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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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