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

IGEV-Stereo+	0.14 5	0.08 2	0.26 12	0.18 11	0.14 146	0.09 1	0.10 1	0.16 3	0.17 2	0.14 22	0.08 1	0.10 5	0.10 22	0.22 66	0.14 45	0.07 32	0.15 336	0.06 2	0.06 39	0.16 376	0.29 416

GCAP-Stereo	0.18 55	0.21 294	0.47 128	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.10 1	0.28 50	0.24 58	0.20 80	0.22 97	0.15 60	0.13 77	0.21 50	0.16 89	0.07 32	0.19 379	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

StereoAnything_RVC	0.22 155	0.47 444	0.67 331	0.30 386	0.31 441	0.11 2	0.11 3	0.18 4	0.15 1	0.09 1	0.11 5	0.09 2	0.09 9	0.27 132	0.12 4	0.09 199	0.39 471	0.06 2	0.04 1	0.24 439	0.49 471

IGEV-Stereo++	0.15 17	0.09 8	0.27 17	0.21 86	0.13 110	0.14 7	0.11 3	0.23 15	0.19 11	0.15 34	0.14 30	0.11 12	0.11 36	0.19 31	0.12 4	0.06 2	0.21 395	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.28 411

GCST	0.50 430	0.67 470	0.82 382	1.04 493	0.55 474	0.38 364	0.11 3	0.42 220	0.33 187	0.42 374	0.35 223	0.29 222	0.18 165	0.50 296	0.23 238	0.70 487	0.42 475	0.79 488	0.62 491	0.63 476	0.47 466

MonSter	0.13 2	0.09 8	0.20 2	0.17 5	0.09 7	0.15 12	0.12 6	0.25 38	0.20 19	0.09 1	0.11 5	0.08 1	0.07 1	0.20 42	0.13 15	0.05 1	0.24 426	0.05 1	0.09 225	0.05 1	0.13 229

Pointernet	0.15 17	0.08 2	0.35 47	0.19 26	0.12 66	0.20 90	0.12 6	0.34 125	0.25 81	0.15 34	0.16 37	0.13 25	0.11 36	0.18 20	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.08 51

trnet	0.14 5	0.09 8	0.26 12	0.15 2	0.07 1	0.21 115	0.12 6	0.25 38	0.26 92	0.16 41	0.21 88	0.15 60	0.13 77	0.19 31	0.14 45	0.09 199	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 5

DIP-Stereo	0.20 107	0.13 105	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.28 236	0.12 6	0.43 229	0.26 92	0.27 152	0.32 186	0.21 124	0.17 137	0.26 120	0.20 181	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.10 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 2	0.15 179	0.21 3	0.27 336	0.09 7	0.15 12	0.13 10	0.23 15	0.21 32	0.12 9	0.11 5	0.10 5	0.13 77	0.22 66	0.13 15	0.07 32	0.05 3	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

FoundationStereo	0.13 2	0.08 2	0.18 1	0.29 376	0.30 435	0.12 6	0.13 10	0.12 1	0.18 5	0.09 1	0.08 1	0.10 5	0.08 2	0.14 2	0.11 1	0.07 32	0.31 461	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 5

castereo++	0.14 5	0.13 105	0.25 7	0.19 26	0.10 24	0.27 219	0.13 10	0.24 27	0.26 92	0.11 4	0.13 16	0.16 68	0.10 22	0.18 20	0.11 1	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.06 39	0.05 1	0.07 17

dual_stereo	0.18 55	0.08 2	0.26 12	0.21 86	0.32 444	0.11 2	0.13 10	0.27 45	0.20 19	0.11 4	0.09 3	0.10 5	0.08 2	0.20 42	0.14 45	0.07 32	0.45 479	0.06 2	0.05 12	0.05 1	0.65 486

U	1.02 480	0.10 20	0.26 12	0.22 132	3.66 507	6.41 509	0.13 10	0.22 14	0.21 32	0.11 4	0.11 5	0.10 5	0.09 9	0.12 1	0.11 1	0.07 32	0.05 3	5.35 513	2.86 510	0.07 53	0.06 5

MaDis-Stereo	0.15 17	0.17 240	0.39 66	0.19 26	0.15 205	0.16 22	0.13 10	0.26 42	0.22 38	0.13 11	0.15 34	0.14 47	0.11 36	0.17 13	0.17 112	0.08 132	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.06 5

MIF-Stereo (partial)	0.18 55	0.13 105	0.50 185	0.22 132	0.15 205	0.16 22	0.13 10	0.29 67	0.26 92	0.17 52	0.26 126	0.16 68	0.17 137	0.25 101	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.08 51

UniTT-Stereo	0.15 17	0.12 80	0.45 108	0.21 86	0.14 146	0.17 32	0.13 10	0.20 7	0.19 11	0.16 41	0.20 71	0.10 5	0.11 36	0.18 20	0.17 112	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.07 17

DLNR_Zeroshot_test	10.53 513	12.28 519	20.32 520	105.84 528	23.88 525	0.14 7	0.13 10	3.20 508	0.20 19	0.16 41	0.23 104	0.16 68	0.10 22	0.32 209	0.16 89	2.54 508	0.32 463	0.07 33	0.07 83	40.17 526	0.28 411

ROB_FTStereo	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.13 10	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

CREStereo++_RVC	0.16 33	0.09 8	0.42 91	0.17 5	0.11 36	0.18 48	0.13 10	0.23 15	0.31 162	0.21 87	0.31 177	0.13 25	0.11 36	0.17 13	0.16 89	0.07 32	0.04 1	0.06 2	0.15 404	0.06 8	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.19 79	0.19 273	0.42 91	0.23 181	0.24 399	0.19 60	0.13 10	0.33 118	0.28 119	0.26 141	0.20 71	0.19 99	0.17 137	0.23 80	0.17 112	0.08 132	0.10 230	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.09 85

RALAANet	0.21 137	0.24 336	0.53 233	0.23 181	0.14 146	0.22 141	0.13 10	0.38 171	0.30 153	0.29 186	0.26 126	0.25 172	0.15 106	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.07 17

XX-Stereo	0.25 241	0.11 41	1.09 439	0.35 429	0.38 458	0.23 160	0.13 10	0.43 229	0.19 11	0.20 80	0.40 282	0.31 250	0.10 22	0.33 219	0.13 15	0.08 132	0.11 256	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.10 134

DN-CSS_ROB	0.24 216	0.33 398	0.69 338	0.25 261	0.14 146	0.26 212	0.13 10	0.42 220	0.35 208	0.30 209	0.42 301	0.22 129	0.20 190	0.34 234	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.09 85

GIP-stereo	0.16 33	0.12 80	0.25 7	0.24 225	0.22 376	0.15 12	0.14 25	0.32 100	0.21 32	0.11 4	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.20 42	0.13 15	0.07 32	0.13 292	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.32 428

DEFOM-Stereo	0.11 1	0.10 20	0.21 3	0.18 11	0.09 7	0.21 115	0.14 25	0.14 2	0.17 2	0.11 4	0.10 4	0.09 2	0.08 2	0.21 50	0.12 4	0.06 2	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.06 5

DCVSM-stereo	0.25 241	0.14 148	0.53 233	0.21 86	0.14 146	0.27 219	0.14 25	0.35 134	0.35 208	0.42 374	0.33 205	0.46 367	0.30 322	0.31 200	0.27 282	0.11 296	0.10 230	0.12 337	0.10 277	0.12 324	0.15 269

AIO-Stereo	0.16 33	0.12 80	0.29 20	0.30 386	0.20 346	0.16 22	0.14 25	0.28 50	0.22 38	0.14 22	0.15 34	0.13 25	0.08 2	0.20 42	0.15 72	0.06 2	0.16 347	0.07 33	0.08 151	0.06 8	0.24 377

testlalala2	0.19 79	0.11 41	0.49 163	0.37 434	0.26 416	0.24 182	0.14 25	0.37 160	0.26 92	0.25 131	0.27 139	0.21 124	0.12 53	0.17 13	0.17 112	0.07 32	0.07 110	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.08 51

MSKI-zero shot	0.19 79	0.10 20	0.47 128	0.30 386	0.14 146	0.21 115	0.14 25	0.33 118	0.22 38	0.24 119	0.25 118	0.22 129	0.10 22	0.32 209	0.14 45	0.07 32	0.30 457	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.09 85

MIM_Stereo	0.20 107	0.17 240	0.55 253	0.20 58	0.21 361	0.17 32	0.14 25	0.37 160	0.27 109	0.28 162	0.35 223	0.23 143	0.13 77	0.28 153	0.16 89	0.06 2	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.15 269

CASnet	0.15 17	0.13 105	0.30 26	0.22 132	0.08 3	0.15 12	0.14 25	0.28 50	0.26 92	0.23 112	0.20 71	0.15 60	0.11 36	0.18 20	0.13 15	0.07 32	0.05 3	0.11 304	0.09 225	0.08 107	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.21 137	0.25 351	0.53 233	0.32 407	0.20 346	0.25 197	0.14 25	0.32 100	0.25 81	0.25 131	0.20 71	0.24 160	0.12 53	0.28 153	0.18 136	0.07 32	0.07 110	0.12 337	0.09 225	0.09 177	0.16 284

LoS	0.15 17	0.09 8	0.34 42	0.17 5	0.09 7	0.22 141	0.14 25	0.27 45	0.27 109	0.15 34	0.18 56	0.19 99	0.14 92	0.23 80	0.14 45	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.06 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 17	0.10 20	0.34 42	0.32 407	0.19 324	0.16 22	0.14 25	0.29 67	0.20 19	0.13 11	0.14 30	0.13 25	0.08 2	0.23 80	0.14 45	0.06 2	0.13 292	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.11 168

Patchmatch Stereo++	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	0.24 216	0.16 210	0.47 128	0.29 376	0.12 66	0.23 160	0.14 25	0.40 198	0.33 187	0.35 298	0.37 249	0.33 268	0.22 207	0.70 389	0.26 271	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.07 17

HUI-Stereo	0.19 79	0.13 105	0.52 222	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.23 80	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

RAFT-RH_RVC	0.26 263	0.13 105	0.57 272	0.22 132	0.12 66	0.25 197	0.14 25	0.27 45	0.29 137	0.38 333	1.14 471	0.23 143	0.18 165	0.58 334	0.24 246	0.07 32	0.06 45	0.10 251	0.07 83	0.06 8	0.08 51

iRAFT	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.14 25	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

TANstereo	0.16 33	0.11 41	0.43 97	0.16 4	0.08 3	0.25 197	0.14 25	0.23 15	0.29 137	0.25 131	0.30 166	0.16 68	0.12 53	0.18 20	0.13 15	0.08 132	0.07 110	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.08 51

BEATNet_4x	0.25 241	0.25 351	0.66 328	0.23 181	0.10 24	0.29 257	0.14 25	0.49 295	0.34 198	0.31 224	0.35 223	0.32 261	0.26 268	0.34 234	0.33 332	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.13 229

GREAT-IGEV	0.19 79	0.11 41	0.39 66	0.22 132	0.33 445	0.14 7	0.15 43	0.18 4	0.22 38	0.14 22	0.16 37	0.09 2	0.09 9	0.23 80	0.14 45	0.06 2	0.50 480	0.06 2	0.06 39	0.07 53	0.53 476

ISRNet	0.28 297	0.15 179	0.54 245	0.27 336	0.19 324	0.24 182	0.15 43	0.47 276	0.45 326	0.40 358	0.49 367	0.42 341	0.27 275	0.33 219	0.30 306	0.20 434	0.12 273	0.17 414	0.16 414	0.16 376	0.21 343

tg	0.18 55	0.15 179	0.34 42	0.22 132	0.11 36	0.23 160	0.15 43	0.35 134	0.27 109	0.20 80	0.25 118	0.20 110	0.12 53	0.25 101	0.16 89	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.08 107	0.13 229

rvit_stereo_0075_2	0.25 241	0.18 261	0.65 323	0.27 336	0.22 376	0.22 141	0.15 43	0.41 216	0.36 223	0.27 152	0.37 249	0.29 222	0.21 200	0.29 174	0.20 181	0.17 411	0.12 273	0.19 429	0.12 350	0.14 360	0.14 255

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 107	0.74 476	0.71 350	0.17 5	0.08 3	0.15 12	0.15 43	0.19 6	0.18 5	0.13 11	0.12 11	0.10 5	0.08 2	0.16 6	0.14 45	0.34 465	0.12 273	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.24 377

RSM++	0.14 5	0.11 41	0.25 7	0.32 407	0.17 271	0.17 32	0.15 43	0.23 15	0.21 32	0.12 9	0.12 11	0.14 47	0.09 9	0.21 50	0.13 15	0.06 2	0.05 3	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

RSM	0.14 5	0.11 41	0.25 7	0.29 376	0.16 241	0.16 22	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.13 11	0.13 16	0.15 60	0.09 9	0.22 66	0.13 15	0.06 2	0.06 45	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

gcap-zeroshot	0.19 79	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.15 205	0.27 219	0.15 43	0.32 100	0.24 58	0.26 141	0.20 71	0.34 276	0.15 106	0.22 66	0.14 45	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.09 85

MoCha-V2	0.18 55	0.12 80	0.40 75	0.30 386	0.24 399	0.16 22	0.15 43	0.28 50	0.19 11	0.16 41	0.16 37	0.13 25	0.13 77	0.30 189	0.13 15	0.06 2	0.28 445	0.06 2	0.06 39	0.06 8	0.25 388

IGEV++	0.19 79	0.13 105	0.38 60	0.30 386	0.19 324	0.15 12	0.15 43	0.32 100	0.18 5	0.13 11	0.16 37	0.12 15	0.11 36	0.24 87	0.15 72	0.07 32	0.32 463	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.42 458

GMStereo_Zeroshot	0.25 241	0.22 312	0.51 201	0.27 336	0.14 146	0.28 236	0.15 43	0.40 198	0.36 223	0.37 325	0.43 314	0.40 324	0.17 137	0.35 241	0.21 203	0.12 334	0.07 110	0.13 362	0.07 83	0.17 390	0.10 134

testlalala	0.17 47	0.11 41	0.49 163	0.20 58	0.13 110	0.23 160	0.15 43	0.33 118	0.22 38	0.25 131	0.20 71	0.14 47	0.11 36	0.17 13	0.14 45	0.07 32	0.23 416	0.07 33	0.06 39	0.05 1	0.07 17

CES	0.14 5	0.08 2	0.24 6	0.17 5	0.23 387	0.18 48	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.14 22	0.18 56	0.14 47	0.10 22	0.19 31	0.12 4	0.07 32	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.08 107	0.20 334

Selective-RAFT	0.19 79	0.14 148	0.37 58	0.24 225	0.11 36	0.30 270	0.15 43	0.35 134	0.34 198	0.17 52	0.17 46	0.22 129	0.18 165	0.29 174	0.18 136	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.08 51

MC-Stereo	0.18 55	0.10 20	0.36 53	0.28 363	0.14 146	0.18 48	0.15 43	0.24 27	0.20 19	0.21 87	0.24 111	0.16 68	0.13 77	0.25 101	0.14 45	0.07 32	0.17 366	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.30 419

GLC_STEREO	0.15 17	0.11 41	0.31 32	0.22 132	0.09 7	0.17 32	0.15 43	0.24 27	0.28 119	0.17 52	0.20 71	0.17 79	0.11 36	0.24 87	0.17 112	0.07 32	0.09 203	0.09 180	0.08 151	0.07 53	0.07 17

PSM-adaLoss	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

ROB_FTStereo_v2	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.25 101	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

iGMRVC	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.27 132	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

RAFT-IKP	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.22 132	0.11 36	0.18 48	0.15 43	0.30 79	0.24 58	0.28 162	0.29 153	0.25 172	0.18 165	0.26 120	0.18 136	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.10 235	0.09 85

XX-TBD	0.16 33	0.21 294	0.43 97	0.22 132	0.10 24	0.23 160	0.15 43	0.23 15	0.28 119	0.22 105	0.26 126	0.14 47	0.12 53	0.16 6	0.14 45	0.08 132	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.06 5

Gwc-CoAtRS	0.17 47	0.10 20	0.41 82	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.15 43	0.34 125	0.29 137	0.23 112	0.23 104	0.27 196	0.15 106	0.21 50	0.14 45	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.07 17

CREStereo	0.14 5	0.09 8	0.27 17	0.14 1	0.08 3	0.22 141	0.15 43	0.26 42	0.26 92	0.16 41	0.21 88	0.14 47	0.13 77	0.19 31	0.14 45	0.09 199	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.06 5
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 33	0.09 8	0.31 32	0.15 2	0.09 7	0.23 160	0.15 43	0.26 42	0.24 58	0.17 52	0.21 88	0.16 68	0.14 92	0.23 80	0.14 45	0.29 458	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.07 53	0.07 17

CFNet	0.29 316	0.29 378	0.57 272	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.15 43	0.53 328	0.46 337	0.31 224	0.40 282	0.38 307	0.27 275	0.76 413	0.28 290	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.09 85

HITNet	0.22 155	0.23 326	0.60 301	0.20 58	0.09 7	0.27 219	0.15 43	0.45 259	0.33 187	0.29 186	0.33 205	0.27 196	0.22 207	0.29 174	0.27 282	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.11 168
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
HART	0.20 107	0.14 148	0.42 91	0.26 300	0.24 399	0.17 32	0.16 69	0.32 100	0.25 81	0.15 34	0.26 126	0.17 79	0.09 9	0.24 87	0.14 45	0.06 2	0.36 469	0.07 33	0.05 12	0.08 107	0.27 404

HI	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.18 11	0.15 205	0.17 32	0.16 69	0.35 134	0.22 38	0.38 333	0.38 256	0.36 295	0.24 237	0.29 174	0.22 220	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.08 51

CoSv	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.18 11	0.15 205	0.17 32	0.16 69	0.35 134	0.22 38	0.38 333	0.38 256	0.36 295	0.24 237	0.29 174	0.22 220	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.08 51

SCV_C0	0.19 79	0.14 148	0.40 75	0.30 386	0.20 346	0.15 12	0.16 69	0.35 134	0.26 92	0.17 52	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.31 200	0.14 45	0.07 32	0.22 406	0.06 2	0.06 39	0.09 177	0.25 388

SCV	0.18 55	0.15 179	0.37 58	0.26 300	0.20 346	0.16 22	0.16 69	0.35 134	0.23 47	0.14 22	0.16 37	0.13 25	0.09 9	0.31 200	0.12 4	0.08 132	0.19 379	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.26 400

AIO-test2	0.22 155	0.27 367	0.54 245	0.29 376	0.16 241	0.22 141	0.16 69	0.44 250	0.43 304	0.17 52	0.29 153	0.16 68	0.11 36	0.27 132	0.14 45	0.19 431	0.07 110	0.10 251	0.11 309	0.08 107	0.09 85

AIO-test1	0.21 137	0.22 312	0.56 263	0.31 401	0.24 399	0.21 115	0.16 69	0.42 220	0.37 238	0.17 52	0.26 126	0.18 90	0.12 53	0.29 174	0.15 72	0.08 132	0.07 110	0.10 251	0.11 309	0.07 53	0.10 134

model_zeroshot	0.21 137	0.14 148	0.51 201	0.34 423	0.18 298	0.26 212	0.16 69	0.41 216	0.24 58	0.33 262	0.20 71	0.25 172	0.12 53	0.26 120	0.16 89	0.09 199	0.21 395	0.07 33	0.08 151	0.07 53	0.13 229

GCAP-BAT	0.20 107	0.12 80	0.48 143	0.25 261	0.17 271	0.24 182	0.16 69	0.32 100	0.21 32	0.28 162	0.30 166	0.26 191	0.12 53	0.28 153	0.19 162	0.07 32	0.25 429	0.07 33	0.08 151	0.06 8	0.19 318

WCG-NET（raft）	0.16 33	0.14 148	0.32 37	0.18 11	0.09 7	0.19 60	0.16 69	0.24 27	0.27 109	0.19 71	0.19 63	0.20 110	0.12 53	0.22 66	0.13 15	0.06 2	0.17 366	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

RAFT-Stereo-weight	0.17 47	0.10 20	0.31 32	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.38 171	0.33 187	0.25 131	0.20 71	0.19 99	0.10 22	0.19 31	0.16 89	0.07 32	0.13 292	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.09 85

CAS++	0.17 47	0.13 105	0.35 47	0.18 11	0.13 110	0.17 32	0.16 69	0.42 220	0.25 81	0.19 71	0.18 56	0.13 25	0.10 22	0.22 66	0.12 4	0.12 334	0.10 230	0.11 304	0.08 151	0.10 235	0.09 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.33 353	0.91 483	0.48 143	0.74 483	0.50 468	0.20 90	0.16 69	0.33 118	0.27 109	0.29 186	0.15 34	0.13 25	0.11 36	0.17 13	0.14 45	0.31 462	0.27 440	0.06 2	0.05 12	0.97 496	0.31 423

H2IRNET	0.19 79	0.18 261	0.50 185	0.22 132	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.28 50	0.31 162	0.17 52	0.32 186	0.25 172	0.20 190	0.24 87	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.08 51

MyStereo8	0.25 241	0.20 286	0.69 338	0.24 225	0.17 271	0.31 290	0.16 69	0.50 303	0.32 172	0.29 186	0.38 256	0.25 172	0.19 185	0.33 219	0.29 303	0.08 132	0.20 390	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.16 284

AEACV	0.20 107	0.09 8	0.32 37	0.39 445	0.34 447	0.21 115	0.16 69	0.30 79	0.18 5	0.17 52	0.17 46	0.13 25	0.16 121	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.29 456	0.07 33	0.09 225	0.07 53	0.37 447

Any-RAFT	0.18 55	0.09 8	0.33 40	0.19 26	0.10 24	0.29 257	0.16 69	0.44 250	0.32 172	0.25 131	0.27 139	0.29 222	0.16 121	0.23 80	0.13 15	0.08 132	0.07 110	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.07 17

EGLCR-Stereo	0.19 79	0.09 8	0.34 42	0.29 376	0.17 271	0.28 236	0.16 69	0.30 79	0.23 47	0.22 105	0.11 5	0.16 68	0.09 9	0.28 153	0.15 72	0.07 32	0.25 429	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.37 447

test-3	0.18 55	0.10 20	0.48 143	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.16 69	0.32 100	0.29 137	0.26 141	0.17 46	0.22 129	0.13 77	0.26 120	0.19 162	0.06 2	0.14 307	0.08 103	0.08 151	0.06 8	0.10 134

test_1	0.18 55	0.10 20	0.48 143	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.16 69	0.32 100	0.29 137	0.26 141	0.17 46	0.22 129	0.13 77	0.26 120	0.19 162	0.06 2	0.14 307	0.08 103	0.08 151	0.06 8	0.10 134

TRStereo	0.22 155	0.21 294	0.62 310	0.40 450	0.19 324	0.22 141	0.16 69	0.58 387	0.30 153	0.21 87	0.21 88	0.22 129	0.13 77	0.27 132	0.14 45	0.09 199	0.09 203	0.09 180	0.11 309	0.06 8	0.19 318

OMP-Stereo	0.24 216	0.16 210	0.48 143	0.30 386	0.13 110	0.21 115	0.16 69	0.38 171	0.35 208	0.34 280	0.30 166	0.33 268	0.20 190	0.70 389	0.24 246	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.07 17

ASMatch	0.23 188	0.11 41	0.55 253	0.25 261	0.14 146	0.19 60	0.16 69	0.32 100	0.30 153	0.28 162	0.68 433	0.28 209	0.26 268	0.50 296	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.11 168

DeepStereo_RVC	0.19 79	0.12 80	0.47 128	0.22 132	0.11 36	0.19 60	0.16 69	0.29 67	0.24 58	0.28 162	0.27 139	0.23 143	0.28 296	0.24 87	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.10 134

RAFT-345	0.22 155	0.11 41	0.55 253	0.22 132	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.27 45	0.28 119	0.27 152	0.65 427	0.20 110	0.17 137	0.55 322	0.22 220	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.07 17

raft+_RVC	0.21 137	0.21 294	0.46 122	0.22 132	0.35 450	0.21 115	0.16 69	0.39 189	0.35 208	0.22 105	0.28 145	0.20 110	0.15 106	0.25 101	0.20 181	0.08 132	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.12 208

sCroCo_RVC	0.19 79	0.15 179	0.60 301	0.27 336	0.18 298	0.23 160	0.16 69	0.28 50	0.24 58	0.14 22	0.22 97	0.17 79	0.14 92	0.22 66	0.16 89	0.11 296	0.11 256	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.10 134

CFNet-RSSM	0.18 55	0.10 20	0.45 108	0.20 58	0.12 66	0.20 90	0.16 69	0.40 198	0.31 162	0.23 112	0.21 88	0.26 191	0.15 106	0.21 50	0.14 45	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.06 5

AIO_rvc	0.20 107	0.16 210	0.49 163	0.41 454	0.29 432	0.15 12	0.17 97	0.21 8	0.19 11	0.17 52	0.14 30	0.13 25	0.08 2	0.35 241	0.13 15	0.07 32	0.19 379	0.06 2	0.05 12	0.06 8	0.41 455

HUF	0.26 263	0.15 179	0.79 374	0.39 445	0.31 441	0.16 22	0.17 97	0.36 146	0.25 81	0.19 71	0.14 30	0.23 143	0.11 36	0.32 209	0.14 45	0.08 132	0.60 492	0.06 2	0.05 12	0.07 53	0.56 477

AIO_test	0.20 107	0.12 80	0.46 122	0.45 461	0.38 458	0.15 12	0.17 97	0.28 50	0.20 19	0.19 71	0.13 16	0.14 47	0.09 9	0.39 261	0.13 15	0.07 32	0.21 395	0.06 2	0.06 39	0.06 8	0.34 435

SMoEStereo_RVC	0.14 5	0.15 179	0.29 20	0.19 26	0.10 24	0.19 60	0.17 97	0.21 8	0.21 32	0.15 34	0.13 16	0.12 15	0.11 36	0.25 101	0.16 89	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.06 39	0.06 8	0.08 51

999	0.15 17	0.13 105	0.30 26	0.19 26	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.25 38	0.20 19	0.14 22	0.16 37	0.14 47	0.11 36	0.36 246	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.08 51

mms	0.15 17	0.14 148	0.25 7	0.20 58	0.15 205	0.17 32	0.17 97	0.21 8	0.19 11	0.14 22	0.18 56	0.14 47	0.09 9	0.26 120	0.15 72	0.06 2	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.19 318

rvit_stereo_0083	0.17 47	0.13 105	0.29 20	0.21 86	0.13 110	0.17 32	0.17 97	0.23 15	0.36 223	0.16 41	0.22 97	0.19 99	0.17 137	0.21 50	0.17 112	0.11 296	0.10 230	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.08 51

rvit_stereo_0081_aga	0.17 47	0.17 240	0.40 75	0.21 86	0.14 146	0.20 90	0.17 97	0.24 27	0.26 92	0.18 68	0.21 88	0.20 110	0.14 92	0.20 42	0.15 72	0.12 334	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.08 51

WCG-NET	0.15 17	0.12 80	0.31 32	0.18 11	0.09 7	0.18 48	0.17 97	0.23 15	0.29 137	0.18 68	0.22 97	0.15 60	0.12 53	0.19 31	0.13 15	0.06 2	0.12 273	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.06 5

rvit_stereo_0081	0.16 33	0.13 105	0.30 26	0.21 86	0.12 66	0.17 32	0.17 97	0.24 27	0.34 198	0.17 52	0.19 63	0.18 90	0.15 106	0.20 42	0.17 112	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.07 17

rvit_stereo_0082	0.16 33	0.13 105	0.30 26	0.21 86	0.12 66	0.17 32	0.17 97	0.24 27	0.34 198	0.17 52	0.19 63	0.18 90	0.15 106	0.20 42	0.17 112	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.07 17

MGS-Stereo	0.15 17	0.12 80	0.38 60	0.19 26	0.11 36	0.18 48	0.17 97	0.21 8	0.23 47	0.14 22	0.24 111	0.16 68	0.10 22	0.19 31	0.13 15	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.10 235	0.07 17

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 55	0.15 179	0.27 17	0.20 58	0.13 110	0.24 182	0.17 97	0.31 94	0.37 238	0.43 385	0.17 46	0.13 25	0.12 53	0.20 42	0.16 89	0.08 132	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.08 51

11t1	0.21 137	0.12 80	0.45 108	0.20 58	0.15 205	0.27 219	0.17 97	0.37 160	0.28 119	0.27 152	0.25 118	0.24 160	0.23 218	0.28 153	0.25 260	0.09 199	0.19 379	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.23 364

ff7	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

IGEVStereo-DCA	0.20 107	0.17 240	0.41 82	0.22 132	0.15 205	0.20 90	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.19 71	0.12 11	0.14 47	0.12 53	0.38 258	0.31 316	0.07 32	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

ffff	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

11t	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

plain	0.18 55	0.16 210	0.59 294	0.21 86	0.13 110	0.16 22	0.17 97	0.29 67	0.23 47	0.16 41	0.26 126	0.13 25	0.17 137	0.27 132	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.07 83	0.10 235	0.07 17

EKT-Stereo	0.39 386	0.13 105	0.53 233	0.42 457	3.94 508	0.22 141	0.17 97	0.38 171	0.30 153	0.21 87	0.20 71	0.23 143	0.15 106	0.30 189	0.18 136	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.09 177	0.12 208

PCWNet_CMD	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.21 86	0.13 110	0.28 236	0.17 97	0.47 276	0.47 350	0.30 209	0.36 238	0.37 301	0.24 237	0.29 174	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.11 287	0.11 168

testlalala_base	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.26 300	0.16 241	0.25 197	0.17 97	0.37 160	0.19 11	0.20 80	0.26 126	0.17 79	0.14 92	0.19 31	0.18 136	0.42 475	0.23 416	0.07 33	0.06 39	0.50 469	0.14 255

RAFT-Test	0.19 79	0.11 41	0.41 82	0.26 300	0.21 361	0.26 212	0.17 97	0.37 160	0.26 92	0.24 119	0.29 153	0.32 261	0.14 92	0.22 66	0.15 72	0.07 32	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.06 8	0.07 17

SDNR	0.47 425	0.29 378	0.92 412	0.24 225	0.37 455	1.27 487	0.17 97	0.54 340	0.58 412	0.44 391	0.85 455	0.55 405	0.28 296	1.19 473	0.52 400	0.23 440	0.24 426	0.17 414	0.13 378	0.19 413	0.26 400

4D-IteraStereo	0.20 107	0.21 294	0.62 310	0.21 86	0.14 146	0.19 60	0.17 97	0.29 67	0.28 119	0.24 119	0.20 71	0.20 110	0.10 22	0.22 66	0.18 136	0.07 32	0.07 110	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.33 432

anonymousdsp2	0.23 188	0.11 41	0.42 91	0.26 300	0.24 399	0.25 197	0.17 97	0.43 229	0.37 238	0.30 209	0.23 104	0.24 160	0.15 106	0.32 209	0.17 112	0.07 32	0.28 445	0.07 33	0.05 12	0.08 107	0.44 462

anonymousdsp	0.20 107	0.13 105	0.49 163	0.28 363	0.20 346	0.21 115	0.17 97	0.29 67	0.24 58	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.32 209	0.13 15	0.07 32	0.26 436	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.48 469

knoymous	0.18 55	0.10 20	0.35 47	0.17 5	0.11 36	0.21 115	0.17 97	0.33 118	0.24 58	0.24 119	0.28 145	0.27 196	0.16 121	0.24 87	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.06 39	0.09 177	0.10 134

RCA-Stereo	0.17 47	0.10 20	0.33 40	0.20 58	0.11 36	0.19 60	0.17 97	0.39 189	0.36 223	0.21 87	0.25 118	0.17 79	0.17 137	0.18 20	0.15 72	0.07 32	0.14 307	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.08 51

ccc-4	0.18 55	0.13 105	0.41 82	0.21 86	0.15 205	0.21 115	0.17 97	0.28 50	0.23 47	0.21 87	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.27 132	0.13 15	0.07 32	0.25 429	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.36 439

x	0.23 188	0.15 179	0.45 108	0.20 58	0.15 205	0.27 219	0.17 97	0.43 229	0.35 208	0.26 141	0.31 177	0.29 222	0.25 250	0.29 174	0.30 306	0.09 199	0.22 406	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.24 377

BUS	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.25 261	0.14 146	0.44 392	0.17 97	0.59 396	0.36 223	0.34 280	0.35 223	0.31 250	0.22 207	0.27 132	0.22 220	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

NINENet	0.27 289	0.16 210	0.49 163	0.23 181	0.16 241	0.44 392	0.17 97	0.63 425	0.49 369	0.33 262	0.38 256	0.31 250	0.22 207	0.43 273	0.22 220	0.11 296	0.10 230	0.12 337	0.08 151	0.12 324	0.11 168

IGEV-Stereo	0.20 107	0.13 105	0.49 163	0.28 363	0.20 346	0.21 115	0.17 97	0.29 67	0.24 58	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.12 53	0.32 209	0.13 15	0.07 32	0.26 436	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.48 469
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.23 188	0.19 273	0.65 323	0.21 86	0.12 66	0.28 236	0.17 97	0.45 259	0.32 172	0.33 262	0.32 186	0.16 68	0.17 137	0.50 296	0.23 238	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.08 51

PSM-softLoss	0.22 155	0.11 41	0.53 233	0.25 261	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.39 189	0.29 137	0.29 186	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.53 312	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.12 208

KMStereo	0.22 155	0.11 41	0.53 233	0.25 261	0.12 66	0.20 90	0.17 97	0.39 189	0.29 137	0.29 186	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.53 312	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.12 208

SST-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.14 146	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.26 92	0.34 280	0.33 205	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.18 136	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.07 17

Pruner-Stereo	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.29 376	0.12 66	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.31 162	0.33 262	0.32 186	0.25 172	0.15 106	0.25 101	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

AnonymousM	0.19 79	0.20 286	0.30 26	0.18 11	0.10 24	0.19 60	0.17 97	0.32 100	0.27 109	0.27 152	0.21 88	0.18 90	0.14 92	0.21 50	0.16 89	0.09 199	0.08 165	0.38 467	0.15 404	0.06 8	0.08 51

CRE-IMP	0.19 79	0.13 105	0.51 201	0.23 181	0.11 36	0.24 182	0.17 97	0.31 94	0.24 58	0.27 152	0.26 126	0.24 160	0.17 137	0.24 87	0.19 162	0.09 199	0.05 3	0.10 251	0.07 83	0.10 235	0.10 134

rafts_anoy	0.21 137	0.22 312	0.49 163	0.25 261	0.24 399	0.19 60	0.17 97	0.34 125	0.32 172	0.24 119	0.25 118	0.20 110	0.16 121	0.25 101	0.21 203	0.08 132	0.19 379	0.11 304	0.12 350	0.09 177	0.09 85

iRaftStereo_RVC	0.17 47	0.16 210	0.35 47	0.21 86	0.11 36	0.20 90	0.17 97	0.34 125	0.25 81	0.20 80	0.25 118	0.19 99	0.12 53	0.21 50	0.16 89	0.07 32	0.12 273	0.10 251	0.09 225	0.09 177	0.14 255

CFNet_pseudo	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.27 219	0.17 97	0.46 266	0.45 326	0.30 209	0.37 249	0.38 307	0.23 218	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.11 304	0.08 151	0.11 287	0.11 168

111	0.22 155	0.22 312	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.24 182	0.17 97	0.44 250	0.46 337	0.24 119	0.30 166	0.29 222	0.22 207	0.25 101	0.19 162	0.08 132	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.15 269

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 107	0.23 326	0.49 163	0.21 86	0.16 241	0.19 60	0.17 97	0.35 134	0.32 172	0.26 141	0.33 205	0.20 110	0.17 137	0.21 50	0.17 112	0.06 2	0.10 230	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.11 168

FADNet_RVC	0.31 340	0.35 410	0.98 425	0.24 225	0.16 241	0.30 270	0.17 97	0.52 318	0.39 263	0.30 209	0.38 256	0.30 240	0.29 316	0.54 317	0.33 332	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.16 414	0.21 426	0.24 377

MSMDNet	0.23 188	0.14 148	0.49 163	0.20 58	0.13 110	0.28 236	0.17 97	0.47 276	0.47 350	0.30 209	0.36 238	0.37 301	0.24 237	0.29 174	0.21 203	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.11 287	0.11 168

ccs_rob	0.23 188	0.14 148	0.48 143	0.20 58	0.13 110	0.27 219	0.17 97	0.46 266	0.45 326	0.30 209	0.37 249	0.38 307	0.23 218	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.06 45	0.11 304	0.08 151	0.12 324	0.11 168

AdaStereo	0.25 241	0.17 240	0.47 128	0.25 261	0.13 110	0.33 313	0.17 97	0.57 374	0.43 304	0.34 280	0.38 256	0.35 290	0.21 200	0.32 209	0.24 246	0.14 374	0.06 45	0.13 362	0.09 225	0.11 287	0.09 85
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.
iResNet_ROB	0.27 289	0.27 367	0.48 143	0.21 86	0.12 66	0.32 306	0.17 97	0.57 374	0.55 404	0.39 349	0.44 324	0.37 301	0.28 296	0.43 273	0.28 290	0.08 132	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.09 177	0.11 168

Reg-Stereo(zero)	0.18 55	0.08 2	0.39 66	0.19 26	0.19 324	0.24 182	0.18 148	0.29 67	0.29 137	0.24 119	0.21 88	0.24 160	0.18 165	0.22 66	0.21 203	0.07 32	0.11 256	0.06 2	0.07 83	0.06 8	0.11 168

fffft	0.14 5	0.12 80	0.30 26	0.19 26	0.10 24	0.17 32	0.18 148	0.23 15	0.17 2	0.14 22	0.11 5	0.13 25	0.10 22	0.24 87	0.18 136	0.06 2	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.09 85
1: 1. 1
tt45	0.15 17	0.14 148	0.29 20	0.19 26	0.11 36	0.23 160	0.18 148	0.23 15	0.18 5	0.16 41	0.13 16	0.14 47	0.10 22	0.31 200	0.15 72	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.08 51

ours_stereo	0.15 17	0.14 148	0.29 20	0.21 86	0.14 146	0.17 32	0.18 148	0.21 8	0.20 19	0.13 11	0.18 56	0.14 47	0.10 22	0.24 87	0.15 72	0.06 2	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.13 229

fffy	0.15 17	0.14 148	0.31 32	0.21 86	0.14 146	0.19 60	0.18 148	0.24 27	0.19 11	0.13 11	0.17 46	0.15 60	0.13 77	0.25 101	0.15 72	0.06 2	0.08 165	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.15 269

UGAM-zero	0.26 263	0.11 41	0.56 263	0.20 58	0.16 241	0.28 236	0.18 148	0.48 287	0.25 81	0.31 224	0.28 145	0.56 409	0.32 347	0.66 378	0.17 112	0.07 32	0.10 230	0.07 33	0.09 225	0.07 53	0.31 423

ITSA-stereo	0.26 263	0.16 210	0.39 66	0.24 225	0.11 36	0.28 236	0.18 148	0.58 387	0.59 419	0.32 249	0.32 186	0.33 268	0.28 296	0.51 302	0.34 336	0.11 296	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.15 269

RAStereo	0.14 5	0.15 179	0.40 75	0.22 132	0.11 36	0.15 12	0.18 148	0.25 38	0.24 58	0.13 11	0.17 46	0.11 12	0.09 9	0.15 3	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.07 53	0.05 1

Occ-G	0.18 55	0.10 20	0.38 60	0.23 181	0.15 205	0.16 22	0.18 148	0.23 15	0.26 92	0.15 34	0.20 71	0.21 124	0.11 36	0.22 66	0.19 162	0.07 32	0.17 366	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.30 419

AE-Stereo	0.21 137	0.12 80	0.50 185	0.25 261	0.15 205	0.24 182	0.18 148	0.40 198	0.34 198	0.19 71	0.26 126	0.21 124	0.13 77	0.22 66	0.16 89	0.07 32	0.26 436	0.09 180	0.10 277	0.07 53	0.31 423

rrr	0.22 155	0.17 240	0.79 374	0.22 132	0.15 205	0.20 90	0.18 148	0.40 198	0.27 109	0.19 71	0.12 11	0.14 47	0.12 53	0.38 258	0.31 316	0.07 32	0.16 347	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.28 411

CFNet_ucs	0.25 241	0.14 148	0.51 201	0.20 58	0.15 205	0.29 257	0.18 148	0.51 313	0.46 337	0.32 249	0.42 301	0.38 307	0.23 218	0.31 200	0.22 220	0.11 296	0.08 165	0.12 337	0.09 225	0.13 338	0.13 229

HH	0.22 155	0.12 80	0.55 253	0.32 407	0.16 241	0.27 219	0.18 148	0.36 146	0.25 81	0.20 80	0.26 126	0.34 276	0.18 165	0.33 219	0.15 72	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.31 423

HanStereo	0.22 155	0.12 80	0.55 253	0.32 407	0.16 241	0.27 219	0.18 148	0.36 146	0.25 81	0.20 80	0.26 126	0.34 276	0.18 165	0.33 219	0.15 72	0.07 32	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.07 53	0.31 423

LoS_RVC	0.14 5	0.11 41	0.32 37	0.18 11	0.16 241	0.20 90	0.18 148	0.21 8	0.18 5	0.14 22	0.20 71	0.12 15	0.17 137	0.17 13	0.14 45	0.06 2	0.05 3	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.14 255

CAS	0.16 33	0.07 1	0.29 20	0.42 457	0.17 271	0.20 90	0.18 148	0.23 15	0.20 19	0.15 34	0.19 63	0.11 12	0.10 22	0.15 3	0.14 45	0.31 462	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 8	0.16 284

DCANet-4	0.20 107	0.11 41	0.58 287	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.39 189	0.42 293	0.29 186	0.31 177	0.17 79	0.22 207	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

fff	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

ADStereo(finetuned)	0.21 137	0.15 179	0.59 294	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.37 160	0.41 281	0.30 209	0.31 177	0.19 99	0.31 336	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.10 134

UDGNet	0.24 216	0.37 419	0.53 233	0.25 261	0.14 146	0.24 182	0.18 148	0.32 100	0.44 315	0.29 186	0.28 145	0.24 160	0.20 190	0.30 189	0.21 203	0.16 397	0.07 110	0.21 436	0.11 309	0.16 376	0.11 168

IPLGR	0.22 155	0.14 148	0.75 359	0.21 86	0.11 36	0.25 197	0.18 148	0.44 250	0.38 247	0.29 186	0.28 145	0.21 124	0.19 185	0.37 256	0.19 162	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.07 17

PFNet+	0.21 137	0.11 41	0.54 245	0.22 132	0.12 66	0.17 32	0.18 148	0.31 94	0.36 223	0.33 262	0.32 186	0.24 160	0.16 121	0.33 219	0.18 136	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.08 107	0.12 208

NF-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.52 309	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

OCTAStereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

RAFT_R40	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.13 110	0.18 48	0.18 148	0.32 100	0.31 162	0.33 262	0.33 205	0.30 240	0.23 218	0.55 322	0.19 162	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.08 151	0.09 177	0.07 17

RE-Stereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

TVStereo	0.22 155	0.11 41	0.52 222	0.25 261	0.12 66	0.21 115	0.18 148	0.40 198	0.35 208	0.28 162	0.30 166	0.22 129	0.17 137	0.51 302	0.21 203	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.13 229

CroCo-Stereo	0.15 17	0.16 210	0.34 42	0.25 261	0.12 66	0.11 2	0.18 148	0.35 134	0.24 58	0.13 11	0.13 16	0.18 90	0.12 53	0.15 3	0.13 15	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.06 5
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
RALCasStereoNet	0.22 155	0.22 312	0.48 143	0.23 181	0.23 387	0.22 141	0.18 148	0.32 100	0.27 109	0.22 105	0.30 166	0.22 129	0.15 106	0.29 174	0.20 181	0.08 132	0.22 406	0.07 33	0.06 39	0.10 235	0.25 388

HCRNet	0.25 241	0.27 367	0.42 91	0.34 423	0.17 271	0.27 219	0.18 148	0.45 259	0.37 238	0.31 224	0.35 223	0.32 261	0.23 218	0.44 277	0.21 203	0.13 353	0.08 165	0.13 362	0.11 309	0.11 287	0.09 85

DCANet	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.37 160	0.41 281	0.30 209	0.31 177	0.19 99	0.23 218	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.07 53	0.10 134

csc	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

cscssc	0.20 107	0.15 179	0.57 272	0.19 26	0.09 7	0.19 60	0.18 148	0.38 171	0.46 337	0.29 186	0.31 177	0.18 90	0.28 296	0.21 50	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.09 85

test_xeample3	0.22 155	0.17 240	0.81 379	0.21 86	0.15 205	0.20 90	0.18 148	0.40 198	0.25 81	0.19 71	0.12 11	0.13 25	0.12 53	0.34 234	0.33 332	0.07 32	0.20 390	0.07 33	0.08 151	0.08 107	0.34 435

AFF-stereo	0.20 107	0.24 336	0.49 163	0.22 132	0.11 36	0.18 48	0.18 148	0.35 134	0.29 137	0.25 131	0.36 238	0.25 172	0.17 137	0.25 101	0.17 112	0.06 2	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.08 107	0.11 168

GMStereo	0.21 137	0.30 384	0.57 272	0.21 86	0.12 66	0.24 182	0.18 148	0.30 79	0.41 281	0.26 141	0.24 111	0.17 79	0.16 121	0.25 101	0.19 162	0.10 260	0.07 110	0.08 103	0.08 151	0.11 287	0.09 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.22 155	0.13 105	0.48 143	0.22 132	0.12 66	0.27 219	0.18 148	0.43 229	0.37 238	0.31 224	0.32 186	0.29 222	0.23 218	0.27 132	0.24 246	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

R-Stereo Train	0.19 79	0.10 20	0.49 163	0.22 132	0.12 66	0.23 160	0.18 148	0.43 229	0.20 19	0.31 224	0.45 338	0.20 110	0.14 92	0.18 20	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17

RAFT-Stereo	0.19 79	0.10 20	0.49 163	0.22 132	0.12 66	0.23 160	0.18 148	0.43 229	0.20 19	0.31 224	0.45 338	0.20 110	0.14 92	0.18 20	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.25 241	0.21 294	0.49 163	0.19 26	0.15 205	0.34 328	0.18 148	0.47 276	0.36 223	0.30 209	0.35 223	0.40 324	0.26 268	0.35 241	0.24 246	0.13 353	0.08 165	0.13 362	0.14 394	0.13 338	0.13 229

MLCV	0.25 241	0.23 326	0.59 294	0.22 132	0.09 7	0.30 270	0.18 148	0.40 198	0.38 247	0.38 333	0.44 324	0.31 250	0.22 207	0.44 277	0.32 324	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.08 51

FACV-RUCA	0.22 155	0.15 179	0.38 60	0.24 225	0.23 387	0.26 212	0.19 189	0.41 216	0.35 208	0.26 141	0.32 186	0.22 129	0.25 250	0.24 87	0.19 162	0.10 260	0.07 110	0.15 398	0.08 151	0.16 376	0.14 255

castereo	0.14 5	0.11 41	0.22 5	0.19 26	0.10 24	0.20 90	0.19 189	0.32 100	0.28 119	0.13 11	0.18 56	0.16 68	0.16 121	0.16 6	0.14 45	0.07 32	0.06 45	0.07 33	0.06 39	0.06 8	0.07 17

test_sample1	0.24 216	0.13 105	0.40 75	0.20 58	0.13 110	0.29 257	0.19 189	0.43 229	0.30 153	0.27 152	0.34 215	0.31 250	0.28 296	0.45 283	0.27 282	0.09 199	0.16 347	0.08 103	0.08 151	0.09 177	0.22 356

SMFormer	0.27 289	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.34 336	0.10 260	0.16 347	0.08 103	0.09 225	0.10 235	0.16 284

tta	0.27 289	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.34 336	0.10 260	0.16 347	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.13 229

qqq1	0.26 263	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.21 203	0.10 260	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.13 229

fff1	0.26 263	0.13 105	0.47 128	0.20 58	0.10 24	0.28 236	0.19 189	0.54 340	0.48 356	0.35 298	0.42 301	0.31 250	0.27 275	0.60 346	0.21 203	0.10 260	0.16 347	0.07 33	0.07 83	0.08 107	0.13 229

ACVNet-DCA	0.21 137	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.43 229	0.32 172	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.23 364

xx1	0.23 188	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.39 189	0.48 356	0.21 87	0.20 71	0.28 209	0.25 250	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.10 251	0.11 309	0.09 177	0.23 364

1test111	0.22 155	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.43 229	0.32 172	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.36 246	0.28 290	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.23 364

cc1	0.22 155	0.16 210	0.50 185	0.27 336	0.13 110	0.31 290	0.19 189	0.39 189	0.48 356	0.21 87	0.20 71	0.13 25	0.17 137	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.37 447

tt1	0.22 155	0.16 210	0.49 163	0.26 300	0.15 205	0.31 290	0.19 189	0.38 171	0.46 337	0.21 87	0.19 63	0.13 25	0.16 121	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.37 447

IGEV_Zeroshot_test	0.23 188	0.11 41	0.82 382	0.21 86	0.23 387	0.20 90	0.19 189	0.38 171	0.23 47	0.34 280	0.22 97	0.29 222	0.14 92	0.24 87	0.20 181	0.07 32	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.08 107	0.35 438

CASS	0.22 155	0.16 210	0.40 75	0.26 300	0.12 66	0.29 257	0.19 189	0.40 198	0.32 172	0.34 280	0.35 223	0.25 172	0.25 250	0.26 120	0.21 203	0.13 353	0.08 165	0.11 304	0.09 225	0.11 287	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 216	0.10 20	0.43 97	0.32 407	0.26 416	0.33 313	0.19 189	0.44 250	0.30 153	0.24 119	0.27 139	0.37 301	0.25 250	0.30 189	0.22 220	0.09 199	0.18 375	0.09 180	0.13 378	0.10 235	0.27 404

ProNet	0.16 33	0.13 105	0.36 53	0.21 86	0.15 205	0.20 90	0.19 189	0.29 67	0.23 47	0.14 22	0.13 16	0.13 25	0.12 53	0.25 101	0.13 15	0.06 2	0.09 203	0.07 33	0.06 39	0.07 53	0.22 356

CroCo-Stereo Lap2	0.16 33	0.18 261	0.39 66	0.26 300	0.18 298	0.11 2	0.19 189	0.30 79	0.22 38	0.13 11	0.16 37	0.15 60	0.11 36	0.17 13	0.15 72	0.07 32	0.07 110	0.08 103	0.06 39	0.08 107	0.07 17

DisPM	0.20 107	0.11 41	0.52 222	0.24 225	0.13 110	0.18 48	0.19 189	0.30 79	0.31 162	0.33 262	0.34 215	0.23 143	0.16 121	0.34 234	0.17 112	0.09 199	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.12 208

iRaft-Stereo_5w	0.25 241	0.24 336	0.50 185	0.23 181	0.18 298	0.19 60	0.19 189	0.39 189	0.35 208	0.28 162	0.36 238	0.34 276	0.23 218	0.66 378	0.28 290	0.07 32	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.14 255

AACVNet	0.28 297	0.22 312	0.55 253	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.19 189	0.43 229	0.33 187	0.39 349	0.42 301	0.44 354	0.29 316	0.73 398	0.28 290	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.09 225	0.13 338	0.12 208

GANet-ADL	0.22 155	0.14 148	0.51 201	0.23 181	0.14 146	0.29 257	0.19 189	0.48 287	0.36 223	0.26 141	0.33 205	0.32 261	0.20 190	0.26 120	0.22 220	0.11 296	0.07 110	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.11 168

LCNet	0.22 155	0.12 80	0.42 91	0.26 300	0.12 66	0.23 160	0.19 189	0.36 146	0.28 119	0.28 162	0.35 223	0.26 191	0.30 322	0.35 241	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.09 180	0.10 277	0.13 338	0.22 356

AAGNet	0.34 361	0.12 80	0.53 233	0.26 300	0.16 241	0.20 90	0.19 189	0.31 94	0.29 137	0.35 298	0.35 223	0.27 196	0.30 322	0.44 277	2.56 502	0.08 132	0.05 3	0.10 251	0.07 83	0.09 177	0.07 17

TransformOpticalFlow	0.24 216	0.14 148	0.57 272	0.24 225	0.11 36	0.21 115	0.19 189	0.43 229	0.34 198	0.30 209	0.43 314	0.36 295	0.31 336	0.61 352	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.08 51

NRIStereo	0.20 107	0.12 80	0.50 185	0.23 181	0.11 36	0.24 182	0.19 189	0.30 79	0.28 119	0.26 141	0.26 126	0.25 172	0.18 165	0.34 234	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.09 177	0.09 85

PFNet	0.24 216	0.11 41	0.63 315	0.25 261	0.14 146	0.22 141	0.19 189	0.40 198	0.35 208	0.36 309	0.32 186	0.27 196	0.20 190	0.63 363	0.23 238	0.09 199	0.05 3	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.08 51

s12784h	0.18 55	0.09 8	0.38 60	0.18 11	0.07 1	0.33 313	0.19 189	0.39 189	0.34 198	0.24 119	0.25 118	0.18 90	0.18 165	0.25 101	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.07 33	0.05 12	0.06 8	0.05 1

pcwnet_v2	0.32 346	0.16 210	1.22 458	0.23 181	0.19 324	0.32 306	0.19 189	0.61 413	0.61 423	0.37 325	0.45 338	0.35 290	0.29 316	0.37 256	0.26 271	0.14 374	0.11 256	0.12 337	0.11 309	0.14 360	0.18 304

GES	0.23 188	0.14 148	0.54 245	0.21 86	0.14 146	0.28 236	0.19 189	0.51 313	0.35 208	0.31 224	0.36 238	0.25 172	0.24 237	0.30 189	0.23 238	0.11 296	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.12 208

FADNet	0.34 361	0.43 438	0.88 406	0.24 225	0.22 376	0.37 358	0.19 189	0.56 365	0.49 369	0.32 249	0.36 238	0.43 348	0.32 347	0.65 372	0.30 306	0.17 411	0.16 347	0.14 382	0.16 414	0.25 441	0.21 343

iResNetv2_ROB	0.29 316	0.37 419	0.92 412	0.24 225	0.13 110	0.30 270	0.19 189	0.55 356	0.51 380	0.39 349	0.46 350	0.39 321	0.27 275	0.36 246	0.30 306	0.09 199	0.06 45	0.07 33	0.05 12	0.13 338	0.11 168

NOSS_ROB	0.33 353	0.24 336	0.49 163	0.27 336	0.16 241	0.34 328	0.19 189	0.55 356	0.50 374	0.34 280	0.37 249	0.42 341	0.30 322	0.93 453	0.25 260	0.19 431	0.20 390	0.24 445	0.22 446	0.17 390	0.25 388

PWC_ROB	0.41 402	0.38 425	0.92 412	0.26 300	0.20 346	0.39 368	0.19 189	0.61 413	0.69 442	0.58 441	0.84 454	0.52 398	0.44 404	0.74 402	0.62 422	0.13 353	0.09 203	0.14 382	0.10 277	0.17 390	0.18 304

MM-Stereo_test2	0.19 79	0.11 41	0.47 128	0.25 261	0.11 36	0.21 115	0.20 222	0.28 50	0.24 58	0.16 41	0.17 46	0.13 25	0.11 36	0.21 50	0.14 45	0.06 2	0.26 436	0.07 33	0.06 39	0.09 177	0.41 455

rvit_0105_6	0.20 107	0.16 210	0.41 82	0.23 181	0.14 146	0.18 48	0.20 222	0.31 94	0.39 263	0.18 68	0.22 97	0.23 143	0.18 165	0.26 120	0.18 136	0.16 397	0.13 292	0.13 362	0.11 309	0.11 287	0.09 85

ACV-stereo	0.30 329	0.20 286	0.82 382	0.23 181	0.16 241	0.48 414	0.20 222	0.38 171	0.34 198	0.29 186	0.33 205	0.66 444	0.43 401	0.55 322	0.31 316	0.10 260	0.09 203	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.12 208

rvit_stereo_0080	0.16 33	0.17 240	0.35 47	0.19 26	0.13 110	0.14 7	0.20 222	0.29 67	0.26 92	0.16 41	0.17 46	0.19 99	0.14 92	0.19 31	0.16 89	0.11 296	0.08 165	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.08 51

test_sample3	0.25 241	0.14 148	0.52 222	0.20 58	0.12 66	0.33 313	0.20 222	0.53 328	0.38 247	0.32 249	0.35 223	0.29 222	0.24 237	0.54 317	0.25 260	0.10 260	0.14 307	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.15 269

whm_eth	0.16 33	0.17 240	0.35 47	0.19 26	0.13 110	0.14 7	0.20 222	0.29 67	0.26 92	0.16 41	0.17 46	0.19 99	0.14 92	0.19 31	0.16 89	0.11 296	0.08 165	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.08 51

anonymousa	0.26 263	0.13 105	0.56 263	0.29 376	0.30 435	0.31 290	0.20 222	0.38 171	0.36 223	0.33 262	0.51 373	0.41 330	0.27 275	0.25 101	0.24 246	0.08 132	0.18 375	0.09 180	0.18 430	0.08 107	0.17 301

qqq	0.24 216	0.16 210	0.46 122	0.20 58	0.15 205	0.23 160	0.20 222	0.43 229	0.32 172	0.26 141	0.31 177	0.28 209	0.25 250	0.36 246	0.28 290	0.08 132	0.22 406	0.10 251	0.11 309	0.09 177	0.23 364

IER	0.24 216	0.15 179	0.50 185	0.21 86	0.15 205	0.31 290	0.20 222	0.44 250	0.38 247	0.34 280	0.41 293	0.32 261	0.34 357	0.31 200	0.23 238	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.08 151	0.09 177	0.09 85

CIPLG	0.23 188	0.28 375	0.75 359	0.24 225	0.16 241	0.25 197	0.20 222	0.38 171	0.33 187	0.32 249	0.34 215	0.23 143	0.15 106	0.27 132	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

IPLGR_C	0.23 188	0.29 378	0.81 379	0.24 225	0.16 241	0.24 182	0.20 222	0.38 171	0.33 187	0.32 249	0.33 205	0.23 143	0.15 106	0.26 120	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

MIPNet	0.22 155	0.19 273	0.64 320	0.22 132	0.12 66	0.28 236	0.20 222	0.48 287	0.39 263	0.31 224	0.24 111	0.19 99	0.24 237	0.28 153	0.20 181	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.08 51

ACRE	0.23 188	0.27 367	0.83 387	0.24 225	0.15 205	0.24 182	0.20 222	0.38 171	0.32 172	0.32 249	0.33 205	0.23 143	0.15 106	0.26 120	0.22 220	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85

HHNet	0.23 188	0.12 80	0.66 328	0.19 26	0.18 298	0.20 90	0.20 222	0.36 146	0.32 172	0.33 262	0.59 409	0.19 99	0.21 200	0.24 87	0.31 316	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.07 83	0.08 107	0.12 208

STrans-v2	0.25 241	0.14 148	0.56 263	0.21 86	0.12 66	0.23 160	0.20 222	0.50 303	0.31 162	0.31 224	0.42 301	0.35 290	0.35 364	0.62 360	0.24 246	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.08 51

sAnonymous2	0.21 137	0.24 336	0.79 374	0.24 225	0.17 271	0.22 141	0.20 222	0.36 146	0.29 137	0.17 52	0.19 63	0.17 79	0.16 121	0.18 20	0.15 72	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.23 435	0.18 304

CroCo_RVC	0.21 137	0.24 336	0.79 374	0.24 225	0.17 271	0.22 141	0.20 222	0.36 146	0.29 137	0.17 52	0.19 63	0.17 79	0.16 121	0.18 20	0.15 72	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.23 435	0.18 304

222	0.45 415	0.14 148	0.43 97	0.19 26	0.15 205	0.36 350	0.20 222	0.60 406	0.43 304	0.37 325	0.45 338	0.30 240	0.28 296	0.59 341	3.72 506	0.11 296	0.19 379	0.08 103	0.09 225	0.09 177	0.27 404

xxxx	0.39 386	0.14 148	0.47 128	0.20 58	0.16 241	0.38 364	0.20 222	0.61 413	0.43 304	0.30 209	0.44 324	0.38 307	0.25 250	0.50 296	2.41 500	0.11 296	0.21 395	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.26 400

DMCA	0.24 216	0.18 261	0.51 201	0.23 181	0.14 146	0.27 219	0.20 222	0.45 259	0.40 273	0.32 249	0.33 205	0.33 268	0.25 250	0.27 132	0.30 306	0.11 296	0.08 165	0.10 251	0.08 151	0.11 287	0.12 208

FADNet-RVC	0.34 361	0.43 438	0.97 423	0.25 261	0.20 346	0.33 313	0.20 222	0.51 313	0.42 293	0.34 280	0.40 282	0.41 330	0.29 316	0.65 372	0.36 347	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.15 404	0.19 413	0.20 334

RASNet	0.30 329	0.19 273	0.59 294	0.23 181	0.19 324	0.33 313	0.20 222	0.50 303	0.41 281	0.31 224	0.44 324	0.47 376	0.38 379	0.79 421	0.40 361	0.09 199	0.07 110	0.07 33	0.09 225	0.08 107	0.10 134

HSM	0.29 316	0.18 261	0.48 143	0.21 86	0.15 205	0.33 313	0.20 222	0.55 356	0.39 263	0.36 309	0.39 273	0.67 448	0.32 347	0.88 439	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.10 134

CBMV_ROB	0.36 369	0.21 294	0.57 272	0.22 132	0.14 146	0.35 343	0.20 222	0.55 356	0.47 350	0.52 424	0.58 405	0.45 360	0.53 434	0.75 407	0.50 396	0.18 422	0.19 379	0.23 443	0.21 438	0.15 368	0.20 334

PWCDC_ROB	0.41 402	0.41 434	0.77 369	0.34 423	0.21 361	0.43 387	0.20 222	0.60 406	0.90 466	0.44 391	1.24 476	0.36 295	0.38 379	0.56 328	0.48 389	0.18 422	0.11 256	0.11 304	0.10 277	0.20 420	0.16 284

MM-Stereo_test1	0.20 107	0.13 105	0.45 108	0.24 225	0.12 66	0.20 90	0.21 247	0.36 146	0.32 172	0.23 112	0.22 97	0.15 60	0.14 92	0.28 153	0.16 89	0.07 32	0.24 426	0.08 103	0.07 83	0.09 177	0.21 343

DDVS	0.26 263	0.16 210	0.45 108	0.25 261	0.17 271	0.34 328	0.21 247	0.43 229	0.31 162	0.34 280	0.41 293	0.47 376	0.21 200	0.52 309	0.29 303	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.09 225	0.13 338	0.16 284

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 297	0.17 240	0.96 421	0.29 376	0.31 441	0.29 257	0.21 247	0.53 328	0.28 119	0.27 152	0.55 395	0.41 330	0.18 165	0.30 189	0.22 220	0.08 132	0.10 230	0.08 103	0.13 378	0.12 324	0.20 334

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 263	0.15 179	0.96 421	0.21 86	0.25 412	0.30 270	0.21 247	0.54 340	0.28 119	0.25 131	0.29 153	0.46 367	0.23 218	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.10 230	0.08 103	0.12 350	0.11 287	0.17 301

rvit_stereo_ft	0.18 55	0.19 273	0.43 97	0.25 261	0.14 146	0.17 32	0.21 247	0.30 79	0.28 119	0.17 52	0.19 63	0.20 110	0.17 137	0.22 66	0.18 136	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.08 51

DualNet (step1)	0.31 340	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.41 266	0.26 271	0.24 442	0.21 395	0.28 454	0.24 452	0.18 405	0.21 343

test_sample9	0.45 415	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.70 389	1.01 454	0.24 442	1.93 506	0.28 454	0.24 452	0.18 405	0.21 343

test_sample8	0.52 436	0.21 294	0.69 338	0.18 11	0.17 271	0.36 350	0.21 247	0.57 374	0.38 247	0.63 445	0.39 273	1.16 473	0.68 458	0.70 389	1.01 454	0.24 442	1.93 506	0.28 454	0.24 452	0.18 405	0.21 343

test_sample5	0.26 263	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.12 66	0.31 290	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.33 262	0.43 314	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.24 246	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

test_sample4	0.26 263	0.14 148	0.53 233	0.21 86	0.12 66	0.32 306	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.33 262	0.38 256	0.28 209	0.25 250	0.54 317	0.25 260	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.09 225	0.11 287	0.16 284

CoDeX	0.24 216	0.13 105	0.48 143	0.22 132	0.14 146	0.29 257	0.21 247	0.55 356	0.42 293	0.29 186	0.36 238	0.28 209	0.23 218	0.48 290	0.20 181	0.09 199	0.06 45	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.08 51

mmm	0.25 241	0.15 179	0.44 105	0.23 181	0.20 346	0.28 236	0.21 247	0.43 229	0.32 172	0.31 224	0.40 282	0.30 240	0.24 237	0.31 200	0.28 290	0.09 199	0.21 395	0.11 304	0.12 350	0.10 235	0.26 400

DualNet	0.26 263	0.14 148	0.51 201	0.21 86	0.12 66	0.31 290	0.21 247	0.53 328	0.38 247	0.34 280	0.44 324	0.29 222	0.25 250	0.56 328	0.24 246	0.10 260	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

ffm	0.27 289	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.38 171	0.46 337	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.28 153	0.12 4	0.08 132	0.28 445	0.12 337	0.11 309	0.08 107	0.37 447

ff1	0.36 369	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.38 171	0.46 337	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 472	0.08 132	0.28 445	0.12 337	0.11 309	0.08 107	0.37 447

mmx	0.37 376	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.57 374	0.48 356	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 472	0.10 260	0.20 390	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.23 364

xxx	0.37 376	0.17 240	0.84 391	0.21 86	0.13 110	0.29 257	0.21 247	0.57 374	0.48 356	0.31 224	0.44 324	0.34 276	0.24 237	0.91 446	1.30 472	0.10 260	0.20 390	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.23 364

DCRE	0.24 216	0.15 179	0.45 108	0.26 300	0.26 416	0.23 160	0.21 247	0.37 160	0.29 137	0.23 112	0.81 451	0.23 143	0.16 121	0.24 87	0.18 136	0.07 32	0.14 307	0.07 33	0.08 151	0.07 53	0.25 388

test_4	0.19 79	0.16 210	0.39 66	0.24 225	0.13 110	0.19 60	0.21 247	0.27 45	0.24 58	0.24 119	0.47 357	0.22 129	0.13 77	0.27 132	0.18 136	0.06 2	0.06 45	0.09 180	0.09 225	0.07 53	0.06 5

dd	0.23 188	0.32 394	0.55 253	0.23 181	0.12 66	0.27 219	0.21 247	0.32 100	0.45 326	0.30 209	0.29 153	0.25 172	0.17 137	0.31 200	0.26 271	0.13 353	0.07 110	0.10 251	0.08 151	0.12 324	0.09 85

dad	0.30 329	0.38 425	0.60 301	0.22 132	0.14 146	0.32 306	0.21 247	0.35 134	0.51 380	0.45 398	0.45 338	0.46 367	0.23 218	0.41 266	0.27 282	0.21 436	0.11 256	0.20 434	0.11 309	0.15 368	0.11 168

AASNet	0.29 316	0.27 367	0.67 331	0.26 300	0.18 298	0.34 328	0.21 247	0.64 430	0.49 369	0.36 309	0.41 293	0.32 261	0.26 268	0.33 219	0.39 359	0.12 334	0.09 203	0.10 251	0.08 151	0.14 360	0.12 208

UNet	0.28 297	0.16 210	0.70 344	0.24 225	0.20 346	0.44 392	0.21 247	0.52 318	0.42 293	0.36 309	0.40 282	0.43 348	0.33 355	0.41 266	0.32 324	0.09 199	0.07 110	0.10 251	0.09 225	0.10 235	0.09 85

acv_ft	0.26 263	0.18 261	0.56 263	0.24 225	0.19 324	0.34 328	0.21 247	0.47 276	0.45 326	0.39 349	0.41 293	0.38 307	0.28 296	0.28 153	0.36 347	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.11 287	0.09 85

PSMNet-RSSM	0.26 263	0.21 294	0.50 185	0.21 86	0.14 146	0.25 197	0.21 247	0.50 303	0.38 247	0.31 224	0.45 338	0.40 324	0.27 275	0.53 312	0.24 246	0.12 334	0.08 165	0.11 304	0.13 378	0.10 235	0.10 134

CFNet-ft	0.26 263	0.21 294	0.51 201	0.19 26	0.16 241	0.31 290	0.21 247	0.40 198	0.37 238	0.29 186	0.40 282	0.46 367	0.27 275	0.49 292	0.28 290	0.12 334	0.07 110	0.12 337	0.11 309	0.12 324	0.11 168

DMCA-RVC	0.30 329	0.27 367	0.93 416	0.28 363	0.17 271	0.30 270	0.21 247	0.43 229	0.36 223	0.40 358	0.38 256	0.39 321	0.36 369	0.44 277	0.34 336	0.13 353	0.10 230	0.16 405	0.12 350	0.13 338	0.11 168

FADNet-RVC-Resample	0.31 340	0.32 394	1.16 447	0.27 336	0.17 271	0.33 313	0.21 247	0.49 295	0.40 273	0.36 309	0.38 256	0.34 276	0.27 275	0.54 317	0.27 282	0.10 260	0.10 230	0.14 382	0.13 378	0.13 338	0.18 304

HSM-Net_RVC	0.28 297	0.12 80	0.48 143	0.19 26	0.11 36	0.35 343	0.21 247	0.64 430	0.44 315	0.40 358	0.43 314	0.50 390	0.27 275	0.75 407	0.25 260	0.08 132	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.09 85
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 263	0.21 294	0.51 201	0.19 26	0.16 241	0.31 290	0.21 247	0.40 198	0.37 238	0.29 186	0.40 282	0.46 367	0.27 275	0.49 292	0.28 290	0.12 334	0.07 110	0.12 337	0.11 309	0.12 324	0.11 168

DeepPruner_ROB	0.28 297	0.25 351	0.64 320	0.22 132	0.16 241	0.30 270	0.21 247	0.54 340	0.33 187	0.36 309	0.38 256	0.38 307	0.26 268	0.45 283	0.28 290	0.15 387	0.11 256	0.11 304	0.11 309	0.14 360	0.14 255

StereoDRNet-Refined	0.28 297	0.19 273	0.47 128	0.25 261	0.14 146	0.36 350	0.21 247	0.49 295	0.43 304	0.46 403	0.52 380	0.42 341	0.30 322	0.46 285	0.38 355	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.11 309	0.10 235	0.11 168
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MM-Stereo_test3	0.19 79	0.15 179	0.39 66	0.25 261	0.15 205	0.19 60	0.22 279	0.42 220	0.40 273	0.17 52	0.24 111	0.17 79	0.12 53	0.22 66	0.16 89	0.08 132	0.21 395	0.08 103	0.06 39	0.09 177	0.11 168

test_sample7	0.28 297	0.16 210	0.47 128	0.21 86	0.14 146	0.29 257	0.22 279	0.54 340	0.43 304	0.38 333	0.36 238	0.38 307	0.32 347	0.41 266	0.26 271	0.14 374	0.21 395	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.25 388

test_sample6	0.27 289	0.15 179	0.50 185	0.22 132	0.12 66	0.30 270	0.22 279	0.54 340	0.39 263	0.34 280	0.44 324	0.29 222	0.25 250	0.58 334	0.26 271	0.11 296	0.14 307	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.16 284

test_sample2	0.23 188	0.12 80	0.39 66	0.20 58	0.11 36	0.28 236	0.22 279	0.45 259	0.33 187	0.27 152	0.34 215	0.30 240	0.25 250	0.46 285	0.23 238	0.09 199	0.15 336	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.19 318

DispNO	0.29 316	0.24 336	0.83 387	0.23 181	0.17 271	0.25 197	0.22 279	0.47 276	0.42 293	0.33 262	0.39 273	0.38 307	0.28 296	0.78 417	0.35 343	0.09 199	0.07 110	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

MyStereo07	0.18 55	0.15 179	0.44 105	0.22 132	0.16 241	0.25 197	0.22 279	0.31 94	0.26 92	0.22 105	0.13 16	0.12 15	0.13 77	0.33 219	0.14 45	0.07 32	0.13 292	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

MyStereo06	0.23 188	0.15 179	0.74 356	0.22 132	0.14 146	0.25 197	0.22 279	0.43 229	0.25 81	0.36 309	0.24 111	0.34 276	0.18 165	0.24 87	0.20 181	0.07 32	0.12 273	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

MyStereo05	0.24 216	0.15 179	0.58 287	0.22 132	0.14 146	0.25 197	0.22 279	0.50 303	0.54 397	0.32 249	0.23 104	0.26 191	0.23 218	0.32 209	0.25 260	0.07 32	0.12 273	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

MyStereo04	0.24 216	0.15 179	0.58 287	0.22 132	0.16 241	0.25 197	0.22 279	0.51 313	0.54 397	0.29 186	0.23 104	0.27 196	0.23 218	0.32 209	0.25 260	0.07 32	0.13 292	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168

ttt	0.33 353	0.14 148	0.54 245	0.22 132	0.14 146	0.30 270	0.22 279	0.59 396	0.51 380	0.31 224	0.46 350	0.30 240	0.23 218	0.71 394	1.07 461	0.13 353	0.22 406	0.10 251	0.11 309	0.12 324	0.24 377

StereoVision	0.23 188	0.23 326	0.55 253	0.27 336	0.17 271	0.23 160	0.22 279	0.40 198	0.32 172	0.21 87	0.51 373	0.22 129	0.16 121	0.29 174	0.19 162	0.11 296	0.12 273	0.13 362	0.13 378	0.10 235	0.08 51

gwcnet-sp	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

scenet	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

ssnet	0.25 241	0.16 210	0.70 344	0.23 181	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.46 266	0.41 281	0.37 325	0.35 223	0.27 196	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.09 199	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

HBP-ISP	0.34 361	0.35 410	0.76 363	0.23 181	0.17 271	0.33 313	0.22 279	0.56 365	0.47 350	0.42 374	0.49 367	0.33 268	0.41 394	0.73 398	0.27 282	0.18 422	0.19 379	0.24 445	0.20 436	0.16 376	0.16 284

raft_robust	0.25 241	0.23 326	0.44 105	0.22 132	0.13 110	0.23 160	0.22 279	0.52 318	0.50 374	0.33 262	0.32 186	0.33 268	0.23 218	0.55 322	0.18 136	0.07 32	0.11 256	0.08 103	0.10 277	0.08 107	0.07 17

CRFU-Net	0.29 316	0.14 148	0.48 143	0.26 300	0.15 205	0.46 402	0.22 279	0.52 318	0.32 172	0.44 391	0.42 301	0.48 380	0.47 415	0.44 277	0.31 316	0.12 334	0.10 230	0.09 180	0.08 151	0.10 235	0.11 168

BSDual-CNN	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.25 261	0.14 146	0.35 343	0.22 279	0.59 396	0.36 223	0.34 280	0.35 223	0.38 307	0.25 250	0.27 132	0.28 290	0.10 260	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

hknet	0.26 263	0.15 179	0.49 163	0.25 261	0.16 241	0.35 343	0.22 279	0.59 396	0.40 273	0.34 280	0.35 223	0.43 348	0.28 296	0.38 258	0.26 271	0.09 199	0.07 110	0.11 304	0.10 277	0.09 177	0.10 134

PSMNet-ADL	0.26 263	0.16 210	0.39 66	0.27 336	0.14 146	0.32 306	0.22 279	0.45 259	0.37 238	0.28 162	0.34 215	0.41 330	0.28 296	0.61 352	0.32 324	0.11 296	0.10 230	0.09 180	0.11 309	0.10 235	0.13 229

TestStereo	0.22 155	0.24 336	0.48 143	0.25 261	0.11 36	0.22 141	0.22 279	0.32 100	0.31 162	0.24 119	0.34 215	0.23 143	0.19 185	0.62 360	0.19 162	0.08 132	0.07 110	0.10 251	0.07 83	0.11 287	0.07 17

test_xeample	0.39 386	0.14 148	0.46 122	0.19 26	0.16 241	0.34 328	0.22 279	0.59 396	0.43 304	0.33 262	0.47 357	0.30 240	0.27 275	0.60 346	2.44 501	0.10 260	0.21 395	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.25 388

SFCPSM	0.23 188	0.12 80	0.51 201	0.21 86	0.14 146	0.34 328	0.22 279	0.57 374	0.41 281	0.29 186	0.32 186	0.23 143	0.22 207	0.28 153	0.20 181	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.10 277	0.09 177	0.09 85

MMNet	0.28 297	0.19 273	0.54 245	0.24 225	0.17 271	0.47 408	0.22 279	0.47 276	0.53 392	0.40 358	0.43 314	0.36 295	0.34 357	0.40 263	0.35 343	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.09 85

ac_64	0.28 297	0.16 210	0.62 310	0.25 261	0.17 271	0.36 350	0.22 279	0.48 287	0.35 208	0.36 309	0.37 249	0.51 393	0.30 322	0.62 360	0.34 336	0.11 296	0.09 203	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

cf-r	0.26 263	0.22 312	0.66 328	0.22 132	0.14 146	0.28 236	0.22 279	0.44 250	0.42 293	0.32 249	0.42 301	0.43 348	0.27 275	0.44 277	0.27 282	0.11 296	0.07 110	0.08 103	0.10 277	0.08 107	0.09 85

GANet-RSSM	0.26 263	0.19 273	0.54 245	0.21 86	0.14 146	0.27 219	0.22 279	0.47 276	0.34 198	0.30 209	0.40 282	0.41 330	0.30 322	0.59 341	0.25 260	0.11 296	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.10 134

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 316	0.24 336	0.81 379	0.26 300	0.18 298	0.30 270	0.22 279	0.52 318	0.41 281	0.38 333	0.42 301	0.42 341	0.28 296	0.46 285	0.31 316	0.11 296	0.08 165	0.10 251	0.11 309	0.10 235	0.12 208
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-RUCA	0.21 137	0.09 8	0.26 12	0.20 58	0.19 324	0.28 236	0.23 307	0.24 27	0.22 38	0.21 87	0.23 104	0.29 222	0.48 419	0.26 120	0.19 162	0.09 199	0.08 165	0.18 422	0.14 394	0.18 405	0.19 318

rvit_0105_4	0.21 137	0.17 240	0.49 163	0.23 181	0.14 146	0.20 90	0.23 307	0.35 134	0.40 273	0.19 71	0.24 111	0.25 172	0.20 190	0.28 153	0.18 136	0.16 397	0.13 292	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.10 134

SQANet	0.44 412	0.57 462	0.89 408	0.49 467	0.39 460	0.47 408	0.23 307	0.53 328	0.44 315	0.41 370	0.48 366	0.47 376	0.34 357	0.58 334	0.43 371	0.38 471	0.15 336	0.40 469	0.21 438	0.50 469	0.34 435

LL-Strereo	0.32 346	0.33 398	0.77 369	0.26 300	0.24 399	0.22 141	0.23 307	0.58 387	0.44 315	0.35 298	0.32 186	0.41 330	0.40 389	0.93 453	0.25 260	0.08 132	0.13 292	0.11 304	0.09 225	0.09 177	0.22 356

iinet-f	0.31 340	0.23 326	1.16 447	0.20 58	0.16 241	0.44 392	0.23 307	0.47 276	0.38 247	0.36 309	0.44 324	0.41 330	0.35 364	0.36 246	0.43 371	0.10 260	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.13 338	0.12 208

GASNet	0.39 386	0.58 464	1.27 460	0.35 429	0.23 387	0.35 343	0.23 307	0.63 425	0.56 408	0.41 370	0.38 256	0.45 360	0.30 322	0.81 427	0.42 368	0.16 397	0.11 256	0.14 382	0.14 394	0.23 435	0.12 208

RAFT_CTSACE	0.23 188	0.21 294	0.57 272	0.26 300	0.15 205	0.22 141	0.23 307	0.34 125	0.30 153	0.34 280	0.51 373	0.31 250	0.17 137	0.33 219	0.15 72	0.06 2	0.09 203	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.07 17

Sa-1000	0.24 216	0.20 286	0.53 233	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.23 307	0.50 303	0.41 281	0.30 209	0.50 370	0.26 191	0.19 185	0.33 219	0.16 89	0.08 132	0.10 230	0.10 251	0.11 309	0.08 107	0.08 51

SA	0.24 216	0.22 312	0.55 253	0.23 181	0.14 146	0.25 197	0.23 307	0.48 287	0.42 293	0.28 162	0.44 324	0.23 143	0.23 218	0.34 234	0.17 112	0.07 32	0.09 203	0.11 304	0.11 309	0.08 107	0.09 85

psmg	0.24 216	0.13 105	0.36 53	0.21 86	0.14 146	0.35 343	0.23 307	0.54 340	0.36 223	0.36 309	0.38 256	0.38 307	0.25 250	0.27 132	0.28 290	0.10 260	0.08 165	0.10 251	0.10 277	0.09 177	0.09 85

KYRaft	0.23 188	0.11 41	0.43 97	0.23 181	0.12 66	0.23 160	0.23 307	0.37 160	0.26 92	0.35 298	0.53 387	0.34 276	0.26 268	0.29 174	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.09 180	0.10 277	0.08 107	0.30 419

DRaft	0.25 241	0.11 41	0.47 128	0.18 11	0.12 66	0.28 236	0.23 307	0.34 125	0.40 273	0.38 333	0.60 413	0.20 110	0.41 394	0.48 290	0.41 365	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.08 151	0.07 53	0.08 51

IRAFT_RVC	0.23 188	0.15 179	0.54 245	0.26 300	0.12 66	0.19 60	0.23 307	0.41 216	0.39 263	0.31 224	0.30 166	0.29 222	0.24 237	0.55 322	0.23 238	0.08 132	0.06 45	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.08 51

test-1	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.23 181	0.23 387	0.22 141	0.23 307	0.36 146	0.29 137	0.21 87	0.25 118	0.24 160	0.14 92	0.18 20	0.22 220	0.07 32	0.14 307	0.08 103	0.07 83	0.06 8	0.14 255

Prome-Stereo	0.22 155	0.10 20	0.43 97	0.24 225	0.13 110	0.23 160	0.23 307	0.37 160	0.27 109	0.33 262	0.58 405	0.24 160	0.28 296	0.30 189	0.16 89	0.07 32	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.08 107	0.20 334

LMCR-Stereo	0.28 297	0.22 312	0.56 263	0.29 376	0.14 146	0.37 358	0.23 307	0.57 374	0.36 223	0.40 358	0.40 282	0.29 222	0.30 322	0.41 266	0.38 355	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.13 338	0.10 134

ADLNet	0.30 329	0.19 273	0.59 294	0.23 181	0.19 324	0.34 328	0.23 307	0.56 365	0.44 315	0.43 385	0.41 293	0.43 348	0.28 296	0.56 328	0.36 347	0.11 296	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.11 287	0.15 269

ACVNet	0.24 216	0.18 261	0.51 201	0.18 11	0.15 205	0.27 219	0.23 307	0.40 198	0.45 326	0.29 186	0.41 293	0.38 307	0.28 296	0.28 153	0.35 343	0.09 199	0.07 110	0.08 103	0.07 83	0.10 235	0.09 85

HGLStereo	0.29 316	0.19 273	0.60 301	0.24 225	0.21 361	0.33 313	0.23 307	0.52 318	0.44 315	0.36 309	0.49 367	0.41 330	0.35 364	0.46 285	0.34 336	0.11 296	0.11 256	0.09 180	0.09 225	0.11 287	0.12 208

hitnet-ft	0.31 340	0.21 294	0.56 263	0.19 26	0.14 146	0.40 374	0.23 307	0.46 266	0.42 293	0.37 325	0.46 350	0.53 402	0.35 364	0.76 413	0.35 343	0.14 374	0.10 230	0.14 382	0.10 277	0.15 368	0.14 255

SHD	0.45 415	0.34 406	0.89 408	0.37 434	0.28 422	0.46 402	0.23 307	0.72 458	0.96 473	0.65 448	0.61 421	0.61 426	0.48 419	0.64 368	0.69 431	0.16 397	0.16 347	0.16 405	0.16 414	0.21 426	0.25 388

RTSC	0.43 410	0.37 419	0.95 420	0.30 386	0.20 346	0.50 420	0.23 307	0.65 436	0.86 462	0.56 437	0.54 390	0.51 393	0.36 369	0.71 394	0.92 446	0.13 353	0.14 307	0.11 304	0.13 378	0.18 405	0.19 318

AANet_RVC	0.33 353	0.31 387	0.69 338	0.23 181	0.14 146	0.30 270	0.23 307	0.49 295	0.55 404	0.39 349	0.60 413	0.43 348	0.30 322	0.88 439	0.54 408	0.11 296	0.08 165	0.07 33	0.07 83	0.10 235	0.12 208

iResNet	0.25 241	0.22 312	0.62 310	0.26 300	0.11 36	0.31 290	0.23 307	0.46 266	0.45 326	0.34 280	0.43 314	0.27 196	0.23 218	0.36 246	0.37 353	0.08 132	0.05 3	0.07 33	0.06 39	0.08 107	0.10 134

CSP-Net	0.28 297	0.17 240	0.41 82	0.22 132	0.14 146	0.44 392	0.24 331	0.52 318	0.42 293	0.42 374	0.44 324	0.42 341	0.27 275	0.66 378	0.30 306	0.12 334	0.09 203	0.08 103	0.08 151	0.10 235	0.10 134

DAS	0.28 297	0.13 105	0.49 163	0.24 225	0.18 298	0.30 270	0.24 331	0.48 287	0.48 356	0.42 374	0.45 338	0.34 276	0.31 336	0.76 413	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.10 235	0.11 168

SepStereo	0.27 289	0.13 105	0.49 163	0.24 225	0.18 298	0.30 270	0.24 331	0.48 287	0.48 356	0.42 374	0.45 338	0.34 276	0.31 336	0.64 368	0.24 246	0.09 199	0.07 110	0.09 180	0.07 83	0.10 235	0.11 168

GwcNet-ADL	0.23 188	0.15 179	0.58 287	0.24 225	0.13 110	0.23 160	0.24 331	0.51 313	0.41 281	0.28 162	0.29 153	0.30 240	0.20 190	0.27 132	0.28 290	0.09 199	0.07 110	0.07 33	0.07 83	0.09 177	0.11 168

ADLNet2	0.31 340	0.23 326	0.77 369	0.23 181	0.18 298	0.36 350	0.24 331	0.55 356	0.54 397	0.33 262	0.38 256	0.45 360	0.31 336	0.70 389	0.36 347	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.09 225	0.12 324	0.11 168

cross-raft	0.18 55	0.12 80	0.40 75	0.27 336	0.16 241	0.20 90	0.24 331	0.34 125	0.24 58	0.23 112	0.28 145	0.29 222	0.15 106	0.19 31	0.16 89	0.06 2	0.05 3	0.08 103	0.07 83	0.07 53	0.07 17

GMM-Stereo	0.22 155	0.10 20	0.56 263	0.23 181	0.13 110	0.24 182	0.24 331	0.38 171	0.29 137	0.31 224	0.44 324	0.27 196	0.21 200	0.31 200	0.17 112	0.07 32	0.05 3	0.10 251	0.09 225	0.08 107	0.19 318

Anonymous3	0.24 216	0.19 273	0.76 363	0.27 336	0.18 298	0.41 378	0.24 331	0.45 259	0.36 223	0.23 112	0.27 139	0.20 110	0.18 165	0.28 153	0.19 162	0.12 334	0.11 256	0.10 251	0.10 277	0.11 287	0.13 229

ARAFT	0.26 263	0.30 384	0.87 400	0.22 132	0.12 66	0.30 270	0.24 331	0.46 266	0.34 198	0.33 262	0.28 145	0.29 222	0.20 190	0.49 292	0.19 162	0.08 132	0.06 45	0.12 337	0.11 309	0.09 177	0.09 85

psmorigin	0.52 436	0.29 378	3.10 500	0.24 225	0.19 324	0.39 368	0.24 331	0.52 318	0.45 326	0.66 450	0.68 433	0.70 455	0.52 429	0.86 436	0.49 395	0.15 387	0.17 366	0.13 362	0.14 394	0.16 376	0.23 364

GwcNet-RSSM	0.28 297	0.25 351	0.61 307	0.22 132	0.14 146	0.28 236	0.24 331	0.46 266	0.44 315	0.33 262	0.46 350	0.41 330	0.28 296	0.55 322	0.31 316	0.11 296	0.07 110	0.09 180	0.10 277	0.10 235	0.09 85

STTStereo	0.30 329	0.24 336	0.83 387	0.25 261	0.17 271	0.30 270	0.24 331	0.49 295	0.39 263	0.39 349	0.41 293	0.44 354	0.28 296	0.41 266	0.30 306	0.13 353	0.13 292	0.13 362	0.16 414	0.12 324	0.12 208

PS-NSSS	0.33 353	0.36 416	0.61 307	0.24 225	0.18 298	0.33 313	0.24 331	0.59 396	0.42 293	0.38 333	0.52 380	0.36 295	0.31 336	0.80 424	0.32 324	0.18 422	0.14 307	0.21 436	0.15 404	0.17 390	0.14 255

rvit_0105_5	0.22 155	0.18 261	0.51 201	0.23 181	0.13 110	0.22 141	0.25 344	0.38 171	0.40 273	0.21 87	0.23 104	0.27 196	0.20 190	0.27 132	0.20 181	0.15 387	0.13 292	0.12 337	0.12 350	0.10 235	0.10 134

SACVNet	0.32 346	0.25 351	0.59 294	0.26 300	0.19 324	0.35 343	0.25 344	0.54 340	0.41 281	0.43 385	0.45 338	0.46 367	0.34 357	0.71 394	0.30 306	0.14 374	0.10 230	0.12 337	0.12 350	0.16 376	0.20 334

test_3	0.20 107	0.12 80	0.49 163	0.26 300	0.14 146	0.22 141	0.25 344	0.34 125	0.33 187	0.25 131	0.18 56	0.23 143	0.13 77	0.25 101	0.20 181	0.06 2	0.14 307	0.09 180	0.10 277	0.07 53	0.10 134

DEmStereo	0.26 263	0.10 20	0.52 222	0.19 26	0.13 110	0.31 290	0.25 344	0.29 67	0.38 247	0.36 309	0.57 402	0.24 160	0.48 419	0.53 312	0.44 378	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.08 151	0.07 53	0.08 51

ICVP	0.24 216	0.13 105	0.45 108	0.26 300	0.14 146	0.30 270	0.25 344	0.47 276	0.35 208	0.29 186	0.43 314	0.35 290	0.25 250	0.28 153	0.25 260	0.12 334	0.09 203	0.09 180	0.09 225	0.09 177	0.11 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 316	0.24 336	0.60 301	0.27 336	0.16 241	0.33 313	0.25 344	0.58 387	0.56 408	0.35 298	0.38 256	0.34 276	0.25 250	0.51 302	0.29 303	0.12 334	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.11 287	0.13 229

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 381	0.43 438	0.72 355	0.35 429	0.19 324	0.51 421	0.25 344	0.56 365	0.39 263	0.42 374	0.47 357	0.47 376	0.27 275	0.74 402	0.32 324	0.38 471	0.19 379	0.27 448	0.17 425	0.29 455	0.27 404

DANet	0.37 376	0.25 351	0.67 331	0.37 434	0.22 376	0.42 383	0.25 344	0.50 303	0.44 315	0.52 424	0.50 370	0.59 417	0.42 398	0.78 417	0.53 404	0.13 353	0.12 273	0.14 382	0.12 350	0.17 390	0.21 343
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.33 353	0.16 210	0.55 253	0.26 300	0.16 241	0.48 414	0.25 344	0.52 318	0.58 412	0.38 333	0.45 338	0.63 433	0.37 374	0.65 372	0.50 396	0.10 260	0.07 110	0.09 180	0.08 151	0.13 338	0.13 229

DLCB_ROB	0.30 329	0.20 286	0.45 108	0.28 363	0.17 271	0.37 358	0.25 344	0.50 303	0.45 326	0.46 403	0.47 357	0.51 393	0.34 357	0.56 328	0.38 355	0.10 260	0.10 230	0.11 304	0.11 309	0.10 235	0.11 168

DispFullNet	0.67 461	0.94 485	1.63 478	0.77 484	1.19 501	0.53 430	0.25 344	0.61 413	0.72 448	0.70 454	0.60 413	0.69 452	0.90 472	0.80 424	0.52 400	0.27 455	0.13 292	0.74 485	0.31 466	0.68 481	0.44 462

PSMNet-RUCA	0.39 386	0.47 444	0.84 391	0.46 464	0.41 463	0.34 328	0.26 355	0.59 396	0.46 337	0.40 358	0.51 373	0.44 354	0.33 355	0.43 273	0.31 316	0.25 449	0.14 307	0.33 464	0.21 438	0.32 460	0.23 364

PAM_32	0.26 263	0.10 20	0.63 315	0.24 225	0.19 324	0.51 421	0.26 355	0.43 229	0.30 153	0.32 249	0.28 145	0.60 423	0.28 296	0.29 174	0.20 181	0.08 132	0.14 307	0.08 103	0.10 277	0.07 53	0.15 269

UGAM	0.28 297	0.18 261	0.57 272	0.26 300	0.13 110	0.23 160	0.26 355	0.33 118	0.45 326	0.32 249	0.42 301	0.45 360	0.22 207	0.92 451	0.23 238	0.08 132	0.09 203	0.14 382	0.13 378	0.10 235	0.10 134

CBFPSM	0.28 297	0.23 326	0.76 363	0.21 86	0.14 146	0.38 364	0.26 355	0.42 220	0.37 238	0.34 280	0.36 238	0.55 405	0.38 379	0.33 219	0.40 361	0.08 132	0.08 165	0.07 33	0.08 151	0.09 177	0.12 208

iRaft-Stereo_20w	0.29 316	0.11 41	0.86 398	0.33 418	0.24 399	0.32 306	0.26 355	0.60 406	0.26 92	0.41 370	0.21 88	0.28 209	0.19 185	0.32 209	0.24 246	0.07 32	0.31 461	0.07 33	0.09 225	0.08 107	0.47 466

RAFT	0.24 216	0.24 336	0.46 122	0.27 336	0.15 205	0.26 212	0.26 355	0.37 160	0.31 162	0.34 280	0.34 215	0.41 330	0.22 207	0.30 189	0.18 136	0.08 132	0.15 336	0.11 304	0.10 277	0.11 287	0.13 229

stereogan	0.39 386	0.20 286	0.78 373	0.28 363	0.22 376	0.65 449	0.26 355	0.62 421	0.65 432	0.45 398	0.60 413	0.67 448	0.45 406	0.69 386	0.37 353	0.14 374	0.14 307	0.14 382	0.12 350	0.20 420	0.19 318

edge stereo	0.40 397	0.22 312	0.87 400	0.27 336	0.22 376	0.38 364	0.26 355	0.59 396	0.56 408	0.53 430	0.60 413	0.71 456	0.50 425	0.78 417	0.43 371	0.16 397	0.15 336	0.19 429	0.14 394	0.17 390	0.19 318

1111x	0.39 386	0.17 240	0.80 378	0.23 181	0.15 205	0.33 313	0.27 363	0.62 421	0.48 356	0.32 249	0.43 314	0.40 324	0.29 316	0.86 436	1.60 487	0.09 199	0.23 416	0.09 180	0.12 350	0.10 235	0.23 364

fast-acv-ft	0.33 353	0.26 361	0.88 406	0.25 261	0.18 298	0.49 418	0.27 363	0.44 250	0.50 374	0.40 358	0.55 395	0.49 386	0.36 369	0.39 261	0.41 365	0.11 296	0.11 256	0.11 304	0.12 350	0.13 338	0.11 168

TestStereo1	0.23 188	0.22 312	0.50 185	0.27 336	0.14 146	0.26 212	0.27 363	0.43 229	0.38 247	0.29 186	0.39 273	0.23 143	0.21 200	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

SA-5K	0.23 188	0.22 312	0.50 185	0.27 336	0.14 146	0.26 212	0.27 363	0.43 229	0.38 247	0.29 186	0.39 273	0.23 143	0.21 200	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.10 134

UDG	0.42 406	0.54 455	0.67 331	0.41 454	0.35 450	0.47 408	0.27 363	0.57 374	0.48 356	0.40 358	0.46 350	0.59 417	0.45 406	0.47 289	0.46 384	0.26 451	0.19 379	0.49 473	0.22 446	0.37 464	0.30 419

GMOStereo	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

error version	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test-v	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

test-2	0.20 107	0.17 240	0.45 108	0.23 181	0.18 298	0.21 115	0.27 363	0.28 50	0.28 119	0.31 224	0.32 186	0.28 209	0.17 137	0.16 6	0.13 15	0.07 32	0.23 416	0.10 251	0.08 151	0.08 107	0.07 17

psm_up	0.30 329	0.21 294	0.58 287	0.26 300	0.18 298	0.32 306	0.27 363	0.57 374	0.45 326	0.38 333	0.41 293	0.45 360	0.40 389	0.59 341	0.32 324	0.11 296	0.12 273	0.13 362	0.12 350	0.11 287	0.11 168

UPFNet	0.27 289	0.15 179	0.47 128	0.25 261	0.20 346	0.37 358	0.27 363	0.50 303	0.40 273	0.36 309	0.38 256	0.37 301	0.29 316	0.40 263	0.34 336	0.10 260	0.10 230	0.10 251	0.10 277	0.10 235	0.08 51

GwcNet	0.37 376	0.29 378	1.12 441	0.25 261	0.24 399	0.48 414	0.27 363	0.58 387	0.60 421	0.39 349	0.54 390	0.51 393	0.34 357	0.60 346	0.46 384	0.13 353	0.12 273	0.12 337	0.11 309	0.13 338	0.15 269

ADCRef	0.41 402	0.33 398	1.05 431	0.26 300	0.21 361	0.49 418	0.27 363	0.54 340	0.51 380	0.51 421	0.59 409	0.35 290	0.47 415	0.54 317	1.35 478	0.09 199	0.08 165	0.12 337	0.12 350	0.12 324	0.13 229

rvit_0105_3	0.24 216	0.21 294	0.57 272	0.25 261	0.15 205	0.24 182	0.28 376	0.40 198	0.43 304	0.25 131	0.26 126	0.29 222	0.22 207	0.29 174	0.21 203	0.15 387	0.13 292	0.14 382	0.15 404	0.10 235	0.10 134

Anonymous_2	0.44 412	0.23 326	0.57 272	0.34 423	0.34 447	0.53 430	0.28 376	0.49 295	0.39 263	0.36 309	0.34 215	0.48 380	0.38 379	0.43 273	0.33 332	0.26 451	0.41 474	0.44 471	1.45 506	0.33 462	0.37 447

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 353	0.25 351	0.82 382	0.22 132	0.17 271	0.46 402	0.28 376	0.53 328	0.53 392	0.43 385	0.57 402	0.44 354	0.31 336	0.50 296	0.48 389	0.10 260	0.06 45	0.08 103	0.06 39	0.11 287	0.12 208

CVANet_RVC	0.34 361	0.25 351	0.77 369	0.27 336	0.17 271	0.34 328	0.28 376	0.55 356	0.50 374	0.43 385	0.46 350	0.44 354	0.31 336	0.90 444	0.27 282	0.15 387	0.10 230	0.14 382	0.14 394	0.15 368	0.15 269

NVstereo2D	0.32 346	0.18 261	0.63 315	0.24 225	0.23 387	0.43 387	0.28 376	0.60 406	0.58 412	0.28 162	0.39 273	0.42 341	0.30 322	0.71 394	0.30 306	0.13 353	0.09 203	0.13 362	0.10 277	0.20 420	0.18 304

PAM	0.26 263	0.11 41	0.63 315	0.25 261	0.18 298	0.53 430	0.29 381	0.44 250	0.28 119	0.36 309	0.27 139	0.59 417	0.26 268	0.28 153	0.20 181	0.08 132	0.12 273	0.07 33	0.10 277	0.07 53	0.13 229

RAFT+CT+SA	0.23 188	0.24 336	0.48 143	0.25 261	0.18 298	0.23 160	0.29 381	0.42 220	0.38 247	0.24 119	0.39 273	0.20 110	0.17 137	0.34 234	0.17 112	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.12 350	0.09 177	0.13 229

test_5	0.25 241	0.25 351	0.57 272	0.27 336	0.18 298	0.25 197	0.29 381	0.42 220	0.39 263	0.29 186	0.40 282	0.27 196	0.23 218	0.35 241	0.19 162	0.07 32	0.07 110	0.09 180	0.09 225	0.10 235	0.14 255

Syn2CoEx	0.39 386	0.39 429	1.08 438	0.35 429	0.21 361	0.41 378	0.29 381	0.63 425	0.51 380	0.43 385	0.56 400	0.45 360	0.45 406	0.69 386	0.39 359	0.17 411	0.14 307	0.16 405	0.12 350	0.13 338	0.16 284

RP	0.38 381	0.26 361	0.67 331	0.31 401	0.24 399	0.37 358	0.29 381	0.53 328	0.61 423	0.42 374	0.65 427	0.62 429	0.51 427	0.63 363	0.43 371	0.17 411	0.15 336	0.17 414	0.15 404	0.17 390	0.19 318

RGC	0.41 402	0.35 410	0.76 363	0.35 429	0.28 422	0.41 378	0.29 381	0.60 406	0.55 404	0.47 409	0.64 425	0.63 433	0.47 415	0.74 402	0.46 384	0.16 397	0.15 336	0.21 436	0.21 438	0.19 413	0.21 343

DRN-Test	0.35 367	0.20 286	0.75 359	0.28 363	0.19 324	0.46 402	0.29 381	0.68 447	0.54 397	0.49 415	0.47 357	0.44 354	0.35 364	0.63 363	0.44 378	0.13 353	0.09 203	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.13 229

ssnet_v2	0.30 329	0.21 294	0.63 315	0.23 181	0.15 205	0.40 374	0.30 388	0.59 396	0.48 356	0.40 358	0.37 249	0.46 367	0.30 322	0.41 266	0.44 378	0.13 353	0.11 256	0.11 304	0.11 309	0.12 324	0.11 168

delet	0.29 316	0.18 261	0.58 287	0.24 225	0.19 324	0.41 378	0.30 388	0.52 318	0.51 380	0.35 298	0.42 301	0.37 301	0.31 336	0.49 292	0.36 347	0.10 260	0.09 203	0.11 304	0.12 350	0.09 177	0.09 85

EDNetEfficientorigin	7.48 510	0.57 462	139.59 528	0.25 261	0.17 271	0.44 392	0.30 388	0.48 287	1.04 475	1.29 484	1.02 466	0.82 461	0.87 471	0.76 413	1.02 457	0.10 260	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.22 430	0.25 388

FAT-Stereo	0.36 369	0.19 273	0.75 359	0.26 300	0.18 298	0.34 328	0.30 388	0.62 421	0.61 423	0.47 409	0.61 421	0.59 417	0.50 425	0.61 352	0.36 347	0.13 353	0.14 307	0.13 362	0.12 350	0.14 360	0.20 334

MFN_U_SF_RVC	0.58 449	0.58 464	1.31 463	0.39 445	0.23 387	0.72 454	0.30 388	0.83 472	0.68 440	0.74 456	0.74 443	0.86 462	0.60 444	0.84 433	0.83 442	0.29 458	0.27 440	0.32 461	0.37 473	0.31 457	0.33 432

AF-Net	0.40 397	0.31 387	0.74 356	0.33 418	0.24 399	0.43 387	0.30 388	0.64 430	0.67 436	0.44 391	0.69 436	0.65 440	0.52 429	0.59 341	0.48 389	0.16 397	0.12 273	0.19 429	0.14 394	0.16 376	0.14 255

Nwc_Net	0.39 386	0.29 378	0.84 391	0.32 407	0.24 399	0.45 400	0.30 388	0.67 442	0.51 380	0.39 349	0.70 437	0.59 417	0.48 419	0.61 352	0.45 383	0.16 397	0.12 273	0.19 429	0.21 438	0.14 360	0.15 269

CC-Net-ROB	0.46 422	0.55 456	0.86 398	0.38 443	0.23 387	0.51 421	0.30 388	0.69 453	0.51 380	0.46 403	0.51 373	0.48 380	0.38 379	0.96 456	0.40 361	0.36 468	0.23 416	0.56 477	0.25 455	0.34 463	0.22 356

StereoDRNet	0.34 361	0.28 375	0.70 344	0.28 363	0.21 361	0.43 387	0.30 388	0.63 425	0.51 380	0.47 409	0.40 282	0.48 380	0.31 336	0.58 334	0.44 378	0.12 334	0.10 230	0.12 337	0.11 309	0.13 338	0.13 229

ACVNet-4b	0.76 470	0.90 482	1.67 480	0.73 480	0.51 472	0.80 465	0.31 397	0.74 461	0.81 457	0.51 421	0.72 439	0.94 466	0.43 401	1.01 460	1.32 476	1.18 504	0.22 406	0.77 486	0.45 476	0.70 484	0.50 473

ToySt	0.28 297	0.19 273	0.68 337	0.22 132	0.19 324	0.31 290	0.31 397	0.43 229	0.43 304	0.28 162	0.38 256	0.42 341	0.32 347	0.33 219	0.32 324	0.08 132	0.14 307	0.10 251	0.12 350	0.11 287	0.24 377

S-Stereo	0.39 386	0.20 286	1.04 430	0.28 363	0.22 376	0.39 368	0.31 397	0.58 387	0.69 442	0.40 358	0.59 409	0.48 380	0.41 394	0.75 407	0.42 368	0.12 334	0.15 336	0.13 362	0.13 378	0.16 376	0.25 388

XPNet_ROB	0.35 367	0.26 361	0.58 287	0.28 363	0.19 324	0.37 358	0.31 397	0.57 374	0.51 380	0.52 424	0.54 390	0.57 411	0.38 379	0.65 372	0.48 389	0.17 411	0.12 273	0.13 362	0.12 350	0.16 376	0.17 301

pmcnn	0.54 440	0.24 336	1.06 433	0.25 261	0.26 416	0.40 374	0.31 397	0.55 356	0.55 404	0.56 437	1.22 475	2.53 499	0.39 386	0.84 433	1.08 463	0.09 199	0.06 45	0.06 2	0.05 12	0.10 235	0.14 255

DDUNet	0.45 415	0.60 467	0.71 350	0.45 461	0.39 460	0.46 402	0.32 402	0.53 328	0.44 315	0.46 403	0.53 387	0.57 411	0.38 379	0.51 302	0.43 371	0.34 465	0.21 395	0.56 477	0.25 455	0.41 466	0.36 439

DSFCA	0.29 316	0.18 261	0.48 143	0.21 86	0.17 271	0.39 368	0.32 402	0.49 295	0.44 315	0.44 391	0.38 256	0.40 324	0.30 322	0.53 312	0.38 355	0.12 334	0.10 230	0.10 251	0.11 309	0.11 287	0.11 168

SuperB	0.50 430	0.37 419	2.16 491	0.23 181	0.15 205	0.41 378	0.32 402	0.50 303	0.83 459	0.44 391	0.51 373	0.33 268	0.45 406	0.69 386	1.07 461	0.10 260	0.08 165	0.09 180	0.08 151	0.95 495	0.18 304

TDLM	0.32 346	0.27 367	0.52 222	0.30 386	0.15 205	0.33 313	0.32 402	0.54 340	0.50 374	0.44 391	0.43 314	0.39 321	0.30 322	0.92 451	0.30 306	0.14 374	0.09 203	0.13 362	0.12 350	0.13 338	0.14 255

FBW_ROB	0.46 422	0.34 406	0.71 350	0.32 407	0.20 346	0.51 421	0.32 402	0.73 459	0.63 429	0.60 442	0.57 402	0.65 440	0.44 404	1.42 486	0.62 422	0.14 374	0.17 366	0.22 441	0.16 414	0.17 390	0.23 364

Wz-Net-LNSev	0.36 369	0.35 410	1.06 433	0.26 300	0.21 361	0.47 408	0.33 407	0.56 365	0.58 412	0.45 398	0.54 390	0.50 390	0.37 374	0.40 263	0.42 368	0.12 334	0.11 256	0.10 251	0.09 225	0.14 360	0.15 269

RAFT + AFF	0.30 329	0.33 398	0.76 363	0.25 261	0.17 271	0.30 270	0.33 407	0.55 356	0.42 293	0.28 162	0.30 166	0.31 250	0.31 336	0.64 368	0.32 324	0.09 199	0.11 256	0.11 304	0.10 277	0.12 324	0.16 284

RYNet	0.38 381	0.23 326	0.65 323	0.26 300	0.28 422	0.62 444	0.33 407	0.61 413	0.62 427	0.42 374	0.39 273	0.58 416	0.40 389	0.89 441	0.57 414	0.11 296	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.19 413	0.22 356

CBMV	0.36 369	0.25 351	0.61 307	0.24 225	0.14 146	0.42 383	0.33 407	0.56 365	0.52 391	0.54 433	0.52 380	0.51 393	0.58 441	0.63 363	0.43 371	0.15 387	0.16 347	0.18 422	0.16 414	0.13 338	0.19 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.43 410	0.34 406	0.62 310	0.28 363	0.33 445	0.60 442	0.34 411	0.68 447	0.47 350	0.54 433	0.66 429	0.56 409	0.46 413	0.73 398	0.66 428	0.26 451	0.19 379	0.24 445	0.22 446	0.27 450	0.25 388

MDST_ROB	0.51 433	0.16 210	0.97 423	0.31 401	0.21 361	1.35 491	0.34 411	0.80 467	0.59 419	1.09 479	0.74 443	0.49 386	0.37 374	1.31 481	0.60 418	0.14 374	0.12 273	0.16 405	0.13 378	0.13 338	0.18 304

rvit_105_1	0.28 297	0.24 336	0.65 323	0.27 336	0.19 324	0.31 290	0.35 413	0.46 266	0.53 392	0.31 224	0.32 186	0.32 261	0.27 275	0.36 246	0.26 271	0.16 397	0.14 307	0.15 398	0.17 425	0.11 287	0.11 168

LRCNet_RVC	10.94 514	14.45 521	9.66 509	15.38 517	8.02 511	1.08 478	0.35 413	8.72 514	0.72 448	12.63 520	15.84 520	9.73 513	6.52 509	8.58 514	6.38 512	20.33 524	5.39 512	23.79 522	21.95 521	15.35 519	13.96 521

APVNet	0.38 381	0.26 361	0.87 400	0.26 300	0.22 376	0.52 427	0.35 413	0.64 430	0.46 337	0.40 358	0.52 380	0.48 380	0.39 386	0.84 433	0.48 389	0.13 353	0.14 307	0.15 398	0.16 414	0.16 376	0.16 284

G-Net	0.47 425	0.26 361	1.02 429	0.34 423	0.28 422	0.89 470	0.35 413	0.47 276	0.46 337	0.68 452	1.20 473	0.64 438	0.59 443	0.61 352	0.60 418	0.16 397	0.14 307	0.17 414	0.13 378	0.22 430	0.21 343

PDISCO_ROB	0.45 415	0.37 419	0.89 408	0.44 459	0.37 455	0.70 452	0.35 413	0.75 462	0.78 454	0.45 398	0.53 387	0.65 440	0.40 389	0.68 385	0.52 400	0.22 439	0.12 273	0.21 436	0.19 432	0.26 445	0.22 356

MSMD_ROB	0.63 458	0.34 406	0.70 344	0.30 386	0.25 412	0.88 469	0.35 413	0.58 387	0.67 436	1.13 480	1.52 485	1.75 488	1.05 480	0.90 444	0.60 418	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.27 462	0.25 441	0.27 404

WCMA_ROB	0.55 441	0.27 367	0.76 363	0.26 300	0.22 376	0.62 444	0.36 419	0.57 374	0.58 412	0.97 472	1.40 481	1.28 478	0.94 475	0.80 424	0.80 440	0.20 434	0.17 366	0.16 405	0.16 414	0.19 413	0.29 416

MeshStereo	0.60 452	0.31 387	0.71 350	0.22 132	0.17 271	0.66 450	0.36 419	0.81 469	0.63 429	1.48 498	1.32 478	1.65 485	0.83 467	1.18 472	0.74 434	0.17 411	0.17 366	0.17 414	0.14 394	0.17 390	0.19 318
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
otaku	0.60 452	0.73 474	1.13 443	0.64 474	0.45 466	0.73 456	0.37 421	0.67 442	0.67 436	0.52 424	0.75 445	0.66 444	0.46 413	0.74 402	0.59 417	0.55 478	0.34 467	0.56 477	0.36 471	0.65 478	0.49 471

Ntro	0.61 454	0.75 477	1.16 447	0.67 476	0.50 468	0.76 457	0.37 421	0.68 447	0.71 446	0.50 418	0.59 409	0.65 440	0.52 429	0.79 421	0.58 416	0.58 481	0.32 463	0.57 480	0.34 468	0.69 483	0.50 473

PSM-AAD	0.26 263	0.11 41	0.43 97	0.24 225	0.12 66	0.27 219	0.37 421	0.36 146	0.30 153	0.36 309	0.39 273	0.28 209	0.77 461	0.30 189	0.16 89	0.07 32	0.06 45	0.12 337	0.11 309	0.09 177	0.21 343

FCDSN-DC	0.67 461	0.38 425	0.83 387	0.37 434	0.30 435	0.66 450	0.37 421	0.69 453	0.70 444	1.15 482	1.53 486	1.70 487	1.38 489	1.00 459	0.83 442	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.26 459	0.27 450	0.32 428
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.40 397	0.33 398	1.14 444	0.25 261	0.19 324	0.30 270	0.37 421	0.34 125	0.47 350	0.95 470	0.82 452	0.52 398	0.56 438	0.50 296	0.52 400	0.11 296	0.09 203	0.10 251	0.10 277	0.16 376	0.19 318

NCC-stereo	0.42 406	0.31 387	0.87 400	0.32 407	0.29 432	0.47 408	0.37 421	0.68 447	0.53 392	0.42 374	0.58 405	0.57 411	0.52 429	0.75 407	0.54 408	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.25 455	0.17 390	0.18 304

Abc-Net	0.42 406	0.31 387	0.87 400	0.32 407	0.29 432	0.47 408	0.37 421	0.68 447	0.53 392	0.42 374	0.58 405	0.57 411	0.52 429	0.75 407	0.54 408	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.25 455	0.17 390	0.18 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 422	0.37 419	1.50 473	0.34 423	0.30 435	0.36 350	0.37 421	0.64 430	1.15 485	0.41 370	0.45 338	0.40 324	0.41 394	0.82 428	0.53 404	0.18 422	0.14 307	0.23 443	0.21 438	0.17 390	0.18 304

XQC	0.47 425	0.45 442	1.07 435	0.40 450	0.28 422	0.58 439	0.38 429	0.67 442	0.76 453	0.53 430	0.47 357	0.59 417	0.47 415	0.74 402	0.80 440	0.18 422	0.14 307	0.18 422	0.16 414	0.26 445	0.24 377

ADCMid	0.53 438	0.45 442	1.46 470	0.27 336	0.22 376	0.51 421	0.38 429	0.61 413	0.58 412	0.75 457	0.67 431	0.62 429	0.66 457	0.66 378	1.75 489	0.13 353	0.12 273	0.17 414	0.17 425	0.20 420	0.21 343

ETE_ROB	0.36 369	0.32 394	0.64 320	0.30 386	0.18 298	0.40 374	0.38 429	0.59 396	0.49 369	0.50 418	0.52 380	0.62 429	0.37 374	0.58 334	0.43 371	0.13 353	0.10 230	0.14 382	0.12 350	0.17 390	0.18 304

Wz-Net-MNSev	0.39 386	0.35 410	0.99 427	0.26 300	0.21 361	0.59 441	0.39 432	0.58 387	0.61 423	0.49 415	0.56 400	0.53 402	0.37 374	0.61 352	0.47 387	0.11 296	0.09 203	0.11 304	0.11 309	0.15 368	0.15 269

ADCPNet	0.51 433	0.36 416	1.82 485	0.27 336	0.23 387	0.71 453	0.39 432	0.56 365	0.54 397	0.52 424	0.60 413	0.66 444	0.57 440	0.64 368	1.23 468	0.15 387	0.18 375	0.14 382	0.23 450	0.19 413	0.22 356

GANet	0.40 397	0.28 375	0.67 331	0.31 401	0.18 298	0.43 387	0.39 432	0.60 406	0.46 337	0.48 414	0.78 447	0.55 405	0.45 406	0.96 456	0.55 411	0.13 353	0.14 307	0.13 362	0.12 350	0.15 368	0.16 284

LALA_ROB	0.38 381	0.31 387	0.65 323	0.30 386	0.21 361	0.46 402	0.39 432	0.63 425	0.54 397	0.53 430	0.52 380	0.69 452	0.36 369	0.52 309	0.48 389	0.18 422	0.11 256	0.16 405	0.14 394	0.17 390	0.16 284

FC-DCNN v2	0.75 469	0.33 398	0.82 382	0.33 418	0.28 422	0.85 467	0.40 436	0.88 477	0.86 462	1.46 492	1.65 490	2.08 492	1.40 491	1.14 470	0.95 450	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.26 459	0.26 445	0.32 428

ADCP+	0.48 428	0.36 416	1.47 471	0.26 300	0.22 376	0.57 437	0.40 436	0.56 365	0.54 397	0.46 403	0.52 380	0.46 367	0.53 434	0.59 341	1.93 493	0.10 260	0.08 165	0.11 304	0.11 309	0.14 360	0.15 269

FC-DCNN	0.73 465	0.33 398	0.84 391	0.33 418	0.28 422	0.82 466	0.40 436	0.82 470	0.83 459	1.43 490	1.60 489	1.97 490	1.38 489	1.10 467	0.93 447	0.24 442	0.22 406	0.27 448	0.26 459	0.26 445	0.32 428

SGM-Forest	0.42 406	0.44 441	0.92 412	0.24 225	0.16 241	0.45 400	0.40 436	0.58 387	0.50 374	0.54 433	0.63 424	0.52 398	0.51 427	0.91 446	0.66 428	0.17 411	0.17 366	0.17 414	0.15 404	0.15 368	0.21 343
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCCL2	0.37 376	0.33 398	0.59 294	0.37 434	0.23 387	0.42 383	0.41 440	0.56 365	0.44 315	0.47 409	0.47 357	0.61 426	0.39 386	0.58 334	0.41 365	0.16 397	0.13 292	0.21 436	0.22 446	0.16 376	0.18 304

ACVNet_1	0.77 472	0.92 484	1.79 484	0.73 480	0.53 473	0.78 461	0.42 441	0.88 477	0.90 466	0.75 457	0.76 446	1.32 479	0.80 464	1.04 463	0.70 432	0.57 480	0.32 463	0.72 484	0.35 469	0.70 484	0.50 473

PASM	0.49 429	0.41 434	1.15 445	0.37 434	0.35 450	0.42 383	0.42 441	0.54 340	0.65 432	0.54 433	0.54 390	0.63 433	0.48 419	0.94 455	0.51 399	0.27 455	0.30 457	0.30 457	0.33 467	0.29 455	0.29 416

anonymity	0.57 447	0.55 456	0.74 356	0.48 466	0.63 478	0.56 435	0.43 443	0.71 455	0.51 380	0.64 447	0.55 395	0.57 411	0.61 448	0.65 372	0.57 414	0.55 478	0.55 487	0.50 474	0.54 483	0.51 471	0.61 480

PA-Net	0.40 397	0.35 410	1.05 431	0.32 407	0.28 422	0.39 368	0.43 443	0.53 328	0.56 408	0.35 298	0.43 314	0.41 330	0.36 369	0.83 432	0.61 421	0.12 334	0.23 416	0.16 405	0.23 450	0.13 338	0.20 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.36 369	0.31 387	0.71 350	0.31 401	0.21 361	0.44 392	0.44 445	0.61 413	0.49 369	0.39 349	0.45 338	0.49 386	0.32 347	0.66 378	0.53 404	0.14 374	0.10 230	0.15 398	0.14 394	0.13 338	0.13 229

Wz-Net-TNSev	0.55 441	0.72 472	1.90 486	0.26 300	0.21 361	0.64 448	0.45 446	0.66 440	0.71 446	0.52 424	0.55 395	0.71 456	0.63 454	1.04 463	0.94 449	0.16 397	0.15 336	0.13 362	0.15 404	0.21 426	0.24 377

Wz-Net-SNSev	0.45 415	0.53 454	1.42 469	0.31 401	0.21 361	0.44 392	0.45 446	0.64 430	0.68 440	0.46 403	0.66 429	0.62 429	0.40 389	0.78 417	0.65 426	0.12 334	0.11 256	0.12 337	0.13 378	0.17 390	0.19 318

Consistency-Raft	0.56 445	0.52 452	1.12 441	0.45 461	0.49 467	0.48 414	0.45 446	0.73 459	0.74 452	0.45 398	0.82 452	0.46 367	0.60 444	0.51 302	0.63 425	0.39 473	0.40 472	0.44 471	0.51 482	0.53 472	0.38 454

GrayStereo	0.26 263	0.10 20	0.45 108	0.27 336	0.14 146	0.23 160	0.46 449	0.36 146	0.33 187	0.40 358	0.47 357	0.30 240	0.78 462	0.29 174	0.17 112	0.07 32	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.15 269

ADCS	0.62 455	0.56 458	1.54 476	0.30 386	0.25 412	0.56 435	0.46 449	0.71 455	0.86 462	0.77 461	0.72 439	0.68 450	0.62 452	0.82 428	2.33 499	0.17 411	0.16 347	0.16 405	0.17 425	0.23 435	0.27 404

SGM_RVC	0.57 447	0.22 312	0.60 301	0.26 300	0.16 241	0.97 476	0.46 449	0.76 464	0.90 466	1.03 476	0.92 462	1.16 473	0.93 474	1.21 474	0.72 433	0.17 411	0.16 347	0.16 405	0.16 414	0.16 376	0.24 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	3.48 506	0.81 478	48.53 526	0.24 225	0.19 324	0.53 430	0.47 452	0.49 295	2.36 498	7.18 511	1.20 473	0.96 469	2.53 503	0.75 407	2.14 497	0.13 353	0.15 336	0.14 382	0.12 350	0.22 430	0.47 466

WZ-Net	0.56 445	0.49 450	2.14 490	0.30 386	0.24 399	0.58 439	0.48 453	0.65 436	0.80 456	0.51 421	0.72 439	0.68 450	0.60 444	1.06 465	1.01 454	0.13 353	0.10 230	0.11 304	0.12 350	0.19 413	0.23 364

NVStereoNet_ROB	0.74 466	0.64 469	1.20 457	0.55 471	0.43 465	0.54 434	0.48 453	0.75 462	0.87 465	0.88 466	1.72 492	1.06 470	1.03 479	1.29 479	0.98 453	0.35 467	0.42 475	0.41 470	0.48 477	0.38 465	0.43 460
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	0.58 449	0.41 434	1.38 466	0.27 336	0.16 241	0.72 454	0.48 453	0.71 455	1.34 487	0.69 453	0.97 464	0.94 466	0.78 462	0.97 458	0.93 447	0.14 374	0.12 273	0.12 337	0.12 350	0.18 405	0.20 334

EDNetEfficient	0.64 460	0.39 429	2.52 493	0.26 300	0.26 416	0.39 368	0.49 456	0.42 220	1.06 477	1.38 487	0.86 456	0.61 426	0.97 476	0.66 378	1.62 488	0.11 296	0.10 230	0.10 251	0.12 350	0.20 420	0.19 318

NaN_ROB	0.44 412	0.38 425	0.94 419	0.30 386	0.20 346	0.52 427	0.49 456	0.61 413	0.60 421	0.56 437	0.47 357	0.49 386	0.42 398	1.24 475	0.76 436	0.12 334	0.18 375	0.12 337	0.13 378	0.12 324	0.18 304

GANetREF_RVC	0.45 415	0.52 452	0.87 400	0.39 445	0.20 346	0.51 421	0.50 458	0.68 447	0.67 436	0.47 409	0.46 350	0.50 390	0.43 401	0.91 446	0.40 361	0.28 457	0.21 395	0.32 461	0.19 432	0.28 453	0.23 364
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
SPS-STEREO	0.74 466	0.72 472	1.18 454	0.52 469	0.57 476	0.76 457	0.50 458	0.80 467	0.66 435	0.97 472	0.88 459	0.94 466	0.74 460	1.08 466	1.04 459	0.58 481	0.51 481	0.50 474	0.50 481	0.56 473	0.72 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.62 455	0.41 434	0.93 416	0.44 459	0.39 460	0.63 447	0.51 460	0.86 475	1.27 486	0.93 469	1.09 468	0.81 460	0.85 468	0.89 441	0.89 445	0.21 436	0.23 416	0.22 441	0.19 432	0.28 453	0.41 455

RainbowNet	0.76 470	1.00 489	1.29 461	0.82 485	0.63 478	0.79 462	0.52 461	0.83 472	0.93 469	0.61 444	0.79 450	0.79 459	0.62 452	0.82 428	0.67 430	0.80 492	0.55 487	0.79 488	0.49 478	0.81 487	0.62 481

FTStereo	0.28 297	0.11 41	0.56 263	0.24 225	0.13 110	0.21 115	0.52 461	0.36 146	0.28 119	0.38 333	0.94 463	0.30 240	0.56 438	0.33 219	0.18 136	0.08 132	0.06 45	0.09 180	0.08 151	0.08 107	0.19 318

RTS	0.81 475	0.56 458	4.76 503	0.37 434	0.30 435	1.11 479	0.52 461	0.67 442	1.07 478	0.76 459	0.91 460	0.60 423	0.61 448	1.64 489	1.24 469	0.15 387	0.13 292	0.15 398	0.15 404	0.22 430	0.24 377

RTSA	0.81 475	0.56 458	4.76 503	0.37 434	0.30 435	1.11 479	0.52 461	0.67 442	1.07 478	0.76 459	0.91 460	0.60 423	0.61 448	1.64 489	1.24 469	0.15 387	0.13 292	0.15 398	0.15 404	0.22 430	0.24 377

LSM	1.68 498	0.48 448	2.91 498	2.28 509	17.60 518	0.52 427	0.55 465	0.65 436	0.78 454	0.84 464	1.11 469	0.63 433	0.55 436	0.79 421	0.53 404	0.16 397	0.25 429	0.18 422	0.21 438	0.25 441	2.37 510

DPSNet	0.51 433	0.26 361	1.16 447	0.28 363	0.21 361	0.76 457	0.56 466	0.89 479	0.82 458	0.49 415	0.51 373	0.64 438	0.81 466	0.89 441	0.85 444	0.17 411	0.16 347	0.13 362	0.13 378	0.26 445	0.27 404

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 438	0.60 467	0.98 425	0.40 450	0.25 412	0.87 468	0.57 467	0.60 406	0.64 431	0.60 442	0.67 431	0.63 433	0.42 398	1.13 468	0.50 396	0.23 440	0.28 445	0.27 448	0.35 469	0.25 441	0.33 432

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 464	0.73 474	1.26 459	0.47 465	0.28 422	1.42 493	0.60 468	0.82 470	0.94 472	0.85 465	0.86 456	0.88 464	0.70 459	1.32 482	0.75 435	0.37 469	0.30 457	0.34 465	0.36 471	0.44 467	0.42 458

CSAN	0.55 441	0.47 444	1.19 455	0.37 434	0.23 387	0.57 437	0.61 469	0.65 436	0.72 448	0.65 448	0.78 447	0.66 444	0.65 456	1.41 485	0.77 437	0.21 436	0.17 366	0.20 434	0.21 438	0.18 405	0.21 343

AnyNet_C32	0.55 441	0.51 451	1.34 464	0.29 376	0.28 422	0.61 443	0.62 470	0.57 374	0.62 427	0.63 445	0.68 433	0.54 404	0.55 436	0.82 428	1.81 490	0.15 387	0.15 336	0.15 398	0.18 430	0.21 426	0.25 388

ACVNet_2	0.94 477	0.98 488	1.71 482	0.83 486	0.63 478	1.02 477	0.64 471	1.16 485	1.43 490	1.02 474	1.39 479	1.47 482	0.86 470	1.16 471	0.79 439	0.63 484	0.43 478	0.78 487	0.49 478	0.80 486	0.57 478

ADCL	0.50 430	0.30 384	1.15 445	0.28 363	0.19 324	0.77 460	0.64 471	0.57 374	0.73 451	0.57 440	0.73 442	0.55 405	0.60 444	0.66 378	1.53 484	0.11 296	0.10 230	0.13 362	0.13 378	0.15 368	0.16 284

AnyNet_C01	0.68 463	0.69 471	2.64 495	0.33 418	0.27 421	0.93 471	0.64 471	0.66 440	0.65 432	0.70 454	0.97 464	0.75 458	0.63 454	1.01 460	1.52 483	0.17 411	0.16 347	0.17 414	0.17 425	0.24 439	0.28 411

IMH	1.09 484	1.04 492	1.29 461	1.03 492	0.79 488	1.11 479	0.69 474	1.40 490	1.42 489	1.02 474	1.71 491	1.42 480	1.19 484	1.78 495	1.03 458	1.14 502	0.56 490	1.00 494	0.58 488	0.93 492	0.68 489

THIR-Stereo	0.30 329	0.15 179	0.46 122	0.19 26	0.11 36	0.28 236	0.70 475	0.33 118	0.36 223	0.37 325	0.64 425	0.33 268	0.49 424	0.58 334	0.44 378	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.07 53	0.08 51

MFMNet_re	0.74 466	0.84 479	1.16 447	0.64 474	0.70 483	0.79 462	0.71 476	0.77 465	0.85 461	0.79 463	0.86 456	0.69 452	0.80 464	0.73 398	0.65 426	0.66 485	0.59 491	0.61 481	0.58 488	0.68 481	0.71 491

IMH-64-1	0.94 477	0.95 486	1.07 435	0.98 490	0.76 485	0.93 471	0.72 477	1.30 487	1.11 481	0.91 467	1.45 482	1.14 471	1.00 477	1.25 477	0.97 451	0.77 488	0.51 481	0.97 492	0.55 486	0.90 489	0.66 487

IMH-64	0.94 477	0.95 486	1.07 435	0.98 490	0.76 485	0.93 471	0.72 477	1.30 487	1.11 481	0.91 467	1.45 482	1.14 471	1.00 477	1.25 477	0.97 451	0.77 488	0.51 481	0.97 492	0.55 486	0.90 489	0.66 487

TorneroNet-64	1.47 490	1.15 493	1.51 474	1.11 498	0.86 495	2.27 502	0.76 479	1.84 500	3.76 503	1.29 484	2.22 501	2.68 501	1.46 492	1.81 496	1.55 485	0.79 491	0.51 481	1.10 497	0.67 492	1.31 501	0.81 498

Dean	1.22 489	1.17 495	1.97 487	1.04 493	0.79 488	1.21 484	0.76 479	1.51 494	1.96 495	1.30 486	1.98 497	2.14 493	1.18 483	1.30 480	1.15 465	0.83 493	0.61 493	1.01 495	0.69 494	0.97 496	0.77 496

WAO-8	1.50 492	1.22 497	1.39 467	1.10 496	0.85 493	2.15 499	0.78 481	1.84 500	3.76 503	1.46 492	2.18 499	2.15 494	1.50 494	3.20 506	1.35 478	0.92 496	0.66 499	1.10 497	0.79 498	0.94 493	0.74 494

WAO-6	1.11 485	1.01 491	1.17 453	0.96 489	0.79 488	1.30 489	0.78 481	1.36 489	1.99 496	1.04 477	1.54 487	1.59 484	1.27 486	1.37 484	1.30 472	0.78 490	0.55 487	1.03 496	0.75 497	0.87 488	0.72 492

Venus	1.50 492	1.22 497	1.39 467	1.10 496	0.85 493	2.15 499	0.78 481	1.84 500	3.76 503	1.46 492	2.18 499	2.15 494	1.50 494	3.20 506	1.35 478	0.92 496	0.66 499	1.10 497	0.79 498	0.94 493	0.74 494

ELAS	0.80 473	0.40 432	0.91 411	0.39 445	0.35 450	1.52 495	0.81 484	0.97 481	0.98 474	1.47 497	1.58 488	1.19 475	1.33 488	1.01 460	1.21 467	0.29 458	0.27 440	0.30 457	0.29 465	0.32 460	0.36 439
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	1.18 487	1.16 494	1.67 480	1.04 493	0.81 492	1.32 490	0.82 485	1.49 493	1.94 494	1.08 478	1.90 495	1.89 489	1.07 481	1.51 487	1.04 459	0.96 498	0.61 493	0.94 491	0.69 494	0.92 491	0.79 497

WAO-7	1.05 481	1.00 489	1.19 455	0.83 486	0.67 482	1.22 485	0.84 486	1.43 491	1.56 491	1.13 480	1.75 493	1.46 481	1.25 485	1.56 488	1.28 471	0.61 483	0.62 496	0.70 483	0.68 493	0.66 480	0.62 481

TorneroNet	2.26 502	1.20 496	1.55 477	1.15 500	0.91 496	5.84 507	0.84 486	2.12 504	8.45 512	2.59 504	5.32 508	3.84 506	2.15 500	1.84 498	1.98 495	0.88 494	0.54 486	1.16 501	0.74 496	1.31 501	0.91 499

notaker	1.49 491	1.44 503	1.77 483	1.42 503	1.08 499	1.19 483	0.87 488	1.51 494	1.40 488	1.53 499	3.41 505	2.40 497	1.94 499	1.83 497	1.57 486	1.14 502	0.69 502	1.38 504	0.88 500	1.39 504	1.03 502

MADNet+	1.05 481	1.26 499	4.77 505	0.73 480	0.50 468	1.25 486	0.97 489	1.05 482	0.93 469	0.67 451	0.78 447	0.87 463	0.85 468	2.14 499	1.83 491	0.40 474	0.42 475	0.32 461	0.28 463	0.45 468	0.43 460

LE_ROB	1.82 500	0.39 429	3.15 501	0.50 468	0.55 474	0.79 462	1.00 490	0.89 479	6.48 510	7.40 512	2.07 498	2.07 491	5.08 508	1.33 483	3.96 507	0.11 296	0.09 203	0.12 337	0.11 309	0.11 287	0.13 229

PWCK	1.05 481	1.29 500	2.12 489	0.92 488	0.42 464	1.27 487	1.01 491	1.14 484	1.14 484	1.16 483	1.14 471	1.25 476	0.90 472	1.77 494	1.15 465	0.89 495	0.51 481	0.87 490	0.54 483	1.02 498	0.57 478

HanzoNet	3.08 505	1.87 507	2.70 496	1.81 506	1.34 503	1.60 496	1.05 492	2.06 503	2.62 499	5.63 509	5.12 507	5.96 510	7.09 510	4.39 510	3.43 505	3.29 509	2.06 510	1.98 508	2.94 511	2.47 508	2.15 509

KSHMR	1.92 501	1.47 505	1.97 487	1.48 505	1.22 502	1.39 492	1.06 493	1.81 499	5.83 509	1.43 490	5.56 509	2.95 503	1.17 482	2.24 501	1.33 477	1.29 505	1.13 504	1.47 506	1.11 505	1.37 503	1.21 505

ktn	1.80 499	1.46 504	1.49 472	1.44 504	1.14 500	1.50 494	1.07 494	1.53 496	3.90 506	2.77 505	4.62 506	3.42 504	1.49 493	1.74 492	1.40 481	1.45 506	0.77 503	1.46 505	0.99 503	1.41 505	1.00 501

CrosDoStereo	0.32 346	0.11 41	0.53 233	0.19 26	0.12 66	0.22 141	1.07 494	0.36 146	0.38 247	0.38 333	0.60 413	0.28 209	0.45 406	0.61 352	0.56 412	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.09 85

DeepStereo_LL	0.32 346	0.11 41	0.53 233	0.19 26	0.12 66	0.22 141	1.07 494	0.36 146	0.38 247	0.38 333	0.60 413	0.28 209	0.45 406	0.61 352	0.56 412	0.08 132	0.06 45	0.08 103	0.09 225	0.08 107	0.09 85

ELAS_RVC	0.80 473	0.40 432	1.10 440	0.40 450	0.35 450	0.93 471	1.10 497	0.87 476	1.12 483	1.40 488	1.39 479	1.27 477	1.55 497	1.13 468	1.13 464	0.29 458	0.27 440	0.30 457	0.28 463	0.31 457	0.36 439
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 449	0.48 448	1.35 465	0.38 443	0.37 455	0.96 475	1.13 498	0.84 474	1.05 476	0.50 418	0.70 437	0.45 360	0.61 448	0.63 363	0.62 422	0.26 451	0.28 445	0.14 382	0.13 378	0.20 420	0.44 462

UNDER WATER	1.64 497	1.34 502	2.72 497	1.40 502	1.04 498	1.70 498	1.14 499	1.57 497	3.58 501	1.46 492	1.46 484	2.82 502	2.43 502	1.74 492	2.04 496	1.08 500	0.63 497	1.31 503	0.94 501	1.29 500	1.10 504

UNDER WATER-64	1.61 495	1.30 501	2.93 499	1.33 501	0.96 497	2.20 501	1.25 500	1.47 492	3.15 500	1.46 492	1.31 477	2.61 500	2.22 501	1.69 491	1.93 493	1.13 501	0.67 501	1.29 502	0.94 501	1.26 499	1.09 503

SAMSARA	0.62 455	0.47 444	0.93 416	0.70 479	0.50 468	1.15 482	1.29 501	0.79 466	0.70 444	0.77 461	0.55 395	0.92 465	0.58 441	0.87 438	0.77 437	0.19 431	0.27 440	0.18 422	0.19 432	0.27 450	0.28 411

DGSMNet	0.63 458	0.32 394	1.01 428	0.54 470	0.73 484	0.62 444	1.36 502	0.62 421	0.58 412	0.38 333	0.62 423	0.52 398	0.34 357	0.65 372	0.47 387	0.54 477	0.61 493	0.67 482	0.61 490	0.65 478	0.69 490

MANE	1.63 496	0.58 464	1.16 447	0.59 472	0.60 477	2.71 503	1.53 503	2.63 507	3.62 502	2.33 502	3.26 504	3.66 505	2.98 506	2.26 502	2.26 498	0.37 469	0.40 472	0.31 460	0.49 478	0.31 457	0.63 483

EAI-Stereo	0.29 316	0.11 41	0.38 60	0.22 132	0.18 298	0.33 313	1.66 504	0.53 328	0.27 109	0.27 152	0.50 370	0.17 79	0.16 121	0.25 101	0.25 260	0.07 32	0.07 110	0.07 33	0.11 309	0.07 53	0.10 134

SGM-ForestM	1.59 494	0.56 458	1.52 475	0.41 454	0.34 447	2.77 504	1.67 505	1.69 498	1.73 493	2.48 503	2.27 502	6.02 511	2.90 505	3.08 504	2.83 503	0.25 449	0.30 457	0.19 429	0.20 436	0.18 405	0.45 465

SGM+DAISY	1.12 486	0.86 480	1.64 479	0.68 477	0.80 491	1.68 497	1.68 506	1.08 483	1.10 480	1.53 499	1.76 494	1.47 482	1.53 496	1.24 475	1.42 482	0.66 485	0.65 498	0.52 476	0.54 483	0.57 474	0.91 499

JetBlue	1.20 488	0.89 481	2.53 494	0.59 472	0.76 485	3.16 506	2.09 507	1.16 485	0.93 469	0.95 470	1.12 470	1.65 485	1.27 486	2.15 500	1.87 492	0.43 476	0.37 470	0.38 467	0.39 475	0.62 475	0.63 483

MADNet++	2.34 503	1.81 506	2.24 492	2.15 508	1.97 506	2.79 505	2.19 508	2.42 506	2.26 497	2.79 506	2.70 503	2.43 498	2.60 504	3.18 505	3.32 504	2.19 507	1.97 508	1.93 507	1.62 507	2.02 507	2.10 508

JetRed	2.35 504	2.70 508	6.11 506	1.14 499	1.38 504	6.03 508	3.61 509	2.12 504	1.72 492	1.99 501	1.97 496	2.15 494	1.59 498	2.49 503	4.19 508	1.05 499	1.60 505	1.10 497	1.02 504	1.72 506	1.41 507

BEATNet-Init1	4.91 508	3.27 509	14.39 518	0.69 478	0.65 481	10.19 515	3.83 510	5.04 510	5.11 508	8.73 513	8.52 511	13.95 520	7.66 511	7.79 513	5.79 510	0.32 464	0.34 467	0.34 465	0.38 474	0.64 477	0.64 485

HaxPig	17.72 522	20.23 525	19.76 519	16.55 518	16.52 517	9.46 513	9.42 511	14.48 522	13.31 517	18.59 521	18.67 521	17.39 521	16.68 522	17.07 522	16.43 522	21.99 525	20.86 525	22.28 521	21.55 520	21.30 523	21.88 525

DPSimNet_ROB	6.21 509	5.16 510	9.50 508	5.59 512	5.56 509	7.64 510	10.02 512	4.07 509	7.33 511	6.84 510	6.26 510	7.17 512	10.55 512	4.07 509	5.68 509	5.50 512	4.29 511	5.24 512	3.66 512	4.05 510	5.96 512

MEDIAN_ROB	21.20 523	24.56 526	23.42 524	19.57 519	19.62 522	13.29 516	11.21 513	18.04 523	17.02 523	22.07 525	21.92 522	20.84 523	20.24 523	21.02 523	19.68 523	25.59 526	24.08 526	26.20 523	25.19 522	25.31 524	25.19 526

AVERAGE_ROB	25.43 527	29.01 527	27.22 525	24.60 526	24.16 526	17.78 520	12.87 514	22.39 524	21.40 524	26.72 527	26.08 526	25.18 527	24.52 527	25.07 527	23.57 524	29.94 527	28.36 527	30.60 524	29.57 523	29.83 525	29.66 527

tt	4.71 507	0.11 41	3.94 502	2.06 507	1.54 505	10.14 514	16.85 515	9.28 515	4.99 507	1.41 489	1.05 467	4.68 507	4.89 507	3.36 508	5.86 511	5.73 513	9.15 518	2.23 509	2.51 509	3.02 509	1.34 506

xxxxx1	15.30 517	9.78 514	10.23 513	20.34 520	19.47 519	17.10 517	23.00 516	10.36 516	11.04 514	9.25 514	9.66 512	10.74 515	10.66 515	10.60 516	13.72 519	8.14 517	9.35 519	31.88 525	44.61 525	12.63 516	13.46 518

tt_ll	15.30 517	9.78 514	10.23 513	20.34 520	19.47 519	17.10 517	23.00 516	10.36 516	11.04 514	9.25 514	9.66 512	10.74 515	10.66 515	10.60 516	13.72 519	8.14 517	9.35 519	31.88 525	44.61 525	12.63 516	13.46 518

ff	15.30 517	9.78 514	10.23 513	20.34 520	19.47 519	17.10 517	23.00 516	10.36 516	11.04 514	9.25 514	9.66 512	10.74 515	10.66 515	10.60 516	13.72 519	8.14 517	9.35 519	31.88 525	44.61 525	12.63 516	13.46 518

DGTPSM_ROB	8.38 511	5.24 511	10.71 516	5.32 511	10.19 512	8.34 511	23.49 519	6.11 512	13.43 518	4.93 507	10.93 516	5.64 508	10.55 512	6.17 511	12.73 515	3.74 510	7.56 513	3.68 510	7.24 515	4.09 511	7.49 513

DPSMNet_ROB	8.44 512	5.25 512	10.87 517	5.59 512	10.27 513	8.34 511	23.51 520	6.12 513	13.47 519	4.96 508	10.94 517	5.65 509	10.55 512	6.25 512	12.77 516	4.01 511	7.62 514	3.75 511	7.27 516	4.16 512	7.54 514

Anonymous_1	16.44 521	9.26 513	9.67 510	10.63 514	14.54 516	18.62 521	26.98 521	12.68 519	13.53 520	10.78 519	10.37 515	10.15 514	10.66 515	10.99 519	12.64 514	15.61 523	7.73 515	16.87 520	43.01 524	56.14 527	7.86 517

DPSM_ROB	11.46 515	9.79 517	10.18 511	11.11 515	11.31 514	19.08 522	27.38 522	13.42 520	14.23 521	10.34 517	11.13 518	10.97 518	11.33 519	11.89 520	13.49 517	6.74 515	8.19 516	6.00 514	7.05 513	7.74 513	7.76 515

DPSM	11.46 515	9.79 517	10.18 511	11.11 515	11.31 514	19.08 522	27.38 522	13.42 520	14.23 521	10.34 517	11.13 518	10.97 518	11.33 519	11.89 520	13.49 517	6.74 515	8.19 516	6.00 514	7.05 513	7.74 513	7.76 515

LSM0	24.21 526	19.88 524	22.33 523	24.42 525	40.13 527	38.41 526	54.99 524	27.05 526	28.61 525	20.59 522	22.00 523	22.29 526	22.86 524	24.12 526	27.16 525	13.59 522	16.33 522	12.13 519	14.08 517	15.72 522	17.53 524

Selective-RAFT-Error	23.11 525	19.77 523	20.60 522	22.49 524	22.80 524	38.46 527	55.19 525	27.13 527	28.90 527	20.73 524	22.38 525	22.11 524	22.91 526	23.94 525	27.18 527	13.54 521	16.57 524	12.09 518	14.21 518	15.61 521	15.65 523

CasAABBNet	23.04 524	19.69 522	20.32 520	22.42 523	22.73 523	38.35 525	55.23 526	26.99 525	28.74 526	20.67 523	22.28 524	22.11 524	22.86 524	23.84 524	27.17 526	13.52 520	16.47 523	12.08 517	14.21 518	15.57 520	15.60 522

PML	15.86 520	13.12 520	7.07 507	5.22 510	7.66 510	32.93 524	64.30 527	5.37 511	10.12 513	25.87 526	67.29 527	20.25 522	13.20 521	10.09 515	6.81 513	5.94 514	2.00 509	6.03 516	2.18 508	9.13 515	2.62 511

test_example2	100.95 528	107.33 528	67.16 527	98.17 527	106.88 528	89.44 528	101.34 528	37.23 528	97.88 528	129.56 528	131.26 528	65.41 528	67.34 528	91.22 528	79.29 528	143.32 528	199.32 528	81.12 528	102.17 528	121.89 528	101.70 528

ccccc		256.25 529		351.50 529	361.31 529	144.22 529		153.19 529		152.98 529		161.94 529		268.06 529		387.64 529	346.97 529	244.11 529	219.32 529	413.57 529

Low-res two-view benchmark