.32 48	0.33 72	0.66 190	0.41 138	0.22 50	0.58 183	0.25 62	0.12 31	0.11 111	0.15 123	0.11 77	0.15 160	0.12 62

SCV_C0	0.28 79	0.20 135	0.40 133	0.36 95	0.25 204	0.23 25	0.28 127	0.60 129	0.41 115	0.31 64	0.36 87	0.37 111	0.20 35	0.61 210	0.23 38	0.13 53	0.11 111	0.13 53	0.11 77	0.16 209	0.13 107

SCV	0.27 68	0.20 135	0.37 103	0.36 95	0.22 106	0.27 64	0.33 214	0.65 162	0.31 43	0.25 27	0.29 53	0.37 111	0.23 58	0.52 144	0.23 38	0.19 308	0.11 111	0.14 80	0.11 77	0.15 160	0.12 62

HUF	0.25 47	0.17 45	0.38 113	0.33 45	0.19 46	0.25 48	0.39 311	0.53 99	0.36 75	0.26 34	0.23 19	0.33 86	0.27 98	0.36 37	0.25 62	0.14 82	0.11 111	0.13 53	0.10 47	0.12 38	0.12 62

IGEV-RUCA	0.26 58	0.16 32	0.36 91	0.40 195	0.27 277	0.32 132	0.20 22	0.39 37	0.36 75	0.27 41	0.31 63	0.25 51	0.21 41	0.50 135	0.24 52	0.20 329	0.11 111	0.13 53	0.10 47	0.17 235	0.16 208

GIP-stereo	0.25 47	0.19 100	0.32 49	0.38 133	0.25 204	0.26 51	0.20 22	0.50 86	0.41 115	0.25 27	0.39 96	0.35 99	0.20 35	0.33 20	0.22 26	0.16 195	0.11 111	0.13 53	0.10 47	0.12 38	0.12 62

tt45	0.28 79	0.18 69	0.36 91	0.36 95	0.24 174	0.37 177	0.28 127	0.50 86	0.31 43	0.41 124	0.27 38	0.38 118	0.25 72	0.61 210	0.26 80	0.13 53	0.11 111	0.16 149	0.13 140	0.12 38	0.15 177

999	0.28 79	0.17 45	0.38 113	0.37 114	0.25 204	0.30 99	0.27 112	0.55 108	0.42 122	0.26 34	0.31 63	0.39 126	0.24 65	0.65 258	0.26 80	0.14 82	0.11 111	0.15 123	0.12 104	0.12 38	0.15 177

mms	0.27 68	0.21 170	0.36 91	0.38 133	0.25 204	0.31 114	0.32 198	0.43 57	0.33 56	0.29 50	0.34 81	0.34 91	0.20 35	0.48 121	0.26 80	0.13 53	0.11 111	0.16 149	0.13 140	0.15 160	0.13 107

ours_stereo	0.27 68	0.22 200	0.35 77	0.38 133	0.24 174	0.30 99	0.32 198	0.46 72	0.39 93	0.27 41	0.34 81	0.35 99	0.23 58	0.49 130	0.27 102	0.13 53	0.11 111	0.16 149	0.12 104	0.14 116	0.12 62

PAM_32	0.50 320	0.20 135	0.69 383	0.40 195	0.24 174	1.09 476	0.29 142	1.12 393	0.40 107	0.74 276	0.44 108	1.98 531	0.64 353	0.64 250	0.27 102	0.16 195	0.11 111	0.17 188	0.15 195	0.14 116	0.15 177

Occ-G	0.27 68	0.15 16	0.32 49	0.35 68	0.21 88	0.28 78	0.32 198	0.44 61	0.34 62	0.29 50	0.43 105	0.49 187	0.25 72	0.50 135	0.30 154	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.13 107

Pointernet	0.27 68	0.15 16	0.35 77	0.36 95	0.23 134	0.35 157	0.21 40	0.74 245	0.41 115	0.39 109	0.37 90	0.34 91	0.25 72	0.37 41	0.27 102	0.15 150	0.11 111	0.12 24	0.09 6	0.11 12	0.11 30

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 348	0.23 233	1.38 505	0.40 195	0.53 504	0.29 89	0.30 160	1.49 510	0.45 139	0.69 244	1.15 418	0.98 408	0.32 160	0.70 304	0.29 139	0.15 150	0.11 111	0.17 188	0.20 358	0.22 356	0.27 415

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 256	0.22 200	0.83 427	0.39 158	0.45 477	0.41 211	0.26 99	1.04 358	0.50 160	0.54 171	0.76 225	1.03 423	0.43 236	0.67 280	0.28 121	0.16 195	0.11 111	0.17 188	0.19 335	0.21 330	0.21 338

RSM++	0.26 58	0.19 100	0.36 91	0.37 114	0.21 88	0.28 78	0.29 142	0.54 105	0.34 62	0.26 34	0.23 19	0.36 110	0.21 41	0.52 144	0.24 52	0.12 31	0.11 111	0.14 80	0.12 104	0.14 116	0.11 30

trnet	0.28 79	0.15 16	0.25 1	0.29 5	0.16 2	0.38 183	0.23 68	0.53 99	0.77 265	0.43 134	0.52 144	0.34 91	0.28 112	0.39 52	0.27 102	0.15 150	0.11 111	0.12 24	0.08 1	0.11 12	0.11 30

ACVNet-DCA	0.36 151	0.25 286	0.35 77	0.42 257	0.23 134	0.53 275	0.37 275	0.91 310	0.59 185	0.42 129	0.50 129	0.34 91	0.47 262	0.61 210	0.26 80	0.17 233	0.11 111	0.19 267	0.13 140	0.18 266	0.19 289

xx1	0.40 215	0.25 286	0.35 77	0.42 257	0.23 134	0.53 275	0.37 275	0.71 215	1.17 468	0.42 129	0.50 129	0.65 272	0.56 301	0.61 210	0.26 80	0.17 233	0.11 111	0.20 304	0.19 335	0.18 266	0.19 289

1test111	0.37 169	0.25 286	0.35 77	0.42 257	0.23 134	0.53 275	0.37 275	0.91 310	0.59 185	0.42 129	0.50 129	0.34 91	0.47 262	0.59 191	0.48 315	0.17 233	0.11 111	0.19 267	0.13 140	0.18 266	0.19 289

cc1	0.38 187	0.25 286	0.35 77	0.42 257	0.23 134	0.53 275	0.37 275	0.71 215	1.17 468	0.42 129	0.50 129	0.34 91	0.47 262	0.61 210	0.26 80	0.17 233	0.11 111	0.19 267	0.13 140	0.16 209	0.17 251

ff7	0.30 96	0.22 200	0.42 155	0.37 114	0.26 241	0.31 114	0.34 226	0.66 169	0.35 69	0.39 109	0.33 72	0.31 70	0.28 112	0.61 210	0.26 80	0.14 82	0.11 111	0.17 188	0.12 104	0.15 160	0.16 208

ffff	0.30 96	0.22 200	0.42 155	0.37 114	0.26 241	0.31 114	0.34 226	0.66 169	0.35 69	0.39 109	0.33 72	0.31 70	0.28 112	0.61 210	0.26 80	0.14 82	0.11 111	0.17 188	0.12 104	0.15 160	0.16 208

ffm	0.47 283	0.28 353	0.68 374	0.39 158	0.26 241	0.56 294	0.40 324	0.72 226	1.13 456	0.76 286	0.98 345	0.71 301	0.55 294	0.61 210	0.26 80	0.17 233	0.11 111	0.25 414	0.21 378	0.16 209	0.17 251

ff1	0.56 378	0.28 353	0.68 374	0.39 158	0.26 241	0.56 294	0.40 324	0.72 226	1.13 456	0.76 286	0.98 345	0.71 301	0.55 294	1.25 478	1.46 507	0.17 233	0.11 111	0.25 414	0.21 378	0.16 209	0.17 251

11t	0.30 96	0.22 200	0.42 155	0.37 114	0.26 241	0.31 114	0.34 226	0.66 169	0.35 69	0.39 109	0.33 72	0.31 70	0.28 112	0.61 210	0.26 80	0.14 82	0.11 111	0.17 188	0.12 104	0.15 160	0.16 208

tt1	0.37 169	0.25 286	0.35 77	0.43 297	0.23 134	0.52 270	0.37 275	0.72 226	1.13 456	0.42 129	0.46 114	0.35 99	0.44 243	0.61 210	0.26 80	0.17 233	0.11 111	0.19 267	0.13 140	0.16 209	0.17 251

IGEV_Zeroshot_test	0.36 151	0.19 100	0.71 388	0.41 223	0.29 324	0.30 99	0.25 86	0.86 294	0.40 107	0.64 212	0.57 165	0.56 212	0.25 72	0.56 169	0.29 139	0.15 150	0.11 111	0.16 149	0.14 170	0.14 116	0.14 138

MSKI-zero shot	0.33 125	0.19 100	0.36 91	0.41 223	0.22 106	0.32 132	0.22 52	0.65 162	0.45 139	0.52 161	0.64 184	0.60 245	0.19 22	0.78 356	0.27 102	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.10 47	0.13 72	0.13 107

testlalala	0.29 86	0.20 135	0.45 188	0.34 52	0.24 174	0.44 236	0.29 142	0.50 86	0.30 39	0.70 250	0.50 129	0.35 99	0.25 72	0.33 20	0.25 62	0.15 150	0.11 111	0.14 80	0.09 6	0.12 38	0.13 107

testlalala_base	0.49 306	0.26 321	0.44 180	0.47 381	0.34 411	0.57 303	0.26 99	0.60 129	0.37 83	0.52 161	0.56 163	0.46 171	0.31 153	0.45 92	0.33 183	1.56 558	0.11 111	0.14 80	0.10 47	1.85 550	0.15 177

AEACV	0.28 79	0.18 69	0.34 62	0.36 95	0.45 477	0.27 64	0.27 112	0.41 49	0.39 93	0.31 64	0.46 114	0.31 70	0.36 189	0.38 48	0.25 62	0.14 82	0.11 111	0.15 123	0.13 140	0.13 72	0.13 107

RAFT-Test	0.35 141	0.19 100	0.42 155	0.39 158	0.24 174	0.50 257	0.23 68	0.74 245	0.44 134	0.62 195	0.85 281	0.64 266	0.28 112	0.48 121	0.30 154	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.13 107

HH	0.37 169	0.22 200	0.49 235	0.41 223	0.26 241	0.36 165	0.30 160	0.87 295	0.41 115	0.45 138	0.59 170	0.78 345	0.43 236	0.77 348	0.26 80	0.15 150	0.11 111	0.15 123	0.14 170	0.14 116	0.14 138

HanStereo	0.37 169	0.22 200	0.49 235	0.41 223	0.26 241	0.36 165	0.30 160	0.87 295	0.41 115	0.45 138	0.59 170	0.78 345	0.43 236	0.77 348	0.26 80	0.15 150	0.11 111	0.15 123	0.14 170	0.14 116	0.14 138

anonymousdsp2	0.37 169	0.21 170	0.49 235	0.38 133	0.24 174	0.48 255	0.31 184	0.91 310	0.68 217	0.57 179	0.51 137	0.51 193	0.34 174	0.59 191	0.33 183	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.10 47	0.16 209	0.16 208

LoS	0.30 96	0.16 32	0.32 49	0.30 8	0.19 46	0.32 132	0.29 142	0.54 105	0.73 247	0.35 87	0.52 144	0.42 145	0.29 131	0.48 121	0.29 139	0.15 150	0.11 111	0.13 53	0.09 6	0.12 38	0.12 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.29 86	0.15 16	0.25 1	0.31 11	0.71 530	0.36 165	0.27 112	0.51 90	0.47 151	0.34 84	0.48 122	0.27 57	0.23 58	0.40 60	0.24 52	0.13 53	0.11 111	0.12 24	0.08 1	0.13 72	0.32 451

knoymous	0.37 169	0.22 200	0.34 62	0.32 29	0.22 106	0.38 183	0.29 142	0.63 149	0.65 206	0.69 244	0.69 200	0.60 245	0.40 223	0.61 210	0.36 215	0.17 233	0.11 111	0.20 304	0.12 104	0.18 266	0.19 289

ProNet	0.30 96	0.22 200	0.41 142	0.36 95	0.25 204	0.33 144	0.42 355	0.62 141	0.41 115	0.33 72	0.31 63	0.32 78	0.28 112	0.60 204	0.28 121	0.13 53	0.11 111	0.16 149	0.13 140	0.13 72	0.14 138

ccc-4	0.30 96	0.22 200	0.42 155	0.37 114	0.26 241	0.31 114	0.34 226	0.66 169	0.35 69	0.39 109	0.33 72	0.31 70	0.28 112	0.61 210	0.26 80	0.14 82	0.11 111	0.17 188	0.12 104	0.15 160	0.16 208

RAFT+CT+SA	0.40 215	0.24 255	0.40 133	0.53 450	0.27 277	0.28 78	0.45 378	0.79 273	0.81 294	0.51 158	0.90 305	0.42 145	0.39 218	0.81 367	0.33 183	0.15 150	0.11 111	0.18 234	0.18 307	0.15 160	0.15 177

test_5	0.44 256	0.25 286	0.48 226	0.53 450	0.28 301	0.28 78	0.42 355	0.77 263	0.87 333	0.63 202	0.91 313	0.73 321	0.53 283	0.82 373	0.36 215	0.14 82	0.11 111	0.18 234	0.18 307	0.18 266	0.16 208

iRaft-Stereo_20w	0.42 237	0.20 135	0.63 349	0.39 158	0.27 277	0.33 144	0.25 86	1.76 540	0.37 83	0.73 269	0.53 151	0.63 259	0.42 233	0.86 384	0.29 139	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.13 140	0.15 160	0.15 177

IPLG	0.40 215	0.21 170	0.64 354	0.41 223	0.25 204	0.54 282	0.27 112	0.77 263	0.68 217	0.85 346	0.82 264	0.33 86	0.32 160	0.64 250	0.49 324	0.13 53	0.11 111	0.16 149	0.14 170	0.14 116	0.14 138

MIPNet	0.39 200	0.22 200	0.66 362	0.40 195	0.25 204	0.53 275	0.29 142	0.78 266	0.74 253	0.68 241	0.60 173	0.40 133	0.48 266	0.45 92	0.39 249	0.14 82	0.11 111	0.16 149	0.13 140	0.14 116	0.14 138

HHNet	0.42 237	0.19 100	0.43 174	0.35 68	0.38 435	0.33 144	0.33 214	0.71 215	0.78 269	0.87 361	1.30 456	0.52 197	0.36 189	0.53 150	0.37 224	0.16 195	0.11 111	0.19 267	0.15 195	0.15 160	0.25 401

AAGNet	1.40 529	0.20 135	0.52 277	0.45 336	0.26 241	0.29 89	0.29 142	0.67 180	0.71 235	0.97 426	0.86 285	0.66 284	0.60 329	0.66 270	19.98 583	0.17 233	0.11 111	0.19 267	0.15 195	0.20 318	0.13 107

STrans-v2	0.47 283	0.21 170	0.49 235	0.41 223	0.25 204	0.54 282	0.49 409	1.16 408	0.82 307	0.67 232	1.05 379	0.71 301	0.67 372	0.74 324	0.34 195	0.15 150	0.11 111	0.17 188	0.15 195	0.14 116	0.14 138

PSM-AAD	0.48 293	0.21 170	0.39 121	0.44 322	0.23 134	0.56 294	0.47 389	0.67 180	0.73 247	1.08 467	1.12 404	0.58 231	0.87 457	0.63 243	0.33 183	0.15 150	0.11 111	0.25 414	0.26 455	0.18 266	0.42 496

KYRaft	0.48 293	0.21 170	0.41 142	0.45 336	0.23 134	0.43 226	0.36 262	0.68 186	0.45 139	0.94 406	1.72 508	0.78 345	0.40 223	0.65 258	0.32 173	0.16 195	0.11 111	0.18 234	0.22 400	0.17 235	0.76 539

SST-Stereo	0.41 230	0.20 135	0.48 226	0.43 297	0.25 204	0.25 48	0.21 40	0.68 186	0.50 160	1.08 467	0.79 243	0.71 301	0.42 233	0.81 367	0.38 239	0.17 233	0.11 111	0.20 304	0.16 224	0.19 301	0.15 177

THIR-Stereo	0.51 334	0.19 100	0.47 213	0.39 158	0.23 134	0.74 391	0.64 469	0.68 186	0.88 344	1.03 445	1.40 472	0.71 301	0.75 417	0.64 250	0.43 283	0.16 195	0.11 111	0.17 188	0.18 307	0.15 160	0.17 251

RAFT_R40	0.41 230	0.20 135	0.47 213	0.44 322	0.25 204	0.23 25	0.25 86	0.69 196	0.70 228	0.98 429	0.78 238	0.72 316	0.43 236	0.80 362	0.39 249	0.17 233	0.11 111	0.20 304	0.16 224	0.18 266	0.15 177

DRaft	0.49 306	0.18 69	0.50 247	0.38 133	0.25 204	0.57 303	0.39 311	0.67 180	0.86 326	1.02 442	1.75 509	0.50 189	0.79 433	0.65 258	0.42 281	0.14 82	0.11 111	0.16 149	0.16 224	0.14 116	0.17 251

RAFT-RH_RVC	0.57 384	0.18 69	0.44 180	0.38 133	0.23 134	0.56 294	0.24 74	0.61 137	0.73 247	1.18 485	3.90 561	0.55 206	0.40 223	0.67 280	0.38 239	0.14 82	0.11 111	0.20 304	0.15 195	0.12 38	0.14 138

RAFT-345	0.41 230	0.19 100	0.42 155	0.39 158	0.23 134	0.32 132	0.25 86	0.62 141	0.56 173	0.74 276	1.77 510	0.44 158	0.35 182	0.67 280	0.37 224	0.14 82	0.11 111	0.18 234	0.14 170	0.14 116	0.13 107

CRE-IMP	0.37 169	0.23 233	0.53 285	0.42 257	0.24 174	0.40 200	0.21 40	0.61 137	0.45 139	0.65 217	0.73 208	0.53 202	0.37 195	0.63 243	0.40 271	0.18 270	0.11 111	0.19 267	0.16 224	0.21 330	0.19 289

Prome-Stereo	0.46 272	0.20 135	0.37 103	0.45 336	0.26 241	0.40 200	0.42 355	0.69 196	0.49 156	0.96 423	1.84 514	0.58 231	0.64 353	0.63 243	0.32 173	0.15 150	0.11 111	0.16 149	0.14 170	0.17 235	0.30 438

iRaftStereo_RVC	0.33 125	0.20 135	0.40 133	0.40 195	0.23 134	0.31 114	0.29 142	0.70 208	0.55 172	0.49 155	0.66 190	0.37 111	0.23 58	0.47 112	0.33 183	0.14 82	0.11 111	0.19 267	0.17 276	0.16 209	0.13 107

XX-Stereo	0.38 187	0.18 69	0.52 277	0.58 486	0.38 435	0.39 192	0.20 22	0.62 141	0.31 43	0.47 147	1.29 454	0.72 316	0.25 72	0.59 191	0.28 121	0.16 195	0.11 111	0.17 188	0.16 224	0.14 116	0.11 30

EAI-Stereo	0.36 151	0.21 170	0.46 201	0.40 195	0.22 106	0.33 144	0.36 262	1.22 441	0.32 48	0.52 161	0.75 222	0.35 99	0.28 112	0.65 258	0.30 154	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.14 170	0.14 116	0.13 107

Gwc-CoAtRS	0.35 141	0.18 69	0.46 201	0.39 158	0.23 134	0.34 154	0.22 52	0.74 245	0.77 265	0.62 195	0.60 173	0.58 231	0.29 131	0.47 112	0.29 139	0.14 82	0.11 111	0.14 80	0.12 104	0.13 72	0.13 107

CREStereo	0.28 79	0.16 32	0.25 1	0.28 2	0.17 11	0.38 183	0.25 86	0.52 93	0.76 262	0.43 134	0.51 137	0.32 78	0.28 112	0.39 52	0.27 102	0.16 195	0.11 111	0.12 24	0.09 6	0.12 38	0.12 62
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
iResNet	0.52 348	0.31 391	0.86 441	0.44 322	0.22 106	0.66 359	0.47 389	0.92 319	1.02 416	0.89 378	1.12 404	0.69 296	0.55 294	0.86 384	0.60 372	0.15 150	0.11 111	0.15 123	0.12 104	0.17 235	0.17 251

MultiAttention	3.62 563	0.25 286	0.65 359	0.56 474	0.34 411	23.66 584	2.61 572	1.65 532	1.14 462	0.82 319	1.83 513	1.13 459	0.42 233	35.16 593	0.72 406	0.18 270	0.12 178	0.23 385	0.23 416	0.35 469	0.33 460

z-ln-s-r	0.70 434	0.39 435	1.51 514	0.40 195	0.27 277	0.58 309	0.62 461	0.87 295	1.09 448	0.84 333	1.44 482	0.91 392	0.87 457	1.20 473	2.07 531	0.16 195	0.12 178	0.17 188	0.15 195	0.21 330	0.17 251

depthmonostereo	0.30 96	0.15 16	0.36 91	0.35 68	0.18 24	0.45 243	0.27 112	0.71 215	0.57 180	0.36 90	0.43 105	0.34 91	0.40 223	0.36 37	0.27 102	0.14 82	0.12 178	0.13 53	0.12 104	0.11 12	0.12 62

DilatedVolume-Stereo	0.31 111	0.16 32	0.38 113	0.34 52	0.21 88	0.54 282	0.25 86	0.58 123	0.43 129	0.59 183	0.50 129	0.37 111	0.32 160	0.50 135	0.29 139	0.13 53	0.12 178	0.13 53	0.11 77	0.11 12	0.12 62

G2L-ROB	0.49 306	0.20 135	0.48 226	0.36 95	0.22 106	0.58 309	0.42 355	1.19 423	0.74 253	0.86 356	0.76 225	1.08 441	0.59 323	0.81 367	0.60 372	0.17 233	0.12 178	0.15 123	0.12 104	0.17 235	0.20 320

xyz-stereo-finetune2	0.37 169	0.20 135	0.40 133	0.32 29	0.19 46	0.80 411	0.29 142	0.56 116	0.33 56	0.53 169	0.79 243	0.43 154	0.48 266	0.70 304	0.46 300	0.13 53	0.12 178	0.17 188	0.13 140	0.12 38	0.14 138

xyz-stereo-finetune	0.34 134	0.19 100	0.38 113	0.34 52	0.18 24	0.57 303	0.32 198	0.60 129	0.70 228	0.47 147	0.54 154	0.38 118	0.35 182	0.57 178	0.38 239	0.13 53	0.12 178	0.16 149	0.13 140	0.13 72	0.13 107

G2L-Stereo_test	0.50 320	0.22 200	0.46 201	0.34 52	0.24 174	0.58 309	0.59 454	1.14 402	0.79 276	0.89 378	0.96 332	0.96 404	0.59 323	0.72 319	0.67 392	0.17 233	0.12 178	0.14 80	0.12 104	0.15 160	0.16 208

LG-Stereo	0.25 47	0.18 69	0.43 174	0.40 195	0.20 70	0.22 16	0.26 99	0.33 12	0.39 93	0.27 41	0.45 110	0.22 33	0.16 10	0.38 48	0.28 121	0.11 22	0.12 178	0.17 188	0.15 195	0.13 72	0.10 3

fffy	0.29 86	0.22 200	0.38 113	0.38 133	0.23 134	0.33 144	0.29 142	0.55 108	0.42 122	0.33 72	0.37 90	0.39 126	0.27 98	0.52 144	0.28 121	0.13 53	0.12 178	0.16 149	0.13 140	0.14 116	0.12 62

UGAM-zero	0.48 293	0.21 170	0.66 362	0.38 133	0.23 134	0.36 165	0.22 52	1.30 472	0.43 129	0.67 232	0.61 176	1.74 521	0.89 465	0.79 359	0.27 102	0.15 150	0.12 178	0.15 123	0.12 104	0.13 72	0.14 138

GCAP-BAT	0.32 117	0.21 170	0.45 188	0.34 52	0.29 324	0.28 78	0.27 112	0.53 99	0.32 48	0.61 191	0.66 190	0.47 176	0.25 72	0.59 191	0.28 121	0.15 150	0.12 178	0.15 123	0.10 47	0.12 38	0.12 62

RAStereo	0.25 47	0.17 45	0.33 53	0.40 195	0.21 88	0.24 30	0.26 99	0.45 65	0.46 145	0.23 19	0.34 81	0.30 66	0.19 22	0.34 25	0.26 80	0.15 150	0.12 178	0.16 149	0.13 140	0.14 116	0.11 30

gcap-zeroshot	0.35 141	0.20 135	0.61 339	0.39 158	0.23 134	0.53 275	0.27 112	0.58 123	0.35 69	0.64 212	0.49 127	0.87 374	0.34 174	0.49 130	0.25 62	0.14 82	0.12 178	0.15 123	0.12 104	0.13 72	0.14 138

test_for_model	0.90 477	3.60 578	0.42 155	2.47 567	2.11 567	0.39 192	0.28 127	0.46 72	0.48 153	0.76 286	0.32 70	0.30 66	0.28 112	0.35 30	0.27 102	0.69 538	0.12 178	0.13 53	0.09 6	3.76 577	0.74 537

MGS-Stereo	0.29 86	0.20 135	0.42 155	0.37 114	0.24 174	0.37 177	0.30 160	0.40 46	0.50 160	0.32 68	0.51 137	0.40 133	0.24 65	0.45 92	0.28 121	0.16 195	0.12 178	0.15 123	0.13 140	0.15 160	0.14 138

MyStereo8	0.42 237	0.21 170	0.64 354	0.43 297	0.29 324	0.55 288	0.28 127	0.72 226	0.50 160	0.73 269	1.01 361	0.57 216	0.44 243	0.52 144	0.52 336	0.15 150	0.12 178	0.16 149	0.14 170	0.19 301	0.21 338

IGEVStereo-DCA	0.30 96	0.24 255	0.42 155	0.36 95	0.27 277	0.38 183	0.34 226	0.66 169	0.35 69	0.39 109	0.31 63	0.35 99	0.27 98	0.62 232	0.25 62	0.16 195	0.12 178	0.16 149	0.12 104	0.14 116	0.16 208

rrr	0.31 111	0.24 255	0.56 314	0.36 95	0.27 277	0.38 183	0.31 184	0.56 116	0.44 134	0.39 109	0.31 63	0.35 99	0.27 98	0.62 232	0.25 62	0.16 195	0.12 178	0.16 149	0.13 140	0.14 116	0.14 138

GCAP-Stereo	0.29 86	0.21 170	0.45 188	0.39 158	0.20 70	0.39 192	0.22 52	0.60 129	0.46 145	0.47 147	0.50 129	0.39 126	0.27 98	0.34 25	0.24 52	0.14 82	0.12 178	0.14 80	0.11 77	0.13 72	0.12 62

riskmin	0.41 230	0.21 170	0.44 180	0.34 52	0.24 174	0.58 309	0.32 198	0.70 208	0.86 326	0.52 161	0.57 165	0.78 345	0.60 329	0.58 183	0.39 249	0.17 233	0.12 178	0.19 267	0.13 140	0.19 301	0.22 357

Selective-RAFT	0.36 151	0.23 233	0.54 298	0.45 336	0.22 106	0.64 345	0.27 112	0.62 141	0.65 206	0.41 124	0.38 95	0.55 206	0.39 218	0.59 191	0.36 215	0.14 82	0.12 178	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.14 138

DisPM	0.40 215	0.20 135	0.50 247	0.42 257	0.27 277	0.24 30	0.30 160	0.68 186	0.61 195	0.88 371	0.87 292	0.59 241	0.32 160	0.80 362	0.34 195	0.19 308	0.12 178	0.19 267	0.17 276	0.16 209	0.21 338

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 425	0.30 382	1.20 486	0.42 257	0.31 362	1.00 458	0.58 451	1.16 408	1.07 438	1.01 438	1.25 441	1.08 441	0.75 417	1.18 469	1.03 471	0.20 329	0.12 178	0.16 149	0.13 140	0.22 356	0.22 357

raft_robust	0.41 230	0.24 255	0.39 121	0.43 297	0.22 106	0.40 200	0.33 214	0.80 276	0.98 402	0.80 313	0.88 296	0.41 138	0.32 160	0.89 394	0.30 154	0.14 82	0.12 178	0.16 149	0.18 307	0.15 160	0.13 107

Sa-1000	0.49 306	0.25 286	0.45 188	0.46 361	0.25 204	0.64 345	0.34 226	0.85 290	0.95 385	0.85 346	1.51 493	0.55 206	0.44 243	0.94 414	0.31 166	0.16 195	0.12 178	0.21 348	0.20 358	0.15 160	0.14 138

iRaft-Stereo_5w	0.46 272	0.22 200	0.53 285	0.43 297	0.30 348	0.30 99	0.53 428	0.66 169	0.71 235	0.62 195	0.89 299	1.01 419	0.67 372	0.76 341	0.67 392	0.13 53	0.12 178	0.17 188	0.15 195	0.15 160	0.17 251

CIPLG	0.42 237	0.23 233	0.71 388	0.45 336	0.33 399	0.51 262	0.33 214	0.68 186	0.68 217	0.84 333	0.96 332	0.47 176	0.33 167	0.56 169	0.52 336	0.17 233	0.12 178	0.16 149	0.14 170	0.13 72	0.16 208

IPLGR_C	0.42 237	0.23 233	0.71 388	0.46 361	0.33 399	0.51 262	0.34 226	0.69 196	0.69 224	0.84 333	0.92 319	0.46 171	0.33 167	0.53 150	0.53 347	0.17 233	0.12 178	0.16 149	0.14 170	0.13 72	0.16 208

IPLGR	0.40 215	0.22 200	0.70 386	0.40 195	0.22 106	0.51 262	0.29 142	0.78 266	0.78 269	0.80 313	0.77 229	0.44 158	0.41 228	0.48 121	0.40 271	0.14 82	0.12 178	0.16 149	0.14 170	0.16 209	0.14 138

GMOStereo	0.38 187	0.19 100	0.42 155	0.43 297	0.24 174	0.40 200	0.39 311	0.55 108	0.64 200	0.89 378	0.84 272	0.65 272	0.37 195	0.39 52	0.29 139	0.14 82	0.12 178	0.20 304	0.18 307	0.15 160	0.12 62

error version	0.38 187	0.19 100	0.42 155	0.43 297	0.24 174	0.40 200	0.39 311	0.55 108	0.64 200	0.89 378	0.84 272	0.65 272	0.37 195	0.39 52	0.29 139	0.14 82	0.12 178	0.20 304	0.18 307	0.15 160	0.12 62

test-v	0.38 187	0.19 100	0.42 155	0.43 297	0.24 174	0.40 200	0.39 311	0.55 108	0.64 200	0.89 378	0.84 272	0.65 272	0.37 195	0.39 52	0.29 139	0.14 82	0.12 178	0.20 304	0.18 307	0.15 160	0.12 62

ACRE	0.42 237	0.23 233	0.73 399	0.45 336	0.33 399	0.50 257	0.33 214	0.68 186	0.70 228	0.82 319	0.92 319	0.46 171	0.32 160	0.53 150	0.52 336	0.17 233	0.12 178	0.15 123	0.14 170	0.13 72	0.16 208

CrosDoStereo	0.51 334	0.19 100	0.46 201	0.39 158	0.24 174	0.39 192	1.14 533	0.69 196	0.87 333	0.94 406	1.36 466	0.62 254	0.75 417	0.68 289	0.46 300	0.15 150	0.12 178	0.17 188	0.18 307	0.14 116	0.16 208

TRStereo	0.39 200	0.32 394	0.64 354	0.49 400	0.41 453	0.30 99	0.30 160	0.97 336	0.63 196	0.53 169	0.43 105	0.52 197	0.26 88	0.77 348	0.29 139	0.18 270	0.12 178	0.19 267	0.19 335	0.13 72	0.13 107

Patchmatch Stereo++	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.21 40	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.61 210	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208
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
OMP-Stereo	0.43 250	0.23 233	0.50 247	0.53 450	0.25 204	0.36 165	0.24 74	0.73 238	0.81 294	0.78 305	0.64 184	0.88 378	0.41 228	0.95 420	0.36 215	0.15 150	0.12 178	0.20 304	0.15 195	0.16 209	0.13 107

IIG-Stereo	0.45 265	0.22 200	0.48 226	0.51 423	0.26 241	0.43 226	0.21 40	0.73 238	0.80 285	0.84 333	0.95 328	0.82 360	0.46 257	0.95 420	0.37 224	0.16 195	0.12 178	0.19 267	0.15 195	0.15 160	0.12 62

NF-Stereo	0.39 200	0.21 170	0.51 256	0.42 257	0.25 204	0.26 51	0.30 160	0.71 215	0.72 237	0.66 223	0.77 229	0.57 216	0.31 153	0.69 296	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.16 209	0.27 415

OCTAStereo	0.39 200	0.21 170	0.51 256	0.42 257	0.25 204	0.26 51	0.30 160	0.71 215	0.72 237	0.66 223	0.77 229	0.58 231	0.31 153	0.69 296	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.16 209	0.27 415

PSM-softLoss	0.40 215	0.21 170	0.53 285	0.42 257	0.26 241	0.29 89	0.34 226	0.70 208	0.49 156	0.63 202	0.82 264	0.59 241	0.33 167	0.75 331	0.43 283	0.20 329	0.12 178	0.20 304	0.18 307	0.17 235	0.22 357

KMStereo	0.40 215	0.21 170	0.53 285	0.42 257	0.26 241	0.29 89	0.34 226	0.70 208	0.49 156	0.63 202	0.82 264	0.59 241	0.33 167	0.75 331	0.43 283	0.20 329	0.12 178	0.20 304	0.18 307	0.17 235	0.22 357

NRIStereo	0.37 169	0.21 170	0.49 235	0.42 257	0.23 134	0.33 144	0.25 86	0.68 186	0.59 185	0.65 217	0.63 181	0.55 206	0.37 195	0.67 280	0.40 271	0.16 195	0.12 178	0.18 234	0.15 195	0.17 235	0.15 177

PSM-adaLoss	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.31 184	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.59 191	0.38 239	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

ROB_FTStereo_v2	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.31 184	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.60 204	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

ROB_FTStereo	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.20 22	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.60 204	0.38 239	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

HUI-Stereo	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.22 52	0.63 149	0.40 107	0.64 212	0.73 208	0.58 231	0.38 203	0.53 150	0.38 239	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

ASMatch	0.48 293	0.20 135	0.47 213	0.39 158	0.28 301	0.37 177	0.26 99	0.76 258	0.72 237	0.77 294	2.29 527	0.61 247	0.51 279	0.64 250	0.39 249	0.15 150	0.12 178	0.17 188	0.15 195	0.14 116	0.22 357

DeepStereo_LL	0.51 334	0.19 100	0.46 201	0.39 158	0.24 174	0.39 192	1.14 533	0.69 196	0.87 333	0.94 406	1.36 466	0.62 254	0.75 417	0.68 289	0.46 300	0.15 150	0.12 178	0.17 188	0.18 307	0.14 116	0.16 208

DEmStereo	0.49 306	0.18 69	0.53 285	0.39 158	0.26 241	0.57 303	0.33 214	0.65 162	0.75 257	0.90 386	1.65 502	0.57 216	1.02 487	0.63 243	0.44 290	0.14 82	0.12 178	0.16 149	0.16 224	0.14 116	0.17 251

GrayStereo	0.49 306	0.20 135	0.44 180	0.47 381	0.29 324	0.51 262	0.62 461	0.71 215	0.66 209	1.04 450	1.46 487	0.77 342	0.73 408	0.58 183	0.35 204	0.15 150	0.12 178	0.17 188	0.17 276	0.15 160	0.30 438

RE-Stereo	0.39 200	0.21 170	0.51 256	0.42 257	0.25 204	0.26 51	0.30 160	0.71 215	0.72 237	0.66 223	0.77 229	0.57 216	0.31 153	0.70 304	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.16 209	0.27 415

Pruner-Stereo	0.39 200	0.21 170	0.51 256	0.41 223	0.25 204	0.22 16	0.24 74	0.71 215	0.59 185	0.90 386	0.75 222	0.67 291	0.30 149	0.64 250	0.39 249	0.19 308	0.12 178	0.20 304	0.17 276	0.17 235	0.19 289

TVStereo	0.39 200	0.21 170	0.51 256	0.42 257	0.25 204	0.26 51	0.30 160	0.71 215	0.72 237	0.66 223	0.77 229	0.57 216	0.31 153	0.70 304	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.16 209	0.27 415

DeepStereo_RVC	0.37 169	0.22 200	0.51 256	0.41 223	0.24 174	0.26 51	0.22 52	0.64 159	0.40 107	0.69 244	0.67 197	0.57 216	0.50 274	0.58 183	0.42 281	0.17 233	0.12 178	0.18 234	0.16 224	0.19 301	0.19 289

iGMRVC	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.29 142	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.61 210	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

iRAFT	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.21 40	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.61 210	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

AnonymousM	0.42 237	0.86 529	0.31 39	0.35 68	0.23 134	0.30 99	0.37 275	0.56 116	0.44 134	0.72 262	0.50 129	0.47 176	0.29 131	0.42 74	0.35 204	0.16 195	0.12 178	1.51 551	0.32 488	0.12 38	0.11 30

test-2	0.38 187	0.19 100	0.42 155	0.43 297	0.24 174	0.40 200	0.39 311	0.55 108	0.64 200	0.89 378	0.84 272	0.65 272	0.37 195	0.39 52	0.29 139	0.14 82	0.12 178	0.20 304	0.18 307	0.15 160	0.12 62

test-1	0.37 169	0.20 135	0.76 408	0.47 381	0.27 277	0.44 236	0.36 262	0.63 149	0.65 206	0.49 155	0.67 197	0.54 204	0.35 182	0.42 74	0.30 154	0.14 82	0.12 178	0.16 149	0.14 170	0.15 160	0.18 277

RAFT-IKP	0.36 151	0.24 255	0.51 256	0.42 257	0.22 106	0.24 30	0.27 112	0.63 149	0.39 93	0.63 202	0.73 208	0.57 216	0.38 203	0.61 210	0.39 249	0.18 270	0.12 178	0.20 304	0.16 224	0.21 330	0.16 208

rafts_anoy	0.38 187	0.22 200	0.38 113	0.43 297	0.28 301	0.32 132	0.32 198	0.70 208	0.91 360	0.59 183	0.66 190	0.45 167	0.33 167	0.49 130	0.41 276	0.16 195	0.12 178	0.21 348	0.23 416	0.18 266	0.16 208

raft+_RVC	0.38 187	0.20 135	0.38 113	0.39 158	0.27 277	0.44 236	0.35 249	0.81 278	0.90 354	0.52 161	0.78 238	0.50 189	0.29 131	0.56 169	0.41 276	0.15 150	0.12 178	0.17 188	0.15 195	0.14 116	0.13 107

raftrobust	0.35 141	0.20 135	0.39 121	0.43 297	0.29 324	0.31 114	0.25 86	0.73 238	0.66 209	0.59 183	0.56 163	0.44 158	0.45 250	0.55 159	0.31 166	0.16 195	0.12 178	0.14 80	0.12 104	0.12 38	0.14 138

test_xeample3	0.31 111	0.23 233	0.56 314	0.36 95	0.26 241	0.35 157	0.32 198	0.60 129	0.38 88	0.44 137	0.32 70	0.33 86	0.28 112	0.66 270	0.27 102	0.14 82	0.12 178	0.16 149	0.12 104	0.14 116	0.14 138

ARAFT	0.48 293	0.25 286	0.82 423	0.42 257	0.25 204	0.56 294	0.54 435	0.82 284	0.82 307	0.92 396	0.75 222	0.75 330	0.48 266	0.89 394	0.37 224	0.15 150	0.12 178	0.23 385	0.22 400	0.14 116	0.14 138

BEATNet_4x	0.49 306	0.35 411	0.72 394	0.38 133	0.20 70	0.65 352	0.36 262	1.08 379	0.78 269	0.78 305	0.88 296	0.73 321	0.64 353	0.71 314	0.60 372	0.16 195	0.12 178	0.16 149	0.15 195	0.24 389	0.18 277

ccs_rob	0.47 283	0.25 286	0.55 302	0.38 133	0.28 301	0.58 309	0.32 198	0.89 304	0.90 354	0.83 327	1.02 363	0.75 330	0.48 266	0.61 210	0.46 300	0.17 233	0.12 178	0.24 401	0.16 224	0.26 411	0.21 338

iResNet_ROB	0.55 369	0.24 255	0.61 339	0.38 133	0.22 106	0.66 359	0.30 160	1.59 526	1.33 500	0.94 406	1.05 379	0.81 358	0.69 382	0.84 379	0.46 300	0.17 233	0.12 178	0.14 80	0.09 6	0.15 160	0.20 320

DN-CSS_ROB	0.45 265	0.27 337	0.74 403	0.41 223	0.29 324	0.43 226	0.29 142	0.80 276	0.78 269	0.73 269	1.08 395	0.48 181	0.45 250	0.81 367	0.40 271	0.15 150	0.12 178	0.21 348	0.19 335	0.18 266	0.17 251

pmcnn	1.27 520	0.31 391	1.14 482	0.41 223	0.23 134	0.97 450	0.71 480	1.23 445	1.32 498	1.83 532	2.34 530	11.25 578	0.89 465	1.04 450	0.96 457	0.15 150	0.12 178	0.12 24	0.10 47	0.15 160	0.16 208

water-stereo	0.29 86	0.15 16	0.32 49	0.36 95	0.20 70	0.36 165	0.24 74	0.65 162	0.39 93	0.41 124	0.61 176	0.44 158	0.39 218	0.29 6	0.28 121	0.14 82	0.13 250	0.14 80	0.12 104	0.12 38	0.12 62

MM-Stereo_test1	0.34 134	0.19 100	0.37 103	0.42 257	0.23 134	0.35 157	0.44 371	0.62 141	0.56 173	0.61 191	0.51 137	0.38 118	0.36 189	0.65 258	0.27 102	0.15 150	0.13 250	0.17 188	0.14 170	0.15 160	0.13 107

AIO-test2	0.40 215	0.21 170	0.44 180	0.48 389	0.26 241	0.44 236	0.38 293	0.79 273	1.28 490	0.37 94	0.87 292	0.38 118	0.30 149	0.50 135	0.28 121	0.16 195	0.13 250	0.21 348	0.24 431	0.15 160	0.15 177

AIO-test1	0.39 200	0.18 69	0.42 155	0.51 423	0.25 204	0.44 236	0.30 160	0.74 245	1.20 477	0.41 124	0.71 204	0.45 167	0.29 131	0.56 169	0.27 102	0.15 150	0.13 250	0.19 267	0.21 378	0.13 72	0.18 277

model_zeroshot	0.35 141	0.20 135	0.56 314	0.41 223	0.30 348	0.51 262	0.26 99	0.69 196	0.48 153	0.65 217	0.51 137	0.52 197	0.25 72	0.46 100	0.27 102	0.17 233	0.13 250	0.15 123	0.14 170	0.13 72	0.14 138

testlalala2	0.37 169	0.19 100	0.45 188	0.94 536	0.56 509	0.45 243	0.25 86	0.64 159	0.51 166	0.69 244	0.57 165	0.44 158	0.24 65	0.35 30	0.33 183	0.15 150	0.13 250	0.14 80	0.10 47	0.13 72	0.14 138

H2IRNET	0.38 187	0.21 170	0.36 91	0.39 158	0.25 204	0.26 51	0.24 74	0.61 137	0.74 253	0.39 109	0.89 299	0.74 325	0.53 283	0.53 150	0.44 290	0.16 195	0.13 250	0.19 267	0.20 358	0.17 235	0.15 177

MyStereo07	0.33 125	0.23 233	0.37 103	0.43 297	0.29 324	0.40 200	0.48 396	0.78 266	0.38 88	0.38 103	0.34 81	0.32 78	0.30 149	0.63 243	0.28 121	0.14 82	0.13 250	0.19 267	0.17 276	0.18 266	0.17 251

MyStereo06	0.40 215	0.22 200	0.65 359	0.42 257	0.29 324	0.43 226	0.48 396	1.05 365	0.43 129	0.64 212	0.54 154	0.78 345	0.27 98	0.53 150	0.31 166	0.14 82	0.13 250	0.18 234	0.17 276	0.17 235	0.17 251

MyStereo05	0.46 272	0.22 200	0.51 256	0.42 257	0.29 324	0.43 226	0.48 396	0.96 334	1.12 451	0.77 294	0.62 180	0.51 193	0.57 313	0.79 359	0.43 283	0.14 82	0.13 250	0.18 234	0.17 276	0.17 235	0.17 251

MyStereo04	0.45 265	0.23 233	0.52 277	0.43 297	0.29 324	0.40 200	0.48 396	1.02 352	1.12 451	0.62 195	0.58 168	0.55 206	0.56 301	0.77 348	0.45 296	0.14 82	0.13 250	0.19 267	0.17 276	0.18 266	0.17 251

AE-Stereo	0.36 151	0.21 170	0.47 213	0.49 400	0.31 362	0.50 257	0.34 226	0.72 226	0.73 247	0.34 84	0.55 160	0.52 197	0.28 112	0.48 121	0.31 166	0.13 53	0.13 250	0.18 234	0.16 224	0.15 160	0.14 138

CoDeX	0.48 293	0.21 170	0.53 285	0.43 297	0.25 204	0.74 391	0.38 293	1.36 490	0.82 307	0.84 333	0.96 332	0.63 259	0.57 313	0.63 243	0.40 271	0.17 233	0.13 250	0.17 188	0.15 195	0.16 209	0.15 177

plain	0.32 117	0.21 170	0.59 333	0.40 195	0.29 324	0.27 64	0.30 160	0.46 72	0.36 75	0.32 68	0.66 190	0.31 70	0.33 167	0.68 289	0.32 173	0.18 270	0.13 250	0.20 304	0.15 195	0.18 266	0.13 107

MIF-Stereo (partial)	0.32 117	0.19 100	0.41 142	0.41 223	0.32 387	0.29 89	0.24 74	0.49 84	0.44 134	0.31 64	0.63 181	0.37 111	0.36 189	0.60 204	0.32 173	0.17 233	0.13 250	0.19 267	0.17 276	0.18 266	0.15 177

UniTT-Stereo	0.27 68	0.18 69	0.40 133	0.40 195	0.28 301	0.30 99	0.28 127	0.40 46	0.33 56	0.30 57	0.46 114	0.27 57	0.25 72	0.48 121	0.35 204	0.17 233	0.13 250	0.14 80	0.12 104	0.14 116	0.13 107

PCWNet_CMD	0.49 306	0.25 286	0.56 314	0.40 195	0.27 277	0.64 345	0.32 198	0.98 338	0.99 405	0.87 361	1.07 389	0.78 345	0.46 257	0.61 210	0.44 290	0.17 233	0.13 250	0.21 348	0.16 224	0.26 411	0.20 320

LL-Strereo2	0.36 151	0.25 286	0.52 277	0.43 297	0.27 277	0.36 165	0.27 112	0.70 208	0.46 145	0.55 173	0.53 151	0.65 272	0.24 65	0.69 296	0.32 173	0.14 82	0.13 250	0.23 385	0.20 358	0.19 301	0.14 138

DCRE	0.38 187	0.19 100	0.47 213	0.45 336	0.33 399	0.45 243	0.40 324	0.66 169	0.53 170	0.49 155	0.95 328	0.57 216	0.39 218	0.53 150	0.32 173	0.14 82	0.13 250	0.15 123	0.14 170	0.14 116	0.15 177

TestStereo1	0.44 256	0.24 255	0.45 188	0.52 440	0.25 204	0.35 157	0.40 324	0.81 278	0.94 381	0.70 250	0.96 332	0.48 181	0.45 250	0.94 414	0.33 183	0.16 195	0.13 250	0.18 234	0.16 224	0.15 160	0.14 138

RAFT_CTSACE	0.46 272	0.20 135	0.48 226	0.46 361	0.27 277	0.34 154	0.39 311	0.62 141	0.74 253	0.78 305	1.44 482	0.86 368	0.38 203	1.09 456	0.27 102	0.13 53	0.13 250	0.18 234	0.16 224	0.16 209	0.12 62

SA-5K	0.44 256	0.24 255	0.45 188	0.52 440	0.25 204	0.35 157	0.40 324	0.81 278	0.94 381	0.70 250	0.96 332	0.48 181	0.45 250	0.94 414	0.33 183	0.16 195	0.13 250	0.18 234	0.16 224	0.15 160	0.14 138

SA	0.45 265	0.26 321	0.50 247	0.47 381	0.24 174	0.46 246	0.36 262	0.79 273	1.00 409	0.61 191	1.04 376	0.50 189	0.50 274	0.98 432	0.33 183	0.16 195	0.13 250	0.21 348	0.19 335	0.15 160	0.14 138

FTStereo	0.56 378	0.21 170	0.39 121	0.42 257	0.25 204	0.39 192	0.73 491	0.69 196	0.45 139	1.09 471	3.23 550	0.69 296	0.71 392	0.55 159	0.34 195	0.15 150	0.13 250	0.19 267	0.17 276	0.15 160	0.32 451

CroCo-Stereo	0.27 68	0.23 233	0.40 133	0.49 400	0.22 106	0.20 8	0.29 142	0.55 108	0.45 139	0.29 50	0.27 38	0.42 145	0.26 88	0.30 7	0.26 80	0.15 150	0.13 250	0.13 53	0.12 104	0.16 209	0.13 107
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
TestStereo	0.39 200	0.32 394	0.42 155	0.45 336	0.20 70	0.41 211	0.38 293	0.69 196	0.66 209	0.56 176	0.78 238	0.48 181	0.43 236	0.59 191	0.37 224	0.18 270	0.13 250	0.20 304	0.15 195	0.23 376	0.14 138

CFNet_pseudo	0.47 283	0.25 286	0.55 302	0.38 133	0.28 301	0.58 309	0.32 198	0.89 304	0.90 354	0.83 327	1.03 373	0.75 330	0.48 266	0.61 210	0.46 300	0.17 233	0.13 250	0.24 401	0.16 224	0.26 411	0.21 338

RALAANet	0.40 215	0.24 255	0.56 314	0.43 297	0.30 348	0.36 165	0.25 86	0.89 304	0.69 224	0.69 244	0.65 186	0.61 247	0.30 149	0.63 243	0.35 204	0.16 195	0.13 250	0.18 234	0.15 195	0.21 330	0.14 138

GMStereo	0.40 215	0.38 430	0.61 339	0.41 223	0.27 277	0.47 250	0.35 249	0.62 141	1.04 424	0.57 179	0.54 154	0.38 118	0.36 189	0.56 169	0.41 276	0.20 329	0.13 250	0.16 149	0.17 276	0.24 389	0.20 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.43 250	0.23 233	0.40 133	0.40 195	0.24 174	0.54 282	0.33 214	0.83 286	0.72 237	0.74 276	0.73 208	0.63 259	0.56 301	0.65 258	0.45 296	0.19 308	0.13 250	0.19 267	0.17 276	0.18 266	0.20 320

DIP-Stereo	0.40 215	0.22 200	0.58 325	0.42 257	0.29 324	0.62 330	0.27 112	0.87 295	0.42 122	0.65 217	0.86 285	0.52 197	0.35 182	0.67 280	0.43 283	0.15 150	0.13 250	0.17 188	0.14 170	0.15 160	0.17 251
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 215	0.19 100	0.47 213	0.43 297	0.27 277	0.41 211	0.31 184	0.74 245	0.38 88	0.90 386	1.28 450	0.58 231	0.35 182	0.43 80	0.35 204	0.15 150	0.13 250	0.14 80	0.12 104	0.14 116	0.14 138

RAFT-Stereo	0.40 215	0.19 100	0.47 213	0.43 297	0.27 277	0.41 211	0.31 184	0.74 245	0.38 88	0.90 386	1.28 450	0.58 231	0.35 182	0.43 80	0.35 204	0.15 150	0.13 250	0.14 80	0.12 104	0.14 116	0.14 138
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.49 306	0.25 286	0.56 314	0.40 195	0.27 277	0.64 345	0.32 198	0.99 342	0.99 405	0.87 361	1.07 389	0.79 352	0.46 257	0.61 210	0.44 290	0.17 233	0.13 250	0.20 304	0.16 224	0.25 400	0.20 320

AANet_RVC	0.59 400	0.35 411	0.68 374	0.47 381	0.28 301	0.57 303	0.47 389	1.04 358	1.28 490	0.87 361	1.33 461	0.86 368	0.63 345	1.16 466	0.89 437	0.19 308	0.13 250	0.15 123	0.14 170	0.18 266	0.20 320

AdaStereo	0.52 348	0.34 407	0.53 285	0.49 400	0.25 204	0.71 379	0.36 262	1.24 446	0.91 360	0.77 294	0.98 345	0.75 330	0.50 274	0.71 314	0.51 331	0.27 435	0.13 250	0.28 453	0.18 307	0.23 376	0.18 277
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.
iResNetv2_ROB	0.55 369	0.29 367	0.86 441	0.39 158	0.25 204	0.67 368	0.37 275	1.21 433	1.02 416	1.02 442	1.10 397	0.89 383	0.79 433	0.74 324	0.43 283	0.19 308	0.13 250	0.15 123	0.11 77	0.19 301	0.16 208

StereoDRNet-Refined	0.61 411	0.33 402	0.63 349	0.47 381	0.31 362	0.94 445	0.41 344	1.04 358	0.97 397	1.15 483	1.13 411	1.00 415	0.74 414	0.93 411	0.93 450	0.18 270	0.13 250	0.22 363	0.21 378	0.20 318	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.18 511	0.44 460	3.00 546	0.56 474	0.30 348	0.91 439	0.74 493	1.58 524	1.25 483	1.06 464	1.41 474	2.98 546	1.57 528	3.25 557	3.12 550	0.22 367	0.14 288	0.20 304	0.22 400	0.33 456	0.34 464

DFGA-Net	0.47 283	0.31 391	0.93 454	0.43 297	0.33 399	0.56 294	0.35 249	0.81 278	0.89 349	0.70 250	0.76 225	0.48 181	0.43 236	0.78 356	0.64 387	0.16 195	0.14 288	0.19 267	0.19 335	0.20 318	0.19 289

coex_refinement	0.54 360	0.22 200	0.44 180	0.45 336	0.31 362	0.75 395	0.40 324	1.16 408	0.92 366	0.87 361	1.12 404	0.99 413	0.57 313	0.69 296	0.90 443	0.21 345	0.14 288	0.16 149	0.16 224	0.21 330	0.22 357

rvit_stereo_ft	0.35 141	0.26 321	0.54 298	0.53 450	0.32 387	0.33 144	0.46 381	0.52 93	0.52 167	0.35 87	0.41 101	0.41 138	0.34 174	0.49 130	0.36 215	0.22 367	0.14 288	0.19 267	0.18 307	0.19 301	0.15 177

DispNO	0.48 293	0.24 255	0.84 434	0.40 195	0.31 362	0.58 309	0.39 311	0.91 310	0.79 276	0.79 310	0.83 269	0.71 301	0.59 323	0.75 331	0.50 327	0.19 308	0.14 288	0.20 304	0.18 307	0.16 209	0.17 251

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.28 353	0.48 226	0.37 114	0.25 204	0.47 250	0.30 160	0.60 129	0.92 366	0.43 134	0.37 90	0.30 66	0.29 131	0.50 135	0.30 154	0.17 233	0.14 288	0.18 234	0.15 195	0.18 266	0.16 208

GMStereo_Zeroshot	0.51 334	0.46 467	0.80 416	0.50 411	0.28 301	0.57 303	0.30 160	0.75 254	0.79 276	0.88 371	0.94 324	0.90 386	0.37 195	0.77 348	0.46 300	0.27 435	0.14 288	0.26 433	0.15 195	0.39 487	0.19 289

MaDis-Stereo	0.27 68	0.19 100	0.39 121	0.37 114	0.26 241	0.28 78	0.28 127	0.45 65	0.37 83	0.27 41	0.27 38	0.40 133	0.27 98	0.40 60	0.30 154	0.16 195	0.14 288	0.16 149	0.13 140	0.15 160	0.12 62

EKT-Stereo	0.36 151	0.24 255	0.44 180	0.44 322	0.30 348	0.37 177	0.30 160	0.72 226	0.68 217	0.47 147	0.63 181	0.49 187	0.28 112	0.59 191	0.34 195	0.19 308	0.14 288	0.18 234	0.15 195	0.16 209	0.18 277

MIM_Stereo	0.39 200	0.18 69	0.59 333	0.38 133	0.25 204	0.27 64	0.24 74	0.72 226	0.56 173	0.72 262	1.00 357	0.62 254	0.29 131	0.67 280	0.39 249	0.13 53	0.14 288	0.17 188	0.16 224	0.14 116	0.12 62

anonymousa	0.51 334	0.21 170	0.47 213	0.39 158	0.25 204	0.89 437	0.36 262	0.78 266	0.63 196	0.88 371	1.54 495	1.09 447	0.67 372	0.53 150	0.46 300	0.17 233	0.14 288	0.19 267	0.21 378	0.16 209	0.16 208

IER	0.48 293	0.25 286	0.60 338	0.38 133	0.28 301	0.67 368	0.38 293	0.82 284	0.68 217	0.88 371	0.95 328	0.74 325	0.79 433	0.62 232	0.46 300	0.17 233	0.14 288	0.17 188	0.17 276	0.17 235	0.16 208

DAS	0.54 360	0.26 321	0.66 362	0.49 400	0.31 362	0.61 326	0.43 363	0.89 304	1.01 411	0.95 411	1.16 423	0.71 301	0.85 450	0.89 394	0.47 311	0.18 270	0.14 288	0.18 234	0.15 195	0.22 356	0.19 289

SepStereo	0.54 360	0.26 321	0.66 362	0.49 400	0.31 362	0.61 326	0.43 363	0.89 304	1.01 411	0.95 411	1.16 423	0.71 301	0.85 450	0.97 430	0.47 311	0.18 270	0.14 288	0.18 234	0.15 195	0.22 356	0.19 289

GwcNet-ADL	0.45 265	0.24 255	0.51 256	0.46 361	0.30 348	0.41 211	0.40 324	0.95 329	0.98 402	0.73 269	0.78 238	0.61 247	0.41 228	0.67 280	0.55 354	0.20 329	0.14 288	0.15 123	0.14 170	0.19 301	0.22 357

PFNet+	0.41 230	0.20 135	0.53 285	0.40 195	0.25 204	0.28 78	0.22 52	0.66 169	0.76 262	0.85 346	0.79 243	0.63 259	0.34 174	0.75 331	0.37 224	0.20 329	0.14 288	0.23 385	0.20 358	0.17 235	0.21 338

sAnonymous2	0.42 237	0.41 450	0.96 461	0.48 389	0.37 428	0.41 211	0.48 396	0.60 129	0.52 167	0.39 109	0.48 122	0.35 99	0.44 243	0.44 86	0.30 154	0.19 308	0.14 288	0.19 267	0.17 276	0.55 523	0.43 501

CroCo_RVC	0.42 237	0.41 450	0.96 461	0.48 389	0.37 428	0.41 211	0.48 396	0.60 129	0.52 167	0.39 109	0.48 122	0.35 99	0.44 243	0.44 86	0.30 154	0.19 308	0.14 288	0.19 267	0.17 276	0.55 523	0.43 501

RALCasStereoNet	0.37 169	0.23 233	0.41 142	0.44 322	0.28 301	0.36 165	0.38 293	0.66 169	0.67 215	0.51 158	0.74 220	0.51 193	0.29 131	0.64 250	0.38 239	0.17 233	0.14 288	0.15 123	0.13 140	0.17 235	0.17 251

SFCPSM	0.48 293	0.22 200	0.59 333	0.41 223	0.27 277	0.85 429	0.36 262	1.39 492	0.79 276	0.81 317	0.85 281	0.54 204	0.50 274	0.60 204	0.39 249	0.18 270	0.14 288	0.18 234	0.20 358	0.17 235	0.16 208

cf-r	0.49 306	0.24 255	0.49 235	0.40 195	0.23 134	0.58 309	0.38 293	0.92 319	0.87 333	0.77 294	1.06 385	0.98 408	0.67 372	0.59 191	0.61 378	0.21 345	0.14 288	0.17 188	0.19 335	0.15 160	0.16 208

RASNet	0.57 384	0.24 255	0.61 339	0.39 158	0.23 134	0.71 379	0.40 324	1.02 352	0.93 372	0.77 294	1.05 379	1.05 432	0.98 482	0.99 437	1.03 471	0.16 195	0.14 288	0.14 80	0.17 276	0.15 160	0.14 138

HSM-Net_RVC	0.55 369	0.23 233	0.37 103	0.38 133	0.22 106	0.86 431	0.40 324	1.31 474	0.93 372	0.92 396	1.15 418	1.26 471	0.71 392	0.75 331	0.53 347	0.17 233	0.14 288	0.16 149	0.15 195	0.17 235	0.17 251
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.53 355	0.25 286	0.46 201	0.40 195	0.25 204	0.74 391	0.44 371	1.29 470	0.78 269	0.82 319	0.92 319	1.21 467	0.75 417	0.90 402	0.48 315	0.18 270	0.14 288	0.17 188	0.14 170	0.17 235	0.18 277

FlowAnything_test	0.30 96	0.20 135	0.41 142	0.48 389	0.26 241	0.46 246	0.25 86	0.45 65	0.33 56	0.30 57	0.26 34	0.35 99	0.26 88	0.41 66	0.39 249	0.21 345	0.15 312	0.22 363	0.26 455	0.17 235	0.17 251

MM-Stereo_test3	0.35 141	0.19 100	0.33 53	0.42 257	0.26 241	0.34 154	0.44 371	0.74 245	0.93 372	0.47 147	0.52 144	0.42 145	0.29 131	0.46 100	0.29 139	0.17 233	0.15 312	0.17 188	0.13 140	0.14 116	0.15 177

FACV-RUCA	0.45 265	0.28 353	0.51 256	0.46 361	0.33 399	0.62 330	0.34 226	0.87 295	0.75 257	0.60 186	0.84 272	0.48 181	0.54 290	0.56 169	0.39 249	0.22 367	0.15 312	0.35 486	0.16 224	0.29 432	0.22 357

UGAM	0.54 360	0.23 233	0.51 256	0.46 361	0.26 241	0.40 200	0.52 424	0.65 162	1.19 474	0.78 305	1.15 418	1.38 496	0.56 301	1.03 448	0.56 356	0.18 270	0.15 312	0.25 414	0.21 378	0.15 160	0.13 107

test_sample2	0.45 265	0.24 255	0.49 235	0.34 52	0.21 88	0.60 325	0.43 363	1.01 349	0.73 247	0.67 232	0.80 254	0.70 298	0.64 353	0.65 258	0.41 276	0.19 308	0.15 312	0.18 234	0.16 224	0.19 301	0.19 289

test_sample1	0.44 256	0.24 255	0.52 277	0.35 68	0.23 134	0.59 319	0.36 262	1.05 365	0.57 180	0.66 223	0.78 238	0.70 298	0.71 392	0.62 232	0.51 331	0.18 270	0.15 312	0.17 188	0.16 224	0.18 266	0.18 277

mmm	0.47 283	0.28 353	0.51 256	0.39 158	0.25 204	0.61 326	0.38 293	1.00 348	0.60 192	0.77 294	1.07 389	0.65 272	0.53 283	0.61 210	0.49 324	0.18 270	0.15 312	0.23 385	0.20 358	0.21 330	0.20 320

11t1	0.38 187	0.23 233	0.49 235	0.36 95	0.23 134	0.61 326	0.31 184	0.74 245	0.47 151	0.62 195	0.55 160	0.55 206	0.49 271	0.58 183	0.45 296	0.18 270	0.15 312	0.16 149	0.13 140	0.17 235	0.19 289

LL-Strereo	0.58 396	0.29 367	0.83 427	0.48 389	0.35 418	0.39 192	0.48 396	1.04 358	0.99 405	0.87 361	0.79 243	1.08 441	1.15 505	1.35 497	0.51 331	0.18 270	0.15 312	0.22 363	0.19 335	0.17 235	0.21 338

CBFPSM	0.61 411	0.25 286	1.41 508	0.39 158	0.27 277	1.10 477	0.67 471	0.83 286	0.84 314	0.82 319	0.81 262	1.33 485	0.85 450	0.72 319	0.86 433	0.16 195	0.15 312	0.15 123	0.17 276	0.17 235	0.23 381

CroCo-Stereo Lap2	0.29 86	0.25 286	0.44 180	0.50 411	0.30 348	0.19 6	0.31 184	0.52 93	0.41 115	0.25 27	0.28 45	0.46 171	0.31 153	0.39 52	0.30 154	0.15 150	0.15 312	0.16 149	0.13 140	0.17 235	0.16 208

BUS	0.47 283	0.26 321	0.47 213	0.46 361	0.29 324	0.78 399	0.34 226	0.99 342	0.80 285	0.77 294	0.80 254	0.64 266	0.54 290	0.66 270	0.56 356	0.21 345	0.15 312	0.22 363	0.19 335	0.18 266	0.19 289

BSDual-CNN	0.48 293	0.26 321	0.47 213	0.46 361	0.29 324	0.75 395	0.46 381	0.99 342	0.80 285	0.77 294	0.80 254	0.76 337	0.59 323	0.66 270	0.48 315	0.21 345	0.15 312	0.22 363	0.19 335	0.18 266	0.19 289

hknet	0.51 334	0.26 321	0.58 325	0.46 361	0.29 324	0.75 395	0.46 381	0.99 342	0.89 349	0.77 294	0.80 254	0.96 404	0.67 372	0.75 331	0.50 327	0.19 308	0.15 312	0.22 363	0.19 335	0.18 266	0.19 289

UDGNet	0.50 320	0.82 523	0.56 314	0.51 423	0.32 387	0.41 211	0.34 226	0.71 215	0.93 372	0.65 217	0.60 173	0.58 231	0.44 243	0.65 258	0.43 283	0.33 479	0.15 312	0.67 536	0.20 358	0.49 511	0.23 381

dd	0.44 256	0.40 444	0.62 345	0.44 322	0.26 241	0.51 262	0.38 293	0.72 226	1.07 438	0.60 186	0.66 190	0.43 154	0.40 223	0.68 289	0.53 347	0.24 405	0.15 312	0.21 348	0.16 224	0.24 389	0.19 289

GANet-ADL	0.44 256	0.27 337	0.48 226	0.44 322	0.30 348	0.54 282	0.36 262	0.94 326	0.88 344	0.64 212	0.72 206	0.68 294	0.44 243	0.55 159	0.44 290	0.22 367	0.15 312	0.15 123	0.13 140	0.18 266	0.21 338

LMCR-Stereo	0.55 369	0.33 402	0.57 323	0.60 491	0.30 348	0.80 411	0.36 262	1.30 472	0.79 276	0.90 386	1.04 376	0.57 216	0.64 353	0.87 386	0.73 409	0.20 329	0.15 312	0.19 267	0.14 170	0.25 400	0.18 277

MMNet	0.57 384	0.26 321	0.67 367	0.45 336	0.35 418	1.04 468	0.39 311	0.93 321	0.98 402	0.96 423	0.97 341	0.86 368	0.80 437	0.83 375	0.80 424	0.16 195	0.15 312	0.19 267	0.19 335	0.20 318	0.17 251

UNet	0.55 369	0.27 337	0.72 394	0.45 336	0.41 453	0.97 450	0.40 324	1.01 349	0.80 285	0.87 361	0.90 305	1.03 423	0.75 417	0.76 341	0.67 392	0.19 308	0.15 312	0.20 304	0.17 276	0.21 330	0.18 277

ACVNet	0.47 283	0.24 255	0.39 121	0.40 195	0.28 301	0.58 309	0.40 324	0.91 310	0.81 294	0.67 232	0.96 332	0.79 352	0.66 363	0.65 258	0.71 403	0.18 270	0.15 312	0.16 149	0.15 195	0.18 266	0.15 177

acv_ft	0.52 348	0.24 255	0.64 354	0.45 336	0.28 301	0.85 429	0.40 324	0.95 329	0.81 294	1.00 435	0.96 332	0.79 352	0.62 340	0.65 258	0.88 435	0.18 270	0.15 312	0.16 149	0.15 195	0.18 266	0.15 177

GwcNet-RSSM	0.51 334	0.25 286	0.51 256	0.41 223	0.24 174	0.56 294	0.41 344	0.97 336	0.96 392	0.75 280	1.17 428	0.89 383	0.66 363	0.66 270	0.74 410	0.22 367	0.15 312	0.19 267	0.21 378	0.17 235	0.16 208

SuperB	1.00 492	0.41 450	4.03 556	0.45 336	0.32 387	0.99 457	0.49 409	1.09 382	2.09 542	1.10 475	1.10 397	0.74 325	0.83 443	1.13 460	1.75 519	0.20 329	0.15 312	0.17 188	0.15 195	2.50 566	0.27 415

CFNet	0.53 355	0.30 382	0.53 285	0.42 257	0.28 301	0.73 387	0.35 249	1.21 433	1.01 411	0.74 276	1.07 389	0.85 364	0.60 329	0.83 375	0.58 369	0.19 308	0.15 312	0.23 385	0.23 416	0.21 330	0.17 251

DISCO	0.72 438	0.27 337	0.72 394	0.45 336	0.31 362	1.12 484	0.53 428	1.32 480	1.25 483	0.84 333	1.07 389	1.52 512	0.87 457	1.82 527	1.08 485	0.20 329	0.15 312	0.18 234	0.16 224	0.24 389	0.24 392

LE_ROB	4.86 572	0.27 337	9.43 569	0.45 336	0.24 174	1.61 522	0.96 523	2.05 545	17.75 587	16.36 589	4.84 571	5.17 566	19.48 589	2.05 534	15.49 580	0.17 233	0.15 312	0.16 149	0.16 224	0.20 318	0.19 289

S2M2_XL	0.19 6	0.18 69	0.28 17	0.27 1	0.20 70	0.15 2	0.16 3	0.23 1	0.16 4	0.21 11	0.26 34	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 17	0.17 233	0.16 339	0.15 123	0.14 170	0.15 160	0.12 62

rvit_stereo_0081	0.33 125	0.25 286	0.49 235	0.43 297	0.26 241	0.31 114	0.37 275	0.45 65	0.56 173	0.37 94	0.40 98	0.39 126	0.38 203	0.44 86	0.35 204	0.22 367	0.16 339	0.19 267	0.16 224	0.20 318	0.14 138

rvit_stereo_0082	0.33 125	0.25 286	0.49 235	0.43 297	0.26 241	0.31 114	0.37 275	0.45 65	0.56 173	0.37 94	0.40 98	0.39 126	0.38 203	0.44 86	0.35 204	0.22 367	0.16 339	0.19 267	0.16 224	0.20 318	0.14 138

test_sample5	0.50 320	0.28 353	0.55 302	0.37 114	0.23 134	0.65 352	0.38 293	1.19 423	0.86 326	0.81 317	0.97 341	0.64 266	0.60 329	0.72 319	0.48 315	0.22 367	0.16 339	0.22 363	0.21 378	0.23 376	0.22 357

test_sample4	0.49 306	0.27 337	0.55 302	0.36 95	0.23 134	0.70 374	0.37 275	1.22 441	0.86 326	0.82 319	0.86 285	0.62 254	0.58 317	0.71 314	0.49 324	0.21 345	0.16 339	0.21 348	0.20 358	0.22 356	0.21 338

test_sample3	0.49 306	0.27 337	0.55 302	0.36 95	0.23 134	0.70 374	0.37 275	1.21 433	0.87 333	0.79 310	0.84 272	0.66 284	0.53 283	0.70 304	0.50 327	0.21 345	0.16 339	0.20 304	0.19 335	0.21 330	0.21 338

SMFormer	0.53 355	0.24 255	0.67 367	0.35 68	0.20 70	0.63 336	0.34 226	1.26 455	1.06 430	0.85 346	1.02 363	0.71 301	0.66 363	0.96 423	0.60 372	0.19 308	0.16 339	0.18 234	0.17 276	0.19 301	0.20 320

tta	0.53 355	0.24 255	0.67 367	0.35 68	0.20 70	0.63 336	0.34 226	1.26 455	1.06 430	0.85 346	1.02 363	0.71 301	0.66 363	0.96 423	0.60 372	0.19 308	0.16 339	0.18 234	0.17 276	0.15 160	0.16 208

qqq1	0.51 334	0.24 255	0.67 367	0.35 68	0.20 70	0.63 336	0.34 226	1.26 455	1.06 430	0.85 346	1.02 363	0.71 301	0.66 363	0.96 423	0.36 215	0.19 308	0.16 339	0.14 80	0.12 104	0.15 160	0.16 208

fff1	0.51 334	0.24 255	0.67 367	0.35 68	0.20 70	0.63 336	0.34 226	1.26 455	1.06 430	0.85 346	1.02 363	0.71 301	0.66 363	0.96 423	0.36 215	0.19 308	0.16 339	0.14 80	0.12 104	0.15 160	0.16 208

DualNet	0.51 334	0.28 353	0.55 302	0.37 114	0.23 134	0.65 352	0.38 293	1.19 423	0.86 326	0.84 333	1.06 385	0.64 266	0.60 329	0.72 319	0.48 315	0.22 367	0.16 339	0.22 363	0.21 378	0.23 376	0.22 357

mmx	0.59 400	0.28 353	0.68 374	0.39 158	0.26 241	0.56 294	0.40 324	1.24 446	1.06 430	0.76 286	0.98 345	0.71 301	0.55 294	1.25 478	1.46 507	0.21 345	0.16 339	0.25 414	0.21 378	0.24 389	0.22 357

xxx	0.59 400	0.28 353	0.68 374	0.39 158	0.26 241	0.56 294	0.40 324	1.24 446	1.06 430	0.76 286	0.98 345	0.71 301	0.55 294	1.25 478	1.46 507	0.21 345	0.16 339	0.25 414	0.21 378	0.24 389	0.22 357

CFNet_ucs	0.51 334	0.25 286	0.58 325	0.39 158	0.31 362	0.59 319	0.35 249	1.04 358	0.95 385	0.89 378	1.19 433	0.80 356	0.49 271	0.66 270	0.45 296	0.21 345	0.16 339	0.26 433	0.18 307	0.27 421	0.23 381

CASS	0.46 272	0.28 353	0.45 188	0.48 389	0.22 106	0.63 336	0.34 226	0.99 342	0.66 209	0.76 286	0.86 285	0.61 247	0.58 317	0.58 183	0.44 290	0.29 456	0.16 339	0.22 363	0.18 307	0.23 376	0.28 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.41 230	0.25 286	0.46 201	0.36 95	0.24 174	0.54 282	0.31 184	0.94 326	0.58 184	0.60 186	0.72 206	0.61 247	0.53 283	0.52 144	0.50 327	0.18 270	0.16 339	0.17 188	0.16 224	0.17 235	0.18 277

psmg	0.50 320	0.26 321	0.47 213	0.42 257	0.29 324	0.82 420	0.42 355	1.07 374	0.80 285	0.95 411	0.94 324	0.76 337	0.59 323	0.66 270	0.48 315	0.21 345	0.16 339	0.20 304	0.20 358	0.19 301	0.19 289

RAFT	0.46 272	0.23 233	0.52 277	0.48 389	0.27 277	0.55 288	0.47 389	0.68 186	0.60 192	0.83 327	0.82 264	1.00 415	0.56 301	0.76 341	0.37 224	0.18 270	0.16 339	0.22 363	0.20 358	0.16 209	0.14 138

GEStereo_RVC	0.56 378	0.30 382	0.70 386	0.51 423	0.31 362	0.70 374	0.54 435	1.31 474	0.93 372	0.85 346	0.86 285	0.84 362	0.63 345	0.92 407	0.67 392	0.24 405	0.16 339	0.19 267	0.17 276	0.21 330	0.23 381

TANstereo	0.31 111	0.16 32	0.34 62	0.31 11	0.17 11	0.55 288	0.23 68	0.46 72	0.56 173	0.60 186	0.69 200	0.37 111	0.26 88	0.36 37	0.28 121	0.16 195	0.16 339	0.13 53	0.10 47	0.14 116	0.15 177

ADLNet	0.57 384	0.29 367	0.58 325	0.46 361	0.35 418	0.80 411	0.46 381	1.14 402	0.88 344	1.03 445	0.98 345	0.92 398	0.66 363	0.71 314	0.83 429	0.22 367	0.16 339	0.22 363	0.22 400	0.22 356	0.23 381

HCRNet	0.46 272	0.35 411	0.45 188	0.54 462	0.26 241	0.52 270	0.29 142	0.87 295	0.64 200	0.75 280	0.82 264	0.76 337	0.53 283	0.70 304	0.38 239	0.24 405	0.16 339	0.24 401	0.20 358	0.21 330	0.20 320

222	1.25 518	0.23 233	0.53 285	0.38 133	0.23 134	0.78 399	0.37 275	1.41 498	0.93 372	0.97 426	1.13 411	0.74 325	0.71 392	0.74 324	14.86 579	0.20 329	0.16 339	0.17 188	0.16 224	0.18 266	0.20 320

test_xeample	1.06 496	0.23 233	0.51 256	0.37 114	0.22 106	0.71 379	0.39 311	1.31 474	0.92 366	0.87 361	1.08 395	0.70 298	0.64 353	0.75 331	11.43 576	0.19 308	0.16 339	0.18 234	0.17 276	0.18 266	0.19 289

GANet-RSSM	0.49 306	0.22 200	0.42 155	0.39 158	0.26 241	0.58 309	0.41 344	1.12 393	0.82 307	0.73 269	1.02 363	0.88 378	0.75 417	0.67 280	0.48 315	0.22 367	0.16 339	0.18 234	0.19 335	0.18 266	0.18 277

PSMNet-RSSM	0.50 320	0.24 255	0.41 142	0.43 297	0.26 241	0.51 262	0.40 324	1.16 408	0.79 276	0.75 280	1.07 389	0.87 374	0.69 382	0.66 270	0.52 336	0.24 405	0.16 339	0.23 385	0.26 455	0.20 318	0.20 320

CFNet-ft	0.50 320	0.25 286	0.39 121	0.41 223	0.26 241	0.66 359	0.37 275	0.91 310	0.87 333	0.67 232	1.00 357	1.05 432	0.70 387	0.68 289	0.57 362	0.23 394	0.16 339	0.24 401	0.21 378	0.24 389	0.19 289

DMCA	0.47 283	0.27 337	0.59 333	0.39 158	0.29 324	0.53 275	0.34 226	0.98 338	0.70 228	0.78 305	0.83 269	0.79 352	0.55 294	0.54 158	0.57 362	0.21 345	0.16 339	0.21 348	0.16 224	0.19 301	0.22 357

ADCRef	0.84 466	0.46 467	1.60 523	0.52 440	0.45 477	1.08 475	0.52 424	1.13 400	1.03 420	1.22 492	1.43 481	0.87 374	0.93 473	0.91 405	3.35 552	0.19 308	0.16 339	0.23 385	0.23 416	0.23 376	0.22 357

ADCP+	1.18 511	0.37 422	3.09 548	0.50 411	0.52 502	1.48 514	0.61 459	1.32 480	1.07 438	1.21 488	1.16 423	1.08 441	1.11 498	1.63 516	7.17 569	0.20 329	0.16 339	0.24 401	0.22 400	0.29 432	0.22 357

RYNet	0.76 451	0.37 422	0.74 403	0.54 462	0.67 527	1.35 505	0.68 474	1.28 465	1.21 480	1.10 475	0.90 305	1.31 478	0.94 476	1.01 443	1.30 498	0.22 367	0.16 339	0.27 442	0.23 416	0.43 497	0.45 507

CFNet_RVC	0.50 320	0.25 286	0.39 121	0.41 223	0.26 241	0.66 359	0.37 275	0.91 310	0.87 333	0.67 232	1.00 357	1.05 432	0.70 387	0.68 289	0.57 362	0.23 394	0.16 339	0.24 401	0.21 378	0.24 389	0.19 289

NVstereo2D	0.62 417	0.32 394	0.82 423	0.50 411	0.44 471	0.88 434	0.48 396	1.12 393	1.17 468	0.67 232	0.90 305	0.90 386	0.69 382	1.02 446	0.69 399	0.33 479	0.16 339	0.29 461	0.20 358	0.43 497	0.46 511

G2L-Stereo	0.51 334	0.25 286	0.55 302	0.44 322	0.27 277	0.46 246	0.47 389	0.98 338	0.81 294	0.86 356	0.90 305	0.91 392	0.56 301	0.88 392	0.80 424	0.21 345	0.17 372	0.22 363	0.18 307	0.17 235	0.22 357

DDVS	0.53 355	0.32 394	0.63 349	0.42 257	0.31 362	0.71 379	0.35 249	0.95 329	0.69 224	0.86 356	0.90 305	1.11 451	0.46 257	0.90 402	0.67 392	0.23 394	0.17 372	0.22 363	0.18 307	0.25 400	0.28 426

rvit_stereo_0081_aga	0.32 117	0.29 367	0.50 247	0.43 297	0.29 324	0.36 165	0.32 198	0.46 72	0.42 122	0.40 121	0.44 108	0.41 138	0.34 174	0.43 80	0.31 166	0.23 394	0.17 372	0.19 267	0.16 224	0.20 318	0.15 177

ACV-stereo	0.63 420	0.37 422	1.03 472	0.44 322	0.31 362	1.27 501	0.41 344	0.78 266	0.84 314	0.65 217	0.76 225	2.07 533	1.00 483	0.84 379	0.68 397	0.22 367	0.17 372	0.19 267	0.18 307	0.22 356	0.23 381

rvit_stereo_0080	0.32 117	0.26 321	0.45 188	0.39 158	0.28 301	0.27 64	0.46 381	0.51 90	0.46 145	0.36 90	0.42 103	0.41 138	0.29 131	0.41 66	0.34 195	0.22 367	0.17 372	0.17 188	0.16 224	0.23 376	0.16 208

test_sample6	0.51 334	0.27 337	0.55 302	0.38 133	0.23 134	0.64 345	0.39 311	1.18 419	0.88 344	0.84 333	1.06 385	0.66 284	0.61 335	0.75 331	0.52 336	0.23 394	0.17 372	0.22 363	0.22 400	0.24 389	0.23 381

whm_eth	0.32 117	0.26 321	0.45 188	0.39 158	0.28 301	0.27 64	0.46 381	0.51 90	0.46 145	0.36 90	0.42 103	0.41 138	0.29 131	0.41 66	0.34 195	0.22 367	0.17 372	0.17 188	0.16 224	0.23 376	0.16 208

gwcnet-sp	0.50 320	0.25 286	0.84 434	0.41 223	0.27 277	0.79 405	0.40 324	0.93 321	0.85 320	0.95 411	0.79 243	0.65 272	0.63 345	0.69 296	0.52 336	0.18 270	0.17 372	0.18 234	0.18 307	0.18 266	0.19 289

scenet	0.50 320	0.25 286	0.84 434	0.41 223	0.27 277	0.79 405	0.40 324	0.93 321	0.85 320	0.95 411	0.79 243	0.65 272	0.63 345	0.69 296	0.52 336	0.18 270	0.17 372	0.18 234	0.18 307	0.18 266	0.19 289

ToySt	0.52 348	0.27 337	0.93 454	0.42 257	0.28 301	0.67 368	0.56 442	0.88 303	0.79 276	0.61 191	0.85 281	0.92 398	0.70 387	0.72 319	0.61 378	0.16 195	0.17 372	0.21 348	0.21 378	0.22 356	0.21 338

ssnet	0.50 320	0.25 286	0.84 434	0.41 223	0.27 277	0.79 405	0.40 324	0.93 321	0.85 320	0.95 411	0.79 243	0.65 272	0.63 345	0.69 296	0.52 336	0.18 270	0.17 372	0.18 234	0.18 307	0.18 266	0.19 289

qqq	0.42 237	0.28 353	0.50 247	0.37 114	0.22 106	0.47 250	0.39 311	0.91 310	0.59 185	0.57 179	0.71 204	0.65 272	0.56 301	0.59 191	0.48 315	0.17 233	0.17 372	0.20 304	0.19 335	0.18 266	0.19 289

ADLNet2	0.57 384	0.26 321	0.71 388	0.48 389	0.31 362	0.83 423	0.51 418	1.10 386	0.99 405	0.85 346	0.99 353	0.99 413	0.70 387	0.79 359	0.78 416	0.21 345	0.17 372	0.18 234	0.18 307	0.22 356	0.22 357

GES	0.46 272	0.25 286	0.62 345	0.41 223	0.30 348	0.62 330	0.37 275	1.06 370	0.70 228	0.75 280	0.83 269	0.47 176	0.52 282	0.69 296	0.46 300	0.23 394	0.17 372	0.17 188	0.16 224	0.18 266	0.24 392

xxxx	1.07 498	0.23 233	0.53 285	0.38 133	0.22 106	0.83 423	0.36 262	1.41 498	0.95 385	0.75 280	0.99 353	0.97 406	0.64 353	0.70 304	11.37 575	0.20 329	0.17 372	0.18 234	0.17 276	0.19 301	0.20 320

ITSA-stereo	0.54 360	0.29 367	0.55 302	0.41 223	0.23 134	0.59 319	0.35 249	1.31 474	1.25 483	0.82 319	0.80 254	0.72 316	0.58 317	0.89 394	0.72 406	0.22 367	0.18 387	0.23 385	0.22 400	0.22 356	0.29 433

1111x	0.64 422	0.23 233	0.61 339	0.39 158	0.21 88	0.68 372	0.46 381	1.32 480	1.03 420	0.76 286	1.02 363	0.95 401	0.72 403	1.13 460	2.15 535	0.18 270	0.18 387	0.18 234	0.19 335	0.20 318	0.19 289

iinet-f	0.69 433	0.29 367	2.34 540	0.41 223	0.31 362	1.16 490	0.58 451	0.87 295	0.85 320	0.86 356	1.17 428	1.04 428	0.83 443	0.76 341	1.26 496	0.21 345	0.18 387	0.17 188	0.16 224	0.21 330	0.21 338

CSP-Net	0.57 384	0.29 367	0.55 302	0.42 257	0.29 324	1.20 497	0.49 409	1.29 470	0.75 257	0.98 429	0.97 341	0.88 378	0.69 382	0.85 382	0.66 389	0.27 435	0.18 387	0.17 188	0.17 276	0.18 266	0.19 289

GLC_STEREO	0.30 96	0.20 135	0.28 17	0.44 322	0.19 46	0.31 114	0.25 86	0.49 84	0.43 129	0.37 94	0.47 120	0.40 133	0.23 58	0.51 143	0.37 224	0.15 150	0.18 387	0.19 267	0.16 224	0.16 209	0.14 138

AACVNet	0.52 348	0.25 286	0.56 314	0.48 389	0.29 324	0.55 288	0.38 293	0.96 334	0.59 185	0.83 327	1.03 373	1.03 423	0.77 431	0.91 405	0.58 369	0.22 367	0.18 387	0.24 401	0.18 307	0.24 389	0.22 357

PSMNet-ADL	0.50 320	0.28 353	0.43 174	0.49 400	0.31 362	0.70 374	0.38 293	0.94 326	0.81 294	0.62 195	0.80 254	0.91 392	0.62 340	0.76 341	0.68 397	0.24 405	0.18 387	0.19 267	0.20 358	0.22 356	0.22 357

ICVP	0.48 293	0.26 321	0.42 155	0.49 400	0.28 301	0.63 336	0.43 363	1.05 365	0.72 237	0.68 241	0.95 328	0.75 330	0.56 301	0.55 159	0.61 378	0.24 405	0.18 387	0.19 267	0.17 276	0.19 301	0.21 338
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.57 384	0.25 286	0.63 349	0.46 361	0.34 411	1.05 473	0.51 418	1.04 358	0.94 381	0.90 386	0.99 353	0.90 386	0.68 380	0.87 386	0.78 416	0.18 270	0.18 387	0.20 304	0.21 378	0.17 235	0.17 251

ac_64	0.54 360	0.24 255	0.58 325	0.46 361	0.28 301	0.79 405	0.44 371	1.11 388	0.63 196	0.94 406	0.85 281	1.06 436	0.70 387	0.76 341	0.72 406	0.22 367	0.18 387	0.20 304	0.19 335	0.18 266	0.16 208

DMCA-RVC	0.54 360	0.32 394	0.83 427	0.51 423	0.32 387	0.59 319	0.38 293	0.89 304	0.70 228	0.95 411	0.88 296	0.90 386	0.69 382	0.75 331	0.63 385	0.23 394	0.18 387	0.31 472	0.24 431	0.27 421	0.21 338

FADNet-RVC-Resample	0.58 396	0.35 411	1.34 502	0.50 411	0.34 411	0.73 387	0.43 363	1.09 382	0.96 392	0.83 327	0.87 292	0.76 337	0.66 363	0.77 348	0.52 336	0.19 308	0.18 387	0.26 433	0.27 462	0.28 430	0.29 433

FADNet_RVC	0.58 396	0.39 435	1.26 491	0.45 336	0.32 387	0.55 288	0.34 226	1.12 393	0.90 354	0.68 241	0.90 305	0.61 247	0.71 392	1.03 448	0.80 424	0.21 345	0.18 387	0.27 442	0.23 416	0.33 456	0.30 438

TDLM	0.59 400	0.35 411	0.57 323	0.53 450	0.32 387	0.67 368	0.72 486	1.09 382	1.03 420	0.84 333	1.11 402	0.84 362	0.71 392	0.96 423	0.61 378	0.28 446	0.18 387	0.26 433	0.22 400	0.27 421	0.21 338

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 369	0.33 402	0.71 388	0.46 361	0.31 362	0.66 359	0.43 363	1.07 374	0.89 349	0.93 399	0.91 313	0.98 408	0.61 335	0.76 341	0.64 387	0.22 367	0.18 387	0.22 363	0.22 400	0.22 356	0.24 392
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 320	0.27 337	0.37 103	0.40 195	0.27 277	0.66 359	0.42 355	1.18 419	0.86 326	0.70 250	0.89 299	0.91 392	0.60 329	0.62 232	0.48 315	0.24 405	0.18 387	0.28 453	0.27 462	0.25 400	0.24 392

DRN-Test	0.68 428	0.34 407	0.77 411	0.52 440	0.40 448	1.14 486	0.61 459	1.56 521	1.04 424	1.18 485	1.10 397	1.05 432	0.72 403	0.82 373	1.01 466	0.24 405	0.18 387	0.26 433	0.25 444	0.26 411	0.23 381

PWC_ROB	0.92 478	0.57 499	1.64 526	0.53 450	0.33 399	0.93 442	0.39 311	1.42 503	1.51 518	1.66 523	2.57 538	1.18 465	1.11 498	1.50 510	1.54 513	0.26 424	0.18 387	0.28 453	0.20 358	0.30 440	0.32 451

S2M2	0.26 58	0.23 233	0.34 62	0.32 29	0.25 204	0.24 30	0.13 1	0.36 26	0.42 122	0.25 27	0.37 90	0.29 61	0.25 72	0.31 12	0.26 80	0.22 367	0.19 405	0.17 188	0.19 335	0.21 330	0.19 289

Wz-Net-MNSev	0.81 458	0.42 455	1.64 526	0.51 423	0.41 453	1.46 512	0.95 521	1.24 446	1.26 488	1.31 503	1.25 441	1.17 464	0.83 443	1.21 475	1.06 479	0.22 367	0.19 405	0.24 401	0.23 416	0.29 432	0.26 405

CRFU-Net	0.59 400	0.29 367	0.62 345	0.47 381	0.31 362	1.20 497	0.51 418	1.19 423	0.59 185	1.05 455	1.00 357	1.06 436	0.87 457	0.83 375	0.77 415	0.22 367	0.19 405	0.18 234	0.16 224	0.19 301	0.20 320

aanetorigin	0.85 471	0.58 502	1.98 534	0.50 411	0.40 448	0.66 359	0.70 478	0.72 226	1.01 411	2.44 550	2.00 521	1.32 480	1.25 511	0.96 423	1.16 490	0.20 329	0.19 405	0.20 304	0.20 358	0.27 421	0.33 460

EDNetEfficientorigin	9.96 579	1.17 544	175.17 599	0.49 400	0.37 428	1.13 485	0.74 493	1.27 460	2.70 554	3.16 564	2.49 534	2.28 536	2.15 550	1.88 529	2.27 538	0.21 345	0.19 405	0.25 414	0.20 358	0.54 521	0.53 529

EDNetEfficient	1.47 533	0.82 523	6.28 566	0.48 389	0.40 448	0.73 387	0.83 509	0.95 329	2.77 555	3.48 567	1.95 518	1.64 519	2.12 549	1.42 502	3.84 557	0.21 345	0.19 405	0.21 348	0.21 378	0.43 497	0.42 496

ADCL	1.10 501	0.42 455	1.57 519	0.51 423	0.41 453	1.71 530	0.92 517	1.36 490	1.45 512	1.33 504	1.56 497	1.22 470	1.26 512	1.45 506	5.27 564	0.22 367	0.19 405	0.25 414	0.25 444	0.29 432	0.29 433

StereoDRNet	0.67 425	0.35 411	0.82 423	0.53 450	0.44 471	1.03 466	0.53 428	1.51 514	1.06 430	1.13 481	0.91 313	1.07 440	0.74 414	0.87 386	0.95 455	0.24 405	0.19 405	0.25 414	0.23 416	0.27 421	0.22 357

DispFullNet	1.64 538	2.64 574	3.14 549	2.57 568	1.78 560	1.32 503	0.55 438	1.42 503	1.45 512	1.89 534	1.48 490	1.55 514	2.35 554	2.08 537	1.12 488	0.60 535	0.19 405	2.33 566	0.73 546	2.35 562	1.30 559

z-mn7	1.07 498	0.56 497	2.36 541	0.54 462	0.37 428	1.74 532	0.71 480	1.28 465	2.32 546	1.00 435	2.56 537	1.43 499	1.01 485	2.34 547	1.74 518	0.23 394	0.20 414	0.21 348	0.20 358	0.27 421	0.27 415

w-ln-seven-2	0.83 464	0.46 467	2.93 545	0.54 462	0.39 443	0.93 442	0.63 465	1.16 408	1.18 472	1.25 497	1.32 459	1.09 447	1.05 492	1.23 476	1.07 482	0.21 345	0.20 414	0.23 385	0.22 400	0.26 411	0.24 392

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.25 286	0.53 285	0.45 336	0.28 301	0.35 157	0.35 249	0.47 80	0.64 200	0.38 103	0.47 120	0.42 145	0.37 195	0.41 66	0.39 249	0.22 367	0.20 414	0.20 304	0.17 276	0.21 330	0.15 177

DCVSM-stereo	0.51 334	0.28 353	0.56 314	0.39 158	0.29 324	0.55 288	0.28 127	0.78 266	0.78 269	1.11 478	0.77 229	1.04 428	0.76 426	0.65 258	0.52 336	0.20 329	0.20 414	0.24 401	0.21 378	0.25 400	0.31 447

CAS++	0.33 125	0.25 286	0.39 121	0.38 133	0.26 241	0.32 132	0.24 74	0.87 295	0.53 170	0.48 153	0.46 114	0.26 54	0.21 41	0.50 135	0.26 80	0.23 394	0.20 414	0.22 363	0.17 276	0.21 330	0.17 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 348	0.30 382	0.55 302	0.46 361	0.33 399	0.78 399	0.34 226	1.18 419	0.91 360	0.84 333	0.97 341	0.64 266	0.54 290	0.74 324	0.56 356	0.23 394	0.20 414	0.25 414	0.18 307	0.22 356	0.22 357

AASNet	0.55 369	0.27 337	0.62 345	0.51 423	0.32 387	0.73 387	0.44 371	1.55 517	0.88 344	0.88 371	0.94 324	0.64 266	0.63 345	0.62 232	0.84 430	0.23 394	0.20 414	0.20 304	0.16 224	0.22 356	0.20 320

RTSC	0.93 479	0.54 489	1.59 520	0.56 474	0.40 448	1.17 494	0.55 438	1.44 505	1.82 535	1.53 515	1.26 445	1.15 462	0.82 441	1.70 521	2.44 539	0.26 424	0.20 414	0.23 385	0.24 431	0.31 444	0.32 451

CVANet_RVC	0.59 400	0.35 411	0.54 298	0.49 400	0.33 399	0.70 374	0.67 471	1.12 393	0.97 397	0.88 371	1.05 379	1.01 419	0.72 403	0.94 414	0.55 354	0.30 463	0.20 414	0.28 453	0.26 455	0.32 451	0.23 381

DLCB_ROB	0.60 407	0.29 367	0.53 285	0.50 411	0.33 399	0.76 398	0.51 418	1.02 352	0.94 381	1.07 466	1.16 423	1.21 467	0.73 408	0.98 432	0.75 412	0.21 345	0.20 414	0.22 363	0.23 416	0.22 356	0.20 320

WZ-Net	1.29 522	0.64 508	5.42 563	0.64 506	0.52 502	1.37 506	1.29 543	1.41 498	1.77 533	1.56 517	1.69 506	1.74 521	1.41 520	2.50 551	2.16 536	0.28 446	0.21 424	0.23 385	0.25 444	0.39 487	0.41 493

SACVNet	0.61 411	0.36 420	0.67 367	0.57 480	0.37 428	0.65 352	0.47 389	1.16 408	0.80 285	1.04 450	1.06 385	1.02 421	0.81 440	0.99 437	0.57 362	0.28 446	0.21 424	0.25 414	0.24 431	0.30 440	0.39 483

pcwnet_v2	0.60 407	0.29 367	0.89 450	0.46 361	0.36 425	0.62 330	0.38 293	1.33 483	1.24 481	1.02 442	1.27 449	0.71 301	0.59 323	0.71 314	0.51 331	0.28 446	0.21 424	0.24 401	0.23 416	0.29 432	0.30 438

RAFT + AFF	0.54 360	0.30 382	0.84 434	0.51 423	0.32 387	0.63 336	0.57 444	1.05 365	0.95 385	0.80 313	0.87 292	0.85 364	0.57 313	0.87 386	0.51 331	0.18 270	0.21 424	0.23 385	0.22 400	0.19 301	0.19 289

UPFNet	0.55 369	0.26 321	0.59 333	0.46 361	0.38 435	0.83 423	0.48 396	1.03 357	0.80 285	0.92 396	0.91 313	0.85 364	0.67 372	0.87 386	0.78 416	0.20 329	0.21 424	0.20 304	0.20 358	0.20 318	0.15 177

HGLStereo	0.58 396	0.30 382	0.65 359	0.51 423	0.38 435	0.78 399	0.45 378	1.07 374	0.82 307	0.89 378	1.16 423	0.88 378	0.91 469	0.80 362	0.74 410	0.21 345	0.21 424	0.20 304	0.18 307	0.19 301	0.22 357

hitnet-ft	0.57 384	0.29 367	0.43 174	0.42 257	0.29 324	0.81 417	0.40 324	0.98 338	0.91 360	0.84 333	1.01 361	1.13 459	0.72 403	0.83 375	0.71 403	0.28 446	0.21 424	0.28 453	0.22 400	0.29 432	0.27 415

ETE_ROB	0.73 439	0.52 479	0.93 454	0.57 480	0.37 428	0.80 411	0.86 514	1.19 423	0.95 385	1.20 487	1.22 437	1.39 498	0.86 454	1.07 452	0.88 435	0.27 435	0.21 424	0.31 472	0.27 462	0.34 464	0.35 468

PSMNet_ROB	0.67 425	0.39 435	0.76 408	0.57 480	0.43 465	1.00 458	0.85 513	1.25 453	0.93 372	0.82 319	1.04 376	1.08 441	0.64 353	0.89 394	1.02 470	0.29 456	0.21 424	0.31 472	0.31 485	0.27 421	0.25 401

zh-mn7	1.21 514	0.75 517	5.81 564	0.52 440	0.39 443	1.18 495	0.63 465	1.21 433	1.79 534	1.81 530	2.33 528	1.16 463	1.01 485	2.20 542	2.00 527	0.25 418	0.22 433	0.22 363	0.22 400	0.25 400	0.30 438

w-ln-seven	1.02 494	0.52 479	2.86 544	0.55 470	0.51 499	1.37 506	0.75 496	1.72 537	1.84 536	1.54 516	1.52 494	1.27 473	0.95 478	1.30 491	2.07 531	0.24 405	0.22 433	0.25 414	0.25 444	0.31 444	0.28 426

DualNet (step1)	0.60 407	0.37 422	0.83 427	0.39 158	0.31 362	0.72 383	0.49 409	1.11 388	0.92 366	0.93 399	0.89 299	0.86 368	0.71 392	0.74 324	0.53 347	0.42 513	0.22 433	0.40 505	0.41 515	0.36 475	0.35 468

test_sample7	0.54 360	0.30 382	0.55 302	0.37 114	0.28 301	0.63 336	0.47 389	1.11 388	0.92 366	0.93 399	0.89 299	0.86 368	0.71 392	0.74 324	0.53 347	0.27 435	0.22 433	0.27 442	0.26 455	0.27 421	0.26 405

ttt	0.56 378	0.27 337	0.49 235	0.39 158	0.25 204	0.65 352	0.42 355	1.24 446	1.08 442	0.76 286	1.10 397	0.63 259	0.51 279	0.95 420	1.03 471	0.25 418	0.22 433	0.22 363	0.21 378	0.25 400	0.25 401

GASNet	0.70 434	0.77 519	1.16 484	0.71 523	0.49 493	0.62 330	0.48 396	1.12 393	1.05 426	0.98 429	0.84 272	0.94 400	0.82 441	1.41 501	0.85 432	0.33 479	0.22 433	0.29 461	0.28 469	0.44 500	0.26 405

Wz-Net-LNSev	0.75 448	0.54 489	1.59 520	0.51 423	0.41 453	1.16 490	0.79 503	1.27 460	1.13 456	1.04 450	1.14 415	1.11 451	0.94 476	0.93 411	1.00 465	0.24 405	0.22 433	0.21 348	0.19 335	0.26 411	0.27 415

DSFCA	0.57 384	0.27 337	0.71 388	0.41 223	0.36 425	0.78 399	0.53 428	1.08 379	0.85 320	1.08 467	0.84 272	0.90 386	0.66 363	1.05 451	0.63 385	0.26 424	0.22 433	0.21 348	0.21 378	0.22 356	0.20 320

MDST_ROB	0.97 487	0.29 367	1.02 471	0.64 506	0.43 465	2.64 547	0.82 507	1.68 535	1.18 472	2.89 555	1.82 512	0.97 406	0.75 417	1.83 528	0.89 437	0.26 424	0.22 433	0.32 478	0.28 469	0.26 411	0.26 405

PDISCO_ROB	0.96 485	0.51 477	1.13 480	1.03 541	1.00 543	1.81 534	0.77 499	1.72 537	1.60 524	1.09 471	1.19 433	1.34 488	0.80 437	1.62 515	1.01 466	0.58 534	0.22 433	0.45 514	0.40 510	0.50 513	0.41 493

PWCDC_ROB	0.93 479	0.54 489	0.97 465	0.78 530	0.41 453	1.03 466	0.42 355	1.39 492	2.34 549	1.04 450	3.73 558	0.80 356	1.12 500	1.29 485	1.04 476	0.37 500	0.22 433	0.24 401	0.20 358	0.36 475	0.31 447

rvit_stereo_0075_2	0.48 293	0.38 430	0.74 403	0.54 462	0.46 486	0.43 226	0.35 249	0.85 290	0.68 217	0.56 176	0.73 208	0.59 241	0.47 262	0.64 250	0.47 311	0.33 479	0.23 444	0.35 486	0.26 455	0.32 451	0.26 405

coex-ft	6.50 576	1.57 556	87.99 598	0.49 400	0.38 435	1.41 509	1.21 538	1.21 433	7.96 573	12.14 581	2.78 544	2.74 543	3.83 566	1.30 491	3.19 551	0.24 405	0.23 444	0.27 442	0.24 431	0.48 507	0.40 488

ssnet_v2	0.61 411	0.29 367	0.69 383	0.45 336	0.30 348	0.93 442	0.62 461	1.20 430	1.03 420	0.97 426	0.81 262	0.98 408	0.67 372	0.84 379	0.97 462	0.26 424	0.23 444	0.23 385	0.24 431	0.20 318	0.21 338

dad	0.61 411	0.53 482	0.72 394	0.44 322	0.31 362	0.64 345	0.37 275	0.85 290	1.28 490	1.05 455	1.17 428	1.18 465	0.61 335	0.70 304	0.54 352	0.36 496	0.23 444	0.37 496	0.21 378	0.31 444	0.23 381

sCroCo_RVC	0.36 151	0.29 367	0.73 399	0.52 440	0.39 443	0.42 221	0.31 184	0.52 93	0.46 145	0.31 64	0.48 122	0.38 118	0.32 160	0.46 100	0.33 183	0.22 367	0.23 444	0.19 267	0.19 335	0.21 330	0.22 357

RTS	2.03 547	1.03 540	11.50 573	0.68 515	0.63 522	2.71 548	1.56 554	1.55 517	2.32 546	1.93 535	2.57 538	1.32 480	1.32 514	5.20 569	4.30 559	0.31 467	0.23 444	0.29 461	0.30 476	0.41 491	0.40 488

RTSA	2.03 547	1.03 540	11.50 573	0.68 515	0.63 522	2.71 548	1.56 554	1.55 517	2.32 546	1.93 535	2.57 538	1.32 480	1.32 514	5.20 569	4.30 559	0.31 467	0.23 444	0.29 461	0.30 476	0.41 491	0.40 488

DeepPruner_ROB	0.55 369	0.37 422	0.67 367	0.42 257	0.31 362	0.50 257	0.43 363	1.22 441	0.73 247	0.86 356	1.05 379	0.85 364	0.58 317	0.90 402	0.56 356	0.29 456	0.23 444	0.22 363	0.22 400	0.26 411	0.26 405

LALA_ROB	0.76 451	0.46 467	0.86 441	0.55 470	0.41 453	1.00 458	0.93 520	1.25 453	1.13 456	1.23 494	1.15 418	1.55 514	0.80 437	1.11 459	0.96 457	0.33 479	0.23 444	0.35 486	0.30 476	0.35 469	0.32 451

StereoVision	0.43 250	0.29 367	0.54 298	0.50 411	0.28 301	0.37 177	0.38 293	0.75 254	0.63 196	0.46 144	1.11 402	0.53 202	0.38 203	0.57 178	0.34 195	0.21 345	0.24 453	0.25 414	0.24 431	0.26 411	0.17 251

fast-acv-ft	0.66 424	0.32 394	0.80 416	0.46 361	0.34 411	1.26 500	0.50 415	0.91 310	1.00 409	1.05 455	1.36 466	1.28 474	0.84 446	0.81 367	0.90 443	0.22 367	0.24 453	0.23 385	0.23 416	0.21 330	0.22 357

Wz-Net-SNSev	0.99 491	0.80 522	3.00 546	0.57 480	0.46 486	0.94 445	1.22 540	1.40 496	1.28 490	1.04 450	1.33 461	1.46 502	0.90 468	2.06 535	1.65 516	0.26 424	0.24 453	0.25 414	0.26 455	0.33 456	0.30 438

GwcNet	0.73 439	0.39 435	1.37 504	0.53 450	0.43 465	1.10 477	0.52 424	1.27 460	1.19 474	1.05 455	1.41 474	1.06 436	0.86 454	0.98 432	1.01 466	0.26 424	0.24 453	0.24 401	0.23 416	0.23 376	0.28 426

STTStereo	0.57 384	0.39 435	0.87 446	0.45 336	0.32 387	0.62 330	0.45 378	1.01 349	0.87 333	1.01 438	0.91 313	0.95 401	0.58 317	0.77 348	0.66 389	0.25 418	0.24 453	0.27 442	0.33 494	0.25 400	0.26 405

AF-Net	0.85 471	0.41 450	0.87 446	0.66 510	0.54 507	0.96 449	0.52 424	1.66 533	1.37 503	1.03 445	2.04 524	1.46 502	1.36 516	1.19 470	1.05 478	0.34 487	0.24 453	0.39 502	0.28 469	0.31 444	0.26 405

ADCMid	1.22 515	0.57 499	3.17 550	0.54 462	0.44 471	1.07 474	0.77 499	1.31 474	1.13 456	2.14 543	1.48 490	1.49 507	1.47 525	1.65 518	5.30 565	0.26 424	0.24 453	0.29 461	0.32 488	0.38 483	0.36 474

DANet	0.74 444	0.47 474	0.98 466	0.60 491	0.41 453	0.92 441	0.41 344	1.02 352	0.87 333	1.22 492	1.22 437	1.33 485	0.88 462	1.26 481	1.37 502	0.27 435	0.24 453	0.31 472	0.25 444	0.37 481	0.36 474
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
rvit_0105_5	0.44 256	0.32 394	0.79 415	0.51 423	0.29 324	0.44 236	0.43 363	0.62 141	0.76 262	0.51 158	0.52 144	0.61 247	0.53 283	0.58 183	0.38 239	0.28 446	0.25 461	0.25 414	0.24 431	0.22 356	0.20 320

SQANet	0.87 474	0.76 518	0.76 408	1.16 544	0.99 542	1.10 477	0.51 418	1.12 393	0.85 320	0.93 399	1.05 379	1.03 423	0.76 426	1.07 452	0.70 400	0.79 540	0.25 461	1.04 546	0.36 500	1.56 548	0.70 535

Anonymous3	0.47 283	0.35 411	0.91 453	0.50 411	0.38 435	0.81 417	0.55 438	0.76 258	0.66 209	0.52 161	0.65 186	0.44 158	0.45 250	0.66 270	0.39 249	0.25 418	0.25 461	0.22 363	0.21 378	0.23 376	0.24 392

psm_up	0.57 384	0.27 337	0.52 277	0.50 411	0.33 399	0.65 352	0.60 457	1.07 374	0.84 314	0.87 361	0.91 313	1.00 415	1.06 493	0.80 362	0.66 389	0.22 367	0.25 461	0.26 433	0.23 416	0.22 356	0.21 338

Nwc_Net	0.82 459	0.40 444	0.86 441	0.62 500	0.56 509	1.04 468	0.57 444	1.72 537	1.08 442	0.93 399	1.88 516	1.44 500	1.24 510	1.19 470	0.94 452	0.31 467	0.25 461	0.36 491	0.39 507	0.31 444	0.31 447

XQC	0.97 487	0.70 512	1.54 518	0.70 521	0.55 508	1.48 514	0.81 505	1.41 498	1.57 521	1.21 488	1.12 404	1.33 485	1.04 490	1.55 512	2.00 527	0.39 506	0.25 461	0.37 496	0.32 488	0.55 523	0.49 518

DPSNet	1.08 500	0.44 460	2.64 543	0.54 462	0.42 462	1.59 521	1.25 541	2.39 553	1.50 517	1.13 481	1.12 404	1.51 510	2.19 552	1.44 505	1.51 512	0.35 493	0.25 461	0.25 414	0.21 378	0.49 511	0.39 483

SANet	1.15 506	0.45 462	1.40 507	0.50 411	0.32 387	1.54 520	1.21 538	1.49 510	3.35 561	1.61 518	2.41 533	2.32 539	1.80 540	1.57 513	1.27 497	0.28 446	0.25 461	0.26 433	0.24 431	0.36 475	0.32 451

XPNet_ROB	0.73 439	0.38 430	0.80 416	0.53 450	0.40 448	0.80 411	0.83 509	1.21 433	0.96 392	1.37 506	1.17 428	1.37 492	0.87 457	1.14 462	0.99 464	0.33 479	0.25 461	0.27 442	0.24 431	0.31 444	0.29 433

zh-sn7	1.20 513	0.86 529	4.54 559	0.58 486	0.43 465	1.10 477	0.92 517	1.24 446	1.34 501	1.45 511	2.00 521	1.26 471	1.62 531	2.13 539	2.79 547	0.26 424	0.26 470	0.26 433	0.27 462	0.35 469	0.33 460

TCMNet	0.68 428	0.41 450	1.08 476	0.60 491	0.61 521	0.97 450	0.55 438	1.11 388	0.93 372	0.87 361	1.14 415	0.89 383	0.65 361	0.92 407	1.06 479	0.26 424	0.26 470	0.31 472	0.28 469	0.33 456	0.30 438

ISRNet	0.57 384	0.25 286	0.72 394	0.57 480	0.36 425	0.43 226	0.28 127	0.85 290	0.84 314	1.09 471	1.25 441	0.91 392	0.61 335	0.68 289	0.60 372	0.35 493	0.26 470	0.36 491	0.33 494	0.30 440	0.42 496

rvit_0105_6	0.40 215	0.28 353	0.68 374	0.51 423	0.30 348	0.39 192	0.41 344	0.53 99	0.68 217	0.41 124	0.45 110	0.50 189	0.45 250	0.55 159	0.37 224	0.28 446	0.26 470	0.24 401	0.22 400	0.22 356	0.17 251

rvit_0105_4	0.42 237	0.30 382	0.77 411	0.52 440	0.29 324	0.41 211	0.44 371	0.57 120	0.75 257	0.45 138	0.48 122	0.56 212	0.49 271	0.58 183	0.37 224	0.28 446	0.26 470	0.25 414	0.22 400	0.24 389	0.19 289

FADNet-RVC	0.62 417	0.56 497	1.29 496	0.47 381	0.39 443	0.63 336	0.40 324	1.16 408	0.91 360	0.71 261	0.86 285	1.04 428	0.55 294	0.99 437	0.78 416	0.27 435	0.26 470	0.28 453	0.29 475	0.32 451	0.31 447

PS-NSSS	0.60 407	0.46 467	0.68 374	0.43 297	0.34 411	0.66 359	0.57 444	1.05 365	0.91 360	0.80 313	1.28 450	0.72 316	0.67 372	0.89 394	0.61 378	0.32 472	0.26 470	0.40 505	0.27 462	0.35 469	0.29 433

PSMNet-RUCA	0.78 454	0.78 521	1.23 489	1.01 538	0.91 534	0.68 372	0.53 428	1.16 408	1.06 430	0.79 310	1.10 397	0.82 360	0.72 403	0.94 414	0.70 400	0.55 532	0.27 477	0.76 539	0.46 522	0.70 532	0.49 518

rvit_0105_3	0.48 293	0.35 411	0.85 440	0.56 474	0.31 362	0.48 255	0.48 396	0.65 162	0.81 294	0.66 223	0.59 170	0.66 284	0.56 301	0.66 270	0.41 276	0.30 463	0.27 477	0.29 461	0.28 469	0.21 330	0.21 338

Syn2CoEx	0.74 444	0.55 495	1.17 485	0.66 510	0.45 477	0.89 437	0.56 442	1.54 516	1.15 463	0.95 411	1.35 465	1.03 423	1.03 488	0.96 423	0.89 437	0.31 467	0.27 477	0.29 461	0.24 431	0.23 376	0.27 415

SHD	0.98 489	0.54 489	1.30 498	0.63 503	0.50 497	1.14 486	0.50 415	1.80 542	2.20 543	1.66 523	1.39 471	1.47 504	1.21 507	1.40 498	1.80 520	0.32 472	0.27 477	0.32 478	0.34 496	0.41 491	0.44 505

GANet	0.74 444	0.38 430	0.63 349	0.54 462	0.35 418	1.01 462	0.95 521	1.15 406	0.95 385	1.09 471	2.00 521	1.14 461	0.92 471	1.29 485	0.75 412	0.25 418	0.27 477	0.27 442	0.23 416	0.32 451	0.24 392

NCCL2	0.74 444	0.45 462	0.77 411	0.65 508	0.45 477	0.97 450	1.16 535	1.16 408	1.02 416	1.00 435	0.98 345	1.48 506	0.88 462	0.99 437	0.89 437	0.31 467	0.27 477	0.39 502	0.39 507	0.33 456	0.34 464

SGM_RVC	1.04 495	0.30 382	0.47 213	0.41 223	0.23 134	1.73 531	0.77 499	1.63 530	1.30 496	2.39 548	1.99 520	2.64 542	1.78 539	2.22 543	1.40 503	0.28 446	0.27 477	0.27 442	0.25 444	0.25 400	0.25 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.73 439	0.39 435	1.01 468	0.58 486	0.45 477	1.16 490	0.68 474	1.47 509	0.87 333	0.84 333	1.15 418	1.04 428	0.84 446	1.14 462	1.18 491	0.27 435	0.28 484	0.32 478	0.31 485	0.29 432	0.32 451

FAT-Stereo	0.75 448	0.34 407	0.81 422	0.51 423	0.38 435	0.78 399	0.63 465	1.39 492	1.32 498	1.05 455	1.40 472	1.58 517	1.14 503	0.92 407	0.91 446	0.29 456	0.28 484	0.28 453	0.23 416	0.28 430	0.41 493

rvit_105_1	0.56 378	0.42 455	0.84 434	0.59 489	0.37 428	0.59 319	0.68 474	0.73 238	0.97 397	0.82 319	0.69 200	0.75 330	0.63 345	0.80 362	0.56 356	0.34 487	0.29 486	0.31 472	0.34 496	0.23 376	0.23 381

stereogan	0.83 464	0.33 402	0.89 450	0.61 496	0.51 499	1.80 533	0.50 415	1.41 498	1.39 506	1.05 455	1.47 489	1.56 516	1.04 490	1.32 495	0.87 434	0.29 456	0.29 486	0.29 461	0.25 444	0.39 487	0.40 488

DeepPrunerF	0.93 479	0.55 495	3.88 553	0.70 521	0.81 533	0.72 383	0.74 493	1.28 465	1.97 539	0.95 411	1.02 363	0.87 374	0.85 450	1.16 466	1.07 482	0.35 493	0.29 486	0.43 511	0.40 510	0.31 444	0.33 460

AnyNet_C32	1.27 520	0.72 516	3.33 552	0.59 489	0.56 509	1.51 518	1.53 552	1.27 460	1.28 490	1.52 514	1.48 490	1.38 496	1.23 509	1.64 517	5.26 563	0.30 463	0.29 486	0.29 461	0.34 496	0.38 483	0.44 505

ADCPNet	1.11 504	0.53 482	3.26 551	0.55 470	0.44 471	1.47 513	0.83 509	1.21 433	1.17 468	1.26 500	1.42 479	1.67 520	1.12 500	1.48 509	3.86 558	0.30 463	0.29 486	0.30 471	0.32 488	0.37 481	0.37 480

FADNet	0.63 420	0.53 482	1.20 486	0.46 361	0.44 471	0.66 359	0.41 344	1.24 446	1.07 438	0.70 250	0.84 272	0.98 408	0.65 361	0.87 386	0.54 352	0.29 456	0.30 491	0.27 442	0.30 476	0.48 507	0.36 474

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 437	0.84 527	0.80 416	0.55 470	0.38 435	1.38 508	0.57 444	1.07 374	0.81 294	0.90 386	0.94 324	0.95 401	0.54 290	1.01 443	0.61 378	0.41 511	0.30 491	0.57 532	0.31 485	0.86 537	0.39 483

RGC	0.82 459	0.62 506	0.80 416	0.67 512	0.66 526	0.91 439	0.59 454	1.35 486	1.09 448	1.12 480	1.46 487	1.50 508	1.09 496	1.28 484	0.97 462	0.34 487	0.30 491	0.48 522	0.40 510	0.38 483	0.38 482

G-Net	0.95 484	0.48 476	1.13 480	0.67 512	0.49 493	2.07 539	0.63 465	1.02 352	0.90 354	1.77 529	2.62 541	1.28 474	1.60 530	1.09 456	1.06 479	0.37 500	0.30 491	0.35 486	0.25 444	0.46 504	0.45 507

NCC-stereo	0.82 459	0.43 458	0.87 446	0.63 503	0.68 528	0.88 434	0.72 486	1.60 528	1.12 451	0.95 411	1.41 474	1.37 492	1.37 518	1.26 481	0.94 452	0.32 472	0.30 491	0.37 496	0.49 532	0.34 464	0.35 468

Abc-Net	0.82 459	0.43 458	0.87 446	0.63 503	0.68 528	0.88 434	0.72 486	1.60 528	1.12 451	0.95 411	1.41 474	1.37 492	1.37 518	1.26 481	0.94 452	0.32 472	0.30 491	0.37 496	0.49 532	0.34 464	0.35 468
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.73 439	0.46 467	0.89 450	0.52 440	0.34 411	0.98 455	1.11 530	1.28 465	1.20 477	1.27 501	0.96 332	1.08 441	0.79 433	1.34 496	0.78 416	0.24 405	0.30 491	0.23 385	0.24 431	0.23 376	0.26 405

CBMV	0.68 428	0.37 422	0.50 247	0.43 297	0.26 241	1.00 458	0.71 480	1.17 417	1.16 465	1.24 496	1.29 454	1.06 436	0.86 454	0.98 432	0.75 412	0.29 456	0.30 491	0.34 485	0.30 476	0.26 411	0.27 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.68 428	0.40 444	1.01 468	0.53 450	0.46 486	1.04 468	0.48 396	1.06 370	0.81 294	1.21 488	1.31 457	1.11 451	0.73 408	0.89 394	0.96 457	0.27 435	0.31 499	0.25 414	0.25 444	0.25 400	0.24 392

YMNet_1	0.68 428	0.40 444	1.01 468	0.53 450	0.46 486	1.04 468	0.48 396	1.06 370	0.81 294	1.21 488	1.31 457	1.11 451	0.73 408	0.89 394	0.96 457	0.27 435	0.31 499	0.25 414	0.25 444	0.25 400	0.24 392

DGSMNet	0.80 456	0.58 502	1.42 510	0.61 496	0.65 524	0.94 445	0.75 496	1.35 486	1.16 465	0.88 371	1.26 445	1.00 415	0.75 417	1.07 452	0.89 437	0.36 496	0.31 499	0.41 509	0.40 510	0.60 529	0.59 533

FINET	0.75 448	0.45 462	1.38 505	0.48 389	0.46 486	0.98 455	1.00 525	1.22 441	1.69 530	0.91 395	1.25 441	0.74 325	0.74 414	1.09 456	0.82 428	0.37 500	0.31 499	0.27 442	0.24 431	0.35 469	0.34 464

S-Stereo	0.76 451	0.36 420	1.10 477	0.57 480	0.46 486	0.83 423	0.59 454	1.31 474	1.62 526	0.98 429	1.41 474	1.11 451	0.93 473	0.85 382	1.07 482	0.27 435	0.31 499	0.28 453	0.25 444	0.33 456	0.50 521

RP	0.80 456	0.38 430	0.73 399	0.67 512	0.59 516	0.82 420	0.57 444	1.21 433	1.28 490	1.03 445	1.68 504	1.45 501	1.49 526	1.08 455	0.90 443	0.36 496	0.31 499	0.37 496	0.30 476	0.36 475	0.36 474

CSAN	0.88 475	0.52 479	0.93 454	0.61 496	0.42 462	1.19 496	1.11 530	1.27 460	1.48 516	1.37 506	1.44 482	1.37 492	1.30 513	1.46 508	1.01 466	0.39 506	0.31 499	0.36 491	0.37 502	0.35 469	0.36 474

Wz-Net-TNSev	1.23 517	1.24 545	5.25 562	0.51 423	0.43 465	1.49 517	1.09 529	1.58 524	1.42 509	1.25 497	1.26 445	1.58 517	1.52 527	1.97 532	1.95 523	0.33 479	0.32 506	0.26 433	0.30 476	0.41 491	0.43 501

edge stereo	0.79 455	0.40 444	0.82 423	0.52 440	0.44 471	0.83 423	0.58 451	1.34 485	1.08 442	1.30 502	1.38 470	1.79 523	1.13 502	1.15 465	0.92 448	0.34 487	0.32 506	0.42 510	0.28 469	0.33 456	0.39 483

ADCS	1.60 536	0.70 512	4.02 555	0.61 496	0.53 504	1.31 502	1.11 530	1.71 536	1.86 538	1.97 538	1.68 504	1.51 510	1.46 523	2.07 536	9.20 572	0.34 487	0.32 506	0.33 483	0.36 500	0.45 501	0.46 511

AnyNet_C01	1.63 537	1.16 543	7.38 567	0.65 508	0.56 509	2.25 542	1.53 552	1.53 515	1.46 514	1.71 527	1.95 518	1.83 524	1.41 520	2.48 549	4.42 561	0.33 479	0.32 506	0.32 478	0.34 496	0.45 501	0.50 521

FBW_ROB	0.94 483	0.54 489	1.03 472	0.56 474	0.42 462	1.16 490	0.76 498	1.56 521	1.41 507	1.38 508	1.33 461	1.47 504	1.07 494	2.94 556	1.14 489	0.26 424	0.32 506	0.45 514	0.30 476	0.34 464	0.30 438

UDG	0.93 479	1.03 540	0.75 406	1.00 537	0.97 540	1.02 464	0.57 444	1.18 419	1.01 411	0.93 399	1.02 363	1.32 480	1.03 488	0.88 392	0.92 448	0.55 532	0.33 511	1.82 555	0.41 515	1.20 546	0.74 537

psmorigin	0.84 466	0.53 482	2.21 538	0.50 411	0.41 453	0.86 431	0.57 444	1.08 379	0.90 354	1.50 512	1.42 479	1.50 508	1.09 496	1.29 485	1.03 471	0.32 472	0.33 511	0.27 442	0.27 462	0.34 464	0.45 507

SGM-Forest	0.65 423	0.33 402	0.43 174	0.44 322	0.30 348	1.01 462	0.54 435	1.13 400	1.09 448	1.11 478	1.21 435	1.10 449	0.76 426	0.99 437	0.71 403	0.32 472	0.33 511	0.33 483	0.30 476	0.30 440	0.28 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.84 466	1.01 539	0.93 454	0.60 491	0.45 477	1.25 499	0.71 480	1.20 430	1.05 426	0.84 333	1.24 440	0.90 386	0.78 432	1.14 462	0.70 400	0.48 522	0.34 514	1.71 553	0.38 505	0.78 535	0.40 488

SGM-ForestM	4.73 569	0.34 407	1.05 474	0.46 361	0.28 301	10.26 573	3.48 575	4.52 570	5.16 568	8.68 579	7.48 577	18.87 587	10.80 578	11.26 580	10.01 574	0.32 472	0.34 514	0.32 478	0.32 488	0.29 432	0.30 438

ACVNet-4b	1.43 531	1.34 549	1.28 495	1.95 559	1.60 554	1.93 537	0.77 499	1.59 526	1.64 528	1.05 455	1.60 501	2.10 534	0.92 471	1.79 526	0.84 430	1.76 562	0.35 516	2.03 561	0.67 543	2.16 558	1.18 554

WCMA_ROB	1.22 515	0.39 435	0.93 454	0.51 423	0.45 477	1.44 511	0.79 503	1.20 430	1.30 496	2.99 561	3.94 562	3.30 554	2.17 551	1.42 502	1.31 499	0.46 517	0.35 516	0.35 486	0.37 502	0.41 491	0.42 496

MeshStereo	1.38 527	0.45 462	0.58 325	0.45 336	0.35 418	1.63 524	0.60 457	2.07 546	1.43 510	4.49 570	3.32 554	4.67 561	2.08 548	2.08 537	1.32 500	0.36 496	0.36 518	0.37 496	0.32 488	0.32 451	0.34 464
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
CBMV_ROB	0.62 417	0.39 435	0.41 142	0.41 223	0.28 301	0.86 431	0.28 127	1.06 370	1.02 416	0.95 411	1.33 461	0.81 358	0.84 446	0.94 414	0.56 356	0.37 500	0.37 519	0.43 511	0.40 510	0.33 456	0.32 451

HBP-ISP	0.61 411	0.47 474	0.45 188	0.46 361	0.33 399	0.79 405	0.29 142	1.15 406	1.05 426	0.85 346	1.18 432	0.67 291	0.71 392	0.92 407	0.57 362	0.37 500	0.38 520	0.47 518	0.41 515	0.39 487	0.32 451

MFN_U_SF_RVC	1.14 505	0.63 507	2.33 539	0.69 518	0.46 486	2.04 538	0.70 478	1.90 544	1.37 503	1.62 519	1.56 497	1.94 529	1.36 516	1.73 523	1.90 522	0.41 511	0.38 520	0.45 514	0.48 529	0.45 501	0.47 513

PVD	1.34 525	0.70 512	1.42 510	0.78 530	0.65 524	1.68 528	0.91 515	2.12 549	3.01 557	2.25 545	2.35 532	1.90 527	1.99 546	1.98 533	2.14 534	0.40 510	0.38 520	0.49 525	0.37 502	0.51 516	0.67 534

NOSS_ROB	0.59 400	0.40 444	0.42 155	0.45 336	0.31 362	0.79 405	0.53 428	1.09 382	1.12 451	0.69 244	0.92 319	0.77 342	0.63 345	0.81 367	0.52 336	0.39 506	0.38 520	0.44 513	0.42 520	0.38 483	0.36 474

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 496	0.61 505	1.82 531	0.69 518	0.51 499	2.62 546	1.69 559	1.28 465	1.44 511	1.39 509	1.56 497	1.34 488	0.91 469	1.68 520	0.95 455	0.38 505	0.39 524	0.46 517	0.61 542	0.41 491	0.43 501

BEATNet-Init1	15.65 583	1.62 559	54.26 596	0.75 528	0.56 509	37.03 593	13.39 581	13.20 582	14.59 581	29.41 595	29.29 595	47.69 598	21.87 590	26.91 591	19.58 582	0.43 516	0.39 524	0.47 518	0.47 525	0.52 519	0.52 527

GANetREF_RVC	0.82 459	0.77 519	0.95 460	0.68 515	0.43 465	1.15 488	1.06 528	1.19 423	1.20 477	1.03 445	1.02 363	1.10 449	0.89 465	1.20 473	0.78 416	0.49 523	0.39 524	0.58 533	0.39 507	0.69 531	0.49 518
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
DDUNet	1.10 501	2.58 573	0.83 427	1.21 546	1.27 551	1.02 464	0.69 477	1.17 417	0.95 385	0.98 429	1.26 445	1.28 474	0.84 446	0.97 430	0.79 423	0.85 543	0.40 527	2.00 558	0.60 541	1.34 547	0.94 543

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 527	0.91 532	2.11 537	0.89 533	0.57 514	4.27 566	1.79 563	1.55 517	2.00 541	1.64 521	1.85 515	1.83 524	1.44 522	1.89 531	1.49 510	0.49 523	0.40 527	0.56 531	0.58 539	0.75 534	0.52 527

PA-Net	0.70 434	0.46 467	0.96 461	0.51 423	0.53 504	0.94 445	0.73 491	1.14 402	1.15 463	0.83 327	0.90 305	0.88 378	0.76 426	1.19 470	0.96 457	0.25 418	0.41 529	0.29 461	0.44 521	0.27 421	0.39 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.25 518	0.51 477	0.64 354	0.60 491	0.50 497	1.66 526	0.67 471	1.26 455	1.26 488	2.64 552	3.82 559	3.06 549	3.20 564	1.45 506	0.91 446	0.46 517	0.41 529	0.49 525	0.51 535	0.47 506	0.45 507

FC-DCNN v2	1.74 540	0.53 482	0.68 374	0.62 500	0.49 493	1.67 527	0.71 480	1.85 543	1.57 521	4.84 574	5.01 572	6.42 573	3.92 567	2.24 544	1.43 506	0.47 520	0.42 531	0.47 518	0.46 522	0.48 507	0.47 513

FCDSN-DC	1.43 531	0.57 499	0.69 383	0.74 526	0.59 516	1.42 510	0.65 470	1.40 496	1.41 507	3.31 565	4.42 568	4.57 560	3.01 562	1.70 521	1.19 493	0.46 517	0.42 531	0.48 522	0.47 525	0.51 516	0.51 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.67 539	0.53 482	0.68 374	0.62 500	0.49 493	1.62 523	0.71 480	1.77 541	1.55 519	4.73 573	4.66 570	5.82 569	3.94 568	2.13 539	1.42 504	0.47 520	0.42 531	0.47 518	0.46 522	0.48 507	0.47 513

Ntro	1.15 506	1.00 538	1.00 467	1.49 551	1.20 550	1.69 529	0.81 505	1.39 492	1.25 483	1.01 438	1.28 450	1.31 478	1.00 483	1.31 493	0.89 437	1.10 553	0.43 534	1.36 550	0.51 535	1.95 553	0.99 549

ccnet	0.84 466	0.59 504	0.86 441	0.56 474	0.60 519	1.11 482	0.72 486	1.44 505	0.97 397	1.15 483	1.44 482	1.28 474	0.95 478	1.01 443	1.33 501	0.49 523	0.43 534	0.50 527	0.47 525	0.52 519	0.48 516

SAMSARA	1.15 506	0.69 511	1.44 512	1.09 543	0.93 536	2.10 540	1.87 566	1.64 531	1.47 515	1.64 521	1.21 435	2.06 532	1.14 503	1.61 514	1.50 511	0.39 506	0.45 536	0.36 491	0.38 505	0.50 513	0.51 525

MANE	4.73 569	0.54 489	0.77 411	0.69 518	0.60 519	10.35 574	1.67 558	8.68 578	12.66 579	6.90 578	9.43 579	11.59 579	10.59 577	8.26 577	8.41 570	0.51 526	0.45 536	0.48 522	1.02 557	0.50 513	0.50 521

otaku	1.10 501	0.96 534	0.96 461	1.37 550	1.06 548	1.65 525	0.72 486	1.46 508	1.19 474	1.10 475	1.32 459	1.32 480	0.95 478	1.29 485	0.81 427	0.89 545	0.46 538	1.24 549	0.50 534	1.86 551	0.89 542

ELAS_RVC	1.76 542	0.64 508	1.20 486	0.74 526	0.59 516	2.18 541	2.53 571	2.10 548	2.85 556	3.46 566	3.41 557	3.12 550	4.11 569	2.69 554	2.53 544	0.54 531	0.47 539	0.51 529	0.48 529	0.55 523	0.55 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 543	0.64 508	1.10 477	0.72 524	0.58 515	3.37 561	1.76 561	2.54 554	2.57 551	3.77 568	3.96 563	2.83 545	3.44 565	2.34 547	2.73 546	0.53 528	0.47 539	0.50 527	0.48 529	0.55 523	0.55 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM	4.83 571	0.83 526	11.23 572	0.76 529	56.73 594	1.10 477	1.18 536	1.35 486	1.70 531	2.13 540	2.34 530	1.34 488	1.19 506	1.52 511	1.23 495	0.34 487	0.50 541	0.39 502	0.47 525	0.51 516	9.82 582

ACVNet_1	1.55 535	1.36 550	1.35 503	1.96 560	1.63 555	1.83 535	0.96 523	2.09 547	1.85 537	1.43 510	1.54 495	2.31 537	1.68 536	1.42 502	1.18 491	1.76 562	0.51 542	2.05 563	0.59 540	2.24 561	1.30 559

Anonymous_2	0.84 466	0.45 462	0.66 362	0.41 223	0.45 477	0.82 420	0.53 428	0.81 278	0.81 294	0.73 269	0.61 176	0.91 392	0.76 426	0.77 348	0.61 378	0.51 526	0.55 543	0.54 530	4.92 581	0.54 521	0.42 496

SDNR	0.89 476	0.39 435	1.66 529	0.42 257	0.39 443	3.35 560	0.32 198	0.95 329	1.05 426	1.05 455	2.12 525	0.62 254	0.71 392	1.40 498	0.78 416	0.53 528	0.56 544	0.36 491	0.27 462	0.46 504	0.50 521

PASM	0.96 485	0.71 515	2.05 536	0.72 524	0.72 532	0.84 428	0.92 517	1.14 402	1.34 501	1.25 497	1.22 437	1.34 488	1.07 494	1.31 493	1.11 486	0.53 528	0.57 545	0.59 534	0.67 543	0.56 528	0.57 532

ACVNet_2	1.74 540	1.30 548	1.62 525	1.81 555	1.63 555	2.28 543	1.34 546	2.35 552	2.64 553	1.82 531	2.55 536	2.99 547	1.71 537	1.67 519	1.20 494	1.48 557	0.59 546	1.81 554	0.71 545	2.09 556	1.29 558

GCST	0.85 471	1.25 547	0.80 416	1.58 552	1.03 545	1.04 468	0.24 74	0.81 278	0.81 294	0.99 434	0.67 197	0.78 345	0.35 182	0.98 432	0.38 239	0.97 547	0.65 547	1.20 548	0.81 550	0.93 540	0.72 536

MADNet+	2.28 554	2.56 571	10.82 571	1.25 547	0.96 539	2.77 552	1.44 551	2.34 551	1.76 532	1.36 505	1.78 511	1.84 526	1.74 538	6.33 572	4.57 562	0.67 537	0.66 548	0.59 534	0.54 538	0.84 536	0.81 541

RainbowNet	1.42 530	1.53 555	1.31 499	1.93 558	1.46 552	1.52 519	1.03 526	1.67 534	1.55 519	1.23 494	1.59 500	1.54 513	1.21 507	1.40 498	1.03 471	1.70 560	0.70 549	1.82 555	0.80 549	2.11 557	1.22 555

NVStereoNet_ROB	1.31 524	0.96 534	1.33 501	0.90 534	0.92 535	1.15 488	1.05 527	1.49 510	1.62 526	1.63 520	2.51 535	2.31 537	1.62 531	2.16 541	1.42 504	0.81 542	0.73 550	0.79 540	1.02 557	0.73 533	0.97 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	2.06 549	1.75 563	4.11 557	1.69 553	0.93 536	3.13 559	2.86 574	2.18 550	2.41 550	2.38 547	2.33 528	2.22 535	1.85 541	3.52 561	2.20 537	1.65 559	0.73 550	1.52 552	0.83 551	1.81 549	1.02 552

IMH-64-1	1.96 544	1.64 560	1.26 491	2.26 564	1.91 563	2.30 544	1.35 547	2.99 557	2.29 544	1.70 525	2.79 545	2.47 540	1.66 534	2.33 545	1.95 523	2.07 565	0.74 552	2.44 567	1.04 559	2.40 563	1.59 565

IMH-64	1.96 544	1.64 560	1.26 491	2.26 564	1.91 563	2.30 544	1.35 547	2.99 557	2.29 544	1.70 525	2.79 545	2.47 540	1.66 534	2.33 545	1.95 523	2.07 565	0.74 552	2.44 567	1.04 559	2.40 563	1.59 565

TorneroNet-64	3.54 562	1.89 564	1.59 520	2.62 571	2.29 568	6.88 571	1.72 560	4.72 574	11.88 575	2.43 549	5.46 576	8.16 575	2.80 560	4.13 567	3.03 549	2.25 570	0.75 554	2.57 571	1.09 563	2.65 569	1.84 569

Consistency-Raft	1.01 493	0.82 523	1.27 494	0.85 532	0.97 540	0.81 417	0.83 509	1.35 486	1.61 525	1.06 464	1.66 503	1.11 451	0.93 473	0.93 411	1.11 486	0.65 536	0.75 554	0.79 540	0.91 553	1.09 545	0.79 540

MFMNet_re	1.17 509	0.99 536	1.31 499	1.02 540	0.95 538	1.32 503	1.32 544	1.44 505	1.58 523	1.72 528	1.70 507	1.21 467	1.57 528	1.16 466	1.04 476	0.88 544	0.76 556	0.79 540	0.75 547	0.90 538	0.94 543

JetBlue	3.02 559	1.39 551	7.91 568	1.17 545	1.49 553	8.53 572	7.94 577	2.82 555	1.98 540	2.15 544	2.69 543	3.32 555	3.01 562	6.66 573	3.81 556	0.79 540	0.78 557	0.75 538	0.76 548	1.04 543	1.33 561

TorneroNet	4.49 568	1.92 565	1.65 528	2.60 570	2.29 568	14.95 581	1.86 565	4.86 575	19.56 591	3.10 563	7.52 578	7.00 574	2.90 561	4.48 568	3.66 554	2.24 569	0.78 557	2.68 573	1.14 565	2.79 570	1.80 568

IMH	2.15 552	1.66 562	1.29 496	2.25 563	1.92 565	2.87 554	1.33 545	3.25 560	3.04 558	1.87 533	3.33 556	3.00 548	2.03 547	2.80 555	1.95 523	2.09 567	0.78 557	2.45 569	1.05 562	2.44 565	1.62 567

Dean	2.07 550	1.39 551	1.69 530	2.17 562	1.83 562	2.75 551	1.28 542	3.49 565	3.80 565	2.13 540	3.30 553	3.18 551	1.98 545	1.78 525	1.72 517	1.73 561	0.79 560	1.99 557	0.91 553	2.17 559	1.34 562

LVE	2.20 553	1.47 553	1.44 512	2.06 561	1.80 561	2.79 553	1.77 562	2.96 556	3.94 567	1.95 537	4.29 567	3.47 557	1.97 543	2.48 549	1.85 521	2.06 564	0.88 561	2.06 564	1.13 564	2.17 559	1.53 564

TCMNet-wrong-test	9.08 578	10.58 582	9.58 570	19.64 584	17.64 583	12.69 579	8.93 578	13.77 584	2.58 552	4.67 572	5.19 575	14.57 581	11.02 579	7.21 576	9.81 573	5.58 583	0.89 562	3.76 580	3.10 579	10.41 583	10.02 583

WAO-7	1.96 544	1.24 545	1.52 515	1.28 548	1.06 548	2.92 556	1.64 557	3.32 561	3.05 559	2.28 546	3.32 554	3.19 552	2.38 555	3.39 559	2.49 543	1.02 550	0.92 563	1.06 547	1.04 559	1.05 544	0.99 549

WAO-6	2.11 551	1.52 554	1.25 490	1.73 554	1.69 559	2.72 550	1.62 556	3.15 559	3.64 562	2.01 539	3.28 552	3.52 558	2.20 553	2.59 552	2.48 542	1.31 556	0.92 563	2.04 562	1.22 568	1.89 552	1.35 563

WAO-8	3.00 557	1.60 557	1.52 515	1.82 556	1.65 557	5.57 568	1.35 547	4.65 572	12.37 577	2.89 555	4.04 564	4.89 564	2.78 558	3.73 563	2.44 539	1.29 554	0.93 565	2.00 558	1.16 566	2.02 554	1.23 556

Venus	3.00 557	1.60 557	1.52 515	1.82 556	1.65 557	5.57 568	1.35 547	4.65 572	12.37 577	2.89 555	4.04 564	4.89 564	2.78 558	3.73 563	2.44 539	1.29 554	0.93 565	2.00 558	1.16 566	2.02 554	1.23 556

SPS-STEREO	1.29 522	0.94 533	1.10 477	1.05 542	1.03 545	1.48 514	0.91 515	1.57 523	1.24 481	2.13 540	1.90 517	1.94 529	1.46 523	1.77 524	1.64 515	0.97 547	0.94 567	0.90 543	0.89 552	0.96 542	0.97 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.98 489	0.89 531	1.06 475	0.93 535	1.04 547	0.97 450	0.82 507	1.33 483	0.93 372	1.08 467	0.98 345	1.02 421	0.95 478	1.02 446	0.93 450	0.96 546	0.96 568	0.90 543	0.91 553	0.92 539	0.95 545

SGM+DAISY	1.52 534	0.99 536	1.61 524	1.01 538	1.02 544	1.86 536	1.19 537	1.49 510	1.38 505	2.96 559	3.00 548	2.79 544	1.94 542	1.88 529	1.62 514	0.98 549	0.97 569	0.91 545	0.91 553	0.94 541	0.99 549

UNDER WATER	3.63 564	2.12 568	4.11 557	3.17 575	2.51 572	3.77 564	2.45 570	3.53 566	13.66 580	2.98 560	2.92 547	5.75 568	4.13 570	3.85 565	3.75 555	2.84 576	1.11 570	2.71 574	1.41 570	3.26 574	2.50 574

notaker	2.87 556	2.31 570	2.01 535	3.03 574	2.60 575	2.94 557	1.82 564	3.43 563	3.06 560	2.89 555	4.21 566	6.15 572	2.71 557	3.42 560	2.90 548	2.67 575	1.18 571	3.00 577	1.67 573	3.13 572	2.26 572

UNDER WATER-64	3.72 565	2.07 567	4.57 560	3.30 577	2.52 573	5.61 570	2.63 573	3.67 567	12.27 576	3.09 562	2.66 542	5.99 571	4.74 572	3.93 566	3.57 553	2.54 573	1.24 572	2.65 572	1.48 571	3.21 573	2.62 575

KSHMR	2.64 555	1.96 566	1.86 533	2.69 572	2.44 570	2.88 555	2.04 567	3.46 564	6.31 571	2.51 551	3.27 551	3.39 556	1.97 543	2.59 552	2.08 533	2.48 572	1.41 573	2.80 576	1.51 572	2.98 571	2.09 570

ktn	3.02 559	2.27 569	1.85 532	2.89 573	2.54 574	3.72 562	2.14 568	3.79 568	5.33 569	2.82 554	5.09 573	5.95 570	2.54 556	3.34 558	2.58 545	2.65 574	1.44 574	2.78 575	2.03 575	2.61 568	2.10 571

HanzoNet	6.97 577	2.57 572	4.66 561	3.29 576	2.96 577	3.75 563	2.35 569	5.08 576	7.11 572	14.46 588	13.06 581	17.69 585	22.95 591	13.72 581	6.61 567	4.36 579	1.96 575	3.14 578	2.59 577	3.88 578	3.19 578

DPSimNet_ROB	5.19 573	2.71 575	18.56 577	2.59 569	2.49 571	4.25 565	10.93 579	3.33 562	3.93 566	5.02 575	4.52 569	5.74 567	10.18 575	5.44 571	8.79 571	2.40 571	2.47 576	2.48 570	2.54 576	2.56 567	2.87 576

PML	40.49 599	30.31 590	12.46 575	7.19 580	14.30 579	91.44 599	212.44 600	7.73 577	23.24 592	74.44 599	185.05 600	49.81 599	25.78 592	21.34 586	12.84 578	8.71 585	2.93 577	8.43 585	3.24 580	13.77 586	4.45 580

JetRed	5.38 574	6.17 579	12.68 576	2.38 566	2.85 576	12.60 578	11.17 580	4.60 571	3.74 563	3.87 569	3.85 560	4.83 562	4.13 570	6.81 574	12.18 577	2.18 568	2.95 578	2.19 565	1.98 574	3.49 575	3.01 577

MADNet++	4.18 566	2.72 576	4.00 554	3.80 579	3.44 578	4.72 567	4.05 576	4.01 569	3.74 563	4.52 571	5.14 574	4.20 559	4.89 573	7.04 575	6.39 566	3.79 578	3.70 579	3.27 579	2.70 578	3.68 576	3.74 579

USTest	12.98 582	14.10 583	19.89 578	16.19 583	14.95 580	20.69 583	31.85 588	16.52 585	10.99 574	8.83 580	9.55 580	13.88 580	10.36 576	16.06 582	21.35 584	3.19 577	4.82 580	5.08 583	5.36 582	8.77 582	7.20 581

DPSMNet_ROB	12.13 581	8.03 580	21.13 580	9.02 582	16.82 582	10.68 575	30.78 587	9.15 580	15.24 583	6.56 577	15.50 589	9.02 576	15.13 581	9.28 579	21.71 585	4.59 581	8.60 581	5.08 583	9.26 584	5.89 581	11.06 584

DGTPSM_ROB	12.12 580	8.03 580	21.12 579	8.97 581	16.81 581	10.68 575	30.77 586	9.14 579	15.23 582	6.55 576	15.49 588	9.02 576	15.13 581	9.26 578	21.71 585	4.58 580	8.60 581	5.07 582	9.26 584	5.88 580	11.06 584

Anonymous_1	33.12 589	18.23 584	23.86 582	20.53 585	21.18 586	25.45 585	35.84 589	22.44 593	15.68 584	13.41 582	13.70 585	18.00 586	15.15 583	20.31 583	24.47 587	14.56 591	8.84 583	66.24 596	117.79 596	155.41 599	11.40 586

DPSM_ROB	17.80 584	18.60 585	24.24 586	20.89 586	19.49 584	25.83 586	36.10 590	21.62 591	16.41 585	13.46 583	14.26 586	19.11 588	16.15 584	20.74 584	25.59 588	9.37 586	9.23 584	9.47 586	9.81 586	13.47 584	12.09 587

DPSM	17.80 584	18.60 585	24.24 586	20.89 586	19.49 584	25.83 586	36.10 590	21.62 591	16.41 585	13.46 583	14.26 586	19.11 588	16.15 584	20.74 584	25.59 588	9.37 586	9.23 584	9.47 586	9.81 586	13.47 584	12.09 587

test_sample9	1.17 509	0.37 422	0.83 427	0.39 158	0.31 362	0.72 383	0.49 409	1.11 388	0.92 366	0.93 399	0.89 299	0.86 368	0.71 392	1.29 485	2.03 529	0.42 513	9.50 586	0.40 505	0.41 515	0.36 475	0.35 468

test_sample8	1.36 526	0.37 422	0.83 427	0.39 158	0.31 362	0.72 383	0.49 409	1.19 423	0.79 276	1.51 513	0.96 332	3.29 553	1.64 533	1.29 485	2.03 529	0.42 513	9.50 586	0.40 505	0.41 515	0.36 475	0.35 468

tt	6.21 575	0.22 200	5.88 565	3.55 578	2.07 566	11.25 577	19.19 582	11.84 581	5.47 570	2.71 553	2.18 526	4.87 563	6.25 574	3.71 562	7.09 568	8.31 584	11.17 588	4.91 581	5.39 583	5.72 579	2.42 573

LRCNet_RVC	21.27 587	31.14 591	21.46 581	28.97 589	23.77 587	3.11 558	0.62 461	20.94 589	1.64 528	25.57 590	28.13 590	21.96 590	14.74 580	21.99 590	16.44 581	29.16 596	14.92 589	33.57 592	31.28 592	29.67 594	26.33 592

LSM0	38.96 598	37.52 597	48.37 592	43.79 595	91.31 599	52.31 597	72.38 595	43.71 599	32.75 594	27.16 594	28.73 594	38.51 595	32.63 595	41.75 599	51.59 599	18.85 595	18.43 590	19.09 588	19.60 588	27.21 590	33.44 593

CasAABBNet	35.77 590	37.38 594	48.59 593	42.20 593	39.23 591	51.95 594	72.92 597	43.36 597	33.03 596	26.93 592	28.31 591	38.43 594	32.32 594	41.58 597	51.50 598	18.71 592	18.58 591	19.11 589	19.75 589	27.11 588	24.33 590

FlowAnything	35.84 591	37.49 596	48.69 594	42.17 592	39.26 592	51.95 594	72.95 598	43.35 596	33.23 597	26.92 591	28.67 592	38.55 596	32.78 596	41.53 596	51.47 597	18.71 592	18.59 592	19.17 591	19.88 591	27.07 587	24.26 589

Selective-RAFT-Error	35.87 592	37.42 595	48.73 595	42.24 594	39.28 593	52.00 596	72.87 596	43.41 598	32.95 595	26.97 593	28.72 593	38.71 597	33.15 597	41.59 598	51.42 596	18.77 594	18.60 593	19.14 590	19.78 590	27.19 589	24.42 591

xxxxx1	36.77 593	19.69 587	24.00 583	62.46 596	66.77 596	27.30 589	39.89 592	20.40 586	18.80 588	14.18 585	13.11 582	17.29 582	17.30 586	21.62 587	27.81 590	13.61 588	18.98 594	111.36 597	133.25 597	28.84 591	38.64 594

tt_ll	36.77 593	19.69 587	24.00 583	62.46 596	66.77 596	27.30 589	39.89 592	20.40 586	18.80 588	14.18 585	13.11 582	17.29 582	17.30 586	21.62 587	27.81 590	13.61 588	18.98 594	111.36 597	133.25 597	28.84 591	38.64 594

ff	36.77 593	19.69 587	24.00 583	62.46 596	66.77 596	27.30 589	39.89 592	20.40 586	18.80 588	14.18 585	13.11 582	17.29 582	17.30 586	21.62 587	27.81 590	13.61 588	18.98 594	111.36 597	133.25 597	28.84 591	38.64 594

HaxPig	31.93 588	37.19 593	34.22 588	24.41 588	24.94 588	18.53 582	20.18 583	21.15 590	28.84 593	35.74 596	38.86 596	26.18 591	28.75 593	33.85 592	34.15 593	35.89 597	38.80 597	37.79 593	40.52 593	39.33 595	39.33 597

AVERAGE_ROB	37.53 597	40.05 598	40.01 590	34.74 591	33.76 590	28.46 592	25.14 585	32.31 595	34.08 599	41.20 597	40.52 597	34.51 593	34.78 599	39.11 594	37.48 595	42.68 598	43.32 598	43.80 594	42.99 594	40.42 596	41.31 598

MEDIAN_ROB	37.35 596	40.72 599	40.37 591	32.26 590	31.80 589	27.29 588	25.02 584	29.47 594	33.43 598	41.99 598	41.60 598	33.48 592	34.37 598	39.66 595	36.94 594	43.49 599	43.96 599	44.07 595	43.35 595	41.32 597	42.43 599

test_example2	176.82 600	204.75 600	198.54 600	188.58 600	191.23 600	151.28 600	169.77 599	97.63 600	125.81 600	179.94 600	183.74 599	158.20 600	139.14 600	192.16 600	198.12 600	203.48 600	236.37 600	163.71 600	173.22 600	217.79 600	162.95 600

ccccc		430.66 601		506.24 601	500.20 601	349.93 601		384.19 601		330.97 601		370.48 601		498.75 601		557.84 601	430.47 601	334.14 601	290.91 601	547.74 601

Low-res two-view benchmark